딥시크 로고. 로이터=연합뉴스 |
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Q1. 딥시크는 정말 ‘가성비’ AI인가?
다만 이는 사전 연구와 실험 등을 제외한 비용이다. 전문가들은 보통 최종 모델 훈련에 드는 비용보다 사전 연구와 실험, 데이터 수집에 드는 비용이 더 높은 편이라고 설명한다. 김주호 KAIST(한국과학기술원) 전산학부 교수는 “최종 훈련 전 시행착오도 많이 겪었을 것이고, 다른 실험들도 많이 진행했는데 그 부분은 최종 비용에 산출되지 않았다”고 말했다. 김 교수는 “MoE 방식을 쓴다고 해서 꼭 비용이 줄어드는 것은 아니다”며 “MoE를 썼다는 것 자체보단 딥시크만의 참신한 기술력으로 MoE를 효율적으로 써서 비용을 줄였다고 봐야할 것”이라고 덧붙였다.
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Q2. 딥시크는 챗GPT만큼 정말 똑똑한가?
딥시크가 공개한 기술분석 보고서에 따르면 추론 모델인 R1은 각종 벤치마크 테스트에서 오픈AI의 o1(오원) 등 기존 모델보다 능가하는 성능을 보여줬다. 선별된 500개 수학 문제로 성능을 평가하는 벤치마크 ‘MATH-500’에선 오원이 96.4%, R1이 97.3%의 정확도를 보였다. 코딩 능력을 보여주는 벤치마크 ‘라이브코드벤치’의 경우에도 R1이 65.9%로 오원(63.4%)보다 앞섰다.
김경진 기자 |
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Q3. 미국 반도체 수출 규제는 효과가 없었나?
업계에서는 수출 규제의 효과가 없다고는 할 수 없지만, 중국이 생각보다 빠르게 ‘샛길’을 찾았다고 본다. 하정우 센터장은 “딥시크의 모회사인 하이플라이어는 수출 규제 전 이미 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치) A100 1만 장을 보유하고 있었고, 글로벌 업계에서는 딥시크가 (A100의 업그레이드 버전인) H100도 알려지지 않은 경로로 다수 확보했다는 의혹을 제기하고 있다”고 말했다. A100과 H100은 현재는 중국 수출이 공식적으로 금지돼 있다. AI 데이터 기업인 스케일AI의 알렉산더 왕 최고경영자(CEO)는 최근 CNBC와의 인터뷰에서 “딥시크가 약 5만 개의 H100을 갖고 있지만, 미국의 수출 규제 때문에 그렇게 말하지 못한다”고 주장한 바 있다.
하 센터장은 “H800만으로 딥시크 모델들의 전체 연구개발을 했다고 믿기는 어렵다. 엔비디아 싱가포르 지사가 매출이 많은 것도 눈여겨봐야 한다”며 “(딥시크 쇼크로) 미국의 AI 반도체 수출 규제는 앞으로 훨씬 더 엄격해질 것으로 예상된다”고 전망했다.
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김남영 기자 kim.namyoung3@joongang.co.kr
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