딥시크 AI가 사용하는 전문가 혼합(MoE) 방식이란? 원리부터 장단점까지 완벽 정리

딥시크 AI가 사용하는 ‘전문가 혼합(MoE)’ 방식이란?

최근 초대형 언어모델(LLM) 경쟁에서 가장 자주 언급되는 키워드 중 하나가 바로 MoE(Mixture-of-Experts, 전문가 혼합) 구조입니다. 중국의 대규모 AI 모델 [DeepSeek](chatgpt://generic-entity?number=0) 역시 이 MoE 방식을 적극적으로 활용해 “초대형 모델이지만 저렴한 비용”이라는 평가를 받고 있습니다. 이 글에서는 딥시크 AI가 사용하는 MoE 방식이 무엇인지, 왜 비용을 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는지, 그리고 DeepSeek-V2·V3에서 어떻게 구현되었는지를 이해하기 쉽게 정리합니다.

 

‘전문가 혼합(MoE)’ 방식이란?

 

I. 전문가 혼합(MoE)이란 무엇인가?

기존의 일반적인 트랜스포머(Dense Transformer) 구조에서는 모든 입력 토큰이 항상 모델 전체 파라미터를 사용합니다. 즉, 모델이 커질수록 계산량과 비용이 기하급수적으로 증가합니다. 반면 MoE(Mixture-of-Experts)는 모델 내부에 여러 개의 전문가(Experts)를 두고, 각 토큰마다 일부 전문가만 선택적으로 활성화합니다.

• 모델 내부에 여러 개의 FFN(Feed Forward Network) 전문가 존재
• 라우터(Router / Gate)가 토큰별로 적합한 전문가를 선택
• 보통 Top-1 또는 Top-2 전문가만 사용
• 총 파라미터 수는 크지만, 실제 계산량은 제한됨

이 방식을 흔히 조건부 계산(Conditional Computation)이라고 부릅니다.

II. 왜 MoE는 비용을 크게 줄일 수 있을까?

MoE의 핵심은 단순합니다.

“모델은 거대하게 만들되, 매번 다 쓰지는 않는다.”

예를 들어,

• 총 파라미터: 600B
• 토큰당 실제 활성 파라미터: 30~40B

이런 구조라면, 모델의 표현력과 잠재 성능은 초대형이지만 실제 추론 비용은 중형 모델 수준으로 유지할 수 있습니다.

딥시크는 이 구조를 통해 “대형 모델의 성능 + 중형 모델의 비용”을 목표로 합니다.

 

III. DeepSeek-V2와 V3에서의 MoE 적용

① DeepSeek-V2

• 총 파라미터 수: 약 236B
• 토큰당 활성 파라미터: 약 21B

② DeepSeek-V3

• 총 파라미터 수: 약 671B
• 토큰당 활성 파라미터: 약 37B

숫자만 보면 V3는 초거대 모델이지만, 실제 사용되는 계산량은 전체의 일부에 불과합니다. 이것이 딥시크가 MoE를 선택한 가장 현실적인 이유입니다.

 

IV. DeepSeekMoE의 차별화된 설계 포인트

① 전문가를 더 잘게 쪼개는 구조

기존 MoE는 “N개 중 K개 선택” 구조가 일반적이었습니다. DeepSeekMoE는 전문가를 더 세분화하고, 여러 작은 전문가 조합을 활용하는 방식으로 표현 다양성과 학습 효율을 동시에 높입니다.

② 항상 켜져 있는 Shared Experts

MoE의 단점 중 하나는 모든 전문가가 비슷한 기본 능력을 중복 학습하는 문제입니다.

딥시크는 이를 해결하기 위해:

• Shared Experts: 항상 활성화되는 공통 전문가
• Routed Experts: 라우터가 선택하는 특화 전문가

로 역할을 분리해, 공통 지식과 희귀·특화 지식을 명확히 구분합니다.

 

V. MoE의 난제: 전문가 쏠림 문제

MoE 구조에서는 특정 전문가만 반복적으로 선택되는 로드 불균형(load imbalance) 문제가 발생할 수 있습니다.

딥시크는 전통적인 보조 손실(auxiliary loss)에 의존하기보다, 라우팅 편향 조정 등으로 자연스럽게 전문가 사용이 분산되도록 설계하는 방향을 추구하고 있습니다.

 

VI. 딥시크 MoE 방식의 장단점 정리

1. 장점

• 초대형 모델 대비 낮은 추론 비용
• 스케일 확장에 매우 유리한 구조
• 전문가별 역할 분담을 통한 성능 향상

2. 단점

• 라우팅 및 분산 처리 구현 난이도
• 전문가 불균형 관리의 복잡성
• 엔지니어링 설계 실패 시 성능 저하 가능

 

MoE: Mixture of Experts (전문가 혼합)

 

VII. 정리: 왜 딥시크는 MoE를 선택했을까?

딥시크 AI의 MoE 전략은 단순한 기술 선택이 아니라, 현실적인 비용 한계 속에서 초대형 AI로 가는 전략적 선택입니다. 앞으로 LLM 경쟁은 “누가 더 큰 모델을 만드느냐”가 아니라 “누가 더 똑똑하게 계산하느냐”의 싸움이 될 가능성이 큽니다. 그런 점에서 DeepSeek의 MoE 접근은 차세대 대규모 AI 아키텍처의 중요한 방향성을 보여줍니다.