중국 딥시크가 만든 오픈소스 인공지능(AI) 생태계가 전 세계로 확산하며 국내서도 오픈소스 AI 모델 강화를 위한 정부 지원과 기술력 확보가 절실하다는 주장이 나오고 있다. 다만 중국 딥시크 기술력을 무분별하게 따라가는 것이 아닌, 우리만의 기술·생태계를 구축해야 한다는 의견이 이어지고 있다.
27일 국내 AI 업계에서는 중국 딥시크의 '딥시크-R1' 출시 1년을 맞아 간 국내에서도 자체 생태계를 다져나갈 필요가 절실하다는 목소리가 높아지고 있다.
딥시크는 지난해 1월 중순 오픈소스 추론형 언어 모델 딥시크-R1을 공개한 뒤 글로벌 시장에서 주목받았다. 수학·코드·논리 등 고난도 추론 작업에서 오픈AI 'o1'과 유사한 성능을 내면서도 운영 비용이 낮다는 평을 받았다. 당시 엔비디아 등 AI 관련 기술주가 급락하는 등 시장 변동성에 영향을 미쳤다.
딥시크-R1이 전 세계적 관심을 받은 후 중국 내에서는 오픈소스 모델 비중이 급격히 늘었다. 알리바바는 지난해 상반기 대규모언어모델 '큐원2.5'와 멀티모달 모델 '큐원2.5-옴니'를 아파치 2.0 라이선스로 공개했다. 지푸AI도 오픈소스 전략을 강화하면서 고성능 대화·추론 모델 GLM-4 시리즈를 오픈소스로 내놨다. 문샷AI도 일부 모델을 오픈소스로 전환하며 존재감을 키웠다.
이에 일각에서는 중국이 미국 AI 생태계 수준을 따라잡을 것이라는 관측이 나오고 있다. 브래드 스미스 마이크로소프트 사장은 "중국 기업은 정부 보조금 혜택을 받고 있다"며 "이같은 지원 덕에 미국 기업을 저가로 압도할 수 있을 것"이라고 주장했다.
데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)도 "딥시크 등 중국 AI 모델이 미국과 서방 기술 수준보다 몇 달 정도 뒤처진 수준일 수 있다"며 "1~2년 전 예상보다 훨씬 빠르게 격차를 좁혔다"고 밝혔다.
딥시크, 개발도상국서 인기..."AI 인프라 경쟁선 한계"
최근 딥시크는 저비용·개방형 라이선스를 앞세워 개발도상국의 AI 장벽을 낮추는 데 활용되고 있는 것으로 나타났다.
이달 마이크로소프트 AI 이코노미 인스티튜트가 공개한 '2025 AI 확산 보고서'에 따르면 딥시크가 글로벌 사우스 지역 AI 민주화를 돕는 대표 모델로 부상하고 있다.
보고서는 중국을 비롯한 러시아, 아프리카에서 딥시크 사용량이 빠르게 증가했다고 분석했다. 아프리카 지역에서는 딥시크 사용 비중이 다른 지역보다 최대 4배 높게 집계됐다.
AI 이코노미 인스티튜트는 "글로벌 사우스 시장은 즉시 활용 가능한 오픈소스 모델을 실질 대안으로 보고 있다"며 "AI 도입 필수 조건이 성능에서 접근성과 가용성으로 변화하고 있다"고 짚었다.
일각에서는 중국이 딥시크 등 오픈소스로 글로벌 AI 생태계를 장악하기에는 한계가 있다는 지적도 나오고 있다. 특히 인프라 경쟁력이 미국보다 상대적으로 약해 현재 모델보다 더 뛰어난 기술을 구축하는 것이 무리라는 평가다.
하사비스 CEO는 중국이 미국 AI 기술을 뛰어넘을 만한 새 혁신은 아직 확인되지 않았다고 선그었다. 실제 미국은 엔비디아의 최첨단 반도체 수출을 제한하고 있으며 중국은 화웨이 등 자국 칩으로 공백을 메우려 하고 있다. 하사비스 CEO는 "중국이 첨단 반도체 접근 제한이라는 구조적 제약에 여전히 갇혀있다"고 주장했다.
정부, 오픈소스 첫 사업...업계 "우리만의 기술 철학 만들어야"
국내 산업계와 학계도 한국 오픈소스 생태계 강화를 위한 노력이 필요하다고 입을 모았다. 정부가 예산을 늘려 오픈소스 생태계를 지원하거나, 관련 법을 구축해 안전한 오픈소스 AI 생태계 마련에 힘써야 한다는 설명이다.
이에 정부는 올해 오픈소스 생태계 확장을 위한 사업을 진행한다. 신규 사업을 위한 예산도 110억원 규모로 편성했다. 이를 통해 해외 오픈소스 커뮤니티 협력 강화와 개발자 생태계 육성이 목표다. 해당 사업은 '오픈소스 개발 지원 분야'와 '오픈소스 활용 지원 분야'로 구성된다. 총 10개 과제를 선정해 기업 또는 컨소시엄당 9억원을 지원한다.
과학기술정보통신부 조경래 소프트웨어산업과장은 지난해 국회 의원회관서 열린 한 세미나에서 "글로벌 오픈소스 생태계에서 국내 개발자 주도권 확보도 중요한 과제"라며 이같은 예산 편성 계획을 밝혔다.
오픈소스 AI에도 책임 기준은 반드시 마련돼야 한다는 주장도 나왔다. 김두현 건국대 교수는 "학습 데이터와 추론 과정, 저작권, 데이터 소스 등에서 분쟁이 발생할 수 있다"며 "모델을 어떻게 써야 하는지, 어떤 책임을 누가 지는지에 대한 기준 마련이 시급하다"고 강조했다.
김 교수는 오픈 모델 인증 체계도 필요하다고 봤다. 단순 모델 공개만으로는 기술 신뢰를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 그는 "검증된 오픈소스 AI 모델임을 표시하는 공신력 있는 마킹 제도가 요구된다"고 밝혔다.
업계에서는 무조건 딥시크 개발 발자취만 따르는 건 지양해야 한다는 분위기다. 국내 기업만의 개발 철학을 가져야 한다는 설명이다.
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임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "딥시크가 성공한 건 남들이 다 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)할 때 순수 강화학습(RL)으로 추론을 강화하자는 그들만의 철학이 있었기 때문"이라고 설명했다.
또한 임대표는 "한국 연구소와 기업 내부에도 개발 나침반이 있어야 한다"며 "남들이 하는 거 뒤늦게 쫓아가는 건 글로벌 AI 시장에서 가치가 없을 것"이라고 지적했다.
