중국 open AI 딥시크, 엔비디아에 미치는 영향, 앞으로의 전망

중국 AI 딥시크

 최근 중국의 AI 스타트업인 딥시크(DeepSeek)가 개발한 AI 모델이 주목받고 있습니다. 딥시크는 2023년 항저우에서 설립되었으며, 최근 딥시크-V3와 추론에 특화된 딥시크-R1 모델을 공개했습니다. 이 모델들은 일부 성능 테스트에서 오픈AI의 모델을 능가하는 결과를 보이며, 특히 딥시크-R1은 미국 수학경시대회 벤치마크 테스트에서 79.8%의 점수로 오픈AI의 o1 모델(79.2%)을 앞섰습니다.
 흥미로운 점은 딥시크가 엔비디아의 H800 칩과 같은 비교적 저사양 하드웨어를 사용하면서도 효율적인 AI 모델을 개발했다는 것입니다. 이러한 접근 방식은 고성능 칩에 대한 의존도를 낮추어 개발 비용을 크게 절감하였으며, 이는 미국의 첨단 기술 수출 통제의 효과에 대한 의문을 제기하고 있습니다.또한, 딥시크의 AI 애플리케이션은 미국 애플 앱스토어의 무료 앱 부문에서 챗GPT를 제치고 1위를 차지하며 사용자들의 큰 관심을 받고 있습니다.
이러한 발전은 중국 AI 기술의 급속한 성장과 함께, 미국의 AI 우위와 수출 통제 정책의 효과에 대한 재평가를 촉발하고 있습니다.

 

딥시크와 엔비디아 주가

엔비디아 주가

딥시크(Deep Seek)가 주목받으면서 업계에서 패닉에 가까운 반응이 나오는 것은, 중국이 미국과의 기술 격차를 빠르게 좁히고 있다는 위협적인 신호로 받아들여지기 때문입니다. 특히, 딥시크는 비교적 낮은 하드웨어 사양(엔비디아 H800)에서도 뛰어난 성능을 보여준다는 점에서 기술 혁신의 가능성을 증명하고 있습니다.

 

 

딥시크 전망

1. AI 시장(TAM)의 확장 딥시크와 같은 기술은 AI의 Total Addressable Market(TAM)을 크게 확장할 것입니다. AI가 의료, 금융, 제조업, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야로 확대되면서 시장 자체는 폭발적으로 성장할 것입니다.
다만, TAM이 커지더라도 엔비디아와 같은 기업이 그중 얼마나 가치를 가져갈지는 기술적 우위와 시장 점유율에 따라 달라질 것입니다.

2. 중국의 AI 기술력 강화 딥시크는 중국이 첨단 AI 기술에서 글로벌 경쟁력을 갖추고 있음을 보여주는 사례로, 중국이 더 많은 AI 스타트업을 육성하고 기술 생태계를 확장하는 데 기폭제 역할을 할 가능성이 높습니다.

3. 엔비디아에 미치는 영향 호재 시나리오: 딥시크가 계속해서 엔비디아 칩을 사용하고, TAM의 확대로 인해 AI 칩 수요가 증가하면 엔비디아는 여전히 큰 수익을 얻을 수 있습니다.

리스크 시나리오: 딥시크가 자체 반도체 기술을 확보하거나 경쟁사(AI 전문 ASIC 칩 개발사)가 성능과 비용 효율에서 우위를 점하면, 엔비디아의 시장 점유율이 위협받을 가능성이 큽니다.

 

 

4. 기술 경쟁 심화
딥시크가 보여준 성과는 오픈AI, 구글, 메타 같은 기업들에 경고 신호로 작용할 것입니다. AI 기술 경쟁은 더욱 치열해지고, 더 효율적이고 저렴한 모델 개발이 핵심 과제가 될 것입니다.

