1년 초 R2025 추론 모델로 처음 화제를 모았던 중국 AI 스타트업 DeepSeek은 오픈소스 AI의 현황과 그 광범위한 함의에 대한 격렬한 논쟁을 불러일으켰습니다. 대부분의 관심이 DeepSeek의 인상적인 성과(OpenAI와 Alibaba 같은 미국 기업의 모델과 경쟁하는 성과)에 집중되었지만, DeepSeek이 진정한 "오픈소스"의 정신과 실행 방식에 대한 의문은 여전히 남아 있습니다. 이 글에서는 DeepSeek을 둘러싼 최신 동향을 심층적으로 살펴보고, DeepSeek의 오픈소스 자격 요건을 살펴보고, GPT-4.1과 같은 모델과 비교하며, 글로벌 AI 환경에 미칠 영향을 평가합니다.
DeepSeek이란 무엇이고 어떻게 등장했나요?
DeepSeek의 기원과 야망
DeepSeek은 항저우 DeepSeek 인공지능 기초기술연구유한공사라는 이름으로 설립되었으며, 량원펑(양원펑으로도 불림)이 주요 비전 제시자로서 이 사업을 이끌었습니다. DeepSeek의 정신은 실리콘 밸리의 많은 스타트업과는 달랐습니다. DeepSeek은 빠른 상용화를 우선시하기보다는 연구 효율성과 비용 효율성을 중시했습니다. 2025년 초, DeepSeek의 R1 모델은 미국의 고급 AI 칩 수출 통제라는 제약 하에 개발되었음에도 불구하고 수학적 추론 및 코드 생성 분야에서 최고 수준의 벤치마크를 달성하거나 능가하는 성과를 거두며 주목을 받았습니다.
추론 모델의 획기적인 발전
2025년 1월, DeepSeek은 MIT 라이선스(오픈 소스 허용 라이선스)로 R1을 공개했습니다. R79.8은 "AIME 1에서 2024% Pass@1을 달성하여 OpenAI-o1217-97.3을 약간 앞지르고", "MATH-500에서 1%를 기록하여 o1과 동등하며 다른 공개 모델보다 우수한 성능을 보였다"고 주장했습니다. 코딩 과제에서 R2,029은 Codeforces에서 96.3 Elo 등급을 획득하여 인간 참가자의 XNUMX%보다 우수한 성능을 보였습니다. 이는 이 모델이 단순한 이론적인 연습이 아니라 실제 적용에 적합한 고성능 도구임을 시사합니다.
DeepSeek은 전문가 혼합(MoE) 계층과 무역 제한으로 인해 필요해진 성능이 낮은 AI 칩에서의 학습과 같은 기술을 활용하여 학습 비용을 획기적으로 절감했습니다. 전문가들은 DeepSeek의 접근 방식이 최상위 하드웨어에 대한 의존성에 대한 기존의 통념을 깨뜨렸을 뿐만 아니라 업계 전반에 "충격파"를 일으켜 엔비디아의 시가총액을 단 한 번의 세션에서 약 600천억 달러까지 떨어뜨렸다고 지적했습니다. 이는 "미국 주식 시장 역사상 단일 기업으로는 최대 규모의 하락"이었습니다.
DeepSeek은 정말 오픈 소스인가요?
라이선스 및 가용성
DeepSeek의 R1 모델은 2025년 1월 Hugging Face에 대한 MIT 라이선스에 따라 출시되어 모델 가중치와 관련 코드의 제한 없는 상업적 사용, 수정 및 재배포가 허용되었습니다. 이 라이선스 선택은 기술적으로 R1을 오픈 소스 프로젝트로 분류하지만 실제로는 미묘한 차이가 발생합니다. 모델 가중치와 추론 코드는 공개적으로 사용 가능하지만 전체 학습 데이터 세트나 정확한 학습 파이프라인은 공개하지 않았습니다. 이러한 누락은 종단 간 재현성 세부 정보를 공유하는 프로젝트와 동일한 정신으로 "완전한" 오픈 소스로 적격한지에 대한 의문을 제기합니다. 예를 들어, 누구나 R5,000을 다운로드하여 미세 조정할 수 있지만 독점 데이터 및 클러스터 구성(예: 100개의 AXNUMX GPU를 사용하는 Fire-Flyer 클러스터)에 액세스하지 않고는 DeepSeek의 원래 학습 절차를 복제할 수 없습니다.
