중국 스타트업 딥시크, AI 모델 개발에 천문학적 비용 투입
최근 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 인공지능(AI) 기술 개발에 투입한 비용이 예상보다 훨씬 높다는 소식이 전해지며 많은 사람들의 이목을 집중시키고 있습니다. 미국의 경제 매체 CNBC는 반도체 연구 및 컨설팅 전문 업체인 세미애널리시스(SemiAnalysis)의 보고서를 인용해 딥시크가 AI 모델 개발을 위해 현재까지 투자한 하드웨어 비용이 5억 달러(한화 약 7,300억 원)를 넘을 것으로 추정된다고 보도했습니다. 이는 그동안 AI 분야에서 알려진 개발 비용보다 훨씬 더 높은 수준으로, AI 혁신이 막대한 자본 없이 이루어질 수 없음을 방증하는 사례로 분석됩니다.
놀라운 개발비, 딥시크의 전략과 투자
딥시크는 최근 보고서를 통해 AI 모델 개발 과정에서 엔비디아의 AI 칩인 ‘H800 그래픽처리장치(GPU)’를 사용했다고 밝혔습니다. 특히 이 칩을 시간당 2달러라는 비교적 저렴한 가격으로 임대하여 사용했다는 점이 주목받았습니다. 딥시크는 이 칩을 2개월간 대여해 557만 6천 달러(약 81억 3천만 원)의 비용을 지출한 것으로 알려졌는데, 이는 단순한 하드웨어 대여 비용에 불과합니다. 즉, 실제 개발비는 연구개발(R&D), AI 모델 훈련용 데이터 생성, 인프라 운영 및 유지 보수비까지 포함하면 훨씬 더 높은 수준일 것으로 분석되고 있습니다.
세미애널리시스는 이와 관련하여 "하드웨어 임대 비용은 전체 비용 구조의 일부에 지나지 않는다. AI 모델 훈련과 운영에 필요한 기타 부가 비용까지 합산하면 딥시크가 지불한 총 비용은 훨씬 클 것"이라고 언급했습니다. 딥시크가 발표한 데이터는 단순한 표면적 수치일 뿐, AI 모델의 실제 개발 여정을 이해하려면 더 깊은 분석이 필요하다는 의견입니다.
딥시크의 개발비 문제는 비단 하드웨어 비용에만 그치지 않습니다. AI 모델 훈련에는 엄청난 양의 데이터가 필요하며, 이 데이터를 생산하기 위한 비용 역시 무시할 수 없습니다. 특히 높은 품질의 합성 데이터를 생성하거나 기존 데이터를 정제하는 작업에 드는 막대한 시간과 비용이 전체 개발비를 더욱 상승시키는 주요 원인 중 하나로 꼽힙니다.
글로벌 AI 기술 개발, 천문학적 비용의 배경
딥시크의 사례는 첨단 기술 개발에 드는 비용이 얼마나 방대할 수 있는지를 잘 보여주는 사례입니다. 이는 중국뿐만 아니라 세계 전반적으로 AI 산업이 확대되고 있을수록 각국의 투자 규모가 점차 커지고 있음을 나타냅니다. 최근 들어 AI 연구 및 개발에 대한 투자액이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이를 채택하는 주요 기업들 또한 막대한 자본을 필요로 하고 있습니다.
비슷한 사례로 미국의 유수 AI 스타트업, 앤스로픽(Anthropic)의 최신 AI 모델 ‘클로드 3.5 소네트(Claude 3.5 Sonnet)’를 들 수 있습니다. 해당 모델의 훈련 비용 역시 수천만 달러를 초과하며, 이는 기업 운영 의존도가 점점 더 자본 집약적으로 변하고 있다는 현실을 암시합니다. AI 기술이 발전함에 따라 칩 기술, 데이터 센터 유지비, 전력비와 같은 물리적 비용뿐만 아니라 고품질 데이터를 구축하고 정렬하기 위한 연구 요소 또한 막대한 비용을 초래하기 때문입니다.
엔비디아의 ‘H800 GPU’와 AI 스타트업의 기술혁신
딥시크가 AI 모델 개발에 사용했다고 밝힌 엔비디아(NVIDIA)의 H800 GPU는 비교적 저렴한 AI 처리용 칩으로, 전 세계 많은 기업들이 비용 절감을 위해 선택하는 방법으로 꼽힙니다. 하지만 이처럼 단기적인 비용 절감 전략을 선택한다 하더라도 AI 모델 개발에서의 장기적인 자본 투입은 어쩔 수 없이 발생한다는 점이 중요한 포인트입니다.
전문가들은 이러한 투자 규모가 AI 업계의 혁신을 이끄는 중요한 동력이라고 강조합니다. 세미애널리시스의 보고서에 따르면, 최신 AI 모델들은 갈수록 더 많은 자원을 소비하는 방향으로 발전하고 있으며, 이는 곧 더 높은 예산을 필요로 한다는 의미이기도 합니다. 특히 딥러닝을 기반으로 한 언어 모델(Language Model)들이 정교해질수록 더 많은 컴퓨팅 자원이 요구되어 딥시크와 같은 스타트업이 자금 부족 문제에 직면할 가능성도 높습니다.
결론: AI의 미래는 무한하지만, '돈'은 필수
딥시크 사례를 통해 본 AI 산업의 특징은 한 가지로 요약할 수 있습니다. 바로 ‘혁신은 비용을 요구한다’는 사실입니다. AI 기술은 현대 사회에서 산업 전반을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 이 과정에는 비용이라는 현실적인 장벽이 존재합니다. 딥시크는 과감한 투자와 신기술 도입으로 AI 기술의 첨단을 향하고 있지만, 이는 많은 기업들에게 AI 개발비 증가라는 현실적인 문제를 상기시켜주고 있습니다.
언제까지 딥시크와 같은 스타트업들이 막대한 자금을 확보하며 경쟁력을 유지할 수 있을지, 그리고 이러한 투자로부터 얼마나 효과적인 결과를 창출할 수 있을지는 앞으로도 AI 업계의 주요 관전 포인트가 될 것입니다. 그러나 분명한 것은, AI의 미래는 기존의 어떤 기술보다도 더 큰 비용과 혁신을 필요로 한다는 사실입니다.