딥시크가 불러온 AI 전쟁: 오픈소스 혁명과 충격
오픈소스, 딥시크 규제, AI 실크로드, GPU 반도체, AI 에이전트
“GPT에서 딥시크까지, 뜨거운 AI 전쟁”
코딩부터 보고서 작성, 그리고 이제는 ‘스스로 사고하는’ 에이전트 기술까지.. 주도권을 쥐려는 기업들은 모델 공개부터 국가 차원의 전방위 차단 조치까지 총동원하고 있습니다.
과연 딥시크(DeepSeek)의 오픈소스 행보는 개발자·기업·정부의 이해관계를 어떻게 뒤흔들고 있을까요? 그리고 화웨이의 AI 실크로드, 오픈AI의 소형 모델(o3-mini) 출시는 또 어떤 파장을 몰고 올까요?
이 글에서는 체인오브소트, 오픈소스 MIT 라이선스, 글로벌 규제 등 핵심 키워드를 중심으로 AI 생태계의 현주소를 총정리하고, 앞으로 펼쳐질 AI 에이전트 시대를 함께 내다봅니다.
정리하다보니까 내용이 좀 많이 길어졌습니다. 준비가 되셨다면, 지금부터 차근히 읽어보시죠.
1. 딥시크(DeepSeek)는 무엇인가
딥시크(DeepSeek)는 AI 모델이 여러 번의 사고 과정을 반복하며 스스로 검토하는 시간을 부여해, 복잡한 문제 해결 능력을 획기적으로 높이는 시스템입니다.
사실 GPT 계열의 대규모 언어 모델도 체인오브소트(Chain of Thought) 기법을 활용하면 내부적으로 다단계 추론을 수행할 수 있습니다. 그러나 딥시크는 이 과정을 보다 명시적이고 체계적으로 관리하여, 분석 보고서 작성이나 복잡한 데이터 처리 같은 작업에서 한층 높은 정확도와 효율성을 달성하게끔 고안되었습니다.
이런 특징 덕분에, 인간이 여러 날 걸릴 대규모 분석도 짧은 시간에 처리할 수 있어 크게 주목받고 있습니다.
2. 체인오브소트와 다단계 추론 구조
딥시크가 각광받는 이유는 체인오브소트를 철저히 활용해 복잡한 분석 및 보고서 작성 정확도를 올리기 때문입니다.
다단계 추론 과정을 거치는 동안, 모델은 중간 사고(Reasoning Step)를 텍스트 형태로 생성하고 "왜 이 답이 맞나?"라는 질문을 여러 차례 재검토합니다. 이처럼 반복적인 검증 과정을 수행하면 논리적 일관성이 크게 향상되는 반면, 추론 시간과 연산 자원이 상대적으로 더 많이 필요하게 됩니다.
특히 대규모 데이터 분석이나 고난도의 질의를 처리할 때는 고성능 GPU(또는 TPU) 자원이 요구될 수 있으므로, 인프라적인 제약을 미리 고려해야 합니다.
3. 오픈소스 충격: MIT 라이선스 전략
딥시크가 던진 가장 큰 ‘폭탄’은 거의 모든 소스코드를 오픈소스 MIT 라이선스로 공개했다는 점입니다. 이를 통해 누구나 자유롭게 다운로드·수정·재배포할 수 있게 되었고, 일부 공개된 모델 가중치나 데이터까지 활용할 수 있다면, 파인튜닝(Fine-tuning) 및 리트레이닝(Re-training)도 가능해집니다.
이처럼 높은 수준의 오픈소스 정책은 개발자와 스타트업들에게 창작과 서비스 개발의 커다란 기회를 제공하지만, 동시에 정치·보안·기업 경쟁 측면에서는 적지 않은 파장을 일으키고 있습니다.
예컨대, 오픈소스 코드를 특정 국가에서 운용하거나 글로벌 서버 인프라에 배포할 때, “사용자 데이터가 외부로 유출될 수 있다”는 우려도 제기됩니다. 반대로 “중국 기술력을 견제하려는 서방 정부의 정치 공세”라는 시각도 있어, 각국 정부와 기업 간 이해관계가 충돌하는 상황입니다.
