中 딥시크(DeepSeek) 출시와 글로벌 AI산업 패러다임 변화(25-3-31)/ 강수미.한국주택금융연구원

2025년 1월 중국 딥시크(DeepSeek-R1) 저비용 고성능 모델의 등장으로 AI분야 경쟁이 치열해지고 비용 절감 가능성이 대두되었으며 이로 인한 글로벌 AI산업 패러다임 변화와 영향을 살펴보고자 함 .

 

1.중국 AI 기업 딥시크1)가 자체 AI모델(Deepseek-R1, 이하 R1)을 공개한 여파로 인해 국제 금융시장의 관심이 고조

 

       1)　 딥시크(Deepseek)는 2023년 설립된 중국의 AI 모델 개발 스타트업으로 2024년 말에 처음으로 LLM인 V3을 공개했고, 이후 모델 확대를 지속해오다가 최근 추론 모델인 R1과 R1-Zero 모델을 공개했음(2025년 1월) 

 

   <표 1. 중국 딥시크 AI 개발 개요 >

 

설립              2023년 5월 창립한 중 항저우에 본사를 둔 인공지능 스타트업(대표:량원펑)

 

주요 서비스

                     ① 대형언어모델(LLM) V3 (2024년 12월)

                     ② 최신 추론 모델 R1 (2025년 1월)

 

특징              ① 저사양 AI용 반도체를 주로 활용, 美 오픈 AI의 Chat GPT 개발비의 약 5.6%(약 80억 원)에 불과

                     ② 中 딥시크 VS 美 오픈 AI 정확도

                         (수학) 79.8% VS 79.2%

                        (코딩) 65.9% VS 63.4%

                        * 딥시크가 일부 분야에서 오픈 AI보다 높은 성능 보임

                   ③ (사용부품) 엔비디아 중국 수출용 저사양 GPU H800(22년형) 화웨이 등 중국산 칩 사용

 

평가

               (긍정적) 투입 비용 대비 성능 면에서 미국 AI(구글, 메타 등)를 능가

               (부정적) 개발비용 축소, 신형 반도체 확보 의혹, 오픈 소스 지향 및 시장 장악 등의 우려가 있음

               (이탈리아) 딥시크 사용 차단

              (영국, 프랑스, 독일) 규제 필요성 검토 등 데이터 보호 측면 위험성 우려 제기 자료: KOTRA

 

●R1은 개발 소요비용, 시간 측면에서 경쟁사 대비 크게 우월한 동시에 성능도 뒤처지지 않는 등 뛰어난 가성비를 보유했으며 소스도 오픈하면서 AI 산업 판도 변화 가능성까지 제기(김기봉·이치훈, 2025)

   - 딥시크 R1 기초 모델의 훈련비용은 558만 달러로 Chat GPT(약 1억 달러), Meta Llama 3.1(6억 4,000만 달러)을 크게 하회하며 딥시크의 훈련시간인 278만 시간 역시 Meta Llama의 10% 수준에 불과

   - 그럼에도 성능 면에서는 코딩, 양적 추론 등 일부 영역에서는 경쟁사(오픈 AI, 메타 등)를 추월

    • 특히 딥시크는 사람이 선별하는 데이터를 습득하는 지도학습이 아닌 스스로 데이터를 찾아 탐구하는 강화학습 방식을 채택하는 등 고도화된 추론능력을 보유

 

    그림 1. 각 AI 모델의 분야별 성능(100점 만점) : 생략 첨부 논문파일 참조

 

       <표 2. 딥시크 V3 모델 개발 비용>

 

Training Costs              PreTraining    Context Extension   PostTraining   Total

in H800 GPU Hours       2,666K              119K                         5K                2,788K

in USD                           $5.328M          $0.238M                $0.01M             $5.576M

    자료: Artificial Analysis, 국제금융센터 자료: DeepSeek

 

●뉴욕증시는 딥시크의 등장으로 향후 AI 개발에 있어 최첨단 반도체가 필요하지 않을 수 있다는 전망에 따라 엔비디아, 브로드컴 등을 중심으로 급락(권도현, 2025)

   - 딥시크 충격은 지난 1월 21일 취임 직후 트럼프 대통령이 AI 인프라 투자 프로젝트인 스타게이트 (Stargate)를 발표하면서 AI 투자에 대한 낙관론이 정점에 달했던 상황에서 촉발

     

      표 3. 스타게이트(Stargate) 프로젝트란?

