딥시크란 무엇이며 왜 관심을 가져야 하나요? 더 중요한 것은 ChatGPT를 대체할 수 있으며, 회의 노트와 요약을 제공하나요?

기능, 가격, 보안 등 이 모든 것을 자세히 살펴보겠습니다. 중국 오픈 소스 ChatGPT라고도 불리는 Deepseek에 대해 들어보셨지만 자신에게 맞는지 잘 모르셨다면 곧 알게 될 것입니다.

목차

요약: 딥시크릿에 대해 알아야 할 모든 것 (2025)

딥시크는 중국 기업 하이플라이어가 개발한 새로운 AI 언어 모델로, 비용 효율적인 고성능 설계로 ChatGPT 및 Claude와 같은 업계 리더에 도전하는 것을 목표로 하고 있습니다. DeepSeek는 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하여 각 작업에 필요한 모델 부분만 활성화하므로 더 빠르고 리소스 효율이 높습니다. 

업계 벤치마크에서 GPT-5와 클로드 소네트 4.5를 능가하는 성능을 자랑하며 정밀도, 경제성, 강력한 AI에 대한 접근성을 대중화할 수 있는 잠재력으로 주목받고 있습니다.

그러나 DeepSeek의 중국 기원과 불투명한 데이터 정책은 특히 엄격한 데이터 컴플라이언스 법률에 따라 운영되는 비즈니스에서 개인정보 보호 및 보안에 대한 우려를 불러 일으켰습니다. 개발자와 기술 사용자에게는 가능성을 보여주지만, 제한된 미세 조정 옵션과 불확실한 인프라 신뢰성으로 인해 현재로서는 광범위한 채택이 제한될 수 있습니다.

최적 대상: 대상: 미국 기반 모델을 대체할 효율적이고 기술적으로 정확한 AI를 찾는 개발자, 연구원 및 데이터 중심 팀.

피하세요: 특히 서구 국가에서 민감한 데이터나 규제 대상 데이터를 취급하는 경우.

결론: DeepSeek는 인상적인 신예이자 AI 경쟁의 잠재적 파괴자이지만 보안, 투명성, 장기적인 안정성이 완전히 검증될 때까지는 신중하게 접근하는 것이 가장 좋습니다.

실제로 DeepSeek란 무엇인가요?

2025년 11월 기준 딥시크 홈페이지.

DeepSeek는 OpenAI의 ChatGPT나 AnthropicClaude와 같은 도구와 경쟁할 수 있도록 설계된 고급 AI 언어 모델입니다. 효율성, 적응성, 비용 효율성에 중점을 두고 구축된 DeepSeek는 AI 기반 비즈니스, 연구 및 개인 생산성 분야에서 파괴적인 잠재력으로 빠르게 주목을 받고 있습니다.

딥시크는 출시와 동시에 금융 시장을 뒤흔들며 헤드라인을 장식했고, 개발 비용이 600만 달러에 불과하다는 주장으로 세간의 이목을 집중시켰습니다. 사실이라면 이는 2022년에만 OpenAI가 지출한 것으로 알려진 5억 4,000만 달러 보다 98.89%나 적은 금액입니다. 이는 AI 개발 비용에 큰 변화를 가져올 것이며, 소규모 기업과 연구 기관이 강력한 AI 모델에 더 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다.

그러나 일부 전문가들은 컴퓨팅 리소스, 인재, 인프라를 고려할 때 실제 개발 비용이 훨씬 더 높을 수 있다며 딥시크의 보고된 비용이 정확한지 의문을 제기하고 있습니다. 정확한 수치와 상관없이, 딥시크의 출시는 거대 AI 기업의 지배력에 대한 도전이 커지고 있다는 신호이며, 잠재적으로 더 낮은 비용으로 경쟁력 있는 모델을 갖춘 새로운 플레이어가 등장할 수 있다는 것을 증명합니다.

딥시크릿이 인기 있는 이유는 무엇인가요?

딥시크는 여러 가지 이유로 주목을 받고 있습니다. 첫째, 사용량 제한 없이 완전히 무료로 사용할 수 있으며(ChatGPT와 달리), 전체 학습 데이터와 백엔드 스택은 독점적으로 유지되지만 가중치 역시 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다. 즉, 누구나 DeepSeek가 공개적으로 공개한 모델 가중치를 보고, 복사하고, 다운로드하고, 수정할 수 있습니다. 학습된 모델을 다운로드하여 로컬에서 실행하고 미세 조정하거나 자신만의 변형을 구축할 수 있지만, 모델을 만드는 데 사용된 원본 학습 코드, 데이터 세트 또는 파이프라인은 볼 수 없습니다. 

AI 환경은 빠르게 변화하고 있으며, 기업들은 OpenAI와 Google 이외의 대안을 찾고 있으며, 많은 기업들이 미국 기반 기업에서 완전히 탈피하는 것을 고려하고 있습니다. DeepSeek의 개발은 기업들이 AI 기술, 특히 더 높은 투명성과 유연성으로 경쟁력 있는 성능을 제공하는 모델에 대해 더 많은 선택권을 원한다는 것을 시사합니다.  

딥시크릿에 대해 논란이 많은 이유는 무엇인가요?

AI 보안과 윤리적 사용에 대한 우려로 인해 특히 미국과 유럽 일부 지역의 연방 정부 직책에 있는 사용자들의 관심이 높아졌습니다. 예를 들어, 딥시크는 데이터가 중앙 집중식 중국 서버에 저장된다는 사실을 공개적으로 밝혔습니다. 이는 미국 정부 직원들에게는 큰 문제입니다. 실제로 미국 정부는 이를 매우 싫어하여 정부 공무원의 사용을 금지했습니다. 이 금지 조치는 러시아, 이란 또는 북한의 AI 모델에도 적용됩니다.

이러한 금지 조치의 이유는 무엇인가요?

