* 인터뷰를 인용보도할 때는
프로그램명 'CBS라디오 <박재홍의 한판승부>'를
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■ 방송 : CBS 라디오 <박재홍의 한판승부> FM 98.1 (18:00~19:30)
■ 진행 : 박재홍 아나운서
■ 패널 : 윤희석 전 국민의힘 대변인, 박성태 사람과사회연구소 연구실장
■ 대담 : 김덕진 세종사이버대학교 교수
◇ 박재홍> 박재홍의 한판승부 2부 문을 열었습니다. 2부는요 정책 얘기 빼고 과학 it 얘기해 보겠습니다. 지난 1월 말에 중국 AI 스타트업 딥시크가 개발한 모델이 큰 파장을 일으켰는데 챗GPT도 좀 적응하려고 하고 있는데 갑자기 등장한 딥시크 너는 누구냐 이런 질문을 하게 되는데 그래서 지금 대한민국에서 이 문제를 가장 쉽고 또 가장 빠르게 가장 정확하게 설명할 수 있는 교수님을 모셨습니다. 가장 바쁘신 분인데 저희 PD가 납치해 왔습니다. 김덕진 세종사이버대 교수 모셨습니다. 어서 오십시오.
◆ 김덕진> 안녕하세요 반갑습니다. 김덕진입니다.
◇ 박재홍> 두 분도 인사 나눠주시고
◆ 박성태> 안녕하세요 반갑습니다.
◆ 김덕진> 네 안녕하세요
◇ 박재홍> 요즘 AI 딥시크 문제 때문에 교수님 여기저기서 불리고 있죠.
◆ 김덕진> 어쩌다 보니까 챗GPT 때부터 뭔가 좀 이렇게 관심이 꺼질 듯하면 또 올라가고 꺼질 듯하면 또 올라가다가 설 연휴 초반에 갑자기 딥시크가 전 세계적으로 엄청 시끄럽다 보니까 그 이후로 또 여러 가지 이야기 좀 해 드리러 다니고 있습니다.
◇ 박재홍> 오늘 또 저희 한 판 승부 나와 주셨는데 일단 딥시크가 이제 새로운 AI의 모델 R1을 공개했는데 이거 좀 자세하게 좀 설명을 일단 총평을 해주시면.
◆ 김덕진> 일단은 교통 정리를 좀 해야 돼요. 그게 무슨 말이냐면 우리나라에서 딥시크 막 이러니까 막 막 싸다 여러 가지가 된다. 버전 얘기가 되게 많이 나오는데 이게 약간 교통 정리를 처음에 조금 어려워도 해야 뒤에 이해하기가 쉬워요. 그래서 좀 정리를 해드리면 예 말씀하셨던 딥시크 최신 모델은 R1이라는 모델인데 그렇죠 챗GPT 생각해 보시면 챗GPT가 초반에는 챗GPT3, 3. 5 챗GPT4까지 나왔던 거 기억하실 거예요. 그리고 나서 지금 GPT5가 아니라 챗GPT O1이 나왔어요. 예. 그리고 챗GPT O3라는 게 나왔거든요. 그러면은 왜 1 2 3 4가 붙다가 왜 갑자기 5로 갔을까요? 이게 좀 차이가 있어요. 예. 무슨 차이가 있냐면 숫자가 바뀌는 건 사람으로 비유를 하면 얘가 새로운 공부를 처음부터 끝까지 다 한 거예요. 그래서 학습을 해서 완전히 버전이 업그레이드되는 게 이제 숫자가 바뀌는 거예요. 딥시크도 우리가 R1이 나오기 전에 V2가 있었고 V2. 5가 있었고 V3가 있었습니다. 그러니까 이 V3가 챗GPT 4랑 되게 비슷해요. 근데 이 녀석이 12월에 나왔었어요. 그래서 그때도 사람들이 오 챗GPT4처럼 되게 똑똑한 녀석이 나왔네. 그래서 되게 화제가 됐었거든요. 예. 그런데 그때는 뭐 비슷하네 하다가 R1이라는 녀석이 나와서 왜 이렇게 화제가 됐냐면 말씀드린 대로 챗GPT가 4가 나왔다가 O1이라는 게 나왔다고 그랬잖아요. O1을 보통 우리가 뭐라고 그러냐면 추론하는 모델이라고 하거든요. 추론이 뭐냐면 앞서서 말씀드린 것처럼 기존의 챗GPT가 학습을 하는 건 공부를 새로 하는 거라고 그랬잖아요. 그런데 지금 어떻게 됐냐면 챗GPT가 인터넷에 있는 거의 대부분의 열려 있는 데이터를 다 공부를 한 거예요. 그렇죠. 그럼 이제 얘를 더 똑똑하게 하기 위해서 어떻게 할까라고 생각을 하는데 이제 이제 오픈 AI에서 계산을 하는 거죠. 인터넷에 있는 데이터를 거의 다 공부를 시켰는데 또 이거 돈을 엄청 들여서 학습해 봤자 효과가 없을 것 같은 거예요. 그럼 이제 그 상태에서 이 AI를 어떻게 똑똑하게 할까 하다가 마치 우리가 수학을 공부할 때 학원에서 그냥 처음부터 끝까지 아무거나 시험 풀게 하는 게 아니라 예를 들면 수학은 이렇게 푸는 거야. 공식을 알려주거나 아니면 뭐 방법을 알려주거나 쪽집개를 알려주면 애들이 잘하잖아요. 그런 것처럼 이미 공부는 똑같은데 이 녀석한테 방법을 알려주기 시작하는 거예요. 예를 들면 그전에는 수학을 2x 플러스 1은 뭐다 이런 걸 풀려면 이 녀석이 그냥 자기가 파편화돼 있는 별의별 수학 정보를 가져와서 확률상으로 붙이는 애라였다고 치면 추론은 사람이 직접 야 그렇게 하는 거 아니고 야 2x 이거는 x는 뭐고 뭐니까 근의 공식이 이런 거니까 이렇게 풀어라고 알려주는 거예요. 그러면 이 녀석이 원래 머리는 똑같은데 푸는 방식을 알게 되니까 똑똑해질 거잖아요. 이런 걸 추론이라고 하거든요. 예. 그런데 이게 잘 돼서 전 세계적으로 되게 놀란 게 챗GPTO1이라는 모델이에요. 그런데 여기서 이제 문제가 있었는데 어떤 문제가 있었냐면 챗GPT가 초반에는 자기네들이 어떤 식으로 공부했는지에 대한 방법들을 논문에서 다 오픈을 했었어요. 그랬는데 이 추론하는 방식 어떻게 그렇게 이 녀석이 그런 똑똑하게 됐는데 이런 공식들을 어떻게 가르쳤는지에 대해서 안 알려주고 있었는데 이번 딥시크 R1이 그 방법을 공개를 한 거예요. 자기네들이 비슷하게 챗GPT처럼 V3라는 걸 만들었었는데 이 녀석을 더 똑똑하게 하려고 우리도 챗GPT가 한 것처럼 여러 가지 방법을 통해서 이 머리는 그대로인데 이 녀석한테 똑똑하게 하는 방법을 우리가 몇 개를 시도해 봤어. 근데 그중에서 되게 가성비 좋고 효과적인 방식이 있네. 그래서 그 방식을 이렇게 했어라고 논문으로 공개를 하고 심지어 그거를 모든 사람들이 다 써볼 수 있게 오픈 소스로 해서 다운로드 받을 수 있게도 한 거예요. 그리고 또 이 다운로드를 이 녀석이 원래 그냥 돌리려면 아시겠지만 AI 같은 거 돌리려면 우리가 뭐 엔비디아 GPU부터 시작해 가지고 엄청 클라우드 커야 된다고 그러잖아요. 