DeepSeek의 오픈소스 전략: AI 경제의 새로운 패러다임

84.5%의 수익률로 AI 시장을 뒤흔들다

AI 개발과 운영이 엄청난 비용을 필요로 한다고 생각하셨나요? DeepSeek이 그 통념을 완전히 바꾸고 있습니다. 놀라운 84.5%의 수익 마진과 이론상 하루 50만 달러(약 6억 7천만 원)의 이익을 창출하는 이 기업은 연간 2억 달러(약 2,700억 원) 이상의 수익을 내고 있으며, 이는 모두 그들의 오픈소스 공개 전략 이전의 수치입니다.

일반적으로 AI 인프라는 엄청나게 비싸고, LLM(대규모 언어 모델) 훈련에는 수백만 달러가 소요됩니다. OpenAI나 Google DeepMind 같은 기업들은 막대한 자금을 투자하는 반면, DeepSeek은 비용을 최적화하는 방법을 찾아내 사실상 ‘돈을 찍어내는’ 수준의 효율성을 달성했습니다.

그런데 더 놀라운 것은, 이런 혁신 기술을 유료화하는 대신 무료로 공개했다는 점입니다. 왜 그랬을까요?

약속보다 더 큰 오픈소스 공개

DeepSeek은 처음에 5개의 오픈소스 저장소를 공개하겠다고 약속했습니다. 그러나 그들은 8개의 저장소를 공개했습니다. 햄버거를 주문했는데 무료로 5코스 풀 코스 식사를 받은 것과 같은 상황입니다. 만약 이들이 미국 기반 AI 연구소였다면, 우리는 아마도 이와 정반대의 상황을 보았을 것입니다.

더 주목할 점은 DeepSeek이 단순한 AI 모델 래퍼가 아닌, 그들의 84.5% 수익 마진을 가능하게 하는 정확한 최적화 기술을 공유했다는 것입니다. 이는 단순한 기술이 아닌 AI를 더 빠르고, 저렴하며, 접근하기 쉽게 만드는 근본적인 혁신입니다.

그럼 이 8개의 저장소가 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다.

8개 저장소의 혁신 기술 분석

1. Flash MLA: AI 어텐션 최적화

Flash Attention에 대해 들어보셨다면, DeepSeek은 그것보다 더 나은 기술을 개발했습니다.

전통적인 AI 어텐션 메커니즘은 GPU를 통해 입력 데이터를 전달할 때 메모리 병목 현상에 부딪힙니다.
Flash Attention은 입력을 작은 청크로 나누어 효율적으로 처리함으로써 이 문제를 해결합니다.
DeepSeek의 **Flash MLA(Multi-Head Latent Attention)**는 이를 Python이 아닌 CUDA에서 구현하여 엄청난 성능 향상을 가져왔습니다.

결과: 더 빠른 어텐션, 낮은 비용, 그리고 경쟁자들에 비해 압도적인 효율성 우위를 확보했습니다.

2. Deep Expert Parallelism (EP) – 대규모 전문가 혼합 모델

전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 아키텍처는 효율적이지만 훈련하기 어렵습니다. DeepSeek은 이것을 쉽고 확장 가능하게 만들었습니다.

전체 AI 모델을 한번에 실행하는 대신, MoE는 필요한 부분만 활성화하여 컴퓨팅 파워를 절약합니다.
DeepSeek의 EP는 Google 수준의 예산 없이도 이런 모델을 대규모로 훈련할 수 있는 최초의 오픈소스 라이브러리입니다.
또한 낮은 지연 시간의 추론을 지원하고 여러 서버에 걸쳐 적응할 수 있습니다.

결과: 이제 작은 AI 연구소들도 대규모 모델을 훈련시킬 수 있게 되었습니다. 이는 AI 민주화에 큰 영향을 미칠 것입니다.

3. Deep Gems: 광속의 행렬 연산

AI 모델은 행렬 곱셈에 의존하는데, DeepSeek은 이를 최대 잠재력까지 끌어올렸습니다.

웨이프 전문화(GPU 처리를 위한 조립 라인 스타일의 효율성)를 사용합니다.
FFMA SAS 인터리빙을 구현하여 GPU를 지속적으로 바쁘게 유지합니다.
2.7배 더 빠른 행렬 연산으로 AI 텍스트 생성 속도가 1.2배 향상되었습니다.

