중국 AI 업계의 신성(新星) Deepseek가 주목받고 있다. 2021년 설립된 이 기업은 짧은 역사에도 불구하고 강력한 AI 모델들을 선보이며 글로벌 AI 시장에서 존재감을 드러내고 있다. 하지만 급격한 성장 이면에는 해결해야 할 과제들도 산적해 있다.
창립부터 현재까지: 빠른 성장의 궤적
Deepseek는 2021년 설립 이후 AI 연구개발에 집중해왔다. 특히 2023년 하반기부터 본격적으로 자사의 AI 모델들을 공개하며 시장의 이목을 집중시켰다. 창립자 자오 밍(赵明)은 구글 브레인 출신으로, 실리콘밸리에서의 경험을 바탕으로 중국 AI 기술 발전을 선도하겠다는 포부를 밝혔다.
회사는 설립 초기부터 대규모 언어 모델(LLM) 개발에 주력했다. 특히 기술적 완성도와 함께 개방성을 강조하는 전략을 채택했는데, 이는 AI 업계에서 드문 접근 방식이었다. 대부분의 기업들이 자사 모델을 비공개로 운영하는 것과 달리, Deepseek는 핵심 모델들을 오픈소스로 공개했다.
주요 모델 라인업과 특징
Deepseek의 대표적인 모델들을 살펴보면 다음과 같다:
1. DeepSeek-V2
DeepSeek-V2는 전문가 혼합(MoE, Mixture-of-Experts)을 기반으로 한 언어 모델로, 경제적인 훈련 비용과 효율적인 추론 성능을 자랑한다. 이 모델은 특히 높은 성능과 효율성을 동시에 잡아, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.
2. DeepSeek-Coder-V2
DeepSeek-Coder-V2는 프로그래밍 언어 지원에 특화된 모델로, 총 338개의 프로그래밍 언어를 지원한다. 이 모델은 16B 파라미터의 소형 모델과 236B 파라미터의 대형 모델로 나뉘며, 독자적인 ‘어텐션 메커니즘’과 ‘MoE 기법’을 개발, 활용하여 높은 성능을 발휘한다.
3. DeepSeek-R1
DeepSeek-R1은 671억 개의 매개변수를 가진 대규모 모델로, GPT-4와 유사한 구조를 가지고 있다. 이 모델은 특히 수학 문제와 코딩 문제 해결에서 뛰어난 성능을 보여주며, 영어와 중국어를 포함한 다국어 데이터를 학습하였다. 또한, 강화 학습 기반 추론 모델로서, 고성능 추론 능력과 비용 효율성을 동시에 달성한 모델이다.
4. DeepSeek-V3
DeepSeek-V3는 2024년 12월 발표된 모델로, 서구권에서 개발된 LLM 모델과 경쟁할 수 있을 정도의 성능을 보여 많은 주목을 받았다. 특히 OpenAI의 모델과 비교하여 수학, 영어, 코딩 부문에서 경쟁할 수 있는 수준의 성능을 갖추면서도, 최대 95%까지 더 저렴한 가격을 내세워 전 세계적으로 큰 반향을 일으켰다.
심각한 문제점들로 인한 위기 직면
딥시크(DeepSeek)는 현재 여러 문제점들로 인해 큰 위기에 직면하고 있다. 최근 여러 가지 문제점들이 드러나면서 사용자들의 신뢰를 잃고 있다.
1. 잘못된 정보 제공 및 보안 문제
미국 포춘지와 정보 신뢰성 평가 기관인 뉴스가드에 따르면, 딥시크는 잘못된 정보를 제공하는 비율이 무려 83%에 달하며, 심지어 폭탄 제조법 생성까지 유도될 수 있다는 연구진의 경고가 나왔다. 또한 딥시크는 보안상의 심각한 취약점도 지적되고 있다. 사이버범죄 정보기관인 켈라에 따르면 딥시크는 특히 ‘악한 탈옥’ 공격에 취약한 것으로 나타났다. 이는 AI에게 돈세탁이나 데이터 도용 멀웨어 작성 같은 불법 활동에 대한 질문에 대답하도록 유도하면서 AI에 내장된 안전장치를 무력화 하는 공격 방식을 의미한다.
2. 접속 문제 및 서비스 불안정
딥시크는 갑작스러운 트래픽 증가로 인해 서비스가 불안정해졌으며, API 호출을 감당하지 못하고 있다. 1월 27일부터 시작된 성능 저하 문제는 30일과 31에도 지속되었으며, 사용자들은 “서버가 바쁘니 다음에 시도해 주세요”라는 메시지를 빈번히 받았다. 하지만 딥시크의 접속 문제는 단순한 서버 과부하를 넘어 대규모 사이버 공격으로 인한 것이라는 분석도 제기 되고 있다. 접속 문제와 서비스 불안정성은 딥시크의 전반적인 성능에 부정적인 영향을 미치며, 사용자들에게 불편을 초래하고 있다.
