아마존웹서비스(AWS)는 딥시크-R1(DeepSeek-R1) 모델을 아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 아마존 세이지메이커 AI(Amazon SageMaker AI)에서 제공한다고 발표했다. AWS는 이를 통해 기업이 최신 생성형 AI 모델을 보다 효과적으로 활용할 수 있으며, 비용 절감과 성능 향상을 동시에 누릴 수 있다고 밝혔다.

딥시크(DeepSeek)는 2023년에 중국 항저우에서 설립된 인공지능(AI) 스타트업으로, AI 모델 개발 비용을 기존보다 크게 낮춘 것으로 평가되면서 최근 주목을 받고 있다. 이 회사는 2024년 12월 6710억 개의 파라미터를 가진 딥시크-V3를 출시한 이후, 2025년 1월 20일 딥시크-R1, 딥시크-R1-제로, 딥시크-R1-디스틸 모델을 공개했다. 또한, 1월 27일에는 비전 기반 야누스-프로 7B(Janus-Pro 7B) 모델을 추가했다. 딥시크에 따르면, 메모리 사용량을 줄이고 속도를 높인 이들 모델은 기존 AI 모델 대비 90~95%의 비용을 절감해 비용 효율을 제공하며, 강화 학습 기법을 적용해 높은 추론 능력을 갖췄다.

AWS는 고객들이 딥시크-R1 모델을 다양한 방식으로 활용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 아마존 베드록에서는 API를 통해 사전 학습된 모델을 쉽게 통합할 수 있으며, 아마존 세이지메이커 AI를 통해 맞춤형 학습과 배포가 가능하다. 또한, AWS 트레이니움(AWS Trainium)과 AWS 인퍼런시아(AWS Inferentia)를 활용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 더욱 경제적으로 운영할 수 있다. AWS는 보안성과 확장성을 강화하기 위해 아마존 베드록 가드레일(Amazon Bedrock Guardrails)을 활용할 것을 권장하며, 이를 통해 생성형 AI 애플리케이션의 입력 및 출력 데이터를 모니터링하고 유해 콘텐츠를 필터링할 수 있다.

딥시크-R1 모델은 현재 AWS에서 네 가지 방식으로 배포할 수 있다. 아마존 베드록 마켓플레이스(Amazon Bedrock Marketplace)에서는 모델 카탈로그에서 딥시크-R1을 검색하여 손쉽게 배포할 수 있으며, 아마존 세이지메이커 점프스타트(Amazon SageMaker JumpStart)를 통해 머신러닝 허브에서 클릭 한 번으로 배포 및 활용이 가능하다. 또한, 아마존 베드록 커스텀 모델 임포트를 활용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 맞춤형 모델로 가져와 활용할 수 있으며, AWS EC2 Trn1 인스턴스(AWS EC2 Trn1 Instance)를 사용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 AWS 트레이니움 및 AWS 인퍼런시아 기반 인프라에서 최적의 성능과 비용 효율성을 제공하며 실행할 수 있다.

AWS는 “딥시크-R1 모델을 통해 고객들이 AI 기술을 더욱 효과적으로 활용하고, 안전하고 책임감 있는 AI 환경을 조성할 수 있도록 적극 지원할 예정”이라고 전했다.