딥시크 AI, 2025년 코인 투자에 혁신 가져올까? 실전 활용 가이드

최근 중국에서 혁신적인 AI 도구 딥시크 AI가 출시되었다. 주식 시장은 물론 코인 시장에도 그야말로 딥시크 쇼크가 일어났다.

딥시크에 대한 이야기로 시끄러운 요즘, 딥시크란 정확히 무엇일까? 딥시크 AI는 LLM(대규모 언어 모델)을 구축하는 중국 기업이다.

한순간에 세계의 화제가 된 이 기업은 량원평((梁文峰, Liang Wenfeng)이라는 중국의 젊은 개발자이자 기업가가 설립했다.

딥시크 AI 모델 ‘딥시크 R1’이 챗GPT를 재치고 미국 iOS 앱스토어 상위권에 오르자 모두가 당황했다. AI 혁신은 서양의 기업에서 이루어 낸다는 고정관념이 깨진 순간이었다.

2025년 1월 27일 기준 딥시크 앱 다운로드 횟수는 260만 회가 넘었다. 전세계 사용자 수는 500만~600만 명이다. 딥시크가 단기간에 빠른 성공을 거둘 수 있었던 것은 경쟁 AI 모델보다 접근성을 높였기 때문이다.

암호화폐 거래에도 딥시크를 사용할 수 있다. 딥시크 AI 모델은 방대한 시장 데이터를 스캔하고 트렌드를 포착하여 유용한 인사이트를 제공한다.

딥시크 AI가 업계 전체를 뒤흔들고 있다.

소수의 대형 기업만이 혁신을 일구어 내고 고급 AI 도구를 만들 수 있는 것이 아니라는 걸 증명한 것이다.

이번 가이드에서는 딥시크 AI 모델에 대한 자세한 설명과 딥시크 사용 방법, 챗 GPT 및 다른 AI 모델과의 차이점을 전한다.

딥시크 간략히 알아보기

다른 AI 모델은 비용이 높은 클라우드 기반 시스템을 이용한다. 반면, 딥시크는 오픈 소스이며 방대한 컴퓨팅 능력 없이 효율적으로 운영된다.

즉, 더 많은 사람들이 저렴한 비용으로 고성능 AI를 사용할 수 있게 된 것이다.

딥시크 AI란 무엇일까?

딥시크는 오픈 소스 AI 모델을 구축한 중국의 기업이다. 딥시크는 개발자, 연구원, 기업에 AI 코드를 완전히 오픈 소스로 제공한다. 그렇기 때문에 API 구독료가 저렴하거나 사용 제한이 없는 AI 솔루션을 찾는 사람들 사이에서 인기가 많다.

딥시크 AI의 가장 큰 장점은 단순한 디자인이다. 부르트 포스(무차별 대입 공격)을 사용하는 대부분의 서양 AI 모델과 달리, 딥시크는 필요한 파라미터만 활성화 한다. 적은 리소스로 복잡한 테스크를 처리할 수 있어 클라우드가 아닌 로컬에서 AI를 운영하고자 하는 기업에 적합하다. 오픈 소스이므로 전세계의 개발자가 모델을 수정하고 향상할 수 있다. 따라서 지속적인 발전과 새로운 앱 추가가 가능하다.

딥시크의 장점은?

딥시크 AI는 다양한 영역에서 좋은 성능을 내지만 특히 논리적 추론, 코딩, 문제 해결에 특화되어 있다. 다른 상용 모델보다 딥시크가 빠르고 정확하다는 사용자 후기도 많다.

딥시크는 실제 코딩 테스크에서도 다른 AI 모델보다 더 깔끔하고 최적화된 코드를 도출해냈다. 디버깅에 딥시크 AI를 사용한 개발자들은 에러 설명이 더 정확해서 단순한 문제 해결을 넘어 문제를 이해하는 데에 도움이 되었다는 후기를 남기기도 했다.

딥시크는 수학 문제 풀이에서도 두각을 나타낸다. 패턴 인식에 의존하는 일부 AI 모델과 달리 논리적 추론을 통해 구조화된 대수학, 미적분, 확률 문제를 해결한다. 정확한 답이 필요한 학생, 연구원, 금융 종사자에게 도움이 될 수 있다.

챗GPT와 제미나이와 비교했을 때 딥시크는 긴 대화도 잘 처리했다. 긴 대화에서 이전 문맥을 놓치는 AI 모델이 많지만 딥시크는 대화 기억 능력이 우수하기 때문에 요약을 잘한다. 연구 분석이나 단계가 많은 테스크에서 딥시크를 활용하면 좋다.

딥시크는 자체 호스팅이 가능하므로 기업이나 개발자가 외부 서버에 데이터를 보낼 필요가 없다. 민감한 데이터를 다루거나 AI를 완전히 통제하고 싶은 경우 딥시크가 적합하다.

딥시크는 언제 설립되었을까?

딥시크는 2023년 설립된 신생 AI 기업이다. 그럼에도 불구하고 매우 빠른 속도로 성장하여 대형 AI 기업의 모델과 견줄 만한 다양한 AI 모델을 출시했다.

규모가 크거나 복잡한 모델을 출시하기 보다는 효율성, 적응성, 커뮤니티 기반 개발에 초점을 맞추어 빠르게 성장할 수 있었다.

서양 AI 기업이 이미 업계 선두주자로 자리 잡았기 때문에 초기에는 많은 관심을 받지 못했다. 하지만 저렴하고 커스텀 가능한 AI 모델을 찾는 기업과 개발자들이 늘어나면서 딥시크가 빛을 발하기 시작했다. 독점 모델을 사용했던 기업과 개발자들은 효율적인 오픈 소스 AI에 주목하게 된 것이다.

