딥시크 쇼크 1년 후: “가성비 혁명”은 왜 그렇게 빨리 무너졌나

2025년 1월, 한 이름 없는 중국 스타트업이 전 세계 기술판을 흔들었다.

딥시크(DeepSeek). 그들이 내놓은 R1·V3 모델은 “AI는 돈 먹는 하마”라는 업계의 불문율을 정면으로 깨는 듯 보였다. 학습비용이 고작 550만 달러, 우리 돈으로 약 80억 원 수준이라 했다. 그 숫자 하나가 시장의 상상력을 폭발시켰다. “굳이 비싼 엔비디아 칩이 필요 없을지도 몰라.” 이 생각이 퍼지는 순간, 기술 패권의 뿌리가 흔들릴 수 있다는 공포가 번졌다.

당시 분위기는 거의 신화에 가까웠다. 앱스토어 다운로드 1위, 빅테크의 긴장, ‘AI의 로빈 후드’라는 수식. 하지만 2026년 1월, 딥시크를 둘러싼 이야기의 결말은 전혀 달라졌다. 화려했던 혁명은 왜 1년 만에 조롱과 의심의 대상이 되었을까. 핵심은 기술 자체보다 더 아래에 있었다. 자원, 신뢰, 그리고 자유. 이 세 가지가 무너지면 모델은 아무리 똑똑해 보여도 오래 버티지 못한다.

1) 혁신의 첫 균열: “칩”이 막히자 드러난 체력의 부족

딥시크 쇼크 이후 미국의 반도체 수출 통제는 더 강해졌다. 최신 GPU는 물론, 중국 전용으로 성능을 낮춘 모델까지도 막히는 흐름이 이어졌다. 결국 딥시크가 내세운 “저비용 고효율”의 조건 자체가 흔들렸다. AI 학습은 단일 칩의 성능만으로 되는 게 아니다. 수천, 수만 개의 칩이 한 몸처럼 움직여야 한다. 여기서 연결성과 안정성이 무너지면 비용은 다른 방식으로 폭발한다.

딥시크가 택한 대안은 자국산 칩, 화웨이의 어샌드 계열이었다. 하지만 현실은 냉정했다. 개별 성능도 문제지만 더 치명적인 건 “연결성”과 “생태계”였다. 엔비디아 플랫폼에 익숙한 개발자들이 호환성이 불안정한 환경으로 옮겨오면서 디버깅과 유지비가 늘어났다. 겉으로는 비용을 줄인 것처럼 보였지만, 실제로는 비용이 다른 항목으로 새어나갔다. ‘가성비’는 숫자가 아니라 총합의 문제다.

2) 전공법이 막히면 생기는 그림자: “경로”가 기술을 대신할 때

기술이 막히면 보통은 방향을 바꾼다. 그런데 방향이 아니라 “경로”가 바뀌는 순간이 있다. 필요 자원이 절박할수록 시장은 어둠을 향한다. 딥시크를 둘러싼 ‘유령 데이터센터’ 같은 이야기들이 논란이 된 이유는 단순히 자극적이어서가 아니다. 이 이야기들이 사실이든 아니든, “그럴 수 있다”고 믿게 만드는 분위기 자체가 문제였다.

여기서 중요한 건 한 가지다. 혁신은 지속 가능해야 한다. 지속 가능성은 인프라와 공급망, 그리고 정상적인 조달 경로 위에서만 굴러간다. 만약 기술 기업의 성장 서사가 ‘밀수’나 ‘우회’의 이미지와 결합되는 순간, 그 기업의 미래는 기술이 아니라 신뢰의 재판대에 올라간다.

3) 결정타는 기술이 아니라 신뢰였다: “데이터”가 무너진 순간

AI는 사용자의 질문과 대화를 먹고 자란다. 그렇다면 사용자는 무엇을 가장 먼저 따질까. 성능이 아니라 안전감이다. 특히 “내가 한 대화가 어디로 가는지”는 서비스 선택을 좌우하는 문제다. 딥시크를 둘러싼 보안·프라이버시 우려가 커지면서, 일부 국가와 기관에서 사용 제한이나 금지 같은 조치가 이어졌다는 이야기가 퍼졌다. 이 시점부터 딥시크는 성능 경쟁이 아니라 “신뢰 경쟁”에서 불리한 싸움을 시작했다.

싸고 좋아도, 믿을 수 없으면 못 쓴다. 기술 산업에서 신뢰는 기능이 아니라 기반이다. 기반이 흔들리면 사용자 이탈은 순식간이다. 그리고 한 번 떠난 사용자는 쉽게 돌아오지 않는다.

4) 더 깊은 문제: “지능”은 자유의 총량에서 나온다

딥시크 논란의 마지막 지점은 기술의 철학과 닿아 있다. 인공지능의 핵심은 단순 정답 맞히기가 아니라 추론과 창의성이다. 추론과 창의성은 연결된 지식망 위에서 자란다. 그런데 특정 주제, 특정 단어, 특정 사고의 흐름을 강하게 차단하면 어떻게 될까. 겉으로는 정상 대화를 하는 것 같아도, 어떤 지점에서 논리가 끊기고 흔들릴 수밖에 없다.

이건 정치적 논쟁을 떠나 구조의 문제다. 검열은 특정 답변을 막는 것이 아니라, 지식 연결의 회로를 끊는 행위가 될 수 있다. 그 결과, 수학·코딩처럼 답이 고정된 영역은 강해 보이지만, 복잡한 사회 현상이나 비판적 사고가 필요한 영역에서 급격히 약해지는 형태가 나타날 수 있다. AI가 ‘말은 하는데 생각은 못 하는’ 모습으로 보이기 시작하는 순간, 시장은 냉정해진다.

5) AI 전쟁은 성능이 아니라 “바닥”에서 갈린다

딥시크는 분명 시장에 충격을 줬다. “비용 구조를 바꿀 수 있다”는 상상력을 불러일으킨 것도 사실이다. 하지만 1년 만에 드러난 건 더 근본적인 교훈이다.

• 칩과 인프라(자원): 학습은 하드웨어·연결성·생태계의 총합이다.

• 사용자 신뢰(데이터): 프라이버시와 보안이 흔들리면 글로벌 시장은 닫힌다.

• 자유로운 학습(사고의 범위): 지식망을 인위적으로 끊으면 지능의 깊이가 제한될 수 있다.

결국 딥시크의 이야기는 이렇게 정리된다.

혁신은 “돈을 덜 썼다”로 완성되지 않는다. 신뢰할 수 있는 데이터, 자유롭게 연결되는 학습, 투명한 시스템이 함께 있어야 한다. 그렇지 않으면 기술은 모래 위에 쌓은 성처럼 파도 한 번에 무너진다.

딥시크 쇼크는 끝났을까. 아마 아닐 것이다. 더 큰 자본, 더 큰 인구, 더 공격적인 전략으로 “제2의 딥시크”가 또 등장할 수 있다. 하지만 그때도 우리가 봐야 할 건 모델의 화려한 데모가 아니다. 바닥이다. 칩, 신뢰, 자유. 이 세 가지가 받쳐주는 기술만이 오래 남는다.