딥시크의 저비용 고성능 AI 모델, 시장 판도를 바꾸다

최근 중국의 AI 스타트업 딥시크가 공개한 딥시크-V3 모델은 AI 업계에 지각변동을 일으키고 있습니다. 딥시크는 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 통해 OpenAI의 GPT-4o 모델과 비슷한 성능을 내면서도, 개발 및 운영 비용을 획기적으로 줄이는 데 성공했습니다. 딥시크-V3 모델 개발 비용은 단 560만 달러에 불과한 반면, GPT-4o에는 수억 달러 이상이 투입된 것으로 추정됩니다. 이는 AI 시장에서 비용 효율성과 기술 혁신이라는 두 마리 토끼를 모두 잡는 것이 핵심 경쟁 요소가 될 것임을 보여줍니다.

딥시크의 등장은 단순히 새로운 기술 개발에 그치지 않고, AI 산업의 근본적인 구조 변화를 예고합니다. 기존 AI 모델들은 훈련과 추론 과정에서 막대한 비용이 드는 GPU 인프라를 필요로 했습니다. 하지만 딥시크는 연산 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 전략으로 시장에 도전장을 내밀었습니다. 이러한 변화는 AI 서비스 비용 절감을 가속화하였습니다.

AI 기술의 발전과 함께 AI 모델 개발 및 운영 비용이 낮아지면서, AI 산업의 진입 장벽이 크게 낮아졌습니다. 이는 AI 기술을 활용한 다양한 비즈니스 모델의 등장을 촉진하며, AI 생태계 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져오고 있습니다.

AI 모델 개발 비용절감에 따른 혁신서비스의 등장

과거 AI 시장은 높은 개발 비용으로 인해 대형 기술 기업들이 주도했습니다. 그러나 딥시크와 같은 저비용 고성능 AI 모델의 등장으로 AI 스타트업들이 혁신적인 서비스를 선보이며 시장에 진출하고 있습니다. AI 개발 비용 절감으로 인해 기업들은 자체 AI 모델 개발 및 운영이 가능해졌고, AI 기반 서비스를 통한 수익 창출도 용이해졌습니다. 결과적으로 AI 산업은 다양성과 경쟁이 촉진되는 새로운 국면에 접어들었습니다.

AI 비용 절감은 AI SaaS 시장에도 영향을 미치고 있습니다. 기존에는 OpenAI, Google Cloud, Microsoft Azure 등 주요 클라우드 기업들이 AI API를 제공하며 시장을 주도했습니다. 그러나 AI 모델 운영 비용이 감소하면서, 기업들이 자체 AI 모델을 개발하고 운영하려는 움직임이 늘어나고 있습니다. 이에 따라 기존 AI SaaS 기업들은 AI API 판매 외에도 AI 모델 커스터마이징, 데이터셋 관리 솔루션 등 부가 서비스를 강화하며 새로운 수익 모델을 모색해야 할 것입니다.

AI 비용 절감은 AI 산업의 혁신을 가속화하고, AI 기술의 접근성을 높이는 중요한 요인입니다. AI 기술은 더욱 다양한 분야에서 활용될 것이며, 이에 따라 AI 기반 비즈니스 모델도 빠르게 진화할 것입니다. AI 기술이 점차 보편화됨에 따라 기업들은 자본 경쟁력뿐 아니라 기술 혁신을 통한 차별화 전략을 강구해야 합니다. 또한 과거 AI 기술 공유를 바탕으로 한 협력적 관계에서 벗어나, 기술 보호와 경쟁이 심화되는 새로운 국면에 대비해야 합니다. AI 기술의 민주화가 가져온 기회를 놓치지 않고, 지속적인 성장을 위해서는 유연하고 혁신적인 비즈니스 모델 개발이 필수적입니다.

AI 기술, 협력에서 경쟁으로

AI 기술은 과거 아카이브 문화와 오픈소스 정신을 기반으로 빠른 기술 공개와 공유를 통해 발전해 왔습니다. 특히, OpenAI는 초기 설립 당시 개방성을 강조하며 기술 공유를 통해 AI 기술 발전을 선도하는 비영리 단체의 역할을 충실히 수행했습니다.

AI 개발은 막대한 비용과 불확실한 비즈니스 효용성으로 인해 기술 공유가 활발하게 이루어졌습니다. AI 기술의 미래 가치에 대한 확신이 부족했던 시기에는 기술 발전을 위한 협력이 주를 이루었고, 이는 AI 기술 수준과 수익성이 낮았던 당시 상황과 밀접한 관련이 있습니다. 국가와 기업은 AI 기술에 막대한 투자를 했지만, 당장의 수익 창출보다는 미래 기술 선점에 주력했습니다.

