[AI브리프 스페셜] 딥시크(DeepSeek)의 등장과 영향 > 보고서

최근 중국의 스타트업인 딥시크는 DeepSeek-R1 모델을 출시하며 크게 주목받고 있다. 딥시크가 개발한 AI 모델은 중국 내에서는 AI 독립성을 강화하는 기술로 평가되고, 벤치마킹 결과 특정 작업에서 오픈AI의 GPT-4와 경쟁할 수 있는 성능을 보였다고 보고하지만, 국제적으로는 정책 검열, 보안, 개인정보보호 관련 우려가 제기된다. 

미국, 유럽 등 여러 국가에서 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제로 딥시크의 사용을 제한하는 조치가 확대되고 있다. 이러한 논란 속에서도 딥시크는 AI 시장의 새로운 경쟁 구도를 형성하고 있으며, 향후 글로벌 AI 산업의 변화에 중대한 영향을 미칠 것으로 전망된다.

◈ 딥시크의 영향과 정책적 시사점

1) 딥시크의 영향

■ 기술적 측면

► (대규모 AI 모델 학습 방법의 전환 가능성) 딥시크는 MoE 등의 혁신적인 기술을 활용하여 AI 모델 학습 방식의 변화를 촉발할 수 있음

 ∙미래의 AI 모델들은 연산 비용을 최소화하면서도 성능을 유지할 수 있는 유사한 최적화 기법을 도입하는 사례가 증가할 전망

 ∙딥시크가 출시되기 전에 주요 AI 모델의 비용은 지난 2년 동안 연간 기준으로 이미 약 80% 하락했으며, 딥시크는 이러한 추세를 가속화할 것으로 예상

► (새로운 최적화 기법의 확산) 딥시크의 강화학습 기법, 특히 GRPO 기법은 향후 AI 모델개발에 상당한 영향을 미칠 수 있음

 ∙혁신적인 강화학습 기반 기법은 AI 모델의 학습 효율성의 향상에 기여해 이러한 방식을 도입하는 AI 기업의 증가 예상

 ∙콜드스타트 데이터 및 지식증류 기법은 최소한의 학습 데이터로도 AI 모델을 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하여 산업 표준에 영향을 미칠 전망

 ∙그러나 딥시크 R1 모델이 발표된 지 1달 이내인 현시점에서는 딥시크의 최적화 기법들이 전통적인 딥러닝 모델과 비교해 장기적으로 어떤 이점을 제공할지는 추가적인 실증적 검증이 필요한 상황

■ 산업적 측면

► (AI 산업계의 혁신 촉발) 딥시크의 AI 기술 혁신은 오픈AI, 구글, 앤스로픽과 기존의 선도적인 AI 기업의 전략에 상당한 영향을 미칠 전망

 ∙딥시크가 PTX(Portable Thread Execution)*를 사용하여 엔비디아의 CUDA 라이브러리를 회피하고, GPU 최적화를 극대화한 사례는 향후 기업들의 AI 모델 개발 비용을 낮추는 효과를 가져올 전망

  * 다만, 딥시크가 사용한 PTX는 엔비디아가 개발한 저수준 프로그래밍 언어라는 점에서, 여전히 엔비디아 GPU 아키텍처에 의존할 가능성이 높음

 ∙특히, AI 산업이 대규모 범용 모델 중심에서 벗어나 특정 산업 및 목적에 최적화된 맞춤형 AI 모델 개발로 이동할 것으로 예상되며, 이러한 흐름 속에서 오픈소스 AI 모델의 활용이 더욱 증가할 전망

► (AI 비즈니스 모델 변화 폐쇄형 모델 vs. 개방형 모델) 딥시크의 오픈소스 전략은 오픈AI 및 구글과 같은 폐쇄형 AI 모델 전략과 직접적인 경쟁 체계를 형성 가능

 ∙딥시크가 경쟁력 있는 성능을 더 낮은 비용으로 제공할 경우, AI 산업 전반에서 오픈소스 친화적인 비즈니스 모델로 전환하는 기업들이 증가할 것으로 예상

 ∙그러나 보안, 규제 준수, 특수 AI 애플리케이션이 필요한 산업(금융, 의료, 국방)에서는 폐쇄형 AI 모델이 향후 강력한 시장 입지를 유지할 가능성 존재

