중국 AI 딥시크, 美 실리콘밸리 흔들었지만... 그 후는?

 

미국 대통령 도널드 트럼프(Donald Trump)가 취임한 지 채 일주일이 되지 않았을 때, 중국의 한 신생 인공지능(AI) 앱 딥시크(DeepSeek)가 실리콘밸리를 뒤흔들었습니다.

하룻밤 사이 딥시크-R1은 미국 애플(Apple) 무료 앱 차트 1위로 치솟았습니다.

회사는 당시 자사 챗봇이 챗GPT(ChatGPT)를 대적할 만하다고 주장했습니다. 게다가 개발 비용은 일부 미국 경쟁사들이 쓴 비용의 극히 일부에 불과하다고도 주장했습니다.

그 주장과 앱의 급부상은 엔비디아(NVIDIA)라는 반도체 대형주 시가총액에서 6천억 달러($600bn, 약 831조 3,840억 원) 또는 17%를 증발시켰고, 이는 미국 증시 역사상 단일 종목의 하루 손실로는 최대 규모였습니다.

AI에 노출된 여러 다른 기술주들도 급락에 휩쓸렸습니다.

 

 

 

딥시크는 미국의 AI 우위에 대한 의문도 불러일으켰습니다. 그 전까지는 중국이 미국에 비해 뒤처졌다고 보였는데, 갑자기 중국이 최전선으로 도약한 것처럼 보였습니다.

벤처투자가 마크 안드리센(Marc Andreessen)은 딥시크-R1의 등장을 소련의 인공위성 ‘스푸트니크’에 비유하며 "AI의 스푸트니크 순간"이라고 표현했습니다.

그럼에도 여전히 중요한 맥락은 남아 있었습니다. 딥시크가 세계를 놀라게 한 지 이제 6개월이 지났습니다.

오늘날 딥시크는 헤드라인에서 많이 사라졌습니다. 샌프란시스코의 해피아워 자리에서도 더 이상 단골 화제가 아니었습니다. 그렇지만 딥시크가 완전히 사라진 것은 아니었습니다.

딥시크는 오픈AI(OpenAI) 최고경영자 샘 올트먼(Sam Altman) 등 미국 경영진들이 내세운 AI에 관한 몇 가지 핵심 가정에 도전했습니다.

AI 칩 스타트업 디-매트릭스(d-Matrix)의 최고경영자 시드 셰스(Sid Sheth)는 "우리는 더 큰 것이 더 낫다는 길로 가고 있었다"고 말했고, 딥시크는 "데이터센터, 서버, 칩, 그리고 그것들을 돌리는 전력의 극대화가 최선의 길이 아닐 수 있다"는 점을 보여줬습니다.

딥시크는 당시 이용 가능한 최강 장비에 접근하지 못했음에도 불구하고, 셰스는 "더 스마트한 엔지니어링을 통해 유능한 모델을 만들 수 있음을 보여줬다"고 말했습니다.

 

 

 

딥시크의 급증한 관심은 1월 말 한 주말에 시작돼, 기업의 IT 담당자들이 직원들의 접근을 차단하기도 전에 확산됐습니다.

다음 월요일이 되자 여러 조직이 이 앱을 금지하는 등 긴장감이 조성됐습니다. 딥시크가 중국(중화인민공화국)에 기반을 두고 있어 사용자 데이터가 중국으로 흘러갈 가능성에 대한 우려가 생겼기 때문입니다.

정확한 수치는 공개되지 않았지만, 많은 미국인이 여전히 딥시크를 사용하고 있는 것으로 알려졌습니다.

일부 실리콘밸리 스타트업은 비용 절감을 위해 미국 업체의 더 비싼 AI 모델 대신 딥시크를 계속 사용하기로 선택했고, 그렇게 절약한 자금은 인력 충원 같은 중요한 비용을 지불하는 데 도움이 됐습니다.

그러나 이들 기업은 조심스러웠습니다. 온라인 포럼에서는 딥시크-R1을 딥시크의 중국 서버가 아닌 사용자 자신의 기기에서 돌리는 방법을 공유하며, 그렇게 하면 데이터가 중국으로 유출되는 것을 막을 수 있다고 주장하는 사용자가 있었습니다.

밀 폰드 리서치(Mill Pond Research)의 최고경영자 크리스토퍼 케인(Christopher Caen)은 "그것(자체 기기에서의 실행)은 모델을 사용하면서 무엇이 유출되는지에 대해 걱정하지 않게 해주는 좋은 방법"이라고 말했습니다.

 

 

 

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(미국-중국 경쟁)

딥시크의 등장은 또한 미·중 AI 경쟁의 전환점을 의미했다고 일부 전문가가 말했습니다.

"그 전까지 중국은 거대한 언어 모델(LLM)에서 뒤처진 것으로 보였고, 경쟁력 있는 모델을 내놨어도 항상 서구의 최고 모델보다 뒤졌었다"고 메르카토르 중국연구소(Mercator Institute for China Studies)의 정책분석가 웬디 창(Wendy Chang)은 BBC에 말했습니다.

대형 언어 모델(LLM)은 주어진 문장이나 구에서 다음에 올 단어를 예측하도록 훈련된 추론 시스템입니다.

딥시크는 미국 경쟁사들이 통상 사용하던 계산 자원과 비용의 규모를 훨씬 줄이면서도 선도적 모델 성능을 달성했다고 주장함으로써 인식을 바꿨습니다.

