대형 기업 AI의 불안과 자구책: 딥시크(DeepSeek) 수익 신화 이면
저자: 왕루
이미지 출처: 무계 AI 생성
AI는 대기업들에게 마치 '구세주'처럼 여겨지고 있다.
재무제표 속 눈에 띄는 지표든, 자주 흘러나오는 호재 소식이든 모두 AI에서 비롯된다.
예를 들어 바이두가 발표한 2024년 다소 엇갈린 성적표에서도 가장 빛나는 순간들은 거의 전부 AI 덕분이었다:
원신(文心) 대규모 모델의 일일 평균 호출량은 지속적으로 급성장해 1년 만에 33배 증가하며 16억 5천만 건에 달했다. 바이두 원문(文库)의 유료 사용자는 4,000만 명을 돌파해 글로벌 2위, 중국 내 1위를 기록했다.
알리바바 또한 AI를 앞세워 연초부터 세 번의 연속 타격을 가했다:
먼저 DeepSeek의 영향으로 오픈소스 대규모 모델인 알리 통의천문(Qwen)이 주목받기 시작했고, 이어 새롭게 출시한 최신 모델 Qwen2.5-Max는 DeepSeek V3의 성능을 능가한다는 평가를 받았다. 이후 애플과 AI 사업 협력 계약을 체결하며 주가도 급등했다.
하지만 DeepSeek가 주목받은 지 약 40일이 지난 지금, 대기업들이 느끼는 AI에 대한 불안감은 성과보다 더 크다. 각사가 막대한 인력과 자원, 자금을 투입한 끝에 등장한 파급적인 제품이 바로 한 스타트업 팀이 개발한 것이었기 때문이다. 최근에는 DeepSeek가 처음으로 충격적인 정보를 공개했는데, 그들의 이론상 수익률이 무려 545%에 달하며, 하루 이론상 수익이 346만 위안(약 6억 원)에 이를 수 있다고 밝혔다.
이러한 충격 속에서 대기업들은 줄줄이 전략을 수정하고 있다. 경쟁이 안 되면 합류하는 식으로 DeepSeek를 잇달아 도입하고 있으며, 자체 대규모 모델을 폐쇄형에서 오픈소스로 전환하고, 상용화 경로 하나를 스스로 포기하며 C단 제품까지 무료로 제공하고 있다.
그러나 이러한 조치들이 정말로 대기업의 AI 불안을 해소할 수 있을까?
대기업의 AI, 현재 어디까지 왔나?
DeepSeek 등장 이전, 대기업의 AI 전략은 고비용·고집중 투자를 기반으로 자체 강점을 살린 제품 개발에 집중됐다.
대규모 모델은 AI 산업의 기반 시설로 간주되며, 인터넷 대기업(바이두, 텐센트, 알리바바, 바이트댄스, 쿠아이쇼우 등), 소비전자 제조사(화웨이 중심), 스마트 음성 회사(커다쉰페이 등) 모두 자체 개발한 대규모 모델을 출시했다. 'AI 여섯 마법사'라 불리는 스타트업들과 비교하면, 대기업의 장점은 풍부한 자금과 인재 보유다.
AI 산업 전체의 기술 진화 속도와 각사의 공개 정보를 종합하면, 대기업들의 대규모 모델은 기저 기술에서 근본적인 차이는 없지만, 출시 시기, 모델 정체성, 시장 전략 면에서 차이를 보인다. 구체적인 차이점은 다음과 같다:
이러한 세 가지 차이는 어느 정도 대기업 초기의 AI에 대한 태도와 정의를 반영한다.
예를 들어 대규모 모델 출시 시기는 '조기'라는 점이 관련 기술 분야에서의 조기 배치와 기술 축적, 빠른 반응력을 의미하지만, 기술이 아직 완전히 성숙되지 않았다는 리스크를 동반하며, 기술 개발과 마케팅 비용도 상대적으로 더 많이 든다.
위 표를 보면 화웨이가 가장 먼저였지만, 주의할 점은 그 기저가 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하더라도 챗GPT 기반의 대화형과는 전혀 다르며, 챗GPT 방식의 범용 지능이 아니라 AI 대규모 모델의 '산업 특화' 방향이라는 점이다. 범용 지능 대규모 모델에 초점을 맞추면 바이두가 가장 먼저 움직였으며, 2023년 3월 이미 원신일언(文心一言) 대규모 모델의 초대 테스트(전면 개방 아님)를 시작했다.