이거를 우리 노트북에서도 돌릴 수 있게 작게 작게 작게 모델을 여러 개를 만들었어요. 그러면 이거는 이제 엄청 큰 모델은 완전히 똑똑할 테지만 작은 애는 조금 덜 똑똑하긴 하거든요. 그러더라도 이 방법을 알고 있기 때문에 심지어 제 노트북 안에서도 돌아갈 수 있는 버전까지 다 쪼개서 만든 거예요. 그러니까 이제 소비자들 입장에서 특히나 이제 이런 연구가들 입장에서는 야 내가 챗GPT O1이 너무 신기해서 저거를 해보고 싶은데 우리는 해보지도 못했고 돈도 없고 어떡하지 이러고 있는데 갑자기 중국에 있는 한 기업이 야 우리가 그거 돈 써서 해봤는데 비슷하게 했더니 이렇게 돼 그럼 너도 이거 한번 해봐 라면 레시피도 공개하고 그리고 거기에 있어서 테스트해 볼 수 있게 우리가 작은 버전도 너네 노트북에서 돌아갈 수 있게 열어준 거예요. 그러니까 이걸 보고 이제 전 세계에 있는 사람들이 놀라는 거죠. 그러면 우리도 조금 돈을 챗GPT만큼 안 쓰고도 챗GPT 비슷한 거에 도전해 볼 수 있겠네라는 생각을 하거나 아니면 거기에 있는 방법들을 활용해서 조그만 모델이 있으면 예를 들면 우리가 AI를 처음부터 끝까지 못 만들어도 이 엔진이 있으니까 그 엔진에다가 여러 가지를 붙여서 응용 서비스를 만들 수 있겠네라는 생각을 하기 시작하는 거예요. 그래서 이게 이제 딥시크가 준 가장 큰 변화다 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같고요.
◇ 박재홍> 근데 이거 왜 공개해요? 그렇게 좋은 이렇게 좋은 거를
◆ 김덕진> 그러니까 그게 되게 이번에 중국에서 놀라운 거죠. 그러니까 이거에 대한 여러 가지 이야기가 있는데 첫 번째는 이제 이게 패스트 팔로어 전략에서 중국이 미국을 따라가기 위한 좀 놀라운 방식을 오픈했다라고 보통 이제 평을 해요. 이게 무슨 말이냐면요. 앞서서 말씀해 주신 것처럼 이 오픈 AI가 원래는 이름이 오픈이잖아요. 그래서 예전에는 자기네들이 한 것도 막 공개도 하고 여러 가지 했어요. 왜 그랬느냐 생각해 보시면 챗GPT 자체가 인터넷에 있는 공개된 데이터를 학습해서 만든 거잖아요. 그런데 그걸 만들 때 우리한테 허락받은 건 아니잖아요. 정확하게 말하면 제 블로그 데이터도 막 가져가고 언론 정보 가져갔는데 허락받은 것도 아닌데 그래도 사람들이 그거를 같이 이해해 줬던 건 얘네가 오픈 소스로 이거를 만들어서 우리의 의도는 같이 나눌 거고 같이 공감할 거야. 그래서 논문에도 여러 가지 냈어 막 이러고 있었거든요. 근데 갑자기 이 회사가 오픈 AI가 클로스드 AI로 바뀌는 거예요. 쉽게 말해서 자기네들이 그렇게 막 여러 가지를 했는데 방법을 공개를 안 하고 막 그러니까 그러니까 이제 사람들이 화가 나는 거죠. 야 이럴 거면 너네 이거 저작권도 내 모두 내 막 이렇게 막 이런 상황에서 중국에 있는 딥시크라는 기업이 야 우리는 오픈 소스 할 거야. 그래서 원래의 취지대로 다 열어줄게 그렇게 된 거예요. 그런데 이제 얘네들이 완전히 최신 기술은 아니더라도 조금 비슷한 패스트 팔로우 할 수 있게 이거를 오픈을 해버린 거예요. 그럼 이제 이게 그래서 판을 어떻게 흔들기 시작하느냐 일단은 우리가 알고 있는 오픈 AI가 딥시크 R1이라는 게 나오고 나서 인터뷰를 했는데 최근에 이제 며칠 전에 한 일본 인터뷰를 했거든요. 오픈 소스로 확실히 하니까 사람들이 환호을 하고 연구도 다 같이 할 수 있네. 우리도 다시 오픈 소스로 하는 거 검토해 볼게 오픈에도 이런 얘기를 또 하나 했고요. 두 번째로는 이번에 o3라고 하는 이제 챗GPT가 딥시크 아론이 나왔잖아요. 그럼 그다음에 얘네가 더 좋은 걸 내야 되잖아요. 그래서 빠른 시간에 좋은 버전을 또 냈거든요. 며칠 전에 근데 이거를 원래 유료 사용자들만 쓸 수 있게 됐을 것으로 원래 이제 우리가 다 생각하고 있었는데 이걸 무료 사용자한테도 다 풀었어요. 그 말은 경쟁을 본격화하면서 너네 혼자서 독점하던 거 이제 우리가 비슷한 것들 80점짜리 공짜들 나오기 시작하니까 너 혼자서 그렇게 독점하지 마 그리고 우리가 너네 따라갈 거야 그러면서 전 세계 사람들한테 반대로 야 이거 만들 때 이제 우리가 노하우 알려줬으니까 다 같이 이거 해보자 그러면은 단가를 낮출 수 있는 거 아니야 규모의 경제로 이렇게 되면 결국에 맨 처음 만든 미국은 돈을 엄청 많이 쓴 건데 따라 하는 사람들은 80%까지는 싸게 만드는 거예요. 그럼 그렇게 되면 중국 입장에서 보면 전 세계적으로 비슷한 경쟁을 하거나 본인들도 그걸 갖고 본인의 실력을 알릴 수 있는 이런 종합적인 이유들이 있는 거죠. 그리고 거기 관점에서 또 한 가지 얘기하는 게 우리가 AI가 지금 한국 미국 이런 중국 아니면 이런 데들은 이제 한 달에 예를 들면 챗GPT 22달러 내고 이렇게 쓸 수 그래도 있잖아요. 한 3만 원 내고 근데 만약에 저기 개발도상국 아니면 저기 우리가 동남아시아 이런 데도 똑같이 한 달에 한 22달러 내고 챗GPT 쓰라고 그러면 비싸서 못 쓸 거잖아요. 그럼 그런 데들은 이 오픈 소스 기반 즉 중국에서 만든 오픈소스 기반으로 뭔가를 만들기 시작을 할 거예요. 그럼 그렇게 되면 자연스럽게 사람들이 AI는 중국이 가성비 좋게 잘 만드네라고 하는 게 우리가 말하는 개도국에 자연스럽게 들어가는 거죠. 그리고 또 한 가지가 이 중국에서 이번에 만들 때 이 딥시크 모델을 만들 때 이게 우리가 엔비디아에 GPU를 되게 많이 썼다라고 알고 있잖아요. 근데 거기에 또 이번에 같이 나오는 게 일부지만 화웨이의 칩을 같이 썼다라는 얘기가 있어요. 그럼 이제 예를 들어서 우리가 딥시크를 갖고 뭔가를 만들고 싶어요. 그럼 이제 중국 입장에서 우리가 말하는 예를 들면 개도국에서 우리가 이 딥시크를 기반으로 국가 AI를 만들고 싶어요. 막 이렇게 얘기를 하면 그쪽에서 그거 중국 모델인데 저희가 중국 칩도 같이 썼거든요. 중국 모델은 역시 중국 칩이 잘 맞죠 이런 식으로 얘기를 할 수 있는 거예요. 그렇죠 이제 그런 이제 어떻게 보면 생태계 전반에 대한.
