Forwarded from [DAOL퀀트 김경훈] 탑다운 전략 (경훈 김)
# 역대 7번째 VIX 급등 😱
주말 사이 23년 설립된 중국의 비상장 스타트업 기업, DeepSeek이 그간 글로벌 과열의 진원지인 AI 시장에 지각변동을 일으키며, VIX 가 역대 7번째 강한 급등을 보이는 등 불확실성이 커졌습니다.
요지는 다음과 같습니다 :
• 효율적인 하드웨어 활용
저사양, 저비용 하드웨어로도 고성능 AI 모델을 훈련하며, 고급 GPU에 대한 의존도를 낮춤
• 비용 효율성
AI 모델 훈련에 매우 적은 투자금으로, 미국 기업이 개발한 모델 대비 비용 경쟁력을 확보
• 오픈소스 AI 확산
DeepSeek의 오픈소스 모델은 독점 시스템 의존도를 줄이며, 미국 반도체 기업의 고급 하드웨어 수요를 감소시킴
• 시장 평가 하락
DeepSeek의 발전으로 NVIDIA, AMD 등 미국 반도체 기업들의 높은 밸류에이션과 수익성 위협
• 중국 기술 경쟁력 강화
중국의 기술 자립을 가속화하며, 미국의 반도체 및 AI 산업의 글로벌 주도권에 도전
미국기업들은 본격적인 AI 관련 리서치 및 투자가 지난 10년간 $400bn 규모가 투입된 것에 비해, 중국은 단 2개월만에 $6mn 투자금으로 ChapGPT와 어깨를 나란히 하는 경쟁력을 갖췄다는 것은 실로 놀라운 일이 아닐 수 없습니다.
트럼프 임기 시작과 동시에 결집한 고비용 "Stargate"와 급부상한 고효율 "DeepSeek" 간의 새로운 패권전쟁 시작일까요?
THANKS TO 긴 구정, 이러한 불확실성은 일단 피할 수 있어 그나마 다행인 것 같습니다. 😭
주말 사이 23년 설립된 중국의 비상장 스타트업 기업, DeepSeek이 그간 글로벌 과열의 진원지인 AI 시장에 지각변동을 일으키며, VIX 가 역대 7번째 강한 급등을 보이는 등 불확실성이 커졌습니다.
요지는 다음과 같습니다 :
• 효율적인 하드웨어 활용
저사양, 저비용 하드웨어로도 고성능 AI 모델을 훈련하며, 고급 GPU에 대한 의존도를 낮춤
• 비용 효율성
AI 모델 훈련에 매우 적은 투자금으로, 미국 기업이 개발한 모델 대비 비용 경쟁력을 확보
• 오픈소스 AI 확산
DeepSeek의 오픈소스 모델은 독점 시스템 의존도를 줄이며, 미국 반도체 기업의 고급 하드웨어 수요를 감소시킴
• 시장 평가 하락
DeepSeek의 발전으로 NVIDIA, AMD 등 미국 반도체 기업들의 높은 밸류에이션과 수익성 위협
• 중국 기술 경쟁력 강화
중국의 기술 자립을 가속화하며, 미국의 반도체 및 AI 산업의 글로벌 주도권에 도전
미국기업들은 본격적인 AI 관련 리서치 및 투자가 지난 10년간 $400bn 규모가 투입된 것에 비해, 중국은 단 2개월만에 $6mn 투자금으로 ChapGPT와 어깨를 나란히 하는 경쟁력을 갖췄다는 것은 실로 놀라운 일이 아닐 수 없습니다.
트럼프 임기 시작과 동시에 결집한 고비용 "Stargate"와 급부상한 고효율 "DeepSeek" 간의 새로운 패권전쟁 시작일까요?
THANKS TO 긴 구정, 이러한 불확실성은 일단 피할 수 있어 그나마 다행인 것 같습니다. 😭
Forwarded from 그로쓰리서치(Growth Research) [독립리서치]
✅DeepSeek는 AI세계에서 킬러가 아니다.
