엔비디아 시총 6000억달러 증발...AI 시장 교란 신호인가 매수 기회인가

엔비디아가 하루 만에 시가총액 6000억달러가 증발하는 역대 최대 낙폭을 기록했다. 그 이유는 명확하다. 중국 기업 딥시크AI가 오픈AI, 메타, 구글과 견줄만한 성능의 대규모 언어모델(LLM)을 공개했기 때문이다.
더 놀라운 것은 딥시크AI가 단 600만달러로 개발됐고, 기존 대비 1/20의 비용으로 운영되며, 구세대 엔비디아 칩으로 구동된다는 점이다.
이 소식은 AI 업계에 충격을 안겼다. 어떻게 이렇게 작은 기업이 이런 수준의 기술을, 이 정도 비용으로, 이런 구조로 만들어낼 수 있었을까. 미국 기업들은 지난 2년간 수십억달러를 투자했고, 미국 정부는 AI 인프라에 5000억달러를 투입했으며, 엔비디아의 최신 GPU 주문은 급증하고 있었다.
이는 엔비디아와 관련해 두 가지 중요한 의문을 제기한다. 더 적은 비용으로 더 많은 것을 얻을 수 있다면, GPU와 인프라 투자 수요가 과대 평가된 것일까? 그리고 이것이 엔비디아의 AI 시장 지배력과 주가에 장기적인 위협이 될까?
답은 단호하게 ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................