'가성비 AI 모델' 딥시크…반도체업계 단기 쇼크 가능성

저사양 AI칩+저비용으로 고성능 AI 모델 탄생

놀란 빅테크, AI 투자 축소 시 엔비디아·SK 영향권

美, 대중국 수출 제한 강화할 경우 삼성도 불똥

딥시크 화면.딥시크

'중국판 오픈AI'인 딥시크(DeepSeek)의 등장으로 글로벌 시장이 술렁이고 있다. 최신 GPU(그래픽처리장치)를 대량으로 갖춰야만 AI(인공지능) 경쟁에서 우위를 차지할 수 있다는 '규모의 법칙(Scaling Law)'을 뒤흔들고 있어서다.

국내 반도체 업계도 딥시크 출현에 긴장을 늦추지 못하고 있다. 빅테크가 AI 가속기 투자를 줄이든, 미 정부가 대중국 수출 통제를 강화하든 반도체는 영향권에 든다. 이에 대해 삼성전자는 31일 "장기 기회요인과 단기 위험 요인이 공존한다"고 밝혔다.

저사양 AI칩+저비용으로 탄생한 고성능 AI 모델

외신 등에 따르면 중국 AI 스타트업 딥시크가 내놓은 추론 특화 모델 'R1'은 저사양 AI칩 및 저비용으로 개발한 고성능 AI 모델이라는 점에서 업계의 관심을 큰 받고 있다.

딥시크는 R1 개발비용이 약 558만 달러(78억8000만원)라고 밝혔다. 메타의 라마 3.1 개발비 6억4000만 달러와 큰 차이가 난다. 첨단 AI칩을 사용한 것도 아니다. 딥시크는 엔비디아의 저가형 AI칩 H800을 활용했다고 했다.

그럼에도 성능은 오픈 AI 추론 모델과 동등하거나 그 이상을 구현한다. 딥시크 성능 보고서에 따르면 딥시크 R1은 6가지 성능 평가 항목 중 3개 항목에서 오픈AI가 지난해 9월 공개한 AI 추론 모델 'o1'을 앞질렀다.

수학능력을 평가하는 AIME(미국 수학경시대회) 2024와 MATH-500(500개 이상 고급 수학 문제 해결 능력)에서도 79.8%, 97.3%를 기록해 o1(79.2%, 96.4%)을 능가했다.

저사양 AI칩인데도 고성능 추론이 가능한 이유는 딥시크가 AI 모델 개발에서 '지식 증류'(Knowledge Distillation) 방식을 택했기 때문이다. 증류 기법은 AI 모델이 다른 모델의 출력 결과를 훈련 목적으로 사용, 유사한 기능을 개발하는 것을 말한다. 걸러진 결과물을 학습하므로 이전과 같은 고비용 투자를 하지 않아도 돼 효율성이 높다.

유진투자증권은 "사전 훈련 생략과 강화 학습(Reinforced Learning) 기반의 사후 훈련, 대형 모델 추론 패턴의 증류 개발 프로세스는 여타 소프트웨어 개발 업체들로 하여금 훌륭한 선례로 남을 것이 분명하다"면서 "그간 거의 종교와도 같았던 대규모 투자에 의존했던 AI 개발 방법의 전환점이 멀지 않을 수 있다는 가능성을 시장에 던졌다"고 설명했다.

iM증권은 "만약 딥시크 성공 모델이 사실이라면 이제부터 AI 혁신은 얼마나 지출하는지에 의해서가 아니고, 얼마나 효율적으로 개발하느냐에 따라 승패가 결정될 가능성이 높아질 것"이라며 "빅테크 업체들은 대규모 지출 보다는 더 큰 비중으로 효율적인 투자와 소프트웨어 개발에 관심을 기울이게 될 것"이라고 말했다.

놀란 빅테크, AI 투자 축소 시 엔비디아·SK 영향권

AI 추론 모델 판도 변화로 빅테크들이 비용 효율적인 AI 인프라로 투자를 전환할 것으로 전망되면서, 그간 GPU 왕자로 군림해온 엔비디아 위상이 흔들릴 것이라는 관측이 제기된다.

