DeepSeek-R1은 중국 항저우에 본사를 둔 AI 기업인 항저우 딥시크 인공지능 기초기술연구유한회사가 개발한 오픈 가중치 대규모 언어 모델로, 헤지펀드 하이플라이어가 자금을 지원했다. 2025년 1월 딥시크 챗봇과 함께 출시된 이 모델은 주요 독점 시스템에 필적하는 고급 추론 능력을 보여주었으며, 보고된 훈련 효율성과 공개적 이용 가능성은 글로벌 기술주, 특히 엔비디아와 다른 칩 제조업체에 큰 매도세를 촉발했다.
이번 출시는 Artificial intelligence 분야에서 주목할 만한 순간으로, 최첨단 대규모 언어 모델에 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하다는 가정에 도전했다. DeepSeek-R1의 오픈 가중치 프레임워크는 전 세계 연구자와 개발자가 모델을 다운로드하고 적응시킬 수 있게 하여 빠른 채택과 시장 반응에 기여했다.
배경 및 회사 기원
딥시크는 2023년 7월 량원펑이 설립했으며, 그는 이전에 2015년 6월 하이플라이어를 공동 설립했다. 하이플라이어는 2016년 10월 21일부터 GPU 기반 딥러닝 모델을 주식 거래에 사용하기 시작했으며, 초기 CPU 기반 선형 모델에서 전환했다. 2017년 말까지 대부분의 거래 결정은 AI에 의해 이루어졌다.
2019년, 하이플라이어는 2억 위안의 비용으로 첫 컴퓨팅 클러스터인 파이어플라이어를 구축했으며, 200 Gbit/s로 연결된 1,100개의 GPU를 포함했다. 이 클러스터는 1.5년 후 폐기되었다. 2021년까지 량은 미국의 대중국 칩 판매 제한이 시행되기 전에 약 10,000개의 엔비디아 A100 GPU를 확보했다.
2021년부터 10억 위안 예산으로 구축된 파이어플라이어 2 클러스터는 625개 노드에 5,000개의 PCIe A100 GPU로 운영되기 시작했다. 2022년에는 용량 활용률이 96%를 초과하여 총 5,674만 GPU 시간에 달했으며, 용량의 27%는 외부 과학 컴퓨팅을 지원했다. 클러스터는 모델이 단일 40 GB GPU VRAM에 맞아 데이터 병렬 처리만 필요했기 때문에 처음에는 PCIe 연결만 사용했으며, 이후 모델 병렬 처리가 필요한 더 큰 모델을 위해 NVLink와 NCCL이 추가되었다.
설립 및 기업 구조
2023년 4월 14일, 하이플라이어는 인공 일반 지능(AGI) 연구소의 설립을 발표했다. 두 달 후인 2023년 7월 17일, 그 연구소는 하이플라이어를 주요 투자자로 하는 독립 회사인 딥시크로 분사되었다. 벤처 캐피털 투자자들은 처음에는 빠른 투자 회수 가능성에 의문을 품고 자금 지원을 주저했다.
딥시크는 저장성 항저우에 본사를 두고 있으며, 하이플라이어가 소유하고 자금을 지원한다. 량원펑은 CEO로 재직하며, 2024년 5월 기준 두 개의 껍질 회사를 통해 개인적으로 84%의 지분을 보유했다. 회사는 즉각적인 상업화 계획이 없다는 연구 중심 전략을 유지했으며, 이는 소비자 대상 기술을 겨냥한 특정 중국 AI 규제를 피할 수 있게 했다.
DeepSeek-R1 모델
DeepSeek-R1은 2025년 1월 오픈 가중치 추론 모델로 출시되었다. OpenAI이나 Anthropic 같은 회사의 독점 모델과 달리, DeepSeek-R1의 정확한 매개변수는 공개적으로 공유되었지만 훈련 데이터는 공개적으로 라이선스되지 않았다. 이 모델은 추론 벤치마크에서 강력한 성능을 보여주었으며, 특정 작업에서 주요 서양 모델에 필적하거나 능가하는 것으로 보고되었다.
모델 개발은 미국의 칩 수출 제한으로 인해 필요한 컴퓨팅 효율성을 극대화하기 위한 딥시크의 지속적인 알고리즘 개선 덕분이었다. 이러한 효율성에 대한 집중은 딥시크가 더 오래되거나 덜 강력한 하드웨어를 사용하여 경쟁력 있는 결과를 달성하게 했으며, 에너지 소비와 훈련 비용을 줄였다.
글로벌 시장 영향
DeepSeek-R1 출시 이후, 글로벌 기술주는 급격한 매도세를 경험했다. 투자자들은 주요 AI 기업의 높은 자본 지출이 고급 AI 능력을 달성하는 데 필요하지 않을 수 있다는 가능성에 반응했다. AI 훈련용 GPU의 주요 공급업체인 엔비디아는 시장 가치가 크게 하락했으며, 다른 칩 제조업체와 클라우드 제공업체도 영향을 받았다.
