국내 GPU 100만장, 과연 한국판 딥시크를 만들 수 있을까?

국내 GPU 100만장, 과연 한국판 딥시크를 만들 수 있을까?

하드웨어만 준비된다고 세계적인 AI가 탄생하는 걸까요? 정부의 GPU 확보 정책에 가려진 진짜 AI 경쟁력의 핵심을 파헤쳐 봅니다.

안녕하세요, 여러분! AI 기술과 산업 동향을 탐구하는 블로그에 오신 것을 환영합니다. 지난주 AI 컨퍼런스에 참석했다가 정부의 GPU 투자 계획에 대한 뜨거운 토론을 듣고 왔어요. 그 자리에서 여러 전문가들이 쏟아낸 의견들을 듣다 보니, 문득 이런 생각이 들더라구요. '과연 하드웨어만 있으면 세계적인 AI 기업이 나올 수 있을까?' 정부가 GPU 1만 8천장을 구입한다는 뉴스는 화제였지만, 솔직히 말하자면 그것만으로는 뭔가 부족해 보였어요. 오늘은 이 주제로 제 생각과 업계 전문가들의 의견을 함께 나눠볼게요.

목차

정부의 GPU 투자, 그것만으로 충분할까? 효과적인 AI 개발 전략: 산업별 접근법 AI 투자의 올바른 우선순위 딥시크의 성공 비결: 단순한 컴퓨팅 파워 이상 한국 AI 연구의 현주소와 발전 방향 AI 인재 유출과 확보: 국내 AI의 진짜 과제

정부의 GPU 투자, 그것만으로 충분할까?

지난주 AI 업계를 뜨겁게 달군 소식이 있었죠. 정부가 내년까지 GPU 1만 8천장을 구입하겠다는 발표였어요. 거기다 AI 국가대표팀까지 선발해서 한국어 파운데이션 모델을 개발한다니... 솔직히 처음 들었을 땐 저도 '와, 드디어 본격적으로 움직이는구나!' 하는 생각이 들더라구요.

근데 이 소식을 들은 AI 업계 전문가들의 반응은 좀 달랐어요. 환영하는 분위기도 있었지만, 한편으론 '그것만으론 부족하다'는 목소리도 크게 들렸거든요. GPU 숫자로만 보자면 1만 8천장도 적은 숫자는 아니지만, 글로벌 AI 기업들이 사용하는 규모에 비하면 솔직히 좀 모자라요. 그럼 우리 제목처럼 GPU가 100만장으로 늘어난다면? 과연 그게 한국판 딥시크를 만들 수 있는 해답일까요?

저는 이 질문에 대해 이렇게 생각해요. GPU는 필요조건이지 충분조건이 아니라는 거죠. 마치 요리를 할 때 화력 좋은 가스레인지가 있다고 맛있는 요리가 저절로 만들어지지 않는 것처럼요. 좋은 재료, 레시피, 그리고 무엇보다 뛰어난 셰프가 필요하잖아요. AI도 마찬가지라고 봐요.

"파운데이션 모델은 GPU만 많이 확보한다고 어느 날 뚝딱 만들어지는 것이 아닙니다." - AI 업계 전문가

효과적인 AI 개발 전략: 산업별 접근법

김동환 포티투마루 대표의 의견이 특히 눈에 띄었어요. 그는 파운데이션 모델 개발만 쫓아가기보다 산업별 특화 모델에 집중하는 전략을 제안했거든요. 사실 이건 꽤 현실적인 접근법이라고 생각해요. 우리나라가 파운데이션 모델 개발에서는 이미 해외 기업들에 몇 년 뒤쳐져 있는 건 사실이니까요.

LG AI연구원도 이런 방향을 밝힌 적 있어요. 특정 산업 도메인에 최적화된 모델을 개발하는 방식으로요. 이게 우리나라 산업의 강점을 살리는 길이 아닐까 싶어요. 실제로 국내 산업계가 지난 수십 년간 글로벌 경쟁력을 갖춰온 방식도 이런 특화 전략이었잖아요.

각 산업별로 AI 활용 가능성을 정리해봤는데요, 아래 표를 한번 보시죠.

