지난 주말 사이 딥시크(DeepSeek)가 준 충격은 간밤에 시장에 바로 반영되어 드러났습니다. 현재 알려진 바에 따르면 딥시크의 AI 모델은 불과 560만 달러(약 80억 원)로 오픈AI의 모델과 비슷한 수준의 성능을 낸다는 것입니다. 미국의 선두 주자들이 지금까지 각각 수십억 달러씩 쏟은, 그리고 여전히 쏟고 있는 막대한 비용을 고려하면 이는 실리콘밸리는 물론 전 산업을 흔든 충격적인 결과입니다.

많은 분석이 이어지는 가운데, 불과 수백만 달러의 금액으로 지금의 성과를 낸 것은 과장되었다고 분석하는 이야기들도 나오고 있습니다. 미국과 중국의 AI 패권 다툼도 커가는 가운데, 중국에서 나온 이 새로운 기술의 성능과 구체적인 투자액수를 곧이곧대로 믿기는 어렵습니다.

하지만 그 금액이 얼마가 되었건 지금 시장에서 가장 뛰어난 성과를 보이는 중인 오픈AI의 o1 모델만큼 딥시크의 모델이 뛰어나다는 것은 시장에 큰 충격파를 줄 수밖에 없는 상황입니다. 무엇보다 이들이 필요로 하는 반도체 칩의 수가 그 핵심이고, 고로 훨씬 더 적은 비용으로 절대 따라잡을 수 없을 것 같았던 미국의 모델들을 따라잡았기 때문입니다. 

일단 딥시크가 직접 밝힌 바에 따르면 새로운 모델을 만들기 위해 이들이 필요했던 엔비디아 반도체 칩은 2000개입니다. 현재 미국의 빅테크 기업들은 최대 1만 6000개가 필요했다고 앞서 알려졌죠. 향후 주장과 차이가 나는 수치가 나오더라도 AI 모델 개발에 핵심인 반도체 칩의 양이 극적으로 줄 수 있다는 것을 보여준 것이 확실한 것입니다.

애플로부터 시가총액 1위의 자리를 얼마 전 다시 탈환했던 엔비디아가 단 하루 만에 16%나 급락하면서 떨어진 것은 바로 이 점 때문이죠. 지금 시장이 받은 충격을 그대로 엔비디아가 다 흡수했다고도 분석할 수 있는 수치입니다. 물론 나스닥은 3%가 넘게 빠졌고, 엔비디아 외 브로드컴을 비롯한 관련 기업들의 가치도 함께 폭락했고요. 

지금의 상황은 많은 이들이 지적하는 '스푸트니크(Sputnik) 충격'이라고 해도 과언이 아닐 정도의 충격이 맞기도 합니다. 스푸트니크는 미국과 러시아(당시 소련)가 우주 인공위성 경쟁을 통해 세계 패권을 다투던 1950년대에 러시아가 먼저 성공적으로 쏘아 올린 인류 최초의 위성이었죠. 소련보다 기술적으로 한참 앞서 있다고 생각한 미국이 받은 충격은 수많은 책을 비롯해 영화와 드라마 콘텐츠로도 널리 알려졌고요.

이는 그래서 미국이 나사(NASA)를 설립하고, 인간을 달에 보내는 미션을 만들어내는 시작이 되기도 했습니다. 그리고 그 결과로 스푸트니크가 나온 1957년 이후 12년 만에 인간은 달에 발을 디딥니다. 극적인 기술 경쟁 스토리의 결과이지만, 미국과 소련/러시아 그리고 이후 시대를 지나 미국과 중국으로 이어진 세계 패권에 대한 다툼은 기술 경쟁으로 늘 이어지고 있었습니다. 그 순간들에 대다수의 사람들은 그 현장을 경험하고 느끼지 못할 뿐이지요. 

결국 이 사례가 많이 인용되고 있는 것은 미국이 따라잡혔다는 충격을 표현하기 위함이기도 하지만, 그 함의는 또 따로 있기도 합니다. 바로 지금 우리가 보는 AI 모델의 경쟁도 필연적으로 역사의 반복이 되는 모습을 보여줄 수 있는 경쟁이라는 점, 그리고 이렇게 치열하게 전개되는 기술의 경쟁에서 어느 한쪽이 압도적으로만 상대방을 누르고 커갈 수 없다는 점입니다. 

현재의 시대에는 더더욱 그렇습니다. 앞서 기술 개발을 주도한 이들의 성과와 연구 결과는 대부분 오픈되는 시대를 우리는 살고 있습니다. 대부분의 소스 코드와 알고리듬은 웹을 통해 오픈 소스로 공개가 되어있고, 연구자들도 늘 소통할 수 있는 환경입니다.

이렇게 자료를 공개하고 소통을 왜 할까요? 서로 더 발전하기 위해서이죠. 

