AD
[뉴스FM 이익선 최수영 이슈앤피플]
□ 방송일시 : 2025년 2월 5일 (수)
□ 진행 : 이익선, 최수영
□ 출연자 : 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기를 바랍니다.
◇ 이익선 : <이슈가 MONEY?> 챗지피티(ChatGPT)의 개발사죠. 오픈 AI의 CEO 샘 올트먼이 방한해 화제입니다. 어제 이재용 삼성전자 회장 그리고 손정의 소프트뱅크 그룹 회장과 만나 초대형 인공지능 투자 프로젝트인 스타게이트 협력을 논의했다고 하던데요. 한국과 미국 그리고 일본을 대표하는 3자 회동, ‘한미일 AI 동맹’이라고 일컬어지는 이런 발 빠른 움직임을 촉발시킨 원인이 있습니다. 바로 ‘중국발 딥시크 쇼크’인데요. 오늘 전문가 모시고 얘기 나눠봅니다. 김덕진 IT커뮤니케이션 연구소장과 함께 하겠습니다. 소장님 어서 오세요.
★ 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장 (이하 김덕진) : 안녕하세요. 반갑습니다. 김덕진입니다.
◆ 최수영 : 저희가 잘 모르는 질문일 수도 있으니까 청취자분들의 아주 귀에 쏙쏙 들어오기 쉬운 설명 좀 부탁드리겠습니다. 딥시크, 정말 짧은 시간에 이번 설 연휴 때 아주 우리 세계를 발칵 뒤집었습니다. 저비용 그다음에 오픈 AI의 챗GPT급 AI를 내놓아서 정말 미국 월가와 실리콘밸리를 발칵 뒤집었는데 일단 딥시크가 뭐고, 거기에 R1 이런 게 붙던데 그건 뭔지 설명 좀 부탁드릴게요.
★ 김덕진 : 이거를 좀 이해하기 위해서 우리가 챗GPT랑 한번 비교를 해볼게요. 워낙 챗GPT 유명하니까. 챗GPT 처음에 나왔을 때 GPT-3, GPT-4 막 이런 얘기했었는데 요즘에 보면 GPT-4 다음에 GPT-5가 나오는 게 아니라 안 나왔고요. GPT o1, GPT o3 이렇게 붙는 거 아마 보셨을 거예요. 우리가 생각할 때 ‘아니 왜 GPT가 처음엔 3, 3.5, 4가 나오다가 왜 5가 아니고 o1이지?’ 이렇게 할 수 있잖아요. 그게 AI가 크게 똑똑해지는 방식이 두 가지가 있는데 하나는 학습을 시키는 거예요. 우리로 치면 수학으로 비교를 하면 수학 문제를 그냥 계속 주고 공부를 계속 시키는 거. 이게 학습이에요. 그런데 지금까지 GPT3, 4 이런 건 학습을 많이 시켰던 거예요. 문제는 학습만 계속 시키는데 얘가 어느 이상 똑똑해지는 게 한계가 올 때가 있다는 거예요. 예를 들면 AI를 그냥 사람이라고 쳐볼게요. 사람한테 수학 문제를 많이 주면 똑똑해질 거니까. 수학 푸는 법도 안 알려주고 초등학교 1학년 거 줬다가 고등학교 3학년 거 줬다가 중학교 2학년 거 줬다가 이러면 되게 공부할 때 어려울 거잖아요. 그래도 어느 정도 공부는 할 거잖아요. 이렇게 하는 게 어느 순간에 한계가 있는 거예요. 얘한테 공부를 더 시키려고 아무리 많은 수학 문제를 계속 줘봤자 얘가 잘 못하는 거예요. 그럴 때 어떤 생각을 하는 거냐면 ‘야 그럼 얘한테 하는 방법을 좀 알려주자.’ 쉽게 말해서 지금까지는 수학 푸는 방법을 안 알려주고 그냥 막 문제만 줬는데 예를 들면 우리가 학원에서 배우는 것처럼 근의 공식은 이런 거고 추론하는 방식은 이런 거야라고 하는 걸 보통 우리가 추론이라고 그래요. 여기에 있는 데이터를 학습한 걸 갖고 이렇게 하는 거야라는 걸 알려주는 건데 까지 챗GPT 3.5, 4 이런 건 계속 공부를 시켰던 거고 o1이라는 모델은 공부하는 방법, 추론을 알려준 거예요. 추론을 알려주기 위해서는 생각해 보면 정말 많은 전문가들이 걔한테 공식도 알려줘야 되고 그래야 될 거잖아요. 이런 녀석이 있다 보니까 지금까지 오픈 AI 챗GPT가 3, 4 같은 것들은 다른 회사들도 비슷하게 만들었었어요. 그런데 추론을 하는 모델 o1이라는 거는 까지 오픈 AI만 만들었고 우리가 알고 있는 네이버도 못 만들었고 클로드도 못 만들었고 막 그러고 있던 거예요. 그 상황에서 딥시크라는 녀석이 나온 건데 크게 두 가지로 나뉩니다. 말씀드린 것처럼 챗GPT 버전처럼 학습을 한 애. 얘가 v3라는 모델이고 이 녀석이 작년 12월에 나왔어요. 작년 12월에도 챗GPT급으로 똑똑한 애가 나왔네. 그래도 얘는 아직도 얘도 추론을 못하네. 이러고 있었거든요. 이번 설 연휴 때 딥시크 R1이라는 녀석이 나왔는데 이 녀석은 추론을 하는 거예요. 챗GPT o1이 하듯이 얘가 방법을 깨달아가지고 스스로 뭔가 똑똑한 풀이법들을 하기 시작하는 이 녀석이 나온 거예요. 그래서 사람들이 ‘어 이거 뭐야’라고 했는데 중요한 건 이 방법이 예를 들면 이렇게 생각해 보세요. 강남에 1타 강사가 있어요. 1타 강사가 가르치는 방법이 되게 자기만의 노하우일 거잖아요. 그런 걸 까지 챗GPT는 오픈을 안 했는데 이번에 딥시크는 자기가 한 방법을 다 공개를 해버린 거예요. 자기가 논문에다가 ‘야 챗GPT 쟤네는 과외하는 방법 안 알려주고 있었는데 우리가 비슷하게 해봤더니 쟤네가 o1에서 추론하는 방식이 돼’ 그래가지고 그걸 논문에다가 상세히 쓴 거예요. 사람들이 보고 이거 우리도 해볼 수 있겠네 라고 생각을 하기 시작한 거고 심지어 거기다 어떻게 했냐면 야 우리가 이렇게 해서 만든 결과물이 있거든. 챗GPT는 그거를 우리가 쓰려면 너네가 챗GPT에 돈 내야 되잖아. 우리는 그거를 작은 모델. 되게 큰 거는 인터넷 서비스에서 써야 되거든요. 이거를 컴퓨터에도 설치할 수 있을 소형 모델도 막 여러 개를 만든 거예요. 그 소형 모델을 제 컴퓨터에 받아서 물론 큰 것보다는 성능이 떨어지지만 생각하는 노하우를 하는 거를 제 컴퓨터에서 설치를 해서 쓸 수가 있게 된 거예요. 이걸 보고 전 세계에 있는 사람들이 챗GPT가 지금까지 혼자서 그렇게 엄청난 돈을 써서 만든 거에 노하우도 있고 우리가 쓰려면 돈도 내야 되는 거였는데 저 회사가 갑자기 방법론도 다 공개를 하고 그것도 공짜로 다운로드 받을 수 있게 하고 막 이렇게 되니까 쉽게 말해서 전 세계가 뒤집힌 거다 이렇게 좀 설명을 드리면 좋을 것 같습니다.
◆ 최수영 : 추론한다는 게 강화 학습인 거예요?
★ 김덕진 : 네. 추론을 하는 방식인데, 강화 학습 말씀하셨으니까 얘기를 드리면 이 방식도 원래는 되게 돈이 많이 드는 방식인데 이번에 이 녀석들이 공개한 걸 보면 돈을 덜 들이는 방식으로 또 공개를 한 거예요. 말씀드리면 이런 겁니다. 챗GPT o1이라는 녀석이 똑똑해지게 하기 위해서 아까처럼 수많은 노하우 같은 거를 알려준 거잖아요 AI한테. 알려줄 때 전문가들이 직접 사람들이 이렇게 하는 거야 저렇게 하는 거야 이렇게 하는 거야 막 알려주는 거예요. 그렇게 하려면 사람들이 투입이 돼야 되니까 실력 있는 사람들이 계속 알려줘야 되고 시간도 많이 들고 돈도 많이 들 거잖아요. 그러면 사람들을 안 쓰고 강화 학습을 할 수 있는 방법이 없나? 생각을 한 거예요. 이 녀석들이 딥시크-R1이라는 서비스랑 딥시크-R1-제로라는 이 두 가지를 가지고 뭘 한 거냐면 이것도 좀 비교를 하면 시험을 만약에 수학 문제를 우리가 중간고사를 봤다고 생각해 보세요. 그러고 나면 나중에 선생님이 풀이법이랑 답을 알려줄 수도 있지만 보통 친구들이 시험 끝나고 나면 자기네끼리 답안지 맞춰보잖아요. 답안지 맞춰보는 것처럼 선생님 정답 없는 상태에서 문제를 AI한테 내가 4명한테 풀어보라고 한 거예요. 4명이 답도 내고 풀이 과정도 낼 거거든요. 그럼 답하고 풀이 과정을 자기들끼리 맞춰보게 한 거예요. 쉽게 말해서. 그럼 자기들끼리 맞춰보니까 대충 야 우리가 봤더니 한 3번인 것 같아. 그럼 3번인 사람들한테는 1점, 3번이 아닌 사람은 0점 이렇게 평가를 하게 해요. 그것뿐만 아니라 얘네가 풀이 과정도 같이 비교를 해보는 거예요. 야 풀이 과정을 봤더니 넌 풀이 과정 없이 찍었네. 찍은 애는 0점. 풀이 과정 괜찮은 것 같아 얘는 0.5점. 이렇게 더하는 거예요. 그럼 자기네들끼리 계속 논의를 하니까 이게 우리끼리의 정답인 것 같아라고 하는 거를 답지 전문가 없이도 만들어내는 거죠. 그렇게 해가지고 계속 얘를 공부를 시키는 거예요. 계속 공부를 시키니까 어느 정도 사람이 없는데도 꽤 그럴듯한 답을 하는 거예요. 이게 딥시크-R1-제로 버전인데 이걸 했더니 꽤 그럴듯하게 나오는데 문제는 우리끼리 아무리 맞춰봤자 답이랑 완전히 안 맞을 때도 있잖아요. 그러다 보니까 얘한테 한 번 더 앞에다가 공부를 시키는데 어떤 공부를 시키냐면 그전에 챗GPT는 예를 들면 전문가 한 만 명이서 계속적으로 공부를 하나하나 시키고 있었으면 그렇게 하는 게 아니라 우리 만 명까지는 안 되니까 한 10명 정도의 정답지를 먼저 주는 거예요. 시험 보기 전에 이게 공식이야. 이거 정확하게 이렇게 하는 거야. 이렇게 주고 그다음에 또 얘네한테 시험을 보게 하는 거예요. 그럼 얘네들끼리 또 답안지를 맞춰볼 거잖아요. 그러면 정답을 아예 몰랐을 때보다는 정답을 잘 알거나 방법들을 잘 주고 나서 그다음에 자기네들끼리 시험 문제를 풀려고 하면 정답률이 올라갈 거잖아요. 그렇게 하는 걸 해봤더니 결국에는 자기네들의 테스트 결과로 말씀드렸던 챗GPT o1. 정말 많은 사람들이 계속적으로 전문가가 맞힌 거랑 비슷한 수준이 나오더라. 그렇게 해서 우리가 비용도 줄였고 효율화도 했고 우리가 했으니 이거 여러분들은 한번 테스트해 보세요라고 낸 겁니다.
