딥시크

딥시크는 2023년 5월 하이플라이어의 AI 연구소를 독립시켜 설립되었다. 창립자 량원펑은 저장대학교에서 정보전자공학을 전공한 엔지니어로, 2015년 하이플라이어를 설립해 딥러닝 기반 퀀트 트레이딩으로 큰 자산을 축적하였다. 2021년 중국 정부의 금융 규제 강화 이후 하이플라이어는 AI 연구로 방향을 전환하였으며, 2023년 11월 첫 오픈소스 모델인 '딥시크 코더'를 공개하며 본격적인 행보를 시작하였다. 2025년 1월 출시된 딥시크-R1은 미국 앱스토어 다운로드 1위를 기록하며 챗GPT를 능가하는 인기를 끌었다.

딥시크는 컴퓨팅 자원의 효율적 사용을 위해 전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts) 기술을 적극적으로 도입하였다. 이는 모델의 전체 매개변수 중 일부만 활성화하여 연산량을 줄이는 방식이다. 또한 미국의 반도체 수출 제한으로 인해 최신 칩인 엔비디아 H100 대신 성능이 조정된 H800 GPU를 사용해야 했으나, 소프트웨어 최적화를 통해 이를 극복하였다. 모델은 '오픈 웨이트(Open Weights)' 방식으로 공개되어 정확한 매개변수가 공유되며, MIT 허가서에 따라 배포된다.

DeepSeek-V3

6,710억 개의 매개변수를 보유한 초대형 언어 모델이다. 메타의 Llama 3.1보다 큰 규모임에도 불구하고 효율적인 구조를 갖추었으며, 벤치마크 테스트에서 GPT-4 및 Claude 3.5와 대등한 성능을 보였다.

DeepSeek-R1

2025년 1월 공개된 추론 특화 모델이다. 오픈AI의 o1 모델과 경쟁하는 성능을 목표로 개발되었으며, 수학, 코딩, 논리적 추론 분야에서 뛰어난 성과를 기록하였다. 특히 강화 학습을 통해 사고의 연쇄(Chain of Thought) 과정을 강화한 것이 특징이다.

딥시크는 기존 실리콘밸리 기업들의 개발 방식에 비해 극도로 낮은 비용으로 모델을 훈련시킨 것으로 알려져 있다. 딥시크-V3의 훈련 비용은 약 557만 달러(한화 약 80억 원)로 추산되는데, 이는 메타의 Llama 3 개발비의 약 1% 수준이며 오픈AI의 GPT-4 훈련 비용인 1억 달러보다 훨씬 저렴하다. 이러한 저비용 고효율 구조는 AI 개발의 진입 장벽을 낮추고 시장의 판도를 뒤흔드는 요인이 되었다.

딥시크의 부상은 글로벌 AI 시장에 큰 충격을 주었다. 2025년 1월 딥시크의 성과가 알려지자 고가의 AI 칩 수요가 줄어들 수 있다는 우려로 엔비디아 등 반도체 기업의 주가가 급락하기도 하였다. 한편, 중국 기업으로서 정부의 검열 정책 준수 여부와 데이터 수집 관행에 대한 개인 정보 보호 우려가 제기되기도 하였다. 2025년 초에는 대규모 사이버 공격으로 인해 서비스 장애를 겪으며 보안 및 인프라 안정성 문제가 논의되었다.