딥시크릿의 부상과 보안 리스크

저자: 아마드 샤디드, O.xyz CEO, 코인텔레그래프

편집: 화이트워터, 골든 파이낸스

딥시크의 사례는 저렴한 AI 모델이 획기적인 이점을 제공할 수 있음을 분명히 보여 줍니다. 딥시크는 저비용, 고성능 기술로 기존 투자 방식에 도전장을 내밀었습니다. 그러나 이러한 부상은 심각한 위험도 수반합니다.

이러한 모델에서 가장 큰 우려는 데이터 프라이버시와 보안입니다. 표준 비용의 일부로 이러한 고급 모델이 개발되고 있다는 사실은 혁신과 투자 전망을 촉진하지만, 그 대가는 어느 정도일까요?

비용을 절감하는 AI 모델이 AI 개발을 대중화하더라도 위험한 취약점이 발생할 수 있습니다. 최근 Cisco의 연구에 따르면 DeepSeek의 R1 모델은 공격 성공률이 100%에 달했습니다. 간단히 말해, 이 모델은 유해한 힌트를 전혀 차단하지 못했습니다. 이처럼 혁신적인 프로세스에서 보안이 뒷전으로 밀리는 이유는 무엇일까요?

중국에서 AI 붐을 일으킨 딥시크

딥시크 개발자들은 자사의 R1 챗봇이 OpenAI와 같은 경쟁사보다 비용이 훨씬 저렴하다고 주장합니다. 업계 관계자들은 이를 2022년 11월 이후 가장 큰 AI 챗봇 이벤트라고 부르고 있습니다. 마이크로소프트와 아마존 웹 서비스는 딥시크를 지원하기 위해 발 빠르게 움직였습니다.

이러한 발전에는 위험이 따릅니다. 딥시크의 AI 모델은 사용자 데이터를 중국에 있는 서버에 저장합니다.

OpenAI는 미국 정부에 보낸 서한에서 딥시크에 대한 우려를 표명했습니다. 15페이지 분량의 이 서한은 딥시크의 발전, 특히 R1 모델이 AI 분야에서 미국의 주도권을 축소하고 있다는 점을 강조합니다.

재정적 관점에서 보면, 딥시크의 발표는 전 세계적인 공황을 촉발시켰습니다. 기술주 주가가 급락했습니다. 선도적인 칩 제조업체인 엔비디아는 하루 만에 17% 가까이 하락했습니다. 투자자들은 AI 산업의 비용과 경쟁력을 재평가했습니다. 시장 가치 손실은 수 천억 달러에 달했습니다.

위험 심리가 확산되면서 그 충격파는 암호화폐 등 다른 분야로 빠르게 퍼져나갔습니다. 신속하고 성급한 대응은 그 자체로 중요한 문제입니다. AI 개발자들이 저비용 개발 트렌드를 이용하고자 한다면, 빠른 배포를 위해 사용자의 프라이버시를 희생하는 딥시크와 같은 모델이 더 많이 등장할 수 있습니다.

암호화폐에 미치는 파급 효과

딥시크 사건은 암호화폐 업계에서 더욱 우려스러운 추세를 드러내고 있습니다. 암호화폐는 점점 더 기술주와 밀접하게 연관되어 있습니다. 딥시크가 헤드라인을 장식했을 때 암호화폐 시장도 예외는 아니었습니다. 가장 잘 알려진 디지털 자산인 비트코인은 10만 달러 아래로 떨어졌습니다.

분석가들은 또한 나스닥 종합지수와 비트코인의 6개월 상관계수가 약 0.5까지 상승했으며, 이는 기술주가 하락하면 비트코인과 같은 위험 자산도 함께 하락한다는 것을 시사한다고 지적했습니다. 따라서 주류 기술 시장에 타격을 주는 향후 개발은 암호화폐 시장에도 영향을 미칠 것입니다.

스마덱스의 진 라우시스를 비롯한 비평가들은 딥시크의 기술이 근본적으로 '비트코인과 무관하다'고 주장합니다. 그러나 시장에 널리 퍼진 두려움은 기술 부문에 대한 충격이 암호화폐 시장으로 빠르게 전달된다는 것을 의미합니다. 많은 비트코인 채굴자들이 AI 데이터 센터 운영으로 옮겨갔고, 주가는 13~18% 하락했습니다. 이러한 주가 하락은 시장의 전반적인 불확실성을 가중시키고 있습니다.

또 다른 우려는 사기 수단이 증가하고 있다는 점입니다. 딥시크를 테마로 한 토큰과 심지어 가짜 AI 테마 토큰까지 등장해 투자자들의 관심을 끌고 있습니다. 신규 투자자들은 탈중앙화 거래소에서의 거래나 가격 가우징 또는 배송 사기를 식별하는 방법에 대해 거의 알지 못합니다.

무시할 수 없는 보안 위험

보안 연구자들은 딥시크릿 R1 iOS 앱이 오래된 암호화를 사용한다고 지적했습니다. 이러한 결함으로 인해 사용자는 사이버 공격과 데이터 유출의 위험에 노출됩니다.

이러한 비용 절감은 시스템을 조작과 악용에 취약하게 만들 수 있습니다. 저비용 AI 모델은 외국 정부의 이해관계에 부합할 수 있어 도입에 그림자를 드리울 수 있습니다.

이러한 종류의 보안 위험은 기업과 규제 당국의 긴급한 주의가 필요합니다. 미국 관리들은 중국 내 서버에 저장된 민감한 소비자 데이터에 대해 우려하고 있습니다. 규제 당국은 시장의 신뢰를 유지하기 위해 더 엄격한 데이터 보호 기준을 적용할 수 있습니다. 업계 전문가들도 딥시크의 장기적인 영향에 대해 이의를 제기합니다. 일부에서는 딥시크의 비용 효율성이 전체 인공 지능 분야를 활성화할 수 있다고 주장합니다.

미래는 어떻게 될까요?

규제 당국과 업계 리더들이 이러한 문제를 검토하기 시작하면서, AI의 미래는 이러한 보안 위험을 어떻게 관리하느냐에 달려 있습니다. 혁신을 추진하면서 우리는 더 높은 수준의 데이터 보호를 요구해야 합니다.

딥시크의 사례는 효율성 혁신에는 강력한 안전장치가 수반되어야 한다는 사실을 일깨워줍니다. 지금 우리가 내리는 선택이 AI와 소비자 데이터 보호의 미래를 결정할 것입니다. 더 저렴하고 빠르지만 더 위험한 기술에 대한 논쟁은 아직 끝나지 않았으며 앞으로 몇 년 동안 기술 및 암호 화폐 분야를 계속 형성할 것입니다.