영국 반도체 설계 기업 Arm이 올해 처음 자체 개발한 칩을 선보일 예정이라고 파이낸셜타임스(FT)가 13일(현지시간) 보도했다. 소식통은 Arm 최고경영자(CEO)인 르네 하스가 이르면 오는 여름 자체 제작한 첫 칩을 공개할 예정이라고 전했다. 또 이 새로운 칩의 첫 고객으로 이미 페이스북 모회사 메타플랫폼을 확보했다고 소식통은 말했다. 이 소식이 전해진 뒤 이날 뉴욕 증시에서 Arm 주가는 전날보다 6.06% 상승한 164.83달러에 거래를 마쳤다. Arm은 세계적인 반도체 설계 기업으로, 그동안 칩을 자체적으로 만들지 않고 대신 칩 설계 자산을 다른 회사에 라이선스하는 방식으로 성장해 왔다. 특히 스마트폰에 들어가는 AP(애플리케이션 프로세서)를 비롯해 전 세계에서 만들어지는 칩의 90% 이상이 Arm 아키텍처(프로세서 구조)를 기반으로 할 정도로 압도적인 시장 점유율을 자랑한다. 애플, 퀄컴, 삼성, 엔비디아 등 전 세계 유수의 반도체 기업들이 Arm의 기술을 활용하고 있으며, 이에 Arm은 반도체 업계의 ‘스위스’라는 평가를 받는다. 엔비디아가 2020년 소프트뱅크로부터 Arm을 400억 달러(57조)에 인수하려다 칩 시장에서 차지하는 Arm의 핵심 역할에 대한 반독점 우려로 규제 당국에 제지당했다. 이 때문에 Arm의 자체 칩 개발은 기존의 칩 설계 라이선스를 제공하는 사업 모델에서 벗어나는 중요한 변화를 의미한다. 더욱이 이는 엔비디아를 포함해 일부 주요 고객들과 직접적인 경쟁 관계에 놓일 수 있게 한다. Arm의 첫 작품은 인공지능(AI) 훈련과 구동에 사용되는 그래픽처리장치(CPU)가 아닌 대규모 데이터 센터의 서버용 중앙처리장치(CPU)가 될 것으로 예상된다. FT는 Arm의 자체 칩 출시가 향후 AI 칩 생산으로 전환하려는 더 큰 계획의 한 단계로 예상된다고 분석했다. 대주주 소프트뱅크의 손정의 회장이 AI 인프라 확장을 목표로 Arm을 핵심 사업으로 삼고 있으며, 자체 칩 출시는 AI 칩 시장 진출의 중요한 단계라는 것이다. Arm은 칩에 대한 기술 라이선스 비용과 로열티로 수익을 창출해 간접적으로 수익을 올리다 보니 AI 열풍에도 칩 제조업체가 누리고 있는 큰 폭의 성장세에서 다소 벗어나 있었다. 그러나 최첨단 AI 칩 공급이 부족한 상황에서 AI 칩 시장에도 뛰어들어 칩 공급 부족을 해결하고 성장도 이뤄내겠다는 의미로 해석되고 있다.

필사책 판매량 전년 대비 7배 급증 소설·수필 넘어 법률·철학 등 다양MZ세대 ‘책 읽기=멋짐’ 인식 영향 뇌과학 측면서 두뇌 활성화에 유리 인류에게 문자가 만들어진 이후 가장 먼저 생긴 사무직은 말과 글을 베껴 쓰는 ‘필경사’였다. 금속활자가 발명돼 책을 만드는 것이 보편화되기 전까지만 해도 책은 손으로 쓰여 전해졌다. 우리나라도 삼국시대에 불교가 전래하면서 경전 배포를 위한 ‘사경’(寫經)이 시작됐다. 이는 고려시대 불교문화의 중요한 축이었으며 수행의 방편이기도 했다. 2020년에는 사경이 국가무형문화재로 지정됐다. 과거에는 읽을 것이 귀해 책 한 권을 닳을 때까지 여러 번 읽는 일이 흔했지만, 요즘은 책이 넘쳐나고 소셜미디어(SNS)와 짧은 동영상(쇼츠)에 너나 할 것 없이 빠져들면서 ‘텍스트의 위기’라는 말이 나올 정도로 활자가 외면받아 온 것이 사실이다. 