엔비디아(NVDA) 주가 급락! 그 배경엔 중국 AI 스타트업 DeepSeek?

엔비디아(NVDA) 주가가 하루 만에 16.9% 급락하며 시장에 충격을 주었습니다. 많은 투자자들은 그 원인으로 중국 AI 스타트업 DeepSeek을 지목하고 있는데요. DeepSeek이 저비용으로 대형 언어 모델(LLM)을 개발하고 이를 오픈소스로 공개하면서, 고성능 GPU 수요 감소 우려가 제기된 것이죠. 그렇다면 DeepSeek은 어떤 기술을 개발했으며, AI 업계에 어떤 영향을 미칠까요?

NVDA 하락 원인 DeepSeek?

 

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DeepSeek란 무엇인가?

DeepSeek는 중국의 AI 스타트업으로, 약 600만 달러의 저비용으로 대형 언어 모델을 개발하고 이를 오픈소스로 공개해 주목받고 있습니다. 일반적으로 AI 모델 개발에는 수천만 달러의 비용과 고성능 GPU가 필수인데, DeepSeek은 이를 최소한의 자원으로 구현했다고 합니다.

• 낮은 개발 비용: 수백만 달러 규모의 예산으로도 대형 AI 모델 구현 가능
• GPU 의존도 감소: 고성능 칩 없이 AI 모델을 학습 및 운영 가능
• 오픈소스 생태계 확장: 누구나 AI 모델을 활용하고 개선 가능

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DeepSeek과 엔비디아(NVDA) 주가 하락의 관계

• 고성능 칩에 대한 필요성 감소 우려
  딥시크가 내놓은 모델이 정말 유의미한 성능을 가진다면,
  “반드시 대량의 고성능 GPU가 없어도 충분한 AI 모델을 만들 수 있다”는 인식이 퍼질 수 있습니다.
• 투자 심리 악화
  엔비디아의 주가는 전 세계 AI 붐의 최대 수혜주였습니다.
  하지만 “고비용 GPU가 아니어도 AI 개발이 가능할 수 있다”라는 소식이 전해지면서,
  투자자들이 단기적으로 매도를 선택한 것이죠.
• 단기 과잉 반응 가능성
  전문가들은 이번 하락을 “과잉 반응”이라고 평가하고 있습니다.
  실제로 딥시크 모델이 얼마나 실효성 있는지는 추가 검증이 필요하기 때문이죠.

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DeepSeek vs. ChatGPT: 무엇이 다를까?

	DeepSeek	ChatGPT (GPT-4)
개발 비용	약 600만 달러	수천만 ~ 수억 달러 추정
모델 형태	오픈소스 (누구나 활용·개선 가능)	비공개 (프로프라이어터리)
성능(추정)	검증 부족, 추가 테스트 필요	전 세계적으로 검증된 높은 정확도·완성도
GPU 사용량	적은 GPU 자원 활용 가능성	대규모 GPU 클러스터 필수
장점	낮은 개발 비용, AI 접근성 확대	안정적인 서비스 운영, 대규모 데이터 보유
단점	대규모 테스트 부족, 성능 입증 미비	높은 비용, 폐쇄적 운영

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벤치마크 성능 비교 분석

DeepSeek 모델과 OpenAI의 AI 모델을 다양한 벤치마크 테스트에서 비교한 결과는 다음과 같습니다.

벤치마크 테스트 결과

• AIME 2024 (Pass@1): 수학 경시대회 문제를 해결하는 능력을 평가하는 테스트입니다. DeepSeek-R1 (79.8%)이 OpenAI-o1-1217 (79.2%)보다 소폭 앞섰습니다.
• Codeforces (Percentile): 알고리즘 문제 해결 능력을 평가하는 테스트로, OpenAI-o1-1217 (96.6%)이 근소하게 앞섰지만 DeepSeek-R1 (96.3%)도 유사한 성능을 보였습니다.
• GPQA Diamond (Pass@1): 복잡한 질의응답 문제를 해결하는 능력을 테스트하는 것으로, OpenAI-o1-1217 (75.7%)이 가장 높은 성능을 보였지만, DeepSeek-R1도 준수한 결과 (71.5%)를 기록했습니다.
• MATH-500 (Pass@1): 고난이도 수학 문제 풀이 능력을 평가하며, DeepSeek-R1이 97.3%로 최고 성능을 기록했습니다.
• MMLU (Pass@1): 다양한 주제에 대한 지식 평가 테스트로, OpenAI-o1-1217 (91.8%)이 소폭 앞섰지만, DeepSeek-R1 (90.8%)도 강한 성능을 보였습니다.
• SWE-bench Verified (Resolved): 소프트웨어 엔지니어링 관련 문제 해결 능력을 평가하며, DeepSeek-R1 (49.2%)이 가장 높은 성능을 기록했습니다.

DeepSeek-R1은 수학 및 소프트웨어 문제 해결 분야에서 강한 성능을 보이며, OpenAI의 모델과 비교해도 경쟁력이 있다는 것을 확인할 수 있습니다.

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AI 업계의 변화와 전망

1. 저비용 AI 모델의 부상
   딥시크의 사례가 사실이라면, AI 모델을 개발하기 위한 진입 장벽이 크게 낮아질 수 있습니다.
   스타트업이나 중소기업도 자체 모델을 만들 수 있는 길이 열릴 수 있죠.
2. 엔비디아 등 GPU 업체의 영향
   엔비디아가 AI 칩 시장에서 독보적인 위치를 차지해 온 것은 사실입니다.
   하지만 만약 이처럼 GPU 의존도를 낮추는 모델이 늘어난다면, 엔비디아의 매출에 단기적 타격이 있을 수도 있습니다.
3. 오픈소스 생태계 강화
   AI 모델을 오픈소스로 공개하는 사례가 늘어날수록, 개발자 커뮤니티에서 혁신적인 시도들이 계속 나올 가능성이 큽니다. 이는 결과적으로 AI 기술 발전에 긍정적인 역할을 할 수도 있습니다.

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엔비디아 주가 급락은 확실히 놀라운 소식이지만, 전문가들은 이번 매도세가 과도했다는 견해를 내놓고 있습니다.
딥시크가 정말 낮은 비용으로 고성능 LLM 개발에 성공했는지, 그리고 이 모델이 어떤 실제 성능을 보여줄지는 시간을 갖고 검증되어야 하죠. 현재로서는 “AI 칩 수요가 줄어들 것이다” vs “GPU 없이 대형 모델을 운영하기는 쉽지 않다”라는
두 의견이 팽팽히 맞서는 상황입니다. 향후 벤치마크 테스트 결과와 실제 서비스 도입 사례가 나오면, 그때 더 명확한 방향이 잡히리라 예상됩니다.