그러나 AI 개발 비용이 획기적으로 절감되면서 AI 기반 서비스를 통한 수익 창출이 가능해지자 상황은 급변했습니다. AI 기술은 더 이상 공유의 대상이 아닌, 치열한 경쟁의 장으로 변모했습니다. AI 기술의 수익화 시대가 도래하면서, 기업들의 행보에도 변화가 감지되었습니다. OpenAI는 GPT-4 출시 이후 모델, 소스 코드, 데이터셋 등을 공개하지 않고 대략적인 학습 방법만 공개하는 ‘폐쇄적인’ 정책으로 전환했습니다. 

AI 개발 비용 절감으로 다수의 기업들이 자체 AI 모델 개발 및 운영, AI 서비스 출시가 용이해지면서 기술 공개와 협력 대신 기술 보호와 경쟁이 심화되는 패러다임 전환이 이루어지고 있는 것입니다. 

이는 과거의 행보와는 확연히 다른 방향성을 시사하며, 자본 뿐 아니라 기술적 혜택을 보유한 기업들의 경쟁이 본격화될 것임을 예고합니다.

OpenAI의 태도 변화 1 – 특허권의 확보

과거 기술 독점을 지양하며 특허 확보에 소극적이었던 OpenAI는 2023년부터 자사 기술의 권리화를 시작했습니다. 비록 특허권을 방어적 목적으로만 사용하겠다고 밝히고 있지만, 이는 과거의 행보와는 확연히 다른 방향성을 시사합니다.

OpenAI는 2023년부터 특허권 확보에 적극적인 움직임을 보이고 있습니다.

OpenAI의 특허를 살펴보면,OpenAI는 언어 모델을 중심으로 다양한 인공지능 기술 개발에 주력하고 있으며, 텍스트 생성 및 편집, 텍스트 삽입, 텍스트 기반 이미지 생성, 자연어 처리(NLP), 텍스트 기반 API 통합과 서 같은 텍스트 기반 기술은 물론, 텍스트와 이미지를 결합한 멀티모달 머신러닝 모델 개발을 통해 멀티모달 기술 영역까지 그 개발 범위를 확장하고 있습니다. 이를 통해 텍스트-이미지 변환뿐만 아니라 오디오 데이터 처리, 음성 인식 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 인공지능 기술 개발에 박차를 가하고 있습니다.

뿐만 아니라, 자연어를 기반으로 컴퓨터 코드를 생성하는 코드 생성 기술을 통해 소프트웨어 개발 자동화 및 코딩 접근성 향상에 기여하고 있으며, 머신러닝 모델 학습 및 개선에 강화 학습 기법을 적용하여 모델의 의사 결정 능력 향상 및 자기 학습 능력 개선을 도모하고 있습니다. 나아가 사용자 인터페이스를 사용자 메시지에 맞게 조정하는 적응형 UI 기술을 개발하여 사용자 경험 향상을 추구하고 있습니다.

특허를 통해 살펴본 OpenAI는 언어 모델을 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있도록 언어 모델의 확장을 꾀하고 있습니다. 또한, 대규모 데이터셋을 활용한 머신러닝 모델 학습과 함께 데이터 정규화 및 데이터 품질 개선에 대한 연구도 지속적으로 진행하고 있습니다. 뿐만 아니라, 자연어 이해 및 코드 생성 기술을 통합하여 인간과 컴퓨터 간의 상호 작용을 더욱 원활하게 만드는 데에도 노력을 기울이고 있습니다. 나아가 개인화된 인공지능 비서(MyAi) 및 적응형 사용자 인터페이스 개발을 통해 사용자 경험을 최적화하는 데 집중하고 있으며, 머신러닝 모델을 통해 데이터 레이블링, 액션 자동화, 소프트웨어 개발 자동화 등 다양한 분야에서 자동화를 구현하고자 합니다.

OpenAI의 태도 변화 2 – IP 이슈의 제기

앞서 언급한 딥시크는 OpenAI의 지식재산권 침해 의혹에 휘말렸습니다. OpenAI는 딥시크가 자사의 AI 모델에서 데이터를 무단 추출하고, 이를 ‘증류(distillation)’ 기법을 통해 자체 모델 개발에 활용했다고 주장합니다. 증류 기법은 대규모 AI 모델의 지식을 소규모 모델로 전달하는 기술로, AI 연구 분야에서 널리 사용되지만, 최근 기술 탈취에 악용되는 사례가 늘고 있어 논란이 되고 있습니다.

