중국 인공지능 스타트업 DeepSeek은 금요일에 오랫동안 기다려온 V4 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 미리 보기 버전을 출시하며 사용자들에게 새로운 기능과 성능을 테스트할 수 있는 기회를 제공했습니다.

이번 발표는 탕주(Hangzhou)에 본사를 둔 이 회사가 R1 추론 모델(reasoning model)을 공개한 지 1년 이상 지난 시점입니다. 당시 R1 모델은 놀라운 성능과 비용 효율성으로 인해 글로벌 기술 시장을 뒤흔들었습니다.

DeepSeek의 이전 모델 출시와 마찬가지로, 이번 최신 업그레이드 버전 역시 오픈 소스(open-source)로 제공되어 개발자들이 코드를 다운로드하고 로컬에서 실행하며 대부분의 경우 수정할 수 있도록 했습니다.

이 모델은 크기에 따라 'pro' 버전과 'flash' 버전 두 가지 형태로 이용 가능하며, DeepSeek 측은 V4가 특히 에이전트 기반 작업(agent-based tasks), 지식 처리(knowledge processing) 및 추론(inference) 분야에서 국내 경쟁사들을 상대로 강력한 성능을 달성했다고 주장했습니다.

카운터포인트 리서치(Counterpoint Research)의 니일 샤(Neil Shah) 수석 연구 부사장은 CNBC와의 인터뷰에서 "DeepSeek의 V4 미리 보기 버전은 상당한 자랑거리(serious flex)"라며, 이전 모델보다 낮은 추론 비용을 제공한다고 언급했습니다.

추론 비용(Inference costs)이란 학습된 AI 모델을 구동하여 결과물을 생성하는 데 필요한 컴퓨팅 및 재정적 지출을 의미합니다.

DeepSeek은 또한 V4가 Anthropic의 Claude Code나 OpenClaw와 같은 인기 있는 에이전트 도구들과 사용하기에 최적화되었다고 밝혔습니다.

카운터포인트의 수석 AI 분석가 웨이 선(Wei Sun)에 따르면, V4의 벤치마크 프로파일은 "상당히 낮은 비용으로 우수한 에이전트 역량을 제공할 수 있음"을 시사합니다.

2023년에 설립된 DeepSeek은 2024년 말 무료 오픈 소스 V3 모델을 공개하며 주목받았는데, 이 모델은 OpenAI나 Google 같은 기업들이 만든 모델에 비해 훨씬 적은 비용과 성능의 칩으로 학습되었다고 밝혔기 때문입니다.

몇 주 후인 2025년 1월에는 R1 추론 모델을 출시했고, 이는 세계 최고의 LLM 중 다수와 유사하거나 능가하는 벤치마크 결과를 기록했습니다.

R1 모델은 DeepSeek이 낮은 용량의 엔비디아(Nvidia) 칩만을 사용해 단 두 달 만에, 심지어 600만 달러도 들지 않는 비용으로 이 모델을 구축했다고 밝히면서 투자자들을 놀라게 했습니다. 이는 미국이 주도하는 AI 분야와 빅테크 기업들의 막대한 AI 인프라 지출에 의문을 제기했습니다.

그 이후 DeepSeek은 일련의 모델 업그레이드를 발표했지만, 어느 것도 R1만큼의 파급력을 갖지는 못했습니다.

모닝스타(Morningstar)의 이반 수(Ivan Su) 선임 주식 분석가는 CNBC에서 V4의 데뷔가 R1과 같은 시장 영향을 미치기는 어려울 것이라고 말했습니다. 그는 트레이더들이 이미 중국 AI가 경쟁력이 있고 사용하기에 저렴하다는 현실을 가격에 반영했다고 지적했습니다.

하지만 DeepSeek의 최신 포지셔닝은 다른 중국 오픈 소스 모델들을...