소셜미디어(SNS)는 개방·참여·공유라는 가치를 내세우며 개인의 생각, 의견, 경험, 정보를 자유롭게 공유하고 타인과의 관계를 형성하기 위한 장으로 출발했습니다. 그렇지만 최근에는 혐오 발언과 가짜뉴스의 온상으로 지목받고 있습니다. 많은 연구에서 온라인 혐오 발언은 실제 오프라인에서의 혐오 범죄와 연결되는 경우가 많은 것으로 나타났습니다. 또 봇과 봇 유사 계정은 사기, 선거 방해, 공중보건 캠페인 방해 등으로 사회 혼란을 조장한다는 지적도 많습니다. 이런 가운데 미국 캘리포니아 버클리대(UC버클리) 정보학부, 캘리포니아 로스앤젤레스대(UCLA) 인류학과, UCLA 베다리 친절(Kindness) 연구소, 서던 캘리포니아대(USC) 정보과학연구소 공동 연구팀은 일론 머스크가 X(옛 트위터)를 인수한 뒤 혐오 발언이 늘어나고 봇 활동이나 유령 계정 등이 줄어들지 않았다고 밝혔습니다. 이 연구 결과는 미국 공공과학도서관에서 발행하는 국제 학술지 ‘플로스 원’ 2월 13일자에 실렸습니다. 테슬라와 스페이스X 최고경영자(CEO) 머스크는 2022년 10월 당시 트위터였던 X를 인수했습니다. 인수 당시 그는 트위터의 알고리즘을 오픈소스로 만들어 투명성을 높이고 표현의 자유를 강화하는 한편 스팸봇 제거와 실제 사용자 인증 강화를 통해 플랫폼을 개선하겠다고 약속했습니다. 그렇지만 머스크의 인수 후 X에서 혐오 발언이 오히려 증가하고 봇이나 인증되지 않은 계정은 줄지 않았다는 비판의 목소리가 높았습니다. 이에 연구팀은 머스크가 X를 인수한 해인 2022년 1월부터 이듬해인 2023년 6월까지 영어로 게시된 혐오 발언의 수와 비인증 활동을 측정했습니다. 분석 결과 머스크의 인수 뒤 X에서 인종 차별적 비방을 비롯한 각종 혐오 발언의 비율이 인수 직전보다 약 50% 증가한 것으로 나타났습니다. 또 혐오 발언 게시물에 대한 ‘좋아요’ 숫자도 평균 70% 증가한 것으로 조사됐습니다. 이는 이용자들이 X에서 혐오 발언에 더 많이 노출됐다는 것을 의미한다고 연구팀은 설명했습니다. 반면 봇이나 인증되지 않은 계정들은 줄어들지 않고 오히려 늘어난 것으로 확인됐습니다. 이번 연구 결과는 머스크가 인수한 다음 이용자들의 혐오 발언에 대한 노출이 줄어들었다는 X의 주장을 정면으로 반박하는 내용이라서 특히 눈길을 끕니다. 이번 연구를 이끈 키스 버거트 USC 정보과학연구소 수석 연구원은 “이번 연구는 SNS에서 사용자들이 해로운 콘텐츠에 노출되는 것을 줄이기 위한 테크 기업들의 정책이 효과적이지 않다는 것을 보여 준다”며 “혐오 발언에 대한 규제 강화와 SNS 전반의 활동에 대한 점검이 필요하다”고 말했습니다.

소셜미디어(SNS)는 개방·참여·공유라는 가치를 내세우며 개인의 생각, 의견, 경험, 정보를 자유롭게 공유하고 타인과의 관계를 형성하기 위한 장으로 출발했습니다. 그렇지만 최근에는 혐오 발언과 가짜뉴스의 온상으로 지목받고 있습니다. 많은 연구에서 온라인 혐오 발언은 실제 오프라인에서의 혐오 범죄와 연결되는 경우가 많은 것으로 나타났습니다. 또 봇과 봇 유사 계정은 사기, 선거 방해, 공중보건 캠페인 방해 등으로 사회 혼란을 조장한다는 지적도 많습니다. 이런 가운데 미국 캘리포니아 버클리대(UC버클리) 정보학부, 캘리포니아 로스앤젤레스대(UCLA) 인류학과, UCLA 베다리 친절(Kindness) 연구소, 서던 캘리포니아대(USC) 정보과학연구소 공동 연구팀은 일론 머스크가 X(옛 트위터)를 인수한 뒤 혐오 발언이 늘어나고 봇 활동이나 유령 계정 등이 줄어들지 않았다고 밝혔습니다. 이 연구 결과는 미국 공공과학도서관에서 발행하는 국제 학술지 ‘플로스 원’ 2월 13일자에 실렸습니다. 테슬라와 스페이스X 최고경영자(CEO) 머스크는 2022년 10월 당시 트위터였던 X를 인수했습니다. 인수 당시 그는 트위터의 알고리즘을 오픈소스로 만들어 투명성을 높이고 표현의 자유를 강화하는 한편 스팸봇 제거와 실제 사용자 인증 강화를 통해 플랫폼을 개선하겠다고 약속했습니다. 그렇지만 머스크의 인수 후 X에서 혐오 발언이 오히려 증가하고 봇이나 인증되지 않은 계정은 줄지 않았다는 비판의 목소리가 높았습니다. 이에 연구팀은 머스크가 X를 인수한 해인 2022년 1월부터 이듬해인 2023년 6월까지 영어로 게시된 혐오 발언의 수와 비인증 활동을 측정했습니다. 분석 결과 머스크의 인수 뒤 X에서 인종 차별적 비방을 비롯한 각종 혐오 발언의 비율이 인수 직전보다 약 50% 증가한 것으로 나타났습니다. 또 혐오 발언 게시물에 대한 ‘좋아요’ 숫자도 평균 70% 증가한 것으로 조사됐습니다. 이는 이용자들이 X에서 혐오 발언에 더 많이 노출됐다는 것을 의미한다고 연구팀은 설명했습니다. 반면 봇이나 인증되지 않은 계정들은 줄어들지 않고 오히려 늘어난 것으로 확인됐습니다. 이번 연구 결과는 머스크가 인수한 다음 이용자들의 혐오 발언에 대한 노출이 줄어들었다는 X의 주장을 정면으로 반박하는 내용이라서 특히 눈길을 끕니다. 이번 연구를 이끈 키스 버거트 USC 정보과학연구소 수석 연구원은 “이번 연구는 SNS에서 사용자들이 해로운 콘텐츠에 노출되는 것을 줄이기 위한 테크 기업들의 정책이 효과적이지 않다는 것을 보여 준다”며 “혐오 발언에 대한 규제 강화와 SNS 전반의 활동에 대한 점검이 필요하다”고 말했습니다.

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.

