지난달 20일 인공지능 추론모델 ‘딥시크(DeepSeek)-R1’을 공개한 중국의 스타트업 딥시크가 전 세계적인 열풍을 일으키고 있다. 미국의 수출 규제로 고성능 GPU를 보유하지 못한 중국의 기업이 창업한지 2년도 되지 않아 미국의 빅테크 기업의 인공지능보다 더 뛰어난 성능을 가진 추론모델을 개발했다는 것은 전세계에 충격과 희망을 동시에 주고 있다.

딥시크가 대중에게 크게 이슈가 된 것은 R1모델 발표이지만 지난해 12월 26일 발표한 자사의 LLM(대형언어모델)인 ‘딥시크-V3’부터 큰 반향을 일으켰기 때문이다. 오픈소스로 제공되는 LLM 중 가장 큰 규모인 V3모델이 기존 빅테크기업에서 개발한 모델보다 훨씬 적은 컴퓨팅 리소스를 사용했음에도 메타의 ‘Llama 3.1’이나 Open AI의 ‘GPT-4o’ 등을 능가하는 벤치마크 테스트 결과를 얻었다는 발표는 인공지능 관계자들에게 큰 이슈로 떠올랐다.

딥시크가 V3 모델을 학습시키는데 557만 달러의 비용이 소요됐다고 한다. 이는 5억 달러 이상의 학습비용이 소요된 것으로 추정되는 Llama 3.1에 비해 1.1% 수준으로, 인공지능 개발이 투입 자본량에 의해 결정된다는 기존 발전 경로를 완전히 이탈한 것이다.

V3모델 발표 후 채 한 달도 지나기 전에 발표한 R1모델은 대중적으로도 큰 선풍을 일으켰다. 인공지능이 AGI(범용인공지능)까지 진화하는데 가장 중요한 요소 중 하나인 추론기능을 구현한 R1모델이 오픈AI의 o1모델을 능가하거나 비슷한 벤치마크 결과를 보였다는 사실에 딥시크의 챗봇이 미국 애플 앱스토어에서 1위를 기록해 ChatGPT보다 더 큰 일반 대중의 관심을 이끌었다.

딥시크는 V3와 R1모델을 모두 오픈소스로 공개함과 동시에 기술보고서에 자세한 개발내용과 기술속성을 공개했고 많은 기업과 개발자들은 이를 활용해 우수한 성능의 새로운 모델을 며칠 만에 만들어내고 있다. 그간 많은 자본과 시간이 필요한 인공지능 개발 속성 때문에 적극적인 노력을 주저해온 우리나라를 비롯, 수많은 나라 기업들이 인공지능 개발 및 활용에 적극적으로 참여할 수 있는 새로운 길이 열린 것이다.

이와 같이 전세계의 관심이 인공지능에 집중되고 있는 이번 겨울, 대만에는 북극 한파로 인해 1300여 명이 목숨을 잃는 등 지구 온난화에 의해 인류의 삶에 영향을 미치는 기후위기가 더욱 심화되고 있다. 우리는 새로운 인공지능 서비스가 출현하면 몇 번의 클릭과 타이핑으로 쉽게 접하지만 그 이면에는 많은 에너지를 소모하고 있다는 사실을 인식할 필요가 있다.

인공지능 검색은 기존 구글검색보다 10배가 넘는 에너지를 필요로 하며, 생성형 인공지능으로 5-6장의 이미지를 연속적으로 생성시키면 스마트폰 5대를 완충시킬 정도의 에너지가 소비된다고 한다.

인공지능은 개발과 운용에 많은 에너지를 필요로 하며 기술이 발전할수록 더 많은 에너지가 소모된다. GPT-3와 같은 초기 모델의 학습에 1300MWh 전력을 소비했으나 GPT-4는 이를 50배 상회하는 6만5000MWh를 소비했다고 한다. 인공지능 서비스를 유지하기 위한 데이터센터의 전기 사용량은 그보다 훨씬 더 크다. 국제에너지기구는 2026년 전 세계 데이터센터의 에너지 소비량이 일본의 연간 전력 소비량에 해당하는 1050TWh에 이를 것으로 예측했다.

현재 주요 빅테크 기업들은 신재생에너지를 이용해 전력 수요를 충족시키고 있다고 하지만 전력 인프라 확장에 따른 탄소발생은 기후위기에 악영향을 미치고 있음을 부인할 수 없다. 또한 이번 딥시크 열풍으로 앞으로 더 많은 인공지능이 개발되고 가격 경쟁 시대로 진입할 것이란 예상에 비춰 보면 저렴한 화석연료 기반의 전력사용량이 급증하게 될 것은 합리적인 의심이다.

인공지능의 발전과 확산은 국가의 경쟁력 향상과 경제발전의 핵심 요소임은 분명하지만 날로 심각해지는 기후위기에 미치는 영향에 대해서도 충분한 논의와 고려가 필요하다.