중국 AI 다크호스 DeepSeek, 실리콘밸리 빅테크 공룡들의 주가를 흔들수 있을까?
1. 딥시크(DeepSeek) 사태와 AI 투자 환경 변화
중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 AI 투자 시장에 지각변동을 일으키고 있다.
딥시크는 ChatGPT와 유사한 성능의 'DeepSeek-V3' 모델을 개발했다. 주목할 점은 개발 비용이 557만 6000달러(한화 약 78억 8000만원)에 불과하다는 것. 이는 메타의 최신 AI 모델 개발 비용의 10분의 1 수준이다.
그렇다면 이런 혁신을 일으킨 딥시크는 어떤 회사인가?
딥시크(DeepSeek)는 2023년 5월 항저우에서 설립되었으며 AI 시장의 새로운 혁신자로 부상했다. 량원펑이 설립한 이 스타트업은 하이플라이어를 비롯한 중국 헤지펀드의 투자를 받았다. 기존 빅테크와 달리 효율적 모델 개발과 오픈소스 전략으로 주목받고 있다.
딥시크는 ChatGPT와 유사한 성능의 AI를 78억원으로 개발했다. 앞서 언급했지만 메타의 투자금 대비 10분의 1 수준이다. 이는 고비용 구조의 빅테크를 위협하는 새로운 패러다임이다.
MLA(다중 헤드 잠재 어텐션) 기술로 메모리 사용량을 13%까지 줄였다. DeepSeekMoE로 계산 효율성도 크게 높였다. 이런 기술 혁신은 테슬라가 전기차 배터리 효율을 높인 것과 비슷한 의미를 갖는다.
DeepSeek-V3는 6,710억 개의 매개변수를 가진 모델이다. GPT-4와 비슷한 성능을 보이며, 특히 수학과 코딩 분야에서 우수하다. OpenAI의 o1 모델에 견줄만한 추론 능력도 갖췄다.
MLA(다중 헤드 잠재 어텐션)는 인공지능이 정보를 처리하는 방식을 개선한 기술이며 쉽게 이해하기 위해 도서관에서 책을 찾는 상황을 생각해보자
기존의 책을 찾는 방식은 여러 명의 사서가 각자 다른 방법으로 모든 책의 정보를 살펴보는 것과 비슷했다. 한 사서는 책 제목을, 다른 사서는 저자를, 또 다른 사서는 출판 연도를 보는 식이다. 이 방법은 효과적이지만, 모든 책의 정보를 다 기억해야 해서 많은 메모리가 필요했다.
MLA는 이 과정을 더 스마트하게 만든다. 모든 책의 정보 대신, 각 책의 핵심 내용만을 간단히 요약한 카드를 만들고 사서들은 이 요약 카드를 보고 각자의 방식으로 해석한다.
예를 들어, 같은 카드를 보고 한 사서는 제목 관련 정보를, 다른 사서는 저자 관련 정보를 읽어낼 수 있다.
이렇게 하면 몇 가지 큰 장점이 있다. 우선, 요약 카드만 가지고 있으면 되니까 메모리 사용량이 크게 줄어드니 고성능 메모리가 필요 없어진다.
또한, 각 사서가 요약 정보를 다양하게 해석할 수 있어서 더 풍부한 검색 결과를 얻을 수 있다. 게다가 적은 정보로도 효과적인 검색이 가능해기 때문이다.
결과적으로 MLA는 인공지능이 정보를 더 효율적으로 처리하고 이해할 수 있게 해준다. 이는 마치 도서관에서 적은 공간과 자원으로도 더 빠르고 정확하게 원하는 책을 찾을 수 있게 되는 것과 같다. 이러한 기술 덕분에 AI 모델들은 더 적은 컴퓨터 자원으로도 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 되었다.
해당 제품으로 실리콘밸리의 90년대를 연상케 하는 기술 이상주의를 추구한다. 구글이 초기에 "Don't be evil"을 내세웠듯, 딥시크도 상업적 이익보다 기술 발전에 집중한다.
오픈소스 정책으로 리눅스가 운영체제를 개방했듯, 딥시크도 모든 AI 모델을 공개한다. 이는 테슬라가 전기차 특허를 개방한 것과 비슷한 파급력을 가질 수 있다.
