딥시크 개발비 논란

 

• 딥시크 주장: 557만 달러(약 82억 원)
• 실제 추정치: 5억 달러(약 7290억 원) 이상
• 참고: 메타의 '라마 3.1' 개발비와 동일한 수준

세미애널리시스의 분석

1. 하드웨어 투자 비용

• 엔비디아 A100 GPU 1만개 구매(2021년)
• H800, H100, H20 등 총 5만장의 엔비디아 호퍼 칩 사용
• 서버 투자 누적 비용: 약 16억2900만달러
• 운영 비용: 9억4400만달러

2. 인건비

• 유망 인재 연봉: 130만달러(약 19억원) 이상
• 현재 직원 수: 150여명
• 중국 내 타 AI 스타트업 대비 높은 수준

3. 기술 개발 비용

• 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA) 기술 개발
• R1 모델의 강화학습 비용
• 오픈AI 기술 기반 합성데이터 '증류' 기술 비용

성능 분석

추론 비용 감소 요인

• AI 기술 발전의 자연스러운 결과
• 연간 4배씩 감소하는 것이 일반적
• GPT-3의 경우 4년 8개월간 1200배 감소

경쟁 모델과의 비교

• 구글 '제미나이 2.0 플래시 싱킹': R1보다 긴 컨텍스트 길이
• 오픈AI 'o3': 더 높은 성능 수준
• 벤치마크 테스트에서 부분적 우위만 확인

최종 평가

• 딥시크는 유망한 스타트업이지만 비용/성능 과장 있음
• 실제 개발비는 당초 발표의 약 90배 수준
• AI 산업의 치열한 경쟁 현실을 보여주는 사례

시사점

1. AI 개발 비용의 투명성 필요
2. 기술 발전 속도와 비용 감소는 자연스러운 현상
3. 중국 AI 기업의 성장과 글로벌 경쟁 가속화