"우리는 새로운 냉전에 처해 있으며, 그 중심에 있는 전략 기술이 바로 AI입니다. 중국 공산당은 혁신이 아니라 훔치고, 확장하고, 전복합니다. IP 도용과 칩 밀수부터 감시 및 군사 플랫폼에 AI를 탑재하는 것까지, 중국 공산당은 이 기술을 무기화하기 위해 경쟁하고 있습니다. 우리는 분명한 선을 그어야 합니다: 미국 정부 시스템은 권위주의적 이익을 위해 만들어진 도구로 구동될 수 없습니다."

존 뮬레나르, 미국 하원의원

본질적으로 미국은 세계의 고귀하고 영웅적인 주인공으로서 다른 나라의 AI를 신뢰하지 않기 때문에 두려워합니다. 하지만 우리 국민은 OpenAI, Anthropic 또는 서구의 어떤 대기업도 두려워할 것이 전혀 없습니다. 우리는 선한 사람들이니까요!

제가 코를 찌르는 비꼬는 말이지만, 미국 정치인들이 진정으로 믿는 것은 이것입니다(선한 쪽은 아닐 수도 있습니다). 그들은 중국 AI가 자신들을 감시하는 데 사용될 수 있다고 생각합니다. 그리고 그들의 생각은 틀린 것이 아닙니다. 마찬가지로 중국도 OpenAI의 ChatGPT를 금지했으니 서로 맞불을 놓은 셈이죠. 둘 다 같은 게임을 하고 있기 때문에 어느 쪽을 선택하든 정부가 선택한 LLM에 백도어 접근 권한을 가지고 있을 가능성이 매우 높습니다. 그들은 단지 당신에게 그것에 대해 말하지 않을 뿐입니다. 개인정보 보호 이후의 세계에 오신 것을 환영합니다. 

현재로서는 중국에 저장된 이 데이터는 많은 서구 기업들에게 큰 위험 신호입니다. 딥시크가 개인정보 보호와 보안을 위한 새로운 안전장치를 도입한다면, 주류 AI 플랫폼과 관련된 잠재적인 데이터 위험을 경계하는 사용자들에게 어필할 수 있을 것입니다.

딥시크릿 대 ChatGPT: 어느 쪽이 더 낫나요?

DeepSeek와 ChatGPT는 모두 언어 기반 작업을 처리하도록 설계된 AI 기반 모델이지만 서로 다른 우선순위를 염두에 두고 구축되었습니다. ChatGPT는 대화 능력으로 널리 인정받고 있는 반면, DeepSeek는 기술 분야에서 구조화된 응답과 정확성에 중점을 둔 대안으로 자리 잡았습니다.

하지만 그보다 더 깊은 곳에 숨어 있습니다. DeepSeek는 오픈 소스이므로 누구나 자신만의 로컬 버전을 실행하거나 원하는 대로 리브랜딩할 수 있습니다. 또한 사용량 제한 없이 무료입니다. OpenAI는 "오픈"이라고 불리지만, ChatGPT는 오픈소스가 아니며 무료로 사용할 수 없고 여러 가지 사용 제한이 있습니다.

비교 방법에 대한 간략한 분석은 다음과 같습니다.

빠른 비교: 딥시크릿 V3와 GPT-5 비교 (2025)

기능 DeepSeek V3 GPT-5(ChatGPT)
아키텍처 / 매개변수 총 파라미터가 약 671억 개에 달하는 전문가 혼합 모델(토큰당 ≈37억 개 활성화) 고밀도 트랜스포머 아키텍처(정확한 매개변수 수 미공개)
컨텍스트 창 최대 ~128K 토큰 최대 ~40만 토큰(프리미엄 티어)
멀티모달 기능 주로 텍스트 기반, 이미지 또는 음성 통합이 제한됨 완벽한 멀티모달 - 텍스트, 이미지, 음성 지원
오픈 소스 상태 오픈 웨이트(모델 웨이트 및 체크포인트 사용 가능) 비공개 소스(공개 가중치 또는 코드 없음)
가격 로컬 사용 시 무료, API는 1M 토큰당 ~$0.028부터(입력, 캐시 히트) 1M 토큰당 ~$1.25 입력, 1M 토큰당 ~$10 출력
API 액세스 퍼블릭 API 및 셀프 호스팅 옵션 사용 가능 OpenAI 및 Microsoft를 통한 엔터프라이즈급 API
미세 조정 사용자 지정 로컬 배포에 사용 가능 OpenAI 플랫폼을 통해서만 사용 가능
데이터 개인 정보 보호 배포에 따라 다르며, 자체 호스팅의 경우 완전히 비공개입니다. OpenAI로 관리(SOC 2, GDPR 준수)
속도 매우 효율적(초당 최대 50개 토큰 전송 보고) 비슷한 실시간 생성(초당 45~50개 토큰)
주요 강점 비용 효율적이고 유연하며 사용자 정의가 가능하고 로직 및 코드 추론에 강합니다. 광범위한 멀티모달 인텔리전스, 창의적 유창성, 엔터프라이즈 안정성
주요 제한 사항 제한된 멀티모달 지원, 적은 수의 통합, 일부 개인정보 보호 우려 폐쇄적인 생태계, 높은 비용, 제한된 사용자 통제권

ChatGPT와 DeepSeek의 유사점은 무엇인가요?

두 모델 모두 텍스트 기반 응답을 생성하며 질문에 대한 답변부터 콘텐츠 초안 작성까지 다양한 작업을 지원할 수 있습니다. 비즈니스, 연구, 창작 분야에서 널리 사용되며 사용자가 워크플로우를 간소화하고 아이디어를 창출하는 데 도움을 줍니다.

인기 있는 테스트에서 OpenAI와 DeepSeek 모델 모두 다양한 카테고리에서 비슷한 성능을 보였습니다. 예를 들어, OpenAI의 o1 모델은 다음 테스트에서 DeepSeek의 R1 모델과 거의 동일한 성능을 보였습니다: AIME 2024, Codeforces, MATH-500, MMLU, SWE-bench Verified. 실제로 아래 그래프에서 유일하게 1점 이상 차이가 난 테스트는 GPQA Diamond로, OpenAI가 75.7점으로 DeepSeek의 71.5점에 비해 우위를 차지했습니다.

가장 최신 모델(GPT-5 및 DeepSeek V3.1)에 대한 직접적인 일대일 비교는 찾을 수 없었지만, 올해 초에 두 제품이 서로 어떻게 경쟁했는지는 다음과 같습니다.