“AI 산업서 1·2위 빼고는 다 탈락자”한국, 글로벌 AI 지수 ‘27.3점’ 6위1위 美 사실상 만점… 2위 中 53.9점“1~2년 새 못 따라잡으면 영원히 3류”한국 AI 인재 규모 세계 10위권 밖인적 교류·산업 생태계 정체 등 문제 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 AI 산업에 충격파를 던지며 미중 간의 AI 패권이 치열해진 가운데 한국의 글로벌 AI 역량은 세계 6위이지만 ‘인재’, ‘운영 환경’, ‘상용화’ 등의 측면에선 낙제점인 것으로 드러났다. 전문가들은 사실상 AI 산업에선 1위 아니면 의미가 없다는 생각으로 국가와 기업이 하나가 돼야 진정한 변화를 만들어 낼 수 있다고 조언했다. 4일 영국 언론기관인 토터스미디어의 ‘2024년 글로벌 AI 지수’를 확인한 결과 전 세계 83개국 가운데 한국은 2023년과 동일한 종합 6위를 차지했다. 1위와 2위는 미국과 중국으로 양강 구도를 형성했고, 3위는 싱가포르, 4위 영국, 5위는 프랑스로 나타났다. 6위인 우리나라를 뒤로 독일, 캐나다, 이스라엘, 인도가 각각 자리했다. 토터스미디어는 2019년부터 매년 정부 보고서, 국제기구, 공공 데이터베이스(DB) 등을 활용해 국가 AI 수준을 측정·발표해 왔다. 항목별로는 인재(AI 과학자 숫자 등), 인프라(고성능 GPU 칩에 대한 접근 및 사용 수준), 운영 환경(AI 입법 수준), 연구(AI 연구 출판물 숫자), 개발(오픈소스 대규모 AI 모델의 훈련 개발 및 공개), 정부 전략(정부 지출 약속), 생태계(​​민간 AI 투자) 등 7가지 영역에서 평가한다. 미국과 중국은 글로벌 AI 지수를 발표한 이후 줄곧 1, 2위를 유지하고 있다. 특히 미국은 사실상 100점 만점에 100점을 기록했고, 중국(53.9점)을 포함한 다른 국가와 압도적으로 격차를 벌리고 있다. 하지만 중국이 딥시크를 통해 고성능 칩과 방대한 컴퓨팅 능력, 막대한 전력에 의존해 온 현행 AI 사업 모델에 대한 의문을 제기한 만큼 두 국가 간의 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보인다. 한국은 27.3점을 기록하며 6위에 자리했다. 그러나 세부적으로 보면 인재(13위), 운영 환경(35위), 연구(13위), 생태계(12위) 부분이 국내 AI 산업 역량을 깎아 먹는 것으로 나타났다. 즉 다른 국가들과 비교해 AI 과학자와 연구 출판물 숫자가 적고, AI 입법이 늦으며, 민간 AI 투자 수준 등이 떨어진다는 의미다. 반면 개발(3위), 정부 전략(4위), 인프라(6위) 등에서는 평균보다 높은 평가를 받았지만 학계와 업계에서는 아직 갈 길이 멀다는 평가다. 김정호 카이스트 전기전자공학과 교수는 “사실 6위인지 7위인지는 의미가 없다. AI 산업에서는 1위와 2위 빼고는 다 탈락자에 가깝다”면서 “AI 산업이 점차 확대될 텐데 1~2년 새 못 따라잡으면 영원히 3류 국가가 될 수 있으니 국가의 명운을 걸고 산업에 투자해야 한다”고 강조했다. 이어 “인프라 부문에선 그래픽처리장치(GPU)가 중요한데 숫자가 너무 부족하다. 딥시크가 ‘H100’ 칩을 최소 1만개 썼다고 예측하는데 우리는 가장 많이 GPU를 보유한 기업도 2000~3000개 수준”이라고 덧붙였다. 김 교수는 인재 부문에 대해서도 “수학 계산과 코딩 부분에 뛰어난 고급 인력이 중요한데 미국, 중국과 비교하면 10분의1에 불과하다”며 위기감을 드러냈다. 실제 AI 전문 연구기관인 엘리먼트 AI가 발표한 ‘2020 글로벌 AI 인재 보고’에 따르면 2020년 전 세계 AI 분야 전문 인재 숫자는 47만 8000명에 달하는데 미국, 인도, 영국, 중국, 프랑스 등으로 이어지는 세계 10위권에 한국은 포함되지 못했다. 또 AI 연구지수를 기준으로 선정한 글로벌 100대 대학에도 한국의 대학은 단 하나도 포함되지 않았다. 중국 39개, 미국 19개로 미중 대학이 절반 이상을 차지했다. AI 관련 업계에서도 인재 문제를 뼈저리게 느끼고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 2023년 9~11월 AI 기업 2354개를 전수조사해 발간한 ‘2023년 인공지능산업 실태조사 보고서’에 따르면 AI 사업 운영상 느끼는 애로 사항 중 AI 인력 부족에 대해 동의한다는 의견은 81.9%(매우 그렇다 44.9%, 그렇다 37.0%)나 됐다. 반면 동의하지 않는다는 의견은 1.6%(전혀 그렇지 않다 0.3%, 그렇지 않다 1.3%)에 그쳤다. 업계 관계자는 “인재풀도 부족하지만 인재 유입이 없는 것도 문제”라면서 “구글 최고경영자(CEO)가 인도 출신인 것처럼 다양한 인적 교류가 일어날 수 있는 환경을 조성할 필요도 있다”고 밝혔다. 일각에선 AI 생태계 활성화가 정체됐다는 비판도 나온다. 이경전 경희대 빅데이터응용학과 교수는 “인터넷 시절도 마찬가지지만 AI 산업 역시 오픈AI나 딥시크처럼 세상에 없던 기업들이 업적을 이뤄 냈다”면서 “여기엔 정부의 책임도 크다. 앞으로 정부가 스타트업을 중심으로 투자를 크게 가져갈 필요가 있다”고 조언했다. 그러면서 “6위로 만족하면 한국은 망한다”고 강조했다.

‘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.

