Article at a Glance중국의 딥시크 AI(DeepSeek AI)가 AI 산업의 경쟁 구도를 바꾸고 있다. 이 회사는 2023년 중국에서 설립된 AI 스타트업으로 전문가 혼합(MoE) 모델과 오픈소스 전략을 통해 빠르게 성장하고 있다. 기존 AI 모델 대비 비용 절감과 고효율 연산을 실현하며 누구나 AI 기술을 활용할 수 있도록 개방성을 극대화하고 있다. 딥시크 AI의 등장은 미·중 간 AI 기술 패권 경쟁을 심화시키고 있으며 이에 따라 미국의 AI 기술 수출 규제 강화 가능성이 높아지고 있다. 한국 기업들은 이러한 변화에 대응해 딥시크의 오픈소스 모델을 활용해 한국어 특화 AI 모델 및 산업별 맞춤형 AI 솔루션을 개발할 필요가 있다. 또한 AI 반도체 및 클라우드 기반 학습 기술을 강화해 자체적인 AI 역량을 확보해야 한다. 딥시크가 촉발한 변화는 한국 기업에 위기이자 기회가 될 수 있다. AI 기술 경쟁에 뒤처지지 않으려면 독자적인 AI 기술 개발, 오픈소스 AI 활용, AI 인프라 투자, 글로벌 협력, AI 서비스 개발, AI 윤리 및 규제 대응 등 다각적인 대응 전략이 필요하다.
딥시크(DeepSeek) AI가 글로벌 인공지능(AI) 시장에 돌풍을 일으키고 있다. 한국에서도 이미 1월 4주 차 기준, ‘한국인이 가장 많이 사용한 생성형 AI 앱’ 주간 사용자 수 지표에서 2위(121만 명)를 차지했다. 앱·리테일 분석 서비스 와이즈앱·리테일에 따르면 1위는 챗GPT(493만 명)였다. 시장에 공개된 지 얼마 되지 않아 ‘원조 격’인 챗GPT를 바싹 추격하기 시작한 것이다. 미국에서는 구독 서비스를 해야 최신 성능을 제한 없이 이용할 수 있는 챗GPT 등 다른 거대 언어모델(LLM)과 다르게 완전한 무료로 더 좋은 성능을 발휘한다는 파격적인 서비스 덕에 챗GPT를 제치고 미국 애플 앱 다운로드 1위를 달성하는 기염을 토하기도 했다.
중국 스타트업이 개발한 생성형 AI 모델인 딥시크는 고성능을 유지하면서도 운영 비용을 크게 낮춘 경제적 효율성으로 AI 산업에 새로운 패러다임을 제시했다. 이는 미국 중심의 AI 시장에 중국이 본격적으로 도전장을 내밀었음을 의미하며 글로벌 AI 산업의 지형을 변화시킬 중요한 전환점이 될 것으로 예상된다. 그동안 오픈AI의 챗GPT, GPT-4가 AI 산업을 선도해왔다면 딥시크는 더욱 개방적인 접근 방식과 효율적인 모델 운영을 통해 새로운 경쟁 구도를 형성하고 있다. 또한 딥시크의 기술적 혁신은 소프트웨어와 알고리즘 최적화에 초점을 맞추고 있다. 특히 ‘전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE)
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’ 모델을 채택해 각 작업에 가장 적합한 신경망만을 선택적으로 활용함으로써 효율성을 극대화했다. 딥시크의 등장은 AI 산업의 비용 구조를 혁신적으로 변화시키고 있으며 이는 AI 기술의 접근성을 높이고 더 많은 기업과 개발자들이 AI 기술을 활용할 수 있는 기회를 제공할 것으로 예상된다.
한국 기업들에 딥시크의 등장은 위기이자 기회로 작용할 수 있다. 딥시크가 가져온 변화와 전망, 한국 기업들의 대응 방안을 자세히 살펴보도록 하자. 이와 더불어 최근 딥시크 이용에 따른 정보 유출 등 전 세계적으로 ‘딥시크 포비아’가 확산되는 현상과 맞물려 국내 기업이 취해야 할 전략도 알아본다.
중국의 AI 스타트업, 딥시크딥시크는 2023년 5월 중국 저장성 항저우에서 설립된 AI 스타트업이다. 창립자인 량원펑(梁文鋒)의 독특한 배경과 비전이 회사의 성장에 큰 영향을 미친 것으로 알려졌다. 1985년생인 량원펑은 저장대에서 정보전자공학을 전공한 후 2015년에 퀀트 헤지펀드인 하이-플라이어(High-Flyer)를 설립해 AI 기반 알고리즘 트레이딩으로 성공을 거뒀다. 금융 분야에서의 성공 경험을 바탕으로 그는 AI 기술의 잠재력을 인식하고 딥시크를 설립했다.
