2024년 9월 출시한 오픈AI o1 추론 모델은 인공지능(AI) 발전 역사에서 중요한 이정표다. 인간의 평균 지능을 능가하는 IQ 120 수준 기계의 등장은 과학기술 연구에도 인간과 AI의 협업과 공생이라는 새로운 질문을 던진다. 지난 2월 싱가포르의 한 스타트업은 완전 자동 연구시스템을 공개했다. 417시간 동안 기계학습 논문 166편, 2시간 30분에 한 편꼴이었고 편당 비용은 1100달러 수준이었다. 3월에는 가설 설정부터 실험 설계, 코딩을 통한 실험 수행 및 결과 분석, 최종 논문 작성까지 전 과정을 수행하는 AI의 연구 성과가 네이처에 실렸다. 구글의 AI 코사이언티스트는 막대한 양의 연구 가설을 생성하고 실험실에서는 로봇이 실험을 대신 해 준다. 몇 해 전만 해도 논문 요약과 코드 작성을 돕던 도구가 이제 연구 설계자의 자리를 넘보고 있다. 속도가 바뀌면 판이 바뀐다. 미국은 지난해 11월 맨해튼 프로젝트에 버금가는 제네시스 미션을 선언하고 17개 국립연구소의 슈퍼컴퓨터와 시설, 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶었다. 올해 7월에는 15개 이상 부처가 참여하는 50억 달러 규모 범부처 프로젝트로 확대했다. 10년 안에 과학 생산성을 두 배로 만들겠다는 목표다. 미국과학재단은 연구자에게 데이터와 컴퓨팅을 직접 제공하고, 영국은 연구비 대신 자체 슈퍼컴퓨터 이용 시간을 지원한다. 경쟁의 축이 “더 많은 연구비”에서 “더 좋은 연구자원”으로 옮겨 간 것이다. 우리에겐 위협이자 기회다. 위협은 분명하다. AI 도입으로 논문 수와 인용 건수로 줄을 세우던 논문 평가 체계가 무력해진다. 개인 연구자에게 소액 과제를 넓게 뿌리는 방식만으로는 첨단 컴퓨팅과 실험 시설이 결합된 대형 연구자원 경쟁을 감당하기도 어렵다. 기회도 분명하다. 한국은 반도체와 이차전지, 바이오처럼 실물 데이터가 매일 쌓이는 제조·연구 현장을 가진 몇 안 되는 나라다. AI에 필요한 양질의 실험 데이터는 현장에서 나온다. 남보다 빨리 실험·검증하는 나라가 앞서는 경쟁이라면 한국에 결코 불리하지 않다. 정부의 역할도 재설계해야 한다. 첫째, 지원 단위를 개인에서 시스템으로 넓혀야 한다. 우수 연구자를 골라내는 일 못지않게 질문이 계속 창출되는 시스템에 투자하는 것도 중요하다. 데이터와 연구 장비·시설·전문 인력이 하나로 묶여야 성과가 난다. 지금 대학에 가장 부족한 부분이다. 대학 연구 기반 블록펀딩이 그 출발점이다. 둘째, 연구비를 넘어 자원을 제공해야 한다. 과학기술 AI 파운데이션 모델과 국가바이오데이터스테이션, 8496개의 GPU를 갖춘 국가 슈퍼컴 6호기 ‘한강’은 개별 연구자나 대학이 결코 살 수 없는 자산이다. 함께 쓰게 하는 편이 훨씬 효율적이다. 올해 출범한 대학의 과학기술AI연구센터와 출연연의 국가과학AI연구센터도 같은 취지다. 셋째, 평가 방식을 바꿔야 한다. AI가 문장을 대신 써 주는 시대라면 이제는 질문과 증거를 살펴봐야 한다. 무엇을 물었고, 어디까지를 AI에 맡겼으며, 어떻게 검증했는지가 측정 가능한 기록으로 남아야 한다. 책임이 사람에서 기계로 넘어가는 지점을 연구자 스스로 밝히는 문화도 만들어야 한다. AI는 논문을 읽고 계산을 대신할 수 있다. 그러나 어떤 창의적인 질문을 내고 문제를 풀 것인지, 주어진 결과를 어떻게 검증하고 결정할 것인지, 틀렸을 때 누가 책임질 것인지는 인간 연구자의 몫이다. AI 시대 R＆D 정책의 목표는 AI를 잘 쓰는 연구자를 늘리는 데 그치지 않는다. AI가 아무리 빠르고 똑똑해져도 흔들리지 않는 질문의 힘, 그 힘이 자라는 과학기술 생태계를 만든다. 김성수 과학기술정보통신부 연구개발정책실장

인공지능(AI)이 실제 환자 사례를 분석한 결과 의료진보다 더 높은 진단 정확도를 보였다는 연구 결과가 나왔다. 다만 연구진은 AI가 의사를 대신하기보다는 복잡한 판단을 돕는 보조 도구로 활용될 가능성이 크다고 선을 그었다. 연세대 의대 본과생들과 용인세브란스병원 교수 연구팀은 오픈AI의 멀티모달·추론 인공지능 모델의 임상 판단 성능을 의료진과 비교·분석한 결과를 10일 발표했다. 연구팀은 2011년부터 2024년까지 의료 교육 플랫폼 ‘메드스케이프’에 공개된 환자 사례 1426건을 활용했다. 각 사례에는 병력과 검사 수치뿐 아니라 엑스레이(X-ray), 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 심전도, 병리 슬라이드 등 총 917건의 의료 영상이 포함돼 실제 진료 현장과 유사한 조건을 갖췄다. 분석 결과 다수 의료진이 선택한 답안의 평균 정확도는 85.0%였다. 반면 오픈AI ‘GPT-4o’ 모델은 88.4%, 최신 추론 모델 ‘o1’은 94.3%의 정확도를 기록했다. 특히 o1은 진단뿐 아니라 질병 특성 파악, 검사 계획 수립, 치료 방향 설정 등 전 과정에서 90% 이상의 성능을 유지했다. 같은 사례를 다섯 차례 반복 분석한 결과에서도 AI의 판단은 비교적 일관됐다. o1 모델은 90.7%의 사례에서 다섯 번 모두 같은 정답을 제시했다. 연구진은 “단순한 우연이나 무작위 선택이 아닌 체계적인 추론을 바탕으로 답을 도출했음을 보여주는 결과”라고 설명했다. 배성아·박진영 용인세브란스병원 교수는 “AI가 텍스트와 의료 영상을 통합해 실제 임상의 수준 판단을 내릴 수 있다는 점을 객관적으로 입증한 사례”라면서도 “이는 AI가 의료진의 판단을 대체한다기보다, 복잡한 임상 상황에서 의사 결정을 보조하고 안전성을 높이는 도구로 활용될 수 있음을 보여준다”고 밝혔다. 연구 결과는 국제 의학 학술지 ‘메디신(볼티모어)’ 최신 호에 게재됐다.

국내 인공지능(AI) 업계가 단순히 질문에 답변하는 ‘생성형’을 넘어 스스로 생각하는 ‘추론형’ 역량을 고도화하는데 전력을 다하면서 본격적인 기술 경쟁에 돌입하는 모습이다. LG AI 연구원과 네이버에 이어 LG CNS와 업스테이지까지 추론 모델을 앞다퉈 내놓으면서 챗GPT 개발사인 ‘오픈AI’ 등 글로벌 기업을 바짝 뒤쫓고 있다. 스스로 ‘왜’와 ‘어떻게’를 생각하는 추론 모델의 등장으로 ‘에이전틱 AI’ 시대가 성큼 다가왔다는 관측이 나온다. LG CNS는 글로벌 AI 유니콘 기업 ‘코히어’와 손잡고 1110억개의 파라미터(매개 변수)를 갖춘 초대형 추론형 대규모언어모델(LLM)을 공동 개발했다고 10일 밝혔다. 지난 5월 한국어 특화 경량 모델을 선보인 지 불과 두 달 만에 이뤄낸 성과로, 한국어와 영어를 포함한 23개 언어를 지원한다. 자체 테스트 결과 해당 모델은 한국어와 영어 추론 능력에서 GPT-4o(오픈AI), 클로드 3.7 소넷(앤트로픽) 등 글로벌 상위 LLM보다 높은 점수를 기록했다. 같은 날 업스테이지가 공개한 차세대 LLM ‘솔라 프로2’ 역시 논리적 사고 기반의 복합 문제 해결 능력에 초점을 맞춘 추론형 모델이다. 추론 중심 벤치마크에서 GPT-4o, 딥시크 R1(딥시크), 미스트랄 스몰 3.2(미스트랄), 큐원 3(알리바바 클라우드) 등 글로벌 프런티어(최고 수준)급 모델에 필적하는 성능을 보였으며, 한국어 능력은 이들을 뛰어넘는 결과를 기록했다. 글로벌 AI 시장은 생성형 AI에서 추론형 AI로 점차 기술력을 끌어올리는 추세다. 미국의 오픈AI는 이미 지난해 9월 첫 추론 모델 ‘o1’ 시리즈를 내놨고, 구글도 지난 3월 ‘제미나이 2.5 프로’를 공개했다. 국내에선 LG AI 연구원이 지난 3월 첫 추론 AI ‘엑사원 딥’을 공개하며 추론 모델의 포문을 열었고, 네이버가 지난달 자사의 첫 추론 모델인 ‘하이퍼클로바X씽크’를 선보였다. SK텔레콤와 KT도 조만간 자사의 추론 모델을 출시하겠다고 공언한 상태다. 추론 AI는 능동적인 AI인 에이전틱 AI의 핵심 기반 기술로 꼽힌다. 사용자의 지시없이 자율적으로 일하려면 복잡한 상황을 논리적으로 분석하고, 단계별로 계획을 세워 실행해야 하는데, 이 과정에서 심층 추론 능력이 필수적이기 때문이다. 시장조사기관 가트너는 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이뤄지는 일상적인 업무 결정 비율이 2024년 0%에서 2028년에는 최소 15%로 증가할 것으로 전망했다.

