엔비디아의 최신 조치가 딥시크의 충격을 잠재울 이유(2025.02.03)

2025.02.03

DeepSeek Shocked the AI Market Last Week. Here's Why Nvidia's Latest Move Should Crush the Panic.

DeepSeek Shocked the AI Market Last Week. Here's Why Nvidia's Latest Move Should Crush the Panic.

딥시크가 지난주 AI 시장을 충격에 빠뜨렸다. 엔비디아의 최신 조치가 이 혼란을 잠재울 이유.

 

Nvidia (NASDAQ: NVDA) is known for its dominance in artificial intelligence (AI) chips, holding about 80% of the market. The company sells the world's most expensive AI chips -- or graphics processing units (GPUs) -- but customers are willing to pay the price thanks to these products' top performance. Nvidia chief Jensen Huang has even said that, over time, Nvidia's chips are the best deal as they save on total cost of ownership.

 

엔비디아(NASDAQ: NVDA)는 인공지능(AI) 칩 시장에서 약 80%의 점유율을 차지하며 지배적인 위치를 차지하고 있다. 이 회사는 세계에서 가장 비싼 AI 칩(그래픽 처리 장치, GPU)을 판매하지만, 제품의 뛰어난 성능 덕분에 고객들은 기꺼이 그 가격을 지불하고 있다. 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 시간이 지나면서 엔비디아의 칩이 총 소유 비용(TCO)을 절감할 수 있어 결국 가장 경제적인 선택이 된다고 말한 바 있다.

 

For Nvidia to keep on winning, customers must continue to flock to the company for their AI needs -- and get in on the company's latest and highest-priced chips. The tech giant, promising AI customers updated chips on an annual basis, has used innovation to keep this momentum going.

 

엔비디아가 계속 승승장구하기 위해서는 고객들이 AI 관련 요구 사항을 충족하기 위해 꾸준히 엔비디아를 찾고, 최신 고가 칩을 구매해야 한다. 이 기술 대기업은 AI 고객들에게 매년 업그레이드된 칩을 제공할 것을 약속하며, 혁신을 통해 이러한 성장 모멘텀을 유지해왔다.

 

But late last month, something happened that called into question Nvidia's ability to keep revenue growth soaring over the long term. Chinese startup DeepSeek announced that it had trained its R1 model in two months for less than $6 million. That compares with the billions of dollars top U.S. tech companies have spent on Nvidia AI chips. As a result, Nvidia stock sank 17% in one trading session, losing nearly $600 billion in market value.

 

하지만 지난달 말, 엔비디아의 장기적인 매출 성장 지속 가능성에 의문을 제기하는 사건이 발생했다. 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 R1 모델을 단 2개월 만에 6백만 달러 이하의 비용으로 훈련시켰다고 발표한 것이다. 이는 엔비디아 AI 칩에 수십억 달러를 투자해 온 미국의 주요 기술 기업들과 비교되는 수치다. 이 소식이 전해지면서 엔비디아 주가는 단 하루 만에 17% 급락하며, 시가총액 약 6천억 달러가 증발했다.

 

DeepSeek's news clearly shocked the market -- but Nvidia just did something that should crush the panic.

딥시크의 발표는 시장에 충격을 주었지만, 엔비디아는 이 혼란을 잠재울 결정적인 조치를 취했다.

 

DeepSeek's "excellent AI advancement"

Before we get to that, though, let's take a closer look at the DeepSeek news. As mentioned, the startup trained a model for much less than American tech companies have been spending on their programs. And DeepSeek says its R1 model rivals OpenAI's model o1, suggesting companies could slash their current AI budgets and still obtain pretty decent results. Nvidia even called DeepSeek's accomplishment "an excellent AI advancement."

 

딥시크의 "탁월한 AI 발전"

하지만 엔비디아의 조치를 살펴보기 전에, 먼저 딥시크의 소식을 좀 더 자세히 들여다보자. 앞서 언급했듯이, 이 스타트업은 미국 기술 기업들이 AI 프로그램에 투자하는 비용보다 훨씬 적은 금액으로 모델을 훈련시켰다. 그리고 딥시크는 자사의 R1 모델이 OpenAI의 모델 o1과 경쟁할 수 있는 수준이라고 주장하며, 기업들이 현재 AI 예산을 대폭 줄이면서도 상당히 우수한 성과를 얻을 수 있음을 시사했다.

엔비디아조차도 딥시크의 성과를 **"탁월한 AI 발전"**이라고 평가했다.

 

Investors, concerned that companies actually would reduce spending on Nvidia's most powerful GPUs, rushed to sell Nvidia stock. The idea was revenue could decline significantly if customers decide they don't need the tech giant's latest innovations and instead could opt for less expensive GPUs from Nvidia or rivals.

 

투자자들은 기업들이 실제로 엔비디아의 가장 강력한 GPU에 대한 지출을 줄일 것을 우려하며 엔비디아 주식을 서둘러 매도했다. 고객들이 엔비디아의 최신 기술 혁신이 필요하지 않다고 판단하고, 대신 엔비디아의 저가형 GPU나 경쟁사의 제품을 선택할 경우, 매출이 크게 감소할 수 있다는 전망이 제기되었기 때문이다.

 

But it's important to keep in mind that when things look too good to be true, they often are. First, we can't be certain the R1 training cost less than $6 million. Experts have said that, considering all of the steps involved in bringing a model to the launch stage, the figure looks much too low. For example, a report by consulting firm Semianalysis estimates DeepSeek spent more than $500 million on the project.

 

하지만 너무 좋게 들리는 소식은 종종 실제와 다를 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요하다.

