<div><figure><img src="https://www.dentalarirang.com/news/photo/202502/43655_73299_3041.jpg" /></figure>누구나 한번쯤 배웠던 철학 교과서에 나오는 헤겔은 변증법의 논리 전개로써 정반합이라는 3가지 단계를 정식화했습니다.어떤 현상의 판단을 정으로 본다면 그것과 모순하는 판단을 반으로 보고 이러한 정과 반의 판단을 종합한 더욱 높은 판단을 합으로 보는 방식입니다. 몇 년 전에 미국의 오픈AI라는 회사는 생성형AI를 이 세상에 내놓아서 엄청난 반향을 일으켰습니다. 그리고 그것에서 파생되어서 엔비디아를 비롯한 관련 업종의 회사들은 과거와는 완전히 다른 방식으로 성장했습니다.상상을 초월하는 변화들이 있었습니다.몇 년이 흐른 2025년초에는 어떤 일들이 있었을까요.새벽에 배달되는 경제신문기사에는 미국의 AI에 관련된 빅테크 기업들의 주가 급락 헤드라인이 장식되었습니다.왜 그랬을까요?정치적 변화가 아니었습니다. 바로 오픈AI사의 생성형AI에 버금가는 저가형 AI가 나타났기 때문입니다.중국의 DeepSeek AI입니다. 스타트업으로 시작은 조그마한 회사의 결과물이 미국을 흔들어 놓았습니다.기술은 처음 계발하는 초기단계가 어렵습니다. 수많은 시행착오와 더불어 고비용이 투입되야 합니다. 하지만 어느정도의 단계를 지나면 소스가 차곡차곡 쌓이게 마련입니다. 이러한 오픈소스를 활용한 기술의 발전은 조금더 수월해집니다. 결국 누적된 자료와 자본으로 새로운 것을 만들어 낸 것입니다.오픈AI사에 투자했던 빅테크 회사들이 당황해고 있습니다. 작은 자본으로 이러한 성능을 가진 AI를 만들어냈단 말인가....우리들의 치과보철제작 기술은 과거와는 비교도 안될만치 발전했습니다. 항상 노력하는 기술이야말로 거대 자본을 이길 수 있는 비책인 것 같습니다.</div>

<div>추천! 더중플 - 딥시크 스톰중국산 인공지능(AI) ‘딥시크’로 AI 생태계가 들썩이고 있습니다. 출발도 늦었고, 돈도 적게 썼는데 챗GPT과 성능은 엇비슷하다고 하니 미 실리콘밸리부터 국내 AI기업까지 중국에서 온 AI 신입생을 눈에 불을 켜고 들여다보는 중입니다. ‘어마어마한 자본을 투입하면 더 나은 AI를 만들 수 있다’는 상식이 흔들리고 있습니다.오늘의 ‘추천! 더중플’에선 딥시크 탄생 배경부터 ‘딥시크 쇼크’ 이후의 AI 세계까지 분석한 콘텐트를 모았습니다. 딥시크가 만들어지기까지 중국에서 무슨 일이 벌어졌는지, 딥시크 이후 실리콘밸리가 어떻게 대응하고 있는지, 앞으로 AI 산업 판도는 어떻게 흘러갈지, 한국 AI 업계의 미래까지 한번에 정리 가능합니다. 팩플은 소비자·투자자 입장에서 알아야 할 혁신 기술과 비즈니스에 대한 모든 것을 다룹니다. 더 자세한 내용은 더중앙플러스 구독 후 보실 수 있습니다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202502/06/b5588c75-ab15-48da-9b26-8ae48699cab2.jpg" /></figure>딥시크의 오픈소스 AI 모델 ‘R1’이 흔들어 놓은 AI 생태계를 비유한 업계 관계자 말이다. 방대한 데이터를 인간이 학습시키는 걸 넘어 AI 스스로 추론하게끔 만드는 ‘추론형 AI’ 모델 맛집은 그간 오픈AI 였다. 이 맛집은 레시피를 절대 공개하지 않았다. 근데 딥시크가 R1을 만들어 이 레시피를 공개(오픈소스)하면서 만드는 방법은 물론, 생각보다 적은 자원으로 추론형 모델을 만들 수 있다는 가능성까지 보여줬다. 지난 4일 방한한 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 발 바닥에 땀이 나도록 기업인들을 만나고 다닌 이유를 짐작해 볼 수 있다.