Deepseek 관련 내용 정리

Dropbox의 AI 부사장 Morgan Brown

1/ 먼저 배경부터 설명하겠습니다. 현재 최첨단 AI 모델을 훈련시키는 비용은 엄청나게 비쌉니다.

OpenAI, Anthropic 같은 회사들은 계산에만 1억 달러 이상을 쓰며, $4만짜리 GPU 수천 대가 필요한 대규모 데이터 센터를 운영합니다. 마치 공장을 운영하기 위해 발전소 전체가 필요한 상황과 같습니다.

2/ 그런데 DeepSeek이 나타나서 이렇게 말했습니다.

“LOL, 우리라면 이걸 500만 달러로 할 수 있을걸?”
그리고 말로만 한 것이 아니라 실제로 해냈습니다.
그들의 모델은 GPT-4와 Claude를 많은 작업에서 능가하거나 대등합니다. AI 업계는 (요즘 10대들이 말하듯) ‘충격’을 받았습니다.

3/ 어떻게 가능했을까요?

그들은 모든 것을 처음부터 다시 생각했습니다.
전통적인 AI는 마치 모든 숫자를 소수점 32자리까지 기록하는 것과 같습니다.

DeepSeek은 “8자리로만 기록하면 어떨까? 충분히 정확하잖아!”라고 접근했고, 결과적으로 메모리 사용량이 75% 감소했습니다.

4/ 그리고 그들의 “멀티 토큰” 시스템도 주목할 만합니다.

일반적인 AI는 초등학생이 읽듯이 “The… cat… sat…”처럼 읽습니다.

반면, DeepSeek은 문장 전체를 한 번에 읽습니다. 결과적으로 2배 더 빠르고 90% 수준의 정확도를 자랑합니다.

수십억 개의 단어를 처리할 때, 이런 효율성은 매우 중요합니다.

5/ 하지만 진짜 기발한 점은 “전문가 시스템”을 구축했다는 것입니다.

한 거대한 AI가 모든 것을 다 알도록 만드는 대신(예: 한 사람이 의사, 변호사, 엔지니어 역할을 모두 하는 것처럼), DeepSeek은 필요한 경우에만 전문가들을 호출하도록 설계했습니다.

6/ 기존 모델은 1.8조 개의 파라미터가 항상 활성화되어야 합니다.

DeepSeek은 6710억 개의 파라미터 중 단지 370억 개만 활성화됩니다.

마치 큰 팀을 운영하되 필요한 전문가만 호출하는 것과 같습니다.

7/ 결과는 놀랍습니다:

• 훈련 비용: 1억 달러 → 500만 달러
• 필요한 GPU 수: 100,000대 → 2,000대
• API 비용: 95% 절감
• 데이터 센터 하드웨어 대신 게이밍 GPU에서도 실행 가능

8/ “그런데,” 누군가 말할 수 있습니다. “분명 단점이 있겠지!”

놀라운 점은, 모든 것이 오픈 소스라는 것입니다.
누구나 그들의 작업을 검증할 수 있습니다. 코드는 공개되어 있고, 기술 논문은 모든 과정을 설명합니다.

마법이 아니라, 단순히 매우 영리한 엔지니어링입니다.

9/ 왜 중요한가요?

이로 인해 “대형 기술 기업만이 AI를 다룰 수 있다”는 기존의 모델이 깨졌습니다.

이제 수십억 달러 규모의 데이터 센터가 필요하지 않습니다.

좋은 GPU 몇 대만 있으면 됩니다.

10/ Nvidia에게는 두려운 이야기입니다.

그들의 비즈니스 모델은 초고가 GPU를 90% 마진으로 판매하는 데 기반을 두고 있습니다.

하지만 모두가 일반 게이밍 GPU로 AI를 돌릴 수 있게 된다면… 문제는 명확합니다.

11/ 그리고 중요한 점은 DeepSeek이 이를 200명 이하의 팀으로 해냈다는 것입니다.

한편 Meta의 팀은 DeepSeek 전체 훈련 예산보다 더 많은 연봉을 받으며 작업을 하고 있지만, 그들의 모델은 DeepSeek만큼 좋지 않습니다.

12/ 이는 전형적인 파괴적 혁신의 이야기입니다.

기존 기업들은 기존 프로세스를 최적화하는 데 초점을 맞추는 반면, 파괴적인 혁신 기업들은 근본적인 접근 방식을 다시 생각합니다.

