2025년 1월 22일, 중국의 AI 스타트업 딥시크(Deepseek)가 전 세계 AI 업계를 놀라게 하고 있습니다. 딥시크의 최신 AI 모델 'R1'이 오픈AI의 'o1'을 일부 성능에서 초월했다는 소식이 퍼지면서, 나스닥 지수는 3.1% 급락하고 S&P 500은 1.5%나 하락하며 1,664조 원 규모의 경제적 손실을 초래했죠. 특히 엔비디아는 하루 만에 시가총액 850조 원이 사라지는 수모를 겪었는데요.
실제로 메타 직원이 미국 블라인드에 올린 글이 화제가 되기도 했어요. 그는 딥시크(Deepseek)의 공개 이후 메타의 경영진 한 명을 고용하는데 들 법한 돈으로 딥시크(Deepseek) V3 모델이 개발되었다는 것에 생성형 AI 부서 전체가 패닉에 빠졌다고도 했죠.
저비용 고효율의 AI 개발 : 판도를 바꾼 딥시크의 혁신
메타 직원의 말처럼 딥시크가 주목받은 이유는 저비용으로 고성능 AI 모델을 개발했다는 점이에요. 딥시크-V3(Deepseek V3) 모델의 개발 비용은 558만 달러, 한화로 약 78억 8000만 원에 불과한데요. 이는 엔비디아 고가칩 H100으로 훈련한 메타 최신 AI 모델 개발 비용의 10분의 1 수준이죠.
딥시크가 획기적으로 AI 모델 개발 비용을 절감할 수 있었던 이유를 간단하게 요약해 보자면요.
1️⃣ 저사양 칩 활용
미국의 제재로 중국의 기업들은 엔비디아 최신 GPU를 사용할 수 없었지만, 이걸 역이용한 딥시크는 저사양 GPU에서도 최적화된 모델을 개발했고 그 결과 하드웨어 비용을 크게 줄일 수 있었죠. 엔비디아의 고사양 칩을 사용하지 않아도 높은 성능의 AI 모델을 개발할 수 있다는 사실을 알게 된 업계는 큰 충격에 빠졌고요.
2️⃣ 오픈소스 전략
딥시크는 AI 모델을 과감하게 MIT 라이선스로 공개했어요. 덕분에 오픈소스로 풀린 AI 모델을 다른 개발자들이 자유롭게 사용하며 개선할 수 있었죠. 결론적으로 사용자들은 API 비용을 절감할 수 있었고, 딥시크는 커뮤니티의 도움을 받아 AI 모델을 발전 시킬 수 있었습니다.
3️⃣ 효율적인 AI 모델 학습 방법 채택
일반적인 AI는 관련 지식 뿐만 아닌 모든 정보를 항상 가지고 있는데요. 반면 딥시크의 AI 모델은 필요할 때만 관련 지식을 유연하게 꺼내쓰는 ‘혼합 전문가’ 방식을 채택했어요. AI 훈련에 있어서도 딥시크는 효율적인 방법을 사용했는데요. 운동을 할 때 전신 운동보다 특정 부위 집중 운동을 하는 것처럼, 딥시크는 ‘FP8’이라는 기술과 강화 학습이라는 방법으로 AI 훈련에 집중했죠.
덕분에 딥시크는 컴퓨터 자원과 개발 시간을 크게 줄이면서도 훨씬 저렴한 비용으로 AI 모델을 개발할 수 있었어요. 딥시크가 이런 혁신적인 방법을 업계에 제시하자, 딥시크 창업자 량원펑(Liang Wenfeng)에 대한 관심도 높아졌는데요.
량원펑은 1985년 중국 광둥성에서 태어났어요. 저장대학교에서 정보전자공학을 전공한 그는 2015년 대학 동창들과 함께 헤지펀드 '하이 플라이어(High-Flyer)'를 설립했죠. 그는 하이플라이어에서 AI 기술을 금융에 접목시켰고, 이를 통해 약 11조 5000억 원 규모의 자산을 운용하는 데 성공했어요.
그리고 챗GPT의 등장으로 AI의 존재감이 커지던 2023년 5월, 하이 플라이어 자회사 딥시크를 설립했어요. 량원펑은 "중국의 AI가 영원히 세계 AI 산업에서 추종자가 되어선 안 된다"는 비전을 내세우며 독자적인 AI 기술 생태계를 구축하고 있죠.
150명으로 3,500명의 오픈 AI를 꺾은 딥시크 량원펑의 인재 채용 전략
오픈 AI의 10분의 1 비용으로 딥시크-V3을 개발한 것도 화제가 되었지만, 더욱 화제가 된 것은 딥시크의 직원 수였어요. 오픈 AI가 약 3,531명의 직원이 있는 반면 딥시크는 150명으로 17배나 적은 인원으로도 혁신적인 성과를 냈다는 것에 업계는 주목했죠.