   • 스타게이트 프로젝트는 5천억 달러(한화 약 717조 원)규모의 국가 AI 인프라 구축 사업

   • 오픈 AI와 소프트뱅크, 오라클 등 글로벌 빅테크 및 전략투자 기업이 주도하게 되며, 2025년부터 2029년까지 향후 4년 동안 미국 내 데이터 센터와 반도체 생산 기반, 클라우드 서비스 구축에 나서게 됨

    • △경제성장 및 일자리 창출, △미국의 에너지 자립, △지속적인 혁신을 위한 규제 완화 동력이라는 트럼프 행정부 2기의 거시적인 기조와 연계되어 추진될 것으로 예상 자료: 국가안보전략연구원

 

   - 딥시크 공개로 1월 27일 엔비디아(-17.0%), 브로드컴(-17.4%) 등이 급락하면서 나스닥 지수가 –3.1%, 필라델피아 반도체 지수는 –9.1% 하락2)

 

      2)중국의 투자회사가 만든 오픈 소스 인공지능이 Open AI o3을 제외한 미국 거대기업들의 모든 대형 LLM 성능을 올킬했다는 것이 알려지자 인터넷 인공지능 관련 커뮤니티, 실리콘밸리에 매우 큰 충격을 가져다 줌 6 中 딥시크(DeepSeek) 출시와 글로벌 AI산업 패러다임 변화

 

   - 전일 하락폭이 과도했다는 인식과 AI 반도체 수요에 대한 긍정적 전망이 제기되면서 반등(1/28일) 

 

    그림 2. 딥시크 충격 전후 주요 테크 주가 동향 : 생략 첨부 논문파일 참조

    그림 3. 주요 테크 기업들의 AI 인프라 투자 : 생략 첨부 논문파일 참조

 

2.R1 모델의 혁신 포인트 3가지

 

  ① 강화학습 자동화를 통한 추론 성능 구현(백승혜·송예지, 2025)

 

딥시크의 모델은 통상적인 강화학습 방법에서 벗어나 인간이나 AI의 개입 없이3) 규칙 기반의 강화학습(RL, Reinforcement Learning)을 통해 스스로 배우고 진화하는 방식으로 자동화시켰고, 이를 통해 비용과 시간을 크게 절감해 대규모 훈련을 가능케 함

    - R1-Zero는 인간 개입에 의한 SFT(Supervised Fine Tuning)없이 강화학습 만으로 모델을 학습시킴

    - R1-Zero 모델을 파인튜닝(Fine-Tuning)4) 한 R1 모델은 인간에 의해 선별된 소규모 고품질 데이터를 사용하여 인간 개입에 의한 SFT로 먼저 파인튜닝한 후, 강화학습을 통해 모델을 추가로 파인튜닝 하는 다단계 과정을 거쳐 학습된 모델로 이 방법을 Reinforcement Learning With Cold Start라고 함

    - 이 과정을 통해 딥시크의 AI 모델은 어떠한 외부 개입 없이도 추론 문제를 해결할 때에는 자연스럽게 생각하는 시간을 더 많이 갖는 특징을 가짐

    - 이러한 강화학습 방식은 딥시크가 자체 개발한 ‘그룹 연계 정책 최적화’로 불리며, 하나의 문제당 추론 과정과 정답을 포함한 다양한 출력 값과 그에 따르는 보상을 계산하도록 훈련하는 것임

 

 ② 자체 검증 기술을 통한 정확도 향상(‘아하 모먼트’)

 

R1 모델은 추론을 하는 과정에서 결과물을 재평가하고 수정해 AI 모델의 대표적인 오류 현상인 환각 (Hallucination)5) 현상을 보완하고 정확도를 높임

 

    3)그 전까지는 일반적으로 강화학습 과정에서 오픈AI와 같은 개발자들은 ‘인간 피드백을 통한 강화학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)’ 또는 ‘AI 피드백을 통한 강화학습(Reinforcement Learning from AI Feedback, RLAIF)’이라는 방식을 통해 모델 추론 능력을 키워옴

