DeepSeek의 혜성같은 등장에 전 세계의 AI 관련 업계와 연구자들은 경악하고 환호하고 있는 반면 서방 주류 매체들은 별다른 반응을 보이고 있지 않아 왔는데 드디어 포브스가 스타트를 끊었다. 핵심을 찌르는 기사다.
--

https://www.forbes.com/sites/craigsmith/2025/01/22/deepseek-how-chinas-ai-innovators-are-challenging-the-status-quo/

DeepSeek: 어떻게 중국의 AI 혁신가들이 현상태에 도전하고 있나 (크레이그 S. 스미스)

첨단 반도체에 대한 미국의 수출 규제는 중국의 AI 발전을 늦추기 위한 것이었지만, 의도치 않게 혁신을 촉진했을 수도 있다. 최신 하드웨어에만 의존할 수 없게 된 항저우에 본사를 둔 DeepSeek와 같은 기업들은 더 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있는 창의적인 솔루션을 찾아야만 했다.

게다가 중국은 오픈소스 전략을 추구하며 강력한 완전 오픈소스 AI 모델의 최대 제공자 중 하나로 세계에서 부상하고 있다.

이번 달, DeepSeek는 순수 강화 학습과 같은 고급 테크닉을을 사용하여 세계에서 가장 강력한 AI 모델 중 하나일 뿐만 아니라 전 세계 누구나 검토 및 수정할 수 있고 기반으로 삼을 수 있는 완전 오픈 소스인 자신의 R1 모델을 출시했다.

DeepSeek-R1은 중국이 AI 경쟁에서 뒤처지지 않았으며, 오히려 놀라운 오픈소스 전략으로 글로벌 AI 개발을 주도할 수 있음을 보여준다. 중국 기업들은 경쟁력 있는 모델을 오픈소스화함으로써 글로벌 영향력을 확대하고 잠재적으로 국제 AI 표준과 관행을 형성할 수 있다. 또한 오픈소스 프로젝트는 중국의 AI 개발에 기여할 글로벌 인재와 리소스를 끌어들일 수 있다. 이 전략을 통해 중국은 개발도상국으로 자신의 기술 도달 범위를 확장하여 잠재적으로 중국의 AI 시스템, 더 나아가 중국의 가치와 규범을 글로벌 디지털 인프라에 내재시킬 수 있다.

DeepSeek-R1의 성능은 수학, 코딩, 복합 추론 등 다양한 작업에서 OpenAI의 최고 추론 모델과 비슷한 수준이다. 예를 들어, AIME 2024 수학 벤치마크에서 DeepSeek-R1은 79.8%를 기록해 OpenAI-o1의 79.2%에 비해 높은 점수를 받았다. MATH-500 벤치마크에서 DeepSeek-R1은 97.3%를 달성한 반면 o1은 96.4%를 기록했다. 코딩 작업에서 DeepSeek-R1은 코드포스에서 96.3%의 백분위수를 기록한 반면, o1은 96.6%의 백분위수를 기록했지만 벤치마크 결과는 불완전할 수 있으므로 과도하게 해석해서는 안 된다는 점에 유의해야 한다.

하지만 가장 주목할 만한 점은 DeepSeek가 이 성과를 최신 컴퓨터 칩에 의존하지 않고 주로 혁신을 통해 달성할 수 있었다는 점이다.

그들은 메모리 사용량을 일반적으로 사용되는 MHA(다중 헤드 주의) 아키텍처의 5~13% 수준으로 줄이는 MLA(다중 헤드 잠재 주의)를 도입했다. MHA는 여러 정보 스트림을 동시에 처리하기 위해 AI에서 널리 사용되는 테크닉이지만 많은 메모리를 필요로 한다.

DeepSeek는 모델을 더욱 효율적으로 만들기 위해 DeepSeek MoESparse 구조를 만들었다. “MoE"는 Mixture-of-Experts의 약자로, 모델이 전체 시스템을 실행하는 대신 각 작업에 대해 구성 요소의 작은 하위 집합(또는 "전문 부분")만 사용한다는 의미이다. “Sparse”은 필요한 전문 부분만 활성화하여 컴퓨팅 성능을 절약하고 비용을 절감하는 방식을 지칭한다.

