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최근 AI 업계에서 가장 뜨거운 이슈는 ‘딥시크-R1’과 오픈AI의 ‘딥 리서치’입니다. 이 두 기술은 AI의 정의를 다시 쓰고 있으며, 기업들이 동일한 모델을 사용하는 시대가 끝날 것이라는 예측이 나오고 있습니다. 검색 증강 생성(RAG), 모델 증류, 미세 조정(SFT), 강화 학습(RL) 등의 기술이 더욱 중요해지고 있는 이유를 알아보겠습니다.

1. 기업이 같은 AI 모델을 쓰지 않는 시대가 온다?

과거에는 많은 기업이 대형 AI 모델 하나를 공유해 사용했습니다. 위의 그림과 같이 이해한다면, 뤼튼 같이 ChatGPT의 API를 공유해서 사용하는 서비스들은 일종의 낚시대입니다. 딥시크의 등장 이후, 각자의 도메인에 최적화된 맞춤형 모델을 쉽게 만들 수 있는 시대가 열리고 있습니다. 특히, 딥시크-R1은 기존 모델보다 낮은 비용으로 고성능 AI를 제공하면서, 기업이 자체적인 AI 시스템을 구축할 기회를 제공합니다. 이제 기업들은 AI 모델을 직접 학습시키거나, 기존 모델을 커스터마이징해 더욱 정교하게 활용하는 방향으로 나아가고 있습니다.

2. AI 기술의 핵심: 증류(Distillation)와 소형 모델의 부상

 

밈이지만 증류를 정말 이해하기 쉽게 보여줍니다.

 

딥시크-R1이 주목받는 이유 중 하나는 ‘증류(Distillation)’ 기술입니다. 이 기술을 활용하면, 강력한 AI 모델을 기반으로 더 작은 버전의 모델을 만들 수 있습니다.

소형 모델의 장점:

• 비용 절감: 기존 AI보다 저렴한 비용으로 실행 가능
• 빠른 처리 속도: 경량화된 모델이라 속도가 더 빠름
• 도메인 특화 가능: 특정 산업이나 업무에 최적화할 수 있음

이제 기업들은 굳이 대형 모델을 사용할 필요 없이, 필요한 부분만 최적화한 또다른 각 회사만의 딥시크 (DeepSeek)가 나올 수도 있을 것입니다.

3. AI를 기업 환경에 맞추는 방법: 미세 조정(SFT)과 강화 학습(RL)

AI 모델을 더 효율적으로 활용하기 위해 미세 조정(SFT)과 강화 학습(RL)이 중요한 역할을 합니다. 좀 더 쉽게 비유해보자면,

• SFT(Supervised Fine-Tuning) = 맞춤 정장 제작 ✂️
  • 마치 기성복이 아닌 사용자의 체형에 딱 맞게 정장을 맞추는 과정과 같습니다.
  • AI 모델이 특정 데이터셋(예: 특정 산업, 기업의 내부 문서 등)을 학습하여 맞춤형으로 조정됩니다.
  • 예시: 금융업에서 전문 용어를 학습한 AI 챗봇
• RL(Reinforcement Learning) = 피트니스 코치와 훈련 💪
  • AI가 스스로 피드백을 받아가며 학습하는 과정을 의미합니다.
  • 강화 학습을 받으면 모델이 목표에 맞는 방식으로 지속적으로 개선됩니다.
  • 예시: 사용자의 선호도에 맞춰 더 친절하거나 공손한 톤을 익히는 고객 서비스 챗봇

하지만, 이러한 기술을 사용하려면 많은 데이터와 리소스가 필요하다는 점도 고려해야 합니다.

4. 대부분의 기업에는 RAG가 가장 현실적인 선택

• RAG(Retrieval-Augmented Generation) = 오픈북 시험 📖
  • AI가 필요한 정보를 외우기보다는 필요할 때마다 검색해서 활용하는 방식입니다.
  • 즉, 모든 데이터를 기억하는 것이 아니라, 질문을 받았을 때 관련 정보를 찾아 정확도를 높입니다.
  • 예시: 실시간 뉴스 정보를 검색해서 최신 답변을 제공하는 AI

특히, 오픈AI의 ‘딥 리서치’는 RAG의 장점을 극대화한 모델로, 웹 검색을 통해 맞춤형 정보를 제공하는 기능이 뛰어납니다.

5. AI 비용, 결국 ‘0’에 가까워질까?

딥시크-R1의 등장으로 AI 모델의 비용이 급격히 낮아지고 있습니다. 현재 딥시크의 추론 비용은 기존 모델(o1, o3 등)보다 30배 저렴하며, 앞으로 AI 비용이 더욱 낮아질 것이라는 전망이 나옵니다. AI 비용이 낮아지면 기업뿐만 아니라 개인 개발자, 스타트업들도 더 쉽게 AI 기술을 활용할 수 있습니다. AI가 특정 대기업의 전유물이 아니라, 누구나 사용할 수 있는 기술이 되는 시대가 열리고 있는 것입니다.

6. AI 성공의 핵심: 데이터 품질

AI 모델이 아무리 뛰어나도, 훈련된 데이터가 부실하면 성능이 낮아질 수밖에 없습니다. 결국, 기업이 AI를 활용하려면 데이터의 품질에 집중해야 합니다.

데이터를 잘 활용하는 방법:

• 정확하고 깨끗한 데이터 수집: 노이즈가 적고 신뢰할 수 있는 데이터 활용
• 도메인별 최적화: 기업이 보유한 데이터와 AI 모델을 연계하여 커스터마이징
• RAG와 조합 활용: 검색 증강 생성(RAG)을 통해 데이터 정확도를 높임

특히 금융, 의료 등 민감한 산업에서는 AI 모델의 데이터 신뢰성이 중요하므로, 딥시크 같은 새로운 AI 모델을 활용하는 데 신중할 필요가 있습니다.

7. 결론: AI의 미래는 ‘개방성, 저렴한 비용, 데이터 중심’

딥시크-R1과 오픈AI의 딥 리서치는 AI 시장을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 기업들은 더 저렴하고, 강력하며, 자신만의 데이터에 최적화된 AI 모델을 구축할 수 있는 기회를 얻고 있습니다.