DeepSeek이 뭔데 난리인가
2025년 1월, AI 업계 판도를 뒤흔든 사건
2025년 1월, 중국의 DeepSeek이 두 가지 모델을 공개했습니다 — DeepSeek V3와 DeepSeek R1. 공개하자마자 AI 커뮤니티가 들끓었습니다. 이유는 세 가지입니다:
- 훈련 비용: DeepSeek 주장으로는 약 $600만 — GPT-4 훈련 비용으로 알려진 $1억 이상의 6% 수준
- 오픈소스 공개: 모델 가중치를 MIT 라이선스로 공개. 누구나 무료로 쓰고 수정할 수 있습니다
- 성능: 여러 벤치마크에서 GPT-4o, Claude Sonnet과 비슷하거나 특정 영역에서 앞섬
NVIDIA 주가 폭락 사건
DeepSeek 발표 다음 날, NVIDIA 주가가 하루 만에 약 17% 폭락했습니다. 시가총액 기준으로 약 $593억이 날아간 역사상 최대 규모의 하루 손실이었습니다.
왜 AI 모델 하나 때문에 반도체 기업 주가가 폭락했냐고요? 단순합니다 — DeepSeek이 보여준 것은 "비싼 NVIDIA GPU 수만 장이 없어도 세계 최고 수준의 AI를 만들 수 있다"는 가능성이었습니다. AI 훈련에 쓰이는 고가 GPU 수요가 줄어들 수 있다는 공포가 시장을 뒤흔든 것입니다.
DeepSeek 모델 종류
V3와 R1 — 뭘 쓸지 헷갈리면 이 설명으로 끝냅니다
V3는 DeepSeek의 "일반 목적" 모델입니다. MoE(Mixture of Experts) 구조로 전체 파라미터는 671B지만 한 번에 활성화되는 파라미터는 37B 수준이어서 효율이 높습니다. 이게 낮은 비용의 비결 중 하나입니다.
API 가격은 입력 $0.27, 출력 $1.10 (100만 토큰 기준)입니다. GPT-4o가 입력 $2.50, 출력 $10.00임을 감안하면 약 9~10배 저렴합니다. 대량으로 API를 쓰는 서비스라면 비용 차이가 엄청납니다.
잘하는 것
- 일반 대화·Q&A
- 코드 생성·설명
- 문서 요약·번역
- 비용 대비 성능 최고
- 대량 배치 처리
아쉬운 것
- 한국어 창작물 품질이 Claude보다 낮음
- 이미지 생성·분석 없음
- 실시간 웹 검색 없음
- 민감한 주제 검열
R1은 Chain-of-Thought 방식으로 문제를 풀기 전에 "먼저 생각"합니다. 답을 바로 내놓지 않고, 추론 과정을 거칩니다 — 인간이 어려운 수학 문제를 풀 때 종이에 중간 과정을 적는 것처럼요.
가장 중요한 점: 오픈소스입니다. MIT 라이선스로 공개되어 있어서 Ollama 같은 도구로 내 컴퓨터에서 완전히 무료로 실행할 수 있습니다. 데이터가 외부로 나가지 않습니다.
잘하는 것
- 수학·알고리즘 문제 풀이
- 복잡한 코딩 문제
- 논리적 추론이 필요한 작업
- 로컬 실행 (데이터 보안)
- 오픈소스 파인튜닝
아쉬운 것
- 응답 속도가 V3보다 느림
- 로컬 실행은 고사양 PC 필요
- 일반 대화엔 V3가 더 적합
무료로 쓰는 방법
웹 버전부터 로컬 실행까지 3가지 방법
1. 웹 버전 (가장 쉬움)
chat.deepseek.com에서 회원가입하면 됩니다. 2026년 5월 기준 무료로 무제한 사용 가능합니다 (단, 서버 부하가 높을 때 느려질 수 있습니다). 한국어 지원은 됩니다만, ChatGPT나 Claude보다 자연스러운 한국어 생성 품질은 살짝 아래입니다.
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1chat.deepseek.com 접속 → 우측 상단 "Sign Up" 클릭
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2이메일 또는 구글 계정으로 가입 (한국 번호 인증 가능)
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3로그인 후 채팅 시작 — V3(일반)와 R1(추론) 중 선택 가능
2. API 사용 (개발자용)
OpenAI의 API와 완전히 호환됩니다. 기존 ChatGPT API 코드에서 base_url만 바꾸면 됩니다.
R1을 쓰려면 model을 "deepseek-reasoner"로 바꾸면 됩니다. API 키는 platform.deepseek.com에서 발급받을 수 있으며, 신규 가입 시 $5 크레딧이 제공됩니다.
3. 로컬 실행 — Ollama (완전 무료 + 프라이버시)
데이터를 외부로 보내고 싶지 않다면 Ollama로 내 컴퓨터에서 직접 실행하면 됩니다.
7B 모델: 최신 MacBook (M1 이상), RAM 8GB 이상 PC면 됩니다
14B 모델: M2/M3 Mac, RAM 16GB 이상 또는 NVIDIA GPU 8GB 이상
70B 모델: 고사양 PC (NVIDIA RTX 3090 이상) 또는 Mac Studio
DeepSeek이 진짜 잘하는 것
무엇에 쓰면 가장 효과적인가
직접 써본 경험과 여러 벤치마크 결과를 종합하면, DeepSeek이 빛나는 영역이 분명히 있습니다.