현재 딥시크 AI는 하이-플라이어(High-Flyer)라는 중국 기반 퀀트 헤지펀드가 소유하고 있으며 이 펀드가 딥시크의 주요 자금원으로 알려져 있다. 딥시크 AI가 중국 정부로부터 직접적인 재정 지원을 받았다는 구체적인 증거는 확인되지 않았다. 하지만 딥시크 AI의 성공은 단순히 한 기업의 성과라고 볼 수 없으며 중국 정부의 정책적 지원, AI 분야 인재 양성, AI 스타트업을 위한 생태계 조성이 복합적으로 작용한 결과로 해석할 수 있다. 특히 중국은 2023년 3월 중국 내 AI 스타트업을 지원하고 자체적인 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 12억5000만 달러 규모의 AI 투자 계획을 발표했다.
이렇듯 중국 정부가 AI 산업을 국가 전략 기술로 지정하고 적극적으로 육성하고 있는 점을 고려하면 정부 차원의 투자 정책이 딥시크와 같은 AI 스타트업의 성장에 긍정적인 영향을 미쳤을 것으로 추정할 수 있다. 중국은 AI 연구개발과 인프라 구축에 대규모 투자를 진행하고 있으며 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 확보하려는 움직임을 보이고 있다. 이런 맥락에서 딥시크 AI는 중국의 국가 AI 전략과 맞물려 성장한 사례로 볼 수 있다. 2023년 자회사 딥시크를 설립한 량원펑은 특히 기업에 전형적인 스타트업 문화를 도입하고 팀원들에 대해서도 금전적 지원을 아끼지 않은 것으로 알려졌다. 해외 유학생이나 해외 대학 박사 출신을 영입하기보다는 중국 내 최상위 대학에서 AI를 전공한 박사들을 채용하고 최고 수준의 연봉으로 대우하면서 기술 개발에 몰입하게 했다는 후문이다.딥시크 AI가 혁신적인 이유1) 기술적 혁신딥시크 AI가 주목받는 가장 큰 이유는 혁신적인 기술적 접근 방식에 있다. 이 모델은 상대적으로 적은 연산 자원으로도 강력한 성능을 발휘할 수 있도록 최적화돼 있으며 기존 LLM과 비교해도 비용 대비 성능이 우수하다는 평가를 받는다. 이는 AI 기술의 접근성과 활용도를 크게 높일 수 있는 잠재력을 지닌다.
딥시크 AI의 기술적 특징 중 하나는 ‘전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE)’ 모델을 채택한 점이다. 이 모델은 여러 개의 전문 신경망을 조합해 각 작업에 가장 적합한 신경망만을 선택적으로 활용함으로써 효율성을 극대화한다. 이를테면 DeepSeek-V3 모델은 전체 6710억 개의 파라미터 중 340억 개만을 선별적으로 활성화해 작업을 수행한다. 이러한 접근 방식은 사용량이 크게 줄어 처리 속도를 향상시킨다.
또한 딥시크 AI는 범용성을 갖춘 모델로 설계됐다. 오픈AI의 DALL-E와 같이 특정 분야에 특화된 모델과는 달리 딥시크 AI는 자연어 처리(NLP), 이미지 생성, 코드 작성 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 이는 챗GPT의 텍스트 생성 능력과 DALL-E의 이미지 생성 능력을 결합한 확장성 있는 모델로 볼 수 있으며 이러한 다기능성은 AI 기술의 활용 범위를 크게 확장할 수 있는 가능성을 갖고 있다.
기존 LLM과 비교했을 때 데이터 학습 속도가 빠르다는 것도 장점이다. 이는 모델의 업데이트와 개선이 더 빠르게 이뤄질 수 있음을 의미하며 급변하는 AI 기술 환경에서 중요한 경쟁력이 될 수 있다. 또한 GPU 자원을 덜 소모하면서도 실시간으로 AI 서비스를 제공할 수 있는 능력은 AI 서비스의 상용화를 가속화하는 데 중요한 역할을 한다.
딥시크의 기술적 혁신은 비용 효율성에서도 특히 두드러진다. 2025년 1월에 공개된 ‘DeepSeek-R1’ 모델은 오픈AI의 ‘o1’과 유사한 성능을 보이면서도 개발 비용을 크게 절감했다는 평가를 받는다. 딥시크는 약 557만6000달러(약 79억 원)의 비교적 적은 비용으로 이 모델을 개발했다고 밝혔으며 이는 기존 대형 AI 기업들의 투자 규모와 비교했을 때 매우 효율적인 접근 방식으로 평가된다.
