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중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 부상과 과제

일반 리포트 2025년 05월 07일
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  • 2025년 1월에 출시된 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)는 저렴한 비용으로 미국의 대형 언어 모델(LLM)과 경쟁하는 혁신적인 모델인 ‘R1’을 선보이며 global AI 시장에 파란을 일으켰습니다. 이 보고서는 딥시크의 창립 배경, 기술적 특성, 그리고 미국과 중국 간의 경쟁 구도 속에서의 영향력과 조직 확장 사례를 분석합니다. 특히, 딥시크는 비싼 개발비용을 절감하고도 고성능의 오픈소스 모델을 제공하는 것으로 주목받고 있으며, 이는 글로벌 AI 생태계에서 긍정적인 피드백을 얻는 이유 중 하나입니다.

  • 딥시크의 운영 구조와 비즈니스 모델은 기존 AI 기업들과의 차별성으로 부각되고 있으며, 최신 R1 모델은 특히 ‘Chain of Thought’ 방식을 통해 사용자 문제 해결에 도움을 주고 있습니다. 이러한 점에서 딥시크는 단순한 추격자가 아닌 선도자로 자리매김할 가능성을 지니고 있습니다. 기술 발전 과정에서의 다양한 도전 과제와 함께 AGI 상용화 전망을 제시하며, 후발주자인 알리바바의 Qwen3와의 경쟁 상황에서 딥시크의 중장기적 전략을 살펴봅니다.

  • 딥시크의 성장은 한국 내 AI 기업에게도 중요한 시사점을 제공하며, K-딥시크와 같은 프로젝트들이 이끌어낼 국내 AI 생태계의 발전 가능성을 강조합니다. 이러한 점은 한국이 글로벌 AI 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 기회로 작용할 것입니다.

딥시크(DeepSeek) 개요 및 역사

  • 창립 배경 및 투자

  • 딥시크(DeepSeek)는 2023년 7월에 설립된 중국의 인공지능 연구 및 개발 회사입니다. 창립자는 량원펑으로, 그는 2016년 저장대학교에서 재학 중 하이플라이어라는 헤지펀드를 공동 창립하였습니다. 이후 하이플라이어의 투자로 독립적인 회사로 분리되어 딥시크가 설립되었습니다. 딥시크는 비싼 개발비용이 아닌 저비용으로 고성능의 오픈소스 대형 언어모델(LLM)을 제공하는 것을 목표로 하고 있으며, 이 점이 글로벌 AI 생태계에서 주목받는 이유 중 하나입니다.

  • 딥시크의 초창기 자본은 하이플라이어의 지원을 받아 시작되었고, 이 자금을 통해 필요로 하는 인공지능 기술과 인프라를 구축하였습니다. 당시 량원펑은 AI 모델 개발의 필요성을 절감하였으며, 저렴하면서도 경쟁력 있는 모델을 통해 미국의 주요 기술 기업들과 경쟁할 수 있는 기반을 마련하려 했습니다.

  • 설립 이후 주요 연혁

  • 딥시크는 설립 이후 빠른 속도로 기술 발전을 이루어냈습니다. 2023년 11월 2일, 첫 번째 모델인 'DeepSeek Coder'를 공개했습니다. 이 모델은 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공되어 연구자와 상업 사용자 모두에게 무료로 사용될 수 있었습니다. 이후 2023년 11월 29일에는 DeepSeek LLM 모델을 출시하여 최대 670억 개의 매개변수를 가진 모델로 선보이며, 고성능 AI 모델로의 입지를 다졌습니다.

  • 2024년 5월에는 DeepSeek-V2를 출시하며 가격 경쟁력을 강화한 모델을 확보했고, 이는 많은 기업이 딥시크의 기술을 도입하도록 촉진하였습니다. 2024년 12월에는 DeepSeek-V3 모델이 출시되었으며, 이 모델은 약 6710억 개의 매개변수를 갖추었고, 시장에서의 높은 평가를 받았습니다. 이러한 성과들은 딥시크가 단기간에 중국 AI 생태계에서 중요한 위치를 차지하게 된 이유를 설명해 줍니다.