출처: AllAboutAI.com

ChatGPT와 DeepSeek의 주요 차이점은 무엇인가요?

성능 측면에서 ChatGPT와 DeepSeek는 분명 유사한 점이 많지만, 차이점은 무엇일까요?

와디 자투어의 개인적인 테스트에 따르면, 코딩에 있어서는 딥시크가 훨씬 더 우수하다고 합니다. 그는 이를 다음과 같이 요약합니다: "스포일러: 코드 품질, 타입스크립트 숙달, 테스트 커버리지에 중점을 둔 DeepSeek는 여러분이 갈망하던 프론트엔드 지원 서비스입니다."

그는 또한 코딩 벤치마크 결과에 대해 "50개의 타입스크립트 React 과제(예: 후크의 제네릭)에서 DeepSeek는 94%의 정확도를 기록했고, ChatGPT는 82%를 기록했습니다."라고 설명합니다. 복잡한 유형(예: 차별적 유니온)의 경우, DeepSeek는 20% 더 안정적이었습니다."라고 설명합니다.

하지만 딥시크는 텍스트와 코드에서만 작동한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 반면, ChatGPT는 이미지를 읽을 수 있을 뿐만 아니라 이미지를 생성할 수도 있습니다! 이는 (아직까지는) 딥서치와는 전혀 경쟁할 수 없는 완전히 독보적인 우위를 제공합니다.

더 자세한 비교를 원하시면 두 도구를 똑같은 프롬프트에 넣어 결과를 비교하는 Tom의 가이드를 확인하세요. 9번의 도전 끝에 DeepSeek는 논리, 단계별 수학, 프로젝트 계획, 예산 코칭, 심지어 소셜 미디어 글쓰기에서도 7-2라는 놀라운 승리를 거두었습니다. 요컨대, 심층적으로 설명하지 않아도 프롬프트를 더 잘 이해하는 것 같습니다.

다음은 ChatGPT와 DeepSeek의 몇 가지 차이점입니다:

  • 복잡한 문제 처리: 앞서 언급한 바와 같이, DeepSeek는 DROP 벤치마크에서 91.6%의 점수를 기록하며 구조화된 추론 작업에서 더 나은 성능을 보이는 것으로 보고되었습니다. 이는 다단계 논리 기반 쿼리에 응답할 때 더 강할 수 있음을 시사합니다. 이에 비해 ChatGPT는 복잡한 문제 해결에서 항상 정확성을 유지하지 못할 수도 있습니다.
  • 기술 중심: 일부에서는 딥시크가 코딩, 수학, 구조화된 데이터 처리에 더 안정적이어서 정밀도가 필요한 작업에 더 적합하다고 주장합니다. ChatGPT도 여전히 가능하지만 때때로 추가 검증이 필요한 응답을 제공합니다.
  • 처리 접근 방식: 딥시크는 각 요청에 대해 시스템에서 필요한 부분만 활성화하는 MoE 모델을 사용하는데, 이러한 설계를 통해 보다 타겟화된 답변을 생성할 수 있는 것으로 알려졌습니다. ChatGPT는 보다 일반적인 응답으로 이어질 수 있는 보다 광범위한 처리 방법을 적용합니다.
  • 정보의 신뢰성: 일부 소식통에 따르면 DeepSeek는 오해의 소지가 있거나 잘못된 정보를 생성할 가능성이 적다고 합니다. ChatGPT는 토론에 참여할 수 있지만, 특히 틈새 기술 영역에서 자신감이 넘치지만 부정확한 답변을 제공하는 경우가 있습니다.

ChatGPT가 DeepSeek에 비해 부족한 부분

여러 보고서에서 기술 애플리케이션에서 ChatGPT의 몇 가지 약점을 강조하고 있습니다:

포브스에 따르면 ChatGPT는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 응답을 생성하는 것으로 알려져 있으며, 그럴듯하지만 잘못된 세부 정보로 빈칸을 채우는 경우도 있습니다.

개발자, 연구원, 구조화된 데이터로 작업하는 사람들에게는 보다 명확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공한다고 알려진 DeepSeek가 더 적합할 수 있습니다. 대인 업무, 브레인스토밍, 고객과의 상호작용이 많은 전문가에게는 대화 능력과 광범위한 지식 기반을 갖춘 ChatGPT가 여전히 강력한 선택입니다.

물론 딥시크는 오픈소스이며 무료로 사용할 수 있다는 점에서 여러 면에서 채팅GPT를 단번에 능가합니다.

딥시크는 누가 만들었으며 그 목적은 무엇인가요?

딥시크는 수학 천재이자 헤지펀드 매니저였던 리앙 웬펑이 2023년에 설립한 회사입니다. 저장성 항저우에 본사를 둔 이 회사는 Liang이 공동 설립한 헤지펀드인 High-Flyer의 자회사로 운영되고 있습니다.

딥시크의 비전은 서구 유수의 기업들과 경쟁할 수 있는 고급 AI 모델을 개발하되 비용은 훨씬 적게 드는 것이었습니다. 이러한 야망은 AI 기술을 대중화하여 더 쉽게 접근하고 효율적으로 만들고자 하는 열망에서 비롯되었습니다. 혁신적인 기술을 활용하고 가용 리소스를 최적화함으로써 DeepSeek는 국제 무역 제한으로 인한 한계와 일반적으로 AI 개발과 관련된 높은 비용을 극복하고자 했습니다.

언론을 통해 알려진 바에 따르면, 딥시크의 주요 목표는 대규모 컴퓨팅 리소스 없이도 고성능을 제공하는 오픈소스 대규모 언어 모델을 만드는 것입니다. 이러한 접근 방식은 대규모 모델을 학습하는 데 드는 막대한 재정적, 환경적 비용과 상당한 자금이 부족한 소규모 조직의 진입 장벽 등 AI 업계의 여러 문제를 해결합니다. 효율성과 접근성에 초점을 맞춘 DeepSeek는 다양한 분야에서 AI 기술의 채택을 확대하고자 합니다.

