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′딥시크 쇼크′ 충격파에도...국내 AI 스타트업, 시장 확대 기대

기사입력 : 2025년02월04일 16:27

최종수정 : 2025년02월04일 16:27

국내 AI 스타트업에 호재… 저비용 고성능 LLM 개발 가능해져
기술력 강화·비용 절감 측면에서도 긍정적… "AI 상용화 앞당겨질 듯"

[서울=뉴스핌] 송은정 기자 = 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크의 등장으로 관련 업계가 술렁이고 있다. 딥시크는 상대적으로 적은 투자비용으로 고성능 AI 모델을 구현하는 게 특징이다. 이 때문에 성능을 극대화하는 기술 전략이 필요해 오픈소스 생태계 활용과 특화된 AI 솔루션 개발이 더욱 주목받을 것으로 기대된다.

4일 업계에 따르면 국내 AI 스타트업 대부분은 딥시크의 등장이 시장에 호재로 작용할 것으로 기대하고 있다. 저비용으로 고성능 추론 능력을 갖춘 대형언어모델(LLM) 개발이 가능해졌기 때문에 후발 주자들도 글로벌 AI 시장에서 경쟁할 기회를 얻을 가능성이 높아졌다고 평가하고 있어서다. 이런 영향으로 AI 상용화 시기도 앞당겨질 것으로 예상된다.

오픈AI 챗GPT와 딥시크.[사진=로이터 뉴스핌] 2025.01.28 mj72284@newspim.com

딥시크는 AI 모델 훈련 비용을 낮춤으로써 전체 시장 규모를 키울 가능성이 크다. 특히 딥시크의 방법이 새로운 효율적인 훈련 방식 도입을 의미한다면, AI 모델 개발의 진입 장벽이 낮아지고 더 많은 '좋은 모델'이 등장할 수 있다. 이는 곧 모델 구동이나 서비스 제공에 특화된 AI 인프라, 저전력 고성능 반도체에 대한 수요로 이어질 것으로 보인다. 이미 효율적인 모델 개발이 이루어진 경우 기술력 강화와 비용 절감 측면에서도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보고 있다.

기술 측면에서는 AI 비용 절감과 모델 경량화 측면은 최근의 기술 흐름인 하드웨어 최적화와 맞닿아 있다. 더 나은 추론 모델을 기반으로 학습을 시키기 위해서는 더 나은 컴퓨팅 자원이 필요하다. 따라서, AI 추론 비용을 절감했다는 면에서 향후 고사양의 컴퓨팅 자원에 대한 의존도는 더욱 높아질 것으로 예상된다.

다만 ′딥시크 쇼크′가 업계에 위기가 될 수도 있다는 우려도 제기됐다.

업계 관계자는 "어떤 레이어의 AI 스타트업인지에 따라 기회일 수도 있고 위기일 수도 있다"며 "아무래도 직접 AI 모델을 개발하는 회사 입장에서는 더 높은 성능과 더 낮은 가격으로 승부해야 하는 만큼 더 경쟁이 치열해질 것"이라고 주장했다.

이어 "다만 기업과 소비자 간 거래(B2C) 애플리케이션 레이어의 스타트업에게는 엄청난 기회가 될 수도 있을 것으로 전망된다"라며 "가성비 높은 최신 AI 모델이 새롭게 보급되면 이 흐름에 맞춰 기존 모델 개발사도 더 저렴하고 좋은 모델을 출시할 것으로 관측된다. 모델 개발사들 간에 성능뿐만 아니라 가격 경쟁이 치열해질 수밖에 없기 때문"이라고 덧붙였다.

그러면서 "이러한 모델 개발사들은 B2C 서비스를 제공하고자 해도 자신들이 개발한 모델만 써야 한다는 한계가 있다"라며 "이에 비해 컨슈머 AI, 즉 애플리케이션 레이어의 AI 스타트업들은 그때그때 시장에 출시되는 성능 좋고 저렴한 모델들을 자유롭게 취사 선택해 사용할 수 있다. 기반 기술의 치열한 발전과 경쟁 속에 응용 서비스들도 함께 더욱 활성화될 것으로 예상한다"고 설명했다.

딥시크를 재현하기 위한 시장 환경이 부족하다는 시선도 있다.

라이너 관계자는 "국내 AI 스타트업에게는 호재다. 딥시크는 언어 모델 학습과 활용에 있어 좋은 가이드라인이 됐으며, 모델의 학습 관점에서의 고민을 하는 기업들에게 큰 도움을 줬다"라며 "오픈 소스로 모델을 공개했기에 애플리케이션을 만드는 기업들에게는 상용 수준의 좋은 모델을 쉽게 활용할 수 있는 선택지를 추가해줬다"고 말했다.

이어 "그러나 딥시크 V3, 딥시크 R1 수준의 모델을 국내에서 재현하기란 여전히 어려운 환경이다. 딥시크의 개발사인 High-Flyer 만큼의 그래픽 처리 장치(GPU) 클러스터를 확보한 국내 기관 자체가 존재하지 않기 때문이다"라며 "사전 학습 수준에서 딥시크가 공개한 사례를 재현할 수 있는 곳은 여전히 국내 시장에 많지 않은 것으로 보이고, 사후 학습 (Post-training) 수준에서는 상당수 많은 기업들이 딥시크가 공개한 기술을 활용할 수 있을 것이라 생각한다"고 덧붙였다.

yuniya@newspim.com

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