DeepSeek 이후에 무슨 일이 일어날지 예측하기(2/3)

이전 글에서는 구체화된 AI, 즉 로봇과 인간형 AI가 중국 외의 차세대 AI 개발 분야 중 하나가 될 것이라고 말씀드렸습니다. 또 다른 중요한 추세는 수평적 기본 대규모 언어 모델의 영향을 받지 않은 수직 산업에 AI 기술을 적용하는 것이라고 생각합니다. AI 기술의 광범위한 채택은 말할 것도 없습니다. AI의 미래 발전을 결정하는 가장 중요한 요소는 AI의 응용이 될 것이다.

 

이 부분에서 중국의 산업적 우위와 거대한 시장은 AI 경쟁에서 중국에 확실한 이점을 제공할 것입니다.

 

 

응용 분야의 인공 지능

일반적으로 AI 생태계에는 3가지 레벨이 있습니다. 기본 수준에는 Nvidia의 Blackwell 칩, Huawei의 Ascend 칩과 같은 AI 하드웨어와 데이터 센터가 있습니다. 중간 수준에는 ChatGPT, Llama, DeepSeek, Qwen과 같은 대규모 언어 모델이 있습니다. 최상위 수준에는 의료, 은행, 제조, 군사 등 다양한 AI 애플리케이션이 있습니다.

 

이러한 아키텍처는 이전 세대의 디지털 기술과 유사합니다. 핵심에는 반도체 칩, PC, 모바일 기기와 같은 하드웨어가 있고, 중간에는 Windows, Android, HarmonyOS와 같은 운영 체제가 있으며, 그 위에는 Amazon, WeChat, TikTok과 같은 애플리케이션이 있습니다.

 

성숙한 생태계에서는 고객 상호작용이 애플리케이션 계층에서 발생하며, 생태계에서 발생하는 수익과 이익의 대부분은 여기에서 창출되어야 합니다.

 

오늘날 AI 생태계에서는 디지털화 초기와 마찬가지로 대부분의 수익과 이익이 핵심 칩 수준에서 발생하며, 엔비디아가 가장 큰 수혜자입니다. 그러나 시간이 지남에 따라 업계의 수익과 이익은 LLM과 응용 분야로 재분배될 것입니다. 궁극적으로 가장 중요한 가치는 애플리케이션에 있습니다.

 

이렇게 성숙한 AI 생태계가 형성되려면 아직 몇 년이 더 걸릴 것이지만, 수평적 LLM 모델을 기반으로 수많은 수직적 AI 애플리케이션이 구축될 것입니다. 이때가 바로 AI가 우리 삶에 직접적이고 중대한 영향을 미치기 시작할 때입니다. 예를 들어, 알리바바의 LLM Qwen을 기반으로 구축된 새로운 중국 AI 비서인 마누스는 사용자 요청에 따라 웹사이트 구축, 여행 경로 계획 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 발전은 우리가 일반 AI를 향해 나아가고 있다는 것을 보여주는 한 예입니다. 진정한 인공 일반 지능이나 특이점이 등장할 것인지에 대한 질문은 제쳐두더라도(저는 그럴 가능성은 낮다고 생각합니다), AI가 경제와 일상생활에서 점점 더 많이 사용될 것이라는 데 이의를 제기하는 사람은 거의 없습니다.

 

우리가 이미 확장 법칙의 둔화를 보고 있듯이, OpenAI와 Meta와 같은 초대형 기업들은 컴퓨팅 성능에 대한 수익이 감소하는 상황에 직면해 있습니다. 또한 훈련에 사용되는 온라인 데이터가 거의 고갈되어 새로운 데이터 부족 문제에도 직면하고 있습니다. 하지만 현재 상당 부분이 오프라인인 업계 데이터는 사실상 사용되지 않고 있습니다.