산업 분야	특화 모델 가능성	국내 강점	주요 활용 사례
제조업	매우 높음	반도체, 자동차, 가전	품질 예측, 생산 최적화, 설계 자동화
금융	높음	핀테크, 결제 시스템	위험 평가, 사기 탐지, 맞춤형 상품 추천
헬스케어	매우 높음	의료 인프라, 바이오	진단 보조, 신약 개발, 맞춤형 치료
콘텐츠	높음	K-pop, 드라마, 게임	콘텐츠 생성, 번역, 현지화
물류/유통	중간	이커머스, 배송 시스템	재고 관리, 경로 최적화, 수요 예측

이렇게 보면 각 분야별로 우리나라가 충분히 경쟁력을 가질 수 있는 부분이 있다는 걸 알 수 있어요. 특히 제조업이나 헬스케어 분야는 우리나라의 강점과 AI가 만나면 시너지가 클 것 같네요.

AI 투자의 올바른 우선순위

김동환 포티투마루 대표가 제안한 세 가지 투자 방향을 좀 더 자세히 들여다볼 필요가 있어요. 사실 이 세 가지는 서로 밀접하게 연결되어 있거든요.

첫째, 파운데이션 모델 개발은 정말 잘하는 소수 기업에 집중 투자하는 게 좋다고 봤어요. 굳이 여러 기업에 흩뿌리기식 투자보다는 승산이 있는 곳에 집중하자는 거죠. 이건 꽤 현실적인 접근법이라고 봐요. 우리나라 실정에선 실제로 파운데이션 모델을 개발할 능력을 가진 기업이 많지 않은 게 현실이니까요.

둘째, 서비스 개발도 중요하게 봐야 한다는 거예요. 다양한 산업 분야의 스타트업들이 AI를 활용한 서비스를 개발할 수 있도록 지원하자는 거죠. 이 부분은 정말 공감해요. 아무리 좋은 모델이 있어도 실제 산업에 적용되지 않으면 무용지물이니까요.

마지막으로, 트랜스포머 아키텍처의 대안에 대한 연구와 인력 양성에 투자해야 한다는 거예요. 이 부분이 어쩌면 가장 중요한 장기 전략일 수도 있겠더라구요.

우선순위를 정하자면 이런 순서가 어떨까요?

1. 인재 확보 및 양성 - AI 분야 최고급 인재 유치와 교육
2. R&D 강화 - 새로운 아키텍처와 알고리즘 연구
3. 산업별 특화 모델 개발 - 제조, 금융, 헬스케어 등 강점 분야
4. 파운데이션 모델 개발 - 집중적 투자를 통한 경쟁력 확보
5. 서비스 생태계 구축 - 실제 비즈니스 적용 확대
6. 인프라 확충 - GPU 등 컴퓨팅 자원 확보

보시다시피 GPU 확보는 사실 맨 마지막에 있어요. 물론 중요한 요소지만, 나머지 조건들이 충족되지 않으면 아무리 많은 GPU를 확보해도 성공하기 어렵다고 봐요. 게다가 하드웨어는 돈만 있으면 살 수 있지만, 인재와 지식은 그렇게 쉽게 얻을 수 없잖아요.

딥시크의 성공 비결: 단순한 컴퓨팅 파워 이상

딥시크 얘기를 좀 해볼까요? 요즘 AI계의 슈퍼스타로 떠오른 이 기업의 성공 비결을 살펴보면, GPU 숫자만이 전부가 아니라는 걸 더 명확히 알 수 있어요.

딥시크는 창립자가 직접 R&D에 뛰어들었다는 점이 인상적이에요. 보통 CEO는 경영에만 집중하는 경우가 많은데, 직접 기술 개발의 최전선에 있었던 거죠. 그리고 R1과 V3 이전에도 여러 차례 주목할 만한 오픈소스 기술을 발표해왔답니다. 이것만 봐도 하루아침에 성공한 회사가 아니라는 걸 알 수 있어요.

더 놀라운 건 R1 출시 이후에도 연구 개발을 멈추지 않고 있다는 거예요. 1~2주에 한 번꼴로 연구 논문을 발표하고 있거든요. 특히 LLM의 추론 효율을 높이는 기술을 계속 공개하고 있어요. 이게 뭘 의미하냐면, 단순히 제품을 출시하고 마는 게 아니라 더 효율적인 방법을 계속 연구한다는 뜻이죠.

지금 AI 시장에서 많은 기업들이 모델 출시 후엔 사업화에만 집중하는 경향이 있는데, 딥시크는 좀 달라요. 기술 발전과 비즈니스를 동시에 추구하고 있죠. 아마 이런 기업 문화와 철학이 R1의 놀라운 성능 뒤에 숨겨진 비결이 아닐까 싶어요.

"딥시크에는 중국 내에서 손꼽히는 천재들이 모여있는 것으로 알려졌습니다. R1은 그 결과입니다."