DeepSeek은 “더 많은 하드웨어를 투입하기보다 더 똑똑하게 접근하면 어떨까?”라고 물었습니다.

13/ 그 영향은 큽니다:

• AI 개발이 더 접근 가능해짐
• 경쟁이 급격히 증가
• 대형 기술 기업들의 “진입 장벽”이 작은 웅덩이처럼 보임
• 하드웨어 요구 사항(및 비용)이 급감

14/ 물론, OpenAI와 Anthropic 같은 대기업들이 가만히 있지는 않을 것입니다.

그들은 아마도 이미 이러한 혁신을 구현하고 있을 것입니다.

그러나 효율성의 램프는 이제 병 밖으로 나왔으며, “더 많은 GPU를 투입하자”라는 접근 방식으로 돌아갈 수는 없습니다.

15/ 마지막 생각:

이 순간은 우리가 나중에 변곡점으로 기억할 가능성이 높습니다.

마치 PC가 메인프레임을 덜 중요하게 만들거나, 클라우드 컴퓨팅이 모든 것을 바꿨던 것처럼요.

AI는 더 접근 가능하고, 훨씬 저렴해질 것입니다.
이 변화가 현재 플레이어들에게 어떤 영향을 미칠지는 속도의 문제일 뿐입니다.

[1/28 DeepSeek발 AI 하드웨어 & 전력 대표주 급락]

-중국 DeepSeek이 600만달러 이하의 비용으로 개발했다고 주장하는 오픈소스 LLM R1의 성능이 훨씬 많은 비용을 들여 개발한 오픈AI, 앤트로픽의 모델과 큰 차이가 나지 않는다는 점이 주말 사이 다시 부각됨

-이에 따라 당초 기대보다 AI 인프라(AI칩, 서버, 전력 등)에 대한 투자가 줄 수 있다는 우려에 AI 하드웨어 및 그동안 많이 오른 전력주 급락(엔비디이 -17%, AMD -6.4%, HPE -5.8%, 델 -8.7%, 버티브 -29.8%, TSMC -13.3%, 브로드컴 -17.4%, 마벨 -19.1%, 마이크론 -11.7%, 컨스털레이션 에너지 -20%, Vistra -28% 등)

-단, AI칩의 최대 구매자 빅테크 주가는 장 막판 다소 안정되는 흐름 나타남. 메타는 capex 투자를 올해 +60% YoY 늘리겠다고 발언했음에도 불구하고 +1.9% 상승 마감. 아마존(+0.2%), 마소(-2.1%)도 나름 선방. 알파벳(-4.0%)이 가장 부진한 결과 기록

-AI 에이전트를 실제 사업에 올해부터 도입하는
서비스나우(+1.4%), 세일즈포스(+4.0%), 허브스팟(+4.4%)도 양호한 흐름 나타남

-밸류에이션이 상대적으로 싼 소프트웨어(SAP -0.3%, 어도비+0.7%)와 사이버보안(팔로알토 +0.9%, 크라우드스트라이크 -0.3%, 옥타 +2.3%) Theme도 선방

-데이터 플랫폼(몽고DB +1.0%, 엘라스틱 +0.5%, 데이터독 +0.8%, 스노우플레이크 +0.8%)도 나름 견조한 흐름 유지

-전술한 AI 에이전트, 저밸류에이션, 보안, 데이터 플랫폼 Theme을 제외한 타 테크주는 대부분 부진한 결과 기록

[1/27, 연휴 중 생각: 딥시크가 훼손시킨 AI 내러티브, 키움 한지영]

국내 증시는 목요일까지 휴장이어서 부디 비껴가길 희망할 정도로,

지금 미국 증시는 딥시크 사태로 분위기가 이만 저만이 아니네요

밤 10시 30분 기준으로 프리마켓에서 엔비디아가 -11%, 브로드컴 -11%, 팔린티어 -5%, MS -4%대 등 AI 주들이 초토화되고 있네요.

본장에서도 쉽게 주가를 플러스로 되돌리기가 어려운 하락폭입니다.

안 그래도 미국 증시는 지난 2년간 역대급 랠리를 연출하다보니 밸류에이션이나 수급이 목에 찼다는 의견이 중론이긴 했습니다.

헌데 트럼프 관세, FOMC가 아니라, 예상치 못한 곳에서 한방을 맞았습니다.

