작성자: 탄소 체인 가치
Ai+Crypto의 발전 추세가 빠르게 전개되고 있는 것 같습니다. 다만 이번에 전개되는 방식은 이전에 사람들이 상상했던 방식과 다소 다릅니다. 서로를 무너뜨리는 형태로 전개되고 있습니다. Ai가 먼저 전통 자본 시장을 무너뜨리고, 그 다음에 Crypto 시장을 무너뜨리고 있습니다.
1월 27일, 중국의 Ai 대규모 모델 DeepSeek의 다운로드 수가 처음으로 ChatGPT를 넘어섰습니다. 미국 앱스토어 순위 1위에 올랐습니다. 이로 인해 전 세계 기술계, 투자계, 심지어 미디어계의 특별한 관심과 보도가 이어지고 있습니다.
이 사건의 배경에는 향후 중미 기술 발전 구도가 바뀔 가능성에 대한 연상이 있습니다. 또한 미국 자본 시장에 일시적인 공포 심리를 전달했습니다. 이에 따라 엔비디아는 5.3% 하락, ARM은 5.5% 하락, 브로드컴은 4.9% 하락, 대만반도체는 4.5% 하락했습니다. 마이크론, AMD, 인텔도 각각 하락했습니다. 심지어 나스닥 100 선물이 -400포인트까지 떨어졌습니다. 12월 18일 이후 최대 일일 하락폭을 기록할 것으로 보입니다. 불완전한 통계에 따르면 월요일 미국 주식 시장에서 시가총액이 1조 달러 이상 증발할 것으로 예상됩니다. 이는 암호화폐 시장 총 시가총액의 3분의 1이 감소한 것입니다.
미국 주식 시장 추세를 따르는 암호화폐 시장에서도 DeepSeek에 의해 폭락하는 현상이 나타났습니다. 비트코인은 10,500달러 아래로 떨어졌고, 24시간 동안 4.48% 하락했습니다. 이더리움(ETH)은 3,200달러 아래로 떨어졌고, 24시간 동안 3.83% 하락했습니다. 많은 사람들이 아직 암호화폐 시장이 왜 급격히 폭락했는지 이해하지 못하고 있습니다. 연방준비제도의 금리 인하 기대 감소 등 거시적 요인과 관련이 있을 수 있습니다.
그렇다면 시장 공포 심리는 어디에서 비롯된 것일까요? DeepSeek는 OpenAI, Meta, Google과 같이 막대한 자본과 거대한 GPU를 쌓아올려 발전한 것이 아닙니다. OpenAI는 10년 전에 설립되었고, 4,500명의 직원을 보유하고 있으며, 지금까지 66억 달러의 자금을 조달했습니다. Meta는 600억 달러를 투자해 맨해튼만큼 큰 인공지능 데이터 센터를 개발했습니다. 반면 DeepSeek는 2년도 안 된 기간 동안 200명의 직원을 보유하고 있으며, 개발 비용이 1,000만 달러도 되지 않습니다. 엔비디아의 GPU 카드를 대량으로 쌓아올리지도 않았습니다.
사람들은 의문을 가질 수밖에 없습니다. 그들은 어떻게 DeepSeek와 경쟁할 수 있을까요?
DeepSeek가 무너뜨린 것은 자본/기술 측면의 비용 우위뿐만 아니라 사람들이 그동안 가지고 있던 전통적인 관념과 이념형태이기도 합니다.
Dropbox 제품 부사장은 소셜미디어 X에서 DeepSeek가 전형적인 파괴적 혁신 사례라고 토로했습니다. 기존 기업들은 현재 프로세스를 최적화하고 있지만, 파괴자들은 근본적인 방법을 재고하고 있습니다. DeepSeek는 "더 많은 하드웨어에 투자하는 것이 아니라 더 똑똑하게 이 일을 할 수는 없을까?"라고 질문했습니다.
알아두어야 할 것은, 현재 최고 수준의 인공지능 대규모 모델을 훈련시키는 비용이 매우 높다는 점입니다. OpenAI, Anthropic 등 기업들은 계산 비용만으로도 1억 달러 이상을 지출합니다. 그들은 4만 달러짜리 GPU 수천 개가 장착된 대규모 데이터 센터가 필요합니다. 마치 공장을 운영하기 위해 발전소 전체가 필요한 것과 같습니다.