딥시크의 등장은 미국에도 큰 충격을 안겼다. AI 산업 3요소로 꼽히는 ‘데이터, 알고리즘, 인프라’ 중 미국이 중국을 압도할 수 있는 건 그래픽처리장치(GPU), 고대역폭메모리(HBM) 등을 포함한 인프라다. 미국이 2022년부터 첨단 컴퓨팅 칩과 반도체 장비의 중국 수출을 통제하고 있는 것도 인프라를 틀어쥐고 중국의 성장을 막겠다는 계획. 그런데 딥시크가 나머지 두 요소에 집중하며 인프라 열세를 극복한 것이다.문제는 중국에 딥시크만 있는 게 아니라는 점. 2023년 기준 중국 내 AI 기업은 4400개가 넘고, 그 중 생성AI 기술을 채택해 연구·개발하는 기업 비중은 15%(약 700개)에 달한다. 문샷AI는 수학·코딩·멀티모달 추론 등 주요 벤치마크에서 GPT-4o 수준에 도달했다는 평가를 받는 ‘키미 k1.5(Kimi-k1.5)’를 최근 출시했다. 지난해 8월 이 회사는 33억 달러 기업가치를 인정받았다. 즈푸AI(28억 달러), 바이촨(28억 달러), 미니맥스(25억 달러)까지 이들은 ‘신(新) AI 4대 천왕’으로 꼽힌다.물론 딥시크에는 검증해야 할 요소들이 많다. 오픈AI GPT-4 개발 추정 비용의 18분의 1 수준인 557만6000달러(약 80억원)에 AI 모델을 개발했다고는 하나, 이는 최종 모델 훈련에 든 비용일 뿐 사전 연구와 데이터 수집 비용 등은 담겨 있지 않다. 개발에 사용된 AI칩도 엔비디아의 중국 수출용 저사양 칩인 H800만 썼다고 주장하지만, 여러 의혹들이 제기되고 있다. 딥시크 뒤에 있는 중국 정부의 검열 문제와 데이터 유출 등 보안 문제 또한 한계로 지적된다.그럼에도 불구하고 AI 업계 상식을 기술로 깬 딥시크의 등장으로 글로벌 AI 산업은 전환점 앞에 서 있다. 레시피를 감춰온 오픈AI가 위협을 느끼는 사이, 자타공인 오픈소스 AI 진영 대장이던 메타는 웃을까? ‘가성비 AI’ 등장으로 엔비디아는 위기에 빠질까? 딥시크의 뒤를 이을 중국 AI회사는? 누군가에게는 기회, 누군가에게는 위기가 될 이 전환점에서 기업들은 어떻게 대응하고 있는지, 미·중 고래싸움 속 한국은 어떤 길을 가야 할지 등 ‘딥시크 스톰’ 이후의 AI를 2회에 걸쳐 넓고, 깊게 짚었다.📌더 자세한 기사 내용이 궁금하시다면, 기사 링크를 복사해 주소창에 붙여넣으세요. 딥시크 쇼크? 4대천왕 더 있다…中 10년간의 ‘치밀한 빌드업’ [딥시크 스톰①]딥시크의 a to z, 성능과 비용을 둘러싼 팩트체크, 10년 동안 치밀하게 AI 전열을 가다듬은 중국의 AI 굴기 등을 담았다.AI 미래는 ‘추론 맛집’ 경쟁…‘전성비’ 칩 회사들 돈 번다 [딥시크 스톰②]딥시크가 불러온 태풍을 미국 빅테크가 어떻게 받아들일지, AI 세계 판도는 어떻게 변하는지, 한국은 어떤 방향으로 가야하는지 분석했다.Future of AI, 미래를 보다 202510년이면 강산이 변한다는데, 10일이면 AI가 변합니다. 연초부터 미국의 스타게이트 프로젝트, 중국의 딥시크 등 쏟아지는 새 AI 트렌드 속에 길 잃고 헤매셨다면? AI 에이전트, AI 검색…, 올해 꼭 알아야 할 핵심 트렌드, PDF 북 한권에 정리해 드립니다. AI 용어 가이드북, AI 석학 앤드루 응 스탠퍼드대 교수 독점 인터뷰 전문도 함께 담았습니다.도전! 나도 AI 마스터옆 자리 김 대리, 이렇게 일을 잘했었나? 어느 날 갑자기 높아진 그의 생산성 향상의 비밀, 바로 AI라는데. 나 빼고 다 생성 AI 쓰는 것 같아 불안하다면? ‘나도 AI마스터’ PDF북은 챗GPT부터 이미지·오피스·영상·학술·음악·코딩까지 분야별 생성 AI 사용법을 한권에 모았다.</div>