4. 글로벌 규제, 특히 한국의 딥시크 차단 현황
(1) 한국의 대응: 정부·교육·금융·민간 분야 전방위 차단
2025년 2월 초, 한국 정부는 딥시크(DeepSeek)에 대한 전방위적 차단을 본격화했습니다. 실제로는 내부망 방화벽 규칙 설정, DNS 차단, URL·IP 블랙리스트 적용 등을 통해 웹과 API 모두에 대한 접근을 제한하고 있습니다.
- 정부·공공기관 : 외교부, 국방부, 산업통상자원부, 환경부, 복지부, 여성가족부, 경찰청 등 대다수 중앙부처에서 내부망 접속을 막았고, 행정안전부는 지자체에도 “검증되지 않은 AI 사용 자제”를 권고했습니다.
- 교육기관 : 교육부는 전국 유치원·초중고교에서 딥시크 사용을 금지하고, 대학에서는 학술 연구 목적으로만 제한적으로 허용하고 있습니다.
- 금융권 : KB국민은행·하나은행·우리은행 등 시중은행과 국책은행이 “보안성 검증이 끝날 때까지” 내부망에서 딥시크 접근을 차단했으며, 카카오뱅크·토스뱅크 등 인터넷은행도 유사한 방화벽 정책을 시행하고 있습니다. 이는 고객 정보·결제 데이터 유출 위험을 최소화하기 위한 조치입니다.
- 민간 대기업 : LG유플러스·한화·롯데·신세계그룹 등 주요 기업들이 전사 차원의 차단 지침을 내렸고, 카카오는 사내망에서 딥시크 사용을 전면 금지하고 있습니다.
이처럼 한국은 딥시크에 대해 매우 강경한 접속 제한 정책을 펴고 있는데, 이는 데이터 주권·기술보호·보안 등에 대한 우려와 관련 있습니다. 다만, 개인 PC나 해외 VPN 등을 통한 우회 접속 가능성이 여전히 존재해 실질적인 규제 효과에 대한 논란도 이어지고 있습니다. 글로벌 차원에서도 다양한 국가들이 각자 방식으로 딥시크 사용을 제어하는 추세여서, 향후 국제협력과 표준화가 어떻게 진행될지 관심이 쏠리고 있습니다.
(2) 차단 이유와 방식
한국에서 딥시크를 막는 가장 큰 이유는 데이터 보안과 개인정보 유출 우려입니다.
- 데이터 수집 문제 : 딥시크 가입 과정에서 생년월일·전화번호는 물론, 키 입력 패턴 (사용자 인증 등을 위해 측정되는 것으로 추정)까지 요구한다는 지적이 있습니다. 이 정보가 중국 본사 서버 (또는 중국 소재 클라우드 인프라)로 전송될 수 있어, 개인정보보호위원회(PIPC) 가 우려를 표명했습니다.
- 기밀 유출 우려 : 국방·외교처럼 민감 정보를 다루는 부처들은 “내부 자료나 메타데이터가 외부 서버로 넘어가면 국가안보에 위협이 될 수 있다”며 선제적 차단에 나섰습니다. 실제로 기관망 내 AI 서비스 이용 시, 문서 업로드나 대화 입력 등에 기밀이 포함될 수 있다는 점이 문제로 지적됩니다.
- 차단 방법 : 방화벽·DNS 필터·IP 차단 등 기본적인 네트워크 제어에 더해, VPN 우회 접속을 감시하거나 SSL 트래픽을 검사하는 등 고도화된 기술적·정책적 조치가 병행되고 있습니다. 이로써 기업·기관 내부망에서 딥시크 웹 서비스나 API가 원천적으로 차단되어, 민감 정보의 외부 유출 가능성을 줄이려는 것입니다.
(3) 해외 국가들의 간략 현황
- 미국 : 연방기관(예: NASA, 국방부, 해군 등)이 공공 부문 PC·네트워크에서 딥시크 사용을 잇달아 금지하고 있습니다. 주된 이유는 '군사·우주 관련 민감 정보' 가 중국 서버로 유출될 가능성을 배제하기 위해서입니다.
- 이탈리아 : 개인정보 보호 당국의 지시에 따라 딥시크 접속 자체를 차단했습니다. 'GDPR 위반' 소지가 제기됐고, 사용자 데이터의 국외(중국) 전송에 대한 정확한 고지가 미흡하다는 점이 결정적 요인이 되었습니다.
- 대만 : 디지털부가 “딥시크는 중국산 제품”이라며 공식 사용 금지를 선언했습니다. 군·행정·공공기관에서 접속 차단을 시행하고 있으며, 일부는 기기·앱 설치 금지까지 포함하고 있습니다.