하지만 출시 시기가 모델의 우열을 판단하는 핵심 요소는 아니다.
대기업의 사업 구조는 대규모 모델의 적용 방향을 결정하며, 각기 다른 모델 정의를 만들어낸다. 기술적으로 파고들면, 그 근거는 각사의 훈련 데이터에 있다.
바이두 원신일언은 주로 인터넷 텍스트 데이터를 기반으로 한다. 알리 통의천문은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다중 모드 데이터를 사용한다. 텐센트 혼위안(混元)은 소셜 네트워크 및 사용자 행동 데이터를 활용하며, 바이트댄스 두버(豆包)는 약 50~60%가 자사 서비스(틱톡, 오늘의 머리기사 등) 데이터에서 나온다. 화웨이 판구(盘古) 대규모 모델은 산업, 기상, 문도, 이미지를 포함한 다양한 데이터를 사용한다.
이 때문에 각 대규모 모델의 강점 분야도 다르다. 예를 들어 원신일언은 장문 처리 및 다국어 대화에서 우위를 점하고 있고, 혼위안은 소셜 시나리오에서 더 뛰어나며, 두버는 콘텐츠 생성 및 정확한 추천에서 선도적이고, 통의천문은 전자상거래 추천 시나리오에서 반응 속도가 빠르며, 판구는 실행 속도와 일반화 능력이 뛰어나 대규모 작업을 효율적으로 수행할 수 있다.
쉽게 알 수 있듯이, 각 대규모 모델의 강점 영역에는 그들의 핵심 사업이 고스란히 묻어 있다.
마지막으로 시장 전략인데, 이는 어느 정도 대기업이 자신의 역량과 산업 트렌드를 어떻게 판단하는지를 반영한다. 외부에서 관찰 가능한 내용은 크게 두 가지로, 오픈소스 여부와 C단 제품 무료 제공 여부다.
현재 바이트댄스, 쿠아이쇼우, 커다쉰페이, 화웨이는 폐쇄형을 고수하고 있으나, 바이두, 텐센트, 알리바바는 대부분 오픈소스로 전환했다. C단 애플리케이션에서는 바이두, 텐센트, 알리바바가 무료 전략을 선택했고, 바이트댄스, 쿠아이쇼우, 커다쉰페이는 제한된 횟수의 무료 이용을 제공하는 경우가 많다.
오픈소스의 이득은 이미 알리바바가 경험했다. 오픈소스 AI 플랫폼 Hugging Face가 발표한 최신 오픈소스 대규모 모델 순위에서, 상위 10개 모델 모두 알리 통의천문을 기반으로 한 파생 모델이다.
C단 제품 중 꾸준히 무료 전략을 고수한 두버는 1년간 가장 높은 성장세를 보였다. AI 제품 순위에 따르면, 2025년 1월 두버는 중국 내 월 1,000만 이상 활성 사용자 클럽에서 7,861만 명으로 1위를 차지했으며, 다른 대기업 애플리케이션들을 크게 앞질렀다.
하지만 사람들의 궁금증은 여전히 대기업 대규모 모델 전반적인 능력 순위다. 복수의 업계 관계자 분석에 따르면, 현재 대기업의 최정상급 대규모 모델은 대부분 폐쇄형이며, 정보가 완전히 투명하지 않은 상황에서 각사의 능력을 판단하기는 쉽지 않다.
프로스트 앤 설리번이 발간한 《2024년 중국 대규모 모델 능력 평가》 보고서는 바이두 원신일언, 텐센트 혼위안, 알리 통의천문 등 대기업 대규모 모델이 모두 1티어에 속한다고 지적하며, 기술 능력이 종합적이며 사용자 수 또한 상대적으로 많다고 평가했다. 그러나 전체적으로 어느 곳이 더 우수한지는 명확하게 밝히지 않았다.
소프트웨어 엔지니어 친샹(覃相)은 각 사의 기술 아키텍처와 훈련 데이터 등에 차이가 있다고 말하며, 기술 아키텍처 측면에서 모델 규모와 파라미터 수는 대규모 모델의 복잡성과 능력을 측정하는 중요한 지표라고 설명했다. 일반적으로 규모가 크고 파라미터가 많을수록 모델의 학습 능력과 표현 능력이 강하다. 예를 들어 DeepSeek-R1은 6,710억 개의 파라미터를 갖춘 거대한 지식 저장고로, 파라미터 측면에서 거물이라 불린다.
