저자: BUBBLE, 블록비츠(BlockBeats)
2025년 1월, DeepSeek R1의 등장은 AI 업계에 큰 파장을 일으켰으며, 동시에 Crypto AI 생태계를 실질적으로 변화시켰습니다. 지난 한 주기 동안 Crypto AI는 주로 AI 에이전트를 중심으로 전개되었지만, DeepSeek R1과 그의 오픈소스 전략은 게임의 규칙을 완전히 바꿔놓았습니다: 극저렴한 훈련 비용, 혁신적인 자기적응형 훈련 방법으로 인해 AI 산업의 탈중앙화 비전이 더 이상 공허한 이야기가 아니라 현실에 가까워졌습니다. 이러한 변혁은 깊은 영향을 미쳐, Crypto AI 시장 총 시가총액이 크게 줄어들었고 많은 AI 토큰들이 70%의 조정을 겪었습니다. 하지만 이것이 위기일까요? 아니면 Crypto AI의 전면적인 재편을 의미하는 것일까요? DeepSeek는 Crypto AI 내러티브를 파괴하는 '종말자'일까요, 아니면 실용화 시대로 진입하게 하는 '돌파자'일까요?
야생적으로 성장한 DeepSeek
DeepSeek의 발전은 2021년으로 거슬러 올라갑니다. 당시 양적 거래에 주력하던 헤지펀드 Phantasy는 대규모로 AI 인재를 채용하기 시작했습니다. 양적 회사가 AI로 전환하는 경우는 드물었지만, 그들이 채용한 대부분은 대규모 언어 모델(LLM)과 텍스트-이미지 생성 모델 등 선도적인 AI 연구원들이었습니다. 회사 내 유휴 GPU 자원을 더 잘 활용하기 위한 전환이라는 소문도 있었지만, 대부분의 이유는 선도적인 AI 기술을 선점하기 위한 결정으로 보입니다.
2022년 말까지 Phantasy는 점점 더 많은 최고 수준의 AI 인재, 주로 청화대와 북경대의 재학생들을 영입했습니다. ChatGPT의 자극에 힘입어 Phantasy의 CEO 량문봉은 범용 AI 분야에 진출하기로 결심하고 2023년 초 DeepSeek를 설립했습니다. 그러나 지능화, 달의 어두운 면, 백천 지능 등 AI 기업들의 급부상으로 인해, 순수 연구 기관이자 스타 창업자가 없는 DeepSeek는 독립 자금 조달에 큰 어려움을 겪었습니다. 따라서 Phantasy는 DeepSeek를 모회사에서 분리하고 전액 지원하기로 결정했습니다. 이는 매우 위험한 결정이었지만, DeepSeek는 수익성 약속이나 평가 압박 없이 기술 혁신에 전념할 수 있게 되었습니다. 또한 충분한 GPU 자원을 확보하여 혁신적인 젊은 팀이 마음껏 연구할 수 있는 환경을 만들었습니다.
마치 초기 OpenAI와 같이, 누구도 장난감 로봇 큐브를 연구하는 회사가 어떻게 ChatGPT를 개발할지 예상하지 못했듯이, 양적 거래 회사 Phantasy가 어떻게 DeepSeek로 AI 거품을 꺼뜨릴지 예상하기 어려웠습니다. 전자는 7년이 걸렸지만 후자는 단 2년 만에 이루어냈습니다. 2023년 11월 DeepSeek는 670억 개의 매개변수와 GPT-4에 근접한 성능을 가진 DeepSeek LLM을 출시했고, 2024년 5월에는 DeepSeek-V2를, 같은 해 12월에는 DeepSeek-V3를 발표했는데, 이 모델은 GPT-4와 Claude 3.5 Sonnet에 필적하는 기준 테스트 성과를 보였습니다. DeepSeek의 이처럼 빠른 기술 발전은 기업의 재력이나 학력 때문이 아니라, 기술 특이점 이후 "ChatGPT가 AI 산업에 미친 영향"때문입니다. 큰 작은 특이점들이 상상력을 충족시킬 수 있는 어떤 토양에서든 가속화되어 나타나다가, 다음 핵심 특이점이 등장할 때까지 이어집니다.