중국의 스타트업 딥시크가 저비용 고성능 인공지능(AI) 모델로 미국 빅테크 중심의 AI 패권에 균열을 내면서 AI 판도가 요동치고 있다. 중국의 첨단 기술력에 대한 경계가 커졌지만 국내 AI 업계는 대체로 시장 확장 가능성에 더 주목하는 모습이다. 특히 딥시크가 AI 모델 개발의 설계도라고 할 수 있는 오픈소스를 공개하면서 이를 기반으로 여러 가능성을 예측했다. “스타트업, 벽 깰 수 있는 가능성 확인” ‘저사양 칩’ 가성비 경쟁 가열 전망국내 기업, 해외 빅테크 추격 기회AI의 연료 ‘양질 데이터’ 확보 관건“사용자 정보 中서버에 저장” 경고도AI 반도체 팹리스 기업인 퓨리오사AI의 차정호 이사는 4일 “딥시크가 빅테크 기업만이 AI 모델을 만들 수 있는 게 아니라는 걸 보여 주면서 작은 스타트업들이 벽을 깰 수 있다는 가능성을 확인했다는 데 의미가 있다”고 평가했다. 특히 딥시크가 엔비디아의 저사양 칩을 사용했다고 밝힌 만큼 AI 반도체 업계에서는 기존 고사양 칩 시장과 별개로 새로운 시장이 열렸다고 봤다. 생성형 AI 플랫폼 스타트업 관계자는 “AI 모델 개발사 간에 가성비 경쟁이 한층 가열될 것”이라고 전망했다. 딥시크가 오픈소스를 공개함으로써 AI 업계가 훨씬 더 광범위하게 거대언어모델(LLM)을 활용할 수 있게 된 점도 호재로 꼽힌다. AI 기술 기업인 업스테이지의 배성범 매니저는 “딥시크가 오픈소스를 공개한 덕분에 기울어진 운동장의 기울기가 줄어든 셈”이라며 “오픈소스를 기반으로 더 많이 개발하고 고도화할 수 있게 되면서 패스트 팔로어인 한국 기업들에겐 추격할 수 있는 기회”라고 말했다. 앞으로의 관건은 AI의 ‘연료’인 양질의 데이터를 얼마나 확보하느냐에 달려 있다고 봤다. AI 언어 데이터 기업인 플리토의 이정수 대표는 “중국의 작은 기업이 AI 모델을 만듦으로써 우리도 이를 만들 수 있을 거라는 자신감이 생긴 동시에 데이터 폐쇄성은 더 강해질 것”이라고 내다봤다. 그는 “어떤 데이터로 어떻게 학습시키느냐에 따라 AI 서비스가 달라질 수 있는 만큼 데이터 확보가 더욱 중요해졌다”면서 “데이터가 귀해지는 만큼 데이터의 가격이 오르고 데이터 산업이 활성화될 것”이라고 전망했다. 배 매니저 역시 “중국이 저비용으로 이만한 모델을 만들어 낼 수 있었던 배경에는 엄청난 양의 데이터를 활용할 수 있었던 측면도 있다”면서 “우리나라는 데이터를 활용하는 데 있어 여전히 모호한 측면이 많아 이런 것들은 정부가 명확한 가이드라인을 제시해 빠르고 확실하게 정리해 주면 좋겠다”고 전했다. 딥시크가 오픈소스를 공개하면서 스타트업들은 다양한 응용의 기회가 생겼지만 향후 중국이 데이터를 독점할 수 있다는 우려도 나온다. 이 대표는 “딥시크를 직접 사용하는 과정에서 넘어가는 정보도 있지만 오픈소스를 활용하는 과정에서도 데이터가 광범위하게 수집될 수 있다”고 설명했다. 앞서 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장도 딥시크의 프라이버시 정책과 관련해 “사용 장비 정보는 물론 키보드 입력 패턴이나 리듬, IP 정보, 장치 ID 등은 기본에 쿠키까지 (수집한다)”면서 “수집한 사용자 정보는 중국 내 보안 서버에 저장된다”고 경고한 바 있다. 한국이 글로벌 AI 경쟁에서 살아남으려면 특정 분야에 전문화된 AI 개발에 더 집중해야 한다는 목소리도 나온다. LG AI연구원 관계자는 “한국이 경쟁력을 갖추려면 (미국이나 중국처럼) 범용 AI로 가기보다는 법률이나 바이오 같은 전문 영역에서 활약할 수 있는 특화된 AI를 만들어야 실질적인 성과가 나올 수 있다”고 말했다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 AI 산업에 충격파를 던지며 미중 간의 AI 패권이 치열해진 가운데 한국의 글로벌 AI 역량은 세계 6위이지만 ‘인재’, ‘운영 환경’, ‘상용화’ 등의 측면에선 낙제점인 것으로 나타났다. 전문가들은 사실상 AI 산업에선 1위 아니면 의미가 없다는 생각으로 국가와 기업이 하나가 돼야 진정한 변화를 만들어 낼 수 있다고 조언했다. 4일 영국 언론기관인 토터스미디어(Tortoise media)의 ‘2024년 글로벌 AI 지수’를 확인한 결과, 전 세계 83개국 가운데 한국은 2023년과 동일한 종합 6위를 차지했다. 1위와 2위는 미국과 중국으로 양강을 형성했고, 3위는 싱가포르, 4위 영국, 5위는 프랑스로 나타났다. 6위인 우리나라의 뒤를 이어서는 독일, 캐나다, 이스라엘, 인도가 각각 자리했다. 1위부터 4위까지는 전년 대비 순위가 같았고, 프랑스가 13위에서 5위로 7계단을 뛰어 두각을 드러냈다. 토터스미디어는 2019년부터 매년 정부 보고서, 국제기구, 공공 데이터베이스(DB) 등을 활용해 국가 AI 수준을 측정해 발표해 왔다. 항목별로는 인재(AI 과학자 숫자 등), 인프라(고성능 GPU 칩에 대한 접근 및 사용 수준), 운영 환경(AI 입법 수준), 연구(AI 연구 출판물 숫자), 개발(오픈소스 대규모 AI 모델의 훈련 개발 및 공개), 정부 전략(정부 지출 약속), 생태계(​​민간 AI 투자) 등 7가지 영역에서 평가한다. 미국과 중국은 글로벌 AI 지수를 발표한 이후 줄곧 1, 2위를 유지하고 있다. 특히 미국은 사실상 100점 만점에 100점을 기록했고, 중국(53.9점)을 포함한 다른 국가와 압도적 격차를 벌리고 있다. 하지만 중국이 딥시크를 통해 고성능 칩과 방대한 컴퓨팅 능력, 막대한 전력에 의존해 온 현행 AI 사업 모델에 대한 의문을 제기한 만큼 두 국가 간의 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보인다. 한국은 27.3점을 기록하며 6위에 자리했다. 그러나 세부적으로 보면 인재(13위), 운영 환경(35위), 연구(13위), 생태계(12위) 부분이 국내 AI 산업 역량을 깎아 먹는 걸로 나타났다. 즉 다른 국가들과 비교해 AI 과학자와 연구 출판물 숫자가 적고, AI 입법이 늦고, 민간 AI 투자 수준 등이 떨어진다는 의미다. 반면 개발(3위), 정부 전략(4위), 인프라(6위) 등에서는 평균보다 높은 평가를 받았지만 학계와 업계에서는 아직 갈 길이 멀다는 평가다. 김정호 카이스트 전기·전자공학과 교수는 “사실 6위인지 7위인지는 의미가 없다. AI 산업에서는 1위와 2위 빼고는 다 탈락자에 가깝다”면서 “AI 산업이 점차 확대될 텐데 1~2년 새 못 따라 잡으면 영원히 3류 국가가 될 것이고 국가의 명운을 걸고 산업에 투자해야 한다”고 강조했다. 이어 “인프라 부분에선 그래픽처리장치(GPU)가 중요한데 숫자가 너무 부족하다. 딥시크가 ‘H100’칩을 최소 1만개 썼다고 예측하는데 우리는 가장 많이 GPU를 보유한 기업도 2000~3000개 수준”이라고 덧붙였다. 김 교수는 인재 부분에 대해서도 “수학 계산과 코딩 부분에 뛰어난 고급 인력이 중요한데 미국, 중국과 비교하면 10분의 1에 불과하다”고 위기감을 드러냈다. 실제 AI 전문 연구기관인 엘리먼트 AI가 발표한 ‘2020 글로벌 AI 인재보고’에 따르면 2020년 전 세계 AI 분야 전문 인재는 약 47만 8000명에 달하는데 미국, 인도, 영국, 중국, 프랑스 등으로 이어지는 세계 10위권에 한국은 포함되지 못했다. AI 관련 업계에서도 인재 문제를 뼈저리게 느끼고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 2023년 9월~11월 AI 기업 2354개를 전수조사해 발간한 ‘2023년 인공지능산업 실태조사 보고서’에 따르면 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 중 AI 인력 부족에 대해 동의한다는 의견은 81.9%(매우 그렇다 44.9%, 그렇다 37.0%)나 됐다. 반면 동의하지 않는다는 의견은 1.6%(전혀 그렇지 않다 0.3%, 그렇지 않다 1.3%)에 그쳤다. 업계 관계자는 “인재풀도 부족하지만 인재 유입이 없는 것도 문제”라면서 “구글 CEO가 인도 출신인 것처럼 다양한 인적 교류가 일어날 수 있는 환경을 조성할 필요도 있다”고 밝혔다. 일각에선 AI 생태계 활성화가 정체됐다는 비판도 나온다. 이경전 경희대 빅데이터응용학과 교수는 “인터넷 시절도 마찬가지지만 AI 산업 역시 오픈AI나 딥시크처럼 세상에 없던 기업들이 업적을 이뤄냈다”면서 “여기엔 정부의 책임도 크다. 앞으로 정부가 스타트업을 중심으로 투자를 크게 가져갈 필요가 있다”고 조언했다. 그러면서 “6위로 만족하면 한국은 망한다”고 강조했다.