그래서 텍스트의 위기는 너무 많은 글자에 둘러싸여 있기 때문에 발생하는 것이라는 진단도 있다. 읽는 사람의 감소와 함께 쓰는 것에 관한 관심도 줄어드는 분위기다. 시도 때도 없이 울리는 메신저로 수많은 메시지를 주고받지만 정작 중요한 이야기를 글로 표현하기 어려워하는 사람이 많다. 필사는 ‘몸’으로 읽는, 가장 느린 독서 방법이다. 그동안 ‘필사’는 많은 경우 초등학생의 글씨 교정이나 중고등학생의 글쓰기 훈련, 맞춤법 연습을 위해 행해졌다. 작가 지망생들도 글쓰기의 간접 체험을 위해 필사를 선택하곤 했다. 시인 윤동주도 백석의 시집 ‘사슴’ 전체를 필사해 읽으면서 시상을 떠올렸다는 이야기는 유명하다. 문해력과 글 쓰는 능력이 강조되면서 몇 년 전부터 ‘필사’를 하는 이들이 늘어나고, 최근에는 이들을 겨냥한 필사 관련 책 출간이 출판계 경향으로 자리잡고 있다. 교보문고에 따르면 실제로 지난해 필사책 판매는 전년 대비 692.8% 증가했고, 출간 종수도 57권에서 81권으로 42.1% 늘었다. 이전에는 텍스트 마니아들이 좋아하는 작가의 작품을 원고지나 노트에 베껴 쓰는 방식으로 종류도 주로 시나 소설, 수필이 많았다. 그렇지만 요즘은 법률, 자기 계발, 철학, 경제·경영 등 분야가 다양해지고 있다. 또 왼쪽에는 텍스트, 오른쪽엔 필사용 공간을 둔 필사 전용 책들이 나와 언제 어디서든지 필사할 수 있게 됐다. 이런 필사 열풍은 MZ세대를 중심으로 나타나고 있는 ‘텍스트힙’ 유행 때문으로 분석된다. 글자를 의미하는 ‘텍스트’와 개성 있다는 ‘힙’의 합성어인 텍스트힙은 종이책을 읽는 것을 스스로 ‘멋지다’고 생각하며 SNS에 인증사진을 올리는 행위다. 서울 광화문 교보문고에서 만난 직장인 최현서씨는 “한강 작가의 노벨문학상 수상 이후 종이책을 읽고 필사하는 친구들이 많아졌다”며 “좋은 글들을 읽고 필사하고 있노라면 복잡한 머릿속이 정리되고 마음도 차분해지는 느낌을 받는다”고 말했다. 최씨는 “요즘 필사책들은 한쪽은 문장, 다른 쪽은 빈 곳으로 돼 있는데, 문장을 읽고 든 단상이나 그때그때 느낌을 적기도 한다”고 덧붙였다. 챗GPT로 대표되는 생성형 인공지능(AI)이 등장하면서 ‘글쓰기가 필요한가’라는 질문이 나오고 있는 상황에서 문장을 베껴 쓰는 것은 어찌 보면 의미 없는 행위처럼 보이기도 한다. 그렇지만 ‘쓴다’는 행위는 뇌과학 측면에서도 중요하다. 필사하더라도 타이핑을 하는 것보다 종이와 펜을 이용해 손으로 하는 것이 기억을 저장하고 새로운 정보를 습득하는 뇌 부위를 더 많이 자극하고 활성화한다는 연구 결과도 많다. 미국 기호학회 회장을 지낸 나오미 배런 아메리칸대 언어학 명예교수는 저서 ‘쓰기의 미래’에서 “손으로 글을 쓴다는 것은 타이핑하는 것보다 훨씬 오래 걸리는 지루한 일”이라면서 “손의 움직임과 생각 사이에서 형성되는 강한 유대감을 느낄 뿐만 아니라 페이지 전체가 손 글씨로 채워졌을 때의 만족감은 산을 올랐을 때와 같은 느낌”이라고 말했다. 배런 교수를 비롯한 전문가들이 “쓰기는 인간의 본능과도 같다”고 말하고 있는 만큼, 필사의 유행은 한동안 지속될 것으로 보인다.