결국 2025년 1월 DeepSeek는 특이점을 가속화하며, 추론 능력을 갖춘 첫 번째 대규모 모델 DeepSeek-R1을 배출했습니다. 이 모델은 ChatGPT-O1보다 훨씬 낮은 훈련 비용과 탁월한 성능으로 문을 열어젖혔습니다.
오픈소스로 전 세계에 별의 문을 여는 열쇠를 나누다
DeepSeek R1이 공개 및 오픈소스 모델로 발표된 다음 날, 트럼프 미국 대통령은 백악관 기자회견에서 5000억 달러 규모의 '별의 문' 계획을 공식 발표했습니다. OpenAI, 소프트뱅크, 오라클, 투자회사 MGX가 합작해 '스타게이트'라는 합작 기업을 설립하여 OpenAI를 위한 새로운 AI 인프라를 미국에 구축하는 것입니다.
이 규모의 투자는 '맨해튼 프로젝트'에 필적할 정도로, 전국적인 힘을 동원하여 폐쇄형 AI를 정점으로 몰아가고 AI 시장을 독점함으로써 미국 내 AI 산업의 선도적 지위를 보장하려는 것으로 보입니다. 그러나 이 계획이 발표되자마자, 대서양 건너편의 이 오픈소스 모델이 문을 걸어잠그고 벽을 부수며 다른 이들에게 망치를 나누어주기 시작했습니다.
선두 폐쇄형 모델에 필적할 수 있는 오픈소스 모델인 DeepSeek는 혁신적인 훈련 아키텍처로 인해 연쇄 반응을 일으켰고, 폐쇄형 AI가 발걸음을 옮기기 어렵게 만들었습니다. DeepSeek R1에 뒤처지는 폐쇄형 모델들은 자본 시장에서 직접 퇴출될 것입니다. 심지어 A16z의 OpenAI 투자자인 Marc Andreessen도 공개적으로 폐쇄형 AI보다는 오픈소스 AI에 더 주목해야 한다고 밝혔습니다. 업계에서는 AGI 가능성이나 AI가 SaaS 산업 업그레이드 버전에 불과하다는 의견 모두 폐쇄형의 위험성이 개방형보다 훨씬 크다고 인정하고 있습니다. 정보 보안, 산업 독점, 주목도 조종 등 어느 하나라도 위험한 발전 방향이 될 수 있습니다.
일부 업계 관계자들은 V3의 혼합 전문가 기술 "MoE"가 방대한 데이터 세트를 필요로 하고, OpenAI 모델을 증류했다고 의심하고 있습니다. 또한 R1의 강화 학습 "RL" 방식이 막대한 하드웨어 자원을 필요로 한다고 보아 훈련 칩 사용량을 부풀렸다고 의심하고 있습니다. 그러나 이는 DeepSeek가 가져온 산업 구조 개혁에 전혀 영향을 미치지 않습니다.
DeepSeek R1의 오픈소스는 훈련 아키텍처 측면에서 OpenAI의 폐쇄형 대규모 모델 비즈니스 논리를 깨뜨렸습니다. 모델의 자기 진화 논리를 통해 기존 패러다임의 막대한 컴퓨팅 파워와 데이터 레이블링 투자를 피할 수 있게 되었습니다. 모델 훈련은 여전히 블랙박스이지만, 블랙박스의 비용이 크게 낮아졌습니다.
AI 하드웨어 측면에서 DeepSeek의 V3 오픈소스는 엔비디아의 시장 주도권에 직접 도전했습니다. 엔비디아 GPU의 진입 장벽은 주로 하부 병렬 연산 플랫폼과 CUDA 프로그래밍 모델, 광범위한 생태계와 충분한 개발자 때문입니다. 엔비디아 이외의 칩을 사용하면 훈련 과정의 학습 비용이 너무 높고, 구매 조건의 높은 문턱과 정치적 제한으로 인해 전 세계 AI 발전이 단절되고 있습니다.