딥시크는 거대 AI 기업과 함께 언급되며 지속적인 성장 가능성을 보이고 있다. 투명하고 저렴하며 커스텀 가능한 AI 도구를 찾는 기업이 늘어날 수록 딥시크는 이미 시장을 지배하고 있는 클로즈드 소스 모델에 대한 강력한 대안 모델이 될 것이다.

딥시크 소유주는?

컴퓨터 공학을 전공하고 금융권에서 근무한 딥시크는 량원평이라는 기업가가 딥시크를 설립했다. 량원평은 중국 광둥성 출신이며, 1985년생으로 명문 대학인 저장대에서 머신 러닝과 AI 기술을 공부했다.

딥시크 설립 전에는 AI로 주식 시장 트렌드를 분석하는 헤지 펀드 기업 하이 플라이어(High-Flyer)를 공동 설립했다. 하이 플라이어는 80억 달러가 넘는 자산을 관리하는 엄청난 기업으로 성장했다. 량원평은 AI 기반 금융 모델에 대한 경험을 바탕으로 AI의 능력을 탐구하게 되었다.

2023년, 오픈AI, 구글 딥마인드(DeepMind) 등 거대 AI 기업을 뛰어넘는 강력한 AI 모델을 구축하겠다는 목표로 딥시크를 설립했다. 그는 개발자와 기업이 자유롭게 사용할 수 있는 고성능 오픈소스 AI를 개발하겠다는 차별화된 비전을 내세웠다. 대형 모델 트레이닝에 드는 비용을 절감하고자 효율성에도 집중했다.

2025년 1월 기준, 딥시크 본사는 중국 항저우에 있다. 딥러닝, 강화 학습, 대규모 AI 트레이닝 전문 연구원과 엔지니어를 포함한 200명 이상의 직원이 근무한다.

량원평의 목표는 서양 AI 모델을 뛰어넘는 것이 아니다. 그는 중국을 AI 연구 및 개발, 접근하기 쉬운 최첨단 기술 개발의 중심국으로 만들고자 한다.

딥시크 모델은 어떤 종류가 있을까?

딥시크는 2023년부터 AI 모델을 출시했다. 각 버전은 특정 영역에서 이전 버전을 개선한 것이다.

딥시크 V3란?

딥시크 V3는 딥시크의 핵심 마일스톤이자 전세계적으로 딥시크가 주목 받게 된 계기이다.

딥시크 V3는 고급 AI 모델 중 하나로, 이전 버전보다 훨씬 업그레이드된 형태로 2024년 12월 출시되었다.

V3 모델은 강력하고 효율적인 MoE 시스템으로 운영된다. 방대한 6,710억 파라미터로 구성되어 있지만 그중 토큰당 370억 개만 활성화한다. 따라서 복잡한 테스크를 처리할 때 불필요한 컴퓨팅 능력을 사용하지 않는다.

V3 모델이 가장 차별화되는 지점은 트레이닝 방식이다. 이 모델은 비용은 저렴하고 속도가 빠른 FP8 혼합 정확도 프레임워크로 14조 8,000억 개의 고품질 토큰을 처리한다.

트레이닝에 걸리는 시간은 고작 278만 8,000 H800 GPU 시간이다. AI 모델 규모를 생각하면 매우 짧다. 보조-손실-프리 전략과 멀티 토큰 프레딕션(MTP) 등 획기적인 기술로 더욱 원활한 로드 밸런싱과 더욱 자연스럽고 문맥에 적합한 대답을 제공한다.

V3 모델의 가장 핵심적인 업그레이드는 12만 8,000 토큰의 컨텍스트 길이다. 이를 통해 매우 다른 AI 모델보다 훌륭하게 긴 대화를 처리하고 방대한 양의 문서를 분석하며 복잡한 논의를 해결한다.

딥시크 R1이란?

딥시크 R1은 2025년 1월 출시된 AI 추론 모델로 복잡한 문제를 해결하고 논리적인 추론 프로세스를 제공한다. 오픈AI 등에서 출시한 모델과 치열한 경쟁을 펼치고 있다.

딥시크 R1은 효율성이 뛰어나다. 트레이닝 AI 모델은 비용이 많이 든다. 대형 테크 기업도 트레이닝 AI 모델에 수억 달러를 사용한다. 하지만 딥시크는 2,000개의 엔비디아 GPU로 딥시크 R1을 트레이닝했다. 사용한 비용은 560만 달러에 불과하다. 유사한 프로젝트를 진행하는 다른 기업에 비해 매우 적은 비용을 들인 것이다. R1 모델은 V3 모델과 동일한 MoE 아키텍처를 사용하기 때문에 테스크를 처리할 때 필요한 리소스만 사용하여 효율성을 확보했다.

딥시크 R1도 MIT 라이선스를 받은 오픈소스 모델로, 연구원, 개발자, 기업 등 모두가 자유롭게 사용, 수정, 구축할 수 있다. 엄격한 라이선스와 사용 제한을 거는 다른 고성능 AI 모델과 차별화된다.

기능 측면에서도 좋은 성적을 거두었다. AI 추론과 문제 해결 능력을  평하가는 AIME 2024 벤치마크에서 79.8% Pass@1을 받았다. MATH-500 테스트에서는 97.3%를 받아 복잡한 수학 및 코딩 테스크 처리 능력을 증명했다.

딥시크 R1 모델을 통해 AI 개발의 진화 과정을 파악할 수 있다. 더욱 많은 기업이 효율성과 오픈 액세스를 우선시하게 되었다. 광범위한 채택은 아직 어려울 수 있지만 비용 효율적이고 강력한 추론 능력을 갖춘데다가 오픈 소스이기 때문에 많은 관심을 받고 있다.