5. 규제와 외교적 요인
미국과 중국 간의 기술 경쟁과 규제는 딥시크와 같은 중국 기업의 성장에 불확실성을 더할 수 있습니다. 특히, 딥시크의 성장이 엔비디아 같은 미국 기업에 직접적인 영향을 미친다면, 미국 정부의 추가 규제가 예상됩니다.

 

알파벳 A 주가

 

딥시크의 한계점

1. 하드웨어 의존성
딥시크는 현재 엔비디아 H800 칩을 사용해 모델을 훈련하고 있습니다. 이는 중국이 첨단 하드웨어 부족 문제를 극복했음을 보여주지만, 장기적으로 자체 반도체 개발이 충분히 따라오지 못한다면, 여전히 글로벌 공급망의 제약을 받을 가능성이 있습니다.

2. 모델의 확장성
딥시크 모델이 오픈AI를 능가하는 특정 성과를 보였지만, 이는 제한된 환경(예: 특정 벤치마크 테스트)에서의 결과입니다. 대규모 산업 응용으로 확장할 때 성능이 유지될지는 아직 검증되지 않았습니다.

3. 생태계 부족
엔비디아는 CUDA 생태계를 기반으로 AI 개발자와 기업들에게 표준화된 플랫폼을 제공합니다. 딥시크가 엔비디아와 같은 생태계를 구축하지 못하면, 글로벌 시장에서의 확장성이 제한적일 수 있습니다.

 

 

4. 미국의 규제 리스크
딥시크의 성장은 미국과의 기술 경쟁을 더욱 격화시킬 가능성이 큽니다. 이는 중국 AI 기업들에 대한 추가적인 수출 통제나 제재로 이어질 수 있습니다.

5. 글로벌 신뢰 부족
중국 기업에 대한 보안 및 데이터 프라이버시 우려는 서구 시장에서의 딥시크 확장에 제약을 가할 수 있습니다. 이는 오픈AI와 같은 미국 기업에 비해 국제적인 수용도가 낮아질 가능성을 의미합니다.

 

딥시크과 메타 주가 변화

AI의 TAM은 증가할것. 하지만 엔비디아가 먹는 가치는?

결국 AI 시장에서 TAM이 확장되더라도 결국 중요한 건 엔비디아가 TAM 내에서 얼마나 큰 비중을 차지할 수 있느냐입니다. 딥시크는 TAM의 성장과 기술적 혁신을 자극할 가능성이 크지만, 경쟁사들에게는 엔비디아의 독점적 지위를 흔들릴 수 있는 위협으로 작용할 것입니다. 결론적으로, 딥시크의 성공 여부는 기술력, 생태계 구축, 글로벌 신뢰 확보, 그리고 규제 회피 능력에 달려 있습니다. 소프트웨어로 하드웨어의 차이를 커버할 수 있다는 주장은 어느 정도 맞는 방향이지만, 완전히 대체하거나 커버하는 것은 현재로서는 제한적입니다. 이 문제는 기술의 발전 수준, 사용 사례, 그리고 하드웨어와 소프트웨어의 상호작용에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

 

 

소프트웨어가 하드웨어 차이를 메꿀 수 있을까?

1. 효율적인 알고리즘:
고성능 하드웨어가 부족한 상황에서도, 최적화된 알고리즘과 모델 구조를 통해 효율성을 극대화할 수 있습니다. 예를 들어 딥시크가 H800과 같은 상대적으로 낮은 성능의 칩셋을 사용하면서도 오픈AI를 일부 벤치마크에서 앞설 수 있었던 이유는, 소프트웨어 최적화 덕분입니다.
경량화된 모델(예: Distillation, Quantization)과 분산 학습 기술을 활용하면 연산 자원을 덜 소모하면서도 경쟁력 있는 성능을 낼 수 있습니다.

2. 분산 컴퓨팅:
소프트웨어 기술로 여러 저성능 하드웨어를 연결하여 연산 작업을 분산 처리하면, 고성능 하드웨어를 사용하는 것과 유사한 결과를 낼 수 있습니다. 이는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 특히 효과적입니다.

