챗GPT vs 딥시크, 과연 사실일까? 저가형 AI의 실체 분석 🔍

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by 세계지식정보습득러 2025. 1. 29. 22:20

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AI 시장은 빠르게 변화하고 있으며, 최근 중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자사의 AI 모델 '딥시크 R1'을 공개하면서 챗GPT와의 비교 영상이 화제가 되었습니다. 이들은 자신들의 AI가 저렴한 비용으로 챗GPT와 비슷한 성능을 낼 수 있다고 주장하는데, 과연 이게 사실일까요? 또한, 딥시크가 주장하는 '저가형 AI'가 정말 기존 모델들보다 저렴한지 분석해보겠습니다.

딥시크 R1이란? 🤖

딥시크 R1은 중국의 AI 스타트업 딥시크가 개발한 자연어 처리 모델입니다. 엔비디아의 H800 칩을 사용하여 훈련되었으며, 저비용으로 효율적인 AI 서비스를 제공할 수 있다고 주장하고 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

엔비디아 H800 칩 기반 학습
중국어 및 다국어 지원
챗GPT와 유사한 답변 능력
비용 대비 높은 성능 제공

하지만 AI 성능은 단순히 하드웨어만이 아니라 데이터 품질, 모델 구조, 최적화 기술 등이 종합적으로 작용하는 요소이므로, 단순한 칩셋 정보만으로 비교하는 것은 어렵습니다.

챗GPT와 비교 실험 🎬

최근 딥시크 R1과 챗GPT를 비교하는 영상이 온라인에서 퍼지면서 많은 관심을 받고 있습니다. 이 영상에서는 두 모델이 동일한 질문에 어떻게 답변하는지를 비교하며, 딥시크 R1이 챗GPT에 비해 유사하거나 더 나은 성능을 보일 수도 있다는 주장을 하고 있습니다.

하지만 전문가들은 이에 대해 신중한 입장을 보이고 있습니다. 주된 논점은 다음과 같습니다.

1. 비교 실험의 신뢰성 🤔

비교 영상이 편집된 것인지, 원본 그대로인지 불분명합니다.
특정 질문에서는 챗GPT가 더 나은 답변을 할 수도 있음에도, 딥시크에 유리한 질문들만 선택되었을 가능성이 있습니다.
객관적인 테스트 데이터 없이 단순 비교 실험만으로 성능을 평가하기에는 무리가 있습니다.

2. 저가형 AI 모델의 가능성 💰

딥시크는 저비용 AI 모델이라고 주장하지만, 실제로 저렴한지에 대한 구체적인 데이터는 아직 부족합니다.

훈련 비용: 엔비디아 H800 칩을 사용했다는 점에서 기존의 A100, H100 대비 비용 절감 가능성이 있지만, 학습된 데이터의 규모나 정제 과정이 공개되지 않아 정확한 비교는 어렵습니다.
운영 비용: AI 모델의 유지 및 운영에는 지속적인 서버 비용이 발생하며, 딥시크가 이를 어떻게 해결했는지는 명확하지 않습니다.
사용자 가격: 딥시크가 챗GPT보다 저렴한 가격으로 서비스를 제공할 것인지 여부는 아직 확정되지 않았습니다.

전문가들의 반응 🧐

일론 머스크를 포함한 여러 AI 전문가들은 딥시크의 저비용 AI 주장이 완전히 검증되지 않았다고 지적하고 있습니다. 일부 전문가들은 딥시크가 실제로 최신 고성능 칩을 사용했을 가능성을 제기하며, 훈련 비용 절감이 과장되었을 수 있다고 보고 있습니다.

또한, 중국의 AI 모델들이 점점 더 발전하고 있지만, 서구권에서 개발된 GPT-4 등의 모델과 비교했을 때 데이터 품질, 글로벌 사용성, 검열 이슈 등이 여전히 해결해야 할 문제로 남아 있습니다.

딥시크가 챗GPT를 대체할 수 있을까? 🤷‍♂️

현재로서는 챗GPT가 여전히 글로벌 AI 시장에서 강력한 경쟁력을 가지고 있으며, 딥시크가 이를 단기간 내에 따라잡기는 어려울 것으로 보입니다. 다만, 중국 시장 내에서 챗GPT가 검열 문제로 인해 사용이 어려운 점을 고려하면, 중국 내에서는 딥시크가 빠르게 점유율을 확대할 가능성이 있습니다.

하지만 챗GPT는 지속적인 모델 업데이트와 최적화를 통해 발전하고 있으며, API 생태계, 플러그인, 멀티모달 기능 등을 지원하는 점에서 여전히 우위를 점하고 있습니다.