   4)파인튜닝은 기존의 학습된 모델을 특정 목적이나 데이터 셋에 맞게 추가 학습하는 과정을 의미

   5)환각현상은 AI가 실제 데이터나 학습한 정보와 일치하지 않는 잘못된 결과를 생성하는 현상으로 주로 AI가 학습 데이터에서 패턴을 잘못 이해하거나 과도하게 일반화하여 발생함 

 

●딥시크는 이러한 기능을 ‘아하 모먼트’라고 부름

   - 딥시크 R1의 ‘아하 모먼트’는 AI가 단순 계산 이상의 추론을 수행하는 과정에서 나타난 자발적으로 자신의 접근법을 재평가하고 개선하는 전환점을 의미

   - 이는 강화학습 기반의 훈련 과정에서 자연스럽게 발생하는 현상으로 모델의 성능 향상과 효율적인 문제 해결 전략 개발에 중요한 역할을 함

   - 다만 이 현상이 AI의 자각이나 의식을 의미하는 것은 아니며 주어진 보상 체계 내에서 최적의 답을 찾기 위한 내부 최적화 과정의 한 부분으로 이해 이는 AI 연구의 새로운 가능성을 제시하며, 향후 더 복잡하고 자율적인 모델 개발로 이어질 전망

 

③ 모델의 학습 과정을 투명하게 공개

 

대부분의 글로벌 기업이 최종 점수만 공개하고 있는 반면 딥시크는 강화학습과 파인튜닝 과정을 통해 정확도가 꾸준히 향상되는 전체 과정을 투명하게 공개함

   - 딥시크가 공인 가능한 벤치마크들을 통해 성능을 인정받는 부분도 기존의 중국 기업이 로컬기관을 통해 성능을 평가받은 것과 차별화된 행보로서 중국 기술에 대한 신뢰도를 향상시키는 계기가 됨

 

3.딥시크 관련 쟁점 3가지

 

① 모델 훈련 비용 과소책정 논란(백승혜·송예지, 2025)

  딥시크가 V3 모델 훈련 비용에 칩 대여 비용만 포함시켰다는 의혹 제기

   - 딥시크가 공개한 V3 모델 훈련비용에는 2,048개의 H800 GPU 칩 대여(Rental) 비용만 포함되어 있으며, 그 외 훈련 과정에서 구입했을 것으로 추정되는 수 천개의 GPU 비용과 아키텍처, 알고리즘, 데이터를 위해 필요한 선행 연구, 실험과 관련된 기타 비용이 포함되지 않음.

      미국 제재 이전 대량의 NVDIA의 H100 칩을 구매한 의혹을 받고 있음

   - 딥시크가 분사해 나온 하이 플라이어 퀀트 측은 지난 2023년 5월 중국 언론 인터뷰에서 미국의 수출금지 이전에 1만 장 이상의 GPU를 구매했다고 밝힌 바 있음

   - 미국 반도체 컨설팅 기관인 SemiAnalysis에 따르면 R1 모델의 기초가 된 이전 모델 개발 과정에서 딥시크가 첨단 GPU 구매를 위해 5억 달러 이상을 투자했다고 주장

 

② 오픈 AI 기술 도용 의혹

 딥시크가 오픈 AI의 GPT-4 모델의 기술을 도용했다는 의혹

   - 지난 12월 출시된 딥시크의 V3 모델을 해외 사용자가 이용하는 과정에서 V3 모델이 자신을 GPT-4라고 소개하면서 이러한 의혹이 제기됨 

   - 2025년 1월 29일 오픈 AI와 마이크로소프트는 딥시크가 AI 모델 훈련을 위해 오픈 AI 데이터를 무단으로 수집했는지 여부에 대한 조사를 착수

    - 다만 이와 관련해 미국 AI 업계에서는 미국과 중국에 위치한 AI 스타트업이나 학술기관이 오픈 AI와 같은 선두 기업의 모델의 결과물의 일부를 활용하는 것은 흔한 관행이며, 딥시크가 오픈 AI 기술을 사용했다는 사실이 크게 놀랍지 않다고 함

