중국발 AI 모델, 딥시크는 찐인가?

중국발 AI 모델, 딥시크(Deepseek)의 등장

딥시크(Deepseek)는 중국에서 개발된 새로운 AI 모델로, 기존 미국계 모델에 비해 훨씬 적은 자본과 저사양 그래픽 카드로도 고성능을 달성했다는 점이 화제가 되고 있다. 이는 한때 수십억 달러 규모의 GPU를 필요로 한다는 고정관념을 깬 사례로, AI 개발 비용을 획기적으로 낮춘 방법론을 제시했다. 자연히 엔비디아(NVIDIA)가 주도하던 AI 칩 시장에 부담으로 작용하며, 딥시크 발표 직후 엔비디아 주가가 일시 조정을 받은 배경이 되었다.

 

엔비디아 주가 흔들린 이유: ‘독주’ 구도가 깨지나

엔비디아는 AI 붐과 함께 GPU 시장을 사실상 독점하며 주가가 급등했지만, 딥시크의 사례가 알려지면서 “엔비디아가 아니어도 AI 모델이 개발 가능하다”는 인식이 확산됐다. 이로 인해 투자자들은 “AI 칩의 고가 수요가 영원하지 않을 수 있다”는 우려를 품게 되었고, 단기적으로 엔비디아 주가가 출렁이는 원인을 제공했다. 물론 딥시크가 전면적으로 엔비디아 GPU 수요를 대체하진 않겠지만, AI 개발 비용이 저렴해질 수 있다는 시나리오는 시장에 불안을 야기했다.

 

출처: Yahoo Finance

 

샘 알트먼의 입장 변화: AI 개발 비용은 줄어들 것

오픈AI의 CEO 샘 알트먼은 과거 “AI 모델을 더 발전시키려면 수십억 달러가 필요하다”고 했으나, 최근엔 “앞으로 인프라와 기술이 발전함에 따라 AI 훈련·운영 비용이 낮아질 것”이라 언급했다. 이는 딥시크와 같은 예시가 등장하면서, 고성능 AI 모델이 반드시 막대한 자금과 고사양 GPU를 필요로 하지 않을 수 있다는 흐름을 반영한 것으로 보인다. 결과적으로 AI 연구 개발 비용이 줄면 더 많은 기업과 스타트업이 AI 경쟁에 뛰어들 가능성이 열리게 된다.

 

비용 절감의 파급효과: AI 생태계의 확대

AI 모델 제작과 운영 비용이 낮아진다면, AI 산업 전반에 대한 진입 장벽이 낮아질 수 있다. 과거에는 대형 클라우드 기업이나 유니콘 스타트업만 대규모 GPU 클러스터를 운용할 수 있었지만, 앞으로는 중소기업이나 연구기관도 저렴한 방식으로 대형 모델을 구축할 수 있게 될 가능성이 생긴다. 이는 AI 생태계를 한층 다양화하고, 자율주행·헬스케어·로보틱스 등 다양한 분야에서 AI 활용이 폭넓게 확대될 것이라는 관측으로 이어진다.

 

LLM의 미래: 일자리 대체 vs. 과도한 기대

일각에서는 거대한 텍스트를 학습한 LLM이 화이트칼라 직업을 상당 부분 대체할 수 있다고 주장하지만, 반론도 만만치 않다. 현재 LLM은 생성형 AI(GPT 계열 등) 위주로 발전해 검색·챗봇·문서 요약 등에서 유용하지만, 비판적 사고나 정확한 맥락 이해에 한계가 있다는 지적이 계속 나온다. 실제로 사무직 업무를 전면 대체할 것인지, 아니면 인간의 보조 도구로써 효율을 높이는 수준에 머물 것인지는 아직 결론이 나지 않은 상태다.

 

LLM이 화이트칼라 일자리를 대체할까

전문가들은 GPT-4 등 LLM이 법률 문서 검토, 번역, 보고서 작성 등 사무직 업무 일부를 대체할 가능성이 있다고 본다. 그러나 사람의 창의적 사고나 상호작용이 필요한 직무는 쉽게 대체되지 않을 것이며, LLM은 ‘조력자’ 역할에 가까운 형태로 자리 잡을 가능성이 크다고 주장하는 시각도 있다. 현재 AI는 빠른 속도로 발전하지만, 실무 현장에서 완전 자율적으로 일처리를 담당하기에는 아직 한계가 많다는 게 중론이다.

 

딥시크의 사례가 의미하는 것: GPU가 전부가 아니다

딥시크가 저사양 그래픽 카드와 최소 자본으로도 고성능 AI 모델을 만들 수 있었다는 사실은, AI 모델 개발 과정에서 GPU만이 절대적이지 않음을 보여준다. 물론 GPU는 고속 병렬 연산에 탁월하지만, 소프트웨어 최적화나 알고리즘 개선 등을 통해 전력·자원 소비를 크게 줄일 수 있다. 이런 혁신이 이어진다면, 엔비디아처럼 GPU 하드웨어에 의존하는 시장 구조가 재편될 수도 있다는 전망이 나온다.

 

AI와 클라우드, 그리고 비용 구조의 변화

AI 모델이 성장하기 위해서는 방대한 데이터를 처리하는 클라우드 인프라가 필수적이지만, 클라우드 운영 비용이 늘어나면 결국 AI 서비스의 단가가 오른다. 딥시크 사례에서 보듯 소프트웨어적 최적화로 하드웨어 의존도를 낮추면, 클라우드 비용 또한 경감될 수 있다. 이는 AI 스타트업이나 중소 기업들도 자체 모델을 구축·운영할 수 있는 환경을 마련해, AI 시장 참여자를 늘릴 수 있다.

 

AI 버블론 vs. 장기 혁신론

LLM이 경제·사회 구조를 근본적으로 바꿀 것이라는 낙관론이 있는 반면, 닷컴 버블 때처럼 과도한 기대감이 반영돼 시장이 일시적으로 과열될 수 있다는 우려도 제기된다. 딥시크 등장으로 엔비디아 주가가 흔들린 사례에서 볼 수 있듯, 특정 기술이나 모델이 나올 때마다 시장 반응이 극도로 민감하게 움직이는 모습이 나타난다. 장기적으로 AI가 인류 생활을 혁신하더라도, 그 과정에서 많은 변동성과 일시적 버블이 생길 수밖에 없다는 것이 일반적인 견해다.

 

출처: DeepSeek

 

AI 비용 하락과 LLM의 한계, 앞으로의 관전 포인트

결국 중국발 딥시크 사례는 AI 개발 비용이 급격히 낮아질 수 있음을 보여주었고, 샘 알트먼이 이를 인정함으로써 앞으로 더 많은 기업이 AI 개발 경쟁에 뛰어들 가능성이 높아졌다. 그러나 LLM을 중심으로 한 AI 모델이 화이트칼라 일자리를 완전히 대체할 것인지, 혹은 단기적인 투기 열풍으로 끝날 것인지는 여전히 미지수다. 낮아진 진입 장벽이 AI 발전 속도를 더욱 가속할 수도 있지만, 기술적·윤리적·경제적 제한 요소도 많다는 점에서, 시장과 투자자들은 AI가 현실에 어떤 형태로 정착할지 신중하게 지켜봐야 할 전망이다.