인공 지능 연합과 같은 탈중앙화된 블록체인 AI 기술과 비교할 수 있지만, 그 방식과 결과가 다릅니다. 딥시크는 현재 다운로드하여 사용할 수 있지만, LLM으로 제한되어 있습니다. ASI는 훨씬 더 큰 생태계가 되려고 하지만, 현재로서는 실제 채택과 사용자 기반 측면에서 보여줄 수 있는 것이 거의 없습니다.

딥시크는 어떻게 작동하나요?

DeepSeek는 전문가 혼합 (MoE)이라는 최첨단 기술을 사용하여 구축되었기 때문에 GPT-5나 라마 3와 같은 다른 많은 AI 모델과 차별화됩니다. Google의 자체 스위치 트랜스포머(2021)는 대규모 MoE를 개척했습니다. DeepSeek의 아키텍처는 이러한 계보를 기반으로 하지만 훨씬 더 공격적으로 라우팅을 최적화합니다.

즉, 모든 질문이나 작업에 대해 모델의 모든 부분을 활성화하는 대신 DeepSeek는 작업에 필요한 특정 두뇌 부분만 사용합니다. 따라서 매우 정확한 답변을 제공하면서도 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있습니다. 가장 간단한 형태로 설명하자면, 문제를 해결하기 위해 적절한 전문가만 참여하는 전문가 팀과 같습니다.

2025년 11월 현재 최신 버전인 DeepSeek V3.1은 총 671억 개의 파라미터 중 370억 개의 활성 파라미터(의사 결정 부분 등)를 사용하므로 가장 진보된 모델 중 하나라고 할 수 있습니다. 이러한 설계 덕분에 불필요한 리소스를 낭비하지 않고 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

딥서치 개발자는 딥시크를 학습시키기 위해 언어, 코딩, 수학 등 다양한 분야의 방대한 양의 데이터를 사용한 것으로 보입니다. 이러한 광범위한 훈련은 모든 종류의 쿼리를 이해하고 응답하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 까다로운 추론 문제를 얼마나 잘 처리하는지 측정하는 DROP과 같은 테스트에서 DeepSeek는 모든 AI 모델 중 가장 높은 91.6%라는 인상적인 점수를 획득하여 어려운 질문을 이해하고 답변하는 데 뛰어난 능력을 보여주었습니다. 클로드 3.5 소네트는 87.1%, GPT-4 터보는 86%를 기록했습니다. Grok과 같은 일부 경쟁사에서는 DROP에 대한 점수가 표시되지 않습니다.

스마트 기술을 사용하고 효율성에 초점을 맞춘 DeepSeek는 다양한 분야에서 안정적이고 빠른 AI 지원이 필요한 기업, 연구자, 개인에게 강력한 도구가 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 실제 문제를 정확하고 빠르게 처리할 수 있도록 설계되어 AI 분야에서 두각을 나타내고 있습니다.

딥시크 인터페이스

DeepSeek의 주요 기능은 무엇인가요?

딥시크는 다양한 작업을 처리할 수 있도록 설계된 고성능 AI 모델로 자리매김했지만, 실제 애플리케이션에서 실제로 어떤 성능을 발휘할까요? 아래에서 주요 기능을 세분화하여 강점과 잠재적 한계를 파악해 보세요.

자연어 처리(NLP): 복잡한 쿼리를 처리할 수 있나요?

DeepSeek는 다단계 추론과 구조화된 데이터 해석을 포함한 복잡한 언어 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 앞서 언급한 바와 같이, 복잡한 쿼리를 처리하는 AI 모델의 능력을 테스트하는 DROP과 같은 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다.

이는 구조화된 추론에서 강력한 기능을 시사하지만, 미묘하고 자연스러운 대화로 널리 알려진 ChatGPT와 비교하여 실제 대화 상호 작용에서 어떤 성능을 발휘할지는 아직 지켜봐야 합니다.

멀티모달 기능: 이미지, 오디오 또는 비디오를 처리할 수 있나요?

GPT-5와 같은 일부 AI 모델은 멀티모달 입력을 지원하여 사용자가 이미지, 오디오, 심지어 비디오까지 처리할 수 있습니다. 현재 DeepSeek 자체는 주로 텍스트 기반이지만, janus-deepseek.com에 접속하면 이미지를 이해하고 생성할 수 있는 멀티모달 챗봇에 액세스할 수 있습니다.

딥시크는 조만간 텍스트, 이미지, 음성 처리를 결합한 차세대 멀티모달 AI 시스템을 출시할 계획입니다. 이는 2025년 3분기에 출시될 예정이었지만 제가 알기로는 2025년 11월 현재까지도 출시되지 않았습니다.

사용자 지정: 기업이 필요에 따라 DeepSeek를 미세 조정할 수 있나요?

비즈니스 환경에서 AI를 도입하려면 사용자 정의가 중요합니다. OpenAI는 GPT 모델에 대한 API 액세스를 제공하여 어느 정도의 미세 조정을 허용하지만, DeepSeek도 API(실제로는 OpenAI의 수정 버전)를 사용하므로 비슷한 방식으로 사용할 수 있습니다. 또한 DeepSeek는 오픈 소스이므로 기술에 능숙하다면 코드를 직접 사용자 지정할 수 있습니다. 단점은 사용자가 데이터를 중국에 저장해야 한다는 점이며, 이는 서방 정부의 권고와 반대될 수 있습니다.

속도 및 응답 시간: 경쟁사 대비 얼마나 빠른가요?

DeepSeek의 장점 중 하나는 모든 것을 한 번에 처리하지 않고 모델의 일부를 선택적으로 활성화하는 MoE 아키텍처입니다. 이론상으로는 ChatGPT와 같은 완전 밀도 모델보다 더 빠를 것으로 예상됩니다. 그러나 일부 사용자들은 서버 문제와 느린 응답 시간을 보고하여 수요가 많은 시나리오에서 안정성에 대한 의문을 제기하고 있습니다.

API 및 통합: 다른 도구와 얼마나 쉽게 연결할 수 있나요?