자율적 조직문화를 통해 벨 연구소나 제록스 PARC처럼 연구자들에게 높은 자율성을 준다. 이는 혁신적 기술 발전의 토대가 되고 있다.
AI 시장 영향력으로는 비용 혁신으로 2000년대 초반 델이 직판 모델로 PC 가격을 혁신했듯, 딥시크는 AI 개발 비용의 새로운 기준을 제시했다.
안드로이드가 스마트폰을 대중화했듯, 딥시크의 오픈소스 정책은 AI 기술의 진입장벽을 낮추고 있다.
넷플릭스가 스트리밍으로 엔터테인먼트 산업을 바꾼 것처럼, 딥시크의 효율적 AI 개발은 시장 구조를 재편할 수 있다.
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2. 골리앗과 다윗의 본격적인 AI 격돌
빅테크들은 지난 분기 실적 발표에서 AI에 대규모 투자 현황을 공개했다. 2025년 빅테크 기업들의 AI 설비 투자는 3,000억 달러(약 390조원)에 육박할 전망이다. 이는 2024년(2,090억 달러) 대비 43% 증가한 수치다. 마이크로소프트, 구글, 메타는 이미 차세대 AI 모델 개발에 착수했고, 애플도 자체 AI 모델 출시를 준비 중이다.
중국 딥시크의 성공 이후, 효율적 AI 개발이 새로운 트렌드로 자리잡았다. 78억원으로 ChatGPT급 AI를 개발한 딥시크의 사례는 AI 개발의 패러다임을 바꾸고 있다. 이는 고비용 구조의 빅테크를 위협하는 요소가 될 수 있다.
앞으로 골리앗과 다윗의 싸움이 어떻게 될지 주목해야 할 것이다.
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3. 중국 기업의 과거와 현재
한편 딥시크는 중국기업이라는 명확한 태생적 한계가 있다. 과거 중국 기업들의 실패 사례를 통해 알 수 있다.
1) 알리바바 사태 (2020-2021)
중국 최대 전자상거래 기업이 정부의 개입으로 시가총액이 절반 이상 증발했다. 마윈 회장의 정부 비판 발언이 도화선이 됐고, 앤트그룹 IPO 중단으로 이어졌다. 중국 정부의 갑작스러운 정책 변화가 기업 가치에 치명타를 줄 수 있다는 교훈을 남겼다.
2)디디추싱 사태 (2021)
차량공유 기업 디디는 뉴욕 상장 직후 중국 정부의 제재로 주가가 80% 폭락했다. 결국 상장 폐지로 이어졌고, 투자자들은 수십억 달러의 손실을 입었다. 중국 기업의 해외 상장이 정치적 리스크에 취약하다는 점을 보여줬다.
3) 바이트댄스/틱톡 위기 (2020-현재)
글로벌 SNS 강자 틱톡은 미중 갈등 속에서 생존을 위협받고 있다. 미국은 데이터 보안 우려로 매각을 압박했고, 중국 정부는 황금주 매입으로 통제력을 강화했다. 글로벌 확장을 노리는 중국 AI 기업들의 미래를 보여주는 사례다.
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4. 2025년 AI 시장의 새로운 변화
딥시크출현과 빅테크의 싸움에서 AI 시장 지형 변화를 가져오고 있다.
1) 기술 민주화
AI 개발 비용이 2023년 대비 90% 가까이 감소할 전망이다. 오픈소스 AI 모델이 대중화되면서, 중소기업도 자체 AI 개발이 가능해졌다. GPU 가격 하락과 클라우드 서비스 경쟁으로 진입장벽이 더욱 낮아질 것이다.
2) 인공지능 도입률 급증
글로벌 대기업의 AI 도입률이 25%를 넘어설 전망이다. 특히 금융, 의료, 제조업에서 AI 도입이 가속화될 것이다. 중소기업의 AI 도입도 15% 수준까지 증가할 것으로 예상된다.
3)수익모델 진화
구독형 모델이 주류를 이룰 것으로 보인다. ChatGPT Plus의 성공을 벤치마킹한 다양한 서비스가 출시될 예정이다. 기업용 AI는 클라우드 서비스 형태로, 개인용은 월정액 구독 형태로 정착될 전망이다.
