DeepSeek 충격 1주년, 그래서 엔비디아는 어떻게 됐을까?

DeepSeek 충격 1주년, 그래서 엔비디아는 어떻게 됐을까? 🚀

정확히 1년 전 오늘, 2025년 1월 27일.

월스트리트가 패닉에 빠졌어요. 중국의 AI 스타트업 DeepSeek가 R1 모델을 공개했는데, 이게 OpenAI의 o1과 맞먹는 성능을 단돈 560만 달러에 만들어냈다고 발표한 거예요. 미국이 수백억 달러 쏟아부은 AI 모델을 중국이 0.1% 비용으로 따라잡았다? 시장은 완전 충격에 빠졌죠.

그 결과? NVDA 주가가 하루 만에 17% 폭락. 시총 $589B(약 860조 원)이 증발했어요. 미국 증시 역사상 단일 종목 최대 시총 증발 기록이었죠.

근데 1년이 지난 지금, 2026년 1월 30일 현재는요?

엔비디아 시총: $4.68조 달러 (약 6,800조 원)

네, 맞아요. 오히려 더 올랐어요. 2025년 10월에는 사상 최초로 시총 5조 달러도 찍었고요. DeepSeek 충격 때 $2.8조였던 시총이 지금은 거의 2배 가까이 된 거예요.

대체 무슨 일이 있었던 걸까요? 오늘은 DeepSeek 1주년을 맞아, AI 버블론의 진실과 엔비디아의 현재, 그리고 앞으로의 투자 전망까지 싹 정리해볼게요.

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1. 2025년 1월 27일, 그날 무슨 일이 있었나? 📉

DeepSeek는 중국 항저우에 있는 AI 스타트업이에요. 헤지펀드 출신 창업자 량원펑이 2023년에 설립했는데, 불과 2년 만에 세계 AI 업계를 뒤흔들었죠.

2024년 12월에 V3 모델을 발표하고, 2025년 1월 20일에 R1 추론 모델을 공개했는데, 이게 진짜 충격이었어요.

DeepSeek R1의 충격 포인트

항목	OpenAI o1	DeepSeek R1
훈련 비용 (추정)	$100M+ (1,000억 원+)	$5.6M (70억 원)
사용 칩	NVIDIA H100 (최신)	NVIDIA H800 (中 수출용)
GPU 시간	수천만 시간	278만 시간
벤치마크 성능	최상위	동급 또는 상회

미국이 중국에 첨단 칩 수출을 막았는데, 중국이 제한된 칩으로 비슷한 성능을 냈다? 이건 "AI 개발에 슈퍼컴퓨팅 인프라가 필수"라는 기존 공식을 뒤집는 거였어요.

시장의 반응은 즉각적이었죠:

• NVDA: -17% ($589B 시총 증발)
• AVGO (브로드컴): -17%
• ASML: -7%
• 나스닥 종합: -3.1%

Marc Andreessen은 이걸 "AI의 스푸트니크 모먼트"라고 불렀어요. 1957년 소련이 미국보다 먼저 인공위성을 쏘아 올렸을 때의 충격에 비유한 거죠.

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2. 근데 왜 다시 올랐을까? 🤔

DeepSeek 충격 이후 시장이 회복된 이유는 크게 세 가지예요.

이유 1: "효율성 향상 = 수요 감소"는 틀린 공식

처음에 시장은 이렇게 생각했어요: "AI 모델을 더 적은 칩으로 만들 수 있으면, 엔비디아 칩 수요가 줄어들겠네?"

근데 현실은 정반대였어요.

AI가 더 효율적으로 만들어지면, 더 많은 기업이 AI를 도입해요. 진입 장벽이 낮아지니까요. 그러면 전체 AI 시장이 커지고, 결국 칩 수요도 늘어나는 거예요.

이걸 경제학에서는 "제본스 역설(Jevons Paradox)"이라고 불러요. 19세기에 증기기관 효율이 좋아지면 석탄 소비가 줄어들 줄 알았는데, 오히려 더 많은 곳에서 증기기관을 쓰니까 석탄 소비가 늘어난 것처럼요.

이유 2: 하이퍼스케일러들의 CapEx 폭증

DeepSeek 충격 이후에도 빅테크들의 AI 투자는 오히려 가속화됐어요. 2026년 Big 5 하이퍼스케일러(Amazon, Microsoft, Google, Meta, Oracle)의 예상 CapEx는요:

기업	2025년 CapEx	2026년 예상	YoY 증가율
Amazon	$125B	$140B+	+12%
Microsoft	$80B	$120B+	+50%
Alphabet	$91-93B	$100B+	+10%
Meta	$70B	$100B	+43%
Oracle	$20B+	$30B+	+50%
합계	~$443B	~$602B	+36%

2026년 하이퍼스케일러 CapEx 합계가 6,020억 달러(약 875조 원)예요. 이 중 약 75%, 즉 $450B(약 650조 원)이 AI 인프라에 투입돼요.

