딥시크(DeepSeek) 쇼크 NVIDIA 폭락 원인?

25년 1월 10일. 중국 스타트업 DeepSeek 가 개발한 신규 챗봇앱이 공개되었습니다. 이 앱은 DeepSeek-R1 모델을 기반하는 무료 챗봇 앱으로 1월 27일 iOS 앱 스토어 다운로드 수 1위를 기록하며 chatGPT를 앞지르게 됩니다. 동시에 1월 27일 Nvidia의 주가는 17% 하락한 $118.42 로 마감하게 됩니다. DeepSeek의 무엇이 AI 반도체주의 굳건한 기둥인 NVIDIA에 타격을 입힌걸까요? 또한 앞으로의 향방은 어떻게 되는 걸까요? 

 

 

 

 

DeepSeek의 등장과 NVIDIA 폭락의 원인

 

저비용 고효율 모델 개발 가능성 시사

 

 

전문가들은 이번 NVIDIA 폭락의 원인으로 DeepSeek가 기존 LLM 모델 개발 비용의 10% 밖에 되지 않는 금액으로 동일한 성능을 보여주는 모델을 개발했다는 점에 주목하고 있습니다. 지금까지는 AI 모델 개발을 위해 고성능의 GPU 와 고전력등 막대한 투자 비용이 필요했지만 DeepSeek의 등장으로 비싼돈 들여 좋은 GPU쓰지 않아도 충분히 효율적인 모델을 만들 수 있다는게 증명 된 것이지요. 

 

"DeepSeek가 개발 비용을 너무 축소해서 발표한 것 아니냐? "

"정말로 기존 모델, Llama 3, gpt-4o 에 뒤쳐지지 않는게 맞냐?"

 

라는 여러가지 의혹이 존재합니다만 모델의 성능과 구조면에서는 DeepSeek가 혁신을 주도한것이 기정사실화 되고 있습니다. 왜냐하면 그들이 어떻게 모델을 개발했는지 학습 프로세스와 구조를 담은 공식 기술문서와 함께 모델 전체를 오픈소스로 공개했거든요. 모델의 핵심 기술에 대해 비공개 원칙을 고수하고 있는 OpenAI로서는 충격적인 일이 아닐 수 없습니다.

 

DeepSeek가 공개한 기술문서가 궁금하신 분들은 아래 버튼을 클릭해보세요. 

 

DeepSeek 기술문서 확인하기 

 

 

DeepSeek 등장 이후 주가 흐름

 

DeepSeek의 주장처럼 그들이 모델 개발에 NVIDIA의 저가형 칩인 H800 시리즈만 사용하였는지는 알 수 없습니다. 다만, 최근 5일간 AI Sector별 주요 기업들의 주가 흐름을 보면 상당한 충격을 안긴것은 분명해 보입니다.

 

 

 

 

위 차트는 25년 1월 27일 부터 31일 까지 Plantir, Meta, Nvidia, Broadcom 의 주가 흐름입니다. AI 반도체 섹터의 Nvidia와 Broadcom이 27일 직격탄을 맞은후 전고점을 회복하지 못하는것에 비해 AI S/W 섹터의 Plantir와 Meta는 크게 영향을 받지 않은듯한 모습입니다. 혹자는 AI Sector의 변환기가 도래한 것이 아니냐 라고 말하기도 합니다. 이번 딥시크발 충격이 단기 조정일지 정말 대 전환의 시발점인지는 조금 더 지켜봐야 할 것 같습니다. 

 

 

DeepSeek 관련 우려사항 

 

DeepSeek발 시장 쇼크 이후 여러가지 우려사항도 쏟아지고 있습니다. 

 

1) 데이터 프라이버시 문제

DeepSeek가 사용자 개인정보(접속IP, 타이핑 패턴, 접속 HW사양 등) 및 광범위한 데이터를 수집하고 중국 내 서버에 저장한다는 우려가 커지고 있습니다. 이에 이탈리아는 자국 내 딥시크 앱 사용을 금지했고 대만에 이어 일본도 딥시크 이용금지령을 내린 상황입니다. 

 

2) 모델의 편향성

천안문 사태, 중국의 인권 등 중국 관련 부정적 내용에 대해 대답하지 않도록 프롬프트를 검열한다는 의혹입니다. 실제로 DeepSeek 채팅 어플리케이션에 시진핑이 독재자인지를 물어보았습니다.

결과는 놀랍게도 한국어로 물어보면 적당한 답을 하는 반면, 영어로 물어보았을 경우 대답을 회피하는 모습을 확인할 수 있었습니다. 언어별로 다른 답이 나오는 것으로 보아 모델의 편향성이라기 보다는, 프롬프트에 특수 로직을 추가했다는 표현이 더욱 적절하지 않을까 싶습니다. 

 

DeepSeek에게 시진핑이 독재자인지 물어보았습니다.

 

 

3) 학습데이터의 지적 재산권 침해 논란

ChatGPT, Claude등 미국 AI 기업의 모델들이 생성한 출력물을 학습 데이터로 활용하였다는 의혹입니다. 이런 방식을 전문용어로 "증류(distillation)" 방식을 활용했다고 하는데요, 쉽게 말해 Gpt-4o 처럼 큰 모델이 학습한 지식을 압축해서 새로운 모델을 가르치는데 사용하는 방식을 의미합니다. 

 

OpenAI역시 Gpt 학습을 위해 사용한 데이터들이 지적 재산권을 침해한 것이 아니냐 라는 논란이 제기되고 있는 상황에서, OpenAI가 모델이 생성한 답변의 재산권을 주장하는게 조금 아이러니 하긴 합니다. 기술의 원조가 조금 더 우아한 방식으로 의혹을 제기할 수 있지 않았을까요? 예를들면 원본 모델의 성능에 의존하여 새로운 모델을 만든것이 진정한 기술 혁신인지 혹은 모델 개발의 방식을 증류 방식을 통해 우회하는것이 공정한 일인지 등 거버넌스 적인 관점으로 접근하면 어땠을까 라는 생각을 해봅니다.

 

결론

DeepSeek가 쏟아올린 작은 공으로 인해 미국이 쌓아온 AI기술 선도국으로서의 입지가 흔들릴 수 있다는 사실이 매우 흥미롭습니다. DeepSeek의 주장처럼 고사양의 비싼칩이 없어도 아키텍처 개선만으로 모델의 효과를 극대화 할 수 있다면 딥시크와 같은 신생기업들이 더 많이 등장할 것이라고 생각합니다. 또한 OpenAI, Meta 등 기존 기업들도 DeepSeek가 공개한 기술문서를 바탕으로 빠르게 테스트를 진행하고 있으니 AI기술이 전반적으로 도약할 수 있는 기회라는 생각도 듭니다.

 

이러나 저러나 딥시크 역시 모델 개발에 NVDIA 칩을 사용한것은 사실이니 이번 폭락 사태도 어찌면 매수의 기회가 될 수 있지 않을까요? 이상 NVIDIA 주주의 소망이 담긴 한마디였습니다.