낮은 개발비로 AI 에이전트 경쟁 격화 예상
GPT4보다 뒤처지는 한국어 성능...게임체인저 되려면 1, 2개월 더 지켜봐야
GPT4보다 뒤처지는 한국어 성능...게임체인저 되려면 1, 2개월 더 지켜봐야
국내에서 인공지능(AI)을 개발하는 신생기업(스타트업)들은 2024년 말부터 중국의 AI 개발업체 딥시크를 주목
했다. 딥시크가 최근 공개한 '딥시크 R1'에 앞서 지난해 12월 26일 내놓은 '딥시크 V3'부터 오픈AI의 'GPT-4o', 메타의 '라마 3.1', 앤트로픽의 '클로드 3.5' 등 널리 알려진 미국의 AI 서비스와 성능이 비슷하거나 심지어 일부 앞섰기 때문이다. 특히 화제가 된 것은 딥시크의 낮은 개발비, 누구나 소스 코드를 활용할 수 있도록 개방한 오픈 소스 등
이었다. 그만큼 개발비 부담을 안고 있는 국내 AI 스타트업들은 딥시크의 등장을 위기이자 기회로
본다.
딥시크의 PC 서비스 이용화면.
국내 AI 업계의 개발비 공포를 깨뜨리다
국내 AI 스타트업은 딥시크를 통해 개발비에 대한 두려움을 깼다
. 그동안 AI 서비스를 개발하려면 방대한 데이터 학습과 서비스 구동에 필요한 고가의 AI 반도체 구입 등 수조 원 이상의 비용이 필요한 것
으로 알려졌다. 그러나 딥시크는 이 같은 통념을 엎고 'R1'의 개발과 학습에 557만 달러(약 82억 원)와 엔비디아의 고가 AI 반도체 'H100'보다 저렴한 'H800'을 사용했다고 밝혔다. 이기대 스타트업얼라이언스 센터장은 "딥시크는 콜럼버스의 달걀처럼 발상의 전환을 통해 많은 돈을 가진 곳들만 AI를 개발할 수 있다는 인식을 깼다"고 말했다.하지만
비용 하락이 꼭 좋은 것만은 아니다
. 그만큼 치열한 경쟁을 불러올 수 있기 때문
이다. 'AI 전도사'인 넥스트인텔리전스의 박종천 AI어드바이저는 "AI가 특정 분야의 일을 돕는 AI 에이전트 서비스 경쟁의 열기가 뜨거워질 것
"이라며 "그동안 라마의 오픈 소스를 활용해 AI 에이전트를 개발했는데 딥시크가 가세하면서 시장 규모는 커지게
됐다"고 분석했다. 그래서 그는 "오픈AI보다 메타가 딥시크의 직접적 영향을 더 크게 받을 것
"이라고 덧붙였다.반면
저사양 반도체에 맞추다보니 성능이 제한돼 진정한 비용 절감으로 보기 어렵다는 시각도
있다. 거대언어모델(LLM)을 개발하는 신재민 트릴리온랩스 대표는 "딥시크 코드를 살펴보면 저사양 반도체인 H800에 최적화된 기능들이 있다
"며 "이들은 고사양 반도체인 H100에서 효과가 없다
"고 꼬집었다. 즉 미국의 반도체 수출 규제 때문에 딥시크가 어쩔 수 없이 저사양 반도체에 맞추다 보니 고사양 반도체를 쓰는 AI보다 성능이 떨어질 수밖에 없다는 지적이다.소스 코드를 공개한 딥시크의 오픈 소스 정책은 우군을 늘리는 데 유리
하다. 세계 1, 2위 클라우드 서비스 업체 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS)가 딥시크의 오픈 소스를 활용한 클라우드 서비스를 시작
했다. 이렇게 되면 AWS와 MS의 클라우드 서버를 이용하는 만큼 중국으로 데이터가 넘어갈 것이라는 걱정도 덜 수 있다. 박 어드바이저는 "딥시크의 오픈 소스 정책은 중국으로 정보가 흘러갈 것이라는 걱정을 줄이기 위한 조치"
라며 "AWS와 MS의 딥시크 오픈 소스 활용이 이를 뒷받침할 것
"이라고 말했다.하지만 오픈 소스와 연결 프로그램(API) 사용을 구별해야 한다.
딥시크의 오픈 소스로 AI 서비스를 자체 개발하면 내부 정보를 중국에 보내지 않아도 되지만 딥시크가 제공하는 API를 챗봇처럼 연결해 이용하면 이용자 정보 등이 고스란히 중국 서버로 전송
된다. 신 대표는 "API 활용 시 딥시크의 이용자 약관에 따라 자판 입력부터 자주 이용하는 앱 정보까지 중국으로 전송된다"며 "딥시크 확대에 걸림돌이 될 것"이라고 밝혔다.GPT-4보다 한국어 성능 떨어지고 서비스 장애도 발생
딥시크의 한국어 성능 등 일부 기능은 문제가 있다는 지적
이다. 박 어드바이저는 "영어와 중국어에 비해 한국어 지원 성능이 GPT-4보다 떨어진다"며 "한국어 어휘 학습이 덜 된 것 같다
"고 짚었다. 딥시크에 따르면 V3나 R1은 GPT나 제미나이처럼 단어를 하나씩 분석하는 토큰 분석보다 문장 전체를 하나로 인식하는 방법을 통해 내부 자원 활용을 줄였다
. 이 과정에서 토큰 분석을 제대로 하지 못하면 문장에서 단어가 바뀔 경우 의미 파악을 하지 못하는 것과 비슷한 현상이
일어날 수 있다.자원을 덜 쓰다 보니 벌써부터 서비스에 좋지 않은 영향을 미치고 있다. 이용자가 몰리면 아예 답을 하지 못하거나 시간이 오래 걸린다. 이 센터장은 "
많은 이용자가 한꺼번에 쓰면 10회를 물어야 한 번 답을 하거나 30분에 한 번 정도만 응답한다
"며 "딥시크 내부에서 자원 활용에 문제가 있다는 뜻
"이라고 지적했다.따라서 딥시크가 시장의 흐름을 바꾸는 게임체인저 역할에 대해서는 AI 스타트업들의 전망이 엇갈린다. 함명원 파인더스AI 대표는 "낮은 비용 등 경량화는 상용화의 중요한 요인"이라며 "딥시크는 오픈AI, 구글, 메타 등에서 비용을 낮춘 AI를 내놓는 촉매제 역할을 할 것"이라고 내다봤다. 반면 신 대표는 "딥시크는 저사양 반도체에 맞춘 성능 제한과 중국으로의 데이터 유출 등 보안 문제 때문에 확산에 한계가 있다"며 "딥시크에 대한 관심이 오래 가지 않을 것"이라고 강조했다.