API는 AI를 워크플로에 통합하려는 기업에게 매우 중요합니다. OpenAI 및 Anthropic 마찬가지로 DeepSeek의 API는 누구나 사용할 수 있습니다. 필요한 모든 정보는 API 문서에서 확인할 수 있습니다.

개발자는 대규모 애플리케이션에 사용하기 전에 경쟁사와 동일한 수준의 접근성 및 문서화를 제공하는지 평가해야 합니다.

출처: DeepSeek

딥시크는 어떤 용도로 사용되나요?

DeepSeek는 여러 산업 분야에서 다양한 작업을 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 비즈니스, 연구, 창의적인 프로젝트, 일상적인 생산성 향상 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다:

비즈니스 애플리케이션 고객 지원, 자동화, 콘텐츠 생성

DeepSeek는 고객 서비스 플랫폼에 통합되어 기업이 문의를 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. ChatGPT와 같은 모델이 챗봇 서비스에서 널리 사용되고 있지만, 정밀하고 기술적인 또는 데이터 기반 응답을 처리하는 데는 DeepSeek의 구조화된 접근 방식이 유용할 수 있습니다.

자동화는 AI 모델이 중요한 역할을 하는 또 다른 영역입니다. 기업은 보고서 생성, 재무 분석 또는 워크플로 자동화를 지원하기 위해 DeepSeek를 사용하여 수작업을 줄이고 효율성을 개선할 수 있습니다. 또한 콘텐츠 팀은 제품 설명 및 마케팅 자료에 DeepSeek를 활용할 수 있지만, 대화형 AI 모델과 비교했을 때 크리에이티브 애플리케이션에서의 효과는 아직 지켜봐야 합니다.

학술 및 연구용: 데이터 분석, 요약, 언어 번역

구조화된 추론에 강점을 보이는 DeepSeek는 학술 연구와 데이터 분석에 유용할 수 있다고 보고되었습니다. 연구자들은 AI를 사용하여 대량의 정보를 요약하고, 핵심 인사이트를 추출하고, 문헌 검토를 지원할 수 있습니다.

교육 분야에서 딥시크는 다국어 콘텐츠에 대한 언어 번역을 지원하여 고품질 번역이 필요한 학생과 전문가를 도울 수 있습니다. 언어 처리 기능이 기존 모델과 같거나 그 이상이면 연구 논문 요약이나 학습 자료 생성과 같은 학술 환경에서 유용한 도구가 될 수 있습니다.

창의적인 용도: 글쓰기, 코딩, 아이디어 브레인스토밍

크리에이티브 전문가들은 콘텐츠 초안 작성, 브레인스토밍, 코드 작성 등 생산성 향상을 위해 AI를 사용합니다. 특히 개발자가 문제를 디버그하거나 스크립트를 생성하거나 알고리즘을 최적화하는 코딩 작업에 DeepSeek의 구조화된 프로세싱이 유용할 수 있습니다.

작가에게 AI는 개요를 작성하고, 콘텐츠를 다듬거나, 대체 문구를 탐색하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 DeepSeek의 기술적 초점을 고려할 때, ChatGPT와 같은 대화형 모델에 비해 창의적인 글쓰기 및 스토리텔링에 적합한지는 아직 불확실합니다.

일상적인 생산성: 노트 필기, 일정 관리, 빠른 답변

AI 도구는 사용자가 작업을 관리하고, 메모하고, 정리하는 데 도움을 주는 등 개인 생산성을 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 딥시크는 빠른 정보 검색, 요약 또는 일정 지원을 위해 디지털 비서에 통합될 수 있습니다.

효율성을 높이기 위해 AI에 의존하는 개인에게 딥시크는 정보 구조화 및 분석에 대한 대안을 제시할 수 있습니다. 응답 속도와 안정성이 개선된다면 기존의 AI 기반 생산성 도구를 보완하거나 경쟁하면서 일상 업무에 유용한 도구로 자리 잡을 수 있습니다.

DeepSeek에 대한 초기 반응

딥시크가 처음 출시되었을 때, 전문가 네트워크와 소셜 플랫폼에서 활발한 토론을 불러일으켰습니다. 한편에서는 많은 사람들이 OpenAI와 Google과 같은 기존 AI 리더의 오랜 도전자라고 칭송하며 흥분의 물결이 일었습니다.

업계 전문가들은 600만 달러의 개발 비용이 들었다는 주장에 호기심과 회의론을 불러일으키며 경제성을 강조했습니다. 다른 이들은 기술 벤치마크에 깊은 인상을 받았으며, AI 애플리케이션의 구조화된 추론과 효율성을 위한 게임 체인저가 될 수 있다고 제안했습니다.

그러나 그 기원과 잠재적인 지정학적 영향에 대한 우려가 제기되었습니다. 딥시크가 중국 헤지펀드의 지원을 받고 있다는 사실이 알려지면서 데이터 거버넌스, 개인정보 보호, 규제 준수에 대한 논의가 활발해졌습니다. 이는 특히 미국과 유럽에서 활동하는 비즈니스에 해당됩니다. 일부에서는 혁신적인 아키텍처와 오픈 소스 접근성으로 관심을 받고 있지만 이러한 요인으로 인해 도입이 복잡해질 수 있다고 우려하고 있습니다.

딥시크의 데뷔를 두고 의견이 분분했습니다. 많은 사람들이 딥시크를 AI 분야의 발전과 경쟁의 상징으로 여기는 반면, 다른 사람들은 기존 AI 모델의 실행 가능한 대안으로 완전히 수용되기 전에 철저한 테스트와 투명성이 필요하다고 강조하며 신중한 접근을 촉구했습니다.

딥시크는 출시 이후 업데이트가 느리게 진행되어 왔으며, 2025년 말에 또 다른 모델이 출시될 예정입니다. 처음 몇 주 동안은 AI 세계를 강타하는 것처럼 보였지만, 그 이후에는 그 영향력이 점점 줄어들고 있습니다.

하지만 마리오 나왈은 정부의 경고에도 불구하고 실리콘밸리가 이미 중국 AI를 기반으로 운영되고 있다고 생각합니다. 그는 에어비앤비가 알리바바의 큐원과 손을 잡았고, 커서가 딥시크를 사용한다는 소문이 돌고 있다는 점을 강조합니다. 하지만 아이러니하게도 그의 트윗은 AI에 의해 작성되었을 가능성이 높습니다.

