딥시크, 고효율 AI 학습 프레임워크 공개…차기 모델 'R2' 신호탄

연산·에너지 소모 줄인 '매니폴드 제약 초연결' 제시…美 반도체 규제 속 기술 돌파구 주목

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 연산량과 에너지 소모를 크게 줄이면서도 대규모 확장이 가능한 새로운 AI 학습 방법을 공개하며 차세대 모델 출시 기대감을 키우고 있다. 미국의 첨단 반도체 수출 규제로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보에 제약을 받는 상황에서도 기술 혁신으로 돌파구를 찾고 있다는 평가가 나온다.

3일 블룸버그통신에 따르면 딥시크는 최근 창업자 량원펑이 공동 저자로 참여한 논문을 통해 '매니폴드 제약 초연결'이라는 새로운 AI 학습 프레임워크를 공개했다. 이 방법은 AI 훈련 과정에서 발생하는 불안정성을 낮추고 인프라 최적화를 통해 연산량과 에너지 소비를 줄이면서도 확장성을 개선하는 데 초점을 맞췄다.

(사진=딥시크)

해당 논문은 사전 논문 공개 사이트 아카이브와 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 공개됐으며 량원펑을 포함한 19명의 연구진이 저자로 이름을 올렸다. 실험은 30억~270억 개 매개변수 규모 모델을 대상으로 진행됐고 2024년 바이트댄스가 제안한 초연결 아키텍처 연구를 토대로 효율성과 안정성을 동시에 높인 것으로 평가된다.

딥시크는 과거에도 주요 AI 모델을 출시하기에 앞서 관련 연구 논문을 먼저 공개해왔다. 지난해 1월에는 저비용·고성능 추론 모델 'R1'을 선보이며 글로벌 AI 시장에 적잖은 충격을 안긴 바 있다.

이에 업계에서는 이번 논문 역시 차세대 플래그십 모델 'R2' 출시를 예고하는 신호로 해석하고 있다. R2 모델은 중국 춘제 연휴 전후인 내달 공개될 가능성이 거론된다.

미국의 수출 통제로 엔비디아의 첨단 AI 반도체 접근이 제한된 상황에서 딥시크를 비롯한 중국 AI 기업들은 소프트웨어 최적화와 새로운 학습 구조를 통해 성능을 끌어올리는 전략을 강화하고 있다. 이는 오픈AI, 구글 등 미국 빅테크와의 경쟁에서 비용 대비 효율을 무기로 삼겠다는 중국 AI 업계 전반의 흐름을 보여준다는 분석이다.

블룸버그 인텔리전스의 로버트 리 애널리스트는 "향후 수개월 내 출시될 딥시크의 차세대 모델 R2는 구글의 최근 약진에도 불구하고 글로벌 AI 시장을 다시 한 번 뒤흔들 잠재력이 있다"고 평가했다.