'은둔천재' 딥시크 량원펑 고백 "돈? 아니요, 목표는 오직…"
머니투데이
[차이나테크]투자유치 위한 설명회 "중국 AI칩만으로 AI 만들게 될것"
딥시크의 창업자 량원펑이 AI(인공지능)가 스스로 더 뛰어난 AI를 개발하는 'AI의 자기 설계 시대'가 올 것이란 전망을 내놨다. 단순히 더 좋은 챗봇을 만드는게 아니라 어떤 분야든 스스로 학습하고 해결할 수 있는 AGI(범용 AI)를 개발하는게 딥시크의 목표라는 것.
24일 중국 경제매체 디이차이징은 지난달 딥시크가 창사 이래 처음으로 단행한 외부 지분 투자유치를 위한 비공개 설명회 자료를 입수했다고 보도했다. 량원펑은 이 자리에서 회사의 비전과 오픈소스 전략, AGI 기술 로드맵, 컴퓨팅 자원 문제 등에 대해 상세히 설명했다. 평소 '은둔형 창업자'로 불릴 만큼 대외 발언을 자제해 온 량원펑의 행보를 감안하면 드문 사례다.
당시 지분 투자 유치를 통해 딥시크의 기업가치는 약 500억달러(약 73조원)로 평가받으며 량원펑은 블룸버그 억만장자 지수에서 그렉 브록먼 오픈AI 공동창업자와 다리오 아모데이 앤스로픽 공동창업자를 제치고 AI 모델 개발 기업 창업자 가운데 세계 최고 부자에 올랐다.
1985년 중국 광둥성 잔장에서 태어나 저장대에서 전자공학을 전공한 량원펑은 자신이 공동 설립한 헤지펀드 하이플라이어의 연구 조직을 분사해 2023년 딥시크를 설립했다. 하이플라이어는 초기 투자 수익을 활용해 미국의 수출 통제가 강화되기 전 GPU(고성능 그래픽처리장치)를 대량 확보한 것으로 알려졌다. 딥시크가 초기 외부투자에 크게 의존하지 않고도 AI 모델을 개발할 수 있었던 비결로 꼽힌다. 딥시크는 2025년 초 미국 주요 AI 모델에 필적하는 성능을 훨씬 낮은 비용으로 구현한 모델을 공개하며 글로벌 AI 업계에 충격을 안겼다.
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AI모델 창업자 중 세계 최고 부자…"스톡옵션으로 인재유출 리스크 해소"
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량원펑은 지난 6월 설명회에서 "딥시크는 돈을 얼마나 버느냐를 목표로 하는 회사가 아니며 상장을 위한 회사도 아니다"며 "인류에게 도움이 되는 일을 하고 싶었고 세상에 대한 큰 선의를 갖고 이 일을 시작했다"고 말했다. 그는 가장 존경하는 경영자로 잭 웰치 전 GE 최고경영자(CEO)를 꼽으며 "기업은 규정과 제도가 아니라 비전으로 움직인다는 그의 경영철학에 동의한다"고도 했다.
그는 '팀의 안정성'은 절대로 양보할 수 없는 가치라며 "핵심 인재들만 계속 함께한다면 우리는 반드시 앞으로 나아갈 수 있다"고 강조했다. 이와 관련, "실제로 지금까지 가장 크게 우려했던 리스크도 인재 유출이었다"며 "하지만 이번 대규모 투자 유치 이후 직원들에게 스톡옵션이 지급되며 이러한 위험은 상당부분 해소됐다"고 평가했다. 그는 "지금 우리가 하는 일들은 결국 팀을 안정적으로 유지하기 위한 것"이라며 "다른 것들은 얼마든지 절제할 수 있다"고 설명했다.
그는 앞으로도 '오픈소스 전략(소스코드를 공개해 누구나 활용·개선할 수 있도록 하는 전략)'을 유지할 것이란 점을 분명히 했다. 그는 "최고 모델을 계속 공개하면서 돈을 버는 것은 전혀 모순되지 않는다"며 "앞으로도 가장 성능이 높은 모델조차 오픈소스로 공개할 것"이라고 말했다. 다만 그는 "(소스코드를)공개한다고 해서 경쟁사들이 쉽게 따라올 수 있는 것은 아니다"며 "실제 서비스 운영과 추론 비용 절감, 시스템 최적화, 대규모 배포 등에는 엄청난 엔지니어링 노하우가 필요하기 때문"이라고 설명했다.
그는 "지난 1년간 AI 업계 경쟁은 챗봇 사용자 수와 슈퍼앱, B2B 매출 등으로 옮겨갔지만 이런 경쟁이 딥시크가 진짜 관심을 두는 영역은 아니다"며 "회사의 장기 목표는 오직 AGI"라고 강조했다.
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"AI '자기 설계' 시대 온다…초대형 AI 컴퓨팅 클러스터 구축"
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그는 AGI를 향한 기술 발전이 대형언어모델(LLM)을 거쳐 현재 AI 에이전트(자율적으로 작업을 수행하는 AI) 단계까지 진화했다고 평가했다. AI에이전트 이후 가장 중요한 기술적 돌파구는 '지속적 학습'이란게 그의 분석이다. 그는 "현재 AI는 훈련이 끝난 뒤에는 지식을 계속 축적하지 못한다"며 "그러나 앞으로는 사람처럼 일을 하면서 경험을 쌓고 환경을 이해하고 새로운 지식을 계속 습득해야 한다"고 설명했다.
지속적 학습이 가능해지면 AI가 스스로 차세대 AI 모델을 설계하고 개발하는 단계로 발전할 것이라고 전망했다. 그는 "AI가 사람처럼 장기간 일하며 계속 경험을 축적하게 되면 스스로 다음 세대 AI 모델을 설계하고 개발하는 데까지 도움을 줄 수 있다"고 말했다.
이 같은 진화를 거쳐 AGI는 구현지능(Embodied AI) 단계로 나갈 것으로 내다봤다. AI가 로봇 몸체를 통해 현실 세계에서 다양한 작업을 수행하는 단계다. 그는 "이 단계에 이르면 AI가 비로소 현실에서 사람과 함께 일하는 존재가 될 것"이라고 했다.
그는 '연산 능력'을 현재 AI 산업이 직면한 가장 큰 문제로 꼽았다. 그는 "우리와 미국의 유일한 차이는 (연산능력)자원"이라며 "우리는 어떤 방향으로 가야 하는지도 알고 어떻게 모델을 학습시켜야 하는지도 알지만 지금 우리를 제한하는 것은 오직 자원, 특히 컴퓨팅 자원"이라고 설명했다. 기술 아이디어나 연구 능력의 문제가 아니라 GPU 등 연산 인프라 부족이 가장 큰 제약이라는 인식이다.
그는 "앞으로 딥시크는 자체적으로 초대형 AI 컴퓨팅 클러스터를 구축할 계획"이라며 "다만 합리적 가격에 좋은 칩을 계속 구매할 수 있다면 굳이 직접 칩을 만들 이유는 없다"고 말했다. 칩 자체가 목적이 아니라 AGI 개발이 목적이라는 뜻이다. 중국산 반도체 산업에 대해서도 낙관적 전망을 내놨다. 이와 관련, 그는 엔비디아 CUDA(GPU 기반 AI 개발 플랫폼) 생태계의 독점적 지위가 AI 발전과 새로운 소프트웨어 기술의 등장으로 점차 약화되고 있다고 평가했다.
그는 "앞으로 중국산 AI칩 생태계만으로도 AI를 충분히 개발할 수 있다는 점이 증명될 것"이라고 덧붙였다.