    - 특히 인간의 반복적인 피드백을 통해 모델을 훈련시키는 강화학습 과정에는 많은 인력과 비용이 투입되는 만큼 신생 기업들은 증류(Distillation)기법6)을 통해 Chat GPT와 같은 상업화된 모델을 자사 모델 훈련에 사용하고 있다는 주장

 

    6)증류(Distillation)기법은 AI 모델이 다른 모델의 학습된 값을 활용해 개발하는 것을 의미함

 

③ 개인정보 침해 논란 및 생성형 AI의 검열 및 정보 조작 가능성 제기 (취약한 보안문제)

 

딥시크가 이용자들의 데이터를 과도하게 수집하고 보안 리스크를 초래할 가능성이 있다는 점에서 논란이 되고 있으며, 이에 주요국은 국가 보안 및 기밀 보호를 이유로 딥시크 사용을 제한

  - 딥시크는 단순히 사용자의 입력 데이터를 학습하는 수준을 넘어서 사용자의 개인정보를 과도하게 수집하는 것으로 밝혀짐

  - IP주소, 채팅 기록, 기기 정보, 개인 키 입력 패턴, 리듬 등까지 정보를 수집하며, 중국 서버로 데이터 전송 가능성 제기, 데이터 활용 방식에 대한 투명성 부족 등의 이유로 많은 국가들이 딥시크를 데이터 보안 위협으로 간주하고 대응하고 있음

   - 국가 기밀 유출 가능성, 금융·보험·기업 데이터 유출 위험, 소비자 개인정보 보호법 위반 가능성 등의 심각한 보안문제 제기 (검열 및 조작 가능성) 딥시크는 중국 정부의 검열 시스템 하에 운영되어 특정 키워드나 정치적 내용을 자동 차단하거나 조작할 우려가 제기됨

   - 실제로 중국 내에서 반정부적 내용이 포함된 질문을 할 경우 AI가 자동으로 답변을 제한

   - 정부 및 기업 차원에서 검열된 정보를 그대로 받아들이는 위험을 방지하기 위해 차단이 필요하다는 주장이 제기됨

 

4.딥시크 관련 주요국 대응

 

●(국내)

개인정보보호위원회는 딥시크 애플리케이션(이하 ‘앱’)의 국내 서비스를 잠정 중단하였으며, 국내 개인정보보호법에 따른 개선 및 보완이 이뤄진 후 서비스가 재개될 예정으로 밝힘(2/15일)

   - 딥시크가 민감한 개인정보를 과도하게 수집해 논란이 있었으며, 앞서 정부가 공공부문에서 딥시크 사용 제한보다 더 적극적인 조치7) 

 

     7)딥시크를 통한 정보 유출 가능성이 제기되면서 주요 공공기관 및 금융권, 기업에서 선제적으로 딥시크 접속을 차단

 

  - 따라서 국내에서 서비스되는 모든 앱 마켓에서 딥시크 앱의 신규 다운로드가 제한되며 기존에 다운받은 이용자는 일단 계속 이용할 수 있지만, 딥시크 입력창에 개인정보를 입력하지 않는 등 신중하게 이용해 달라고 조언

 

●(유럽)

유럽은 AI 규제 및 윤리적 가이드라인을 강조하며 독자적인 AI 정책을 추진하고 있으며, 특히 EU는 “AI 법안(AI ACT)”을 통해 AI 개발과 사용에 대한 엄격한 규제를 도입하고 있어 딥시크에 대한 논란이 가중되고 있음

 

●(이탈리아)

이탈리아 정부는 딥시크 사용에 따른 정보 유출 우려가 커지자 앱마켓에서 다운로드를 차단하며 해외에서 제일 빠른 대응을 함(1/29일, 현지시각)

   - 이탈리아 개인정보 보호기관인 ‘가란테(Garante)’는 딥시크에 개인정보 처리 방식 등에 대한 정보 제공을 요구(1/28일 현지시각)

    - 가란테는 딥시크에 어떤 개인 정보가 수집되고 있는지, 그 목적과 법적 근거는 무엇인지, 개인 정보는 중국에서 저장되고 있는 것인지 등의 사용자 데이터 처리 방식에 대해 질의해 답변할 것을 요청 그 외 영국, 프랑스, 독일, 아일랜드, 네덜란드 등 국가 안보적 차원에서 딥시크 문제를 검토하고 있으며 향후 제재 가능성 시사