그런데 DeepSeek 회사가 갑자기 나타나 "500만 달러로 이 일을 할 수 있다면 어떨까?"라고 말했습니다. 그들은 단순히 말하는 것이 아니라 실제로 이를 실현했습니다. 그들의 모델은 많은 과제에서 GPT-4와 Claude에 필적하거나 능가합니다. 어떻게 이런 일이 가능했을까요? 그들은 모든 것을 처음부터 다시 생각했습니다. 전통적인 AI는 마치 32비트 소수점으로 각 숫자를 쓰는 것과 같습니다. DeepSeek는 "8비트 소수점으로 하면 어떨까? 여전히 충분히 정확할 것이다!"라고 생각했습니다. 그 결과 메모리 사용량이 75% 감소했습니다.
Dropbox 제품 부사장은 결과적으로 훈련 비용이 1억 달러에서 500만 달러로 줄었고, 필요한 GPU 수도 100,000개에서 2,000개로 감소했다고 말했습니다. API 비용은 95% 감소했습니다. 게임용 GPU에서 실행할 수 있어 데이터 센터 하드웨어가 필요 없습니다. 더욱 중요한 것은 그들이 오픈소스라는 점입니다. 이는 마법이 아니라 믿기 어려울 정도로 교묘한 엔지니어링입니다.
또 다른 사람은 DeepSeek가 인공지능 분야의 전통적인 관념을 완전히 뒤엎었다고 말했습니다:
중국은 오직 폐쇄 소스 코드/독점 기술만 할 수 있다.
실리콘밸리가 전 세계 인공지능 발전의 중심이며 압도적인 우위를 가지고 있다.
OpenAI는 비교할 수 없는 진입장벽을 가지고 있다.
최신 모델을 개발하려면 수십억 달러 또는 수백억 달러가 필요하다.
모델의 가치는 계속 누적될 것이다(지방 모델 가설).
확장성 가설은 모델 성능이 훈련 입력 비용(계산, 데이터, GPU)에 선형적으로 비례한다는 것을 의미한다. 이러한 모든 전통적인 관점들은 하루아침에 완전히 뒤집히지는 않겠지만, 동요를 겪고 있습니다.
유명 벤처 투자 회사 Archerman Capital은 DeepSeek에 대해 다음과 같이 평가했습니다. 첫째, DeepSeek는 오픈소스와 폐쇄소스의 승리를 대표합니다. 이는 커뮤니티에 빠르게 기여할 것이며, Meta를 포함한 오픈소스 세력이 이를 바탕으로 더욱 발전할 것이라고 믿습니다. 오픈소스는 모두가 힘을 보태면 불꽃이 높이 오르는 일이 될 것입니다.
둘째, OpenAI와 같이 기적을 일으키는 방식은 일시적으로 단순해 보일 수 있지만, 일정 규모에 도달하면 다시 새로운 변화가 일어날 수 있어 폐쇄소스와 오픈소스의 격차가 벌어질 수 있습니다. 지난 70년간 AI 발전 역사를 보면 연산 능력이 매우 중요했고, 미래에도 여전히 그럴 것 같습니다.
셋째, DeepSeek는 오픈소스 모델과 폐쇄소스 모델이 동등하게 좋고 효율성도 더 높게 만들었습니다. OpenAI의 API를 구매할 필요성이 줄어들었고, 자체 배포와 미세 조정을 통해 하류 애플리케이션에 더 큰 발전 공간을 제공할 것입니다. 향후 1-2년 내에 더 풍부한 추론 칩 제품과 더 번성하는 LLM 애플리케이션 생태계를 목격할 것으로 보입니다.
마지막으로, 연산 능력에 대한 수요는 줄어들지 않을 것입니다. 제브스 역설에 따르면, 첫 번째 산업혁명 기간 동안 증기기관의 효율성 향상으로 인해 오히려 석탄 소비량이 늘어났습니다. 마찬가지로 휴대폰에서 노키아 휴대폰 보급 시대로 넘어가면서 가격이 낮아졌기 때문에 오히려 총 소비량이 늘어났습니다.
