[디지털투데이 AI리포터] 중국 AI 기업 딥시크(DeepSeek)가 자사의 R1 모델 학습 비용이 39만달러에 불과하다고 밝혀, 미국 경쟁사 대비 초저비용 전략을 강조했다. 

오픈AI 샘 알트먼 CEO는 지난해 챗GPT 같은 기초 AI 모델 학습비용이 1억달러 이상이라고 밝혔지만, 구체적인 수치는 공개하지 않았다. 이에 비해 딥시크는 512개의 엔비디아 H800 칩을 활용해 80시간 동안 AI 모델을 학습시키며 비용을 최소화했다고 밝혔다고 18일(현지시간) 블룸버그가 전했다.

딥시크는 2022년 10월 미국의 AI 칩 수출 규제 이후, 엔비디아 H100 칩 대신 중국용 H800 칩을 사용했다. 하지만 미국 정부는 딥시크가 H100 칩을 대량 보유하고 있다고 주장하며, A100 칩까지 활용한 정황이 드러났다. 이는 미국의 AI 반도체 제재 속에서도 딥시크가 AI 개발을 지속해온 배경이 됐다.

중국 AI 기업들이 미국의 기술 제재 속에서도 독자적인 AI 모델 개발을 가속화하고 있다. 딥시크의 저비용 AI 학습 전략은 단순한 비용 절감을 넘어, 중국 AI 산업이 글로벌 경쟁력을 갖추기 위한 핵심 전략임을 보여준다. 향후 미국의 추가 제재에도 불구하고, 중국 AI 기업들이 어떻게 대응할지가 관전 포인트라 할 수 있다.