첫째, R1 모델의 훈련 비용이 실제로 6백만 달러 이하였다고 확신할 수 없다. 전문가들은 모델을 출시 단계까지 개발하는 데 필요한 모든 과정을 고려할 때, 이 수치가 지나치게 낮아 보인다고 지적했다. 예를 들어, 컨설팅 업체 **세미애널리시스(Semianalysis)**의 보고서에 따르면, 딥시크는 이 프로젝트에 5억 달러 이상을 투자했을 가능성이 크다고 추정하고 있다.

 

Another important point: DeepSeek has said it used Nvidia chips designed for the Chinese market. These are meant to be less powerful than Nvidia's main line of chips to comply with the U.S. government's export controls. But some experts have questioned whether DeepSeek also relied on other Nvidia chips potentially purchased before the export controls kicked in. We don't have answers to these questions, of course, but what this shows us is the picture isn't detailed enough to prove that cheaper chips can do the job.

 

또 하나 중요한 점은, 딥시크가 중국 시장용으로 설계된 엔비디아 칩을 사용했다고 발표했다는 것이다. 이러한 칩들은 미국 정부의 수출 규제를 준수하기 위해 엔비디아의 주력 칩보다 성능이 낮게 설계되었다.

그러나 일부 전문가들은 딥시크가 수출 규제가 시행되기 전에 구매한 다른 엔비디아 칩을 함께 사용했을 가능성에 대해 의문을 제기하고 있다.

물론 이러한 의문에 대한 명확한 답은 없지만, 이번 사례만으로 저렴한 칩이 고성능 작업을 충분히 수행할 수 있다고 단정 짓기에는 아직 부족한 정보가 많다는 점을 보여준다.

 

A new Nvidia microservice

Now, let's consider Nvidia's latest move. The company announced that the DeepSeek R1 model now is available for preview as an Nvidia NIM microservice -- and soon will be fully available as part of the Nvidia Enterprise software platform. Nvidia NIM allows developers to access AI models and build their own applications.

 

새로운 엔비디아 마이크로서비스

이제 엔비디아의 최신 움직임을 살펴보자.

엔비디아는 딥시크 R1 모델이 현재 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 미리보기(preview) 형태로 제공되고 있으며, 곧 엔비디아 엔터프라이즈 소프트웨어 플랫폼의 일부로 완전히 제공될 예정이라고 발표했다.

**엔비디아 NIM(Nvidia Inference Microservice)**은 개발자들이 AI 모델에 쉽게 접근하고, 이를 활용해 자체 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 서비스다.

 

This may lead to greater sales of Nvidia's latest GPUs as they can maximize inferencing performance. The company's new Blackwell architecture will give test-time scaling -- a technique that allows a model to think over a problem -- on models like DeepSeek R1 "a giant boost," Nvidia says.

 

이러한 움직임은 엔비디아의 최신 GPU 판매 증가로 이어질 가능성이 크다,
왜냐하면 최신 GPU가 AI 추론 성능을 극대화할 수 있기 때문이다.

엔비디아에 따르면, 새로운 블랙웰(Blackwell) 아키텍처는 모델이 문제를 깊이 생각할 수 있도록 돕는 테스트 타임 스케일링(test-time scaling) 기술을 제공하며, 딥시크 R1과 같은 모델의 성능을 비약적으로 향상시킬 것이라고 한다.

 

The need for a lot of Nvidia GPUs

Nvidia, following the DeepSeek announcement, also noted the importance of high-powered tools for AI inferencing, saying, "Inference requires significant numbers of Nvidia GPUs and high-performance networking."

 

엔비디아 GPU의 높은 수요

딥시크 발표 이후, 엔비디아는 AI 추론(Inferencing)에는 강력한 성능의 도구가 필수적이라는 점을 강조하며,

"추론 작업에는 상당한 수의 엔비디아 GPU와 고성능 네트워킹이 필요하다"고 밝혔다.

 

So the latest move by Nvidia shows that, regardless of the performance that's achieved using lower-powered chips, its premium GPUs still are going to deliver the best results.

 

즉, 엔비디아의 이번 움직임은 저전력 칩을 활용해 일정 수준의 성능을 달성할 수 있더라도, 여전히 엔비디아의 프리미엄 GPU가 최고의 결과를 제공한다는 점을 부각시킨 것이다.

 

And it's very likely that Nvidia's biggest customers -- tech-oriented powerhouses such as Meta Platforms and Tesla -- will opt for excellence, meaning they'll keep flocking to Nvidia for its latest GPUs.

 

그리고 메타(구 페이스북)나 테슬라 같은 AI 및 기술 중심 기업들은 최고의 성능을 원할 가능성이 높다. 이는 곧 이들이 계속해서 엔비디아의 최신 GPU를 선택할 것이라는 의미이기도 하다.

 

This should crush the panic that shook Nvidia stock following the DeepSeek announcement. And it should reassure investors that, over the long term, DeepSeek's accomplishment isn't likely to upset Nvidia's AI leadership, revenue growth -- or the potential for this top stock to rocket higher.

 

이러한 엔비디아의 대응은 딥시크 발표 이후 흔들렸던 엔비디아 주식의 불안감을 잠재울 것이다.

또한, 장기적으로 볼 때, 딥시크의 성과가 엔비디아의 AI 시장 지배력이나 매출 성장에 큰 위협이 되지 않을 것임을 투자자들에게 확신시켜 줄 것이다.

결국, 엔비디아가 여전히 강력한 성장 잠재력을 지닌 최고의 주식이라는 점은 변함이 없다.