[반.전] 중국 딥시크의 공포, 엔비디아 팔아야 하나요?

[반.전] 중국 딥시크의 공포, 엔비디아 팔아야 하나요?

안녕하세요. 삼성증권 문준호의 ‘반도체를 전하다’입니다.

지난주 중국 AI 스타트업 딥시크가 공개한 모델이 주말 사이 큰 주목을 받으며, 반도체 주도로 나스닥 시장의 급락을 야기했습니다 (나스닥 -3%, SOX -9%, 엔비디아 -17%, 브로드컴 -17%)

미국의 수출 규제에도 불구, 더 적은 자원(=GPU)과 비용으로 미국에 버금가는 AI 모델 개발에 성공했기 때문입니다.

그리고 이에 따른 조정의 로직은,

1) 딥시크의 추론 모델 R1은 오픈AI o1과 유사하는 수준의 성능을 기록하면서도 가격은 95% 이상 저렴. 더구나 오픈 소스로 공개

2) 그러나 막대한 엔비디아 최신 GPU로 개발해 온 오픈AI와 달리, 이전부터 딥시크는 더 적은 리소스와 비용으로 개발 추진해온 것으로 알려짐

2-1) 이전 공개된 딥시크 V3 모델의 경우, 메타 Llama 대비 파라미터가 1.5배 크면서도, 훈련 비용은 1/10인 600만달러 미만 (그것도 저사양의 엔비디아 H800 사용)

3) 그렇다면 스케일링 법칙 (더 많은 하드웨어와 더 많은 훈련=성능 개선)이 무효한 것 아닐까?

4) 반도체를 비롯한 범 AI 인프라 수요를 다시 생각해봐야 하나?

물론 딥시크의 훈련 비용과 방법에 대해서는 논란이 있습니다. H100을 썼을 거라는 의심의 시각도 있고요.

다만 중요한 것은 잠시 하드웨어 수요를 떠나, 중국의 AI 기술이 미국과 맞먹는 것처럼 보여진다는 겁니다. 미국이 가장 견제하는 분야에서요.

미국의 스타게이트 프로젝트가 마침 지난 주 발표된 것도 우연이 아닐 지 모릅니다 (딥시크 R1 공개 이후 발표).

위와 같은 이유로의 시장 급락이 이해는 가지만, 오히려 중국의 빠른 추격을 고려하면 미국은 격차를 더 벌려야 하는 상황입니다.

그렇다면 오히려 투자를 더 늘려야 할 수도 있지 않을까요? 최적화 방안을 연구할 시간이 없습니다. 스케일링 법칙이 아직 유효하다면, 투자는 계속되어야 합니다.

저희가 지난 주 스타게이트 프로젝트 발표 이후, AI 인프라 사이클 기대감이 유효함을 말씀 드렸던 배경이기도 합니다.

갑자게 크게 훼손된 투자 심리가 한 번에 돌아서기는 어렵지만, 우선 이번주부터 예정된 클라우드 실적 발표를 살펴야 겠습니다.

투자자들은 이들의 CAPEX 코멘트 (투자 계획, 효율성 등)에 더욱 주목할 것입니다. 작년 여름 피크아웃 논란도 거셌지만, 결국 클라우드 업체들의 한 마디로 정리된 바 있습니다.

AI 투자를 견인하고 있는 클라우드의 의지가 꺾이기 전까진 사이클의 끝이 아닙니다.


감사합니다.

(2025/1/28 공표자료)