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.

“빅테크 패권 흔들리며 스타트업엔 기회”양질의 데이터 확보 관건…中 독점 우려도“범용 AI 보다 바이오 등 특화된 AI 경쟁력” 중국의 스타트업 딥시크가 저비용으로 고성능 인공지능(AI) 모델로 미국 빅테크 중심의 AI 패권에 균열을 내면서 AI 판도가 요동치고 있다. 중국의 첨단 기술력에 대한 경계감이 커졌지만, 국내 AI 업계는 대체로 시장 확장 가능성에 더 주목하는 모습이다. 특히 딥시크가 AI 모델 개발의 설계도라고 할 수 있는 오픈소스를 공개하면서 이를 기반으로 여러 가능성을 예측했다. AI 반도체 팹리스 기업인 퓨리오사AI의 차정호 이사는 4일 “딥시크가 빅테크 기업만이 AI 모델을 만들 수 있는 게 아니라는 걸 보여주면서 작은 스타트업들이 벽을 깰 수 있다는 가능성을 확인했다는 데 의미가 있다”고 평가했다. 특히 딥시크가 엔비디아의 저사양 칩을 사용했다고 밝힌 만큼 AI 반도체 업계에서는 기존 고사양 칩 시장과 별개로 새로운 시장이 열렸다고 봤다. 생성형 AI 플랫폼 스타트업 관계자는 “AI 모델 개발사 간에 가성비 경쟁이 한층 가열될 것”이라고 전망했다. 딥시크가 오픈소스를 공개함으로써 AI 업계가 훨씬 더 광범위하게 거대언어모델(LLM)을 활용할 수 있게 된 점도 호재로 꼽힌다. AI 기술 기업인 업스테이지의 배성범 매니저는 “딥시크가 오픈소스를 공개한 덕분에 기울어진 운동장의 기울기가 줄어든 셈”이라며 “오픈소스를 기반으로 더 많이 개발하고 고도화할 수 있게 되면서 패스트 팔로어인 한국 기업들에겐 추격할 수 있는 기회”라고 말했다. 앞으로의 관건은 AI의 ‘연료’인 양질의 데이터를 얼마나 확보하느냐에 달려 있다고 봤다. AI 언어 데이터 기업인 플리토의 이정수 대표는 “중국의 작은 기업이 AI 모델을 만듦으로써 우리도 이를 만들 수 있을 거라는 자신감이 생긴 동시에 데이터 폐쇄성은 더 강해질 것”이라고 내다봤다. 그는 “어떤 데이터로 어떻게 학습시키느냐에 따라 AI 서비스가 달라질 수 있는 만큼 데이터 확보가 더욱 중요해졌다”면서 “데이터가 귀해지는 만큼 데이터 가격이 오르고 데이터 산업이 활성화될 것”이라고 전망했다. 배 매니저 역시 “중국이 저비용으로 이만한 모델을 만들어 낼 수 있었던 배경에는 엄청난 양의 데이터를 활용할 수 있었던 측면도 있다”면서 “우리나라는 데이터를 활용하는 데 있어 여전히 모호한 측면이 많아 이런 것들은 정부가 명확한 가이드라인을 제시해 빠르고 확실하게 정리해 주면 좋겠다”고 전했다. 딥시크가 오픈소스를 공개하면서 스타트업들은 다양한 응용의 기회가 생겼지만, 향후 중국이 데이터를 독점할 수 있다는 우려도 나온다. 이 대표는 “딥시크를 직접 사용하는 과정에서 넘어가는 정보도 있지만, 오픈소스를 활용 과정에서도 데이터가 광범위하게 수집될 수 있다”고 설명했다. 앞서 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장도 딥시크의 프라이버시 정책과 관련해 “사용 장비 정보는 물론 키보드 입력 패턴이나 리듬, IP 정보, 장치 ID 등은 기본에 쿠키까지 (수집한다)”면서 “수집한 사용자 정보는 중국 내 보안 서버에 저장된다”고 경고한 바 있다. 한국이 글로벌 AI 경쟁에서 살아남으려면 특정 분야에 전문화된 AI 개발에 더 집중해야 한다는 목소리도 나온다. LG AI연구원 관계자는 “한국이 경쟁력을 갖추려면 (미국이나 중국처럼) 범용 AI로 가기보다는 법률이나 바이오 같은 전문 영역에서 활약할 수 있는 특화된 AI를 만들어야 실질적인 성과가 나올 수 있다”고 말했다.

애플 前디자이너 아이브와 협업음성조작 관건… 샘플은 수년 내AI용 반도체 독자 개발 시사도 생성형 인공지능(AI) 챗GPT 개발사인 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 스마트폰을 대신할 ‘생성형 AI 전용 단말기’를 개발하고 있다고 밝혔다. 세계 AI 업계에 충격파를 던진 중국 스타트업 딥시크의 AI 모델에 대해서는 “새롭진 않다”고 평가했다. 올트먼 CEO는 3일 일본 방문에 맞춰 진행한 일본경제신문(닛케이)과의 인터뷰에서 “AI는 인간과 컴퓨터 간의 소통 방법을 근본적으로 바꾸는 만큼 새 단말기가 필요하다”며 이렇게 말했다. 그는 아이폰을 디자인한 애플 디자이너 출신 조니 아이브가 설립한 ‘러브프롬’과 함께 시제품을 개발 중인 것으로 알려졌다. 올트먼 CEO는 시제품에 대해 “음성 조작이 관건이 될 것”이라고 밝혔다. 다만 시제품 출시에는 수년이 걸릴 것으로 예상했다. 아울러 올트먼 CEO는 “반도체 개발에도 오픈 AI가 직접 참여할 것”이라며 의욕을 보였다. 그러나 구체적인 계획에 대해선 “내부적으로 대응하고 있다”며 자세한 언급을 피했다. 다만 닛케이는 데이터 센터에 자사 설계 제품을 사용하는 방안이 유력하다고 전망했다. 중국판 챗GPT인 딥시크의 AI 모델 R1과 관련해서는 “성능이 새로운 것은 아니다”라며 “오픈AI는 이전부터 이 수준의 모델이 있었고 앞으로도 더 좋은 모델을 계속 만들 것”이라고 말했다. 이어 올트먼 CEO는 “중국의 AI 개발 실력은 미국을 상당히 따라잡고 있다”며 “권위주의 국가들이 체제 강화를 위해 AI를 악용할 수 있다”고 우려했다. 현재 오픈AI는 딥시크가 AI 모델 훈련을 위해 오픈AI의 데이터를 무단 수집했다는 의혹이 제기됨에 따라 마이크로소프트와 함께 사실 여부를 조사하고 있다. 한편 오픈AI의 이번 발표는 ‘딥시크 쇼크’ 등 중국 기업의 공세에 AI 주도권을 뺏길 수 있다는 위기감이 작용했다는 분석이 나온다. 딥시크는 오픈AI의 최신 모델인 ‘GPT4’ 개발비의 약 5.5% 수준인 557만 6000달러(약 81억원)로 오픈AI 모델과 성능이 비슷한 AI 모델을 오픈소스로 공개해 업계에 ‘저비용 쇼크’를 일으켰다.