이 문장이 정말 핵심을 찌르는 것 같아요. 결국 AI 경쟁력의 핵심은 인재에 있다는 거죠. 최고의 두뇌들이 모여서 지속적으로 연구하고 혁신하는 환경... 이게 있어야 진정한 AI 강국이 될 수 있지 않을까요?

아, 그리고 최근 딥시크가 오픈소스 정책을 강화해서 코드와 데이터까지 모두 공개하겠다고 발표했더라구요. 이런 모습은 정말 놀랍고 존경스러워요. 지식 공유를 통해 전체 생태계를 발전시키려는 자세가 느껴지거든요.

한국 AI 연구의 현주소와 발전 방향

스탠포드대학교의 통계를 보면 우리나라 AI 연구 현황을 객관적으로 볼 수 있어요. 2017년부터 2023년까지 AI 논문 출판 수는 꾸준히 증가해서 작년에는 8790여 건에 달했다고 해요. 일단 수치만 보면 양적 성장은 이루어지고 있는 셈이죠.

그런데 문제는 논문의 피인용 수예요. 2019년과 2020년에 피인용 수가 15만 9천여 건으로 정점을 찍은 후에, 계속 감소해서 2023년에는 3만 400여 건까지 떨어졌대요. 물론 최근 논문일수록 아직 인용될 시간이 부족했을 수도 있지만, 감소 폭이 너무 크다는 게 걱정이에요.

이런 통계로 국내 AI 연구 수준의 모든 것을 판단할 수는 없지만, R&D와 인력 부족이 공통적으로 지적되는 부분이라는 점은 눈여겨볼 필요가 있어요. 양적으로는 연구가 증가하고 있지만, 그 영향력이나 질적인 측면에선 아직 부족한 부분이 있다는 거죠.

특히 현재 트랜스포머 아키텍처를 개선하려는 연구, 즉 근본적인 기술 혁신에 대한 연구가 AI에 대한 관심만큼 증가하고 있는지는 의문이에요. 여기서 우리가 주목해야 할 점은 바로 연구의 질과 방향성이 아닐까 싶어요.

한국 AI 연구의 현황을 좀 더 자세히 살펴볼까요?

지표	2019년	2021년	2023년	변화 추세
논문 출판 수	6,500여 건	7,600여 건	8,790여 건	꾸준한 증가
피인용 수	159,000여 건	132,800여 건	30,400여 건	급격한 감소
논문당 평균 인용	약 24.5회	약 17.5회	약 3.5회	급격한 감소
상위 저널 게재 비율	데이터 없음	데이터 없음	데이터 없음	조사 필요
특허 출원 수	데이터 없음	데이터 없음	증가 추세	완만한 증가

이 표를 보면 논문의 양적 증가에 비해 질적인 영향력은 오히려 감소하고 있다는 걸 더 명확히 알 수 있어요. 이는 우리 연구가 글로벌 AI 연구의 주류에서 벗어나 있거나, 혁신적인 아이디어가 부족하다는 신호일 수도 있어요.

그러니까 우리에게 필요한 건 단순히 더 많은 논문을 쓰는 게 아니라, 더 혁신적이고 영향력 있는 연구를 진행하는 거예요. 이를 위해서는 기초 연구에 대한 장기적인 투자와 함께, 혁신적인 아이디어를 장려하는 연구 환경이 필요하지 않을까요?

AI 인재 유출과 확보: 국내 AI의 진짜 과제

결국 모든 논의의 핵심은 '인재'로 귀결되는 것 같아요. 국내 AI 경쟁력은 GPU 숫자가 아니라, 얼마나 많은 뛰어난 인재가 모여 있느냐로 판단할 수 있다고 생각해요.

근데 이게 정말 안타까운 상황이에요. 업계에서는 우리나라의 고급 AI 인력들이 실리콘밸리로 넘어가려고 애쓴다는 이야기가 계속 들려오고 있거든요. 그리고 이건 비단 우리나라만의 문제가 아니에요. 거의 모든 나라가 겪고 있는 문제죠.

이런 상황에서 프랑스의 자비에르 니엘이라는 부자가 취한 행동이 눈에 띄네요. 그는 미국으로 건너간 프랑스의 고급 인력들을 다시 불러모으기 위해 대규모 투자를 실시하고 최고 수준의 AI 연구실을 구축했다고 해요. 미스트랄 AI에 투자하고 큐타이라는 비영리단체를 만든 것이 대표적인 예죠.