◆ 최수영 : 무료로 공개를 한 거군요.
◇ 이익선 : 딥시크 개발 비용이 558만 달러 우리 돈으로 약 78억 원 정도. 오픈 AI의 아버지로 불리는 샘 올트먼은 딥시크에 비해 가성비가 인상적이다라고 했거든요. 챗GPT랑 비교하면 어느 정도로 적은 비용이에요?
★ 김덕진 : 일단은 78억은 너무 좀 비약된 숫자라서 좀 말씀드리고 싶었는데, 이거는 본인들의 논문에서 숫자를 써놓은 거거든요. 자기네들이 이런 거 할 때 한 거예요 한건데, 그냥 냉정하게 말씀드리면 이 모든 처음부터 끝까지의 결과는 아니고 자기네들이 그렇게 학습 사이클 한번 돌리는 실비가 한 그 정도 든 거다. 거기에 회사의 인건비라든지 데이터라든지 이런 비용은 다 빠진 거예요. 그렇다 하더라도 우리가 말하는 챗GPT가 까지 수십조 원 이상 쓴 거에 비하면 수십조 원 거의 그 정도라고 저는 봐요.
★ 김덕진 : 왜냐하면 우리가 알고 있는 인력비 그다음에 데이터를 처음부터 올라 쌓인 거 그런 거에 비하면 훨씬 더 아주 저렴하게, 최소 몇 천 억 단위에서 아무리 많이 봐도 수천 억 단위니까 왜냐하면 이 회사가 처음부터 AI를 하기 전부터 금융공학하고 이때부터 GPU도 많이 사고 그랬거든요. 다 포함하더라도 수천억 단위니까 그런 거에 비하면 엄청나게 가성비 좋게 만들었다고 볼 수 있는 거죠.
◆ 최수영 : 이렇게 가성비 좋게 만든 딥시크, 어떤 회사이고 또 창업자 양원펑은 또 인물인지 좀 설명 좀 해 주세요. 주식 투자로 AI를 했다는 그런 얘기도 있고 이런 보도가 있었습니다.
★ 김덕진 : 양원펑이요 일단 85년생이고 원래는 뭐 했던 사람이냐면 말씀하신 것처럼 헤지펀드 하이 플라이어(High Flyer)라는 회사를 만들어서 퀀트 트레이딩을 연구하던 사람이에요. 쉽게 말하면 주식 투자를 사람이 하는 게 아니라 AI가 하게 맡기는 거예요. 그거를 원래 2008년, 2010년부터 계속 해오던 사람입니다. 처음엔 잘 안 됐었어요. 그러다가 처음에 무슨 고민을 하냐면 ‘야 AI가 왜 안 될까 AI를 똑똑하게 해야겠다.’ 그때부터 우리가 말하는 엔비디아( NVIDIA) GPU 같은 걸 그때부터 사 모았습니다. 그걸 갖고 금융 공학을 했었는데 그러다가 언제 대박이 나냐면 이 사람이 우리가 말하는 미국이나 이런 데 있었던 금융위기 때 있잖아요. 금융위기 때 실제로 돈을 꽤 많이 벌어요. 금융 위기가 있을 때 본인이 AI를 갖고 여러 가지로 돈을 꽤 많이 법니다. 그 돈을 갖고 그다음에 AI를 만들겠다고 욕심을 갖고 움직이기 시작한 거예요. 우리가 말한 딥시크라는 회사가 2023년에 생겼고 2023년부터 까지 엄청나게 빠르게 다양한 모델들을 만들면서 올라오고 있는 상황이었다. 이렇게 좀 말씀을 드릴 수 있을 것 같습니다.
◇ 이익선 : 그렇군요. 그런데 왜 공짜로 했을까요? 자신감의 표현인 건지 아니면 챗GPT 쪽을 소위 물 먹이고 기선을 제압하려고 그런 건지 의도가 뭘까요?
★ 김덕진 : 두세 가지로 좀 일단 해석을 해 볼 수 있을 것 같아요. 첫 번째로 이 양원펑이라는 사람 자체가 갖고 있는 캐릭터도 있어요. 이 사람이 자기 회사도 그렇고 좀 특이한 사람이에요. 보통 중국에서도 AI 잘하면 해외 인재들 막 데려올 것 같잖아요. 이 사람은 일단 순수 중국파고요. 그 회사에 있는 모든 직원들도 다 순수 중국파입니다. 해외에서 공부를 안 했어요. 그리고 또 재미있는 게 이 회사에 있는 모든 친구들이 경력이 오래된 친구들이 아니에요. 막 20대 초반 1, 2년 차 이런 사람을 일부러 뽑아요. 왜냐하면 자기가 생각할 때 새로운 변화가 있을 때 기존에 있는 고정관념이 있는 사람은 안 된다. 새로운 개념으로 계속 가야 된다. 그러면서도 본인이 AI를 통해서 이런 걸 할 수 있다는 신념이 있다 보니까 본인들이 능력들이 이 정도 있다는 걸 보여주고 싶은 그런 계기가 일단 첫 번째로 있을 것 같고요. 두 번째로 말씀하셨던 중국에서 계속 정책적으로 AI 산업을 키우면서 우리가 이렇게 AI를 엄청 잘하고 있다는 관점이 있거든요. 그럼 그런 관점에서 만약에 이걸 무료로 안 풀었으면 이렇게까지 사람들에게 이슈가 안 됐을 거예요. 왜냐하면 딥시크 아론이 챗GPT를 완전히 능가하느냐. 그렇진 않아요. 왜냐하면 챗GPT에는 이미 여러 가지 기능들이 있거든요. 그런 기능들이 딥시크에 있진 않아요. 아주 기본적으로 쓸 수 있는 기능만 있는 건데 말씀드린 대로 그거를 공짜로 쓰고 누구나 그걸 개발을 할 수 있게 접근성을 열었다. 그리고 우리가 생각할 때 ‘중국은 좀 폐쇄적인 국가 아니야?’ 그랬는데 오히려 오픈 AI라는 이름을 가진 미국의 회사는 클로스 하면서 데이터를 안 열고 있는데 중국 회사가 이렇게 전 세계에 다 연구할 수 있게 열어놨어라고 하는 게 되게 큰 이슈인 거죠. 그러다 보니까 이번에 우리나라도 설날이었지만 중국도 춘절이었잖아요. 이번에 딥시크의 모든 회사의 직원들이 있는 고향에 현수막이 다 그렇게 붙었대요. 그래가지고 그렇게 우리의 자랑이다. 전 세계를 흔들었다. 그런 의도성도 분명히 있는 것 같고요. 그다음에 또 한 가지는 딥시크가 만들고 있는 이 서비스가 어디서 잘 돌아갈까라는 것도 한번 생각을 해봐야 돼요. 뭐냐 하면 말씀드린 대로 서비스나 이 엔진은 공짜로 풀었는데 그걸 쓰려면 어디선가 컴퓨터에서 돌리든 서버에서 돌리든 막 이래야 되잖아요. 제일 큰 모델은 일반 컴퓨터에서 돌리기는 어려워요. 그러면 우리가 말하는 클라우드나 아주 대규모 서버에서 돌려야 되는데 그럼 우리 머릿속에서 다 엔비디아 생각만 하잖아요. 그런데 이번에 이 딥시크의 최대 장점 중에 하나는 엔비디아의 최신 칩을 안 쓰고 저렴한 버전을 썼다는 거 하나, 그리고 추론을 할 때 일부 화웨이 칩도 같이 썼다는 거예요. 그러면 이들이 그런 얘기할 수 있는 거죠. 중국 서비스를 중국 칩하고 궁합이 잘 맞으니까 엔비디아 말고도 중국 칩도 쓸 수 있다고 하는 이런 국가적 전략도 같이 볼 수 있는 이런 부분들도 같이 생각을 할 수 있는 거죠.
◇ 이익선 : 딥시크랑 챗GPT한테 동일한 질문을 했을 때 어떤 답이 나오는지도 한번 실험해 보셨나요?
