[딥시크 파급②] 반도체 패러다임 전환 신호탄…“고성능에서 효율적 AI 모델로”

【투데이신문 최주원 기자】 “딥시크 사례는 한국뿐만 아니라 글로벌 시장에도 유리한 방향으로 작용할 것이다.”

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크(DeepSeek)의 등장이 반도체 업계에도 충격을 주고 있다. 특히 엔비디아가 딥시크의 ‘R1’ 모델을 자사 플랫폼에 제공하는 등 적극적으로 활용하는 움직임을 보이며 국내 반도체 업계에도 긴장감이 감돌고 있다. 이에 정부의 지속적인 지원이 필요하다는 목소리도 나온다.

19일 업계에 따르면 엔비디아는 NIM(NVIDIA Microservice Infrastructure)에서 딥시크 R1 모델을 프리뷰로 지원한다. NIM은 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 고객들이 거대언어모델(LLM) 기반 생성형 AI를 효율적으로 배포할 수 있도록 돕는 서비스다. 이를 활용하면 개발자들은 AI 기반 코파일럿, 챗봇 등 다양한 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있다.

엔비디아 코리아 관계자는 “딥시크의 R1은 논리적 추론, 수학, 코딩, 언어 이해 등 다양한 작업에서 높은 정확도를 보이는 것으로 확인됐다”며 “최신 블랙웰 아키텍처, 5세대 텐서 코어, 72-GPU NV링크 도메인 등을 활용해 성능이 더욱 향상될 것”이라고 설명했다.

엔비디아가 중국산 AI 모델을 채택한 배경에는 딥시크 기술력에 대한 긍정적 평가가 깔려 있다는 분석이다. 미국 정부의 수출 규제로 인해 중국 기업들이 최첨단 GPU를 직접 구매하기 어려운 상황에서도 딥시크는 상대적으로 낮은 사양의 하드웨어로도 강력한 AI 모델을 구현하는 데 성공했다.

딥시크의 성공, 반도체 시장에 던진 메시지

딥시크는 엔비디아가 중국 시장용으로 성능을 제한해 출시한 GPU인 H800을 활용했다는 점에서 주목받고 있다. H800은 엔비디아의 주력 모델인 H100보다 한 세대 이전 기술인 HBM2e를 탑재하고 있다. 반면 최신 GPU에는 SK하이닉스가 생산하는 HBM3E(5세대) 메모리가 적용된다.

이에 딥시크는 최첨단 반도체 없이도 경쟁력 있는 AI 모델을 개발할 수 있음을 입증했다는 평가를 받고 있다. 이는 반도체 시장의 구조적 변화를 예고하는 신호로 해석된다.

AI의 성능을 결정짓는 요소가 하드웨어 사양뿐만 아니라 최적화된 모델 구조와 알고리즘 효율성에 있다는 점이 딥시크를 통해 다시 한번 증명되면서 반도체 산업에 새로운 기회를 제공하는 동시에, 기존 반도체 제조사들에게는 위기가 될 수 있다는 평가다.

중앙대 소프트웨어학부 이재성 교수는 “딥시크의 사례는 AI가 반드시 고성능 반도체에 의존하지 않고도 발전할 수 있음을 보여줬다”며 “이제 기업들도 거대한 AI 모델이 아닌, 효율적인 AI 구현을 고려할 수 있게 됐다”고 분석했다.

반도체·데이터센터 대응과 지원

국내 반도체 업계는 엔비디아와 TSMC 중심의 생태계에서 살아남기 위해 지속적인 투자와 전략 수립이 필요하다는 목소리가 높아지고 있다.

이화여대 경영대학 양희동 교수는 “SK하이닉스는 엔비디아 및 TSMC와 협력하는 체제를 구축하고 있으며, 삼성전자는 추격하며 경쟁 구도를 형성하는 상황”이라며 “정부 각 부처에서 AI 생태계 조성과 인프라 지원을 위한 사업과 동시에 지속적인 지원이 필요하다”고 강조했다.

실제로 AI 반도체와 데이터센터를 둘러싼 글로벌 경쟁이 치열해지면서 국내 업계의 대응 속도도 빨라지고 있다. 특히 대규모 데이터센터와 AI 반도체 기업들은 비용 대비 성능을 중시하는 시장 변화에 주목하고 있다.

과학기술정보통신부 관계자는 “AI 컴퓨팅 파워와 데이터 측면에서 여전히 부족한 부분이 많고 규제 문제도 해결해야 한다”며 “현재 데이터 관련 부처들이 분산돼 있어 과기부, 행정안전부 등 관련 기관들이 협력해 AI 데이터센터 환경을 개선할 필요가 있다”고 말했다.

효율적 AI와 반도체 산업 경쟁력

한국은 반도체 산업이 경제의 핵심 축을 담당하고 있다. 반도체 산업의 패러다임 역시 고성능 반도체 중심의 거대 모델에서 효율 높은 AI 모델로 변화하고 있다. 전문가들은 한국이 자체 중저가 칩을 통해 효율적인 AI 구축을 모색해야 하며 국내 기업들이 이를 지원할 방안이 필요하다고 설명한다.

이 교수는 “과거에는 고성능 반도체를 중심으로 한 거대 AI 모델이 대세였지만, 이제는 효율적인 AI 모델이 주목받고 있다”며 “엔비디아가 하이엔드 기술을 규제하는 상황에서 한국은 자체 중저가 칩을 통해 효율적인 AI를 구축할 수 있는 방법을 모색해야 한다”고 조언했다.

이어 그는 “엔비디아 칩 도입에 한계가 있는 상황에서 삼성전자나 SK하이닉스 같은 국내 기업들이 중저가 AI 칩을 제공하는 방안도 하나의 해법”이라며 “딥시크 사례를 통해 중저가 칩에 대한 수요가 확인된 만큼 한국뿐 아니라 글로벌 시장에서도 중요한 기회가 될 것”이라고 덧붙였다.

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