마크 저커버그는 2025년 실적발표에서 이렇게 말했어요: "여기에 훨씬 더 큰 투자를 하는 게 수익성이 높을 가능성이 매우 높다(making a significantly larger investment here is very likely to be profitable)."

이유 3: DeepSeek의 한계도 드러났어요

시간이 지나면서 DeepSeek의 "기적"에 대한 의문도 제기됐어요:

• 진짜 $5.6M만 들었나? Bernstein 애널리스트들은 "이전 연구와 실험 비용이 빠진 숫자"라고 지적했어요
• Distillation 사용: Meta의 오픈소스 Llama 모델을 기반으로 훈련했기 때문에, 처음부터 독자 개발한 게 아니에요
• 컴퓨팅 제약: DeepSeek 스스로도 "폐쇄형 최첨단 모델(Gemini 3 등) 대비 컴퓨팅 리소스 한계가 있다"고 인정했어요

그리고 결정적으로, DeepSeek는 R1 이후 1년간 7개의 업데이트를 냈지만, R1 때 같은 시장 충격은 단 한 번도 재현하지 못했어요. 기존 모델의 점진적 개선이었지, 패러다임 시프트는 아니었던 거죠.

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3. 젠슨 황의 반박: "시장이 잘못 이해한 거예요" 🎤

엔비디아 CEO 젠슨 황은 2025년 2월 인터뷰에서 DeepSeek 폭락에 대해 이렇게 말했어요:

"시장은 R1을 보고 'AI가 끝났다'고 반응했어요. 투자자들은 AI 기업들이 더 이상 대규모 컴퓨팅이 필요 없다고 생각했는데, 현실은 정반대예요."

그의 핵심 논점은요:

1. Pre-training만이 AI가 아니다: 모델을 "추론(reasoning)"하게 만드는 post-training 단계에도 엄청난 컴퓨팅이 필요해요
2. Inference 수요 폭발: AI 모델이 실제 서비스에 배포되면, 추론(inference)에 막대한 GPU가 필요해요
3. 효율성 향상 = 더 많은 적용: AI가 저렴해지면 더 많은 곳에서 쓰이고, 전체 수요는 늘어나요

실제로 엔비디아의 실적은 젠슨 황의 말을 뒷받침해요. FY2027(2027년 1월 종료) 예상 매출은 $320B(약 465조 원)으로, FY2026 대비 50% 성장 전망이에요.

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4. 그런데 지금, DeepSeek V4가 온다? ⚡

여기서 중요한 건, DeepSeek 이야기가 끝난 게 아니라는 거예요.

2026년 2월 중순(설 연휴 즈음), DeepSeek V4 발표가 예정되어 있어요. The Information에 따르면 2월 17일 전후로 공개될 것으로 보여요.

DeepSeek V4의 예상 스펙

항목	내용
주력 분야	코딩 특화 (Claude, GPT 능가 목표)
핵심 기술	mHC 아키텍처 + Engram 조건부 메모리
컨텍스트 윈도우	100만 토큰+ (전체 코드베이스 처리 가능)
훈련 비용	V3 대비 50% 절감 예상
로컬 실행	RTX 4090 2장 또는 RTX 5090 1장

특히 주목할 점은 Engram 메모리 시스템이에요. 1월 13일에 발표된 논문에 따르면, 이 기술은 100만 토큰 이상의 긴 컨텍스트에서도 효율적으로 정보를 검색할 수 있게 해준대요. 쉽게 말해, AI가 "금붕어 기억력" 문제를 해결할 수 있다는 거죠.

내부 벤치마크에서는 V4가 Claude 3.5 Sonnet과 GPT-4o를 코딩 태스크에서 능가한다고 해요. 물론 아직 독립 검증은 안 됐지만요.

시장 영향은?

Gartner의 Haritha Khandabattu 애널리스트는 이렇게 분석해요:

"작년 1월 R1은 시장의 '글로벌 신념'을 바꿨기 때문에 충격이 컸어요. 하지만 이후 업데이트들은 '연속성과 통합'으로 받아들여졌죠. V4도 비슷할 가능성이 높아요."

다만 Wedbush의 Dan Ives는 "더 많은 충격이 올 것"이라고 경고해요. 특히 V4가 오픈소스로 풀리면, API 비용 없이 로컬에서 GPT급 코딩 AI를 돌릴 수 있게 되거든요.

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5. 논란: 엔비디아가 DeepSeek을 도와줬다고? 🔥

그리고 바로 어제(1월 28일), 또 다른 뉴스가 터졌어요.