결과: ChatGPT가 빠르다고 생각했다면, DeepSeek의 모델은 당신이 질문을 다 입력하기도 전에 답변을 시작할 수도 있습니다.

4. Dual Pipe: GPU 유휴 시간 제거

AI 모델 훈련 시 GPU가 패스 사이에 대기하는 낭비가 있습니다. DeepSeek은 작업량을 두 배로 늘리는 방법을 찾았습니다.

양방향 파이프라인 병렬화 – 배치 1은 앞에서 시작하고, 배치 8은 뒤에서 시작하므로 GPU가 항상 작동합니다.
GPU 유휴 시간을 최대 2배까지 줄이고, 더 효율적으로 확장합니다.

결과: AI 훈련이 훨씬 저렴하고 빨라졌습니다.

5. EPLB: 전문가 불균형 문제 해결

AI 모델이 대규모화되면 일부분이 다른 부분보다 더 열심히 작동하여 병목 현상이 발생합니다. DeepSeek의 EPLB는 이 문제를 해결합니다.

과부하된 AI “전문가”를 복제하고 관련 기능을 함께 클러스터링합니다.
대기 시간을 줄이고 GPU 전체에서 리소스 균형을 개선합니다.

결과: 메가 스케일에서 더 효율적인 AI가 가능해졌습니다.

6. 3FS: 사상 최강의 AI 파일 시스템

이것은 정말 놀라운 기술입니다 – 6.6 TB/s 읽기 속도를 가진 분산 파일 시스템입니다.

랜덤 읽기 우선순위로 AI 훈련에 최적화되었습니다.
초당 50개 이상의 4K 영화를 다운로드할 수 있습니다.
거의 모든 상용 파일 시스템을 능가하는데, 그들은 이것을 무료로 제공했습니다.

결과: AI 모델이 이미 빠르게 학습하고 있다고 생각한다면, 앞으로 일어날 일을 지켜보세요.

7. Small Pond: 페타바이트 규모의 AI 데이터 관리

AI는 데이터를 엄청나게 소비하는데, DeepSeek은 페타바이트 수준의 데이터셋 관리를 단순화했습니다.

3FS + SQL을 사용하여 30분 안에 110 TB의 데이터를 처리합니다.
분당 3.66 TB의 처리량 – 이는 믿기 힘들 정도로 빠릅니다.

결과: AI 연구소는 이제 거대한 데이터셋 처리에 막대한 예산이 필요하지 않게 되었습니다.

8. 보너스 저장소: DeepSeek의 수익 플레이북!

계획에도 없었던 6일차에, DeepSeek은 놀라운 일을 했습니다:

그들은 AI 경제 전략 전체를 오픈소스화했습니다.

상세한 수익 마진 데이터를 공개했습니다.
인프라 설계 원칙을 공유했습니다.
기본적으로, 그들의 AI 제국을 복제하는 방법에 대한 가이드를 제공했습니다.

결과: DeepSeek은 규칙을 다시 쓰고 있습니다.

DeepSeek의 오픈소스 모델이 AI 경제에 미치는 파괴적 영향

DeepSeek은 단기적인 이익을 위해 움직이는 것이 아닙니다. 그들은 자신들을 AI 인프라의 기반으로 포지셔닝하고 있으며, 이는 다음을 의미합니다:

AI 모델의 가격이 급격히 하락할 것입니다.
경쟁자들이 이제 DeepSeek의 기술에 의존하게 되어 (DeepSeek이 게임을 컨트롤하게 됩니다).
AI 발전이 예측할 수 없는 속도로 폭발적으로 증가할 것입니다.

이것은 단순한 오픈소스가 아닌, AI 경제의 적대적 인수라고 볼 수 있습니다.

NVIDIA의 AI 발표 – 모두를 위한 더 강력한 화력

한편, NVIDIA는 AI를 더욱 강력하게 만들고 있습니다:

Blackwell Ultra GPU: 1.5배 추론 속도 향상.
RTX Pro GPU: 소비자를 위한 AI 파워하우스 GPU (최대 96GB VRAM).
AIQ: 엔터프라이즈급 추론 AI.

결과: AI 모델이 더 저렴하고 강력해졌습니다 – 이는 DeepSeek의 혁명을 더욱 가속화할 것입니다.