필자 역시 미국 주식 리서치와 각종 정보 검색과 블로그 글, PPT작성을 위해 년간 구독료가 $1200이 넘어가고 있는 상황이다.
5. 리스크 관리 핵심 포인트
1) 미중 패권 전쟁의 정치적 리스크
미중 AI 패권 경쟁이 더욱 심화될 것이다. 반도체 제재가 AI 칩으로 확대될 수 있으며, 중국 기업들의 해외 진출이 더욱 어려워질 수 있다. 특히 중국 정부의 AI 기업 통제가 강화될 것으로 예상된다.
2) 기업들의 기술적인 리스크
AI 기술 발전 속도가 더욱 빨라질 것이다. GPT-5, Gemini 3.0 등 새로운 모델이 출시되면서 기술 격차가 순식간에 벌어질 수 있다. 인재 확보 경쟁도 치열해질 전망이다.
3) 기업들의 재무적인 리스크
AI 서비스의 수익성이 검증 단계에 들어선다. 서버 비용 감소와 수익모델 안정화로 수익성이 개선될 것으로 보이나, 경쟁 심화로 인한 가격 하락 압박도 예상된다.
6. 2025년 투자 전망과 제언
인공지능 관련 기업을 투자할 시 주요 투자 포인트는 다음과 같다.
1) 기술력과 실행력의 균형
단순한 AI 모델 개발을 넘어, 실제 비즈니스 가치 창출이 중요해진다. 효율적인 기술 개발과 안정적인 수익 창출을 동시에 달성하는 기업이 주목받을 것이다.
2)정치적 독립성
중국 AI 기업들의 가장 큰 과제다. 정부 간섭이 적고 글로벌 확장이 가능한 기업을 선별해야 한다. 특히 데이터 보안과 알고리즘 투명성이 중요한 평가 기준이 될 것이다.
3) 글로벌 확장성
각국의 AI 규제에 대한 대응 능력이 핵심이다. EU의 AI Act, 미국의 AI 규제 등에 선제적으로 대응하는 기업이 경쟁력을 가질 것이다.
7. 결론적 제언: 역사적 교훈을 통한 분석
2025년 AI 투자의 키워드는 '선별적 집중'이다. 화려한 기술력보다는 지속가능한 비즈니스 모델을, 급격한 성장보다는 안정적인 수익성을 추구하는 기업에 주목해야 한다.
특히 과거 사례를 통해 다음 세 가지를 주의 깊게 살펴봐야 한다:
1) 정부 규제 강화의 파괴력
1998년 마이크로소프트 반독점 소송: 시가총액 30% 하락
2011년 구글 검색엔진 반독점 조사: 1년간 주가 정체
2023년 OpenAI 이사회 사태: 기업 가치 불확실성 급증
AI 규제는 더욱 강력해질 전망이다. EU의 AI Act는 GDPR보다 더 강력한 제재를 포함하고 있다. 2018년 GDPR 발효 후 메타가 받은 제재금은 연 매출의 4%에 달했다. AI 기업들도 비슷한 리스크에 직면할 수 있다.
2) 기술 격차로 인한 시장 양극화
1990년대 PC시장: IBM vs 컴팩 경쟁에서 델과 HP 승리
2010년대 모바일: 노키아, 블랙베리의 몰락과 애플, 삼성의 부상
2020년대 자율주행: 테슬라와 웨이모 독주, 100여개 스타트업 퇴출
AI도 비슷한 패턴을 보일 것이다. GPU 수급, 인재 확보, 데이터 접근성에서 격차가 벌어지면서 승자독식 현상이 심화될 수 있다. 2023년 엔비디아 독점 현상이 이런 양극화의 전조다.
수익성 검증 실패와 거품 붕괴
2000년 닷컴버블: 아마존 주가 95% 하락 후 회복
2008년 태양광 버블: 80%의 중국 업체 파산
2022년 메타버스 거품: 메타 시가총액 7,000억 달러 증발
현재 AI 기업들의 수익성은 불확실하다. ChatGPT의 월 서버 비용은 1억 달러에 육박한다. 2000년 닷컴버블 때 아마존이 7년 만에 흑자 전환했듯이, AI 기업들도 긴 적자 구간을 버텨낼 체력이 필요하다.