미 하원 중국특별위원회 위원장 John Moolenaar가 상무장관에게 보낸 서한에서, "엔비디아 기술 인력이 DeepSeek의 훈련 효율성 향상을 도왔다"고 주장했어요.

엔비디아 내부 문서에 따르면:

"DeepSeek-V3는 알고리즘, 프레임워크, 하드웨어의 최적화된 공동 설계를 통해 전체 훈련에 단 278만 H800 GPU 시간만 필요했다 - 미국 개발사들이 최첨단 모델에 일반적으로 필요로 하는 것보다 적은 수치다."

물론 엔비디아 측은 "당시 DeepSeek가 중국 군과 연결됐다는 공개 정보가 없었고, 정당한 상업 파트너로서 표준 기술 지원을 제공한 것"이라고 해명했어요.

이 논란은 최근 트럼프 행정부의 H200 칩 대중국 수출 승인과 맞물려 더 뜨거워지고 있어요. 중국 반도체 규제를 풀어야 하나, 강화해야 하나? 미국 내에서도 의견이 갈리고 있죠.

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6. 투자 관점: 지금 엔비디아 사도 될까? 💰

자, 이제 가장 중요한 질문이에요.

현재 엔비디아 밸류에이션

지표	수치	해석
시가총액	$4.68조 (2026.1.29 기준)	세계 1위
Forward P/E	약 40배	2025년 초 50배 대비 하락
PEG Ratio	약 0.6배	S&P 500 평균(2배) 대비 저평가
FY2027 예상 매출	$320B	YoY +50%
52주 최고가	$212.19	2025년 10월 기록
52주 최저가	$86.62	DeepSeek 충격 직후

Bull Case (낙관론)

• 데이터센터 매출 폭발: FY2026 분기당 $500B 데이터센터 매출 달성 (1년 전 예상보다 1분기 빠름)
• Vera Rubin 아키텍처: 2026년 하반기 출시 예정, Blackwell 후속작
• FCF(잉여현금흐름): 향후 3년간 $0.5조(500B) 예상
• AI 인프라 독점: 하이퍼스케일러 AI CapEx의 상당 부분이 엔비디아로

Motley Fool의 Adam Spatacco는 2026년 말 시총 $7~9조를 예상해요. 현재 대비 50~90% 상승 여력이 있다는 거죠.

Bear Case (비관론)

• 중국 리스크: 수출 규제 강화 시 매출 타격
• 경쟁 심화: AMD MI450, 브로드컴 커스텀 ASIC, 구글 TPU 등
• AI 버블 우려: Michael Burry("빅쇼트" 주인공)가 NVDA 숏 포지션 공개
• GPU 감가상각: 하이퍼스케일러들이 GPU 수명을 5~6년으로 가정하는데, 실제로 더 짧으면 비용 증가

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마무리하면서 📝

DeepSeek 충격 1년, 정리하면요:

1. AI 효율성 향상은 수요 감소가 아니라 시장 확대로 이어졌어요
2. 하이퍼스케일러 CapEx는 2026년 $600B로 오히려 36% 증가 예상
3. 엔비디아는 DeepSeek 충격 후 1년간 시총이 거의 2배 상승
4. 하지만 2월 중순 DeepSeek V4 발표가 다가오고 있어요
5. 미중 기술 패권 경쟁은 갈수록 격화되고 있어요

저는 개인적으로 "AI가 끝났다"는 주장에는 동의하지 않아요. 하이퍼스케일러들이 저 정도로 돈을 쏟아붓는 건, 실제 수요와 수익화 가능성을 보고 있기 때문이에요. 물론 단기적으로 DeepSeek V4 같은 이벤트로 변동성이 있을 수 있지만요.

다만 "싸게 살 기회"를 노리는 분들은 2월 중순 V4 발표 전후를 주목해볼 만해요. 작년 R1 때처럼 또 한 번의 패닉셀이 올 수도 있으니까요.

여러분은 어떻게 생각하세요? AI 버블일까요, 아니면 진짜 혁명일까요? 댓글로 의견 남겨주세요! 🚀

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참고 자료:

• CNBC - Nvidia sheds almost $600 billion in market cap
• CNBC - Why DeepSeek didn't cause an investor frenzy again in 2025
• IEEE ComSoc - Hyperscaler capex > $600 bn in 2026
• The Information - DeepSeek V4 Release
• CompaniesMarketCap - NVIDIA Market Cap

면책 조항: 본 글은 투자 권유가 아니에요. 모든 투자 결정은 본인의 판단과 책임 하에 이루어져야 해요. 주식 투자는 원금 손실의 위험이 있으니 신중하게 결정하세요.