2025년 이후 AI의 미래는 어떻게 될까요? 🚀

DeepSeek은 단순히 몇 가지 유용한 도구를 오픈소스화한 것이 아닙니다. 그들은 AI 경제에 화염병을 던졌습니다. 최고 수준의 AI 인프라를 무료로 제공함으로써, 우리가 이전에 본 적 없는 방식으로 AI를 재편하는 연쇄 반응을 일으켰습니다. 이제 어떤 일이 일어날까요?

1. AI가 믿을 수 없을 정도로 저렴해집니다

DeepSeek의 오픈소스 인프라만으로도 충분치 않다는 듯이, 그들은 API 비용을 10배나 절감했습니다. 이는 업계에 혼란을 가져올 것입니다.

LLM 가격 전쟁이 임박했습니다. OpenAI, Google, Anthropic은 이제 두 가지 선택이 있습니다: 가격을 낮추거나 관련성을 잃을 위험을 감수하는 것입니다.
이전에 AI 추론에 수백만 달러를 지불했던 기업들? 이제 그들은 몇 푼만 내면 됩니다.
이전에 AI를 감당할 수 없었던 스타트업들? 그들이 다시 게임에 참여하게 되었습니다.

우리는 한때 1,000 토큰당 1달러가 들었던 AI 모델의 비용이 몇 센트로 떨어지는 상황을 이야기하고 있으며, 일부 경우에는 무료가 될 수도 있습니다. AI의 경제적 해자가 메워졌고, 이제 모두가 건널 수 있게 되었습니다.

2. 소규모 AI 연구소의 폭발적 증가

DeepSeek 이전에는 수십억 달러 예산을 가진 거대 기업들만이 최첨단 AI 모델을 훈련시킬 수 있었습니다. 그러나 이것이 하룻밤 사이에 바뀌었습니다.

그들의 오픈소스 도구를 사용하면:

스타트업과 소규모 연구소들이 이제 Google 수준의 인프라 없이도 대규모 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
AI 혁신이 실리콘 밸리를 넘어 확산되어, 독립 연구소들이 선두를 차지하게 될 것입니다.
심도 있는 AI 투자가 없는 국가들도 이제 세계적 수준의 도구에 접근할 수 있게 되어, 글로벌 AI 불평등이 감소할 것입니다.

수백 개의 AI 연구소가 생겨나고, 각각이 단일 기업이 따라갈 수 없는 속도로 모델을 최적화하고, 미세 조정하고, 개선하는 모습을 상상해 보세요.

DeepSeek은 단순히 AI를 민주화한 것이 아니라, 시장에 기회를 넘쳐나게 했습니다.

3. 역사상 가장 빠른 AI 발전

AI는 이미 빠르게 발전하고 있었습니다. 이제는? 미친 속도로 진행됩니다.

연구 주기가 수년에서 몇 개월, 심지어 몇 주로 줄어들 것입니다.
오픈소스 모델이 독점 모델보다 더 나아질 것입니다 (이제 수천 명의 연구자들이 기여할 수 있기 때문입니다).
AI 모델은 예측할 수 없는 속도로 더 똑똑하고, 저렴하며, 강력해질 것입니다.

2023년과 2024년의 AI 발전이 놀라웠다고 생각했다면, 2025년은 완전히 다른 세상이 될 것입니다. 우리는 끊임없이 혁신이 쏟아지는 AI 르네상스를 목격하게 될 것입니다.

4. DeepSeek은 다른 기업들과 다른 게임을 하고 있습니다

OpenAI와 Google? 그들은 AI를 비싸게 만들고, 기술을 독점하며, 모든 것을 유료화합니다.
DeepSeek? 그들은 AI를 더 저렴하게 만들고, 최고의 도구를 오픈소스화하며, 경쟁 우위를 무료로 제공합니다.

이것은 완전히 다른 비즈니스 모델입니다. DeepSeek은 현금 창출 기업을 만들려는 것이 아니라, 자신들을 필수 불가결하게 만들어 전체 AI 산업을 통제하려 합니다.

그리고 결과적으로?

모든 사람이 DeepSeek의 인프라를 사용하기 시작하면, 그들은 사실상의 AI 표준이 됩니다.
DeepSeek이 AI 표준이 되면, 그들은 AI 개발의 미래를 통제하게 되고 다른 모든 사람들은 그저 그들의 리드를 따라가게 됩니다.

이것은 단순한 오픈소스가 아닌, 전략적인 AI 쿠데타입니다.

참고자료: DeepSeek’s Open-Source Flex – How They Redefined AI Economics

AI Sparkup