“단순 검색 넘어 심층 연구 기능 수행” 
디바이스 활용 방식 딥시크와 차별화
폐쇄형 AI 모델 고수 전략 변화 감지

생성형 인공지능(AI)의 선두 주자인 챗GPT 개발사 오픈AI가 중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 급부상에 맞서 새로운 AI 검색·연구 도구 딥리서치(Deep Research)를 선보였다. 딥시크가 기대 이상의 성능과 오픈소스 모델을 바탕으로 빠르게 점유율을 넓히는 가운데, 오픈AI는 실시간 웹 탐색 및 다단계 추론 기능을 강화해 시장 선도 기업으로서의 입지를 강화한다는 전략이다.

“HLE 정확도 26.6%, 딥시크 3배”

4일 업계에 따르면 오픈AI는 전날 일본 도쿄에서 성명을 내고 “사용자를 대신해 독립적으로 일할 수 있는 오픈AI의 차세대 에이전트”라며 딥리서치를 공개했다. 기존 챗GPT의 검색 한계를 극복하기 위해 개발된 딥리서치는 AI가 사용자의 질문을 바탕으로 웹을 탐색하고, 문서·이미지·PDF 등 데이터를 분석해 연구 분석가 수준의 종합 리포트를 생성하는 방식으로 작동한다.

샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 “딥리서치는 단순 검색을 넘어 금융, 과학, 정책 등 고급 연구자들을 위한 전문 도구”라고 강조했다. 질문과 동시에 답변이 생성되는 기존 챗GPT 모델과 달리, 최장 30분간 심층 검색을 수행한 후 더욱 정밀한 답변을 제공한다는 설명이다. 출처가 명확하게 표시된 보고서를 생성하는 만큼 검증 가능성을 높였다는 점도 강점으로 내세웠다.

이날 오픈AI는 딥시크와의 성능 비교 데이터를 직접 공개하는 등 기술적 우위를 강조하고 나서 눈길을 끌었다. 오픈AI에 의하면 딥리서치는 AI 성능 평가 도구인 HLE에서 정확도 26.6%를 기록하며 딥시크 R1 대비 3배가량 높은 정확도를 보였으며, 기존 자사 추론 모델인 o3보다도 2배 높은 정답률을 보였다.

일부 보완이 필요한 부분에 대해서도 입을 열었다. 오픈AI는 “내부 평가에 따르면 기존 챗GPT 모델보다 현저히 낮은 비율이지만, 응답에서 사실을 착각하거나 잘못된 추론을 할 수 있다”며 “출시 초기에는 보고서와 인용에 사소한 서식 오류가 있을 수 있으며, 작업을 시작하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있다”고 밝혔다. 다만 그러면서도 “이러한 모든 문제는 사용 시간이 늘어남에 따라 빠르게 개선될 것”이라고 자신감을 보였다.

‘효율적 활용’ 딥시크 vs. 오픈AI ‘차별화된 경험’

업계는 딥시크의 급부상과 오픈AI의 새로운 추론 모델 출시가 시장을 어떤 형태로 재편할지 주목하는 분위기다. 먼저 딥시크는 고성능 AI 모델이면서도 효율적인 연산을 지원한다는 강점을 내세웠다. 이는 기존 클라우드 기반의 AI 서비스와 달리 데이터 처리 및 분석을 로컬 디바이스에서 직접 수행할 수 있다는 데서 차별점을 가진다. 보안 강화와 실시간 반응 속도 향상, 데이터 전송 비용 절감 등 또한 이점이며, 스마트폰과 웨어러블 기기, 사물인터넷(IoT) 등 다양한 영역에서 활용도가 높아질 전망이다.

이처럼 온디바이스 AI가 확산함에 따라 전력 마이크로컨트롤러유닛(MCU)의 역할도 확대되는 추세다. 기존 AI 연산은 높은 전력을 요구하는 GPU 및 NPU(Neural Processing Unit) 기반의 프로세서에서 수행됐지만, MCU 기반 AI 연산 기술이 발전하면서 낮은 전력에서도 AI 기능을 수행할 수 있는 환경이 조성되고 있다.

반면 오픈AI는 새로운 형태의 AI 하드웨어를 통해 차별화된 사용자 경험에 중점을 뒀다. 현재 오픈AI는 아이폰 시리즈를 디자인한 애플 전 디자이너 조니 아이브와 함께 AI 전용 기기를 개발 중이다. AI는 컴퓨터와 접하는 방법을 근본적으로 바꾸기 때문에 새로운 단말기가 필요하다는 게 올트먼 CEO의 설명이다. 이들은 기존 스마트폰과 차별화된 AI 중심 디바이스를 개발한다는 목표 아래 AI 기능을 극대화하는 방향으로 논의를 전개 중이다. 디바이스 AI 시장에서 두 기업의 경쟁이 본격화한 만큼 관련 하드웨어 및 반도체 산업의 성장 또한 가속할 것이란 예측이 나오는 배경이다.

자체 데이터 학습 한계, 오픈 소스 전환 서두를까

일각에선 오픈AI가 챗GPT를 오픈소스로 전환하는 등 기존 전략을 재검토할 것이란 관측도 제기됐다. 그간 오픈AI는 폐쇄형 AI 모델을 고수하는 동시에 자체 데이터로만 학습하는 방식을 유지해 왔다. 하지만 딥시크가 오픈소스 모델과 증류(distillation) 기술을 활용해 빠르게 발전하면서 기존 전략에 수정이 불가피하다는 지적이다. 증류 기술은 대형 AI 모델이 학습한 지식을 더 작은 모델에 압축·전이해 적은 비용으로 높은 성능을 구현하는 방식이다.

올트먼 CEO 또한 이 같은 시장의 관측에 일부 동의했다. 그는 지난달 31일 새로운 AI 모델 o3-미니 출시를 기념해 진행된 온라인 생방송 중 한 이용자가 남긴 ‘AI 모델 기술과 연구 내용을 공개할 생각이 있나’라는 질문 글에 “현재 (공개를) 검토 중”이라고 답했다. 대중에게 소스 코드를 공개하지 않고 독점 모델로 운영돼 온 챗GPT를 딥시크처럼 오픈 소스 방식으로 전환할 가능성이 있다는 의미다.

이날 올트먼 CEO는 과거의 선택을 후회하는 듯한 발언으로 눈길을 끌기도 했다. 그는 “개인적으로 우리가 역사의 ‘잘못된 편’에 섰다고 생각한다”며 “다른 오픈 소스 전략을 세울 필요성을 실감하고 있다”고 말했다. 다만 그러면서도 “오픈AI의 모든 구성원이 이 같은 시각을 공유하는 것은 아니며, 이것(챗GPT의 오픈 소스 전환)이 현재 우리의 최우선 순위도 아니다”라고 선을 그었다.