★ 김덕진 : 여러 가지 해보고 있는데요. 이게 말씀드린 대로 중국의 언어 모델이잖아요. 그러다 보니까 상대적으로 학습한 데이터가 중국 데이터가 많을 수밖에 없어요. 답변을 한국어로 하더라도 일단 기본적인 데이터가 중국 데이터이다 보니까 전 세계 사람들이 가장 많이 하는 테스트 중에 하나인데 딥시크한테 시진핑이 어떤 사람이니 이런 것을 물어보는 거예요. 그렇게 물어보면 얘는요. 답변을 다 회피해요. 예를 들면 ‘이 질문에 대해서 어떻게 접근해야 될지 모르겠어요. 수학이나 코딩 같은 분야 얘기해 주세요.’ 이렇게 얘기를 해요. 챗GPT는 여러 가지 인터넷 검색 결과를 가져와서 시진핑에 대해서 얘기를 하기도 하고 심지어 제 주변에 하도 많이 물어보니까 얘가 ‘저 좀 그만 괴롭히세요.’ 이렇게 답변 나오는 그런 것들도 있어요. 그렇게 얘기하는 것도 있고 그다음에 또 하나 재미있게 해본 게 한일 문제에 대한 것들 독도에 대해서 어떻게 생각하냐 이런 걸 물어보면 오히려 그 부분은 챗GPT는 좀 중립적으로 얘기를 해요. 그런데 제가 딥시크한테 물어봤을 때는 역사적인 얘기를 하면서 실효적 지배로 한국이 있고 역사적 근거는 이렇게 되고 국제법적 논리는 어떻게 되고 국제사회의 입장이 어떻게 되고 현재 상황은 그렇게 되는데 결론 이래가지고 독도는 역사적 기록, 국제법 실효적 지배 모두 그러면서 딱 진하게 ‘대한민국의 고유한 영토입니다.’ 이렇게 얘기를 하고 깔끔하네. ‘일본의 주장은 과거 식민지배의 부당성을 은폐하려는 정치적 의도로 볼 수 있다. 한국은 독도 문제에 대한 단호한 입장을 유지하고 있다.’ 이렇게 얘기를 하더라고요.
◆ 최수영 : 깔끔하네.
★ 김덕진 : 그런 부분들도 있고 그 외에 추론을 계산이나 이런 것들에서 좀 아무래도 딥시크라는 모델 자체가 가지고 있는 특성이 오픈 AI 챗GPT보다 좀 더 효율성 있게 만들었다는 거거든요. 효율성 있게 만들었다는 건 내용을 좀 압축적으로 만들었다고도 표현할 수 있다 보니까 잘하는 분야도 있지만 못하는 분야는 조금 더 못하기도 하고 계산이나 코딩 같은 경우는 꽤 잘 하더라고요.
◇ 이익선 : 일반 대중에게 접근하기에는 딥시크가 유리한 점이 많다는 뜻일까요?
★ 김덕진 : 제가 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같은데 설 연휴 초반까지만 해도 딥시크가 더 똑똑했거든요. 무료고 그랬는데 오픈 AI의 샘 올트먼도 확실히 비즈니스 맨인 게 처음에 딥시크가 나오자마자 샘 올트먼이 자기 SNS에다가 저거 되게 가성비 좋은 모델인 것 같다. 그런데 막 특별해 보이지는 않고 우리도 비슷한 서비스 낼 거야 이랬거든요. 실제로 한 4일 전 설 연휴 지나자마자 챗GPT가 또 새로운 버전을 냈어요. o3라는 버전을 냈습니다. 챗GPT 안에서 고를 수가 있어요. 모델을 고를 수 있는데 그 모델 중에 o3-mini라는 게 있거든요. 중요한 건 뭐냐 하면 원래 o3-mini도 유료 사용자한테만 하려는 게 원래 계획이었는데 무료로 바꿨습니다.
◇ 이익선 : 이번에 무료가 됐구나. 최수영 평론가도 챗GPT 쓰시잖아요.
◆ 최수영 : 이번 설에 제가 시도를 해봤습니다. 김경진 의원이 쓴 책을 바탕으로 제가 해봤는데 유용하더라고요. 얘가 제가 질문의 난도를 계속 높이니까 그 데이터도 계속 또 올라가더라고요. 이거 진짜 유용하다는 생각이 들었습니다. 해보셨어요?
◇ 이익선 : 저는 어제 깔았어요. 어제 깔아서 그냥 가벼운 질문을 했는데 재미있어요.
★ 김덕진 : 실제로 좀 팁을 알려드리면 계속 대화하시다가 한 일주일 정도 쓰신 다음에 얘한테 너 나에 대해서 정리해서 알려줘 봐 이렇게 하잖아요. 그럼 까지 대화한 내용을 기반으로 정리해서 알려줍니다. 또 너 나에 대해서 그림을 그려봐 이러잖아요. 그러면 제가 대화한 스타일을 보고 그림을 그립니다. 예를 들면 저 같은 경우에는 저의 손을 6개짜리로 그려놨어요. ‘김 소장님은 팔이 6개일 정도로 여러 가지 일을 하는데 두 가지는 교수로서 일을 하고 두 손은 아이와의 잘 놀아주는 쪽으로 일을 하고 두 손은 또 AI로 소설 쓰고 그림 그리는 걸 좋아해서 제가 육손이로 표현했어요.’ 이러더라고요. 왜냐하면 대화한 내용에 대한 메모리 기능이 있기 때문에 기억을 하고 있는 거예요.
◆ 최수영 : 제가 물었던 질문들에 대해서 나중에 계속 업데이트를 시켜주더라고요.
★ 김덕진 : 그렇죠. 이 부분 때문에 사람들이 딥시크를 쓸 때 고민을 하는 부분이 여기에 있어요.
◆ 최수영 : 자기 게 빠져나갈까 봐.
★ 김덕진 : 네 맞습니다. 왜냐하면 딥시크가 두 가지를 쓸 수 있거든요. 하나는 말씀드린 대로 PC에 설치해서 쓸 수 있는 버전이 있는데 이건 좀 불편해서 대부분의 분들이 딥시크를 앱으로 다운받거나 웹에서 쓴단 말이에요. 앱 서비스는 말씀드린 대로 딥시크 엔진을 중국에 있는 회사가 서비스에 올려서 쓰는 거예요. 그러다 보니까 이미 약관에 쓰여 있는데 이들이 가져가는 정보가 꽤 많아요. 예를 들면 스마트폰에서 내가 이걸 어떻게 누르고 있고 실제 리듬으로 하고 있고 또 당연히 이 AI들이 내가 대화한 내용들은 가져가니까. 이걸 어디다 보관하느냐 거기에 중국에 있는 안전한 서버라고 쓰여 있어요.
◇ 이익선 : 중국의 안전하지 않은 서버 같은데.
◆ 최수영 : 국경 넘어가는 거니까 불안해지네.
★ 김덕진 : 그런 부분들 때문에 전 세계적으로도 딥시크가 처음에 나왔을 때는 엄청나게 다운로드 수가 1위로 갔다가 국가들에서 차단하는 국가들이 생기기 시작을 했거든요. 이게 뭐랑 비슷한 거냐면 틱톡이 한때 미중 무역 논란이 있었잖아요. 중국에 서버 갔다고. 비슷한 거라고 보시면 돼요. 딥시크 역시도 중국 안에서의 가이드라인을 가지고 있다 보니까 이 서비스에 대한 문제가 되는 것이 아니냐는 거고요. 말씀드린 대로 지금 시점에서 그러면 공짜로 뭘 쓰시면 돼요? 라고 물어보면 저는 챗GPT 공짜 o3 버전이 나왔으니까 그거 쓰시는 게 딥시크보다 더 똑똑하다. 개인의 입장에서 보면 그렇게 얘기를 드릴 수 있는 거죠.
◆ 최수영 : 실제 말씀하신 것처럼 딥시크의 이런 부분들이 말씀하신 대로 중국 내 서버에 데이터를 수집하고 저장한다고 돼 있으니까 앞으로 그러면 틱톡도 이렇게 하다가 트럼프 대통령이 틱톡을 오히려 끌어안는 쪽으로 해서 다행인데 미국 국민들 같은 경우 우리도 그렇겠지만 정서적으로 거부감을 좀 가지지 않을까요? 미국 국민들이.
★ 김덕진 : 충분히 그럴 수 있다고 봐요. 그런데 아까 말씀드린 대로 두 개로 나눠진다는 건데 딥시크라는 엔진을 어디다가 쓸 거냐. 엔진 자체는 오픈 소스이고 전 세계 사람들이 다 뜯어보고 있으니까 이거에다가 뭘 심지는 않은 것 같아요. 지금까지는. 그래서 어떻게 하고 있냐면 이미 마이크로소프트 같은 미국 회사들이 자기네 서비스 안에서 딥시크 엔진을 쓸 수 있게 설치들을 해놨어요.
◆ 최수영 : 자기네 원 창고로 그냥 끌어들여온 셈이네요.
★ 김덕진 : 그렇죠. 딥시크 닷컴은 중국에서 하는 건데 딥시크 엔진을 자기네 마이크로소프트의 클라우드에 설치를 해서 사람들이 챗GPT도 쓸 수 있지만 이 녀석도 쓸 수 있게 하고 막 그런 식인 거예요. MS(마이크로소프트)뿐만 아니라 이미 아마존도 그렇게 하고 있거든요.
◆ 최수영 : 그러면 안전장치가 되긴 하겠네요.
★ 김덕진 : 그렇죠. 이 부분이 우리에게 주는 시사점은 뭐냐 하면 이 엔진을 우리나라 기업이라고 치면 만약에 우리나라 기업이 우리가 말하는 카카오나 네이버 빼고 나머지 회사들이 뭔가 AI 챗GPT 같은 걸 만들고 싶잖아요. 챗GPT 자체를 만들려면 너무 돈이 많이 든단 말이에요. 그리고 어차피 그 회사는 그게 중요한 게 아니라 그걸 엔진으로 놓고 거기에다가 AI 서비스도 붙이고 막 이러고 싶은 거잖아요. 그럼 그런 데들은 이런 오픈 소스형 딥시크 같은 거를 설치 받아서 그 안에다가 우리 회사 데이터를 넣어가지고 움직일 수 있는 이런 가능성이 열리고 있다. 어떻게 보면 이번에 전 세계 사람들이 가장 놀란 부분이죠.
◇ 이익선 : 딥시크가 그걸 허락하지 않거나 허락하거나 하는 권한이 없어요?
