[이슈] 딥시크(DeepSeek) 2. 전세계 빅테크, 딥시크에 압도 당하다!

딥시크(DeepSeek)가 전세계 빅테크에 던진 충격파가 생각보다 큰 듯합니다.
오늘 오후에 미국증시를 키워드로 검색해 보니 아래와 같은 결과가 나옵니다.
 

2025년 1월 27일 11시 30분 '미국증시' 기사 검색 결과

 
개인적으로 '마이크로소프트, 브로드컴, 아이온큐, 테슬라, 애플' 이렇게 바스켓에 넣고 있는데, 오늘 쓰나미급으로 쓸려 내렸네요. 역시 혁신이란 것은 '당연하게 생각하는 것의 몰락'에서 생긴다는 교훈을 다시 한 번 얻습니다. 무어의 법칙을 많이들 아실겁니다.
 

무어의 법칙(Moore's Law)은 인텔의 공동 창립자인 고든 무어(Gordon Moore)가 1965년에 제시한 법칙으로, "반도체 칩의 트랜지스터 수가 약 18~24개월마다 두 배로 증가하며, 성능은 향상되고 비용은 감소한다"는 내용을 담고 있습니다.

 
'무어의 법칙'의 핵심은 '1) 반도체 칩의 Upg. 주기가 약 18개월에서 24개월이 걸린다는 것 '즉, 혁신의 주기가 그러하다는 것과 2) 성능과 비용은 반비례한다는 것' 입니다. 그런데, 생성형 인공지능의 발전을 도운 엔비디아 GPU 칩이 딥러닝에서 거의 Non-Fungible 하게 사용되면서 AI 칩의 업그레이드 주기는 점점 촘촘하게 단축되고, 그 혁신의 속도 만큼이나 가격은 치솟았습니다. 이런 과정에서 브로드컴이 등장해서 TSMC와 같이 GPU 칩을 고객 입맛에 맞게 Customization 하면서도 가격은 합리적으로 운영한다하여 뜨거운 감자로 떠올랐습니다. 
 
브로드컴 뿐 아니라 딥시크(DeepSeek)가 던진 충격파를 이해하려면 AI 인프라에 대한 가치가슬을 이해해야 합니다. 
최대한 간단하게 정리해 보면 아래와 같습니다.

1. AI 인프라(칩셋, 데이터센터, 데이터센터 운영/관리 등)
2. AI 기술(LLM, LMM, LAM 등 AI 데이터와 소프트웨어 개발 등)
3. AI 솔루션(API, MLOps, 배포와 통합 관리 등)
4. AI 서비스(챗봇, AI Agent, 영상 분석, 멀티 모달 등)
5. AI 서비스 운영/관리(보안, 규제, 윤리 운영 등)

[생성형 인공지능 Landscape]

Gen AI Landscape

 
생성형 인공지능은 2번 기술개발 중심으로 이뤄지고 있는데, 기술개발을 위해 필수적인 것이 1번의 AI 인프라입니다. 따라서, 현재 생성형 인공지능으로 돈을 버는 곳은 엔비디아와 같은 AI 칩셋 개발사나 AI 칩셋에 들어가는 HBM을 만드는 SK 하이닉스, 이를 조립하여 모듈 형태로 판매하는 TSMC 같은 기업들과 AWS, MS, Google과 같은 AI 데이터(클라우드) 센터를 운영하는 곳과 이 데이터 센터에 네트워크와 전력을 제공하는 업체들이 돈을 벌고 있고, 더 벌기 위해 막대한 투자를 준비하고 있는 중이었죠. 
 
이 과정이 끝나면 이제 AI 솔루션 업체들이나 서비스 업체들이 새로운 서비스 생태계를 만들어갈테고요. 
 
이런 계획들이 착착 진행되는 와중에 딥시크(DeepSeek)가 등장해서 생태계의 지형도를 완전히 무너트린겁니다. 고도화된 LLM을 개발하기 위해서 엔비디아의 고가형 GPU를 사용하지 않아도 된다고 하니 그 뒤에 따라붙는 데이터 센터 투자계획이나 데이터 센터에 필요한 전력 수요를 준비하던 기업들의 사업계획이 완전히 백지에서 새롭게 세워져야 하는 상황인 겁니다. 
 
이쯤에서 합리적인 의심이 됩니다. 
딥시크(DeepSeek)의 의도말입니다.
 
만약에 딥시크(DeepSeek)의 기술이 정말 Real이라면.... 이건 한 지역에 불어오는 폭풍 수준이 아닐 겁니다. 완전히 전세계적인 천재지변 수준인거죠. 소행성이 공룡시대를 멸절 시킨 사건과 다르지 않을 겁니다.
 
앞으로 며칠 주목해서 지켜볼 필요가 있겠습니다.
 
 
- DeungZan ('25년 1월 28일) -