중국산 인공지능(AI) ‘딥시크’로 AI 생태계가 들썩이고 있습니다. 출발도 늦었고, 돈도 적게 썼는데 챗GPT과 성능은 엇비슷하다고 하니 미 실리콘밸리부터 국내 AI기업까지 중국에서 온 AI 신입생을 눈에 불을 켜고 들여다보는 중입니다. ‘어마어마한 자본을 투입하면 더 나은 AI를 만들 수 있다’는 상식이 흔들리고 있습니다.

딥시크 쇼크? 4대천왕 더 있다…中 10년간의 ‘치밀한 빌드업’

<div>2025년 1월, 푸른색 고래 로고가 세계인의 눈을 사로잡았다. 중국 기업 ‘딥시크(DeepSeek)’가 공개한 인공지능(AI) 모델 ‘알원(R1)’이다. 딥시크 등장은 여러모로 흥미로운 사건이다.▶미국과 한국 정치권과 주식시장은 깜짝 놀라며 요동쳤지만, 기술 업계에선 ‘다 알고 있던 일’이라는 반응이다.▶성능면에서 챗GPT 같은 기존 AI 모델들과 맞먹을 만큼 우수하지만, 그렇다고 독보적인 건 아니다.▶AI 반도체 시장을 장악해 온 엔비디아 입장에선 악재일 수 있지만, 그보다 더 큰 호재가 될 거라고 한다.▶도널드 트럼프 미국 대통령은 딥시크 등장에 “경종을 울려야 한다(should be a wake-up call)”면서 동시에 “긍정적으로 본다(I view that as a positive)”고 평가했다.미국 빅테크(거대 기술기업)를 중심으로 AI 관련주에 관심 많은 투자자들로선 ‘지금 이게 어떤 상황인지’ 헷갈린다.머니랩이 딥시크 등장이 갖는 진짜 의미가 무엇인지, 앞으로 AI 업계는 어느 방향으로 흘러가고, 이를 투자에 어떻게 활용할지, SK하이닉스·삼성전자·네이버 등은 어떤 영향을 받을지 핵심만 뽑아 ‘딥시크 해설서’를 준비했다. 김주용 NH아문디자산운용 글로벌주식팀 매니저, 김효식 삼성액티브자산운용 팀장, 이상엽 KB자산운용 매니저, 이종욱 삼성증권 테크팀장, 최설화 메리츠증권 연구위원, 한종목 미래에셋증권 선임연구원(가나다순) 등 6인의 분야별 전문가가 함께했다.<h2>🐋 딥시크가 시장에 던진 메시지 </h2>📂김주용 매니저 : 지난 몇 년간 빅테크들이 쏟아부은 천문학적인 투자가 무용지물이 될 수도 있겠네? 그 질문을 던진 중요한 사건이다.📂이상엽 매니저 : 비용은 낮아지고 성능은 갖춘 ‘AI 대중화’의 포문을 열었다.📂한종목 연구원 : ‘작지만 강한’ ‘저렴하지만 효율적인’, 공학적으로 AI 최적화의 정수(精髓)를 보여줬다. 실리콘밸리에선 테슬라와 메타 같은 기업이 벌써부터 딥시크 방식을 흡수하려고 한다는 얘기가 들리고, 미국과 중국의 기술 격차가 6개월 내로 좁혀졌다는 평가도 있다.딥시크는 어떻게 ‘가성비 AI’를 만들었나2023년 5월 설립된 중국의 신생 기업 딥시크는 560만 달러(약 80억원)의 비용으로 2개월 만에 AI 모델을 개발했다고 밝혔다. 그것도 엔비디아의 최신 칩(GPU·그래픽처리장치)이 아닌 성능이 떨어지는 ‘H800’칩으로 개발에 성공했다. 참고로 미국 오픈AI의 ‘챗GPT-4’ 개발에는 1억 달러(약 1400억원) 이상이 들었다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202502/05/6a60202f-00a3-43f4-a994-f80a8ae56f36.jpg" /></figure>이 때문에 업계와 전문가들은 ‘딥시크-R1’에 실제로 투입된 비용이 5억 달러가 넘고, 엔비디아의 최신형 칩을 썼지만 미국의 수출 규제 때문에 밝히지 못할 뿐이라는 등 각종 의혹을 제기하고 있다.📌 다만 전문가들은 ‘비용 절감’ 자체는 불가능하지 않다고 본다. AI 모델 개발 비용은 크게 세 가지다.① 방대한 양의 데이터를 모아 학습시키는 비용② 수많은 GPU를 구매해 사용하는 비용③ 엔지니어 인건비를 포함한 장기간에 걸친 연구개발 비용만약 딥시크가 챗GPT, 라마(메타), 제미나이(구글) 등 기존에 나와 있는 AI 모델들을 활용했다면 ①번 비용을 크게 줄일 수 있다. 쉽게 말해 챗GPT나 라마가 이미 내놓은 답들을 모아 훈련시키는 것이다.②번은 ‘혼합 전문가(mixture-of-experts)’ 시스템으로 절약할 수 있다. 이 시스템은 거대한 모델을 특정 작업과 데이터 유형을 처리하는 데 특화된 여러 개의 하위 모델(전문가)로 나누는 방식이다. AI 전체를 한꺼번에 구동시키는 게 아니라 필요한 부분만 선택해서 작동시키기 때문에 GPU 사용량도 줄일 수 있다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202502/05/64b7a233-78d1-42fa-9aa6-c20cb6033ab0.jpg" /></figure>③ 빅테크들이 수백억원대 연봉을 걸고 인재 영입 경쟁을 벌이는 가운데 딥시크는 창업자이자 알고리즘 개발자인 량원펑(梁文锋)처럼 중국 내부의 뛰어난 인재들을 활용해 인건비를 크게 줄였다는 분석이다.<h2>🐋 딥시크 등장은 글로벌 증시에 부정적일까 </h2><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202502/05/81a95a98-a135-4860-8745-51fe7dc40836.jpg" /></figure>📂이종욱 팀장 : 딥시크 공개 직후 반도체주 등이 하락한 건 그동안 제기됐던 AI 고점론, AI 투자 효용론이 다시 불거졌기 때문이다. 딥시크 하나 때문에 갑자기 생긴 조정이 아니다. 앞으로 클라우드 기업들과 엔비디아 등이 AI로 돈을 벌거나 새로운 신기술을 증명한다면 증시는 다시 힘을 받을 거다.📂김효식 팀장 : ‘저비용 고기능’ AI 출현은 결과적으로 전체 AI 시장을 빠르게 키우는 역할을 할 거다. 그래서 오히려 긍정적이다. 역사적으로 정보기술(IT) 업계에서 비용과 가격의 하락은 이를 상쇄하고 남을 만한 수요량(Quantity) 증가로 이어져 왔다.📂한종목 : AI 분야 개발자와 반도체 업계의 반응을 종합해보면 긍정론에 더 귀를 기울여야 한다. 반도체 장비 업계 최강자인 ASML의 최고경영자(CEO) 말을 들어보자. “딥시크의 비용 절감은 좋은 뉴스다. 비용이 낮아지면 더 많은 애플리케이션(응용 프로그램)에 AI가 쓰일 수 있고, 그건 결국 더 많은 칩(반도체)이 필요하다는 의미다.”<h2>🐋 AI 대장주 엔비디아, 입지 흔들리나 </h2></div>

2025년 1월, 푸른색 고래 로고가 세계인의 눈을 사로잡았다. 중국 기업 ‘딥시크(DeepSeek)’가 공개한 인공지능(AI) 모델 ‘알원(R1)’이다. 딥시크 등장은 여러모로 흥미로운 사건이다.