◇ 박재홍> 반도체 생태계.
◆ 김덕진> 반도체 생태계까지 어떻게 보면 중국의 영향력을 되게 빠르게 효과적으로 알릴 수 있게 한 게 오픈 소스입니다. 왜냐하면 오픈 소스 안 했으면 이렇게까지 영향이 없었어요. 왜냐 챗GPT보다 얘가 실력이 좋냐 좋진 않아요.
◇ 박재홍> 그 부분이죠. 그러니까 이제 지금 우리도 포털 사이트에 보면 다음이랑 네이버를 쓰면 박재홍을 입력했을 때 결과가 차이가 나는 것처럼 네 우리 교수님이 이제 아마도 이 챗GPT와 오픈 AI 딥시크 R1 모델을 써보셨을 텐데 성능의 차이는 어떻습니까?
◆ 김덕진> 실제로 말씀드린 것처럼 이 R1이요. 자기가 비슷하게 해서 챗GPT O1 비슷하게 흉내를 냈다고 그랬잖아요. 흉내를 낼 때 얘네들이 가성비를 좋게 하려고 완전히 O1처럼 다 한 건 아니고 그중에서 일부 특별한 요소들을 합쳐서 만들었어요. 그러다 보니까 이 녀석이 수학이나 프로그래밍 코딩 이런 것들은 되게 잘해요. 그런데 일반적인 상식을 물어보거나 우리가 대화할 때 약간 떨어지는 부분도 분명히 존재합니다. 그리고 이제 또 한 가지 이제 가장 큰 거는 이게 아무래도 중국 언어 모델이다 보니까 항상 얘기하지만 시진핑에 대해 어떻게 생각해 이러면 얘는 아예 룰로 정해져 있는 게 뭐냐면 이거를 답변을 하는 게 아니라 그 답변을 제가 못하니까 수학이나 과학이나 코딩 관련된 질문을 해 주세요. 이렇게 얘기를 해요. 그래서 특정 영역은 GPT O1 만큼의 수준이 정말 나오고 있는데 일부 영역은 안 되고 있거든요. 근데 중요한 거는 오픈 소스라고 그랬잖아요. 그러면 부족한 부분을 제가 그거를 다운로드 받아서 쉽게 말해서 제 서비스에 넣고 부족한 부분을 추가해서 설치를 해서 그걸 갖고 다른 서비스를 만들 수 있다.
◇ 박재홍> 다른 나라에서는
◆ 김덕진> 아니면 우리나라에서도 비슷할 수 있는 거죠. 예를 들면 우리나라에서 어떤 우리나라 스타트업이 있다고 생각해 보세요. 그럼 스타트업이 챗GPT를 갖고 뭔가를 만들기는 어려워요. 왜냐하면 이 녀석을 쓰려면 대화를 할 때마다 건당 돈을 내야 되거든요. 그러면 제가 만약에 AI 서비스를 만들고 싶은 사람인데 AI 서비스를 챗GPT 기반으로 만든다고 하면 예를 들면 이런 걸 만든다고 생각해 봅시다. 박재홍의 한판 승부 챗봇을 제가 챗GPT 기반으로 만든다고 생각을 해요. 그럼 소비자들이 대화를 할 때마다 건당 10원 20원씩 계속 챗GPT에 돈을 내야 돼요. 이걸 하려면 그러면은 이제 스타트업 입장에서는 여기에다가 추가적인 데이터를 넣어서 뭘 해도 돈이 들잖아요. 그런데 만약에 딥시크 모델을 가져와서 제 컴퓨터에 설치를 하고 거기에다가 한 판 승부에 대한 여러 가지 정보를 주면 이 녀석이 조금 만들기는 그래도 챗GPT보다 불편하겠지만 그렇게 만들면 사람들이 대화를 한다고 건당 돈을 안 내도 돼요. 그럼 이제 이거를 갖고 여러 가지를 할 수 있다라고 하는 게 어떻게 보면 부족하지만 이게 오픈 소스라서 사람들이 욕심을 내고 결국 이게 되게 많은 AI 서비스를 만들 수 있는 가능성을 보여주는 거다라고 하는 포인트가 여기 있는 거죠.
◇ 박재홍> 그럼 이렇게 다 공개하고 또 저비용 했다 이런 거 자체 그리고 또 다 드러낸 거는 어떤 게임 체인저 그러니까 미국 중심의 이런 시장을 좀 바꿀 수 있는 그런 일종의 시도 모험인가요?
◆ 김덕진> 그렇죠. 어떻게 보면은 말씀하신 것처럼 이 딥시크를 만든 량원펑이라는 사람도 되게 특이한 사람인데 이 사람이 원래 그 돈을 뭘로 벌었냐면 퀀트 투자로 벌었어요. 우리가 말하는 금융을 AI로 하는 주식을 주식을 AI로 해서 실제로 운용 자산이 엄청납니다. 이 사람이 한때 운용 자산을 11조도 넘게 운영을 했던 사람이거든요.
◇ 박재홍> 돈이 많네요. 개인의 돈이에요?
