딥시크 량원펑, AGI 우선·오픈소스 전략 공개

중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 창업자 량원펑이 투자자 미팅에서 회사의 장기 전략과 AGI 로드맵을 상세히 공유했다. 그는 딥시크의 궁극적 목표를 AGI로 규정하며, 소비자 서비스와 기업용 API 사업은 그 자체가 목적이 아니라 AGI를 향해 가는 과정에서 발생하는 중간 산출물이라고 설명했다. 량원펑은 AI의 발전 경로를 언어모델에서 시작해 사고연쇄(CoT), 에이전트, 지속학습, 자기개선, 구현지능으로 이어지는 단계로 정의했다. 지난해의 핵심이 CoT였다면 올해의 핵심 단계는 에이전트라고 진단했다. 다만 현재의 에이전트는 조직과 업무에 축적된 맥락을 스스로 학습하지 못해 인간을 완전히 대체하기는 어렵다며, 진정한 차세대 모델의 조건으로 '지속학습 능력'을 꼽았다. 지속학습이 가능해지면 AI가 스스로 다음 버전을 연구하는 자기개선 단계로 진입하고, 특이점 역시 급격한 단절이 아니라 점진적 과정으로 도래할 가능성이 높다고 내다봤다. 실행 우선순위로는 코딩 에이전트를 지목했다. 과업과 결과를 명확히 평가할 수 있고 다른 지식노동 자동화로 확장하기 쉬워 범용 에이전트의 출발점으로 적합하다는 판단이다. 차세대 모델의 첫 사용자 역시 외부 고객이 아니라 딥시크 자신이어야 하며, 모델이 자체 연구개발을 지원하는 것이 AGI에 가장 빠르게 도달하는 길이라고 강조했다. 상업화에 대해서는 '상업화를 하지 않는 회사가 아니라 상업화를 최종 목표로 삼지 않는 회사'라고 규정했다. 슈퍼앱이나 제2의 텐센트·바이트댄스를 지향하지 않으며, 지난해 소비자 트래픽 급증도 계획된 결과가 아니었다고 밝혔다. API 가격은 매출 극대화가 아니라 서버·GPU 투자비를 약 10개월 내 회수하는 합리적 이익 수준을 기준으로 책정하고 있으며, 수요의 비탄력성을 이용한 가격 인상은 택하지 않는다고 했다. 오픈소스에 대해서는 마케팅 수단이 아닌 회사의 비전이자 장기 전략이라고 못박았다. AI 시장이 장기적으로 GDP의 상당 부분을 차지할 만큼 커 한 기업의 독점이 불가능하며, 과도한 이익을 추구하는 기업은 결국 더 낮은 이익에 만족하는 경쟁자에게 밀린다는 논리다. 제3자가 오픈소스 모델을 배포하더라도 딥시크 수준의 추론 비용과 운영 효율을 재현하기 어렵기 때문에 오픈소스가 API 사업을 훼손하지 않는다고 봤다. 그는 절제를 윤리적 구호가 아니라 AGI 실현 확률을 높이는 전략으로 규정하며, 알리바바·즈푸AI·문샷AI 등 경쟁사와의 생태계 협력도 자사 이익과 충돌하지 않는다고 덧붙였다.