“엔비디아? 브로드컴이 낫다” 전문가 6인 딥시크 대처법

<div>세상엔 예측해볼 법한 일들이 퍽 많다. 언젠간 빨래를 대신 개어줄 로봇이 나올 테고, 우주여행도 가능해질 것이며, 불로장생의 꿈도 이룰 수 있을지 모른다. 다만 그 꿈이 달성되는 시기와 주체가 불분명할 뿐이다. 언젠간 벌어질 일이지만, 그걸 직접 생애 안에 이뤄보겠다고 달려드는 이와 그를 실질적으로 지원하는 이들을 찾기는 쉽지 않아서다. 그래선지 엑스프라이즈(XPrize) 재단처럼, 세계적인 문제를 해결할 사람들을 모으고 지원해 우리가 원하는 세계를 더 빠르게 만들어보려는 주체들에게 유독 관심이 간다.중국 헤지펀드 회사 산하 연구소에서 만든 딥시크(DeepSeek-R1) 모델의 등장은 사실 너무나 예측 가능했다. 인공지능(AI) 모델 개발 비용이 천문학적으로 오르는 문제는 누구든 풀고 싶어 했다. 그러니 언젠가는 더 낮은 비용으로도 충분히 높은 성능을 낼 수 있는 모델이 나올 것으로 예측됐다. 특히 개인정보 관련 규제가 상대적으로 덜한 것으로 알려진 환경에서, 똑똑한 연구자들이 집중적으로 문제를 파고들 수 있는 배경이라면, 아무래도 기술적으로 유리한 고지를 점할 것이라는 전망도 충분히 나와 있었다. 실제로 사람을 인식하고 감정을 추출하는 등 이미지 분야 기술은 이미 2010년대 말에 중국 연구진 및 기업들의 결과물이 세계적으로 우위를 점한 바 있다.벌어질 일이 벌어졌다고 해서 모든 것이 충격파를 주는 건 아니다. 쏘아올린 로켓의 궤도를 바꿀 정도의 패러다임을 전환하는 이벤트들이야말로 시장과 대중에게 충격을 준다. 챗GPT가 처음 나왔을 때가 그랬다. 그전까지 GPT-3, BERT 같은 언어모델들은 꾸준히 연구자들 사이에서 화제가 됐고, 이를 변용한 전문 영역의 버티컬 모델들도 지속적으로 등장했다. 일종의 생태계가 만들어져 있었지만, 대중이 사용하기에는 여전히 사회적, 윤리적 문제가 걸림돌이 됐다.챗GPT가 제시한 패러다임의 전환은, “어떻게 하면 사회에서 용인될 수 있는 자연스러운 대화모델을 만들까”라는 문제를 직접 마주했다는 것에 있었다고 생각한다. 사람의 피드백을 학습 과정에 치밀하게 밀어넣는 방법론을 모델링에 반영했고, 대중에 친숙한 채팅 인터페이스를 공개해 접근성을 높여 더 많이, 더 빠르게 데이터를 쌓았다. 오픈AI 관계자들이 회고하기를, 공개 전날까지도 “이건 아직 내보낼 정도는 아니지만, 빠르게 대중의 반응을 보자!”라는 합의가 있었다고 한다. 이후 대중의 사용 사례를 빠르게 모아 실시간에 가깝게 모델을 업데이트해 상호작용이 더 잘되는 모델을 만드는 분위기가 언어모델 회사와 생태계 전반에 급격히 퍼졌다.딥시크가 쏘아올린 ‘이제는 가성비 시대’라는 패러다임은, 돈 많은 나라의 막대한 투자를 받은 기업들이나 AI 모델을 만들어 생태계를 다 차지할 거라는 상심과, 적당히 성능 좋은 경량화 모델을 찾고자 하는 수요, 전력에 대한 걱정같이 지표면 아래에서 꿈틀대던 욕망들에 한 잔의 시원한 사이다를 선사한 것이었다고 본다. 이미 많은 모델의 성능은 일반 사용자들이 뭐가 더 좋은지 세밀하게 알아차리기 어려울 정도로 인식 범위를 넘어서고 있다. 이제부터는 이 모델을 어떻게 써먹느냐로 승부를 보는 세상이다. 그 다리를 놓아줄 ‘가성비템’의 등장과 임팩트가 한편으로 반갑기는 하다.<figure><img src="https://img.khan.co.kr/news/2025/02/05/l_2025020601000133600015741.webp" /></figure></div>

세상엔 예측해볼 법한 일들이 퍽 많다. 언젠간 빨래를 대신 개어줄 로봇이 나올 테고, 우주여행도 가능해질 것이며, 불로장생의 꿈도 이룰 수 있을지 모른다. 다만 그 꿈이 달성되는 시기와 주체가 불분명할 뿐이다. 언젠간 벌어질 일이지만, 그걸 직접 생애 안에 이뤄보겠다고 달려드는 이와 그를 실질적으로 지원하는 이들을 찾기는 쉽지 않아서다. 그래선지 엑스프라이즈(XPrize) 재단처럼, 세계적인 문제를 해결할 사람들을 모으고 지원해 우리가 원하는 세계를 더 빠르게 만들어보려는 주체들에게 유독 관심이 간다.