 

중국의 전략은 AI를 가능한 한 빨리 칩과 LLM 수준에서 응용 프로그램 수준으로 옮기는 것입니다. 중국은 세계에서 가장 산업화된 경제를 가지고 있기 때문에 AI를 구현하여 생산성을 개선하고 AI 사용자에게 더 높은 투자 수익률을 제공할 수 있는 방법이 많습니다. 중국은 AI 애플리케이션을 관리하는 수직 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 방대한 양의 제조, 산업, 은행 및 의료 데이터를 보유하고 있습니다.

 

그렇기 때문에 지난 2개월 동안 중국의 주요 자동차 회사(BYD, Cherry, Geely, Nio), 통신 회사(China Telecom, China Mobile), 에너지 회사(PetroChina, Sinopec, CNOOC, China Nuclear), 산업 제조업체(Sinochem, Baosteel, Jiangnan Shipping), 금융 기관(ICBC, BOC, CCB, Ping'an Insurance) 대부분이 운영에 DeepSeek을 구현한다고 발표했습니다.

 

이런 통합은 대기업에만 국한되지 않습니다. 많은 병원, 지방 자치 단체, 학교에서 DeepSeek를 워크플로에 구현하고 있습니다.

 

AI가 적용된 좋은 사례로 상하이의 대형 병원이 있습니다. 2월에는 상하이 중산 병원이 심혈관 질환 분야 중국 최초의 AI 모델 베타 버전을 공식 출시했다고 보도되었으며, AI를 활용한 심혈관 질환 진단 및 치료에 중점을 두고 있습니다.

 

중국과학원 회원이자 중산병원 심장내과장인 거쥔보에 따르면, 중산병원과 상하이과학인공지능연구원이 공동으로 개발한 CardioMind는 최고 수준의 경험을 바탕으로 심혈관 질환을 진단하고 치료하는 전문 로봇 의사가 되는 것을 목표로 합니다. Ge는 보도자료에서 "우리는 CardioMind에 데이터를 제공하고 최고의 전문가처럼 생각하도록 가르칩니다."라고 말했습니다.

 

CardioMind는 심혈관 질환의 진단 및 치료에 대한 일반적인 지식 외에도 중산 병원 심장내과에서 수십만 건의 전자 의무 기록을 분석하고, 의사들이 사용하는 진단 및 치료 방법을 연구하고, 다양한 복잡한 사례를 검토했습니다.

 

'Ge'는 "CardioMind의 지식은 모든 유형의 심혈관 질환에 특화되어 있습니다."라고 말하며, AI 모델은 심전도, 초음파 영상, 실험실 검사 등 다양한 검사 데이터를 종합적으로 처리하고, 얻은 정보를 바탕으로 진단과 치료에 대한 결론을 도출할 수 있다고 덧붙였습니다.

 

'거'에 따르면 작년에 중산병원 심장과에 입원한 환자는 82만 명이었습니다. "CardioMind를 사용하면 의사들이 더 많은 환자를 진료하고, 전반적인 업무량을 줄이고, 진단과 치료의 질을 향상시킬 수 있습니다."

 

Ge는 CardioMind가 주요 의료 기관의 최고 의사들의 전문 지식을 복제 가능한 "디지털 진단 및 치료 기능"으로 전환한다고 말했습니다. CardioMind의 홍보와 적용을 통해 병원에서 고품질 의료 자원의 활용을 가속화할 수 있습니다.

 

AI가 적용된 또 다른 사례는 군사 시나리오입니다. 중국군은 이미 AI와 로봇 시스템을 작전에 통합하기 시작했습니다.

 

AI는 이미 공중전에 활용되고 있다. 그러나 현재의 AI 공중전 시스템에는 심각한 결함이 있습니다. 즉, 인간 조종사가 수행하는 갑작스럽고 비선형적인 기동을 설명하기 위해 궤적 기반 예측에 의존한다는 것입니다.

