2025년 가장 놀라운 변화는 중국이 오픈 프런티어 모델 생태계를 완전히 주도하게 된 것이다. 표면적으로는 DeepSeek-R1이 촉발한 ‘딥시크 모멘트’가 원인으로 보이지만, 더 깊이 들여다보면 제한된 컴퓨팅 자원이라는 ‘역설적 강제’가 더 근본적인 동력이었다. 연산력 제약이 오히려 MoE와 RLVR이라는 극한의 효율성 추구를 강제했고, 그 결과 제한된 자원 내에서 프런티어에 도달할 수 있다는 사실을 증명함으로써 모든 중국 기업들이 프런티어를 노리는 방향으로 전환했다.
이는 단순한 기술적 우연이 아니라, ‘자원 제약 → 효율성 혁신 → 패러다임 전환’이라는 전형적인 혁신 패턴을 보여준다. 더 흥미로운 점은 이러한 역설이 글로벌 AI 지형을 근본적으로 바꾸었다는 사실이다. 더 이상 ‘많은 GPU를 가진 쪽이 이긴다’는 단순한 공식이 통하지 않게 된 것이다.
근거
“제한된 연산력 내에서 할 수 있는 걸 하자, 작은 모델, 좀 강력한 모델을 만들자, 이런 흐름이 있었다고 하면, 이 작은 연산력으로도 프런티어급을 노릴 수 있다는 것이 증명이 되었기 때문에 이런 변화가 생겼다고 볼 수 있을 것 같아요. 거기에서 가장 큰 역할을 한 게 여전히 DeepSeek이라고 생각합니다.”
“중국은 비교적 제약된 컴퓨팅 파워 속에서 또 다들 프런티어를 노리고 더 다음 단계로 나아가려고 하고 있습니다. 그게 중대한 패러다임의 전환인 것 같아요.”
연결된 생각
- 20260606-mixture-of-experts-scaling — MoE는 제한된 연산력으로 큰 모델 효과를 내는 핵심 기술로, 중국 기업들이 집중한 효율성 혁신의 중심에 있음
- 20260603-rl-post-training-paradigm — RLVR은 계산 효율성을 넘어 데이터 효율성까지 높여, 제한된 자원 환경에서 더 큰 효과를 발휘함