🧠 “반짝 스타? 진짜 위기?” 생성형 AI 딥시크, 반년 만에 이용률 급감한 이유는?

딥시크

 

🔍 1. 디지털 격변기 속 등장한 딥시크(DiSik)의 존재감

2025년 초, 중국발 생성형 AI 모델 ‘딥시크(DiSik)’는 마치 번개처럼 등장해 세계 IT 업계의 이목을 집중시켰습니다. 국내외 언론에서는 “중국판 챗GPT”, “아시아발 생성형 AI 야심작”이라는 수식어를 아끼지 않았고, 단 3개월 만에 수백만 다운로드를 기록하며 화려한 데뷔를 알렸습니다.

딥시크는 중국 최대 IT기업 중 하나인 퉁화테크(Tonghua Tech)가 주도적으로 개발한 다국어 기반 생성형 AI 플랫폼으로, 영어·중국어·한국어를 포함한 12개 언어를 지원하며 글로벌 확장성을 노렸습니다. 특히, 콘텐츠 요약·에세이 생성·코딩 보조 등 GPT-4.5 수준의 다기능 모델로 평가받았기에, 국내 IT 커뮤니티나 테크 유튜버 사이에서도 “중국의 반격이 시작됐다”는 반응이 나왔습니다.

하지만, 불과 6개월 만에 그 반응은 사그라들고 말았습니다.

⸻

📉 2. 통계로 본 급감 현상: 다운로드 3분의 1, 이용률 반토막

2025년 7월 기준, 딥시크의 월간 활성 사용자 수는 전성기 대비 52% 하락했으며, 앱 다운로드 수는 약 1/3 수준으로 감소한 것으로 집계되었습니다.
이는 단순한 관심 감소를 넘어, 이탈이 가속화되고 있음을 의미합니다.

중국 내 빅데이터 분석업체 ‘아이데이터랩스(AiDataLabs)’는 이와 관련해 다음과 같은 분석 결과를 발표했습니다.

ㅇ 1월 대비 6월의 MAU(Monthly Active Users)는 48% 감소
ㅇ 앱 다운로드 수는 구글 플레이 기준 310만 → 96만으로 급감
ㅇ 사용자 리뷰 수 감소 + 평점 하락 (초기 4.8점 → 최근 3.9점)

그렇다면 과연 어떤 요인이 이러한 급격한 하락세를 불러온 것일까요?

⸻

⚠️ 3. 딥시크의 하락 원인 – 기술 신뢰도, 사용자 경험, 그리고 ‘기대’

1) 반복되는 답변 오류

딥시크 이용자들은 온라인 커뮤니티를 통해 여러 차례 “같은 질문을 해도 매번 엉뚱한 답이 돌아온다”는 불만을 제기해왔습니다.
이른바 AI 답변 불안정성 문제인데요, 특히 특정 분야(예: 법률, 의료, 코딩 등)에서 질문을 할 경우, 오답률이 GPT 계열 모델보다 눈에 띄게 높다는 지적이 있었습니다.

2) 응답 속도의 불안정

국내 유저 A씨는 “딥시크를 사용할 때마다 응답 대기 시간이 들쭉날쭉해, 업무에 활용하기엔 무리가 있다”며 체감 불편을 토로했습니다.
이는 AI 서버 인프라의 병목 현상 또는 백엔드 최적화 부족으로 보이며, 사용자 이탈의 핵심 원인 중 하나로 작용했습니다.

3) R2 모델 출시 지연

딥시크는 연초부터 “더 빠르고 정확한 차세대 모델 R2가 곧 출시된다”고 예고해 기대감을 높였지만, 지금까지도 R2의 정식 출시는 미뤄진 상태입니다.
기존 이용자들은 자연스럽게 “지금의 딥시크는 베타 버전에 불과한가?”라는 회의감을 품게 되었고, 이 역시 이탈을 부추긴 배경이 됐습니다.

⸻

🧭 4. 그래도 끝은 아니다 – 딥시크의 ‘진짜 목표’

아이러니하게도, 딥시크를 개발한 퉁화테크 측은 사용자 수 감소에 대해 “예상된 수순”이라는 입장을 보이고 있습니다.
그 이유는 무엇일까요?

👉 플랫폼 중심이 아닌 API 전략

딥시크의 핵심 전략은 단독 앱 사용자 확보가 아닌, API를 통한 B2B 확산입니다. 즉, 자사 플랫폼을 키우기보다는 다른 기업 서비스에 AI 엔진을 공급해 수익화하는 전략이 주된 방향이라는 것입니다.

실제로, 중국의 전자상거래 플랫폼 ‘핀딩’, 교육 플랫폼 ‘슈슈에’ 등은 딥시크 엔진을 내부 AI 채팅봇에 탑재한 바 있습니다.
따라서 앱 이용률 감소가 곧바로 딥시크의 실패를 뜻하지는 않는다는 해석이 가능합니다.

⸻

🔮 5. 앞으로가 중요하다 – 관건은 신뢰 회복과 기술 진화

비록 현재 딥시크의 앱 이용률은 감소하고 있지만, 전체적인 생태계 확장 여부는 아직 ‘미정’입니다. 향후 어떤 방향으로 진화하느냐에 따라 딥시크는 다시 주목을 받을 수 있습니다.

✅ 회복 조건은 다음과 같습니다:
1. R2 모델 조기 출시와 기능 개선
2. API 확산 전략과 병행되는 UI/UX 개선
3. 사용자 피드백 반영을 통한 신뢰 회복
4. 한국어·영어 답변 정확도 향상

특히 한국 시장에서의 반응이 향후 딥시크의 확산 여부에 큰 영향을 줄 수 있다는 점도 주목해야 합니다. 최근 국내 대기업 중 일부가 딥시크 API 도입을 검토하고 있는 것으로 알려졌기 때문입니다.

⸻

✍️ 마무리 – 반짝했던 딥시크, 다시 빛날 수 있을까?

생성형 AI 시장은 지금 이 순간에도 격렬하게 요동치고 있습니다. GPT 계열은 지속적으로 진화 중이고, 메타·애플·삼성까지 AI 전쟁에 뛰어들며 경쟁은 더 치열해졌습니다.
그 속에서 딥시크는 아직 ‘퇴장’하지 않았습니다. 단지, 일시적인 침묵에 가까울 수도 있습니다.

결국 딥시크의 미래는 ‘사용자 신뢰’라는 변수에 달려 있습니다. 지금까지 쌓아온 기반 위에, 기술적 진화와 진정성 있는 업데이트가 더해진다면 딥시크는 다시 한 번 AI 시장의 화제로 떠오를 가능성이 충분합니다.