 

중국 최대의 무기 공급업체인 노린코의 핵심 연구 기관인 북서 기계전기공학 연구소는 현재 공중전에 사용되는 AI를 개선하여 이 문제를 해결하고 있습니다. 해당 연구소의 연구팀은 첨단 적외선 이미징과 AI 기반 예측 모델링을 결합해 날개와 꼬리 표면의 미묘한 움직임을 감지하여 적 전투기 조종사의 행동을 예측하는 기술을 개발했습니다.

 

이 시스템은 수정된 YOLOv8 신경망을 사용하여 비행 중 적의 조종면(예: F-15의 1.5m 방향타 또는 2m 엘리베이터)에서 밀리미터 수준의 변형을 감지하기 위해 적외선 이미지를 분석합니다.

 

이러한 실시간 관찰 결과는 주의 가중 메커니즘으로 보강된 장단기 메모리(LSTM) 네트워크에 입력되어 AI가 기동이 완전히 완료되기 전에 기동을 예측할 수 있도록 합니다. 인간 조종사는 본능과 예측 불가능성에 의존하지만, 모든 물리적 기동에는 기계적 선행 조건이 있습니다. 이러한 신호(방향타 기울기, 엘리베이터 오프셋)를 해독함으로써 새로운 모델은 인간 의사결정의 "블랙박스"를 열고 1초 이내에 결정을 내릴 수 있습니다.

 

AI가 실생활에 통합됨에 따라 국가의 산업 기반과 소비자 시장의 규모와 범위는 미래 AI 혁신을 주도하는 데 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

 

세 번째 예측은 AI의 상업적 발전과 관련이 있습니다. 저는 AI가 이전의 모든 기술 개발과 같은 궤적을 따를 것이라고 믿습니다. 즉, 대중 시장에 진출하면서 가격이 저렴해질 것입니다. 장기적으로 경쟁자들은 저렴한 가격, 효율성, 혁신에 초점을 맞출 것입니다.

 

다양한 산업에서의 경험에서 알 수 있듯이, 중국 시장은 세계에서 가장 경쟁이 치열하기 때문에 중국 기업들은 저렴하면서도 고품질의 제품과 설루션을 생산하는 데 탁월합니다. 그 결과, 중국은 전기 자동차, 태양광 패널, 배터리, 스마트폰 등과 마찬가지로 AI 응용 시장에서 경쟁력을 갖춘 글로벌 리더가 될 가능성이 높습니다.

 

우리는 이미 중국 기업들이 OpenAI, Meta, Tesla와는 다른 AI 개발 접근 방식을 취하는 것을 보고 있습니다. DeepSeek, Alibaba, Unitree, BYD는 높은 자본 투자, 독점 소프트웨어, 높은 이익 마진으로 보호되는 참호를 만드는 대신, 오픈 소스, 최적화된 엔지니어링, 무료/저가 소프트웨어를 통해 생태계를 성장시키고 있습니다. 목표는 빠른 도입, 확장 및 반복을 보장하여 장기적으로 시장 점유율을 높이는 것입니다.

 

 

 

시장에서 인공지능의 대량 도입

 

AI 기술이 발전하고 응용 프로그램이 각광받으면서 접근성은 광범위한 채택을 위한 중요한 요소가 되었습니다. 비용은 AI 도입에 있어 가장 큰 장벽 중 하나로 남아 있으며, 특히 대규모 언어 모델의 경우 더욱 그렇습니다.

 

DeepSeek은 오픈 소스 전략과 비용 효율적인 교육 솔루션을 제공함으로써 이러한 장벽을 제거하여 이전에는 비용이 너무 많이 든다고 여겼던 회사와 조직도 AI를 이용할 수 있게 했습니다.

 

아마도 이것이 DeepSeek과 중국의 AI 개발에 대한 가장 중요한 기여일 것입니다. 고급 AI 설루션을 구매할 여유가 없는 기업과 소비자에게 AI를 대중화하는 것입니다.

