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딥시크 '돌풍'…배후에는 40세 컴퓨터전공 펀드매니저가 있었다

입력 2025-01-28 07:17   수정 2025-01-28 07:27



저비용만으로 챗GPT급 성능을 확보해 전 세계 인공지능(AI) 업계에 충격을 던진 중국 스타트업 딥시크의 정체에 관심이 쏠리고 있다.

딥시크는 2023년 5월 중국 항저우에서 설립됐다고 미 일간 월스트리트저널(WSJ)과 매사추세츠공대(MIT)의 정보기술매체 테크놀로지 리뷰 등이 전했다.

1985년생인 량원펑이라는 인물이 회사를 설립했다. 그는 중국 광둥성 출신으로 공학 분야 명문대인 저장대에서 컴퓨터 공학을 전공한 것으로 알려졌다.

그는 대학을 졸업하고 2015년 대학 친구 2명과 함께 '하이-플라이어'(High-Flyer)라는 헤지펀드를 설립, 컴퓨터 트레이딩에 딥러닝 기법을 적용해 자금을 끌어모았다.

펀드의 자산은 80억 달러(약 11조5천억 원) 수준으로 불어났고, 량원펑은 소규모 AI 연구소를 운영하다 독립 회사로 분리해 딥시크를 창업했다.

량원펑은 펀드 트레이더보다는 엔지니어로 인식되는 것을 선호한다고 WSJ은 그와 가까운 사람들의 말을 인용해 전했다.

경제매체 포브스는 딥시크 연구팀에 중국 최고 대학 출신의 젊은 인재들이 모여 있으며, 업무 경험보다 기술적 능력을 우선으로 채용해 "AI 개발에 대한 신선한 시각을 가진 고도로 숙련된 팀을 구성했다"고 전했다.

량원펑의 펀드 하이-플라이어는 2019년부터 AI 개발 목적으로 칩을 비축, 거대언어모델(LLM)을 훈련할 수 있는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 약 1만개를 확보해 AI 칩 클러스터를 구축했다.

2023년 11월 딥시크는 첫 번째 오픈소스 AI 모델 '딥시크 코더'를 공개했고, 지난해(2024년) 5월에는 한층 더 개선된 '딥시크-V2'를 출시했다. 이는 강력한 성능과 저렴한 비용으로 주목받아 중국 AI 모델 시장에 가격 전쟁을 촉발했다.

이어 내놓은 딥시크-V3과 딥시크-R1은 이 회사의 이름을 세계에 알렸다. 딥시크는 V3와 R1이 모두 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준이라고 자신했다.

미국 수학경시대회인 AIME 2024 벤치마크 테스트에서 R1은 79.8%를 얻어 오픈AI 'o1'의 79.2%보다 앞섰다고 딥시크는 밝혔다. 지난 25일 기준 이 두 모델은 캘리포니아대 버클리(UC버클리) 연구원들이 챗봇 성능을 평가하는 플랫폼인 '챗봇 아레나'에서 10위 안에 들기도 했다.

특히 이 회사는 미국 빅테크들보다 훨씬 적은 돈으로 모델을 만들었다고 밝혀 충격을 던졌다.

회사 측은 딥시크-V3 개발에 들인 비용이 557만6천달러(약 78억8천만원)에 불과하다고 밝혔는데, 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마(Llama) 3 모델을 엔비디아의 고가 칩 'H100'으로 훈련한 비용 대비 10분의 1 수준이다.

다만 이는 엔비디아의 저렴한 칩인 'H800 GPU'를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용을 계산한 것으로, 인건비와 운영비 등은 포함되지 않은 금액이라 전체 비용이라고 할 수는 없다.

그렇다 해도 저비용 고성능 모델을 만든 것은 AI 개발에 일대 혁신으로 평가된다.

특히 최신 추론 모델 R1이 기존 모델의 미세 조정(fine-tuning) 단계를 건너뛰고 강화 학습(reinforcement learning)에 초점을 맞춘 창의적인 설계 등으로 주목받았다.

오픈AI의 전 임원이었던 잭 카스는 딥시크의 이런 사례가 "자원 제약이 종종 창의성을 촉진한다는 큰 교훈을 보여준다"고 말했다.

다만 딥시크의 V3 모델 사용자들은 이 챗봇이 중국이 민감하게 반응하는 정치적 질문에는 답변을 피하고 정부의 검열을 받는 것이 단점이라고 지적했다.

WSJ은 딥시크 설립자 량원펑이 지난 20일 리창 중국 총리와 만났고, 중국 기업들이 미국 기업들과의 기술 격차를 줄일 방안에 대해 논의했다고 보도했다.

이 자리에서 량원펑은 중국 기업이 부단히 노력하고 있지만 미국의 첨단 칩 수출 제한이 걸림돌이 되고 있다고 말했다고 WSJ 소식통은 전했다.

(사진=연합뉴스)

한국경제TV  디지털뉴스부  박근아  기자

 twilight1093@wowtv.co.kr

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