   - (영국)

영국 과학혁신기술부 장관은 딥시크의 규모와 영향력을 면밀히 검토하겠다고 밝혔으며, 국가사이버 보안센터가 기술적 위험 요인을 조사 중

 - (프랑스)

프랑스 국가정보자유위원회는 데이터 보호 관련 위험성 파악을 위해 딥시크에 시스템 작동 방식에 대해 질의할 예정

- (아일랜드)

아일랜드 데이터보호위원회(DPC)는 딥시크에 자국 사용자 데이터 처리에 관한 정보 제공을 요청하는 서한을 보냈으며, EU 개인정보 관련법 위반 가능성에 대한 우려 전달

 

● (미국)

美 의회는 딥시크가 광범위한 사용자 정보를 수집하고 있는 데다 중국 정부가 이를 언제든 들여다 볼 수 있다는 우려의 목소리가 커지고 있어 정부기관에서 딥시크 앱 사용을 금지하는 법안을 추진

  - 미국은 지난 2022년 ‘적대국이 우리의 정보를 입수하는 걸 막겠다’는 취지로 중국의 짧은 동영상 플랫폼 ‘틱톡’을 미국에서 사용을 금지하는 법안을 통과시킨 바 있음

 

   <표 4. 주요국 딥시크 이용 제한 현황>

 

한국         정부 부처 및 지자체 다수 접속 차단 2월 15일 이후 신규 앱 다운로드 차단

미국         뉴욕·텍사스주, 정부 소유 기기에서 사용금지 미 해군, 전체 장병들에게 사용 금지령 미국 우주항공국(NASA), 접근 차단

                연방 의회, 정부 기관 기기 사용 금지 법안 추진 

일본          공무원 딥시크 사용 제한 호주 정부 시스템 및 장치에서 딥시크 제품, 응용프로그램, 웹서비스의 사용과 설치 금지

이탈리아    애플리케이션 다운로드 차단

대만          각 부처·기관(공공부문) 사용 금지

 (자료: 연합뉴스)

 

●한편 친중 성향 국가들과 글로벌 사우스(주로 남반구의 신흥국과 개도국), 인도 등은 딥시크를 적극 도입 하는 분위기(연합뉴스, 2025.2.20)

 

- (인도)

인도 정부는 최근 딥시크의 대형언어모델을 자국 서버에 적용할 것임을 발표하였으며 최근 3~5년 내 자체 GPU 개발과 10개월 내 인도산 대형 AI 모델 출시 계획을 발표(현기호, 2025.2.10) - 애쉬위니 바이쉬나우(AshwiniVaishnaw) 인도 전자정보기술부 장관은 “우리는 오픈소스 기반 칩셋을 활용해 자체 GPU를 개발할 계획이며, 인도 내 AI 생태계를 독립적으로 구축할 것”이라고 밝힘

- (러시아)

서방의 기술 제재로 인해 최신 반도체와 컴퓨팅 인프라 확보가 어려운 러시아는 딥시크를 계기로 중국과의 협력을 강화하며 AI 기술도약을 노리고 있음(현기호, 2025.2.10)

   - 러시아의 최대은행인 스베르방크(SberBank)는 딥시크의 코드를 기반으로 한 새로운 AI 모델을 공개했으며, 푸틴 대통령은 최근 스베르방크에 중국 및 BRICS 국가들과의 AI 협력을 확대할 것을 지시했으며, 러시아 내 AI 연구 활성화를 위해 대규모 국책 프로젝트를 검토 중임

- (말레이시아)

말레이시아 부총리 파딜라 유소프(Datuk Seri Fadillah Yusof)는 중국 AI 기업 딥시크가 말레이시아의 AI 도입을 촉진할 것이라고 강조하며, 특히 중소기업의 AI 활용이 확대될 것으로 전망함(Bernama, Channel News Asia, 2025.2.13)

 

5.딥시크 출시가 가져올 글로벌 변화

 

① 美 기술규제 대폭 강화

 