 

이는 단순한 기술적 혁신이 아닙니다. AI 경제의 변화로 인해 중국과 해외의 경쟁자들은 자체 사업 모델을 재고해야 하는 상황에 처해 있습니다.

 

DeepSeek의 획기적인 성과의 결과로, Chain-of-Experts(CoE)라는 새로운 플랫폼이 고성능이면서도 비용이 많이 드는 기존 LLM(밀도 모델이라고도 함)을 넘어서는 차세대 플랫폼으로 등장했습니다. 기존 LLM은 추론 중에 모든 매개변수를 동시에 활성화하여 높은 계산 비용을 발생시킵니다.

 

CoE의 목표는 기존 LLM의 한계를 해결하여 추론 과제의 정확도를 높이는 동시에 LLM의 자원 효율성을 높이는 것입니다. 이 새로운 알고리즘 구조는 모델의 개별 요소인 "전문가"(각각 특정 작업에 특화된)를 병렬이 아닌 순차적으로 활성화함으로써 모델 추론의 속도와 관련성을 크게 가속화합니다.

 

이러한 구조를 통해 전문가들은 중간 결과를 공유하고 점차적으로 서로의 작업을 보완할 수 있으며, 대체로 무관하지만 여전히 많은 시간과 계산 리소스를 차지하는 엄청난 양의 데이터를 처리할 필요가 없습니다.

 

워싱턴이 칩 제한을 통해 중국의 AI 개발을 제한하려는 시도는 의도치 않게 중국을 그 길로 밀어 넣었습니다. 중국 기업은 최고의 AI 칩을 활용할 수 없기 때문에 제한된 컴퓨팅 성능으로 높은 AI 성능을 달성하기 위한 혁신적인 방법을 찾아야 합니다. DeepSeek의 획기적인 점은 더 나은 하드웨어나 이와 관련된 높은 비용이 필요 없이 동등하거나 더 뛰어난 성능을 달성할 수 있다는 것입니다.

흔히 말하듯이, 필요는 발명의 어머니입니다. 워싱턴의 공격적인 행동은 오히려 역효과를 낳았습니다.

 

저비용 대중 시장 AI 도입에 대한 접근 방식은 수평적 LLM 기반 모델에만 국한되지 않습니다. 중국 제조업체도 동일한 전략을 사용하여 수직 응용 프로그램 수준에서 제품에 AI를 도입하고 있습니다.

 

전기 자동차 제조업체인 BYD, Geely, Cherry는 자사 자동차에 AI 기반 자율주행 소프트웨어를 무료로 제공하기 시작했습니다. BYD는 10,000달러 미만의 Seal을 포함하여 모든 모델에 무료 자율주행 기능을 확대했습니다. 이와 대조적으로 테슬라는 자율주행 소프트웨어 패키지에 8,000달러, 즉 한 달에 200달러를 청구합니다.

 

중국 가전제품 회사들은 이미 널리 사용되고 있는 저가형 소비자 제품에 AI를 통합하고 있습니다. 화웨이와 샤오미 같은 회사는 스마트폰과 가전제품에 AI를 내장하여 구매력이 낮은 시장에서도 AI에 접근할 수 있도록 하고 있습니다.

 

고성능 컴퓨팅 인프라가 필요한 경우가 많은 미국의 AI 모델과 달리, 중국의 AI는 저전력 장치에 최적화되어 있어 디지털 인프라가 덜 발달된 지역에서 더 실용적입니다. 이를 통해 중국은 서구의 AI 설루션이 너무 비싸거나 호환되지 않는 시장에서 전략적 이점을 얻을 수 있습니다.

 

또한 중국은 일대일로 이니셔티브에 참여하는 국가에 190만 개가 넘는 5G 기지국을 건설했습니다. GPS에 대한 중국의 대안인 베이더우 위성 항법 시스템은 120개국 이상에서 사용되고 있으며 농업, 도시 계획, 보안과 같은 산업에 위치 기반 인공지능 서비스를 제공합니다.

