DeepSeek V3.1 – OpenAI 및 Co에 대한 경보: 중국 오픈소스 AI는 기존 공급업체에 새로운 과제를 제기합니다.

### OpenAI 및 관련 기업에 대한 경고: 중국의 새로운 AI는 똑같이 강력 – 엄청나게 저렴합니다. 그 비결은 무엇일까요? ### DeepSeek V3.1: 지금 기술 세계를 뒤흔드는 조용한 AI 공격 ### 값비싼 AI는 잊어라: 이 중국 오픈소스 모델이 모든 것을 바꾸는 이유 ### 중국의 새로운 슈퍼 AI: 베이징이 급진적인 자유 전략으로 서구에 압력을 가하는 방법 ### 경쟁사보다 더 뛰어나고 저렴할까요? 중국의 새로운 기적적인 AI가 실제로 할 수 있는 일 ###

DeepSeek V3.1은 AI 환경에 또 한 번 혁명을 일으켰습니다.

중국 인공지능(AI)이 미국 거대 기술 기업들의 심각한 도전 과제로 떠오르고 있습니다. 항저우에 본사를 둔 스타트업 DeepSeek은 최신 모델인 V3.1을 통해 AI 개발 및 투자에 대한 기존 통념을 근본적으로 뒤엎는 획기적인 진전을 이루었습니다. 오픈소스 모델인 DeepSeek은 기존 독점 시스템의 성능을 훨씬 적은 개발 비용으로 구현하여 인공지능의 미래를 향한 길을 열었습니다.

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하이브리드 아키텍처를 통한 기술 혁신

DeepSeek V3.1은 총 6,850억 개의 매개변수를 갖춘 고급 전문가 혼합 아키텍처를 기반으로 하며, 그중 370억 개가 토큰당 활성화됩니다. 이 기술은 성능 저하 없이 기존 모델보다 훨씬 효율적인 리소스 활용을 가능하게 합니다.

새 모델의 가장 큰 특징은 "생각 모드"와 "생각하지 않는 모드"를 전환할 수 있는 하이브리드 추론 아키텍처입니다. 생각 모드에서 시스템은 더욱 심층적인 내부 사고 과정을 개발하며, 다단계 논리적 추론이 필요한 복잡한 문제 해결에 이상적입니다. 반면, 생각하지 않는 모드는 속도가 중요한 작업에 대해 직접적이고 간결한 답변을 제공합니다.

또 다른 기술적 발전은 128,000개 토큰으로 확장된 컨텍스트 창으로, 이는 약 96,000단어 또는 200페이지 분량의 소설 두 권에 해당합니다. 이러한 용량 덕분에 매우 긴 문서 처리, 전체 코드 저장소 이해, 그리고 다단계 대화 시나리오가 가능해졌습니다.

추가 개발은 2단계 컨텍스트 확장 방식을 통해 이루어졌습니다. 32,000개 토큰 단계는 10배 확장되어 6,300억 토큰이 되었고, 128,000개 토큰 단계는 3.3배 확장되어 2,090억 토큰이 되었습니다. 또한, 이 모델은 최신 하드웨어 아키텍처와의 최적의 호환성을 위해 UE8M0 FP8 데이터 형식을 사용합니다.

인상적인 성능 매개변수 및 벤치마크

DeepSeek V3.1은 표준화된 테스트에서 놀라운 성과를 달성했습니다. 유명한 Aider 코딩 벤치마크에서 이 모델은 71.6%의 점수를 기록했는데 – 이는 OpenAI와 Anthropic의 주요 모델들과 견줄 만한 수준입니다. 훨씬 저렴한 비용으로 이러한 성과를 달성했다는 점을 고려하면 더욱 놀라운 성과입니다.

수학 과제에서 DeepSeek V3.1은 기존 경쟁 제품들보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘합니다. Math 500 테스트에서 해당 모델은 90.2%를 달성한 반면, GPT-4o는 74.6%에 그쳤습니다. MMLU-Pro 테스트에서는 5.3점 향상된 81.2점을 기록했고, GPQA 벤치마크에서는 9.3점 상승한 68.4점을 기록하며 놀라운 성과를 보였습니다.