■ 지정학적 측면

► (미국과 중국 간 AI 개발 경쟁의 가속화) 딥시크의 출현은 미국과 중국 간 AI 패권 경쟁을 가속화하는 요인으로 작용 가능

 ∙오픈AI 및 구글이 서구 시장을 주도하는 반면, 딥시크를 필두로 한 중국의 AI 기업들은 아시아 및 신흥 경제국을 중심으로 영향력을 확대할 가능성 대두

 ∙각국 정부는 기술 주권을 확보하기 위해 AI 연구 개발에 대한 투자를 더욱 강화할 가능성이 높으며, 글로벌 AI 거버넌스 구조에도 변화가 생길 가능성 존재

► (중국 AI 기업의 글로벌 시장 확장 가능성) 딥시크를 비롯한 중국 AI 기업들은 규제 및 지정학적 긴장에도 불구하고 국제 시장에서 영향력을 확대할 기회를 얻게 될 전망

 ∙동남아, 중동, 아프리카 국가들은 미국 중심의 AI 기술에 대한 대안으로 중국 AI 기술을 채택할 가능성 존재

 ∙다만, 데이터 보안, 국제 규제 준수, 정치적 검열 문제가 서구 시장에서 중국 AI 모델 확산을 저해하는 주요 요인이 될 것으로 예상

2) 정책적 시사점

► (AI 기술 혁신 및 생태계 조성) 국내에서도 AI 기술 혁신을 위해 정부 차원의 R&D 투자 확대, AI 반도체와 연산 인프라 확보, 비용 절감형 AI 개발, 오픈소스 생태계 활성화 등의 전략이 필요

 ∙주요국들은 AI 연구개발(R&D)에 매년 대규모 자금을 투입하고 있으며, 특히, 딥시크 등장의 영향으로 오픈소스 기반의 AI 생태계를 확대할 것으로 전망

 ∙다수의 스타트업과 연구자들이 AI 모델을 개발할 수 있도록 오픈소스 AI 모델 개발·공유 생태계 활성화 필요

 ∙국내에서도 스타트업의 초기 개발 비용과 연산 자원(GPU 등), 경쟁력 있는 AI 인재 확보 등의 어려움을 해소할 수 있도록 정부 차원의 기금 지원 및 AI 개발 인프라 제공이 필요

 ∙딥시크가 엔비디아의 고가 GPU를 사용하지 않고도 비용을 절감한 사례를 고려할 때, 한국도 자체적인 AI 반도체 개발 및 저비용 고효율 AI 모델 개발에 투자 필요

► (글로벌 AI 협력 및 시장 진출 전략 다각화) 우리나라가 글로벌 AI 시장에서 주도적인 역할을 하기 위해서는 균형 잡힌 국제협력 전략과 적극적인 해외시장 개척이 필요

 ∙중국과 미국이 AI 패권을 두고 경쟁하는 가운데, 한국은 AI 연구 협력과 시장 확장을 균형 있게 추진할 필요

 ∙AI 선진국(미국·유럽)과 협력하여 첨단 AI 기술 연구 및 AI 거버넌스 논의에 적극 참여하면서, 신흥 시장(동남아, 중동, 아프리카) 개척을 병행하는 전략 요구

 ∙국내 기업들의 글로벌 AI 시장에서 경쟁력 확보를 위해 정부 차원의 지원(글로벌 네트워크 구축, 규제 대응 지원 등)이 필요

► (AI 신뢰·안전 거버넌스 구축) 우리나라 AI 산업의 지속적인 발전을 위해서는 신뢰성과 안전성을 갖춘 AI 거버넌스 체계 구축 필요

 ∙AI 기술이 빠르게 발전하면서, AI의 투명성, 공정성, 안전성 보장과 함께, 핵심 기술을 확보하여 국가 기술 주권을 강화하는 것이 필수적인 과제가 대두

 ∙국내 AI 신뢰성을 확보하기 위해, 알고리즘의 투명성을 강화하고, AI 학습 데이터 품질 및 개인정보 보호체계를 더 정교하게 구축 필요

 ∙국제 및 지역별 AI 규제 흐름을 면밀히 분석하고, 변화하는 법적 요구 사항에 기민하게 대응할 수 있도록 유연하고 체계적인 법·제도적 기반을 마련할 필요

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최근 중국의 스타트업인 딥시크는 DeepSeek-R1 모델을 출시하며 크게 주목받고 있다. 딥시크가 개발한 AI 모델은 중국 내에서는 AI 독립성을 강화하는 기술로 평가되고, 벤치마킹 결과 특정 작업에서 오픈AI의 GPT-4와 경쟁할 수 있는 성능을 보였다고 보고하지만, 국제적으로는 정책 검열, 보안, 개인정보보호 관련 우려가 제기된다. 