훈련 데이터의 투명성
오픈소스 순수주의자들은 모델 가중치와 코드의 가용성뿐만 아니라 학습 데이터, 전처리 스크립트, 평가 벤치마크에 대한 투명성도 강조하는 경우가 많습니다. R1의 경우, R1은 "RXNUMX에서 생성된 합성 데이터"를 사용하여 정제된 변형을 미세 조정하고 RXNUMX-Zero에 규칙 기반 보상 함수를 통합하는 것과 같은 주요 세부 사항은 공유했지만, 데이터 출처 및 큐레이션 프로세스에 대한 구체적인 내용은 공개하지 않았습니다. 이러한 정보가 없으면 외부 연구원들이 잠재적 편향, 데이터 오염 또는 의도치 않은 개인정보 유출을 완전히 감사할 수 없어 모델의 윤리적 및 보안적 영향에 대한 의문이 제기될 수 있습니다.
지역 사회 참여 및 포크
DeepSeek-R1은 오픈 소스 출시 이후 Hugging Face와 같은 플랫폼에서 포크와 커뮤니티 주도 실험을 유치했습니다. 개발자들은 1.5억 개에서 70억 개에 달하는 작은 "증류된" 변형을 소비자용 GPU와 같은 상용 하드웨어에서 실행되도록 조정하여 접근성을 확대했다고 보고했습니다. 그러나 R1을 처음부터 완전히 독립적으로 재현하려는 도전은 아직 없었는데, 부분적으로는 필요한 막대한 계산 리소스와 공개적으로 공유되는 원시 데이터 세트의 부재 때문입니다. 여러 커뮤니티 공식 재현 노력을 촉발한 LLaMA와는 달리, DeepSeek의 "오픈 소스" 주장은 커뮤니티 주도의 완전한 연구 투명성을 확보하기보다는 가중치를 제공하는 데 주로 기반을 두고 있습니다.
DeepSeek은 다른 AI 모델과 어떻게 비교되나요?
OpenAI o1, o3 및 GPT-4.1에 대한 벤치마킹
DeepSeek-R1의 성능 지표는 추론 모델 중 최상위권에 속합니다. UC 버클리, MIT, 코넬 대학에서 개발한 LiveCodeBench의 내부 벤치마크에 따르면, DeepSeek의 업데이트된 R1-0528은 코드 생성 측면에서 OpenAI의 o4-mini와 o3보다 약간 낮은 순위를 기록했지만, xAI의 Grok 3-mini와 Alibaba의 Qwen 3-mini는 능가했습니다. 한편, 4.1년 14월 2025일에 출시된 OpenAI의 GPT-4은 XNUMX만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 자랑하며, 이전 모델인 GPT-XNUMXo보다 코딩, 명령어 수행, 그리고 긴 컨텍스트 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
R1과 GPT-4.1을 비교하면 다음과 같은 몇 가지 요소가 나타납니다.
- 코드 및 수학 벤치마크 성능: R1은 AIME 79.8에서 1% Pass@2024을 달성하고 MATH-97.3에서는 500%를 기록하여 o1을 약간 넘어섰습니다. GPT-4.1은 코딩(SWE-bench Verified)에서 약 54.6%, 장기 맥락 과제에서 72%를 달성한 것으로 추산됩니다. 인상적인 성과이기는 하지만 R1의 전문 추론 벤치마크와 직접 비교할 수는 없습니다.
- 컨텍스트 창: GPT-4.1은 최대 1만 개의 토큰을 지원하여 전체 장부 또는 긴 코드베이스를 단일 패스로 처리할 수 있습니다. DeepSeek의 RXNUMX은 이러한 컨텍스트 길이에 맞춰 처리하지 않고, 짧은 입력에 대한 추론 및 추론 효율성에 중점을 둡니다.
- 비용 효율성: Hugging Face에서 R1의 API 액세스 비용은 OpenAI의 o95보다 최대 1% 저렴하여 예산이 부족한 스타트업과 연구원에게 매력적입니다. GPT-4.1의 기본 가격은 입력 토큰 백만 개당 2달러, 출력 토큰 백만 개당 8달러이며, 미니 및 나노 버전은 각각 0.40달러/1.60달러, 0.10달러/0.40달러로 더욱 저렴합니다. DeepSeek의 정제된 모델은 노트북에서도 실행 가능하여 하드웨어 요구 사항 단계에서 또 다른 차원의 비용 절감 효과를 제공합니다.
건축적 차이점
DeepSeek의 R1 모델은 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 활용합니다. MoE 아키텍처에서는 네트워크의 상당 부분이 필요에 따라서만 활성화되어 추론 컴퓨팅 비용을 크게 절감합니다. 이러한 MoE 계층은 비동기 통신 라이브러리(예: hfreduce) 및 Fire-Flyer DDP 프레임워크를 사용하면 DeepSeek이 무역 제한 하에서 보다 약한 하드웨어 클러스터에서 추론 작업을 확장할 수 있습니다.
