AI 업계에 따르면 딥시크가 최근 선보인 추론형 AI 모델 'R1'은 일부 성능 테스트에서 오픈AI가 지난해 9월 출시한 추론 AI 모델 'o1'을 능가하는 성능을 보였다. 특히 이 회사가 사용한 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) H800은 약 2000 개에 불과해 업계에 큰 충격을 안겼다. 이는 오픈AI가 챗GPT 개발에 특수 반도체 칩 1만 6000 개 이상, 수억 달러를 투입한 것과 비교하면 현저히 적은 규모다.
딥시크가 AI 모델 개발에 사용한 GPU 2000 개는 우리나라가 보유한 것으로 추정되는 GPU 총 개수와 유사한 수준으로 이는 국내 AI 개발 환경에도 시사하는 바가 크다. 업계 관계자는 "딥시크 사례는 비용 효율적인 AI 서비스 개발 경쟁을 촉진할 것"이라며 딥시크가 채택한 오픈소스 방식이 투자 여력이 부족한 국내 기업들에게 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망했다.
상상인증권 최승호 연구원은 31일 보고서를 통해 "딥시크의 등장은 국내 기업에 분명한 호재"라며 인터넷·게임 업종에 대한 '비중 확대'(Overweight) 의견을 제시했다. 그는 "딥시크가 시장에 충격을 준 이유는 고성능 모델 구현에 압도적인 컴퓨팅 자원이 필수적이지 않을 수 있음을 시사했기 때문"이라며 "이는 그동안 인프라 비용 투자가 어려워 AI 개발에 소극적이었던 국내외 기업들에게 유리하게 작용할 것"이라고 분석했다.
특히 소프트웨어·게임 기업에 주목해야 한다고 강조하며 최대 수혜주로 인터넷 업종의 네이버와 게임·소프트웨어 업종의 크래프톤을 꼽았다.
최 연구원은 "현재 게임의 경우 크래프톤과 텐센트가 AI NPC(논플레이어 캐릭터)를 선보이는 등 기술적 연구는 활발하지만 상용화 단계에서는 비용 문제로 연산량이 적은 텍스트만 가능했다"고 지적하며 "AI 비용 절감은 빠른 상용화를 이끌 가능성이 크다"고 전망했다. 네이버, 카카오 등 인터넷 업종 역시 해외 빅테크와의 기술 격차를 좁힐 기회가 될 수 있다고 덧붙였다.
그러나 딥시크 사례를 섣불리 일반화해서는 안 된다는 신중론도 제기된다. AI 전문가들은 딥시크의 체인 오브 소트 방식이 기존 LLM보다 더 많은 컴퓨팅 파워를 요구할 수 있으며 고품질 자원이 추가될 경우 성능이 더욱 향상될 여지가 있다고 지적한다.
국내 빅테크 기업들의 반응은 다소 엇갈린다. 네이버는 자체 LLM '하이퍼클로바X'를 이미 서비스에 활용하고 있어 딥시크 등장에 따른 영향은 제한적일 것으로 보고 있다. 최수연 대표는 지난 개발자 콘퍼런스 DAN 24에서 당분간 LLM 자체 개발보다는 네이버 서비스 전반에 AI를 적용하는 데 집중하겠다고 밝힌 바 있다.
반면 카카오는 딥시크와 같은 저비용 고효율 LLM의 등장을 긍정적으로 평가한다. 크고 작은 LLM을 자체 개발 중인 카카오는 AI 서비스 개발 시 자체 LLM만을 고집하지 않고 필요에 따라 외부 LLM을 적극 활용한다는 방침이다. 따라서 딥시크를 비롯해 저비용 고효율 LLM이 다양하게 등장한다면 카카오의 AI 서비스 개발에 선택의 폭이 넓어질 수 있다는 것이다.
IT 업계 관계자는 "최근 글로벌 AI 업계에서는 자체 LLM만을 고집하기보다 필요에 따라 재가공해 활용하는 오케스트레이션 방식이 확산되고 있다"며 "딥시크 사례와 같이 저비용 고효율 LLM이 많아지면 다양한 AI 서비스가 등장할 것으로 기대한다"고 말했다.
다만 "중국의 검열 및 개인정보 이슈 등을 고려할 때, 향후 전 세계적으로 저비용 LLM이 등장하는 것이 관건이며 이를 통해 침체된 AI 산업이 다시 활기를 띨 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
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