딥시크 R1은 기술 문제 해결부터 콘텐츠 작성, 복잡한 워크플로우 구성에 이르기까지 넓은 범위의 테스크를 처리한다.

딥시크 R1 사용 방법은?

1단계: DeepSeek.com에 접속하거나 앱을 다운로드한다.

데스크톱에서 딥시크 R1을 사용하려면 선호하는 엔진에서 딥시크를 검색한다.

딥시크 공식 웹사이트에 접속했다면 두 가지 옵션이 표시된다. 왼쪽의 ‘지금 시작하기(Start Now)’를 클릭하면 채팅 인터페이스로 넘어간다.

 

오른쪽의 ‘딥시크 앱 다운로드(Get DeepSeek App)’을 클릭하면 QR 코드가 표시된다. 코드를 스캔하면 스마트폰 운영 체제에 해당하는 앱스토어로 이동한다.

둘 중 원하는 옵션을 선택한다. 이번 가이드에서는 ‘지금 시작하기(Start Now)’ 옵션을 사용했다.

2단계: 채팅 박스에서 딥시크 R1 토글하기

채팅 페이지로 이동하면 딥시크 V3 모델을 이용할 수 있다. 딥시크 R1 모델을 이용하려면 채팅 박스 안의 ‘DeepThink (R1)’ 버튼을 클릭한다.

인터넷으로 답변을 찾고 싶다면 채팅 박스 안의 ‘검색(Search)’ 버튼을 클릭한다.

3단계: 딥시크에게 질문하기

원하는 대로 설정을 마쳤다면 채팅창에 질문을 입력한다. ‘솔라나 토크노믹스를 분석하고 인플레이션 및 디플레이션 모델을 평가해줘’라는 질문도 할 수 있다.

채팅창에 질문을 보내면 딥시크 R1 모델이 생각하는 방식을 확인할 수 있다.

이번 가이드를 작성하기 위해 딥시크 V3 모델과 R1 모델을 모두 사용해 본 결과, V3 모델은 토큰 분배에 관해 더 자세히 분석하는 반면 R1 모델은 더 정확한 정보를 제공했다.

딥시크 R1은 소프트웨어 개발, 논리적 추론, 수학 문제 해결, 코딩 등 복잡한 문제 해결에 특화되어 있으며, V3는 대화형 AI부터 다중언어 번역, 정보 수집 등 보다 범용적인 LLM로 설계되었기 때문에 이러한 차이가 발생한다.

코딩이나 개발 목적이라면 R1을, 일상적인 문제 해결 목적이라면 V3를 사용하는 것이 좋다.

딥시크는 어떻게 작동할까?

딥시크는 출현만으로 AI 업계에 스푸트니크 모멘트를 만들어냈다. 냉전 시대에 소련에서 예상치 못하게 우주 항공 기술을 발전시켜 세계를 놀라게 했던 것처럼 딥시크도 월스트리트, 실리콘 밸리, 백안관 관계자들의 이목을 끈다.

딥시크는 챗GPT의 강력한 대항마로, 구글 제미나이는 물론 오픈AI에서 개발한 모델과 경쟁한다.

딥시크의 강점은 효율적인 AI 아키텍처를 사용해 방대한 데이터 센터와 비싼 컴퓨터 칩에 의존도를 줄였다는 데에 있다. 아마존 웹 서비스 및 마이크로소프트는 최신형 고성능 하드웨어에 의존한다. 하지만 딥시크는 더 적은 리소스로 비슷한 성능을 구현했다. 효율성을 확보한 덕분에 미국의 고급 컴퓨터 칩 수출을 제한에도 불구하고 AI 업계에 큰 파장을 일으킬 수 있었다.

백악관에서는 중국이 최첨단 컴퓨터 칩을 이용할 수 없도록 수출 통제를 강화했다. 하지만 딥시크는 AI 모델 트레이닝 및 최적화 방식에 대한 대안을 제시하여 이를 극복했다. 서양의 클라우드 서비스와 깊이 통합된 메타의 라마(LLaMA)와 달리 딥시크는 미국 데이터 센터에 의존하지 않고 독립적으로 운영할 수 있는 구조를 갖추었다.

딥시크는 어떻게 트레이닝되었을까?

고성능 컴퓨터 칩을 원하는 대로 사용할 수 있는 실리콘 밸리의 AI 기업과 달리 딥시크는 하드웨어 수출 제한 때문에 칩 사용에 제약이 있다.

딥시크는 사전 트레이닝, 컨텍스트 확대, 지도 학습 미세 조정(SFT), 강화 학습을 통해 여러 단계로 트레이닝되었다.

먼저, 영어와 중국어, 수학, 프로그래밍 데이터를 중점에 준 14조 8,000억 개 다국어 코퍼스로 사전 트레이닝하여 기초를 구성했다.

그후 YaRN을 통해 컨텍스트 길이를 4,000에서 12만 8,000 토큰으로 확장하여 긴 시퀀스를 처리하고 생성할 수 있게 했다. SFT는 수학, 프로그래밍, 로직, 창의적인 작문 및 간단한 문답 등 추론이 아닌 테스크를 포함한 150만 개 샘플로 구성된다.

추론 데이터는 전문가 모델로 생성되며 추론이 아닌 데이터는 이전 딥시크 모델로 생성되고 사람이 리뷰한다. 강화 학습을 통해 모델의 추론 능력을 개선했다. 전문가 모델은 딥시크 내부 모델이 생성한 합성 데이터로 트레이닝되며 도메인별로 특화되어 반영과 검증을 통해 최적화된다.

딥시크는 ‘증류’라는 기술을 사용한다. 이 기술은 새로운 AI 시스템이 기존 시스템에서 생성한 답변을 통해 학습하는 것이다. 이를 통해 모델을 싸고 빠르게 구축할 수 있다. 딥시크는 이 과정을 통해 효율적이고 저렴하게 대형 기업과 견주는 AI 시스템을 구축한 것이다.

