【🔥100회 특집 이벤트 개최🔥】 딥시크와 알 수 없는 미래

공익허브의 미션100

[🔥100회 특집 이벤트 개최🔥]
딥시크와 알 수 없는 미래

미션100🚩 AI 시대의 항해를 준비하라

지구 인류에 또다시 새로운 물결이 덮쳤습니다. 거대한 물살을 일으킨 건 한 스타트업이 만든 작은 고래였죠. 이야기의 주인공, 짐작이 가시나요?

사진: 셔터스톡

맞습니다. 지금 전세계는 중국의 인공지능(AI) 스타트업 ‘딥시크’가 출시한 AI 어시스턴트 ‘R1’의 눈부신 부상을 목도하고 있습니다. AI 어시스턴트는 말 그대로 인공지능 비서입니다. 인간이 던진 질문에 답하고 명령한 작업을 수행하는 등 다양한 업무를 실행하죠. AI 어시스턴트의 원년은 2022년입니다. 미국의 AI테크 기업 ‘오픈 AI’애서 챗GPT를 내놓으면서 AI 어시스턴트가 대중화하기 시작했어요. 이후 ‘퍼블렉시티’ ‘제미나이’ ‘코파일럿’ 등 경쟁 모델들도 속속 나타났고요.

딥시크 쇼크: 더 저렴하고, 더 똑똑하다

이렇듯 테크 업계에서도, 대중에게도 AI 어시스턴트는 이미 친숙한 존재입니다. 그런데 딥시크의 R1은 기존 AI 시장의 판도를 바꿔버렸습니다. 이유는 간단합니다. 다른 회사들보다 훨씬 저렴한 비용으로, 훨씬 똑똑한 AI 어시스턴트를 만들어냈기 때문입니다.

중국의 AI 스타트업 딥시크가 출시한 AI 어시스턴트가 전세계 마켓을 뒤흔들고 있다. 사진: 셔터스톡

딥시크는 AI 훈련 모델을 개발하는 데에 557만6000달러, 한화로 약 81억원의 비용을 투입했다고 밝혔습니다. 이는 오픈 AI가 개발한 최고 성능의 어시스턴트인 ‘o1’ 개발 비용의 18분의 1 수준입니다. 오픈 AI는 o1 개발에 1억 달러(약 1455억원)를 투입한 것으로 알려졌습니다.

그렇다고 R1의 성능이 뒤떨어지는 것도 아닙니다. 딥시크가 공개한 기술 보고서에 따르면, R1은 일부 영역에선 오히려 오픈 AI의 o1을 능가하기도 했습니다. 미국 수학경시대회 벤치마크 테스트에서 R1은 79.8%의 정확도를 기록하면서 o1(79.2%)을 앞섰습니다. 코딩 테스트에서는 65.9%의 정확도로 o1(63.4%)을 제쳤습니다.

딥시크 혁명: AI 생태계 혁신

그동안 AI 기술 개발에 천문학적인 금액을 쏟아부었던 글로벌 빅테크들은 충격에 빠졌습니다. 모든 기업들의 우선 과제인 ‘저비용 고효율’ 제품의 개발을 중국의 작은 스타트업이 해냈으니 말입니다.

딥시크가 압도적인 ‘가성비’를 추구할 수 있었던 배경에는 AI칩이 있습니다. 그동안 AI 어시스턴트 개발을 위해서는 고사양의 값비싼 칩이 필요하다는 것이 중론이었어요. 하지만 딥시크가 사용한 건 최첨단 신형 칩이 아닌 저사양의 구형 칩이었습니다.

대신 딥시크는 AI를 학습시키는 방법을 바꿨어요. AI 학습법 중에 ‘증류’라는 것이 있습니다. 마치 와인을 증류시키듯, 크고 무거운 AI 모델의 지식을 더 작고 가벼운 AI에게 흡수시키는 거예요. 이렇게 하면 더 큰 모델의 성능을 비슷하게 구현하면서도, 더 가볍고 빠른 속도로 AI 어시스턴트를 가동할 수 있게 되죠.

온라인 커뮤니티에서는 오픈소스 정책으로 저비용 고효율 AI 모델을 만든 딥시크와
그 반대의 오픈 AI를 비교하는 우스갯 밈이 번졌다.
출처: 레딧

또한, 딥시크는 AI를 훈련할 때 사람이 피드백을 하는 게 아니라 다른 AI가 훈련을 시키는 강화학습법을 선택했어요. 이를 통해 비용은 아끼고 효율성은 높였습니다. 여기서 끝이 아닙니다. 딥시크는 이렇게 훈련을 해서 확보한 데이터를 무료로 공개했습니다. 이른바 오픈소스 정책입니다. 누구나 딥시크의 AI 개발에 참여할 수 있게 해서 빠른 시간 내 성능을 높이겠다는 전략이었죠. 실제로 수많은 개발자들이 딥시크의 오픈소스 모델에 달려들면서 R1은 초기모델 공개 두달만에 o1에 버금가는 수준에 도달했습니다.