실수 반추하고 교정하는 능력 갖춰시각 추론 영역서도 의미 있는 결과 네이버가 최상급 언어 능력을 갖춘 추론 모델 ‘하이퍼클로바X씽크’를 공개했다. 국내에서 생성형 인공지능(AI) 모델 중 추론 모델이 나온 건 LG AI연구원의 ‘엑사원 딥’에 이어 두 번째다. 네이버는 자사의 추론 모델이 멀티모달 추론을 겨냥해 만든 것이 아님에도 시각 추론 영역에서 의미 있는 결과가 도출됐다고 자평했다. 30일 네이버가 테크니컬 리포트를 통해 소개한 하이퍼클로바X씽크는 ‘생각하는 힘’, 즉 추론 능력이 강화된 추론 모델이다. 사용자가 질문하면 AI 모델이 혼잣말하듯 길게 생각하며 답변 계획을 수립하는 것이 특징이다. 오픈AI의 GPT-o3나 o1, 4o 등 시리즈가 여기 해당하며, 구글의 제미나이 2.5 Pro도 대표적인 추론 모델로 꼽힌다. 추론 모델은 복잡한 문제를 작은 단위로 나누는 능력은 물론 실수를 반추하고 교정하는 능력 등이 있어 ‘AI 에이전트 서비스’의 핵심적인 기술로 주목받고 있다. 네이버 추론 모델은 한국어 이해도에 있어 다른 글로벌 빅테크의 모델보다 앞서 있다는 게 네이버 측 설명이다. 서울대 언어학과에서 거대언어모델(LLM)의 한국어 이해도를 진단하기 위해 설계된 ‘코발트-700’ 벤치마크로 주요 LLM의 언어 능력을 측정한 결과 하이퍼클로바X씽크는 국내 주요 추론 모델은 물론 글로벌 최고 수준의 오픈소스 모델보다 더 높은 점수를 기록했다. 언어 능력뿐 아니라 시각 정보를 바탕으로 추론할 수 있는 기술도 확보했다. 이번 모델의 성능 평가를 담당한 유강민 네이버클라우드 리더는 “이번 추론 모델은 멀티모달 추론을 겨냥해 만든 것이 아님에도 시각 추론 영역에서 의미 있는 결과가 도출됐다.”며 “이미 하이퍼클로바X 기반의 이미지, 영상, 음성 멀티모달 기술을 확보하고 있으므로, 향후 강력한 멀티모달 추론 능력을 갖춘 모델로 고도화해 나갈 것”이라고 말했다. 네이버는 추론 모델을 오픈소스로도 공개할 계획이다. 한편 네이버가 소프트뱅크와 절반씩 지분을 소유하고 있는 라인야후(LY) 역시 AI컴퍼니로의 전환에 박차를 가하고 있다. 박의빈 라인야후 최고기술책임자(GTO)는 이날 일본 도쿄에서 열린 기술 컨퍼런스 ‘테크버스 2025’에서 “플랫폼을 하나로 통합하고 모든 서비스를 AI 기반으로 재정의하고 있다”며 “단순한 기술 통합을 넘어, 서비스의 본질적인 진화를 이끌겠다”고 밝혔다. 라인야후는 모든 서비스를 AI에이전트화할 예정이며, AI 캐릭터 기반 서비스인 ‘AI 프렌즈’를 곧 출시할 예정이다.

딥시크 R1 5% 규모로 우수한 성능한국어에 강점… 수능 최고점 달성 경량 모델도 오픈AI o1-mini 능가 젠슨 황, 추론 AI 소프트웨어 공개 LG AI연구원이 자체 개발한 추론 인공지능(AI) ‘엑사원 딥’을 오픈소스로 공개했다. 우리나라에서 추론 AI가 오픈소스로 공개된 건 처음이다. 해당 모델은 일부 성능에서 중국 딥시크 R1을 앞서는 것으로 나타났다. 엑사원 딥은 미국에서 진행 중인 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC)에서도 소개된다. LG AI연구원은 18일 엑사원 딥을 공개하며 ‘에이전틱(Agentic) AI’ 시대로의 전환을 예고했다. 에이전틱 AI는 스스로 가설을 세우고 이를 검증하기 위한 추론을 진행하는 과정을 통해 자율적으로 의사결정을 할 수 있는 능동적인 AI를 말한다. 지난달 배경훈 AI연구원장이 국가AI위원회 주최 간담회에서 “조만간 딥시크 R1 수준의 모델을 개발해 오픈소스로 공개하겠다”고 예고했던 모델이기도 하다. 전 세계적으로는 미국의 오픈AI와 구글, 중국의 딥시크와 알리바바 등 파운데이션 모델을 보유한 소수의 기업만이 자체 추론 AI를 개발하는 상황에서 엑사원 딥은 이러한 글로벌 추론 AI 모델에 견줄 수 있는 국내 첫 모델이라는 점에서 의미가 있다는 평가다. 엑사원 딥(32B·매개변수 320억개)은 딥시크 R1(671B·6710억개)의 5% 정도 규모인 매개변수(학습 단위)만으로도 미국과 중국의 주요 AI 모델과 비교했을 때 우수한 성능을 보였다. 특히 한국어에 강점이 있는 엑사원 파운데이션 모델을 기반으로 하고 있어 2025학년도 수능 수학 영역에서 94.5점으로 최고점을 기록하는가 하면, 선택 과목(확률과 통계·미적분·기하) 모두에서 1등급을 달성했다. 경량 모델인 엑사원 딥(7.8B)의 성능은 미국 오픈AI의 o1-mini의 성능을 웃돌았으며 온디바이스 모델인 엑사원 딥(2.4B) 또한 동급 모델과의 성능 비교 평가에서 세계 최고 수준의 성능을 보였다. LG AI연구원이 17일(현지시간)부터 나흘간 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 GTC에 참가해 엑사원 딥을 소개할 예정인 가운데 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 18일 기조연설에서 추론 AI 소프트웨어인 ‘다이나모’와 ‘차세대 AI 칩 블랙웰 울트라’를 전격 공개한다. AI 모델의 추론 성능을 30배 향상시키는 다이나모는 오픈소스로 공개돼 개발자에게 무료로 제공될 예정이다. 기존 블랙웰의 업그레이드 버전인 블랙웰 울트라는 더 많은 정보를 기억할 수 있을 뿐 아니라 전력 효율성도 강화됐다는 특징을 지니고 있다.

