2025. 02. 25
바로 AI '딥시크-R1 교육세션' 중 발췌한 내용입니다.
미국과 중국의 AI 경쟁이 한층 더 치열해지고 있습니다.
기존의 대형 언어 모델(LLM)은 챗GPT를 비롯해 대부분 미국에서 개발됐지만,
최근 중국이 딥시크 R1(DeepSeek R1)을 오픈소스로 공개하면서 상황이 달라지고 있습니다.
이 아티클 시리즈에서는 딥시크가 어떻게 오픈AI의 챗GPT에 견줄만큼
성공한 생성AI를 만들 수 있었는지 핵심 기술에 대해서 자세히 알려드리겠습니다.
💸 AI 모델, 비용 부담이 너무 크다?
대형 언어 모델을 훈련하는 데는 막대한 비용이 필요합니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4나 Anthropic의 Claude 같은 모델을 개발하려면 4만 달러짜리 GPU 수천 개가 필요하고, 훈련 비용만 1억 달러(약 1,300억 원)에 달합니다. 그런데 딥시크는 기존 대비 95% 절감된 557만 6000달러(약 80억 원)로 GPT-4, GPT-5급 모델을 만들었다고 발표했습니다.
Tip. 딥시크의 핵심 기술과 목표는 다음 편에서 더 자세히 다룰 예정입니다. 기대해주세요!
‘딥시크 R1 vs ChatGPT’ 무엇이 다를까?
😰 딥시크, 정말 신뢰해도 될까?
가장 큰 문제는 보안 이슈입니다.
딥시크의 이용 약관에 따르면, 한국 이용자의 개인정보, 입력 데이터, 키보드 입력 패턴 등이 중국 내 서버에 저장될 수 있으며, 중국 법률에 따라 정부 요청 시 제공될 수도 있습니다. 이런 이유로 한국에서는 출시 직후 정부 기관과 일부 지자체, 카카오, LG유플러스 같은 대기업에서도 접속을 차단했습니다.
또한 국내 개인정보보호법 위반 가능성 때문에 지난 2월 15일부터 앱마켓 서비스가 잠정 중단됐습니다. 개인정보보호위원회 관계자는 “틱톡 모회사인 바이트댄스가 딥시크 이용자의 데이터를 수집한 정황이 확인됐다”며, 이용자가 딥시크에 접속하면 바이트댄스 측에도 정보가 전달되는 구조라고 밝혔습니다. 해외에서도 보안 우려로 인해 딥시크 사용 시 민감한 정보를 입력하지 않는 것이 좋다는 의견이 나오고 있습니다.
또, 훈련 비용이 정말 500만 달러밖에 안 들었을까? 하는 의문도 있어요.
딥시크의 모회사인 하이-플라이어 퀀텀은 2021년 당시 최고 성능이던 A100 GPU 1만 개를 구매한 것으로 알려져 있습니다. 반도체 전문 리서치 기관 세미애널리시스(SemiAnalysis)는 “이 비용까지 포함하면 총 개발 비용이 5억 달러(약 7,200억 원)가 넘을 것이라고 확신한다”고 했습니다.
여기에 인건비도 상당합니다. 딥시크는 유망 인재들에게 연봉 130만 달러(약 19억 원) 이상을 제시하는 것으로 알려졌습니다. 모든 요소를 고려하면, 발표된 금액만으로 모델을 개발했는지 의심해볼 여지가 있습니다.
👐 개발자들에게는 유리한 변화입니다.
그럼에도 불구하고, 딥시크가 코드를 오픈소스로 공개했다는 점은 개발자들에게 큰 기회입니다. 누구나 깃허브에서 다운로드해 연구 및 개발에 활용할 수 있죠.
이 변화가 중요한 이유는 AI 모델 개발이 거대 IT 기업에서 일반 개발자들로 확장되고 있기 때문입니다. 예전에는 AI 모델을 훈련하려면 막대한 자본과 인프라가 필요했지만, 이제는 몇 개의 GPU만 있어도 직접 모델을 다운받아 사용할 수 있는 시대가 됐습니다. 이러한 변화는 NVIDIA 같은 GPU 업계에도 영향을 미칠 가능성이 큽니다. AI 개발의 진입 장벽이 낮아지면서 GPU 수요 패턴이 기존과 다르게 변화할 수 있기 때문입니다.
결과적으로 AI 개발이 더욱 접근 가능해지고 경쟁이 치열해질 전망입니다. 빅테크 기업들이 구축해온 경제적 장벽이 점차 무너지고 있으며, 하드웨어 요구 사항과 비용이 크게 줄어들면서,
스타트업들도 쉽게 AI 시장에 진입할 수 있는 환경이 마련됐습니다.