◆ 김덕진> 기업의 돈이죠. 그리고 개인도 이제 돈이 많죠. 왜냐하면 개인이 그 회사를 만들어서 투자를 했으니까 그래서 이미 이 사람이 돈을 거의 벌대로 벌었어요. 그다음에 무슨 생각을 한 거냐면 이 AI를 갖고 되게 이제 좀 이런 표현을 하면 참 흥미롭긴 한데 중국 사람이긴 하지만 일종의 AI의 민주화를 꿈꾼 거예요. 그래서 누구나 AI를 손쉽게 쓸 수 있게 하겠다. 그래서 이 사람의 인터뷰의 맥락을 보면 이 사람은 이 딥시크라는 모델로 그렇게 돈 벌 욕심이 없어요. 왜냐하면 자기가 이미 금융으로 돈을 벌었으니까 그러니까 이런 모델을 만들면서 누구나 쓸 수 있게 하는 거고요. 그럼 이게 포인트는 뭐냐면 말씀하신 것처럼 AI가 보급화가 되고 이게 다음 게임으로 갈 수 있다는 거예요. 이거를 제가 좀 예시로 보여드리면 제가 실은 지금 안경을 끼고 있잖아요.
◇ 박재홍> 안경쓰고 있네요. 범상한 안경이 아닌데.
◆ 김덕진> 이게 제가 미국에 CES 갔을 때 사 온 거거든요. 예. 실은 이 안경에 AI가 들어 있어요. AI가 어떻게 들어 있는지 제가 잠깐 보여드리면 이게 이제 이거는 페이스북 메타에 AI가 들어 있는 건데 제가 예를 들면 얘한테 말로 이렇게 시켜요. 헤이 메타 룩 앳 디스 왓 아이 씨 그러면 얘가 사진을 찰칵 찍은 다음에
◇ 박재홍> 계속 해 주세요. 그러니까 뭐라고 계속
◆ 김덕진> 지금 얘가 뭐라고 한 거냐면 영어로 제가 이거를 설명해 달라고 그랬더니
◇ 박재홍> 내가 뭘 보고 있는지 말해줘
◆ 김덕진> 그랬더니 마이크도 있고 막 이렇게 얘기를 하는 거예요. 근데 이게
◇ 박재홍> 물병도 있고
◆ 김덕진> 네. 이게 지금 인터넷에 연결이 안 된 상태에서 이렇게 되는 거예요. 이게 뭐냐면 이 이 지금 이 안경 안에 여기 보면은 칩들이 좀 들어 있거든요. 근데 이 칩 안에 그런 아까 말씀드렸던 쉽게 말해서 딥시크 비슷하게 라마라고 하는 오픈 소스의 언어 모델이 연결이 돼 있는 거예요. 그럼 이걸 왜 보여드리냐면 실제로 이 카메라 그러니까 이 안경 그러니까 카메라가 달리고 AI가 되는 이 안경 자체는 올해 나온 게 아니라 작년 2024년 1월에 이미 CES에서 나왔었어요. 그리고 나서 1년이 딱 지나서 제가 올해 갔더니 중국에서 이거 비슷한 하드웨어들을 더 싸게 막 만들기 시작을 하는 거예요. 이 녀석이 이제 미국에서 한 299달러니까 한 45만 원 정도인데 실제 이제 중국에서 한 20~30만 원대 똑같은 것들을 막 만들기 시작을 해요. 근데 제가 써봤거든요. 근데 얘가 이렇게까지 말이 잘 안 돼요. 그러니까 기계는 만들었는데 AI가 아직까지 그 성능이 안 되고 있던 거예요. 왜냐하면 이 녀석이 기존 거는 인터넷에 연결을 하거나 여러 가지 허들이 있어야 되는데 말씀드린 대로 딥시크가 가져오는 가장 큰 포인트나 오픈 소스의 가장 큰 포인트는 이 녀석을 조그만 모델로 만들어서 이런 데에다가도 넣을 수도 있다. 안경에도 넣을 수도 있다.
◇ 박재홍> 와이파이 없이도
◆ 김덕진> 네 그럼 반대로 얘기하면 이 기술을 갖고 우리가 이제 정수기에도 AI가 들어가서 대화를 하고 로봇 청소기에도 들어가서 대화를 하고 막 이런 것들이 인터넷 연결 없이도 막 될 수 있는 시대가 온다는 거예요. 그럼 이게 갖는 의미가 되게 크겠죠. 그럼 지금부터 개발하는 사람이나 스타트업 입장에서는 마치 컴퓨터가 처음 나온 것처럼 컴퓨터의 운영 체제가 생긴 것처럼 그 안에서 이것도 만들어보고 저것도 만들어보고 막 해 봐야 되잖아요. 근데 지금은 뭘 해보려고만 해도 돈이 들어요. 근데 이제 돈이 안 들고 시도할 수 있는 거예요. 그러면은 100번 천 번 시간을 갖고 시도를 하겠죠. 이런 부분들이 AI가 되게 보급화될 수 있는 어떻게 보면 장을 연 거다. 그리고 이게 아마 올 중순 후반 넘어가면 정말로 이런 데도 AI가 들어가 이런 데도 AI가 들어가 이럴 수 있는 이 상황들이 생기기 시작한다는 거죠.
◆ 박성태> 전혀 공대 이쪽 잘 몰라 그래서 이렇게 지금 말씀하신 건 개발자 입장에서 그런 거죠. 그러니까 개발자가 그래서 딥시크를 이용해서 여러 가지 앱과 프로그램들을 만들면 네 거기서 이제 그 오픈 소스를 했기 때문에 이거를 응용해서 딥시크의 엔진이 들어간 규모가 작은 소규모 앱을 만들어서 그런 여러 가지 디바이스에 얹으면 아주 생활에 이제 사용자들이 그때부터는 이제 사용자들이 여러 개를 쓸 수 있다는 거죠. 사실 잘 모르는 사람들은 지금 머릿속에 있는 AI로 가면 뭐 저기 챗GPT처럼 사실은 저희가 볼 때는 그걸로 그냥 대화하고 심심할 때 물어보면 답해주고 그 정도로밖에 사실은 하는 거거든요. 물론 학생들은 논문 요약하는 데는 상당히 많이 쓴다고 하는데 저희 같은 사람들은 사실 잘 몰라서 그러는데 그런 시장이 그런 앱들이 훨씬 많이 늘어난다는 얘기죠.
◆ 김덕진> 그렇죠. 그리고 이제 말씀하신 것처럼 이제는 지금 우리가 보는 챗gpt는 그냥 채팅하는 수준이잖아요. 근데 이 AI에다가 어떤 데이터나 어떤 현상이나 어떤 서비스를 붙이냐에 따라서 그 녀석으로 이제 할 수 있는 게 되게 많아진다는 거예요.
◇ 박재홍> 방금 든 생각은 이제 앞으로 시험장 들어갈 때 네 모든 안경을 이게 AI 안경인지 아닌지 이거 검사 받고 들어가야 될 것 같은데요.