  • 이러한 연혁들은 딥시크가 기술적으로 진보한 결과이자, 글로벌 AI 시장에서의 경쟁력 제고를 위한 전략적 변화의 일환으로 해석될 수 있습니다. 이러한 변화는 중국 AI 스타트업의 부상에도 큰 영향을 미쳤으며, 전 세계 사용자들이 접속하는 플랫폼으로 자리잡는 계기가 되었습니다.

핵심 기술과 모델 성능

  • R1 모델 특징

  • 딥시크의 R1 모델은 인공지능 분야에서 늘어나는 경쟁 속에서 두드러진 성과를 보여주고 있습니다. 특히, R1은 낮은 비용과 향상된 성능으로 주목받고 있으며, 이는 오픈소스로 개발된 점에서도 큰 의미가 있습니다. R1은 기존의 대형 언어 모델(LLM) 대비 경쟁력 있는 성능을 자랑하며, 특히 사용자에게 더 나은 결과를 제공하기 위한 사고 과정을 단계별로 서술하는 'Chain of Thought' 방식을 도입하였습니다. 이 방법은 사용자가 모델의 사고 과정을 보다 이해하기 쉽게 해 주며, 복잡한 문제를 해결할 때 문제 풀이 과정을 명확하게 제시할 수 있도록 돕습니다.

  • 또한, R1 모델은 신속한 발전을 요구하는 AI 환경에서 우수한 성능을 이끌어내기 위해 '경량화' 기술을 적용하고 있습니다. 데이터 증류(distillation) 기법에 의해 고성능 모델의 복잡한 구조를 단순화하여, 필요한 연산량을 줄이고 추론 속도를 극대화함으로써 더 적은 자원으로도 높은 정확성을 유지하는 데 기여하고 있습니다.

  • 모듈 기반 구조

  • 딥시크의 독자적인 모듈 기반 구조는 모델이 필요에 따라 특정 회로만을 선택적으로 활성화하여 연산을 수행하도록 설계되었습니다. 이 구조는 결코 모든 자원을 한꺼번에 호출하는 것이 아니라, 필요할 때 필요한 논리 회로만 활성화하는 방식을 취함으로써 연산 효율성을 크게 향상시킵니다. 이러한 점에서, 딥시크는 기존 LLM들과 비교해 응답 속도와 유연성에서 이점을 갖고 있습니다.

  • 특히, AI 모델이 필요로 하는 연산 자원의 규제를 통해, 딥시크는 성능을 유지하면서 비용을 절감할 수 있는 구조적 설계를 실현하였습니다. 이 과정에서 활용되는 'Mixture of Experts' 기술과 같은 최적화 기법도 주요 요소로 작용하고 있습니다. 이는 모델이 다양한 회로 중에서 적절한 회로를 활성화하여 연산 효율성을 높이며, 결과적으로 사용자의 요구에 보다 즉각적으로 응답할 수 있는 기반을 마련해 주고 있습니다.

  • CoT·RL 증류 기법

  • 딥시크 R1 모델의 또 다른 특징은 'CoT'(Chain of Thought)와 'RL'(Reinforcement Learning) 기법을 활용한 것입니다. CoT는 언어 모델이 문제를 해결하는 과정을 단계적으로 서술하도록 유도하는 방식으로, 사용자가 보다 명료하게 모델의 사고과정을 이해할 수 있게 도와줍니다. 이러한 접근은 특히 수학 및 복잡한 문제 해결에 있어서 더욱 정확하고 유용한 결과를 생성하는 데 기여합니다.

  • 여기서 RL은 'Group Relative Policy Optimization' 기술을 포함하여 모델이 반복적으로 답변을 생성하는 과정에서 더 나은 추론을 만들도록 돕습니다. 이 기법은 생성된 답변의 품질을 지속적으로 향상시키는 과정으로, 비슷한 특성의 데이터 그룹들을 지속적으로 학습하며, 이를 통해 전체 오류를 최소화하는 방향으로 작동합니다. 이와 같은 방법론은 딥시크 R1이 실질적으로 성능을 극대화하는 데 필요한 최소한의 사용자 개입으로도 높은 수준의 모델 성능을 얻을 수 있도록 기여하고 있습니다.