딥시크가 등장하기 전까지 AI 업계를 주도한 것은 오픈 AI, 구글, 마이크로소프트 등의 미국 빅테크입니다. AI 개발은 돈이 많이 든다는 게 업계의 정설이었기 때문에 빅테크 만큼 자본을 투입할 수 없는 후발 주자들은 벌어지는 기술 격차를 그저 바라만 봤죠. 하지만 딥시크의 출현은 AI 시장의 판도를 단번에 바꿨습니다. 소수 빅테크 중심으로 돌아가던 AI 생태계가 더 많은 기업의 참여로 급격히 확장하는 전기를 마련하게 된 거예요. 더욱이 전세계 개발자들이 딥시크가 공개한 오픈소스에 너도나도 접근하고 있어 기술 특이점을 앞당길 것이라는 전망도 나오고 있습니다.

딥시크 금지령: 미국 VS 중국 패권 전쟁

그런데 딥시크를 향한 부정적인 시각도 적지 않습니다. 미국, 호주, 일본, 대만, 인도 등 여러 국가에서는 정부가 공식적으로 딥시크 사용 금지령을 내리기도 했어요. 우리나라 역시 마찬가지고요. 데이터 보안, 개인정보 보호, 허위 정보와 딥페이크 확산 우려 등을 이유로 들어서요.

유럽연합(EU)은 세계에서 가장 엄격한 개인정보보호법(GDPR∙General Data Protection Regulation)을 시행하고 있는데, 딥시크가 규정을 위반할 가능성이 높다고 봤어요. 검색 데이터를 어떻게 저장하고 사용하는지 딥시크의 명확한 설명이 부족하고, 데이터 수집 전 동의 절차도 충분하지 않다는 거예요. 유럽 시민의 데이터를 중국으로 이전하는 것이 GDPR 규정과 충돌한다는 지적도 있고요.

딥시크 금지령 내린 주요 국가들

모두 합리적인 사유입니다. 하지만 딥시크 금지령이 AI 산업 주도권을 둘러싼 패권 경쟁의 일환이라는 분석도 있어요. 특히, AI 시장의 최전선에 있던 미국은 중국에 기술 우위를 빼앗기지 않기 위해 재빨리 딥시크 제재 조치를 내린 것으로 보입니다. AI 검색 엔진을 통해 미국 정부 기관, 연구소, 기술 기업의 기밀 정보가 유출될 위험이 존재하니까요.

실제로 미국 정부는 AI 및 데이터 보안과 관련해 중국산 기술을 견제하는 여러 가지 정책을 시행하고 있습니다. 국가 AI위원회는 “외국 AI 시스템이 미국 내에서 작동하려면 정부의 승인을 받아야 한다”는 규제를 추진 중입니다. 의회에선 해외 기업이 미국 사용자의 데이터를 수집하고 해외로 이전하는 것을 제한하는 법을 논의하고 있어요. 아마존, 마이크로소프트 등 미국 기업이 제공하는 클라우드 서비스를 중국 AI 개발사가 사용하지 못하게 하는 방안도 검토 중이고요.

AI 시장의 패권을 잡기 위한 미국과 중국의 경쟁이 치열해지고 있다. 사진: 셔터스톡

미국에 맞선 중국의 반격도 만만치 않습니다. 중국 정부는 독자적인 AI 환경 구축에 박차를 가하고 있어요. AI 반도체, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 센터 등 AI 인프라를 국산화하는 데 공을 들이고 있죠. 중국 대표 기업인 화웨이, 바이두, 알비바바, 텐센트는 이미 AI 칩을 자체 개발하는 데 성공했습니다. 이들은 중국 정부의 지원을 받아 ‘중국판 GPT’를 만드는 데에도 속도를 올리고 있어요. 동시에 중국 정부는 해외 AI 기업의 중국 내 서비스를 제한해서 자국 기업이 중국 AI 시장을 독점하는 데 유리한 환경을 조성하고 있고요.

딥시크 타이밍: 한국은 어떻게 해야 할까?

앞으로 AI 기술 패권을 둘러싼 미중 경쟁은 더욱 치열해질 전망입니다. AI가 단순한 기술 혁신을 넘어 국제 정치와 경제의 핵심 변수로 작용할 가능성이 크죠. 그렇다면 우리나라는 AI 시대를 어떻게 맞이해야 할까요? AI 격전을 헤쳐나갈 준비는 되어 있는 걸까요?

우리 정부는 AI 국가 전략을 발표하고, 1조원을 투입해 범용 AI 개발에 착수하는 등 AI 시대에 나름의 대비를 하고 있습니다. 하지만 이러한 국가 전략을 세우기 앞서 근본적인 인력 문제부터 해결해야 한다는 지적이 많아요. 우리나라에선 최상위권 이공계 학생들이 대거 의대·치대·한의대(이하 의치한)로 진학하는 현상이 심화하고 있거든요.

