딥시크 창업자가 공동 소유한 헤지펀드 '하이플라이어 퀀트'가 지난해 56.6%의 수익률을 기록하며 중국 대형 헤지펀드 중 2위에 올랐다. 딥시크(DeepSeek)의 창업자이자 최고경영자(CEO)인 량원펑(Liang Wenfeng)이 공동 소유한 하이플라이어 퀀트(High-Flyer Quant)는 지난해 56.6%의 수익률을 올려 중국 10대 대형 헤지펀드 운용사 중 2위를 차지했다. 데이터 제공업체 선전 파이파이왕 투자 관리(Shenzhen PaiPaiWang Investment & Management)가 월요일 발표한 순위에 따르면, 하이플라이어는 2025년 73.5%의 수익률을 기록한 링쥔 인베스트먼트(Lingjun Investment)의 뒤를 이었다. 순위 상위권 업체는 모두 퀀트 헤지펀드로, 복잡한 계량 모델을 사용해 투자 기회를 포착하는 방식이 중국에서 인기를 끌고 있음을 보여준다. 퀀트 펀드는 수학적·통계적 기법과 자동화된 알고리즘, 고급 계량 모델을 결합하여 투자 결정을 내리고 거래를 실행한다. 항저우에 본사를 둔 하이플라이어는 운용 자산 100억 위안(미화 14억 3천만 달러) 이상의 중국 헤지펀드 중에서 이 같은 뛰어난 2025년 실적
마이크로소프트 싱크탱크인 AI 이코노미 인스티튜트는 2025년 하반기 글로벌 AI 도입 현황을 분석한 ‘AI 확산 보고서: 심화되는 디지털 격차’를 발표했다. 보고서는 생성형 AI 채택이 빠르게 늘고 있지만, 국가 간 디지털 격차가 오히려 확대되고 있다고 진단했다. 보고서에 따르면 2025년 하반기 기준 전 세계 생성형 AI 채택률은 16.3%로, 상반기 대비 1.2%포인트 상승했다. 근로 연령 인구 6명 중 1명이 생성형 AI를 사용한 셈으로, AI가 주류 시장에 빠르게 진입하고 있음을 보여준다. 그러나 글로벌 노스와 글로벌 사우스 간 격차는 더 벌어졌다. 글로벌 노스의 AI 채택률은 24.7%로 글로벌 사우스(14.1%)의 약 두 배에 달했으며, 지역 간 격차는 상반기 9.8%포인트에서 하반기 10.6%포인트로 확대됐다. 보고서는 초기 디지털 인프라 투자 여부가 이러한 격차를 좌우하고 있다고 분석했다. 국가별로는 아랍에미리트, 싱가포르, 노르웨이, 스페인 등이 AI 도입률 상위를 유지했다. 미국은 절대적인 사용량에서는 세계 최고 수준이지만, 인구 대비 사용 비율은 낮아 24위에 머물렀다. 반면 한국은 7계단 상승한 18위로, 조사 대상국 가운데 가장 빠른
2025년 대한민국 보안 산업은 사상 유례없는 대형 개인정보 유출 사고가 연쇄적으로 발생한 해로 기록됐다. 이동통신, 전자상거래, 금융, 교육 등 산업 전반에서 총 1억 건에 가까운 개인정보 유출이 확인되며 단일 사고 기준 역대 최대 규모 기록이 여러 차례 갱신됐다. 개인정보보호위원회 집계에 따르면, 2025년 한 해 접수된 개인정보 침해 신고는 전년 대비 약 38% 증가했다. 생성형 AI(Generative AI)와 클라우드 전환이 전 산업으로 확산되며 행정·금융·유통 서비스의 자동화 비중은 크게 높아졌지만 그에 비례해 데이터 관리와 접근통제 실패 사례도 급증했다. 특히 노후 시스템 방치, 내부자 권한 관리 부실, 특정 클라우드 사업자에 대한 과도한 의존 구조가 반복적으로 사고 원인으로 지목됐다. 이러한 흐름을 정리하기 위해 올해 국내 보안 산업을 뒤흔든 주요 사건을 월별로 정리했다. <1월> GS리테일 고객정보 158만 건 유출...유통 플랫폼 보안의 민낯 2025년 IT·보안 이슈의 출발점은 GS리테일 개인정보 유출 사고였다. GS리테일은 1월 초 자사 편의점 웹사이트 해킹으로 약 9만여 명의 고객 개인정보가 유출됐다고 공지했으나 이후 과거