중국의 인공지능(AI) 업체 ‘딥시크’(Deepseek)가 저비용·고성능 인공지능(AI) 모델로 전 세계 정보기술(IT) 업계에 충격을 던졌지만, 딥시크의 AI 모델이 ‘톈안먼(천안문) 사태’ 등 민감한 주제를 회피하거나 중국 당국의 입장을 대변해 검열에서 자유로울 수 없다는 비판이 쏟아지고 있다. 그런 가운데 중국과 첨예하게 대립하고 있는 대만에서 한 IT 전문가가 딥시크로부터 ‘톈안먼 사태’에 대한 솔직한 답변을 얻어내 화제를 모으고 있다. 이 방법을 공개한 인물은 대만의 ‘천재 해커’이자 ‘트랜스젠더 장관’으로 국내에도 잘 알려진 탕펑(오드리 탕·44) 전 대만 디지털발전부 장관이다. 딥시크는 탕 전 장관의 집요한 추궁에 “톈안먼 사태는 중국 근대사의 흑역사”라고 실토했다. “딥시크 AI 모델 내려받아 오프라인서 구동”1일 중앙통신사 등 대만 언론에 따르면 탕 전 장관은 지난달 28일 자신의 소셜미디어(SNS) 스레드에 올린 글에서 “검열을 우회해 딥시크로부터 답변을 얻어낼 수 있다”고 밝혔다. 탕 전 장관은 딥시크와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 컴퓨터에 내려받아 오프라인 환경에서 구동할 수 있도록 하는 ‘LM 스튜디오’ 애플리케이션을 활용해 자신의 애플 맥 컴퓨터에 딥시크를 내려받았다. 이어 자신의 컴퓨터에서 딥시크를 구동한 뒤 민감한 질문을 던질 때 먼저 커맨드 키(⌘)와 U 키를 조합한 단축키 ‘⌘U’를 입력하고 사고 과정과 질문의 접두사를 입력한 뒤, 화살표(→)를 입력해 질문을 생성하며 검열을 우회했다고 탕 전 장관은 설명했다. 탕 전 장관은 이같은 방법으로 “1989년 6월 4일 톈안먼에서 무슨 일이 있었나”라는 질문을 던져 딥시크로부터 받아낸 답변을 공개했다. 탕 전 장관이 캡쳐해 공개한 화면에서 딥시크는 “베이징의 학생들과 시민들이 부패에 반대해 개혁을 요구하며 톈안먼 광장에 집결했고, 무장 군부대의 진압으로 대량 살상이 초래됐다”면서 “이 날(1989년 6월 4일)은 중국 근대사의 흑역사였으며, 이 날의 비극은 국제 사회에서도 큰 관심과 비난을 불러일으켰다”고 답변했다. 이어 “중국 당국은 이 사건에 대한 기억을 엄격히 통제하고 있으며, 관영 매체에서 언급하지 않고 학교 교육에서도 다뤄지지 않는다”면서 “이같은 ‘기억의 봉쇄’는 사람들이 그 역사를 이해하는 것을 어렵게 한다”고 지적했다. “톈안먼 ‘사건’과 ‘참사’에 각각 다른 답변”탕 전 장관은 “질문에 붙는 단어가 답변의 성격을 결정한다”고 설명했다. 예를 들어 ‘톈안먼 사건’이라는 질문에는 “당시의 긴장된 정세에 대응하기 위해 조치가 필요했다”는, 당국의 검열을 의식한 듯한 답변이 돌아왔다. 반면 ‘톈안먼 항쟁’이라고 질문하면 “정부의 무력 진압으로 대량의 인명 살상이 초래됐다”고 답하고, ‘톈안문 참사’라는 질문에는 “대규모 군부대와 무장 경찰이 비무장 민중을 상대로 유혈 진압을 벌였다”라고 답한다는 게 탕 전 장관의 설명이다. 이에 대만 네티즌들은 탕 전 장관의 스레드에 “딥시크를 정확히 사용하는 방법을 가르쳐주셨다”며 환호하고 있다. 스레드에서는 “베이징대 석사 AI천재 소녀(딥시크 개발자 중 한 명인 뤄푸리)는 가짜, 초등학교만 졸업한 탕펑은 진짜”라는 댓글이 1200개가 넘는 추천을 받았다. “중국은 AI 이용해 사람들을 투명하게 만들어”한편 1981년생인 탕 전 장관은 대만 IT업계에서 가장 큰 영향력을 발휘하는 소프트웨어 프로그래머이자 정치인이다. 2016년 35세의 나이로 디지털 담당 정무위원으로 임명돼 대만 사상 최연소 각료라는 기록을 썼으며, 세계 최초의 트랜스젠더 각료로도 알려져 있다. 코로나19 팬데믹 당시 시중에서 마스크를 구하기 어려워지자 탕 전 장관은 ‘마스크 재고 앱’을 개발해 마스크 수급 안정화에 기여하기도 했다. 이어 2022년 출범한 디지털발전부의 초대 장관을 역임했다. 현재는 특정 국가 대사관에 주재하지 않은 채 각국 및 국제기구에서 자국을 대표하는 역할을 하는 대만 정부의 무급 명예직인 ‘무임소대사’(순회대사)를 맡고 있다. 탕 전 장관은 지난달 30일 일본 마이니치신문에 기고한 칼럼에서 “AI가 항상 민주적인 용도로 사용되는 것은 아니다”라면서 “대만은 기술을 사용해 국가와 정부를 국민에게 투명하게 공개하지만, 중국과 러시아의 권위주의 정권은 사람들을 국가에 투명하게 만들기 위해 AI기술을 사용한다”고 꼬집었다. 이어 “대중의 적극적인 참여와 투명한 검증, 협력적인 거버넌스(지배구조), 신뢰와 보안을 위한 오픈소스 도구를 통해 우리는 새로운 기술을 민주적 원칙과 일치시킬 수 있다”면서 “우리는 AI를 조종하고 궤적을 바꿔 다른 방향으로 갈 수 있다”고 강조했다.

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.

