딥시크 사용법 가입방법 가격 성능 개인정보 이슈 총정리 (2025)

딥시크는 아주 저렴한 비용으로 챗GPT에 필적하는 성능을 보여주며 최근 AI 업계에서 큰 주목을 받고 있는 서비스인데요. 이 글에서는 DeepSeek의 핵심 기능과 실제 사용법, 간편한 가입방법, 그리고 최신 가격 정책까지 꼼꼼하게 정리해보았습니다.

또한 챗GPT와 비교해 어떤 차별점이 있는지도 자세히 적어보았으니 AI 챗봇 선택에 고민이 있으신 분들께 도움이 될 것 같습니다.

딥시크(DeepSeek)란?

딥시크는 중국 항저우에 본사를 둔 인공지능 연구 기업이자, 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM) 개발 회사입니다. 이 회사는 저렴한 비용으로도 GPT-4와 견줄 만큼 강력한 성능의 AI 모델을 만들어내며, 중국은 물론 전 세계 AI 시장에서 큰 주목을 받고 있는 중인데요. DeepSeek의 시작과 성장 배경, 중국 정부와의 관계, 기술적 원리까지 하나씩 꼼꼼히 살펴보겠습니다.

헤지펀드에서 AI 스타트업으로 시작

딥시크의 뿌리는 2016년 2월 설립된 중국의 퀀 트 헤지펀드 ‘하이플라이어(High-Flyer)’에 있습니다. 하이플라이어의 창업자 량원펑(Liang Wenfeng)은 저장대학교 재학 시절부터 AI 기반 거래 시스템에 관심을 가졌고, 하이플라이어 AI를 활용한 금융 거래로 큰 성공을 거두었죠.

2019년부터 하이플라이어는 AI 거래 알고리즘을 본격적으로 도입했고, 2021년에는 거래에 AI만을 사용할 만큼 기술력을 쌓았습니다.
2023년, 하이플라이어는 금융 사업과 별도로 인공지능 연구소를 설립했는데요. 이 연구소가 바로 딥시크의 출발점이었습니다. 같은 해 7월, 하이플라이어의 투자가 진행되며 독립 법인으로 분리하였고, 이후 부터 본격적인 AI 모델 개발에 뛰어들었습니다.

중국 정부의 정책적 지원과 AI 전략

딥시크의 성공적인 출발에는 중국 정부의 적극적인 정책 지원이 중요한 역할을 했습니다. 중국은 2015년부터 AI를 국가 전략 산업으로 육성하기 시작했고, ‘중국제조 2025’ 및 ‘인터넷+’ 정책을 통해 AI 연구와 인재 양성, 인프라 구축 등에 막대한 투자를 진행해 왔죠. 딥시크 돌풍의 배경에는 중국 정부의 든든한 지원이 있었기 때문입니다.

딥시크 가입방법

딥시크(DeepSeek)를 이용하려면 먼저 회원가입이 필요합니다. 아래의 링크에서 홈페이지에 접속해보시기 바랍니다.

바로가기

deepseek 공식 홈페이지에서 ‘Start Now’를 누릅니다.
: deepseek의 공식 웹사이트에 접속한 뒤, 메인 화면 중앙에 보이는 ‘Start Now’ 버튼을 클릭해 가입을 시작하세요. 이 버튼을 누르면 회원가입 또는 로그인 화면으로 이동하게 됩니다
‘Log in with Google’ 버튼을 클릭합니다.
: 한국 사용자는 구글 이메일 계정으로 가입하는 것이 가장 간편합니다. ‘Log in with Google’ 버튼을 선택하면 구글 계정 연동 창이 뜨고, 본인의 구글 계정 정보를 입력해 연동을 완료할 수 있습니다. 중국 내 사용자는 휴대폰 번호나 위챗 계정으로도 가입할 수 있지만, 국내에서는 구글 계정이 가장 편리하실 겁니다. ※ 구글 계정은 절대로 본계정으로 가입하지 않는 것을 추천드립니다. (참고)
출생년도를 입력합니다.
: 가입 과정 중 “When were you born?”이라는 메시지가 나오면 출생년도를 입력해야 합니다. 아무렇게나 입력해도 관계없지만, 이때 성인(만 18세 이상) 나이를 입력하는 것이 좋습니다. 너무 어린 나이를 입력하면 서비스 이용에 제한이 있을 수 있습니다.
가입 완료 후 바로 이용가능
: 구글 계정 연동과 출생년도 입력이 끝나면 별도의 이메일 인증이나 추가 절차 없이 바로 서비스를 이용할 수 있습니다. 가입이 완료된 후에는 프로필 설정이나 기본 환경 설정을 통해 맞춤형 AI 서비스를 경험해보실 수 있습니다

딥시크 사용법

시작하기

DeepSeek는 직관적인 인터페이스를 제공해, AI 검색과 챗봇 기능을 누구나 쉽게 사용하실 수 있습니다.

