중국의 딥시크 출시 이후 '저비용 고성능' 인공지능(AI) 모델 간 경쟁이 치열해질 것으로 전망된다.
국내에선 LG가 딥시크보다 적은 돈으로 AI 모델을 개발했다고 밝히며 주목을 끌었다.
배경훈 LG AI 연구원장은 6일 오전 서울 중구 국가AI위원회에서 열린 '국내 AI 산업 경쟁력 진단 및 점검 간담회'에 참석해 "이 이야기는 이 자리에서 처음 공개한다"며 "지난해 12월 공개한 '엑사원 3.5' 32B 모델은 70억원이 들었다"고 밝혔다.
딥시크 'V3' 모델 학습에 투입됐다고 알려진 557만달러(80억6758만원)보다 낮은 비용이 들어갔다는 이야기다.
엑사원 3.5는 LG 계열사 전 임직원이 이용하는 AI 모델을 말한다.
A4용지 100쪽 분량의 장문을 한번에 처리하는 데다가, 직군별 맞춤형 프롬프트 추천이나 복잡한 데이터 분석 같은 기능을 제공해 다양한 직무에 특화돼 있다.
지난해 12월 세계 최대 AI 플랫폼 허깅페이스의 거대언어모델(LLM) 평가 '오픈 LLM 리더보드'에서 1위를 차지하며 성능을 인정받기도 했다.
배 원장은 "엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 'H100'을 4개월간 투입했다"며 "딥시크가 저비용 개발에 성공할 수 있었던 핵심요소로 꼽히는 전문가혼합(MoE) 기법이 사용됐다"고 개발과정을 설명했다.
MoE 기법은 문제 해결에 적합한 특정 모델만 선택적으로 활성화해 학습과 추론에 필요한 계산량을 줄이는 방식이다.
그러면서 "(LG)그룹 차원을 넘어 글로벌로 공개했다면 우리가 더 잘 알렸을 텐데 아쉬움이 있다"며 "조만간 딥시크 'R1' 수준의 AI 모델을 선보이고 오픈소스 공개하겠다"고 전했다.
이날 간담회에선 딥시크 출시 이후 '저비용 고성능' AI 모델의 가능성이 보인다는 공감대가 형성됐다.
김두현 건국대 컴퓨터공학부 교수는 "오픈AI가 '넘사벽'(넘을 수 없는 사차원의 벽)은 아니었다"며 "오픈AI만이 솔루션이 아니고 R1 정도 모델로도 경쟁이 되는구나 생각했다"고 밝혔다.
오픈소스 모델 '솔라'를 개발한 업스테이지의 김성훈 대표도 "오픈AI의 추론형 모델인 'o1'이 나왔을 때 분명 인공범용지능(AGI)으로 가는 길이란 것이 보이는데 따라가기 어려울 만큼 돈이 많이 들겠더라"라며 "딥시크가 여러 방법으로 (개발)할 수 있다는 것을 보여줘 굉장히 희망적이라고 본다"고 말했다.
딥시크가 엔비디아의 저사양 그래픽처리장치(GPU) 'H800'을 활용해 R1을 개발했다고 알려졌듯, 저성능 컴퓨팅 인프라로도 추론형 모델을 개발할 수 있다는 목소리도 나왔다.
AI 인프라 솔루션 기업인 모레의 조강원 대표는 "당사가 가지고 있는 엔비디아 GPU는 1~2개뿐"이라며 "엔비디아의 하이엔드 GPU를 쓰지 않고도 기술만 잘 갖춰진다면 대안적 반도체로도 가능하다"고 설명했다.
전영주 기자 ange@asiae.co.kr
<ⓒ투자가를 위한 경제콘텐츠 플랫폼, 아시아경제 무단전재 배포금지>