결국엔 벌어질 일들

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/02/05/2GOUOYHVCO_3.jpg" /></figure>지난 설 휴 기간 동안 미국 증시에서는 엔비디아를 중심으로 한 AI 대장주들의 주가가 급락했다. 하루 만에 증발한 엔비디아 시가총액 감소분은 단일 기업 기준으로 증시 역사상 최대 규모였다. 중국 AI 기업인 딥시크(DeepSeek)가 개발한 저비용 고성능의 인공지능 모델이 몰고 온 충격파였다. 하락세는 하루에 그치지 않았고, 이후 엔비디아, 마이크론테크놀러지, 하이닉스는 큰 폭의 하락세를 맞았다. 딥시크 사태가 AI에 대한 과잉투자 우려를 자극했던 것으로 보인다.그러나 시간이 지나면서 미국 정부를 중심으로 딥시크가 대중국 수출통제 품목인 고사양 H100반도체를 불법적으로 활용하고, 개인정보를 무차별적으로 수집하고 있다는 의혹이 제기되면서 사태는 새로운 국면으로 접어들고 있다. 미국과 중국간 기술 패권 경쟁이 더욱 격화되면서 빅테크 기업들이 친환경적인 자체 AI반도체 시스템 구축을 가속할 것이라는 시각도 대두되고 있다.필자는 딥시크 사태를 세가지 관점에서 바라보고 있다. 딥시크의 데이터 처리 방식, 딥시크의 고성능, 그리고 오픈소스 정책이 가지는 파급력이다.데이터 처리 방식은 인공지능의 효율적 데이터 사용과 관련이 있다. 우리 사회가 AI 시대로 매우 빠르게 진화하고 있지만, 현재와 같은 AI의 데이터 처리방식이 지속될 수 있을 지에 대한 근본적 의문이 제기되고 있다. 무어의 법칙(Moore’s Law·컴퓨팅 성능이 기하급수적으로 발전)의 한계를 뛰어넘는 적층 HBM 방식이 AI 데이터 처리 속도를 높이고 있지만, 부수적으로 등장하는 많은 전기 소모와 열 발생 등과 같은 난제를 해결해야 하기 때문이다.인공지능이 인간의 뇌를 모방하는 방식으로 발전해 왔는데, 인간의 뇌는 데이터 처리 과정에서 전기나 열을 발생시키지 않는다. 인간의 뇌는 데이터를 입력하고 처리하는 방식이 단순 데이터 집적 및 학습이 아니라, 데이터를 계층화하고 필터링 하면서 데이터를 효율적으로 처리(SNN, 뉴로모픽)하기 때문이라고 한다.현재까지 밝혀진 바에 따르면, 딥시크의 데이터 처리 방식은 COT(Chain of Thought ·문제를 단계로 구분해 처리), MOE(Mixture of Experts·전문가 활성기법) 등을 적용한 기술인데, 이는 기존에 알려진 데이터 처리방식을 일부 개선한 수준이라는 지적이 많다. COT, MOE 단계의 강화학습 이전에 콜드스타트로 명명된 예비데이터 단계를 거치기에 데이터 처리량이 결국 오픈AI의 인공지능 모델 등과 별반 다르지 않을 것이라는, 즉 데이터 처리 효율성 면에서 특별히 우월하지 않다는 시각도 존재한다. 많은 파라미터 중에서 일부만 활성화해서 효율성을 높였다고 주장하지만, 필터링을 위해 사전에 대규모 데이터 처리단계를 거칠 수밖에 없었을 것이라는 추정이다.데이터 처리 과정에서의 전기 소모와 열 발생을 줄이는 획기적인 비용 절감 방식인지 미리 예단하기보다는 아직은 귀추를 지켜보아야 할 단계로 보인다. 우리에게 중요한 점은 딥시크 같은 고성능 AI 모델이 누구에게나 접근 가능한 오픈소프 형태로 공개되고 있다는 것이다.지금까지 AI 생태계는 모든 데이터가 집중될수록 효과적인 다다익선의, 이른바 ‘규모의 경제’를 강화시키는 구조였다. 이러한 구조적 특성이 2·3등 기업도 공존할 수 있는 제조업과 달리 오직 1등만 승자독식 할 수 있는 기반을 만들었다. 증시에서도 미국 빅테크 일부 기업만이 시장을 주도하는 일극체체를 고착시키는 동력이었다. 하지만 고성능을 수반한 오픈소스 시스템이 정착된다면 AI 생태계가 일극주의를 벗어난 경쟁체계를 구축하면서 더욱 확대되는 계기가 될 수 있다. 특히 각종 전문 영역에서 AI 소프트웨어가 발전할 수 있는 토양이 제공된다면 한국의 많은 AI 기업에게도 희망이 될 수 있을 것이다.딥시크 사태가 어떻게 전개될 지 조금 더 주의 깊게 지켜볼 필요가 있다. 다만 우주선점 경쟁을 가속화시켰던 1950년대말 ‘스푸트니크 모멘텀’까지는 아닐지라도, 적어도 폭넓은 AI 생태계를 만드는 자양분이 되고 있음은 분명하다.<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/02/05/2GOUOYHVCO_4.jpg" /></figure></div>

지난 설 휴 기간 동안 미국 증시에서는 엔비디아를 중심으로 한 AI 대장주들의 주가가 급락했다. 하루 만에 증발한 엔비디아 시가총액 감소분은 단일 기업 기준으로 증시 역사상 최대 규모였다. 중국 AI 기업인 딥시크(DeepSeek)가 개발한 저비용 고성능의 인공지능 모델이 몰고 온 충격파였다. 하락세는 하루에 그치지 않았고, 이후 엔비디아, 마이크론테크놀러지, 하이닉스는 큰 폭의 하락세를 맞았다. 딥시크 사태가 AI에 대한 과잉투자 우려를 자극했던 것으로 보인다.

딥시크, AI 생태계의 게임체인저인가 [김세중의 여의도 커피챗]

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/02/06/2GOV5FABON_1.png" /></figure>딥시크 사태로 관심이 떨어지기는 했으나 대규모 인공지능(AI) 인프라 투자인 ‘스타게이트 프로젝트’는 AI 산업에 여전히 큰 영향을 끼칠 것으로 기대된다.도널드 트럼프 미국 대통령은 지난달 21일(현지 시간) 4년 간 5000억 달러(약 722조 원)를 투입해 사상 최대 규모의 AI 인프라를 구축하겠다고 선언했다. 우선적으로 1000억 달러를 즉시 집행하고 텍사스 애빌린에 대규모 데이터 센터를 착공하겠다는 청사진을 내놓았다. 재정 책임을 맡은 소프트뱅크와 운영 책임을 맡은 오픈AI, 엔비디아·마이크로스프트 등이 기술 파트너로 참여한다는 점에서 전 세계 첨단 기술 분야에 미칠 파급력은 매우 클 것으로 보인다.여기서 주목해야할 영역은 제약·바이오다. 통상적으로 정보기술(IT) 부문이 대형 인프라 투자의 대표적 수혜주로 꼽히지만 이번에는 AI 인프라가 의료 혁신에 본격 활용될 것이라는 낙관론이 지배적이다. 래리 엘리슨 오라클 회장이 “AI를 통한 암·심장병 치료 혁신”을 언급한 점도 시장 전반의 기대감을 끌어올렸다. 모더나를 비롯해 희귀병 치료제 개발 기업인 인스메드, 유전자 진단 기업 나테라 등이 주목 받고 있다. 미·중 제약 협력과 인수합병(M&A), 기업공개(IPO) 시장의 활성화 역시 헬스케어 부문의 성장세가 당분간 이어질 것이라는 전망에 힘을 싣는다.전력 설비·전력망 인프라와 데이터 센터 운영 분야의 수혜도 예상된다. 스타게이트 프로젝트에 따라 대규모 신규 설비 투자가 전력·통신·원자력 업종에 긍정적인 파급효과를 가져올 것으로 기대되기 때문이다. 코닝 등 설비 업체와 오클로 등 원자력 분야의 종목들도 투자자들의 관심을 끌고 있다.백악관 홈페이지를 통해 공개된 46개의 행정 명령을 보면 인프라 투자에 대한 의지를 확인할 수 있다. 예상과는 달리 관세와 대중국 견제보다 이민·에너지 정책이 우선적으로 부각되고 있다는 평가도 나오는 상황이다. 에너지 정책 분야에서는 파리협정과 유엔 기후변화협약에서 탈퇴를 선언하며 관련 예산을 동결했고 파이프라인 건설이나 자원 개발에 박차를 가하기로 했다.<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/02/06/2GOV5FABON_2.png" /></figure></div>