◆ 김덕진> 그럴 수도 있죠. 왜냐하면 여기에도 제가 이거
◇ 박재홍> 공부를 AI 안경으로 공부도 할 수 있는 거 아니에요
◆ 김덕진> 그렇죠 뭐 이렇게
◇ 박재홍> 단어 알려줘 단어 찾을 필요도 없고
◆ 김덕진> 예를 들면 제가 얘한테 야 이거 문제 보고 답 알려줘. 그럼 챗GPT도 지금 그거 되거든요. 챗GPT 설명해 주면 답이 되거든요. 선생님이 되기도 하고 예를 들면 가이드가 되기도 하겠죠. 예를 들면 제가 프랑스 파리에 가가지고 에펠탑 보면서 야 이거 네가 역사적 배경에 대해서 초등학교 학생도 이해할 수 있는 수준으로 설명해줘. 그럼 이제 얘가 막 얘기를 해 주겠죠 그러겠네요. 그러니까 이런 게 되게 게임 체인저가 된다는 거예요. 근데 이런 걸 할 때 말씀드린 것처럼 돈도 안 내도 되고 인터넷에 연결도 안 돼도 되고 특화된 서비스들이 하나씩 생기는데 그거를 할 수 있는 것들이 오픈 소스에서 계속 나오고 있고 이미 근데 이제 이런 것들이 말씀드린 딥시크 전에도 있었는데 중요한 건 이렇게 추론까지 하는 똑똑한 쪽에서는 오픈 소스에서 딥시크가 처음 나온 거예요. 딥시크 R1이 그러니까 챗GPT에서 아까 말한 것처럼 그냥 공부만 많이 하네. 말고 혼자서 생각해서 대답하는 이런 녀석은 지금까지 공짜로 쓸 수 있는 오픈 소스 버전에서는 없었거든요. 근데 이번 딥시크 R1이 이렇게 생각까지 해서 똑똑하게 얘기하는 녀석을 만들었고 그거를 공짜로 풀었고 그거를 작게 만들어서 이런 데까지 넣을 수 있는 가능성을 개발자들에게 줬다라는 거죠. 그럼 이제 개발자들이 아까 말씀하신 것처럼 막 쓰는데 그럼 우리는 이제 좀 있으면 이게 뭐 AI인지 뭔지 모르고 그냥 막 쓰는 거죠. 그런 세상들이 올 수 있는 걸 열었으니 그럼 역으로 이제 여기에서 많은 사람들이 생각을 하는 거죠. 이렇게 되면 GPU는 어떻게 될까 AI 시장은 어떻게 될까 우리는 어떻게 했을까 그래서 그런 것들이 결국엔 다 주가에 영향을 미쳤다가 다시 돌아왔다가 국가별로 어떻게 됐다가 이런 이유들이 결국엔 이 오픈 소스로 이 똑똑이를 풀어서 누구나 접근할 수 있게 했다. 그리고 작은 모델들도 여러 개를 만들어서 되게 많은 시도를 해볼 수 있게 했다. 이게 이제 가장 큰 포인트라는 거죠.
◆ 박성태> 근데 지금 궁금한 게 연결이 안 돼도 이제 인터넷 연결이 네트워크에 연결이 안 돼도 된다고 그랬잖아요. 그러면 예를 들어서 지금 보시는 거에 이게 테이블이 만약 자작나무다 자작나무에 대한 것들 정보 여러 가지 이게 앞에 뜨는 게 어떤 정보가 뜰지 모르잖아요. 그럼 기존에 거기에 관련 정보가 예를 들어서 칩판에 다 들어가 있다는 거 그게 전제가 되는 건가요?
◆ 김덕진> 그러니까 이게 이렇게 말씀드리면 될 것 같아요. 우리가 말하는 만물 박사급으로 이 조그마한 거에 들어가진 않아요. 그러면 이게 이제 이번에 또 딥시크에서 만든 이제 아이디어 중에 하나인데 이 용량을 줄이는 게요. 두 가지 정도를 많이 써요. 하나는 이제 이 원래의 용량은 예를 들면 그냥 예시로 해볼게요. 한 500기가짜리를 우리가 컴퓨터 500기가짜리를 한 1기가짜리로 줄인다. 그럼 이거를 어떻게 줄일까라는 건데 두 가지 방식을 씁니다. 원래 첫 번째로 많이 썼던 건 계산을 좀 조그마한 거예요. 무슨 말이냐면 우리가 파이 아시죠? 파이 그게 3. 14 쭉 막 가잖아요. 근데 원래의 AI 큰 모델이 계산을 3. 14 쭉쭉쭉 해서 소수점 한 300짜리까지 한다. 그럼 이거를 우리가 3. 14만 알아도 돼라고 이렇게 줄이는 거예요. 그럼 용량이 줄어들겠죠. 근데 그렇게 하는 거 하나랑 지식을 어떻게 하면 효과적으로 줄일 수 있을까라고 할 때 이번에 증류라는 방식이 쓰이는 건데 증류가 우리가 예를 들면 걸러 내거나 막 이렇게 할 때 쓰는 거잖아요. 근데 이거를 사람에 비유하면 어떻게 되는 거냐면 우리로 치면 예를 들면 제가 저는 정치를 잘 모르거든요. 근데 제가 여기 와가지고 앵커님한테 정치에 대해서 교육을 받는 거예요. 쉽게 말해서 그러면 제가 어디 가서 잘 몰라도 최근 이슈에 대해서 한두 마디 정도는 할 수 있을 거잖아요. 그런 식으로 만드는 게 증류인 거예요. 그러니까 똑똑한 최고의 선생님한테 한 예를 들면 500기가짜리를 한 50기가짜리로 줄일 때는 얘한테 선생님이 예를 들면 매일 한 10시간씩 한 달 동안 알려주고 그다음에 이것보다 더 조그마한 애는 조금만 알려주고 막 이렇게 되는 거죠. 그러면 이제 제일 조그마한 모델은 되게 아는 척하게 몇 마디는 할 수 있지만 여러 번 물어보면 답변이 잘 안 되겠죠. 근데 그렇게 하더라도 이런 데 쓸 수 있는 것만 딱 만들겠죠. 예를 들면 청소기 안에서 우리가 청소기한테 대화를 한다고 할 때 청소기한테 너 인생이 뭐냐 이렇게 물어보지는 않을 거잖아요. 챗GPT한테 물어볼 수 있지만 그러면은 청소기만 잘할 수 있는 몇 개만 하면 얘가 되겠죠. 그래서 그런 아이디어들을 냈다라는 게 이번에 보면 딥시크가 이제 많이 보여준 포인트.
◇ 박재홍> 마지막 질문 지금 이제 가장 큰 우려는 개인정보 유출 문제인데 지금 나오는 뉴스는 정부 부처뿐 아니라 기업들도 딥시크 R1 접속을 차단한다 이런 보도가 나오고 있지 않습니까? 이게 모럴리티 문제 정보 유출 문제 이건 어떻게 접근해야 되는 것이냐.
