딥시크의 기술분석 (기술력, 보안이슈, 미래전망)

 

딥시크(DeepSeek)는 최근 빠르게 발전하고 있는 AI 스타트업으로, 그 기술력과 비용 효율성 덕분에 전 세계적으로 큰 주목을 받고 있다. 하지만 그 성장이 이루어진 배경에는 많은 논란과 의문이 얽혀 있다. 특히 개인정보 유출과 보안 문제로 인해 많은 국가들이 딥시크의 서비스에 대한 조사와 제재를 진행하고 있다. 이 글에서는 딥시크의 탄생과 성장 과정, 그리고 그와 관련된 주요 이슈들을 상세히 다루고자 한다.

딥시크의 탄생 및 성장

딥시크는 2023년에 설립된 중국의 AI 스타트업이다. 창립자는 AI 기술 분야에서 다년간의 경험을 쌓은 엔지니어이자 기업가인 왕하오(Wang Hao)로 알려져 있다. 그는 인공지능 연구와 개발에 대한 깊은 이해를 바탕으로 딥시크를 창립했다. 왕하오는 이전에 중국의 대형 IT 기업에서 AI 관련 프로젝트를 진행한 경험을 바탕으로, 딥시크를 AI 기술을 실용적이고 비용 효율적으로 활용할 수 있는 플랫폼으로 발전시키고자 했다. 딥시크는 초기부터 AI 기술의 상용화 가능성을 타진하며 빠르게 성장했다. 특히, Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 채택한 것은 딥시크의 성장을 가속화하는 중요한 요소였다. 이 아키텍처는 대형 모델을 훈련할 때 필요하지 않은 계산을 최소화하고, 활성화되는 파라미터의 수를 줄여 효율성을 높이는 방식이다. 이로 인해 딥시크는 연산 비용을 절감하고, 성능을 크게 향상시킬 수 있었다. 이러한 기술적 장점 덕분에 딥시크는 국내외 기업들과 파트너십을 맺고, 빠르게 시장에 진입할 수 있었다. 딥시크의 성장 배경에는 중국 정부의 지원과 정책도 중요한 역할을 했다. 중국은 AI 분야에서 글로벌 리더가 되기 위해 국가 차원에서 강력한 정책적 지원을 아끼지 않았다. 특히, 중국 정부는 AI 기술 개발과 상용화에 대한 전략적 투자를 진행하고 있으며, 이러한 정책적 배경은 딥시크와 같은 스타트업들에게 유리한 환경을 제공했다. 딥시크는 이러한 정부의 지원을 받아 빠르게 성장할 수 있었고, 중국 내외의 다양한 AI 시장에서 입지를 넓혔다. 또한, 중국 정부의 데이터 처리 및 보안 정책은 딥시크의 기술 개발과 글로벌 확장에서 중요한 영향을 미쳤다. 하지만 딥시크가 중국 내에서 얻은 지원과 성장에는 중국 정부의 정책적 영향이 큰 부분을 차지하고 있다. 중국 정부는 자국의 AI 기업들이 데이터를 효과적으로 활용하고, 이를 통해 기술력을 향상시킬 수 있도록 다양한 방식으로 기업들을 지원하고 있다. 이러한 지원은 딥시크의 빠른 성장을 이끄는 중요한 원동력이 된 것이. 그러나 이는 또한 개인정보 보호와 보안 문제를 일으킬 수 있는 요소로 작용하기도 했다. 특히, 딥시크가 중국 내 서버에 사용자 데이터를 저장하고 있다는 사실은 개인정보 보호와 보안에 대한 우려를 불러일으켰다.