딥시크 사태로 관심이 떨어지기는 했으나 대규모 인공지능(AI) 인프라 투자인 ‘스타게이트 프로젝트’는 AI 산업에 여전히 큰 영향을 끼칠 것으로 기대된다.

[글로벌 핫스톡] '스타게이트 프로젝트' 수혜…바이오·전력설비 주목

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/01/30/news-p.v1.20250130.ba16b055a85e4720b1251e9e63c664ff_P1.jpg" />“남들이 고양이를 보고 고양이를 그릴 때, 우리는 고양이를 본떠서 사자를 그렸다.”중국의 거대 테크기업 '텐센트'의 마화텅 회장이 한 말이다. 그는 카피캣(모방) 전략으로 성공했다는 것을 인정했다.중국 인공지능(AI) 스타트업 '딥시크(DeepSeek)'가 미국의 AI 기술을 넘어서는 혁신인지, 아니면 단순 모방의 결과인지를 놓고는 의견이 분분하다. 하지만 명확한 것은 중국의 '카피캣' 전략이 여전히 유효하다는 점이다. 기술은 표준화되고 기업간 장벽은 낮아지고 있다. 자의든 타의든 서로의 서비스를 참고해서 개발하면서 후발주자들은 카피캣 오명을 쓴다. 하지만 카피캣이 최후의 승자가 되는 경우를 종종 볼 수 있다.국회에서도 딥시크가 가져올 변화에 예의주시하고 있다. 여야 모두 긴급간담회를 개최하는 등 팔을 걷어붙였다. AI가 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심이라는 점을 다시 한번 인지하고 있다. 다행스러운 일이다.다만 간담회에서 여야가 네 탓 공방을 이어갔다는 점은 씁쓸하다. 지금은 책임 떠넘기기를 할 때가 아니다. 한국이 처한 현실을 제대로 짚어보고 실질적인 대안을 모색해서 실행가능한 정책부터 추진해야 한다.국민의힘 안철수 의원은 5일 “AI가 단기 성과에 치우져 정치권에서 유행처럼 소비되지 않을까 우려스럽다”고 했다.AI 전쟁은 이미 시작됐다. 우리에겐 선택의 여지가 없다. 후발주자인 우리는 '카피캣'을 넘어 '카피타이거'를 창출해야 한다. 보여주기식 토론회로 그쳐선 안된다. 일시적으로 AI 예산만 늘린다고 딥시크와 같은 기업이 만들어지진 않는다. 중국은 1990년대 후반부터 40년간 이공계 인재 육성을 해왔다. 국회와 정부가 낡은 데이터 활용 규제를 허물고 중장기 관점에서 정책적·제도적 밀착 지원을 심도있게 고민해야 한다.성현희 기자 sunghh@etnews.com </div>

“남들이 고양이를 보고 고양이를 그릴 때, 우리는 고양이를 본떠서 사자를 그렸다.”. 중국의 거대 테크기업 '텐센트'의 마화텅 회장이 한 말이다. 그는 카피캣(모방) 전략으로 성공했다는 것을 인정했다.