미국, 유럽 등 여러 국가에서 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제로 딥시크의 사용을 제한하는 조치가 확대되고 있다. 이러한 논란 속에서도 딥시크는 AI 시장의 새로운 경쟁 구도를 형성하고 있으며, 향후 글로벌 AI 산업의 변화에 중대한 영향을 미칠 것으로 전망된다.

◈ 딥시크의 영향과 정책적 시사점

1) 딥시크의 영향

■ 기술적 측면

► (대규모 AI 모델 학습 방법의 전환 가능성) 딥시크는 MoE 등의 혁신적인 기술을 활용하여 AI 모델 학습 방식의 변화를 촉발할 수 있음

 ∙미래의 AI 모델들은 연산 비용을 최소화하면서도 성능을 유지할 수 있는 유사한 최적화 기법을 도입하는 사례가 증가할 전망

 ∙딥시크가 출시되기 전에 주요 AI 모델의 비용은 지난 2년 동안 연간 기준으로 이미 약 80% 하락했으며, 딥시크는 이러한 추세를 가속화할 것으로 예상

► (새로운 최적화 기법의 확산) 딥시크의 강화학습 기법, 특히 GRPO 기법은 향후 AI 모델개발에 상당한 영향을 미칠 수 있음

 ∙혁신적인 강화학습 기반 기법은 AI 모델의 학습 효율성의 향상에 기여해 이러한 방식을 도입하는 AI 기업의 증가 예상

 ∙콜드스타트 데이터 및 지식증류 기법은 최소한의 학습 데이터로도 AI 모델을 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하여 산업 표준에 영향을 미칠 전망

 ∙그러나 딥시크 R1 모델이 발표된 지 1달 이내인 현시점에서는 딥시크의 최적화 기법들이 전통적인 딥러닝 모델과 비교해 장기적으로 어떤 이점을 제공할지는 추가적인 실증적 검증이 필요한 상황

■ 산업적 측면

► (AI 산업계의 혁신 촉발) 딥시크의 AI 기술 혁신은 오픈AI, 구글, 앤스로픽과 기존의 선도적인 AI 기업의 전략에 상당한 영향을 미칠 전망

 ∙딥시크가 PTX(Portable Thread Execution)*를 사용하여 엔비디아의 CUDA 라이브러리를 회피하고, GPU 최적화를 극대화한 사례는 향후 기업들의 AI 모델 개발 비용을 낮추는 효과를 가져올 전망

  * 다만, 딥시크가 사용한 PTX는 엔비디아가 개발한 저수준 프로그래밍 언어라는 점에서, 여전히 엔비디아 GPU 아키텍처에 의존할 가능성이 높음

 ∙특히, AI 산업이 대규모 범용 모델 중심에서 벗어나 특정 산업 및 목적에 최적화된 맞춤형 AI 모델 개발로 이동할 것으로 예상되며, 이러한 흐름 속에서 오픈소스 AI 모델의 활용이 더욱 증가할 전망

► (AI 비즈니스 모델 변화 폐쇄형 모델 vs. 개방형 모델) 딥시크의 오픈소스 전략은 오픈AI 및 구글과 같은 폐쇄형 AI 모델 전략과 직접적인 경쟁 체계를 형성 가능

 ∙딥시크가 경쟁력 있는 성능을 더 낮은 비용으로 제공할 경우, AI 산업 전반에서 오픈소스 친화적인 비즈니스 모델로 전환하는 기업들이 증가할 것으로 예상

 ∙그러나 보안, 규제 준수, 특수 AI 애플리케이션이 필요한 산업(금융, 의료, 국방)에서는 폐쇄형 AI 모델이 향후 강력한 시장 입지를 유지할 가능성 존재