스포츠 테크 스타트업 ‘핏테크 다이나믹스’(FitTech Dynamics)가 2월 21일 파워리프팅 선수 및 코치를 위한 올인원(All-in-One) 온라인 플랫폼 ‘핏엑스’(FitX)를 공식 출시한다. ‘FitX’는 훈련 관리, 영상 분석, 코칭 피드백, 경기 등록 및 결제 시스템까지 통합한 올인원 플랫폼으로, 파워리프팅 선수와 코치들이 보다 효율적으로 훈련하고 소통할 수 있도록 설계되었다. 기존의 비효율적인 코칭 시스템을 개선하고, AI 기반 데이터 분석 기능을 통해 맞춤형 훈련 계획을 제공해 선수들의 경기력을 극대화한다. 직관적인 UI/UX를 갖춰 누구나 손쉽게 사용할 수 있으며, 코치와 선수 간 소통을 원활하게 해 최적의 트레이닝 환경을 조성한다. FitTech Dynamics는 이번 한국 런칭을 시작으로 2025년 미국 시장에 진출할 계획이며, 글로벌 스포츠 테크 시장에서 빠르게 성장하는 기업이다. 특히, USAPL KOREA와의 공식 계약을 통해 국내 파워리프팅 시장에서 입지를 다졌으며, USAPL 본사와 협력을 강화하며 글로벌 시장으로 나아가고 있다. 또한, 2025년 12월에는 World Powerlifting Championship 개최를 주관한다. 이 대회에는 3000명 이상의 관중과 세계 각국의 선수들이 참가할 예정이다. 경기 운영 및 참가신청은 FitX 플랫폼을 통해 진행된다. FitTech Dynamics의 대표 Annabeth Leigh는 “FitX는 단순한 트레이닝 애플리케이션이 아닌, 선수와 코치들이 훈련을 보다 체계적이고 효율적으로 진행할 수 있도록 지원하는 최첨단 올인원 플랫폼”이라며, “이번 런칭을 계기로 파워리프팅 산업의 디지털 전환을 선도하고, 글로벌 스포츠 테크 기업으로 도약하겠다”라고 밝혔다. FitX의 공식 런칭 및 향후 계획에 대한 자세한 정보는 공식 웹사이트와 SNS 채널을 통해 확인할 수 있다.

SK오션플랜트 산업전환공동훈련센터는 올해 재직자 직무훈련 계획을 확정하고 이달 중순부터 본격적인 교육을 진행한다고 11일 밝혔다. 이번 훈련은 고용노동부와 한국산업인력공단이 지원하는 ‘국가인적자원개발컨소시엄 산업전환 공동훈련센터’사업의 하나로 진행한다. SK오션플랜트는 2023년 ‘산업전환 공동훈련센터’로 선정된 이후 조선·플랜트 산업 관련 기업들이 저탄소·디지털 산업구조 변화에 선제적으로 대응할 수 있도록 직무훈련과 컨설팅을 제공하고 있다. 고용보험에 가입된 노동자라면 기업 규모와 관계없이이 누구나 무료로 교육을 받을 수 있다. 기업요청이 있다면 찾아가는 교육(기업방문·출장 교육)도 가능하다. 2025년도 교육훈련은 이달 중순부터 11월까지 진행한다. 하부구조물 생산 체계를 주제로 한 교육과 ESG경영·탄소중립, 인공지능(AI) 활용, 빅데이터 분석 등 13개 과정 33회 강좌가 마련돼 있다. SK오션플랜트 관계자는 “이번 교육은 신기술·신산업 분야 역량 강화로 기업 경쟁력을 높이고 지역 기반 산업의 지속 가능한 발전에 이바지하고자 마련했다”며 “앞으로도 기업 맞춤형 교육을 강화해 산업 전환 시대 변화를 선도하겠다”고 밝혔다. 교육 신청과 관련한 자세한 내용은 SK오션플랜트 기술교육원 홈페이지 (edu.skoceanplant.com)에서 확인할 수 있다. 전화(070-8240-3510 또는 070-8640-2247)로 문의해도 된다.

“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.

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.

규제 과감히 풀어 기업 투자 유치교육·기회발전·도심융합특구 지정2028년 국제정원박람회 성공 개최반구천 암각화 7월 세계유산 등재어린이부터 어르신까지 맞춤 복지세계 최초 수소트램 등 교통 혁신울산시는 올해 2028년 국제정원박람회 기반 구축과 분산에너지 특구 지정, 신성장 에너지 산업 육성, 도시철도 1호선 트램 건설 착수, 반구천 암각화 세계유산 등재 등을 통해 도시 경쟁력과 품격을 높일 계획이다. 이를 위해 울산시는 ▲일자리 넘치는 경제활력 도시 ▲문화와 자연이 있는 유(U)잼 도시 ▲삶이 풍요로운 정주 도시 조성 등을 실현할 17대 정책 과제를 추진한다고 3일 밝혔다. ●일자리 넘치는 경제활력 도시 울산시는 경제활력 도시 조성을 위해 지역 특성에 맞는 개발제한구역 조정으로 지역 경제에 활력을 불어넣고, 맞춤형 기업 지원을 강화해 대규모 투자가 이어지도록 할 계획이다. 여기에다가 국가·지역 전략사업 선정과 개발제한구역 환경등급 평가 체계의 합리적 개선 등을 통해 재도약의 성장 동력을 강화한다. 시는 기업 친화적 투자환경 조성을 위해 현장 지원 전담 공무원 지정을 기존 4개사에서 6개사로 늘리고 지역 내 투자기업 권역별 책임도 확대한다. 