카스퍼스키는 올해 중소·중견기업 사용자를 대상으로 한 사이버 공격 사례 중, 주요 온라인 생산성 도구로 위장된 공격이 약 8500건에 달했다고 4일 밝혔다. 가장 일반적인 미끼는 줌(Zoom)과 마이크로소프트 오피스(Microsoft Office)였으며, 챗GPT와 딥시크 등 새로운 AI 기반 서비스도 공격자에 의해 점점 더 많이 악용되고 있다. 카스퍼스키 분석가는 중소·중견기업에서 자주 사용되는 합법적인 애플리케이션으로 위장된 악성코드 및 원치 않는 소프트웨어의 빈도를 확인하기 위해 12개의 온라인 생산성 앱을 샘플로 분석했다. 올해 카스퍼스키는 4000개 이상의 고유한 악성 파일과 비정상 파일 인기 앱을 가장한 형태로 나타났음을 발견했다. 특히 AI 서비스의 인기가 높아지면서 사이버 범죄자들이 악성코드를 AI 도구로 위장하는 사례도 점점 증가하고 있다. 특히 챗GPT를 사칭한 사이버 위협은 2025년 1월~4월 사이 전년 동기 대비 115% 증가했으며, 해당 기간 동안 177개의 고유한 악성 파일과 비정상 파일이 탐지됐다. 또 다른 인기 AI 도구인 딥시크도 83개의 파일에서 위장 대상으로 등장했다. 이 대형 언어 모델은 2025년 출시되자마자 공격자들의
개인정보 보호 조치 충족 여부, 추가 점검 뒤따라야 하는 것으로 알려져 중국 생성형 인공지능(AI) 플랫폼 딥시크(DeepSeek)가 한국 정부의 개인정보 보호 시정권고를 일부 수용하며 두 달여 만에 국내 신규 다운로드 서비스를 재개했다. 과도한 개인정보 수집과 국외 이전 논란으로 잠정 중단됐던 딥시크는 이번 조치를 통해 한국 시장 재진입의 발판을 마련했지만, 여전히 남아있는 과제들도 적지 않다. 딥시크는 28일(현지시간) 자사의 개인정보 처리방침을 개정해 한국어판을 공식 공개했다. 새로 추가된 부속 규정에는 "한국 개인정보보호법을 준수해 개인정보를 처리한다"는 내용이 명시됐다. 또한 개인정보를 중국 내 3개사와 미국 내 1개사로 이전한다는 사실을 고지하고, 이용자가 국외 이전을 거부할 수 있도록 '옵트아웃' 기능을 도입했다. 옵트아웃 기능은 사용자가 AI 학습용 데이터 제공을 거부하거나 이미 제공된 데이터를 삭제 요청할 수 있도록 해 개인정보 보호 수준을 높이겠다는 취지다. 아울러 딥시크는 14세 미만 아동의 서비스 이용을 금지하고, 아동 개인정보를 수집하지 않겠다는 방침도 새롭게 명시했다. 이번 조치는 지난 23일 한국 개인정보보호위원회가 '딥시크 사전
저비용·고효율 AI 모델을 앞세운 중국계 AI 기업 ‘딥시크(DeepSeek)’의 출현이 글로벌 인공지능(AI) 생태계에 커다란 파장을 일으키고 있다. 특히 오픈소스를 내세운 개방 전략은 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등 폐쇄형 생태계를 유지해 온 기존 선두 그룹에 정면으로 도전장을 내민 셈이다. 이러한 패러다임 변화의 핵심에는 ‘지식증류(Knowledge Distillation)’ 기술이 자리 잡고 있다. 지식증류는 대형 AI 모델(교사 모델)의 응답을 기반으로 소형 모델(학생 모델)을 훈련시키는 방식으로, 모델 개발 비용을 줄이면서도 정밀도를 높일 수 있는 기술이다. 딥시크의 AI 모델 역시 이러한 방식으로 훈련된 것으로 알려졌다. 하지만 이 과정에서 대형 모델의 응답 데이터를 무단으로 활용했다는 의혹이 제기되며, 지식재산권 침해 논란이 불거지고 있다. 미국 전 대통령 도널드 트럼프가 AI·암호화폐 정책 자문역에 임명한 데이비드 올리버 삭스는 “딥시크가 미국의 지식재산을 도용했을 가능성이 있다”고 주장하며 의혹에 불을 지폈다. 이에 한국지식재산연구원은 최근 보고서를 통해 지식증류와 관련한 법적·기술적 쟁점을 분석하고, AI 반도체 개발 환경과의 연관성을 조명