제한 속에서도 개발을 이어나간 딥시크를 통해 AI 혁신은 강력한 컴퓨터 칩에 달린 것이 아닌 더 똑똑하고 효율적인 모델을 만드는 데에 달렸다는 것을 알게 되었다.

딥시크 vs. 다른 AI 모델

딥시크와 챗GPT-40, 클라우드 3.5 소넷(Claude 3.5 Sonnet), 제미나이 2.0 등 유명 AI와의 경쟁이 심화하고 있다.

딥시크는 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등 서양 기업이 지배한 AI 시장을 저렴하고 접근성 높은 오픈 소스 AI를 제공하여 탈환하고자 하다. 그렇다면 실제로 딥시크와 유명 AI 모델은 어떻게 다를까?

아래 표를 통해 유명 AI 모델과 딥시크를 비교해 보자.

오픈 소스 vs. 독점 모델

딥시크 R1은 유일한 오픈 소스 모델이다. 따라서 개발자와 기업에서 자유롭게 변형하여 사용할 수 있다. 반면 챗GPT-40, 클라우드 3.5, 제미나이 2.0은 모두 클로즈드 소스이며 해당 기업에서 통제한다. 딥시크는 오프 소스이기 때문에 커스터마이징 측면에서 유리하며 독점 모델은 성능과 보안이 우수하다.

실시간 웹 서치 및 파일 처리

실시간 정보를 사용하는 것은 쉽지 않다. 하지만 딥시크-R1은 100개 이상의 소스에서 실시간 웹 서치를 진행한다. 챗GPT-40과 제미나이 2.0도 웹 서치를 제공하지만 약간 더 제한적이며 클라우드 3.5는 웹 서치를 제공하지 않는다.

딥시크-R1과 제미나이 2.0은 최대 100MB 파일 업로드가 가능하다. 챗GPT는 50MB, 클라우드 3.5는 20MB 용량 제한이 있다.

추론 및 커스텀

네 모델 모두 고급 추론을 지원하여 복잡한 문제를 해결한다. 딥시크-R1은 이에 더해 커스텀 프롬프트 템플릿까지 제공하여 더욱 구조화된 워크플로우를 유연하게 처리한다. 챗GPT-40과 클라우드 3.5는 범용 AI 추론과 코딩 테스크에 더 유리하다. 제미나이 2.0은 멀티모달 이해에 강하지만 깊은 추론은 제공하지 못한다.

멀티모달 기능(텍스트, 코드, 이미지)

네 가지 모델 모두 텍스트, 코드, 이미지를 처리하지만 강점이 다르다. 챗GPT-40은 작문과 코딩, 클라우드 3.5는 긴 콘텐츠와 요약, 제미나이 2.0은 비주얼과 멀티모달 테스크에 유리하여 구글 통합 시 유용하다. 딥시크-R1은 모든 영역을 다룰 수 있지만 챗GPT-40과  제미나이에 비해 이미지와 복합적인 미디어를 세련되게 처리하지 못한다.

비용 및 시장 접근성

딥시크-R1 개발 비용이 600만 달러로 가장 저렴하며, 오픈AI의 챗GPT-40은 1억 달러가 넘는 비용을 들여 개발되었다. 챗GPT, 클라우드 3.5, 제미나이 2.0의 모든 기능을 사용하려면 프리미엄 구독을 해야한다. 가성비가 가장 중요하다면 딥시크-R1을 추천한다.

트레이닝 하드웨어 및 성능

하드웨어가 AI 모델의 속도와 효율성을 결정한다. 딥시크-R1은 엔비디아 H800 GPU를 사용한다. 오픈AI의 H100 GPU에 비해서는 다소 성능이 떨어지지만 우수한 하드웨어다. 클라우드 3.5는 AWS를 사용해 효율성을 높였으며 제미나이 2.0은 구글의 TPU v5p로 고속 멀티모달 처리를 지원한다. 챗GPT-40 하드웨어가 가장 강력하다.

시장 영향력 및 윤리적 고려 사항

딥시크-R1이 출시되자 AI 업계 전체가 흔들렸다. 특히 중국에서는 미국 기반 AI 모델을 대체할 수 있는 강력한 AI 모델로 떠올랐다. 가성비 있는 오픈 소스 모델이라는 점 덕분에 AI 업계의 스푸트니크라는 별명이 붙기도 했다. 하지만 중국 제품이기 때문에 정부와 관련 주제나 민감한 주제는 검열된다는 치명적인 단점이 있다.

반면, 챗GPT-40, 클라우드 3.5, 제미나이 2.0은 서양의 정책에 따르기 때문에 잘못된 정보, 유해한 콘텐츠, 민감한 윤리적 논의는 다루지 않지만 정부의 검열은 따르지 않는다.

가장 좋은 AI 모델은?

모두가 100% 동의하는 의견은 없다. 사용자가 어떤 것을 필요로 하느냐에 따라 가장 좋은 AI 모델은 달라진다. 가성비 좋은 오픈 소스 AI 모델은 찾는다면 딥시크-R1이 가장 좋다. 전반적인 성능은 챗GPT-40이 아직까지 제일 좋고 클라우드 3.5는 작문, 요약, 추론이 유리하다. 제미나이 2.0은 구글 사용자에게 적합하며 멀티모달 테스크를 잘 처리한다.

딥시크는 가성비와 오픈 액세스 측면에서 혁명을 일으켰지만 콘텐츠 제한에 부딪힌다. 비용에 크게 신경 쓰지 않는다면 전반적인 성능이 우수한 챗GPT-40, 구조화된 글쓰기에 좋은 클라우드 3.5, 구글 통합에 유리한 제미나이 2.0이 적합할 것이다.