이러한 정보의 접근은 아주 민감한 이야기들이 아니라면 미국과 중국 그리고 이 경쟁에 참여하고 있는 국가들 모두에게 제한이 없는 상황입니다. 대중들도 늘 어떤 진보가 이루어지고 있는지 (물론 훨씬 늦게 알게 되는 경우가 많지만) 제프리 힌튼이나 얀 르쿤 같은 대표적인 학자들이 소셜미디어를 통해서 토론도 하고 다양한 정보를 나누고 소통도 하면서 업데이트할 수 있는 시대입니다.

일단 국면을 완전히 전환 시킨 것은 맞습니다. 앞으로 대표적인 AI 기업들이 어떻게 개발을 진행해 왔는지를 전면적으로 뜯어보고, 어떻게 비용을 줄일 수 있는지에 대해서도 전면적으로 검토를 다시 할 수밖에 없는 상황이 되었습니다.  

물론 앞서도 언급했지만, 딥시크의 개발이 그들이 주장하는만큼 낮은 비용을 개발이 되었는지 확실히 알 수 없는 상황입니다. 최신 사양의 반도체 칩이 얼마나 필요했는지에 대해서도 더 확인이 필요한 부분이고요. 그리고 그렇다고해서 지금 AI 개발에 집중되는 투자가 줄어들 것이라고 예상하기도 어렵습니다. 

이미 빅테크 간 경쟁은 심화된 상황이고, 이를 계기로 더욱 심화될 수 있습니다. 어쨌든 AI 모델 하나로 그 경쟁이 그치는 것이 아니라 지속적인 개발과 발전의 경쟁이 펼쳐질 것이 뻔히 보이기 때문이죠. 메타가 이 와중에도 올해만 650억 달러(약 93조 4400억 원)를 AI 개발에 투입하겠다고 발표한 것을 봐도 '쩐의 전쟁'이 시장에서 앞서기 위해서 필수적인 요소라는 점을 말해주고 있기도 합니다. (대표적으로 애플을 제외하고) AI를 직접 개발하는 빅테크 기업들은 이미 수백억 달러의 투자가 예정되어 있습니다. 최근에 발표된 대규모 AI 인프라 개발을 하겠다는 스타게이트(Stargate) 프로젝트 역시 마찬가지 선상이고요.

이 과정에서 에너지와 원자재를 비롯한 비용을 획기적으로 줄이고 효율적으로 AI 모델을 개발하고 운영하는 방법은 계속 연구될 것입니다. 이것은 기술 개발과 이를 통해 수익을 올려야 하는 기업들의 경쟁이 만들어내는 필연적인 코스이죠. 갑작스럽고 당황스럽게 하긴 했지만, 딥시크는 이 필연적인 절차를 더 빠르게 할 수 있음을 보여준 사례이고, 빅테크 기업들은 어쨌든 더 빠르게 효율을 높여야 할 자극을 크게 받은 것이기도 합니다. 

월스트리트저널에 코멘트를 한 뉴스트리트 리서치의 글로벌 기술 인프라 팀 헤드인 피에르 페라구(Pierre Ferragu) 역시 "개발에서 앞선 '프론티어 모델'들은 아직 기술적인 엣지를 더 밀어붙여야 하며 이 과정에서 가장 앞선 컴퓨팅 자원을 써야한다. 반면 규모가 더 작은 후발주자들은 더 비용 효율적으로 AI 모델과 관련 기능을 개발하기 위해 힘써야 한다"라고 하면서 "딥시크는 게임체인저라기 보다는 (위에서 설명한대로) 지난 3년간 업계가 발전해 온 방향을 알맞게 보여주는 사례이기도 하다"라고 짚었습니다.

물론 이번 딥스크의 충격이 간단히 가라앉지는 않을 것입니다. 당장 AI를 개발하는 빅테크 기업들의 실적 발표가 줄줄이 이어지는 이번 주와 다음 주 이에 대한 코멘트가 들어가지 않을 수 없습니다. 지금까지 '미국 예외주의'의 이끌어 오기도 한 빅테크 기업들에 대한 가치 평가도 다시 진행될 가능성이 있고요. 이들은 지금 당장 빠르게 대답을 만들면서, 갑작스러운 변수로 루트를 바꿔야 하는 미래를 설계하기 시작했을 것입니다. 

하지만 중요한 점은 이들은 AI 관련 투자를 줄이지 않을 것이며, 앞으로 새로운 방향성을 또 어떻게 제시할 수 있을지에 대한 고민을 함께해 갈 것이라는 점입니다. AI의 개발로 시작된 투자 경쟁도 새로운 단계로 접어드는 것이죠. "수천억 달러를 데이터센터에 투자해서 압도적으로 차이를 벌리겠다!"가 아니라 누가 더 똑똑하게 돈을 쓰고, 더 빨리 새로운 방향성을 제시할 수 있는지로요.