GPT 다음은 딥씨크? 새로운 AI 플레이어가 등장하자, 한국도 이제 본격적으로 AI 전략을 다시 짜야할 때입니다.
안녕하세요, 요즘 AI 업계 돌아가는 거 보면 진짜 하루가 다르게 뉴스가 쏟아지죠. 저도 웬만하면 놀라지 않는데, 이번엔 조금 다르더라고요. 바로 '딥씨크(DeepSeek)'라는 이름의 새로운 오픈소스 AI가 등장한 거예요. 그것도 GPT-4 성능을 목표로 한다니, 이건 심상치 않잖아요? 그런데 이걸 보면서 문득 이런 생각이 들었어요. "우리나라는 지금 이 흐름에 제대로 타고 있는 걸까?" 그래서 이번 글에서는 딥씨크가 어떤 모델인지 간단히 소개하고, 한국의 AI 전략이 앞으로 어떻게 나아가야 할지 함께 고민해보려 합니다.
딥씨크란 무엇인가?
딥씨크(DeepSeek)는 최근 등장한 오픈소스 LLM으로, 중국의 AI 연구기관에서 공개했습니다. GPT-4를 겨냥한 성능과 범용성을 목표로 하며, 파라미터 수는 70B(700억 개)에 달합니다. 이 모델은 특히 ‘코드 생성’과 ‘다국어 지원’, ‘리서치 투명성’에 초점을 맞췄다는 점이 특징이에요. 오픈소스로 공개되었기 때문에 누구나 접근할 수 있고, 다양한 커스터마이징도 가능하다는 점에서 전 세계 AI 개발자들의 관심을 끌고 있습니다.
GPT와 딥티크의 차이
GPT 시리즈는 오픈 AI가 상업적 사용을 중심에 두고 발전시킨 반면, 딥티크는 연구 및 커뮤니티 공유에 더 가까운 방향으로 설계되었습니다. 특히 딥티크는 학습 데이터, 파라미터, 구조 등을 모두 투명하게 공개하면서, 신뢰성과 재현성에서 강점을 보입니다. 반면 GPT-4는 여전히 '블랙박스'처럼 일부 사양이 비공개 상태죠. 또 하나 눈여겨볼 점은, 딥티크가 중국어 기반 응답 품질에서 뛰어난 성능을 보인다는 점입니다.
| 항목 | GPT-4 | 딥씨크 |
|---|---|---|
| 공개 정도 | 비공개 | 오픈소스 |
| 사용 목적 | 상업용 중심 | 연구·공익 중심 |
| 언어 특화 | 영어 중심 | 중국어 중심 |
글로벌 AI 개발 트렌드
요즘 글로벌 AI 개발의 큰 흐름은 두 가지예요. 하나는 초거대 AI 모델의 상용화, 다른 하나는 오픈소스 AI의 부상입니다. 메타는 LLaMA 시리즈로, 구글은 Gemini로 상업용 경쟁에 뛰어들고 있고, 한편으로는 Mistral, Mixtral, 이제는 딥씨크까지 오픈소스 진영이 빠르게 세를 확장하고 있어요. 이 흐름은 기술 민주화와 다중 경쟁 구도를 만들며, AI의 중심축을 소수 기업에서 넓은 커뮤니티로 옮기고 있습니다.
- 오픈소스 LLM의 기술 수준 상향 평준화
- 모델 구조·훈련 데이터·파인튜닝 기술의 공유화
- 지역 특화 AI 모델의 등장 (예: 코히어, 딥씨크 등)
한국 AI 현주소는?
한국도 초거대 AI 개발에 나섰습니다. 네이버의 하이퍼클로바, LG의 헥사원, KT의 Mi:dm 등 이름만 들어도 알 만한 모델들이 이미 존재하죠. 그런데 문제는 기술력보다 생태계와 전략입니다. 대부분의 모델이 자사 서비스에 국한되거나, 외부 개방성이 낮다는 점에서 글로벌 오픈소스 흐름과는 거리감이 있어요. 또, 다양한 언어/문화 데이터를 학습할 수 있는 기반이 부족한 점도 한계로 작용하고 있습니다.
한국 AI 전략, 이렇게 가야 한다
앞으로 한국이 AI 전략을 짤 때 가장 중요한 건 '개방성'과 '협업 기반 생태계'입니다. 혼자서 초거대 모델 하나 만드는 시대는 끝났어요. 이제는 다양한 기관과 기업이 오픈소스를 중심으로 협력하고, 정부는 이를 정책적으로 지원해야 해요. 특히 한국어 기반 모델을 글로벌 수준으로 끌어올리기 위해선, 공공 데이터 확보와 함께 학계-산업계 간 연결 고리를 강화하는 게 핵심입니다.
| 전략 항목 | 필요한 접근 |
|---|---|
| 모델 개발 | 공공·민간 공동 오픈소스 LLM 구축 |
| 데이터 확보 | 한국어 특화 대규모 말뭉치 공개 |
| 생태계 전략 | AI 스타트업과의 연합 지원 |
정책 차원의 시사점
정부는 AI 분야를 ‘국가 전략 산업’으로 선포했지만, 여전히 정책은 분절적입니다. 데이터 규제, GPU 인프라, 인재 육성 정책이 따로 놀고 있다는 말이죠. 이제는 범정부 차원의 통합 전략이 필요합니다. 특히 AI를 단지 기술이나 산업이 아닌 ‘사회 기반’으로 보고, 교육, 노동, 윤리, 문화 등과 함께 연계하는 통합적 접근이 절실해요. 그리고 거기서 딥티크 같은 흐름을 반영한 '개방형 AI 전략'이 중심이 되어야겠죠.
- AI 규제·육성 정책의 통합 운영
- 공공 데이터의 체계적 확보 및 공유
- 글로벌 오픈소스 흐름과의 연계 전략 마련
중국발 오픈소스 초거대 언어모델로, GPT-4 성능을 목표로 개발된 공개형 AI입니다.
GPT는 비공개 상용 모델이고, 딥씨크는 완전 오픈소스 구조로 공개성과 투명성이 강점입니다.
기술 접근성과 다양성, 투명성 측면에서 민주적이고 확장 가능한 AI 생태계를 구축할 수 있습니다.
모델 기술은 보유 중이나, 생태계와 개방 전략 면에서는 아직 미흡한 상태입니다.
규제·인프라·인재 육성 등 AI 관련 정책을 통합적·개방형 전략으로 일원화해야 합니다.
공공 말뭉치 확보, 학계와 스타트업 협업, 오픈소스 LLM 개발로 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
딥티크의 등장은 단순한 기술 이벤트가 아니라, AI 생태계의 판도를 다시 짜는 신호일지도 모릅니다. 이제는 우리도 ‘따라가는 전략’이 아닌, ‘주도하는 전략’으로 전환해야 할 시점이에요. 오픈소스, 협업, 생태계 구축. 이 세 가지가 앞으로 한국 AI가 살아남을 키워드라고 생각합니다. 여러분은 한국이 어떤 AI 전략을 선택해야 한다고 생각하시나요? 댓글로 의견을 나눠주세요!