딥시크 실전 사용법
챗GPT의 절반 가격(스탠다드 플랜)으로 논리적 추론이 필요한 다양한 곳에 활용이 가능합니다.
보안 문제 때문에 불안하다면, 업무를 위한 활용은 최대한 자제하고, 이런 곳들에 활용해보는 건 어떨까요?
👉 새로운 아이디어를 얻고 싶을 때, 추론에 강한 ‘o1’ 모델의 딥시크를 활용해보자.
Open AI 가 ChatGPT 에 더는 개발하지 않을 거라던 o1 모델, 딥시크에서는 Chain-of-Thought 로 단계별로 생각하고, 또 수정하는 AI 를 실시간으로 볼 수 있기 때문에 생각의 폭을 넓히는데 도움을 줄 수 있습니다.
👉 수학, 과학 문제풀이 등 교육을 위한 용도로 활용하자.
수식 변환, 미적분, 대수학 등의 단계별 풀이 능력(Chain-of-Thought, CoT)을 지원하기 때문에 논리적 사고가 필요한 문제에 활용하기 좋습니다.
👉 최신 정보를 기반한 여행 스케줄이나 동선을 짤 때 활용해보자.
딥시크의 추론 기능과 웹 검색 기능을 함께 이용하여 비행기 탑승 정보, 식당의 영업 여부 등의 최신 정보를 기반한 여행 스케줄이나 동선을 계획할 수 있습니다.
👀 다음편 예고
1편 흥미롭게 읽으셨나요? AI 시장의 흐름을 더 깊이 이해하기
최신 모델의 특징뿐만 아니라 기술 발전 과정과 핵심 기술도 함께 살펴볼 필요가 있습니다.
- 어떻게 비용을 절감하면서도, 뛰어난 성능을 유지할 수 있었을까?
- 딥시크를 만들어낸 핵심 기술: 강화 학습&증류 자세히 알아보기
- DeepSeek-R1, DeepSeek-R1-Zero 의 차이점은?
다음 편도 꼭 읽어보시고, AI 시장의 주요 인사이트를 얻어보세요.🎉
🔗 딥시크 강연 내용 읽어보기
2. [BARO-Tech] ChatGPT 따라잡은 Deepseek-R1 의 핵심 전략은?
Website | YouTube | Disquiet
Editor : Joen
2025. 02. 25
바로 AI '딥시크-R1 교육세션' 중 발췌한 내용입니다.
미국과 중국의 AI 경쟁이 한층 더 치열해지고 있습니다.
기존의 대형 언어 모델(LLM)은 챗GPT를 비롯해 대부분 미국에서 개발됐지만,
최근 중국이 딥시크 R1(DeepSeek R1)을 오픈소스로 공개하면서 상황이 달라지고 있습니다.
이 아티클 시리즈에서는 딥시크가 어떻게 오픈AI의 챗GPT에 견줄만큼
성공한 생성AI를 만들 수 있었는지 핵심 기술에 대해서 자세히 알려드리겠습니다.
💸 AI 모델, 비용 부담이 너무 크다?
대형 언어 모델을 훈련하는 데는 막대한 비용이 필요합니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4나 Anthropic의 Claude 같은 모델을 개발하려면 4만 달러짜리 GPU 수천 개가 필요하고, 훈련 비용만 1억 달러(약 1,300억 원)에 달합니다. 그런데 딥시크는 기존 대비 95% 절감된 557만 6000달러(약 80억 원)로 GPT-4, GPT-5급 모델을 만들었다고 발표했습니다.
‘딥시크 R1 vs ChatGPT’ 무엇이 다를까?
😰 딥시크, 정말 신뢰해도 될까?
가장 큰 문제는 보안 이슈입니다.
딥시크의 이용 약관에 따르면, 한국 이용자의 개인정보, 입력 데이터, 키보드 입력 패턴 등이 중국 내 서버에 저장될 수 있으며, 중국 법률에 따라 정부 요청 시 제공될 수도 있습니다. 이런 이유로 한국에서는 출시 직후 정부 기관과 일부 지자체, 카카오, LG유플러스 같은 대기업에서도 접속을 차단했습니다.