DeepSeek-R1의 아키텍처에는 6,710억 개의 파라미터가 있지만 작동 중에는 370억 개만 활성화되어 놀라운 계산 효율성을 보여준다. 이 회사는 이 모델의 아키텍처와 학습 과정에 대한 투명성을 제공하는 종합적인 기술 보고서를 GitHub에 게시했다. 함께 제공되는 오픈 소스 코드에는 모델의 아키텍처, 훈련 파이프라인 및 관련 구성 요소가 포함되어 있어 연구자들이 모델의 설계를 완전히 이해하고 복제할 수 있다.

이 혁신 덕분에 DeepSeek의 모델은 경쟁자들보다 더 강력하면서도 훨씬 더 저렴하다. 이것은 이미 중국에서 AI 모델 가격 전쟁을 촉발시켰으며, 이 전쟁은 전 세계로 확산될 가능성이 높다.

DeepSeek는 OpenAI-o1의 API 사용료에 비해 매우 적은 비용을 청구한다. 이 극적인 비용 절감은 잠재적으로 고급 AI 기능에 대한 액세스를 대중화하여 소규모 조직과 개인 연구자들이 이전에는 접근이 불가능했던 강력한 AI 도구를 활용할 수 있게 해줄 수 있다.

DeepSeek는 또한 자신의 대규모 모델의 능력을 더 작고 더 효율적인 모델들로 정제하는 방법을 개척했다. 15억 개에서 700억 개의 매개변수에 걸쳐 있는 이 정제된 모델들들은 오픈 소스로 제공되어 연구 커뮤니티에 더 많은 혁신을 위한 강력하고 효율적인 도구를 제공한다.

상업적 사용, 정제 및 수정을 위해 자신의 모델을 자유롭게 사용할 수 있도록 함으로써 DeepSeek는 글로벌 AI 커뮤니티 내에서 호감을 쌓고 있으며, 잠재적으로 AI 개발의 투명성에 대한 새로운 표준을 제시하고 있다.

DeepSeek는 중국 최고의 퀀트 투자자 중 한 명인 리앙 웬펑(40세)이 설립했다. 그가 운영하는 헤지펀드인 High-Flyer는 DeepSeek의 AI 연구 자금을 지원하고 있다.

DeepSeek의 창업자 리앙은 중국에서 진행된 인터뷰에서 “파괴적인 기술 앞에서 폐쇄형 소스로 만든 해자는 일시적인 것입니다.”라고 OpenAI에 경고했다. OpenAI의 폐쇄형 소스 접근 방식조차도 다른 사람들의 추격을 막을 수는 없습니다.”

DeepSeek는 중국의 기술 분야가 혁신보다는 모방에 주력한다는 인식에 반기를 들며 글로벌 오픈소스 AI 운동에 기여하는 중국 기업의 증가 추세의 일부이다.

지난 9월, 중국 알리바바는 29개 이상의 언어를 지원하는 Qwen 2.5 제품군의 일부로 100개 이상의 새로운 오픈 소스 AI 모델을 공개했다. 중국의 검색 대기업인 Baidu는 어니 시리즈, Zhipu AI는 GLM 시리즈, MiniMax는 미니맥스-01 제품군을 보유하고 있으며, 모두 미국의 주요 모델에 비해 훨씬 저렴한 비용으로 경쟁력 있는 성능을 제공한다.

중국이 오픈소스 AI 개발에 지속적으로 투자하고 장려하는 동시에 수출 통제로 인한 어려움을 헤쳐 나가면서 글로벌 기술 환경은 힘의 역학, 협업 패턴, 혁신 궤도에 더 큰 변화를 겪을 것으로 보인다. 이 전략의 성공으로 중국은 기술 발전, 경제 경쟁력, 지정학적 영향력에 광범위한 영향을 미치며 AI의 미래를 형성하는 선도적인 세력으로 자리매김할 수 있다.