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중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 등장으로 주식시장에 큰 변화가 일어났습니다. 이에 대해 알아보겠습니다
미국 주식시장 급락
2025년 1월 27일, S & P 500 지수가 1.46% 하락하고 나스닥 종합지수는 3.07% 급락했습니다.
AI 관련 기업 주가 하락
엔비디아: 주가가 16.97% 폭락하여 118.42달러에 마감했습니다.
시가총액 변화: 엔비디아의 시가총액이 2조9030억 달러로 떨어져 애플, 마이크로소프트에 이어 3위로 하락했습니다.
기타 기업: 브로드컴, 마이크로소프트, 알파벳 등 AI 기술 투자에 적극적인 빅테크 기업들도 약세를 보였습니다.
대규모 시가총액 증발
엔비디아는 하루 동안 약 5890억 달러(846조6875억원)의 시가총액이 증발했습니다.
AI 투자 거품 논란
딥시크의 저비용 고효율 AI 모델 개발로 인해 AI 기술에 대한 과도한 투자 열풍을 경계하는 목소리가 커졌습니다.
투자 전략 변화
AI 기반의 데이터 분석을 활용한 투자 전략이 더욱 주목받을 전망이며, 암호화폐와 빅테크 주식 간의 상관관계 분석에도 딥시크의 AI 기술이 활용될 가능성이 높아졌습니다.
장기적 전망
TD 코웬은 딥시크의 등장을 "제본스 파라독스"의 맥락에서 AI 수요의 새로운 확장 계기로 평가하며, 단기 충격에도 불구하고 장기적으로는 글로벌 AI 생태계의 혁신을 이끌 것으로 전망했습니다. 이러한 변화들은 AI 기술 개발 경쟁의 판도를 바꾸고, 투자자들의 전략 변화를 촉진할 것으로 예상됩니다.
엔비디아 주가
중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 등장으로 큰 타격을 받았습니다. 2025년 1월 27일, 엔비디아 주가는 16.97% 폭락하여 118.42달러에 마감했으며, 이는 2020년 3월 이후 최대 낙폭입니다. 시가총액은 2조9천억 달러로 떨어져 3조 달러 선이 무너졌고, 하루 만에 5천890억 달러가 증발했습니다.
딥시크의 영향력이 큰 이유
1. 저비용 AI 모델 개발
딥시크의 'V3' AI 모델 개발 비용은 약 557만6천달러로, 빅테크 기업들의 투자 규모에 비해 매우 낮습니다.
2. 성능 대비 효율성
딥시크의 모델은 성능이 낮은 칩을 사용했음에도 빅테크의 최신 모델과 비슷하거나 더 나은 성능을 보여주고 있습니다.
3. 엔비디아 의존도 감소
이는 AI 개발에 엔비디아의 최첨단 칩이 필수적이지 않을 수 있다는 전망을 제시합니다.
엔비디아는 이에 대해 딥시크의 발전이 중국 시장에서 자사 칩의 유용성을 보여주는 것이며, 앞으로 더 많은 칩이 필요할 것이라고 대응했습니다. 그러나 투자자들은 딥시크의 저비용 AI 개발 방식이 확산될 경우 엔비디아의 매출과 이익이 크게 줄어들 수 있다고 우려하고 있습니다
DeepSeek에 대한 미국 트럼프의 반응
도널드 트럼프 미국 대통령은 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 저비용 AI 모델 개발에 대해 긍정적인 반응을 보였습니다. 트럼프 대통령의 주요 발언과 입장은 다음과 같습니다
1. 긍정적 평가: 트럼프는 딥시크의 저비용 AI 개발을 "긍정적인 일이고 자산"이라고 평가했습니다.
2. 경쟁력 강화 촉구: "미국의 산업에 경종을 울려야 한다"고 말하며, 미국 기업들의 경쟁력 강화를 촉구했습니다.
3. 비용 효율성 강조: "돈을 많이 쓸 필요가 없기 때문에 좋은 일"이라고 언급하며, 저비용 AI 개발의 이점을 인정했습니다.
