딥시크 따져보니 “개발비 10%?” “챗GPT 베끼기?”

[앵커]

중국이 개발한 생성형 인공지능 딥시크가 인공지능 업계는 물론 금융시장까지 뒤흔들고 있습니다.

하지만, 미국 기업들보다 짧은 기간에 싸면서도 성능 좋은 인공지능이 어떻게 나올 수 있었는지, 의문도 여전합니다.

딥시크 관련 의혹들, 강나루 기자가 짚어봤습니다.

[리포트]

오픈 AI의 챗GPT 중 지난해 9월 출시된 모델에 번역을 요청했습니다.

맞춤법이 틀렸는데도 30초가 안 돼 정확하게 번역합니다.

딥시크에도 같은 과제를 줬더니, 챗GPT와 제법 비슷한 결과가 나옵니다.

특히, 답이 있는 수학 문제 풀이 등에선 챗GPT를 앞선다는 결과도 있습니다.

이러다 보니 애플의 앱스토어에선 일주일째 딥시크가 내려받기에서 1위입니다.

성능도 성능이지만, 더 놀라운 건 개발 비용입니다.

개발사의 보고서를 보면 학습엔 두 달 걸렸고, 미국 업체와 비교해 성능이 떨어지는 반도체를 2천 개만 썼다고 돼 있습니다.

개발 비용은 우리 돈 80억 원 정도로 빅테크가 쓴 돈의 10분의 1 수준입니다.

전문가들은 '딥시크'의 학습법에 주목합니다.

먼저, 선생님이 학생을 가르치듯 차근차근 설명하면서 AI 성능을 끌어올렸는데, 이런 선생님 역할은 인공지능이 맡았습니다.

인건비가 들지 않으니 훨씬 싸겠죠.

또, 전문의가 환자를 진찰하듯 들어오는 질문 내용에 따라 맞춤형 대답을 내놓은 점도 비용절감에 유리하단 평가입니다.

다른 하나는 증류 학습법, 와인을 증류해 코냑을 만들듯이 데이터 중 핵심 자료만 골라내 학습했다는 겁니다.

즉, 알려진 학습법을 효율적으로 묶어 인공지능을 교육했다는 겁니다.

이러다 보니 딥시크 측이 AI 학습을 위해 빅테크가 보유한 데이터를 베꼈다는 의혹도 있는데, 단정하긴 힘들다는 의견도 만만치 않습니다.

다만, 딥시크 초기 모델을 만드는 데 쓰인 인건비 등이 모두 반영되지 않아 이런 주장을 다 믿을 순 없다는 게 전문가들 판단입니다.

또, 발표한 것보다 훨씬 더 비싼 고성능 반도체가 쓰였을 가능성이 높다는 지적도 있습니다.

그렇다 해도 기존의 개발비보다는 확실히 싸다는 데에는 대부분 전문가가 동의합니다.

KBS 뉴스 강나루입니다.

영상편집:권형욱/그래픽:고석훈