특히 울산에 공장을 둔 기업체를 대상으로 본사 유치에 나선다. 대기업 본사의 지방 이전 때 걸림돌로 작용하는 규제도 적극 개선할 방침이다. 시는 올해 정부의 국토 균형발전 전략인 ‘교육발전특구’, ‘기회발전특구’, ‘도심융합특구’를 본격적으로 추진해 산업·문화·교육·정주 여건을 향상시키는 등 미래 경쟁력을 강화한다. 무엇보다 시는 상반기 중 울산이 1호 분산에너지 특화 지역으로 지정될 수 있도록 행정력을 집중하고, 지역별 차등 전기요금제 도입을 실현해 기업 부담을 줄임으로써 새로운 투자를 활성화할 계획이다. 시는 또 ‘울산형 광역비자’ 제도를 시행해 지역 맞춤형 우수 외국인 인력을 유입하고 주력 산업 인력난 해소를 위한 다양한 일자리 사업과 수요자(청년·중장년 등) 맞춤형 일자리 지원을 강화한다. 창업·벤처 투자를 활성화해 ‘창업·투자·성장·회수·재투자’의 선순환 투자 생태계도 조성한다. 시는 주력 산업의 국제 경쟁력 확보와 첨단 신산업 유치·육성에 행정력을 집중한다. 자동차 산업은 전기·수소차 기술 경쟁력 제고, 미래차 부품 산업 육성, 도심항공교통(UAM) 선도 거점 마련, 자율주행 기반 조성 등을 추진한다. 조선 산업은 자율운항선박 연구단지 조성, 친환경·지능형 선박 기술 개발 지원, 디지털 기술을 활용한 생산 현장 구축 등에 나선다. 화학 산업은 고부가·친환경 산업으로의 전환을 지원한다. 이차전지 산업은 첨단 이차전지 통합지원센터 설립 등 인프라 구축과 기술 개발 지원·기술 인력 양성을 통해 이차전지 산업 국제 거점 도시로의 도약을 추진한다. 수소·인공지능(AI)·생명·신재생 에너지·원자력 등 첨단 신산업 육성도 지원한다. 이와 함께 국가산업단지 확장, 신성장 거점 산업단지 조성, 첨단 지능형 산업단지 조성 등을 통해 산업 용지를 적기에 공급함으로써 지속 가능한 투자 기반을 구축한다. ●문화와 자연이 있는 U잼 도시 시는 ‘2028 울산국제정원박람회’ 성공 개최를 위해 국제정원박람회추진단을 신설했다. 추진단은 박람회 종합실행계획 수립과 삼산·여천 매립장의 생태계 복원 등을 추진한다. 시는 또 태화루 스카이워크 설치, 태화강 억새단지 확장, 학성공원 물길 복원사업 추진 등 태화강 국가정원 관광 기반도 확충한다. 지속 가능한 문화·관광 생태계 구축을 위해서는 세계적 공연장과 K팝 사관학교를 건립하고 최근 개관한 종하이노베이션센터를 문화 거점 공간으로 활용한다. 특화된 문화 산업 육성에도 나선다. 주력 산업 콘텐츠 훈련센터를 구축해 문화 콘텐츠 산업도 육성한다. 울산세계미래산업박람회(WAVE 2025) 개최와 국제회의지구 지정 추진 등 마이스 산업도 활성화한다. 카누슬라럼센터, 공공 골프장, 문수야구장 유스호스텔, 여천매립장 파크골프장 등 스포츠 인프라를 대폭 확충한다. 코리아 울산 세계궁도대회, 울산 세계명문대학 조정 축제 등 대규모 국제 스포츠 행사도 개최한다. 특히 반구천 암각화는 오는 7월 세계유산으로 등재될 예정이다. 시는 성공적 등재를 위해 온 힘을 쏟고 있다. ●삶이 풍요로운 정주 도시 시는 삶이 풍요로운 정주 도시 조성을 위해 ‘울부심 생활+사업’을 확대한다. 어린아이부터 노년에 이르기까지 모든 시민이 일상에서 행복과 자부심을 누리도록 보다 세심한 행정 서비스를 제공할 계획이다. 시는 부모 급여와 가정양육수당 등 출산·양육 가정의 경제적 부담을 완화하고 ‘다둥이 행복렌터카’ 등 다자녀 가정을 우대 지원한다. 또 울산형 책임돌봄을 강화하고 어린이 복합 교육·놀이 공간을 조성해 아동의 건강한 발달을 지원한다. 또 제2시립노인복지관 운영과 하늘공원 제2추모의 집 건립 등 복지 인프라를 확충한다. 청년·중장년을 위한 일상돌봄과 울산청년미래센터를 운영하고 장애인거점센터(가칭)와 최중증 발달장애인 통합돌봄 등 장애인 복지도 강화한다. 세계 최초로 도입될 수소트램(도시철도 1호선)은 2029년 1월 개통을 목표로 실시설계에 들어간다. 시내버스 노선 개편 안정화와 75세 이상 어르신 시내버스 요금 무료화 등 대중교통 활성화도 추진된다. 난임부부 시술비 확대와 산모·신생아 재가돌봄 서비스 등 임산부·영유아 건강 관리를 강화하고 시민 마음돌봄 서비스 지원을 확대한다. 시는 국가지질공원 인증과 복합생태관광센터 건립 등을 통해 생태 관광의 기반을 마련한다. 또 국가산업단지 지하 배관 통합안전관리센터, 석유화학산업단지 안전 관리 고도화 플러스, 특수재난훈련센터 등 국가산업단지 안전 관리도 강화한다. 이 밖에 2025년 울산형 인구정책 수립 및 인구 업(UP) 전략본부 운영 등을 통해 인구 구조 변화에도 주도적으로 대응한다. 아울러 울산청년지원센터 개소 등을 통해 청년들의 안정적인 지역 정착을 유도한다.

