딥시크에서 대한민국으로

김규인 수필가

중국 량원펑이 저사양의 엔비디아 H800 칩을 2천 개만 사용해 딥시크를 개발했다. 미국의 주요 AI 기업뿐만 아니라 챗GPT는 고사양의 H100 칩으로 1만6천 개를 사용한 것과 성능은 비슷하다. 딥시크는 미국의 중국 반도체 수출 규제를 안 받는 저사양의 H800 칩을 사용해서 만들었다는 데 의미가 더 크다.

미국은 중국의 최첨단 제품 개발을 막기 위해 트럼프 1기 때부터 중국의 화웨이가 미국산 반도체를 사지 못하게 규제했다. 이런 정책은 바이든 행정부 때도 그대로 시행하였다. 미국의 규제가 중국의 반도체 기술 독립을 이루었고 저사양의 부품으로 딥시크를 만들었다는 점에서 미국의 고민도 깊어진다.

미국 인공지능 업체가 반격을 시작한다. 딥시크가 AI 모델 훈련을 위해 오픈AI 데이터 무단 수집 여부를 챗GPT 개발사인 오픈AI와 마이크로소프트가 조사한다. 딥시크가 오픈AI에 비해 낮은 비용으로 챗GPT에 버금가는 성능의 인공지능을 개발한 것은 오픈AI의 데이터를 도용하여 이용한 덕에 가능한 것으로 판단한다.

00 딥시크의 효율성 높은 인공지능에 알리바바가 다시 새 모델을 출시한다. 중국의 틱톡 운영사인 중국 바이트댄스도 플래그십 인공지능 모델을 업데이트하며 새 모델의 성능이 미국 오픈AI 모델을 뛰어넘는다고 주장한다. 다른 미국의 대형 IT 업계도 대규모 투자 계획을 발표하며 인공지능 사업을 확산하려고 계획 중이다.

이제까지 미국뿐만 아니라 세계 AI 업계는 빅데이터 센터의 설립으로 수준 높은 계산, 많은 에너지 소비, 최첨단 반도체 칩을 사용해서 연구를 진행했다. 하지만 중국에서 딥시크의 개발로 저렴한 인공지능 모델 개발이 확산하면 굳이 엔비디아의 비싼 칩을 사용하지 않고 개발하는 추세가 확산할 수 있다.

위기의 순간에 기회도 함께한다. 인공지능 개발의 효율을 다시 생각하는 순간이다.

인공지능에 있어 선진 업체를 추격해야 하는 우리나라의 IT와 반도체 업체들은 새로운 기회를 찾을 수 있다. 성능이 떨어지는 부품으로도 유사한 성능을 나타내는 중국의 딥시크가 그 가능성을 보여주지 않는가.

엔비디아에 고대역폭 메모리(HBM)를 독점 납품하는 SK하이닉스나 납품을 위해 품질 시험을 진행하고 있는 삼성전자도 단기적으로는 피해를 볼 수 있다. 그러나 장기적으로는 AI 반도체 시장의 저변이 커질 수 있어 긍정적인 면도 크다. 그동안 높은 장벽으로 고전하는 삼성전자나 IT업계도 더 많은 기회를 가질 것 같다.

절박한 정도가 때론 사업 승패를 좌우한다. 중국이 미국의 제재로 반도체 독립을 위해 얼마나 고민하였을까. 우리에게도 그러한 고민이 지금 필요하다. 하드웨어도 중요하지만, 소프트웨어도 중요하다. 이 둘이 효율적으로 조화를 이룰 때 세계를 제패하는 인공지능을 한국에서 개발하는 날도 멀지 않을 것이다.

엔비디아 일변도의 인공지능용 칩에서 이제는 우리도 독립해야 하지 않겠는가. 딥시크의 성공이 대한민국 인공지능과 반도체, 제조업의 성공으로 이어지기를 바란다. 한국이 인공지능과 첨단 산업의 선두 주자로 세계 속에 우뚝 서기를 기원한다.