딥시크 AI의 또 다른 기술적 혁신은 ‘MLA (Multi-Head Latent Attention)
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’ 구조를 도입한 점에 있다. 이 구조는 기존의 어텐션(attention) 메커니즘을 개선해 더 효율적인 정보 처리가 가능하다. 또한 모델의 성능을 향상시키면서도 계산 복잡도를 줄이는 데 기여해 더 빠르고 효율적인 AI 모델을 구현할 수 있게 됐다. 한편 일반적인 AI 모델이 답변의 결과에만 보상을 주는 방식으로 학습을 했던 것과 달리 딥시크 R-1은 답변을 생성하는 과정 자체에도 보상을 주는 방식을 최적화하면서 성능을 극대화했다. 이를 통해 기존 모델보다 더 정교한 답변을 할 수 있게 했다.
이러한 딥시크의 기술적 혁신은 AI 개발에 있어 막대한 자금과 최첨단 하드웨어가 반드시 필요하다는 기존의 통념을 깨뜨림으로써 AI 기술 발전의 새로운 패러다임을 제시했다. 이를 통해 더 많은 기업과 연구자가 AI 기술 개발에 참여할 기회를 얻게 되며 결과적으로 AI 기술의 발전 속도를 더욱 가속화할 것으로 보인다.
2) 오픈소스 전략딥시크 AI의 또 다른 특징 중 하나는 오픈소스(Open-source) 전략이다. 오픈AI와 구글, 메타와 같은 글로벌 AI 기업들은 그동안 핵심 AI 모델을 비공개로 유지하며 특정 기업과 기관에만 제한적으로 접근을 허용하는 전략을 유지해왔다. 이를테면 오픈AI의 챗GPT 및 DALL-E는 부분적으로 API 형태로 공개됐지만 핵심 모델은 비공개 상태로 유지되고 있다.
반면 딥시크 AI는 오픈소스를 통해 누구나 모델을 다운로드하고 활용할 수 있도록 함으로써 AI 개발 환경을 개방적으로 변화시키고 있다. 이러한 전략은 AI 기술이 특정 기업의 전유물이 되는 것을 막고 많은 기업과 개발자가 AI 기술을 활용해 혁신적인 서비스와 제품을 개발할 수 있도록 한다.
특히 딥시크는 단순한 오픈소스 모델 공개를 넘어 ‘추론 기반 AI’라는 새로운 접근 방식을 도입하고 있다. 이는 AI가 복잡한 문제를 해결하는 과정에서 단순한 입력-출력 결과만 제공하는 것이 아니라 그 과정의 중간 단계를 명확히 설명해 AI 모델의 투명성을 높이는 방식이다. 이러한 접근 방식은 AI 기술을 신뢰할 수 있는 형태로 발전시키며 기업들이 AI 모델을 도입할 때 신뢰성과 활용도를 동시에 고려할 수 있도록 돕는다.
이 같은 오픈소스 접근 방식은 AI 기술 경쟁에 새로운 양상을 불러오고 있다. 오픈AI의 샘 올트먼 CEO는 최근 AI 모델의 개방성을 두고 “오픈AI가 모델 가중치 공개와 관련해 역사의 잘못된 편에 서 있었다”라고 언급하며 회사의 오픈소스 전략을 재고할 필요성을 인정했다. 이는 딥시크의 개방형 AI 전략과 메타의 오픈소스 AI 모델이 AI 업계에 미친 영향을 반영한 것으로 AI 기업들이 오픈소스 모델과 폐쇄형 모델 사이에서 전략적 결정을 해야 하는 새로운 상황이 도래했음을 의미한다.
딥시크 AI의 등장 이후 기존 AI 기업들은 자사의 전략을 수정할 필요성에 직면하게 됐다. 오픈AI와 메타는 딥시크의 영향으로 기존 AI 소프트웨어를 오픈소스화하는 방안을 검토하고 있으며 AI 연구자와 개발자들이 쉽게 AI 기술을 활용할 수 있도록 접근성을 확대하는 방향으로 정책을 조정하는 움직임을 보이고 있다.그러나 딥시크의 오픈소스 전략이 모든 면에서 긍정적인 것만은 아니다. 일부 전문가는 딥시크가 중국 정부의 간접적인 지원을 받고 있을 가능성을 제기하며 AI 모델의 개방성이 국가 안보 문제와 연결될 수 있다는 우려를 보이고 있다. 특히 AI 모델이 사용자 데이터를 수집하고 이를 특정 정부와 공유할 위험이 존재할 경우 AI 기술의 확산이 오히려 장기적으로 데이터 보안과 개인정보 보호 문제를 악화시킬 수 있다는 지적도 나오고 있다.그럼에도 불구하고 딥시크 AI의 오픈소스 전략은 AI 기술 발전의 방향성을 변화시키고 있으며 AI의 민주화와 상용화를 가속하는 중요한 전환점이 되고 있다. 앞으로 AI 기술이 오픈소스를 중심으로 더욱 확산될 것인지, 아니면 기존의 폐쇄형 모델이 여전히 시장에서 우위를 차지할 것인지에 대한 논쟁이 AI 업계에서 더욱 활발해질 것으로 보인다.
