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中 AI ‘6소호’, 딥시크 공세에 생존 전략 모색
안희정 소속/직책 : EC21R&C 연구원 2025-02-28
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☐ 중국 AI 시장에서 '6소호(六小虎)'라 불리는 주요 AI 기업들이 딥시크의 등장으로 새로운 생존 전략을 모색하고 있음. 문샷AI는 마케팅 예산을 대폭 축소하고 기본 모델 재훈련에 집중하는 한편, 바이촨즈넝은 의료 분야에, 스텝펀은 금융과 지능형 단말기에, 미니맥스는 해외 시장과 감성 케어에 사업을 특화하며 각자의 영역을 구축하고 있음. 이러한 가운데 딥시크가 플래시MLA를 시작으로 다수의 코드 라이브러리를 오픈소스화함으로써 AI 기술의 진입장벽을 낮추고 있어 AI 산업의 민주화가 가속화되고 있음.
◦ 딥시크의 등장과 中 AI 시장의 지각변동
- 중국은 2023년 수많은 AI 모델이 난립했던 ‘백모대전(百模大战)’ 시기를 거쳐 2024년 이른바 '6소호(六小虎, 6마리의 작은 호랑이)'로 불리는 6개의 AI 업체가 시장을 주도함. 그러나 2025년 초 딥시크(DeepSeek)의 등장으로 AI 업계에 새로운 지각변동이 일어났으며, 딥시크의 등장은 기존 대형 모델 경쟁에 제동을 걸고 있음.
- 딥시크는 1월 20일 딥시크-R1(DeepSeek-R1) 추론 모델을 출시했는데, 이 모델은 매우 낮은 비용으로 오픈AI(OpenAI)의 o1 모델과 비슷한 성능을 구현함. 이는 업계에 큰 충격을 주었으며 다른 대형 모델 기업들, 특히 벤처 투자로 성장해온 '6소호', 즉 즈푸AI(智谱AI), 바이촨즈넝(百川智能), 스텝펀(Stepfun), 링이완우(零一万物), 문샷AI(Moonshot AI), 미니맥스(Minimax)에 큰 압박으로 작용함. 이전에는 대규모 연산능력에 의존한 모델 개발에 집중했으나 딥시크의 혁신적 접근법으로 업계 전반적으로 기술적, 상업적 전환을 고민하게 됨.
- B2C 시장 측면에서 딥시크의 인기는 AI 대형 모델 산업에 대한 시장 인식을 크게 개선함. 딥시크 등장 이전에는 문샷AI의 키미(Kimi)가 중국 내 스타트업 중 가장 인기 있는 AI 애플리케이션이었음. 데이터 분석기관 퀘스트모바일(QuestMobile) 데이터에 따르면 2024년 12월 기준 종합 AI 앱 중 상위 3개는 각각 바이트댄스(Bytedance)의 더우바오(豆包), 문샷AI의 키미, 바이두(Baidu)의 원샤오옌(文小言)으로 월간 활성 사용자는 각각 7,523만, 2,101만, 1,224만 명이었음.
- 그러나 딥시크는 올해 1월 28일 일일 활성 사용자 수(DAU)가 더우바오를 추월해 중국 대형 모델 중 가장 많은 일일 활성 사용자를 기록함. 2월 1일에는 DAU 3,000만 명을 돌파하며 해당 기록을 가장 빠르게 달성한 애플리케이션이 되었음. 고객 확보를 위해 마케팅에 많은 자금을 투자한 문샷AI와 달리 딥시크는 별다른 마케팅 없이도 사용자가 급증함.
- B2B에서도 딥시크의 저비용, 고성능, 오픈소스 특성은 강력한 경쟁력을 제공함. 특히 공공 행정, 금융 등 분야에서는 데이터 프라이버시와 민감한 정보 보호가 중요시되어 자체적인 서버 구축 수요가 높음. 딥시크의 오픈소스 특성은 기업들이 자사 서버에 고사양 AI 모델을 구축하는 비용을 크게 절감시킴. 현재 여러 중국 지방정부 시스템에 딥시크가 도입되었으며 금융기관, 중앙 국유기업, IT기업들도 딥시크를 수용하고 있어 주로 B2B, B2G를 중심으로 사업을 영위하는 '6소호' 기업들의 매출에 타격을 주고 있음.
◦ 中 AI '6소호'의 차별화 전략과 생존 경쟁
- 문샷AI는 딥시크의 등장에 대응하여 전략을 적극적으로 조정하고 있음. 2월 18일 언론 보도에 따르면, 문샷AI는 최근 제품 마케팅 예산을 대폭 축소하고 여러 안드로이드 채널 투자와 서드파티 광고 플랫폼 협력을 일시 중단함. 내부적으로 기본 모델의 SOTA(State-of-The-Art) 유지가 중요하다는 결론을 내리고 기본 모델을 재훈련하려는 것으로 예상됨.
- 업계 전문가는 "현 단계에서 딥시크가 이미 업계의 선두에 섰기 때문에, 문샷AI가 기존 속도로 마케팅 투자를 계속하는 것은 효과가 크지 않을 것"이라고 설명함. 마케팅 비용을 줄이고 일시적으로 주목을 피하면서 자금력을 보존하고 새로운 돌파구를 찾는 것이 합리적인 선택이라는 분석임. 문샷AI가 저비용 고성능의 킬러 기능의 상품을 내놓을 수 있을지 주목됨.