AI 패권 경쟁 ‘역부족’한국 올 예산 1.8조원 vs 中 39조원‘자율’ 미중일과 달리 과한 규제 우려연구자 2만명… 中은 41만명 ‘20배’후발주자 한국, 추격 가능성“딥시크 오픈소스, 비용 절감 기회정부, 추경 통해서라도 GPU 지원”최상목 “첨단산업 34조 기금 조성” ‘정보기술(IT) 강국’을 자부했던 우리나라가 인공지능(AI) 패권 경쟁에서 벼랑 끝에 내몰리고 있다. 오픈AI를 중심으로 미국이 헤게모니를 장악한 듯 보였던 AI 생태계에 ‘저비용 고성능’을 내세운 중국 딥시크가 보란 듯이 ‘AI 굴기’를 입증했다. 앞서 2027년까지 ‘AI 3대 강국’을 실현하겠다는 청사진을 내놓았던 정부도 국가 AI위원회를 이달에 열어 AI 전략을 논의하겠다고 밝혔지만 리더십이 부재한 상황에서 추격 로드맵을 내놓을 수 있을지 우려스러운 상황이다. 5일 정부에 따르면 올해 673조 3000억원의 예산 중 AI 관련 예산은 총 1조 8000억원(전체의 0.27%)에 불과하다. 미국의 2025회계연도(2024년 10월~2025년 9월) AI 예산은 200억 달러(약 29조원)다. 전체 예산안에서 차지하는 비중은 0.27%로 같지만 가뜩이나 미국에 비해 인프라가 취약한 상황에서 턱없이 부족한 수준이다. 게다가 도널드 트럼프 미국 대통령은 취임 직후 4년 동안 AI 데이터센터에 5000억 달러(720조원)를 투자하는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 공표했다. 중국도 AI를 포함한 슈퍼컴퓨터, 데이터센터 등 인프라 지원에 올해 1917억 위안(약 39조원·전체의 0.68%)을 책정했다. 향후 중국이 AI에 쏟아붓겠다고 예고한 자금은 690조원에 이른다. 민간 투자도 부족하다. 미국 스탠퍼드대 ‘인공지능 지수 2024’ 보고서에 따르면 2023년 기준 한국의 민간 투자액은 13억 9000만 달러(2조 31억원)로 세계 9위다. 미국(672억 2000만 달러)의 48분의1 수준이다. 중국의 민간 투자 규모도 77억 6000만 달러에 이른다. AI 분야에서 한국은 영국·프랑스 등과 함께 미중을 쫓는 ‘3위권’으로 묶이지만 양강인 미중과의 격차를 좁히기엔 이처럼 역부족이다. AI 패권 경쟁의 실탄으로 불리는 그래픽처리장치(GPU) 확보 전쟁에서도 뒤처졌다. 미국 마이크로소프트(MS)는 2023년에만 GPU를 15만개 사들였으며, 메타도 GPU를 15만개 보유했다. 반면 우리나라가 확보한 물량은 2000개에 불과하다. 딥시크 충격에 정부는 2030년까지 GPU 3만개를 확보하기로 한 전략을 수정해 올해 1만 5000개, 2027년 초까지 3만개를 확보하는 방향으로 목표를 당겼다. 규제 또한 AI 패권 경쟁에서 뒤처진 원인으로 지목된다. 우리나라는 유럽연합(EU) 규제 모델을 따른다. 자율 규제가 아닌 법률을 통한 규제다. 지난해 말 국회 문턱을 넘은 AI기본법은 세계에서 두 번째로 AI 산업 진흥 뼈대를 마련했다는 의미가 있지만 과도한 규제란 우려가 나온다. 업계에선 법률로 금지된 게 아니라면 모두 허용하는 ‘네거티브 방식’ 필요성을 언급한다. 미국·중국·일본은 법적 구속력 없는 가이드라인만 제공하는 자율 규제 방식을 취하고 있다. AI 인재도 절대 부족하다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP)의 ‘국가전략기술 연구개발(R&D) 인력 실태조사’에 따르면 지난 6년간 집계된 한국의 AI 분야 연구자 수는 2만 1000명이다. 중국(41만 1000명)에 비해 20분의1 수준이다. 2위 인도(19만 5000명), 3위 미국(12만명)에 비해 크게 뒤지고 일본(3만 5000명·5위), 영국(2만 9000명·6위)과 비교해도 열세다. 전문가들은 딥시크의 등장은 우리에게도 호재라고 말한다. 오픈AI의 모델 o1, o3-미니 등은 폐쇄형 전략을 취해 후발주자들의 추격 자체가 차단됐다. 반면 딥시크가 공개한 오픈소스를 응용하면 접근 가능성이 높아진다. 정부도 GPU 확보 등 인프라 조성을 지원하고, 규제가 AI 육성에 부합할 수 있도록 해야 한다는 것이다. 최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 “미국 빅테크가 성능에 초점을 맞췄다면, 딥시크는 비용 절감 기법을 총동원했기 때문에 우리에겐 매력적”이라면서 “GPU가 당장 1만대는 필요한데 민간에서 확보가 힘들기 때문에 정부가 추가경정예산(추경)을 통해서라도 지원해야 하고, 현장에 인재를 공급할 시스템을 갖춰야 한다”고 말했다. 장병탁 서울대 AI연구원장은 “딥시크의 성공은 한국에 호재”라면서 “장기 관점에서 과감한 투자와 AI 생태계 조성이 필요하다”고 강조했다. 장동인 카이스트 AI대학원 책임교수도 “AI 데이터센터를 통해 연구자들이 새 기술을 적용해 볼 수 있도록 충분한 GPU를 지원하는 대책을 마련해야 한다”고 주장했다. 한편 최상목 대통령 권한대행 부총리 겸 기획재정부 장관은 이날 정부서울청사에서 주재한 국정현안관계장관회의에서 “국가 AI 컴퓨팅센터 가동 절차에 속도를 내는 동시에 이달 ‘국가AI위원회’ 회의를 열어 ‘AI 3대 강국’ 도약을 위한 세부 전략을 논의하겠다”고 말했다. 또 “배터리·바이오 등 첨단산업과 기술을 지원하는 가칭 첨단전략산업기금을 산업은행에 신설하겠다”며 “반도체 금융지원 프로그램(17조원)의 2배 이상 규모로 조성하고,저리 대출과 지분 투자 등 다양한 방식을 추진할 계획”이라고 했다.

‘수출 통제’ 美 AI 전략이 패착기술보다 경쟁국 속도 늦추기 초점中은 그사이 규제 우회 경로 고민기업 간 협업·혁신 가속화 촉진시켜딥시크, 메타 등 누르고 품질 2위로AI 생태계 누가 장악할지가 관건中, 美에 불만 품은 신흥경제국 공략유럽 일부도 中데이터센터 기울어 美, 中막으려다 기업 점유율 뺏길 판“빅테크 독과점 깨고 전략 수정해야”오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에 버금가는 성능을 갖췄으면서도 훨씬 더 저렴한 중국 AI 딥시크의 등장은 흡사 1957년 소련이 ‘스푸트니크 1호 위성’을 쏘아올린 순간에 비견됐다. 당시 미국 사회는 소련이 대륙간탄도미사일(ICBM)에 핵탄두를 실어 본토를 초토화시킬 것이란 공포에 휩싸였다. ‘AI 초격차’로 패권 경쟁에서 우위를 점하려는 미국의 안보 전략에 균열이 가고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 아티피컬 애널리시스가 4일(현지시간) 집계한 생성형 AI 품질 순위표에서 딥시크의 최신 모델인 ‘R1’은 89점을 받아 1위인 오픈AI의 ‘o1’(90점) 모델에 이어 ‘o3-mini’와 공동 2위를 기록하고 있다. 비용이 훨씬 적게 들어간 딥시크가 모든 기술적 지표에서 메타의 오픈소스 AI ‘리마’, 앤스로픽의 ‘클로드 3.5 소넷’을 능가하는 성능을 보인 것이다. 이에 미 정보기술(IT) 매체 인포메이션은 “메타가 딥시크의 기술을 따라잡기 위해 고군분투하고 있다”고 보도했다. 마크 케네디 전 하원의원은 최근 싱크탱크 우드로윌슨센터 기고문에서 “미국은 AI 전략에서 중대한 실수를 저지르고 있다”며 “AI는 단순히 누가 가장 강력한 반도체를 만드는가가 아니라 누가 글로벌 AI 생태계를 지배하는가의 문제”라고 강조했다. 미국이 중국을 겨냥해 ‘AI 컴퓨팅 파워’(AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 반도체 등 하드웨어 자원을 포괄하는 용어)에 제약을 가하는 동안 중국은 미국의 규제를 우회하거나 한계를 극복할 방법을 고민해 왔다는 것이다. 전임 조 바이든 미국 행정부가 시행한 ‘AI 기술 초격차 전략’은 미국의 혁신과 발전의 가속화를 우선시하지 않고 경쟁국의 속도를 늦추는 데만 초점을 맞췄다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 같은 최첨단 반도체와 네덜란드 ASML의 반도체 제조장비 등 주요 하드웨어의 대중국 수출을 막는 것이다. 하지만 중국은 2023년 10월 규제 시행 전 미리 엔비디아 GPU를 비축해 실리콘밸리 기업과 다를 바 없는 환경을 구축한 데다, 제3국 혹은 ‘그레이 마켓’ 등 우회 경로를 통해 설비를 수급하며 규제 실효가 많이 떨어졌다고 미 외교전문지 포린폴리시(FP)는 분석했다. 중국이 미국의 규제를 극복하지 못할 것이라는 전제가 무너진 것이다. FP는 “미국의 규제는 중국 내 AI 가치사슬 전반에 걸쳐 중국 기업 간의 긴밀한 협업을 촉진시켰고 민관 협력을 가속화했다”면서 “혁신 속도를 가속화하고 현지 공급망을 더욱 강하게 만들어 중국의 반도체와 AI 분야 기술 발전이 두드러졌다”고 지적했다. 펫 겔싱어 전 인텔 최고경영자(CEO)도 링크드인에 “수출 규제로 사용 가능한 컴퓨팅 자원이 제한된 상황에서 중국 엔지니어들은 창의력을 발휘해 세계 최고 수준의 AI 솔루션을 10~50배 낮은 비용으로 개발했다”고 평가했다. 게다가 소프트웨어의 개선은 하드웨어 성능의 격차로만 이루어지는 건 아니다. 중국 최대 통신사 화웨이와 이커머스업체 알리바바의 클라우드 서버 등이 보유한 외국의 개인정보는 실로 방대하다. 이는 중국의 AI 기업이 각 국가에 최적화된 맞춤형 AI 모델을 개발하는 데 큰 이점이 될 수 있다. 카네기 국제평화재단의 샘 윈터 레비 연구원은 “미국의 일방적인 수출 규제로 인해 미국 기업이 해외 경쟁업체에 시장 점유율을 잃을 수도 있다”고 지적했다. 중국은 미국의 정책에 불만을 품은 국가들에 더 저렴하고 제한 없는 AI를 제공하고, 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE) 등 신흥 경제국가들에서 중국의 AI를 널리 사용해 시장지배력을 강화한다. 미국이 중국을 제압하려는 동안 중국은 조용히 미래의 글로벌 디지털 인프라를 장악해 가고 있는 것이다. 지난달 새롭게 발효된 미 행정부의 행정명령에 따르면 미국 클라우드 제공업체(아마존·마이크로소프트·구글·오러클)는 컴퓨팅 파워의 50% 이상을 미국 내에 유지해야 하며, 개별 중간국으로 분류된 유럽연합(EU) 17개국은 컴퓨팅 설치 상한 규모가 전체 7% 이하로 제한받는다. 이로 인해 그리스, 룩셈부르크, 폴란드 등 유럽 기업들이 미국 대신 중국 데이터센터를 사용할 가능성이 높아진다고 폴리티코 유럽판은 지적했다. 미국 기업이 중국 경쟁업체에 더 많은 매출을 빼앗길수록 미국 기업이 보유한 자금은 줄어들고 중국 경쟁업체는 앞서 나가기 위해 연구에 투자할 수 있는 자금이 더 많아진다. 레비 연구원은 ‘자유 시장과 개방형 혁신’을 통해 수출 통제 전략의 위험을 줄여야 한다고 지적한다. 그는 “수출 통제는 단기적으로 미국의 우위를 약간 연장할 수 있지만 일시적”이라며 “미국이 우위를 가진 반도체를 경제적, 외교적 양보를 이끌어 내는 협상의 지렛대로 사용할 수 있다”고 밝혔다. 그는 “예를 들어 이스라엘과 사우디아라비아 국교정상화 협상에 도움이 된다면 도널드 트럼프 대통령은 오래 주저하지 않을 수도 있다”고 했다. 혁신성장을 위해서는 이른바, ‘매그니피센트7’으로 불리는 소수 빅테크가 막대한 자본력을 바탕으로 시장을 주도하는 독과점 구도를 깨야 한다는 지적도 나왔다. 케네디 전 의원은 “빅테크 기술 기업이 보유한 고성능 AI 컴퓨팅을 대학과 스타트업이 널리 이용할 수 있도록 정부가 지원하고, STEM(과학·기술·공학·수학) 전공 학생을 늘려 차세대 AI 리더가 등장하도록 지원해야 한다”고 제언했다.