과거 틱톡(TikTok) 금지 사례처럼, 사용자 데이터가 중국으로 전송될 우려와 국가안보 판단을 이유로 한 규제가 각국에서 급속히 확대되는 모습입니다. 실제로 이런 규제 방식은 DNS·IP 차단, 정부 기기에서의 앱 사용 금지, 방화벽 정책 강화 등을 통해 구현되고 있어, 향후 AI 서비스의 국제적 활용과 경쟁에 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다.
(4) 중국 정부의 반발
중국 외교부와 딥시크(DeepSeek) 측은 이 같은 차단 조치에 대해 “근거 없는 정치 공세”라며 강하게 반발했습니다. 중국 정부는 “민간기업에 불법적 데이터 수집이나 저장을 요구한 적이 없다”는 점을 거듭 강조하면서, 한국·미국 등에서 진행 중인 규제를 “기술 발전을 억누르려는 일방적 행위”로 규정했습니다.
그러나 다른 국가들은 중국 사이버보안법 등 국내법이 민간기업에 대한 데이터 접근을 가능케 한다고 지적하며, 실제 운영 서버와 백엔드 인프라가 중국 내에 있는 이상 정보 유출 위험을 완전히 배제하기 어렵다고 주장하고 있습니다. 이에 대해 중국 정부는 “중국 기업의 정당한 권익을 보호하기 위해 필요한 조치를 취할 것”이라며 보복 가능성을 시사했으며, 이로 인해 글로벌 갈등이 한층 고조될 전망입니다.
5. 화웨이(Huawei)와 ‘AI 실크로드’
이번 사태에서 주목받는 기업 중 하나가 화웨이(Huawei)입니다. 딥시크가 오픈소스를 표방하더라도, 장시간 추론을 위한 고성능 칩이 필수적인데, 화웨이는 중국 정부와 함께 Ascend 시리즈 (910B, 910C 등) 같은 자국 반도체를 적극 지원하며 반도체 생태계를 키우려는 전략을 취하고 있습니다.
Ascend 칩의 성능과 제약
- Ascend 910C vs. NVIDIA H100 : 최근 벤치마크 결과에 따르면, Ascend 910C의 연산 성능은 NVIDIA H100의 약 60% 수준에 머무릅니다. 이는 대규모 언어모델(LLM) 추론에서 추가적인 최적화가 필요함을 시사합니다.
- 생산 수율 : 화웨이는 7nm 공정 한계와 미국 제재로 인해, Ascend 910C의 생산 수율이 약 20%에 불과한 것으로 알려졌습니다. Ascend 910B도 약 50% 수준의 수율을 기록해, 상용화에 필요한 70% 기준을 충족하기 어려운 상황입니다. 예컨대 바이트댄스(ByteDance)가 10만 개를 주문했음에도, 3만 개 정도만 공급되었다는 보도도 있습니다.
- 소프트웨어 생태계 : 기존 AI 시장을 선도해 온 NVIDIA CUDA 라이선스 정책이 최근 더욱 제한적으로 바뀌면서, 화웨이는 자체 소프트웨어 스택인 CANN(Compute Architecture for Neural Networks) 을 개발해 대응하고 있습니다. 그러나 일부 개발자들은 “성능과 안정성 문제가 완전히 해결되지 않았다”고 지적합니다.
‘AI 실크로드’ 전략
특히 신흥국이나 재정이 약한 국가에 저금리 차관을 제공해 데이터센터와 AI 인프라를 대신 구축해 주고, 그 대가로 Ascend 시리즈 칩셋과 화웨이 네트워크 장비를 사용하게 하는 이른바 ‘AI 실크로드’ 정책이 대표적입니다. 이 방식은 하드웨어부터 통신망, 클라우드 인프라까지 종합 솔루션을 제공하기에, 해당 국가들은 AI 성능 향상과 인프라 현대화를 빠르게 달성할 수 있습니다.
다만, 한편으로는 데이터 주권 문제와 함께, 7nm 공정에 머물러 있는 반도체 제조 역량의 한계로 인해 장기적 안정 공급이 가능할지에 대한 의구심도 제기되고 있습니다.