- 다른 '6소호' 기업들도 각자 특화된 산업 분야로 방향을 전환하며 딥시크와의 직접적인 경쟁을 피하고 있음. 리카이푸(李开复)가 이끄는 링이완우는 알리바바 클라우드와 '산업 대형 모델 공동 실험실'을 설립하고, 초대형 모델 훈련을 더 이상 추구하지 않겠다고 선언함. 대신 더 빠르고 저렴한 중간 규모 매개변수의 모델을 계속 훈련하며 이를 기반으로 수익을 창출할 수 있는 애플리케이션을 개발할 계획임.
- 바이촨즈넝은 점차 의료 분야에 특화된 대형 모델 창업 기업으로 자리잡고 있음. 창업자 겸 CEO인 왕샤오촨(王小川)은 의료 분야에서 돌파구를 마련하여 초대형 응용 프로그램을 만들고자 함. 스텝펀은 '6소호' 중 가장 적은 자금을 조달하고 가장 늦게 출발한 기업이지만 금융, 콘텐츠 창작, 지능형 단말기 등 전문 분야에서 각 영역의 선두 기업과 깊은 협력을 선택했음.
- 미니맥스는 비즈니스 중심을 해외 시장으로 옮기고 AI 감성 케어 분야에서 차별화된 경쟁력을 구축하고 있음. 미니맥스는 하이뤄(海螺)AI, 싱예(星野), 토키(Talkie) 등 소비자를 직접 대면하는 여러 앱 제품을 보유하고 있음. 미니맥스가 출시한 오픈 플랫폼 제품은 이미 3만 개 이상의 B2B 고객 기업과 개발자를 유치함. 즈푸AI는 멀티모달 능력이 뛰어나며 코드 생성 분야에서도 일찍부터 기술을 선보였음.
◦ 딥시크의 오픈소스 전략과 AI 민주화 가속
- 2월 24일, 딥시크는 '오픈소스 주간(开源周)'을 시작하며 첫 번째 코드 라이브러리인 플래시MLA(FlashMLA)를 오픈소스로 공개함. 이는 딥시크가 호퍼(Hopper) GPU를 위해 최적화한 효율적인 MLA 디코딩 커널로, 가변 길이 시퀀스 처리를 위해 설계됨. 딥시크에 따르면, 이는 H800에서 3000 GB/s의 메모리 대역폭과 580 TFLOPS의 계산 성능을 실현할 수 있음.
- 플래시MLA는 H800과 같은 GPU에서 대형 언어 모델을 더 빠르고 효율적으로 실행할 수 있게 하는 최적화 솔루션임. 이 코드는 대형 언어 모델의 디코딩 과정을 가속화하여 모델의 응답 속도와 처리량을 향상시키는데, 이는 챗봇이나 텍스트 생성과 같은 실시간 생성 작업에 매우 중요함. MLA(Multi-Layer Attention, 다층 주의 메커니즘)는 트랜스포머 모델이 긴 시퀀스를 처리할 때 효율성과 성능을 향상시키기 위한 개선된 주의 메커니즘임.
- 플래시MLA의 의미는 단순한 기술 최적화를 넘어 연산능력 독점을 깨고 AI 보편화를 가속화하는 중요한 단계임. 이는 GPU 연산능력 병목 현상을 해소하고 비용을 절감시킴. 전통적인 디코딩 방법은 다양한 길이의 시퀀스를 처리할 때 GPU의 병렬 계산 능력이 낭비되는데, 플래시MLA는 동적 스케줄링과 메모리 최적화를 통해 Hopper GPU의 연산능력을 최대한 활용하여 동일한 하드웨어에서 처리량을 크게 향상시킴.
- 또한 플래시MLA는 대형 모델의 응용 구현을 촉진함. 가변 길이 시퀀스는 실제 상황(채팅 대화, 문서 생성 등)에서 일반적이지만, 전통적인 방법은 고정 길이로 패딩(Padding)해야 하여 계산이 중복됨. 플래시MLA는 가변 길이 입력을 동적으로 처리하여 AI 응용 프로그램(고객 서비스 봇, 코드 생성 등)의 응답이 더 빠르고 원활해져 사용자 경험이 향상되고 상용화가 가속화됨. 이전에는 효율적인 디코딩 커널이 주로 대형 기술 기업들에 의해 독점되어 중소기업과 연구자들이 재현하기 어려웠음.
- 딥시크는 앞으로도 5개의 코드 라이브러리를 연속으로 오픈소스화할 예정이라고 발표함. 딥시크는 "완전히 투명한 방식으로 우리의 작지만 진심 어린 성과를 공유하겠다"고 밝힘. 딥시크는 자신을 AGI(범용 인공지능)를 탐색하는 작은 회사로 규정하고, 오픈소스 커뮤니티의 일원으로서 코드를 공유하는 것이 AI 산업 발전을 가속화하는 집단적 동력이 될 것이라고 강조함.
[관련 뉴스 브리핑]
[참고 자료]
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