[ET톡]'카피타이거' 전략

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/02/06/2GOV5YA07Z_1.jpg" /></figure>중국발(發) ‘딥시크 쇼크’에 미국 거대 기술기업(빅테크)들의 인공지능(AI) 기술 개발에 가속도가 붙고 있다. 오픈AI가 최신 모델을 잇따라 선보인 데 이어 구글은 비용 효율성과 생태계 연계를 강화한 AI 전략으로 딥시크와 오픈AI를 동시에 견제하고 나섰다. 알리바바를 비롯한 중국 빅테크들이 속속 추격에 나서자 미국 빅테크들이 기술 격차를 유지하기 위해 안간힘을 쓰는 양상이다.<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/02/06/2GOV5YA07Z_2.jpg" /></figure>5일(현지 시간) 구글은 제미나이 2.0 플래시 시리즈를 일반 사용자 대상으로 출시하는 한편 유료 사용자를 대상으로 한 실험 모델을 대거 공개했다. 기존 경량 모델인 플래시보다 더욱 빠르고 저렴한 ‘플래시 라이트’를 선보인 점이 특징이다. 이 모델은 콘텐츠 기억 비용이 100만 토큰(AI 연산 단위)당 0.019달러로 0.014달러인 딥시크 V3와 유사하다. 구글은 추론 모델인 2.0 플래시 ‘싱킹’ ‘싱킹 위드 앱’, 최상급 모델인 2.0 프로 등도 함께 선보였다. 싱킹 위드 앱은 AI 모델과 구글 검색·날씨·지도 정보를 연계해 정확한 실시간 정보를 출력한다.구글의 이날 발표에서는 초경량 모델로 딥시크를 겨냥하는 한편 구글 생태계와 연계한 추론 모델로 오픈AI에 대응하겠다는 전략이 깔려 있다. 앞서 오픈AI는 경량 추론 모델 ‘o3 미니’와 온라인 검색과 장기 추론을 결합한 ‘딥리서치’를 출시했다. 미국 빅테크들이 신규 모델 출시 속도를 높여가며 경쟁사 움직임에 즉각 대응하고 있는 것이다.배경에는 딥시크 이후 연이어 존재감을 드러내는 중국의 AI가 자리하고 있다. 이날 AI 성능 비교 프로젝트 챗봇아레나에서는 중국 알리바바 클라우드가 지난달 29일 출시한 큐원(Qwen) 2.5 맥스가 7위를 기록했다. 딥시크 추론 모델 R1(3위)에는 밀리지만 일반 모델 V3(8위)와 오픈AI 추론 모델 o1 미니(10위)를 넘어섰다. 블룸버그통신은 알리바바·바이트댄스·바이두 등 중국 대형 정보기술(IT) 기업은 물론 즈푸·미니맥스·바이촨·문샷·스텝펀·01.AI 등 ‘AI 호랑이’ 스타트업들이 대기하고 있다며 중국에서 제2의 딥시크가 나올 가능성이 높다는 관측을 내놓았다.글로벌 테크계에서는 중국발 AI 공습에 대응하느라 부산한 모습이다. 이날 일본 소프트뱅크가 미국 반도체 설계 기업 암페어 인수 협상에서 진척을 보이고 있다는 보도가 나왔다. 소프트뱅크는 오픈AI와 ‘스타게이트’ 데이터센터, AI 칩셋 설계 등에서 협력하고 있는 만큼 암페어가 챗GPT 전용 칩셋 설계에 쓰일 가능성이 높게 점쳐진다.</div>

중국발(發) ‘딥시크 쇼크’에 미국 거대 기술기업(빅테크)들의 인공지능(AI) 기술 개발에 가속도가 붙고 있다. 오픈AI가 최신 모델을 잇따라 선보인 데 이어 구글은 비용 효율성과 생태계 연계를 강화한 AI 전략으로 딥시크와 오픈AI를 동시에 견제하고 나섰다. 알리바바를 비롯한 중국 빅테크들이 속속 추격에 나서자 미국 빅테크들이 기술 격차를 유지하기 위해 안간힘을 쓰는 양상이다.

"딥시크 나와" 구글도 '가성비 AI'로 맞불

<div><figure><img src="https://nimage.newsway.co.kr/photo/2025/02/06/20250206000091_0700.jpg" /></figure>바이오의약품 생산에 사용되는 싱글유즈(일회용) 시장이 가파르게 성장할 거란 전망이 나왔다. 6일 바이오공정 전문지인 바이오프로세스 인터내셔널과 한국바이오협회 등에 따르면, 시장조사기관인 BCC리서치는 글로벌 싱글유즈 시장이 지난해 65억 달러(9조4139억원)에서 2029년 112억 달러(16조2210억원)로 연평균 11.6% 고속 성장할 것으로 전망했다. 현재 바이오의약품 싱글유즈 시장은 항체생산, 연구개발, 백신생산, 유전자치료제생산 등의 순으로 시장이 형성돼 있다. 싱글 유즈는 다운스트림 공정에서 장비간의 교차 오염을 감소시키기 위해 복잡한 세척 및 멸균 절차를 거쳐야 하는 기존 다회용 시스템의 단점을 보완할 수 있는 이점이 있다. 또 싱글 유즈 사용으로 제조 공정의 처리 시간을 단축하고 설계를 간소화해 제조의 효율성을 높이는데 기여한다. 최근 치료제가 점점 더 개인의 유전자 프로파일에 맞게 조정되는 등 맞춤형 의료에 대한 수요가 증가하고 있고, 인공지능(AI)과 의약품 생산 방법의 자동화에 따라 시장에 진입하는 신제품도 꾸준히 늘고 있어 싱글유즈 시장이 함께 성장하는 모습이다. 바이오의약품에서 가장 큰 시장을 차지하고 있는 단일클론 항체(mAb) 생산에서 일회용 소부장 사용이 확대되는 점도 성장과 관련이 있다. 현재 글로벌 싱글유즈 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하는 지역은 북미 지역으로, 2024년 20억 달러(2조8970억원) 2029년 34억 달러(4조9249억원)로 연평균 10.6% 성장이 예상된다. 아시아 태평양 지역의 경우 같은 기간 13.3% 성장해 2029년 33억 달러(4조7781억원) 시장을 형성할 것으로 보인다. 중국, 인도와 같은 국가는 저렴한 의료 솔루션에 대한 수요 증가와 바이오제약 산업 확장, 바이오의약품 생산 능력에 대한 투자 증가가 이러한 성장의 주요 요인으로 작용할 것으로 예측된다. 남미, 중동 및 아프리카와 같은 나라도 시장 점유율은 작지만 계속해서 완만한 성장 궤적을 보이고 있다. 국가별로는 미국과 일본, 독일이 높은 점유율을 차지하고 있으며, 영국, 한국, 프랑스, 캐나다 등이 중간 정도의 점유율을 차지하고 있다. 한국바이오협회는 "성장세를 예측해보면, 미국은 완만한 성장세를 보일 것으로 보이고 한국과 인도, 중국은 가파른 성장세를 보일 것"이라며 "싱글유즈 시장 성장에는 강력한 제약 인프라, 과감한 R&D투자, 지속적인 정부의 지원이 큰 역할을 할 것"이라고 전했다. </div>

바이오의약품 생산에 사용되는 싱글유즈(일회용) 시장이 가파르게 성장할 거란 전망이 나왔다. 6일 바이오공정 전문지인 바이오프로세스 인터내셔널과 한국바이오협회 등에 따르면, 시장조사기관인 BCC리서치는 글로벌 싱글유즈 시장이 지난해 65억 달러(9조4139억원)에서 2029년 112억 달러(16조2210억원)로 연평균 11.6% 고속 성장할 것으로 전망했다.