●미국의 경계감이 딥시크 사태로 인해 더욱 커지면서 첨단규제 범위를 반도체에서 소프트웨어, 인력 투자 등 다방면으로 확대될 가능성 제기(김기봉·이치훈, 2025)

   - 미국 내에서는 딥시크 출시를 스푸트니크 모먼트8)로 비교하면서 우려가 확대

 

        8)과거 소련이 미국에 앞서 자체 인공위성 스푸트니크 1호를 쏘았던 순간을 의미하며 미소 간 우주경쟁이 격화된 계기로 작용

 

    - 미국 하원 특별위원회는 對中 AI 수출 통제 강화를 촉구(금번 딥시크가 사용한 엔비디아의 H800 반도체는 2023년 10월부터 수출이 규제된 상태)

   - 향후 미국이 중국의 추가 혁신을 막기 위해 AI뿐 아니라 중국이 우위를 지닌 레거시 반도체, 양자컴퓨터 등에도 전방위적 규제를 추가할 가능성

 

② 中 첨단굴기 가속화

 

●중국 정부는 첨단산업 육성을 통한 경제구조 고도화 실현을 위해 ‘중국 제조 2025’, ‘인터넷 플러스’, ‘차세대 AI 발전계획’ 등 다양한 정책 추진 (KOTRA, 2025)

  - 초기의 인공지능 산업의 기술 발전을 중시하고 지원하는 방향에서 최근 산업 간 통합을 촉진하는 방향으로 변화

  - 중국은 AI 기술을 기존 산업에 융합하는 등의 종합 지원책인 ‘AI 플러스’를 작년 정부 업무보고에 처음으로 삽입하였으며 금년 1월에는 국유기업이 6백억 위안(약 80억 달러)의 AI 투자기금을 신규 조성하는 등 지원을 가속화하는 추이

 

표 5. 중국 AI 시장 현황

 

규모   • 글로벌 2위 시장으로, ’23년 기준 시장 규모 426억 달러에 달함

              * ’20년 이후 연평균 26.8% 성장, ’26년 630억 달러 돌파 전망 범위

          • AI 하드웨어에서 소프트웨어, 서비스 및 플랫폼으로 확장하였으며, 제조업은 물론

           농업, 의료, 금융 등으로 응용 범위 확대 투자

          • ’22년 중국의 AI 산업 투자 규모 130억 달러 상회, ’27년 381억 달러로 전 세계 투자 규모의 9% 차지할 전망

기업   • 중국 기업은 응용 분야에 84%, 기술 개발 분야에 13.6% 정도 분포

주요 AI 응용분야

          • 빅데이터 경쟁력을 바탕으로 제조업, 서비스업 분야에 골고루 걸쳐 상용화 단계에 진입하여 산업별 활용도를 높이고 있음

          • 기초 기술 연구보다는 응용분야에 집중, 중국기업 약 36%가 AI 기술 활용

          • 금융·전자상거래 약 50%, 제조업 약 40%, 헬스케어 약 30%, 자율주행·스마트교통 약 25%

     (보안)

           • 안면인식 기술 활용한 도시 관리 및 운영 (치안 분야 포함)

          • 스마트시티를 통한 도시 효율성 극대화,  주민 생활의 품질 향상 실현

   (의료)

           • 스마트 원격 의료(질병 예측 및 진단, 개인화된 치료법 제안 등)

           • 내륙, 농촌 등 의료 낙후지역의 의료 서비스 품질 개선에 기여

    (모빌리티)

          • 자율주행 및 스마트 교통 시스템에서 AI를 중요한 기술로 활용

          • 인터넷 플랫폼 기업, 자율주행 전문업체, 완성차 기업, 차량공유 서비스 업체 간 경쟁 심화 제조

          • 로봇 기술 활용한 ‘스마트·자동화 생산’, 디지털트윈을 통한 예측 분석

 (자료: KOTRA) 

 

●중국이 기술혁신 자신감을 보여주고 미국의 수출통제가 무의미하다는 것을 보여주기 위해 의도적으로 딥시크의 출시 시점을 트럼프 2기 출범 시기로 선택

    - AI 전용기금 등 관련 지원을 대폭 강화하면서 향후 중국의 AI 표준 주도권 경쟁이 본격화하고 중국발 과잉생산도 유발할 가능성

 

