안녕하세요.
챗GPT강사, 랑잠AI교육연구원 대표 강성희입니다.
오늘은 일잘러 분들께서 궁금해하는 소식 그 중에 최근 생성형 AI 업계에서 뜨거운 관심을 받고 있는 챗GPT (챗지피티)와 딥시크 (Deepseek) 이야기를 해볼까 합니다.
특히 왜 Deepseek가 엔비디아에 영향을 주는지, 그리고 이 변화가 우리에게 어떤 의미가 있는지 챗GPT강사인 제가 챗지피티 (쳇GPT)와 관련된 최신 뉴스를 정리해봤습니다.
1. 서론: AI 시장의 변화와 새로운 경쟁자 딥시크 (Deepseek)
최근 인공지능(AI) 시장에서 가장 큰 변화를 일으키고 있는 요소 중 하나가 바로 딥시크(Deepseek)의 등장입니다. 챗GPT(ChatGPT)가 생성형 AI의 표준으로 자리 잡고, 엔비디아(NVIDIA)가 이를 뒷받침하는 핵심 하드웨어 기업으로 성장한 가운데, 딥시크는 보다 효율적인 모델 설계로 AI 시장의 판도를 바꾸고 있습니다.
이 글에서는 딥시크가 왜 챗GPT와 엔비디아에 영향을 미치는지 분석하고, AI 업계에서 이 변화가 갖는 의미를 논의해보겠습니다.
2. 챗GPT와 엔비디아의 상관관계
챗GPT는 초거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)로서 방대한 연산 자원을 필요로 합니다. 이를 위해 OpenAI는 수십만 개의 엔비디아 GPU를 활용하며, 이는 엔비디아의 매출 증가와 AI 칩 시장의 확장을 견인해왔습니다.
즉, 챗GPT의 성공은 엔비디아의 GPU 수요 증가로 이어졌고, 엔비디아는 AI 혁신을 가속화하는 하드웨어 제공자로서의 입지를 공고히 해왔습니다. 그러나 딥시크의 등장으로 이 공식이 흔들릴 가능성이 커지고 있습니다.
3. 딥시크의 차별점: 효율성과 비용 절감
1) MoE(Mixture of Experts) 기술을 활용한 경량화 모델
딥시크는 MoE(Mixture of Experts) 기술을 기반으로 한 AI 모델입니다. 이는 필요할 때마다 특정 전문가 네트워크만 활성화하여 연산을 수행하는 방식으로, 기존 챗GPT와 같은 초거대 모델보다 훨씬 적은 연산 자원으로도 유사한 성능을 낼 수 있습니다.
2) 더 적은 GPU로도 높은 성능 유지
딥시크는 초거대 모델이 아닌, 선택적으로 연산을 수행하는 구조를 가지기 때문에 전체적인 GPU 사용량이 줄어들 수 있습니다. 이는 기존의 챗GPT와 같은 LLM이 필요로 했던 방대한 엔비디아 GPU 의존도를 낮추는 결과로 이어질 수 있습니다.
3) 오픈소스 생태계로 확산 가능성 증가
딥시크는 오픈소스로 공개되어 연구자 및 기업이 보다 쉽게 모델을 활용하고 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 챗GPT가 폐쇄적인 API 기반 서비스를 제공하는 것과 달리, 딥시크는 오픈소스 커뮤니티에서 다양한 커스텀 모델을 개발할 수 있는 기회를 제공하며, 이는 AI 기술의 민주화를 촉진하는 역할을 할 가능성이 큽니다.
4. 딥시크가 챗GPT와 엔비디아에 미치는 영향
1) 챗GPT의 경쟁력 변화
챗GPT는 기존의 초거대 모델 기반 접근 방식에서 강력한 성능을 자랑했지만, 딥시크와 같은 경량화 모델이 등장하면서 AI 모델의 경쟁력이 성능뿐만 아니라 효율성까지 고려하는 방향으로 변화하고 있습니다.
이로 인해 OpenAI는 챗GPT의 비용 효율성을 높이기 위한 연구를 지속해야 하며, 만약 딥시크가 기업 및 연구소에서 더 높은 경제성을 가진 대안으로 자리 잡는다면 챗GPT의 시장 점유율이 위협받을 가능성이 있습니다.
2) 엔비디아의 수익 모델 변화
딥시크가 GPU 사용량을 줄이는 방향으로 발전하면, 기존에 초거대 모델이 주도하던 AI GPU 시장의 성장 패턴이 바뀔 수 있습니다. 엔비디아는 현재 데이터센터용 고성능 GPU(H100, A100) 판매를 통해 AI 시장에서 가장 큰 수익을 창출하고 있습니다. 그러나 딥시크가 확산되면서 AI 모델의 최적화가 진행될 경우, 기존과 같은 폭발적인 GPU 수요가 지속될지 불확실해질 수 있습니다.
다만, AI 모델이 더욱 대중화되면서 다양한 기업과 연구기관이 새로운 방식으로 AI를 활용하게 된다면, 엔비디아가 새로운 형태의 GPU나 AI 가속기 시장을 개척할 수도 있습니다.
3) AI 시장의 다변화
딥시크의 등장은 AI 시장에서 다양한 기술적 접근이 가능하다는 점을 증명하고 있습니다. 즉, 챗GPT 같은 초거대 모델뿐만 아니라, 효율성을 극대화한 딥시크 같은 모델도 충분한 경쟁력을 가질 수 있다는 것입니다.
이로 인해 앞으로 AI 기업들은 단순히 모델을 대형화하는 것이 아니라, 비용 대비 성능을 극대화하는 방향으로 연구를 진행하게 될 가능성이 큽니다. 이는 AI 생태계 전체의 혁신을 촉진할 수 있으며, 결과적으로 AI 시장은 더욱 다변화될 것입니다.
5. 결론: AI 업계의 변화 속에서 우리가 주목해야 할 점
딥시크의 등장은 AI 기술이 단순히 ‘큰 모델이 좋은 모델’이라는 공식을 깨고, 더 적은 연산 자원으로도 강력한 성능을 낼 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다. 이는 챗GPT와 같은 기존 초거대 모델과 엔비디아의 GPU 시장에 직접적인 영향을 미치는 요소로 작용할 것입니다.
그러나 이러한 변화는 AI 업계에 새로운 혁신 기회를 제공할 수도 있습니다. AI 기술이 더욱 최적화되고 접근성이 높아지면서, 기업과 개인이 AI를 활용하는 방식도 다양해질 것입니다. 따라서 AI를 활용하는 사람들은 단순히 챗GPT 같은 기존 기술만 익히는 것이 아니라, 새로운 대안 모델과 그 특성을 이해하는 것이 중요해질 것입니다.
앞으로 AI 시장이 어떤 방향으로 발전할지 지켜보면서, 변화에 유연하게 적응하는 태도가 필요할 것입니다.
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