우리에게 단기적으로는 미국 주식 AI 대폭락, Crypto AI 총 시가총액 거의 붕괴, 시장 진입 곰 장세가 펼쳐졌습니다. 그러나 장기적으로 볼 때, 가장 널리 인정받는 AI 산업이 오픈소스, 투명성, 탈중앙화의 발전 경로로 나아가고 있습니다. 어떤 관점에서 보더라도 Crypto와 AI의 결합은 더욱 긴밀해질 것입니다.
Crypto AI의 구원, 전진! 전진! 수단과 방법을 가리지 않고 전진하라!
이번 Crypto AI 거품 붕괴 과정에서 많은 AI 개념 토큰들이 70%의 조정을 겪었고, Crypto AI 시장이 크게 축소되었습니다. 어떤 이들은 "550만 달러면 대규모 모델을 훈련할 수 있는데, 이런 AI 시가총액을 왜 사냐"라고 비꼬기도 합니다. 사실 Crypto는 제품이 아닌 자금 주도 시장이며, 90%의 AI 토큰은 실질적 의미가 없습니다.
그러나 실제로 암호화폐 시장 규제 체계가 정비됨에 따라, 암호화폐 시장은 중소 AI 기업 창업에 가장 적합한 토양이 될 것입니다. DeepSeek가 가져온 ChatGPT O1 대비 1/100 수준의 대규모 모델 비용과 모델 훈련 방법은 현재 시장 대비 수천 배 이상의 생태계 성장을 가져올 것입니다.
직접 말하면 DeepSeek가 암호화폐에 가져다 준 것은 탈중앙화된 훈련 모델, Depin 유형 프로젝트의 합리화, 훈련 프로세스와 정보 공급의 투명성 향상, 데이터 세트 기여자에 대한 가치 보상 메커니즘의 합리화, 모델 훈련의 공급과 수요 당사자 간 결제 용이성 등입니다. 또한 AI 산업의 주변 생태계 발전으로 Crypto AI의 하류 산업 다양성이 향상되었고, 경쟁력 있고 창의적인 제품 내러티브가 시장에 등장하면 그중 하나라도 돌파구를 찾으면 외부 자금이 자연스럽게 Crypto로 유입될 것입니다. 시장이 PVP에 오랫동안 고통받아 왔고 TrumpCoin 이후의 일련의 명인 코인 수확으로 AI 시장의 풍부한 유동성과 긍정적 피드백이 깨졌기 때문에, DeepSeek가 터뜨린 거품은 실제로 더 큰 호재입니다.
현재 많은 Crypto AI 프로젝트가 DeepSeek를 이미 통합하거나 곧 통합할 예정이며, 일부 프로젝트는 제품 측면에서 DeepSeek를 통해 최적화했습니다.
Myshell
채팅봇 및 애플리케이션 플러그인 제작 과정에 V3, R1 및 이미지 생성 모델 Janus-Pro를 통합했으며, Myshell 기술진이 반나절 만에 모델 통합을 완료했습니다. 블록체인 분야에서 제품 개선에 매진하고 Web2AI 제품에서도 명성을 얻었지만 코인 발행을 미루고 있는 프로젝트인 Myshell에 DeepSeek의 오픈소스화가 비용 측면에서 축복이 될 것이며, 더 낮은 비용으로 기존 제품이 완성도 높은 Myshell에 더 많은 에이전트 개발자를 유치할 수 있을 것입니다.