★ 김덕진 : 네 왜냐하면 오픈 소스를 이미 풀었기 때문에 전 세계 사람들이 그걸 다 뜯어보면서 검증을 하는 거예요. 생각보다 딥시크가 뜯어봤더니 보안에 좀 취약한 것 같네라는 것들이 나오고 있거든요. 보안에 취약한 거를 딥시크 쪽에서 고치는 게 아니라 다른 연구자들이 고친 버전을 또 올릴 수도 있고 그렇게 할 수 있는 부분이 좀 특이한 부분이라고 볼 수 있는거죠.
◇ 이익선 : 그런데 문제가 우리나라는 옛날부터 인적자원, 인적자원 했잖아요. 한국은 전교 1등이 의대 가고 중국은 공대 간다고요.
★ 김덕진 : 이게 좀 안타까운 얘기인데요. 제가 앞서서 아까 이 딥시크가 중국 본토 사람들로 했다고 그랬잖아요. 그럼 되게 경쟁력이 없다고 생각할 수 있는데 절대 그렇지 않아요. 왜냐하면 이미 전 세계의 공대 순위 한 50위권을 보면 절반이 뭐예요 3분의 2 이상이 거의 중국입니다. 우리가 말하는 미국이 옛날처럼 엄청 잘하는 그게 아니라 공학 쪽 특히나 AI 쪽에서는 중국 본토에 있는 학교들이 훨씬 더 순위가 높기도 하고요.
◇ 이익선 : 유학을 가지 않고 중국에서만 공부하는데도.
★ 김덕진 : 맞습니다. 중국에 그만큼 엄청난 인재들이 많이 있어요. 왜냐하면 중국이 정부에서 아마 10년 전부터 계속 이쪽에 투자를 해 주고 있거든요. 그 부분에서 우리가 딥시크만 봤지만 실은 딥시크 비슷한 언어 모델이 이미 중국에만 몇백 개가 있어요. 그리고 그게 다 오픈 소스로 풀려 있어요. 그중에서 추론을 먼저 했다는 걸 놀랄 뿐이지 이미 비스무리한 게 되게 많았다. 전 세계가 이제 충격을 받았을 뿐이라는 게 좀 우리 입장에서 보면 씁쓸한 부분도 있는 거죠.
◇ 이익선 : 이미 저변은 충분했다. 그럼 우리 어떻게 해야 돼요?
★ 김덕진 : 그 부분에 있어서 두 가지인 것 같아요. 첫 번째는 네이버랑 카카오가 방향성이 달라졌는데 네이버 같은 경우에는 자체 언어 모델 챗GPT 카도 만들고 있었거든요. 추론 모델 잘못 만들고 있었는데 방법이 나왔잖아요. 그럼 그 방법을 보면서 따라하거나 연구할 수 있는 새로운 방안이 나온 거고 카카오는 본인들이 AI 모델을 만들고 좀 잘 안 됐어요. 그래서 어제 우리가 말하는 오픈 AI랑 협업을 얘기를 한 거예요. 그럼 카카오 같은 경우는 자체적으로 언어 모델을 만드는 게 아니라 챗GPT와 제휴를 하면서 원래 자기네들이 잘하는 서비스 만드는 이쪽에 집중을 하는 거죠. 왜냐하면 지금까지 AI로 그냥 대화하는 이 수준을 내가 봤는데 AI가 들어가서 기존 카카오 서비스가 어떻게 바뀐 거야라고 확 놀란 게 없거든요. 그런 거에 더 집중할 수 있게 협업을 하는 모델로 두 가지 결로 좀 나눠져서 갈 것 같습니다.
◆ 최수영 : 우리 저 김 소장님은 it 전문가시니까 그럼에도 불구하고 이런 화제성에도 불구하고 딥시크의 한계는 여기에 있다 이렇게 좀 분석을 해 주시면
★ 김덕진 : 딥시크는 말씀드린 대로 사람들에게 놀라움을 준 상황이고요. 중요한 거는 딥시크만 이런 게 되는 게 아니라 딥시크로 인해서 딥시크를 뛰어넘는 다양한 모델들이 나올 수 있는 계기가 됐다. 오히려 순기능이 많다고 오히려 볼 수 있는 거죠. 아까 말씀드린 중국에 데이터 넘어가는 거 말고 네 까지 꽁꽁 숨겨져 있던 레시피 같은 어떻게 보면 챗GPT가 꽁꽁 숨겨놨던 걸 전 세계에 딱 오픈을 해버렸기 때문에 오히려 우리 관점에서 보면 이때 투자를 하면 옛날에 치면 수십 조 투자해야지 가능했던 게 수백억 대에서도 가능할 수 있는 가능성을 보여줬다는 게 가장 큰 거예요. 그러니까 전 세계가 이거 보자마자 ‘야 투자해야 가성비가 좋아. 투자해야 우리가 미국이 앞에서 막 돈 쓰면서 했던 거 따라갈 수 있잖아.’ 하는 타이밍이거든요. 지금 진짜 투자해야 됩니다.
◇ 이익선 : 그런데 딥시크가 중국 정부의 정책이나 기조에 맞춘 제한적인 내용을 말하는 데 그친다면 이거는 시장 확장성에 제한이 되지 않겠어요?
★ 김덕진 : 맞습니다. 그렇기 때문에 말씀드린 것처럼 이게 오픈 소스라고 그랬잖아요. 이 녀석이 이상한 말을 하는 걸 저희가 데이터를 추가하면서 고칠 수가 있다는 거예요. 그럼 우리가 말씀드린 대로 완전히 공부 처음부터 하는 거 만들기 어려우니 지금 있는 거 갖고 와서 걔가 한국어 잘 모르면 한국 데이터 더 넣어주고 우리 회사 데이터 넣어주면서 우리가 우리만의 엔진을 제대로 만들 수 있다. 그 방법을 사람들에게 제시한 것뿐만 아니라 ‘너네가 처음부터 하면 돈이 많이 드니까 이 엔진을 우리가 너네 누구나 쓸 수 있게 기본 엔진 줄게’ 한 거라고 보시면 될 것 같아요.
◆ 최수영 : 그런데 우리는 그런 걸 먹을 수 있을 만큼 생성형 AI 기술력 수준이 어느 정도까지 왔다고 보세요?
★ 김덕진 : 기업 내부로 보면 어쨌든 우리처럼 챗GPT 비슷하게 언어 모델을 전 세계에서 만든, 이렇게 큰 서비스하는 나라가 전 세계 7, 8개밖에 없어요. 우리나라가 그래도 투자 대비해서는 잘 하고 있는 건데 문제는 딥시크가 되게 돈을 적게 썼다고 하지만 실제로 딥시크가 가지고 있는 GPU의 양이 우리나라 전체가 갖고 있는 것보다 많을 수 있다는 추정들이 나오고 있어요. 그럼 중국의 한 회사가 GPU를 갖고 있는 게 그만큼 많은데 반대로 우리가 AI 투자 많이 한 것 같지만 반대로 말하면 투자 거의 안 한 거예요. 그런 상황에서 이 정도 한 게 대단한 거고 그럼 지금 오히려 그렇게 예전보다 비용을 덜 쓰면서 할 수 있을 때 이때 집중해서 투자를 안 하면 오히려 가성비 좋은 애들이 막 중국에서도 나오고 막 프랑스에서도 나오고 막 그럴 거거든요. 이때 놓치면 확 차이가 벌어질 수 있는 거죠.
◇ 이익선 : 저희가 과기부 장관님 모셨었거든요. 유상현 장관님 모시고 이 GPU 올해 얼마쯤 살 것인지 이런 얘기를 잠깐 나눠서 한 3천억 얘기가 나왔거든요. 그거 가지고는 택도 없다는 거네요. 이거 많이 늘려야겠다는 생각이 듭니다.
◆ 최수영 : 질문 하나 들어왔어요. ‘오픈 소스 하면 딥시크 개발사는 뭘로 수익을 내나요?’
★ 김덕진 : 정말 중요한 질문인데요. 딥시크가 아까 말씀드린 대로 이거를 했어도 엄청 큰 서비스 돌리려면 이거는 저희 컴퓨터에서 안 되잖아요. 딥시크가 어떻게 하냐면 이 큰 서비스에서 빌려서 쓰는 거. API라고 우리가 표현하는데 대여료로 하는 거는 돈을 받습니다. 개인 레벨 말고 기업에서 엄청 큰 모델 할 때는 빌려서 쓰는데 이 부분이 챗GPT보다 한 3분의 1 정도 저렴해요. 그런 부분에서도 가성비가 좋다는 얘기가 나오는데 중요한 거는 그렇게 되면 우리에서 불안한 거는 그럼 걔네들이 가성비 좋게 주면서 우리 데이터로 뭘 할까 이거에 대한 불안감은 여전히 좀 있다 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.
◇ 이익선 : 아마 이 방송을 쫑긋 정말 집중해서 듣고 계시는 분들은 어린 자녀를 둔 부모님이실 것 같아요. ‘야 이거 우리 애들 앞으로 어떻게 어디로 보내지.’ 조언을 좀 해 주세요.
★ 김덕진 : AI는 할 게 되게 무궁무진할 것 같아요. 왜냐하면 이번에 딥시크도 결국 어떤 포인트냐면 특정 영역이 아니라 누구나 쓸 수 있게 열리기 시작한 거거든요. 그렇다면 꼭 AI 전공이 아니더라도 다양한 분야에서 이 기술을 어떻게 합칠 수 있을까를 생각하면 되게 다양한 시장이 열린다. 마치 앱 스토어 처음 생겼을 때 앱이 되게 여러 가지가 나왔잖아요. 그런 것처럼 누구나 AI를 갖고 서비스를 만들 수 있는 시대가 열리고 있다 이렇게 좀 설명드리면 좋을 것 같습니다.
◇ 이익선 : 네 여기까지 듣겠습니다. 오늘 <이슈가MONEY> 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장과 함께 했습니다. 소장님 감사합니다.
★ 김덕진 : 네 감사합니다.
