연휴 동안 DeepSeek 이야기를 정말 많이 들었다. 시간이 나자마자 직접 사용해 보았다. 현재 시중에 R3가 출시되었다고 하지만 내 화면에서는 사용할 수 없어 아쉬웠다. VPN을 사용해야 하는 걸까? 아마 Deepseek 접속량 폭주로 인해 잠시 닫아놨을수도 있겠다. O1과 비슷한 성능이라고 평가되는 R1을 우선 사용해 보았다.
DeepSeek R1 vs. OpenAI O1: 체감 성능 비교
직접 사용해 본 느낌은 O1이 여전히 더 강력하다는 것이었다. (R3 써보고 싶다…)
- 두 모델 모두 체계적인 답변을 제공하는 것은 맞지만, 고차원적인 인문학적(reasoning) 사고력에서는 차이가 느껴졌다.
- DeepSeek R1은 내용을 논리적으로 구조화하는 능력은 탁월했지만, 보다 심층적인 대안 제시나 창의적인 문제 해결 방식에서는 부족하다고 느껴졌다.
- 반면, O1은 유료, R1은 무료라는 점을 고려하면 DeepSeek의 가성비는 상당히 인상적이었다.
이 정도 성능을 무료로 제공하는 AI 모델이 있다면, 글로벌 시장에서 OpenAI를 대체할 날도 머지않아 보인다. 실제로 나조차도 크트의 AI 기반을 GPT API로 구축했지만, DeepSeek의 성능과 가격을 보면 굳이 GPT를 써야 하나 싶다.
더군다나, DeepSeek의 API 가격은 GPT 대비 압도적으로 저렴하다. OpenAI의 최신 GPT 모델을 기업용으로 활용하려면 상당한 비용이 드는 반면, DeepSeek은 성능이 유사하면서도 훨씬 저렴한 API를 제공한다. 결국, 비슷한 성능을 내는 AI를 훨씬 저렴하게 만들 수 있다면, 글로벌 AI 시장에서 DeepSeek이 우위를 점하는 것은 시간 문제일 것이다.
DeepSeek 뉴스 속에서 본 한국의 현실
DeepSeek 상황을 더 잘 이해하고 싶어 관련 아티클들을 찾아보다가 한국이 AI 산업에서 얼마나 뒤처져 있는지 새삼 실감했다. 글로벌 주요 언론들은 DeepSeek, 엔비디아, AI 칩 전쟁과 같은 AI 혁신 소식을 1면 기사로 다루고 있다. 반면, 한국 언론의 헤드라인은 여전히 정치 뉴스가 압도적이다. 아이폰이 처음 출시되었을 때와 비슷한 혁신이 AI에서 일어나고 있는데도, 우리는 이를 제대로 다루지 못하는 이유가 뭘까?
- AI가 아직 대중적인 관심을 끌기 어려운 주제라서 클릭률이 낮아서일까? 아니면, AI 트렌드를 심층적으로 이해하고 분석할 수 있는 전문가가 부족해서일까? 이러한 흐름 속에서 한국 기업들은 얼마나 대응할 준비가 되어 있을까?
- AI 퍼블릭 클라우드 인프라는 거의 전적으로 해외 기업(Google, AWS, Azure)에 의존하고 있고, AI 모델도 대부분 OpenAI, DeepSeek 같은 외국 기업의 API를 활용하고 있다.
AI 경쟁이 단순히 기술의 문제가 아니라 국가 경쟁력의 문제가 되어가는 상황에서 한국이 이 흐름을 따라잡을 전략이 있을까..
AI 혁신속에서.. 고민
AI의 발전 속도를 따라가는 것이 점점 벅차게 느껴진다. 지금은 GPT가 워낙 뛰어난 도구가 되어버려서 이제는 GPT 없이는 살 수 없을 지경이다. 사실상 GPT는 웬만한 전략 기획실보다 강력하다. 내가 고민해서 결론을 내리는 데 몇 시간이 걸릴 문제를, GPT는 1분 만에 최적의 (혹은 꽤 괜찮은) 답을 도출해준다. 사무직 일자리는 대부분 대체가능해 보인다.
AI가 전략 수립과 의사 결정을 자동화하는 시대가 오면 나는 AI의 의사결정을 더 효과적으로 활용할 방법을 고민해야 하는 게 아닐까? 어떻게 살아남아야 할지에 대한 고민이 깊어지는 하루였다.