4. AI 규제 완화: 트럼프는 바이든 행정부의 AI 규제를 철회하는 행정명령에 서명했으며, 이를 통해 "AI 기업들이 다시 한번 최고가 되는 데 집중할 수 있게 됐다"고 밝혔습니다.
5. 기술 리더십 강조: "우리는 기술 기업을 최대한 활용해 전례 없는 방식으로 미래를 지배할 것"이라고 언급하며, 미국의 기술 우위를 유지하겠다는 의지를 표명했습니다.
트럼프 행정부는 딥시크의 성과를 미국 AI 산업에 대한 도전으로 인식하고, 이를 계기로 미국 기업들의 경쟁력 강화와 규제 완화를 추진하고 있습니다
딥시크의 AI 모델과 엔비디아의 최신 모델의 차이점
1. 개발 비용 및 효율성
딥시크의 AI 모델은 약 600만 달러의 낮은 비용으로 개발되었습니다. 이는 엔비디아의 최신 기술을 사용하는 빅테크 기업들의 수천만 달러에서 수십억 달러에 이르는 개발 비용과 비교해 매우 저렴합니다.
딥시크는 저사양 GPU를 활용하면서도 병렬 연산 최적화와 데이터 압축 기술을 통해 높은 효율성을 달성했습니다.
2. 하드웨어 사용
딥시크는 엔비디아 H800 칩(성능이 낮춘 중국 수출용)을 사용해 AI 모델을 훈련했습니다. 이는 엔비디아의 최신 고성능 칩 대비 성능은 낮지만, 비용 효율적인 방식으로 활용되었습니다. 반면, 엔비디아의 최신 AI 모델들은 최첨단 고성능 GPU를 사용하며, 더 높은 연산 능력을 필요로 합니다.
3. 성능 및 응용
딥시크의 모델은 특정 작업(수학적 추론, 정보 처리, 코딩 등)에서 GPT-4와 같은 빅테크 모델들과 동등하거나 더 나은 성능을 보여줍니다. 예를 들어, AIME 테스트에서 GPT-4보다 높은 정확도를 기록했습니다. 엔비디아의 최신 모델들은 일반적으로 범용적인 AI 응용에 초점을 맞추고 있으며, 다양한 작업에서 안정적인 성능을 제공합니다.
4. 기술적 접근 방식
딥시크는 사전 학습 없이 강화 학습만으로 성능을 끌어올리는 혁신적인 방식을 채택했습니다. 이는 기존 대규모 데이터와 고성능 하드웨어에 의존하는 엔비디아 기반 모델들과 차별화됩니다. 딥시크의 접근 방식은 저비용과 효율성을 강조하며, 이는 기존의 고가 AI 칩 중심 시장 구조에 도전하는 혁신으로 평가받고 있습니다.
엔비디아가 딥시크의 등장에 어떻게 대응할까
엔비디아는 딥시크의 등장에 대해 다음과 같이 대응할 것으로 예상됩니다
1. 딥시크의 성과를 긍정적으로 평가: 엔비디아는 딥시크의 발전을 "훌륭한 성과"로 평가하며, AI 기술 발전의 좋은 예시라고 언급했습니다.
2. 자사 제품의 필요성 강조: 엔비디아는 딥시크의 AI 모델 추론에 "상당한 수의 엔비디아 GPU와 고성능 네트워킹이 필요하다"고 주장하며, 자사 제품의 중요성을 강조했습니다.
3. 중국 시장에서의 기회 강조: 엔비디아는 딥시크의 발전이 중국 시장에서 자사 칩의 유용성을 보여주는 것이며, 앞으로 더 많은 칩이 필요할 것이라고 전망했습니다.
4. 기술 혁신 지속: 엔비디아는 최근 '블랙웰'이라는 새로운 AI 칩을 출시하는 등 지속적인 기술 혁신을 통해 시장 선도 위치를 유지하려 노력하고 있습니다.
5. 수출 통제 준수 강조: 엔비디아는 딥시크의 기술이 "완전한 수출 통제 준수를 충족하는 컴퓨팅 자원을 활용"한다고 언급하며, 규제 준수의 중요성을 강조했습니다. 그
러나 딥시크의 저비용 고성능 AI 모델 개발 방식이 확산될 경우, 엔비디아의 고가 GPU에 대한 수요가 감소할 가능성이 있어 이에 대한 대응 전략 마련이 필요할 것으로 보입니다.
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