딥시크 AI가 가져올 변화1) AI 기술 경쟁의 심화딥시크 AI의 등장은 글로벌 AI 산업의 경쟁 구도를 크게 변화시키고 있다. 기존에는 오픈AI, 구글, 마이크로소프트와 같은 미국 기업들이 AI 산업을 주도해왔으나 이제는 중국 기업들이 본격적으로 AI 시장에 진입하면서 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. 이러한 변화는 AI 기술 경쟁을 가속화할 것이다.
한국 기업에 이런 상황은 도전이자 기회로 작용할 수 있다. 현재 한국의 AI 산업은 AI 반도체 및 데이터 인프라 측면에서 일정 수준의 경쟁력을 갖추고 있다. 하지만 한국 기업은 독자적인 LLM 개발 측면에서 아직 뒤처진 상태이다. 글로벌 기업들이 개발한 GPT-3, BERT 등의 모델에 비해 한국어 특화 모델 개발이 부족한 실정이다. 이는 한국 기업들이 AI 기술 경쟁에서 뒤처질 수 있는 요인으로 작용하고 있다.
이런 상황에서 한국 기업은 딥시크 AI와 같은 오픈소스 AI 모델을 전략적으로 활용할 필요가 있다. 오픈소스 모델을 기반으로 AI 서비스를 빠르게 개발하고 상용화함으로써 AI 기술에 대한 실질적인 경험과 노하우를 축적할 수 있다. 이는 향후 자체적인 AI 기술 역량을 확보하는 데 중요한 기반이 될 수 있다.
또한 한국 기업은 자신들의 강점을 살려 AI 기술 경쟁에 참여할 수 있다. 이를테면 한국어 특화 AI 모델 개발에 집중하거나 특정 산업 분야에 특화된 AI 솔루션을 개발하는 전략을 통해 글로벌 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있다. 이를 위해서는 한국 정부의 적극적인 지원도 필요하다. AI 기술 개발을 위한 R&D 투자 확대, AI 인재 양성을 위한 교육 프로그램 강화, AI 기업에 대한 규제 완화 등의 정책적 지원이 이뤄져야 한다. 이를 통해 한국의 AI 생태계가 더욱 활성화될 수 있을 것이다. 글로벌 AI 기업들과의 전략적 제휴, 공동 연구 프로젝트 참여 등을 통해 선진 기술을 습득하고 글로벌 네트워크를 구축하는 것도 한국 기업들이 글로벌 AI 시장에서의 입지를 강화하는 데 도움이 될 것이다.
2) AI 기술의 민주화현재 중국이 핵심 AI 기술을 확보하지 못하게 하기 위해 미국이 연구 결과를 오픈소스로 공개하지 않는 전략을 펼치고 있음에도 불구하고 중국의 스타트업이 고성능 모델을 오픈 소스로 공개했다는 사실은 시장에 큰 충격을 줬다. 딥시크 R1이 기존보다 훨씬 적은 GPU로 고성능을 구현했다는 점에서 특히 현재 하드웨어 부족으로 AI 개발 속도가 더뎠던 국가들이 중국 주도의 AI 모델을 사용할 가능성을 높이고 있다. 한국 기업들 역시 GPU 확보가 어려운 상황에서 중국의 오픈 소스 모델을 선택하는 경우가 많아질 것으로 전망된다.
딥시크 AI의 오픈소스 전략은 AI 기술의 접근성을 높임으로써 더 많은 개발자와 연구자가 AI 기술 개발에 참여할 수 있는 환경을 조성한다. 이는 AI 커뮤니티의 확장과 다양성 증대로 이어질 수 있으며 결과적으로 AI 기술의 발전 속도를 가속화할 수 있다. 다양한 배경을 가진 개발자들이 AI 기술 개발에 참여함으로써 기존에는 생각하지 못했던 새로운 AI 응용 분야가 발굴될 수 있다.
또한 AI 기술의 민주화는 AI 서비스의 대중화를 촉진하는 요소로 작용할 것이다. 많은 기업이 AI 기술을 활용해 서비스를 개발하고 제공함에 따라 일반 소비자들이 일상생활에서 AI 기술을 경험할 수 있는 기회가 늘어날 것이다. 이는 AI에 대한 대중의 이해도를 높이고 AI 기술에 대한 수용성을 증가시키는 데 기여할 수 있다.
