딥시크
개요
딥시크(DeepSeek)는 2023년 7월 중국 저장성 항저우에서 설립된 인공지능 연구 기업이자, 동시에该公司가 공개한 대형언어모델(LLM) 시리즈의 이름이다. 설립자는 광둥성 출신의 량원펑(梁文锋)으로, 그는 퀀트 헤지펀드인 하이플라이어(High-Flyer)의 창업자이기도 하다. 딥시크는 오픈소스 진영에서 상용 최상위 모델에 근접한 성능을 매우 낮은 학습 비용으로 달성하며 2025년 초 전 세계 AI 산업의 판도를 흔든 대표적 사례로 평가된다.
주요 내용
설립 배경과 모회사
딥시크는 하이플라이어 캐피털의 AI 연구 조직에서 출발했다. 량원펑은 2021년경부터 대규모 GPU 클러스터를 확보해 왔으며, 퀀트 트레이딩에서 축적한 자본과 인프라를 기반으로 2023년 딥시크를 독립 법인으로 분리했다. 이는 일반적인 벤처캐피털 투자 유치 모델과 달리, 자체 자금과 자체 컴퓨팅 자원으로 연구를 수행하는 독특한 구조다.
주요 모델 계보
- DeepSeek LLM (2023년 11월): 첫 공개 모델로 67B 파라미터 규모. 중국어와 영어 성능을 균형 있게 겨냥했다.
- DeepSeek-V2 (2024년 5월): MoE(Mixture of Experts) 구조와 MLA(Multi-head Latent Attention)를 도입해 추론 비용을 크게 낮췄다. 이때부터 '가성비' 이미지가 굳어졌다.
- DeepSeek-V3 (2024년 12월): 총 671B 파라미터, 토큰당 활성 파라미터 약 37B의 MoE 모델. 학습에 약 278만 8000 GPU시간(H800 기준)이 소요됐다고 밝혀, 업계 통념의 10분의 1 수준 비용으로 주목받았다.
- DeepSeek-R1 (2025년 1월): 강화학습 기반 추론(reasoning) 모델. 수학·코딩·논리 분야에서 OpenAI o1급 성능을 주장하며 공개 즉시 화제가 됐다. 이후 R1-Zero, 증류(distill) 버전 등 파생 모델이 다수 공개됐다.
기술적 특징
딥시크의 핵심 기술적 차별점은 효율성에 있다. MoE 아키텍처로 추론 시 일부 전문가 레이어만 활성화하고, MLA로 KV 캐시 사용량을 줄였다. 또한 FP8 혼합정밀도 학습, 멀티토큰 예측(MTP) 등을 적용해 학습·추론 비용을 동시에 절감했다. R1 계열은 별도의 대규모 지도학습 데이터 없이 순수 강화학습만으로 추론 능력을 끌어올리는 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 기법을 사용한 것으로 알려졌다.
오픈소스 전략과 생태계
딥시크는 모델 가중치를 MIT 라이선스로 공개하는 등 상업적 활용을 폭넓게 허용했다. 이에 따라 글로벌 클라우드 사업자(AWS, 애저, 엔비디아 NIM 등)와 국내외 기업들이 자사 플랫폼에 딥시크 모델을 탑재했고, 소규모 기업도 자체 서버에서 파인튜닝할 수 있는 환경이 조성됐다.
최신 동향
2025년 1월 딥시크 앱이 미국 애플 앱스토어 무료 앱 1위에 오르면서 엔비디아 주가가 하루 만에 약 17% 급락하는 '딥시크 쇼크'가 발생했다. 이는 프런티어 모델 개발에 막대한 자본이 필수적이라는 통념에 의문을 제기한 사건이다. 이후 딥시크는 V3와 R1의 후속 버전(V3-0324, R1-0528 등)을 잇달아 공개하며 성능을 개선했다. 2025년에는 각국 규제 당국이 데이터 보안·개인정보 문제를 제기하며 일부 공공기관과 기업이 딥시크 사용을 제한하는 움직임도 나타났다. 동시에 오픈소스 진영에서는 딥시크의 아키텍처를 참조한 파생 모델이 다수 등장하며 저비용 고효율 모델 경쟁이 가속화되고 있다. 국내에서도 통신사·포털·스타트업이 딥시크 모델을 자체 서비스에 통합하거나 한국어 성능을 보강한 파인튜닝 모델을 내놓는 사례가 늘고 있다.
관련 주제
- [[대형언어모델]]
- [[오픈소스 AI]]
- [[강화학습]]
- [[엔비디아]]
- [[AI 반도체]]
- [[중국 IT 산업]]