로그인 후 검색창에 질문이나 키워드를 자연어로 입력
명확하고 구체적인 질문일수록 더 정확한 답변 제공
실시간 검색, 파일 업로드, 이미지·문서 입력 등 다양한 입력 방식 지원
DeepThink R1(추론) 모드, Search(검색) 모드 등 필요에 따라 기능 전환 가능

활용 팁

검색 결과가 부족하면 추가 질문으로 답변을 보완할 수 있습니다.
필터링 기능(날짜, 유형, 출처 등)을 활용해 원하는 결과만 추려볼 수 있습니다.
프로그래밍 코드 생성, 문서 요약, 키워드 분석 등 고급 기능도 쉽게 사용할 수 있습니다.

딥시크의 기술적 원리

딥시크는 최신 AI 업계에서 널리 쓰이는 대형 언어 모델(LLM) 설계 방식과 자체적인 엔지니어링 최적화를 결합해, 저비용·고성능 AI 모델을 구현했습니다. 특히, 구글, 메타 등 글로벌 빅테크가 이미 도입한 Mixture of Experts(MoE) 구조를 적극적으로 활용하면서도, 딥시크만의 효율화 전략과 엔지니어링 혁신을 더한 것이 특징입니다.

Mixture of Experts(MoE) 구조

MoE는 여러 ‘전문가(Expert) 신경망’과 이들을 조율하는 ‘라우터(Router)’로 구성된 구조로, 입력에 따라 일부 전문가만 활성화해 연산 효율을 극대화하는 방식입니다. 이 구조는 이미 구글, 메타, 오픈AI 등 다양한 AI 모델에서 활용되고 있으며,
딥시크 역시 MoE 구조를 채택해 대규모 파라미터를 효율적으로 운용하고 있습니다.

여기서 딥시크의 차별점은 각 전문가 신경망을 GPU 1장에 담을 수 있을 정도로 작게 설계해, 연산 자원 소모를 최소화했다는 점입니다. 또한, ‘Shared Expert(공유 전문가)’를 도입해 일반 상식이나 공통 지식을 담당하게 함으로써, 전문가 간 정보 교환의 한계를 보완했습니다.

8비트 연산 기법

AI 학습의 업계 표준인 16비트 대신 8비트 연산을 도입해, 연산 속도를 높이고 GPU 자원 소모를 대폭 줄였습니다. 이 덕분에 엔비디아 H800 등 저사양 GPU 2,000개만으로도 GPT-4급 모델을 훈련할 수 있었죠. OpenAI의 GPT-4가 16,000개 이상의 GPU를 쓴 것과 비교하면, 엄청난 비용 절감 효과를 얻을 수 있었습니다.

강화학습(RL)과 Chain-of-Thought(COT)

강화학습과 사고의 연쇄(Chain-of-Thought) 기법을 활용해, AI가 문제를 단계별로 논리적으로 해결하도록 설계했습니다. 이 역시 업계에서 널리 쓰이는 방식이지만, 딥시크는 샘플 효율성 개선과 고품질 데이터 활용에 집중해 실용성을 높였습니다.

병렬 연산 및 메모리 최적화

TensorFlow, PyTorch 등 분산 학습 프레임워크를 적극 활용하고, 메모리 압축, Mixed Precision Training 등 최신 딥러닝 기법을 도입해 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 최적화했습니다.

딥시크 가격

딥시크는 완전히 무료 서비스는 아닙니다. 일반 사용자가 웹사이트나 앱에서 기본 챗봇 기능을 이용할 때는 무료로 사용할 수 있지만, API 사용이나 대량 연산 등 고급 기능은 유료 요금제가 적용됩니다.

2025년 2월부터 딥시크-V3의 API 요금이 5배 인상되어, 현재는 100만 토큰당 입력 0.07달러, 출력 1.10달러가 부과되고 있습니다. 추론 모델인 딥시크-R1의 경우 입력 0.14달러, 출력 2.19달러로 더 높은 요금이 적용됩니다.
단, 심야 시간대(한국 기준 새벽 1:30~9:30)에는 최대 75%까지 할인된 오프피크 요금제가 적용되어 더 저렴하게 이용할 수 있습니다.

결론적으로 기본적인 챗봇 사용은 무료이지만, 개발자나 기업 등 API·대량 사용자는 별도의 요금이 발생한다는 점을 참고하셔야 합니다.

딥시크의 모델과 성능 (vs 챗지피티)

DeepSeek Coder (2023년 11월): MIT 라이선스 오픈소스, 연구자와 상업 사용자 모두 무료로 사용 가능.
DeepSeek LLM (2023년 11월): 최대 670억 파라미터, GPT-4와 유사한 성능.
DeepSeek-V2 (2024년 5월): 저렴한 가격, 강력한 성능으로 중국 AI 가격 전쟁 촉발.
DeepSeek-V3 (2024년 12월): 6710억 파라미터, GPT-4 및 Claude 3.5 Sonnet과 유사한 성능.
DeepSeek-R1 (2025년 1월): 강화학습 기반 추론형 언어 모델, 수학·코딩·문제 해결 등에서 GPT-4o를 능가하는 성능.