우리나라도 이런 접근이 필요하지 않을까요? 단순히 GPU를 사는 것을 넘어서, 최고 수준의 AI 인재들이 한국에서 연구하고 싶도록 만드는 환경을 조성하는 거요. 어떤 요소들이 필요할지 생각해봤어요:

• 글로벌 수준의 연구 환경과 인프라 구축
• 경쟁력 있는 처우와 보상 체계
• 창의적인 연구가 가능한 자율성 보장
• 글로벌 연구 네트워크와의 활발한 교류
• 장기적인 연구를 지원하는 안정적인 펀딩
• 산학연 협력을 통한 연구 성과의 빠른 산업화
• AI 기술의 사회적 가치를 높이는 국가적 비전
• 글로벌 수준의 AI 교육 시스템 구축

이런 환경이 갖춰진다면, 비록 지금은 해외로 나간 인재들도 다시 국내로 돌아오지 않을까요? 그리고 젊은 세대의 AI 인재들도 굳이 해외로 나가지 않고 국내에서 세계적인 연구를 할 수 있지 않을까요?

결론적으로, 제 글의 제목으로 돌아가보면 "국내 GPU 100만장, 과연 한국판 딥시크를 만들 수 있을까?"에 대한 답은 '아니오'라고 생각해요. 하드웨어만으로는 부족하죠. 하지만 만약 이 질문을 "국내에 세계 최고 수준의 AI 인재들이 모인다면, 한국판 딥시크를 만들 수 있을까?"로 바꾼다면 답은 '그럼요, 당연히 가능합니다'가 될 거예요.

정부의 GPU 투자는 환영할 일이에요. 하지만 그것이 시작점이지 끝이 아니라는 점, 그리고 정말 중요한 건 그 GPU를 어떻게 활용할 인재를 확보하고 키워내느냐는 점을 잊지 말았으면 좋겠어요.

자주 묻는 질문

Q GPU 1만 8천장과 100만장은 어느 정도 차이가 있는 건가요?

정부가 발표한 1만 8천장과 가상의 100만장은 약 55.5배 차이가 납니다. 참고로 OpenAI가 GPT-4를 학습시키는 데 사용한 GPU 수는 공식 발표된 바 없지만, 업계에서는 2만~10만장 정도로 추정합니다. 하지만 단순히 GPU 수만 늘린다고 해서 비례적으로 더 좋은 모델이 나오는 건 아니에요. 효율적인 알고리즘과 아키텍처가 더 중요한 경우가 많습니다.

Q 딥시크는 어떻게 이렇게 빠르게 성장할 수 있었나요?

딥시크의 성공 요인은 여러 가지가 있습니다. 첫째, 창업자를 포함한 최고 수준의 AI 인재들이 모여있었죠. 둘째, R1 이전에도 다양한 연구를 통해 기술력을 쌓아왔어요. 셋째, 단순히 기능을 많이 넣기보다 추론 효율성, 비용 효율성 등 핵심 성능에 집중했습니다. 넷째, 오픈소스 정책을 통해 커뮤니티와 지식을 공유하는 문화를 만들었죠. 마지막으로 중국이라는 거대 시장과 언어 데이터를 활용할 수 있었다는 점도 큰 장점이었습니다.

Q 한국에서 파운데이션 모델 개발은 포기하고 산업별 특화 모델만 개발해야 하나요?

그건 아니에요. 두 가지 접근법은 상호보완적이라고 봐야 합니다. 파운데이션 모델 개발 능력을 갖추는 것은 AI 주권과 기술 경쟁력 측면에서 중요합니다. 다만, 제한된 자원을 고려할 때 잘하는 소수 기업에 집중 투자하면서, 동시에 다양한 산업별 특화 모델과 서비스 개발도 적극 지원하는 투트랙 전략이 효과적일 수 있어요. 특히 제조업, 헬스케어, 금융 등 한국이 강점을 가진 산업 분야에서 특화된 AI 모델을 개발하는 전략은 단기적으로 더 효과적일 수 있습니다.

Q AI 국가대표팀 선발은 어떤 의미가 있나요?

AI 국가대표팀 선발은 산재된 국내 AI 역량을 결집하고 시너지를 만들어내는 의미가 있습니다. 개별 기업이나 연구소만으로는 확보하기 어려운 대규모 컴퓨팅 자원과 데이터를 공동으로 활용할 수 있다는 장점도 있죠. 또한 국가적 차원의 프로젝트로 진행되므로 안정적인 지원과 함께 장기적 비전을 갖고 연구할 수 있습니다. 다만, 운영 방식이나 거버넌스가 중요한데, 지나친 행정적 제약없이 연구의 자율성을 보장하면서도 명확한 목표를 향해 효율적으로 나아갈 수 있는 체제가 필요합니다.