글로벌 경쟁 구도와 시장 영향

  • 미국-중국 AI 기술 격차

  • 딥시크(DeepSeek)의 출현은 미국과 중국 간의 AI 기술 격차를 크게 변화시켰습니다. 2025년 1월 딥시크는 오픈소스 생성형 AI 모델인 'R1'을 공개하며 전 세계의 주목을 받았습니다. R1 모델은 OpenAI의 챗GPT와 유사한 성능을 보이는 동시에 저렴한 비용을 자랑했습니다. 이러한 기술적 혁신은 중국이 단순 추격자에서 벗어나 진정한 기술 선도자로 자리매김할 수 있는 가능성을 제시합니다.

  • 미국의 기술 기업들이 수천만 달러를 투자하여 개발한 것과 비교할 때, 딥시크의 'R1' 개발에 소요된 비용은 고작 600만 달러에 불과했습니다. 이는 미국 기술의 높은 개발 비용과 대비되는 점으로, 중국이 인공지능 기술을 보다 저렴하고 효율적으로 확대하는 데 유리한 조건을 제공하고 있습니다.

  • 중국 AI 업계는 이미 전기차, 재생 에너지, 로봇공학 등 다양한 분야에서 글로벌 선두 주자로 자리잡고 있으며, 딥시크의 성공 사례는 이러한 흐름을 더욱 가속화하고 있습니다.

  • 미국 제재와 한국의 기회

  • 미국의 중국에 대한 반도체와 AI 관련 제재는 한국에 새로운 기회를 제공합니다. 2025년 5월 7일 기준으로, 미국과 중국 간의 기술 전쟁은 한국 기업들이 자국의 기술력을 적극적으로 활용하여 세계 시장에 진출할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다.

  • 산업연구원의 보고서에 따르면, 한국은 AI 알고리즘과 로봇, 자율주행 기술 분야에서 중국의 기술 발전에 대응해 차별화된 경쟁력을 갖출 수 있는 잠재력을 보유하고 있습니다. 특히, 한국은 중국보다 우수한 제조업 기반과 IT 인프라를 활용하여 기술 혁신을 촉진할 수 있습니다.

  • 한국의 기업들이 미국의 공급망을 통해 고급 기술을 활용할 수 있는 기회를 모색하는 동시에, 기술 협력을 통해 새로운 시장을 창출할 가능성이 높아지고 있습니다. 이러한 기회는 한국이 AI 및 기타 첨단 산업 분야에서 우위를 점하는 데 중요한 요소로 작용할 것입니다.

  • 해외 전문가 평가

  • 딥시크의 기술에 관한 해외 전문가들의 평가는 엇갈립니다. Anthropic의 공동 창립자 Jack Clark는 딥시크의 최신 기술이 과대평가되었다고 주장하며, 이들이 미국의 첨단 기술 기업들과 비교해 여전히 6개월에서 8개월 정도 뒤쳐져 있다고 평가했습니다. 그는 딥시크가 소중한 알고리즘 아이디어를 보유하고 있지만, 막대한 컴퓨팅 파워에 대한 접근이 제한되어 있기 때문에 진정한 경쟁자가 되기에는 부족하다고 인식하고 있습니다.

  • 반면, 딥시크의 출현에 따라 많은 분석가와 투자자들은 중국 AI 산업의 가능성을 긍정적으로 바라보고 있습니다. DGA-올브라이트스톤브리지그룹의 전문가들은 딥시크가 중국 경제를 활성화할 수 있는 중요한 역할을 할 것이라는 전망을 내놓았습니다. 이러한 다양한 시각은 딥시크가 글로벌 AI 시장에서의 경쟁 구도에 미치는 영향을 명확하게 보여줍니다.

  • 결국, 딥시크의 부상은 미국과 중국 뿐 아니라 전 세계 AI 생태계 전반에 걸쳐 중대한 파급 효과를 미치고 있으며, 이는 앞으로의 AI 기술 발전 및 글로벌 경쟁 구도에 큰 영향을 미칠 것입니다.

