(서울=뉴스1) 박종선 인포보스 최고기술책임자 = 긴 설 연휴 국내외에서는 중국에서 개발된 저비용 인공지능(AI) 플랫폼 딥시크의 이야기로 온통 도배가 되다시피 하였다.

딥시크의 충격으로 미국의 증시는 엔비디아(NVIDIA)를 비롯한 AI 관련주의 타격으로 8%의 엄청난 낙폭이 발생하였고, 당일 엔비디아의 주가는 하루만에 17%가 폭락하며, 시가총액 약 863조원이 증발하기도 하였다.

딥시크 쇼크는 무엇을 의미하고 어떤 미래를 열어 갈 수 있는 의미를 가질까?

키워드로 정리하면 #오픈소스 #저비용AI모델 #AI개발혁신으로 구분할 수 있으며, 경제적 관점, 기술적 관점, 미래예측을 위한 관점에 대해서 논할 수 있을 것 같다.

AI 패권은 미국이 막대한 예산소요에 대한 기준을 정함으로 감히 어느 나라도 엄두를 내지 못할 상황이었으며, 수천조 달러의 감당이 가능한 미국 빅테크 기업들의 전쟁으로 관망할 수밖에 없는 처지에 있었다.

딥씨크는 저비용 AI모델로 그 문턱을 조금이나마 낮게 잡을 수 있는 기회라고 볼 수 있다.

하지만 오픈AI와 마이크로소프트는 딥시크가 챗GPT 모델을 통해 데이터를 불법으로 얻었는지 조사하고 있다. 특히 오픈AI의 API를 통한 데이터 불법 추출 여부도 확인 중이다. 즉 시간이 지날수록 딥시크와 딥시크를 활용하려는 기업들의 데이터 수집 문제는 더욱 심화될 것으로 예측된다.

어떤 AI기업도 시도하지 않은 딥시크의 오픈소스 공개는 생성형 AI기업이 풀어야 할 난제를 해결해주는 기회가 되었다.

이는 일론 머스크의 테슬라 전략과 매우 유사한 점이 있다고 생각된다.

일론머스크는 전기자동차의 핵심 기술을 공개하였지만, 전기자동차 시장 점유에 있어 현재까지 테슬라를 넘어서는 회사가 없다. 딥시크 또한 오픈소스를 통해 기술문서를 공개하였지만 단번에 이를 넘어설 회사가 나올 것이라는 전망은 쉽게 할 수 없는 것과도 같을 것이다.

현재, 인공지능은 크게 생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)과 예측형 인공지능(Predictive Artificial Intelligence)으로 구분이 된다.

현재 세간을 떠들고 있는 인공지능은 생성형 인공지능을 말하는 것으로, 아직까지 정확하고 명확한 추론기능을 나타내는데 한계가 있는 것이 사실이다.

반면, 예측형 인공지능은 목적성을 가진 빅데이터와 다양 딥러닝 기술의 발전으로 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 예측이 가능해지고 있어, 예측형 인공지능은 더 많은 산업에서의 활용 기대가 높다.

작년 R&D 예산의 삭감으로 많은 연구자들은 연구에 있어 깊은 시련을 겪는 한해였다.

올해의 예산은 예년과 같거나 더 높게 책정이 되었다고 하지만, 연구의 연속성은 한계를 가질 수밖에 없는 실정이다.

국가적 차원에서 우리나라가 잘할 수 있는 전문성에 대한 고민이 필요한 시점이라고 생각한다.

기술적 틈새가 있는 예측형인공지능 활성화를 위해 연구자들이 만드는 데이터를 활용하는 방안 모색해보는 것도 좋은 방법이 될 것이라 생각한다.

예측형인공지능은 사실적 데이터를 바탕으로 만들어지기 때문에 산업 적용 가능성이 더 높기 때문이다.

정치권에서도 과학기술혁신특별위원회를 통해 딥시크쇼크 대응과 AI 발전전략에 대한 긴급간담회를 개최하며 발빠르게 대응하려 노력하는 것이 보인다. 이는 매우 바람직한 대응이라고 생각한다.

급변하는 시기에 이러한 간담회가 탁상공론과, 토론으로 끝나는 게 아닌 정책적 접근으로 활용되는 기회가 되기를 바란다.

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