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'접속자 폭주' 딥시크, 이틀째 서버 불안정전세계의 주목을 받고 있는 중국 인공지능(AI) 챗봇 딥시크(Deepseek)에 접속자가 폭주해 이틀 연속으로 서버 장애를 겪고 있다. 31일 딥시크가 홈페이지를 통해 공개한 서버 상황 안내에 따르면 딥시크의 API(프로그램 인터페이스) 서비스는 27일부터 성능 저하 현상이 나타나, 전날부터 24시간 내내 불안정한 상태다. 웹 기반 챗봇 서비스 역시 이날 오전 다수의 이용자에게 '서버가 바쁘니 다음에 시도해 주세요'라는 답을 내놓거나, '너무 자주 메세지를 보내고 있으니 또 잠시 기다리라'는 알림을 띄우는 중이다. 딥시크 측은 이에 27일 '개선 조치를 적용했으며 결과를 지켜보고 있다'고 공지했지만 서버 장애는 계속되고 있다. 한편 중국 AI 스타트업 딥시크가 최근 선보인 AI 모델 딥시크-V3는 높은 성능으로 호평을 받았다. 특히 전체 인력이 150명 남짓한 설립 2년차 스타트업 기업이 오픈AI에 비해 크게 부족한 인프라로 GPT-4에 필적하는 고성능 AI를 만들어 무료로 공개한 사실이 알려져 세계적인 관심이 쏟아지는 중이다. 딥시크의 등장에 반도체·SW(소프트웨어) 업체 주가도 출렁이고 있다. AI 칩 대장주인 엔비디아 주가는 지난 27일(현지시간) 하루 동안 16.97% 폭락하고, 하루 만에 시가총액 5,890억달러(약 846조6,875억원)가 증발했다가 이후 회복세로 들어섰다.
2025.01.31
중국 스타트업 딥시크, AI 혁신으로 글로벌 시장 뒤흔들다 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 설립 2년 만에 미국 주요 AI 기업들과 어깨를 나란히 하며 주목받고 있다. 뛰어난 기술력과 혁신적인 접근 방식으로 AI 시장에 지각 변동을 일으킨 이 기업은 기존 강자들의 독주를 견제하는 동시에 중국의 기술력을 전 세계에 알리고 있다. 딥시크는 2023년 5월 중국 항저우에서 량원펑에 의해 설립됐다. 량원펑은 저장대 출신의 컴퓨터 공학 전공자로, 기술적 전문성을 바탕으로 창업 이전부터 이미 두각을 나타낸 인물이다. 그는 2015년 대학 동기들과 함께 설립한 헤지펀드 ‘하이-플라이어(High-Flyer)’를 통해 딥러닝 기법을 금융 분야에 적용하며 성공을 거뒀다. 이 펀드는 자산 규모가 80억 달러(약 11조5천억 원)로 성장하며 AI 기술 연구를 위한 자금을 뒷받침했다. 이후 량원펑은 연구소 운영 경험을 바탕으로 딥시크를 독립적인 AI 전문 기업으로 발전시켰다. 딥시크는 설립 초기부터 중국 내 최고 인재들을 모아 강력한 연구팀을 구축했다. 전통적 경력보다 기술적 능력을 우선시하는 채용 방식을 통해 AI 개발에 신선한 시각을 더했다는 점이 주목받는다. 특히 딥시크는 2019년부터 엔비디아의 GPU를 대량 확보하며 거대언어모델(LLM) 개발에 필요한 인프라를 마련했다. 이러한 준비 덕분에 딥시크는 빠른 시간 안에 업계 선두권으로 도약할 수 있었다. 2023년 11월 딥시크는 첫 오픈소스 AI 모델인 '딥시크 코더'를 선보였고, 이어 2024년에는 '딥시크-V2'를 출시했다. 이 모델은 저비용 고효율을 실현하며 중국 내 AI 시장에서 가격 경쟁을 촉발했다. 딥시크-V3와 딥시크-R1은 글로벌 AI 시장에서도 인정을 받으며 캘리포니아대 버클리(UC버클리) 연구진이 운영하는 챗봇 평가 플랫폼 ‘챗봇 아레나(Chatbot Arena)’에서 상위 10위 안에 이름을 올렸다. 특히 R1 모델은 미국 수학경시대회 AIME 2024 벤치마크 테스트에서 오픈AI의 모델을 성능 면에서 앞섰다는 평가를 받았다. 딥시크의 가장 큰 강점은 저비용 구조다. 회사 측에 따르면 딥시크-V3 개발 비용은 557만6천 달러(약 78억8천만 원)에 불과했다. 이는 메타가 최신 모델을 개발하며 투입한 비용의 10분의 1 수준이다. 딥시크는 엔비디아의 상대적으로 저렴한 H800 GPU를 활용하고 클라우드 기반 임대 방식을 채택해 비용을 획기적으로 줄였다. 비록 이 비용에는 인건비와 운영비 등이 포함되지 않았지만, 업계는 딥시크의 접근 방식을 효율성의 새로운 기준으로 평가하고 있다. 딥시크가 단기간에 성공을 거둔 배경에는 기술적 혁신도 한몫했다. 최신 모델 R1은 기존의 미세 조정(fine-tuning) 단계를 생략하고 강화 학습(reinforcement learning)을 중심으로 설계됐다. 오픈AI의 전 임원 잭 카스는 “자원 제약이 종종 창의성을 촉진한다는 점에서 딥시크는 교훈을 남겼다”고 평가했다. 하지만 딥시크가 마주한 도전도 있다. V3 모델 사용자들은 중국 정부와 관련된 민감한 정치적 질문에 대한 답변이 제한되는 점을 주요 단점으로 꼽았다. 이는 중국 정부의 검열이 반영된 것으로 보인다. 이에 따라 딥시크 모델의 글로벌 신뢰도를 높이기 위해 더 많은 투명성이 요구된다는 지적이 제기된다. 량원펑은 중국 정부와의 협력도 강화하고 있다. 그는 최근 리창 중국 총리를 만나 미국과의 기술 격차를 줄이기 위한 방안을 논의했다. 이 자리에서 그는 미국의 첨단 칩 수출 제한이 여전히 걸림돌이라고 지적하며, 정부 차원의 지원이 필요함을 강조했다.
2025.01.28