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) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 지난 20일 압도적인 저비용에 고성능 추론 모델인 ‘R1’을 내놓으며 전 세계 정보기술(IT) 업계에 충격을 안긴 가운데, 딥시크 돌풍을 이끈 ‘중국 젊은 천재’들에 관심이 쏠리고 있다. 2일(현지시간) 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등에 따르면 딥시크가 최근 선보인 AI 모델 딥시크-V3는 딥시크 창업자 량원펑을 비롯한 중국인 연구자·엔지니어 150명과 데이터 자동화 연구팀 31명이 개발을 이끌었다. 지난해 12월 내놓은 거대언어모델(LLM)인 ‘V3’를 선보인 지 불과 한 달여 만에 선보인 R1은 V3와 함께 오픈AI의 챗GPT, 메타의 ‘라마’, 앤트로픽의 ‘클로드’ 등 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준인 것으로 전해졌다. 놀라운 점은 V3를 훈련하는 데 들어간 비용이 557만 6000달러(약 78억 8000만원)라는 점이다. 이는 메타가 라마3 모델을 엔비디아의 고가 칩인 H100으로 훈련한 비용의 10분의1 수준이다. 엔비디아의 저렴한 칩인 ‘H800’을 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용을 계산한 거라 인건비와 운영비 등이 포함되진 않았지만, 저렴한 자원으로 뛰어난 성능의 모델을 만들어 내자 미국 증시에서 AI 주도주들이 휘청거렸다. 실리콘밸리 빅테크 기업들을 충격에 빠뜨린 딥시크 연구자들 연령대는 20대~30대 초반으로, 대부분 해외 유학 경험 없이 중국 명문대를 졸업한 본토 출신인 것으로 알려졌다. 창업자 량원펑과 함께 가장 주목받는 인재는 1995년생 개발자 뤄푸리다. 쓰촨성 내 시골 마을 출신인 뤄푸리는 전기기사인 아버지와 교사 어머니 밑에서 자랐다. 뤄푸리는 성 내 대학에 진학하라는 부모의 권유에도 “대도시에 가야 한다”며 베이징사범대 전자학과에 입학했다. 그는 대학교 1학년을 마칠 무렵 “전자학과보다 컴퓨터학과의 장래가 밝다”는 교수의 조언에 따라 컴퓨터학과로 전과했고, 학부 졸업 후 베이징대에서 컴퓨터언어학 석사 학위를 받았다. ‘AI 천재’로 인정받은 뤄푸리는 지난달 샤오미로부터 스카우트 제안을 받았다. 샤오미 창업자 레이쥔은 뤄푸리에게 연봉 1000만 위안(약 20억원)을 제시했는데, 업계는 그가 창업할 경우 더 많은 자금을 끌어모을 것이라며 샤오미의 제안을 수락하지 않을 것으로 보고 있다. 량원펑도 뤄푸리와 같은 국내파다. 1985년생으로 광둥성 출신인 그는 공학 분야 명문 저장대에서 전자정보공학 전공으로 학사와 석사 학위를 받았다. 딥시크 AI 모델의 추론 효율을 높인 학습 아키텍처 멀티헤드잠재어텐션(MLA) 연구의 핵심 인물로 꼽히는 가오화쭤와 쩡완딩도 본토 출신이다. 가오화쭤는 베이징대에서 물리학 학위를 받았고 쩡완딩은 지난 2021년부터 베이징 우전대 AI연구소에서 석사 과정을 밟고 있다. 다른 주축 멤버로는 중산대에서 박사 학위를 받은 궈다야, 베이징대에서 박사 학위를 받은 주치하오와 다이다마이 등이 있다. 이와 관련해 SCMP는 “대부분의 중국 AI 스타트업이 업계에서 인정받은 연구원이나 해외에서 박사 학위를 받은 유학파를 선호하는 데 비해 딥시크는 국내파 위주라며 이는 인재에 대한 딥시크의 접근 방식이 다르다는 점을 보여준다”고 설명했다.