반면, GPT-4.1은 전체 네트워크에 걸쳐 고밀도 변환기 계층을 사용하여 백만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 처리합니다. 이는 긴 컨텍스트 작업에서 탁월한 성능을 제공하지만, 학습 및 추론에 상당한 컴퓨팅이 필요하기 때문에 GPT-4.1 미니 및 나노와 같은 소형 모델에 비해 프리미엄 가격 정책이 적용됩니다.
DeepSeek의 오픈소스 접근 방식은 무엇을 의미할까?
글로벌 AI 경쟁에 미치는 영향
DeepSeek의 오픈소스 공개는 독점적인 모델 및 데이터 엠바고라는 실리콘 밸리의 기존 전략을 약화시킵니다. DeepSeek은 R1을 MIT 라이선스로 공개함으로써 고성능 AI는 폐쇄형 또는 독점 라이선스로 유지되어야 한다는 고정관념에 도전했습니다. 그 여파는 즉각적이었습니다. 미국 기술 대기업들은 가격 책정을 조정했고(예: OpenAI는 GPT-4.1 mini 및 nano를 더 저렴한 가격으로 출시), 시장 점유율 유지를 위해 o4-mini와 같은 자체 추론 중심 모델 개발을 가속화했습니다. 업계 전문가들은 DeepSeek의 등장을 미국 AI의 "스푸트니크 모멘텀"으로 규정하며, AI 기반 역량에 대한 패권적 통제의 전환을 시사했습니다.
DeepSeek의 오픈소스 전략은 벤처 캐피털 업계의 분위기에도 영향을 미쳤습니다. 일부 투자자들은 중국 오픈소스 대안이 확산될 경우 미국 AI 기업에 대한 투자 수익이 감소할 수 있다고 우려했지만, 다른 투자자들은 이를 글로벌 AI 연구 협력을 다각화할 기회로 보았습니다. 벤처 캐피털리스트 마크 앤드리슨은 R1을 "가장 놀랍고 인상적인 혁신 중 하나"이자 "세상에 큰 선물"이라고 극찬했습니다. 한편, OpenAI가 4.1년 2025월에 출시한 GPT-XNUMX은 DeepSeek의 비용 효율적인 오픈소스 모델에 대한 대응책으로 볼 수 있으며, 오픈 액세스가 최첨단 성능을 희생할 필요가 없음을 보여줍니다.
보안 및 개인 정보 보호 문제
오픈소스 AI 민주화에 대한 열광적인 반응에도 불구하고, DeepSeek의 기원은 개인정보보호 옹호 단체와 정부 기관 사이에서 우려를 불러일으켰습니다. 2025년 2025월, 한국의 개인정보보호위원회(PIPC)는 자사 온라인 서비스가 한국 사용자 데이터를 중국의 ByteDance 서버로 전송하고 있다는 사실을 확인하여 규정 준수 문제가 해결될 때까지 신규 앱 다운로드를 금지했습니다. XNUMX년 XNUMX월 말 발생한 데이터 유출 사고로 잘못 구성된 클라우드 스토리지 데이터베이스로 인해 채팅 메시지, API 키, 시스템 로그 등 XNUMX만 개 이상의 민감한 정보가 노출되면서 DeepSeek의 데이터 보안 관행에 대한 우려가 더욱 커졌습니다.
중국 정부의 규제로 인해 기업이 국가 당국과 데이터를 공유해야 하는 상황이 발생함에 따라, 일부 서구 정부와 기업은 DeepSeek을 주요 업무 프로세스에 통합하는 데 여전히 신중한 입장을 보이고 있습니다. DeepSeek은 인프라 보안을 위한 조치를 취했지만(예: 노출된 데이터베이스를 한 시간 이내에 패치), 백도어나 영향력 행사를 위한 악용 가능성에 대한 회의적인 시각이 여전히 존재합니다. Wired는 DeepSeek 온라인 서비스가 자국으로 데이터를 전송하는 것이 "더욱 엄격한 감시의 계기가 될 수 있다"고 보도했으며, 유럽과 미국의 규제 기관들은 GDPR 및 CCPA 프레임워크에 따른 더욱 면밀한 조사를 시사했습니다.
하드웨어 및 인프라 비용에 미치는 영향
DeepSeek은 최적이 아닌 하드웨어에서 고성능 추론 모델을 학습하고 배포할 수 있는 역량을 갖추고 있어 더 넓은 AI 인프라 시장에 파급 효과를 미치고 있습니다. MoE 계층과 최적화된 병렬 처리(예: HaiScale DDP)가 완전 고밀도 모델과 유사한 추론 정확도를 제공할 수 있다는 점을 고려하여, DeepSeek은 주요 클라우드 제공업체(Microsoft Azure, AWS, Google Cloud)가 DeepSeek의 최적화 기술 통합을 검토하도록 했습니다. Microsoft와 Amazon은 DeepSeek-R1을 자사 AI 서비스 카탈로그의 일부로 제공하기 시작했으며, 이는 GPT-4.1 또는 o1 API보다 저렴한 대안을 찾는 고객을 위한 것이라고 합니다.