Argo
Argo의 개발자 Sam Gao는 제품 설계 초기부터 Argo의 핵심 기능을 DeepSeek화했습니다. Argo는 워크플로우 시스템으로, DeepSeek R1을 표준 LLM으로 내장하고 원시 워크플로우 생성을 DeepSeek R1에 위임했습니다. 워크플로우 특성상 토큰 소비와 문맥 정보량이 매우 클 것으로 예상되며(평균 ≥ 10k 토큰), Argo는 CoT(Chain-of-Thought)를 워크플로우 사고 프로세스에 통합했습니다. DeepSeek의 오픈소스화로 인해 워크플로우 제품의 비용이 낮아졌고, Argo에서 LLM을 로컬로 배포할 수 있어 사용자 프라이버시와 보안이 보장됩니다.
DeepSeek R1 출시 이전부터 Argo는 Chain-of-Thought(CoT)를 에이전트 워크플로우 제작 프로세스에 통합했습니다. 특히 밈 거래와 시장 동향 분석 등의 작업에 대해 Argo는 Graph-of-Thought(GoT)를 사용하여 워크플로우를 사용자 정의했는데, 이는 노드가 'LLM 사고'를 나타내고 엣지가 이러한 사고 간의 의존 관계를 나타내는 그래프 형태의 추론을 구축하는 새로운 방법입니다.
Argo가 GoT(현재 Crypto AI 워크플로우에서 유일하게 이 모델을 사용)를 선택함으로써 더 신뢰할 수 있고 투명한 프로세스를 실현했습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 Argo 플랫폼의 거래 보안과 신뢰도에 직접적인 영향을 미쳤습니다. 사고 그래프(GoT)를 Web3 AI 에이전트에 통합하여 Argo를 AI 암호화폐 거래의 최전선에 위치시켰습니다. CoT의 구조화된 추론은 금융 거래의 보안성을 높일 뿐만 아니라 투명하고 신뢰할 수 있는 의사 결정을 보장하여 DeFi에 매우 중요합니다.
주목할 점은 Argo의 핵심 개발자 Sam이 Shaw와 공동 집필한 《EraseAnything: Enabling Concept Erasure in Rectified Flow Transformers》 논문에서 DeepSeek 연구원 XingchaoLiu의 도움을 받았다는 것입니다.
Hyperbolic
Hyperbolic Labs도 자사 GPU 플랫폼에 DeepSeek-R1 모델을 호스팅하겠다고 발표했습니다. 사용자는 Hyperblic의 GPU 리소스를 임대하여 DeepSeek-R1 모델을 로컬 또는 지정된 데이터 센터에서 실행할 수 있으며, 민감한 데이터를 DeepSeek 서버에 보내지 않아도 됩니다. 이를 통해 데이터 프라이버시가 보장되면서도 DeepSeek 모델의 뛰어난 추론 성능을 활용할 수 있습니다. 또한 Hyperbolic의 탈중앙화된 컴퓨팅 네트워크를 통해 사용자는 DeepSeek 모델의 효율적인 추론 기능을 더 저렴한 비용으로 이용할 수 있어, 스타트업이나 개인 창업자, AI 고효율 사용자에게 매력적인 솔루션이 될 것입니다.
이번 거품 붕괴로 Crypto AI 시장이 큰 타격을 받아 많은 AI 토큰이 투기 가치를 잃었습니다. 그러나 본질적으로 DeepSeek는 Crypto AI를 없애려는 것이 아니라 시장을 더 빨리 진화시키고 있습니다. DeepSeek R1 이후 Crypto AI의 미래는 투기에 의존하지 않고 탈중앙화 AI 컴퓨팅, 모델 훈련의 경제적 인센티브 메커니즘, AI 리소스의 공정한 배분, 실용적인 제품 등에 초점을 맞추게 될 것입니다. 진정한 과제는 Crypto가 DeepSeek가 가져온 기술 혁명을 활용하여 진정한 가치 있는 AI 생태계를 구축할 수 있는지 여부입니다.
이것은 종말이 아니라 진화입니다. Crypto AI는 더 빠르고 과감하게 전진해야 합니다. / 가속화