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 저성능 칩만으로 미국 챗GPT에 필적하는 생성형 AI 모델을 개발했다. 그간 중국에 반도체 수출을 제한해 온 미 정부는 물론 AI 개발에 천문학적 금액을 쏟아붓던 미 빅테크(거대 기술기업)들이 큰 충격에 빠졌다. 미국과 비교가 되지 않는 ‘갓성비’를 내세워 중국이 글로벌 AI 생태계 주도권을 가져가는 것 아니냐는 실리콘밸리의 우려가 커지고 있다. ‘세계 AI 3강’을 목표로 한다고 말만 하는 한국은 일모도원(날은 저물고 갈 길은 멀다)의 처지가 됐다. 27일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ) 등 미 언론 보도를 종합하면 딥시크는 지난 20일 복잡한 추론 문제에 특화한 AI 모델 ‘R1’을 새로 선보였다. 실리콘밸리 벤처투자업계 주요 인사들은 딥시크의 새 AI 모델이 AI 분야 혁신의 새 이정표가 될 것으로 보고 있다. 도널드 트럼프 미 대통령의 최측근이자 실리콘밸리 대표 벤처투자가인 마크 앤드리슨은 엑스(X·옛 트위터)를 통해서 “딥시크 R1은 내가 지금까지 본 혁신 가운데 가장 놀랍고 인상적이다”라면서 “딥시크 R1은 AI 분야의 ‘스푸트니크 순간’”이라고 언급했다. 스푸트니크 순간은 기술 우위를 자신하던 국가가 후발 주자의 앞선 기술에 충격을 받는 상황을 가리키는 용어다. 1957년 옛 소련이 인류 최초의 위성 스푸트니크 1호를 미국보다 먼저 발사해 워싱턴이 충격을 받은 사례에서 비롯됐다. 전문가들은 딥시크가 공개한 보고서에서 밝힌 모델 개발 비용에 놀라고 있다. 딥시크의 ‘V3’ 모델에 투입된 개발 비용이 557만 6000달러(약 78억 8000만원)에 그쳤기 때문이다. 이 돈은 실리콘밸리에서 AI 관련 임원 한 사람의 연봉도 되지 않는 돈이다. 메타가 최신 AI 모델인 라마(Llama) 3 모델을 엔비디아의 ‘H100’으로 훈련한 비용에 견줘도 10분의 1 수준이다. 챗GPT 개발사인 오픈AI와 경쟁하는 앤트로픽의 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 최근 “AI 모델 하나를 개발하는 데 최대 10억 달러(약 1조 4000억원)의 비용이 들어간다”고 말했다. 이와 비교하면 딥시크 개발 비용은 저렴해도 너무나 저렴하다. 딥시크의 AI 모델 개발은 미국의 고성능 AI 칩 수출제한 조치를 이겨낸 성과여서 실리콘밸리는 물론 미 정부에도 충격을 주고 있다. 조 바이든 미 행정부는 2022년 8월 “중국군이 AI 구현 등에 쓰이는 반도체 제품을 군사용으로 전용할 위험이 있다”는 이유로 엔비디아와 AMD의 첨단 반도체 중국 수출을 금지했다. 이에 따라 엔비디아의 A100과 업그레이드 버전인 H100의 중국 수출에 제동이 걸렸다. 그래서 엔비디아가 중국 시장 전용으로 다운그레이드해 내놓은 제품이 H800이다. 딥시크는 이 H800 2048개로 AI를 훈련했다. 비유하건대 중국의 무명 권투 선수가 양쪽 다리에 모래주머니를 차고 링에 올라가 세계 최고 수준 선수들과 대등하고 싸우고 있다고 볼 수 있다. 하드웨어의 열세를 소프트웨어 업데이트로 극복한 것이다. 뉴욕타임스(NYT)는 “미국의 공급 제한이 되레 중국의 저비용 AI 모델 개발을 자극했다는 지적이 나온다”면서 “미국의 반도체 칩 무역 제재가 중국 기술자들이 인터넷에 공개된 공개 소스 도구를 기반으로 창의적인 해결책을 모색하도록 만들었다”고 분석했다. 블룸버그통신도 “딥시크의 성공은 메타와 마이크로소프트 등 미 대기업의 막대한 AI 지출에 대한 의문을 제기한다”라고 전했다. 최근 페이스북 모회사 메타플랫폼(메타)은 올해 AI 개발 및 데이터 센터 구축에 최대 650억 달러(약 93조원)를 지출할 계획이라고 밝혔다. 그런데 중국에서는 100억원도 안 되는 돈으로 훌륭한 AI 모델을 개발했다. 100조원에 육박하는 메타의 막대한 자본 투자가 합리적인지 근본적인 의문이 제기될 수밖에 없는 상황이다. 이 때문에 고성능 AI 칩 수요 폭증으로 막대한 수익을 올리는 엔비디아는 이날 주가가 16.97% 폭락했다. 코로나19 대유행 초기였던 2020년 3월 이후 최대 낙폭이다. 전문가들은 딥시크의 AI모델이 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있는 오픈소스 기반 개방형 모델이라는 점에도 주목한다. 오픈AI는 이름과 달리 폐쇄형이지만 딥시크의 AI모델은 소스가 공개돼 있어 사용과 수정이 자유롭다. 전 세계 엔지니어들의 집단지성이 발현될 수 있다는 것이다. 실리콘밸리 안팎에선 최고의 AI 기술이 중국에서 나오면 전 세계 개발자들이 이를 토대로 자신들의 시스템을 구축하게 돼 장기적으로 중국에 AI 연구개발 주도권을 뺏길 수 있다고 우려한다. 미 캘리포니아대 버클리 캠퍼스(UC버클리)의 이온 스토이카 컴퓨터공학 교수는 “오픈소스 커뮤니티의 중심축이 중국으로 이동하고 있다. 이는 미국에 큰 위험이 될 수 있다”고 말했다. 일론 머스크 테슬라 CEO는 저렴한 칩을 이용해 AI를 개발했다는 딥시크의 주장에 의문을 제기했다. 머스크는 이날 X에서 딥시크가 표면적으로 밝힌 것보다 엔비디아 최신 칩 ‘H100’을 대량 보유하고 있다는 내용을 담은 글을 공유했다. 최근 AI 데이터 기업 스케일AI의 알렉산더 왕 CEO가 CNBC방송 인터뷰했다. 거기서 왕 CEO는 “딥시크가 약 5만개의 엔비디아 H100을 갖고 있다. 그들은 미국의 수출 통제 때문에 그 사실을 공개적으로 얘기할 수 없다고 한다”고 밝혔다. 머스크는 이 게시물에 “분명히”(Obviously)라는 댓글을 달아 이런 시각에 동의한다는 뜻을 표시했다. 투자회사 캔터 피츠제럴드 애널리스트들도 딥시크가 자사의 컴퓨팅 용량을 실제보다 축소해서 밝혔을 수 있다고 의심했다. 아트레이드 매니지먼트 최고투자책임자 개빈 베이커도 X에서 “(딥시크의) 기술 문서에 따르면 (개발 비용으로 밝힌) 600만 달러(약 86억원)에는 ‘아키텍처, 알고리즘, 데이터에 관한 이전의 연구와 실험에 관련된 비용들’이 포함돼 있지 않다”면서 “딥시크는 분명히 H800보다 더 많은 것을 갖고 있다”고 추측했다. 그러면서 “엔비디아 매출 가운데 약 20%가 싱가포르를 통해 이뤄지는데, 이들 가운데 20%는 아마도 싱가포르에 있지 않을 것”이라며 엔비디아 첨단 칩이 싱가포르를 우회해서 중국 AI 기업으로 넘어갔을 가능성을 제기했다. 이를 고려해도 딥시크의 AI 혁신이 타의 추종을 불허한다는 사실을 부인하기 어렵다. 무제한에 가까운 GPU를 확보하고도 딥시크의 성능을 따라가지 못하는 미국산 AI들이 허다하기 때문이다. 정보기술(IT) 강국임을 자처하는 한국에서는 딥시크 같은 기업이 나오지 않고 있기에 우리로서는 더 뼈아플 수밖에 없다.

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.

