앞선 딥시크(DeepSeeK) 쇼크에 대하여 - ①에서 오픈소스 전략 속 딥시크 모델의 발전 변천사를 확인해보았습니다.
이번 콘텐츠에서는 딥시크의 오픈소스 전략이 어떤 측면에서 유효할 수 있었는지 확인해고자 합니다.
이후 마지막 콘텐츠에서 이러한 딥시크의 오픈소스 전략이 지닌 리스크와 대응 방안 등에 대해 알아보도록 하겠습니다.
시작 전에 딥시크(DeepSeek-R1)의 특장점을 다시 정리해 보자면!
이처럼 OpenAI의 챗지피티와 비교해도 손색없을 정도로 강력하고 뛰어한 모델 성능을 보이고 있습니다. 챗지피티 대비 데이터 분석, 코딩, 수학적 추론 등 기술적이고 구조화된 작업에 특화되어 있으며, API 사용 비용이 또한 1M 토큰당 입력 $0.14, 출력 $2.19으로 넘사벽 경쟁력을 보이고 있습니다. 결론적으로 딥시크는 모델의 기술 정확성과 비용 효율성에 중점을 두고 있다고 할 수 있습니다.
지금의 딥시크(DeepSeek-R1)를 가능하게 해주었던 오픈소스 전략이 가진 의의는 무엇일까요?
2. 딥시크의 오픈소스 전략
보통 딥시크라고 부르는 것은 개발자 커뮤니티 깃허브(Github)의 오픈소스 코드 라이브러리에 공개된 딥시크 모델을 완전히 구현하여 도메인과 앱 서비스로 출시된 것을 의미합니다. 계속 말해왔던 것처럼 딥시크는 DeepSeek-V2, DeepSeeK-V3, DeepSeek-R1 등 자사의 다양한 AI 모델들의 오픈소스를 지속적으로 공개해왔습니다. 결과적으로 딥시크의 오픈소스 전략은 AI 업계의 파장과 신선한(?) 충격을 안겼으며 그들의 전략이 가진 의의에 대해서 알아 보겠습니다.
개발자 커뮤니티 기반의 혁신
딥시크는 전 세계 수천만명의 개발자들이 모인 깃허브 커뮤니티에 코딩 특화 모델 DeepSeeK-Coder 공개하면서 이목을 끌기 시작했습니다. 충분히 고성능을 보이는 모델이었기에 개발자들의 프로그래밍 어시스턴트 역할을 톡톡히 해냈기 때문입니다. 이처럼 개발자들의 적극적인 참여 속에서 지속적인 학습을 가능케 했고 그 결과 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크에 대한 지원을 확장할 수 있었습니다. 연이어 후속 모델을 공개했을 때에도 큰 관심을 일으켰고 이를 사용해 본 개발자들로부터 다양한 환경과 용도에서의 피드백을 받으며 빠르게 모델을 개선할 수 있었습니다.
모델에 대한 분산된 연구 및 개발
딥시크는 각 상황에 특화된 모델들을 개발하고 오픈소스로 공개했습니다. 이는 전 세계의 연구자들로 하여금 특화 모델에 대한 관심을 이끌었으며 해당 분야의 기술 개발 및 실험에 참여하게 만들었습니다. 그 과정 속에서 DeepSeek-MoE, DeepSeek-Math 같은 특화 모델 성능이 개선되었으며 이러한 성과는 다시 딥시크 원천 기술과 모델에 흡수되어 현재의 DeepSeek-R1이 정확한 수학적 추론을 가능하게 만들었습니다.
다양한 응용 서비스로의 확장 가능성 발견
딥시크가 자사의 고성능 모델들을 오픈소스로 공개함으로써 해당 모델들을 활용한 다양한 서비스가 상용화되었습니다. 그 과정에서 모델 응용에 대한 가능성을 다양한 산업 군에서 확인할 수 있었으며 각 분야와 서비스 상황에 맞는 기술적 요구사항을 발견할 수 있었습니다. 또한 모델이 적용된 서비스 실사용자로부터 버그나 성능 이슈에 대한 정보를 수집할 수 있었고 빠르게 개선하며 모델의 안정성 높일 수 있었습니다. 오픈소스로 공개되어 얻은 실사용 데이터를 통해 딥시크는 더 넓은 범위의 기능을 고려하며 후속 모델을 개발할 수 있었습니다.
이와 같은 오픈소스 전략을 통해 수많은 개발자들이 자발적으로 모델을 개선하고 최적화하는데 참여함으로써, 딥시크는 상대적 적은 비용으로 빠른 발전을 이룰 수 있었다는 평가를 받고 있으며 무엇보다 오픈소스 전략을 통해 건설적인 피드백 루프를 형성했다는 것에 의의가 있지 않을까 생각합니다. 물론 이 과정에서 지적재산권 보호 및 데이터 주권 등의 과제가 발생하기도 했습니다만, 이러한 오픈소스 전략은 딥시크의 성장에 큰 도움이 되었습니다.
다음 콘텐츠에서는 이러한 딥시크의 오픈소스 전략이 초래한 문제적 이슈와 대응 방안에 대해 알아보도록 하겠습니다.
'AI 일반' 카테고리의 다른 글
| 인간의 자유의지 박탈과 의존성 증가: 우리는 AI 없이 살 수 있을까? (10) | 2025.03.09 |
|---|---|
| 뉴로-러닝 시대, AI가 학습의 미래를 바꿀 수 있을까? (1) | 2025.03.09 |
| 딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ④ (2) | 2025.02.15 |
| 딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ③ (1) | 2025.02.15 |
| 딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ① (1) | 2025.02.12 |