그는 이러한 기준으로 판단하면, 대기업의 대규모 모델 중 깊은 추론 능력을 갖춘 원신일언이 다른 대기업 사이에서 능력이 더 뛰어나다고 말한다. 하지만 특정 수직 분야에서는 원신일언보다 통의천문이 못 미친다. 후자는 자체 기반으로 8개의 수직 분야 모델을 개발·출시했기 때문이다.
요컨대, 각 대기업의 대규모 모델은 각자의 강점이 다르며, 모든 측면에서 타사를 압도하는 단일 모델은 존재하지 않는다.
DeepSeek 출현 40일, 대기업의 네 가지 변화
DeepSeek의 등장은 대기업들이 AI 전략 배치를 재검토하도록 만들었으며, 각사의 최신 동향과 업계 관계자들의 의견을 종합하면, 구체적으로 네 가지 변화가 있었다.
첫째, 폐쇄형에서 오픈소스로 전환한 것. 이는 가장 중대한 변화다.
복수의 업계 관계자들은 DeepSeek의 인기가 오픈소스 없이는 불가능했다고 지적한다.
그동안 국내외에서 대규모 모델의 오픈소스 논의는 계속되어 왔으나, 바이두 회장 리옌홍은 폐쇄형의 열렬한 지지자였다. 그는 기술적 선도성 유지와 상업 모델 측면에서 폐쇄형이 오픈소스보다 낫다고 주장했다.
친샹은 기술적 관점에서, 오픈소스는 핵심 코드를 공개하므로 경쟁사가 기술 경로를 신속히 복제할 수 있다는 점에서, 대기업이 초기에 폐쇄형을 선택한 것은 지식재산권과 상업적 장벽(예: OpenAI가 GPT-3를 초기에 오픈소스화하지 않은 것)을 보호하기 위한 목적이라고 분석했다.
하지만 그는 DeepSeek의 영향으로 대기업들이 방향을 전환했으며, 이제는 기술 보안에 의존하기보다 생태계 결속(예: 텐센트 혼위안이 비디오 모델을 오픈소스화해 개발자들이 자사 클라우드 서비스를 사용하도록 유도)을 통해 장기적 수익을 추구하고 있다고 말한다.
현재 바이두는 원신 대규모 모델 4.5 시리즈를 2025년 6월 말까지 전면 오픈소스화하겠다고 발표했다. 지금까지 바이두, 알리바바, 텐센트는 대부분의 모델을 이미 오픈소스화하거나 오픈소스화를 공식 선언했다.
둘째, 사업 중점이 B단에서 '양방향 병행(B to B & B to C)'으로 전환된 것이다.
친샹은 대규모 모델 수익화 방식은 주로 부가서비스, 데이터 수익화, 규정 준수 서비스 세 가지이며, 그중 부가서비스가 가장 큰 비중을 차지한다고 설명한다. 이는 기업 맞춤형 서비스와 API 호출 수입에 기반한다. 그는 바이두 원신일언 기업용 버전의 연간 이용료가 천만 위안을 넘으며, 알리윈 통의천문은 정부 및 기업 고객에게 맞춤형 고객센터 시스템을 제공하고, 단일 프로젝트 계약 금액이 수억 위안에 이를 수 있다고 전했다.
즉 대기업의 수익은 여전히 주로 B단에 의존하고 있지만, 최근 많은 대기업들이 C단 애플리케이션 홍보에 주목하며 B단과 C단 '양방향 병행' 전략으로 전환하고 있다.
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예를 들어 텐센트는 위안보(元宝)의 홍보를 강화하며, 이를 위챗 9단 그리드에 연결해 강력한 트래픽 입구를 확보했고, 다채널 광고를 진행하고 있다. 텐센트 생태계 내에서의 홍보뿐 아니라, 틱톡, Bilibili, 지후(Zhihu)에도 대규모 광고를投放했다.
App Growing의 데이터에 따르면, 2월 AI 도구 광고 집행 강도 상위 20개 중 대기업 AI 제품들이 모두 이름을 올렸다(화웨이는 C단 제품이 없어 제외). 특히 가장 많은 광고비를 집행한 것은 텐센트 위안보로, 올해 2월 집행 금액이 전체 금액의 46%를 차지해 지난 9개월 총합에 육박하며, 바이트댄스 두버를 넘어섰다.
