더밀크가 2025년 글로벌 혁신 흐름을 한눈에 조망할 ‘혁신원정대(Innovation Expedition)’를 꾸리고, 유럽과 미국 전역으로 원정을 떠난다.크로스보더 리서치 미디어 더밀크가 기획한 이번 프로젝트는 모바일월드콩그레스(MWC25), 사우스바이사우스웨스트(SXSW), 엔비디아의 AI 개발자 컨퍼런스인 GTC 등 세계 최대 규모의 테크 컨퍼런스를 직접 탐방하며, 대한민국 기업과 창업가들에게 실질적인 인사이트와 기회를 제공하는 것을 목표로 한다.세계 최대 기술 컨퍼런스인 CES 2025를 시작으로, 이번 주말 스페인 바르셀로나에서 개막하는 MWC 2025, 미국 텍사스주 오스틴에서 열리는 SXSW, 그리고 실리콘밸리에서 개최되는 GTC까지 글로벌 혁신 현장을 직접 취재하는 대장정을 이어간다.
“그록3(Grok 3 Beta Think)는 SOTA(State Of The Art, 최첨단) 모델의 영역에 있는 것 같습니다. 오픈AI의 가장 강력한 모델(o1-pro)과 비슷하고 딥시크(DeepSeek) R1 및 구글 제미나이 2.0 플래시 씽킹(Gemini 2.0 Flash Thinking)보다 약간 나은 느낌입니다.” 오픈AI 창업 멤버 출신인 AI 전문가 안드레 카파시는 “엑스AI(xAI) 팀이 최첨단 영역에 도달하는 데 걸린 시간은 전례가 없을 정도로 놀랍다”며 이같이 평가했다. xAI가 19일(현지시각) 공개한 AI 모델 그록3의 우수한 성능, 특히 짧은 기간에 성과를 냈다는 점이 놀랍다는 반응이었다. AI 모델 평가 업체 아티피셜 애널리시스가 21일 발표한 분석 결과도 비슷하다. 2024년 GPT-3.5 터보와 비슷한 성능의 ‘그록1’을 처음 선보였던 xAI는 단 1년 만에 최첨단 성능의 그록3를 출시, 오픈AI와 대등한 수준에 올라섰다. 일론 머스크 테슬라 CEO가 이끄는 AI 스타트업 xAI는 어떻게 이런 성과를 낼 수 있었을까. 그록3 출시에서 배울 수 있는 세 가지 교훈을 정리했다.
안녕하세요, 앞서가는 더밀크 구독자 여러분을 위한 AI 뉴스레터 [박원익의 AI인사이트]입니다. “오늘부터 ‘제미나이 코드 어시스트(Gemini Code Assist)’를 무료로 사용할 수 있습니다.”순다 피차이 구글 CEO는 25일(현지시각) X(옛 트위터)에 “코딩(coding, 프로그래밍 코드 작성)을 위해 미세 조정된(fine-tuned) 제미나이 2.0은 월 18만 건의 자동 ‘코드 완성(code completions)’을 지원한다”며 이같이 밝혔습니다. 개인 개발자를 위해 AI 기반 코딩 도구를 무료로 제공한다고 밝힌 것입니다. 18만 건은 한 달에 2000건의 무료 코드 완성을 제공하는 마이크로소프트 ‘깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)’의 90배에 달하는 놀라운 숫자입니다. 전문 개발자뿐 아니라 누구나 AI를 활용해 코딩할 수 있는 시대가 열리고 있습니다.
‘마이크로소프트(Microsoft, 이하 MS)는 과학·기술계 난제로 여겨졌던 큐비트(Qubit) 확장을 어떻게 구현할까?’19일(현지시각) MS가 공개한 새로운 기술 기반의 양자 칩 ‘마요라나 1(Majorana 1)’에 대한 업계 관심이 뜨겁다. 핵심은 큐비트 확장이다. 확장, 제어가 매우 어려운 큐비트를 100만 개까지 확장할 수 있다고 발표했기 때문이다. 큐비트는 양자 컴퓨팅에서 데이터를 인코딩하는 데 사용되는 정보의 기본 단위다. 일반 컴퓨터에서 사용되는 ‘비트(bit)’에 대응하는 개념으로 보면 된다. 비트는 0과 1을 사용한 이진법으로 정보를 인코딩하며 전류가 흐르지 않으면 0으로, 전류가 흐르면 1로 표시한다. 0 혹은 1 어느 하나의 확정된 값을 가지는 비트와 달리 큐비트는 ‘양자 중첩(quantum superposition)’을 활용한다. 중첩은 입자가 관측되기 전까지 확률적으로 가능한 여러 상태가 겹쳐 존재할 수 있다는 양자역학의 개념이다. 비트와 달리 큐비트는 0과 1이 중첩돼 있는 상태를 가지는 것이다.
