미국 기술산업의 상징 엔비디아,
딥시크 돌풍에 흔들린다

“세계에서 가장 비싼 기업”이라는 수식어로 대표되던 엔비디아가 중국의 신생 AI 기업의 등장으로 새로운 위기를 맞고 있다. 27일(현지 시간) 뉴욕 증시에서 엔비디아 주가가 17% 폭락하며 시가총액 846조 원이 증발한 가운데, 시장의 이목은 단숨에 중국의 DeepSeek(딥시크)로 쏠리고 있다.

딥시크의 AI 모델 ‘R1’은 성능 면에서 챗GPT 등 기존의 미국 주도 AI 모델들과 대등하거나 우월하다는 평가를 받고 있다. 특히 주목받는 부분은 비용 효율성이다.

엔비디아의 저사양 AI 칩인 H800을 활용해 AI 훈련 비용을 80억 원대로 억제했다. 이는 메타나 오픈AI가 수십조 원을 투입해 개발한 모델 대비 10분의 1도 되지 않는 수준이다.

하지만 딥시크의 차별점은 단순히 비용 절감에 그치지 않는다. 여러 혁신적인 기술을 통해 기존 AI 개발 방식의 한계를 뛰어넘었다.

딥시크 효율의 비밀, 핵심 기술이 바꾼 게임의 판도

딥시크의 가장 눈에 띄는 기술적 혁신은 8비트 부동소수점(FP8) 학습 방식이다. 기존의 16비트 또는 32비트 형식 대신 8비트 형식을 채택해 메모리 사용량을 획기적으로 줄였으며, 이를 통해 GPU 메모리 사용량을 75% 감소시키고 훈련 비용을 10배 이상 절감했다. 이 기술 덕분에 딥시크는 더 적은 수의 GPU로도 대규모 모델을 효과적으로 훈련할 수 있었다.

또한, 딥시크는 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 도입해 효율성을 극대화했다. MoE는 총 671억 개의 파라미터 중 한 번에 37억 개만 활성화시키는 방식으로, 작업에 필요한 “전문가” AI만 호출해 계산 비용을 대폭 줄인다. 동적 라우팅 시스템 덕분에 각 토큰마다 최적의 전문가를 선택할 수 있어 더욱 정교한 처리도 가능하다.

추론 속도를 크게 개선한 Multi-Head Latent Attention(MLA) 메커니즘도 딥시크를 차별화하는 기술이다. MLA는 키-값 벡터를 원래 크기의 1/16로 압축해 메모리 사용량을 줄이고, 이 압축된 데이터를 활용해 토큰 생성 속도를 비약적으로 높였다.

이외에도 딥시크는 Multi-Token Prediction(MTP) 기술로 여러 토큰을 동시에 예측해 훈련 데이터를 보다 효율적으로 활용하고, 응답 시간을 단축했다. 마지막으로, 증류(distillation) 기술을 통해 대규모 모델의 지식을 소형 모델로 전달함으로써, 고성능을 유지하면서도 경량화된 모델을 생산하는 데 성공했다.

미국 기술 리더십까지 위험해졌다

딥시크의 기술 혁신은 엔비디아와 같은 미국 기업들에게 큰 위협이 되고 있다. 특히 딥시크가 엔비디아의 저사양 칩을 활용하면서도 미국의 최신 AI 모델과 동등한 성능을 구현해낸 점은 기술적 장벽이 낮아지고 있음을 보여준다.

글로벌 투자연구기관 야르데니 리서치의 에드 야르데니는 “딥시크가 저비용 GPU로 AI 모델을 설계할 수 있다는 가능성을 입증했다”며, 이는 엔비디아뿐 아니라 미국 AI 산업 전반에 큰 도전이라고 평가했다.

이날 뉴욕 증시에서 엔비디아뿐 아니라 오라클, 델, 휴렛팩커드 등 미국의 데이터센터 기업들도 줄줄이 하락세를 기록하며 연쇄적인 영향을 받고 있다. 미국과 중국 간 AI 경쟁이 본격화된 가운데, 딥시크와 같은 중국 스타트업의 성공은 미국 기술 리더십의 근간을 흔들고 있다.

트럼프 전 대통령은 “딥시크의 AI 개발은 미국 산업에 경종을 울렸다”며, 비용 효율성을 강화한 AI 개발 방식으로의 전환이 필요하다고 지적했다.

딥시크의 도전은 AI 시장에 새로운 변화를 예고하고 있다. 엔비디아를 비롯한 미국 기업들이 이번 위기를 어떻게 극복하고, 대응 전략을 마련할지에 관심이 쏠리고 있다. 동시에 딥시크와 같은 중국 AI 스타트업들이 앞으로 어떤 혁신을 이어갈지도 글로벌 시장의 주목을 받고 있다.

딥시크의 혁신적인 기술이 이끄는 변화는 단순히 기술적 발전을 넘어 글로벌 AI 패권 경쟁의 판도를 뒤흔들고 있다. AI 산업의 새로운 장이 열리고 있다.