기업 AI 혁명의 전환점: 딥시크와 딥 리서치의 등장

기업 AI 혁명의 전환점: 딥시크와 딥 리서치의 등장

메타ai뉴스 논설위원 이현우 교수

1. 서론, AI 패러다임의 변화

최근 인공지능(AI) 산업에서 가장 뜨거운 주제 중 하나는 ‘딥시크(DeepSeek-R1)’와 오픈AI의 ‘딥 리서치(Deep Research)’다. 이 두 모델은 단순한 신기술이 아니라 AI 시장의 판도를 뒤흔드는 중요한 변화를 예고하고 있다.

기업들은 이제 단일 대형 모델을 사용하는 것이 비효율적이라는 점을 인식하기 시작했으며, 각자의 필요에 맞춘 도메인 특화 모델을 개발하는 방향으로 전환하고 있다. 이러한 흐름 속에서 증류(distillation), 검색 증강 생성(RAG), 감독 미세 조정(SFT), 강화 학습(RL) 등의 기술이 점점 더 중요한 역할을 하게 되었다.

과연 딥시크와 딥 리서치는 AI 산업에 어떤 영향을 미치고 있으며, 기업들은 어떻게 이 변화를 활용해야 할까? 본 글에서는 AI 모델의 새로운 흐름과 기업이 나아가야 할 방향을 심도 있게 분석해본다.

2. 증류 기술과 소형 모델의 부상

딥시크의 핵심 가치는 고성능 AI 모델을 저렴한 비용으로 실행할 수 있도록 한다는 점이다. 기존의 대형 모델(O1, O3 등) 대비 실행 비용이 약 30분의 1에 불과하며, 투명한 구조 덕분에 개발자들이 쉽게 접근하고 활용할 수 있다.

이러한 변화 속에서 가장 주목받는 기술이 바로 **증류(Distillation)**이다. 증류란 대형 모델(교사 모델)의 지식을 작은 모델(학생 모델)로 전달하여, 더 가볍고 빠른 모델을 구축하는 기법이다. 딥시크는 이를 통해 특정 도메인에 최적화된 맞춤형 모델을 쉽게 개발할 수 있도록 지원한다.

소형 모델이 기업의 미래인 이유

1. 비용 절감: 소형 모델은 클라우드 사용량과 연산 비용을 획기적으로 줄여준다.

2. 맞춤형 최적화: 기업별 니즈에 맞춰 특정 기능에 최적화된 모델을 만들 수 있다.

3. 빠른 실행 속도: 실시간 AI 서비스 제공 시 빠른 응답 속도가 중요하며, 소형 모델이 이를 가능하게 한다.

이미 구글의 제미나이 플래시(Gemini Flash), 오픈AI의 GPT-4o 미니(Mini) 같은 경량 모델들이 높은 성능을 유지하면서도 빠르게 시장을 장악하고 있다.

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3. SFT와 RL: 도메인 특화 모델의 진화

대형 모델이 학습하지 않은 특정 데이터를 다룰 때, 기업은 어떻게 대응해야 할까? 이때 중요한 기술이 바로 **감독 미세 조정(SFT, Supervised Fine-Tuning)**과 **강화 학습(RL, Reinforcement Learning)**이다.

SFT: 고유 데이터 학습

SFT는 특정 산업이나 기업에 특화된 데이터를 학습시켜 기존 모델을 맞춤형으로 조정하는 방식이다. 예를 들어, 선박 컨테이너 건조 산업처럼 웹이나 책에서 학습할 수 없는 세부 정보가 필요한 경우, SFT를 활용하면 맞춤형 AI를 구축할 수 있다.

IBM은 수천 개의 질문-답변 데이터셋을 사용해 수학 모델을 미세 조정한 결과, 기존 대형 모델(O1)보다 높은 성과를 거둔 사례를 발표하기도 했다.

