딥시크(DeepSeek)의 최신 인공지능(AI) 모델인 R1이 성능뿐만 아니라 AI 칩 수요에 대한 근본적인 질문을 제기하면서 큰 화제를 모으고 있다.
이 회사는 훈련 비용이 단 560만 달러에 불과하다고 주장하며, 이는 최전선 기초 모델이 요구하는 비용의 일부분에 지나지 않는다.
자연스럽게도, 투자자들은 AI를 이렇게 효율적으로 훈련할 수 있다면, 칩 구매 열풍이 곧 식을 것인지 궁금해하고 있다.
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제번스 패러독스 다시 발생
JP모건의 할란 서(Harlan Sur)는 패닉 버튼을 누르지 않고 역사에 주목한다. 컴퓨팅 효율성이 향상되면 오히려 수요가 줄어드는 것이 아니라 더 늘어났던 역사를 언급한다. ** 제번스 역설(Jevons paradox)은 기술 발전으로 자원 사용 효율성이 높아져도 실제 자원 사용량이 증가하는 현상을 말한다.
2000년대의 x86 가상화부터 ARM 홀딩스(NASDAQ:ARM)의 모바일 시장 지배까지, 컴퓨팅 파워의 모든 발전은 오히려 더 많은 칩을 필요로 하는 사용 사례의 확산으로 이어졌다. 여기서도 같은 일이 발생할 수 있다. 딥시크의 효율성이 AI 칩 수요를 억제하는 것이 아니라 오히려 AI 채택을 가속화하고 고성능 반도체에 대한 필요성을 앞당길 수 있다.
맞춤형 실리콘이 승자가 될 수 있다
딥시크의 저비용 효율성은 질문을 제기할 뿐만 아니라 기회를 열어준다. 서는 하이퍼스케일러들과 클라우드 제공업체들이 더 큰 AI 기능을 계속 요구하겠지만, 오프더셸 GPU에만 의존하지는 않을 것이라고 믿고 있다. 브로드컴(NASDAQ:AVGO)와 마벨 테크놀로지(NASDAQ:MRVL)가 잘 나가는 맞춤형 ASIC이 비용과 전력 성능이 중요한 차별 요소가 되면서 증가할 것으로 보인다.
딥시크의 정확한 비용 구조와 오픈 소스 모델에 대한 의존성에 대한 우려가 여전히 남아 있지만, 한 가지는 분명하다: AI 혁신은 결코 느려지지 않으며, 오히려 추가적인 획기적인 발전을 촉진할 뿐이다.
서는 브로드컴, 마벨 그리고 엔비디아(NASDAQ:NVDA)에 대한 강세 전망을 재확인하며, AI 지배권을 위한 경쟁이 아직 끝나지 않았다고 강조한다. 역사가 어떤 가이드를 제공하든, 이는 반도체 수요의 다음 물결의 시작에 불과하다.
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사진 출처: Shutterstock
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