오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에 버금가는 성능을 갖췄으면서도 훨씬 더 저렴한 중국 AI 딥시크의 등장은 흡사 1957년 소련이 ‘스푸트니크 1호 위성’을 쏘아올린 순간에 비견됐다. 당시 미국 사회는 소련이 대륙간탄도미사일(ICBM)에 핵탄두를 실어 본토를 초토화시킬 것이란 공포에 휩싸였다. ‘AI 초격차’로 패권경쟁에서 우위를 점하려는 미국의 안보 전략에 균열이 가고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 아티피컬 애널리시스가 4일(현지시간) 집계한 생성형 AI 품질 순위표에서 딥시크의 최신 모델인 ‘R1’은 89점을 받아 1위 ‘챗GPT o1’(90점) 모델에 이어 ‘o3-mini’와 공동 2위를 기록하고 있다. 비용이 훨씬 적게 들어간 딥시크가 모든 기술적 지표에서 메타의 오픈소스 AI ‘리마’, 앤스로픽의 ‘클로드 3.5 소네트’를 능가하는 성능을 보인 것이다. 이에 미 정보기술(IT) 매체 인포메이션은 “메타가 딥시크의 기술을 따라잡기 위해 고군분투하고 있다”고 보도했다. 마크 케네디 전 하원의원은 최근 싱크탱크 우드로윌슨센터 기고문에서 “미국은 AI 전략에서 중대한 실수를 저지르고 있다”며 “AI는 단순히 누가 가장 강력한 반도체를 만드는가가 아니라 누가 글로벌 AI 생태계를 지배하는가의 문제”라고 강조했다. 미국이 중국을 겨냥해 ‘AI 컴퓨팅 파워’(AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 반도체 등 하드웨어 자원을 포괄하는 용어)에 제약을 가하는 동안 중국은 미국의 규제를 우회하거나 한계를 극복할 방법을 고민해왔다는 것이다. 전임 조 바이든 미국 행정부가 시행한 ‘AI 기술 초격차 전략’은 미국의 혁신과 발전의 가속화를 우선시하지 않고 경쟁국의 속도를 늦추는 데만 초점을 맞췄다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 같은 최첨단 반도체와 네덜란드 ASML의 반도체 제조장비 등 주요 하드웨어의 대중국 수출을 막는 것이다. 하지만 중국은 2023년 10월 규제 시행 전 미리 엔비디아 GPU를 비축해 실리콘밸리 기업과 다를 바 없는 환경을 구축한 데다, 제3국 혹은 ‘그레이 마켓’ 등 우회 경로를 통해 설비를 수급하며 규제 실효가 많이 떨어졌다고 미 외교전문지 포린폴리시(FP)는 분석했다. 중국이 미국의 규제를 극복하지 못할 것이라는 전제가 무너진 것이다. FP는 “미국의 규제는 중국 내 AI 가치사슬 전반에 걸쳐 중국 기업 간의 긴밀한 협업을 촉진시켰고, 민관 협력을 가속화했다”면서 “혁신 속도를 가속화하고 현지 공급망을 더욱 강하게 만들어 중국의 반도체와 AI 분야 기술 발전이 두드러졌다”고 지적했다. 펫 겔 싱어 인털 전 최고경영자(CEO)도 링크드인에 “수출 규제로 사용 가능한 컴퓨팅 자원이 제한된 상황에서 중국 엔지니어들은 창의력을 발휘해 세계 최고 수준의 AI 솔루션을 10~50배 낮은 비용으로 개발했다”고 평가했다. 게다가, 소프트웨어의 개선은 하드웨어 성능의 격차로만 이루어지는 건 아니다. 중국 최대 통신사 화웨이와 이커머스업체 알리바바의 클라우드 서버 등이 보유한 외국의 개인정보는 실로 방대하다. 이는 중국의 AI 기업이 각 국가에 최적화된 맞춤형 AI 모델을 개발하는 데 큰 이점이 될 수 있다. 카네기 국제평화재단의 샘 윈터 레비 연구원은 “미국의 일방적인 수출 규제로 인해 미국 기업이 해외 경쟁업체에 시장 점유율을 잃을 수도 있다”고 지적했다. 중국은 미국의 정책에 불만을 품은 국가들에 더 저렴하고 제한없는 AI를 제공하고, 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE) 등 신흥 경제국가들에서 중국의 AI를 널리 사용해 시장지배력을 강화한다. 미국이 중국을 제압하려는 동안 중국은 조용히 미래의 글로벌 디지털 인프라를 장악해가고 있는 것이다. 지난달 새롭게 발효된 미 행정부의 행정명령에 따르면 미국 클라우드 제공업체(아마존·마이크로소프트·구글·오러클)는 컴퓨팅 파워의 50% 이상을 미국 내에 유지해야 하며, 개별 중간국으로 분류된 유럽연합(EU) 17개국은 컴퓨팅 설치 상한 규모가 전체 7% 이하로 제한받는다. 이로 인해 그리스, 룩셈부르크, 폴란드 등 유럽 기업들이 미국 대신 중국 데이터센터를 사용할 가능성이 높아진다고 폴리티코 유럽판은 지적했다. 미국 기업이 중국 경쟁업체에 더 많은 매출을 빼앗길수록 미국 기업이 보유한 자금은 줄어들고 중국 경쟁업체는 앞서 나가기 위해 연구에 투자할 수 있는 자금이 더 많아진다. 레비 연구원은 ‘자유 시장과 개방형 혁신’을 통해 수출 통제 전략의 위험을 줄여야 한다고 지적한다. 그는 “수출 통제는 단기적으로 미국의 우위를 약간 연장할 수 있지만 일시적이다”라며 “미국이 우위를 가진 반도체를 경제적, 외교적 양보를 이끌어내는 협상의 지렛대로 사용할 수 있다”고 썼다. 그는 “예를 들어, 이스라엘과 사우디아라비아 국교정상화 협상에 도움이 된다면 도널드 트럼프 대통령은 오래 주저하지 않을 수도 있다”고 썼다. 혁신성장을 위해서는 이른바, ‘매그니피센트7’로 불리는 소수 빅테크가 막대한 자본력을 바탕으로 시장을 주도하는 독과점 구도를 깨야 한다는 지적도 나왔다. 케네디 전 의원은 “빅테크 기술 기업이 보유한 고성능 AI 컴퓨팅을 대학과 스타트업이 널리 이용할 수 있도록 정부가 지원하고, STEM(과학·기술·공학·수학) 전공 학생을 늘려 차세대 AI 리더가 등장하도록 지원해야 한다“고 제언했다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 내놓은 저가형 생성 AI 모델이 미국 빅테크 업계에 충격파를 던진 데 이어 유럽에도 긴장감이 퍼지고 있다. 이탈리아는 이미 딥시크 사용을 차단했고, 영국과 프랑스에 이어 독일도 규제 필요성을 검토 중이다. 이들 국가가 초점을 맞추는 부분은 개인정보 수집과 사용에 관한 데이터 처리 방식이다. 30일(현지시간) 로이터통신은 이탈리아의 개인정보 보호기관인 가란테가 개인정보 사용의 불투명성을 들어 딥시크 사용을 차단했다고 보도했다. 전날부터 애플과 구글 앱스토어에서 딥시크에 접근할 수 없다. 또 가란테는 딥시크 측에 어떤 법적 근거로 개인정보를 수집하고 어떻게 저장되는지에 대한 질의서도 발송했다. 영국과 프랑스 등에서도 딥시크에 질의서를 보내거나 내부 검토를 진행하고 있다. 폴리티코 유럽판은 영국 정부가 딥시크에 대해 어떤 성격의 조사를 하는지는 불분명하지만 통신 관련 정보기관인 정보통신본부(GCHQ) 산하 국가사이버보안센터가 나서 기술적 위험 요인을 살펴보는 것으로 파악된다고 보도했다. 피터 카일 영국 과학혁신기술부 장관과 인터뷰를 하면서 “신기술, 신제품이 세계 경제에 나타나는 건 흔한 일”이라면서 “딥시크의 규모와 영향에 대해 면밀히 검토하고 올바른 시스템을 거쳐 이것이 안전한지 확인하겠다”고 밝혔다. 프랑스는 국가정보자유위원회(CNIL), 아일랜드는 데이터보호위원회(DPC) 주도로 딥시크 측에 시스템 작동 방식과 데이터 처리에 대한 질의를 이어가고 있다. 독일 매체 차이트는 당국이 딥시크에 대한 규제 조치 가능성을 따져보고 있다고 전했다. 딥시크는 지난 20일 AI 모델 R1을 공개하고 개발 방식에 대한 기술보고서를 발표하면서 세계 테크 업계를 충격에 빠뜨렸다. 앞서 나온 보고서에는 AI 모델 훈련에 미국 빅테크 기업이 쓴 비용의 10% 수준인 557만 6000달러(약 80억원)를 사용했다는 내용이 담겼다. 이어 나온 기술보고서에는 오픈AI의 최신 모델 ‘o1’보다 수학모델과 코딩 능력을 모두 뛰어넘었다는 내용이 들어있다. 예컨대 수학능력은 o1의 정확도가 96.4%였고 R1은 97.3%였다. 코딩 능력은 o1이 63.4%, R1이 65.9%였다. 이런 보고서에 미국 빅테크 주가가 즉각 반응했다. 지난 27일 뉴욕 증시에서 엔비디아는 전 거래일 대비 17% 폭락했고, TSMC도 13.33% 하락했다. 일부 낙폭을 회복했지만 여전히 약세를 보이고 있다. 딥시크는 2023년 중국 저장성 항저우시에 자본금 1000만 위안(약 19억 9000만원)으로 설립됐다. 창업자 량원펑은 1985년 광둥성 잔장에서 태어나 17세에 중국에서 톱5 안에 들어가는 명문대인 저장대의 컴퓨터공학과에 입학해 수학한 ‘토종 IT 인재’로 꼽힌다. 량원펑은 최근 중국의 이인자인 리창 총리가 주재한 전문가 좌담회에 유일한 AI 산업 리더로 참여할 정도로 중국 내에선 최근 들어 존재감을 드러내기 시작했다.