중국 CCTV, 홍콩 SCMP를 비롯한 언론도 딥시크 창업자인 량원펑의 독특한 인재 채용 전략에 집중했는데요. 과연 그는 어떤 전략을 고수하고 있을까요? 36kr과의 인터뷰에서 딥시크 량원펑이 밝힌 그의 리더십과 인재 전략을 짧게 리뷰해 보겠습니다.
딥시크의 인재 전략: 젊은 천재들의 놀이터를 만든다
1️⃣ 직장 경험이 없는 젊은 인재를 채용하라
메타, 오픈AI 등 대부분 AI 회사에서는 AI 기술 경험이 풍부한 베테랑 인력을 선호하는 경향이 있죠. 하지만 딥시크는 주로 1~2년 이하의 경력자를 채용하고 있어요. 심지어 최대 경력이 3~5년차고, 8년 이상의 업무 경험을 가진 경력자는 거의 채용하지 않는다고 하는데요. 이런 채용 원칙에 대해 딥시크 량원펑은 “경험보다는 직무에 대한 본인의 열정과 능력을 가진 인재가 새로운 아이디어와 접근 방식으로 AI 분야의 혁신을 이끌 수 있다.” 고 얘기했어요.
2️⃣ 유능하고 똑똑한 국내 인재를 채용하라
딥시크의 주요 인력은 대부분 해외 대학이 아닌 중국 명문 대학의 졸업생이라고 해요. 그리고 업계에서의 경력보다는 대회 수상 경력과 같이 학업 성취도의 ‘똑똑함’을 중요시 하죠. 경쟁에서 이길 수 있는 역량을 보기 위해 금메달, 즉 1등이 아닌 사람을 채용하지 않는 것도 인상 깊어요.
3️⃣ 다양한 배경의 인재를 영입하라
딥시크에서 일하는 직원들읜 대부분은 AI 모델 훈련에 대한 관련 경험이 없다고 해요. 심지어 일부는 컴퓨터 과학을 전공하지 않았다고도 하죠. 물리학을 전공한 한 딥시크 연구원 역시 “AI 업계는 워낙 첨단을 달리기에 레퍼런스가 없으며, 그렇기에 모든 문제를 스스로 솔루션을 설계하고 연습해 해결하는 것이 중요하다.”고 이야기 할 정도니까요.
4️⃣ 내부 경쟁을 금지하고, 수평적 조직을 구성하라
자연스러운 업무 분담을 독려하기 위해 딥시크에는 고정된 팀 리더가 없다고 해요. 직급이나 위계가 아닌 프로젝트의 잠재력에 따라 자원을 배분하며, 개방적인 토론 문화를 적극 장려 한다고 하죠. 내부적으로 경쟁을 금지하기 위해 수직적인 KPI를 설정하지 않고 있어 팀 간의 합의도 형성되고 있다고 하죠.
5️⃣ 팀 규모는 최소로 유지하되, 풍부한 보상을 제공한다.
딥시크는 기업의 성장에도 항상 팀 규모를 150명 수준으로 유지한다고 해요. 덕분에 민첩성과 효율성을 확보할 수 있었죠. 적은 인원 덕에 모든 리소스를 마케팅이나 부가 사업이 아닌 모델 학습 하나에만 투입할 수 있엇다고 해요. 인재들에게 급여나 인센티브에 있어 업계 최고 수준의 보상을 제공할 수 있기도 했고요.
어떠신가요? 저는 혁신적인 회사의 비결로 주로 언급되는 ‘수평 조직’, ‘다양한 배경의 인재 영입’도 있지만 ‘직장 경험이 없는 젊은 인재를 영입’하는 것이나 ‘내부 경쟁을 금지’한다는 것이 인상 깊었어요. 혁신 기업으로 평가받던 오픈AI가 딥시크와 비교하니 오히려 기득권이나 보수적인 기업으로 비춰지는 것도 재밌었고요.
물론 딥시크에 대한 비판도 있어요. 중국 정부 정책에 대한 질문이나 비판을 회피한다는 지적도 있고요. 중국 기업이라면 피해갈 수 없는 개인 정보 보호에 대한 윤리적인 문제도 있죠. 그럼에도 고성능 칩이나 대규모 투자 없이도 최첨단 AI를 개발할 수 있다는 것을 보여준 량원펑의 딥시크가 앞으로 이 업계에 어떤 영향을 미칠지도 궁금해 지네요. 여러분의 생각은 어떠신가요?
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