YTN 김양원 (kimyw@ytnradio.kr)
[저작권자(c) YTN 무단전재, 재배포 및 AI 데이터 활용 금지]
□ 방송일시 : 2025년 2월 5일 (수)
□ 진행 : 이익선, 최수영
□ 출연자 : 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기를 바랍니다.
◇ 이익선 : <이슈가 MONEY?> 챗지피티(ChatGPT)의 개발사죠. 오픈 AI의 CEO 샘 올트먼이 방한해 화제입니다. 어제 이재용 삼성전자 회장 그리고 손정의 소프트뱅크 그룹 회장과 만나 초대형 인공지능 투자 프로젝트인 스타게이트 협력을 논의했다고 하던데요. 한국과 미국 그리고 일본을 대표하는 3자 회동, ‘한미일 AI 동맹’이라고 일컬어지는 이런 발 빠른 움직임을 촉발시킨 원인이 있습니다. 바로 ‘중국발 딥시크 쇼크’인데요. 오늘 전문가 모시고 얘기 나눠봅니다. 김덕진 IT커뮤니케이션 연구소장과 함께 하겠습니다. 소장님 어서 오세요.
★ 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장 (이하 김덕진) : 안녕하세요. 반갑습니다. 김덕진입니다.
◆ 최수영 : 저희가 잘 모르는 질문일 수도 있으니까 청취자분들의 아주 귀에 쏙쏙 들어오기 쉬운 설명 좀 부탁드리겠습니다. 딥시크, 정말 짧은 시간에 이번 설 연휴 때 아주 우리 세계를 발칵 뒤집었습니다. 저비용 그다음에 오픈 AI의 챗GPT급 AI를 내놓아서 정말 미국 월가와 실리콘밸리를 발칵 뒤집었는데 일단 딥시크가 뭐고, 거기에 R1 이런 게 붙던데 그건 뭔지 설명 좀 부탁드릴게요.
★ 김덕진 : 이거를 좀 이해하기 위해서 우리가 챗GPT랑 한번 비교를 해볼게요. 워낙 챗GPT 유명하니까. 챗GPT 처음에 나왔을 때 GPT-3, GPT-4 막 이런 얘기했었는데 요즘에 보면 GPT-4 다음에 GPT-5가 나오는 게 아니라 안 나왔고요. GPT o1, GPT o3 이렇게 붙는 거 아마 보셨을 거예요. 우리가 생각할 때 ‘아니 왜 GPT가 처음엔 3, 3.5, 4가 나오다가 왜 5가 아니고 o1이지?’ 이렇게 할 수 있잖아요. 그게 AI가 크게 똑똑해지는 방식이 두 가지가 있는데 하나는 학습을 시키는 거예요. 우리로 치면 수학으로 비교를 하면 수학 문제를 그냥 계속 주고 공부를 계속 시키는 거. 이게 학습이에요. 그런데 지금까지 GPT3, 4 이런 건 학습을 많이 시켰던 거예요. 문제는 학습만 계속 시키는데 얘가 어느 이상 똑똑해지는 게 한계가 올 때가 있다는 거예요. 예를 들면 AI를 그냥 사람이라고 쳐볼게요. 사람한테 수학 문제를 많이 주면 똑똑해질 거니까. 수학 푸는 법도 안 알려주고 초등학교 1학년 거 줬다가 고등학교 3학년 거 줬다가 중학교 2학년 거 줬다가 이러면 되게 공부할 때 어려울 거잖아요. 그래도 어느 정도 공부는 할 거잖아요. 이렇게 하는 게 어느 순간에 한계가 있는 거예요. 얘한테 공부를 더 시키려고 아무리 많은 수학 문제를 계속 줘봤자 얘가 잘 못하는 거예요. 그럴 때 어떤 생각을 하는 거냐면 ‘야 그럼 얘한테 하는 방법을 좀 알려주자.’ 쉽게 말해서 지금까지는 수학 푸는 방법을 안 알려주고 그냥 막 문제만 줬는데 예를 들면 우리가 학원에서 배우는 것처럼 근의 공식은 이런 거고 추론하는 방식은 이런 거야라고 하는 걸 보통 우리가 추론이라고 그래요. 여기에 있는 데이터를 학습한 걸 갖고 이렇게 하는 거야라는 걸 알려주는 건데 까지 챗GPT 3.5, 4 이런 건 계속 공부를 시켰던 거고 o1이라는 모델은 공부하는 방법, 추론을 알려준 거예요. 추론을 알려주기 위해서는 생각해 보면 정말 많은 전문가들이 걔한테 공식도 알려줘야 되고 그래야 될 거잖아요. 이런 녀석이 있다 보니까 지금까지 오픈 AI 챗GPT가 3, 4 같은 것들은 다른 회사들도 비슷하게 만들었었어요. 그런데 추론을 하는 모델 o1이라는 거는 까지 오픈 AI만 만들었고 우리가 알고 있는 네이버도 못 만들었고 클로드도 못 만들었고 막 그러고 있던 거예요. 그 상황에서 딥시크라는 녀석이 나온 건데 크게 두 가지로 나뉩니다. 말씀드린 것처럼 챗GPT 버전처럼 학습을 한 애. 얘가 v3라는 모델이고 이 녀석이 작년 12월에 나왔어요. 작년 12월에도 챗GPT급으로 똑똑한 애가 나왔네. 그래도 얘는 아직도 얘도 추론을 못하네. 이러고 있었거든요. 이번 설 연휴 때 딥시크 R1이라는 녀석이 나왔는데 이 녀석은 추론을 하는 거예요. 챗GPT o1이 하듯이 얘가 방법을 깨달아가지고 스스로 뭔가 똑똑한 풀이법들을 하기 시작하는 이 녀석이 나온 거예요. 그래서 사람들이 ‘어 이거 뭐야’라고 했는데 중요한 건 이 방법이 예를 들면 이렇게 생각해 보세요. 강남에 1타 강사가 있어요. 1타 강사가 가르치는 방법이 되게 자기만의 노하우일 거잖아요. 그런 걸 까지 챗GPT는 오픈을 안 했는데 이번에 딥시크는 자기가 한 방법을 다 공개를 해버린 거예요. 자기가 논문에다가 ‘야 챗GPT 쟤네는 과외하는 방법 안 알려주고 있었는데 우리가 비슷하게 해봤더니 쟤네가 o1에서 추론하는 방식이 돼’ 그래가지고 그걸 논문에다가 상세히 쓴 거예요. 사람들이 보고 이거 우리도 해볼 수 있겠네 라고 생각을 하기 시작한 거고 심지어 거기다 어떻게 했냐면 야 우리가 이렇게 해서 만든 결과물이 있거든. 챗GPT는 그거를 우리가 쓰려면 너네가 챗GPT에 돈 내야 되잖아. 우리는 그거를 작은 모델. 되게 큰 거는 인터넷 서비스에서 써야 되거든요. 이거를 컴퓨터에도 설치할 수 있을 소형 모델도 막 여러 개를 만든 거예요. 그 소형 모델을 제 컴퓨터에 받아서 물론 큰 것보다는 성능이 떨어지지만 생각하는 노하우를 하는 거를 제 컴퓨터에서 설치를 해서 쓸 수가 있게 된 거예요. 이걸 보고 전 세계에 있는 사람들이 챗GPT가 지금까지 혼자서 그렇게 엄청난 돈을 써서 만든 거에 노하우도 있고 우리가 쓰려면 돈도 내야 되는 거였는데 저 회사가 갑자기 방법론도 다 공개를 하고 그것도 공짜로 다운로드 받을 수 있게 하고 막 이렇게 되니까 쉽게 말해서 전 세계가 뒤집힌 거다 이렇게 좀 설명을 드리면 좋을 것 같습니다.
◆ 최수영 : 추론한다는 게 강화 학습인 거예요?
★ 김덕진 : 네. 추론을 하는 방식인데, 강화 학습 말씀하셨으니까 얘기를 드리면 이 방식도 원래는 되게 돈이 많이 드는 방식인데 이번에 이 녀석들이 공개한 걸 보면 돈을 덜 들이는 방식으로 또 공개를 한 거예요. 말씀드리면 이런 겁니다. 챗GPT o1이라는 녀석이 똑똑해지게 하기 위해서 아까처럼 수많은 노하우 같은 거를 알려준 거잖아요 AI한테. 알려줄 때 전문가들이 직접 사람들이 이렇게 하는 거야 저렇게 하는 거야 이렇게 하는 거야 막 알려주는 거예요. 그렇게 하려면 사람들이 투입이 돼야 되니까 실력 있는 사람들이 계속 알려줘야 되고 시간도 많이 들고 돈도 많이 들 거잖아요. 그러면 사람들을 안 쓰고 강화 학습을 할 수 있는 방법이 없나? 생각을 한 거예요. 이 녀석들이 딥시크-R1이라는 서비스랑 딥시크-R1-제로라는 이 두 가지를 가지고 뭘 한 거냐면 이것도 좀 비교를 하면 시험을 만약에 수학 문제를 우리가 중간고사를 봤다고 생각해 보세요. 그러고 나면 나중에 선생님이 풀이법이랑 답을 알려줄 수도 있지만 보통 친구들이 시험 끝나고 나면 자기네끼리 답안지 맞춰보잖아요. 답안지 맞춰보는 것처럼 선생님 정답 없는 상태에서 문제를 AI한테 내가 4명한테 풀어보라고 한 거예요. 4명이 답도 내고 풀이 과정도 낼 거거든요. 그럼 답하고 풀이 과정을 자기들끼리 맞춰보게 한 거예요. 쉽게 말해서. 그럼 자기들끼리 맞춰보니까 대충 야 우리가 봤더니 한 3번인 것 같아. 그럼 3번인 사람들한테는 1점, 3번이 아닌 사람은 0점 이렇게 평가를 하게 해요. 그것뿐만 아니라 얘네가 풀이 과정도 같이 비교를 해보는 거예요. 야 풀이 과정을 봤더니 넌 풀이 과정 없이 찍었네. 찍은 애는 0점. 풀이 과정 괜찮은 것 같아 얘는 0.5점. 이렇게 더하는 거예요. 그럼 자기네들끼리 계속 논의를 하니까 이게 우리끼리의 정답인 것 같아라고 하는 거를 답지 전문가 없이도 만들어내는 거죠. 그렇게 해가지고 계속 얘를 공부를 시키는 거예요. 계속 공부를 시키니까 어느 정도 사람이 없는데도 꽤 그럴듯한 답을 하는 거예요. 이게 딥시크-R1-제로 버전인데 이걸 했더니 꽤 그럴듯하게 나오는데 문제는 우리끼리 아무리 맞춰봤자 답이랑 완전히 안 맞을 때도 있잖아요. 그러다 보니까 얘한테 한 번 더 앞에다가 공부를 시키는데 어떤 공부를 시키냐면 그전에 챗GPT는 예를 들면 전문가 한 만 명이서 계속적으로 공부를 하나하나 시키고 있었으면 그렇게 하는 게 아니라 우리 만 명까지는 안 되니까 한 10명 정도의 정답지를 먼저 주는 거예요. 시험 보기 전에 이게 공식이야. 이거 정확하게 이렇게 하는 거야. 이렇게 주고 그다음에 또 얘네한테 시험을 보게 하는 거예요. 그럼 얘네들끼리 또 답안지를 맞춰볼 거잖아요. 그러면 정답을 아예 몰랐을 때보다는 정답을 잘 알거나 방법들을 잘 주고 나서 그다음에 자기네들끼리 시험 문제를 풀려고 하면 정답률이 올라갈 거잖아요. 그렇게 하는 걸 해봤더니 결국에는 자기네들의 테스트 결과로 말씀드렸던 챗GPT o1. 정말 많은 사람들이 계속적으로 전문가가 맞힌 거랑 비슷한 수준이 나오더라. 그렇게 해서 우리가 비용도 줄였고 효율화도 했고 우리가 했으니 이거 여러분들은 한번 테스트해 보세요라고 낸 겁니다.