중국 인공지능(AI) 스타트업인 ‘딥시크’(DeepSeek) 여파가 국내 반도체 주에도 영향을 미치고 있다. SK하이닉스는 장초반 11%대까지 밀렸고, 삼성전자는 자사주 소각 소식에도 3% 가까이 하락세를 보였다. 엔비디아 등 미국의 주요 반도체 주들은 이미 지난 27일(현지시간) ‘딥시크 쇼크’로 휘청인 바 있다. 31일 한국거래소에 따르면 이날 SK하이닉스는 전 거래일 대비 10.9% 하락한 19만 7000원에 거래를 시작해 장중 19만 4800원까지 하락했다. SK하이닉스의 하락 배경엔 저성능 반도체칩으로 고성능의 AI 모델을 만들어 낸 딥시크가 있다. 딥시크는 지난 20일(현지시간) 새로운 추론 모델인 ‘딥시크 R1’을 선보였는데, 해당 모델은 엔비디아의 최첨단 AI 가속기인 H100 대신 성능을 다운그레이드한 H800을 사용한 것으로 알려졌다. 고성능 반도체 칩을 사용하지 않았음에도 성능면에서 오픈AI가 지난해 9월 출시한 ‘o1’에 필적한 성능을 보여주면서 전세계 IT 업계는 충격에 휩싸였다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요가 감소할 거란 전망에 힘이 실리면서 엔비디아 주가는 27일(현지시간) 17% 가까이 빠졌고, 이후 소폭 상승하긴 했으나 이전 주가로 회복하진 못하는 모습이다. 이날 지난해 4분기 실적을 발표한 삼성전자는 실적 컨퍼런스콜에서 “지난해 11월 주주가치 제고를 목적으로 약 10조원 규모의 자사주 매입을 발표했다”면서 “이 중 먼저 3개월 동안 3조원의 자사주 취득·소각을 진행 중”이라고 밝혔으나 주가는 3% 가까이 하락해 거래되고 있다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 컨콜에서 최근 딥시크발 충격에 대해 “신기술 도입에 따른 업계의 변화 가능성이 항상 있고 현재의 제한된 정보로는 판단하기 이르다”면서 “GPU에 들어가는 HBM을 여러 고객사에 공급하는 만큼 다양한 시나리오를 두고 업계 동향을 살피고 있다”고 밝혔다. 그러면서 “시장의 장기적인 기회 요인과 단기적인 위험 요인이 공존하는 만큼 급변하는 시장에 적기 대응할 수 있도록 하겠다”고 덧붙였다.

극강의 가성비로 미국 인공지능(AI) 관련 산업에 충격을 안긴 중국의 AI 업체 딥시크(Deepseek)가 챗GPT 개발사 오픈AI의 데이터를 무단 수집했다는 의혹에 오픈AI와 마이크로소프트(MS)가 조사에 착수했다. 한편에선 딥시크 사용 시 개인정보 탈취나 보안 위험에 대한 경고도 나오고 있다. 오픈AI “오픈AI 모델 ‘증류’ 통해 딥시크 모델 훈련 의심”블룸버그 통신과 월스트리트저널(WSJ) 등은 딥시크와 관련된 그룹이 오픈AI의 데이터를 허가 없이 무단으로 획득했을 가능성에 대해 오픈AI와 MS가 조사하고 있다고 소식통을 인용해 29일(현지시간) 보도했다. 오픈AI는 중국에 기반을 둔 기관들이 자사 AI 도구에서 대량의 데이터를 빼내려고 하는 여러 시도를 목격했다면서 이는 ‘증류’(distillation)라고 불리는 기술적 과정을 통해 자체 모델을 훈련하기 위한 것으로 보인다고 설명했다. AI 분야에서 ‘증류’란 AI 모델이 다른 모델의 출력 결과를 훈련 목적으로 활용해 유사한 기능을 개발하는 것을 뜻한다. MS의 보안 연구원들도 지난해 가을 딥시크와 관련이 있을 것으로 보이는 사람들이 오픈AI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용해 대량의 데이터를 빼돌리는 것을 관찰했다고 말했다. API는 소프트웨어 개발자들이 자신들이 개발한 서비스의 기능을 다른 앱이나 프로그램이 가져다 넣을 수 있도록 해주는 도구로, 이를 사용하기 위해서는 가져가려는 데이터나 서비스 주체의 허가를 받아야 한다. 오픈AI는 자사 시스템에서 생성된 데이터를 사용해 동일한 시장에서 경쟁하는 기술을 구축하는 것을 허용하지 않고 있다. 오픈AI는 자사 모델을 증류하려 한다고 의심되는 계정을 금지했으며, MS와 협력해 이런 시도의 배후에 있는 주체를 파악했다고 설명했다. 그러면서 딥시크가 자사의 “데이터를 무단으로 수집했을 가능성”이 있으며, 서비스 약관을 위반했다는 증거를 검토하고 있다고 전했다. 오픈AI는 “적과 경쟁자가 가장 강력한 미국 기술을 탈취하려는 노력을 막기 위해 미국 정부와 긴밀히 협력하는 것이 매우 중요하다”면서 “중국 기반 기업들이 주요 미국 AI 기업의 모델을 지속적으로 증류하려고 노력하고 있다”고 전했다. 앞서 지난 28일 트럼프 행정부의 AI·가상화폐 정책을 총괄하는 ‘차르’로 임명된 데이비드 색스는 폭스뉴스와 가진 인터뷰에서 딥시크가 오픈AI의 독점 모델을 이용해 기술을 개발했다는 “상당한 증거가 있다”면서 미국에서 지식 재산을 훔쳤는지 묻는 질문에 “가능하다”고 답했다. 美해군 “딥시크 사용금지”…국내서도 “너무 많은 개인정보 수집” 한편 딥시크 사용 시 보안 우려가 있다는 경고도 잇따라 나오고 있다. 미국 CNBC에 따르면 미국 해군은 딥시크의 AI 챗봇 모델을 사용하지 말도록 내부 지침을 내렸다. 미 해군은 지난 24일 내부 구성원들에게 보낸 이메일을 통해 “딥시크의 AI를 어떤 형태로든 사용하지 말라”면서 “모델의 출처, 사용과 관련된 보안·윤리적 우려 때문”이라고 밝혔다. 미 해군 대변인은 해군정보국의 생성형 AI 정책과 관련된 것이라고 설명했다. 국내에서도 비슷한 우려가 제기됐다. 하정우 네이버 클라우드 AI 이노베이션 센터장은 딥시크의 AI 모델 ‘R1’을 사용할 때 수집하는 정보가 매우 광범위하다고 경고했다. 하 센터장은 “사용장비 정보는 물론 키보드 입력 패턴이나 리듬, IP 정보, 장치 ID 등은 기본에 쿠키까지 싸그리 (수집한다)”면서 “(싸그리 수집한) 정보는 중국 내 보안 서버에 저장된다. 사용자는 이러한 사실을 충분히 이해하고 신중히 사용 여부를 결정해야 한다”고 설명했다. 딥시크 R1은 최근 애플 앱스토어에서 챗GPT를 제치고 다운로드 순위 1위에 오르며 큰 주목을 받았다. 딥시크 기술 보고서에 따르면 딥시크V3 개발에 투입된 비용은 557만 6000달러(약 78억 8000만원)에 그친다. 엔비디아의 ‘H800 GPU’를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용으로 계산됐다. 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마(Llama)3 모델에 ‘H100’으로 훈련한 비용의 10분의 1 수준이다. 딥시크가 사용한 H800은 미국의 고성능 칩 수출 규제로 엔비디아가 H100의 사양을 낮춰 출시한 칩이다. 게다가 딥시크 ‘추론 AI’ 모델인 ‘R1’이 챗GPT 개발사 오픈AI가 지난해 9월 출시한 추론 AI 모델 ‘o1’보다 일부 성능이 앞서는 것으로 나타났다. 훨씬 적은 비용으로 개발된 AI 모델이 업계 선두 업체의 AI 모델에 필적할 만한 성능을 낸 것으로 업계는 평가하고 있다.