특히 딥시크 AI는 AI 스타트업과 중소기업의 성장을 지원하는 중요한 역할을 하게 될 것이다. 딥시크 AI가 공개한 오픈소스를 활용해 AI 스타트업은 저렴한 비용으로 고성능 AI 기술을 활용할 수 있다. 그동안 자체적으로 AI 모델을 개발하는 데 들었던 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있다. 결과적으로 제품 개발과 출시에 더 많은 자원을 투입할 수 있을 것이며 이는 더욱 빠른 시장 진입과 다양한 AI 기반 서비스의 실험을 가능하게 할 것이다. 기존에 AI 모델을 직접 개발하기 어려웠던 중소기업도 딥시크 AI를 활용해 자사의 비즈니스에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 개발할 수 있게 될 것이다. 이를 통해 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 적용을 확대하고 새로운 비즈니스 모델의 창출을 촉진할 수 있다. 예컨대 제조업 분야의 중소기업이 딥시크 AI를 활용해 생산 공정을 최적화하거나 소매업체가 고객 데이터를 분석해 개인화된 마케팅 전략을 수립하는 식이다.
물론 AI 기술의 민주화에 따른 과제도 존재한다. 이를테면 AI 모델의 오용이나 악용을 방지하기 위한 윤리적 가이드라인의 필요성이 더욱 커질 것이다. 또한 AI 기술의 확산에 따른 개인정보 보호 문제나 AI 의존도 증가에 따른 사회적 영향 등에 대한 고려도 필요하다.
3) AI를 둘러싼 미중 갈등의 심화딥시크 AI의 등장은 AI 시장에서 미국과 중국 간의 경쟁을 더욱 심화시킬 가능성이 높다. 이는 단순한 기술 경쟁을 넘어 글로벌 패권 경쟁의 새로운 전선이 될 수 있다. 미국 정부는 중국의 AI 기술 발전을 심각한 위협으로 인식하고 있다. 특히 딥시크 AI와 같은 고성능 모델의 등장은 미국의 기술적 우위를 위협할 수 있는 요소로 여겨진다. 이에 따라 미국은 다양한 전략을 통해 중국의 AI 기술 발전을 견제하고 있다. 현재 미국은 반도체 규제를 강화해 중국의 AI 발전을 견제하고 있지만 중국은 자체적으로 AI 모델을 개발하고 데이터 인프라를 구축하며 이에 대응하고 있다.
미국의 대응 전략 중 하나는 AI 기술 수출 제한이다. 미국 정부는 자국의 첨단 AI 기술이 중국으로 유출되는 것을 막기 위해 수출 통제 정책을 강화할 것이다. 이는 AI 관련 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어와 알고리즘에도 적용될 수 있다. 데이터 보호 규제 강화도 미국의 주요 전략이 될 수 있다. 미국은 중국 기업들이 미국 시민들의 데이터를 수집하고 이용하는 것을 제한하기 위해 더욱 엄격한 데이터 보호 정책을 도입할 수 있다. 이는 중국 AI 기업들의 글로벌 시장 진출을 어렵게 만들 수 있는 요소이다.
AI 연구 지원 확대는 미국이 자국의 AI 기술 경쟁력을 유지하기 위해 취할 수 있는 또 다른 전략이다. 미국 정부는 AI 연구에 대한 투자를 대폭 늘리고 산학협력을 강화해 AI 인재 양성과 기술 혁신을 가속화할 것이다. 또한 동맹국들과의 협력을 통해 중국의 AI 기술 발전을 견제하려 할 수 있다. 이를테면 ‘AI 동맹’을 형성해 AI 기술 표준을 공동으로 수립하고 중국 AI 기업들의 글로벌 시장 진출을 제한하는 등의 전략을 취할 수 있다.
딥시크에 대한 견제는 이미 ‘한·미 AI 생태계 연합 전선’ 구축으로 표면화되고 있다. 국내 기업과의 협업을 위해 이달 초 방한한 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자는 국내 기업 중 최초로 카카오와 전략적 제휴를 체결했다. 카카오톡, 카나나 등 카카오 서비스에 자사 기술을 적용하고 카카오와 함께 AI 서비스를 개발하면서 AI 서비스 대중화에 기여하겠다는 전략이다.
다른 한편 이런 미국의 과도한 규제 중심의 대응 전략이 글로벌 AI 기술 발전과 혁신을 저해할 수 있다는 우려도 제기된다. AI 기술의 발전은 국제적 협력과 지식 공유를 통해 더욱 가속화될 수 있기 때문이다. 더불어 미국의 강경한 대응은 중국의 자체 기술 개발 의지를 더욱 강화시킬 수 있다. 이는 결과적으로 AI 기술 분야에서 미국과 중국의 기술 격차를 좁히는 역효과를 낳을 수 있다는 우려도 나온다.