중국 신생기업 ‘딥시크’의 인공지능(AI) 서비스가 저렴한 개발 비용과 뛰어난 성능으로 세계적 충격을 낳은 가운데 각국에서 사용을 금지하는 등 견제에 나서고 있다. 각종 개인정보와 민감한 데이터가 중국으로 흘러들어 갈 수 있다는 우려에서다. 2일 일본 공영 NHK방송에 따르면 다이라 마사아키 디지털상은 전날 “데이터 보호에 대한 우려가 불식되기 전까지 공무원들이 딥시크를 사용하는 것을 삼가해야 한다”고 권고했다. 각 부처에 딥시크 이용에 대한 주의를 당부할 것이라고도 했다. 딥시크의 등장으로 가장 큰 충격을 받은 미국은 의회와 국방부, 법률회사 등 수백 개 기관과 기업에서의 접속을 차단했다. 대만 디지털부도 지난달 31일 “정보 유출 및 보안 측면에서 딥시크가 국가 안보를 위태롭게 할 수 있다”며 공공기관에서의 사용을 금지했다. 이탈리아는 지난달 29일부터 자국 내 딥시크 애플리케이션 다운로드를 금지했다. 영국, 독일, 프랑스등 유럽 국가들도 규제를 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 딥시크가 내놓는 답변이 중국 공산당의 관점을 철저하게 추종한다는 지적도 나왔다. 미 뉴욕타임스(NYT)는 딥시크를 ‘허위 정보 생산 기계’로 지목하면서 중국 신장자치구의 위구르족 탄압, 지미 카터 전 미국 대통령의 대만 관련 발언 등에 대해 중국 정부의 입장을 답습했다고 전했다. 그동안 딥시크는 2023년 조 바이든 행정부가 중국 수출을 허용했던 엔비디아의 저사양 H800 반도체를 사용했다고 밝혔다. 딥시크는 훈련 비용으로 557만 달러(약 81억원)를 썼다고 주장했다. 반면 미 CNBC 방송은 딥시크 개발에 엔비디아의 AI칩, 서버 비용 등을 모두 합하면 중국 측 추산의 90배에 이르는 5억 달러(7300억원) 이상이 들었을 것이라고 추정했다.

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.

‘저비용 고성능’에 챗GPT와 맞먹어AI주도주 ‘휘청’… 엔비디아 -16.97%BBC “美제재가 기회… 中, 전폭 지원” 중국 인공지능(AI) 스타트업 ‘딥시크’가 저성능 그래픽처리장치(GPU)만으로 미국 챗GPT에 필적하는 생성형 AI 모델을 내놓자 실리콘밸리 빅테크 기업들이 충격에 빠진 가운데 대응책을 고심하고 있다. 챗GPT 개발사 오픈AI와 마이크로소프트(MS)는 딥시크가 AI 모델 훈련을 위해 오픈AI 데이터를 무단으로 수집했는지에 대한 조사에 착수하는 등 미국과 중국의 AI 패권 경쟁이 격화하는 모습이다. 블룸버그통신 등은 29일(현지시간) 오픈AI의 데이터가 딥시크와 관련된 그룹에 의해 허가 없이 무단으로 획득됐는지에 대해 오픈AI와 MS가 조사하고 있다고 보도했다. 오픈AI는 중국에 기반에 둔 기관들이 자사의 AI 도구에서 대량의 데이터를 빼내려고 하는 여러 시도를 목격했다고 밝혔다. 딥시크는 지난 20일 압도적인 저비용에 고성능 추론 모델인 ‘R1’을 내놓으며 전 세계 정보기술(IT) 업계에 충격을 안겼다. 지난해 12월 내놓은 거대언어모델(LLM)인 ‘V3’를 선보인 지 불과 한 달여 만에 선보인 R1은 V3와 함께 오픈AI의 챗GPT, 메타의 ‘라마’, 앤트로픽의 ‘클로드’ 등 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준인 것으로 전해진다. 놀라운 점은 V3를 훈련하는 데 들어간 비용은 557만 6000달러(약 78억 8000만원)라는 점이다. 이는 메타가 라마3 모델을 엔비디아의 고가 칩인 H100으로 훈련시킨 비용의 10분의1 수준이다. 엔비디아의 저렴한 칩인 ‘H800’을 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용을 계산한 거라 인건비와 운영비 등이 포함되진 않았지만, 저렴한 자원으로 뛰어난 성능의 모델을 만들어 내자 미국 증시에서 AI 주도주들이 휘청거렸다. 엔비디아 주가는 지난 27일(현지시간) 16.97% 급락했고, 브로드컴(-17.40%), AMD(-6.37%), ASML(-5.57%) 등도 큰 폭으로 하락했다. 딥시크의 성공 배경에 대해 영국 BBC방송은 미국의 중국에 대한 반도체 수출 통제라는 도전이 중국에는 오히려 기회가 됐고, 중국 정부의 AI 육성 등 든든한 지원 역시 큰 역할을 했다고 분석했다. 