미국은 물론 전 세계 인공지능(AI) 업계에 지각 변동을 일으킨 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)에 세간의 관심이 집중되고 있다. 중국의 젊은 기술 인재들을 모아 AI를 집중적으로 연구해온 작은 기업이 미국 거대 기업들의 아성을 뛰어넘는 놀라운 성과를 일궜다는 평가다. 중국의 오랜 이공계 교육 중시 정책이 성과를 내고 있다는 분석이 나온다. 28일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ) 등에 따르면 딥시크는 2023년 5월 중국 저장성 항저우에서 설립됐다. 딥시크 설립자는 1985년생 량원펑이다. 광둥성 출신인 그는 공학 분야에서 명문대로 손꼽히는 저장대에서 컴퓨터 공학을 전공했다. 시진핑 중국 국가주석의 딸 시밍쩌도 저장대 출신이다. 그는 대학을 졸업하고 몇 년 뒤인 2015년 대학 친구 두 명과 함께 ‘하이 플라이어’(High Flyer)라는 헤지펀드를 설립했다. 컴퓨터 트레이딩에 딥러닝 기법을 선구적으로 적용해 자금을 끌어모았다. 이 펀드의 자산은 80억 달러(약 11조 5000억원) 수준으로 불어났다. 량원펑은 여기서 나오는 수익으로 AI 연구소를 만들어 운영하다가 독립적인 회사로 분리해 딥시크를 창업했다. 최신 AI모델 딥시크 V3를 보면 딥시크 창업자 량원펑을 비롯해 중국인 연구자·엔지니어 150명과 데이터 자동화 연구팀 31명이 개발을 이끌었다. 챗GPT 개발사 오픈AI에 연구원만 1200명이 있는 것과 비교된다고 중국 경제매체 차이롄서는 전했다. 딥시크 연구인력들은 해외 유학 경험 없이 중국 명문대를 졸업했거나 석·박사 과정 중에 있으며 경력도 길지 않은 것으로 알려졌다. 연령대도 20~30대 초반으로 젊다. 이들 가운데 가장 잘 알려진 인재는 지난달 샤오미 창업자 레이쥔으로부터 영입 제안을 받은 사실로 화제가 된 뤄푸리다. 뤄는 베이징사범대에서 컴퓨터공학을 전공하고 베이징대에서 컴퓨터언어학 석사 학위를 받았다. 딥시크V2 개발에 참여해 이름값을 높인 그는 샤오미가 연봉 1000만 위안(약 20억원)을 제시한 사실이 알려져 ‘천재 소녀’로 불리게 됐다. 량원펑은 스스로 펀드 트레이더보다 엔지니어로 알려지길 선호한다고 WSJ은 그와 가까운 사람들의 말을 인용해 전했다. CNN방송은 그를 챗GPT 개발사인 오픈AI의 창업자이자 최고경영자(CEO) 샘 올트먼에 빗대 “중국의 샘 올트먼이 됐다”고 표현했다. 량원펑의 하이 플라이어는 2019년부터 AI 개발을 위한 칩을 비축하기 시작해 거대언어모델(LLM)을 훈련할 수 있는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 1만개를 확보해 AI 칩 클러스터를 구축했다. 이후 2023년 11월 딥시크는 첫 번째 오픈소스 AI 모델 ‘딥시크 코더’를 공개했고 지난해 5월에는 한층 더 진전된 ‘딥시크 V2’를 출시했다. 이 모델은 강력한 성능과 저렴한 비용으로 크게 주목받으며 중국 내 AI 모델 시장에 가격 전쟁을 촉발했다. 이어 차례로 내놓은 딥시크 V3과 딥시크 R1은 이 회사의 이름을 세계에 알리는 계기가 됐다. 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. 오픈AI 전 임원인 잭 카스는 딥시크의 사례가 “자원 제약이 종종 창의성을 자극한다는 큰 교훈을 보여준다”고 말했다. AI 시대는 이제 막 시작됐다. 인류의 미래를 뒤바꿀 대장정의 초기 단계에 불과하다. 중국이 미국의 반도체 제재를 풀지 않고서 언제까지 이런 성과를 낼 수 있을지 미지수라는 반응이 다수다. 그런데 우리나라는 미국에서 아무 제재를 받지 않음에도 이런 결과물이 나오지 않고 있어 뼈아플 수밖에 없다. 량원펑의 사례에서 알 수 있듯 중국에서는 수재들이 너나 할 것 없이 공대로 진학한다. 반드시 베이징의 명문대로 가려고 기를 쓰는 것도 아니다. ‘틱톡’의 모회사 바이트댄스의 창업자 장이밍은 난카이대(톈진), ‘중국판 카카오톡’ 텐센트 창업자 마화텅은 선전대, ‘테무’의 모회사 핀둬둬 창업자 황정은 저장대 출신이다. 공부 좀 한다 싶으면 한결같이 의대로 진학하려는 대한민국과는 천지차이다. 중국 정부의 전폭적 이공계 지원 덕분이라는 평가가 많다. 국가의 흥망성쇠가 과학기술에 달려 있다는 역사적 사실을 누구보다 뼈저리게 경험했기 때문이다. 통제가 일상이 된 중국이지만 최소한 이공계 연구·창업 지원만큼은 ‘묻따말’(묻지도 따지지도 말고)이다. 연구 아이디어가 좋으면 조건을 달지 않고 거액을 투자하며 간섭도 없다. 성과는 철저히 개인에게 돌려주고 결과가 나빠도 책임을 묻지 않는다. 덕분에 미중 갈등 심화 상황에서도 미 기업에서 실력을 키운 중국 엔지니어들이 속속 귀국해 창업하고 있다. ‘중국판 오픈AI’로 불리는 문샷AI의 양즈린 창업자는 현지 언론 인터뷰에서 중국에서 창업을 결심한 이유를 묻자 “정부 정책과 과감한 벤처 투자 지원, 풍부한 인재풀 덕분에 창업이 최적화돼 있어서”라고 말했다. 물론 중국의 이공계 열풍 이면에는 의대가 비선호 학과이기 때문인 것도 있다. 중국에서 의사나 간호사는 우리처럼 전문직 대우를 받지 못한다. 의사의 급여가 그리 높지 않고 근무 여건도 좋지 않다. 의대나 중의대(우리의 한의대 격)를 졸업하고도 절반 정도는 전공과 무관한 일을 한다. 반면 한국의 학생들은 할 수만 있다면 모두 의대로 가려고 한다. 1998년 IMF 관리 체제 전만 해도 최상위권 학생들은 서울대 공대와 타대학 의대·한의대 사이에서 고민했지만, 지금은 ‘열이면 열’ 의대·한의대를 택한다. 지난해에는 서울대 공대 대학원 정원 미달 사태가 일어나기도 했다. 과거부터 엔지니어를 소모품 취급해 온 한국 사회의 행태를 지켜 본 학부모들이 자녀에게 의대 진학을 권하기 때문으로 풀이된다. 그나마 한국에 남아 있는 우수 이공계열 자원들은 기회만 되면 해외로 떠나려 있다. 매년 약 1만명의 대학 졸업생과 대학원생이 외국으로 진학하는 것으로 알려졌다. 2025년 대한민국은 반도체와 전기차, 이차전지 등 마지막 비교우위 분야까지도 중국의 빠른 추격과 추월을 씁쓸히 지켜봐야 하는 처지가 됐다. 작금의 현실은 우리 학생들이 의대만 가려고 줄을 서기 시작한 20여년 전부터 예견된 결과가 아닌가 싶다. 조선시대부터 이어진 뿌리 깊은 ‘기술 경시’ 풍조가 사라지지 않는 한 침몰 위기에 빠진 대한민국의 재도약은 쉽지 않아 보인다.