◆ 김덕진> 그것도 이제 두 가지로 나눠야 되는데요. 말씀하신 것처럼 지금 차단하고 있는 건 뭐냐 하면 이 딥시크 모델을 중국 서버에서 돌리는 딥시크 닷컴 혹은 딥시크 앱을 차단하는 거예요. 이게 어떻게 다른 거냐면 엔진은 이미 공개를 했잖아요. 그래서 그 공개된 엔진이 참 아이러니하게 이미 미국 마이크로소프트 서버에서도 돌아가고 있고요. 아마존 서버에서도 돌아가고 있어요. 그런데 차단하는 건 단지 그 언어 모델 엔진을 중국 서비스에서 돌리는 걸 막는 거예요. 이게 왜 중요하냐 이 엔진은 이미 오픈 소스로 설계도도 다 공개했고 그리고 그거를 다 설치할 수 있게 됐잖아요. 그러니까 지금 그걸 전 세계 사람들이 다 검증을 해본 거예요. 그랬더니 미국에 있는 마이크로소프트나 아마존이 이거 어쨌든 검증해 보니까 이 이 엔진 자체에서는 데이터를 가져가려는 것 같진 않아. 그러니까 이 엔진을 우리 회사의 서버에 올리면 이거는 괜찮아라고 쓰고 있는 거고요. 근데 중국에 지금 차단하고 있는 건 뭐냐 하면 그 엔진을 중국 서비스에 올리면 중국의 거의 모든 인터넷 서비스는 중국 사이트에 들어가서 뭔가를 하면 이 중국 정책에 따라서 되게 많은 개인 정보를 가져가요. 예를 들면 스마트폰 누르는 패턴이라든지 아니면 우리가 하는 어떤 걸 이런 걸 다 가져가거든요. 근데 이거는 비단 딥시크뿐만 아니라 우리가 이게 문제가 됐던 게 틱톡 사태인 거예요. 그래서 미국하고 왜 중국이 왜 틱톡 갖고 그랬느냐 틱톡이 너무 많은 정보를 가져간다. 그걸 막아야 된다. 이거기 때문에 지금 차단되고 있는 건 그 서비스가 차단되고 있는 거고 이 언어 모델 자체는 이미 마이크로소프트나 아마존의 클라우드에서 돌아가고 있어요. 그래서 되게 재미있는 게 미국 서비스에서 딥시크 쓰고 있는 애들은 뭐라고 쓰냐면 이거는 안전한 미국 서버에서 돌아가는 딥시크입니다. 이렇게 써 있어요. 우리가 말한 퍼플렉시티 같은 그래서 이걸 좀 결을 나눠서 봐야 된다. 그런데 이제 중요한 거는 그럼 이 딥시크라는 효율적인 모델을 만들 때 이 데이터를 뭐를 갖다 썼느냐 근데 그럴 때 이제 많은 사람이 생각할 때 저게 저렇게 빨리 똑똑해진 건 마치 강남 1타 강사 빨리 보고 학원에서 뭐 하는 것처럼 맞아 저 챗GPT O1 보고 저거 뺏긴 거야라고 하는 이런 도덕적 이슈에 대해서는 여전히 지금 말이 나오고 있는 상황입니다.
◇ 박재홍> 그렇군요. 교수님 더 듣고 싶은데 일단 오늘 여기서 보내드려야 될 것 같습니다. 1타 강사 우리 김덕진 세종사이버대 교수였습니다. 고맙습니다. 교수님 감사합니다. 라디오는 여기서 종료하고요. 딥시크 연장방송 유튜브로 하겠습니다 유튜브로 와주세요. CBS 한판승부입니다. 연장방송 오랜만에 하는데 김덕진 교수 강의가 너무 좋아서
◆ 윤희석> 제가 궁금한 게 최근에 오픈AI 샘 알트먼 소프트뱅크 손정희 회장이 한국에 와서 이재용 삼성전자 만났잖아요 스타게이트 프로젝트 들어간다. 삼성의 역할이 뭐냐면 디바이스였단 말이에요. 그러면 말씀하신 것처럼 디바이스에다가 AI을 심는 관점에서 보면 오픈 AI는 이름은 오픈인데 어떤 특정 회사와 생태계를 구성하는 방향으로 가는 거고 딥시크는 그게 아니라 범용으로 해서 더 넓게 그렇게 가는 방향으로 완전히 바뀌는 겁니까?
◆ 김덕진> 그러니까 그 이제 아마 뭐 들으시는 청취자분들의 연령대가 다양하실 텐데 그 컴퓨터 초창기에 우리가 윈도우를 쓸 때요. 윈도우 말고 리눅스라는 게 있었어요. 이게 뭐냐면 리눅스는 그러니까 윈도우는 운영 체제인데 마이크로소프트에서 만든 거잖아요. 근데 그걸 마이크로소프트한테 돈 주고 우리가 쓰는 거잖아요.
◇ 박재홍> 돈 내죠.
◆ 김덕진> 그리고 이 만약에 윈도우가 좀 이상한 게 있어요. 그래서 내가 고치고 싶어요. 고치고 싶어도 이건 마이크로소프트의 소스 코드이기 때문에 제가 마음대로 못 고친단 말이에요. 근데 리눅스는 이제 개발자들이 이거를 누구나 그냥 운영 체제 같은 건데 누구나 공짜로 쓸 수 있고 내가 조금 마음에 안 든다고 그러면 이 소스 코드가 열려 있기 때문에 다 고칠 수가 있어요. 그럼 이게 어떤 의미를 가졌냐면 그래서 예를 들면 돈을 안 내고도 나만의 서비스를 만들고 되게 구축하고 뚝딱 뚝딱 해서 기업용 솔루션이나 기업용 보안 솔루션이 이 리눅스를 기반으로 되게 많이 만들어졌었거든요. 왜냐하면 마이크로소프트는 생각해 보면 뭔가 문제가 있어도 그걸 마이크로소프트 안 고쳐주면 못 고치니까 오히려 이쪽은 자기 마음대로 고칠 수가 있잖아요. 그리고 돈도 안 내도 되니까 이 시장이 되게 커졌어요. 근데 지금 딱 윈도우랑 리눅스처럼 보시면 되는데 챗GPT는 약간 지금 대표님 말씀 주신 것처럼 플랫폼 구조를 만들려고 하고 있어요. 우리나라에서 이번에 카카오랑 협업을 한 걸 딱 보면 알 수 있는데요. 우리나라에서 이걸 굳이 두 개 나누자면 네이버랑 카카오의 이제 전략이 달라진 거죠. 네이버는 자체 언어 모델 챗GPT 같은 걸 자기네 회사에서 만들었어요. 그래서 그거를 계속 개발을 하고 있어요. 근데 카카오는 자기네 언어 모델을 만들려다가 지금 안 만들어요. 그런데 이제 여러 서비스는 있잖아요. 근데 그 서비스를 AI들로 막 다 붙이고 싶잖아요. 그럴 때 이제 AI 쪽에서 제일 잘하고 있는 챗GPT랑 협업을 한 거죠. 그런데 이제 말이 협업이지 정확하게 말하면 챗GPT한테 돈 주고 이제 오픈 AI 걸 쓰는 건데 왜 이렇게 하느냐 이들은 자기네들이 AI를 못 만들어도 AI를 잘 하는 데를 활용을 해서 이 서비스를 고도화해서 돈을 벌고 싶은 거예요. 그러니까 이런 식의 협업인 거죠. 