딥시크의 포인트들
1. 로컬화(본인의 컴퓨터에 설치)하면 보안 걱정이 전혀 없는데, 무료로 (딥시크 개발사에 돈을 내지 않고) 로컬화가 가능하고 로컬화에 필요한 컴퓨터 하드웨어 사양이 개인이 아닌, 기업, 연구소, 단체 등은 비용부담이 가능할 정도로 낮습니다. 전기료도 더 적게 듭니다. 개인도 다소간의 성능 감소를 감수하고 증류 버전을 설치하면 고급한 게임용 컴퓨터 정도 사양으로 로컬화할 수 있습니다. 심지어 노트북에 설치한 이들도 있습니다. 물론 기업, 연구소, 단체 등도 재정적 여유가 부족하면 증류 버전을 설치하면 됩니다.
2. 이것 역시 넓은 의미의 로컬화라고 볼 수 있을 것 같은데, 누구든 무료로(딥시크 개발사에 돈을 내지 않고) 서버급 컴퓨터에 설치해서 무료로든 유료로든 (원격) 접속 이용 서비스를 제공할 수 있습니다. 중국 클라우드 서비스 기업들은 말할 것도 없고 엔비디아, 마이크로소프트, 아마존 등도 (아마도 아직까지는 개발자들 상대로만) 그런 서비스를 제공하고 있습니다. 인도는 정부 차원에서 그리 할 것이라고 선언했습니다. 이 서비스를 제공하는 기업들이 엄청나게 많아질 것입니다. 한국에서도 생길 것입니다. 반중이나 혐중이 인생의 낙인 분들은 안심하고 - 그 대신 돈은 조금 들여야 할 수도 있습니다 - 한국 서버나 미국 서버를 통해서 딥시크를 이용할 수 있습니다!
* 로컬화 자체는 OpenAI의 모델들도 가능할 지도 모릅니다. 불가능하다면 적어도 보안 걱정 없이 사용하는 옵션을 제공할지도 모릅니다. 그러나 가능하든, 제공하든 어느 쪽이든 무료가 아닐 것입니다.
3. OpenAI의 모델들과는 달리 소스(와 훈련 방법이) 오픈되어 있어서 AI 개발 역량이 있는 이들은 딥시크 개발사에 돈 한푼 내지 않고 소스를 수정하고 본인이 쌓아 잘 정리해놓은 데이터로 훈련시켜서 본인이 원하는 방향으로 미세조정되거나 개선된 AI 모델을 만들 수 있습니다. AI 개발 역량이 굉장한 이들은 딥시크 개발진이 한것 같은, 훈련 방법론 차원의 혁신을 이룰 수도 있습니다. 그들이 그 혁신의 내용을 딥시크처럼 공개한다면 인류 전체의 이익입니다.
4. 개인 사용자들은 엄청 뻔질나게 사용하지만 않는다면 거의 무료로, 또는 다른 AI 모델들보다 훨씬 적은 비용을 들여, 고급한 AI 모델을 사용할 수 있습니다. 그러니까 딥시크도 유료로 쓸 수 있습니다. 다만 저렴하다는 것입니다. API를 이용해 쓰는 것도 유료인데, 역시 매우 저렴합니다.
5. AI 개발자들이 다 AI 모델만 개발하는 것은 아닙니다. 특정 AI 모델을 응용하는 앱 개발도 합니다. 다 아시다시피 가난한 개발자들이 엄청 많습니다. 하루 종일 AI 모델을 붙잡고 있어야 하는데, OpenAI 등의 AI 모델은 비용 부담이 만만치 않습니다. 딥시크는 비용부담이 10분의 1 이하입니다. 혐중이나 반중이 인생의 낙이 아닌 개발자라면 딥시크를 안 쓸 이유가 전혀 없습니다. 개발자 공동체에서 딥시크가 절대적 환호를 받고 있는 이유입니다. 이런식으로 딥시크에 붙어 지내는 AI 개발자들이 많아지면 어느 순간에 딥시크는 AI 모델의 표준이나 대세가 됩니다.