◆ 최수영 : 무료로 공개를 한 거군요.
◇ 이익선 : 딥시크 개발 비용이 558만 달러 우리 돈으로 약 78억 원 정도. 오픈 AI의 아버지로 불리는 샘 올트먼은 딥시크에 비해 가성비가 인상적이다라고 했거든요. 챗GPT랑 비교하면 어느 정도로 적은 비용이에요?
★ 김덕진 : 일단은 78억은 너무 좀 비약된 숫자라서 좀 말씀드리고 싶었는데, 이거는 본인들의 논문에서 숫자를 써놓은 거거든요. 자기네들이 이런 거 할 때 한 거예요 한건데, 그냥 냉정하게 말씀드리면 이 모든 처음부터 끝까지의 결과는 아니고 자기네들이 그렇게 학습 사이클 한번 돌리는 실비가 한 그 정도 든 거다. 거기에 회사의 인건비라든지 데이터라든지 이런 비용은 다 빠진 거예요. 그렇다 하더라도 우리가 말하는 챗GPT가 까지 수십조 원 이상 쓴 거에 비하면 수십조 원 거의 그 정도라고 저는 봐요.
★ 김덕진 : 왜냐하면 우리가 알고 있는 인력비 그다음에 데이터를 처음부터 올라 쌓인 거 그런 거에 비하면 훨씬 더 아주 저렴하게, 최소 몇 천 억 단위에서 아무리 많이 봐도 수천 억 단위니까 왜냐하면 이 회사가 처음부터 AI를 하기 전부터 금융공학하고 이때부터 GPU도 많이 사고 그랬거든요. 다 포함하더라도 수천억 단위니까 그런 거에 비하면 엄청나게 가성비 좋게 만들었다고 볼 수 있는 거죠.
◆ 최수영 : 이렇게 가성비 좋게 만든 딥시크, 어떤 회사이고 또 창업자 양원펑은 또 인물인지 좀 설명 좀 해 주세요. 주식 투자로 AI를 했다는 그런 얘기도 있고 이런 보도가 있었습니다.
★ 김덕진 : 양원펑이요 일단 85년생이고 원래는 뭐 했던 사람이냐면 말씀하신 것처럼 헤지펀드 하이 플라이어(High Flyer)라는 회사를 만들어서 퀀트 트레이딩을 연구하던 사람이에요. 쉽게 말하면 주식 투자를 사람이 하는 게 아니라 AI가 하게 맡기는 거예요. 그거를 원래 2008년, 2010년부터 계속 해오던 사람입니다. 처음엔 잘 안 됐었어요. 그러다가 처음에 무슨 고민을 하냐면 ‘야 AI가 왜 안 될까 AI를 똑똑하게 해야겠다.’ 그때부터 우리가 말하는 엔비디아( NVIDIA) GPU 같은 걸 그때부터 사 모았습니다. 그걸 갖고 금융 공학을 했었는데 그러다가 언제 대박이 나냐면 이 사람이 우리가 말하는 미국이나 이런 데 있었던 금융위기 때 있잖아요. 금융위기 때 실제로 돈을 꽤 많이 벌어요. 금융 위기가 있을 때 본인이 AI를 갖고 여러 가지로 돈을 꽤 많이 법니다. 그 돈을 갖고 그다음에 AI를 만들겠다고 욕심을 갖고 움직이기 시작한 거예요. 우리가 말한 딥시크라는 회사가 2023년에 생겼고 2023년부터 까지 엄청나게 빠르게 다양한 모델들을 만들면서 올라오고 있는 상황이었다. 이렇게 좀 말씀을 드릴 수 있을 것 같습니다.
◇ 이익선 : 그렇군요. 그런데 왜 공짜로 했을까요? 자신감의 표현인 건지 아니면 챗GPT 쪽을 소위 물 먹이고 기선을 제압하려고 그런 건지 의도가 뭘까요?
★ 김덕진 : 두세 가지로 좀 일단 해석을 해 볼 수 있을 것 같아요. 첫 번째로 이 양원펑이라는 사람 자체가 갖고 있는 캐릭터도 있어요. 이 사람이 자기 회사도 그렇고 좀 특이한 사람이에요. 보통 중국에서도 AI 잘하면 해외 인재들 막 데려올 것 같잖아요. 이 사람은 일단 순수 중국파고요. 그 회사에 있는 모든 직원들도 다 순수 중국파입니다. 해외에서 공부를 안 했어요. 그리고 또 재미있는 게 이 회사에 있는 모든 친구들이 경력이 오래된 친구들이 아니에요. 막 20대 초반 1, 2년 차 이런 사람을 일부러 뽑아요. 왜냐하면 자기가 생각할 때 새로운 변화가 있을 때 기존에 있는 고정관념이 있는 사람은 안 된다. 새로운 개념으로 계속 가야 된다. 그러면서도 본인이 AI를 통해서 이런 걸 할 수 있다는 신념이 있다 보니까 본인들이 능력들이 이 정도 있다는 걸 보여주고 싶은 그런 계기가 일단 첫 번째로 있을 것 같고요. 두 번째로 말씀하셨던 중국에서 계속 정책적으로 AI 산업을 키우면서 우리가 이렇게 AI를 엄청 잘하고 있다는 관점이 있거든요. 그럼 그런 관점에서 만약에 이걸 무료로 안 풀었으면 이렇게까지 사람들에게 이슈가 안 됐을 거예요. 왜냐하면 딥시크 아론이 챗GPT를 완전히 능가하느냐. 그렇진 않아요. 왜냐하면 챗GPT에는 이미 여러 가지 기능들이 있거든요. 그런 기능들이 딥시크에 있진 않아요. 아주 기본적으로 쓸 수 있는 기능만 있는 건데 말씀드린 대로 그거를 공짜로 쓰고 누구나 그걸 개발을 할 수 있게 접근성을 열었다. 그리고 우리가 생각할 때 ‘중국은 좀 폐쇄적인 국가 아니야?’ 그랬는데 오히려 오픈 AI라는 이름을 가진 미국의 회사는 클로스 하면서 데이터를 안 열고 있는데 중국 회사가 이렇게 전 세계에 다 연구할 수 있게 열어놨어라고 하는 게 되게 큰 이슈인 거죠. 그러다 보니까 이번에 우리나라도 설날이었지만 중국도 춘절이었잖아요. 이번에 딥시크의 모든 회사의 직원들이 있는 고향에 현수막이 다 그렇게 붙었대요. 그래가지고 그렇게 우리의 자랑이다. 전 세계를 흔들었다. 그런 의도성도 분명히 있는 것 같고요. 그다음에 또 한 가지는 딥시크가 만들고 있는 이 서비스가 어디서 잘 돌아갈까라는 것도 한번 생각을 해봐야 돼요. 뭐냐 하면 말씀드린 대로 서비스나 이 엔진은 공짜로 풀었는데 그걸 쓰려면 어디선가 컴퓨터에서 돌리든 서버에서 돌리든 막 이래야 되잖아요. 제일 큰 모델은 일반 컴퓨터에서 돌리기는 어려워요. 그러면 우리가 말하는 클라우드나 아주 대규모 서버에서 돌려야 되는데 그럼 우리 머릿속에서 다 엔비디아 생각만 하잖아요. 그런데 이번에 이 딥시크의 최대 장점 중에 하나는 엔비디아의 최신 칩을 안 쓰고 저렴한 버전을 썼다는 거 하나, 그리고 추론을 할 때 일부 화웨이 칩도 같이 썼다는 거예요. 그러면 이들이 그런 얘기할 수 있는 거죠. 중국 서비스를 중국 칩하고 궁합이 잘 맞으니까 엔비디아 말고도 중국 칩도 쓸 수 있다고 하는 이런 국가적 전략도 같이 볼 수 있는 이런 부분들도 같이 생각을 할 수 있는 거죠.
◇ 이익선 : 딥시크랑 챗GPT한테 동일한 질문을 했을 때 어떤 답이 나오는지도 한번 실험해 보셨나요?