특히 주목할 만한 점은 다단계 추론 작업의 성능 향상으로, V3.1은 이전 버전보다 43% 향상된 성능을 보입니다. 이 모델의 프로그래밍 기능은 최대 700줄 길이의 오류 없는 코드를 생성할 수 있도록 지원하며 – 이는 값비싼 독점 솔루션에 필적하는 성능입니다.

혁신적인 비용 효율성

DeepSeek V3.1의 비용 구조는 AI 개발에 대한 기존의 가정을 완전히 뒤집습니다. V3.1을 사용한 프로그래밍 작업 비용은 약 1달러인 반면, 다른 시스템은 비슷한 작업에 거의 70달러를 청구합니다. 이러한 획기적인 비용 절감 덕분에 소규모 기업과 개발자도 고급 AI 기술을 활용할 수 있게 되었습니다.

회사 측에 따르면, V3 기반 모델의 개발 비용은 약 560만 달러에 불과했습니다 – 미국 기업들이 유사 프로젝트에 투자한 수억 달러에 비하면 극히 일부에 불과합니다. 이러한 효율성은 혁신적인 교육 방법과 성능은 떨어지지만 비용 효율적인 하드웨어를 통해 달성되었습니다.

DeepSeek의 API 가격은 경쟁사보다 훨씬 저렴합니다. 채팅 모델은 캐시 히트를 포함한 입력 토큰 100만 개당 0.07달러, 출력 토큰 100만 개당 1.10달러입니다. 추론 모델은 입력 토큰 100만 개당 0.14달러, 출력 토큰 100만 개당 2.19달러입니다. 반면 OpenAI는 출력 토큰 100만 개당 2달러에서 2.50달러 정도의 가격을 책정하는 반면, DeepSeek의 가격은 0.014달러입니다.

글로벌 AI 경쟁의 전략적 중요성

DeepSeek의 성공은 글로벌 AI 환경에 지대한 영향을 미칩니다. DeepSeek은 첨단 AI 성능을 구현하는 데 더 이상 막대한 자원과 독점적인 접근 방식이 필요하지 않음을 보여줍니다. 이러한 발전은 기존 비즈니스 모델의 근간을 흔드는 도전입니다.

중국 지도부는 DeepSeek에 큰 전략적 중요성을 부여하고 있으며, 이는 리창 총리가 설립자 량원펑을 환영한 것에서도 알 수 있습니다. DeepSeek은 2030년까지 인공지능 분야의 글로벌 리더가 되겠다는 중국의 야망에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

DeepSeek의 오픈소스 전략은 전 세계 다른 기업과 연구자들이 DeepSeek의 발전을 기반으로 자체적인 혁신을 개발할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI 기술의 분산화된 개발을 촉진하고 개별 기술 대기업에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

배경 및 회사 구조

DeepSeek은 2023년 항저우에서 량원펑(Liang Wenfeng)이 설립했으며, 중국 헤지펀드 하이플라이어(High-Flyer)의 전액 지원을 받고 있습니다. 1985년 초등학교 교사의 아들로 태어난 량원펑은 저장대학교(浙江大学) 재학 시절 금융 분야에서 AI를 적용하는 데 관심을 갖게 되었습니다.

2016년, 웬펑은 머신러닝을 활용한 퀀트 트레이딩 전략을 구축하는 헤지펀드인 하이플라이어(High-Flyer)를 설립했습니다. 2021년까지 회사는 AI 기반 트레이딩 방식으로 완전히 전환하여 1,000억 위안(약 1,000억 원) 이상의 자산을 운용하는 중국 최고의 퀀트 펀드 중 하나로 성장했습니다.

DeepSeek을 설립하기도 전부터 웬펑은 수천 대의 엔비디아 GPU를 구매하기 시작했습니다 – 처음에는 억만장자의 별난 취미라고 조롱받았습니다. 이처럼 선견지명이 있는 하드웨어 투자 덕분에 훗날 미국 수출 규제에도 불구하고 경쟁력 있는 AI 모델을 개발할 수 있었습니다.

