왜 딥시크가 챗GPT와 엔비디아에 영향을 미칠까?

챗GPT강사가 알려주는 최신 생성형 AI 뉴스

AI 시장은 빠르게 변화하고 있다.

챗GPT(ChatGPT)는 생성형 AI의 대표적인 모델로 자리 잡았고, 이를 뒷받침하는 엔비디아(NVIDIA)는 강력한 GPU 하드웨어를 공급하며 AI 혁신의 핵심 역할을 담당해 왔다. 하지만 최근 등장한 딥시크(Deepseek)는 기존 초거대 모델이 필요로 했던 막대한 연산 자원을 줄이면서도 강력한 성능을 유지할 수 있는 새로운 방식을 제시하고 있다. 이는 챗GPT가 가진 시장의 입지를 흔들고, 엔비디아가 주도해온 AI 하드웨어 시장에도 적지 않은 변화를 불러올 가능성이 크다.

챗GPT는 방대한 데이터를 학습한 초거대 언어 모델로, 자연스럽고 유창한 텍스트를 생성하는 능력을 갖추고 있다. 하지만 이러한 성능을 유지하려면 수많은 GPU가 필요하며, 이는 높은 운영 비용으로 이어진다.

OpenAI가 챗GPT를 원활하게 운영하기 위해서는 막대한 연산 자원이 필수적이고, 엔비디아의 GPU 없이는 이를 감당할 수 없다. 이 때문에 챗GPT의 성공은 엔비디아의 성장을 촉진했고, AI 산업에서 엔비디아의 역할은 더욱 커졌다. 하지만 딥시크는 이러한 방식을 뒤흔들 수 있는 혁신적인 접근 방식을 채택하고 있다.

딥시크가 기존 모델과 가장 차별화되는 점은 효율성이다. 기존 초거대 AI 모델은 모든 연산을 동원해야 하는 방식으로 작동하지만, 딥시크는 특정 상황에서 필요한 부분만 활성화하는 MoE(Mixture of Experts) 기술을 활용한다. 이는 GPU 사용량을 획기적으로 줄이는 동시에 성능을 유지할 수 있도록 한다. 결과적으로, 챗GPT와 유사한 수준의 AI 모델을 더 적은 비용과 연산 자원으로 운영할 수 있는 가능성을 열어준다. 또한, 오픈소스로 공개되어 다양한 기업과 연구소에서 자유롭게 활용할 수 있기 때문에 챗GPT와 같은 폐쇄적인 모델과는 다른 방향성을 띠고 있다.

이러한 변화는 챗GPT의 시장 점유율뿐만 아니라 엔비디아의 비즈니스 모델에도 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 기존에는 AI 모델을 학습하고 운영하기 위해 막대한 GPU가 필요했지만, 딥시크와 같은 경량화 모델이 확산되면 AI 도입의 비용이 낮아지면서 AI 활용이 더욱 대중화될 것이다. 이는 AI 시장이 보다 다양해지고, 기술적 접근 방식이 다변화되는 결과를 낳을 수 있다. AI 기업들은 단순히 모델을 대형화하는 것에서 벗어나, 성능과 비용을 모두 고려하는 방향으로 연구를 진행해야 할 것이다.

이러한 변화 속에서 우리가 주목해야 할 점은 AI 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 이러한 발전이 단순한 모델 성능 향상이 아니라 경제성과 접근성까지 고려하는 방향으로 나아가고 있다는 것이다. 앞으로 AI 시장이 어떻게 변화할지는 예측하기 어렵지만, 하나는 분명하다. 변화에 적응하고, 새로운 기술을 받아들이는 사람이 미래의 AI 혁신을 주도할 것이다. AI 시장은 단순한 경쟁을 넘어 효율성과 접근성을 동시에 추구하는 방향으로 진화하고 있으며, 우리는 이러한 흐름 속에서 어떻게 AI를 활용할 것인지 고민해야 할 때다.