(서울=뉴스1) 손엄지 기자
중국이 만든 생성형 인공지능(AI) '딥시크-R1'은 수조 원 단위 투자로도 추론형 AI(Thinking AI)에 진입할 수 있는 기회를 열었다.
하정우 네이버클라우드 센터장은 18일 서울 여의도 국회도서관에서 열린 '트럼프 2기 행정부 이후 바람직한 AI 정책 대응 토론회'에서 "딥시크는 한국과 같은 나라에 동기부여가 됐다"며 이같이 말했다.
딥시크 개발 비용이 80억 원으로 알려졌지만 이는 사실과 다르다. 해당 금액은 1회 학습 비용에 불과하며 그동안의 실패 사례, 인건비, 데이터 구축 비용 등은 포함되지 않은 수치다.
다만 딥시크 사례를 통해 천문학적 규모가 아니더라도 추론AI 진입이 가능하다는 점이 확인됐다는 데 의미가 있다. 게다가 딥시크는 추론AI 모델을 만들기 위한 상당히 많은 디테일을 오픈소스로 공개했다.
하 센터장은 "실제 투입된 비용은 훨씬 더 많지만 미국처럼 수백조 원이 필요한 것은 아니다"면서 "수조, 십수조 정도면 추론AI 개발이 가능하다"고 말했다.
그는 초거대 언어 모델의 발전 단계를 1세대인 지식 AI(Knowledge AI)와 2세대인 추론 AI(Thinking AI)로 구분했다.
현재 1세대 지식 AI에는 오픈AI의 GPT-4, 네이버의 클로바X, LG의 엑사원 3.5가 속한다. 추론 AI로는 오픈AI의 O1, O3와 딥시크의 딥시크R1이 있다.
하 센터장은 "1세대 AI에서 최고 수준의 기술 역량을 갖춰야 그다음 단계로 넘어갈 수 있다"며 "전 세계적으로 이를 구현할 수 있는 기업은 극히 적으며, 한국에서는 네이버(035420)와 LG(003550)가 있다"고 설명했다.
그는 향후 AI 성능을 높이기 위한 고사양 그래픽처리장치(GPU) 수요가 늘어날 것으로 전망했다. 개발비 절감이 가능해졌지만 강화학습을 위해 더 많은 고성능 GPU가 투입되면서 '추론 AI' 개발 경쟁이 심화할 것이란 분석이다.
또한 딥시크 사례를 계기로 AI 대중화가 가속화되면서 온디바이스 AI 적용에 필수적인 메모리칩 수요도 급증할 것으로 예상했다.
하 센터장은 "추론 AI는 로봇, 자동차, 가전 등 다양한 기기에 탑재될 것"이라면서 "고성능 고대역폭메모리(HBM)와 고효율 저전력메모리(LPDDR) 수요가 폭증할 것"이라고 말했다.
한국도 미중 AI 생태계에 종속되지 않고 자체적인 오픈소스 AI 생태계를 만들기 위해선 정부의 적극적인 지원이 필요하다고 강조했다.
하 센터장은 "과학기술정보통신부는 2027년까지 3만 장의 GPU를 확보하겠다고 밝혔는데, 이를 더 확대하고 추경 예산에서도 충분한 지원이 이루어지길 바란다"고 말했다.
이어 "국가 AI 데이터센터를 더욱 빠르게 확장하고, 국내 신경망처리장치(NPU) 산업도 적극적으로 확대할 필요가 있다"고 덧붙였다.
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