딥시크發 가격·성능 공세와 엔비디아의 70억 달러 응수… 오픈 모델 전선이 뜨겁다
오늘 AI 업계의 흐름은 한 단어로 요약하면 '오픈 모델 전쟁'입니다. 중국 딥시크가 텍스트 기반 코딩 모델에 이어 이미지까지 처리하는 멀티모달 에이전트 모델을 실험 버전으로 내놓으며 앤트로픽의 최상위 모델과 벤치마크 정면 승부를 걸었고, 동시에 기존 코딩 모델 'V4 플래시'는 프런티어급 성능을 99% 저렴한 가격에 제공하며 시장의 가격 체계 자체를 흔들고 있습니다. 이에 맞서 미국 진영에서는 엔비디아가 AI 코딩 스타트업 풀사이드에 총 70억 달러 규모의 자금을 투입하며 오픈 모델 경쟁력 확보에 나섰습니다. 성능 격차는 좁혀지고 가격 격차는 벌어지는 지금, 미·중 양 진영의 대응 속도가 어느 때보다 빨라지고 있습니다.
딥시크(DeepSeek): 이미지까지 읽는 에이전트 'V4-플래시-비전-Exp' 공개
딥시크가 새로운 멀티모달 모델 '딥시크-V4-플래시-비전-Exp(DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp)'를 공개했습니다. 이번 모델은 기존 텍스트 기반 V4-플래시에 이미지 처리 기능을 얹은 멀티모달 에이전트로, 텍스트만 다루던 기존 라인업의 활용 범위를 시각 정보 영역까지 확장한 것이 핵심입니다.
- 앤트로픽 최상위 모델과의 벤치마크 정면 비교: 공개된 벤치마크 결과에서 딥시크의 새 모델은 앤트로픽 클로드 오퍼스 4.8과 종목별로 엎치락뒤치락하는 접전을 벌였습니다. 에이펙스벤치(ApexBench)에서는 딥시크가 36.5점으로 오퍼스 4.8의 39.4점에 미치지 못했지만, '에이전트의 마지막 시험'에서는 딥시크 27.3점 대 오퍼스 4.8 25.7점, 제로벤치(ZeroBench)에서는 딥시크 35.0점 대 오퍼스 4.8 34.0점으로 두 종목에서 오히려 앞섰습니다. 실험(Exp) 버전임에도 프런티어 모델과 벤치마크 테이블에 나란히 오를 수 있음을 보여준 결과입니다.
- 효율 중심의 MoE 아키텍처: 이 모델은 전체 284억 개 매개변수 가운데 130억 개만 활성화하는 MoE(전문가 혼합) 구조를 채택했습니다. 전체 파라미터를 모두 구동하지 않고 필요한 전문가만 선택적으로 활성화해 연산 효율을 확보하는 방식입니다. 컨텍스트 윈도우는 최대 100만 토큰까지 지원해 대용량 문서·장문 작업을 겨냥했습니다.
- 이미지 입력도 텍스트와 같은 가격: 주목할 부분은 과금 정책입니다. 딥시크는 이미지 입력 비용을 텍스트와 동일하게 책정했습니다. 통상 멀티모달 처리에 별도의 프리미엄이 붙는 관행을 감안하면, 성능뿐 아니라 가격표에서도 경쟁 모델을 압박하겠다는 의도가 읽힙니다.
정리하면 딥시크는 '텍스트 코딩 강자'라는 기존 포지션에 시각 처리 능력을 더하면서, 벤치마크 일부 항목에서는 앤트로픽 최상위 모델을 넘어서는 성적표까지 확보했습니다. 멀티모달 에이전트 영역에서도 오픈 모델 진영이 더 이상 추격자가 아니라는 신호로 해석될 수 있는 대목입니다. 원문
엔비디아(NVIDIA): 풀사이드에 70억 달러… '네모트론' 고도화로 중국 오픈 모델에 맞불
미국 진영의 대응도 즉각적입니다. 엔비디아가 AI 코딩 스타트업 풀사이드(Poolside)에 총 70억 달러 규모의 대형 베팅을 단행했습니다. 구조를 뜯어보면 단순 지분 투자가 아니라 기술 확보와 인력 결합을 겨냥한 복합 딜입니다.
- 딜 구조 — 라이선스 60억 달러 + 투자 10억 달러: 엔비디아는 풀사이드와의 기술 라이선스 계약으로 60억 달러를 지급하고, 여기에 더해 기업가치 120억 달러 평가 기준으로 10억 달러를 추가 투자합니다. 합산 70억 달러 규모로, 기술 사용권과 지분을 동시에 확보하는 형태입니다.
