[증시 리포트 정리] DeepSeek 쇼크 총정리! 제본스의 역설과 AI 투자의 방향(미래에셋증권 증시 리포트)

증시 리포트 정리 - 딥시크 쇼크 총정리!

 

안녕하세요~ 행하루입니다.

이번 글에서는 미래에셋증권에서 발표한 증시 리포트를 정리해보고자 합니다.

이번 증시 리포트의 주제는 '딥시크 쇼크 총정리!'입니다.

 

✅ DeepSeek Inside Out!

 

중국 기업 딥시크 앱은 앱스토어 1위를 기록했고, 일일 트래픽도 구글의 Gemini보다 훨씬 많기도 했습니다.

반대로 미국 기술주들은 폭락을 했습니다.

엔비디아는 미국 주식 시장 역사상 최대 규모의 일간 손실 금액으로 약 5000억 달러를 기록했습니다.

트럼프 대통령은 딥시크를 긍정적이고 "경종을 울리는 일"이라고 평가했습니다.

 

딥시크의 등장은 단순한 신제품 출시가 아닌 그 이상으로 꼽힙니다.

물론 시장을 뒤흔든 지정학적 측면도 중요하지만, 기술적으로도 그 의미가 남다릅니다.

작지만 강한 효율적인 모델의 시대를 열었다고 평가되기 때문입니다.

벤치마크를 기준으로 딥시크의 경쟁 모델로 꼽히는 것은 Open AI의 o1 모델입니다.

그런데 o1 모델과 성능은 비슷한데도 딥시크의 비용은 고작 1/10 수준에 불과합니다.

이러한 충격적인 가격 차이는 Open AI는 왜 이렇게 비싼가? 라는 의문을 제기하게 만드는 데 충분했습니다.

 

이는 바꿔 말하면, 새로운 기능이나 첨단 성능을 계속 밀어붙이면 현재의 가격 프리미엄을 유지할 수 있지만, 그렇지 못하면 금세 구형 모델로 전락하여 보급형 시장에 들어갈 수 밖에 없다는 말입니다.

다시 말해, 딥시크는 마진을 거의 남기지 않는 수준으로 시장에 우선 들어온 셈입니다.

Open AI는 2024년에 훈련 및 추론에 70억 달러를 지출했었으며, 딥시크는 이번 AI 모델로 돈을 벌 생각은 없어 보입니다.

일시적으로 손해를 감수하지만, 일단 딥시크 모델을 시장에 널리 알리고 주목을 받는 것이 더 중요하다고 판단한 것으로 풀이됩니다.

딥시크에 대해 얼론과 투자자들이 가장 많이 언급한 부분은 당연히 이 부분일 것입니다.

 

"단지 2050개 정도의 GPU 만을 사용해 558만 달러만을 들여 모델 훈련을 끝냈다."

 

참고로 Open AI의 GPT-4의 훈련 비용은 6천만 달러로 알려져 있습니다.

그러나 딥시크의 해당 수치는 상당히 많이 부풀려졌다는 시각이 많습니다.

558만 달러라는 수치는 딥시크의 공식 논문에 따르면 마지막 훈련 비용만 포함된 것으로 보입니다.

 

딥시크의 해당 수치는 이전 연구 및 테스트와 관련된 비용을 계산하지 않은 것입니다.

물론 직원 급여, 전기 요금 다른 간접비도 포함되지 않은 금액입니다.

이는 수년간의 연구 비용을 다 무시한 채로, 어떠한 신약 개발에 있어 최종 생산 비용만 들었다고 말하는 것과 같습니다.

또한 실제로는 딥시크 측이 엔비디아의 Hopper 시리즈 GPU 5만개와 Ampere 시리즈인 A100 1만개를 동원했을 것이라는 공공연한 비밀로 밝혀지고 있습니다.

즉 수많은 AI 저명인사들이 딥시크가 분명히 숨기는 게 있다고 말하고 있는 것입니다.

종합적으로 보면, H100, H800, H20, A100까지 총 6만개의 GPU를 보유하고 있을 것이며 이는 한화로 3조원 수준을 넘깁니다.

사실 이 정도 금액이면 딥시크의 전체 지출금액은 미국 AI 연구소들과 크게 다르지 않는 수준이 됩니다.

 

그런데 사실, 딥시크보다 API 비용 기준으로 훨씬 저렴한 모델도 있습니다.