유럽 기업의 전략적 대안으로서의 독립적인 AI 플랫폼 – 이미지: Xpert.Digital

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미국 수출 통제의 영향

DeepSeek의 성공은 미국이 강력한 AI 칩에 대한 중국 수출을 제한한 상황에서 특히 주목할 만합니다. 제재는 중국의 첨단 AI 시스템 개발 능력을 제한하기 위한 것이었지만, DeepSeek은 혁신적인 소프트웨어 접근 방식과 효율적인 자원 활용을 통해 이러한 한계를 극복할 수 있음을 보여줍니다.

이 회사는 중국 수출이 승인된 저성능 H800 칩을 사용했지만, 최적화된 알고리즘과 효율적인 훈련 방식을 통해 최고 성능을 달성했습니다. 이러한 접근 방식은 기술 제재의 효과성에 의문을 제기하고 AI 개발을 위한 대안적인 경로를 제시합니다.

전문가들은 DeepSeek의 획기적인 발전을 중국의 AI 역량과 잠재력에 대한 기존 추정치를 근본적으로 바꿀 수 있는 전환점으로 보고 있습니다. 이러한 발전은 소프트웨어 최적화 혁신이 단순한 하드웨어 우위보다 더 중요할 수 있음을 시사합니다.

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경쟁 우위로 오픈 소스

DeepSeek의 오픈소스 전략은 여러 가지 전략적 이점을 제공합니다. 전 세계 개발자와 기업은 클라우드 서비스에 의존하지 않고도 모델을 로컬에서 실행하고, 맞춤 설정하고, 자체 프로젝트에 통합할 수 있습니다. 이는 특히 데이터에 민감한 애플리케이션과 정보에 대한 통제력을 유지하려는 기업에게 매우 중요합니다.

커뮤니티 기반 개발은 버그 수정 속도 향상, 지속적인 개선, 그리고 폭넓은 기여 기반을 제공합니다. 동시에, 오픈소스 접근 방식은 고급 AI 기술에 대한 접근성을 높이고 소규모 기업과 개발도상국에서도 혁신을 촉진합니다.

API나 클라우드 플랫폼을 통해서만 접근 가능한 독점 모델과 달리, 오픈소스 AI는 장기적인 가용성과 개별 공급업체로부터의 독립성을 제공합니다. 사용자는 가격 인상, 접근 제한 또는 서비스 중단에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

기술적 혁신과 혁신

DeepSeek V3.1은 탁월한 효율성을 가능하게 하는 여러 혁신적인 기술을 통합했습니다. 멀티헤드 잠재 어텐션 아키텍처는 잠재 벡터를 사용하여 키-값 캐시를 압축하여 추론 과정에서 메모리 소비와 연산 오버헤드를 줄입니다.

다중 토큰 예측 방식은 각 토큰이 여러 개의 미래 토큰을 동시에 예측할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기존 자기회귀 모델의 심각한 병목 현상을 극복하고 정확도와 추론 속도를 모두 향상시킵니다.

8비트 학습을 사용하면 정확도를 떨어뜨리지 않으면서도 메모리 요구량과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 이 기술은 오랫동안 문제가 있는 것으로 여겨졌지만, DeepSeek은 올바르게 구현하면 기존 방식과 유사한 결과를 얻을 수 있음을 보여줍니다.

시장 반응 및 영향

DeepSeek V3.1 발표는 금융 시장에 큰 반향을 일으켰습니다. 엔비디아는 시가총액 6천억 달러 이상을 잃었는데 – 미국 주식 시장 역사상 단일 손실로는 최대 규모입니다. 다른 AI 하드웨어 기업들 또한 상당한 주가 하락을 기록했습니다.

투자자와 분석가들은 AI 산업에 대한 평가를 재고하고 있습니다. DeepSeek의 성공은 하드웨어에 대한 막대한 투자와 독점 개발이 최첨단 AI의 필수 전제 조건이라는 통념에 도전하고 있습니다.

