중국의 저가형 AI 애플리케이션인 DeepSeek의 등장으로 기술 시장에 지각 변동이 일어나고 있습니다. DeepSeek은 다운로드 수에서 ChatGPT를 앞지르면서 Nvidia의 주가가 사상 최저치로 폭락하여 서양의 AI 거대 기업들에게 새로운 도전이 되었습니다.
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| 2025년 1월 27일, 미국 뉴욕의 나스닥 마켓사이트 화면에 DeepSeek 관련 뉴스가 재생되고 있습니다. (출처: 블룸버그) |
2023년 항저우에서 Luong Van Phong이 설립한 동명의 스타트업에서 개발한 DeepSeek은 ChatGPT, Gemini, CoPilot과 동등하거나 심지어 더 우수한 것으로 평가받으면서 빠르게 주목을 받았습니다.
DeepSeek은 App Store에 등장하자마자 바로 ChatGPT를 "앞지르며" 가장 인기 있는 AI 애플리케이션이 되었습니다. 저비용 전략 덕분에 "AI의 핀두오두오"라는 별명이 붙었지만, DeepSeek은 하룻밤 사이에 엔비디아의 시가총액 6000억 달러 이상을 "날려버리면서" 엄청난 충격을 주었습니다. 이는 월가 역사상 최대의 하락세입니다.
시장 폭발
Nikkei Asia 에 따르면, 하드웨어 수요 급증으로 인해 AI의 성장과 기술 주식 시장의 회복이 촉진되었습니다. 하지만 1월 20일에 출시된 저가형 AI 모델인 DeepSeek R1의 등장으로 투자자들은 우려를 표명했습니다. 왜냐하면 이 모델은 성능이 낮은 칩에서도 작동하면서도 인상적인 성능을 낼 수 있기 때문입니다.
DeepSeek R1은 토큰 100만 개당 2.19달러에 불과한 가치를 지녔는데, 이는 OpenAI보다 96%나 낮았으며, 실리콘 밸리와 월가에 충격을 안겼습니다. 엔비디아는 시가총액에서 6,000억 달러 이상을 잃었지만, 여전히 DeepSeek R1을 AI 분야에서 중요한 진전으로 여기고 있습니다. 이는 테스트 타임 스케일링 기술을 훌륭하게 적용한 사례로, 더 큰 모델이나 장기간의 훈련 없이도 AI 추론을 개선하는 데 도움이 됩니다.
저가에 대한 진실
닛케이 아시아는 DeepSeek의 실제 훈련 비용은 여전히 큰 의문이라고 전했습니다. 이 회사는 V3 모델을 훈련하는 데 약 560만 달러를 지출했다고 주장합니다. 이는 GPT-4에 지출된 1억 달러보다 훨씬 낮은 수치입니다. 하지만 전략 및 국제 문제 연구소(CSIS)의 와드와니 AI 센터 소장인 그레고리 앨런은 해당 보고서는 최종 훈련만을 계산했을 뿐, 선행 연구 및 테스트는 계산하지 않았기 때문에 실제 비용은 훨씬 더 높을 수 있다고 말했습니다.
DeepSeek은 알고리즘, 프레임워크, 하드웨어 최적화를 통해 성과를 달성하면서 시간당 2달러의 비용으로 280만 시간의 H800 GPU를 사용했다고 알려졌습니다. 하지만 분석가들은 여전히 회의적이다. 반도체 시장 조사 및 컨설팅, AI 분야 유명 기업인 SemiAnalysis는 해당 기업이 중국 수출이 금지된 칩인 Nvidia H800 GPU 약 10,000개와 H100 GPU 10,000개를 악용했을 가능성이 있다고 믿고 있습니다. 일부에서는 DeepSeek가 비용을 줄이기 위해 "증류" 기술을 사용했을 수도 있다고 제안했지만 확실한 증거는 없습니다.