★ 김덕진 : 여러 가지 해보고 있는데요. 이게 말씀드린 대로 중국의 언어 모델이잖아요. 그러다 보니까 상대적으로 학습한 데이터가 중국 데이터가 많을 수밖에 없어요. 답변을 한국어로 하더라도 일단 기본적인 데이터가 중국 데이터이다 보니까 전 세계 사람들이 가장 많이 하는 테스트 중에 하나인데 딥시크한테 시진핑이 어떤 사람이니 이런 것을 물어보는 거예요. 그렇게 물어보면 얘는요. 답변을 다 회피해요. 예를 들면 ‘이 질문에 대해서 어떻게 접근해야 될지 모르겠어요. 수학이나 코딩 같은 분야 얘기해 주세요.’ 이렇게 얘기를 해요. 챗GPT는 여러 가지 인터넷 검색 결과를 가져와서 시진핑에 대해서 얘기를 하기도 하고 심지어 제 주변에 하도 많이 물어보니까 얘가 ‘저 좀 그만 괴롭히세요.’ 이렇게 답변 나오는 그런 것들도 있어요. 그렇게 얘기하는 것도 있고 그다음에 또 하나 재미있게 해본 게 한일 문제에 대한 것들 독도에 대해서 어떻게 생각하냐 이런 걸 물어보면 오히려 그 부분은 챗GPT는 좀 중립적으로 얘기를 해요. 그런데 제가 딥시크한테 물어봤을 때는 역사적인 얘기를 하면서 실효적 지배로 한국이 있고 역사적 근거는 이렇게 되고 국제법적 논리는 어떻게 되고 국제사회의 입장이 어떻게 되고 현재 상황은 그렇게 되는데 결론 이래가지고 독도는 역사적 기록, 국제법 실효적 지배 모두 그러면서 딱 진하게 ‘대한민국의 고유한 영토입니다.’ 이렇게 얘기를 하고 깔끔하네. ‘일본의 주장은 과거 식민지배의 부당성을 은폐하려는 정치적 의도로 볼 수 있다. 한국은 독도 문제에 대한 단호한 입장을 유지하고 있다.’ 이렇게 얘기를 하더라고요.
◆ 최수영 : 깔끔하네.
★ 김덕진 : 그런 부분들도 있고 그 외에 추론을 계산이나 이런 것들에서 좀 아무래도 딥시크라는 모델 자체가 가지고 있는 특성이 오픈 AI 챗GPT보다 좀 더 효율성 있게 만들었다는 거거든요. 효율성 있게 만들었다는 건 내용을 좀 압축적으로 만들었다고도 표현할 수 있다 보니까 잘하는 분야도 있지만 못하는 분야는 조금 더 못하기도 하고 계산이나 코딩 같은 경우는 꽤 잘 하더라고요.
◇ 이익선 : 일반 대중에게 접근하기에는 딥시크가 유리한 점이 많다는 뜻일까요?
★ 김덕진 : 제가 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같은데 설 연휴 초반까지만 해도 딥시크가 더 똑똑했거든요. 무료고 그랬는데 오픈 AI의 샘 올트먼도 확실히 비즈니스 맨인 게 처음에 딥시크가 나오자마자 샘 올트먼이 자기 SNS에다가 저거 되게 가성비 좋은 모델인 것 같다. 그런데 막 특별해 보이지는 않고 우리도 비슷한 서비스 낼 거야 이랬거든요. 실제로 한 4일 전 설 연휴 지나자마자 챗GPT가 또 새로운 버전을 냈어요. o3라는 버전을 냈습니다. 챗GPT 안에서 고를 수가 있어요. 모델을 고를 수 있는데 그 모델 중에 o3-mini라는 게 있거든요. 중요한 건 뭐냐 하면 원래 o3-mini도 유료 사용자한테만 하려는 게 원래 계획이었는데 무료로 바꿨습니다.
◇ 이익선 : 이번에 무료가 됐구나. 최수영 평론가도 챗GPT 쓰시잖아요.
◆ 최수영 : 이번 설에 제가 시도를 해봤습니다. 김경진 의원이 쓴 책을 바탕으로 제가 해봤는데 유용하더라고요. 얘가 제가 질문의 난도를 계속 높이니까 그 데이터도 계속 또 올라가더라고요. 이거 진짜 유용하다는 생각이 들었습니다. 해보셨어요?
◇ 이익선 : 저는 어제 깔았어요. 어제 깔아서 그냥 가벼운 질문을 했는데 재미있어요.
★ 김덕진 : 실제로 좀 팁을 알려드리면 계속 대화하시다가 한 일주일 정도 쓰신 다음에 얘한테 너 나에 대해서 정리해서 알려줘 봐 이렇게 하잖아요. 그럼 까지 대화한 내용을 기반으로 정리해서 알려줍니다. 또 너 나에 대해서 그림을 그려봐 이러잖아요. 그러면 제가 대화한 스타일을 보고 그림을 그립니다. 예를 들면 저 같은 경우에는 저의 손을 6개짜리로 그려놨어요. ‘김 소장님은 팔이 6개일 정도로 여러 가지 일을 하는데 두 가지는 교수로서 일을 하고 두 손은 아이와의 잘 놀아주는 쪽으로 일을 하고 두 손은 또 AI로 소설 쓰고 그림 그리는 걸 좋아해서 제가 육손이로 표현했어요.’ 이러더라고요. 왜냐하면 대화한 내용에 대한 메모리 기능이 있기 때문에 기억을 하고 있는 거예요.
◆ 최수영 : 제가 물었던 질문들에 대해서 나중에 계속 업데이트를 시켜주더라고요.
★ 김덕진 : 그렇죠. 이 부분 때문에 사람들이 딥시크를 쓸 때 고민을 하는 부분이 여기에 있어요.
◆ 최수영 : 자기 게 빠져나갈까 봐.
★ 김덕진 : 네 맞습니다. 왜냐하면 딥시크가 두 가지를 쓸 수 있거든요. 하나는 말씀드린 대로 PC에 설치해서 쓸 수 있는 버전이 있는데 이건 좀 불편해서 대부분의 분들이 딥시크를 앱으로 다운받거나 웹에서 쓴단 말이에요. 앱 서비스는 말씀드린 대로 딥시크 엔진을 중국에 있는 회사가 서비스에 올려서 쓰는 거예요. 그러다 보니까 이미 약관에 쓰여 있는데 이들이 가져가는 정보가 꽤 많아요. 예를 들면 스마트폰에서 내가 이걸 어떻게 누르고 있고 실제 리듬으로 하고 있고 또 당연히 이 AI들이 내가 대화한 내용들은 가져가니까. 이걸 어디다 보관하느냐 거기에 중국에 있는 안전한 서버라고 쓰여 있어요.
◇ 이익선 : 중국의 안전하지 않은 서버 같은데.
◆ 최수영 : 국경 넘어가는 거니까 불안해지네.
★ 김덕진 : 그런 부분들 때문에 전 세계적으로도 딥시크가 처음에 나왔을 때는 엄청나게 다운로드 수가 1위로 갔다가 국가들에서 차단하는 국가들이 생기기 시작을 했거든요. 이게 뭐랑 비슷한 거냐면 틱톡이 한때 미중 무역 논란이 있었잖아요. 중국에 서버 갔다고. 비슷한 거라고 보시면 돼요. 딥시크 역시도 중국 안에서의 가이드라인을 가지고 있다 보니까 이 서비스에 대한 문제가 되는 것이 아니냐는 거고요. 말씀드린 대로 지금 시점에서 그러면 공짜로 뭘 쓰시면 돼요? 라고 물어보면 저는 챗GPT 공짜 o3 버전이 나왔으니까 그거 쓰시는 게 딥시크보다 더 똑똑하다. 개인의 입장에서 보면 그렇게 얘기를 드릴 수 있는 거죠.
◆ 최수영 : 실제 말씀하신 것처럼 딥시크의 이런 부분들이 말씀하신 대로 중국 내 서버에 데이터를 수집하고 저장한다고 돼 있으니까 앞으로 그러면 틱톡도 이렇게 하다가 트럼프 대통령이 틱톡을 오히려 끌어안는 쪽으로 해서 다행인데 미국 국민들 같은 경우 우리도 그렇겠지만 정서적으로 거부감을 좀 가지지 않을까요? 미국 국민들이.
★ 김덕진 : 충분히 그럴 수 있다고 봐요. 그런데 아까 말씀드린 대로 두 개로 나눠진다는 건데 딥시크라는 엔진을 어디다가 쓸 거냐. 엔진 자체는 오픈 소스이고 전 세계 사람들이 다 뜯어보고 있으니까 이거에다가 뭘 심지는 않은 것 같아요. 지금까지는. 그래서 어떻게 하고 있냐면 이미 마이크로소프트 같은 미국 회사들이 자기네 서비스 안에서 딥시크 엔진을 쓸 수 있게 설치들을 해놨어요.
◆ 최수영 : 자기네 원 창고로 그냥 끌어들여온 셈이네요.
★ 김덕진 : 그렇죠. 딥시크 닷컴은 중국에서 하는 건데 딥시크 엔진을 자기네 마이크로소프트의 클라우드에 설치를 해서 사람들이 챗GPT도 쓸 수 있지만 이 녀석도 쓸 수 있게 하고 막 그런 식인 거예요. MS(마이크로소프트)뿐만 아니라 이미 아마존도 그렇게 하고 있거든요.
◆ 최수영 : 그러면 안전장치가 되긴 하겠네요.
★ 김덕진 : 그렇죠. 이 부분이 우리에게 주는 시사점은 뭐냐 하면 이 엔진을 우리나라 기업이라고 치면 만약에 우리나라 기업이 우리가 말하는 카카오나 네이버 빼고 나머지 회사들이 뭔가 AI 챗GPT 같은 걸 만들고 싶잖아요. 챗GPT 자체를 만들려면 너무 돈이 많이 든단 말이에요. 그리고 어차피 그 회사는 그게 중요한 게 아니라 그걸 엔진으로 놓고 거기에다가 AI 서비스도 붙이고 막 이러고 싶은 거잖아요. 그럼 그런 데들은 이런 오픈 소스형 딥시크 같은 거를 설치 받아서 그 안에다가 우리 회사 데이터를 넣어가지고 움직일 수 있는 이런 가능성이 열리고 있다. 어떻게 보면 이번에 전 세계 사람들이 가장 놀란 부분이죠.
◇ 이익선 : 딥시크가 그걸 허락하지 않거나 허락하거나 하는 권한이 없어요?
