이 기사는 2025년 02월 07일 07시39분 thebell에 표출된 기사입니다

‘저비용·고성능 AI 모델 제공을 통한 AI산업 혁신’ 국내 벤처캐피탈리스트가 바라본 딥시크가 글로벌 시장에서 주목 받는 이유다. 중국의 인공지능(AI) 스타트업 딥시크는 기존 훈련 모델 V3 개발에 557만6000달러(약 81억원)가 투입됐다고 밝혔다. 오픈AI의 챗GPT 개발비(1억달러)와 비교하면 18분의 1 수준이다.

43인의 벤처캐피탈리스트는 딥시크의 성능이 챗GPT와 비교해 비슷한 수준의 경쟁력을 가지고 있다고 바라봤다. 가성비와 데이터 확장능력 면에서 강점이 있기 때문이다. 다만 서버가 불안정하고 아직 기술적인 검증이 필요하다는 점은 약점이라고 평가했다. 무엇보다 중국 데이터 기업이라는 정체성에 정보 보안에 대한 우려가 상존한다고 봤다.

따라서 국내 AI 파운데이션 모델 기업들은 미국 빅테크 등 다양한 오픈소스를 이용해야한다는 의견도 지배적이었다. 새로운 오픈소스가 등장함에 따라 회사 특성에 맞는 오픈소스를 활용해야 한다는 조언이 이어졌다.

◇딥시크 강점은 가격 경쟁력…정보 보안·신뢰성 약점

국내 43명의 벤처캐피탈리스트는 딥시크의 R1모델을 챗GPT O1과 비교해 비슷한 수준의 경쟁력을 가졌다고 평가했다. 해당 질문에 경쟁력이 동등하다는 답변이 32.6%(14표)를 차지했다. 일부 비교우위에 있다는 답 역시 32.6%(14표)를 기록했다. 일부 비교열위에 있다는 의견은 27.9%(12표)였다.


가장 많이 거론된 딥시크의 강점은 가격 경쟁력과 오픈소스였다. 벤처캐피탈리스트들은 “해당 모델을 구현하는데 비용이 드라마틱하게 적게 든다”, “강력한 비용 효율성을 가진다”, “오픈 소스로 공개되어 높은 접근성을 보유”, “저비용으로 만들었다는 점과 오픈소스로 공개햇다는 점이 강점”이라는 의견을 냈다.

한 심사역은 “현재 모델 자체의 강점과 약점이 뚜렷하다고 보이진 않는다”며 “일부 추론 역량이 향상되었다는 언급도 있지만 핵심은 모델 자체의 경쟁력이라기보다는 저비용으로 만들었다는 점과 오픈소스로 공개했다는 점이 장점이다”고 평가했다.

또 비용에 대한 부분을 검증해야한다는 의견도 나왔다. VC 관계자는 “현재 가장 이슈가 되는 건 비용에 대한 논란이다”며 “과연 정말로 딥시크 R1이 챗GPT O1 모델보다 10분의 1가량 적은 비용으로 학습하여 만들어낸 것인지에 대한 확실한 검증은 좀 더 지켜봐야 할 부분이라고 판단된다”고 전했다.

약점으로는 안정성이 미흡하고 보안 문제가 해결되지 않았다는 점이 꼽혔다. 한 벤처캐피탈리스트는 “중국 정부의 검열 가능성에 따른 데이터 학습의 한계가 딥시크의 큰 약점이다”고 말했다.

다른 관계자도 “중국 데이터 기업이다 보니 정보 보안의 이슈와 정치적으로 민감한 사안들에 대한 검열로 인해 사용처가 제한적일 수 있을 것으로 보인다”며 “실제로 이틀 정도 사용해 보고 정보 보안에 대한 우려로 삭제했다”고 말했다. 딥시크의 약점으로 ‘신뢰성’, ‘메이드인 차이나’, ‘보안 문제에 대한 정부의 관용’이라고 응답한 이들도 있었다.