또한 알리바바도 C단 사업 관련 인재를 대규모 채용하고 있다.
업계 관계자들은 DeepSeek의 오픈소스화 + 저렴한 API 가격이 대기업의 B단 사업에 더 큰 압박을 주었고, 이에 따라 C단에서 새로운 수익화 가능성을 찾고자 한다고 보고 있다.
세 번째 변화는 C단 애플리케이션이 유료에서 무료로 전환된 것이다.
DeepSeek는 성능이 좋고 무료인데, 이 제품이 인기를 끌자 국내 바이두 원신일언, 해외 OpenAI의 차기작 GPT-5도 모두 무료로 전환을 발표했다.
"목적은 더 많은 사용자를 유치해 시장 점유율을 높이기 위함이다." 친샹은 더 많은 사용자 피드백이 모델 성능을 추가로 최적화하고, 이를 통해 B단 서비스 능력을 향상시켜 더 높은 기업 맞춤형 모델 요금을 받을 수 있게 된다고 말했다.
네 번째 변화는 고비용 투자에서 비용 절감과 가격 경쟁으로 전환한 것이다.
지난 몇 년간의 '백모(百模) 대전'에서 국내외 AI 대규모 모델 기업들은 수십억, 수백억 달러를 쏟아부었지만, DeepSeek는 단 557.6만 달러의 GPU 비용으로 OpenAI o1과 견줄 수 있는 DeepSeek-R1 모델을 훈련시켰다. 이는 대기업들이 성찰하게 만들었다.
복수의 업계 관계자들은 대기업의 비용 절감은 작년 하반기부터 시작되었지만, DeepSeek의 등장이 이 추세를 가속화했다고 말한다.
친샹은 작년부터 대규모 모델 경쟁이 '기술 우선'에서 '비용+생태계' 중심으로 전환되고 있음을 분명히 느낀다고 말한다. 예를 들어 작년 1월 두버 1.5Pro의 API 가격이 크게 하락했고, 12월 바이트댄스는 시각 모델 가격을 85% 인하하며 업계를 '전(厘) 시대'로 몰고 갔다.
올해 2월에는 두 명의 전직 바이두 임원이 대규모 모델 가격 문제로 '공중에서 맞붙기도' 했다. 바이두 스마트클라우드 사업부장 셴더우(沈抖)는 바이두 스마트클라우드 사업부(ACG) 전 직원 회의에서 중국 대규모 모델 업계에 '악의적인 가격 전쟁'이 존재한다고 지적하며 두버를 직접 언급했다. 이후 바이트 댄스 화산엔진(火山引擎) 사장 탄다이(谭待)는 자신의 위챗 모멘트에서 반박하며, 가격 인하는 기술 발전의 필연적 결과라고 주장했다.
DeepSeek도 한가하지 않았다. API 할인 기간 종료를 발표한 지 얼마 안 돼, 2월 26일 다시 '한정 시간 할인'을 발표하며, 매일 00:30~08:30 동안 DeepSeek-V3는 정가의 50%, DeepSeek-R1은 25%까지 인하해 최대 75% 할인을 제공한다고 밝혔다.
대기업의 부담은 더욱 커졌다.
무료화, 오픈소스화, 대기업이 주도권을 되찾을 수 있을까?
업계 관계자들의 의견을 종합하면, 네 가지 변화 중 현재 대기업에 가장 큰 영향을 주는 것은 오픈소스와 무료화다.
먼저 오픈소스를 살펴보자.
대규모 모델 전문가 류충(刘聪)은 DeepSeek가 나타나기 전까지, 해외의 OpenAI든 국내 대기업이든 모두 완전히 폐쇄형이거나 일부 대규모 모델만(최고 버전 아님) 오픈소스화했지만, DeepSeek는 가장 강력한 추론 모델인 DeepSeek-R1까지 오픈소스화했다는 점에서 업계 종사자들이 매우 흥분했다고 말한다.
하지만 오픈소스는 수익 감소와 기술적 리스크도 동반한다.
AI 박사 미량(微凉)은 오픈소스와 폐쇄형은 간접 수익과 직접 수익이라는 두 가지 상업 모델과 개발 접근 방식을 의미한다고 말한다. 중국 대기업의 대표적인 오픈소스 사례는 알리 통의천문 대규모 모델로, 기업에 맞춤화를 제공해 상업 협력을 촉진하는 방식은 자사 생태계에 기반한 선택이다.