모빌리티 전문가인 정구민 교수(국민대)는 지난 19일(현지시간) 더밀크가 주최한 '딥시크 쇼크 및 포스트 CES 산업별 분석' 웨비나에서 딥시크로 인한 모빌리티 분야의 영향에 대해 이렇게 말했다. 정 교수에 따르면 모빌리티 분야에서도 생성AI가 굉장히 중요한 부분을 차지하고 있다. 개인화 및 맞춤형 서비스 제공을 위한 대형언어모델(LLM) 활용, 가상 시뮬레이션을 통한 비용 절감, 그리고 영상 해석 및 설명을 통한 안정성 향상 등이 주요 트렌드로 트렌드로 떠오르고 있다. 이런 가운데 딥시크의 등장은 LLM 적용을 더욱 가속화할 것이라는게 정 교수의 생각이다. 그는 "AI 기술의 확산과 함께, 피지컬 AI 도입에 따른 비용 증가가 큰 문제로 떠오르고 있다"며 "딥시크 같은 기술의 등장으로 이러한 비용 부담이 크게 완화될 가능성이 있다"고 설명했다. 실제 학교에서도 딥시크를 실제로 활용하는 사례가 늘고 있으며, 수업에서도 도입해 실험적으로 운영할 수 있을 정도로 접근성이 높아졌다. 정 교수는 "피지컬 AI로 전환될 때 비용 증가 문제를 해결하는 중요한 역할을 (딥시크가) 하게 될 것"이라며 "하드웨어가 점점 저렴해지면서 딥시크 혹은 다른 비슷한 기반의 AI 서비스가 확장될 것이고, 차량 내 LLM 적용이 더욱 쉬워질 것"이라고 전망했다.실제 모빌리티 분야에서 인공지능의 도입은 더욱 확대되고 있다. 정 교수는 "작년만 해도 모빌리티 분야에서 AI는 주로 영상 해석에 초점을 맞추고 있었지만, 올해 들어 엔비디아의 코스모스 월드 파운데이션 모델(CWFM)과 같은 기술이 등장하면서 AI가 단순 분석을 넘어 동작을 생성하는 수준까지 발전하고 있다"고 설명했다. 특히 CES 2025에서 혁신상을 수상한 모빌린트의 온디바이스 프로세서 전시를 인상적이었다고 꼽았다. 정 교수는 "모빌린트는 온디바이스 LLM을 구동하고 AI 엔진을 실시간으로 실행하는 기술을 시연해 많은 관심을 받았다"며 "AI 기술의 발전이 이제 단순한 데이터 해석을 넘어 다양한 기기에서 실시간으로 활용될 수 있는 단계에 이르렀다"고 분석했다.
설 연휴 시작부터 ‘딥시크(DeepSeek)’ 이야기를 몇 번이나 했는지 모르겠다. 명절 기간과 그 다음 주 동안 인터뷰 여섯 번과, 두 번의 내부 미팅, 두 번의 자문을 하고 나니 이제는 딥시크라는 단어만 들어도 도망가고 싶다. 기술적 배경을 포함해서 AI 업계가 앞으로 어떻게 변할지, 그리고 우리가 고민해야 할 방향이 무엇인지까지 묻는 내용들이 개발자 분들, 기자분들, 정책 담당하시는 분, 회사 구성원까지 다 다양한데, 겹치는 질문 내용들을 정리해 보면 몇 가지 가닥으로 요약이 된다. 이제 한 번의 광풍 지나갔으니 질문들을 요약한 것만 정리해 보려 한다. 크게 네 가지 질문이다. 아래 답변들은 짧게는 15분 길게는 두 시간씩 이야기하던 내용의 요약이다. 다른 분들이 많이 지식이나 견해 나눠주셔서 이제 많이들 아는 내용들은 다 빼고, 나머지 내용들 중에서 가능하면 프로그래머나 연구자가 아닌 분들에게도 익숙한 단어들을 사용했다.
“딥시크(DeepSeek)의 R1 출시는 맛집 레시피가 공개된 상황과 비슷합니다.”신정규 래블업 대표는 6일 더밀크가 주최한 ‘딥시크 쇼크 & 포스트 CES 산업별 집중분석 웨비나’에서 “현재 가장 곤란한 회사는 오픈AI일 것”이라며 이같이 말했다. 지금까지 오픈AI는 AI 업계에서 ‘독보적인 레시피(AI 모델 개발 비법)를 가진 미슐랭 쉐프’ 같은 지위를 유지해 왔는데, 중국 스타트업 딥시크의 부상으로 상황이 바뀌었다는 설명이다. 특히 오픈AI가 지난 9월 놀라운 성능의 추론 모델 ‘o1’을 처음 공개한 후 업계에서는 “AI 모델로 오픈AI와 경쟁하기는 힘들다”는 시각이 팽배했다. 하지만 딥시크가 o1과 비슷한 성능의 추론 모델 R1을 ‘오픈 웨이트(open-weights, 개방형 가중치)’로 공개하면서 분위기가 반전됐다. 오픈 웨이트란 AI 모델의 성능을 좌우하는 가중치(weights, 변수 간 연결 강도) 값을 공개한 모델을 말한다. 모델 크기를 이야기할 때 주로 언급하는 ‘매개변수(parameters)’가 가중치 역할을 수행한다. 연구자들은 모델이 이렇게 정해진 값에 따른 계산을 거친 후 적절한 답을 도출하는지 확인하는 과정을 반복하며 AI 모델을 개발한다.예컨대 반만 그린 고양이 그림을 주고, 나머지를 완성해 달라고 요청했을 때 실제 고양이와 흡사한 그림이 완성된다면 모델 내 존재하는 수십, 수천억 개의 매개변수, 즉 가중치 값이 잘 조정됐다고 말할 수 있다. AI업계에서는 공개된 R1의 가중치가 오픈AI o1 모델의 가중치와 비슷할 것으로 추측한다. 맛집의 비밀 레시피가 공개되자 이 레시피를 활용한 다른 식당들이 생겨나는 상황인 셈이다. 실제로 o1과 비슷한 오픈형 추론 모델이 우후죽순 등장하고 있다.