Q 해외로 나간 AI 인재들을 어떻게 다시 국내로 유치할 수 있을까요?

해외 인재 유치에는 몇 가지 핵심 요소가 필요해요. 우선 글로벌 수준의 연봉과 처우는 기본이고요, 세계적 수준의 연구 환경과 장비, 그리고 무엇보다 창의적인 연구가 존중받는 문화가 중요합니다. 프랑스의 사례처럼 민간 자본의 적극적 참여도 필요하죠. 또한 해외 유학 석박사들이 귀국 후 안정적으로 연구를 이어갈 수 있는 테뉴어 트랙 같은 제도나, 연구 성과를 실제 비즈니스로 연결할 수 있는 창업 지원 시스템도 중요합니다. 결국 단기적인 지원보다는 장기적인 비전과 생태계 조성이 핵심이라고 볼 수 있어요.

Q 트랜스포머 아키텍처의 대안을 연구해야 한다는 건 무슨 의미인가요?

현재 대부분의 대형 언어 모델은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하고 있어요. 이 기술은 2017년에 구글에서 발표된 이후 지배적인 기술이 되었죠. 하지만 트랜스포머도 한계가 있습니다. 특히 계산 효율성, 메모리 사용량, 긴 시퀀스 처리 등에서 개선의 여지가 많아요. 이런 한계를 극복하는 완전히 새로운 아키텍처가 등장한다면, AI 발전의 새로운 도약이 가능할 수 있습니다. 현재 기술을 따라가는 것도 중요하지만, 미래를 선도할 혁신적인 기술을 연구하는 것이 장기적으로는 더 중요할 수 있다는 의미죠. 한국이 이런 분야에서 성과를 낸다면 AI 기술의 판도를 바꿀 수도 있습니다.

마무리: 하드웨어를 넘어 진정한 AI 강국으로

자, 이제 우리의 여정을 마무리할 시간이네요. 오늘 이야기의 핵심은 단순해요. GPU가 아무리 많아도 그걸 활용할 인재와 연구 역량, 혁신적인 아이디어가 없다면 세계적인 AI 기업을 만들 수 없다는 거죠.

제가 지난주 AI 컨퍼런스에서 만난 한 스타트업 대표는 이렇게 말하더라구요. "우리나라는 GPU보다 진짜 'G'가 부족해. 그건 바로 Genius(천재)야." 농담 같지만 웃고 넘기기엔 너무 공감되는 말이었어요.

정부의 GPU 1만 8천장 구매와 AI 국가대표팀 구성은 정말 좋은 시작점이에요. 하지만 그게 끝이 아니라 시작이란 걸 기억했으면 해요. 우리나라가 AI 강국으로 도약하려면 더 많은 인재를 키우고, 해외로 나간 인재들을 다시 불러모으고, 세계적 수준의 연구 환경을 만들어가는 장기적인 노력이 필요합니다.

그리고 우리 산업의 강점을 활용한 특화 모델 개발도 병행해야 하구요. 한국은 제조업, 헬스케어, 금융 등 다양한 분야에서 이미 세계적인 경쟁력을 갖추고 있잖아요. 이런 강점과 AI를 결합하면 독자적인 경쟁력을 가질 수 있을 거예요.

솔직히 말해서 저도 처음에는 "아, GPU만 많이 있으면 우리도 딥시크 같은 걸 만들 수 있지 않을까?"라고 순진하게 생각했었어요. 근데 이번에 이 글을 쓰면서 여러 자료를 찾아보니, 문제는 훨씬 복잡하더라구요.

여러분은 어떻게 생각하시나요? GPU가 중요할까요, 아니면 인재가 중요할까요? 아니면 전혀 다른 요소가 더 중요하다고 보시나요? 댓글로 여러분의 생각을 나눠주세요. 다양한 시각에서 이야기해보면 좋겠어요.

다음 포스팅에서는 국내 AI 스타트업들의 현황과 도전 과제에 대해 알아볼 예정이에요. 실제 현장에서 고군분투하는 스타트업들의 이야기를 들어보면 더 다양한 인사이트를 얻을 수 있지 않을까 싶네요. 그럼 다음에 또 만나요! 댓글로 여러분의 생각을 꼭 들려주세요~