[딥시크 쇼크] NVDA 밀어올린 'AI 규모의 법칙' 흔들①

기사입력 : 2025년01월31일 14:43

최종수정 : 2025년01월31일 15:33

'저비용 고성능' AI 두 가지 쟁점
560만달러 둘러싼 의혹들
엔비디아 주가 동력 흔들

[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 충격이 진정되지 않는 모양새다.

소위 '저비용 고성능'을 앞세운 인공지능(AI) 모델의 등장에 엔비디아(NVDA) 주가가 하루 17% 폭락하는 장면을 목격한 투자자들은 말 그대로 얼어 붙었다.

엔비디아의 주가 폭락에 일단 브레이크가 걸렸지만 월가에서는 인공지능(AI) 대장주의 성장 모멘텀이 꺾일 가능성을 놓고 갑론을박이 뜨겁다.

업체의 주가는 딥시크가 출현하기 전인 1월24일(현지시각) 142.62달러에서 1월27일 118.42달러까지 주저앉은 뒤 반등, 1월30일 124.65달러에 거래를 마쳤다. 최근 4거래일 사이 12.6% 떨어진 셈이다.

1월27일 엔비디아의 시가총액은 6000억달러 증발했다. 미국 주식시장 역사상 1일 기준 최대 규모의 손실에 해당한다.

고평가 논란이 끊이지 않았던 엔비디아의 이번 급락이 버블 붕괴의 전조인지 아니면 매수 기회인지를 둘러싼 논쟁이 달아오른 가운데 앞으로 쟁점은 크게 두 가가지로 압축된다.

먼저, 딥시크가 주장하는 '560만달러'의 진위 여부다. 주요 외신에 따르면 오픈AI가 인공지능(AI) 개발에 투입하는 자본이 매년 50억달러에 이르고, 마이크로소프트(MSFT)의 투자 규모가 2024년에만 500억달러에 달하는 가운데 딥시크의 저비용 인공지능(AI) 모델은 세상을 놀라게 한 데서 더 나아가 갖가지 의혹을 불러일으켰다.

딥시크의 주장이 사실이라면 이른바 인공지능(AI) 자본 투자의 피벗(pivot, 전환)이 현실화될 수 있다고 시장 전문가들은 경고한다.

엔비디아가 개발한 최고 성능의 고가 GPU(그래픽 처리장치)를 사용하지 않아도 고성능의 인공지능(AI) 모델을 만들어낼 수 있다면 관련 칩의 수요가 급감하고 업체의 실적에 커다란 타격이 발생할 것이라는 얘기다.

주요 외신에 따르면 딥시크는 미국 빅테크의 5~10%에 불과한 자본으로 개발한 인공지능(AI) 모델 R1이 오픈AI의 최신 모델보다 강력한 성능을 보인다고 발표했다.

IT 업계 전문가들은 R1의 근간이 되는 기술이 새롭지 않다는 데 입을 모은다. 다만, 고성능 인공지능(AI) 모델을 미국 빅테크에 비해 훨씬 적은 전력으로 만들어 냈다는 사실이 놀랍다는 반응이다.

유라시아 그룹의 샤오멍 루 이사는 CNBC와 인터뷰에서 "딥시크의 모델은 오픈AI의 인공지능(AI) 개발만이 유일한 해답은 아니라는 사실을 보여준다"며 "고가의 고성능 칩과 자본 집약적인 개발 방식은 다양한 경로 가운데 한 가지 방법일 뿐일 수 있다는 의미"라고 말했다.

월가와 IT 업계 전문가들이 주목하는 딥시크의 시스템은 크게 두 가지다. 거대언어모델(LLM)인 V3와 추론에 특화된 모델인 R1이 집중적인 조명을 받고 있다.

두 가지 모델 모두 오픈소스로, 다른 인공지능(AI) 모델에 비해 크기가 작다. V3는 6710억개 파라미터(학습 변수)를 갖는데 이는 오픈AI의 수치인 약 1조개에 비해 크게 낮은 규모다. 아울러 560만달러로 오픈AI의 최신 모델을 앞서는 모델을 개발했다는 얘기다.