DeepSeek 열풍! 암호화폐 투자자들은 어떻게 활용할 수 있을까?

딥시크는 암호화폐 거래에도 유용하게 사용할 수 있다. 실시간으로 방대한 시장 데이터를 분석하여 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있기 때문이다. 단순한 추측에 기대거나 눈 빠지게 일일이 데이터를 조사할 필요가 없어졌다. 시장 트렌드 예측, 자동화 거래, 가격 차팅, 전략 테스트 등 딥시크 AI로 암호화폐 거래 수익을 늘릴 수 있다.

시장 분석 및 트렌드 예측

암호화폐 거래에서 가장 큰 도전은 트렌드가 퍼지기 전에 먼저 포착하는 것이다. 딥시크는 잦은 빈도로 나타나는 시장 데이터를 처리하여 다른 시장 참여자가 알기 전 먼저 미묘한 가격 변화를 감지한다. 지금까지의 가격 패턴과 규제 소식, 경제 변화, 투자자 심리를 분석하여 암호화폐 시장 동향을 예측한다.

예를 들어, 어떤 알트코인이 토큰 언락을 진행하거나 반감기에 들어서면 딥시크가 유사한 상황이 과거에 어떤 영향을 미쳤는지 분석한다. 사람 대신 AI가 다양한 사례를 분석하여 눈으로 바로 확인할 수 없는 패턴을 파악하는 것이다. 이를 통해 시장이 움직이기 전 투자 결정을 내려 가격 변화를 이용해 수익을 얻을 수 있게 된다.

자동화 거래 전략

코인 거래에서는 타이밍이 중요하다. 딥시크로 거래 전략을 자동화하면 거래 타이밍을 잘 맞출 수 있다. 알고리즘 거래 시스템에 AI를 통합하면 시장을 계속 지켜보지 않아도 미리 정의된 전략을 실행할 수 있기 때문이다. 자동화 거래는 시장 변동성이 클 때 유리하다.

AI 기반 거래 시스템은 가격 급등, 유동성 변화, 시장 모멘텀 변화에 대응하기 좋다. 예를 들어, 모멘텀 전략을 사용한다면 딥시크로 실제 시장 참여로 발생하는 가격 돌파 지점을 파악할 수 있다.

정적 임계값을 사용하지 않고 실시간 오더 북 데이터를 통해 진입 시점과 엑싯 시점을 역동적으로 조정한다. 따라서 더욱 효율적인 거래가 가능하며 가짜 돌파에 속지 않을 수 있다.

기술 및 펀더멘탈 분석

딥시크는 가격 차트만 분석하는 것이 아니다. 온체인 활동, 대형 지갑 움직임, 스테이킹 트렌드, 유동성 변화를 분석하여 시장을 심도 깊게 파악한다. 트레이더에게 관련 인사이트를 제공하여 하입에 의한 가격 펌핑과 실제 시장 트렌드를 구분할 수 있게 돕는다.

토큰 가격이 자연적인 유입에 의해 상승한 것인지 대형 고래의 축적에 따라 상승한 것인지 추적하기도 한다. 따라서 트레이더가 하입에 기반한 거래를 피하고 실제 시장에 움직임에 의해 발생한 투자 기회를 포착할 수 있다.

백테스팅 및 전략 개선

모든 전략은 완벽할 수 없다. 그래서 백테스팅이 필요하다. 딥시크로 다양한 시장 시나리오를 테스팅하여 내가 수립한 전략이 과거에 어떤 퍼포먼스를 냈는지 확인할 수 있다. 이를 통해 실제 자금을 투입하기 전, 약점을 파악하고 위험도를 조정하여 전략을 개선할 수 있다.

스윙 트레이더의 경우, 딥시크로 과거 시장 상황을 기반으로 손절매 및 이익실현 수준을 테스트할 수 있다. 추측에 의존해 전략을 세우기 보다는 AI를 통해 데이터를 분석하고 최적의 세팅을 파악할 수 있는 것이다. 따라서 불확실성 제거와 더욱 체계적이고 지속적인 접근이 가능하다.

딥시크, 암호화폐에 대해 얼마나 알고 있을까?

딥시크가 암호화폐에 대해 얼마나 알고 있는지 알아보기 위해 ‘오늘 비트코인 가격이 얼마나?’라고 질문해 봤다. 아쉽게도 딥시크 V3는 디폴트로 인터넷에 액세스할 수는 없다.

채팅 입력창에서 ‘검색(Search)’ 버튼을 클릭하면 실시간 웹 서치 기능을 사용할 수 있다. 하지만 실제로 서치 기능을 활성화하여 다시 질문을 했을 때 요청 수가 많으니 몇 분 후 다시 시도하라는 답변이 돌아왔다.

딥시크의 인기가 폭발적으로 상승했기 서비스에 요청이 많은 것은 어쩔 수 없다. 하지만 여러 번 시도했음에도 계속 ‘요청이 많다’는 대답이 돌아왔을 때는 실망감이 컸다. AI 관련 코인을 다룰 때에는 실시간 데이터가 매우 중요하기 때문에 이러한 문제가 곧 수정되기를 바란다.

다음으로 최근 이슈에 관해 질문했다. 딥시크에 트럼프 밈코인이 언제 출시되었는지 물었다. 하지만 딥시크는 2023년 출시된 MAGA 밈코인에 대한 답변을 내놓았다.

이번엔 질문을 수정해 도널드 트럼프 대통령이 직접 출시한 오피셜 트럼프 밈코인에 대해 물었다.

