GPT급 성능에 가격은 75%↓…딥시크 수익성 비밀 ‘메모리’

[디지털투데이 홍진주 기자] 중국 인공지능(AI) 기업 딥시크가 무료 공개 모델과 저가 API 전략을 유지하면서도 대규모 자금 조달에 나선 배경으로 연산·메모리 효율성이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다.

26일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 딥시크는 현재 약 700억위안 규모의 투자 유치 협상을 진행 중인 것으로 전해졌다.

딥시크는 2025년 1월 공개한 ‘딥시크-R1’을 통해 글로벌 AI 업계의 주목을 받았다. 당시 해당 모델은 오픈AI의 추론 모델 ‘o1’과 유사한 수준의 성능을 구현했다는 평가를 받았다. 이어 올해 5월 공개된 ‘딥시크-V4-프로’는 미국 정부 산하 인공지능 표준화·혁신센터(CAISI)로부터 GPT-5급 성능이라는 평가를 받으면서도 미국 최첨단 모델 대비 약 8개월 정도 뒤처진 수준이라는 분석이 제시됐다.

업계가 주목하는 부분은 가격 정책이다. 딥시크는 초기 한시적으로 운영했던 API 75% 할인 정책을 사실상 상시화했다. 동급 성능 모델 대비 비용이 크게 낮다는 점이 경쟁력으로 거론된다. 중국의 알리바바와 지푸AI(Z.ai) 역시 첨단 모델 무료 공개 흐름에 동참하고 있지만, 이들은 에이전트 시스템 구축 등 비교적 명확한 수익화 전략을 추진하고 있다는 평가를 받는다. 반면 딥시크는 뚜렷한 수익 모델이 보이지 않는 상황에서도 대규모 투자 협상을 이어가고 있다.

그 배경으로 AI 분석가 GDP는 ‘압도적인 효율성’을 지목했다. 대규모언어모델(LLM)은 계산 결과를 저장해 재사용하는 KV 캐시 구조를 사용하는데, 딥시크의 설계는 메모리 사용량을 크게 줄였다는 설명이다. 실제로 100만 토큰 입력 기준 메모리 사용량은 GLM-5가 60GB, 큐웬3-235B-A22B가 89GB 수준인 반면 딥시크-V4는 5.48GB에 그친 것으로 분석됐다.

이 차이는 단순 기술 비교를 넘어 비용 구조와 직결된다. AI 산업에서는 메모리 가격 급등이 주요 부담으로 떠오르고 있다. 매체는 현재 AI 칩 비용의 약 63%가 메모리에서 발생하며, 일부 환경에서는 GPU보다 메모리 가격 부담이 더 크다고 설명했다. 이런 상황에서 딥시크의 고효율 구조는 모델 운영 비용을 크게 낮추고 수익성을 확보할 수 있는 기반이 될 수 있다는 분석이다.

추론 속도에서도 효율성이 강조됐다. 딥시크는 캐시 활용 구조를 최적화해 상대적으로 성능이 낮은 AI 칩에서도 지연 시간을 줄일 수 있다는 평가를 받고 있다. 실제로 딥시크-V4-프로는 이전 세대 모델 대비 약 3.7분의 1 수준의 연산량으로 동작하며, 딥시크-V4-플래시는 약 9.8분의 1 수준의 연산량만으로 처리가 가능하다고 전해졌다.

이 같은 전략은 중국 AI 산업이 직면한 현실과도 맞물린다. 중국 기업들은 미국의 수출 규제로 인해 엔비디아의 최신 고성능 AI 칩 확보에 제약을 받고 있다. 따라서 상대적으로 낮은 사양의 칩으로도 고성능 AI 서비스를 구현할 수 있다면 비용 절감뿐 아니라 공급망 안정성 측면에서도 강점을 확보할 수 있다는 의미다.

시장에서는 딥시크의 700억위안 조달이 단순 모델 개발보다 더 장기적인 전략과 연결돼 있다는 분석도 나온다. GDP는 이번 자금이 중국 메모리·AI 칩 기업에 재투자돼 '비용 효율형 AI 생태계’를 구축하는 데 활용될 가능성이 있다고 전망했다. 즉, 무료 모델 공개와 저가 API 전략으로 시장 점유율을 확보한 뒤, 실제 수익성은 고효율 모델 설계와 중국 내 하드웨어 공급망 구축을 통해 만들어내려는 구조라는 설명이다.

업계에서는 이런 전략이 현실화할 경우 중국 AI 기업들이 단순 가격 경쟁을 넘어 글로벌 AI 산업의 새로운 대안으로 부상할 가능성이 있다고 보고 있다.