DeepSeek의 Ascend 활용
주목할 점은 DeepSeek이 최근 Ascend 910C를 활용해 자체 AI 모델 추론을 시연했다는 보도입니다. 오픈소스 모델임에도 체인오브소트(Chain of Thought) 같은 고연산 방식을 적용하면 대규모 GPU 자원이 필수이므로, 이 과정에서 화웨이 칩셋의 성능과 안정성이 다시 한번 주목받고 있습니다. 화웨이는 2025년 1분기에 Ascend 910C의 대량 생산을 목표로 하고 있어, DeepSeek을 비롯한 다양한 AI 서비스와의 협업이 더욱 가속화될 가능성이 있습니다.
6. AI 시장의 승자들?
글로벌 AI 경쟁이 치열해지는 가운데, 누가 이 거대한 흐름을 주도하고 있을까요? 여기서는 화웨이·하이퍼스케일러 클라우드·애플리케이션 기업 등 ‘승자’로 떠오르고 있는 플레이어들을 살펴봅니다.
과연 누가 승자가 될까요?1. 화웨이(Huawei) : 중국 정부 지원 아래 자체 AI 반도체(Ascend 시리즈)와 글로벌 데이터센터를 빠르게 확장하며, 지정학적·기술적 우위를 노리고 있습니다. ‘AI 실크로드’ 정책을 통해 신흥국에 인프라+칩셋+네트워크를 패키지로 공급함으로써 반도체 생태계를 자국 중심으로 재편하려는 전략으로 해석됩니다.
2. 하이퍼스케일 클라우드 (MS 애저, 구글 클라우드, AWS 등) : 이들은 대규모 GPU·TPU 클러스터와 고성능 네트워크 인프라를 이미 갖추고 있어, 오픈소스 딥시크 모델을 활용할 경우 저렴하면서도 쉽게 확장 가능한 AI 환경을 제공할 수 있습니다. 특히 체인오브소트 처럼 반복 추론이 필요한 작업에서도 클라우드 HPC 인프라를 통해 병렬 처리 효율을 극대화할 수 있어, 개발자와 기업에 강력한 솔루션을 제공합니다.
3. 애플리케이션 기업 : MIT 라이선스의 덕분에 별도 로열티 없이 딥시크 코드를 수정·재배포해 AI 기능을 도입할 수 있게 되었습니다. 이는 스타트업이나 독립 개발자에게 시장 진입 장벽을 크게 낮춰주지만, 동시에 대규모 추론이나 파인튜닝이 필요한 경우 여전히 클라우드 GPU 비용이 발생합니다. 따라서 개발 초기 비용은 감소했지만, 운영 인프라 비용과 플랫폼 의존도*는 새로운 과제가 될 수 있습니다.
7. 네이버·카카오, 그리고 국내 테크 기업
글로벌 무대에선 화웨이와 오픈AI가 치열한 경쟁을 벌이고 있지만, 국내 기업들도 이에 뒤지지 않는 행보를 보이고 있습니다. 이번 장에서는 네이버·카카오 등 한국의 대표 IT 기업들이 어떤 전략을 펼치는지 살펴봅니다.
(1) 네이버의 전략
1. 하이퍼클로바X 고도화
- 네이버는 2월 중 플래그십 모델 업그레이드를 예고했으며, 연내 보이스·이미지·비디오 등 멀티모달 기술을 단계적으로 도입할 계획입니다.
- 자사 검색·쇼핑·클라우드 등 주요 서비스에 최적화된 AI 모델을 구축하며, **모델 성능과 응답 속도**를 높이는 데 집중하고 있습니다.
2. 외부 협력 가능성
- 네이버는 글로벌 빅테크의 대규모 언어 모델(LLM)과의 협업 가능성도 열어두고 있다고 알려졌습니다.
- 서비스별 요구 사항에 따라, 일부 기능에 외부 모델 도입을 검토할 수 있다는 입장을 밝혔습니다.
(2) 카카오의 전략
1. 오픈AI 협력 강화
- 카카오는 AI 앱인 ‘카나나’ 출시를 계기로 오픈AI 기술을 적극 도입하고 있습니다.
- 카카오톡·지도·결제·커머스 등 모든 핵심 서비스에 AI 기능을 접목하는 것이 목표로, 이미 다양한 부서에서 오픈AI API 연계 테스트가 이뤄지고 있습니다.
2. 딥시크(DeepSeek)에 대한 입장
- 현재 국내 정부와 기업 대부분이 딥시크 접속을 전면 차단하는 분위기인 가운데, 카카오는 내부적으로 딥시크 업무 사용 금지 결정을 내렸다고 알려졌습니다.
