[프라임경제] 중국 인공지능(AI) 딥시크의 등장으로 국내 스타트업 업계가 주목하고 있다. 상대적으로 낮은 개발 비용과 우수한 성능을 갖췄기 때문이다. 이에 따라 국내 AI 스타트업 업계에도 새로운 기회가 열렸다는 분석이 나온다.
7일 스타트업 업계가 딥시크를 주목하는 가장 큰 이유는 '개발 비용'이다. 딥시크의 개발 비용은 한화 기준 '82억원'인 것으로 밝혀졌다. 기존 글로벌 AI 기업들이 수천억 원의 비용을 들이는 것과 비교하면 매우 효율적인 방식이다.
국내 스타트업들도 딥시크의 사례를 통해 효율적인 AI 모델 개발이 가능하다는 점에서 자신감을 얻고 있다. 대기업에 비해 자본력이 부족한 스타트업들도 딥시크의 '효율적인 개발 방식'을 벤치마킹하면 충분한 경쟁력을 갖출 수 있다는 기대감이 커지고 있다.
특히, AI 모델의 훈련 비용을 낮춘 점은 AI 시장 전체의 진입 장벽을 낮추는 역할을 할 것으로 전망된다.
기술적 관점에서도 딥시크는 많은 시사점을 던진다. 효율적인 훈련방식은 AI 모델의 경량화‧저비용화로 이어질 수 있다. 국내 AI 스타트업들도 딥시크가 보여준 전략을 참고해 오픈소스 생태계 활용하거나, 특정 분야에 특화된 AI 솔루션을 개발하는 방향으로 전환할 가능성이 크다.
한 업계 관계자는 "딥시크의 등장은 AI 추론 비용을 절감하는 방향으로 기술이 발전할 것임을 의미한다"며 "결국 AI 성능을 높이면서 비용을 줄이는 기술이 시장의 주류가 될 것"이라고 설명했다.
반면 이런 흐름이 AI 기업들에게 더 큰 경쟁 압박을 가할 것이라는 우려도 제기됐다.
다른 업계 관계자는 "AI 모델 개발사들은 단순히 성능을 높이는 것을 넘어, 더 저렴한 가격으로 경쟁해야 하는 상황이 될 가능성이 크다"며 "AI 스타트업들도 '비용 효율성'을 극대화하는 방향으로 연구 개발 전략을 수정할 필요가 있다"고 전했다.
국내에서도 제2의 '딥시크'가 등장하려면 '데이터 인프라'와 '연산 자원'이 부족한 문제를 해결하는 것이 우선이라는 지적이 나오고 있다.
AI 스타트업이 독자적인 AI 모델을 개발하기 위해서는 고사양 컴퓨팅 자원, 전문적인 연구 인력이 필수적이다. 그럼에도 국내 스타트업들은 여전히 GPU를 비롯한 연산 장비 확보에 어려움을 겪고 있어 AI 모델 개발을 위한 연구개발(R&D) 투자도 제한적인 상황이다.
일부 전문가들은 제2의 딥시크를 개발하려면, 환경 조성이 필요하다고 조언했다.
이기대 스타트업얼라이언스 센터장은 "과거 우리나라가 과학기술 고도화를 위해 해외에서 활동하는 국내 인재를 유치해 경제 부흥을 이룬 바 있다"며 "한국에서도 제2의 딥시크가 나오려면, 우수한 인재들이 활약할 수 있게 도와야 한다"고 당부했다.
