엔비디아 CEO 젠슨황의 딥시크 R1 영향에 대한 시장 반응 평가

 

 

엔비디아 CEO 젠슨황의 딥시크 R1 영향에 대한 시장 반응 평가

Nvidia의 창립자이자 CEO인 Jensen Huang이 최근 DeepSeek의 기술적 진보와 이것이 Nvidia의 사업에 미칠 잠재적 영향에 대해 시장이 잘못 판단했다고 언급했습니다. 이는 DeepSeek R1 모델 출시 이후 Nvidia 주가가 급락한 사건에 대한 Huang의 견해를 보여줍니다.

 

 

 

 

 

 

DeepSeek R1의 출시와 시장 반응

2025년 1월, 중국의 AI 스타트업 DeepSeek는 R1이라는 오픈소스 추론 모델을 발표했습니다. 이 모델은 OpenAI와 같은 미국 기업들의 최고 모델들을 능가하는 성능을 보였다고 보고되었습니다. DeepSeek R1의 훈련 비용은 6백만 달러 미만으로, 실리콘밸리 기업들이 AI 프레임워크에 투자하는 수십억 달러에 비해 매우 적은 금액이었습니다

이 발표는 AI 시장 전반에 큰 영향을 미쳤으며, 특히 Nvidia에 불균형적으로 영향을 미친 것으로 보입니다. Nvidia의 주가는 DeepSeek의 뉴스가 발표된 직후 하루 만에 16.9% 폭락했습니다

• 2025년 1월 24일: Nvidia 주가 $142.62로 마감
• 2025년 1월 27일: Nvidia 주가 $118.52로 급락 마감

이 사건으로 Nvidia의 시가총액은 단 3일 만에 6,000억 달러가 증발했습니다. 이는 시장이 DeepSeek R1의 출시를 AI 컴퓨팅 수요의 감소로 해석한 것으로 보입니다.

 

 

 

 

 

 

Jensen Huang의 반응

Nvidia의 CEO Jensen Huang은 DataDirect Networks의 CEO Alex Bouzari와의 사전 녹화 인터뷰에서 DeepSeek R1 오픈소스 추론 모델을 "믿을 수 없을 정도로 흥미롭다"고 평가했습니다

Huang은 시장의 반응에 대해 다음과 같이 말했습니다: "시장이 R1에 대해 'AI가 끝났다'고 반응한 것 같습니다. 하늘에서 떨어진 것처럼 갑자기 나타났고, 우리는 더 이상 컴퓨팅을 할 필요가 없다고 생각한 것 같습니다. 하지만 이는 정반대입니다. 완전히 반대입니다.

Huang은 R1의 출시가 본질적으로 AI 시장에 좋은 영향을 미치며, 시장이 더 이상 Nvidia가 생산하는 것과 같은 컴퓨팅 리소스를 필요로 하지 않는다는 의미가 아니라 오히려 AI 채택을 가속화할 것이라고 주장했습니다

"이는 모든 사람들이 주목하게 만들고 있습니다. 우리가 가능하다고 생각했던 것보다 모델들이 훨씬 더 효율적일 수 있는 기회가 있다는 것을 알게 되었습니다. 그래서 AI의 채택이 확장되고 가속화되고 있습니다."라고 Huang은 말했습니다

또한 Huang은 DeepSeek가 AI 모델의 사전 훈련에서 진전을 이뤘음에도 불구하고, 사후 훈련이 여전히 중요하고 리소스 집약적일 것이라고 지적했습니다. "추론은 꽤 컴퓨팅 집약적인 부분입니다."라고 Huang은 덧붙였습니다

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Nvidia 주가의 회복

Huang의 발언 이후, Nvidia의 주가는 거의 완전히 회복되었습니다. 2025년 2월 21일 금요일, Nvidia 주식은 주당 140달러에 개장했습니다. 이는 회사가 약 한 달 만에 잃어버린 가치를 거의 완전히 회복했음을 의미합니다.

Nvidia는 2025년 2월 26일에 4분기 실적을 발표할 예정이며, 이 보고서에서 시장 반응에 대해 더 자세히 다룰 것으로 예상됩니다

 

 

 

 

 

DeepSeek R1의 기술적 의의

DeepSeek R1은 대규모 강화학습(RL)을 통해 훈련된 첫 번째 세대 추론 모델입니다. 이 모델은 수학, 코드, 언어와 같은 복잡한 추론 작업을 해결하기 위해 개발되었습니다

DeepSeek R1의 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 강화학습 기반 훈련: 지도 학습 없이 직접 강화학습을 적용하여 복잡한 문제 해결을 위한 사고 체인(Chain-of-Thought, CoT)을 탐색할 수 있게 했습니다
2. 고급 추론 능력: 자체 검증, 반성, 긴 CoT 생성과 같은 능력을 보여주며, 이는 연구 커뮤니티에 중요한 이정표가 되었습니다
3. 오픈소스: DeepSeek는 R1 모델을 오픈소스로 공개하여 연구 커뮤니티가 활용할 수 있게 했습니다
4. 증류 모델: DeepSeek는 R1의 추론 패턴을 더 작은 모델로 증류하여, 작은 모델에서 RL을 통해 발견된 추론 패턴보다 더 나은 성능을 달성했습니다
5. 벤치마크 성능: DeepSeek R1은 AIME 2024, MATH-500, CodeForces와 같은 여러 인기 있는 추론 벤치마크에서 OpenAI의 전체 크기 o1 추론 모델과 비슷한 성능을 보였습니다.

