중국, AI '평가절하'

전문가들은 워싱턴이 베이징의 첨단이지만 값비싼 칩 사용을 제한하는 동안 미국이 중국이 저렴한 비용으로 인공지능(AI)을 개발하는 데 도움을 주었다고 말합니다.

스마트폰 화면에는 AI 챗봇 애플리케이션 DeepSeek(중국) 로고와 ChatGPT 애플리케이션(미국)이 나란히 표시되어 있다 - 사진: AFP

미국의 거대 기술 기업들이 최첨단 AI 모델을 개발하는 데 수천억 달러를 쓴다고 주장하는 반면, 중국의 신생 기업 DeepSeek은 그 반대의 결과를 보여줍니다. 불과 수백만 달러만 있으면 됩니다.

필요는 발명의 어머니다

"2022년 11월 ChatGPT가 출시되었을 당시 미국은 여전히 ​​생성 AI 분야에서 선두를 달리고 있었습니다. 그러나 지난 2년 동안 이러한 격차는 점차 줄어들었습니다." 2023년 세계 AI 분야에서 가장 영향력 있는 100인 중 한 명인 앤드류 응 교수는 사우스차이나모닝포스트 (SCMP)와의 인터뷰에서 이렇게 말했습니다.

그는 중국 AI 스타트업인 DeepSeek과 관련하여 이런 발언을 했는데, DeepSeek은 2025년 1월에 ChatGPT와 비슷한 무료 AI 모델을 출시해 큰 놀라움을 안겼습니다.

응 씨에 따르면, Qwen, Kimi, InternVL, DeepSeek과 같은 모델이 등장하면서 중국은 AI 분야에서 격차를 좁혔을 뿐만 아니라 점차 선두 자리를 차지하게 되었습니다. 차이나 데일리는 DeepSeek이 오픈 소스 코드를 사용하여 AI 도구를 개발함으로써 광범위한 협업과 실험을 가능하게 하고 업계의 빠른 혁신을 촉진한다고 강조했습니다.

미국 AI 기술 기업들과 비교했을 때, DeepSeek의 공개 개발 비용은 600만 달러 미만입니다. 이는 미국 기업들이 흔히 주장하는 것처럼 AI 훈련에 수십억 달러가 필요하다는 주장에 반하는 것입니다.

워싱턴의 금지 조치로 최첨단 칩에 대한 접근이 제한되었음에도 불구하고, DeepSeek은 AI 산업이 엔비디아와 같은 거대 기업에 의존할 필요가 없음을 증명합니다. 중국의 챗봇 개발에는 약 2,000개의 저비용 칩만 필요했지만, Meta의 최신 Llama 3.1 AI 모델은 엔비디아의 최첨단 H100 칩 16,000개를 필요로 했습니다.

DeepSeek의 챗봇은 출시 직후 Apple 앱스토어 순위에서 ChatGPT를 제치고 1위를 차지했습니다. DeepSeek은 1월 20일, 폐쇄형 소스 모델인 ChatGPT와 동등한 기능을 갖춘 것으로 평가되는 오픈소스 모델 R1을 출시했습니다. 특히 OpenAI CEO 샘 알트만 역시 DeepSeek의 접근 방식을 칭찬했습니다.

AI를 개발하는 데 많은 비용이 들까요?

2월 3일, 인디펜던트 신문은 미국 연구팀이 DeepSeek의 AI 챗봇을 단돈 수십 달러에 재현했다고 보도하며 저비용 AI 개발 추세를 더욱 강화했습니다. 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 한 연구팀은 DeepSeek의 R1 모델을 30달러도 안 되는 가격에 복제했다고 주장했습니다.

박사과정생인 지아이 판(Jiayi Pan)은 X 플랫폼에서 "저희는 카운트다운 게임에 DeepSeek R1-Zero를 구현했는데, 잘 작동합니다."라고 밝혔습니다. 판은 이 프로젝트가 AI 접근성을 더욱 높이기를 기대합니다.

DeepSeek과 팬 팀 프로젝트의 성공은 AI 훈련 비용이 미국의 기술 기업들이 주장하는 수천억 달러보다 훨씬 낮을 수 있음을 보여줍니다.

기술 전문가들은 DeepSeek이 미래 AI 구축 및 활용 방식에 지대한 영향을 미칠 수 있다고 말합니다. 메타 플랫폼(Meta Platforms)의 AI 과학자 인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 DeepSeek을 "중국이 AI 분야에서 미국을 앞지르고 있다"는 의미로 해석해서는 안 된다고 주장합니다. SCMP 기사에 따르면, 그는 DeepSeek을 "오픈소스 모델이 독점 모델을 앞지르고 있다"라고 표현하는 것이 옳다고 주장합니다.

DeepSeek은 '게임 체인저'가 아닌 접근 방식을 바꾼다

응용기술연구인적자원개발원 부소장이자 LovinBot AI의 공동 창립자 겸 CEO인 Dang Huu Son 씨는 "DeepSeek이 장기적으로 AI 분야의 '게임 체인저'가 될 가능성은 낮다"고 말했습니다.

손 대표에 따르면, DeepSeek은 AI 기술의 "대중화" 추세에 발맞춰 투자자와 기업의 접근 방식을 저비용, 고가, 고접근성으로 전환하는 가장 중요한 과제를 성공적으로 완수했습니다. 그러나 장기적으로는 투자 비용과 모델 품질 유지를 위한 치열한 경쟁이라는 큰 과제에 직면하게 될 것입니다.

저비용, 저자원, 오픈소스 AI 모델인 DeepSeek의 출시는 주목을 끌었고, 이로 인해 미국의 AI 대기업들은 전략을 재고하게 되었습니다. 이는 Temu가 경쟁을 위해 저비용 전략을 선택한 사례와 유사합니다.

하지만 전문가들은 DeepSeek이 성능 면에서 다른 하이엔드 모델보다 뛰어나지 않으며 복잡한 작업을 처리하는 데 한계가 있다고 말합니다.

DeepSeek의 독특한 기능 중 하나는 사용자가 추론하는 "사고 과정"을 볼 수 있도록 한다는 것입니다. 그러나 이는 심각한 보안 취약점을 노출합니다. 전문가들은 DeepSeek이 간단한 언어 조작부터 AI가 직접 생성하는 복잡한 "프롬프트"까지 다양한 공격에 취약하다고 지적했습니다.

더욱이, 비용 최적화로 인해 DeepSeek은 일부 보호 메커니즘을 축소해야 했습니다. 이로 인해 시스템이 정교한 공격에 취약해져 원치 않는 정보를 반환하거나 행동을 조작할 위험이 있었습니다.

베트남에서는 DeepSeek의 사례를 통해 안전성을 확보하면서도 합리적인 가격으로 AI를 개발할 수 있는 기회를 얻었습니다. LovinBot AI는 현재 DeepSeek을 연구 중이지만, 저렴한 비용과 오픈 소스 코드에도 불구하고 아직 DeepSeek을 통합하지 않았습니다. 가장 중요한 요건은 정보 보안과 콘텐츠 조작 위험 방지이기 때문입니다.

출처: https://tuoitre.vn/trung-quoc-pha-gia-ai-20250205001728107.htm