미국은 약 2년 전부터 엔비디아 등 세계 유수 반도체 제조업체가 중국에 첨단 반도체를 판매하는 것을 금지해 왔다. 매사추세츠공대(MIT)의 정보기술매체 테크놀로지 리뷰에 따르면 딥시크는 수출 금지 조치 이전에 엔비디아 AI칩 A100을 상당량 비축했다. 비축량은 1만∼5만개로 추산된다. 서방의 선진 AI 모델들은 특수칩을 약 1만 6000개 사용하는 것으로 추산되는 데 비해 딥시크는 특수칩 2000개와 수천 개의 하위 칩만으로 AI 모델을 훈련시켰다고 밝혔다. 딥시크 쇼크가 이어지고 있는 상황에서 도널드 트럼프 미 행정부는 첨단 반도체 대중국 수출 규제 강화를 검토 중이다. 익명의 소식통은 블룸버그에 “엔비디아의 저사양 칩인 H20 제품도 대중 수출을 차단할 수 있다”고 전했다. 다만 백악관은 블룸버그 논평 요청에 입장을 밝히지 않았다. 워싱턴이 H20 수출통제 카드를 바로 발표하지 못하는 이유는 이미 중국 화웨이가 대체품인 어센드 910B를 판매하고 있기 때문으로 추정된다. 어센드 910B의 성능은 H100의 50% 수준으로 H20을 넘어섰다. 이런 상황에서 저사양 제품인 H20 대중 수출까지 금지하면 중국 내 GPU 수요가 화웨이로 몰려 ‘경쟁사만 좋은 일 시켜주는’ 역효과를 낳을 수 있다는 고민이 반영된 것으로 풀이된다.

저비용으로 미국산 인공지능에 능가하는 성능을 보여줘 미 증시 하락을 낳은 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 대규모 사이버 공격을 당했다고 밝혔다. 지난 20일 도널드 트럼프 대통령의 취임식 날짜에 맞춰 선보인 딥시크는 30일 기준 애플과 구글의 앱 다운로드 순위에서 모두 1위를 차지하고 있다. 중국 딥시크는 오픈AI가 개발한 챗GPT 성능을 능가한다는 평가를 낳자 오픈AI와 마이크로소프트(MS)는 중국산 AI가 자사 데이터를 무단으로 수집했는지에 대한 조사에 착수했다. 오픈AI는 중국에서 자사의 AI 도구로부터 대량의 데이터를 빼내려는 시도를 목격했다며 이는 ‘지식 증류’(distillation)란 기술로 자체 모델을 훈련하기 위한 것으로 보인다고 설명했다. ‘지식 증류’는 더 큰 모델의 지식을 작은 학생 모델에게 전달해 신생 모델의 성능을 향상시키는 기술로 빠른 학습 속도 덕분에 AI 개발 시간을 단축한다. AI 업계에서 지식 증류는 관행이지만, 오픈AI는 서비스 약관에 “자사의 서비스를 복사하거나, 경쟁 모델을 개발하기 위해 사용할 수 없다”고 명시하고 있다. 이와 같은 미국의 반발에 중국 측은 28일부터 이틀간 딥시크가 대규모 악성 공격을 받아 많은 사용자가 로그인하거나 등록할 수 없었다고 주장했다. 중국 관영 중앙방송(CCTV)은 딥시크를 공격한 인터넷 통신 아이피(IP) 주소가 모두 미국이었다고 전했다. 미국으로부터의 대규모 사이버 공격에 지난 이틀간 딥시크는 분당 137건의 사용자 불만을 접수했고, 사용자의 로그인 성공률은 18%밖에 되지 않았다. 딥시크는 지속적인 서비스 제공을 위해 중국 이외의 휴대전화 번호 등록을 일시적으로 제한했다고 밝혔다. 중국 관영언론은 “미국 IP의 딥시크 공격은 일반적인 기술 경쟁이 아니라 일종의 기술 괴롭힘에 가깝다”며 “단순한 사이버 공격이 아니라 미래 기술 환경 및 국가 안보와 관련된 기술 전쟁”이라고 지적했다. CCTV가 운영하는 소셜미디어 ‘위위안탄티엔(玉渊谭天)’은 “딥시크의 훈련 비용은 600만 달러(86억원) 미만으로, 이는 동일한 성능 모델의 5~10%에 불과하다”며 “현재 메타는 AI 라마를 훈련하기 위해 많은 돈을 썼지만 결과는 딥시크만큼 좋지 않다”고 분석했다. 실제 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 29일(현지시각) 실적발표에서 “딥시크가 여러 가지 새로운 일을 해냈다”고 인정하면서도 “대규모 인프라 투자는 시간이 갈수록 더 큰 경쟁력이 될 것”이라며 중국 측의 주장을 일축했다. 메타 측은 AI를 이용한 맞춤형 광고로 이미 매출에 성과를 거두고 있으며, 앞으로도 구독 기능이나 광고형 응답 등을 통해 AI로 수익을 창출할 것이라고 제시했다. 메타는 다음 달 10일 전체 7만 2000명의 직원 가운데 저성과자를 중심으로 약 5%를 해고할 계획이다.