질문에 대한 답을 통해 딥시크의 지식 컷오프(knowledge cutoff) 날짜는 2023년 10월이라는 것을 알 수 있었다. 따라서 딥시크에서 2023년 10월 이후의 정보를 찾으려면 ‘검색(Search)’을 활성화해야 한다. 하지만 테스트 당시에는 웹서치 기능에 요청이 많아 서비스를 사용할 수 없었다.

하지만 2023년 10월 이전 암호화폐 정보는 꽤나 정확하게 대답했다. FTX 파산에 대해 질문하자 파산 년도와 월에 대한 정확한 답변을 받을 수 있었다. FTX 사건 타임라인과 영향을 미친 요인 등도 함께 답했다.

정보 출처로 뉴스 기사를 인용하여 정확한 타임라인과 날짜에 대한 정보를 제공했다. 날짜와 타임라인은 발생 사건과 일치했다.

위의 스크린샷과 같이 FTX가 파산한 이유와 파산 후 결과와 여파에 대한 정보도 제공했다. 딥시크는 전반적으로 암호화폐 시장에 대해 잘 파악하고 있는 것으로 보인다.

자크XBT(ZachXBT), 커피질라(CoffeZilla), 안셈(Ansem) 등에 대해 질문하여 추가 테스트를 진행한 결과 해당 인물들의 트위터 계정과 커리어 등에 관한 정확한 정보를 얻을 수 있었다.

암호화폐 투자에 딥시크 활용하기 – 딥시크가 예상한 2025년 암호화폐 시장

2025년 암호화폐 시장을 예측하기 위해 딥시크에 비트코인, 이더리움, 솔라나, 도지코인 전망을 물었다.

웹 서치 기능이 또 다시 작동하지 않았다. 하지만 가격 변동에 영향을 미칠 요인 등을 포함, 코인 전망에 대한 답변을 받을 수 있다.

표로 정보를 정리해주어 간편하게 확인할 수 있었다.

아래 표는 재정적 조언이 아닌 오픈 소스 AI 챗봇에서 제공한 예측이라는 것을 명심하자.

이더리움의 안전성 향상, X.com에서 도지코인을 결제 수단으로 채택할 가능성 등 다양한 정보를 제공했다. 출시된지 얼마 되지 않은 생성형 AI치곤 나쁘지 않은 답변이다.

딥시크에 대한 시장 반응

딥시크가 최근 V3와 R1 모델을 출시하자 테크 업계에 큰 변화가 일어났다. 미국 기술주는 큰 타격을 입었다. 엔비디아, 마이크로 소프트, 테슬라가 잃은 시가총액을 합치면 총 1조 달러다.

딥시크 쇼크로 엔비디아 주가는 17% 하락했다. 하루만에 역사상 최대 규모의 시총이 사라진 것이다. 투자자들은 AI 연구에 수십억 달러를 쓴 미국 기업이 무너질 수도 있다는 불안감에 휨싸였다.

펜실베니아 주립 대학(PSU) 질의응답 시간에 아킬 쿠마르(Akhil Kumar) 공급망 및 정보 시스템 교수는 딥시크의 영향으로 엔비디아 등 특수 칩 수요가 감소할 수 있다고 예측했다. 경쟁사가 16,000개의 칩을 쓰는 것에 비해 2,000개라는 매우 적은 수의 칩으로 효율적인 운영이 가능하기 때문이다.

하버드 비즈니스 리뷰(HBR)도 비슷한 의견을 내놓았다. 딥시크를 포함한 중국 AI 모델은 하드웨어 가성비, 오픈 AI 측면에서 미국의 경쟁 상품과 차별화된다고 설명했다. 특히 광범위한 범용 테스크보다는 도메인 전용 앱에 특화되어 있다고 말했다.

국내 스타트업은 딥시크 출시로 새로운 기회를 맞이한 것으로 보인다. 오픈 소스를 활용해 고성능 AI를 개발하는 스타트업이 많기 때문이다. 딥시크는 기술의 80%를 오픈 소스로 공개하기 때문에 우리나라의 AI 모델 개발사가 활용할 수 있다는 것이다.

GRT, 피델릭스 등 중국 AI 밸류체인에 속한 기업은 딥시크 관련주로 떠오르고 있다. GRT는 반도체 제조공정에 필요한 정밀 코팅 기능성 소재를 생산한다. 피델릭스는 반도체 설계전문기업이다.

X에서는 딥시크를 어떻게 생각할까?

소셜 미디어도 딥시크 출시로 소란스럽다. 부정적인 유형, 비판적인 유형, 자극 추구 유형 등 다양한 사용자 반응이 엇갈리고 있다.

X에서는 비교적 잘 알려지지 않은 중국 기업이 단 500만 달러에 챗GPT만큼 강력한 모델을 제작했다는 데에 의심스럽다는 반응이 많다.

@litcapital이라는 계정은 인터넷 밈을 활용해 2주라는 짧은 시간과 500만 달러만 있으면 딥시크 CTO가 5,000억 달러 규모의 오픈AI를 복제할 수 있다는 게시물을 올리기도 했다.

“OpenAI huh? $500B? Gimme 2 weeks and $5 million and I’ll clone it asap” – DeepSeek’s CTO pic.twitter.com/yvV4QmkEU0

— litquidity (@litcapital) January 27, 2025

해당 계정에서 사용한 밈은 실리콘 밸리라는 드라마 스틸 컷으로, 딥시크 출시와 잘 맞아떨어진다.

@naiivememe은 ‘시장에서 1조 달러 삭제한 대가로 5,000달러 보너스 받은 딥시크 엔지니어’라는 문구와 함께 파티를 즐기는 사람들의 동영상을 업로드했다.

Deepseek engineers getting a $5K bonus after wiping out $1 trillion in the market pic.twitter.com/OjjKIokDwx

— naiive (@naiivememe) January 28, 2025

딥시크 출시로 엔비디아, 마이크로소프트, 테슬라 등 기술주가 급락한 것을 빗댄 유머다.