Tweet: 실리콘밸리가 미국보다 중국 AI를 선택할까?

DeepSeek는 얼마나 안전한가요?

AI 도구는 강력하지만 데이터 오용을 방지하기 위해 신중한 보안 조치가 필요합니다. ChatGPT, Claude, DeepSeek 중 어떤 것을 사용하든 기업은 데이터가 저장되는 위치, 처리 방식, 규정 준수 표준을 충족하는지 여부를 평가해야 합니다.

DeepSeek는 다른 AI 모델과 마찬가지로 사용자 입력을 수집하고 처리하지만, 데이터 정책과 지리적 연관성 때문에 추가적인 고려 사항이 있습니다. 고급 기능을 제공하지만 보안 요구 사항에 부합하는지 평가하는 것이 중요합니다.

딥시크는 사용자 데이터를 어떻게 처리하나요?

개인정보 처리방침에 따라 DeepSeek는 텍스트 입력, 업로드된 파일 및 피드백을 포함한 사용자 상호 작용을 수집합니다. 많은 AI 모델과 마찬가지로 이 데이터는 시스템 개선에 사용됩니다. 그러나 한 가지 중요한 차이점은 DeepSeek의 서버가 중국에 위치하여 데이터 액세스 및 거버넌스에 영향을 미칠 수 있다는 것입니다.

그러나 이는 클라우드 스토리지를 사용하는 경우에만 해당됩니다. 또 다른 옵션이 있습니다. API를 사용하여 자체 DeepSeek 모델을 자체 호스팅하는 것입니다. 이렇게 하면 데이터 저장소가 로컬로 유지되고 개인 정보 보호에 대한 책임이 사용자에게 있습니다. 자체 서버를 운영하려면 더 많은 기술적 노하우와 비용이 필요하지만, 원하는 사용자에게는 현명한 해결 방법입니다.

보안 및 개인정보 보호를 위한 주요 고려 사항

  • 데이터는 어디에 저장되나요? 국가마다 데이터 개인정보 보호법이 다르기 때문에 DeepSeek의 저장 위치는 중요합니다. 데이터 규정 준수 요건이 엄격한 지역에서 활동하는 비즈니스는 정보가 처리되고 보관되는 위치를 고려해야 합니다. 셀프 호스팅을 사용하면 이러한 제한 사항 중 일부를 극복할 수 있습니다.
  • 누가 데이터에 액세스할 수 있나요? 딥시크는 보안 모범 사례를 준수한다고 명시하고 있지만, 중국 데이터법에 따라 정부 당국은 중국 내에 저장된 정보에 대한 접근을 요청할 수 있습니다. 이는 기밀 또는 규제 대상 데이터를 취급하는 기업에게 우려를 불러일으킬 수 있습니다.
  • 데이터는 얼마나 오래 보관되나요? 플랫폼은 구체적인 보존 정책을 공개적으로 공개하지 않으므로 사용자는 자신의 데이터가 얼마나 오래 저장되는지 또는 언제 삭제되는지 명확하게 알 수 없습니다.
  • 딥시크는 상호작용을 저장하나요? AI 모델은 응답을 개선하기 위해 일부 상호작용을 보관하는 경우가 많지만, OpenAI의 ChatGPT와 같이 널리 문서화된 AI 플랫폼에 비해 DeepSeek의 데이터 저장 범위는 아직 명확하지 않습니다.
  • 특정 주제를 검열하나요? 가디언을 비롯한 언론 매체의 보도에 따르면 DeepSeek가 정치적으로 민감한 주제와 관련된 답변을 검열하는 것이 관찰된 적이 있습니다. 콘텐츠 검열은 모든 AI 모델에 존재하지만, 사용자는 DeepSeek가 주제에 따라 제한된 답변을 제공할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 하지만 이는 딥서치만의 문제가 아니라는 점을 언급할 필요가 있습니다. 독을 골라보세요.
  • 이는 국제 비즈니스에 어떤 의미가 있을까요? 국제 관계가 복잡한 지역에서 사업을 운영하는 기업의 경우, AI 사용의 지정학적 측면을 고려할 필요가 있습니다. 일부 조직은 AI 도구가 외부의 감독을 받는 경우 규정 준수 또는 보안 문제에 직면할 수 있습니다. 테크레이더는 OpenAI의 CEO인 샘 알트먼도 DeepSeek의 발전을 인정하면서도 향후 AI 경쟁이 더 광범위한 보안 문제에 의해 영향을 받을 수 있다고 지적합니다.

금융, 법률, 의료 등 특정 산업에 종사하는 사용자의 경우, 도입 전에 DeepSeek의 데이터 정책을 신중하게 검토하는 것이 좋습니다. AI가 정보를 처리하는 위치와 방법을 파악하면 보안 및 규정 준수 요구사항에 부합하는 정보에 입각한 선택을 내리는 데 도움이 됩니다.

야누스와 야누스-Pro-7B란 무엇인가요?

딥시크는 2025년 1월 27일, 텍스트-이미지 생성을 위해 설계된 고급 오픈소스 AI 모델인 야누스 프로-7B(Janus-Pro-7B)의 출시를 발표했습니다. 딥시크의 언론 홍보에 따르면 야누스 프로는 벤치마크 테스트에서 OpenAI의 DALL-E 3 및 Stability AI의 Stable Diffusion과 같은 다른 주요 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

2025년 8월, 타사 테스트를 통해 이 사실이 확인되었습니다. 테스트 결과 Janus-Pro-7B의 텍스트-이미지 변환 작업의 전체 정확도는 80%로 DALL-E의 67%에 비해 훨씬 높았습니다. 또한 야누스는 단일 개체 정확도 99%라는 새로운 벤치마크를 세웠습니다.

이미지 생성을 위한 AI 모델 비교표.
출처: 프롬프터허브

야누스-프로의 출시는 논리적 추론과 문제 해결을 위해 설계된 AI 모델인 R1의 출시에 이은 딥시크의 후속 조치입니다. 이러한 개발은 언어 모델부터 시각 생성 및 추론 기반 AI에 이르기까지 다양한 AI 분야에서 업계 리더들과 직접 경쟁하겠다는 DeepSeek의 포부를 보여줍니다.