개발자는 이 기술을 사용하여 대규모 모델의 출력을 사용하여 작은 모델에서 더 나은 성능을 달성하고, 더 낮은 비용으로 특정 작업에 대해 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다.
AI 하드웨어 제조업체에 미치는 영향
DeepSeek의 인상적인 성과로 인해 투자자들은 AI 칩 산업의 미래에 대해 우려하고 있습니다. 닛케이 아시아는 AI가 저비용 하드웨어에서 효과적으로 작동할 수 있다면 데이터 센터 인프라와 하이엔드 칩에 대한 투자 수요가 감소할 수 있으며, 이는 엔비디아, 브로드컴, TSMC, 삼성, SK 하이닉스와 같은 거대 기업에 영향을 미칠 수 있다고 논평했습니다.
시장 선두주자인 엔비디아는 DeepSeek이 여전히 많은 수의 고성능 GPU를 필요로 하지만, AI 추론을 최적화하기 위해 테스트 시간 확장 기술을 활용하고 있다고 주장합니다. 그러나 사모펀드 회사 J&J 인베스트먼트의 최고투자책임자이자 베테랑 반도체 분석가인 조나 청은 하드웨어 투자가 여전히 최우선 순위인지에 대해 의문을 제기합니다. 그러나 많은 분석가들은 더 강력한 성과를 달성하려면 AI 기업이 인프라 업그레이드를 무시할 수 없다고 여전히 믿고 있습니다.
미국 AI 칩 수출 금지령을 무효화할까?
설립자인 루옹 반 퐁은 중국 언론과의 인터뷰에서 DeepSeek 회사가 직면한 문제는 자금이 아니라 AI 칩 수출 금지라고 말했습니다. 그가 설립한 High-Flyer 투자 펀드는 2019년 초에 AI 칩을 비축하기 시작했습니다. 이 펀드는 Nvidia가 2022년에 중국으로 제품을 수출하는 것을 금지하기 전까지 10,000개의 A100 GPU를 보유하고 있었습니다.
미국은 중국의 기술 발전을 제한하기 위해 중국의 첨단 AI 칩, 반도체 제조 및 칩 제조 도구에 대한 광범위한 수출 통제를 시행했습니다. 대부분의 분석가들은 DeepSeek의 획기적인 성과가 미국의 규제가 실패했다는 신호는 아니라고 말한다.
전문가 그레고리 앨런은 이 상황을 화웨이와 비교했습니다. 화웨이는 미국 기술에 대한 접근성이 제한적임에도 불구하고 2023년에 7nm 칩을 출시했지만 여전히 생산을 확대하지 못했습니다.
타이베이 소재 민주주의, 사회, 신흥 기술 연구소의 전무이사이자 국제 경제 안보를 전문으로 하는 연구자인 제러미 치청 창은 DeepSeek의 "쇼크"가 미국과 중국 간의 "AI 패권" 경쟁을 가속화할 뿐이라고 말했습니다.
도널드 트럼프 미국 대통령은 여전히 미국의 기술 기업이 AI 시장을 지배할 것으로 기대한다고 말했지만, DeepSeek이 엄청난 도전이라는 점도 인정했습니다.
미국은 오랫동안 AI 개발 경쟁의 선두에 있었습니다. DeepSeek의 등장으로 인해 OpenAI, Microsoft, Google, Meta 등 미국의 주요 기술 기업들은 자체 AI 시스템의 운영 모델과 운영 비용을 최적화해야 했습니다.
중국 뒤처질 수 있다는 두려움이 미국이 AI 개발을 가속화하는 원동력이 될 수 있다. 미국은 국내 AI 투자를 늘리고, 기술 동맹을 강화하며, 리더십을 유지하기 위해 정책을 조정하는 한편, AI 칩에 대한 제한을 강화하거나 중국이 활용할 수 있는 기술에 대한 감독을 강화할 수 있습니다.
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