DeepSeek이라는 이름이 최근 AI 업계에서 종종 들리기 시작했습니다. 아직은 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind처럼 대중적으로 완전히 자리잡은 느낌은 아니지만, 업계 안에서는 그 움직임이 꽤 의미 있게 받아들여지고 있어요
DeepSeek은 중국계 테크 기업으로, 본격적으로 이름을 알린 건 2023년 말부터예요. 당시 DeepSeek-V2라는 모델을 발표하면서 오픈소스 커뮤니티와 AI 연구자들 사이에서 주목을 받기 시작했습니다. 특히 파라미터 수가 약 236B(추정) 수준인데, 그걸 메가급 연산 자원 없이 학습시켰다는 점에서 “이거 좀 다른데?” 하는 반응이 많았죠
기존에는 초거대 모델을 훈련시키기 위해서는 OpenAI, Google처럼 천문학적인 자본과 클러스터가 필요하다는 인식이 강했어요. 그런데 DeepSeek은 비교적 제한된 자원 안에서 효율적으로 학습을 시켰고, 결과물도 꽤 경쟁력이 있는 성능을 보여줬어요. 특히 reasoning이나 수학 문제에서 GPT-4나 Claude 2 못지않은 결과가 나왔다는 점에서 주목받았죠
여기에 더해 DeepSeek이 추구하는 방향도 흥미롭습니다. 단순히 챗봇 기능을 강화한다는 걸 넘어서서, 개발자 도구에 특화된 DeepSeek-Coder 같은 모델을 따로 개발하고 있어요. 이건 코딩 보조 특화형 모델인데, 중국 내에서는 벌써 GitHub Copilot을 대체할 수 있는 수준으로 평가받고 있기도 해요
또 하나 특징은 ‘오픈소스 친화적’이라는 점입니다. DeepSeek은 모델의 구조나 토크나이저, 학습 방식에 대한 정보를 아예 GitHub에 공개하고 있어요. Hugging Face 같은 플랫폼에서도 다운로드 받아서 바로 쓸 수 있고요. 이건 기업 중심으로 폐쇄적으로 굴러가던 LLM 흐름에 작지 않은 균열을 만든 셈이에요
물론 DeepSeek이 아직 GPT-4o 수준의 자연어 이해나 생성력, 멀티모달 처리 능력을 갖춘 건 아니지만, ‘중국에서도 이렇게 수준 높은 오픈모델을 만들 수 있다’는 걸 보여줬다는 점에서 전 세계 AI 생태계에 주는 자극은 분명 있어요. 미국 중심의 독점 구도에 대한 견제라기보다, 더 다양한 실험과 모델이 나올 수 있다는 기대감을 키운 거죠
결론적으로 보면 DeepSeek은 아직 절대적인 성능보다는 ‘효율적인 학습 방식’과 ‘모델의 개방성’, ‘코딩에 특화된 라인업’, 그리고 ‘중국발 AI 기술의 글로벌 가능성’이라는 네 가지 포인트에서 AI 업계에 신선한 충격을 줬다고 할 수 있어요. 조용히 하지만 확실하게 새로운 흐름을 만들고 있다는 인상을 받습니다