딥시크가 회의를 요약할 수 있나요?

ChatGPT를 포함한 일부 경쟁사에서는 사용자가 실시간 통화 중에 녹음, 요약, 회의 메모까지 할 수 있습니다. ChatGPT Record는 좋은 예이지만 메모를 위해 특별히 제작된 전문 도구에 비해 많은 문제를 안고 있습니다.

딥시크도 같은 기능을 할 수 있나요?

그렇지 않습니다. 다른 소프트웨어의 회의 내용을 이미 가지고 있는 경우, DeepSeek는 회의 내용을 요약할 수 있습니다. 예를 들어, Google Meet 통화가 있는 경우 Google에서 대화 내용을 생성하도록 요청하고 이를 DeepSeek에 업로드한 다음 요약, 메모 작성, 하이라이트 작업 항목 등을 수행할 수 있습니다. 

다음은 작동 방식에 대한 예시입니다:

하지만 이 방법은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적입니다. 더 좋은 방법은 전용 AI 메모 작성기를 사용하는 것입니다. 예를 들어 tl;dv 같은 가상 회의 도구는 자동으로 통화 참여, 녹음 및 필사, 메모, 요약, 실행 항목 및 다음 단계 강조 표시 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 더 많은 거래를 성사시키는 데 도움이 되는 영업 코칭 팁을 제공하고, 여러 통화에서 한 번에 패턴을 파악할 수 있도록 다중 회의 정보를 제공하며, 원하는 특정 주제에 대한 반복 보고서를 예약하여 받은 편지함으로 바로 업데이트를 받을 수도 있습니다.

AI 보안을 위해 tl;dv 무엇을 하고 있나요?

특히 AI 기술을 플랫폼에 통합할 때 사용자 데이터의 보안과 개인정보 보호를 보장하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 다음은 tl;dv 시행한 조치의 개요입니다:

데이터 암호화 및 규정 준수

tl;dv 암호화 프로토콜을 사용하여 회의 녹화 및 녹취록을 전송 중과 저장 중에 모두 보호합니다. 이러한 접근 방식은 데이터가 기밀로 유지되고 무단 액세스로부터 안전하게 보호되도록 보장합니다. 또한 tl;dv GDPR 규정을 준수하여 데이터 보호 및 사용자 개인정보 보호에 대한 헌신을 강조합니다.

Anthropic클로드와 통합

tl;dv Anthropic 파트너십을 통해 안전과 개인정보 보호에 중점을 두고 설계된 AI 시스템인 Claude를 통합했습니다. 특히, tl;dv AI 학습에 고객 데이터가 사용되지 않도록 보장합니다. AI 처리 과정에서 사용자 데이터를 안전하게 보호하기 위한 메커니즘이 추가되었습니다.

데이터 익명화 및 액세스 제어

사용자 개인정보를 더욱 보호하기 위해 tl;dv Anthropic 공유하는 데이터를 익명화합니다. 이메일 주소, 회사 이름, 사용자 이름과 같은 개인 식별자는 처리 전에 제거됩니다. 또한 회의 녹음 및 녹취록에 대한 액세스는 승인된 직원으로만 제한되어 민감한 정보가 기밀로 유지됩니다.

다른 AI 모델 대신 Claude를 선택한 이유

일부 AI 모델은 보안 정책이 투명하지 않은 반면, tl;dv 강력한 개인정보 보호 기능과 윤리적 AI 프레임워크를 갖춘 Anthropic 개발한 Claude를 통합합니다. 이를 통해 사용자 데이터는 보안과 규정 준수를 염두에 두고 처리되며, 기업은 보다 프라이버시를 고려한 AI 솔루션을 이용할 수 있습니다.

DeepSeek를 가장 효과적으로 사용하는 방법

DeepSeek는 사용자가 탐색할 수 있지만, 현재 릴리스 단계와 개인용 또는 비즈니스용으로 필요한지 여부에 따라 액세스 방법이 달라집니다.

DeepSeek에 액세스하는 방법

DeepSeek는 웹사이트와 모바일 앱을 통해 무료 액세스를 제공하며, 사용자는 Google 계정을 사용해 가입할 수 있습니다. 또한 개발자는 OpenAI의 API 형식을 따르는 DeepSeek의 오픈 소스 API와 상호 작용할 수 있으므로 이미 AI 도구로 작업 중인 개발자가 더 쉽게 통합할 수 있습니다.

딥시크를 워크플로우에 통합하는 방법

개발자와 기업을 위해 DeepSeek는 DeepSeek 오픈 플랫폼을 통해 API 키를 제공하여 기업이 이 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있도록 합니다. 문서 및 커뮤니티 토론을 포함한 리소스는 DeepSeek의 GitHub에서 제공되며, 사용자는 모델 설정 가이드를 찾을 수 있습니다.

DeepSeek 사용 전 고려 사항

딥시크는 경쟁력 있는 AI 모델이지만, 사용자는 데이터 프라이버시 문제에 유의해야 합니다. 앞서 언급한 바와 같이, 딥시크의 데이터 저장 정책과 서버 위치는 특히 미국과 유럽에서 운영되는 비즈니스의 경우 규제 준수에 영향을 미칠 수 있습니다.

GDPR과 같은 데이터 개인정보 보호법이 명확한 가이드라인을 제시하는 미국이나 EU에 기반을 둔 AI 회사와 달리, 딥시크를 사용하는 회사는 사용자 정보를 처리하는 방식을 신중하게 검토해야 합니다. 이는 모든 AI 모델에서 고려해야 할 사항이지만, 지역마다 기대치가 다르므로 기업은 민감한 워크플로우에 DeepSeek를 통합하기 전에 위험을 평가해야 합니다.

딥시크릿은 얼마나 좋은가요? 그만한 가치가 있을까요?