하정우 네이버 클라우드 AI 이노베이션 센터장이 중국 인공지능(AI) 딥시크 AI 모델 ‘R1’과 관련, 광범위한 개인정보 수집에 대해 경고했다. 28일 정보기술(IT) 업계에 따르면 하 센터장은 전날 자신의 소셜미디어(SNS)를 통해 “수집하는 정보가 매우 광범위하게 많다”며 “심지어 사용장비 정보는 물론 키보드 입력 패턴이나 리듬, IP 정보, 장치 ID 등은 기본에 쿠키까지 싸그리 (수집한다)”라고 했다. 그는 “(싸그리 수집한) 정보는 중국 내 보안 서버에 저장된다”며 “사용자는 이 같은 사실을 충분히 이해하고 신중히 사용 여부를 결정해야 한다”며 주의를 당부했다. 딥시크 R1은 최근 애플 앱스토어에서 챗GPT를 제치고 다운로드 순위 1위에 오르며 큰 주목을 받았다. 딥시크 기술 보고서에 따르면 딥시크V3 개발에 투입된 비용은 557만 6000 달러(약 78억 8000만원)에 그친다. 엔비디아의 ‘H800 GPU’를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용으로 계산됐다. 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마(Llama)3 모델에 ‘H100’으로 훈련한 비용의 10분의 1 수준이다. 딥시크가 사용한 H800은 미국의 고성능 칩 수출 규제로 엔비디아가 H100의 사양을 낮춰 출시한 칩이다. 딥시크 ‘추론 AI’ 모델인 ‘R1’이 챗GPT 개발사 오픈AI가 지난해 9월 출시한 추론 AI 모델 ‘o1’보다 일부 성능이 앞서는 것으로 나타나 시선을 끌고 있다. 딥시크 기술 보고서에 따르면 미국 수학경시대회인 AIME 2024 벤치마크 테스트에서 ‘R1’은 79.8%를 얻어 ‘o1’의 79.2%보다 앞섰다. 또 코딩 부문에서는 라이브벤치 평가 결과 ‘R1’은 65.9%의 정확도를 기록해 ‘o1’(63.4%)보다 높았다. 그럼에도 개인정보 보호와 관련된 우려는 여전하다. 딥시크 R1이 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있는 오픈소스 형태로 공개된 점은 기술 발전에 기여할 가능성이 있지만, 글로벌 AI 개발 생태계의 주도권이 중국으로 넘어갈 수 있다는 우려도 있다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 딥시크의 부상을 긍정적으로 평가하면서도, 미국에 대한 경종이라고 평가했다. 지난 27일(현지시간) 뉴욕포스트에 따르면 트럼프 대통령은 이날 플로리다 마이애미에서 열린 하원 공화당 콘퍼런스 연설에서 “딥시크 출시로 우리 업계가 경쟁에서 이기기 위해 집중해야 한다는 경종을 울려야 한다”고 했다. 딥시크가 저성능 반도체로도 경쟁력 있는 AI 모델을 개발하자 AI 반도체 대장주 엔비디아 주가는 급락했다.

중국 인공지능(AI) 딥시크(DeepSeek)발 충격에 27일(현지시간) ‘AI 대장주’ 엔비디아 주가가 16.86% 폭락하는 등 뉴욕증시 기술주들이 주저앉은 가운데 딥시크 설립자에 관심이 집중되고 있다. 미국 일간 월스트리트저널(WSJ)과 매사추세츠공대(MIT)의 정보기술매체 테크놀로지 리뷰 등에 따르면 딥시크는 2023년 5월 중국 항저우에서 설립됐다. 설립자는 중국 광둥성 출신의 1985년생 량원펑으로, 공학 분야에서 손꼽히는 명문대인 저장대에서 컴퓨터공학을 전공했다. 2007년 학사학위를, 2010년 석사학위를 받은 량원펑은 2015년 대학 친구 2명과 ‘하이-플라이어’(High-Flyer)라는 이름의 헤지펀드를 공동 설립했다. AI 딥러닝 기법을 컴퓨터 트레이딩에 선구적으로 적용해 자금을 끌어모았고, 하이-플라이어가 운용하는 자산은 80억 달러(약 11조 5000억원) 수준으로 불어났다. 량원펑은 이후 운영하던 소규모 AI 연구소를 독립적인 회사로 분리해 딥시크를 창업했다. 그는 스스로 펀드 트레이너보다는 엔지니어로 인식되는 것을 선호한다고 WSJ은 그와 가까운 사람들의 말을 인용해 전했다. CNN은 량원펑을 챗GPT 개발사인 오픈AI의 창업자이자 최고경영자(CEO) 샘 올트먼에 빗대 “중국의 샘 올트먼이 됐다”고 표현했다. 경제매체 포브스는 딥시크 연구팀에 중국 최고의 대학을 졸업한 젊은 인재들이 모여 있다고 전했다. 딥시크는 2023년 11월 첫 번째 오픈소스 AI 모델 ‘딥시크 코더’를 공개했다. 지난해 5월에는 강력한 성능과 저렴한 비용으로 크게 주목받은 ‘딥시크-V2’를 출시했다. 이어 ‘딥시크-V3’과 ‘딥시크-R1’를 내놓으면서 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준이라고 자평했다. 딥시크는 미국 수학경시대회인 AIME 2024 벤치마크 테스트에서 R1이 79.8%를 얻어 오픈AI ‘o1’의 79.2%보다 앞섰다고 밝혔다. 딥시크의 ‘V3’와 ‘R1’은 최근 캘리포니아대 버클리(UC버클리) 연구원들이 챗봇 성능을 평가하는 플랫폼인 ‘챗봇 아레나’에서 상위 10위 안에 들기도 했다. 무엇보다 딥시크의 AI 모델이 전 세계에 큰 충격을 안긴 것은 그간 미국 주요 기업들이 쏟아부은 개발 비용보다 훨씬 적은 돈을 투입해 완성됐다는 점이다. 딥시크는 ‘V3’ 개발에 들인 비용이 557만 6000달러(약 78억 8000만원)에 불과하다고 밝혔는데, 이는 메타가 최신 AI 모델인 ‘라마(Llama) 3’ 모델을 엔비디아의 고가 칩 ‘H100’으로 훈련한 비용의 10분의 1 수준이다. 량원펑은 지난 20일 리창 중국 총리와 만나 중국 기업들이 미국 기업들과의 기술 격차를 줄일 수 있는 방안에 대해 논의했다고 WSJ은 보도했다. 한편 이날 딥시크가 저비용으로 경쟁력 있는 AI 모델을 개발했다는 소식에 뉴욕증시에서 기술주 중심의 나스닥 지수는 전 거래일보다 612.47포인트(3.07%) 급락한 1만 9341.83에 거래를 마쳤다. 스탠더드앤드푸어스(S&P) 500지수는 88.96포인트(1.46%) 내린 6012.28에, 기술주 비중이 상대적으로 낮은 다우존스30 산업평균지수는 289.33(0.65%) 오른 4만 4713.58에 마감했다. ‘AI 붐’의 최대 수혜자였던 엔비디아는 이날 16.86% 급락하며 나스닥 하락을 주도했다. 시가총액 순위도 1위에서 단번에 3위로 내려앉았다. 엔비디아 외에도 브로드컴(-17.4%), 오라클(-13.8%), 슈퍼마이크로컴퓨터(-12.5%), 마이크론 테크놀로지(-11.7%) 등도 두 자릿수대 하락했다. 이에 따라 반도체 모임인 필라델피아반도체지수도 9.15% 급락해 마감했다.

챗GPT로 ‘생성형 인공지능(AI)’ 시장의 포문을 열었던 미국의 오픈AI가 고급 추론 능력을 갖춘 AI 모델인 ‘o3’를 공개했다. 구글이나 메타 등 빅테크 기업들도 고도화된 AI 모델 개발에 힘을 쏟고 있어 생성형 AI 시장의 경쟁은 더욱 치열해질 전망이다. 오픈AI는 12일간 온라인으로 진행한 ‘쉽마스’ 행사 마지막날인 20일(현지시간) 지난 9월 출시한 추론 모델인 ‘o1’의 업그레이드 버전인 o3를 공개했다. 샘 올트먼 최고경영자(CEO)는 “내년 1월 말 ‘o3 미니’를 먼저 출시하고 곧이어 o3를 내놓을 예정”이라고 말했다. 모델명 ‘o2’를 건넌뛴 건 영국의 통신 브랜드 ‘O2’에 대한 존중의 차원이다. o3는 추론 능력에 초점을 둔 AI 모델로 o1과 마찬가지로 질문에 답하기 전에 먼저 생각하도록 훈련됐다. 답을 내는 데까진 더 오랜 시간이 걸릴 수 있지만, 물리학이나 과학, 수학과 같은 분야에서는 더 신뢰할 만한 답변을 내놓는다. 추론 시간도 조정할 수 있는데, 이용자는 자신의 상황에 맞게 AI의 추론 시간을 설정할 수 있도록 했다. 보다 정확한 답변을 얻으려면 답변 시간이 길어질 수 있어 이용자가 원하는 답변 속도와 정확도를 유연성 있게 선택할 수 있다. 오픈AI는 ‘o3’가 벤치마크(성능 측정)에서 다른 모델을 압도한다고 설명했다. 프로그래밍 작업에 초점을 맞춘 벤치마크에서는 ‘o1’보다 22.8%포인트 높은 성능을 보였고, 코딩 실력 측정 지표에서는 엔지니어 상위 99.2%에 해당하는 2400점을 훌쩍 뛰어넘는 2727점을 기록했다. 오픈AI의 대규모 언어 모델(LLM) 성능이 한층 개선됨에 따라 구글이나 메타 등 빅테크와의 경쟁도 가속화될 것으로 보인다. 구글은 이달 초 멀티모달 학습이 가능한 ‘제미나이 2.0’을 공식 출시했다. 뛰어난 추론 능력과 함께 구글 검색에 접근해 날씨나 뉴스 등 최신 정보를 제공한다는 차별점이 있다. 내년 중 출시될 메타의 ‘라마4’는 적은 컴퓨팅 자원으로도 높은 성능을 발휘하는 것으로 알려졌다. 사용 목적에 따라 다양한 크기의 모델을 선택할 수 있으며, 연구나 상업적 목적으로 자유롭게 사용하는 오픈 소스 모델이라는 점도 특징이다. 빅테크들은 생성형 AI 기술 개발에 막대한 자금을 쏟아붓고 있다. 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면 생성형 AI 시장은 올해 671억 8000만 달러에서 2032년 9676억 5000만 달러까지 연평균 39.6%씩 성장할 전망이다.