3. 개인정보 보호 문제
딥시크는 사용자로부터 다양한 개인정보를 수집하고 있으며, 이러한 정보는 중국 본토 서버에 저장된다. 이로 인해 데이터 유출 및 개인정보 보호에 대한 우려가 커지고 있다.
특히 사이버 보안 전문가들은 딥시크의 데이터베이스에서 사용자 채팅 기록과 로그 데이터가 공개적으로 접근 가능하다는 사실을 발견했다. 이는 개인정보 보호에 대한 우려를 증대시키고 있으며, 한국을 비롯한 여러 국가에서 딥시크의 데이터 프라이버시 문제에 대한 조사를 진행 중이다.
우리나라 개인정보보호위원회는 딥시크에 개인정보 수집 항목과 절차, 처리〮보관 방법을 확인하는 공식 질의서를 발송할 예정이다.
4. 국제적 사용 금지 조치
딥시크는 저사양 반도체를 활용해 고성능 AI모델을 저비용으로 개발했다는 점에 주목을 받고 있으나, 심각한 신뢰성과 보안 취약성이 드러나면서 국제적 사용 금지 가능성이 제기 되고 있다.
미국 해군은 이러한 보안 취약성과 및 중국 정부의 검열 문제를 이유로 딥시크 앱 사용을 전면 금지했으며, 백악관은 딥시크의 국가 안보에 미칠 영향을 조사하고 있다. 또한, 대만의 디지털부는 공공 부문 직원들에게 딥시크 사용을 금지하는 조치를 내렸다. 이러한 국제적인 사용 금지 조치는 딥시크의 신뢰도에 큰 타격을 주고 있다.
5. 기술적 한계
딥시크는 최근 데이터 무단 도용 의혹에 휩싸여 있다. 1월 31일자 한국경제에 따르면, 딥시크가 미국의 AI 기술을 무단으로 도용했다는 의혹이 제기되었으며, 이에 대해 중국의 관변논객들이 적극적으로 항변에 나서고 있다.
또한 딥시크는 미국의 AI 칩 수출 제한 속에서도 기술 발전을 이루어냈지만, 이는 최신 하드웨어에 의존하지 않고도 AI기술을 발전시킬 수 있음을 보여주는 사례로 평가받고 있다. 조지메이슨대학교 타일러 코웬 교수는 1월 9일 블품버그 칼럼을 통해 AI 기술이 꼭 최신 고성능 칩에 의존하지 않는다는 주장을 펼쳤다. 타일러 코웬 교수는 미국의 AI 칩 수출 제한이 국가 안보에 매우 중요한 만큼 제재 자체에는 동의하지만 이러한 조치가 과도할 경우 실효성이 떨어질 수 있다고 지적했다. 이에 따라 미국의 제재로 AI칩 공급이 제한된 러시아, 이란, 파키스탄 등의 국가도 유사한 프로그램을 개발할 수 있다는 우려가 제기되고 있다.
향후 전망과 과제
딥시크의 등장으로 인해 AI 시장의 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 예상된다. 딥시크의 AI모델이 기존의 고비용 GPU르 대체할 수 있는 가능성을 보여주었다. 특히 엔비디아의 H100대신 H800을 사용하여 성능을 유지하면서도 비용을 절감하는데 성공하였다. 이는 AI 모델 도입에 있어 고비용 인프라를 필요로 하지 않기 때문에 중소기업들도 쉽게 도입할 수 있어 산업 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 수 있다.
하지만 딥시크가 향후 성공을 지속하기 위해서는 몇 가지 과제를 해결해야 한다. 먼저 딥시크의 저성능 반도체 사용 주장에 대해서는 검증이 필요하다. NH투자증권 임지용 연구원에 따르면 “사전 훈련 클러스터에 대한 정보는 검증되지 않았기 때문에 이를 두고 단순히 비용 효율 즉면에서 우위에 있다고 결론 내리기에는 무리가 있다”고 언급하였다.
다음으로 딥시크는 AI 모델의 안정성을 개선해야 한다. 딥시크는 5분마다 ‘서버가 바쁘다’는 메시지를 띄우며 작동이 멈추는 문제가 발생했다. 이는 전 세계에서 예상보다 많은 접속자가 몰리면서 발생한 현상으로 파악된다. 이는 챗GPT가 인기가 있었을 때와 비교해 보았을 때 발생 빈도와 정도가 더 잦은 편이다.
마지막으로 딥시크는 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화해야 한다. 딥시크의 AI 모델이 중국 내에서 성공을 거두고 있지만, 글로벌 시장에서는 여전히 많은 경쟁자들이 존재한다. 따라서 딥시크는 글로벌 시장에서의 입지를 강화하기 위한 전략을 마련해야 한다.
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