딥시크(DeepSeek)와 같은 경량화 모델(Small LMs), 새로운 글로벌 AI트렌드가 다가온다!
✅ DeepSeek (중국), ✅ 인도 AI 스타트업, ✅ S1 (미국 연구진) 등은 기존 대비 극도로 낮은 비용으로 경쟁력 있는 LLM을 개발 중
1. 저비용 LLM 트렌드
불과 몇 년 전까지만 해도 대형 언어 모델(LLM)을 개발하는 것은 거대 테크 기업들만이 할 수 있는 영역이었다.
GPT-4를 훈련하는 데 수억 달러가 소요된다는 소식은, LLM 개발이 극소수 기업만이 접근할 수 있는 고비용의 영역임을 시사했다.
하지만 최근, 저비용 LLM의 등장이 AI 산업을 흔들고 있다.
✅ DeepSeek (중국), ✅ 인도 AI 스타트업, ✅ S1 (미국 연구진) 등은 기존 대비 극도로 낮은 비용으로 경쟁력 있는 LLM을 개발하며 AI 업계를 뒤흔들고 있다.
이 변화는 단순한 비용 절감이 아니라, AI의 민주화와 혁신의 속도를 바꾸는 계기가 될 수 있다.
그렇다면 이들은 어떻게 이런 저비용 모델을 개발할 수 있었을까?
2. 어떻게 이렇게 낮은 비용으로 AI를 만들었을까?
이들은 3가지 핵심 전략을 활용해 기존 LLM 대비 극적으로 비용을 줄일 수 있었다.
✅ 비용 절감 전략 ①: 저렴한 GPU 활용
대부분의 AI 모델은 Nvidia H100과 같은 고성능 AI 전용 칩을 사용해 훈련되지만,
저비용 LLM 기업들은 비교적 저렴한 H800, 게이밍 GPU 등을 활용해 비용을 낮췄다.
💡 DeepSeek 사례:
DeepSeek-R1 모델은 Nvidia H800 GPU를 사용해 개발됨.
개발 비용: 단 5.6M 달러 (GPT-4 훈련비용의 극히 일부)
💡 S1 사례:
Stanford & 워싱턴대 연구진이 $50 미만의 클라우드 크레딧을 사용해 AI Reasoning 모델을 훈련.
Google Gemini 모델의 학습 패턴을 **"모방"**하여 개발.
👉 요점: 고가의 AI 전용 칩을 쓰지 않아도, 충분한 성능을 낼 수 있다는 것이 증명됨!
✅ 비용 절감 전략 ②: 오픈소스 모델 & 데이터 최적화
기존 LLM 개발은 독점적인 데이터 및 폐쇄형 모델 구조를 기반으로 이루어졌지만,
저비용 LLM 개발자들은 오픈소스 모델과 데이터 최적화를 활용해 비용을 절감했다.
💡 DeepSeek 사례:
오픈소스 모델 공개 → 누구나 커스터마이징 가능.
자체 구축한 중국어 특화 데이터셋 활용 → 효율적인 학습.
💡 인도 AI 기업 사례:
AWS, Google Cloud 대신 자체 클라우드 인프라 구축 → 비용 절감.
로컬 데이터 활용 → 학습 비용 절감 & 성능 최적화.
👉 요점: 데이터 및 인프라 최적화로 비용을 낮출 수 있음!
✅ 비용 절감 전략 ③: 경량화 모델 (Small LMs, Mixture of Experts)
최근 AI 트렌드는 무조건 큰 모델이 아니라, 효율적인 모델을 만드는 방향으로 바뀌고 있다. 이를 위해, 저비용 LLM들은 경량화 모델(Small LMs)과 Mixture of Experts (MoE) 기법을 적극 활용하고 있다.
💡 Anthropic, OpenAI, Google 사례:
✅ GPT-4o Mini, Claude 3 Haiku 등 경량화 버전 출시.
✅ Mixture of Experts (MoE) 구조로 필요할 때만 특정 모델 부분 활성화 → 연산 비용 절감.
👉 요점: 더 작은 모델이 더 효율적이며, 실질적인 성능도 충분함!
3. DeepSeek의 전략: 마케팅인가, 진짜 혁신인가?
DeepSeek가 단순히 기술력만으로 주목받았을까?
그것보다는 전략적인 마케팅이 큰 역할을 했다는 분석도 많다.
📌 DeepSeek의 마케팅 전략:
"우리는 GPT-4보다 싸고, 성능은 뒤처지지 않는다!" → Shock Value 극대화
"이제 AI는 더 이상 비싼 기술이 아니다!" → 언더독 네러티브 활용
🚨 하지만, 한국 기업들은 이런 전략을 제대로 활용하지 못했다는 분석들도 나온다. 아래 LG 예시만 봐도 기술력만이 전부가 아니라는 것을 확인할 수 있다.
💡 LG AI 연구원 사례:
LG는 DeepSeek보다 더 저렴한 비용(70억 원)으로 엑사원 3.5 모델을 개발했음.
그러나 제대로 홍보하지 않아 글로벌 시장에서 관심을 받지 못함.
스타트업 업계에서도 한국 테크 기업의 마케팅 부족이 문제라고 지적.
👉 요점: AI의 성능만큼 중요한 것은, 효과적인 ‘스토리텔링’이다.
4. AI 업계의 미래: 빅테크는 어떻게 대응할까?
저비용 LLM이 시장을 흔들면서, OpenAI, Google, Anthropic 같은 빅테크 기업들은 어떤 전략을 취할까?
이제 AI 모델 자체가 쉽게 복제될 수 있는 시대가 왔다.
즉, "모델 퀄리티" 자체만으로는 차별화가 어려운 환경이 되었다.