- 풀사이드는 어떤 회사인가: 풀사이드는 2023년 개발자 출신 에이소 칸트와 전 깃허브 CTO 제이슨 워너가 공동 창업한 AI 코딩 스타트업으로, 오픈 모델 '라구나 S'를 개발해 왔습니다. 깃허브 최고기술책임자 출신이 이끄는 팀이라는 점에서 개발자 도구·코딩 모델 영역의 전문성이 이번 딜의 핵심 자산으로 꼽힙니다.
- 목적은 명확하다 — 딥시크·키미 대응: 이번 계약의 목적은 중국의 딥시크, 키미(Kimi) 같은 강력한 오픈 모델에 대한 대응으로 명시됩니다. 엔비디아는 풀사이드 엔지니어 100명 이상을 자사 오픈 모델 프로젝트 '네모트론(Nemotron)' 고도화에 투입할 계획입니다. 하드웨어 최강자인 엔비디아가 모델 레이어에서도 오픈 진영의 주도권을 놓치지 않겠다는 포석입니다.
GPU를 파는 회사가 왜 모델 스타트업에 70억 달러를 쓰는가에 대한 답은 '오픈 모델 생태계의 주도권'에 있습니다. 중국발 오픈 모델이 성능과 가격 양면에서 존재감을 키우는 상황에서, 엔비디아는 네모트론이라는 자체 오픈 모델 프로젝트에 검증된 코딩 모델 인력을 대거 수혈하는 길을 택했습니다. 원문
딥시크 'V4 플래시': 오퍼스 4.8에 근접한 성능, 가격은 99% 저렴
딥시크의 공세는 멀티모달만이 아닙니다. 코딩 모델 'V4 플래시'는 성능 대비 가격이라는 가장 실용적인 지표에서 시장을 흔들고 있습니다.
- 프런티어급에 근접한 코딩 성능: V4 플래시는 복잡한 코딩과 자율 소프트웨어 작업에서 앤트로픽 클로드 오퍼스 4.8에 근접한 성능을 보였고, 아레나 프런트엔드 코딩 리더보드에서는 오퍼스 4.8을 능가하는 성적을 기록했습니다. 특정 실전 지표에서는 이미 역전이 일어났다는 뜻입니다.
- 가격 격차는 100배 수준: 비용 비교는 더 극적입니다. 오퍼스 4.8의 출력 비용이 분당 25달러 수준인 반면, V4 플래시는 분당 약 28센트로 무려 99% 저렴합니다. 비슷한 체급의 작업을 100분의 1 수준의 비용으로 처리할 수 있다는 계산이 나오는 만큼, 대량의 토큰을 소모하는 에이전트형 코딩 워크로드에서 파급력이 클 수밖에 없습니다.
- 가격 전쟁은 이미 시작됐다: 이런 흐름 속에 오픈AI, 구글, 메타도 경쟁적인 가격 정책을 추진 중입니다. 딥시크가 쏘아 올린 초저가 프런티어급 모델이 업계 전반의 과금 구조를 재편하는 촉매가 되고 있는 셈입니다.
결국 V4 플래시가 던지는 질문은 단순합니다. "성능이 비슷하다면, 100배 비싼 모델을 계속 쓸 이유가 있는가." 이 질문에 대한 시장의 답이 모이는 순간, AI 모델 산업의 가격표는 지금과 전혀 다른 모습이 될 수 있습니다. 원문
오늘 뉴스가 가리키는 방향
세 건의 뉴스를 겹쳐 보면 하나의 그림이 나옵니다. 딥시크는 멀티모달(V4-플래시-비전-Exp)과 코딩(V4 플래시) 두 축에서 앤트로픽 오퍼스 4.8과 벤치마크·리더보드 접전을 벌이며, 이미지 입력 동일 과금과 분당 28센트라는 파격적 가격으로 압박 강도를 높이고 있습니다. 미국 진영에서는 엔비디아가 풀사이드에 70억 달러를 투입해 네모트론 고도화에 나섰고, 오픈AI·구글·메타는 가격 정책 조정으로 대응하고 있습니다. 성능 경쟁이 가격 경쟁으로, 다시 생태계 주도권 경쟁으로 확전되는 국면입니다.
오늘의 한 줄 인사이트
딥시크가 '오퍼스 4.8급 성능을 100분의 1 가격에'라는 공식을 들고나오자, 엔비디아는 70억 달러로 오픈 모델 인재를 사들였다 — AI 경쟁의 전장은 이제 벤치마크 점수표가 아니라 가격표와 생태계다.
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