중국 ‘딥시크’ AI 충격파.. 상세히 분석해드립니다.

1월 마지막 주, 잘 보내고 계신가요?
연휴 간 중국의 AI, DeepSeek발 충격으로 인해, 엔비디아 주가가 폭락하고 나스닥이 요동치는 등 글로벌 AI 시장이 들썩이고 있는데요. 이번 주에는 이 충격적인 소식의 근원지, Deepseek에 대해 자세히 전해드리겠습니다.

Deepseek이 뭐길래? AI업계가 역대급으로 시끄러운 이유

세계 AI 시장에 충격적인 소식이 전해졌습니다. 중국의 AI 기업 DeepSeek이 투자자들의 공포를 불러일으키며 엔비디아의 시가총액 6,000억 달러가 증발하고, 나스닥이 3% 급락하며 1조 달러의 시가총액이 사라지는 사태가 벌어진 것입니다. 이 충격파로 인해 인터넷에는 이미 Deepseek을 패러디한 각종 밈들이 쏟아지고 있는 상황입니다.

도대체 무슨 일이 있었던 걸까요? 임팩트가 큰 뉴스인만큼 도대체 이 Deepseek이 어떤 기술인지, 앞으로 어떤 영향을 미칠지 좀 더 상세히 전해드리고자 합니다.

Deepseek이 놀라운 이유

AI에 관심있는 분들이라면 AI개발에 수많은 GPU와 전기가 소모된다는 얘기를 들어보셨을거에요. 이 때문에 지금까지 OpenAI나 Anthropic 같은 대형 AI 기업들은 AI 모델 학습을 위해 4만 달러짜리 GPU 수천 대가 필요한 대규모 데이터센터를 운영해왔습니다. 계산 비용만 1억 달러 이상이 소요되는 엄청난 규모였죠. 그런데 DeepSeek은 "우리는 이걸 500만 달러로 할 수 있다"고 선언했습니다. 그리고 얼마전,5~600만 달러만으로 학습한 GPT o1수준의 AI 'Deepseek-R1'을 공개함으로써 화제를 불러일으키게 됩니다.(*다만, 마지막 훈련에 사용된 비용만 계산한것 아니냐는 비판이 함께 제기되고 있습니다.)

Deepseek 혁신의 비밀

그렇다면 Deepseek은 이걸 도대체 어떻게 해낸걸까요? 비용 절감의 시작은 'R1 zero'라는 혁신적인 모델부터 시작되었습니다.

R1 Zero 모델은 기존에 대세였던 지도 학습(SFT,Supervised fine tuning)이라는 방식을 완전히 생략하고 순수한 강화학습(RL,Reinforcement Learning)만을 활용한 모델입니다.
지도 학습(SFT)이란 사람이 개입하여 AI에게 하나하나 가르쳐주는 형태의 학습 방식으로 비유할 수 있는데요. 수학, 과학, 코딩 등 다양한 논리적 추론 작업에서 탁월한 성능을 보여줄 수 있지만 막대한 데이터와 연산 자원이 필요하다는 한계를 가지고 있었습니다. 그래서 Deepseek은 자원을 절약하기 위해 강화학습(RL)만을 사용하는 방식으로 도전한 것이죠.
강화학습(RL)은 지도학습(SFT)와는 반대로, 사람의 지도 없이 AI가 알아서 학습하도록 던져주고 살아남아라! 라고 하는 방식에 가깝습니다. 덕분에 데이터와 연산 자원을 아낄 수 있습니다.
Deepseek은 이 강화학습(RL)방식만을 사용하여 LLM이 스스로 진화(self-evolution)하는 과정을 통해 추론 능력을 개발하도록 하는데 성공했습니다. 그 모델이 바로 R1 Zero이죠.
물론 이 과정에서 문제점도 발견되었는데요, 가독성이 낮고, 언어가 혼합되어 출력되는 문제들이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 소량의 초기 데이터와 다단계 학습 파이프라인을 도입하며 모델 성능을 극대화하였고 결국 현재 화제의 모델, R1을 출시하기까지 이르른 것입니다.