지난 1월 21일에 업데이트된 구글의 Gemini 2.0 Flash Thinking 01-21 모델입니다.

그럼에도 이 모델에 대한 사람들의 반응은 의아할 정도로 무관심입니다.

실상 더 저렴한 모델이 있음에도 딥시크 쇼크가 생겼음을 감안하면 "혁신을 만든 것이 미국 기업이 아닌 중국 기업이라는 점"이 글로벌 헤드라인을 장식하게 만든 요인이라고 생각해야 합니다.

미국과 중국의 AI 기술 격차가 1년 이상으로 평가받던 시대였으나 이제 6개월 이내로 좁혀진 것 같다는 평가가 나오고 있습니다.

그리고 무엇보다 AI의 새로운 패러다임은 당분간 미국만이 만끽할 수 있다고 봤는데 딥시크 출현으로 인해 미국과 중국의 AGI 경쟁이 진짜 현실이라는 측면에서 놀란 것으로 생각합니다.

 

그럼에도 딥시크보다는 미국의 Open AI가 여전히 선두에 있다고 주장합니다.

새로운 아키텍처와 훈련 방식을 만드는 회사는 이를 모방하는 회사보다 항상 앞서 있을 가능성이 높기 때문입니다.

딥시크는 기존 연구와 모델을 기반으로 구축된 거인의 어깨 위에 서 있는 업체입니다.

최초가 되는 것은 여전히 중요합니다.

딥시크는 결과를 얻기 위해 GPT-4와 같은 선도적인 모델에 접근해야 했음을 잊지 말아야 합니다.

실제로 딥시크가 사용한 데이터의 일부는 OpenAI 모델의 데이터인 것으로 보인다는 증거도 나오고 있습니다.

 

✅ 엔비디아 Upside Down?

 

딥시크 및 R1 등 저비용 고기능 AI 모델의 등장은 고성능 GPU에 대한 수요 감소로 비춰질 수 있습니다.

하지만 오히려 엔비디아에게 새로운 도약의 기회를 제공할 수도 있지 않을까 합니다.

그리고 실제로 V3 및 R1 출시 이후 많은 지역에서 H100에 대한 AWS GPU 가격이 상승했습니다.

이러한 흐름은 이전 몇 달 동안 H100 현물 가격이 부진했던 것과는 달라진 흐름입니다.

더 저렴한 가격에 더 많은 지능은 더 많은 수요를 방증한다고 볼 수 있습니다.

 

그리고 딥시크 R1으로부터 지식 증류된 모델의 숫자가 늘어날수록, AI 생태계의 시장 규모 자체를 빠르게 확장시킬 수 있습니다.

즉 생성 AI가 전방면으로 침투하게 되면서 비로소 대중화 물결이 이는 것이라고 생각합니다.

이것은 곧 "제본스의 역설"로 설명될 수 있습니다.

제본스의 역설은 1865년 영국의 경제학자 윌리엄 제본스가 석탄 사용의 효율성 증가가 예상된 감소가 아닌 오히려 소비 증가로 이어진 이유를 설명한 데서 시작된 이론입니다.

그는 향상된 효율성이 비용을 낮추어 더 넓은 범위의 산업에서 수요가 증가했다고 설명했습니다.

AI도 마찬가지일 수 있습니다.

딥시크로 말미암아 컴퓨팅 자원 사용의 효율성이 향상되더라도 그 자원에 대한 수요가 더욱 증가하여 결과적으로 사용량이 오히려 증가하는 현상일 수 있다는 말입니다.

앞으로 더 많은 AI 서비스들이 대중화될 수 있고 이것은 곧 진정한 의미의 AI 시대를 의미하게 될 것입니다.

마이크로소프트 CEO인 사티아 나델라 또한 AI에서 제본스의 역설을 강조하며 AI가 더 효율적이고 접근 가능해짐에 따라 사용량이 급증하여 끊임없이 수요가 증가하는 필수 상품으로 변모할 것이라고 역설했습니다.

 

단순히 현재의 챗봇의 영역 말고도 자율주행이나 더 나아가 로보틱스와 같이 더 거대한 영역에서의 AI 혁명이 발생할 때의 파급력까지 감안하면 제본스의 역설의 발생 가능성은 실제로 높을 것이라 판단됩니다.