올해 글로벌 소매, 유통(Retail) 산업 최대 화두는 무엇일까? 역시 인공지능(AI)이었다. 그렇다면 소매 유통 기업들은 AI 기술을 어떻게 적용하려 할까? 지난 1월 12~13일 뉴욕에서 열린 세계 최대 소매·유통 박람회 'NRF 2025'에서는 전시 및 컨퍼런스 전반에 걸쳐 AI의 활용에 대한 아이디어와 사례가 쏟아졌다. 피치북은 ‘NRF2025에서 발견한 혁신 기술 리서치’ 보고서를 통해, 소매업계의 AI 활용이 생성AI를 넘어 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 등으로 확장되고 있다고 분석했다.실제 일본 최대 홈쇼핑 사업자 QVC는 자연어 처리 기술을 활용해 라이브 스트리밍 중 잘 팔리는 제품을 분석하고 있으며, 패션 기업 H&M은 컴퓨터 비전과 저비용 전자태그(RFID)를 이용해 매장 내 상품과 고객 동선을 추적, 매출 확대를 시도하고 있다.RFID 기술은 이번 박람회에서 가장 주목받은 기술 중 하나였다. 딜라드(Dillard’s), 패블리틱스(Fabletics), 온(On) 등 여러 소매업체가 RFID를 활용해 공급망 가시성 개선, 재고 예측, 도난 및 분실 방지 등의 효과를 보고 있다. 보고서는 "칩 크기 축소와 정확도 향상으로 RFID 기술이 더욱 성장하고 있다"고 평가했다.
안녕하세요, 앞서가는 더밀크 구독자 여러분을 위한 AI 뉴스레터 [박원익의 AI인사이트]입니다. 음력 정월 초하루에 인사드립니다. 새해 복 많이 받으세요. “오픈AI, 앤트로픽, 구글, 메타, 마이크로소프트, 아마존이 해내지 못한 일을 200명의 소규모 팀이 해냈다.” (디디 다스, 멘로벤처스 투자자)한국 설 연휴 기간 실리콘밸리는 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 개발한 추론 특화 AI 모델 ‘R1’으로 떠들썩했습니다. 실리콘밸리뿐만 아닙니다. 주식시장에서는 지난 27일(현지시각) 하루 만에 시가총액 5890억달러(약 846조원)가 증발한 엔비디아를 비롯해 브로드컴, 오라클이 각각 18.15%, 13.39% 하락하는 등 AI 관련 기술주 동반 폭락했습니다. 왜 이런 일이 벌어졌을까요? ‘딥시크 쇼크’ 속에서 어떤 교훈을 얻을 수 있을까요?
중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 거센 파장을 일으키고 있다. 이미 딥시크의 애플 앱스토어 무료 다운로드 순위 1위 기록은 챗GPT의 지위를 위협하고 있다. 딥시크의 등장에 실리콘밸리와 월가 전역이 큰 충격을 받고 있는 모양새다. 딥시크가 천문학적 비용을 들여 개발 중인 오픈AI의 최신 모델을 구식으로 보이게 만들만큼 성능과 비용면에서 뛰어난 결과를 나타냈기 때문이다. 특히 딥시크가 기존 모델 개발에 필요한 막대한 비용을 극적으로 절감한 새로운 접근 방식을 선보인 것에 충격을 더하고 있다. 적은 비용과 최소한의 컴퓨팅 자원으로도 경쟁력 있는 AI 모델을 개발할 수 있음을 보여준 사례로 평가받는다. 실제 딥시크는 R1 모델 개발에 약 560만 달러를 투입했으며, 이는 오픈AI의 GPT-4 모델 개발에 소요된 약 6억 달러와 극명한 대조를 이룬다. 이 차이는 단순한 비용 절감의 문제를 넘어, AI 산업의 새로운 패러다임 전환을 암시한다.업계 관계자들은 "딥시크가 미국 경쟁사들의 1%에도 못 미치는 비용으로 AI 모델을 개발했다면, 이는 미국 AI 산업 전반의 비효율성과 과잉투자 문제를 드러낸 것"이라며 우려를 표명하고 있다.포브스도 "딥시크로 인해 미국이 최근 발표한 5000억 달러 규모의 '스타게이트 프로젝트'가 무의미해질 가능성이 제기되고 있다"고 분석했다.