[ 아시아경제 ] 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 내놓은 생성형 AI모델 ‘R1’이 전 세계 반도체 산업 지형까지 뒤흔들 전망이다. ‘훌륭한 AI모델에 반드시 최선단 반도체가 필요한 건 아니다’라는 인식이 퍼지는 계기가 되면서 미국이 주도해온 거대언어모델(LLM) 개발은 물론 글로벌 반도체 생태계까지 중국의 ‘가성비(가격 대비 성능)’ 사정권에 포함됐다는 평가다.

딥시크는 엔비디아 H800칩 등 저사양 그래픽처리장치(GPU)를 병렬로 활용해 비용 대비 효율적인 AI 인프라를 구축했다. 기존 AI 모델 개발이 고성능 반도체에 대한 의존도가 높았던 것과 달리 최소 비용으로 챗GPT와 유사한 성능을 구현했다는 얘기다.

현재 중국 AI 반도체 산업에서 가장 주목받는 기업은 화웨이다. 자체 개발한 어센드(Ascend) 시리즈는 엔비디아의 H100과 유사한 성능을 제공하면서도 가격 경쟁력이 높아 중국 시장에서 엔비디아의 독점적 지위를 견제하고 있다.

알리바바 역시 AI 반도체 개발에 적극적이다. 2019년 공개한 ‘한광 800’ 칩은 엔비디아 T4 GPU보다 15배, P4 GPU보다 46배 높은 성능을 기록했다. 바이두는 AI칩 ‘쿤룬’ 시리즈를 개발하며 클라우드 및 자율주행, 스마트시티 구축 등 다양한 분야에서 활용 범위를 넓혀가고 있다.

국내 반도체 업계 관계자는 “CXMT, SMIC 등 중국 반도체 기업들의 기술력이 무시할 수 없는 수준까지 도달했다”며 “과거에는 중국 기업들이 한국 반도체를 확보하기 위해 동남아시아 등을 우회했지만 이제는 자국 반도체 공급망을 통해 직접 반도체를 확보할 수 있는 체제를 구축했다”고 말했다.

중국의 가성비 반도체를 막기 위한 움직임은 활발해질 전망이다. 30일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 존 무레너 미 하원 중국공산당 특위 위원장은 “트럼프 행정부는 딥시크가 집중적으로 사용했다는 엔비디아 H20칩에 대한 수출 통제를 고려해야 한다”고 강하게 말했다. 미국 민주당도 비슷한 입장이다.

다만 딥시크의 개발 방식을 고려하면 칩 통제 성과가 크지 않을 것이라는 분석도 나온다. 딥시크가 공개한 논문에 따르면 비용 절감 전략의 핵심에는 ‘강화학습’ 중심의 접근법이 있다. 기존에는 대규모 데이터를 사람이 직접 라벨링하는 ‘감독학습’이 주로 사용됐다. 그러나 딥시크는 이를 생략하고 마치 아이가 게임을 하면서 자연스럽게 실력이 늘어나는 것처럼, AI도 반복된 시도와 개선을 통해 실력을 키웠다.

다만 일각에서는 딥시크의 보안문제를 우려하는 목소리도 나온다. 장동인 카이스트(KAIST) AI대학원 책임교수는 “딥시크의 대형 모델(671B)은 용량이 커서 자사 서버에 접속해야만 사용할 수 있는데, 이 과정에서 모든 데이터를 중국 측에 넘겨주게 된다”며 “이는 굉장히 위험한 일”이라고 경고했다.

박유진 기자 genie@asiae.co.kr박소연 기자 muse@asiae.co.kr
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