예를 들면 우리가 앱 스토어라고 생각을 해보면 애플의 앱스토어 안에 의해서 뭔가 앱 서비스 만드는 사람들이 수수료를 다 엄청나게 내잖아요, 30%씩. 그럼에도 이제 자기네들이 애플의 앱스토어 같은 걸 만들 순 없으니까 그러니까 이제 거기 들어가서 서비스로 돈을 버는 건데 쉽게 말하면 딥시크나 이런 오픈소스 계열은 내가 앱 스토어부터 다 만들자 이런 거예요. 그리고 앱 스토어를 만들 수 있는 방법들을 딥시크가 다 공개한 거예요. 쉽게 말하면 그러니까 자기가 앱 스토어도 만들고 그 안에서 서비스도 만들겠다라고 하는 욕심이 있는 거죠. 그러니까 결이 다르다고 보시면 될 것 같고 그러면 오픈 AI 입장에서는 그렇게 뚝딱뚝딱 만드는 애들이 만약에 막 장터가 여러 개를 만들 수 있어요. 네 그러면 1등인 장터가 유지할 수 있는 제일 좋은 방법은 거기에 파트너를 많이 모아서 굳이 저기 가봤자 너네 살 거 없어 그냥 여기서 좀 더 비싸도 여기가 편해 이래야 될 거잖아요. 그래서 지금 파트너십을 하는 거야. 그래서 소프트뱅크랑도 손 잡고 기업에 뭘 하고 심지어 우리나라에서는 언론에 잘 안 나왔는데 이미 일본에서 우리 일본 갔다가 소프트뱅크가 우리나라 왔잖아요. 그 오픈 AI가 일본 갔다가 우리나라 왔잖아요. 일본에선 이미 소프트뱅크랑 오픈 AI가 합자 회사를 만들었어요. 우리나라 언론에서 잘 이걸 보도를 많이 안 하시더라고요. 50대 50의 돈을 주고 아예 합자 회사를 만들었어요. 그리고 그 합자 회사가 실제로 크리스탈이라고 하는 개념을 갖고 뭘 하냐면 기업들 그러니까 일본에 있는 상위 500개 기업의 기업 정보를 AI한테 학습을 시켜서 그걸 갖고 보고서를 끝내주게 잘 써주는 AI를 샘 알트먼의 오픈 AI랑 소프트뱅크가 같이 해서 기업 컨설팅하겠다 라는 회사를 이번에 아예 만들어버렸어요. 아예 사인까지 했습니다. 그러니까 그 정도로 이미 오픈 AI는 야 쟤네들이 봤더니 80점짜리 엔진 갖고 막 비슷하게 만드니까 소비자들이 귀찮게 그거 할 필요 없이 그냥 우리 거 쉽게 쓰면서 혜택을 누릴 수 있게 이쪽에 대한 협업을 강화하자라고 하는 그림으로 간 거예요. 그래서 말씀하신 것처럼 삼성과 함께 AI 전용 단말기도 만들 거야 이런 얘기도 하고 있는 거고 심지어 이제 미국에서는 뭐도 하고 있냐면 우리나라에는 아직 이게 공개가 안 됐는데 오픈 AI가 오퍼레이터라는 서비스를 만들었어요. 오퍼레이터는 뭐냐면 제가 쉽게 말해서 얘한테 챗GPT한테 이미 미국에서는 그게 돼요. 내가 3일 후에 일본 여행을 가고 싶은데 급하게 나온 땡쩌리 표를 네가 좀 찾아가지고 우리 4인 가족을 위해서 예약을 해가 돼요. 이미 됩니다. 그럼 얘가 저 대신에 인터넷 사이트를 마우스로 막 돌려가지고 클릭 클릭하고 제 아이디 패스워드만 넣으라고 하면 아이디 패스워드 넣으면 자기가 해가지고 결제를 해줘요. 그것까지 이미 되고 있어요. 그러니까 뭐냐면 이미 오픈 AI는 서비스화를 하는 거예요. 서비스화를 왜냐하면 얘네들이 비스무리한 엔진 한 80점짜리 90점짜리 따라오니까 자기네들은 그런데 앞에 길을 여는 거니까 없는 길을 만들려면 원래 돈이 많이 들잖아요. 돈을 엄청 쓰면서 지금 앞길을 가고 있고 뒤에 애들이 야 쟤네 뭐 하고 있지? 빨리 따라가야지 빨리 따라가야지 이걸 지금 막 하고 있단 말이에요. 그럼 얘네 입장에서는 빨리 앞길을 열면서 사람들이 다른 데 못 가게 하려면 파트너를 계속 만들어야죠. 서비스를 만들어야죠.
◇ 박재홍> 또 하나 질문 엔비디아 최근 이제 딥시크가 80억 들여서 만들었다 이게 알려지면서 엔비디아의 비싼 칩을 쓸 필요 없다. 그래서 주가도 빠졌는데 이거 사실이에요?
◆ 김덕진> 일단은 80억은 너무 과장이 됐고요.
◇ 박재홍> 뻥이다?
◆ 김덕진> 아니 이게 뻥이다가 아니라 언론에서 좀 잘못 얘기한 거예요. 왜냐하면 논문에 아까 제가 그 얘기 드렸잖아요. 챗GPT 3, 3. 5, 4가 있듯이 딥시크가 지금 이슈가 되는 건 R1인데 그전에 딥시크 V3가 있었다고 그랬잖아요. 지금 80억에 대한 건 논문이 어떤 거냐면 딥시크 R1이 아니라 그전 버전인 딥시크 V3의 학습 한 번 할 때의 금액이다라고 논문에 써 있어요. 그러니까 이게 뭐냐면 그럼 이게 이게 비유하면 이런 겁니다. 우리가 예를 들면 아이폰 최신 버전이 있다고 생각해 보세요. 아이폰 최신 버전을 만들기까지 그전에 아이폰을 쭉쭉쭉쭉쭉쭉 개발을 했을 거잖아요. 그렇죠 이 누적 비용이 일단 다 빠져 있고요. 무슨 말이냐면 딥시크 v3를 한 번 학습할 때인 건데 그전에 v2도 있었고 2. 5도 있었는데 이 금액 다 빠졌고요. 인건비 다 빠졌고요. 그리고 그 안에서 클라우드에 대해서 이제 실제 실비가 아니라 여기 논문에서 쓴 거는 기존에 있던 것보다 새로운 걸 만들 때 우리가 아이디어를 낸 게 그것도 한 번에 제대로 됐을 때 낸 금액을 시뮬레이션을 해봤더니 이 정도야예요. 그럼 그것도 한 번에 안 됐을 수도 있거든요. 그럼 그렇게 하면 그 금액은 아니다. 근데 그 금액이 아니더라도 만약에 수천 억 단위라고 하더라도 이것도 오픈 AI에 비하면 엄청 싼 거죠. 왜냐하면 오픈 AI가 지금까지 할 때 펀딩을 미니멀 20조 이상을 받았거든요. 그럼 그거에다 돈을 더 썼을 거니까 수십 조짜리 썼던 걸 수천 억 안에서 해결했다라고 하면은 이거는 이제 말이 되는 거죠. 근데 중요한 거는 이렇게 되면 우리 입장에서 보면 우리도 해볼 수 있겠는데라는 이제 생각이 드니까 전 세계 사람들이 그게 놀라는 거예요. 그러니까 뭐냐 하면 수십 조까지는 못 써도 한 8천억 9천억 정도는 해볼 수 있을 것 같은데
◇ 박재홍> 우리도 기회다 그러면.