서구 기업들은 이미 자사 워크플로우에서 DeepSeek 모델을 테스트하고 있습니다. 대표적인 사례로 머크(Merck)의 최고데이터책임자(CDO)는 DeepSeek을 여러 AI 옵션 중 하나로 내부 프로세스에 통합하는 것을 공개적으로 시연했습니다.

향후 개발 및 전망

DeepSeek은 V3.1을 AI "에이전트 시대"를 향한 첫걸음으로 제시합니다. 이 모델은 도구 활용도 향상 및 다단계 에이전트 작업에 맞춰 특별히 최적화되었습니다. 학습 후 최적화를 통해 외부 도구 활용 및 복잡한 검색 작업이 크게 개선되었습니다.

DeepSeek의 개발 속도는 OpenAI의 차기 R2 릴리스보다 V4 모델이 먼저 출시될 가능성을 시사합니다. 이러한 추진력은 AI 산업의 기존 개발 주기를 가속화하고 업데이트 빈도에 대한 새로운 기준을 제시할 수 있습니다.

DeepSeek의 성공은 이미 전 세계 다른 중국 AI 기업과 연구자들에게 영감을 주고 있습니다. 오픈소스 모델은 독점 솔루션에 대한 타당한 대안으로 점점 더 주목받고 있으며, 이는 더욱 다각화되고 경쟁적인 AI 환경으로 이어질 수 있습니다.

도전과 비판

DeepSeek은 인상적인 성능에도 불구하고 비판에 직면해 있습니다. 다른 중국 AI 모델과 마찬가지로 DeepSeek은 정치적으로 민감한 분야에서 사용될 수 있는 특정 검열 조치의 적용을 받습니다. 그러나 이러한 제한은 기술적 조정을 통해 우회할 수 있는 경우가 많습니다.

학습 데이터 및 방법에 대한 투명성은 제한적입니다. DeepSeek이 때때로 ChatGPT 자체라고 주장하는 것을 보면, 학습이 ChatGPT의 응답을 부분적으로 기반으로 한다는 추측이 있습니다. 이러한 모호성은 독창성과 잠재적 저작권 문제에 대한 의문을 제기합니다.

DeepSeek 모델의 빠른 개발과 낮은 가격은 사업 모델의 지속가능성에 대한 우려를 불러일으킵니다. 비판론자들은 이처럼 극도로 낮은 가격이 장기적으로 지속될 수 있을지, 아니면 전략적 시장 침투 전략의 일환인지 의문을 제기합니다.

AI 산업에 대한 글로벌 영향

DeepSeek V3.1은 글로벌 AI 개발의 전환점을 제시합니다. 이 모델은 혁신적인 소프트웨어 접근 방식과 효율적인 자원 활용이 막대한 자본 투자와 최신 하드웨어 접근성보다 더 중요할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 통찰력은 모든 주요 AI 기업의 전략에 영향을 미칠 것입니다.

오픈소스 모델을 통해 첨단 AI 기술을 대중화하면 전 세계적으로 AI 역량이 더욱 공평하게 분배될 수 있습니다. 높은 비용이나 기술 장벽으로 인해 배제되었던 국가와 기업들이 최첨단 기술에 접근할 수 있게 될 것입니다.

동시에 DeepSeek의 성공은 기술 제재와 수출 통제의 효과에 대한 의문을 제기합니다. 제한된 자원으로 세계적 수준의 성과를 달성할 수 있다면 다른 국가들도 유사한 접근 방식을 추구하고 자체적인 AI 생태계를 구축하도록 장려할 수 있습니다.

DeepSeek V3.1은 단순한 AI 모델을 넘어 – AI 개발, 자금 조달, 그리고 확산 방식에 있어 근본적인 변화를 상징합니다. 기술 혁신, 비용 효율적인 개발, 그리고 오픈 소스의 결합은 새로운 기회를 창출하는 동시에 기존 시장 선도 기업들에게는 심각한 과제를 안겨줍니다. 이러한 접근 방식이 AI 산업의 미래를 어떻게 형성할지는 향후 개발 과정을 통해 확인할 수 있을 것입니다.

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