DeepSeek는 사용해 보기에는 괜찮으며 대부분의 벤치마크와 테스트에서 OpenAI의 GPT-5보다 점수가 높지만, 긴 대화에서는 여전히 어려움을 겪는 것으로 보입니다. 무료 오픈 소스이기 때문에 조금 더 자세히 살펴볼 가치가 있습니다. 

가장 큰 문제는 데이터 프라이버시입니다. 중국 정부가 회원님의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이를 허용할지 여부는 귀하와 귀하의 비즈니스에 달려 있습니다.

요약하자면, 딥시크는 효율성과 구조화된 추론, 그리고 ChatGPT나 Claude와 같은 경쟁사에 비해 잠재적으로 낮은 개발 비용으로 관심을 불러일으킨 새로운 AI 모델입니다. 코딩, 데이터 분석, 문제 해결과 같은 기술적이고 구조화된 작업에서 더 나은 성능을 발휘하기 위해 모델의 여러 부분을 선택적으로 활성화하는 전문가 혼합 아키텍처가 돋보입니다. 하지만 광범위한 실제 애플리케이션, 특히 비즈니스 통합 분야에서는 아직 검증되지 않은 상태입니다.

개발자와 연구자에게는 복잡한 추론과 구조화된 데이터 작업을 처리하는 데 유용한 대안이 될 수 있습니다. OpenAI와 Google을 넘어서는 AI 솔루션을 찾고 있는 기업이라면 이 솔루션의 기능을 살펴볼 수 있지만 보안, 데이터 프라이버시, 규제 차이에 대한 고려 사항을 고려하여 결정해야 합니다. DeepSeek는 기존 AI 리더들에게 도전할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 장기적인 영향력과 신뢰성은 아직 지켜봐야 합니다.

한 가지 확실한 것은 보안과 개인정보 보호에 대한 tl;dv약속은 분명합니다. 지금 무료로 시작하세요.

딥시크 관련 자주 묻는 질문 (2025)

DeepSeek는 중국 회사인 High-Flyer AI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하여 신경망의 일부를 선택적으로 활성화함으로써 훨씬 더 효율적이고 비용 효율적이면서도 GPT 수준의 지능을 제공합니다.

예, DeepSeek의 모델 가중치는 공개되어 무료로 사용할 수 있으며, Hugging Face와 같은 플랫폼에서 체크포인트를 사용할 수 있습니다. 그러나 전체 학습 데이터, 사전 학습 코드 및 일부 미세 조정 인프라는 공개되지 않았기 때문에 완전한 오픈 소스보다는 오픈 가중치라고 부르는 것이 더 정확합니다.

예, 대부분 그렇습니다. 라이선스 비용을 지불하지 않고도 로컬 또는 타사 플랫폼을 통해 DeepSeek를 다운로드하여 실행할 수 있습니다. 그러나 하이플라이어의 공식 API를 통해 DeepSeek를 사용하면 규모 및 통합 요구 사항에 따라 사용 비용이 발생할 수 있으며, 이는 라마 3와 같은 개방형 모델에 여전히 유료 옵션이 호스팅되는 것과 유사합니다.

보안은 딥서치와 관련해 가장 많이 논의되는 주제 중 하나입니다. 중국에서 개발되었기 때문에 일부 전문가들은 데이터 프라이버시 및 잠재적인 규정 준수 위험에 대한 우려를 표명하며, 특히 GDPR 또는 SOC 2와 같은 엄격한 프레임워크 하의 사용자에 대한 우려를 표명합니다.

딥시크를 자체 호스팅하는 경우, 데이터가 서버에 보관되므로 이러한 위험이 대부분 제거됩니다. 하지만 하이플라이어의 호스팅 API를 사용하는 경우, 데이터 처리 투명성은 OpenAI나 Anthropic 같은 서구 경쟁사에 비해 여전히 제한적입니다.

DeepSeek의 강점은 효율성, 비용, 개방성인 반면 GPT-5는 멀티모달리티, 추론의 깊이, 엔터프라이즈 지원에서 앞서고 있습니다.

기능 DeepSeek-V3 GPT-5(ChatGPT)
아키텍처 전문가 혼합(총 671억, ~370억 활성) 고밀도 변압기
오픈 소스 ✅ 오픈 웨이트(허깅 페이스) ❌ 닫힘
비용 ~최대 600만 달러의 교육 비용(GPT-4 대비 ≈99% 절감) 5억~10억 달러 추정.
속도 초당 ~50 토큰 초당 ~48 토큰
추론 매우 강함(수학/코드) 전반적으로 더 강력해짐(특히 도구 사용 시)
멀티모달리티 ❌ 텍스트 전용(야누스는 별도) ✅ 텍스트, 이미지, 음성
개인정보 보호정책 셀프 호스팅에 따라 다름 OpenAI에서 완벽하게 관리
도입 사례 개발자, 연구원, 데이터 과학 비즈니스, 크리에이티브, 엔터프라이즈 AI

DeepSeek는 높은 API 비용 없이 맞춤형 AI 워크플로우를 수정, 자체 호스팅 또는 구축하고자 하는 개발자, 연구원, 소규모 AI 스타트업에 적합합니다. 또한 개인 데이터에 대해 미세 조정할 수 있는 투명하고 수정 가능한 모델을 원하는 모든 사람에게 이상적입니다.

  • GPT 또는 클로드에 비해 문서가 제한적입니다.

  • 내장된 멀티모달 지원 없음(텍스트만 지원)

  • 보안 투명성 문제(호스팅 사용 시)

  • 더 작은 에코시스템과 더 적은 수의 통합

  • 초기 단계 인프라(간헐적인 API 불안정)

당장은 아니지만 강력한 개방형 대안이 될 수 있습니다. 창의적인 글쓰기, 멀티모달 상호 작용, 엔터프라이즈 AI에는 여전히 GPT-5가 지배적입니다. DeepSeek의 약속은 고급 AI에 대한 액세스를 민주화하고, 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행하며, 개발자에게 도구를 실질적으로 제어할 수 있는 권한을 부여하는 데 있습니다.

심지어 딥시크는 자체 로드맵에서 2028년부터는 기업용에 우선적으로 집중하고, 개인용은 2028년부터만 개발할 계획이라고 밝혔습니다.