이에 필요한 컴퓨팅량은 일반 상식을 뛰어넘을 정도로 막대할 수 있습니다.

결국 문제는 어떤 것이 훨씬 저렴해졌을 때, 그것을 사람들이 얼마나 더 원하는가 하는 것입니다.

 

현재는 적은 컴퓨팅으로도 좋은 모델을 만들 수 있지만, 미래의 AI 패권을 위해서는 여전히 압도적인 컴퓨팅 파워가 필수적입니다.

ChinaTalk에 따르면 심지어 중국 기술 리더들도 딥시크는 중국의 승리를 의미하지는 않으며 미중간 경쟁이 장기적 성격을 띄고 고비용 구조임을 강조해야 하는 상황이라고 말했다고 합니다.

즉 스케일링이 필요한 것은 중국도 알고 있고 AI에 관한 투자 비용이 앞으로 더 많을 것이라는 이야기입니다.

 

그러나 중국의 희망과는 달리 미국은 고삐를 더 쥐고 있는 상황입니다.

바이든 정부는 백악관을 비우기 직전 지난 1월 대중 규제를 추가로 발표했습니다.

이 규제는 세 개의 국가 등급으로 나눠 AI 칩 수출 통제 정책을 강경하게 하겠다는 것입니다.

1등급의 경우 AI 칩 수입에 제한이 전혀 없고 3등급에 속한 나라는 모든 고급 AI 칩에 관한 수입이 원천 금지됩니다.

 

여기서 중요한 것은 2등급에 있는 말레이시아, 인도, 싱가포르입니다.

2등급에 있는 나라들은 1,700개의 GPU까지는 라이선스 없이 구매가 가능하며 국가별로 총 5만 개의 GPU만 가질 수 있습니다.

특히 싱가포르의 경우 엔비디아 매출의 20%를 차지했었던 나라로, 엔비디아에게 타격으로 꼽힐 수 있습니다.

하지만 중국이 GPU를 우회 수입한 것으로 판단하고 이러한 밀수 행태를 막으려고 매우 적극적이라는 것을 명시하기 때문에 이렇게 한 것입니다.

대부분의 대규모 밀수가 싱가포르와 말레이시아의 회사를 거쳐 발생한다고 미국 정부는 판단하고 있는 것입니다.

실제로 중국 회사들이 동남아와 인도의 데이터센터로부터 GPU를 임대하는 것이 믿을 수 없을 정도로 쉽다고 합니다.

그리고 트럼프 2.0 시대의 미국은 이러한 강경함에 있어서 더 기어를 올릴 것으로 판단합니다.

 

이처럼 미국 정치 및 정부 관료들이 점점 더 엔비디아의 비즈니스에 관여를 하는 듯한 발언을 하고 있습니다.

어쩔 수 없는게 엔비디아는 현재 모든 것을 안정적으로 수행하는 유일한 회사이기 때문입니다.

AMD의 경우 AI 작업에 활용될 수 있는 하드웨어를 가지고 있지만 소프트웨어는 엔비디아를 따라오지 못하고 있습니다.

엔비디아의 CUDA와 같은 강력한 소프트웨어 생태계가 없다면 아무리 뛰어난 하드웨어라도 AI 작업에서 제대로 된 성능을 발휘하기 어렵습니다.

그래서 빅테크들의 AI 훈련 작업에 AMD의 GPU 활용이 제한적인 것으로 생각해볼 수 있습니다.

 

이처럼 엔비디아가 여전히 이 시장의 선두 주자로서 막대한 수혜를 입기 위해서 지켜야하는 해자는 하드웨어도 있지만, CUDA라고 불리는 강력한 소프웨어 생태계가 더 중요하다는 말입니다.

딥시크 역시 CUDA를 기반으로 개발되었으며 이는 엔비디아 GPU의 지배력이 여전히 공고함을 보여줍니다.

결론적으로 3년 이내 정도의 중기적으로는 제본스의 역설에 따라 더 많은 컴퓨팅 수요의 수혜를 입을 가능성이 높다고 봅니다.

개발자들에게 친숙하고 강력한 성능을 제공하는 CUDA 덕분에 '저비용 고비능' AI 모델이 등장하더라도 엔비디아 GPU에 대한 수요는 당분간은 지속될 것이기 때문입니다.

 

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긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

다음에도 증시 리포트 정리로 찾아오도록 하겠습니다!