[기고 소식] LLM 훈련 효율화 딥시크 특허 분석

아이피렉스 특허법률사무소 김용덕 변리

아이피렉스 특허법률사무소 김용덕 대표 변리사

“LLM 경쟁의 다음 무대는 ‘훈련 효율성’”… 딥시크(DeepSeek) 특허 분석

안녕하세요. 아이피렉스 특허법률사무소입니다.

아이피렉스 특허법률사무소의 김용덕 변리사가 AI 전문 언론 인공지능신문(AI타임스)에 기고문을 게재했습니다.

이번 글에서는 중국 AI 기업 딥시크(DeepSeek)의 LLM 훈련 효율화 핵심 특허 3건을 분석했습니다.

이 특허들은 대규모 모델 개발의 가장 큰 장벽인 저장·전송·처리 비용을 획기적으로 낮추는 기술로, LLM 경쟁의 새로운 무대가 ‘모델 크기’가 아니라 ‘훈련 효율성’임을 보여줍니다.

김용덕 AI 특허 전문 변리사, 딥시크 특허 진단 ... "LLM 훈련 효율화의 전략과 비밀은?" - 인공지능

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딥시크 특허의 핵심: “더 큰 모델”이 아니라 “더 효율적인 훈련”

딥시크는 데이터 구성·전송·저장 전 과정의 병목을 제거하는 3대 기술을 특허로 확보했습니다.

1. 시퀀스 인덱싱 기반 데이터 구성 기술

데이터 비율 변경 시 원본 재구성이 필요 없는 인덱스 배열 방식

대규모 데이터 재조합 시간을 수 분 → 수 초로 단축

2. 분산 스토리지 병렬 데이터 스트리밍 기술

균일한 크기로 데이터 조각을 나누고 멀티스레드·RDMA로 GPU에 직접 전송

GPU 대기 시간을 최소화하고 활용률 극대화

3. 적응형 데이터 압축·저장 기술

데이터 유형별 맞춤형 압축(텍스트·코드·숫자 시계열·로그)

동일 데이터셋을 400GB 이하로 줄이면서도 무손실 보존

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왜 중요한가?

비용 절감: GPU 유휴 시간을 최소화해 대규모 훈련 비용 절감

속도 경쟁력: 데이터 준비·전송 효율화로 신제품 출시 주기 단축

개방형 생태계: 빅테크 중심의 초거대 모델 개발 구조 완화

예를 들어, GPU 1,000대를 24시간 가동할 때 활용률을 70%에서 90%로 끌어올리면, 연산량이 약 28% 증가하고, 수백만 달러 규모의 비용 절감 효과가 발생합니다.

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아이피렉스 특허법률사무소 김용덕 대표 변리사

김용덕 변리사는 아이피렉스 특허법률사무소 대표 변리사로 인공지능(AI), 스마트팩토리, 블록체인 등과 같이 4차 산업혁명 기술을 전문적으로 다루는 국내 유명 기업들(LG 전자, 삼성전자, 바이두, 수아랩, 마키나락스 등)의 지식재산권 업무를 전담한 바 있습니다. 현재, 조달청에서 인공지능/IoT기술과 관련된 우수 제품 평가 위원으로 활동하고 있으며, 인공지능 기업의 기술특례상장과 관련된 전문 평가 기관의 기술 평가 위원으로 코스닥 상장 심사용 전문 평가 업무를 수행하고 있고, 다양한 분야의 벤처기업들의 특허, 상표 및 디자인 업무를 전담하고 있습니다.

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아이피렉스 특허법률사무소는 특허, 상표, 디자인 등과 같은 지식재산권 분야에 높은 전문성을 보유하고 있으며, 국내 뿐만 아니라 해외 지식재산권의 분석을 통해 글로벌 지식재산권 확보 역량을 갖고 있습니다. 상표 출원 관련 컨설팅을 진행할 뿐만 아니라 기술특례상장 컨설팅, 해외 상표 출원 등과 같은 다양한 업무를 진행하고 있습니다. 최고의 기술력에 최상의 서비스를 제공하는 국내 유일무이한 특허법률사무소입니다.

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