그렇다면 빅테크는 무엇으로 경쟁력을 유지하려 할까?
✅ 1) AI는 ‘모델’이 아니라 ‘서비스’가 된다
과거에는 AI 모델 자체가 가장 중요한 자산이었다.
하지만, 이제 누구나 OpenAI 수준의 모델을 만들 수 있다면?
👉 핵심 경쟁력은 AI 모델이 아니라, 그것을 활용하는 애플리케이션과 생태계 구축에 달려 있다.
💡 OpenAI의 GPT-4o 전략
GPT-4o를 무료로 공개 → 모델을 제품화하여 사용자 경험을 극대화
ChatGPT를 단순한 챗봇이 아니라 “AI 어시스턴트” 플랫폼으로 변화시키고 있음
OpenAI가 Operator, 웹 검색 기능 등 추가적인 기능을 내놓는 것도 같은 이유
💡 Google의 Gemini 전략
AI를 검색과 통합하여 Google의 핵심 서비스 안으로 깊숙이 넣고 있음
자체 서비스(Google Docs, Sheets, Gmail)와 연계하여 차별화를 시도
💡 Anthropic의 Claude 3 전략
기업용 AI 솔루션으로 포지셔닝 → 비즈니스 고객을 주요 타겟으로 설정
👉 요점: AI 모델 자체가 아니라, 그 위에 어떤 서비스를 얹느냐가 더 중요해지고 있음!
✅ 2) 오픈소스 vs. 폐쇄형 — AI 민주화의 갈림길
DeepSeek 같은 기업의 등장으로, AI 업계에서는 폐쇄형 vs. 오픈소스 모델의 경쟁이 더 치열해지고 있습니다. 두 진영에서는 AI 접근성에 대해 어떤 의견을 가지고 있을까요?
✅ 오픈소스 진영 (DeepSeek, Mistral, Meta Llama 등)
"AI는 모두가 접근할 수 있어야 한다!"
오픈소스 모델을 배포하여 개발자들이 활용할 수 있도록 지원
커뮤니티 기반 개발 → 빠르게 발전 가능
✅ 폐쇄형 진영 (OpenAI, Google, Anthropic 등)
"고급 AI는 통제되어야 한다!"
독점적인 데이터 및 연구를 활용하여 차별화된 성능 제공
대규모 클라우드 인프라를 통해 최적화된 AI 서비스 제공
🚨 이 경쟁에서 중요한 요소:
오픈소스 모델은 빠르게 발전할 수 있지만, 고객 친화적인 인터페이스와 강력한 API 생태계가 부족함
폐쇄형 모델은 더 정교한 AI를 만들지만, 일반 사용자 접근성이 낮아질 가능성
👉 결국 승부는 "누가 더 많은 사용자를 확보하는가?"에 달려 있다.
✅ 3) AI 비용 문제: 모델 훈련 vs. 추론 (Inference)
🚨 많은 사람들이 간과하는 것:
AI 모델 훈련 비용은 낮아지고 있지만, **"추론 비용(Inference Cost)"**은 여전히 높다!
즉, AI를 운영하는데 들어가는 서버 비용이 여전히 문제다.
💡 OpenAI의 500억 달러 서버팜 투자
OpenAI는 AI 추론 비용을 줄이기 위해, 대규모 데이터센터를 구축 중
이는 AI가 점점 더 많은 애플리케이션에 탑재되면서, 연산 비용이 폭발적으로 증가할 것이라는 전망 때문
💡 DeepSeek, Mistral 같은 저비용 LLM이 고민해야 할 것
모델 개발 비용은 줄였지만, 실제 서비스 운영에서 높은 서버 비용을 감당할 수 있을까?
결국 LLM은 저렴하게 만들 수 있어도, 유지하고 운영하는 것은 또 다른 문제
👉 요점: "AI가 싸졌다"는 말은 훈련 비용을 기준으로 한 것이며, 실질적인 AI 서비스 운영 비용은 여전히 크다.
5. 우리는 이 변화 속에서 무엇을 할 것인가?
이제 AI는 더 이상 거대 자본을 가진 기업들만의 전유물이 아닙니다.
저비용 LLM이 가능해지면서, 스타트업과 개인 개발자들도 AI 기술을 활용할 기회가 열리고 있는데요. LLM과 생성AI가 보편화되어가는 이 시대에 우리가 던져야 질문은:
우리는 이 기회를 어떻게 활용할 수 있을까?
✅ AI 기반 서비스에 집중하기
단순히 AI 모델을 만드는 것이 아니라, 그 위에서 차별화된 경험을 제공할 것
AI 어시스턴트, AI 생성 툴, AI 검색 엔진 등 새로운 가능성을 모색
✅ 오픈소스 AI를 적극 활용하기
DeepSeek, Mistral 같은 오픈소스 모델을 활용하여 저비용으로 AI 비즈니스 구축 가능
자체적으로 AI를 훈련하는 것이 아니라, 기존 모델을 최적화하여 새로운 서비스 제공
✅ AI + 마케팅 = 강력한 조합
LG AI 연구원 사례에서 배울 점: "좋은 기술"만으로는 부족하다!
AI 모델을 만들었다면, 그것을 어떻게 포지셔닝하고 홍보할 것인지도 중요
"AI 민주화"라는 트렌드를 적극 활용하여 마케팅 전략 수립
🔥 Ms. AI ILLUSION의 핵심 질문
🔹 AI가 더 저렴해지고 접근성이 높아지면, 우리는 어떤 기회를 잡아야 할까?
🔹 저비용 LLM이 OpenAI, Google 같은 빅테크를 따라잡을 수 있을까?
🔹 기술만큼 중요한 것은 마케팅이다? AI 시장에서 '언더독 전략'이 통할까?
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