딥시크릿 갑자기 마른 범프 비트코인

저자: Carbon Chain Value

인공지능+암호화 트렌드는 빠르게 진행되고 있는 것 같습니다. 다만 이번에 진행되는 방식이 이전에 모두가 생각했던 방식과는 조금 다를 뿐입니다. 인공지능이 전통적인 자본 시장에서 먼저 드라이런을 한 다음, 암호화폐 시장에서 드라이런을 하는 방식으로 진행되고 있습니다.

1월 27일, 중국의 인공지능 빅 모델인 딥시크가 ChatGPT를 넘어 처음으로 미국 앱스토어 다운로드 수 1위를 차지했습니다. 전 세계 기술 및 투자 커뮤니티와 언론에서도 많은 관심과 보도를 받았습니다.

이 사건 뒤에는 중국과 미국의 미래에 대한 생각뿐만이 아닙니다. 기술 개발 패턴의 가능성을 다시 쓰고 있습니다. 미국 수도 워싱턴에도 잠깐의 패닉 분위기가 전해졌습니다. 그 결과 엔비디아는 5.3퍼센트, ARM은 5.5퍼센트 하락했습니다. 브로드컴은 4.9퍼센트 하락했습니다. TSMC는 4.5퍼센트 하락했습니다. 마이크론, AMD, 인텔도 모두 하락했습니다. 나스닥 100 선물도 -400포인트까지 떨어졌습니다. 12월 18일 이후 하루 최대 낙폭을 기록 중입니다. 불완전한 통계에 따르면 미국 주식 시장은 월요일 거래에서 1조 달러 이상의 시가총액이 증발할 것으로 예상됩니다. 암호화폐 시장 전체 시가총액의 3분의 1이 감소한 것입니다.

미국 주식 시장의 추세를 따르는 암호화폐 시장도 급락세를 보였다고 딥시크는 전했다. 비트코인은 24시간 대비 4.48% 하락한 100,500달러 아래로 떨어졌고, 이더리움은 24시간 대비 3.83% 하락한 3,200달러 아래로 떨어졌습니다. 많은 사람들이 암호화폐 시장이 급락하는 이유에 대해 여전히 의아해하고 있습니다. 연준의 금리 인하 기대감이나 다른 거시적 요인과 관련이 있을 수 있습니다.

그렇다면 시장의 패닉은 어디에서 오는 것일까요? 딥시크는 OpenAI, 메타, 심지어 구글처럼 막대한 자본과 거대한 그래픽 카드를 쌓아놓고 개발한 것이 아닙니다. OpenAI는 10년 전 4,500명의 직원으로 설립되어 지금까지 66억 달러의 자금을 조달한 회사입니다. Meta는 600억 달러를 들여 맨해튼에 맞먹는 규모의 AI 데이터 센터를 개발했습니다. 반면, 딥시크는 설립된 지 2년이 채 되지 않았고, 직원 수는 200명이며, 개발 비용은 1,000만 달러가 채 되지 않습니다. NVIDIA의 GPU 그래픽 카드를 쌓는 데 큰돈을 들이지 않았습니다.

이들이 딥시크와 어떻게 경쟁할 수 있을지 궁금해집니다.

딥시크는 자본/기술의 비용 우위뿐만 아니라 기존에 가지고 있던 신념과 이데올로기까지 무너뜨립니다.

DropBox의 제품 부사장은 소셜 미디어 X에서 DeepSeek가 전형적인 혁신 사례라고 말했습니다. 기존 기업은 기존 프로세스를 최적화하는 반면, 혁신 기업은 기본적인 접근 방식을 재고하고 있습니다. DeepSeek는 "더 많은 하드웨어에 투자하는 대신 더 스마트하게 하면 어떨까?"라는 질문을 던집니다.

우리가 알아야 할 중요한 사실은 현재 최고 수준의 대규모 AI 모델을 학습시키는 데는 엄청난 비용이 든다는 것입니다. OpenAI, Anthropic 등의 기업은 계산에만 1억 달러 이상을 지출합니다. 이들은 4만 달러짜리 GPU 수천 대를 갖춘 대규모 데이터 센터가 필요합니다. 공장을 운영하려면 발전소 전체가 필요한 것과 마찬가지입니다.

