DeepSeek AI의 빠른 개발 속도의 원인
DeepSeek AI는 단 2개월 만에 개발된 것으로 알려져 있으며, 이는 AI 업계에서 전례 없는 속도로 평가받고 있습니다. 필자는 오랫동안 AI 연구와 개발을 진행해오면서 새로운 기술이 등장하고 발전하는 과정을 지켜봐 왔습니다. DeepSeek AI의 개발 과정은 단순한 속도 경쟁이 아니라, 기술적 혁신과 전략적 접근, 그리고 효율적인 리소스 활용이 결합된 결과입니다. 필자의 경험을 바탕으로, 이러한 빠른 개발을 가능하게 한 주요 요인들을 심층적으로 분석해보겠습니다.
1. 효율적인 아키텍처 설계: Mixture of Experts(MoE) 방식의 혁신
DeepSeek은 ‘전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE)’ 아키텍처를 채택했습니다. 이는 특정 작업에 필요한 신경망만 활성화하여 연산 자원을 절약하면서도 높은 성능을 유지하는 방식입니다.
필자는 과거 대규모 AI 모델을 개발하면서 자원 최적화가 얼마나 중요한지 체감한 적이 있습니다. 일반적인 대규모 모델은 모든 뉴런이 동시에 활성화되어 불필요한 연산이 많지만, MoE 방식은 필요한 부분만 가동하기 때문에 훨씬 더 효율적입니다.
예를 들어, DeepSeek R1 모델은 전체 671억 개의 파라미터 중 37억 개만 활성화하여 작업을 수행하는데, 이는 기존 대규모 모델이 직면한 연산 병목 현상을 해결하는 중요한 돌파구였습니다. 필자는 과거 프로젝트에서 모델이 너무 무겁고 비효율적이어서 훈련 시간이 길어지는 문제를 경험한 적이 있었는데, MoE 방식은 그러한 문제를 상당 부분 해결해줄 수 있는 기술적 혁신이라고 생각합니다.
2. 강화 학습 자동화: 인간 의존도를 줄인 모델 학습
기존의 AI 모델은 인간 피드백을 바탕으로 성능을 개선하는 ‘RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)’ 방식을 활용합니다. 그러나 DeepSeek은 이 방식을 최소화하고, 강화 학습을 자동화하여 모델이 스스로 데이터를 평가하고 학습하도록 설계했습니다.
필자는 연구 과정에서 RLHF의 높은 비용과 시간이 걸리는 문제를 직접 겪은 적이 있습니다. 많은 인력이 지속적으로 데이터를 검토하고 평가해야 하기 때문에, 모델이 빠르게 성장하는 데 한계가 존재했습니다.
DeepSeek은 이러한 한계를 극복하기 위해 자동화된 강화 학습 시스템을 구축했습니다. 이 방식은 비용과 시간을 절감하면서도 우수한 성능을 유지하는 데 기여했습니다. 과거 필자가 진행했던 프로젝트에서 인간 피드백을 줄이고 자동 평가 시스템을 적용한 결과, 훈련 속도가 30% 이상 빨라진 경험이 있습니다.
따라서 DeepSeek이 이러한 전략을 채택한 것은 빠른 개발 속도를 유지하는 데 필수적인 요소였습니다.
3. 최적화된 GPU 활용: 최소한의 자원으로 최대한의 성능
DeepSeek은 고성능 Nvidia H800 GPU 2,000개만으로 모델을 훈련했습니다. 이는 OpenAI나 Meta와 같은 경쟁사들이 사용하는 GPU 수의 극히 일부에 불과합니다. 필자는 GPU 자원의 한계를 극복하는 것이 AI 개발의 중요한 요소라는 점을 여러 프로젝트에서 경험했습니다.
DeepSeek은 PTX 프로그래밍과 DualPipe 알고리즘을 활용하여 GPU 간 통신 효율성을 극대화하고, 메모리 사용량을 75% 줄였습니다. 필자가 과거 대규모 AI 모델을 개발할 때, GPU 통신 지연 문제로 인해 훈련 속도가 급격히 저하된 경험이 있었습니다.
DeepSeek의 접근 방식은 이러한 병목 현상을 효과적으로 해결하여 모델 훈련 속도를 높이는 데 큰 역할을 했습니다.
4. 데이터 처리와 알고리즘 혁신: FP8 정밀도 및 GRPO 도입
DeepSeek은 FP8 혼합 정밀도 방식을 도입해 연산 비용을 줄였습니다. 기존의 FP16 방식보다 연산량을 크게 줄일 수 있기 때문에, 하드웨어 부담이 줄어들면서도 높은 성능을 유지할 수 있었습니다.
또한, Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 새로운 알고리즘을 통해 훈련 효율성을 극대화했습니다. 필자는 새로운 알고리즘을 도입할 때마다 모델의 학습 속도와 성능 간의 균형을 맞추는 것이 어렵다는 점을 체감했습니다. 그러나 DeepSeek은 기존 강화 학습 방법보다 더 적은 자원으로 높은 성능을 달성하는 데 성공했습니다.
5. 오픈소스 전략: 글로벌 협력을 통한 기술 발전 가속화
DeepSeek은 오픈소스로 모델을 공개하여 전 세계 개발자들과 협력하며 빠른 개선과 확장을 가능하게 했습니다. 필자는 오픈소스 프로젝트에 참여한 경험이 있는데, 커뮤니티의 피드백과 기여가 기술 발전 속도를 높이는 데 크게 기여한다는 점을 직접 확인한 적이 있습니다.
DeepSeek은 이러한 오픈소스 전략을 통해 빠르게 개선점을 찾아내고, 최신 기술을 적용하며, 전 세계 개발자들과 협력하는 환경을 조성했습니다.
6. 중국 정부의 지원: AI 연구 및 개발 환경의 차별화
DeepSeek의 빠른 개발 속도에는 중국 정부의 강력한 기술 산업 육성 정책과 지원도 중요한 요인으로 작용했습니다. 이는 연구 자금 및 인프라 지원뿐만 아니라, 우수한 인재 확보에도 긍정적인 영향을 미쳤습니다.
필자는 연구를 진행하면서 정부 지원이 기술 개발 속도를 얼마나 좌우할 수 있는지를 여러 차례 경험했습니다. 특히 대규모 AI 모델의 경우, 연구 자금과 인프라가 충분하지 않으면 지속적인 개발이 어려워질 수밖에 없습니다. 중국 정부의 정책적 지원은 DeepSeek이 단기간 내에 경쟁력을 확보하는 데 결정적인 역할을 했다고 볼 수 있습니다.
결론: 기술 혁신과 전략적 접근이 만들어낸 빠른 개발 속도
DeepSeek AI의 빠른 개발 속도는 단순한 속도 경쟁이 아니라, 철저한 기술적 혁신과 전략적 접근, 그리고 효율적인 리소스 활용이 결합된 결과입니다.
필자의 경험을 바탕으로 볼 때, 이러한 요소들은 AI 모델 개발 과정에서 필수적인 요소이며, 앞으로도 AI 기술이 발전하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. DeepSeek은 이러한 요소들을 최적화하여 단기간 내에 경쟁사들과 어깨를 나란히 할 수 있는 고성능 AI 모델을 탄생시켰으며, 이는 앞으로 AI 업계가 주목해야 할 중요한 사례가 될 것입니다.