6. 5와 다르지 않은 얘기인데, 가난한 나라들도 큰 돈 들이지 않고 보안 걱정 없이 고급한 AI 모델을 사용할 수 있게 되었습니다. 개발도상국들이 딥시크에 절대적 환호를 보내는 이유입니다.
7. 딥시크는 코딩, 자연과학, 수리 분야에서만 성능이 미국산 최고 AI 모델들 못지 않은 것이 아닙니다. 인문사회쪽 주제를 가지고 사용자와 대화할 때나 그쪽 주제에 해당하는 사용자 요청에 답할 때도 상당히 창의적이라고 합니다. 저는 이미 '인간 존재의 의미'에 대한 질문에 딥시크가 한 멋진 답을 이곳에 올린 적이 있습니다. 블룸버그 오피니언 칼럼니스트이자 조지 메이슨 대학교의 경제학 교수인 타일러 코웬은 딥시크의 창의성을 다음과 같이 찬양합니다:
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https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2025-01-30/deepseek-tiktok-rednote-how-did-china-s-internet-become-so-cool
AI 대규모 언어 모델에 대해서라면, DeepSeek는 경이롭다. 기술적 성과와 저렴한 비용 외에도 이 모델은 진정한 재능을 가지고 있다. 변덕스럽고, 기발하고, 자의적이고, 장난기 가득한 답변을 작성할 수 있다. 모든 주요 LLM 중에서 가장 대화하기가 재미있다. 그것은 AI를 위한 창조 신화로 존 밀턴의 <실낙원>의 이 버전을 썼다. 또는 여기 ChatGPT에 대한 DeepSeek의 코멘트이다, 그것은 ChatGPT를 너무 고지식하다고 본다. 이번 주에 애플 앱스토어에서 가장 많이 다운로드된 앱이 DeepSeek였다는 것은 놀라운 일이 아니다. ... 그리고 적어도 미국에 관한 주제들에 관해서는 미국의 주요 모델들보다 DeepSeek가 더 솔직해 보인다. 이 한정이 중요하다: 대만, 위구르족 또는 천안문 광장에 대해서는 DeepSeek에 물어보지 마시라.
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8. 중국은 딥시크에 화웨이의 AI 칩을 결합시켜 AI 일대일로를 추진할 수 있습니다. 현재 생산되고 있는 화웨이의 최신 AI 칩인 어센드 910C는 추론에서 H100의 60% 성능을 낸다고 합니다. 그런데 이 상대적인 저성능은 칩 자체가 H100 급에 못 미친다는 사실 외에도 칩이 장착되어 있는 컴퓨터 전체의 사양의 상대적 낮음과 어센드용 코딩 언어인 CUNN(엔비디아 AI 칩의 경우의 쿠다에 해당하는 것)의 상대적 미성숙에도 기인한 것입니다. 역으로 말하면, 칩 외의 부분에서 개선의 여지가 크다는 것입니다! 수율이 50%에 불과하다는 주장이 있는데, 그게 사실이더라도 같은 성능을 내는 엔비디아 AI 칩을 계산을 통해 가정할 경우 그 칩보다 저렴할 가능성이 큽니다. 그리고 어차피 많은 개도국들은 H100급의 AI 칩을 쓸 재정적 여력도 없고 있어도 미국 정부가 H100급의 AI 칩 수출에 제한을 걸어 놓아서 쓰기도 힘듭니다(그 아래급인 H800도 어센드 910C보다 선호할 만한 녀석이 아닙니다). 즉 많은 개도국들은 5와 6에서 얘기한대로 딥시크를 선호할 수 밖에 없는데, 그 딥시크를 돌리는 데 필요한 AI 칩으로 화웨이의 어센드 시리즈 칩도 선호하게 될 가능성도 큽니다. 아, 그리고 화웨이는 이미 5nm 공정 기반의 어센드 920을 개발완료했다고 합니다. 어쩌면 이미 생산에 들어갔거나 테스트 중일 것입니다.
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강정수 "딥시크 쇼크, 승자는 딥시크 패자는 오픈AI"-"영리기업 전환한 오픈AI, 딥시크에 도덕적 패배"
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