2024년 초, 미국 중심의 AI 기술 패권 구도에 중국 스타트업 '딥시크(DeepSeek)'가 충격을 던졌죠. 딥시크는 금융 투자 기업 '하이플라이어'의 자회사로, 기존 GPU 인프라를 활용해 AI 모델 개발에 나섰습니다. 이들은 고성능 AI 모델 '딥시크 R1'을 웹사이트와 앱, 그리고 '오픈 모델' 형태로 공개하며 주목받았습니다. 오픈 모델은 가중치와 핵심 설계를 공개해 대기업뿐 아니라 스타트업, 연구기관도 활용 가능한 생태계를 지향했죠.
딥시크는 특히 저비용으로 고성능 AI를 구현했다는 점과 로우 레벨 프로그래밍을 통한 GPU 최적화 기술로 화제가 되었는데요. 초기에는 GPT-4 개발 비용의 극히 일부로 유사 성능을 냈다는 소식에 '중국발 스푸트니크 쇼크'로 불리며 엔비디아 주가가 급락하기도 했습니다.
하지만 실제 개발 비용은 알려진 것보다 훨씬 높을 수 있다는 분석과, 사용된 기술(강화학습, 로우 레벨 프로그래밍)이 완전히 새로운 것은 아니라는 반론도 제기되가도 했는데요. 그럼에도 딥시크 사태는 저사양 GPU로도 효율적인 AI 개발 가능성을 시사하며 시장에 큰 파장을 일으켰습니다.
결과적으로 이는 고성능 GPU 수요 감소보다는, AI 개발 문턱을 낮춰 전체 GPU 시장의 성장을 촉진할 것이라는 전망이 우세한 상황, AI 경쟁은 모델 개발을 넘어 데이터센터 인프라, GPU 연결 기술, 전력 및 냉각 효율(액체냉각 등)로 확장되고 있는데요. 엔비디아 외 커스텀 AI 칩, UA링크 같은 새로운 표준 경쟁도 심화되는 추세입니다.
오늘은 기존 딥시크 사태를 다시 살펴보면서 그래서 결과가 무엇인지에 대해 정리해보았습니다.
#딥시크 #GPU #AI
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Edited by 이지호
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