딥시크 AI의 등장으로 인한 미·중 갈등의 심화는 글로벌 AI 산업의 지형을 크게 변화시킬 수 있다. 미국의 대응 전략은 단기적으로 중국의 AI 기술 발전을 견제할 수 있지만 장기적으로는 글로벌 AI 혁신을 저해할 수 있는 양면성을 지니고 있다. 이에 미국은 중국과의 경쟁을 견제하면서도 글로벌 AI 기술 발전을 촉진할 수 있는 균형 잡힌 전략을 모색해야 할 것이다. 이는 AI 기술의 발전이 특정 국가의 이익을 넘어 인류 전체의 이익에 기여할 수 있도록 하는 데 중요한 과제가 될 것이다. 실제로 딥시크 모델의 성공은 결국 다른 국가 또는 기업의 AI 실험에 디딤돌이 될 가능성이 높다. 홍콩대 연구진은 올 1월, 이미 딥시크를 복제하는 데 성공했다고 발표한 바 있다. 실제로 이러한 학습 과정을 복제하려는 추가 프로젝트들도 생겨나고 있다.
한국 기업의 대응 방안1) 오픈소스 전략 활용딥시크의 오픈소스 전략은 한국 기업들이 AI 기술 발전을 가속화할 수 있는 중요한 기회가 될 수 있다. 딥시크가 공개한 오픈소스 기술을 적극적으로 활용해 자사의 AI 모델 성능을 향상시키고 새로운 서비스를 개발해야 한다. 이를 위해 한국 기업들은 딥시크의 오픈소스 프로젝트를 면밀히 분석하고 이를 자사의 AI 개발 프로세스에 통합해야 한다. 이를테면 딥시크의 데이터 증류(Knowledge Distillation) 기술을 활용해 대규모 언어모델의 크기를 줄이면서도 성능을 유지하는 방법을 연구할 수 있다. 이를 통해 한국 기업들은 더 적은 컴퓨팅 자원으로도 고성능 AI 모델을 개발할 수 있게 된다.
또한 딥시크의 오픈소스 코드를 기반으로 한국어에 특화된 AI 모델을 개발하는 것도 가능하다. 이는 한국 시장에서의 경쟁력을 높이는 동시에 글로벌 시장에서도 한국어 처리 능력을 강점으로 내세울 수 있는 기회가 된다. 이를테면 딥시크의 모델 구조를 참고해 한국어의 문법적 특성과 어휘 체계에 최적화된 언어모델을 개발하는 것이 효과적이다.
더불어 딥시크의 오픈소스 프로젝트에 직접 기여함으로써 글로벌 AI 커뮤니티에서의 위상을 높이는 것이 필요하다. 한국 기업의 개발자들은 딥시크 프로젝트에 코드를 제공하거나 버그를 수정하는 등의 활동을 통해 글로벌 AI 생태계에서 한국 기업의 기술력을 인정받을 수 있다.
오픈소스 AI 커뮤니티에 적극적으로 참여해 글로벌 기술 동향을 파악하고 협력 기회를 모색하는 것도 중요하다. 이에 깃허브(GitHub), 깃랩(GitLab) 등의 플랫폼을 통해 다양한 오픈소스 AI 프로젝트를 모니터링하고 관심 있는 프로젝트에 참여해야 한다. 이를테면 구글의 텐서플로(TensorFlow), 페이스북의 파이토치(PyTorch)와 같은 주요 AI 오픈소스 프레임워크 개발에 기여하거나 허깅페이스(Hugging Face)와 같은 트랜스포머스(Transformers) 라이브러리에 한국어 모델을 추가하는 등의 활동을 할 수 있다.
또한 국제 AI 콘퍼런스나 워크숍에 정기적으로 참가해 최신 연구 동향을 파악하고 글로벌 AI 커뮤니티와의 네트워크를 구축할 필요가 있다. 이를테면 NeurIPS, ICML, ICLR과 같은 주요 AI 학회에 논문을 발표하거나 오픈소스 프로젝트에 대한 발표를 통해 한국 기업의 기술력을 알리는 것이 효과적이다.
한국 기업들은 한편 자체적으로 오픈소스 AI 프로젝트를 시작하는 것도 고려해야 한다. 이는 글로벌 AI 커뮤니티에 기여하는 동시에 한국 기업의 기술력을 세계에 알리는 좋은 방법이 된다. 이를테면 한국어 자연어처리를 위한 특화된 라이브러리나 한국의 산업 분야에 특화된 AI 솔루션을 오픈소스로 공개하는 방식이 가능하다.
마지막으로 오픈소스 전략을 활용할 때는 지적재산권 관리에도 주의를 기울여야 한다. 오픈소스 라이선스의 종류와 조건을 정확히 이해하고 자사의 핵심 기술을 보호하면서도 오픈소스 커뮤니티에 기여할 수 있는 균형 잡힌 전략을 수립해야 한다. 이를 위해 기업 내 오픈소스 정책을 수립하고 법률 전문가의 자문을 받아 리스크를 관리해야 한다.
