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중국의 저비용 AI(인공지능) 딥시크(DeepSeek)의 등장으로 국내 AI반도체(NPU) 설계 팹리스 스타트업들도 긴장하는 모습이다. 딥시크가 AI 인프라 투자에 대한 거품론을 제기하면서 엔비디아, 브로드컴 등 미국의 AI반도체 기업들의 주가가 휘청였기 때문이다. 다만 딥시크가 장기적으론 AI 시장의 크기를 키우면서 시장 확장의 기회가 될 것이란 전망도 제기된다.
1일 관련 업계에 따르면, 지난 27일 엔비디아, 브로드컴, 인텔, 퀄컴, AMD 등 미국의 반도체기업들의 주가는 일제히 하락했다. 중국의 딥시크가 개발한 LLM(거대언어모델) 'R1'이 엔비디아의 저가 반도체로 오픈AI의 'o1' 수준의 성능을 냈다는 게 알려지면서다. 시장에선 딥시크로 인해 앞으로 고성능 반도체 등 AI 인프라에 대한 수요가 줄어들 것이란 우려가 제기됐다.
딥시크가 'AI서비스'시장 키울 것…'제본스의 역설' 그러나 전문가들과 업계는 장기적으로 딥시크가 AI 시장에 긍정적으로 작용할 것이란 반응이다. 딥시크가 AI에 대한 접근성을 높이면서 더 많은 기업이 AI서비스 사업에 뛰어들고, 인프라 투자 총량도 늘어날 것이란 이유다. 효율성이 개선되면 사용량이 늘어나는 이른바 '제본스의 역설'이다. 자동차의 연비가 개선되면 더 많은 사람이 자동차를 타면서 원유 사용량이 늘어나는 것과 같은 원리다.
이미 미국 AI 인프라 업계에서 이런 주장이 나오고 있다. 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 자신의 X에 "제본스의 역설이 다시 찾아왔다"며 "AI가 더 혁신적이고 접근 가능하게 될 수록, 사용량은 폭발적으로 늘어날 것"이라고 말했다. 팻 겔싱어 인텔 전 CEO도 "딥시크는 컴퓨팅 역사의 중요 교훈을 상기시켜준다"며 "컴퓨팅을 극적으로 저렴하게 만들면 시장이 커진다"고 했다.
특히 업계는 딥시크의 등장으로 AI서비스 기업들이 급증할 것으로 보고있다. AI생태계는 오픈AI, 앤트로픽, 딥시크 같은 생성AI모델 개발사와 이들에게서 API(응용프로그램 프로그래밍 인터페이스)를 공급받아 특화된 AI서비스를 제공하는 기업들로 구성된다. 딥시크가 R1의 API를 오픈AI o1보다 30분의 1가량 저렴하게 제공하는 만큼, AI서비스 기업이 크게 늘어날 것이란 설명이다.
전문가들은 이런 현상이 국내 반도체 스타트업들에게 기회가 될 것이라고 기대한다. 김양팽 산업연구원 전문연구원은 "시장에 다양한 AI서비스 기업들이 늘어난다면 반도체 수요도 커질 수밖에 없다"며 "AI 분야 인프라·하드웨어 분야의 우리 기업들에겐 긍정적 영향을 미칠 것"이라고 말했다.
"K-팹리스에게도 기회…대비 확실히 해야" 특히 리벨리온, 퓨리오사AI, 하이퍼엑셀 등 국내 서버향 AI반도체 팹리스들이 집중하는 '추론' 반도체의 경우 AI서비스 기업들의 증가에 밀접하게 영향을 받게 된다. 생성AI모델 개발사들은 통상 학습·추론 기능이 모두 뛰어난 엔비디아의 범용 반도체를 사용하는 반면, 학습이 완료된 API를 공급받는 AI서비스 기업들은 빠른 응답과 낮은 전력소비를 요구하는 추론 특화 반도체가 더 효율적이기 때문이다.
리벨리온 관계자는 "딥시크 같은 저비용 생성AI모델들이 늘어나면 지금처럼 소수 기업이 아닌 다양한 기업들이 AI서비스를 제공하게 될 것"이라며 "다양한 기업들이 AI서비스를 제공할 때 추론 반도체 시장도 커질 수밖에 없는 구조"라고 말했다.
하이엔드급 반도체 수요가 상대적으로 낮아진 점도 기회다. 딥시크가 엔비디아의 저사양 반도체인 H800으로 개발되면서 하이엔드급 대신 중급 사양의 반도체 수요가 높아질 가능성이 있다. 이런 시장 환경 변화에서 가격이나 전력소비에 강점이 있는 한국 팹리스 제품들에 기회가 될 거란 분석이다.
다만 장밋빛 전망만 나오는 것은 아니다. 시장 확대를 기회로 보고 공략하려는 반도체 기업이 한국에만 있는 게 아니어서다. 특히 딥시크로 인해 중국 AI 내수시장이 본격적으로 커질 경우 화웨이, 알리바바, 바이두 등 중국 빅테크의 AI반도체 개발속도가 더 빨라질 수 있단 우려가 나온다. 김양팽 전문연구원은 "국내 AI반도체 기업들이 이번 기회를 잡으려면 자신들만의 강점이나 특성을 보여줘야 한다"고 말했다.