(3) 국내 테크 업계 전반
정부의 딥시크 규제와 차단 정책으로 인해, 국내 기업이 이 서비스를 직접 활용하거나 코드를 참고하는 사례는 현재까지 확인되지 않고 있습니다. 오히려 네이버와 카카오 등 주요 기업들은 자체 모델(하이퍼클로바X) 또는 오픈AI 등 검증된 파트너와의 협력을 우선시하며 서비스 안정성과 데이터 보안을 강화하는 추세입니다.
8. 오픈AI의 최신 동향과 소형 모델 전략 (o3-mini)
오픈AI는 GPT 시리즈로 여전히 시장을 선도하고 있지만, 오픈소스를 적극 내세우는 딥시크(DeepSeek)에 비해 “우리는 오픈소스 전략에서 역사의 잘못된 편에 서 있었다”라고 인정할 정도로 변화를 고민하고 있습니다. 최근에는 이전 모델들을 부분적으로 오픈소스화하는 방안도 검토 중이라고 밝혔는데, 이는 시장 내 완전 개방형 모델에 대한 수요가 커지고 있기 때문이라는 분석이 나옵니다.
이러한 흐름 속에서, 오픈AI는 2025년 1월 31일 o3-mini 모델을 공식 출시해 저비용·경량 추론을 위한 대안책을 내놓았습니다. o3-mini는 STEM(과학·수학·코딩) 분야에서 강점을 보인다는 평가를 받고 있으며, 입력 토큰당 0.15달러, 출력 토큰당 0.60달러라는 비교적 낮은 비용이 특징입니다. 또한 3가지 추론 수준(low·medium·high)을 제공해 사용자가 성능과 응답 속도를 조절할 수 있고, 이전 모델인 o1-mini 대비 응답 시간이 24% 빨라졌다는 벤치마크 결과도 공개되었습니다.
특히 ChatGPT Plus·Team·Pro 사용자라면 이 모델을 즉시 이용 가능하고, 무료 사용자도 ‘Reason’ 옵션을 통해 제한적으로 활용할 수 있어, 범용 고객군에게 폭넓은 선택지를 제시합니다. 이와 관련해 업계에서는 “o3-mini가 딥시크와의 가격 경쟁력을 일정 부분 맞추기 위한 전략”이라는 해석도 나옵니다. 실제로 DeepSeek R1과 비교했을 때, 수학(MATH-500)과 코딩(Codeforces) 분야에서 유사한 성능을 보인다는 벤치마크 결과가 보고된 바 있습니다.
결국 오픈AI는 고성능 GPT 시리즈(GPT-4 등)를 유지하면서도, 저비용·경량 모델인 o3-mini를 투트랙으로 운용해 다양한 사용자층을 만족시키려는 모습입니다. 향후 오픈AI가 실제로 오픈소스 정책을 어떻게 조정하고, o3-mini처럼 부분 공개 또는 이전 모델 공개를 어디까지 확대할지가 업계의 관심사로 떠오르고 있습니다.
9. GPU·반도체 업계의 명암
글로벌 AI 산업이 폭발적으로 성장하면서, 엔비디아(NVIDIA)는 2025년 1분기에 매출 260억 달러를 기록해 전년 대비 262% 성장세를 보였습니다. 특히 데이터센터 부문 매출이 226억 달러로, 전체 매출의 대부분을 차지하고 있습니다. 그러나 미·중 갈등이 심화될 경우, 미국의 추가 반도체 수출 통제(2024년 12월 발표 예정)로 인해 엔비디아의 중국 매출(전체 수익의 약 17%)이 직격탄을 맞을 수 있다는 전망도 제기됩니다.
한편, 한국 기업들의 움직임도 주목받고 있습니다. SK하이닉스는 2025년 하반기에 나노 공정을 적용한 HBM 생산을 예정하고 있으며, 2024년 4분기에는 영업이익이 8.08조 원을 달성해 삼성전자를 처음으로 추월했다는 소식도 전해집니다. 이들 기업은 AI 추론 가속을 위해 필수적인 고대역폭 메모리(HBM)와 맞춤형 연산 칩 기술에 적극 투자하면서, 오픈AI가 주도하는 ‘스타게이트 프로젝트(5,000억 달러 규모 AI 데이터센터 구축)’ 협력도 논의 중인 것으로 알려졌습니다. 이를 통해 삼성전자·SK하이닉스는 차세대 메모리 시장에서 글로벌 경쟁력을 한층 더 끌어올리려는 전략입니다.