우리나라 이공계 최상위권 인재 현황

2023년 서울대·KAIST·포스텍 등 최상위 이공계 대학 출신의 의대 편입 증가.
2024학년도 수능에서 의대 합격선이 SKY(서울대·고려대·연세대) 공대보다 높음.
AI·반도체 등 첨단 산업 분야의 박사급 인력조차 안정적인 의료계로 이탈.

주요 원인으로는 의사의 높은 연봉과 직업 안정성, IT 업계의 열악한 근무 환경이 꼽힙니다. AI 및 소프트웨어 개발자의 연봉이 높아졌지만, 의사는 여전히 평균 연봉이 훨씬 높고 직업적 안정성이 보장됩니다. 스타트업이나 연구직은 위험 부담이 크지만 의료직은 고소득에 정년까지 보장된다는 장점이 있는 거예요.

게다가 한국의 AI 개발자는 장시간의 근로와 과중한 업무에 비해 낮은 처우를 받고 있습니다. 미국∙중국의 AI 인력이 높은 연봉을 받으며 경쟁력을 유지하는 것과는 대조적이죠. 그렇다고 정부가 AI 관련 연구자나 기업에 대규모 재정 지원을 하는 것도 아닙니다. AI 산업 전반적으로 우수한 인재를 확보하기 어렵고 자본도 부족하다 보니 글로벌 무대에서 경쟁력을 갖추기란 당연히 쉽지 않죠.

AI 시대 한국의 경쟁력을 키우기 위해 정부가 수행해야 할 과제가 많다. 일러스트: 셔터스톡

이 문제를 해결하기 위해선 AI 인재 유출을 방지하고, 관련 산업 투자를 확대해야 합니다. 전문가들은 공공 및 민간에서 우수한 AI 인력을 양성할 수 있도록 연봉과 복지 수준을 높여야 한다고 말합니다. 예를 들어, AI 연구자 특별 연봉제를 도입하거나 등록금∙장학금∙연구비 지원을 강화하는 것도 방법이 될 수 있죠. AI 연구자가 장기적으로 경력을 이어갈 수 있도록 일자리 안정화 정책을 고민해야 한다는 목소리도 있습니다.

또한, AI 반도체나 클라우드 컴퓨팅 등 AI 산업의 핵심 분야에 정부 투자를 늘려야 하는 과제가 있습니다. 국내 AI 스타트업이 세계 시장에서 경쟁하고 글로벌 기업과 협력할 수 있도록 정부가 인프라와 네트워크를 조성해야 하고요.

언뜻 갈 길이 멀어 보이지만, 어쩌면 AI 시대의 진짜 시작은 이제부터일지도 모릅니다. 챗GPT가 등장한 지 3년 만에 딥시크 R1이 세계를 뒤집은 만큼, 우리 앞에 어떤 미래가 있을지는 알 수 없죠. 딥시크가 남긴 최고의 교훈은 ‘타이밍’ 아닐까요? 미국과 중국이란 골리앗들의 싸움에서 ‘작은 거인’ 한국이 치고 나갈 타이밍을 손꼽아 고대해봅니다.

⭐ 한눈에 보는 딥시크 이슈 정리 ⭐

🔍 현황

중국 스타트업 딥시크 ‘R1’ 출시. 저비용 고효율 AI 어시스턴트 등장.
AI 생태계가 글로벌 빅테크 중심에서 ‘무한 경쟁’ 체제로 전환 예상.
AI 기술 패권 둘러싼 미국과 중국의 경쟁 가속화.

📌 한국의 문제는?

AI 업계 인재난. 이공계 최상위권 인재 ‘의치한’ 쏠림 현상.
AI 연구진, 기업 위한 정부 지원 부족.

✅ 전문가들이 말하는 해결책

① AI 연구진 처우∙복지 개선
- AI 특별 연봉제, 등록금/장학금/연구비 지원, 안정적 일자리 정책

② 정부의 AI 산업 지원 강화

-AI 반도체, 클라우드 컴퓨팅 등 핵심 분야 투자 확대
-국내 AI 스타트업 위한 글로벌 인프라, 네트워크 마련

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참고문헌

KBS뉴스. 2025-02-07. [딥시크, 뭔데 이렇게 난리야?].
사사저널. 2025-02-06. [“저렴하고 똑똑하다”… ‘Made in China’ 딥시크가 던진 쇼크].
동아일보. 2025-01-29. [딥시크 쇼크… 550만달러 짜리 AI가 1억달러 인공지능 따라잡았다].
미국 국방부. 2023. [AI 전략 보고서].
MIT Technology Review. 2023. [China’s AI Ambitions].
Harvard Kennedy School. 2023. [AI and Geopolitics: US-China Competition].
한국경제연구원. 2023. [이공계 인재 유출 현황 및 문제점].
교육부·한국교육개발원. 2023. [이공계 대학 졸업생의 진로 분석].

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