또한 국내 개인정보보호법 위반 가능성 때문에 지난 2월 15일부터 앱마켓 서비스가 잠정 중단됐습니다. 개인정보보호위원회 관계자는 “틱톡 모회사인 바이트댄스가 딥시크 이용자의 데이터를 수집한 정황이 확인됐다”며, 이용자가 딥시크에 접속하면 바이트댄스 측에도 정보가 전달되는 구조라고 밝혔습니다. 해외에서도 보안 우려로 인해 딥시크 사용 시 민감한 정보를 입력하지 않는 것이 좋다는 의견이 나오고 있습니다.
또, 훈련 비용이 정말 500만 달러밖에 안 들었을까? 하는 의문도 있어요.
딥시크의 모회사인 하이-플라이어 퀀텀은 2021년 당시 최고 성능이던 A100 GPU 1만 개를 구매한 것으로 알려져 있습니다. 반도체 전문 리서치 기관 세미애널리시스(SemiAnalysis)는 “이 비용까지 포함하면 총 개발 비용이 5억 달러(약 7,200억 원)가 넘을 것이라고 확신한다”고 했습니다.
여기에 인건비도 상당합니다. 딥시크는 유망 인재들에게 연봉 130만 달러(약 19억 원) 이상을 제시하는 것으로 알려졌습니다. 모든 요소를 고려하면, 발표된 금액만으로 모델을 개발했는지 의심해볼 여지가 있습니다.
👐 개발자들에게는 유리한 변화입니다.
그럼에도 불구하고, 딥시크가 코드를 오픈소스로 공개했다는 점은 개발자들에게 큰 기회입니다. 누구나 깃허브에서 다운로드해 연구 및 개발에 활용할 수 있죠.
이 변화가 중요한 이유는 AI 모델 개발이 거대 IT 기업에서 일반 개발자들로 확장되고 있기 때문입니다. 예전에는 AI 모델을 훈련하려면 막대한 자본과 인프라가 필요했지만, 이제는 몇 개의 GPU만 있어도 직접 모델을 다운받아 사용할 수 있는 시대가 됐습니다. 이러한 변화는 NVIDIA 같은 GPU 업계에도 영향을 미칠 가능성이 큽니다. AI 개발의 진입 장벽이 낮아지면서 GPU 수요 패턴이 기존과 다르게 변화할 수 있기 때문입니다.
결과적으로 AI 개발이 더욱 접근 가능해지고 경쟁이 치열해질 전망입니다. 빅테크 기업들이 구축해온 경제적 장벽이 점차 무너지고 있으며, 하드웨어 요구 사항과 비용이 크게 줄어들면서,
스타트업들도 쉽게 AI 시장에 진입할 수 있는 환경이 마련됐습니다.
딥시크 실전 사용법
챗GPT의 절반 가격(스탠다드 플랜)으로 논리적 추론이 필요한 다양한 곳에 활용이 가능합니다.
보안 문제 때문에 불안하다면, 업무를 위한 활용은 최대한 자제하고, 이런 곳들에 활용해보는 건 어떨까요?
👉 새로운 아이디어를 얻고 싶을 때, 추론에 강한 ‘o1’ 모델의 딥시크를 활용해보자.
Open AI 가 ChatGPT 에 더는 개발하지 않을 거라던 o1 모델, 딥시크에서는 Chain-of-Thought 로 단계별로 생각하고, 또 수정하는 AI 를 실시간으로 볼 수 있기 때문에 생각의 폭을 넓히는데 도움을 줄 수 있습니다.
👉 수학, 과학 문제풀이 등 교육을 위한 용도로 활용하자.
수식 변환, 미적분, 대수학 등의 단계별 풀이 능력(Chain-of-Thought, CoT)을 지원하기 때문에 논리적 사고가 필요한 문제에 활용하기 좋습니다.
👉 최신 정보를 기반한 여행 스케줄이나 동선을 짤 때 활용해보자.
딥시크의 추론 기능과 웹 검색 기능을 함께 이용하여 비행기 탑승 정보, 식당의 영업 여부 등의 최신 정보를 기반한 여행 스케줄이나 동선을 계획할 수 있습니다.
👀 다음편 예고
1편 흥미롭게 읽으셨나요? AI 시장의 흐름을 더 깊이 이해하기
최신 모델의 특징뿐만 아니라 기술 발전 과정과 핵심 기술도 함께 살펴볼 필요가 있습니다.
다음 편도 꼭 읽어보시고, AI 시장의 주요 인사이트를 얻어보세요.🎉
🔗 딥시크 강연 내용 읽어보기
2. [BARO-Tech] ChatGPT 따라잡은 Deepseek-R1 의 핵심 전략은?
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Editor : Joen