오픈AI는 2024년에만 50억 달러($5bn, 약 약 6조 9천억 원)를 썼다고 보고됐습니다. 반면 딥시크 연구진은 딥시크-R1을 단 560만 달러($5.6m, 약 약 77억 6천만 원)로 개발했다고 주장했습니다.

"딥시크는 중국의 AI 생태계 경쟁력을 전 세계에 드러냈다"고 창은 평가했습니다.

미국의 AI 개발자들은 이 변화에 대응해 적극적으로 움직였습니다. 트럼프 행정부와 주요 미국 기술기업들이 발표한 AI 관련 거래와 소식들은 종종 중국을 앞서기 위한 핵심으로 포장됐습니다.

트럼프 행정부의 AI 담당자 데이비드 삭스(David Sacks)는 최근 행정부가 발표한 'AI 행동 계획(AI Action Plan)'을 공개하면서 이 기술이 "경제와 국가안보 모두에 깊은 영향을 미칠 것"이라고 말했습니다.

삭스는 "미국이 계속해서 AI 분야에서 우세를 유지하는 것이 매우 중요하다"고 말했습니다.

딥시크는 중국 출신이라는 사실 때문에 보안 우려를 완전히 잠재우지는 못했습니다.

미국 정부는 이 회사의 베이징(北京) 연계성을 평가해 왔고, 로이터가 6월 보도한 바에 따르면 고위 미 국무부 관리는 BBC에 "딥시크가 자발적으로 중국의 군·정보 부문에 지원을 제공했고 앞으로도 계속 제공할 가능성이 높다고 이해하고 있다"고 말했습니다.

딥시크는 BBC의 질의에 응하지 않았으나 회사의 개인정보처리방침에는 서버가 중화인민공화국에 위치한다고 명시돼 있었습니다.

"서비스에 접근할 때, 귀하의 개인정보는 중화인민공화국 내 당사 서버에서 처리·저장될 수 있다"고 방침에 적혀 있었습니다. "이는 귀하의 개인정보가 당사나 제3자에 의해 이전되는 경우를 포함한다"고도 명시돼 있었습니다.

 

 

 

(새로운 접근법?)

이번 주 초 오픈AI는 모델 2종을 공개하면서 다시 한번 딥시크에 대한 논의를 촉발했습니다.

이들 모델은 5년 만에 공개된, 즉 무료로 다운로드하고 수정할 수 있는(오픈 버전의) 모델이었고, 이는 챗GPT가 소비자 AI 시대를 연 이후의 변화였습니다.

"딥시크에서 오픈AI의 이번 발표로 이어지는 직선을 그릴 수 있다"고 디-매트릭스의 셰스는 말했습니다.

"딥시크는 더 작고 효율적인 모델들도 인상적인 성능을 낼 수 있다는 것을 증명했고, 이는 업계의 사고방식을 바꿨다"고 셰스는 BBC에 말했습니다. "지금 우리는 속도와 비용 면에서 더 적절한(right-sized) 모델로의 전환을 보고 있다. 이런 모델은 더 빠르고 더 싸며, 대규모로 배치하기에 적합하다"고 덧붙였습니다.

그렇지만 다른 관점에서는 미국의 주요 플레이어들에겐 기존의 대규모 접근법이 여전히 살아 있는 것으로 보였습니다.

오픈AI는 무료 모델을 발표한 지 며칠 만에 GPT-5를 공개했고, 이 과정에서 컴퓨팅 역량과 AI 인프라를 대폭 확장했다고 밝혔습니다.

미국 기업들은 AI 인재 확보를 위해 경쟁하면서 데이터센터 클러스터 확장에 관한 발표를 잇달아 내놓았습니다. 메타(Meta)의 최고경영자 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)는 AI 야망을 이루기 위해 수십억 달러를 투자했고, 때로 경쟁사 인력을 끌어오기 위해 1억 달러($100m, 약 약 13조 8천억 원)의 보상 패키지를 제시하기도 했습니다.

이번 분기 실적 시즌에서 드러난 것처럼 기술 대기업들의 실적은 AI에 대한 지출 의지와 밀접하게 연결돼 있었습니다.

 

 

 

한편, 딥시크의 등장은 엔비디아 주가가 급락한 직후 반등하며 다시 사상 최고치를 기록하게 했고, 엔비디아는 세계에서 가장 가치 있는 기업이 된 적도 있었습니다.

"초기의 내러티브는 다소 오해의 소지가 있었던 것 같다"고 밀 폰드 리서치의 케인은 말했습니다.

우리는 다시 데이터센터와 더 많은 칩, 더 많은 전력에 의존하는 미래로 돌아가는 듯했습니다. 다시 말해, 딥시크가 당초 불러온 ‘현상 뒤집기’는 오래가지 못했습니다.

그렇다면 딥시크 자체는 어떻게 됐을까요?

"딥시크는 모멘텀을 유지하는 데 어려움을 겪었다"고 시드니공과대학(University of Technology Sydney)의 마리나 장(Marina Zhang) 교수는 지적했습니다.

이는 부분적으로 운영상 문제 때문이기도 했지만, 미국과 중국의 치열한 경쟁 탓이기도 했습니다.

장 교수는 딥시크의 후속 제품인 딥시크-R2의 출시가 지연됐다고 전해졌고, 그 원인 중 하나로 '고성능 칩 부족'을 지적했습니다.