딥시크 창립자 "수익보다 AGI 우선…첨단 모델도 오픈소스 유지"

량원펑 딥시크 창립자가 단기적인 수익보다 AGI 개발을 최우선 목표로 삼겠다는 방침을 밝힌 것으로 알려졌다. 또 회사의 핵심 AI 모델을 앞으로도 오픈소스로 공개할 가능성이 높다며, 개방형 생태계를 중심으로 기술 경쟁력을 키우겠다는 전략을 제시했다. 중국 국영 경제매체 제일재경(Yicai)은 23일(현지시간) 최근 진행된 딥시크 투자자 설명회에서 량원펑 CEO가 4시간 동안 회사의 기술 전략과 로드맵을 설명했다고 보도했다. 딥시크와 량 CEO는 진위를 공식 확인하지는 않았다. 이에 따르면, 량 CEO는 딥시크가 단기적인 수익 확대보다 장기적인 AGI 개발을 핵심 목표로 삼고 있으며, 최첨단 AI 모델도 오픈소스 형태로 유지하는 방향을 검토하고 있다고 밝혔다. 그는 오픈소스 개발과 상업화는 서로 배타적인 관계가 아니라며, 개방형 생태계를 구축하는 것이 장기적으로 더 큰 경쟁력을 가져다줄 수 있다고 강조했다. 최근 딥시크는 창사 이후 처음으로 외부 투자 유치에 성공하며 기업 가치 520억~540억달러 수준을 인정받았다. 이번 투자에는 텐센트, CATL, 넷이즈, 징둥닷컴, IDG캐피털, 국가 AI 산업투자펀드 등이 참여했으며, 량 CEO도 200억위안을 직접 출자한 것으로 전해졌다. 이는 수년간 외부 자본을 거부해 왔던 기존 전략을 바꾼 것으로, 바이트댄스와 문샷 AI, 지푸 AI(Z.ai) 등 중국 기업들과의 경쟁이 치열해진 영향으로 분석된다. 량 CEO는 미국과 중국 AI 산업의 가장 큰 격차는 기술력이나 인재가 아니라 컴퓨팅 자원이라고 진단했다. 그는 "우리가 미국과 가장 큰 차이를 보이는 부분은 자원"이라며 "인재와 모델 성능, 응용 분야의 격차 역시 결국 컴퓨팅 자원 차이에서 비롯된다"라고 설명했다. 미국의 첨단 AI 반도체 수출 통제로 인해 중국 기업들의 GPU 확보가 제한되고 있으며, AI 투자 규모가 미국보다 적은 점을 문제로 꼽았다. 딥시크는 2만개 규모의 엔비디아 H 시리즈 GPU에 해당하는 컴퓨팅 자원을 보유하고 있지만, 미국 선도 기업들과 비교하면 여전히 큰 차이가 있다고 평가했다. 현재 세계 최고 수준의 AI 모델은 8000억개의 활성 매개변수를 사용하지만, 중국 최고 수준 모델은 10분의 1에 머물러 있다고 지적했다. "새로 조달한 투자금을 모두 컴퓨팅 자원 확보에 투입하더라도 그런 규모의 모델을 학습하기는 어렵다"라고 말했다. 딥시크는 이러한 한계를 극복하기 위해 자체 대규모 AI 컴퓨팅 클러스터 구축을 추진할 계획이다. 자체 AI 칩 개발 여부는 아직 결정하지 않았다. "합리적인 가격에 칩을 구매해 직접 칩을 만들 필요가 없기를 바란다"라고 밝혔다. 한편, 딥시크는 화웨이의 어센드(Ascend) AI 컴퓨팅 플랫폼에 모델을 최적화하고 있으며, 자체 개발한 '타일 랭귀지(Tile Language)'를 활용해 엔비디아 CUDA 생태계 의존도를 낮추는 작업도 진행 중인 것으로 알려졌다. 이를 통해 추론 효율을 크게 높이면서도 성능 저하는 1~2% 수준으로 제한할 수 있다고 설명했다. 기술 로드맵과 관련해 딥시크는 AGI 구현이 추론(reasoning), AI 에이전트, 지속적 학습, 자기 진화(Self-evolving)를 거쳐 최종적으로는 물리적 세계에서 활동하는 체화형 AI(Embodied AI)로 이어질 것으로 전망했다. 반면 동영상 생성 AI나 월드 모델은 중요한 기술이지만, 회사의 핵심 개발 사항은 아니라고 밝혔다. 박찬 기자 cpark@aitimes.com