젠슨 황, 수출규제에 부합하는 제품 최적화 나설 것 밝혀 미국 정부가 엔비디아의 AI 반도체 대중국 수출을 전방위로 제한한 가운데, 젠슨 황 엔비디아 CEO가 다시 중국을 찾았다. 지난 1월에 이어 약 3개월 만의 방중이다. 이번 방문은 미 상무부가 H20 칩의 수출 제한을 강화한 직후 이뤄져 업계의 주목을 받고 있다. 황 CEO는 17일 중국국제무역촉진위원회(CCPIT) 초청으로 베이징에 도착해 런훙빈 CCPIT 회장과 회담을 진행했다. 그는 “중국은 엔비디아에 매우 중요한 시장”이라며 “엔비디아는 앞으로도 중국과의 협력을 계속 이어가길 바란다”고 밝혔다. 미 정부의 규제가 자사 사업에 중대한 영향을 미쳤다고 인정하면서도, “규제에 부합하는 제품을 지속적으로 최적화하겠다”는 입장을 명확히 했다. 황 CEO는 베이징 인민대회당에서 허리펑 국무원 부총리도 만나 중국 시장의 전략적 중요성을 강조했다. 허 부총리는 “중국은 산업 혁신의 최적지며, 엔비디아를 비롯한 미국 기업의 활발한 활동을 환영한다”고 밝혔다. 이에 황 CEO는 “중국 경제에 긍정적인 기대를 갖고 있으며, 미중 협력의 가교 역할을 할 것”이라고 답했다. 이번 방중에서 황 CEO는 중국의 대표 AI
美·日 보안 전문가 "랜섬웨어 소스코드 등 민감 정보 손쉽게 얻어" 딥시크가 개발한 생성형 AI 모델이 범죄에 악용될 수 있는 정보를 제한 없이 제공해 논란이 일고 있다. 일본 요미우리신문은 6일, 일본과 미국 보안 전문가들이 딥시크의 AI 모델 'R1'을 대상으로 실험한 결과, 랜섬웨어 소스코드와 화염병 제조법 같은 민감 정보를 손쉽게 얻을 수 있었다고 보도했다. 실험을 주도한 미쓰이물산 시큐어디렉션의 요시카와 다카시는 지난 1월 출시된 딥시크의 R1 모델에 특정 지시문을 입력했더니, 실제 사용할 수 있는 수준의 랜섬웨어 소스코드를 제공했다고 밝혔다. 다만, 해당 응답에는 “악의적 목적에 사용하지 말라”는 형식적 경고 문구가 덧붙여졌을 뿐이었다. 요시카와는 같은 문장을 오픈AI의 챗GPT 등 다른 주요 모델에 입력했을 때는 응답 자체를 거부했다고 강조했다. 미국 사이버 보안기업 팔로알토네트웍스 조사팀도 R1을 대상으로 실험을 진행한 결과, 로그인 입력값을 탈취하는 악성 프로그램부터 화염병 제조법까지 현실적으로 실행 가능한 수준의 답변을 얻었다고 밝혔다. 조사팀은 “지시문은 전문 지식이 없어도 누구나 입력할 수 있는 수준이었고, 제공된 정보는 그대로 실행 가
겔싱어, TSMC 핵심 기술이 여전히 대만에 머물러 있음을 강조 TSMC의 대규모 미국 투자에도 불구하고, 미국이 반도체 산업에서 리더십을 되찾기에는 부족하다는 지적이 나왔다. 전 인텔 CEO 팻 겔싱어(Pat Gelsinger)는 최근 파이낸셜타임스와의 인터뷰에서 “반도체 리더십은 공장이 아니라 연구개발(R&D)에서 시작된다”며 TSMC의 핵심 기술이 여전히 대만에 머물러 있다는 점을 강조했다. 겔싱어는 TSMC가 발표한 1000억 달러(약 146조 원) 규모의 미국 투자에 대해 “생산시설 건설은 긍정적이지만, 차세대 트랜지스터 기술과 같은 핵심 R&D가 대만에 남아 있는 한, 진정한 기술 리더십 회복에는 한계가 있다”고 평가했다. 이어 “미국 내에서 연구와 설계를 병행하지 않는다면, 제조만으로는 글로벌 주도권을 회복할 수 없다”고 단언했다. TSMC는 이달 초 발표한 투자 계획에서, 미국에서 진행할 R&D는 기존 생산 기술에 국한되며, 최첨단 공정 기술의 연구는 계속해서 대만에서 수행할 것이라고 밝힌 바 있다. 이는 미국이 반도체 전략적 자립을 추진하는 상황에서 중요한 시사점을 던진다. 겔싱어는 도널드 트럼프 전 미국 대통령의 관세