2) AI 기술 혁신과 R&D 투자 확대딥시크의 성공을 교훈 삼아 AI 기술 혁신과 연구개발 투자 확대에도 힘을 쏟아야 한다. 이를 위해 자체 AI 모델 개발에 대한 투자를 대폭 확대할 필요가 있다. 한국 기업들은 자연어처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 AI 분야에서 독자적인 모델을 개발해야 한다. 또한 딥시크 사례를 참고해 저비용·고효율 AI 개발 방법을 모색해야 한다. 이를 위해 클라우드 컴퓨팅 기술을 적극 활용해 초기 인프라 구축 비용을 절감해야 한다. 또한 분산 학습 기술을 도입해 여러 대의 저사양 컴퓨터를 활용해 대규모 AI 모델을 학습시키는 방안을 고려해야 한다. 전이 학습 기술을 활용해 이미 학습된 모델을 기반으로 새로운 태스크에 맞게 미세 조정하는 방식으로 개발 시간과 비용을 줄이는 전략도 필요하다.
데이터 증류 기술을 연구하고 적용하는 것도 중요한 과제다. 데이터 증류 기술은 대규모 언어모델의 지식을 작은 모델로 압축하는 기술로 우리 기업들은 이를 활용해 효율적인 AI 모델을 개발해야 한다. 예컨대 교사-학생 모델(Teacher-Student Model) 구조를 활용해 대규모 모델의 지식을 효과적으로 작은 모델에 전달하는 방법을 개발하는 것이다. 또한 모델 사이즈를 줄이면서도 초거대 언어모델에 준하는 성능을 낼 수 있는 양자화(Quantization) 기술 연구를 진행해야 한다.
AI 모델의 학습 데이터 확보와 관리에도 더욱 신경을 쓸 필요가 있다. 이를 위해 한국어 데이터세트 구축에 적극 투자해 한국어 AI 모델의 성능을 향상시켜야 한다. 웹 크롤링, 데이터 레이블링, 데이터 증강 기술 등을 활용해 이러한 목표를 실행할 수 있는데 그렇게 되면 개인정보 보호와 데이터 윤리를 고려한 데이터 관리 시스템을 구축해야 할 필요성이 더욱 커질 것이다. 특히 AI 학습 과정에서 데이터의 공정성과 신뢰성을 확보할 수 있도록 지속적으로 관리해야 한다.
한편 삼성전자와 SK하이닉스 같은 반도체 기업들은 AI 전용 칩 개발에 더욱 박차를 가해야 한다. 신경망 처리 장치의 성능을 개선하고 저전력·고효율 AI 칩을 개발해 모바일 기기나 IoT 디바이스에서 AI가 더욱 원활하게 구동될 수 있도록 해야 한다. AI 연산 최적화를 위해 NPU(Neural Processing Unit) 아키텍처를 개선하고 에지 컴퓨팅 환경에서도 고성능 AI 모델을 활용할 수 있도록 연구개발을 이어가야 한다.
또한 AI 기술의 신뢰성과 공정성 확보를 위해 AI 윤리는 물론 AI 시스템의 작동 원리와 결정 과정을 사용자와 이해관계자에게 명확히 설명할 수 있는 기술을 뜻하는 ‘설명 가능한 AI 기술(XAI, Explainable AI)’ 개발에도 투자해야 한다. 이를 통해 AI 기술에 대한 사회적 신뢰를 높임으로써 향후 AI 규제 환경에 효과적으로 대응할 수 있을 것이다.3) 산업별 특화 AI 개발딥시크 AI의 등장으로 인한 글로벌 AI 산업의 경쟁 구도 변화에 대응해 한국 기업들은 기술 혁신과 오픈소스 전략을 활용한 산업별 특화 AI 개발 전략을 적극 추진해야 한다. 먼저 한국의 강점 산업을 중심으로 AI+X(인공지능 융합) 전략에 관심을 쏟아야 한다.
AI+X 전략은 AI 기술과 다양한 산업 분야를 결합해 산업별 전문 지식과 AI 추론 역량을 통합한 솔루션을 개발하는 것을 의미한다. 이를 위해 한국 기업들은 먼저 자국의 강점 산업을 파악하고 해당 산업에 특화된 AI 솔루션 개발에 집중해야 한다. 이를테면 반도체 산업에서는 AI를 활용한 공정 최적화 및 불량 검출 시스템을 개발할 수 있다. 이를 통해 생산성을 향상시키고 품질 관리를 강화할 수 있다.
특히 제조업 데이터 활용은 한국의 강점인 제조업 분야의 풍부한 데이터를 기반으로 특화된 AI 모델을 개발하는 전략이다. 한국은 세계적인 수준의 제조업 기반을 갖추고 있으며 이를 통해 축적된 방대한 양의 데이터는 AI 모델 개발에 있어 큰 경쟁력이 될 수 있다.
