▲ 사진=KBS NEWS 영상 캡처

오픈 AI의 챗GPT 중 지난해 9월 출시된 모델에 번역을 요청했다.

맞춤법이 틀렸는데도 30초가 안 돼 정확하게 번역한다.

딥시크에도 같은 과제를 줬더니, 챗GPT와 제법 비슷한 결과가 나온다.

특히, 답이 있는 수학 문제 풀이 등에선 챗GPT를 앞선다는 결과도 있다.

이러다 보니 애플의 앱스토어에선 일주일째 딥시크가 내려받기에서 1위다.

성능도 성능이지만, 더 놀라운 건 개발 비용이다.

개발사의 보고서를 보면 학습엔 두 달 걸렸고, 미국 업체와 비교해 성능이 떨어지는 반도체를 2천 개만 썼다고 돼 있다.

개발 비용은 우리 돈 80억 원 정도로 빅테크가 쓴 돈의 10분의 1 수준이다.

전문가들은 '딥시크'의 학습법에 주목한다.

먼저, 선생님이 학생을 가르치듯 차근차근 설명하면서 AI 성능을 끌어올렸는데, 이런 선생님 역할은 인공지능이 맡았다.

전문의가 환자를 진찰하듯 들어오는 질문 내용에 따라 맞춤형 대답을 내놓은 점도 비용절감에 유리하단 평가다.

다른 하나는 증류 학습법, 와인을 증류해 코냑을 만들듯이 데이터 중 핵심 자료만 골라내 학습했다는 것이다.

즉, 알려진 학습법을 효율적으로 묶어 인공지능을 교육했다는 것이다.

이러다 보니 딥시크 측이 AI 학습을 위해 빅테크가 보유한 데이터를 베꼈다는 의혹도 있는데, 단정하긴 힘들다는 의견도 만만치 않다.

다만, 딥시크 초기 모델을 만드는 데 쓰인 인건비 등이 모두 반영되지 않아 이런 주장을 다 믿을 순 없다는 게 전문가들 판단이다.

또, 발표한 것보다 훨씬 더 비싼 고성능 반도체가 쓰였을 가능성이 높다는 지적도 있다.

그렇다 해도 기존의 개발비보다는 확실히 싸다는 데에는 대부분 전문가가 동의한다.