조형근 CSO "모레야말로 한국의 딥시크 만들 수 있는 기업" 강조 모레(MOREH)가 과학기술정보통신부 주최로 25일 서울 롯데호텔에서 열린 ‘AI 글로벌 컨퍼런스’에 참가해 AI 모델 및 서비스 세션에서 국내 AI 인프라 소프트웨어(SW)의 새로운 방향을 제시했다. 이번 행사는 ‘컴퓨팅 인프라와 AI 모델, 혁신의 주도권을 잡아라’를 주제로 열렸으며, 엔비디아, AMD, 오픈AI 등 글로벌 기업들과 함께 국내 대표 AI 기업들이 참여해 기술 전략을 공유했다. 행사는 크게 AI 반도체, 데이터센터, AI 모델 및 서비스 세 가지 파트로 구성됐으며, 모레는 AI 모델 및 서비스 세션에 발표 기업으로 나섰다. 이날 발표를 맡은 조형근 모레 CSO는 “초거대 AI 모델 개발은 GPU 수천 개를 하나의 시스템처럼 묶어 처리할 수 있는 인프라 소프트웨어가 핵심”이라며, “AI 인프라에서 소프트웨어의 역할이 본질적으로 변화하고 있다”고 강조했다. 그는 특히, 딥시크의 등장을 계기로 ‘저비용 고성능 AI 모델’ 개발이 주목받는 가운데, “모레야말로 한국의 딥시크를 만들 수 있는 가장 최적화한 기업”이라고 자부했다. 모레는 독자적인 GPU 가상화 기술을 기반으로 다양한
말레이시아 자프룰 아지즈 장관 "의혹에 대해 면밀한 조사 요청" 말레이시아 정부가 미국의 요청에 따라 엔비디아 첨단 반도체가 자국을 경유해 중국으로 유입되는 것을 막기 위한 단속을 강화하고, 데이터 센터 관련 규제도 엄격히 할 방침이다. 파이낸셜타임스(FT)는 24일 자프룰 아지즈 말레이시아 국제통상산업부 장관과의 인터뷰를 통해 이 같은 내용을 보도했다. 자프룰 장관은 "미국 정부가 말레이시아를 거쳐 중국으로 엔비디아 첨단 반도체가 유입된다는 의혹에 대해 면밀히 조사하라고 요청했다"고 밝혔다. 그는 "미국은 모든 엔비디아 반도체 수입물량에 대한 추적을 요청했다"며 "엔비디아 반도체가 장착된 서버의 최종 목적지가 말레이시아 데이터 센터가 돼야 하고, 갑자기 다른 곳으로 이동하지 않기를 미국은 원했다"고 FT에 전했다. 이에 말레이시아 정부는 데이터 센터 산업 규제를 강화하기 위한 특별 태스크포스도 구성했다고 발표했다. 최근 수년간 말레이시아는 구글, 엔비디아, 마이크로소프트 등 글로벌 기업의 데이터 센터를 적극 유치하며 관련 시장이 세계에서 가장 빠르게 성장하는 국가 중 하나로 주목받았다. 이번 조치는 지난 1월 중국 스타트업 딥시크가 저비용 고성능 인공지능(
LG AI연구원이 자체 개발한 추론 인공지능(AI)인 ‘엑사원 딥’(EXAONE Deep)을 오픈소스로 공개했다. LG AI연구원은 오는 21일(현지시간)까지 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC)에 참가해 엑사원 딥을 소개한다고 18일 밝혔다. 지난달 국가AI위원회가 연 AI 산업 경쟁력 진단 간담회에서 조만간 딥시크 R1급 모델을 오픈소스로 공개한다고 예고한 지 1개월여 만이다. LG AI연구원은 엑사원 딥에 대해 글로벌 추론 AI 모델들과 경쟁할 수 있는 국내 첫 모델이라고 설명했다. 현재 전 세계적으로는 미국의 오픈AI와 구글, 중국의 딥시크와 알리바바 등 파운데이션 모델을 보유한 소수의 기업만이 자체 추론 AI를 개발하고 있다. 이에 한국 기업이 자체 개발한 ‘추론 AI’가 글로벌 AI 시장에서 본격적으로 경쟁력을 입증했다는 점에서 의미가 있다는 평가다. LG AI연구원은 ‘엑사원 딥-32B’(320억개 매개변수)와 함께 개발한 경량 모델 ‘엑사원 딥-7.8B’, 온디바이스 모델 ‘엑사원 딥-2.4B’도 오픈소스로 공개했다. LG AI연구원에 따르면 엑사원 딥-32B는 딥시크 R1(6710억개 매개변수)의 5%
