딥시크 사태 – 주가하락?
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최근 중국에서 오픈소스로 공개한 생성형 AI 모델 ‘딥씨크(DeepSeek)’를 둘러싼 이야기를 정리한 것입니다. 일부에서는 “미국의 빅테크가 다 망할 것이고, 엔비디아 GPU도 더 이상 필요 없어질 것”이라는 극단적인 주장까지 나오지만, 필자는 “그렇지 않다”는 입장을 밝힙니다. 왜 그런지, 그리고 딥씨크라는 모델이 실제로 어떤 특징을 지니는지 살펴보겠습니다.
한 줄 요약
- 딥씨크는 “강화학습 기반 신개념 LLM”으로 주목받고 있으나, 이를 근거로 “엔비디아 등 미국 빅테크가 곧 망한다”는 주장은 너무 성급하다. 오히려 하드웨어와 소프트웨어의 융합이 새 국면을 맞이하면서 AI 분야의 경쟁이 한층 더 치열해질 가능성이 높다.
1. “딥씨크 사태”란 무엇인가?
- 중국발 생성형 AI 모델 ‘딥씨크(DeepSeek)’
- 최근 ‘딥씨크 R1’이라는 버전이 공개되며, 오픈AI의 ChatGPT 시리즈를 능가한다는 소문이 확산.
- 특히 강화학습(Reinforcement Learning)만으로 기존 거대 언어모델(LLM) 수준의 성능을 달성했다는 논문이 화제.
- “싸구려 GPU로 굉장한 모델을 만들었다?”
- 제한된 반도체・GPU 자원(미국의 대중 제재 탓)에 불구하고, 적은 비용과 상대적으로 낮은 스펙의 GPU로 초거대 모델을 훈련해 놀라운 성능을 얻었다고 알려짐.
- 이 때문에 “엔비디아 GPU가 이제 필요 없어질 것”, “미국 빅테크가 모두 위협받는다”는 식의 과장된 전망이 일부 보도.
2. 딥씨크 R1의 기술적 특징
- 강화학습(반지도 학습) 중심
- 기존 LLM은 대량의 텍스트(지도학습) + 사람이 직접 피드백을 주는 RLHF(인간 강화학습) 방식을 활용.
- 딥씨크 R1은 사전 학습 데이터 없이, 혹은 최소한의 콜드 스타트 데이터만 적용한 뒤 AI 스스로 보상을 주는 방식으로 학습을 진행했다는 점이 핵심.
- Mixture of Experts(MoE) 구조
- ‘제미나이(Gemini)’ 등에서 언급된 MoE 기술과 유사하게, 거대한 네트워크 중 필요한 ‘전문가’만 활성화해 문제를 해결.
- 파라미터가 수천억 개에 달하지만, 실제로는 일부분만 쓰도록 최적화해 효율을 극대화.
- 디스틸레이션(모델 압축)도 성공적
- 대형 모델로 학습한 추론 능력을 작은 모델로 옮겨도 성능 저하가 크지 않다는 주장.
- 따라서 “적은 자원으로 고성능 AI”를 만들 수 있다는 메시지로 이어짐.
3. “엔비디아는 망한다?”라는 주장에 대한 반박
- 일부 언론이나 온라인 커뮤니티에서는 “딥씨크가 등장했으니 고성능 GPU가 필요 없어지고, 엔비디아도 끝장이다”라는 극단적 결론을 내리고 있음.
- 필자는 이 생각을 ‘매우 과장된 판단’이라고 지적하며, 다음과 같은 반론을 제시:
3-1. 더 좋은 하드웨어 → 더 나은 AI 모델
- “딥씨크가 저성능 GPU로 대단한 결과를 냈다면, 고성능 GPU를 쓴다면 더 뛰어난 모델이 나오지 않겠는가?”
- 고성능 하드웨어는 학습 속도나 초대형 모델 확장 등에 결정적.
- 소프트웨어적 최적화와 강화학습 기법이 훌륭하다는 것은 하드웨어 수요를 오히려 늘릴 가능성이 큼.
3-2. “지금이 끝이 아니다”
- AI 경쟁은 여전히 현재진행형이다.
- 딥씨크가 제시한 새로운 접근(순수 강화학습)은 확실히 신선하고 의미 있지만, 오픈소스 논문인 만큼 다른 기업・연구소도 곧바로 연구・개발에 응용할 수 있음.
- 오히려 미국 빅테크(오픈AI, 구글, 메타 등)나 다른 경쟁사들이 더 큰 자본과 최신 GPU로 해당 기법을 접목, 한층 앞선 모델을 낼 수 있다는 시나리오가 합리적.
3-3. AI 투자 과열 가능성
- “중국이 이렇게 해냈으니, 미국・유럽도 더 막대한 예산을 투입해 AI 경쟁에 뛰어들 것”이라는 시각.
- 즉, 정부・민간 차원에서 더욱 공격적인 GPU 및 AI 인프라 투자가 이뤄질 가능성도 커서, “엔비디아가 망한다”는 예측과는 정반대로 전개될 수 있음.
4. 오픈소스 vs. 폐쇄형, 그리고 중국 vs. 미국
- 얀 르쿤(메타 수석 AI 과학자) 역시 “딥씨크 사례는 ‘오픈소스 AI’가 성공을 거두는 전형적인 모습”이라고 주장.
- 이는 중국 vs. 미국의 이념 대결로만 볼 게 아니라, 개방형 vs. 폐쇄형 생태계의 경쟁으로 볼 수도 있음.
- 어쨌든 “미국이 반도체 수출 규제 등으로 중국을 묶으려 하지만, 중국은 ‘소프트웨어・알고리즘 혁신’으로 대응 중”이라는 평가는 분명 주목할 만함.
5. 전망
- 딥씨크(DeepSeek)의 등장은 AI 발전 방향에 큰 파장을 일으켰다.
- 순수 강화학습으로 LLM 수준을 달성한다는 혁신적인 시도, 그리고 적은 비용으로도 높은 성능을 가능케 했다는 점은 큰 의미가 있다.
- 그러나 ‘엔비디아・미국 빅테크 몰락론’은 과장일 가능성이 높다.
- 새로운 알고리즘・기술이 나올수록, 더 강력한 GPU・AI 칩에 대한 수요도 증가할 수 있음.
- 빅테크가 이 알고리즘을 응용해 한층 더 강력한 모델을 제작할 것이며, AI 분야의 투자 경쟁이 더욱 가열될 가능성도 큼.
- 오픈소스 vs. 폐쇄형 생태계 경쟁은 계속
- 딥씨크의 성공은 “오픈소스 혁신”을 보여주지만, 반대로 구글・오픈AI 등 폐쇄형 모델도 잇달아 새로운 버전을 선보이고 있음.
- “중국 vs. 미국” 구도가 계속 부각되겠지만, 결국 AI는 글로벌 기술 경쟁의 장에서 계속 진화해 나갈 것으로 보임.