“中 딥시크 저비용 혁신 모델, AI 수퍼 사이클 가속화시킬 것”

임지용 NH證 연구원 “AI 타임라인 가속화될 것”

“중소 후발주자 가능성…추가 수요 창출 핵심”

“빅테크 투자 과도 어불성설…관련주 매수 기회”

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크 로고.ⓒ로이터/연합

중국의 인공지능(AI) 스타트업(신생벤처)인 딥시크(DeepSeek)가 저 비용으로 혁신적인 챗봇을 개발한 것이 오히려 AI 수퍼사이클(Super Cycle)을 더욱 가속화시킬 것이라는 전망이 제기됐다.

임지용 NH투자증권 연구원은 27일 발간한 보고서를 통해 “딥시크에 대한 올바른 해석은 오픈 소스 모델이 독점 모델보다 더 발전 가능성이 높으며 오픈 리서치와 오픈소스 시스템이 채택될 가능성이 더 높다는 의미”라며 이같은 예상을 내놓았다.

이어 “AI 타임라인이 가속화되고 중소 후발주자들도 새로운 가능성을 보여줌으로써 추가 수요를 더 창출할 수 있다는 것이 핵심”이라고 진단했다.

딥시크는 최근 개발한 대규모 언어 모델(LLM) ‘V3’가 저비용·저사양 환경에서도 오픈AI의 ‘GPT-4o’를 능가하는 성능을 선보이며 주목받았다.

특히 딥시크의 AI 모델은 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있는 개방형 오픈소스라는 점에서 향후 글로벌 AI 개발 생태계 주도권이 중국에게 넘어가는 것 아니냐는 우려도 함께 제기됐다.

임 연구원은 “딥시크의 모델은 첨단 칩 없이도 세계 상위 10위 안에드는 성능을 보여줬다”며 “딥시크의 AI 어시스턴트 앱은 미국 애플 앱 스토어에서 챗GPT를 제치고 무료 앱 1위를 차지했다”고 설명했다.

이어 “이 앱은 엔비디아H800 칩을 사용해 비교적 저렴한 비용으로 개발됐고 이에 미국의 대중국 수출 통제 조치의 효과에 의문이 제기되고 있는 상황”이라며 “이러한 발전은 AI 분야에서 미국의 주도권과 막대한 투자가 지속될 수 있을지에 대한 의문을 불러일으키고 있으며 딥시크의 비용 효율적인 접근 방식은 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 파워와 비용에 대한 재평가를 촉발했다”고 진단했다.

하지만 아직 딥시크 모델이 제대로 검증되지 않은 만큼 당장 미국 빅테크의 AI 투자 고비용 문제를 제기하기에는 무리가 있다고 진단했다. 딥시크 모델의 사전 훈련 클러스터에 대한 정보는 전혀 검증되지 않았기 때문에 이를 두고 단순히 비용 효율 측면에서 우위에 있다고 결론 내리기에는 무리가 있다는 설명이다.

임 연구원은 “딥시크 모델로 인해 미국 빅테크의 AI 투자가 과도하다는 주장은 어불성설”이라며 “LLM은 여러 AI 모델 중 하나일 뿐으로 오픈AI의 미션 변경과 초지능을 향한 넥스트 스텝(Next Step) 등을 감안하면 AI 수퍼 사이클에 대한 회의는 사치”라고 지적했다.

이어 오픈AI가 단기 수익 창출보다는 초지능 개발을 위한 장기 목표에 집중하고 있다는 점을 언급하며 AI 수퍼 사이클의 파동이 더욱 진폭을 키우며 전개될 것으로 예상했다. 그는 “보다 큰 변동성을 내포한 채로 AI 코어 인프라(AI Core Infra) 기업들의 주가 우상향이 진행될 것”이라며 “컬러(Color)는 변할 수 있으나 코어(Core)는 변하지 않는다”고 지적했다.

한편 27일(현지시간) 미국 뉴욕 증시에서는 딥시크가 저 비용으로 혁신적인 챗봇을 개발했다는 소식에 AI 관련 종목들을 중심으로 급락했다

AI 대장주인 엔비디아는 이날 118.42달러에 마감하며 전 거래일 대비 16.97%(24.20달러)나 하락했고 브로드컴(17.40%·244.70→202.13달러), 마이크론( 11.71%·103.19→91.11달러), 타이완 TSMC(13.23%·211.88→192.31달러) 등 반도체주들도 일제히 두 자릿수 내림세를 기록했다.

이에 기술주 중심의 나스닥 지수는 전 거래일 대비 612.47포인트(-3.07%) 급락한 1만9341.83에 마감했고 대표적 반도체지수인 필라델피아반도체지수도 9.15%(5341.94→4853.24)나 하락했다.

이와 관련, 임 연구원은 “(딥시크 이슈가) 엔비디아와 브로드컴, TSMC 등 코어 기업들의 업계 내 경쟁력과 해자를 건드리는 이슈가 아니다”면서 “마이크로소프트, 오픈AI, 구글 등에 위협은 우려 요인이 될 수 있지만 비용 분석 등에 검증이 필요한 부분이 많고 전방위적인 AI응용처에서의 효용 역시 보장되지 않았다는 점을 감안하면 이번 하락은 좋은 매수 기회”라고 분석했다.