학습데이터의 한계와 이미지·음성 영역에 대한 약점을 꼽은 심사역들도 눈에 띄었다. 또 다른 관계자는 “전문가 혼합 아키텍처로 인해서 가벼운 성능을 가지고 있지만 반대로 학습데이터의 한계로 인해 답변의 폭이 좁은 한계를 가지고 있다”고 평가하기도 했다.

한 심사역은 “챗GPT와 생성형이라는 공통점이 있지만 아직 이미지나 음성 영역에서는 딥시크에 약점이 많이 보인다”라고 말했다.

이들은 글로벌 AI산업계에서 딥시크를 주목하는 가장 큰 이유로 ‘저비용·고성능 AI 모델 제공을 통한 AI산업 혁신’을 꼽았다. 무려 30표를 받으며 69.8% 비중을 차지했다. 다음으로는 ‘중국의 AI 기술력 도약에 따른 AI 산업 패권 긴장 고조’와 ‘오픈소스 AI 모델 공개를 통한 AI 발전 기대’가 각각 32.6%로 뒤를 이었다.


◇국내 AI 파운데이션 모델 기업, 다수 오픈소스 믹스해야

벤처캐피탈리스트들은 딥시크 등장 이후 국내 AI 파운데이션 모델 기업들에 적합한 전략을 물어본 질문에 다양한 오픈소스를 활용해야한다고 답했다. 해당 질문에서 ‘메타의 라마 등 미국 빅테크의 오픈소스를 이용한 파운데이션 모델 개발’이 25표를 받았다. 다음으로 ‘딥시크의 오픈소스를 이용한 파운데이션모델 개발’이 14표, ‘자체 파운데이션 모델 알고리즘 구축 및 개발’이 13표를 받았다.

한 VC 관계자는 “중국 발 모델이기에 보안 이슈가 존재해 해킹에도 취약할 수 있고 데이터 유출과 악용도 걱정된다”며 “비용 효율성이 워낙 크기 때문에 다른 오픈소스 모델(메타의 라마 등)과 섞어서 쓸 수 있는 대안을 추천한다”고 했다.

이외에도 ‘다양한 오픈소스를 이용한 파운데이션 모델 개발’, ‘한국에서 강점을 가지고 있는 산업에 특화된 모델에 더욱 집중’, ‘딥시크의 오픈소스를 활용하고 힌트를 얻으면서도 종속되지 말고 자체적으로 파운데이션 모델 개발’, ‘전부 일정 비중을 가지고 시도’ 등 의견이 나왔다.

◇ 더벨은 지난 4일부터 5일까지 이틀간 구글폼을 통해 국내 벤처캐피탈리스트 70명에게 서베이 응답을 요청했다. 서베이에 응답한 참여자는 모두 43명이다. 이 가운데 VC CEO 및 CIO 응답자는 총 15명이다. 나머지는 테크 투자에 정통한 시니어 심사역이다. 답변은 하나의 질문을 응답자가 복수 선택할 수 있는 방법으로 진행했다.

서베이 참여 벤처캐피탈=데브시스터즈벤처스, 구나인베스트먼트, 메디치인베스트먼트, 메타인베스트먼트, 소풍벤처스, 스마일게이트인베스트먼트, 스톤브릿지벤처스, 스틱벤처스, 시너지IB투자, 에이벤처스, 에이스톤벤처스, 에이티넘인베스트먼트, 엔브이씨파트너스, 오픈워터인베스트먼트, 우리벤처파트너스, 캡스톤파트너스, 컴퍼니케이파트너스, 케이런벤처스, 코메스인베스트먼트, 코오롱인베스트먼트, 퀀텀벤처스코리아, 키로스벤처투자, 키움인베스트먼트, 트랜스링크인베스트먼트, 파트너스인베스트먼트, 프리미어파트너스, 하나벤처스, 한국투자파트너스, BNH인베스트먼트, CJ인베스트먼트, HB인베스트먼트, IBK벤처투자, JB인베스트먼트, KB인베스트먼트, KT인베스트먼트 △NH벤처투자 △SBVA △SJ투자파트너스, SV인베스트먼트, TS인베스트먼트, UTC인베스트먼트(가나다 순)