@QwQiao 계정은 딥시크 출현을 50만 달러로 솔라나보다 100배 빠르고 저렴한 블록체인을 구축한 익명의 팀과 비교했다.

imagine an unknown team came out of nowhere n built a blockchain 100x faster cheaper than solana with $500k funding

this is how silicon valley is reacting to deepseek right now

— qw (@QwQiao) January 26, 2025

딥시크의 성공으로 전반적인 AI 산업에 대한 부정적인 의견이 생기기도 했다.

@SilverSpookGuy 계정은 딥시크의 성공이 생성형 AI 기업이 과대평가되었다는 것을 증명한다고 주장한다. 오픈AI, 구글 딥마인드 등에서 개발 비용을 부풀린 것이지 수십억 달러를 들일 필요가 없다는 것이다.

레딧의 반응은?

딥시크에 대한 레딧 반응은 강렬하다. 량원평이 하이 플라이어 헤지 펀드 회사를 설립했다는 것을 근거로 딥시크 발표를 통해 주가 폭락을 유도한다는 의견도 있다.

딥시크 출시로 엔비디아 등 AI주가가 6,000억 달러 급락했다. 하이 플라이어가 AI 기반 거래에 특화되어 있으므로 이는 우연의 일치가 아니라는 것이다.

만약 딥시크가 단 550만 달러와 2,048개의 GPU로 고성능 AI를 개발했다는 것이 과장이거나 가짜 발표라면 시장 조작을 위한 전략적 움직임일 수 있다는 의견이다.

딥시크에 대한 국제적 대응

많은 국가에서 보안, 기술과 관련하여 딥시크에 대응하고 있다. 딥시크 출현으로 인한 데이터 침해, 국가 보안 위협, 시장 붕괴를 우려하는 것이다.

대만 디지털부는 민감한 정보 침해에 대한 우려로 딥시크 AI 서비스를 금지했다. 딥시크가 중국 기업이기 때문에 데이터가 베이징 당국에 유출될 것을 우려한 것이다.

정보 보안 위험에 관해서도 언급했다. 국가간 전송, 정보 유출 등 정보 보안 문제가 있어 국가의 정보 보안을 침해할 수 있다고 말했다.

이탈리아에서는 딥시크 다운로드를 차단했다. 딥시크에서 모델 트레이닝과 관련한 데이터를 제공하지 않자 데이터 보호 당국에서 조사에 착수했다.

유럽 연합의 데이터 보호법은 엄격하다. AI 운영 기업은 책임감 있게 사용자 데이터를 관리한다는 증명을 제출해야 한다. 하지만 딥시크는 이를 만족하지 못했다.

Politico.eu 보고서에 따르면, 딥시크는 이탈릴아 데이터 보호 당국의 정보 제공 요청에 협조하지 않겠다는 의사를 명백히 밝혔다.

미국 의회는 딥시크 앱 사용을 법으로 금지하자는 법안을 추진한다. 딥시크가 미국 사업이 중지된 중국 국영통신사 차이나모바일로 사용자의 개인정보를 전송한다는 루머도 제기되기었다.

백악관에서는 딥시크 기술로 발생할 수 있는 위험을 평가하고 있다. 특히 중국 정부의 정보 수집 목적으로 사용될 가능성을 집중적으로 조사하는 것으로 보인다.

우리나라 각종 정부 부처에서도 딥시크 접속 차단에 나섰다. 외교부, 국방부, 산업지원통상부는 물론, 통일부, 농림축산부, 보건복지부, 환경부에서 딥시크 접속을 차단 혹은 차단할 예정이다. 아직 딥시크의 안전성이 확실하지 않아 이러한 조치를 내린 것으로 보인다.

AI 리더십에 대해 미국과 중국 사이 긴장감이 팽팽해진 가운데, 딥시크의 출현은 서양 시장에서 외국 AI 시스템에 대한 논쟁을 가속했다.

테크 업계에서도 딥시크 관행에 대해 의문을 제기한다. 딥시크의 데이터 수집 방식이 명확하지 않으며 사용자 데이터가 중국 서버에 저장되기 때문에 개인 정보 보안이 우려된다는 것이다.

엔지니어링 및 테크놀로지 매거진(E+T Magazine)는 오픈AI에서 딥시크가 챗GPT의 증류 기술을 사용하여 모델을 구축했을 가능성을 조사하고 있다고 밝혔다.

만약 이것이 사실로 증명되면 두 기업 간 법적 분쟁이 발생할 것이다. 그럼에도 딥시크의 화제성과 인기는 계속해서 높아지고 있다.

딥시크 출현 후 AI의 미래는?

딥시크는 출현과 거의 동시에 AI 업계에 큰 파장을 일으켰다. 딥시크의 부상으로 미국의 AI 시장 지배가 끝날 것인지 귀추가 주목된다.

딥시크는 효율성이 매우 우수하다. 방대한 데이터 센터와 최첨단 컴퓨터 칩이 필요한 오픈AI의 챗GPT, 구글 제미나이와 달리, 딥시크는 저렴한 가격, 적은 리소스로 기술을 구현했다.

이를 통해 저렴하게 고급 AI 모델을 구축할 수 있다는 가능성이 생겼다. 딥시크의 부상으로 비용 효율적이고 접근성이 높은 모델을 제작할 수 있다는 기대가 퍼진 것이다.

오랫동안 실리콘 밸리에서 AI 개발을 주도해왔지만 이제 중국도 세계적인 AI 시스템을 구축할 수 있음이 증명되었다.

더불어 국가 보안, 데이터 보호, AI 규제에 대한 논의도 심화되는 중이다. 미국 의회를 비롯한 각국의 정부 기관에서 딥시크에 촉각을 곤두세우고 있다.