 

 

 

 

 

 

DeepSeek R1과 Nvidia의 관계

Nvidia는 DeepSeek R1을 "탁월한 AI 발전"이라고 평가했습니다. Nvidia의 대변인은 CNBC에 다음과 같이 말했습니다: "DeepSeek는 인공지능의 중요한 발전을 나타내며 테스트 시간 스케일링의 개념을 보여줍니다. DeepSeek의 작업은 이 접근 방식을 사용하여 혁신적인 모델을 개발할 수 있음을 보여주며, 수출 통제 규정을 준수하는 널리 접근 가능한 모델과 컴퓨팅 리소스를 활용합니다."

Nvidia의 이러한 입장은 DeepSeek의 성과를 자사의 GPU에 대한 수요 증가의 가능성으로 보고 있음을 시사합니다. "추론에는 상당한 수의 NVIDIA GPU와 고성능 네트워킹이 필요합니다," Nvidia의 대변인은 덧붙였습니다

또한 Nvidia는 DeepSeek가 사용한 GPU가 수출 규정을 완전히 준수한다고 확인했습니다. 이는 Scale AI의 CEO Alexandr Wang이 CNBC에서 DeepSeek가 중국 본토에서 금지된 Nvidia GPU 모델을 사용했다고 주장한 것과 상반됩니다. DeepSeek는 중국 시장용으로 설계된 Nvidia GPU의 특수 버전을 사용했다고 설명했습니다

 

 

 

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DeepSeek R1의 영향과 의의

1. AI 모델 개발 비용 절감: DeepSeek R1의 훈련 비용이 6백만 달러 미만이라는 점은 AI 모델 개발 비용을 크게 낮출 수 있는 가능성을 보여줍니다
2. 오픈소스 AI의 발전: DeepSeek R1이 오픈소스로 공개되었다는 점은 AI 기술의 민주화와 접근성 향상에 기여할 수 있습니다
3. 중국 AI 기술의 경쟁력: DeepSeek R1의 성능은 중국 AI 기술이 미국 기업들과 경쟁할 수 있는 수준에 도달했음을 보여줍니다
4. AI 하드웨어 수요 변화: DeepSeek R1의 효율성은 AI 모델 훈련과 추론에 필요한 하드웨어 요구사항을 변화시킬 수 있습니다
5. 규제와 수출 통제의 중요성: DeepSeek R1 개발 과정에서 제기된 GPU 사용에 관한 논란은 AI 기술 개발에 있어 규제와 수출 통제의 중요성을 부각시켰습니다

 

 

 

 

 

 

향후 전망

1. AI 모델 효율성 향상: DeepSeek R1의 성과는 앞으로 AI 모델들이 더욱 효율적으로 개발될 수 있음을 시사합니다. 이는 AI 기술의 접근성을 높이고, 더 많은 기업과 연구자들이 고성능 AI 모델을 개발할 수 있게 할 것입니다.
2. 오픈소스 AI의 성장: DeepSeek의 오픈소스 전략은 AI 커뮤니티 전체에 이익이 될 수 있습니다. 이는 협력적 개발을 촉진하고, AI 기술의 발전 속도를 가속화할 수 있습니다.
3. AI 하드웨어 시장의 변화: 효율적인 AI 모델의 등장으로 AI 하드웨어 시장이 변화할 수 있습니다. 이는 Nvidia와 같은 기존 하드웨어 제조업체들에게 도전이 될 수 있지만, 동시에 새로운 기회를 제공할 수도 있습니다.
4. 국제 AI 경쟁 심화: DeepSeek R1의 성공은 중국 AI 기업들의 경쟁력을 보여주며, 이는 국제 AI 시장에서의 경쟁을 더욱 치열하게 만들 것입니다.
5. AI 규제의 중요성 증가: AI 기술의 빠른 발전과 국제 경쟁 심화로 인해, AI 기술에 대한 규제와 윤리적 고려사항의 중요성이 더욱 부각될 것으로 예상됩니다.
6. AI 채택 가속화: Jensen Huang의 말처럼, DeepSeek R1과 같은 혁신적인 모델의 등장은 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 채택을 가속화할 수 있습니다.
7. 새로운 AI 응용 분야 개척: 더 효율적이고 강력한 AI 모델의 등장으로, 이전에는 실현 불가능했던 새로운 AI 응용 분야가 개척될 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

DeepSeek R1의 출시와 그에 따른 시장 반응, 그리고 Nvidia CEO Jensen Huang의 발언은 AI 기술의 빠른 발전과 그 영향력을 잘 보여줍니다. 이는 AI 기술이 단순히 기술적 혁신을 넘어 글로벌 경제와 산업 구조에 큰 영향을 미치고 있음을 시사합니다. 앞으로 AI 기술의 발전이 어떤 새로운 기회와 도전을 가져올지, 그리고 이에 대해 기업과 정부, 그리고 사회가 어떻게 대응해 나갈지 주목할 필요가 있습니다.