🌏 세계 AI 시장 흔든 중국 딥시크… 네이버·카카오에 기회될까? 🤖

중국 오픈소스 인공지능(AI) 모델 ‘딥시크(DeepSeek)’가 등장하면서 국내 IT 기업 네이버(NAVER)와 카카오(Kakao)에 새로운 기회가 열릴 수 있을지 관심이 집중되고 있다.

 

기존에는 압도적인 컴퓨팅 자원을 가진 글로벌 빅테크만이 고성능 AI 모델을 개발할 수 있다고 여겨졌지만, 딥시크는 상대적으로 저렴한 비용으로도 강력한 AI 모델을 만들 수 있다는 가능성을 증명했다.

🔥 미국 GPT를 앞지른 중국 딥시크, 가성비 혁명?

중국 AI 스타트업 딥시크가 1월 20일 공개한 ‘딥시크-R1’은 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM) ‘딥시크 V3’를 기반으로 한 추론 특화 AI 모델이다.

놀라운 점은 딥시크가 개발 과정에서 고성능 AI 칩이 아닌 ‘H800’ 칩을 활용했다는 것이다.

💰 AI 모델 개발 비용 비교:

• 🇨🇳 딥시크 R1 개발 비용: 약 78억 원(558만 달러)
• 🇺🇸 오픈AI 챗GPT 개발 비용: 약 1,453억 원(1억 달러)

비용은 20분의 1 수준이지만, 딥시크 R1은 미국 수학경시대회 AIME 2024 벤치마크 테스트, 코딩 테스트인 라이브벤치 평가에서 오픈AI의 신형 모델 ‘o1’을 앞지르는 성과를 보였다.

딥시크가 성능을 극대화할 수 있었던 핵심 기술은 다음과 같다:

• 🧠 전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts) – AI 모델을 여러 영역으로 나누고 필요한 부분만 활성화
• ⚡ 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA) – 중요한 정보를 빠르게 포착
• 🚀 멀티토큰 예측(MTP) – 추론 속도 향상

천문학적인 비용을 들이지 않고도 고성능 AI 모델을 만들 수 있다는 가능성을 딥시크가 입증한 것이다.

 

 

 

 

 

 

💡 네이버·카카오에 기회 될까? 국내 AI 기업의 기대

딥시크의 등장은 국내 AI 기업들에도 긍정적인 신호로 작용할 수 있다.

현재 한국의 대표적인 AI 모델:

• 🟢 네이버: 하이퍼클로바(HyperCLOVA)
• 🟠 카카오: 카니나(Kanina)
• 🔵 KT: 마음AI

그러나 글로벌 빅테크와 비교해 성과가 미미했다. 그 이유는 비싼 인프라 구축 비용 때문이었다.

하지만 딥시크의 성공 사례가 국내 기업들에게 새로운 가능성을 열어줄 수 있다.

 

최승호 상상인증권 연구원은 "딥시크는 강력한 AI 모델을 만들기 위해 반드시 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하지 않다는 것을 입증했다."라며 국내외 AI 개발이 더욱 활발해질 가능성을 시사했다.

🚀 국내 AI 기업들의 시장 확장 가능성

AI 모델이 점점 더 저렴해지고, 오픈소스 AI 기술이 보편화되면서 국내 기업들에게도 새로운 기회가 열리고 있다.

익명을 요구한 AI 업계 관계자는 "이미 작년에 메타의 라마(LLaMA), 알리바바의 큐원(Qwen) 2.5 모델을 사용해 본 경험이 있는데, 기술력이 상당한 수준에 도달했다."며 국내 AI 업계도 창의적인 방식으로 접근해야 한다고 강조했다.

 

 

 

 

 

 

 

🧐 개발비 축소 논란과 무단도용 의혹

그러나 딥시크의 성공에는 의문도 남아 있다.

아트레이드 매니지먼트의 개빈 베이커 최고투자책임자는 "딥시크가 밝힌 개발 비용에는 아키텍처, 알고리즘, 데이터 연구비 등이 포함되지 않았다."며 실제 개발 비용이 더 많을 수 있다고 지적했다.

또한 딥시크가 빅테크 기업들의 데이터를 무단으로 사용했을 가능성도 제기되고 있다.

• 🔍 마이크로소프트(MS) & 오픈AI – 데이터 유출 여부 조사 진행
• 🛑 딥시크 측 주장 – "우리는 오픈소스를 활용해 모델을 제작했다."

네이버클라우드 AI 이노베이션 센터장 하정우 역시 SNS를 통해 "딥시크의 개발 비용이 저렴하다고 단순 해석하면 안 된다."고 지적하며, "1회 학습 비용이 적다고 해서 전체 누적 투자 비용이 적다고 볼 수는 없다."고 말했다.

📢 국내 AI 기업, 딥시크처럼 도약할 수 있을까?

💡 딥시크가 증명한 것:

• ✅ 고성능 AI 모델 개발에 반드시 비싼 인프라가 필요하지 않다.
• ✅ 오픈소스 모델을 적극 활용하면 글로벌 빅테크와 경쟁할 수 있다.
• ✅ 국내 AI 기업들도 창의적인 접근을 통해 새로운 기회를 잡을 수 있다.