오픈소스 AI 딥시크, 네이버·카카오 위기 or 기회 > 경제기사 | economics

[출처=딥시크 홈페이지 캡처]

중국 인공지능AI 스타트업 딥시크가 오픈소스로 저비용·고효율 AI 모델을 선보인 가운데, 네이버·카카오에 미칠 영향에 관심이 모아지고 있다. 딥시크가 천문학적인 금액의 투자를 하지 않아도 고성능 AI를 개발할 수 있다는 희망의 단초를 제공했다는 점은 기회 요인으로 꼽힌다.

반면에 공개된 것보다 개발 비용이 더 높을 수 있고 AI 가격 경쟁이 심화될 수 있다는 점은 우려 요인으로 보인다.

■ 딥시크 AI, 챗GPT 개발비의 약 5%…일부 성능은 능가

딥시크는 지난달 20일 추론형 AI R1을 공개했다. R1은 소스코드설계도를 누구나 열람하고 수정·배포할 수 있는 오픈소스모델로 만들어졌다.

R1은 일부 성능 테스트에서 오픈 AI가 지난해 9월 출시한 o1을 뛰어넘었다. 딥시크의 기술보고서를 보면 R1은 미국 수학경시대회AIME 2024 문제를 푸는 테스트에서 79.8%의 정확도를 기록해 o179.2%보다 뛰어난 성능을 나타냈다.

게다가 딥시크는 AI 개발에 오픈 AI보다 훨씬 적은 비용을 제출했다고 밝혔다. 앞서 딥시크는 지난달 오픈AI의 GPT-4o와 비슷한 성능을 지닌 딥시크-V3를 출시했다딥시크는 V3 기술보고서에서 사전연구와 실험을 제외하고 모델 훈련에 투입한 비용이 557만6000달러약 78억원라고 밝혔다. 엔비디아의 H800 GPU를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용으로 계산됐다. 엔비디아가 미국의 첨단 반도체 수출 규제로 H100의 사양을 낮춰 중국용으로 출시한 H800을 사용했다고 설명했다.

반면에 오픈 AI는 고성능 AI 칩 H100를 사용했고 챗GPT에 약 1억달러1453억원에 달하는 금액을 투입햇다. 그럼에도 불구하고 오픈 AI의 신형 모델 o1이 딥시크의 R1에 일부 성능 면에서 뒤진 것이다.

■ 싸고 성능 좋은 오픈소스 AI…"네이버·카카오에 긍정적"

딥시크가 일으킨 파란은 국내 토종 인터넷·포털 업체인 네이버·카카오에 새로운 기회가 될 전망이다. 그동안 AI 개발은 미국 빅테크처럼 막대한 금액과 인력을 투자해야 성공이 가능한 영역으로 여겨졌다. 국내 토종업체들이 메타, 오픈 AI, 구글 등 글로벌 빅테크보다 자금력과 인재 유치 면에서 불리한 것은 사실이다.

네이버는 지난 2023년 1조9926억원의 연구개발Ramp;D 비용을 지출했다. 그해 영업수익의 20.6%에 해당하는 규모로 비율 면에서 작진 않다. 카카오도 2023년 1조2235억원의 연구개발 비용을 썼다. 매출액의 16.2%에 해당한다.

다만, 이는 연결 기준 연구개발 비용으로 네이버와 카카오의 본사 및 종속기업이 행하는 모든 연구개발 활동에 들어간 비용을 모두 합한 것이다.

그러나 딥시크가 오픈소스로 챗GPT 개발 비용의 5%가 조금 넘는 금액으로 챗GPT를 일부 능가하는 AI를 만든 만큼 큰 돈을 들이지 않아도 AI 개발과 활용에 성공할 수 있다는 기대감이 고조되고 있다.

이준호 하나증권 연구원은 "국내 소프트웨어 기업에 고성능 AI 모델이 낮은 가격으로 제공되는 현 추세는 긍정적"이라며 "외부 AI 모델을 효율적으로 서비스화할 수 있는 환경이 조성되고 있다"고 봤다.

이어 "AI 모델의 자체 개발에 집중하기 보다 외부 모델 도입으로 빠르게 서비스를 제공하고 고도화하는 것이 합리적으로 보인다"며 "네이버와 카카오는 2023~2024년 상반기까지 자체 모델 개발에 집중했으나 현재는 필요에 따라 외부 모델을 병행하는 전략으로 수정했다"고 설명했다.

네이버는 자체 개발 AI 모델 하이퍼클로바X를 2023년 8월 공개했다. 이를 기반으로 AI 서비스를 제공하고 있다. 올해 AI 브리핑과 큐:Cue: 모바일 등을 선보일 예정이다. 플레이스, 지도, 부동산 등 온오프라인에 생성형 AI를 적용해 성장 동력과 새로운 사업 기회를 발굴한다.

카카오는 올해 AI 신규 도입과 확대 적용을 꾀한다. 올해 1분기 대화형 AI 서비스 카나나를 선보인다. 카카오톡 탑재가 아닌 별도 앱, 구독형 모델 형태로 출시한다. 또한 카카오톡 내에 AI 서비스를 도입할 예정이다.

이 연구원은 "국내 빅테크의 AI 전략은 글로벌 빅테크와 온도차가 있다. 자본력의 차이를 인정하고 최소 투자로 높은 효율을 이끌어 내고자 한다"며 "장기적으로 메타의 라마Llama 시리즈와 같이 오픈소스로 제공되는 글로벌 AI 모델을 활용, 수정 개발하는 방안이 효과적이라 판단한다"고 했다.

■ 개발비, 대폭 축소?…저비용 AI, 가격 경쟁 심화 우려

다만, 딥시크의 AI 개발 비용 축소 의혹은 이러한 기회 요인들을 무색하게 할 수 있다는 우려가 나온다. 하정우 네이버클라우드 AI 이노베이션 센터장은 소셜네트워크서비스SNS를 통해 "딥시크에 대해 오해하면 안 되는 게 정말 저렴한 비용으로 만들었다고 보면 안된다"며 "1회 학습비용이 적다고 누적 투자비용이 적다고 보기 어렵다"고 지적했다.

반도체 연구 및 컨설팅 업체인 세미애널리시스도 딥시크의 AI 모델 개발에 필요한 하드웨어 지출이 "현재까지 투입된 비용만 5억달러약 7300억원를 훨씬 웃돌 것"이라고 추정했다. 하드웨어 지출은 AI 모델 구동에 필요한 AI 칩, 서버 비용 등을 의미한다. 이는 딥시크가 애초 주장한 총 훈련 비용의 약 90배에 달한다.

또한 저비용·고효율 AI 모델이 일반화되면 AI 가격 경쟁이 치열해질 수 있다는 우려가 나온다. 이 연구원은 "저비용, 고성능 오픈소스 모델의 난립에 따라 네이버의 하이퍼클로바X의 강점인 가격 경쟁력의 훼손은 불가피하다"며 "현재 글로벌 AI 모델들의 가격 감소세는 예상보다 더욱 가파르다. 네이버 역시 작년 4월 하이퍼클로바X 대시라는 소형 모델을 출시하며 비용 절감을 추구하고 있지만 외부 모델 대비 높은 경쟁력을 갖추고 있다고 보긴 어렵다"고 밝혔다.

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