더욱이, 역사적으로 지배적인 GPU 공급업체였던 엔비디아는 MoE 기반 효율성에 대응하여 경쟁 우위를 유지하기 위해 특화된 하드웨어(예: HBM3 지원 GPU 및 NVLink 토폴로지)를 강조했습니다. 엔비디아 주가 상승 이후의 주가 변동성은 알고리즘 효율성의 획기적인 발전이 하드웨어 수요 예측을 어떻게 바꿀 수 있는지를 보여줍니다. 따라서 DeepSeek은 자체 하드웨어를 공개하지 않았음에도 불구하고 미래 AI 가속기 로드맵에 간접적인 영향을 미쳤습니다.
최신 R1-0528 업데이트는 DeepSeek의 개방성에 대한 노력에 대해 무엇을 보여줍니까?
R1-0528의 기술적 개선 사항
28년 2025월 1일에 발표된 DeepSeek의 R0528-1 업데이트는 수학적 추론, 프로그래밍 작업, 그리고 AI 생성 정보의 오류인 환각 완화에 있어 상당한 개선을 약속합니다. DeepSeek은 이번 릴리스를 "사소한 시험 업그레이드"라고 설명했지만, UC 버클리, MIT, 그리고 코넬 대학교의 LiveCodeBench에서 실시한 벤치마킹 결과 R0528-3은 OpenAI의 o4 및 oXNUMX-mini 모델과 경쟁할 만한 성능을 보였습니다. 또한 이번 업데이트는 발표 직후 Hugging Face에 새로운 가중치 및 추론 코드를 공개함으로써 DeepSeek의 투명한 오픈 소스 정책을 재확인하고, 커뮤니티 주도 개발 및 협업 최적화에 대한 의지를 더욱 강화합니다.
커뮤니티 수용 및 피드백
개발자 커뮤니티는 환각률 감소와 출력의 논리적 일관성 향상을 언급하며 R1-0528에 긍정적으로 반응했습니다. Hugging Face 및 GitHub과 같은 포럼에서의 논의는 연구자들이 MIT 라이선스의 관용성을 희생하지 않으면서도 실질적인 성능 향상을 인정하고 있음을 보여줍니다. 그러나 일부 기여자들은 훈련 데이터의 불투명성과 미세 조정에 대한 주 정부의 지침의 잠재적 영향에 대한 우려를 표명하며, 오픈소스 라이선스만으로는 완전한 투명성을 보장할 수 없다고 강조했습니다. 이러한 논의는 오픈소스 정신이 감사 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템으로 구현되도록 지속적인 커뮤니티 참여가 필요함을 강조합니다.
결론
DeepSeek의 오픈소스 AI 진출은 접근성, 성능, 그리고 비용 효율성에 대한 기대치를 재정립했습니다. R1 모델은 MIT 라이선스에 따라 기술적으로 오픈소스이지만, 완전한 학습 데이터와 파이프라인 투명성의 부재로 인해 "완전히" 오픈소스로 분류하기는 어렵습니다. 그럼에도 불구하고, 하드웨어 제약 하에서 강력한 추론 모델을 학습하고 이를 널리 공개한 DeepSeek의 성과는 전 세계 AI 커뮤니티에 대한 기대감과 신중한 검토를 동시에 불러일으켰습니다.
OpenAI의 GPT-4.1과 비교하면 미묘한 차이가 드러납니다. DeepSeek은 특정 대상 추론 작업과 비용에 민감한 환경에서 탁월한 성능을 보이는 반면, GPT-4.1은 방대한 컨텍스트 윈도우와 광범위한 벤치마크 성능으로 하이엔드 엔터프라이즈 애플리케이션에 적합합니다. DeepSeek이 R2 모델을 개발하고 클라우드 제공업체와의 협력을 확대함에 따라, 데이터 프라이버시 문제 해결, 규제 준수 확보, 그리고 연구 프로세스의 투명성 강화에 따라 DeepSeek의 미래는 결정될 것입니다.
궁극적으로 DeepSeek의 부상은 오픈소스 AI가 더 이상 이론적 이상이 아니라 경쟁을 재편하는 실질적인 원동력임을 보여줍니다. DeepSeek은 기존 기업들에 도전장을 내밀며 혁신의 주기를 가속화했고, 기존 기업과 신규 진입 기업 모두 AI 시스템 개발, 라이선스, 배포 방식을 재고하게 만들었습니다. GPT-4.1이 하나의 기준을 제시하고 DeepSeek-R1이 또 다른 기준을 제시하는 이처럼 역동적인 환경 속에서 오픈소스 AI의 미래는 그 어느 때보다 유망하면서도 격동적으로 보입니다.
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