바이오 '일회용 소부장' 시장 10조 전망···"투자 증가로 韓·中 큰 폭 성장"

<div>팩플투자=수익². 미국 빅테크 세계관에서 ‘거듭제곱법칙(멱법칙·the power law)은 진리였다. 초기 투자로 압도적 경제적 해자를 만들고, 그 수익을 다시 투자해 밸류체인을 장악하는 것. 경쟁자가 나와도 벌어진 격차는 웬만해선 좁혀지지 않는다. 최근 30년간 이어진 인터넷·모바일 혁명기가 그랬다. 생성AI 역시 그럴 줄 알았다.그런데 이 게임의 법칙, 뿌리째 흔들리고 있다. 중국산 AI ‘딥시크’ 때문이다. 출발도 늦었고, 돈은 적게 썼고, 견제도 했는데, 성능이 비슷하다고? 시험 전날 놀았다는 ‘전교 1등’을 보는 기분이 이럴까. 실리콘밸리부터 국내 AI 기업까지 눈에 불을 켜고 들여다보고 있는 딥시크. 그래서 준비했다. ‘딥시크 쇼크 이후의 AI’, 이것만 읽으면 당신도 이 난리통을 한번에 꿸 수 있다.① 中 10년간의 치밀한 빌드업 ‘딥시크 스톰’② 실리콘밸리에 울린 비상경보, 승자는 누구?Today’s Topic실리콘밸리에 울린 비상경보승자는 누구? 딥시크 스톰② 지난 4일 방한한 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 그 어느 때보다 잰걸음이었다. 이른 오전 한국 개발자들을 만난 데 이어 최태원 SK그룹 회장과 회동하고, 곧바로 카카오와 전략적 제휴 발표를 위한 행사장을 찾았다. 끝나자마자 국내 주요 기업 경영진들과의 오찬에 참석했고, 바로 강남으로 직행해 이재용 삼성전자 회장, 손정의 소프트뱅크 회장과 3자 회담을 했다. 그리고 바로 인도로 떠났다. 단 한 순간도 쉬지 않았던, 발 바닥에 땀나는 일정. 그가 이렇게나 바빴던 이유는?딥시크 등장 이후 실리콘밸리에 비상경보가 발령된 건, 단순히 중국이 싸고 성능 좋은 인공지능(AI)을 만들어서만은 아니다. AI는 이제 단순한 ‘기술’을 넘어 경제와 안보, 그리고 사회 전반에 걸친 전략적 요소로 자리 잡았다. 중국과 미국이라는 두 고래 사이에서 한국 AI 스타트업의 살아남기도 치열해졌다. 글로벌 AI 세계 판도는 어떻게 바뀔까? ‘내 엔비디아, 메타 주식은 괜찮을까?’ 팔까 말까 고민 중인 사람들도 주목.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202502/06/36c2de71-2e65-483a-9277-f61031d90d80.jpg" /></figure><h2>1. 中 비장의 무기에 자존심 긁힌 ‘AI MAGA’ </h2>AI 산업 3요소로 꼽히는 ‘데이터, 알고리즘, 인프라’. 이 중 미국이 중국을 압도할 수 있는 건, 그래픽처리장치(GPU), 고대역폭메모리(HBM) 등을 포함한 인프라다. 반도체 및 관련 장비, 소프트웨어 등을 틀어쥐고 중국이 쫓아오지 못하게 하겠단 게 미국의 계획. 그런데, 딥시크가 나머지 두 요소에 집중해 인프라 열세를 극복하면서 미국에 큰 충격을 안겼다. “오픈AI(미국)만 할 수 있는 게 아니었네?”제재의 역설: 2022년 미국이 첨단 컴퓨팅 칩과 반도체 장비의 중국 수출을 통제하는 규제를 발표하면서 엔비디아 최신 GPU인 H100 포함, A100까지도 중국 판매가 금지됐다. 몰래 H100을 들여올 순 있지만, 대외적으로 중국이 쓸 수 있는 건 규제에 맞게 만든 저사양 칩 H800. 업계에선 이런 제약이 딥시크가 AI 모델을 최적화하는 방법을 찾도록 부추겼다는 분석이 나온다. 저사양 칩밖에 쓸 수 없는 환경이 혁신을 촉진했다는 의미. 뉴욕타임스(NYT)는 “딥시크 AI 모델의 성능은 미 정부의 무역 제재가 가져온 의도치 않은 결과”라고 분석했다. </div>

투자=수익². 미국 빅테크 세계관에서 ‘거듭제곱법칙(멱법칙·the power law)은 진리였다. 초기 투자로 압도적 경제적 해자를 만들고, 그 수익을 다시 투자해 밸류체인을 장악하는 것. 경쟁자가 나와도 벌어진 격차는 웬만해선 좁혀지지 않는다. 최근 30년간 이어진 인터넷·모바일 혁명기가 그랬다. 생성AI 역시 그럴 줄 알았다.

AI 미래는 ‘추론 맛집’ 경쟁…‘전성비’ 칩 회사들 돈 번다 [딥시크 스톰②]

누구나 한번쯤 배웠던 철학 교과서에 나오는 헤겔은 변증법의 논리 전개로써 정반합이라는 3가지 단계를 정식화했습니다. 어떤 현상의 판단을 정으로 본다면 그것과 모순하는 판단을 반으로 보고 이러한 정과 반의 판단을 종합한 더욱 높은 판단을 합으로 보는 방식입니다.

[이기봉 소장의 디지털 한줄 팁 88] 기술 발전의 끝없음

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