중국의 인공지능 딥식(DeepSeek)의 R1 버전 발표와 오픈소스 전략

최근 2025년1월20일 R-1 (알원) 버전이 발표된 이후, 끝없이 우상향하던 미국의 인공지능 관련주가와 그 패권을 뒤흔들고 있습니다. 하지만 중국의 대표적인 인공지능 브랜드는 아직 상장되지 않았으며, 1985년생 (올해 40살). 언제 상장될 것이라고는 미정인 상황이지만, 상장되면 꼭 사고 싶은 주식이 아닐까 싶습니다.

 

https://www.deepseek.com/

 

어린 시절부터, 수학천재라는 주변의 평가를 들었으며, 중국은 국가정책적으로 과학과 공학, 컴퓨터 분야에 많은 지원을 아끼지 않기 때문에, 잘 성장한 수학천재가 미국 대항마를 만들었다고 볼 수 있겠습니다. 그러면 계속해서 딥식 (DeepSeek) 인공지능 R-1이 발표된 시기와 오픈소스인 이유에 대해서 좀 더 알아보겠습니다.

 

 

 

중국 딥식(DeepSeek)의 R1 버전 발표와 오픈소스 전략에 대한 분석은 매우 흥미로운 관점입니다. 이 문제를 몇 가지 차원에서 나누어 생각해 볼 수 있습니다.

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1. 기술적·경제적 전략으로서의 오픈소스

• 글로벌 AI 생태계 주도: 중국이 오픈소스 AI 모델을 공개하는 것은 단순히 미국에 대항하기보다는 글로벌 기술 표준 주도권을 확보하기 위한 전략일 수 있습니다. 오픈소스는 개발자 커뮤니티를 확산시켜 생태계를 장악하는 효과가 있으며, 이는 과거 리눅스, 파이토치(PyTorch) 등에서 입증된 방식입니다.
• 비용 분산 및 혁신 촉진: 오픈소스를 통해 전 세계 개발자의 참여를 유도하면 연구 개발 비용을 분산시키고, 중국 기업이 직접 투자하지 않아도 기술 발전을 가속화할 수 있습니다. 이는 중국의 "AI 기술 격차 해소" 전략과 맞닿아 있습니다.

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2. 미국과의 기술 패권 경쟁

• AI 칩 제약 돌파: 미국의 고성능 AI 칩(엔비디아 등) 수출 규제로 중국은 하드웨어 측면에서 열세에 놓여 있습니다. 이에 소프트웨어 최적화(예: 모델 효율성 강화)를 통해 경쟁력을 확보하려는 의도가 깔려 있습니다. 딥식의 "적은 매개변수로 높은 성능" 접근은 컴퓨팅 자원 부족을 상쇄하기 위한 전략입니다.
• 글로벌 협상력 강화: 중국이 오픈소스로 기술을 공유하면 미국 주도의 AI 규제 프레임워크(예: EU AI법, 미국의 안전 표준)에 대항해 자체 규범을 제시할 수 있습니다. 이는 향후 국제 표준 협상에서 중국의 발언권을 높이는 수단이 될 수 있습니다.

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3. 국내 경제적 배경과 정치적 계산

• 내수 경기 부진 타개: 중국은 부동산 위기, 청년 실업, 소비 위축 등으로 기술 분야에 대한 공격적 투자가 필요합니다. AI는 **"실질성장동력"**으로 지정된 분야이며, 오픈소스 생태계를 통해 해외 시장 진출 기반을 마련하려는 의도가 있습니다.
• 트럼프 리스크 대비: 2024년 미국 대선에서 트럼프 재집권 가능성은 중국에 큰 변수입니다. 1기 때의 관세 전쟁, 기술 블록화 정책이 재현될 경우, 중국은 **"기술 자립성"**과 **"제3국 시장 확보"**를 통해 충격을 완화하려 할 것입니다. 딥식의 오픈소스 공개는 미국 의존도를 낮추는 동시에 신흥국과의 협력 관계를 구축하는 수단으로 볼 수 있습니다.

