샘 알트만(올트먼)의 딥시크 쇼크 '오픈AI, 오픈소스 전략 재고한다'

오픈 AI 샘 알트먼이 중국 AI 딥시크 쇼크로 오픈AI의 오픈소스 전략을 재고하려 한다는 소식입니다. 딥시크가 얼마나 위협적이길래, AI 1등 주자 오픈AI가 휘청이는 걸까요? 재고의 배경과 향후 전망 검토해 봅니다.

 

 

오픈AI의 전략 변화 신호탄: 레딧 AMA에서의 충격적 발언

 

2025년 2월 1일, 오픈AI CEO 샘 알트먼은 레딧 AMA 세션에서 "우리는 역사의 잘못된 편에 서 있었다"고 시인하며 오픈소스 전략에 대한 재검토 필요성을 언급했습니다. 이는 오픈AI가 초창기 비영리 연구소로서 오픈소스 철학을 표방했으나, GPT-3 이후 폐쇄적 모델로 전환한 데 대한 반성으로 해석됩니다.

알트먼은 특히 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 오픈소스 모델 R1이 ChatGPT를 능가하는 성능을 보이자, 경쟁 압력을 직접 언급하며 "전략적 전환이 불가피하다"고 강조했습니다.

 

딥시크 R1이 가져온 혁신: 오픈소스의 새로운 기준

딥시크 R1은 2025년 1월 공개되자마자 AI 업계의 판도를 뒤흔들었습니다. 딥시크 R1의 주요 특징은 다음과 같습니다.

초고효율 비용 구조

API 호출 비용이 오픈AI 대비 95% 저렴하며, 1회 학습 비용은 558만 달러로 오픈AI o1 모델의 1/27 수준입니다.

수학·추론 벤치마크 돌파

AIME-2024에서 79.8% Pass@1, MATH-500 테스트에서 97.3%라는 성적을 달성했습니다.

MIT 라이선스 기반 오픈소스

딥시크는 모델 가중치와 학습 데이터를 공개함으로써 개발자 커뮤니티 참여를 유도합니다.

자체 검증 가능한 사고 체인

딥시크-R1은 ChatGPT와 달리 문제 해결 과정을 단계별로 제시해, 투명성을 강화하였습니다.

이러한 성능으로 인해 샘 알트먼은 "R1은 매우 훌륭한 모델"이라 평가하며 오픈AI의 기술적 우위 축소를 인정하는 계기가 되었습니다.

 

오픈AI 내부의 갈등: 개방 vs. 수익 모델

알트먼의 발언에도 불구하고 오픈AI의 전략 수정은 쉽지 않을 전망입니다. 내부적으로 두 가지 의견이 대립하고 있다는 소식입니다.

개방파

메타의 라마(Llama)나 딥시크 사례를 참고해 일부 모델 오픈소스화를 주장하는 입장입니다.

폐쇄 유지파

GPT-4 수준의 최신 기술에 대한 유출을 우려해, 엔터프라이즈 수익 모델을 고수하는 입장입니다.

현재 오픈AI는 양자를 절충한 하이브리드 전략을 검토 중입니다. 구체적으로 ① 구형 모델의 오픈소스 공개, ② API를 통한 고급 기능 유료화, ③ 개발자 커뮤니티와의 협업 강화 등을 고려하고 있습니다. 그러나 알트먼은 "이번 전략 검토가 당장 최우선 과제는 아니다"라며 신중한 입장을 보이고 있습니다.

 

기술 경쟁력 비교: 오픈AI o3 vs 딥시크 R1

2025년 1월 말 공개된 오픈AI의 o3-Mini는 추론 작업에 특화된 모델로, R1에 직접적으로 대응하는 모델입니다. 양사의 기술적 차이점은 다음과 같습니다.

 

 

구분	오픈AI o3-Mini	딥시크 R1
학습 비용	$150M 이상 추정	$5.58M
API 비용	입력 토큰당 $7.50	$0.14 (95% 저렴)
벤치마크	SWE-bench 49.2%	AIME 79.8%
아키텍처	밀집 신경망	MoE(전문가 혼합)
사고 투명성	제한적	체인 오브 사고 제공
라이선스	폐쇄형	MIT 오픈소스

 

특히 R1은 GRPO(Group Relative Policy Optimization)라는 독자적 강화학습 기법을 적용해, 소량의 데이터로 고성능을 달성한다는 점이 혁신적입니다. 반면 오픈AI는 여전히 대규모 컴퓨팅 자원(스타게이트 프로젝트)에 의존하는 전략을 고수하고 있습니다.

 

산업 전반에 미치는 영향: AI 민주화 가속

딥시크 쇼크는 단순 기술 경쟁을 넘어 AI 생태계 구조 변화를 촉발하고 있습니다.

중소기업의 AI 접근성 향상

오픈소스 모델 확대로 구글·MS 등 빅테크 독점 구조가 흔들리고 있습니다.

반도체 수요 패러다임 변화

엔비디아 H100 대신 효율적인 SW 알고리즘 개발에 대한 경쟁이 가속화되고 있습니다.

중국 AI 역량 재평가

미국의 반도체 수출 규제에도 불구하고, SW 혁신으로 격차를 극복한 중국 AI 역량에 대한 가능성을 확인하게 되었습니다.

알트먼은 이에 대해 "경쟁은 건강하지만, 궁극적 AI 발전을 위해선 대규모 컴퓨팅 투자가 필수"라며 오픈AI의 기존 전략을 부분적으로 수정할 뿐 근본적 변화는 없다는 입장입니다.

 

 

향후 전망: 오픈소스와 폐쇄형의 공존 시대

업계 전문가들은 2025년을 "하이브리드 AI 시대"의 시작으로 보고 있습니다.

오픈AI

2025년 말 출시 예정인 GPT-5에서 부분적 오픈소스 요소를 도입할 것이 예상됩니다.

딥시크

R1 기반 엔터프라이즈 솔루션을 확장하고, 클라우드 서비스를 강화할 것이 예상됩니다.

메타

라마 4 모델 공개로 오픈소스 진영 주도권 경쟁이 가열될 것 같습니다.

이 과정에서 오픈AI는 ① 고성능 폐쇄형 모델 수익화, ② 구형 모델 커뮤니티에 공개, ③ 개발자 생태계 협업 확대라는 3축 전략을 구사할 것으로 보입니다. 그러나 중국 기업의 빠른 모방 속도("지식 증류" 기술 등)를 고려할 때, 지나친 기술 공개는 역설적으로 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 우려도 존재합니다.

 

 

 

결론: AI 패권 재편의 시작

딥시크 R1의 등장은 단순한 기술적 도전을 넘어 AI 산업의 근본적 가치 재편을 촉발했습니다. 오픈AI가 선택할 '제3의 길(개방과 수익의 균형)'은 향후 5년간 글로벌 AI 표준을 결정할 중추적 변수가 될 것입니다.

기술 리더십을 유지하려면, 이제 '오픈소스'는 선택이 아닌 필수 전략이 된 것 같습니다. 알트먼의 결단이 AI 역사의 새로운 장을 열 것인지, 아니면 또 다른 '잘못된 편'의 시작이 될지 주목됩니다.

 

샘 알트만 방한, '누굴 만나나?' ▶

 

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