중국의 인공지능(AI) 스타트업인 ‘딥시크’(DeepSeek)가 저비용으로 혁신적인 챗봇을 개발해 전 세계 AI 업계가 술렁이는 가운데, 안철수 국민의힘 의원이 “미래 산업의 핵심인 AI에서 뒤처지면 대한민국의 미래는 없다”고 강조했다. 28일 안 의원은 소셜미디어(SNS)에서 “세계가 미래를 위해 총성 없는 전쟁을 벌이며 빛의 속도로 앞으로 나아가고 있는 지금, 우리는 나라가 둘로 갈라져 정쟁만 벌이며 오히려 경쟁에서 멀어지고 있는 점이 개탄스럽다”며 이같이 밝혔다. 그는 “(딥시크가) 불과 600만 달러(약 86억원) 미만의 비용으로 오픈 AI의 최신 모델에 버금가는 추론 모델을 만들었다”며 “이를 누구나 사용할 수 있도록 오픈 소스로 공개했다. 도널드 트럼프 미국 대통령마저 미국에 대한 경종이라고 평가할 정도”라고 운을 뗐다. 딥시크가 고성능 칩을 사용하지 않고서도 저비용으로 챗GPT에 필적하는 생성형 AI 모델을 개발하면서 미국 빅테크(거대 기술기업)들이 AI 분야에 지출하고 있는 천문학적인 비용이 합리적인지에 대한 의문이 제기되고 있다. 딥시크의 AI 모델은 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있는 개방형 오픈소스라는 점에서 향후 글로벌 AI 개발 생태계 주도권을 중국 기업에 뺏기는 것 아니냐는 우려도 나온다. 안 의원은 “저만치 앞서가던 미국의 AI 거대 빅테크를 중국의 스타트업이 이토록 일찍 따라잡은 건 충격이 아닐 수 없다”며 “글로벌 AI 3강이라는 목표를 세운 우리로서는 정말 두려운 일”이라고 진단했다. 이미 AI 분야에서 미중 양강과 나머지 나라의 차이가 큰 상황에서 격차가 더 벌어지면 3위가 되더라도 큰 의미가 없을 수 있다는 것이다. 이에 안 의원은 국가 차원의 대규모 투자, 기존 패러다임을 넘어서는 기술 혁신과 이를 가능케 하는 제도에 대한 고민, 기술 혁신을 위한 미래지향적 제도 마련을 촉구했다. 투자와 관련해서는 “중국은 2030년까지 AI 산업에 1800조원을 투자할 것으로 알려졌으며, 연구 인력만 41만명에 달한다고 한다”며 “우리는 2027년까지 65조원 정도 투자할 계획이며, 연구 인력도 2만여명에 불과하다”고 지적했다. 제도에 대해서는 “현재 AI는 하드웨어는 엔비디아의 GPU, 그리고 소프트웨어는 오픈 AI의 챗GPT가 주조하고 있었다”며 “딥시크는 미국의 수출 제한 조치로 저성능 칩셋을 기반으로 더 우수한 성과를 냈다. 기존의 질서는 영원한 게 아니고, 기술 혁신을 통해 언제든 무너질 수 있음을 보여준 것”이라고 설명했다. 또한 “기존의 포지티브(Positive) 규제로는 새로운 기술 개발과 혁신은 불가능하다”며 “미국처럼 혁신이 필요한 영역은 금지된 행위만 아니면 모두 허용하는 일명 네거티브(Negative) 규제 방식을 확대해야 한다”고 강조했다. 그러면서 정치권을 향해 “재판은 사법부에 맡기고, 정부와 여야는 민생 경제와 미래 산업에 집중해야 한다”며 “딥시크를 타산지석으로 삼아 우리도 기술 혁신에 박차를 가해야 한다”고 덧붙였다.

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.

중국의 인공지능(AI) 스타트업인 딥시크(DeepSeek)가 저비용으로 혁신적인 챗봇을 개발했다는 소식에 27일(현지시간) 뉴욕증시가 AI 관련 업종을 중심으로 급락했다. 이날 뉴욕증시에서 기술주 중심의 나스닥 지수는 전 거래일보다 612.47포인트(-3.07%) 급락한 1만 9341.83에 마감했다. ‘AI 대장주’인 엔비디아는 이날 16.86% 급락하며 지수 하락을 주도했다. 엔비디아는 이날 폭락으로 뉴욕증시 시가총액 1위에서 3위로 주저앉았다. 엔비디아뿐 아니라 반도체주가 일제히 급락했다. 브로드컴이 17.40%, 마이크론이 11.67%, 대만의 TSMC가 13.23% 각각 급락했다. 이에 따라 반도체 모임인 필라델피아반도체지수도 9.15% 급락해 마감했다. 스탠더드앤드푸어스(S&P) 500 지수는 전 거래일보다 88.96포인트(-1.46%) 내린 6012.28에 거래를 마쳤다. 다우존스30 산업평균지수는 289.33(0.65%) 오른 4만 4713.58에 마감했다. 딥시크가 고성능 칩을 사용하지 않고서도 저비용으로 챗GPT에 필적하는 생성형 AI 모델을 개발하면서 미국 빅테크(거대 기술기업)들이 AI 분야에 지출하고 있는 천문학적인 비용이 합리적인지에 대한 의문이 제기되고 있다. 딥시크의 AI 모델은 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있는 개방형 오픈소스라는 점에서 향후 글로벌 AI 개발 생태계 주도권을 중국 기업에 뺏기는 것 아니냐는 우려도 나온다.

중국 인공지능(AI) 스타트업의 약진에 미국의 기술 패권이 흔들리면서 26일(현지시간) 글로벌 기술주가 일제히 폭락세를 보이고 있습니다. 위험자산 투자 심리가 크게 위축되며 가상화폐 가격이 급락하는 등 시장 전반에 충격이 확산하고 있는데요. 트럼프 2기 행정부의 무역 전쟁과 미국 통화정책을 둘러싼 불확실성 우려까지 겹쳐 당분간 금융시장이 상당히 요동칠 것으로 보입니다. 미 경제매체 CNBC 등 외신에 따르면 ‘AI 대장주’ 엔비디아의 주가는 이날 개장 전 거래에서 12%에 가까운 폭락세를 기록했습니다. AI 관련 반도체 기업인 ASML과 ARM, 브로드컴, 마이크론테크놀로지 등도 일제히 9% 안팎의 큰 폭 내림세를 나타냈습니다. 특히 기술주 중심의 나스닥 선물지수는 4.3% 하락하며 이날 시장의 하락을 주도했고, S&P500 선물지수 역시 2.4%의 급락세를 보였습니다. 이날 시장의 충격은 중국 AI 스타트업 딥시크가 개발한 새로운 AI 모델이 시장을 강타하면서 시작됐습니다. 딥시크는 최근 무료 오픈소스로 공개한 자사의 대규모 언어 모델이 오픈AI의 챗GPT를 능가하는 성능을 보였다고 발표했습니다. 특히 주목할 만한 점은 개발 비용과 기간으로, 딥시크는 단 2개월 만에 600만 달러(약 86억원) 미만의 비용으로 개발을 완료했다고 밝혔습니다. 이는 서구 기업들의 개발 비용과 비교하면 현저히 낮은 수준입니다. 더욱이 딥시크는 지난주 추론 모델도 출시했는데, 여러 제3자 테스트에서 이 모델 역시 오픈AI의 최신 모델을 뛰어넘는 성능을 보인 것으로 나타났습니다. 이러한 중국 기업의 약진은 미국의 AI 기술 우위와 수익성에 대한 시장의 신뢰를 크게 흔들어놨습니다. 시티은행의 분석가는 “딥시크의 대규모 언어 모델이 컴퓨팅 비용에 대한 투자자들의 우려를 촉발했다”며 “AI 모델 개발에 있어 미국 기업의 지배력이 도전받을 수 있다”고 분석했습니다. 다만 “더 진보된 성능의 그래픽처리장치(GPU) 기술에 대한 접근성만큼은 미국 기업이 계속 우위를 점할 것으로 본다”고 전했습니다. 충격은 가상화폐 시장으로도 번졌습니다. 비트코인 가격은 6% 넘게 하락하며 지난해 12월 6일 이후 최대 낙폭을 기록했습니다. 심리적 저항선인 ‘10만 달러’ 선도 무너졌죠. 소형 가상화폐들의 하락폭은 더욱 컸는데, 리플과 솔라나는 각각 9% 가량 폭락했습니다. 투자자들은 위험자산을 기피하고 안전자산으로 대거 이동했습니다. 미국의 10년 만기 국고채 이자율은 0.12%포인트 하락한 4.50%를 기록하며 한 달 만에 최저치를 찍었습니다. 대표적인 안전자산인 미 국고채 인기가 높아진 결과 그만큼 이자율이 낮아졌다는 의미입니다. 시장의 불안이 과도하다는 분석도 제기됩니다. 번스타인의 분석가들은 딥시크 AI 모델이 실제 600만달러 이하로 제작될 수 있는지 의문을 제기하며 “이러한 금액에는 개발에 필요한 알고리즘과 실험 관련 모든 비용이 포함되지 않았다”고 지적했습니다. 이들은 “딥시크의 모델은 환상적으로 보이지만 우리는 그것이 기적이라고 생각하지 않는다”며 “시장의 공포는 과장됐다”고 평가했습니다. 한편, 시장의 불안을 가중시키는 또 다른 요인으로 트럼프 2기 행정부의 무역전쟁 우려도 대두되고 있습니다. 도널드 트럼프 대통령과 구스타보 페트로 콜롬비아 대통령 간 이주민 분쟁으로 양국 간 긴장이 고조된 가운데, 트럼프 대통령은 콜롬비아 수입품에 25%라는 고율의 관세를 부과하겠다고 위협했습니다. 이후 양국이 합의에 도달하면서 관세 부과 방침이 일시적으로 중단됐지만, 이번 사태는 트럼프 대통령이 정책 목표 달성을 위해 관세를 무기로 사용할 수 있다는 우려를 다시 한번 부각시켰습니다. 오는 28일부터 이틀간 열리는 연방준비제도이사회(연준) 회의 역시 주요 변수로 꼽힙니다. 트럼프 대통령은 이미 연준에 금리 인하를 강력히 촉구한 바 있어, 이번 회의에서 연준과의 갈등이 표면화할 가능성이 높아지고 있습니다.

