보안 우려에 '딥시크' 잇단 차단…한국형 AI 모델 도약 기회되나

국방·외교·기업까지 접근 제한…초대형 AI 시대서 '소형·전문' 모델 전환 시사

중국산 인공지능(AI) 모델로서 보안 우려가 제기되면서 국내 정부 부처와 기업들이 잇달아 딥시크 접속을 차단하는 가운데 이 모델이 저비용·경량화 가능성을 입증해 국내 AI 업계에 새로운 기회를 제시했다는 분석이 나오고 있다.

6일 업계에 따르면 지난 5일 국방부·외교부·산업통상자원부·환경부 등 정부 부처들은 내부 보안상의 판단에 따라 인터넷이 연결된 업무용 PC에서 딥시크 접속을 제한했다. 이는 지난 3일 행정안전부가 딥시크와 챗GPT 같은 생성형 AI를 사용할 때 주의하라는 공문을 보낸 데 따른 후속 조치다.

국가정보원 역시 같은 날 생성형 AI 활용 시 보안 주의사항이 담긴 지침을 각 부처에 전달했다. 해당 지침에는 딥시크를 포함한 생성형 AI를 사용할 때 내부 정보·개인정보를 입력하지 말 것이 명시된 것으로 알려졌다.

(사진=딥시크)

국정원 관계자는 "최근 딥시크 등의 과도한 개인정보 수집으로 안보위협이 우려됨에 따라 공문을 지난 3일 전 정부부처에 발송했다"며 "향후에도 AI 서비스 보급과 관련해 안보 위협 해소에 만전을 기할 것"이라고 밝혔다.

개인정보보호위원회 역시 딥시크 관련 질의서를 발 빠르게 보낸 상태다. 위원회 관계자는 "지난주 금요일 딥시크 운영사에 수집 정보의 종류, 처리 목적 등에 관한 질의서를 보냈지만 아직 답변을 받지 못했다"며 "회신이 오면 내용을 공유할 예정"이라고 밝혔다.

일부 국내 기업 역시 딥시크 사용을 금지하거나 자제하도록 조치하고 있다. 카카오는 지난 4일 업무용 딥시크 사용 금지를 내부 공지했으며 LG유플러스는 내부망 접근을 차단하고 개인 PC에서도 사용을 자제할 것을 권고했다. 네이버는 아직 공식적인 금지 조치를 내놓지 않았으나 업무용 사용 여부를 검토 중인 것으로 알려졌다.

금융권 역시 마찬가지로, KB국민·신한·하나·우리·NH농협은행 등 주요 시중은행이 내부·외부망에서 딥시크 접속을 전면 차단했다. 인터넷전문은행인 토스뱅크와 카카오뱅크도 비슷한 접근 제한 조치를 취한 상태다.

이 같은 흐름은 글로벌 차원에서도 나타나고 있다. 호주, 이탈리아 등 일부 국가 정부 기관이나 미 해군 등이 생성형 AI 사용을 제한하거나 보안성 검토를 진행 중이라는 소식이 전해지며 중국에 대항하는 '데이터 주권'과 '대체 솔루션'에 대한 관심이 높아지고 있는 모습이다.

각계에서 딥시크 차단 움직임이 계속되는 이유는 중국산 AI 모델이라는 점이 보안 리스크를 가중한다는 인식 때문이다. 6일 딥시크 약관에 따르면 해당 회사 서버는 중국에 위치해 있어야 하며 사용자의 프로필, 입력 텍스트·음성·프롬프트, 채팅 기록, 키 입력 패턴, IP 주소 등을 수집할 수 있다고 명시돼 있다.

각계에서 딥시크 차단 움직임이 계속되는 이유는 중국산 AI 모델이라는 점이 보안 리스크를 가중한다는 인식 때문이다. (사진=챗GPT 달리)

국내 AI 업계 관계자는 "사실 키 입력 패턴을 제외하면 미국계 AI 회사들 역시 유사한 정보를 수집하기도 한다"면서도 "다만 중국은 공산당이 언제든 데이터를 요구할 수 있는 환경이므로 보안 리스크가 높다는 점이 문제"라고 설명했다.

실제로 지난 2017년 시행된 중국 국가정보법과 사이버보안법은 기업이 정부 수사 등에 협력해야 할 의무를 규정하고 있으며 이어 지난 2021년 시행된 데이터보안법과 개인정보보호법역시 중국 내에서 운영되는 기업이 정부 요청 시 데이터를 제공해야 한다고 명시하고 있다.

보안 전문가들은 최근 캐나다 사이버보안 기업 페룻 시큐리티가 딥시크 웹 로그인 페이지에서 암호화된 코드를 발견했다는 점도 우려의 근거로 제시한다. 북미 지역 테스트에서는 구체적 데이터 전송이 확인되지 않았지만 중국 내 사용자나 특정 로그인 방식을 사용할 때 전송 가능성을 완전히 배제할 수 없다는 지적이다.

다만 딥시크가 가지고 있는 저비용·경량화라는 측면은 국내 AI 업계에 긍정적인 메시지를 던지고 있다. 이 회사가 밝힌 최신 모델의 공식 훈련 비용은 약 560만 달러(한화 약 77억원)로, 이는 오픈AI의 'o1' 모델 대비 100분의 1 수준이라는 주장이다.

업계에서는 이같은 딥시크의 주장이 사실일 경우 오픈AI·메타·구글·앤트로픽이 주도하던 고비용 초대형 AI 모델 시대에서 소형·전문 모델 중심 생태계로 전환할 수도 있다는 가능성을 시사한다고 보고 있다.

배경훈 LG AI연구원장 (사진=LG AI연구원)

국내에서도 이미 비슷한 시도를 진행 중인 곳이 있다. 실제로 6일 서울 중구에서 열린 '국내 AI 산업 경쟁력 진단 간담회'에서는 LG의 인공지능 '엑사원'이 딥시크와 비교해도 경쟁력 있는 비용 대비 성능을 달성했다는 평가가 나왔다.

이날 배경훈 LG AI연구원장은 "우리 오픈소스 AI인 '엑사원 3.5' 32B 모델은 개발에 약 70억 원 정도가 소요됐다"며 "'엑사원'도 딥시크가 저비용 개발에 성공할 수 있었던 핵심 기법인 전문가 혼합(MoE)을 적용했다"고 말했다.

실제로 엑사원은 MoE로 비용을 절감하는 동시에 다차원 추론을 적용한 멀티 스텝 리즈닝(MSR) 기법을 활용해 최신 추론 AI에 버금가는 심도 있는 답변을 제공한다는 평가를 받는다. LG 계열사 임직원 사이에서도 서비스 완성도에 대한 호평이 이어지고 있다.

배 원장은 "지난해만 해도 한국에서 자체 파운데이션 모델을 만드는 것이 의미가 있느냐고 묻는 이들이 많았는데 답답한 부분이 있었다"며 "실제로 글로벌 수준 모델을 만들고 이를 통해 사업적 가치까지 창출하는 사례가 늘고 있다"고 강조했다.

한 국내 AI 업계 관계자는 배 원장의 발언을 두고 "국내 AI 기업들이 상당한 기술력을 갖추고 있음에도 상대적으로 덜 알려져 있어 안타깝다"며 "인프라 지원이 확충된다면 훨씬 더 우수한 성과를 거둘 잠재력이 충분하다"고 동의했다.