하지만 많은 대기업이 대규모 모델을 처음 기획할 때는 기술 주도로, 생산력으로 여기며 OpenAI, 바이두, 화웨이, 커다쉰페이처럼 대규모 모델 구독료가 중요한 수익원이었기 때문에 오픈소스화는 수익에 영향을 줄 수밖에 없다.
오픈소스는 악의적 공격과 커뮤니티 유지 리스크도 있다. 코드가 공개되면 악의적 공격자가 코드를 분석해 취약점을 찾아 해당 모델을 사용하는 시스템을 공격할 수 있다.
향후 커뮤니티 유지도 문제다. 친샹은 오픈소스는 문서 제공, 기술 지원, 버전 업데이트 등을 통해 개발자 커뮤니티를 지속적으로 유지해야 하며, 그렇지 않으면 기술 생태계가 분산될 수 있다고 말한다. 그는 개발자가 코드를 임의로 수정해 여러 파생 버전(Ubuntu, CentOS 등 리눅스의 파생판)을 만들 경우, 통일된 기술 기준 설정이 어려워져 '기술 파편화'가 발생할 수 있다고 설명한다.
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일부 업계 관계자들은 대기업이 오픈소스화하더라도 그들의 매력은 제한적이다.라고 직설적으로 말한다.
오픈소스의 목적은 기술 개발자와 협력 기업을 유치해 이들의 대규모 모델을 기반으로 기술 진화와 애플리케이션 개발을 이루도록 하는 것이지만, 미량 박사는 "현재 각사의 오픈소스는 광고 효과를 노린 것에 불과하다."고 지적한다.
"오픈소스를 통해 확인할 수 있는 것은 대규모 모델의 추론 방법과 파라미터 가중치뿐이다. 하지만 더 중요한 데이터 선별 방법과 모델 훈련 기술은 어느 누구도 공개하지 않고 있어, 일반 개발자가 기술 진화를 수행하기 어렵다."고 말한다.
주목할 점은, 오픈소스가 전면 무료를 의미하지 않는다는 것이다. 사용자는 대규모 모델 제공업체의 오픈소스 계약을 준수해야 하며, 여기에는 '유료 조항'도 포함된다.
예를 들어 미량 박사는 알리 통의천문 대규모 모델을 사용해 AI 애플리케이션을 개발할 때, 기술 검증 후 기업 맞춤형 미세 조정과 적응 작업을 수행하려면 담당자와 연락해야 한다고 밝힌다. 또한 오픈소스 계약에는 기업 규모 제한 조항도 있는데, 예를 들어 직원 수가 일정 수준을 넘으면 유료로 전환된다고 전했다.
무료화의 영향도 살펴보자.
대기업이 무료 전략을 택한 목적은 C단 시장을 빠르게 장악하는 것이다. 대표적인 예가 항상 사용자에게 무료로 제공한 두버인데, QuestMobile 데이터에 따르면 2025년 2월 9일 기준 두버의 주간 일평균 활성 사용자 수(2월 3일~9일 주간 기준)는 1,845만 명으로, DeepSeek에 이어 두 번째로 많으며 Kimi, 원샤오옌(文小言), 통의(通义), 위안보(元宝)보다 높다.
하지만 무료 전략의 의미가 얼마나 큰지는 업계 관계자들도 아직 확신하지 못한다. 사용자가 챗봇 같은 도구에 대한 충성도가 낮기 때문이며, 국내 사용자의 유료 이용 인식이 강하지 않기 때문이다.
"유료 AI 비디오 생성 도구조차도 대부분 국내 애플리케이션이 무료 포인트를 제공해 사용자를 유치한다."고 한 업계 관계자는 말하며, 두버가 다른 일반형 AI 제품들 사이에서 두각을 나타낸 것은 무료화 외에도 바이트댄스의 강력한 마케팅 홍보가 결정적이라고 생각한다고 밝혔다.
친샹은 DeepSeek의 '메기 효과'(鲶鱼效应)가 대기업을 기술 경쟁에서 비용과 생태계의 종합 경쟁으로 전환하게 만들었으며, 오픈소스와 무료 전략은 경쟁 대응과 생태계 구축을 위한 '양날의 검'이다. 이러한 조치들이 단기적으로는 자체 수익을 낮출지라도 어쩔 수 없는 선택임을 인정한다.
DeepSeek가 촉발한 메기 효과는 아직 끝나지 않았다.
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