딥시크의 기술적 특징

딥시크(DeepSeek)는 인공지능(AI) 분야에서 혁신적인 기술을 바탕으로 빠르게 성장하고 있는 스타트업이다. 그 핵심 기술적 특징 중 가장 눈에 띄는 것은 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처이다. MoE는 대규모 모델의 계산 효율성을 극대화하는 방법으로, 네트워크에서 활성화되는 파라미터 수를 선택적으로 제한하는 방식이다. 기존의 전통적인 모델에서는 모든 파라미터가 동시에 활성화되어 계산이 이루어지지만, MoE 아키텍처에서는 각 입력 데이터에 대해 필요한 파라미터만을 활성화시켜 연산을 수행한다. 이를 통해 딥시크는 모델의 크기를 매우 확장하면서도, 실제 계산량은 대폭 줄일 수 있었다. 딥시크의 V3 모델은 671억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 이 숫자는 GPT-3와 비슷한 규모에 해당한다. 그러나 MoE 아키텍처 덕분에, 실제로 활성화되는 파라미터는 제한적이고 효율적으로 사용되기 때문에, 연산 비용을 크게 절감할 수 있다. 이 방식은 대규모 AI 모델을 훈련할 때 발생하는 높은 비용과 에너지 소모 문제를 해결할 수 있는 중요한 혁신으로 평가된다. 딥시크는 이를 통해 기존의 GPT-4와 같은 모델들과 비교해도 비용 측면에서 월등한 경제성을 제공하며, 높은 성능을 유지할 수 있다. 또한, 딥시크는 오픈 웨이트(Open Weight) 방식을 채택하여 연구자들이 자신의 목적에 맞게 모델을 자유롭게 활용하고 개선할 수 있도록 했다. 이는 AI 연구의 발전을 가속화시키며, 딥시크의 모델이 글로벌 AI 커뮤니티에서 주목받는 이유 중 하나이다. 오픈 웨이트를 통해 다른 기업이나 연구기관들이 딥시크의 모델을 기반으로 다양한 실험과 개선을 시도할 수 있어, AI 기술의 발전에 기여하고 있다. 딥시크는 훈련 비용의 절감에서도 큰 성과를 올렸다. V3 모델의 훈련 비용은 약 600만 달러로, 이는 GPT-4의 훈련 비용인 약 1억 달러에 비해 상대적으로 낮다. 이러한 비용 절감 덕분에 딥시크는 대규모 AI 모델을 보다 적은 자원으로 훈련할 수 있었으며, 이는 많은 기업들에게 AI 기술을 상용화하는 데 있어 큰 장점이 되었다. 훈련 비용의 절감뿐만 아니라, 딥시크의 기술은 성능과 효율성을 동시에 고려하여, AI 기술의 상용화와 확산을 촉진하는 중요한 요소로 작용하고 있다. 딥시크의 기술적 접근은 지속 가능한 AI 개발을 목표로 하고 있다. 대규모 모델을 훈련하면서도 자원을 절약하고, 환경에 미치는 영향을 최소화하는 점에서 차별화된 경쟁력을 갖추고 있다. 이러한 기술적 특징들은 딥시크가 앞으로도 AI 시장에서 중요한 역할을 할 수 있는 기반이 된다.

개인정보 유출 이슈 및 국가별 대응 현황

하지만 딥시크는 최근 몇 가지 심각한 이슈로 인해 논란의 중심에 섰다. 가장 큰 문제는 개인정보 유출과 관련된 것이다. 딥시크는 사용자 동의 없이 개인정보와 AI 프롬프트 데이터를 중국과 미국의 서버로 전송한 사실이 드러났다. 이는 개인정보 보호와 보안에 민감한 문제를 불러일으켰으며, 특히 한국을 포함한 여러 나라에서 강력한 규제와 조사가 이루어졌다. 한국의 개인정보보호위원회는 딥시크의 데이터 처리 방식을 철저히 조사하며, 해당 서비스의 데이터 수집 및 처리 방식에 대한 법적 기준을 강화할 것을 요구했다.

뿐만 아니라, 딥시크의 보안 취약점도 큰 문제로 지적되었다. 딥시크의 iOS 앱은 App Transport Security(ATS) 설정을 비활성화해 민감한 데이터를 암호화되지 않은 채로 전송할 수 있는 상황을 만들어 놓았다. 이로 인해 보안 취약점이 노출되었으며, 전문가들은 딥시크가 보안 관리에 소홀히 한 것에 대해 비판을 쏟아냈다. 더욱이, 공개된 데이터베이스에서는 100만 줄 이상의 민감한 정보가 보호 없이 노출되었으며, 이는 사용자들의 개인정보를 심각하게 위협하는 요소가 되었다. 또한 딥시크는 중국 내 서버에 데이터를 저장하고 있어, 일부 전문가들은 딥시크가 중국 정부의 감시를 받을 수 있다는 우려를 표명했다. 특히, 이러한 데이터의 전송과 저장 방식은 중국 정부에 의해 사용자 정보가 열람될 수 있다는 의혹을 불러일으켰다. 이로 인해 많은 국가들은 딥시크의 개인정보 처리방식에 대해 의문을 제기하며, 사용자 보호를 위한 강력한 조치를 취할 것을 요구했다.

