전문가들은 중국이 저렴한 비용으로 인공지능(AI)을 개발하는 데 성공하도록 동기를 부여한 것은 바로 미국이라고 말한다. 이는 워싱턴이 베이징의 첨단이지만 값비싼 칩에 대한 접근을 제한하면서 나온 조치입니다.
스마트폰 화면에 있는 ChatGPT 애플리케이션(미국) 옆에 있는 AI 챗봇 DeepSeek 애플리케이션(중국) 로고 - 사진: AFP
미국의 기술 거대 기업들이 최첨단 AI 모델을 개발하는 데 수천억 달러를 쓴다고 주장하는 반면, 중국의 스타트업 DeepSeek은 그 반대의 사실을 증명했습니다. 불과 수백만 달러면 됩니다.
필요는 발명의 어머니다
"2022년 11월 ChatGPT가 출시되었을 때 미국은 여전히 생성 AI에서 선두를 달리고 있었습니다. 하지만 지난 2년 동안 이 격차는 점차 사라졌습니다." 2023년 글로벌 AI에서 가장 영향력 있는 100인 중 한 명인 앤드류 응 교수가 사우스차이나모닝포스트 (SCMP)에 말했습니다.
그는 중국 AI 스타트업인 DeepSeek와 관련하여 이런 발언을 했는데, DeepSeek는 2025년 1월에 ChatGPT와 비슷한 무료 AI 모델을 출시해 놀라움을 안겼습니다.
응 씨에 따르면, Qwen, Kimi, InternVL, DeepSeek 등의 모델이 등장하면서 중국은 격차를 좁혔을 뿐만 아니라 점차 일부 AI 분야에서 선두를 차지하게 됐습니다. China Daily는 DeepSeek이 오픈 소스를 활용하여 AI 도구를 개발하고, 이를 통해 광범위한 협업과 실험이 가능해지고, 이를 통해 업계에서 더 빠른 혁신을 이룰 수 있다고 강조했습니다.
DeepSeek의 공공 개발 비용은 미국의 AI 기술 기업과 비교해 600만 달러 미만입니다. 이는 미국 기업들이 주장하듯이 AI를 훈련하는 데 수십억 달러가 든다는 주장에 이의를 제기합니다.
워싱턴의 금지로 인해 고급 칩에 대한 접근이 제한되었음에도 불구하고, DeepSeek은 AI 산업이 엔비디아와 같은 거대 기업에 의존할 필요가 없다는 것을 증명했습니다. 중국의 챗봇을 개발하는 데는 약 2,000개의 간단한 칩만 필요한 반면, Meta의 최신 Llama 3.1 AI 모델은 최대 16,000개의 Nvidia의 고급 H100 칩이 필요합니다.
DeepSeek의 챗봇은 출시되자마자 Apple 앱 스토어 차트에서 ChatGPT를 제치고 1위를 차지했습니다. 1월 20일, DeepSeek은 폐쇄형 소스 모델인 ChatGPT와 동등한 기능을 갖춘 것으로 간주되는 오픈 소스 모델 R1을 출시했습니다. 특히 OpenAI의 CEO인 샘 알트먼도 DeepSeek의 접근 방식을 칭찬했습니다.
AI를 개발하려면 많은 돈이 들지 않나요?
2월 3일 인디펜던트 신문은 미국 연구팀이 DeepSeek의 AI 챗봇을 불과 수십 달러에 재창조했다고 보도하면서 저비용 AI 개발 추세를 강화했습니다. 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 한 팀은 DeepSeek의 R1 모델을 30달러도 안 되는 비용으로 복제했다고 주장합니다.
"우리는 CountDown 게임에서 DeepSeek R1-Zero를 재현했고 잘 작동했습니다." 박사과정 학생인 Jiayi Pan이 X 플랫폼에서 공유했습니다. Pan은 이 프로젝트가 AI를 더 접근하기 쉽게 만들기를 바랍니다.
DeepSeek와 팬 씨 팀 프로젝트의 성공은 AI 훈련 비용이 미국의 기술 기업들이 주장하는 수천억 달러보다 훨씬 낮을 수 있음을 보여줍니다.
기술 전문가들은 DeepSeek이 미래에 AI가 구축되고 사용되는 방식에 큰 영향을 미칠 수 있다고 말합니다. 메타 플랫폼 AI 과학자 얀 르쿤은 DeepSeek 덕분에 "중국이 AI 분야에서 미국을 앞지르고 있다"는 뜻으로 받아들여서는 안 된다고 말했습니다. SCMP 기사에 따르면, 그는 이를 올바르게 표현하면 "오픈소스 모델이 독점 모델을 능가하고 있다"고 말했습니다.
DeepSeek는 접근 방식을 바꾸지만 '게임 체인저'는 아니다
Dang Huu Son(응용기술연구인력개발원 부소장, LovinBot AI 공동설립자 겸 CEO)은 DeepSeek이 장기적으로 AI 분야에서 "게임 체인저"가 될 가능성은 낮다고 말했습니다.
Son 씨에 따르면 DeepSeek은 가장 중요한 사명을 성공적으로 완수했습니다. 즉, 투자자와 기업의 접근 방식을 AI 기술의 "대중화" 추세, 즉 저비용과 쉬운 접근성으로 바꾸는 것입니다. 그러나 장기적으로는 투자 비용 측면에서 큰 어려움과 모델 품질을 유지하기 위한 치열한 경쟁에 직면하게 될 것입니다.
저렴하고 리소스가 적은 오픈소스 AI 모델인 DeepSeek의 출시는 주목을 끌었고, 이로 인해 미국의 AI 거대 기업들은 전략을 재고하지 않을 수 없게 되었습니다. 이 사례는 테무와 유사하며, 경쟁을 위해 저비용 전략을 선택했습니다.
하지만 전문가들은 DeepSeek이 성능 면에서 다른 하이엔드 모델보다 실제로 뛰어나지 않으며 복잡한 작업을 처리하는 데 한계가 있다고 말합니다.
DeepSeek의 독특한 특징 중 하나는 사용자가 추론을 할 때 '사고 과정'을 볼 수 있다는 것입니다. 하지만 이로 인해 심각한 보안 허점이 발생합니다. 전문가들은 DeepSeek이 간단한 언어 조작부터 AI 자체가 생성하는 복잡한 "프롬프트"에 이르기까지 다양한 공격에 취약하다는 것을 보여주었습니다.
더욱이, 비용 최적화로 인해 DeepSeek은 일부 보호 메커니즘을 축소해야 했습니다. 이로 인해 시스템은 정교한 전략에 취약해지고, 원치 않는 정보가 반환되거나 행동이 조작될 위험이 있습니다.
베트남에서는 DeepSeek에서 얻은 교훈을 바탕으로 안전성을 보장하면서도 합리적인 가격으로 AI를 개발할 수 있는 기회가 열렸습니다. LovinBot AI는 현재 DeepSeek를 연구 중이지만 아직 통합하지 않았습니다. DeepSeek는 비용이 저렴하고 소스 코드가 오픈되어 있음에도 불구하고, 가장 중요한 요구 사항이 정보 보안이고 콘텐츠 조작 위험을 피하는 것이기 때문입니다.
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출처: https://tuoitre.vn/trung-quoc-pha-gia-ai-20250205001728107.htm
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