인공지능(AI) 붐이 불면서 지난해 55%에 그쳤던 전 세계 조직의 AI 도입률은 올 들어 75%로 급증했다. 마이크로소프트(MS)는 이러한 변화에 따라 2025년이 AI가 일상과 업무에서 필수적인 기술로 자리잡는 ‘전환점’이 될 것으로 내다보고 있다. 9일 MS는 “AI가 높은 자율성을 기반으로 복잡한 문제를 해결하고 업무 효율성을 크게 높이고 있다”면서 “일상이 단순화되고, 나아가 과학, 의료 등 인류가 직면한 주요 과제 해결해도 적극 활용될 전망”이라고 전망하며 2025년 가장 주목해야 할 AI 트렌드를 공개했다. MS가 공개한 주목해야 할 AI 트렌드는 다음과 같다. 더 유용하고 유능해질 AI 모델AI 모델은 더 많은 일을 더 잘 수행할 것이다. AI 모델들은 과학, 코딩, 수학, 법률 및 의학 등 여러 분야에서 혁신을 주도하며, 문서 작성부터 코딩 같은 복잡한 업무에 이르기까지 폭 넓은 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖추게 될 것으로 보인다. 무엇보다 AI의 추론 능력이 향상될 전망이다. 고급 추론 AI 모델인 오픈AI o1은 인간이 생각하는 방식과 유사한 논리적 과정을 거쳐 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 데 뛰어난 성능을 입증했다. AI 에이전트의 활약 기대개인화된 차세대 AI 에이전트의 활약이 기대된다. AI 에이전트는 반복적이고 일상적인 업무를 자동화하는 데에서 나아가, 복잡하고 전문적인 작업까지 수행하며 조직의 업무 환경과 프로세스를 근본적으로 변화시킬 것으로 기대된다. AI 에이전트는 메모리, 추론, 멀티모달 기술의 발전을 통해 더욱 정교하게 작업을 처리할 수 있다. 예를 들어 조직의 재고 공급에 문제가 발생하면, AI 에이전트가 이를 관리자에게 알리고, 적합한 공급 업체를 추천하거나, 직접 주문을 실행해 업무가 중단 없이 진행될 수 있도록 돕는다. 또 누구나 AI 에이전트를 설계하고 개발할 수 있는 환경도 마련될 예정이다. 지속 가능한 AI 인프라 구축 필요성 증대에너지 자원 효율화를 통한 지속 가능한 AI 인프라 구축에 대한 노력이다. 실제로 전 세계 데이터 센터 처리량은 2010년부터 2020년까지 약 9배 증가했음에도 전력 소비량은 단 10% 증가에 그쳤다. 향후 몇 년 내에는 냉각에 물을 전혀 사용하지 않는 워터-프리 데이터센터가 도입될 예정이다. 동시에 초고효율 액체 냉각 기술인 콜드 플레이트(Cold plates)의 사용도 확대된다. 책임 있는 AI 구축AI의 위험을 측정하고 평가하는 기준의 강화다. 2025년에는 책임 있는 AI를 구현하기 위해 ‘테스트’와 ‘맞춤화’에 대한 기준이 높아질 것으로 예상된다. 포괄적인 테스트 체계는 외부의 정교한 위협을 탐지하고, AI가 생성하는 부정확한 응답(환각)과 같은 내부 문제를 해결하는 데 효과적이다. 과학적 혁신을 가속화하는 AIAI는 슈퍼컴퓨팅과 일기 예보 같은 분야의 연구 속도를 가속화하고 있으며, 앞으로는 자연 과학, 지속 가능한 소재 개발, 신약 연구 및 건강 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 2025년에는 AI가 지속 가능한 소재 설계와 신약 개발 같은 인류의 공동 과제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 크리스 영 MS 사업개발·전략·투자 담당 부사장은 “AI는 불가능해 보였던 많은 것을 가능하게 하고 있으며, 지난 한 해 동안 많은 조직이 실험 단계를 넘어 실질적인 도입 단계로 진입했다”고 말했다. 그러면서 “AI 기술은 우리 삶의 모든 영역에 전면적인 변화를 가져올 전환점에 서 있다”고 덧붙였다.

챗GPT 개발사 오픈AI가 추론하는 능력을 갖춘 새 모델 ‘오픈AI-o1(오원)’이 탑재된 챗GPT를 12일(현지시간) 출시했다. o1은 그간 오픈AI가 ‘스트로베리’라는 코드명으로 추론 능력에 초점을 두고 개발해 온 AI 모델로 과학, 코딩, 수학과 같은 복잡한 문제 해결이 가능하다. o1은 이용자의 질문에 대한 답을 내놓기까지는 기존 모델보다 시간이 걸리지만, 단계적인 사고 과정을 통해 어려운 문제를 해결한다. 야쿱 파초키 오픈AI 수석 과학자는 “챗GPT와 같은 이전 모델은 질문을 하면 즉시 응답하기 시작하지만, 이 모델은 시간이 걸릴 수 있다”며 “영어로 문제를 생각하고 분석하고 각도를 찾아 최선의 해답을 제시한다”고 말했다. 오픈AI가 공개한 시연 영상에 따르면 o1은 “Strawberry에 몇 개의 ’r‘ 이 있나”라는 질문에 정확히 “3개”라고 답하는가 하면 기존 AI 모델이 풀지 못한 복잡한 퍼즐도 단계별로 풀어 나가는 모습을 보여줬다. 오픈AI는 o1이 국제수학올림피아드(IMO) 예선 시험에서 83%의 정답률을 기록했다고 밝히기도 했는데, 이전 모델 정답률이 13%인 점을 감안하면 문제 풀이 능력이 월등히 높아졌다. 물리학자들이 복잡한 수학 공식을 만들고 의료 연구자들의 실험을 지원하는 데 도움이 될 수 있을 전망이다. 특히 한국인도 제대로 이해하지 못할 수 있는 한국어를 영어로 번역하기도 했는데, 실제 “직우상 얻떤 번역깃돋 일끌 슈 없쥐많 한국인듦은 쉽게 앗랍볼 수 있는 한끌의 암혼화 방펍잇 잊다”(지구상 어떤 번역기도 읽을 수 없지만 한국인들은 쉽게 알아볼 수 있는 한글의 암호화 방법이 있다)라는 문장을 “No Translator on Earth can do this, but Koreans can easily recognize it”이라고 영어로 맞게 번역했다. 이 새로운 모델은 오픈AI가 인간 수준의 AI인 범용인공지능(AGI)을 개발하기 위한 노력의 하나다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)은 이 모델을 “새로운 패러다임”이라며 “범용의 복잡한 문제를 추론할 수 있는 AI”라고 강조했다. 다만 “이 기술이 여전히 결함이 있고, 제한적”이라고 덧붙였다. 오픈AI는 o1의 기본 모델과 함께 소형 모델인 ‘o1-mini’(오원-미니)도 공개했다. ‘o1’는 텍스트로 답을 제공하며 이미지와 영상을 제공하지는 않는다. 오픈AI가 o1을 공개하면서 AI 모델 개발을 둘러싼 경쟁은 한층 더 치열해질 것으로 보인다. 오픈AI의 대항마로 평가받는 AI 스타트업 앤스로픽과 구글도 추론 능력을 높이는 AI 모델을 개발하고 있다. o1의 발표는 오픈AI가 최근 대규모 투자 유치에 나선 가운데 나와 더욱 눈길을 끈다. 오픈AI는 1500억 달러(약 199조) 상당의 기업가치를 평가받으며 65억 달러에 달하는 자금 조달(펀딩)에 나선 것으로 알려졌다. 이번 펀딩에 기존의 마이크로소프트뿐만 아니라, 애플, 엔비디아 등도 참여하는 것을 검토 중인 것으로 전해졌다. 월스트리트저널은 소식통을 인용해 아랍에미리트 한 국영 기업도 오픈AI에 투자를 위한 협의를 진행 중이라고 보도하기도 했다. 소식통은 올해 초 아랍에미리트가 AI 프로젝트에 투자하기 위해 설립한 기업 ‘MGX’가 오픈AI에 투자를 검토하고 있다며 아직 규모는 결정하지 못했다고 전했다.