■ 지정학적 측면

► (미국과 중국 간 AI 개발 경쟁의 가속화) 딥시크의 출현은 미국과 중국 간 AI 패권 경쟁을 가속화하는 요인으로 작용 가능

 ∙오픈AI 및 구글이 서구 시장을 주도하는 반면, 딥시크를 필두로 한 중국의 AI 기업들은 아시아 및 신흥 경제국을 중심으로 영향력을 확대할 가능성 대두

 ∙각국 정부는 기술 주권을 확보하기 위해 AI 연구 개발에 대한 투자를 더욱 강화할 가능성이 높으며, 글로벌 AI 거버넌스 구조에도 변화가 생길 가능성 존재

► (중국 AI 기업의 글로벌 시장 확장 가능성) 딥시크를 비롯한 중국 AI 기업들은 규제 및 지정학적 긴장에도 불구하고 국제 시장에서 영향력을 확대할 기회를 얻게 될 전망

 ∙동남아, 중동, 아프리카 국가들은 미국 중심의 AI 기술에 대한 대안으로 중국 AI 기술을 채택할 가능성 존재

 ∙다만, 데이터 보안, 국제 규제 준수, 정치적 검열 문제가 서구 시장에서 중국 AI 모델 확산을 저해하는 주요 요인이 될 것으로 예상

2) 정책적 시사점

► (AI 기술 혁신 및 생태계 조성) 국내에서도 AI 기술 혁신을 위해 정부 차원의 R&D 투자 확대, AI 반도체와 연산 인프라 확보, 비용 절감형 AI 개발, 오픈소스 생태계 활성화 등의 전략이 필요

 ∙주요국들은 AI 연구개발(R&D)에 매년 대규모 자금을 투입하고 있으며, 특히, 딥시크 등장의 영향으로 오픈소스 기반의 AI 생태계를 확대할 것으로 전망

 ∙다수의 스타트업과 연구자들이 AI 모델을 개발할 수 있도록 오픈소스 AI 모델 개발·공유 생태계 활성화 필요

 ∙국내에서도 스타트업의 초기 개발 비용과 연산 자원(GPU 등), 경쟁력 있는 AI 인재 확보 등의 어려움을 해소할 수 있도록 정부 차원의 기금 지원 및 AI 개발 인프라 제공이 필요

 ∙딥시크가 엔비디아의 고가 GPU를 사용하지 않고도 비용을 절감한 사례를 고려할 때, 한국도 자체적인 AI 반도체 개발 및 저비용 고효율 AI 모델 개발에 투자 필요

► (글로벌 AI 협력 및 시장 진출 전략 다각화) 우리나라가 글로벌 AI 시장에서 주도적인 역할을 하기 위해서는 균형 잡힌 국제협력 전략과 적극적인 해외시장 개척이 필요

 ∙중국과 미국이 AI 패권을 두고 경쟁하는 가운데, 한국은 AI 연구 협력과 시장 확장을 균형 있게 추진할 필요

 ∙AI 선진국(미국·유럽)과 협력하여 첨단 AI 기술 연구 및 AI 거버넌스 논의에 적극 참여하면서, 신흥 시장(동남아, 중동, 아프리카) 개척을 병행하는 전략 요구

 ∙국내 기업들의 글로벌 AI 시장에서 경쟁력 확보를 위해 정부 차원의 지원(글로벌 네트워크 구축, 규제 대응 지원 등)이 필요

► (AI 신뢰·안전 거버넌스 구축) 우리나라 AI 산업의 지속적인 발전을 위해서는 신뢰성과 안전성을 갖춘 AI 거버넌스 체계 구축 필요

 ∙AI 기술이 빠르게 발전하면서, AI의 투명성, 공정성, 안전성 보장과 함께, 핵심 기술을 확보하여 국가 기술 주권을 강화하는 것이 필수적인 과제가 대두

 ∙국내 AI 신뢰성을 확보하기 위해, 알고리즘의 투명성을 강화하고, AI 학습 데이터 품질 및 개인정보 보호체계를 더 정교하게 구축 필요

 ∙국제 및 지역별 AI 규제 흐름을 면밀히 분석하고, 변화하는 법적 요구 사항에 기민하게 대응할 수 있도록 유연하고 체계적인 법·제도적 기반을 마련할 필요

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