AI 쪽에 전문가는 아닌지라, 곳곳의 의견들을 종합해서 정리를 해보면

중국 AI 스타트업 딥시크가 공개한 자체 생성형 AI 모델의 가성비가 이 사단을 만들고 있네요.

엔비디아의 고성능 칩인 H100보다 하위, 저사양모델인 H800을 가지고 학습하는 "딥시크-R1" 모델의 성능이 생각보다 매우 좋다는 평가가 나오고 있습니다.

중국이라는 특성 상 천안문과 같이 정치적 민감 사안에 대해서도 약간의 질문만 돌려서 하면 답변을 해준다고 합니다.

결국 모든 분야에서는 아니지만 일부 성능에서는 오픈 AI의 o1 모델에 준하는 결과물을 내고 있으며,

이는 그간 MS, 메타 등 빅테크 업체들이 막대한 돈을 들여서 투자한 게 정말 올바른 의사결정이었나에 대한 회의론으로 연결되는 중입니다.

딥시크 측에서 밝힌 학습 비용 약 500만달러로 메타의 학습 비용의 10분의 1 수준이라고 하니,

제 아무리 엔비디아의 고성능 칩을 활용해 결과물을 낸다고 하더라도, "그 돈이면 그냥 딥시크로 가지"라는 분위기가 SNS를 통해 확산되고 있네요.

또 중국 AI기술이 저래 발전한걸 보면, 미국 정부의 AI 기술 수출 통제도 효과가 없었다는 우려를 자아내고 있는 가운데,

머스크 역시 피아 식별을 신경안쓰는 건지 몰라도(?), 딥시크의 H100 보유설에 동의한다는 입장을 밝히기도 했네요.

다른 한편으로는 중국이 스마트폰이나 전기차를 출시할 때도, 미국 스마트폰, 자동차 업체들 주가가 이래 반응하지 않았던거 같은데,

지금은 텔레그램, 유투브 등 다양한 의사소통 채널 등장이 딥시크의 화제성을 더 키우는 듯 합니다.

이번 딥시크 사태는 실제 훈련 비용, H100 사용 여부, 디테일한 성능 등 여러 측면에서 팩트 체크가 필요하긴 합니다.

하지만 엔비디아, MS, 메타 등 M7을 중심으로 한 미국이 만들어낸 AI 투자 사이클 & AI 메가트렌트라는 내러티브,

여기에 의심을 키우고 흠집을 내게 만들었다는 점이 지금 미국 AI주들을 나락으로 보내고 있습니다.

그런 이유로, 이 같은 AI 내러티브의 훼손을 다시 복원하려면, "Show and Prove"가 있어야 될 듯합니다.

이번주 실적 발표 예정인 메타, MS, 애플 등 빅테크 업체들에게 기대보거나,

(ex: 우리는 중국에 대항해 군비경쟁마냥 더 많은 AI 투자를 할거다 등)

아니면 딥시크는 이전의 중국 기술처럼 Noise, Hype에 불과할 것이다 쪽으로 이야기가 흘러가야할텐데

며칠 동안 좀 지켜봐야할거 같습니다.

저 역시도 좀 더 많은 고민과 생각을 정리해본 뒤에 또 찾아뵙겠습니다.

그럼 오늘 미국 증시 본장도 화이팅 하시길 바랍니다.

키움 한지영

응 빨갱이는 못가

https://youtu.be/N4Fqwyj3Ag0?si=N62dnXDDyRt60aDN

https://youtu.be/nbllMlqckuo?si=Tkm3NhiJHaYrZqYN

[속보] 트럼프, 177명 선거인단 확보, 해리스는 99명..경합주 제외
https://www.fnnews.com/news/202411061127014674

[특징주] SK하이닉스, 엔비디아 시총 1위 복귀에 오름세
https://www.etoday.co.kr/news/view/2416742

[속보]AP "트럼프, 텍사스 승리"
https://www.asiae.co.kr/article/2024110611140042467

선익시스템(171090)
단일판매ㆍ공급계약체결

기간대비(%) : 20.55
매출대비(%) : 20.55
계약금액(원) : 128 억
계약내용 : OLED 디스플레이 연구용 증착장비
계약상대 : 삼성디스플레이 주식회사
시작일 : 2024-10-30
종료일 : 2025-05-31
http://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20241030900347