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.

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.

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 저비용으로 고성능 AI 모델을 선보여 세계적인 파장을 일으킨 가운데 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 딥시크의 저렴한 개발비용에 의문을 제기했다. 머스크는 27일(현지시간) 엑스(X·옛 트위터)에서 ‘딥시크가 밝힌 것보다 엔비디아의 비싼 최신 칩 H100을 대량 보유하고 있다’는 내용을 담은 글을 공유했다. 해당 게시물은 AI 데이터 기업 스케일AI의 알렉산더 왕 최고경영자(CEO)가 최근 CNBC와 인터뷰한 영상과 함께 “알렉산더 왕은 딥시크가 약 5만개의 엔비디아 H100을 갖고 있는데, 미국의 수출 통제 때문에 그것에 대해 얘기할 수 없다고 한다”는 설명을 달았다. 머스크는 이 게시물에 “분명히”(Obviously)라는 댓글을 달아 이런 시각에 동의한다는 뜻을 밝혔다. 딥시크가 실제 저렴한 칩을 이용했는지를 두고 논쟁이 벌어진 가운데 머스크가 회의론에 동조한 것이다. 앞서 딥시크는 기술보고서에서 “자사의 AI 모델 V3를 훈련하는 데 엔비디아의 저렴한 칩인 ‘H800’ 2000여개를 사용했다”고 밝혀 업계에 큰 충격을 줬다. H800은 엔비디아가 미국 정부의 수출 규제를 피하기 위해 만든 중국 수출용 제품으로 성능을 낮춰 훨씬 저렴하다. 그동안 미국의 AI 선두 기업들은 수만개의 엔비디아 첨단 칩을 사용해 AI 모델을 훈련해 왔다. 이에 대해 투자회사 캔터 피츠제럴드 애널리스트들도 딥시크가 자사의 컴퓨팅 용량을 실제보다 축소해서 밝혔을 수 있다고 의심했다. 머스크는 또 AI 모델 개발 비용에 대한 딥시크 측의 발표 내용을 비판적으로 분석한 아트레이드 매니지먼트의 최고투자책임자 개빈 베이커의 엑스 게시물 아래에 “흥미로운 분석. 지금까지 본 것 중 최고”라고 썼다. 베이커는 해당 글에서 “(딥시크의) 기술 문서에 따르면 (개발 비용으로 밝힌) 6백만달러(약 86억원)에는 ‘아키텍처, 알고리즘, 데이터에 대한 이전 연구와 실험에 관련된 비용들’이 포함돼 있지 않다”고 지적했다. 그러면서 “딥시크는 분명히 H800보다 더 많은 것을 갖고 있다”고 추측했다. 또 “엔비디아의 매출 중 약 20%가 싱가포르를 통해 이뤄지는데, 엔비디아의 GPU 중 20%는 아마도 싱가포르에 있지 않을 것”이라며 엔비디아의 첨단 칩이 규제망을 피해 중국 AI 기업에 들어갔을 가능성을 제기했다. 머스크는 과거 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자 등과 함께 오픈AI를 설립했다가 2018년 오픈AI 이사직을 사임하고 투자 지분을 모두 처분했으며 2023년 자체 AI 스타트업 xAI를 설립했다. 머스크의 xAI는 미국 테네시주 멤피스에 대규모 데이터센터를 구축하고 AI 컴퓨팅 성능을 높이기 위한 막대한 투자를 해 왔다.