③ 글로벌 AI 패권 경쟁 심화 및 AI 관련 규제 강화 

 

(미국과 중국의 AI 기술 경쟁 심화)

미국은 AI 기술의 통제를 강화하고 중국은 독자적인 AI 생태계를 구축 하려는 노력을 지속

  - 미국은 AI 패권을 유지하기 위해 대중 AI 기술 수출 규제를 더욱 강화할 가능성이 있고, 이미 엔비디아의 고성능 AI 칩을 중국에 판매하는 것을 제한하고 있으며, 앞으로는 오픈소스 AI 모델에 대한 규제도 고려할 수 있음

  - 한편 중국은 미국의 제재에 맞서 자체 반도체 및 AI 기술을 개발하려는 움직임을 보이고 있으며 딥시크와 같은 기업이 그 선두에 서있음

 

(다극화된 AI 시장 형성)

미국·중국 외에도 일본, 한국, 인도 등 다양한 국가가 AI 산업에 적극적으로 투자하면서 경쟁이 더욱 심화

 

(유럽의 규제강화)

 

AI 기술의 윤리적·법적 문제를 해결하기 위한 유럽의 강력한 규제가 AI 생태계에 영향을 미칠 것(KB경영연구소, 2024)

   - EU는 세계 최초로 AI 규제 법안인 「AI법(AI ACT)」을 채택하며 선도적인 모습을 보임(2024년 8월 1일 공식 발효)9)

   - 「AI법(AI ACT)」은 AI 시스템을 인간의 건강, 안정, 기본권에 미치는 위험 정도에 따라 네 단계10)로 분류하고 규제 수준을 차등화 결론 및 시사점 각종 논란에도 불구하고 여전히 높은 평가를 받고 있는 딥시크의 등장은 AI 패러다임의 변화를 의미

 

       9)공식 발효된 이후 향후 2~3년 동안 단계적으로 의무 사항들이 부과될 예정

      10) AI 시스템을 ‘수용 불가 AI’, ‘고위험 AI’, ‘제한적 위험 AI’, ‘최저 위험 AI’의 네 단계로 분류

 

   - 딥시크 모델의 비용 효율성의 정도에 대해서는 논란의 여지가 있으나, 오픈 AI가 리드하고 있는 미국의 AI 기술을 중국 기업이 따라잡았다는 사실만으로도 글로벌 업계는 큰 충격을 받음

   - 또한 딥시크가 유사 성능을 나타내는 글로벌 경쟁 모델 대비 적은 비용으로 매우 훌륭한 모델을 만들어 냈다는 사실에는 이견이 없음

   - 딥시크는 훈련비용 절감뿐만 아니라 혁신적인 추론 기술로도 주목을 받고 있으며, 경쟁 모델 대비 현저히 낮은 API 요금제와 무료 배포를 통해 상업화 정도를 크게 높였다는 점도 높게 평가받고 있음 딥시크의 등장으로 기존의 미국과 중국 간 기술 경쟁이 더욱 격화될 전망

   - 미중 견제 및 기술 자급자족이 심화될 경우 글로벌 GDP 5%에 이르는 막대한 경제적 비용, 생산성 위축 등 부작용을 유발할 가능성

   - 미국과 중국이 육성하는 차세대 기술 분야가 AI, 양자컴퓨터, 우주항공 등으로 대동소이하여 향후 기술 표준 분절의 비용이 1조 달러에 달할 가능성 중기적인 관점에서 보면 딥시크의 소스 오픈 등으로 기술진보가 빨라지면서 전체 수요와 시장 크기를 늘린다는 ‘제본스의 역설’11)에 따라 전체 AI 시장의 확대가 가속화될 전망

 

     11) 제본스의 역설은 19세기 경제학자 윌리엄 스탠리 제본스가 제시한 개념으로, 기술의 효율성 향상이 오히려 해당 자원의 소비를 증가시킨다는 이론임. AI가 더욱 효율적이고 저렴해질수록 그 사용량은 폭발적으로 증가할 것이라는 예측 

 

    - 딥시크와 같이 오픈소스 AI 모델을 활용해 추론과 학습 비용이 낮아지게 되면, AI 도입속도가 한층 가속화될 수 있고 이는 궁극적으로 AI 산업의 확장성을 키울 것으로 예상됨(한지영·이성훈, 2025)