딥시크는 "5백만 달러로 하면 어떨까요?"라고 말했습니다. 그들은 말만 한 것이 아니라 실제로 실행에 옮겼습니다. 그들의 모델은 많은 작업에서 GPT-4 및 Claude와 동등하거나 더 나은 성능을 보였습니다. 어떻게 가능했을까요? 그들은 모든 것을 처음부터 다시 생각했습니다. 기존 AI는 각 숫자를 소수점 32자리로 쓰는 것과 같지만, 딥시크는 "소수점 8자리만 쓰면 어떨까? 그래도 충분히 정확하잖아!"라고 생각했습니다. 75% 더 적은 메모리를 필요로 합니다.

DropBox의 제품 부사장은 훈련 비용이 1억 달러에서 5백만 달러로 절감되었다는 점에서 놀라운 결과라고 말했습니다. 필요한 GPU 수는 100,000개에서 2,000개로 줄었고 API 비용은 95퍼센트 절감되었습니다. API 비용이 95% 절감되었습니다. 게임용 GPU에서 실행할 수 있으므로 데이터 센터 하드웨어가 필요하지 않습니다. 게다가 오픈 소스입니다. 마술이 아니라 놀랍도록 영리한 엔지니어링입니다.

일부 사람들은 딥시크가 AI 분야의 통념을 완전히 뒤집는다고 말하기도 합니다.

중국은 폐쇄적인 기술만 한다. 소스 코드/독점 기술만 사용합니다.

실리콘밸리는 전 세계 AI 개발의 중심지이며 큰 선두를 달리고 있습니다.

OpenAI는 타의 추종을 불허하는 해자를 가지고 있습니다.

SOTA 모델을 개발하려면 수백억 원은 아니더라도 수십억 달러를 투자해야 합니다.

모델의 가치는 축적될 것입니다(지방 모델 가설

확장성 가정은 모델 성능이 학습 입력 비용(컴퓨팅, 데이터, GPU)와 선형적으로 연관되어 있다는 것을 의미합니다. 이러한 전통적인 견해는 하룻밤 사이에 완전히 뒤집히지는 않았지만 모두 흔들리고 있습니다.

미국의 대표적인 주식 투자사인 Archerman Capital은 브리핑에서 DeepSeek에 대해 다음과 같이 언급하며, 첫째, DeepSeek는 폐쇄형 소스에 비해 오픈 소스 전체의 승리를 의미하며, 커뮤니티에 대한 기여는 곧 전체 오픈 소스 커뮤니티의 번영으로 이어질 것이라고 말했습니다. 첫째, 딥시크는 폐쇄형 소스에 대한 오픈소스 전체의 승리를 의미하며, 커뮤니티에 대한 기여는 곧 전체 오픈소스 커뮤니티의 번영으로 이어질 것이며, 메타를 포함한 오픈소스의 힘은 이러한 토대 위에 오픈소스 모델을 더욱 발전시킬 것이라고 믿습니다.

둘째, OpenAI가 이 기적을 이루는 길은 다소 단순하고 잔인하지만 일정 시간이 지나면 새로운 질적 변화가 일어나고 클로즈 소스와 오픈 소스 간의 격차가 벌어질 가능성도 배제할 수 없습니다. 지난 70년간의 AI 발전의 역사적 경험으로 볼 때 산술은 매우 중요하며, 앞으로도 그럴 것입니다.

그렇다면 딥시크는 오픈 소스 모델을 폐쇄 소스 모델만큼 훌륭하고 더 효율적으로 만들고, OpenAI의 API를 구입하기 위해 돈을 쓸 필요성이 줄어들고, 비공개 배포와 자율적인 미세 조정은 다운스트림 애플리케이션이 개발할 수 있는 더 많은 공간을 제공할 것이며, 향후 1~2년 안에 우리는 더 풍부한 범위의 추론 칩을 보게 될 가능성이 높습니다. 향후 1~2년 안에 더 풍부한 추론 칩 제품과 더 번성하는 LLM 애플리케이션 생태계를 보게 될 가능성이 높습니다.

마지막으로 컴퓨팅 성능에 대한 수요는 줄어들지 않을 것이며, 1차 산업혁명 당시 증기 기관의 효율성이 높아지면서 시장에서 소비되는 석탄의 총량이 증가했다는 제본스의 역설이 있습니다. 마찬가지로 빅 브라더 시대부터 노키아 휴대폰이 인기를 끌기까지 휴대폰이 대중화된 것은 가격이 저렴했기 때문이었고, 대중화되었기 때문에 시장에서의 총 소비량이 증가했습니다.