놀라운 성과

중국의 작은 스타트업이 o1수준의 성능을 가진 AI모델을 개발했다는 것도 물론 놀랍지만, 그보다 더 놀라운 점은 엄청난 비용 절감입니다. 수치만 보면 정말 어마어마하죠:

- 훈련 비용: 1억 달러에서 500만 달러로 감소
- 필요 GPU: 100,000대에서 2,000대로 감소
- API 비용: 95% 절감
- 데이터 센터 하드웨어 대신 게이밍 GPU에서도 실행 가능

그동안 AI의 고질적인 문제로 지적되어왔던 '가격'과 '자원'문제를 한방에 해결한 것입니다.

(25.2.3 업데이트: 최근 다양한 언론에 보도된 분석에 의하면, 이부분도 현재 공개된것 '만큼' 큰 비용을 절감한 것은 아니라는 반론이 제기되고 있는 상황입니다)

모두를 위한 AI

더욱 고무적인 것은 이 모든 기술이 오픈소스로 공개되었다는 것입니다. 누구나 DeepSeek의 코드를 확인하고 검증할 수 있으며, 상세한 기술 논문도 함께 제공됩니다. (여기서 확인할 수 있어요) 즉, 어떤 회사든 Deepseek의 코드를 가져다 R1같이 가볍고 똑똑한 Ai를 만들수 있게 된것입니다.

AI 산업의 '스푸트니크 모멘트'

전문가들은 이번 사태를 PC가 메인프레임 컴퓨터를 대체하고, 클라우드가 IT 산업을 혁신했던 것처럼 AI 산업의 판도를 완전히 바꿀 수 있는, '스푸트니크 모멘트'에 비유하고 있는데요. 수십억 달러 규모의 데이터센터 대신 좋은 GPU 몇 대만으로도 고성능 AI를 개발할 수 있는 시대가 도래했다고 보고 있습니다. 대형 기술 기업만이 AI를 독점할 수 없게 된것입니다.

DeepSeek 창립자의 비전

이쯤 되면 도대체 Deepseek의 대표는 어떤 사람일까 궁금해지죠? DeepSeek의 창립자 량원펑은 작년 7월 Deepseek V2 런칭 후 인터뷰에서 자신의 철학을 밝힌 바 있는데요. 여기서 몇가지 인상깊은 인터뷰 내용을 소개합니다.

대부분의 중국 기업들이 미국기업들을 따라한다는 편견과는 달리 혁신가가 되고자 노력하는 량원펑의 철학이 인터뷰에 잘 반영된 것 같습니다.
현재 Deepseek은 앱과 웹을 통해 사용할 수 있는데요, 사이버공격으로 인해 웹 가입이 잠시 막힌 상태입니다. 가입이 풀릴 경우 공식 사이트를 통해 사용해볼 수 있으니 참고해주세요.

참고 및 출처 :
Morgan Brown X Account
Choonsikmom
China Academy
Pytorch커뮤니티

Deepseek V3로 나만의 자동화 플로우 만들기

Deepseek이 대단한 건 알겠는데, 이걸 어떻게 내 업무에 써먹어야 할지 고민된다면?
자동화 플랫폼 Make에서 Deepseek V3를 함께 사용해보세요.
자동 메일 답장, 자동 글쓰기 등의 각종 업무 자동화가 가능한 Make에 Deepseek v3를 연동해서 쓰면 정말 저렴한 가격으로 각종 업무 자동화가 가능합니다. (GPT-4o대비 무려 30배 저렴한 가격으로 사용 가능!) 비용 때문에 챗GPT API사용을 망설였다면 정말 좋은 기회죠. 자세한 연동방법은 위 유튜브 동영상에 상세히 소개했으니 참고해주세요.

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다음 주에 다시 만나요!
챗대리 드림

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