中 AI기업 딥시크 모델 개발, 엔비디아 등 반도체 업계에 호재될 것

최근 중국 기업 딥시크(Deepseek)의 새로운 AI 모델로 미국 시장이 요동치고 있다.

이는 엔비디아(NASDAQ:NVDA), AMD(NASDAQ:AMD), 암 홀딩스(NASDAQ:ARM) 등 반도체 기업들에 큰 타격을 주고 있다.

엔비디아는 주가가 역사적인 수준으로 하락해 17% 가까이 폭락했으며, 시가총액 5890억 달러가 증발했다. 이는 미국 기업 역사상 최대 규모의 단일 거래일 시가총액 손실이다. 브로드컴 주가도 17% 가량 하락했고, AMD는 4.89% 떨어졌다. 암 홀딩스는 월요일 8% 가량 하락하며 반도체 업계 전반의 매도세에 일조했다.

그러나 딥시크의 최신 모델 R1에 대한 시장의 관심에도 불구하고, 이는 엔비디아와 같은 반도체 기업들에게 오히려 긍정적인 소식이다. 시장의 매도세는 근거가 부족해 보이며, 장기적으로는 투자자들에게 매수 기회가 될 수 있다.

딥시크는 중국의 비밀스러운 AI 기업으로, 퀀트 펀드인 하이플라이어(High-Flyer)가 모회사다. 이 회사의 핵심 목표는 범용 인공지능(AGI)을 개발해 오픈소스로 공개하는 것이다. 몇 년간 모델과 AI 기술을 개발해왔지만, 최근에야 미국 언론의 주목을 받기 시작했다.

딥시크가 주목받은 이유는 크게 두 가지다. 1) 언론이 딥시크가 약 560만 달러로 추론 AI 모델을 훈련시켰다고 잘못 보도했고, 2) 투자자들은 딥시크가 이렇게 저렴하게 경쟁력 있는 AI 모델을 개발할 수 있다는 사실이 엔비디아가 판매하는 것과 같은 AI용 반도체 칩에 대한 장기적 수요가 줄어들 것임을 의미한다고 여겼다.

사실 딥시크의 소식 대부분은 반도체와 칩의 가치가 시간이 지날수록 더 높아질 것임을 보여준다. 중국 기업들은 이미 미국의 제재로 인해 중국에 첨단 AI 칩 판매가 금지된 후 칩 수요를 따라가는 데 어려움을 겪고 있다. 딥시크의 창업자 량원펑은 회사의 가장 큰 한계는 고성능 AI 칩의 가용성이라고 말했다. 그는 차이나톡과의 인터뷰에서 "돈은 전혀 문제가 되지 않는다. 첨단 칩 선적 금지가 문제"라고 밝혔다.

AI 칩은 전통적으로 대규모 언어 모델을 훈련시키고 인터넷의 모든 정보를 학습시키는 데 사용됐다. 하지만 그건 옛날 얘기다. 오늘날 AI 기업들은 주로 추론, 즉 실시간으로 사용자에게 답변이나 출력을 생성하는 데 필요한 컴퓨팅에 칩을 사용한다.

예를 들어, ChatGPT나 Claude 같은 도구를 사용할 때 받는 응답은 추론 컴퓨팅으로 구동된다. 답변이 느리다면 대개 시스템이 대량의 요청을 처리하고 있어 특정 쿼리에 사용할 수 있는 컴퓨팅 자원이 제한되어 있기 때문이다.

모델 훈련용 칩에 대한 수요가 사라지더라도, AI 사용량이 많아질수록 추론 컴퓨팅에 대한 수요는 더 늘어날 것이다.

대부분의 언론은 딥시크가 560만 달러로 경쟁력 있는 AI 모델을 구축했다고 전하고 있지만, 전문가들의 의견과 딥시크 자체의 설명에 따르면 이는 부정확한 것으로 보인다고 미중 경제기술 경쟁 전문가인 레이 왕 워싱턴 소재 애널리스트는 밝혔다.

왕은 벤징가와의 인터뷰에서 "딥시크는 V3와 R1의 기술 논문에서 모델 훈련 비용에 대해 상당히 명확히 설명했다. 딥시크 모델에 560만 달러가 들었다는 주장은 기술 논문에 쓰인 내용과 다르다"고 말했다.

이 기술 논문에 따르면 딥시크의 모델 훈련 비용은 GPU 시간으로 278만8000시간이 소요됐다고 한다. 엔비디아의 H800 칩(AI 훈련에 널리 사용됨)의 GPU 시간당 2달러로 계산하면 비용은 약 560만 달러다. 이는 R&D와 인재, 장기 운영 비용, 실패한 실험, 전기와 같은 일반 인프라 비용 등 다양한 관련 비용을 고려하지 않은 것이다.

이는 딥시크의 혁신이 앞으로의 AI 혁명에서 칩 수요를 무너뜨릴 것이라는 우려가 크게 과장되었다는 것을 의미한다. 딥시크는 고성능 AI 칩에서 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 성능을 끌어낼 수 있다는 것을 입증했으며, 이는 칩을 더욱 효율적이고 가치 있게 만든다. 오히려 AI 기업들이 새롭고 혁신적인 용도를 발견함에 따라 엔비디아, 브로드컴, ARM과 같은 기업의 AI 칩에 대한 수요는 더욱 증가할 것이다.