◆ 김덕진> 그렇죠. 그래서 그게 지금 이번에 딥시크가 주는 파장이고 그럼 엔비디아 얘기를 해야 되는데 엔비디아 어떻게 해야 될까라고 할 때 이게 두 가지 시선이 있어요. 예를 들면 첫 번째로 우리가 엔비디아에서 아주 마진을 높이 내는 게 h100이나 h200처럼 아주 고가의 그런 GPU들이잖아요. 이거는 한동안은 조금 떨어질 수도 있다라는 게 이제 중론이에요. 왜냐하면 지금처럼 엄청 똑똑한 거를 좀 효율적으로 만들 수 있는 방식은 나온 거니까. 근데 두 번째는 그러면 AI가 좀 싸졌다고 이 사람들만 만들까라는 거예요. 무슨 말이냐면 지금까지는 8천억 9천억짜리로 된다라는 걸 몰랐으니까 도전을 못하고 있던 애들이 야 9천억이면 우리도 해볼까 이렇게 한다거나 아니면 아까처럼 야 이 모델을 갖고 우리가 엄청 비싼 그래픽 카드는 아닌데 노트북 안에 들어가면 노트북 안에 그래픽 카드 한 200만 원짜리 바꾸면 이걸로 AI를 만들 수 있겠네라고 생각하면은 쉽게 말해서 전 세계 컴퓨터 수요가 바뀔 수도 있는 거죠. 근데 그런 관점으로 보면 엄청 비싼 몇 개가 팔리는 건 좀 덜 할 수 있지만 전체적인 시장으로 보면 오히려 시장이 넓어질 수 있는 거 아니냐라는 예상이 같이 있는 거예요. 그런데 이제 그게 주가에는 어떻게 영향을 미칠지는 잘 모르겠죠. 근데 어쨌든 기업의 매출의 입장에서 보면 엔비디아 매출의 입장에서 보면 실제로 어느 정도는 더 이렇게 보급화되기 때문에 쉽게 꺾이지는 않을 것 같다라는 건 있습니다. 근데 이제 어쨌든 주식은 기대 심리니까 그 부분에서는 좀 여러 가지 이야기가 나올 수 있는
◇ 박재홍> 마지막으로 미국 반응 짧게 짚어주시고 마무리하겠습니다. 미국 반응은 어떻습니까? 지금
◆ 김덕진> 미국에서는요 처음에 되게 놀랍고요. 그리고 아까 말한 대로 오픈 소스의 힘이다 이렇게 얘기를 하고 있고요. 그다음에 오히려 이제 많은 시도들이 일어나고 있는 상황인데 이제 역으로 생각하시면 돼요. 예를 들면 딥시크가 그 되게 적은 GPU로 만든 거잖아요. 그러면 GPU 많이 갖고 있는 회사들이 이 방법을 이제 안 거잖아요. 그럼 자기네들도 연구를 하겠죠. 그럼 더 좋은 효율성이 나올 수 있잖아요. 그래서 이거를 어떻게 보면 그들도 야 우리가 지금까지 어차피 그냥 우리는 그냥 1등만 만들면 되니까 효율성에 생각을 안 하고 만들었는데 쟤네가 저런 효율 좋은 아이디어를 냈네. 우리도 해보자 그래서 되게 또 한 번에 또 패러다임 시프트가 일어날 수 있는 이런 이제 시장이 좀 열리고 있다 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같고요. 아까 엔비디아 얘기할 때 잠깐 얘기를 안 했는데 엔비디아의 그런 그래픽 카드들이 그러면은 우리가 말한 챗GPT에만 쓰이냐 이게 아니에요. 지금 우리가 말하는 로봇 그리고 이제 자율주행 이쪽이 이제 더 커질 거거든요. 그러면 이제 우리가 말하는 글자 기반의 챗GPT 같은 것들은 효율화로 가는 거고 그 GPU들이 이제 다 로봇 만들고 자율주행하는 쪽으로 갈 거기 때문에 이제 좀 비싼 건 이제 그쪽으로 갈 것 같습니다. 로봇 쪽으로
◇ 박재홍> 새로운 변화의 폭은 엄청날 것이고 정신 바짝 차리고 국가 전략도 세워야겠네요.
◆ 김덕진> 우리에게 진짜 얼마 안 되는 기회라고 얘기할 수 있을 것 같고요. 조금 지나면 위기다. 왜냐하면 아까 말씀드린 대로 처음에 이거 1년 전에 나오고 1년 만에 중국이 따라하고 비슷한 게 하는데 지금 한 모르겠어요. 한 반 년 정도가 지금부터 되게 중요할 것 같아요. 지금부터 반년 안에 뭔가 우리가 좀 크게 크게 투자하고 뭔가 움직이지 않으면 이건 진짜로 현실적인 얘기예요. 현실적인 얘기 왜냐하면 이미 중국이 우리보다 GPU나 이런 거 많이 갖고 있고 인재도 더 많거든요. 그럼 얘네들이 지금 이렇게 해서 자신감을 얻은 거잖아요. 쉽게 말해서 그러니까 야 우리가 미국이랑 해봤더니 비슷하네. 전 세계가 놀랐네. 그럼 이제부터 우리를 주목하겠네. 왜냐하면 중국이 딥시크만 있는 게 아니라 비슷한 모델들이 이미 수백 개가 있어요. 근데 그거를 전 세계가 집중을 안 해주다가 이번에 집중을 한 거거든요. 그럼 지금 전 세계의 시선이 마치 K-pop 우리가 말하는 한류 때 한국에 모인 것처럼 지금 전 세계 AI 시선이 중국에 몰렸네라고 하면 당연히 중국 사람들은 지금부터 엄청나게 들고 일어나겠죠. 지금 딱 그런 타이밍입니다.
◇ 박재홍> 그럼 우리에게는 한 6개월 남았다.
◆ 김덕진> 6개월 안에 뭔가 되긴 돼야 돼요. 제가 볼 때는
◇ 박재홍> AI 전쟁 AI 전쟁 우리에게 6개월 남았다. 알겠습니다.
◆ 김덕진> 그렇게 이제 키워드가 뽑히는군요.
◇ 박재홍> 아닙니다.
◆ 김덕진> 이렇게 되는 아까 마치 80억까지 이렇게
◇ 박재홍> 아무튼 교수님 말씀을 같다는 느낌이 교수님 말씀을 우리 정치권도 좀 듣고 제대로 좀 정책을 다 만들어야 되는데 이거 지금 우리 맨날 인원이니 그거 얘기하고 있으니까 안타깝습니다. 아무튼 교수님 오늘 너무 감사합니다. 고맙습니다.