산업 확장 및 활용 사례

  • 회사 조직 확대

  • 딥시크는 최근 몇 달 동안 본격적인 조직 확장을 위한 준비를 하고 있습니다. 2023년 12월 출시된 ‘딥시크-V3’와 올해 1월에 공개된 ‘딥시크-R1’ 모델의 등의 성과를 바탕으로, 이제는 연구 개발을 넘어 실제 사업화에 초점을 맞추고 있습니다. 최근 CFO와 COO를 포함한 다양한 직위를 긴급 채용하면서 기업화의 첫 발을 디뎠습니다. 이는 딥시크가 자금 지원 외에 인적 자원 확보에도 힘을 쏟고 있다는 것을 보여줍니다. 현재 차세대 모델의 개발도 완료되었으며, 이러한 인력 확충은 서비스 개발을 가속화하고 오는 경쟁에서 유리한 위치를 점하기 위한 전략적인 접근으로 분석되고 있습니다.

  • 군사·산업 분야 응용

  • 딥시크의 AI 플랫폼은 중국의 군사 및 산업 분야에서도 활발히 활용되고 있습니다. 심양 항공기 설계 연구소는 딥시크의 AI 기술을 적용하여 신형 전투기의 개발을 진행하고 있으며, 이 AI는 연구자들이 반복적인 검토 작업에서 벗어나 더 생산적인 업무에 집중할 수 있도록 돕고 있습니다. 이는 AI가 군사 연구 분야에서 새로운 아이디어와 접근 방식을 제공하는 중요한 역할을 하고 있다는 것을 나타냅니다. 딥시크의 AI 기술은 단순히 언어 모델에 국한되지 않고, 실제 전투기 설계와 같은 복잡한 문제 해결에도 깊이 관여하고 있습니다.

  • 국내 대체 모델 개발(K-딥시크)

  • 모레(MOREH)라는 한국의 AI 스타트업이 ‘K-딥시크’라는 한국판 버전의 딥시크를 개발할 계획을 세우고 있습니다. 이 기업은 딥시크보다 성능은 더욱 우수하면서도 비용은 절감하는 것을 목표로 하고 있습니다. K-딥시크의 개발은 2025년 3분기까지 학술적 인정을 받는 것을 목표로 하고 있으며, 이를 위해 기초적인 검증 단계를 진행 중입니다. 모레의 개발비용은 딥시크의 1/4로 줄이겠다는 목표를 세우고 있으며, 이는 한국의 AI 기술이 중국의 딥시크와 경쟁할 수 있는 가능성을 제시합니다. K-딥시크의 발전은 국내 AI 생태계의 자립과 성장을 촉진할 중요한 기회로 보입니다.

도전 과제와 미래 전망

  • AGI 상용화까지 예상 기간

  • 딥시크의 AGI(인공 일반 지능) 상용화 전망은 대체로 15년에서 20년으로 평가되고 있습니다. 이는 AGI가 정보 AI(주어진 정보를 기반으로 한 AI)에서 시작해 물리적 AI(물리적 세계에서 작동하는 AI)와 생물학적 AI(인간의 인지 능력을 모방하는 AI)로 발전하는 과정이 필요하기 때문입니다. 이러한 세 가지 단계의 발전은 이론적으로나 기술적으로 다각적인 접근이 요구됩니다. 현재 AI 산업 현장에서의 혁신적인 진전은 AGI 시대를 앞당길 가능성을 가지고 있지만, 그 구현을 위해서는 상당한 시간과 자원이 소모될 것입니다.

  • 후발주자와 경쟁(알리바바 Qwen3)

  • 현재 딥시크는 알리바바의 Qwen3와 같은 후발주자의 강력한 경쟁에 직면해 있습니다. 2025년 4월 28일 출시된 Qwen3는 성능 측면에서 딥시크의 R1을 제치고 있으며, 세계에서 가장 높은 순위의 오픈소스 모델로 평가받고 있습니다. Qwen3는 복잡한 문제 해결 능력과 높은 추론 성능을 자랑하며, 이는 딥시크에게 큰 도전 과제가 되고 있습니다. Qwen3의 출현은 AI 영역의 패러다임을 변화시키고 있으며, 딥시크는 이에 대응하기 위해 보다 혁신적인 기술과 비즈니스 모델을 개발해야 할 필요성이 대두되고 있습니다.

  • 향후 발전 과제

  • 앞으로 딥시크가 직면해야 할 주요 발전 과제는 기술적 진보와 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하는 것입니다. 특히, AGI 시대의 도래를 준비하기 위해서는 고성능 AI 모델을 지속적으로 개발해야 하며, 데이터 수집 및 활용 능력을 극대화해야 합니다. 또한, 글로벌 협력을 통해 다양한 응용 분야에서의 AI 활용을 촉진해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 특히 한국을 포함한 다양한 국가와의 파트너십 체결을 통해 기술 자립을 이루고, 기업의 혁신성을 높여야 할 것입니다.