AI+X 전략을 효과적으로 구현하기 위해서라도 오픈소스 AI 기술의 활용이 절실하다. 딥시크가 공개한 오픈소스 기술을 기반으로 기업들은 자체적인 AI 모델을 개발하고 최적화할 수 있다. 이를테면 딥시크의 데이터 증류 기술을 활용해 대규모 언어모델의 크기를 줄이면서도 성능을 유지하는 방법을 연구하고 이를 산업별 특화 AI 모델 개발에 적용할 수 있다.
4) 글로벌 협력 강화국제적인 협력을 통해 기술력을 높이고 시장을 확대하는 것은 한국 기업들이 글로벌 AI 경쟁에서 생존하고 성장하기 위한 핵심 전략이다. 이를 위해 다양한 방식으로 글로벌 협력을 강화해야 한다.
먼저 네이버의 사우디아라비아 데이터인공지능청(SDAIA)과의 협력은 한국 기업이 글로벌 기업과 전략적 파트너십을 구축한 좋은 사례다. 네이버는 SDAIA와 AI, 클라우드, 데이터센터, 로봇 분야에서 폭넓게 협력하기로 했다. 특히 아랍어 기반의 대규모 언어모델 구축과 관련 서비스 개발에 협력하기로 했는데 이는 한국 기업이 해외 시장의 특수성을 고려한 AI 기술을 개발하고 현지화하는 좋은 사례로 꼽을 만하다.
이러한 협력은 단순히 기술 제공에 그치지 않고 현지의 데이터와 인프라를 활용해 ‘소버린 AI’
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를 구현하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 접근 방식을 다른 국가나 지역으로 확대함으로써 각 지역에 특화된 AI 솔루션을 제공하는 글로벌 AI 기업으로 성장할 수 있다.
또한 오픈AI를 중심으로 형성되고 있는 AI 동맹에 참여해 기술 교류와 시장 확대를 도모하는 것도 중요한 전략이다. 최근 카카오가 오픈AI와 전략적 제휴를 맺은 것은 이러한 움직임의 좋은 예이다. 카카오는 오픈AI의 기술을 카카오톡과 새로운 AI 서비스인 ‘카나나’에 적용하기로 했다. 이를 통해 카카오는 글로벌 수준의 AI 기술을 확보하고 동시에 한국 시장에 특화된 AI 서비스를 개발할 수 있게 됐다.
AI 시대에서 경쟁력을 확보하기 위해 한국 기업은 AI 기술을 단순한 연구개발 차원이 아니라 글로벌 시장에서 생존하고 성장하기 위한 필수 전략으로 인식해야 한다. 딥시크 AI의 등장이 촉발한 기회를 기업이 어떻게 활용하느냐에 따라 향후 글로벌 AI 시장에서의 입지가 결정될 것이다.
5) 보안 리스크에 적극 대응한편 딥시크에 대한 보안 우려가 확산되면서 국내외 주요 기관과 기업들이 사용 제한 및 금지 조치를 시행하는 분위기가 빠르게 확산되고 있다는 사실에도 주목할 필요가 있다. 과도한 데이터 수집, 중국 서버 저장, 개인정보 유출 위험 등이 제기된 것이다. 캐나다의 사이버보안 기업이 딥시크 로그인 페이지에서 중국 국영 통신사인 차이나모바일 소유의 컴퓨터 인프라와 연결되는 코드가 발견됐다고 보고하면서 이런 우려는 더욱 커지고 있다. 이 업체는 북미 지역에서 딥시크 로그인 테스트를 할 때는 차이나모바일로 전송된 데이터가 발견되지 않았지만 일부 사용자의 데이터가 중국 통신사로 전송됐을 가능성을 배제하긴 어렵다고 밝혔다. 따라서 민감 데이터를 가진 기업이라면 딥시크 리스크를 면밀하게 관찰하면서 향후 대응 방안을 마련해 나가야 할 것이다. 우리 기업들은 정부의 AI 보안 기술 지원을 적극 활용해 경쟁력을 강화하고 AI 스타트업과 협력해 신뢰할 수 있는 AI 개발 생태계를 조성하는 데에도 힘써야 할 것이다. 보안 강화를 위한 내부 보안 정책 점검, AI 활용 가이드라인 마련 등에도 적극적인 행보를 보여야 한다. 특히 네트워크 접근 제어와 데이터 보호 조치를 강화하고 직원 대상 AI 보안 교육과 정기적인 점검을 통해 보안 위협을 최소화해야 한다.
본질적으로는 딥시크가 던진 혁신의 화두를 기억하면서 리스크가 큰 외부 AI 의존도를 줄이기 위한 자체 AI 모델 개발에 좀 더 고삐를 조여야 할 것이다. 삼성전자의 ‘삼성 가우스’, LG전자의 ‘엑사원’ 등 국내 AI 모델 활용도 고려할 수 있다. 또한 산업별 특화 AI 개발과 보안이 검증된 대체 AI 서비스 도입 역시 절실히 요구된다.
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