이 매도세는 DeepSeek-R1 같은 오픈 가중치 모델이 AI 개발을 상품화하여 독점 모델과 인프라에 막대한 투자를 한 기업의 경쟁 우위를 약화시킬 수 있다는 우려를 반영했다. 이 사건은 금융 미디어에서 널리 보도되었으며 AI 투자 붐의 지속 가능성에 대한 논쟁을 촉발했다.
채택 및 생태계
오픈 가중치 프레임워크 덕분에 DeepSeek-R1과 다른 딥시크 모델은 마이크로소프트 애저와 퍼플렉시티 AI를 포함한 클라우드 제공업체에 의해 기본적으로 호스팅되었다. 주요 플랫폼에서의 모델 가용성은 다양한 애플리케이션과 연구 프로젝트에 통합을 용이하게 했다.
딥시크는 또한 아프리카로 확장하여 더 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 솔루션을 제공했다. 회사는 아프리카 언어 모델을 강화하고 예를 들어 나이로비에서 여러 스타트업을 생성했다. 화웨이의 스토리지 및 클라우드 컴퓨팅 서비스와 함께, 딥시크의 사하라 이남 아프리카 기술 현장에 대한 영향은 상당하며, 서양 AI 플랫폼과 비교하여 지역 데이터 주권과 더 큰 유연성을 제공했다.
훈련 인프라
딥시크의 훈련 프레임워크는 파이어플라이어 클러스터에 의존하며, 파이어플라이어 2는 2025년 현재 여전히 운영 중이다. 클러스터는 공동 설계된 소프트웨어 및 하드웨어 아키텍처를 특징으로 한다. 하드웨어 측면에서 엔비디아 GPU는 200 Gbps 인터커넥트를 사용하며, 네트워크 토폴로지는 높은 이분할 대역폭을 위한 두 개의 팻 트리로 구성된다. 클러스터는 두 개의 영역으로 나뉘어 교차 영역 작업을 지원한다.
소프트웨어 측면에서 주요 구성 요소는 다음과 같다:
- 3FS (파이어플라이어 파일 시스템): 비동기 무작위 읽기를 위해 설계된 분산 병렬 파일 시스템으로, Direct I/O와 RDMA Read를 사용한다. 표준 버퍼 I/O와 달리 Direct I/O는 데이터를 캐시하지 않으며, 데이터가 재사용되지 않는 무작위 읽기에 효율적이다.
- hfreduce: 비동기 통신용 라이브러리로, 원래 특정 시나리오에서 엔비디아의 NCCL을 대체하기 위해 설계되어 확장성과 성능을 개선했다.
이러한 혁신은 딥시크가 하드웨어 제약에도 불구하고 대규모 모델을 효율적으로 훈련할 수 있게 했으며, DeepSeek-R1이 보여준 비용 효율성에 기여했다.
후속 개발
2026년 2월, Anthropic은 딥시크가 자체 모델을 훈련하기 위해 수천 개의 사기 계정을 사용하여 클로드와 수백만 건의 대화를 생성했다고 비난했다. 2026년 4월, 투자자들은 딥시크를 100억 달러로 평가하는 3억 달러 자금 조달 라운드에 대한 논의를 시작했다. 회사는 2026년 5월 시리즈 A 라운드를 완료하여 70억 달러를 받았고, 투자 후 평가액은 520억 달러에 도달했다.
2026년 7월, 블룸버그와 파이낸셜 타임즈는 딥시크가 2027년에 상장할 가능성이 있는 기업공개(IPO) 준비를 시작했다고 보도했다. 같은 달, 회사는 700억 달러의 투자 전 평가액을 목표로 하는 또 다른 자금 조달 논의를 시작했다.
딥시크의 채용 접근 방식은 긴 업무 경험보다 기술을 강조하여 많은 신입 대학 졸업생을 고용한다. 회사는 또한 시와 고급 수학 같은 분야의 전문성을 확장하기 위해 컴퓨터 과학 배경이 없는 개인을 모집한다. 뉴욕 타임즈에 따르면, 수십 명의 딥시크 연구원이 인민해방군 연구소와 국방 7대 자회사와 관련이 있거나 있었던 적이 있다. 2025년 이후, 그 챗봇은 병원, 인민무장경찰, 국가 동원 조직을 포함한 인민해방군의 비전투 역할에 채택되었다.
결론
2025년 1월 DeepSeek-R1의 출시는 Generative AI 환경에서 중요한 이정표를 나타내며, 오픈 가중치 모델이 더 낮은 자원 요구로 경쟁력 있는 성능을 달성할 수 있음을 보여주었다. 글로벌 기술주 매도세는 모델의 파괴적 잠재력을 강조했으며, 후속 자금 조달 라운드와 IPO 준비는 강한 투자자 관심을 나타냈다. 효율성과 공개적 가용성에 대한 딥시크의 지속적인 집중은 진화하는 AI 생태계에서 주목할 만한 플레이어로 자리매김하게 한다.