 

딥시크의 개인정보 유출 및 보안 문제는 전 세계적으로 큰 논란을 일으켰다. 대한민국에서는 개인정보보호위원회가 딥시크의 데이터 전송 방식을 조사하기 시작했으며, 이에 따라 해당 앱의 신규 다운로드가 중단되고, 주요 기관에서 딥시크 사용을 제한하는 조치가 취해졌다. 미국 또한 해군을 비롯한 주요 연방 기관에서 딥시크 사용을 금지했으며, 이탈리아와 프랑스는 데이터 보호 당국을 통해 딥시크의 개인정보 처리 방식에 대한 조사를 시작했다. 또한 호주와 대만은 정부 장비에서 딥시크 사용을 금지하며 보안 우려를 나타냈다. 반면 인도는 딥시크의 기술을 환영하는 입장을 보였다. 인도 정부는 자국 내 서버에 딥시크의 모델을 호스팅할 계획을 발표하며, 이를 통해 자국의 AI 기술 발전에 기여할 수 있다는 입장을 밝혔다. 이는 기술 발전에 대한 긍정적인 접근이지만, 개인정보 보호와 보안 측면에서는 여전히 논란이 존재한다.

딥시크의 발전전망 및 AI 개발 경쟁

딥시크의 핵심 성과는 MoE등 혁신적인 AI 모델 학습 기법과 강화학습 기반의 자기 학습 능력등 첨단 기술을 적용해 모델의 효율성과 성능을 크게 향상시킨 것이다. 뿐만 아니라 DeepSeek-V3, DeepSeek-R1 등 주요 모델은 기존 글로벌 선두주자(OpenAI, Meta 등)와 유사하거나 더 뛰어난 성능을 훨씬 저렴한 비용으로 구현하며, AI 개발의 진입장벽을 크게 낮추게 되었다. 이러한 비용 절감 효과는 AI 개발의 진입장벽을 낮추고, 더 많은 기업과 연구자가 AI 기술 개발에 참여할 수 있도록 할 전망이다. 또한 딥시크는 오픈소스 전략을 적극적으로 펼치고 있어, AI 개발 커뮤니티의 활성화와 기술 공유를 촉진하고 있다. 오픈AI, 구글 등 기존 폐쇄형 모델과 달리 개방형 생태계를 지향하며, 후발주자들이 빠르게 AI 산업에 진입할 수 있는 환경을 마련하고 있는 것이다. 이에 따라 AI 산업 전반에서 오픈소스 친화적인 비즈니스 모델로의 전환이 가속화될 가능성이 높다. 

 

딥시크의 등장은 미국과 중국 간 AI 기술 패권 경쟁을 한층 더 격화시키고 있다. 미국이 주도하던 AI 시장에 중국이 딥시크를 통해 강력한 도전장을 내밀면서, 글로벌 AI 경쟁 구도가 미중 중심으로 더욱 공고해지고 있는 것이다. 중요한 것은 딥시크는 기존 미국 빅테크 기업 대비 훨씬 적은 자본으로 경쟁력 있는 AI 모델을 개발해 미국을 위협하고 있는 것이다. 예를 들어, 딥시크 R1의 개발비는 메타의 라마(LLaMA) 모델 대비 10% 미만으로 추정되며, 이는 미국 실리콘밸리와 월가에서도 "AI의 스푸트니크"라 불릴 만큼 큰 충격을 주고 있다. 미국은 이에 대응하여 고성능 AI 반도체의 중국 수출 제한, 오픈소스 AI 프로젝트 지원 확대, 인재 유치 및 동맹국과의 협력 강화 등 다양한 전략으로 대응하고 있습니다. 이와 같이, 딥시크의 성공은 미국 정부가 중국의 AI 발전을 저지하기 위한 정책을 더욱 강화하는 계기가 되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 중국에서는 딥시크의 부상으로 중국 내 AI 개발자 커뮤니티가 빠르게 성장하고 있으며, 대규모 데이터 확보와 기술 고도화가 가속화되고 있는 실정이다. 전문가들은 현재 추세가 지속된다면 2027년까지 중국의 AI 생태계가 미국을 추월할 수 있다고 전망한다. 이와 같이 딥시크의 등장은 기존 미국 중심의 AI 시장에 새로운 경쟁자를 등장시켜, 글로벌 AI 산업의 다극화와 기술 표준 경쟁을 촉진하고 있다. 이는 단순한 기업 간 경쟁을 넘어 국가 간 기술 패권 경쟁의 새로운 국면을 여는 계기가 되고 있습니다. 이렇게 점점 치열해지는 AI 경쟁에서 긍정적인 것은 그만큼 AI 산업의 발전 속도가 가속이 될 것이라는 점이다. 글로벌 AI 기술의 리더 자리를 놓고 서로 각축을 벌이는 가운데 과연 누가 AI 시장의 패권을 쥐게 될지 계속 관심을 가지고 지켜볼 필요가 있다.