OpenAI는 딥시크의 이러한 행위가 자사 서비스 이용 약관을 위반했을 가능성이 있다고 보고 법적 대응을 검토 중입니다. 마이크로소프트 보안 연구팀은 딥시크 관련 인물들이 OpenAI의 API를 통해 대규모 데이터를 추출한 정황을 포착했다고 밝혔으며, OpenAI는 이를 근거로 딥시크가 GPT-4 기반의 AI 모델을 개발했을 가능성이 높다고 주장하고 있습니다.

이에 대해 딥시크는 “오픈소스 모델을 기반으로 연구를 진행했다”며 의혹을 전면 부인했습니다. OpenAI의 GPT-4 모델은 공개된 적이 없으므로 기술 도용은 불가능하며, 이러한 의혹 제기는 상업적 경쟁이나 지정학적 갈등에서 비롯된 것이라고 주장했습니다. 딥시크는 막대한 연산 비용과 데이터 정제 과정을 통해 독자적인 기술을 개발했으며, 내부 직원들조차 학습된 데이터를 전부 알지 못한다고 강조했습니다.

이번 사건은 AI 기술 발전과 지식재산권 보호 사이의 균형점을 찾는 것이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 그 과정에서 발생할 수 있는 지식재산권 침해 문제에 대한 논의는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 딥시크 사례는 AI 기술 개발 과정에서 발생할 수 있는 복잡한 법적, 윤리적 문제를 드러내며, AI 분야의 건강한 발전을 위해서는 기술 공유와 지식재산권 보호 사이의 균형을 찾는 것이 중요하다는 것을 시사합니다.

AI 기술 경쟁 심화와 특허 전략의 중요성

AI 기술이 급속도로 발전하고 AI 서비스 시장 경쟁이 심화됨에 따라, AI 기술 특허는 기업의 핵심 자산이자 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 요소로 자리매김했습니다. 특히 생성형 AI의 등장은 AI 서비스 관련 특허 분석의 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 딥시크와 같은 저비용 고성능 AI 모델의 등장으로 AI 개발 비용이 절감되면서, 기술적 우위를 확보하기 위한 특허 확보 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 예상됩니다.

과거 개방형 정책을 고수하던 OpenAI와 같은 빅테크 기업들조차 특허 확보에 적극적인 움직임을 보이고 있다는 점은 주목할 만합니다. 이는 AI 기술 경쟁 심화와 기술 보호의 중요성이 커지고 있음을 시사합니다. 최근 딥시크의 OpenAI 기술 도용 의혹은 이러한 상황을 더욱 극명하게 보여주는 사례입니다.

따라서 AI를 활용하여 비즈니스를 하는 기업의 경우, 과거에는 팔란티어와 같은 서비스를 제공하는 기업의 특허를 분석하는 것만으로도 충분했다면, 이제는 OpenAI와 구글 같은 Foundation 모델을 제공하는 기업의 특허 분석도 필수적인 상황이 되었습니다.

AI 기술은 과거 아카이브와 오픈소스를 기반으로 발전했지만, 이제는 개발 비용 감소와 수익 모델의 등장으로 경쟁 구도에 돌입했습니다. 이러한 변화 속에서 AI 기술에 대한 적극적인 투자와 함께, 기업들은 각자의 치밀한 특허 전략을 통해 지식재산권을 보호하고 경쟁력을 유지해야 합니다. 

특히 서비스 단의 특허뿐만 아니라 AI 모델 자체에 대한 특허 분석도 필수적으로 수행해야 할 것입니다.

AI 기술의 발전은 혁신적인 서비스 창출과 사회 발전에 기여할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 지식재산권 보호와 윤리적 AI 개발에 대한 논의 또한 간과되어서는 안 됩니다. AI 기술 분야에서 우리 기업들이 치열한 경쟁 국면을 슬기롭게 헤쳐나가고, 혁신을 주도하기 위해서는 탄탄한 기술 개발과 함께 전략적인 특허 확보 노력이 뒷받침되어야 할 것입니다.

-원문 : AI 기술, 협력에서 경쟁으로: 딥시크와 OpenAI의 사례가 던지는 시사점
-글 : 특허법인 BLT 박기현 변리사