이와 관련, 퓨처럼 그룹의 대니얼 뉴먼 최고경영자(CEO)는 커다란 혁신이라고 평가하면서도 수치에 대해 의문을 제기했다.

특히 업체가 주장하는 비용 560만달러의 정확하고 구체적인 정체에 관한 불확실성과 의문점이 상당수라고 그는 지적한다.

자문회사 DGA 그룹의 폴 트리올리오 수석 부사장은 560만달러가 단순 학습 비용일 뿐 전체 연구 개발 비용은 이보다 훨씬 클 것이라고 주장한다. 다만, 그는 이렇게 보더라도 오픈AI나 앤트로픽을 포함한 미국 기업들보다 작은 비용으로 개발한 것이 사실이라고 말한다.

실제로 주요 외신에 따르면 오픈AI와 앤프로픽의 경우 기본 인공지능(AI) 모델 개발과 운영에 수 십억 달러에 달하는 자금을 투입했다. 딥시크의 인공지능(AI) 모델 비용을 미국 빅테크의 수치와 직접 비교하는 데는 무리가 있다고 트리올리오 수석 부사장은 강조한다.

이와 별도로 딥시크의 오픈AI 기술 도용 의혹이 점차 고조되는 모양새다. 영국 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 오픈AI는 딥시크가 자사 모델을 사용한 근거를 확보했다고 밝혔다. 미국과 중국의 인공지능(AI) 패권 다툼이 달아오르는 가운데 지적재산권 문제로 비화될 가능성을 예고하는 대목이다.

2023년 설립한 중국 스타트업의 '혁신'을 둘러싼 의문과 논쟁이 지속되는 가운데 엔비디아의 앞날에 보다 근본적인 쟁점은 인공지능(AI) 규모의 법칙(Scaling Law)이 흔들릴 수 있다는 점이다.

사실 오픈AI 앤트로픽의 최고 모델들과 견줄 수 있는 저렴한 인공지능(AI) 모델의 등장만으로는 엔비디아의 성장 가능성을 무너뜨리기에 충분하지 않다고 월가는 주장한다.

일부 시장 전문가들은 오히려 저렴하고 효율적인 인공지능(AI) 모델이 더 많은 수요를 창출해 소위 AI 가속기 판매를 촉진, 궁극적으로 엔비디아에 반사이익을 가져다 줄 것이라고 말한다.

하지만 수 조 달러에 달하는 엔비디아의 기업 가치에 근간이 되는 규모의 법칙이 성립하지 않는다면 얘기는 달라진다.

빅테크와 월가는 지금까지 더 많은 컴퓨팅 자원을 투입할수록 인공지능(AI) 모델이 더 뛰어난 성능을 보일 것이라는 전제 하에 개발과 투자에 돌입했다.

초기에는 이 같은 논리가 작동했지만 시간이 지나면서 모델의 획기적인 도약이 지속되지 않는다는 주장이 제기됐고, 딥시크의 저가 모델이 등장하면서 이 같은 의견에 더욱 힘이 실리는 모양새다.

규모의 법칙에서 핵심은 모델의 크기, 즉 파라미터의 수와 학습 데이터의 크기, 여기에 학습에 사용된 컴퓨팅의 양이다. 이들 세 가지 요소가 증가할수록 인공지능(AI) 모델의 성능도 도약한다는 것이 법칙의 골자.

하지만 딥시크의 모델은 규모의 법칙을 뿌리부터 흔드는 사례다. 업체가 밝힌 파라미터의 수와 비용이 사실이라고 전제할 때 모델 및 데이터의 크기와 성능이 비례적으로 우상향한다는 전제가 반드시 성립하지는 않는다는 점이 확인된 셈이다.

인공지능(AI) 개발 업체들이 모델 학습에 사용되는 데이터를 거의 다 소진했고, 새로운 모델들이 더 이상 성능면에서 커다란 진전을 이루지 못하는 실정이라는 지적이 IT 업계에서 번지고 있다.

벤처캐피털 업체 앤드리슨 호로위츠의 창업자들은 이미 2024년 말부터 인공지능(AI) 모델의 성능 개선이 둔화되기 시작했다고 주장했다. 모델이 한계에 도달하고 있을 가능성을 배제할 수 없다는 얘기다.

shhwang@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00