딥시크(DeepSeek)는 현재 주식시장에 상장되어 있지 않은 중국의 AI 스타트업입니다. 그러나 딥시크의 등장은 미국 주식시장에 상당한 영향을 미쳤습니다.
딥시크(DeepSeek)의 등장으로 미국 주식시장이 큰 충격을 받았습니다.
주요 영향은 다음과 같습니다.
주요 지수 하락
- 지수 하락: 나스닥 100 선물이 약 3% 하락, S&P 500 지수가 약 2% 하락.
AI 관련 기업 주가 급락
AI 관련 기업의 주가가 급락했는데요.
- 엔비디아(NVIDIA): 주가가 최대 17.7%까지 하락.
- 팔란티어(Palantir): 개장 전 거래에서 7% 이상 하락.
- 슈퍼마이크로컴퓨터(Super Micro Computer): 10% 이상 하락.
- 오라클(Oracle): 14% 하락.
- 마이크로소프트: 3.8% 하락.
- 구글: 4% 하락.
반도체 기업 주가 하락
주요 반도체 기업의 주가 하락이 있었습니다.
- 브로드컴과 마벨: 17% 하락.
- TSMC: 14% 하락.
투자 심리 변화
헤지펀드들이 미국의 AI 스타트업 투자에 소극적으로 변했습니다. 투자자들은 미국의 AI 투자 사이클이 과도하게 부풀려졌을 가능성을 우려하고 있습니다.
시장 불안감 증가
나스닥 100 선물 계약의 거래량이 평소의 4배에 달했습니다. 딥시크의 등장은 미국 AI 기업들의 효율성에 대한 의문을 제기하고, 투자자들의 AI 관련 주식에 대한 인식을 변화시켰습니다. 이는 단기적으로 시장의 변동성을 증가시켰으며, 장기적으로는 AI 투자 전략의 재고를 촉발할 수 있습니다.
딥시크란?
딥시크(DeepSeek)는 중국의 혁신적인 인공지능(AI) 스타트업입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.
딥시크 설립 및 창업자
2023년 5월 중국 저장성 항저우에서 설립되었습니다. 창업자는 1985년생 량원펑(樑文鋒)으로, 저장대에서 정보전자공학을 전공했습니다.
딥시크 기술적 성과
2023년 11월 첫 오픈소스 AI 모델 '딥시크 코더' 공개, 2024년 5월 '딥시크-V2' 출시, 강력한 성능과 저렴한 비용으로 주목받음. 'V3'와 'R1' 모델은 미국의 주요 AI 모델과 비슷하거나 더 나은 성능을 보임.
딥시크 시장 영향
적은 AI 전용칩으로도 미국 경쟁사를 압도하는 성능의 챗봇 개발. 미국 주식시장에 큰 충격을 주어 나스닥 시가총액이 하루 만에 약 1조 달러 감소. AI 관련 주요 기업들의 주가 하락 촉발.
딥시크 혁신성
저비용으로 고성능 AI 모델을 개발하여 기존 AI 투자 공식을 변화시킴. 미국 빅테크 기업들의 AI 관련 과잉투자에 대한 우려를 증폭시킴. 딥시크의 등장은 글로벌 AI 시장의 지형을 크게 변화시키고 있으며, 특히 미국 주도의 AI 기술 개발에 새로운 도전을 제기하고 있습니다.
딥시크의 대규모 언어모델(LLM) V3는 여러 평가에서 우수한 성능을 보여주었습니다.
딥시크 V3 전반적 성능
22개 평가 테스트 중 13개 부문에서 경쟁 모델들을 앞섰습니다.
수학 능력
MATH-500 테스트에서 90.2%의 정확도를 기록, 다른 모델들(80% 정도)을 크게 앞섰습니다.
코드 생성
다중 언어 코드 생성 평가(HumanEval-Mul)에서 82.6%로, GPT-4o(80.5%)와 라마 3.1(77.2%)을 능가했습니다.
언어 이해
대규모 멀티태스크 언어 이해 능력 평가(MMLU)에서 89.1%로, 클로드 3.5 소네트(88.9%)를 앞섰습니다.
추론 능력
수치 추론과 정보 추출 능력 테스트(DROP)에서 91.6%를 기록했습니다.
중국어 성능
중국어 기반 테스트(C-Eval)에서 43.2%를 받아, 10점대 이하에 그친 다른 모델들을 크게 앞섰습니다.
이러한 성과는 딥시크 V3가 오픈 AI의 GPT-4o, 메타의 라마 3.1, 앤스로픽의 클로드 3.5 소네트 등 주요 경쟁 모델들과 비교해 대등하거나 우수한 성능을 보여주고 있음을 나타냅니다.
딥시크 챗 GPT 주요 차이점
딥시크와 챗GPT의 주요 차이점은 다음과 같습니다.
딥시크 챗GPT 성능 차이
딥시크 V3는 일부 평가에서 챗GPT를 앞섰습니다. 코딩 부문 라이브벤치 평가에서 딥시크 AI가 65.9% 정확도로 챗GPT(63.4%)를 능가했습니다. 수학 문제 테스트(MATH-500)에서 딥시크 V3는 90.2% 정확도를 보여 챗GPT를 크게 앞섰습니다.
딥시크 챗GPT 개발 비용
이게 사실 핵심일 수 있습니다. 딥시크 V3의 개발 비용은 약 557만 6000달러로, 경쟁사 모델 개발 비용의 약 10분의 1 수준입니다. 딥시크는 엔비디아 GPU 약 2000개만으로 모델을 훈련했지만, 다른 AI 기업들은 1만 6000개 이상의 칩을 사용했습니다.
딥시크 챗GPT 사용 기술
딥시크는 미국의 수출 규제로 사양이 낮아진 엔비디아 H800 GPU를 사용했음에도 높은 성능을 달성했습니다.
딥시크 챗GPT 혁신성
딥시크는 저비용, 저사양 칩으로도 고성능 AI 모델을 개발할 수 있음을 보여주었습니다.
딥시크 챗GPT 평가 결과
딥시크 V3는 22개 평가 테스트 중 13개 부문에서 경쟁 모델들을 앞섰습니다. 이러한 차이점들로 인해 딥시크의 등장은 AI 업계에 큰 충격을 주었으며, 특히 미국 주도의 AI 기술 개발에 새로운 도전을 제기하고 있습니다.