    - 향후에는 다양한 산업군에서도 비용 부담 완화에 힘입어 추가적인 수요 창출될 가능성 多 글로벌 금융권에서 AI의 점진적 도입이 예상되는 가운데 사회적 부작용 등을 최소화하기 위한 금융업계와 정부의 대응에 주목할 필요 (황원정·이상원, 2025)

   - 일부 은행들이 AI 도입에 박차를 가하는 가운데, 은행 간 AI 격차가 확대될 경우 기술 도입에 소극적이었던 은행들은 존폐의 기로에 놓일 가능성 있음

   - AI를 활용한 금융범죄나 기술적 오류로부터 고객, 직원 및 기관을 보호하기 위해 관련 위험을 관리하는 근본적인 리스크 관리 방법을 모색할 필요 있음

    - 미·중·EU 등 주요국에서 AI 관련 정책규제 간 차별화가 진행되는 가운데, 대표적인 규제 산업인 금융 산업에서의 규제 향방에도 주목할 필요가 있으며 선제적 대응이 중요해짐 한편 AI의 개방성과 규제 사이에서 균형을 찾는 것이 핵심 과제가 될 것이며 각국 정부와 기업들은 이에 대한 전략을 신중히 마련해야 함

    - AI는 단순한 기술 경쟁을 넘어 경제, 안보, 윤리, 정보보안 문제까지 포함하는 중요한 이슈로 떠오르고 있으며 앞으로의 패권 다툼이 글로벌 경제와 사회에 미칠 영향은 더욱 확대될 예정

 

| 참고문헌 |

• 고영민·김연미(2025.1.31). 과거에 살고있는 DeepSeek. 다올투자증권 • 권도현(2025.1.29). 딥시크 충격과 미국 증시 관련 전문가 시각. 국제금융센터 • 권숙희.(2025.2.20). “中 ‘딥시크 돌풍’속 영향력 확대…‘차단vs허용’으로 나뉜 전세계”. 연합뉴스 • 김기봉·이치훈(2025.2.4). 딥시크 출시의 미중대립과 글로벌 영향 및 시사점. 국제금융센터 • 김덕식(2025.2.7). “美”의회 “연방정부 차원 딥시크 접속 차단 법안 추진”. 매일경제 • 박유악(2025.1.31). 딥시크, 규모의 법칙을 뒤흔들다. 키움증권 • 백승혜·송예지(2025.1.31). 중국 AI 산업, 딥시크가 보여준 중국 AI 기술의 가능성. 하나은행 • 이지헌(2025.2.20). “미국도 정부기관 딥시크 접속 차단 움직임…美의회 법안 추진”. 연합뉴스 • 윤정현(2025.2.13). ‘스타게이트 프로젝트’로 본 트럼프 2기의 AI 국가전략. 국가안보전략연구원 • 한국정보산업연합회(2025.2.17). 딥시크가 촉발한 논쟁, 글로벌 AI 패권 다툼 어떻게 펼쳐질까? • 한지영·이성훈(2025.1.31). 딥시크가 만든 증시 내러티브의 변화. 키움증권 • 현기호(2025.2.10). ‘딥시크 쇼크’로 흔들리는 미 AI 패권…주요국의 대응 전략은?. 이코리아 • 황원정·이상원(2025.2.21). Agentic AI 시대 도래와 은행산업 영향 점검. 국제금융센터 • Bernama, Channel News Asia(2025.2.13). “DeepSeek Can Drive AI Adoption In Malaysia”, Attracting Global Investors-Fadillah • BLOCKMEDIA(2025.1.31). 유럽 각국, 중국 AI 기업 딥시크 전면 차단 및 조사 착수 • KB경영연구소(2024.12). AI 규제의 필요성과 도입사례, 그리고 이를 둘러싼 갈등 • KOTRA(2025.2.3). 中 인공지능(AI) 산업 발전 현황

 

 

주택금융 리서치 통권 제37호 2025.3. 

붙임._中_딥시크(DeepSeek)_출시와_글로벌_AI산업_패러다임_변화 (1).pdf

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