KAIST 연구진이 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’ 기술로서 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간이나 동물과 유사하게 스스로 가설을 세워 검증하는 신개념 인공지능 모델을 개발하는데 성공했다. KAIST는 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 생명과학과 정민환 교수(IBS 시냅스 뇌질환 연구단 부연구단장) 연구팀이 동물이 가설을 세워 일관된 행동 전략을 유지함과 동시에, 본인의 가설을 스스로 의심하고 검증하면서 상황에 빠르게 적응하는 새로운 강화학습 이론을 제시하고 뇌과학적 원리를 규명했다고 20일 밝혔다. 현재 상황에 맞게 행동의 일관성과 유동성 사이의 적절한 균형점을 찾아가는 문제를 ‘안정성-유동성의 딜레마(Stability-flexibility dilemma)’라고 한다. 이를 위해서는 현재 본인의 판단이 맞는지를 계속 검증하고 수정할 수 있어야 한하는데 뇌과학 및 인공지능 분야에서 다양한 연구가 있었으나 아직까지 완벽한 해법이 알려진 바가 없다. 연구팀은 스스로 세운 가설을 바탕으로 다음 상황을 예측하고 확인하는 행동 패턴을 동역학적으로 프로파일링 할 수 있는 새로운 방식을
지난 1월, 인공지능(AI) 업계에 엄청난 파란을 일으킨 기업이 등장했다. 그 이름은 바로 딥시크(DeepSeek). 이제는 중국 AI 기술력을 상징하는 얼굴이 됐다고 해도 과언이 아니다. 딥시크가 공개한 대규모언어모델(LLM) ‘R1’은 저렴한 비용으로 오픈AI의 ‘챗GPT-4’를 상회하는 성능을 보였다는 점에서 충격을 몰고 왔다. 다만, R1이 활용되기에 앞서 다양한 국가에서는 개발 비용과 성능, 보안에 대한 의구심이 확대되며, 현재 사용 제한 조치가 논의되고 있다. 미 증시 뒤흔든 딥시크 파급력 지난 한 달, 중국의 AI 스타트업인 딥시크의 등장은 AI 업계의 가장 큰 이슈였다. 무엇보다 주목받았던 것은 R1의 압도적인 가성비였다. 딥시크가 공개한 보고서에 따르면, 딥시크-R1의 전신인 딥시크-V3 개발 비용은 557만6000달러(약 78억8000만 원)인 것으로 알려졌다. 이는 엔비디아의 ‘H800 GPU’를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용에 해당한다. 이는 오픈AI의 투자비용 대비 약 5.6%에 불과한 금액이다. 또한, 메타가 최신 AI 모델인 ‘라마 3’에 ‘H100’으로 훈련한 비용의 10분의 1 수준이다. 심지어 H800은 미국의 AI
팔로알토 네트웍스 위협 연구 기관 유닛42(Unit42) 조사에 따르면 딥시크의 보안 취약점으로는 ‘탈옥(jailbreaking)’이 꼽히며, 이는 전문 지식이나 경험이 없는 사용자도 악성 콘텐츠를 생성할 수 있다고 밝혔다. 탈옥은 AI 모델에 내장된 가드레일을 우회해 AI가 유해한 콘텐츠를 생성하거나 부적절한 답변 등을 출력하도록 유도하는 행위를 의미한다. 유닛42 연구진은 딥시크가 악성 소프트웨어 생성, 악의적인 스크립팅 등 유해한 콘텐츠를 생성할 가능성을 우려해 세 가지 탈옥 기법으로 취약점을 집중적으로 테스트했다. 이번 연구에는 ‘디셉티브 딜라이트(Deceptive Delight)’, ‘배드 리커트 저지(Bad Likert Judge)’, ‘크레셴도(Crescendo)’ 등 단일 및 다단계 탈옥 기법이 활용됐다. 이에 딥시크 가드레일을 성공적으로 우회해 데이터 탈취 도구 개발, 키로거 생성, 발화 장치 제작과 관련된 유해한 콘텐츠를 만들었다. 유닛42는 연구 과정에서 딥시크가 정교하게 설계된 프롬프트를 단계적으로 입력했을 때 높은 우회 및 탈옥 성공률을 보이면서 보안 취약점이 드러났으며, 이번 연구에 활용된 세 가지 탈옥 기법이 성공적으로 작동한 것은
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