★ 김덕진 : 네 왜냐하면 오픈 소스를 이미 풀었기 때문에 전 세계 사람들이 그걸 다 뜯어보면서 검증을 하는 거예요. 생각보다 딥시크가 뜯어봤더니 보안에 좀 취약한 것 같네라는 것들이 나오고 있거든요. 보안에 취약한 거를 딥시크 쪽에서 고치는 게 아니라 다른 연구자들이 고친 버전을 또 올릴 수도 있고 그렇게 할 수 있는 부분이 좀 특이한 부분이라고 볼 수 있는거죠.
◇ 이익선 : 그런데 문제가 우리나라는 옛날부터 인적자원, 인적자원 했잖아요. 한국은 전교 1등이 의대 가고 중국은 공대 간다고요.
★ 김덕진 : 이게 좀 안타까운 얘기인데요. 제가 앞서서 아까 이 딥시크가 중국 본토 사람들로 했다고 그랬잖아요. 그럼 되게 경쟁력이 없다고 생각할 수 있는데 절대 그렇지 않아요. 왜냐하면 이미 전 세계의 공대 순위 한 50위권을 보면 절반이 뭐예요 3분의 2 이상이 거의 중국입니다. 우리가 말하는 미국이 옛날처럼 엄청 잘하는 그게 아니라 공학 쪽 특히나 AI 쪽에서는 중국 본토에 있는 학교들이 훨씬 더 순위가 높기도 하고요.
◇ 이익선 : 유학을 가지 않고 중국에서만 공부하는데도.
★ 김덕진 : 맞습니다. 중국에 그만큼 엄청난 인재들이 많이 있어요. 왜냐하면 중국이 정부에서 아마 10년 전부터 계속 이쪽에 투자를 해 주고 있거든요. 그 부분에서 우리가 딥시크만 봤지만 실은 딥시크 비슷한 언어 모델이 이미 중국에만 몇백 개가 있어요. 그리고 그게 다 오픈 소스로 풀려 있어요. 그중에서 추론을 먼저 했다는 걸 놀랄 뿐이지 이미 비스무리한 게 되게 많았다. 전 세계가 이제 충격을 받았을 뿐이라는 게 좀 우리 입장에서 보면 씁쓸한 부분도 있는 거죠.
◇ 이익선 : 이미 저변은 충분했다. 그럼 우리 어떻게 해야 돼요?
★ 김덕진 : 그 부분에 있어서 두 가지인 것 같아요. 첫 번째는 네이버랑 카카오가 방향성이 달라졌는데 네이버 같은 경우에는 자체 언어 모델 챗GPT 카도 만들고 있었거든요. 추론 모델 잘못 만들고 있었는데 방법이 나왔잖아요. 그럼 그 방법을 보면서 따라하거나 연구할 수 있는 새로운 방안이 나온 거고 카카오는 본인들이 AI 모델을 만들고 좀 잘 안 됐어요. 그래서 어제 우리가 말하는 오픈 AI랑 협업을 얘기를 한 거예요. 그럼 카카오 같은 경우는 자체적으로 언어 모델을 만드는 게 아니라 챗GPT와 제휴를 하면서 원래 자기네들이 잘하는 서비스 만드는 이쪽에 집중을 하는 거죠. 왜냐하면 지금까지 AI로 그냥 대화하는 이 수준을 내가 봤는데 AI가 들어가서 기존 카카오 서비스가 어떻게 바뀐 거야라고 확 놀란 게 없거든요. 그런 거에 더 집중할 수 있게 협업을 하는 모델로 두 가지 결로 좀 나눠져서 갈 것 같습니다.
◆ 최수영 : 우리 저 김 소장님은 it 전문가시니까 그럼에도 불구하고 이런 화제성에도 불구하고 딥시크의 한계는 여기에 있다 이렇게 좀 분석을 해 주시면
★ 김덕진 : 딥시크는 말씀드린 대로 사람들에게 놀라움을 준 상황이고요. 중요한 거는 딥시크만 이런 게 되는 게 아니라 딥시크로 인해서 딥시크를 뛰어넘는 다양한 모델들이 나올 수 있는 계기가 됐다. 오히려 순기능이 많다고 오히려 볼 수 있는 거죠. 아까 말씀드린 중국에 데이터 넘어가는 거 말고 네 까지 꽁꽁 숨겨져 있던 레시피 같은 어떻게 보면 챗GPT가 꽁꽁 숨겨놨던 걸 전 세계에 딱 오픈을 해버렸기 때문에 오히려 우리 관점에서 보면 이때 투자를 하면 옛날에 치면 수십 조 투자해야지 가능했던 게 수백억 대에서도 가능할 수 있는 가능성을 보여줬다는 게 가장 큰 거예요. 그러니까 전 세계가 이거 보자마자 ‘야 투자해야 가성비가 좋아. 투자해야 우리가 미국이 앞에서 막 돈 쓰면서 했던 거 따라갈 수 있잖아.’ 하는 타이밍이거든요. 지금 진짜 투자해야 됩니다.
◇ 이익선 : 그런데 딥시크가 중국 정부의 정책이나 기조에 맞춘 제한적인 내용을 말하는 데 그친다면 이거는 시장 확장성에 제한이 되지 않겠어요?
★ 김덕진 : 맞습니다. 그렇기 때문에 말씀드린 것처럼 이게 오픈 소스라고 그랬잖아요. 이 녀석이 이상한 말을 하는 걸 저희가 데이터를 추가하면서 고칠 수가 있다는 거예요. 그럼 우리가 말씀드린 대로 완전히 공부 처음부터 하는 거 만들기 어려우니 지금 있는 거 갖고 와서 걔가 한국어 잘 모르면 한국 데이터 더 넣어주고 우리 회사 데이터 넣어주면서 우리가 우리만의 엔진을 제대로 만들 수 있다. 그 방법을 사람들에게 제시한 것뿐만 아니라 ‘너네가 처음부터 하면 돈이 많이 드니까 이 엔진을 우리가 너네 누구나 쓸 수 있게 기본 엔진 줄게’ 한 거라고 보시면 될 것 같아요.
◆ 최수영 : 그런데 우리는 그런 걸 먹을 수 있을 만큼 생성형 AI 기술력 수준이 어느 정도까지 왔다고 보세요?
★ 김덕진 : 기업 내부로 보면 어쨌든 우리처럼 챗GPT 비슷하게 언어 모델을 전 세계에서 만든, 이렇게 큰 서비스하는 나라가 전 세계 7, 8개밖에 없어요. 우리나라가 그래도 투자 대비해서는 잘 하고 있는 건데 문제는 딥시크가 되게 돈을 적게 썼다고 하지만 실제로 딥시크가 가지고 있는 GPU의 양이 우리나라 전체가 갖고 있는 것보다 많을 수 있다는 추정들이 나오고 있어요. 그럼 중국의 한 회사가 GPU를 갖고 있는 게 그만큼 많은데 반대로 우리가 AI 투자 많이 한 것 같지만 반대로 말하면 투자 거의 안 한 거예요. 그런 상황에서 이 정도 한 게 대단한 거고 그럼 지금 오히려 그렇게 예전보다 비용을 덜 쓰면서 할 수 있을 때 이때 집중해서 투자를 안 하면 오히려 가성비 좋은 애들이 막 중국에서도 나오고 막 프랑스에서도 나오고 막 그럴 거거든요. 이때 놓치면 확 차이가 벌어질 수 있는 거죠.
◇ 이익선 : 저희가 과기부 장관님 모셨었거든요. 유상현 장관님 모시고 이 GPU 올해 얼마쯤 살 것인지 이런 얘기를 잠깐 나눠서 한 3천억 얘기가 나왔거든요. 그거 가지고는 택도 없다는 거네요. 이거 많이 늘려야겠다는 생각이 듭니다.
◆ 최수영 : 질문 하나 들어왔어요. ‘오픈 소스 하면 딥시크 개발사는 뭘로 수익을 내나요?’
★ 김덕진 : 정말 중요한 질문인데요. 딥시크가 아까 말씀드린 대로 이거를 했어도 엄청 큰 서비스 돌리려면 이거는 저희 컴퓨터에서 안 되잖아요. 딥시크가 어떻게 하냐면 이 큰 서비스에서 빌려서 쓰는 거. API라고 우리가 표현하는데 대여료로 하는 거는 돈을 받습니다. 개인 레벨 말고 기업에서 엄청 큰 모델 할 때는 빌려서 쓰는데 이 부분이 챗GPT보다 한 3분의 1 정도 저렴해요. 그런 부분에서도 가성비가 좋다는 얘기가 나오는데 중요한 거는 그렇게 되면 우리에서 불안한 거는 그럼 걔네들이 가성비 좋게 주면서 우리 데이터로 뭘 할까 이거에 대한 불안감은 여전히 좀 있다 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.
◇ 이익선 : 아마 이 방송을 쫑긋 정말 집중해서 듣고 계시는 분들은 어린 자녀를 둔 부모님이실 것 같아요. ‘야 이거 우리 애들 앞으로 어떻게 어디로 보내지.’ 조언을 좀 해 주세요.
★ 김덕진 : AI는 할 게 되게 무궁무진할 것 같아요. 왜냐하면 이번에 딥시크도 결국 어떤 포인트냐면 특정 영역이 아니라 누구나 쓸 수 있게 열리기 시작한 거거든요. 그렇다면 꼭 AI 전공이 아니더라도 다양한 분야에서 이 기술을 어떻게 합칠 수 있을까를 생각하면 되게 다양한 시장이 열린다. 마치 앱 스토어 처음 생겼을 때 앱이 되게 여러 가지가 나왔잖아요. 그런 것처럼 누구나 AI를 갖고 서비스를 만들 수 있는 시대가 열리고 있다 이렇게 좀 설명드리면 좋을 것 같습니다.
◇ 이익선 : 네 여기까지 듣겠습니다. 오늘 <이슈가MONEY> 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장과 함께 했습니다. 소장님 감사합니다.
★ 김덕진 : 네 감사합니다.
YTN 김양원 (kimyw@ytnradio.kr)
[저작권자(c) YTN 무단전재, 재배포 및 AI 데이터 활용 금지]