 

저렴한 AI 제품, 디지털 인프라에 대한 투자, AI 거버넌스에 대한 영향력 확대를 바탕으로 중국은 개발도상국의 선도적인 AI 주자로 자리매김하고 있습니다.

 

중국의 AI 개발은 명확한 전략을 따릅니다. 중국 정부는 2017년 "차세대" 개발 계획을 통해 2030년까지 중국을 AI 분야의 글로벌 리더로 만들기 위한 로드맵을 제시했으며, AI 인프라, 응용 프로그램 및 산업 통합 분야의 획기적인 발전에 초점을 맞췄습니다.

 

이 계획은 광섬유 네트워크, 5G, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 서비스 등의 디지털 인프라 프로젝트를 촉진하는 중국의 디지털 실크로드 이니셔티브와 일치합니다. 디지털 실크로드 이니셔티브는 시진핑 주석이 2013년에 시작한 일대일로 이니셔티브(BRI)의 연장선입니다.

 

AI 비용 감소로 인한 또 다른 결과는 중국의 기술 생태계가 재구조화된다는 것입니다. 알리바바와 텐센트 같은 기술 대기업이 과거에는 AI 투자를 주도했지만, DeepSeek과 Manus처럼 리소스가 적은 스타트업도 대규모 사전 투자 없이도 동등한 조건에서 경쟁하고 혁신을 이룰 수 있습니다.

 

이로 인해 더 작고 민첩한 회사가 리더에 도전할 수 있는 보다 다양한 AI 환경으로 전환되고 있습니다. 또한 엔지니어와 연구자들이 중국에서 가장 유망한 기업에서 일하기를 원함에 따라 중국의 AI 인재 풀에 대한 인식도 높아졌습니다.

 

DeepSeek의 가장 주목할 만한 특징 중 하나는 AI 기술의 표준으로 오픈 소스를 사용한다는 것입니다. 동일한 오픈소스 접근 방식은 Ubtech Robotics와 Alibaba와 같은 회사에서 휴머노이드 기술과 칩 프로그램에 사용됩니다. 유비테크는 자사의 휴머노이드 디자인을 대중에 공개했고, 알리바바도 최신 RISC-V 칩 디자인을 대중에 공개했습니다. 설계도, 소프트웨어, 상세 다이어그램은 무료로 제공됩니다.

 

오픈 소스 방식을 통해 전 세계 개발자는 처음부터 시작하지 않고도 혁신을 이룰 수 있으며, 이를 통해 이러한 첨단 기술 분야의 진입 장벽을 효과적으로 낮출 수 있습니다. IEEE 로봇 및 자동화 학회와 같은 기관에서 지적했듯이, 기술 개발을 공유하면 업계의 혁신을 가속화할 수 있습니다.

 

오픈소스 기술은 단순히 시간을 절약하고 비용을 절감하는 데 그치지 않습니다. 또한, 기술 표준화와 연구 기관 및 기술 기업 간의 협력 강화를 위한 글로벌 운동을 촉진합니다.

 

오픈소스 협업은 독점 시스템에 대한 과도한 의존으로 인해 발생하는 시장 분열을 방지하고, 기술 혁신과 시장에서의 적용 간의 역동적인 상호 작용을 보장함으로써 빠른 도입과 규모 확대를 촉진합니다.

 

기술의 민주화는 리눅스와 같은 오픈소스 소프트웨어가 독점 시스템에 대한 강력하고 커뮤니티 중심의 대안을 제공함으로써 컴퓨팅의 세계를 변화시킨 방식입니다.

 

저가의 오픈소스 AI를 제공하려는 중국의 노력은 혁신의 물결을 촉발하고 중국 기업과 비중국 기업 모두에서 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 채택될 것이며, 궁극적으로 생태계에 참여하는 모든 사람에게 이익이 될 것입니다.