RL: 개성과 선호도를 반영한 AI

RL은 모델이 특정한 스타일이나 톤을 갖추도록 훈련하는 기술이다. 고객 지원 AI 챗봇이 단순한 응답을 넘어 공감과 감정을 담은 대화를 할 수 있도록 조정할 수 있다.

그러나 RL과 SFT는 모든 기업이 쉽게 구현할 수 있는 것은 아니다. 모델이 특정 도메인 데이터에 특화되면, 다른 작업에서 성능이 저하될 수도 있기 때문이다. 따라서 기업은 RAG(검색 증강 생성)와 결합하여 데이터를 지속적으로 업데이트하는 방식이 효과적이다.

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4. RAG와 딥 리서치: AI의 새로운 지식 검색 방식

기업들이 AI 모델을 실제 업무에 적용할 때 가장 우려하는 부분 중 하나는 ‘환각(잘못된 정보 생성)’ 문제다. 이를 해결하기 위한 가장 현실적인 접근법이 **검색 증강 생성(RAG)**이다.

RAG는 AI 모델이 기업의 자체 데이터베이스를 활용하여 더욱 신뢰할 수 있는 응답을 생성하도록 한다. 특히, 딥 리서치는 이러한 RAG 기능을 극대화한 모델로, 웹에서 가장 신뢰할 만한 정보를 찾아 맞춤형 연구 결과를 제공한다.

RAG가 중요한 이유

1. 환각 문제 해결: 모델이 자체 데이터에 기반해 응답을 생성하므로 신뢰성이 높아진다.

2. 도메인 특화 모델 구축: 기업 내부 문서, 계약서, 연구 자료 등을 활용해 맞춤형 AI를 개발할 수 있다.

3. 지속적인 학습: 기존 모델이 학습한 데이터에 새로운 정보를 추가해 지속적으로 업데이트할 수 있다.

오픈AI의 딥 리서치는 구글의 AI 연구 시스템과 유사하지만, 사고 사슬(CoT, Chain of Thought) 추론을 활용해 더 정교한 분석을 수행할 수 있다는 점에서 차별화된다.

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5. AI의 미래: 데이터가 결정한다

AI 혁신이 가속화되면서 비용 절감 효과도 극대화되고 있다. 현재 딥시크의 추론 비용은 기존 모델(O1, O3) 대비 30분의 1 수준이며, 향후 0에 가까워질 가능성이 높다.

하지만 AI 모델이 아무리 뛰어나더라도, 결국 중요한 것은 데이터 품질이다. AI의 성능을 결정하는 핵심 요소는 깨끗하고 정확하게 구조화된 데이터다.

기업이 AI 혁신을 주도하려면?

1. 고품질 데이터 구축: 데이터 검증과 정제 과정을 철저히 진행해야 한다.

2. RAG 및 증류 기술 활용: 사전 훈련 모델을 사용하기보다 자체 데이터를 반영한 맞춤형 모델을 개발해야 한다.

3. 오픈 소스 AI 활용: 비용을 절감하면서도 유연하게 AI 모델을 조정할 수 있도록 오픈 소스 AI를 적극적으로 활용해야 한다.

메타의 라마(LLaMA), 오픈AI의 GPT-4o, 그리고 딥시크 모델 모두 이러한 개방형 AI의 흐름을 반영하고 있으며, 앞으로도 AI 모델은 점점 더 개방적이고 저렴한 방향으로 발전할 것이다.

결론, AI 시대의 기업 경쟁력은 데이터에 달려 있다

딥시크와 딥 리서치는 단순한 AI 모델이 아니라, 기업이 AI를 활용하는 방식을 근본적으로 바꿔놓을 혁신적인 기술이다. 이제 기업은 대형 모델 하나에 의존하는 것이 아니라, 도메인 특화된 맞춤형 모델을 구축하는 시대로 전환하고 있다.

결국, 데이터를 얼마나 효과적으로 활용하느냐가 AI 경쟁력을 결정하게 될 것이다. 기업이 자체 데이터와 RAG, 증류 등의 기술을 활용하여 최적의 AI 솔루션을 개발하는 것이 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것이다.