딥시크, 제대로 알아보자!

딥시크의 기원

   딥시크는 지난 2023년 량원펑(Liang Wenfeng) 에 의해 설립된 중국의 AI 스타트업이다. 량원펑은 지난 2015년 대학 동창 2명과 함께 헤지펀드(Hedge Fund) 회사 '하이 플라이어'(환팡량화)를 세웠다. 하이 플라이어는 약 13억 달러(한화 약 1조 8 천억 원) 이상을조달 한 중국 최초의 헤지펀드가 되었다. 2019년부터는 투자 기법 정교화를 위해 하이 플라이어 내에 AI 전담 부서를 만들었다. 그의 팀은 엔비디아의 GPUR H800 을 사용해 주식 거래에서 수익을 창출했다. 이후 량원펑은 2023년 5월 하이 플라이어의 AI 조직을 데리고 분사해 딥시크를 창업하였다.

딥시크의 특징

   DeepSeek V3 모델은 671억 개의 파라미터를 가진 전문가 혼합(MoE) 모델을 사용하는 대형 언어 모델로 각 토큰에서 37 억 개의 파라미터를 활성화하여 낮은 에너지로 높은 효율을 제공한다. DeepSeek V3 모델은 14.8 T 토큰으로 학습되어 고성능을 제공하고 사용자에게 낮은 전력을 소비하여 간결한 출력을 생성한다. 또한 멀티 토큰 예측(MTP) 방식을 사용하여 사용자의 쿼리를 이해하고 복잡한 작업을 간결하게 수행하며, 다중 토큰 예측(MTP)은 모델의 학습 효율을 높이고 더 빠르고 정확하게 결과를 생성할 수 있게 해준다.

가성비 비교

<deepseek R1 과 ChatGPT o1 모델 비교>

   GPT 4o는 입력 캐시 히트 토큰 백만 개당 1.25 달러, 입력 캐시 미스 토큰 백만 개당 2.50 달러 출력 토큰 백만 개당 10달러를 청구한다. 반면 딥시크 V3 모델은 입력 캐시 히트 토큰 100만 개당 0.07달러, 입력 캐시 미스 토큰 100만 개당 0.27 달러, 출력 토큰 100만 개당 1.10 달러를 청구한다. 두 가지 대형 언어 모델의 가격을 비교하면 DeepSeek V3 모델이 예산 친화적이고 성능이 뛰어나다고 말할 수 있다.

<딥시크 · 오픈 AI 비교 (출처 : 이글루코퍼레이션)>

<여러대형언어모델들의가격비교(출처: https://textcortex.com/ko/post/deepseek-v3-vs-gpt-4o)>

 

이용 가격

   일반 사용자는 챗 GPT 를 자주 이용하지는 않기 때문에 이용료를 지급하면서까지 사용하기는 부담스러울 것이다. 딥시크는 이런 부담을 크게 완화했다. 입력토큰 100 만 개당 0.55달러, 출력토큰 100만 개당 2.19 달러로 이용할 수 있게 하여 일반 이용자들은 천 원도 안되는 저렴한 비용으로 AI 모델(딥시크 R1) 을 사용할 수 있게 됐다.

<딥시크-오픈AI AI모델가격정책비교(출처: Indian Startup News)>

시사점

<AI 반도체 산업의 변화 전망(출처: https://insightskr.deloitte.co.kr/Contents/ContentView?contentID=40842>

   딥시크의 AI 모델은 AI 주도권변화와 도메인 특화모델의 확산을 이끌고, AI 시장확대 및 반도체 시장의 다변화를 촉진하며, 중장기적으로 에이전틱 AI 와 물리적 AI 의 상용화를 앞당길 것으로 기대된다. AI 개발 비용 구조의 변화로는 고비용 인프라 구축과 빅테크 중심의 개발에서 스타트업 중심으로 이동할 것으로 예상되며, 미국 중심의 AI 기술 리더십이 위협 받게 될 것으로 생각된다. 또한, 저가 및 중저가형 칩의 수요가 증가하게 되어 NVIDIA 에서 AMD, Intel, ASIC 등의 중저가 칩 공급업체 들에게 새로운 기회가 될 것이다. 중장기적으로는 에이전틱 AI 로의 전환이 가속화되어 실시간 데이터 처리와 의사결정 품질 강화를 기하고, 저사양 하드웨어 활용을 통한 물리적 AI(예: 로봇) 개발 비용이 절감 될 것으로 기대된다.

<참고문헌> 딥시크가 촉발한 새로운 AI 경쟁시대, Deloitte Insights, 2025.2.