한편, 화웨이(Huawei)는 중국 정부의 전폭적인 지원을 받아 Ascend 910C 칩을 앞세워 고성능 AI 칩 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 910C의 연산 성능은 엔비디아 H100의 60% 수준으로 추산되지만, 2025년 1분기 대량 생산을 목표로 함에도 불구하고 생산 수율이 20% 내외에 머물러 상용화에 어려움을 겪고 있다는 분석이 나옵니다. 그럼에도 ‘AI 실크로드’ 정책을 통해 신흥국에 데이터센터와 통신망 인프라를 패키지로 공급하며 시장을 넓히려는 행보는 계속될 전망입니다.
결국, 엔비디아는 전례 없는 호황을 누리면서도 미·중 갈등이라는 불확실성에 직면했고, 삼성전자·SK하이닉스는 HBM4와 맞춤형 칩으로 AI 메모리 시장 우위를 노리는 동시에 ‘스타게이트 프로젝트’ 참여를 통해 AI 인프라 핵심 공급자로 자리매김하려 하고 있습니다. 화웨이 역시 국가 지원과 자체 칩 기술을 무기로 신흥 시장을 공략하는 중입니다. 이처럼 반도체·GPU 업계는 AI 수요 폭증으로 황금기를 맞으면서도, 지정학적 리스크와 기술적 제약이 교차하는 복잡한 양상을 보이고 있습니다.
10. AI 에이전트 시대, 앞으로의 전망
딥시크(DeepSeek)가 예고한 ‘AI 에이전트 시대’는 2025년을 기점으로 본격화될 것이란 관측이 늘고 있습니다. 실제로 전 세계 기업의 약 25%가 2025년까지 AI 에이전트를 도입할 것으로 예상되며, 시장 규모 역시 약 7.38억 달러 수준으로 성장할 것으로 추산됩니다. 이는 기존의 단순 작업 자동화를 넘어, 복잡한 의사결정과 문제해결에까지 영역을 확장한 “AI 에이전트” 시스템이 등장하고 있기 때문입니다.
특히 최근 멀티모달 AI와 장기 실행 에이전트 루프 같은 고도화된 기술들이 결합되면서, AI가 텍스트·음성·이미지·영상 등 여러 채널에서 정보를 동시에 처리하고 스스로 지속적 판단을 내리는 형태로 진화하고 있습니다. 이를 뒷받침하는 다양한 에이전트 프레임워크(예: LangChain, AutoGen, Semantic Kernel 등)도 빠른 속도로 발전 중이어서, 가까운 미래에는 의료·제약을 비롯해 산업별로 특화된 에이전트가 속속 등장할 것으로 전망됩니다. 예컨대 환자 데이터 분석이나 임상시험 설계 같은 복잡한 과업도 AI 에이전트가 상당 부분 자동화하거나 고도화된 인사이트를 제공하게 될 가능성이 높습니다.
결국, AI 에이전트는 기존 챗봇과 달리 연속적인 루프를 통해 스스로 학습하고 실행 과정을 피드백받으며, 계획을 세워 능동적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 변화는 기업의 업무 효율을 극적으로 높이는 동시에, “어떤 프레임워크와 모델을 활용해야 가장 효과적인지”에 대한 기술적 의사결정 부담을 가중시키기도 합니다. 그럼에도, 2025년이 ‘AI 에이전트의 해’가 될 것이란 전망이 나오는 것은, 이 새로운 패러다임이 이미 비즈니스와 일상 전반에 빠르게 침투하고 있음을 방증하는 셈입니다.
맺음말
끝까지 읽어주셔서 감사합니다. 글이 너무 길었네요.
결국, 딥시크의 오픈소스 정신과 화웨이의 AI 실크로드 전략, 그리고 이에 맞서는 오픈AI의 방어전(소형 모델·가격 인하)은 그동안 보지 못했던 새로운 격전지를 형성하고 있습니다.
이로 인해 정치·경제·기술이 한꺼번에 흔들리는 모습인데, 우리는 이 거대한 물결 속에서 정확한 정보 파악, 글로벌 규제 흐름, 보안·윤리·정치적 이슈까지 종합적으로 살피는 균형 잡힌 시각이 절실합니다.
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