DeepSeek의 진짜 단점 (솔직하게)
장밋빛 소개 글이 안 말해주는 것들
중국 서버 — 데이터 보안 우려
DeepSeek은 중국 기업입니다. 웹 버전이나 API를 쓰면 입력한 데이터가 중국 서버에 저장됩니다. 중국 「데이터 보안법」과 「국가정보법」에 따라 당국이 요청하면 데이터를 제공해야 할 수 있습니다.
개인 사용이라면 크게 문제가 안 될 수 있지만, 고객 데이터, 영업 비밀, 미출시 제품 정보 등을 입력하는 것은 매우 신중해야 합니다.
정치적 주제 검열이 있습니다
천안문 사건, 대만 독립, 티베트, 위구르 등 중국 당국에 민감한 주제는 대답을 거부하거나 공식 입장을 앵무새처럼 반복합니다. 이는 숨길 수 없는 사실입니다. 해당 주제를 다루는 업무라면 다른 AI를 쓰세요.
한국어 창작 품질은 Claude/ChatGPT보다 아래
사실 확인, 번역, 요약 — 이런 작업에서는 큰 차이가 없습니다. 그런데 자연스러운 한국어 문장 쓰기, 감성적인 글, 마케팅 카피 같은 창작형 작업에서는 Claude나 ChatGPT가 여전히 앞섭니다. "DeepSeek으로 블로그 글 쓰면 어색하다"는 사용자 피드백이 많습니다.
고객 지원이 없습니다
API 오류가 나거나 계정 문제가 생겼을 때 연락할 곳이 사실상 없습니다. 커뮤니티 포럼은 있지만 공식 지원 채널은 매우 미흡합니다. 비즈니스에 크리티컬하게 의존하기에는 리스크가 있습니다.
어떤 용도에 DeepSeek vs Claude vs ChatGPT?
실용적인 선택 가이드
AI마다 진짜 잘하는 영역이 다릅니다. "하나만 써야 한다"가 아니라 용도에 맞게 쓰는 게 맞습니다.
| 용도 | 추천 AI | 이유 |
|---|---|---|
| 코딩·알고리즘 문제 | DeepSeek R1 | 추론형 모델, 풀이 과정 명확, 무료 |
| 한국어 문서·보고서 작성 | Claude | 한국어 창작 품질 최고, 긴 문서 처리 |
| 이미지 생성·편집 | ChatGPT (GPT-4o) | DALL-E 3 통합, 이미지 대화 |
| 최저 비용 API 서비스 | DeepSeek V3 | GPT-4o 대비 10분의 1 가격 |
| 실시간 웹 검색 | Perplexity / ChatGPT | DeepSeek은 실시간 검색 없음 |
| 데이터 완전 로컬 처리 | DeepSeek R1 (Ollama) | 오픈소스, 내 컴퓨터에서 실행 |
| 데이터 분석·시각화 | ChatGPT (코드 인터프리터) | 엑셀 업로드 → 그래프 자동 생성 |
| 수학·과학 문제 풀이 | DeepSeek R1 | MATH-500 기준 업계 최고 수준 |
기업에서 DeepSeek 도입 시 고려사항
개인 사용과 기업 도입은 완전히 다른 문제입니다
개인이 공부나 코딩 연습에 쓰는 것과, 기업이 업무에 도입하는 것은 차원이 다른 문제입니다. 아래 체크리스트를 반드시 확인하세요.
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개인정보 처리방침 검토: DeepSeek의 데이터 처리 방침이 한국 PIPA (개인정보보호법) 및 EU GDPR과 호환되는지 법무팀 검토가 필요합니다. 2026년 현재 유럽 여러 나라에서 DeepSeek 웹서비스 접근을 제한한 사례가 있습니다.
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온프레미스 구축 옵션: 오픈소스 모델을 활용해 자사 서버에 설치하면 데이터가 외부로 나가지 않습니다. 클라우드 환경에서는 AWS/Azure에 DeepSeek 모델을 올려서 쓸 수 있습니다. 비용과 보안을 동시에 잡는 방법입니다.
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금융·의료·공공기관은 특히 주의: 금융위원회, 개인정보보호위원회의 AI 활용 가이드라인을 먼저 확인하세요. 이 분야는 AI 도구 선택 전에 컴플라이언스 검토가 필수입니다. 중국 서버에 금융·의료 데이터를 보내는 것은 현재로서는 권장하기 어렵습니다.
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사내 AI 정책 수립: "어떤 데이터를 AI에 입력해도 되는가"에 대한 사내 가이드라인이 먼저 있어야 합니다. DeepSeek뿐 아니라 ChatGPT, Claude 사용에도 동일하게 적용됩니다.
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비용 최적화 ROI 계산: API 비용이 GPT-4o 대비 10분의 1이지만, 성능 차이로 인한 추가 토큰 사용, 품질 이슈 처리 비용도 계산해야 합니다. 실제 업무에서 A/B 테스트 후 전환을 권장합니다.