3. AI 모델 경량화:
최근 AI 기술은 대규모 모델뿐만 아니라, 경량화된 모델을 사용하여 적은 자원으로도 경쟁력 있는 성능을 내는 데 집중하고 있습니다. 이런 방향은 소프트웨어로 하드웨어 의존도를 낮추는 대표적인 사례입니다.

 

 

하지만, 여전히 한계가 존재한다.

 1. 물리적 성능의 한계
하드웨어가 제공하는 연산 능력(CUDA 코어, 메모리 대역폭 등)은 소프트웨어로 완전히 대체할 수 없습니다. 예를 들어, 거대한 파라미터를 가진 최신 대형 언어 모델(LLM)을 학습시키기 위해서는 여전히 높은 GPU 메모리와 병렬 처리가 필요합니다. 하드웨어는 전력 효율성 측면에서도 소프트웨어로 대체하기 어렵습니다. 예를 들어, **특화된 AI 칩(ASIC)**은 소프트웨어로 구현할 수 없는 물리적 이점을 제공합니다.

2. 확장성의 한계
소프트웨어 최적화는 특정 하드웨어에서만 효과를 발휘할 가능성이 큽니다. 하드웨어마다 최적화 방식이 다르고, 이를 일반화하는 데는 한계가 있습니다.

3. 초거대 모델의 등장
초거대 AI 모델(GPT-4, GPT-5 등)처럼 연산량과 데이터 처리가 폭발적으로 증가하는 상황에서는, 하드웨어 성능이 소프트웨어보다 더 중요한 병목 지점이 될 수 있습니다.

4. 시장의 경쟁 구도
엔비디아와 같은 기업들은 하드웨어와 소프트웨어의 수직적 통합 생태계(CUDA, TensorRT)를 구축하여 최적화를 극대화합니다. 이 구조를 소프트웨어만으로 대체하기는 쉽지 않습니다.

딥시크와 테슬라 주가

현재 상황과 전망

1. 소프트웨어로 커버가 가능한 부분: 특정 애플리케이션(예: 추론 작업)에서는 효율적 소프트웨어로 하드웨어 성능 격차를 줄이는 것이 가능해지고 있습니다. 특히 클라우드 컴퓨팅과 병렬 처리 기술의 발달로 하드웨어 의존도를 낮출 가능성도 커지고 있습니다.

2. 여전히 하드웨어가 중요한 부분: 초대규모 AI 모델의 훈련과 같은 고사양 작업에서는 하드웨어가 핵심적입니다. 이를 해결하려면 여전히 최신 GPU나 ASIC의 지원이 필수적입니다.

 

 

3. 장기적 관점:
장기적으로는 소프트웨어와 하드웨어가 상호 보완적인 관계를 유지할 것입니다. 하드웨어가 발전함에 따라 소프트웨어가 이를 효율적으로 활용하도록 진화할 것이며, 동시에 소프트웨어 기술이 하드웨어의 한계를 점점 더 많이 극복할 것입니다.

 

결론

 현재로서는 소프트웨어가 하드웨어의 차이를 일부 커버할 수 있지만, 완전히 대체할 수는 없다는 것이 중론입니다. 특히, 특정 작업(예: 추론)에서는 소프트웨어 최적화가 큰 성과를 낼 수 있지만, 대규모 학습이나 복잡한 작업에서는 여전히 하드웨어가 중요한 역할을 합니다.
앞으로 딥시크와 같은 사례가 증가하면서 소프트웨어 기술의 중요성이 더욱 커질 것이며, 이를 통해 하드웨어 의존도를 낮추는 혁신이 점진적으로 일어날 가능성이 높습니다. 하지만 완전한 대체는 아직 시기상조입니다.

 

 

딥시크와 마이크로소프트 주가 변화

 

딥시크와 CQQQ 주가

중국 기술주 CQQQ 주가는 딥시크 발표와 동시에 급등할 것을 예상하였으나 생각보다 높은 상승은 보여주지 않고 있습니다.