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4. 중국의 AI 전략과 딥식의 포지셔닝

• "AI 강국" 목표: 중국은 2030년까지 AI 분야에서 세계적 리더가 되겠다는 목표를 공식화했습니다. 이를 위해 정부 주도의 투자(예: 반도체 자립화)와 민간 기업의 오픈소스 전략을 병행하고 있습니다.
• 딥식의 차별화: GPT-4나 구글의 제미니와 달리 딥식은 **"고효율 기술 특화"**를 내세우며, 자원 제약이 있는 국가·기업을 주요 타깃으로 삼고 있습니다. 이는 중국의 "남남협력" 프레임과도 연결될 수 있습니다.

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5. 오픈소스의 양면성

• 기회: 글로벌 개발자 참여로 기술 발전 가속화, 중국 AI 기업의 브랜딩 강화, 미국 중심 생태계에 대한 대안 제시.
• 위험: 지식재산 유출 가능성, 오픈소스 모델을 역이용한 경쟁 기술 개발(예: 미국 기업이 딥식 코드를 개량해 상용화), 정치적 반감으로 인한 신뢰도 하락.

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종합 평가

딥식의 전략은 단순히 미국을 겨냥한 "대항마"보다는 다층적 목적을 가집니다.

1. 기술적: 효율성 극대화로 AI 패권 경쟁에서 생존.
2. 경제적: 내수 위기 속 해외 시장 개척.
3. 지정학적: 미국 주도의 기술 블록화에 대한 대응.
4. 협상 카드: AI 분야에서 중국의 협상력 강화.

다만, 오픈소스 공개가 미국에 장기적으로 불리할지 여부는 두 가지 가능성이 공존합니다.

• 긍정적 시나리오: 중국이 글로벌 AI 생태계의 중심으로 부상하며 표준을 주도.
• 부정적 시나리오: 오픈소스 생태계가 역설적으로 미국 기업의 기술 우위를 공고화하는 도구로 활용됨(예: 메타의 라마 모델 사례).

결국 이는 **"기술 패권 경쟁의 새로운 장"**이 열렸음을 시사하며, AI 분야에서의 양극화가 심화될 가능성도 배제할 수 없습니다.

 

 

 

중국의 DeepSeek(딥식)과 미국의 Chat GPT 비교

 

 

 

이어서, 핵보유국인 중국의 인공지능이 나오게 된 배경에 대해서 알아볼까요?

한국은 공학도나 수학, 기초과학보다는 돈을 많이 버는, 다른 말로는 어차피 고단한 삶이 좀 더 여유롭고, 생존 가능성이 높아지는 여러가지 이유로 인해서, 법학이나 의학, 한의학을 선호하는 사회적 분위기가 있습니다. 왜 이런 사회적 구조가 만들어 졌는지 계속해서 알아보겠습니다.

 

 

 

중국과 한국의 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 분야에 대한 접근 방식과 직업 선호도 차이는 역사적, 경제적, 문화적 배경이 복합적으로 작용한 결과입니다. 두 국가의 차이를 다음과 같이 비교·분석해 보겠습니다.

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1. 중국의 STEM 중시 배경과 지원 정책

(1) 국가 발전 전략의 핵심

• 산업화와 기술 자립 추구: 중국은 1980년대 이후 급속한 산업화를 거치며 "과학기술이 제1생산력"이라는 모토 아래 STEM 인재 양성을 국가적 과제로 삼았습니다. "Made in China 2025"와 같은 정책은 첨단 기술 분야(반도체, AI, 양자컴퓨팅 등)에서의 글로벌 리더십 확보를 목표로 합니다.
• 국가 안보와 지정학적 경쟁: 미국과의 기술 패권 경쟁, 대만 문제, 남중국해 분쟁 등에서 기술 우위가 국제적 영향력으로 직결된다는 인식이 작용합니다.

 

(2) 구체적 지원 정책

• 교육 시스템 개편:
  • 초·중등 교육 과정에서 수학·물리·화학 비중 확대 (2022년 중국 교육부 발표 기준, 고교 과학 수업 시간이 한국의 1.5배).
  • 강화된 입시 제도: 중국의 대학입시(가오카오)에서 이공계 우수 학생에게 가산점 부여.
• 재정적 인센티브:
  • 이공계 박사에게 연구비 + 주택 보조금 제공 (예: 선전시는 AI 박사에게 1억 원 규모 지원 패키지).
  • 국가과학기술진흥특별구역(예: 장쑤성)에서 기업-대학 협력 프로젝트 지원.
• 글로벌 인재 유치:
  • "천인계획"으로 해외 STEM 박사 유치 시 초고액 연봉 + 실험실 설립 비용 지원.

