최근 인공지능 업계에서 주목받는 기업 중 하나가 바로 중국의 스타트업 딥시크(DeepSeek)입니다. 딥시크는 2003년 설립되어 비용 효율적인 방식으로 고성능 AI 모델을 개발하면 글로벌 시장에서 화제가 되고 있습니다. 딥시크의 배경, 창업자인 량원펑 그리고 가입 방법을 알아보겠습니다.
DeepSeek 뜻
딥시크라는 이름을 그 자체로 의미를 담고 있습니다.
1. Deep
'깊은'이라는 뜻으로 인공지능 기술의 핵심인 딥러닝(Deep Learning)을 상징합니다.
2. Seek
'탐색하다', '추구하다'라는 의미로 데이터를 탐구하고, 학습하며 문제를 해결하려는 AI의 본질적인 기능을 나타냅니다.
따라서 DeepSeek의 뜻은 '깊이 있는 탐색' 또는 '깊이 있는 추구'를 목표로 하는 단순히 표면적인 정보 제공을 넘어 심도 깊은 분석과 결과를 제공하려는 의도를 담고 있다고 해석할 수 있습니다.
딥시크 창업자 량원펑
량원펑(Liang Wenfeng)은 딥시크의 창업자이자 중국 AI 업계의 떠오르는 인물입니다.
1985년 중국 광둥성에서 태어나 저장성에서 전자공학을 전공한 후, 2015년 AI 기술을 활용한 투자 자동화 기업 '하이플라이어 퀀트(High-Flyer Quant)'를 공동 설립한 경험이 있습니다.
이를 바탕으로 2023년 5월 딥시크를 창업하며 AI 기술의 상업화와 저비용 고효율 모델 개발에 주력하고 있습니다.
딥시크는 설립 후 불과 몇 개월 만에 V3 모델을 개발했으며, 이는 약 600만 달러의 비용을 제작된 것으로 알려졌습니다.
1월 출시한 R1 모델은 OpenAI o1보다 뛰어난 성능을 보이며 AI 업계의 판도를 바꾸고 있다는 평가를 받습니다.
딥시크 R1 특징
1. 성능 우위
R1 모델은 수학적 추론, 논리 문제 해결, 코딩 능력 등 특정 분야에서 OpenAI의 추론 모델인 o1보다 우수한 성능을 보이며 경쟁력을 확보하고 있습니다.
특히 R1 모델은 복잡한 문제를 해결하는 능력에서 높은 평가를 받아, 딥시크가 경쟁력을 확보하는 데 중요한 요소로 작용하고 있습니다.
2. 비용 효율성
전작인 V3 모델 개발 비용이 약 600만 달러 원화로 80억 원 정도로 알려져 있습니다. R1의 개발 비용은 명확하게 공개되진 않았지만, 딥시크의 비용 효율적인 개발 방식을 유지했을 가능성이 높습니다.
참고로 OpenAI가 GPT-3, GPT4 개발하는 데 수천만 ~ 1억 달러 이상이 소요되었을 것으로 추정되고 있어, 딥시크는 비용 대비 성능 면에서 경쟁력을 확보한 것으로 평가받고 있습니다.
3. 글로벌 시장의 반응
애플 앱스토어 다운로드 순위 1위를 차지하며 단순히 중국 내 인기뿐만 아니라, 글로벌 시장에서도 주목받고 있습니다.
특히, AI 모델의 일부를 오픈소스로 공개하며, 비용 부담 없이 기술을 사용할 수 있습니다. 사용자는 커스터마이징과 자유로운 기회를 제공하고 있어 더욱 빠르게 시장의 반응을 이끌어내고 있습니다.
딥시크 AI 가입 방법
1. DeepSeek 공식 사이트 접속을 통해 가입 진행합니다.
2. 이메일 또는 전화번호, Google 계정을 통해 가입할 수 있습니다.
3. Log in with Google 버튼을 클릭하고 계정 연동을 통해 간편하게 가입 가능합니다.
4. 이메일 주소 가입의 경우 해당 메일로 전송된 인증 코드를 통해 완료됩니다.
다만, 정치적 검열 및 중국 기반 서비스이므로 개인정보 처리 방침을 확인하고 가입하기 바랍니다.
현재는 사이버 공격으로 인해 신규 사용자 등록은 일시적으로 중단된 상태로 딥시크의 공식 채널 또는 공지사항 확인 필요합니다.
DeepSeek 한계는?
DeepSeek는 혁신적인 비용 절감으로 AI 기술 접근성을 확대하며 특정 분야에 있어 더 뛰어난 결과를 제공해 AI 업계의 새로운 강자로 떠오르고 있습니다.
특히 창업자 량원펑의 혁신적인 접근 방법과 R1 모델의 성능은 글로벌 경쟁에서 주목받게 되었습니다.
그러나 실제 사용자 경험과 후기를 통해 몇 가지 한계점도 드러나고 있습니다.
1. 중국 정부의 정책을 반영해 민감한 주제(천안문 사건 등)에 대해서는 제한적이거나 회피적인 답변 제공
2. 일부 사용자들은 검색 기능이 정확하지 않거나 응답이 제한적이라는 오류 문제를 제기
3. 대규모 사용자 수요에 따른 서버 과부하로 신규 등록 불가
따라서 정치적 검열, 검색 오류, 안정성 문제는 앞으로 해결해야 할 과제로 남아 있습니다.