엔비디아는 그간 신규 고성능 GPU를 출시하면서 빅테크들의 수요를 사실상 독점해왔다.

그러나 구형 저성능 GPU을 활용한 딥시크 모델이 글로벌 전역에 확산된다면, 고성능 GPU를 개발해온 엔비디아 성공 방식은 더 이상 통하지 않게 된다.

이렇게 되면 엔비디아향 HBM 공급 비중이 높은 SK하이닉스도 연쇄적으로 영향권에 들게 될 것으로 보인다.

HBM3E 등 엔비디아에 가장 많은 HBM을 공급한 SK하이닉스는지난해에만 23조원의 영업이익을 냈다. 삼성전자 메모리 반도체 영업이익(추정치 20~21조원)을 웃돈다.

iM증권은 "딥시크에는 메모리 반도체를 챗GPT 보다 75% 덜 사용했다고 한다. 이러한 추세가 일반화될 경우 GPU 내 D램 채용량 정체 또는 감소로 향후 HBM 판매에 부정적인 영향을 줄 가능성이 있다"고 말했다.

이어 "D램 업체들에게는 HBM 대비 저용량, 저가인 GDDR 등 D램이 AI용으로 얼마나 빨리 성장해 HBM 성장세 둔화를 상쇄할 것인지가 관건이 될 수 있다"고 전망했다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO). ⓒ로이터/연합뉴스

美, 대중국 수출 제한 강화할 경우 삼성도 불똥

이에 더해 미 정부가 엔비디아의 중국향 GPU(H800, H20) 판매를 전면 금지할 가능성이 제기된다. 이 경우 삼성전자에게 불똥이 튈 전망이다. 삼성전자는 엔비디아에 4세대 HBM인 HBM3를 공급중으로 이 제품은 주로 엔비디아 중국향 AI 가속기에 탑재된다.

실제 미 상무부는 딥시크가 AI 개발에 중국 수출이 금지된 미국산 반도체를 사용했는지 조사에 나섰다. 29일(현지시간) 하워드 러트닉 상무장관 후보자는 미국 상원 인사청문회에서 "중국의 첨단기술 개발을 견제하기 위한 수출 통제를 강화하겠다"고 밝히기도 했다.

이에 대해 삼성전자는 4분기 실적 설명회에서 "시장의 장기적인 기회 요인과 단기적인 위험 요인이 공존하는 만큼 급변하는 시장에 적기 대응할 수 있도록 하겠다"고 말했다.

삼성이 말한 장기적 기회는 저비용 고효율 AI 모델 확산에 따른 커스텀 HBM 수요로 보인다.

SK증권은 "저비용 고효율 AI 모델 대두는 AI에 대한 시장 수요를 더욱 촉진시키는 요소 중 하나가 될 것으로 전망한다"면서 "그 과정에서 해당 모델의 훈련 및 추론을 위한 커스텀 HBM 등 최적화 메모리 수요 역시 점증할 것"이라고 말했다.

현재로서는 당장 빅테크들의 투자 변화는 보이지 않는다. 최근 실적을 발표한 마이크로소프트, 메타 등은 오히려 적극적인 AI 인프라 투자 계획을 밝힌 상태다.

MS는 이번 회계연도에 AI 분야에 800억 달러를 투자할 예정이며 메타도 650억 달러를 투입할 계획이다. 마크 저커버그 메타 CEO는 "AI 분야에서 인프라 구축에 막대한 자본을 투자하는 것은 시간이 지남에 따라 전략적 이득이 될 것"이라고 말했다.

유안타증권은 "이번 딥시크 쇼크는 단기적으로 AI GPU를 포함한 하드웨어 업체에 대한 투자 심리에 부정적 영향을 미칠 수 있을 것"이라면서도 "중장기적 관점에서 맞춤형 LLM 모델 보급속도 확대, 글로벌 기업/국가 차원에서 AI 캐펙스 중요성 증가, 컴퓨팅 파워 확보를 위한 IT 하드웨어 고도화에 대한 당위성은 재차 강조될 것"이라고 설명했다.