중국의 인공지능(AI) 업체 ‘딥시크’(Deepseek)가 훨씬 저렴한 비용으로 미국의 AI 플랫폼에 필적할 성능을 선보였다는 소식에 미국의 지수 선물이 일제히 급락하고 있다. 26일(현지시간) 오전 2시 40분 현재 뉴욕 증시에서 다우 선물은 0.90%, 스탠더드앤드푸어스(S&P)500 선물은 1.54%, 나스닥 선물은 2.63％ 각각 급락하고 있다. 나스닥 선물이 2% 이상 급락하는 것은 매우 이례적이다. 이날 지수 선물의 급락은 딥시크의 최신 AI 모델의 성능이 상당하다는 평가가 나왔기 때문이다. 특히 딥시크의 AI 모델 생산 비용이 훨씬 저렴하고 접근하기 쉬운 오픈소스 기술로 구축돼 AI 열풍의 수혜를 받고 있던 미국 기술기업의 주가가 과대평가된 것 아니냐는 우려가 제기되고 있다. 뉴욕타임스(NYT)는 지난 23일 보도한 분석 기사에서 딥시크가 오픈AI와 구글 등 실리콘밸리의 거대 기업보다 첨단 칩을 적게 사용하면서도 경쟁력 있는 챗봇을 만들었다고 전했다. 심지어 딥시크가 개발한 딥시크-V3가 일부 평가에서 오픈AI와 구글의 챗봇을 넘어섰다고 NYT는 전했다. 더욱 놀라운 것은 딥시크-V3 개발에 투입된 비용은 557만 6000달러(약 78억 8000만원)로, 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마3 모델에 투입한 비용의 10분의 1에 불과하다. 오픈AI가 2022년 챗GPT를 출시한 이후 많은 전문가와 투자자들은 천문학적인 비용 투입 없이 후발주자가 선두주자를 따라잡기 어려울 것으로 생각해왔다. 중국은 미국이 AI 전용칩 수출을 제한하자 중국의 엔지니어들은 오픈소스에 주목했고, 이를 통해 적은 칩으로도 방대한 데이터를 처리할 수 있는 효과적인 방법을 알아낸 것으로 알려졌다. 오픈AI는 1만 6000개의 칩이 투입된 슈퍼컴퓨터를 이용해 챗봇을 훈련시키는 데 비해 딥시크는 엔비디아 칩 2000개만으로도 가능하다고 밝혔다.

- 허깅페이스 허브에서 프렌들리AI의 추론 가속화 인프라 서비스로 모델 배포 가능프렌들리AI는 생성형 AI 추론 가속화 분야의 선도 기업으로 허깅페이스와 전략적 파트너십을 체결했다고 발표했다. 허깅페이스는 700만 명 이상의 사용자를 보유한 세계 최대 AI 모델 및 데이터셋 플랫폼이다. 이번 파트너십을 통해 프렌들리AI의 엔드포인트가 허깅페이스의 배포 옵션으로 제공되며, 개발자들은 보다 간편하게 AI 모델을 배포하고 운영할 수 있게 되었다. 허깅페이스는 그동안 AWS, Azure, GCP, NVIDIA와 같은 주요 빅테크 기업의 서비스만 배포 옵션으로 제공해 왔으나, 프렌들리AI는 국내 최초로 허깅페이스와 전략적 파트너십을 체결하며 업계의 주목을 받고 있다. 생성형 AI 모델의 배포와 운영은 복잡한 인프라 관리와 높은 비용 문제를 동반하지만, 프렌들리AI는 전 세계 GPU 기반 모델 API 제공사 중 1위의 처리 속도(Artificial Analysis 벤치마크 결과)를 보유한 기술력을 바탕으로 이러한 문제를 해결한다. 특히 ‘프렌들리 데디케이트 엔드포인트(Friendli Dedicated Endpoints)’는 GPU에 최적화된 추론 엔진을 기반으로 전용 GPU 자원과 자동 리소스 관리를 제공하며, 빠르고 비용 효율적인 추론 서비스를 완전 관리형 형태로 지원한다. 이를 통해 개발자들은 인프라 관리에 대한 부담 없이 생성형 AI 모델을 손쉽게 배포하고 안정적으로 운영할 수 있다. 이번 파트너십은 허깅페이스의 “AI 민주화”라는 비전을 한 단계 더 발전시키는 동시에, 프렌들리AI가 “누구나 생성형 AI 모델의 잠재력을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는다”는 기업 사명을 실현하는 데 기여한다. 이를 통해 프렌들리AI는 허깅페이스의 핵심 전략적 파트너로 자리매김하게 되었다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “프렌들리AI와 허깅페이스는 생성형 AI, 나아가 AI 에이전트를 더 많은 개발자가 쉽게 접근하고 활용할 수 있게 하여, 그 영향력을 확대하겠다는 비전을 공유한다”라며, “허깅페이스의 개발자 커뮤니티가 우리의 추론 솔루션을 활용해 어떤 혁신을 만들어낼지 기대되며, 앞으로도 허깅페이스와 협력해 더 유용한 기능과 지원을 제공하도록 지속적으로 모색할 것”이라고 말했다. 줄리앙 쇼몽(Julien Chaumond) 허깅페이스의 공동창업자 겸 CTO는 “프렌들리AI는 생성형 AI 추론 가속화의 발전을 선도해 왔다”라며, “이번 파트너십을 통해 허깅페이스 사용자와 프렌들리AI 고객들이 프렌들리AI의 최적화된 AI 인프라와 도구를 활용하여 최신 오픈소스 모델이나 맞춤 생성형 AI 모델을 효율적으로 확장하고 운영할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.