딥시크 AI, 저렴한 이유는 바로 '이 기술' 때문?!

요즘 AI 시장에서 핫한 이슈가 하나 있습니다. 바로 중국 AI 스타트업 '딥시크(DeepSeek)'의 생성형 AI 모델, 딥시크 R1입니다.

이 모델은 OpenAI의 챗GPT와 비슷한 성능을 보이면서도 개발 비용이 훨씬 낮다고 알려져 있는데요.

도대체 어떻게 이런 일이 가능할까요?

 

 

🔎 딥시크 AI의 핵심 기술: MoE(Mixture-of-Experts)

AI 모델을 개발하려면 엄청난 데이터와 연산 비용이 필요합니다. 하지만 딥시크는 MoE(Mixture-of-Experts) 기술을 활용해 비용을 획기적으로 절감했습니다.

 

MoE란 쉽게 말해 여러 개의 '전문가 AI'를 한데 모아 놓고, 작업에 따라 필요한 AI만 선택적으로 사용하는 방식입니.

모든 AI 모델을 한꺼번에 가동하는 것이 아니라 필요한 부분만 활성화하니 메모리 사용량도 줄고, 속도도 빨라지는 장점이 있습니다.

실제로 딥시크 R1의 총 파라미터(매개변수)는 6710억 개에 달하지만, 한 번의 작업에서 활성화되는 건 고작 340억 개뿐입니다.

덕분에 챗GPT보다 메모리 사용량을 90%나 줄일 수 있었다고 합니다.

 

💡 딥시크가 비용을 줄일 수 있었던 또 다른 비밀: '강화 학습'

보통 AI 모델은 지도 학습(Supervised Learning)을 통해 데이터를 입력받고 학습합니다. 하지만 딥시크는 지도 학습을 줄이고, 대신 강화 학습(Reinforcement Learning)을 활용했습니다.

 

강화 학습이란 AI가 직접 추론을 통해 정답을 찾아가는 방식인데요. 딥시크는 여기에 정확도 보상(Accuracy Rewards) 시스템을 도입해 AI가 더 효율적으로 학습하도록 했습니다. 즉, 적은 학습 데이터로도 높은 성능을 낼 수 있도록 설계한 것이죠.

 

🤔 하지만... 딥시크 AI, 정말 믿어도 될까?

과학기술계는 아직 딥시크의 성능을 완전히 신뢰하기 어렵다고 말합니다. 특히, OpenAI는 "딥시크가 우리 데이터를 무단으로 사용했다"고 주장하고 있는데요. 만약 이게 사실이라면, 딥시크가 주장하는 '낮은 개발 비용'도 과장된 것일 수 있습니다.

 

KAIST AI 대학원장 정송 교수도 "강화 학습으로 비용을 절감했다는 설명이 아직 명확하지 않다"며, "검증이 필요하다"고 강조했습니다.

 

📌 결론: 딥시크, AI 시장의 다크호스가 될까?

현재 딥시크는 오픈소스 형태로 AI 모델을 공개하며 투명성을 강조하고 있습니다.

실제로 AI 오픈소스 플랫폼 '허깅페이스'에서 딥시크 R1의 개발 코드 다운로드 횟수는 49만 회를 돌파했습니다.

AI 시장의 게임 체인저가 될지, 단순한 마케팅 전략에 불과할지는 앞으로의 검증 결과에 달려 있습니다.

과연 딥시크는 AI 업계의 새로운 혁신이 될까요? 아니면 또 하나의 거품으로 끝날까요?

 

🔥 당신을 위한 3줄 요약

• 딥시크 AI는 MoE 기술과 강화 학습을 활용해 개발 비용을 획기적으로 줄였다.
• 챗GPT보다 낮은 비용으로 유사한 성능을 낸다고 주장하지만, 검증이 필요하다.
• OpenAI는 "딥시크가 학습 데이터를 무단 사용했다"고 주장하며 논란이 되고 있다.

🌍 3 line summary for you

• DeepSeek AI reduces development costs using MoE and reinforcement learning.
• It claims similar performance to ChatGPT but requires verification.
• OpenAI accuses DeepSeek of unauthorized use of its training data.

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