딥시크는 이제까지 기술적인 면에 초점을 맞춰져 왔습니다. 모델 개발 비용이나 API 사용료 등이 대표적입니다.
그러나 아직 소비자 사용 측면은 덜 부각된 면이 있습니다. 실제 사용자들인 딥시크를 얼마나 사용하고, 또 어떻게 느끼고 있을까요. 관계 통계들도 서서히 등장하고 있습니다
우선 딥시크의 소비자 사용은 '챗GPT'의 4분의 1 이하로 보입니다.
시밀러웹의 추산에 따르면, 1월31일 미국에서 딥시크 홈페이지는 240만건의 일일 방문자를 기록했습니다. 이는 그날 1930만건의 방문을 기록한 챗GPT의 12.4%에 불과합니다. 최고치를 기록했던 1월28일 490만건과 비교해도 오픈AI의 25% 정도입니다.
국내에서도 비슷한 양상입니다. 와이즈앱-리테일의 보고서에 따르면 1월 4주 차 모바일 주간 사용자에서 챗GPT는 493만명, 딥시크는 121만명을 기록했습니다. 이 또한 24.5% 수준입니다.
다만, 챗GPT를 제외한 다른 앱들은 단번에 따라잡은 것으로 나타났습니다. 미국에서는 기존 2위를 달리던 구글 '제미나이'의 150만건의 1.6배를 기록했고, 해외에서는 제미나이의 3배를 넘었습니다.
사용자 반응도 나쁘지 않습니다. 국내외 커뮤니티에서는 "챗GPT와 비교해도 그리 차이 나지 않는 수준"이라는 평이 대부분입니다. 물론, 천안문 사태나 시진핑 주석에 대해 답하지 않는다는 지적도 많습니다.
본격적인 관심을 끈 지 며칠 되지 않은 앱이 이 정도 성적을 올렸다는 것은 분명히 주목할 만합니다.
그러나 앞으로도 딥시크 앱이 소비자 시장에서 이 페이스를 지킬 수 있을지는 지켜봐야 합니다. 넘어야 할 산이 많습니다.
우선 글로벌하게 유입되는 사용량을 커버할 수 있을지 의문입니다. 이 회사는 1월 말부터 만성적인 트래픽 초과에 시달리고 있습니다.
특히 중국에서 압도적인 1위를 차지하던 '두바오' 앱을 밀어내고, 이번 주 사용량 1위를 기록한 것으로 알려졌습니다. 이에 따라 지난달 28일부터 딥시크 서비스 현황 모니터링 창은 계속 '이상'을 나타내는 빨간색 상태입니다.
오픈AI나 구글, 앤트로픽 등의 서비스 노하우를 무시할 수도 없습니다. 챗GPT 서비스는 모델 한두대를 붙여놓은 것이 아닙니다. 사용 용도에 따라 다양한 모델과 연결할 수 있으며, 검색과 고급 음성 모드, 그리고 멀티모달 등 수년간 개발한 서비스가 결합해 있습니다.
여기에 오픈AI는 사용자들이 딥시크 모델보다 부족하다고 지적한 점을 곧바로 구현했습니다. 'o3-미니'를 무료로 개방해 모든 사용자가 추론 기능을 경험할 수 있게 했으며, 또 딥시크처럼 추론 과정까지 노출하도록 조치했습니다. 이제 딥시크보다 떨어진다고 지적된 점은 대부분 커버했습니다.
특히, 현재는 유료로만 제공되는 에이전트 기능의 무료화나 음성 비서 기능 강화 등도 예고했습니다. 이런 점을 딥시크가 따라가려면 상당한 시간이 걸릴 것으로 보입니다.
이는 오픈AI뿐만이 아닙니다. 구글도 이번 주 제미나이를 업데이트하면서 소비자용 모바일 앱을 대폭 강화했습니다. 특히 제미나이는 추론 모델에서도 멀티모달 기능 사용이 가능한 유일한 앱입니다. 상반기 중 '프로젝트 아스트라'라는 AI 음성 비서도 추가될 예정입니다.
딥시크로서는 각국이 사용자 데이터 문제로 차단에 나서는 것도 부담입니다. 6일에는 딥시크에 사용자 정보를 중국 정부로 보내는 코드가 심어졌다는 보도까지 등장했습니다.
AI 앱도 결국 소비자 채택이 중요합니다. 오픈AI의 챗GPT가 세계적인 돌풍을 일으킨 것은 기술 혁신보다 폭발적인 소비자 반응 때문이었습니다.
그 결과 챗GPT는 현재 3억5000만명이 넘는 사용자를 보유했고, 오픈AI 수익의 절반 이상은 개인 사용자 구독료에서 나오고 있습니다.
기술은 계속 발전하고, 가격은 내려갑니다. 또, 가장 앞선 기술과 가장 저렴한 서비스가 소비자들에게 늘 채택됐던 것은 아닙니다.
딥시크의 등장은 분명히 기술 경쟁에 불을 지핀 면에서 큰 역할을 했습니다. 소비자까지 움직일 수 있을지는 지켜봐야 합니다. 초기 흥분 상태가 지나면, 결국 여기에서 성패가 갈릴 것으로 보입니다.
이어 6일 주요 뉴스입니다.
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아마존이 드디어 업그레이드 알렉사를 공개한다고 합니다. 이를 예고한 뒤 1년 이상이 걸렸는데, 특히 어떤 LLM을 개발했을지 관심이 모입니다.
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