특히 주목할 만한 점은, 챗봇에서 기본적으로 제공되는 DeepSeek R1이 OpenAI의 유료 기능인 ChatGPT o3(o3-mini, o3 mini-high 등)와 맞먹는 성능을 보여준다는 것입니다.
실제 벤치마크와 실사용 평가에서 R1은 복잡한 수학, 논리, 코딩 등 고차원적 추론에서 o3와 유사하거나 더 투명한 설명력을 제공하며, 일부 영역에서는 더 높은 정확도를 기록하기도 했습니다.

또한 DeepSeek R1은 오픈소스 기반에 저렴한 API 가격 정책까지 더해, 개발자와 기업 입장에서는 ChatGPT 유료 모델 대비 훨씬 경제적인 선택지로 부상하고 있습니다.

DeepSeek의 AI 모델은 약 600만 달러(약 85억 원)라는 저비용으로 개발되었으며, 이는 GPT-4 훈련 비용(약 7,840만 달러)의 10분의 1 수준에 불과합니다. 이러한 덕택에 낮은 요금을 유지할 수 있는 게 아닌가 싶습니다.

이처럼 딥시크가 전 세계적으로 주목받는 이유는, 누구나 무료 또는 저렴한 가격에 ChatGPT 유료 모델과 맞먹는 고성능 AI를 사용할 수 있다는 점에 있습니다.

딥시크 개인정보 유출 문제

최근 국내 개인정보보호위원회 조사 결과, 딥시크는 이용자 동의 없이 한국 사용자들의 개인정보를 중국과 미국의 여러 업체(대표적으로 바이트댄스 계열사인 Beijing Volcano Engine Technology 등)로 이전한 사실이 확인되어 논란이 커지고 있습니다.

또한 회원가입 시에 입력한 이름, 이메일, 기기 정보, 네트워크 정보, 그리고 사용자가 챗봇에 입력한 AI 프롬프트(질문 및 대화 내용)까지 폭넓게 수집했고, 이 데이터들을 중국 내 서버로 전송된 사례가 드러났습니다. NPR과 Times of India 등은 딥시크의 데이터베이스가 인증 없이 노출되어 수많은 대화 기록과 민감 정보가 유출된 보안 사고도 함께 지적했습니다.

문제가 더 심각한 것은 이러한 개인정보의 국외 이전에 대한 동의 절차가 제대로 이루어지지 않았다는 점입니다. 딥시크는 이용자에게 데이터가 해외로 이전된다는 사실을 명확히 고지하지 않았고, 개인정보 처리방침도 한국어로 제공하지 않아 국내법상 필수 고지사항을 지키지 않았습니다. 또한, 이용자가 데이터 수집 및 이전을 거부할 수 있는 ‘옵트아웃’ 기능도 제공하지 않아 이용자 선택권이 제한됐습니다.

이러한 문제로 인해 우리나라를 비롯하여 호주, 이탈리아 등 일부 국가에서는 딥시크 서비스가 차단되거나 공공기관에서 사용이 금지되고 있는 상황입니다. Britannica와 World Economic Forum 등 해외 주요 매체도 딥시크의 개인정보 처리 문제와 각국의 규제 상황을 상세히 다루고 있습니다.

따라서 딥시크를 사용할 때는 입력하는 정보가 해외 서버로 전송될 수 있고, 민감한 개인정보가 보호받지 못할 위험이 있다는 점을 반드시 인지해야 합니다. 특히 회원가입 시에는 본인 명의의 주요 계정이 아닌, 별도로 만든 구글 가계정을 이용하는 것을 꼭 추천드립니다. 이렇게 하면 혹시 모를 정보 유출이나 계정 도용에 대한 위험을 한층 더 줄일 수 있겠습니다.

자주 묻는 질문

딥시크는 무료인가요?

딥시크는 웹사이트와 앱에서 기본 챗봇 기능은 무료로 사용할 수 있습니다. 하지만 API 사용, 대량 연산, 고급 기능(예: R1·V3 모델의 대규모 활용)은 유료 요금제가 적용됩니다.
예를 들어, DeepSeek R1의 경우 입력 100만 토큰당 0.14달러, 출력 2.19달러가 부과되며, 오프피크(심야) 시간에는 최대 75% 할인된 요금이 적용됩니다.

모바일로도 사용할 수 있나요?

모바일 웹 브라우저와 전용 DeepSeek 앱을 지원하고 있습니다. 딥시크 어플은 앱스토어, 구글플레이 모두 지원합니다.

딥시크와 챗지피티의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

deepseek V3·R1은 챗GPT(GPT-4o, o3-mini 등)와 비슷한 성능을 훨씬 저렴한 가격에 제공합니다.
R1은 특히 수학, 코딩, 논리적 문제 해결 등에서 챗GPT 유료 모델(o1, o3)과 거의 동등하거나 일부 영역에서 더 뛰어난 성능을 보여줍니다.
단, 실사용 환경이나 언어별 세부 성능에는 차이가 있을 수 있습니다.