 

(3) 문화적 요인

• "기술로 굴욕 청산" 역사관: 아편전쟁(1840)과 반식민지 시대를 기술 격차로 인한 치욕으로 인식, STEM 발전을 민족적 과제로 프레임화.
• 사회적 인식: 이공계 종사자를 "국가 발전의 기둥"으로 존중하는 분위기. 예: 화웨이 CEO 런정페이 같은 기술인을 "민족적 영웅"으로 격상.

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2. 한국의 법·의학 중심 문화와 STEM 약세

(1) 경제 구조적 배경

• 고도성장기의 유산: 1970~80년대 중화학공업 육성 시절 STEM 인력 수요가 폭발했으나, 1990년대 이후 금융·서비스업 중심 경제로 전환하며 이공계 위상 하락.
• 대기업 중심의 혁신 한계: 삼성·현대 등 재벌이 R&D를 주도하지만, 중소기업과의 기술 격차로 청년들이 "대기업 입사" 외에는 STEM 진로를 불안정하게 인식.

(2) 교육·직업 시스템 문제

• 입시 과목 편중: 수능에서 "수학 가형" 선택자 비율이 2023년 15%로 사상 최저. 문이과 통합 교육으로 인해 이공계 기초 학력 약화.
• 법·의학 선호의 경제적 이유:
  • 변호사·의사 평균 연봉이 공학 박사의 2~3배 (2023년 한국노동연구원).
  • 직업 수명 차이: 엔지니어는 40대 후반부터 구직 어려움, 반면 의사·변호사는 경력이 누적되어 더 안정적.

(3) 사회적 인식 구조

• "신분 상승" 도구로서의 자격증: 사법시험·의사국가시험 합격이 개인적 성공의 상징으로 인식되며, STEM 분야는 "노력 대비 효율성"이 낮다는 편견 확산.
• 미디어 영향력: 드라마·예능에서 의사·법조인을 "엘리트"로, 공학자를 "히키코모리" 스테레오타입으로 묘사하는 경우 빈번.

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3. 양국의 미래 전망 비교

구분중국한국

핵심 동력	국가 주도의 기술 패권 경쟁	시장 주도의 효율성 추구
STEM 인재 양성	전국적 프로젝트형 교육 (예: AI 초등학교)	소수 과학고·영재원에 의존하는 이중 구조
직업 안정성	국영기업·테크기업의 대규모 채용	중소기업 취약성으로 인한 청년 기피 현상
사회적 보상	기술 혁신을 "애국"으로 연결하는 내러티브	개인적 성공을 강조하는 경쟁 문화

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4. 한국의 변화 가능성과 과제

• 긍정적 신호:
  • 2023년 정부의 "디지털 플랫폼 정부" 추진으로 SW·AI 분야 일자리 10만 개 창출 계획.
  • 반도체·배터리 산업 호황으로 KAIST 등 이공계 지원률 소폭 상승 (2024년 기준 8%).
• 해결 과제:
  • 기업-대학 연계 강화: 현대자동차-포스텍의 "반도체 특성화 학과" 같은 사례 확대 필요.
  • 법·의학 독점 구조 완화: 의사·변호사 공급 확대로 해당 직군의 과도한 프리미엄 축소.
  • 문화적 전환: 네이버·카카오 테크 리더를 "새로운 영웅"으로 재패키징하는 미디어 캠페인.

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결론: 시스템의 차이가 만든 선택

중국이 STEM을 국가 생존 전략으로 삼는 동안, 한국은 **"고속 성장기의 성공 공식"**에 갇혀 사회적 인프라가 경직된 결과입니다. 중국의 접근은 장기적 기술 패권 경쟁에 유리하지만, 창의성 억제와 개인 희생을 요구하는 위험도 있습니다. 한국은 "안정성 vs 혁신"의 딜레마를 깨기 위해 기업의 R&D 생태계 혁신과 교육-산업 연계 강화가 핵심 과제입니다.

 

 

 

 

 

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