조현범 한온시스템 혁신 전략과 경영 정상화 강조

조현범 한국앤컴퍼니그룹 회장은 한온시스템의 경영 정상화와 혁신의 필요성을 강조했다. 그는 핵심 기술력을 보유한 한온시스템의 과거 오류를 개선하고, 향후 3년간의 혁신 방안을 모색해야 한다고 밝혔다. 이에 따라 한국앤컴퍼니그룹은 2025년 한온시스템 경영 전략 회의를 통해 실행 중심의 변화를 추진하고 있다. 조현범의 혁신 전략 조현범 회장은 한온시스템의 혁신을 위해 몇 가지 핵심 전략을 제시했다. 그는 "모든 구성원이 절박한 심정으로 프로액티브해져야 한다"며, 상황을 주도하는 자세와 혁신적인 중장기 전략의 필요성을 강조했다. 그러므로 회사의 구성원들은 무엇을 필요로 하는지를 이해하고, 이를 실행에 옮기는 온 힘을 쏟아야 한다. 이는 기존의 계획 수립과 의사결정보다도 실제 실행에 중점을 두어야 한다는 점을 시사한다. 또한, 그는 한온시스템의 재무구조를 정상화하고, 국가 경쟁력에 기여하는 첨단기술 연구개발(R&D)에 집중해야 한다고 언급했다. 이를 통해 한온시스템은 지속 가능한 성장을 이루어내며, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 확보할 수 있다. 혁신적인 경영을 습관화하며, 직원들의 마인드셋을 강화하는 것은 이러한 전환의 첫 걸음으로 여겨진다. 조 회장은 구성원들이 산업과 시장을 이해할 수 있는 역량을 배양하는 것이 중요하다고 강조하고 있다. 경영 정상화 방향 조현범 회장은 한온시스템의 경영 정상화를 위한 방향성을 명확히 하고 있다. 그는 기존의 회계 정책을 청산하고 기업의 본질을 반영하는 방향으로 나아가야 한다고 밝혔다. 즉, 영업이익을 단기적으로 높이기 위한 노력이 아닌, 기업의 실질적인 가치를 높이는 데 집중해야 한다는 것이다. 이는 기업이 직면한 다양한 문제들을 보다 근본적으로 해결하기 위한 접근 방식으로, 조 회장은 향후 3년간 이 점을 중시해야 한다고 언급하고 있다. 특히 그는 한온시스템이 글로벌 경쟁력을 높이고 효율성을 증대시키기 위해 조직 구조 개편 작업을 진행중임을 알렸다. 아시아·태평양, 중국...

딥시크의 저비용 AI 모델 개발 비결 분석


중국 인공지능 스타트업 딥시크는 저비용으로 생성형 AI 모델을 개발하는 비결로 화웨이 칩과 정부 보조금을 강조하고 있다. 이 회사가 개발한 AI 모델은 메타와 오픈AI의 비용보다 10분의 1에 불과하며, 데이터 수집에는 중국 플랫폼의 사용자 데이터를 활용하고 있다. 이러한 배경으로 인해 딥시크는 AI 모델 개발에 있어 높은 경제성을 확보하고 있다.

화웨이 칩의 경제성

딥시크는 AI 모델 개발을 위해 화웨이의 어센드(Ascend) 910B 칩을 적극적으로 활용하고 있다. 이 칩은 엔비디아의 A100과 비교할 때 성능은 약 80%에 달하면서도 가격은 30%로 현저히 저렴하다. 더불어 정부의 보조금을 활용하여 화웨이 칩 사용 비용이 엔비디아의 시스템 대비 54%나 낮다는 점은 딥시크의 경제성을 더욱 부각시킨다. 이를 통해 딥시크는 비교적 낮은 비용으로 비슷한 성능의 AI 모델을 개발할 수 있는 경쟁력을 가지게 된다. 딥시크가 개발한 V3 모델의 개발비용은 약 79억원에 달하지만, 메타의 AI 모델 '라마3' 개발비용의 10분의 1 수준에 불과하다. 최신 모델 R1 또한 오픈AI의 개발비용보다 27분의 1 수준이라는 점은 딥시크의 경제 모델이 실제로 비용 절감에 효과적임을 입증한다. 이렇게 저렴한 비용으로 AI 모델 개발이 가능한 이유는 화웨이 칩의 성능과 저렴함을 효과적으로 조합한 결과라 할 수 있다.

데이터 수집의 장점

딥시크는 데이터 수집에 있어 중국의 다양한 플랫폼 데이터를 적극 활용하고 있다. 웨이신, 타오바오, 더우인 등 총 14억 사용자의 데이터를 이용할 수 있으며, 그 수집 비용이 매우 저렴하다고 밝혀졌다. 이러한 데이터는 자오상은행 및 국가 전력망과 같은 중국 기업으로부터 공급받아 활용되고 있어, 많은 양의 데이터에 대한 접근성을 높여준다. 딥시크의 데이터 수집 전략에서 주목할 점은 개인정보 보호법의 유연성이다. 중국의 규제가 상대적으로 느슨해 개인 정보를 삭제하고 입력하는 데이터 라벨링 작업에 드는 비용이 미국 시장의 10% 수준에 불과하다는 설명은 그들이 어떻게 데이터 수집 비용을 최소화하고 있는지를 잘 보여준다. 또한, 데이터센터의 전력 사용 비용이 미국보다 3분의 1 수준에 그쳐, 전체 AI 개발 비용을 더욱 절감하는 효과를 가져오고 있다.

AI 개발 생태계의 이점

딥시크는 자국에서 개발된 AI 훈련 플랫폼, 즉 패들패들(Paddle Paddle)과 마인드스포어와 같은 소프트웨어 플랫폼을 활용함으로써 외국 소프트웨어에 대한 의존도를 낮추고 있다. 이로 인해 고유의 기술을 기반으로 AI 모델 개발을 추진할 수 있으며, 중국 AI 생태계의 장점을 극대화하고 있다. 이러한 플랫폼은 딥시크의 기술적 독립성을 확보하고, 개발 과정에서의 효율성을 더욱 높이고 있다. 딥시크는 향후 미국의 제재 가능성을 염두에 두고 있으며, 특히 클라우드 접속 제한 및 GPU 판매 금지 등 다양한 제재를 예상하고 있다. 그들은 미국 시장에서의 점유율이 높아질수록 이러한 제재의 위험성이 증가한다고 분석하고 있다. 그러나 현재의 기술적 기반과 데이터 수집 방식 덕분에 딥시크는 이러한 도전에 잠재적으로 잘 대응할 수 있는 위치에 놓여 있다.

딥시크의 저비용으로 생성형 AI 모델 개발 비결은 화웨이 칩의 경제성, 다양한 데이터 수집 방식, 그리고 중국의 AI 개발 생태계 덕분에 가능했다. 이러한 조건들은 딥시크를 경쟁적으로 유리한 위치에 놓이게 했으며, 앞으로의 AI 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 향후 딥시크가 미국의 제재와 같은 외부 요인에 어떻게 대응할지가 주목받게 될 것이며, 이는 그들의 지속 가능한 성장에 필수적일 것이다.