딥시크로 인한 엔비디아 주가 (AI의 궁극적 목표는 유능한 AI챗봇이 아닌 자율주행과 로봇)

아무도 인공지능(AGI)으로 가는 길이 투자자들에게 순탄할 것이라고 생각하지 않았지만, 딥시크의 등장으로 AI 내러티브에 반전이 생긴 것은 분명하다.

1월 27일(월), 투자자들이 ChatGPT와 같은 최고의 모델과 비교하는 중국 AI 챗봇인 딥시크의 위협에 대응하면서 엔비디아(NASDAQ: NVDA)를 비롯한 AI 주식이 급락했다. 엔비디아는 한 세션 동안 17%의 손실을 기록하며 시장 역사상 하루 동안 가장 큰 6,000억 달러의 시장 가치 손실을 기록했다. 그 이후로 엔비디아는 이러한 손실을 일부 만회했으며, 이는 투자자들이 이번 매도세가 과잉 반응일 수 있다는 신호일 수 있다.

그럼에도 불구하고 AI 주가는 여전히 크게 하락하고 있으며, 엔비디아는 대변인을 통해 "훌륭한 AI 발전"이라고 말하며 중국 스타트업에 주목했다.

OpenAI의 최대 투자자로 알려진 Microsoft가 이미 이 모델을 Azure 클라우드 인프라 서비스에 추가했기 때문에 DeepSeek도 신뢰를 얻고 있는 것으로 보인다.

그렇다면 딥시크가 AI 생태계에 얼마나 큰 위협이 될까? 이 질문에 답하기 위해 먼저 딥시크에 대한 몇 가지 사실을 설명해 보겠다.

딥시크

딥시크는 2023년 5월 헤지펀드 대표 량원펑이 설립한 중국 AI 스타트업이다. 딥시크는 OpenAI의 ChatGPT나 알파벳의 제미나이와 달리 오픈소스 대형 언어 모델을 사용하므로 개발자가 이를 업데이트하고 자신의 필요에 맞게 조정할 수 있다.

딥시크는 수학, 코드, 추론 과제 등의 카테고리에서 R1 모델이 OpenAI의 o1과 경쟁하고 있으며, 고급 칩이 적고 훨씬 저렴한 비용으로 이를 수행하는 것으로 알려져 있기 때문에 의미가 있다.

한 추정에 따르면 OpenAI의 o1 모델은 백만 토큰의 출력을 생성하는 데 6,000달러가 드는 반면, 딥시크의 R1은 단 2.19달러에 동일한 양을 제공할 수 있다고 한다. 딥시크는 모델 작동 방식을 설명하는 22페이지 분량의 연구 논문으로 업계 관계자들에게 깊은 인상을 남겼지만, OpenAI는 더 크고 숙련된 모델을 사용하여 AI 모델을 훈련하는 비용 효율적인 방법인 증류라는 방법을 사용하여 모델을 구축했다는 비난도 받고 있다. 이렇게 하면 OpenAI의 서비스 약관을 위반하는 것이 된다.

증류는 일반적으로 인공지능에서 사용되지만, 그 비난이 사실이라면 딥시크의 신뢰도를 크게 떨어뜨려 중국 스타트업이 적어도 모델의 일부를 표절한 것처럼 보일 것이다.

딥시크가 V3 모델을 훈련하는 데 560만 달러만 들었기 때문에 실제로 인프라 비용을 얼마나 지불했는지에 대한 논쟁도 있다. V3는 미국의 수출 규정을 우회하고 미국에서 AI 인프라 및 모델을 구축하는 데 널리 사용되는 엔비디아의 GPU인 H100과 유사한 성능을 발휘하도록 만들어진 엔비디아 H800을 기반으로 제작되었다.

분석가들은 560만 달러라는 수치에 의문을 제기했으며, 여기에는 연구, 아키텍처 또는 데이터와 같은 필수 비용이 포함되지 않아 수십억 달러의 투자가 필요한 미국 기반 AI 모델과 직접 비교하기는 어려운 것으로 보인다.

Nvidia에 대한 의미

딥시크가 엔비디아와 더 넓은 AI 부문에 어떤 영향을 미치는지 알기에는 아직 이르며, 딥시크가 정확히 무엇을 달성했는지에 대해서는 여전히 많은 불확실성이 존재한다.

이 회사는 효율성 면에서 진정한 이익을 얻은 것으로 보이지만, 부분적으로 OpenAI에서 차용하여 모델을 구축했다면 그다지 인상적이지 않은 것 같다. 이 모델의 실제 비용도 완전히 명확하지 않다. 실리콘밸리의 혼초 마크 안드레센 등은 딥시크-R1 출시를 '스푸트니크의 순간'이라고 불렀고, 새로운 챗봇의 지정학적 의미는 기술적 의미만큼이나 의미가 있을 수 있다.

미국은 중국과의 기술 냉전을 강화하고 수출 규제를 더욱 강화하며 다른 조치를 취함으로써 대응할 수 있다. 또한 틱톡을 금지하면서 미국 스마트폰에서 딥시크를 허용하는 것은 모순적으로 보이며, 미국 기업과 정부는 데이터를 중국 스타트업에 넘기는 것에 회의적일 가능성이 높다.

엔비디아 투자자들에게도 이는 수년간의 기술 발전 중 하나의 에피소드에 불과하며, 하루에 6천억 달러를 매도하는 것만큼 의미가 없다는 점을 기억할 필요가 있다. 딥시크가 업계 전체를 보다 효율적인 오픈 소스 아키텍처로 전환하더라도 장기적으로 엔비디아에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.

제본스 역설에 따르면 AI 모델 실행 가격을 낮추면 수요가 증가하여 총 소비가 증가할 수 있으며, 이는 더 낮은 비용으로 엔비디아에서 AI 칩을 더 많이 구매하게 될 가능성이 높다.

딥시크가 엔비디아 칩을 기반으로 구축되었다는 점도 의미가 있다. 누구도 딥시크의 패권에 도전하지 않는다.
투자자들은 이곳의 나무를 위해 숲을 놓쳐서는 안된다.

유능한 AI 챗봇이 이곳의 목표가 아니라는 점을 기억해야 한다. 궁극적인 목표는 자율주행차 및 로봇 공학과 같은 애플리케이션을 포함한 인공 일반 지능이며, 딥시크가 이에 대한 미적분을 극적으로 변화시킬 수 있을지는 불분명하다.

이러한 기술은 강력하고 가치가 높기 때문에 AGI를 향한 경쟁은 계속될 것이며, 경쟁하는 거대 기술 기업들은 AGI를 구축하는 데 필요한 인프라에 수십억 달러를 계속 쏟아붓게 될 것이다. 효율성도 중요하지만 기술 리더십이 진정한 가치이다. 엔비디아 주식은 이미 딥시크에 의해 좌절된 적이 있으며, 이는 엔비디아의 비즈니스에도 해당될 수 있지만, 엔비디아는 이전에 민첩성을 입증한 바 있다.

주로 비디오 게임을 제공하던 것에서 암호화폐 채굴, AI, 자율주행차, 3D 렌더링 등으로 기술을 발전시켰다. 젠슨 황 CEO는 업계의 선구자로 평가받는 것이 당연하며, 새로운 루빈 플랫폼을 개발하여 빠르게 혁신을 이어가고 있다.

AI의 최전선은 계속 진화할 것이며, 엔비디아는 필요에 따라 시장 상황에 적응할 것이다. 딥시크의 영향이 무엇이든 간에 AGI와의 경쟁은 사라지지 않을 것이며, 엔비디아도 마찬가지이다.