미국, 호주, 일본, 유럽 국가에서 민감한 정보 유출의 우려, 정치적 문제 등을 이유로 딥시크 사용을 금지하기 시작했다.

중국은 이에 대해 민간기업에 불법적인 데이터 수집 및 저장을 요구하지 않는다며 중국의 기술 발전을 억제하려는 시도라고 반발한다. 딥시크는 최고 연봉을 제시하며 인재 확보에 나섰다.

딥시크가 챗GPT를 능가할지 아직은 알 수 없다. 하지만 AI 업계의 판도가 변화하고 있다는 것은 분명하다. 효율성과 적응성에 중점을 둔 AI 기업이 장기적으로 성장할 가능성이 높아졌다.

딥시크가 전달하는 메시지는 명확하다. 미국이 언제까지 AI 업계 1위를 유지할 수는 없다.

마치며

딥시크는 혜성같이 등장해 챗GPT, 제미나이 등 대형 AI 모델을 위협하고 있다. 딥시크는 효율성이 집중하여 AI 업계를 혁신한다. MoE 기술로 처리에 필요한 컴퓨팅 능력만 사용한다. 이를 통해 더욱 빠르고 저렴한 운영이 가능하다.

딥시크의 또다른 장점은 오픈 소스라는 것이다. 전세계의 개발자가 딥시크 코드에 접근할 수 있어 AI 생태계와의 협력이 가능하다. 딥시크 출현 후 AI 접근성은 더욱 높아졌으며 혁신은 가속화되고 있다.

오픈AI, 구글 등 대형 테크 기업은 딥시크에 대항하기 위해 노력 중이다. 구글이 현지 시간 기준 2월 5일, 제미나이 2.0을 출시한 것이다.

이 모델은 일부 개발자와 테스트 프로그램 대상자에게만 공개되었으나 이제 모든 사용자에게 공개된다. 구글은 2.0 모델이 멀티모달 처리에 최적화되었다고 강조했다.

더불어 비용 효율적인 2.0 플래시 라이트를 소개했다. 딥시크 V3와 R1을 의식한 것으로 보인다.

이처럼 딥시크로 인해 AI 업계가 큰 변화를 겪고 있다. 효율성과 가성비에 초점을 맞춘 제품이 대거 출시될 것으로 보인다.

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FAQ

딥시크란 무엇인가요?

딥시크는 중국의 AI 기업으로, 챗GPT와 유사한 강력한 언어 모델을 개발합니다. 하이 플라이어라는 헤지 펀드 기업에 기반하며 비싼 하드웨어 없이 가성비 좋은 AI 모델을 출시했습니다. 딥시크는 누구든 수정 가능한 오픈 소스 AI에 집중합니다.

딥시크로 코인 가격을 예측할 수 있나요?

사실상 어렵습니다. AI로 과거 데이터와 시장 정서를 분석할 수는 있지만 가격 예측은 힘듭니다. 정부 규제, 큰손 투자자, 유명인의 영향력 등 영향을 미치는 요소가 너무 많기 때문입니다. 딥시크로 정보 처리는 가능하지만 가격 전망은 파악하기 쉽지 않습니다.

딥시크가 챗GPT보다 좋은가요?

사용자의 필요에 따라 다릅니다. 커스텀 가능한 AI 모델을 사용하고 싶다면 딥시크가, 더욱 정제된 정보와 높은 사용성을 원한다면 챗GPT가 좋습니다. 효율성을 따지면 딥시크가 챗GPT에 견줄만 하다는 의견도 있습니다.

딥시크는 유료 서비스인가요?

아니요, 딥시크는 무료로 이용할 수 있는 오픈 소스 모델입니다. 챗봇 앱도 무료로 다운로드 가능합니다. 기업이나 대형 프로젝트용으로 사용하려면 설정과 운영에 비용이 들 수 있습니다.

참고 자료

• IBM, 딥 러닝이란 무엇인가요?
• IBM, 강화 학습이란 무엇인가요?
• IBM, 전문가 조합이란 무엇인가요?
• 애피어, 지도 학습(Supervised Learning)이란 무엇인가?
• 노컷뉴스, 인공지능 대신 인민지능?…시진핑 묻자 딥시크 ‘읽씹’
• 레딧. 딥시크 V3 테스팅 결과가 좋지 않음
• 조선일보, 학습 과정 줄이고 저렴한 칩으로 비용 낮춰…”AI 개발 판도 바꾼 딥시크, 韓도 배워야
• 동아일보, 챗GPT란 무엇인가：가장 쉽게 설명해드립니다
• 뉴욕 포스트, 중국 AI 스타트업 딥시크 쇼크로 엔비디아 주가 12% 하락
• 이데일리, ‘딥시크 쇼크’ 엔비디아 17% 급락, 시총 847조원 증발
• 머니투데이, 딥시크 쇼크, 국내엔 기회…AI모델 개발 스타트업 지원 늘려야
• 한경, 딥시크 수혜 기대감에…중국 반도체 테마주 ‘급등’
• 연합뉴스, 대만 총통, 中 딥시크 보안 우려에 “AI 주권 구축할 것
• 한겨레, 이탈리아, 딥시크 앱 다운로드 차단…“개인정보 보호 여부 조사
• 경향신문, 미국, 아예 법으로 ‘딥시크’ 정부기관 차단 추진
• 연합뉴스, ‘딥시크 차단’ 정부 부처 전방위 확산…금융기관도 동참
• SBS 뉴스, ‘딥시크 금지’ 전 세계 확산…”중국 누르려 해” 반발
• 연합뉴스, 구글, ‘비용효율’ AI모델 플래시라이트 출시…中 딥시크 겨냥