마무리

  • 딥시크는 짧은 시간 내에 ‘R1’이라는 획기적인 LLM을 출시하며 중국 AI 생태계의 신뢰성을 세계에 각인시켰습니다. 저비용 고효율의 구조, 독창적 모듈 기반 회로 설계, 그리고 CoT·RL 증류 기법 등의 기술적 성취는 AI 주도권을 다변화하는 중요한 상징이 되었습니다. 그러나 AGI 상용화에는 약 15년이 소요될 경향이 있으며, 이에 대한 준비가 필요합니다.

  • 또한, 알리바바의 Qwen3와 같은 후발주자들이 시장에서 큰 압박을 가하고 있으며, 미국의 반도체 제재와 국제적인 신뢰도 확보는 딥시크가 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 딥시크의 성공적인 출현은 K-딥시크와 같은 한국의 AI 스타트업이 기술 자립과 글로벌 협력을 통한 발전을 이룰 수 있는 중요한 발판이 될 것입니다.

  • 결과적으로, 한국 AI 생태계는 딥시크의 부상을 통해 영감을 얻어 자국의 기술 혁신을 도모하고, 향후 글로벌 AI 시장에서의 강력한 경쟁자로 자리 잡을 수 있는 기회를 맞이할 것입니다.

용어집

  • 딥시크(DeepSeek): 2023년 7월에 설립된 중국의 인공지능 연구 및 개발 회사로, 저비용으로 고성능의 오픈소스 대형 언어 모델(LLM)을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 2025년 1월 'R1' 모델을 출시하며 글로벌 AI 시장에서 주목받고 있는 스타트업입니다.
  • R1 모델: 딥시크가 출시한 대형 언어 모델로, 저렴한 비용과 높은 성능을 자랑합니다. 'Chain of Thought'(CoT) 방식으로 사용자가 모델의 사고 과정을 보다 쉽게 이해하고 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.
  • 대형 언어 모델(LLM): 대량의 데이터로 훈련된 인공지능 모델로, 자연어 처리 및 이해, 생성 등 다양한 언어 관련 작업을 수행합니다. 딥시크의 R1 모델은 이와 같은 LLM의 하나입니다.
  • Chain of Thought (CoT): 딥시크 R1 모델에서 도입된 기법으로, 문제를 해결하는 과정에서 단계적으로 사고 과정을 서술하도록 유도하여 사용자가 모델의 로직을 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다.
  • AGI (인공 일반 지능): 인간의 인지 능력을 모방할 수 있는 인공지능으로, 다양한 작업을 스스로 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 딥시크의 AGI 상용화 전망은 15년에서 20년으로 평가됩니다.
  • 미국-중국 경쟁: AI 기술, 반도체 및 다양한 분야에서의 미국과 중국 간의 기술적 경쟁 구도를 의미합니다. 딥시크의 출현은 이에 큰 영향을 미치고 있습니다.
  • 모듈 기반 구조: 딥시크의 독자적인 구조로, AI가 필요에 따라 특정 회로만 활성화하여 연산을 수행하도록 설계되었습니다. 이 구조는 연산 효율성을 향상시키는 데 기여합니다.
  • RL (Reinforcement Learning): 딥시크 모델에서 활용되는 기법으로, 모델이 생성한 답변의 품질을 지속적으로 향상시키고, 오류를 최소화하는 방향으로 작동합니다.
  • K-딥시크: 한국의 AI 스타트업인 모레가 개발 중인 한국판 딥시크로서, 딥시크보다 성능은 우수하지만 비용은 절감하는 것을 목표로 하고 있습니다.
  • 전쟁기설계: AI 기술을 활용하여 군사 및 방산 분야에서의 설계와 연구를 지원하는 기술 분야로, 딥시크의 AI 플랫폼이 이와 관련된 프로젝트에 활용되고 있습니다.
  • 기업확장: 딥시크가 조직적으로 확장을 계획하고 있는 과정으로, 연구개발에서 실제 사업화로의 전환을 목표로 하고 있습니다.

출처 문서