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중국의 저비용 AI(인공지능) 딥시크(DeepSeek)의 등장으로 국내 AI반도체(NPU) 설계 팹리스 스타트업들도 긴장하는 모습이다. 딥시크가 AI 인프라 투자에 대한 거품론을 제기하면서 엔비디아, 브로드컴 등 미국의 AI반도체 기업들의 주가가 휘청였기 때문이다. 다만 딥시크가 장기적으론 AI 시장의 크기를 키우면서 시장 확장의 기회가 될 것이란 전망도 제기된다.
1일 관련 업계에 따르면, 지난 27일 엔비디아, 브로드컴, 인텔, 퀄컴, AMD 등 미국의 반도체기업들의 주가는 일제히 하락했다. 중국의 딥시크가 개발한 LLM(거대언어모델) 'R1'이 엔비디아의 저가 반도체로 오픈AI의 'o1' 수준의 성능을 냈다는 게 알려지면서다. 시장에선 딥시크로 인해 앞으로 고성능 반도체 등 AI 인프라에 대한 수요가 줄어들 것이란 우려가 제기됐다.
딥시크가 'AI서비스'시장 키울 것…'제본스의 역설' 그러나 전문가들과 업계는 장기적으로 딥시크가 AI 시장에 긍정적으로 작용할 것이란 반응이다. 딥시크가 AI에 대한 접근성을 높이면서 더 많은 기업이 AI서비스 사업에 뛰어들고, 인프라 투자 총량도 늘어날 것이란 이유다. 효율성이 개선되면 사용량이 늘어나는 이른바 '제본스의 역설'이다. 자동차의 연비가 개선되면 더 많은 사람이 자동차를 타면서 원유 사용량이 늘어나는 것과 같은 원리다.
이미 미국 AI 인프라 업계에서 이런 주장이 나오고 있다. 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 자신의 X에 "제본스의 역설이 다시 찾아왔다"며 "AI가 더 혁신적이고 접근 가능하게 될 수록, 사용량은 폭발적으로 늘어날 것"이라고 말했다. 팻 겔싱어 인텔 전 CEO도 "딥시크는 컴퓨팅 역사의 중요 교훈을 상기시켜준다"며 "컴퓨팅을 극적으로 저렴하게 만들면 시장이 커진다"고 했다.
특히 업계는 딥시크의 등장으로 AI서비스 기업들이 급증할 것으로 보고있다. AI생태계는 오픈AI, 앤트로픽, 딥시크 같은 생성AI모델 개발사와 이들에게서 API(응용프로그램 프로그래밍 인터페이스)를 공급받아 특화된 AI서비스를 제공하는 기업들로 구성된다. 딥시크가 R1의 API를 오픈AI o1보다 30분의 1가량 저렴하게 제공하는 만큼, AI서비스 기업이 크게 늘어날 것이란 설명이다.
전문가들은 이런 현상이 국내 반도체 스타트업들에게 기회가 될 것이라고 기대한다. 김양팽 산업연구원 전문연구원은 "시장에 다양한 AI서비스 기업들이 늘어난다면 반도체 수요도 커질 수밖에 없다"며 "AI 분야 인프라·하드웨어 분야의 우리 기업들에겐 긍정적 영향을 미칠 것"이라고 말했다.
"K-팹리스에게도 기회…대비 확실히 해야" 특히 리벨리온, 퓨리오사AI, 하이퍼엑셀 등 국내 서버향 AI반도체 팹리스들이 집중하는 '추론' 반도체의 경우 AI서비스 기업들의 증가에 밀접하게 영향을 받게 된다. 생성AI모델 개발사들은 통상 학습·추론 기능이 모두 뛰어난 엔비디아의 범용 반도체를 사용하는 반면, 학습이 완료된 API를 공급받는 AI서비스 기업들은 빠른 응답과 낮은 전력소비를 요구하는 추론 특화 반도체가 더 효율적이기 때문이다.
리벨리온 관계자는 "딥시크 같은 저비용 생성AI모델들이 늘어나면 지금처럼 소수 기업이 아닌 다양한 기업들이 AI서비스를 제공하게 될 것"이라며 "다양한 기업들이 AI서비스를 제공할 때 추론 반도체 시장도 커질 수밖에 없는 구조"라고 말했다.
하이엔드급 반도체 수요가 상대적으로 낮아진 점도 기회다. 딥시크가 엔비디아의 저사양 반도체인 H800으로 개발되면서 하이엔드급 대신 중급 사양의 반도체 수요가 높아질 가능성이 있다. 이런 시장 환경 변화에서 가격이나 전력소비에 강점이 있는 한국 팹리스 제품들에 기회가 될 거란 분석이다.
다만 장밋빛 전망만 나오는 것은 아니다. 시장 확대를 기회로 보고 공략하려는 반도체 기업이 한국에만 있는 게 아니어서다. 특히 딥시크로 인해 중국 AI 내수시장이 본격적으로 커질 경우 화웨이, 알리바바, 바이두 등 중국 빅테크의 AI반도체 개발속도가 더 빨라질 수 있단 우려가 나온다. 김양팽 전문연구원은 "국내 AI반도체 기업들이 이번 기회를 잡으려면 자신들만의 강점이나 특성을 보여줘야 한다"고 말했다.
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- 기자 사진 고석용 기자 gohsyng@mt.co.kr 다른 기사 보기
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