🤩 긴글 한번 읽어주시기 바랍니다.
DeepSeek와 기존 빅테크 AI의 차이점.
📌DeepSeek Zero : 대규모 강화학습활용하여 처음부터 학습된 모델임.
기존의 감독 학습(SFT)을 사용하지 않았음
강화학습만으로 모델의 추론 능력을 극대화
📌DeepSeek-R1은 초기 Cold Start 데이터를 사용해 SFT를 수행한 후,
강화학습과 다양한 시나리오의 데이터 학습을 추가로 수행한 모델
우리가 봐야할 것은 강화 학습과 감독 학습의 차이점입니다.
📌강화학습
1. 에이전트가 환경과 상호작용하며 행동을 선택하고 그 결과로 보상(Reward)을 받음.
2. 학습의 목표는 보상을 최대화하는 최적의 행동 정책을 학습
📌감독 학습
1. 입력 데이터와 이에 상응하는 정답 레이블이 주어진 상태에서 학습
2. 학습의 목표는 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측하는 모델을 학습하는 것
DeepSeek는 6700억개의 파라미터중에 단 370억개만 활성화됨.
왜냐? 각 분야마다 그 분야에 필요한 파라미터만 생성하기 때문에 기존 1.8조개의 파라미터 활성화보다 효율적임.
즉,
📌1. 훈련비용은 낮아지고
📌2. 필요한 GPU는 낮아지고
📌3. 전기 효율도 절감됨.
여기서부터가 중요합니다.
🔥왜 LLM 기반은 AI세계에서 최종 목적지가 아니냐?
우리가 얼마전 CES 2025에서 젠슨황이 얘기한 부분에 대해서 고민해봐야합니다.
📌왜 젠슨황은 갑자기 로보틱스, 물리세계 AI를 말하려고 했을까?
기존 LLM기반의 AI는 이미 상품화가 되어있고 사실
많은 AI 기업들이 있습니다.
물론 이번 DeepSeek가 Open AI Chat GPT 보다 적은돈으로 많은 부분에서 더 좋은 성과를 거둔 것은 충격적인 이슈입니다.
하지만 현재 AI에서 LLM기반은 최종 목적이 아닙니다.
젠슨황이 말했든 (사진 설명)
📌1단계 : 인식 AI (이미지 인식하고 해석하는 기술)
📌2단계 : 생성 AI (텍스트, 이미지, 비디오 생성 기술) >> 지금의 LLM
📌3단계 : 에이전트 AI (인간과 상호작용 하는 AI ex 콜센터 등등)
📌4단계 : 물리적 AI (자율주행, 로봇 공학)
물리세계 즉, 로보틱스와 자율주행입니다.
따라서 현재 조정중에 우리가 로보틱스와 자율주행에서 얼마만큼 싸움이 일어나고
누가 승자가 되느냐를 찾아봐야 합니다.
LLM은 작은 싸움이며 자율주행과 로봇이 정말 큰 싸움입니다.
DeepSeek와 기존 빅테크 AI의 차이점.
📌DeepSeek Zero : 대규모 강화학습활용하여 처음부터 학습된 모델임.
기존의 감독 학습(SFT)을 사용하지 않았음
강화학습만으로 모델의 추론 능력을 극대화
📌DeepSeek-R1은 초기 Cold Start 데이터를 사용해 SFT를 수행한 후,
강화학습과 다양한 시나리오의 데이터 학습을 추가로 수행한 모델
우리가 봐야할 것은 강화 학습과 감독 학습의 차이점입니다.
📌강화학습
1. 에이전트가 환경과 상호작용하며 행동을 선택하고 그 결과로 보상(Reward)을 받음.
2. 학습의 목표는 보상을 최대화하는 최적의 행동 정책을 학습
📌감독 학습
1. 입력 데이터와 이에 상응하는 정답 레이블이 주어진 상태에서 학습
2. 학습의 목표는 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측하는 모델을 학습하는 것
DeepSeek는 6700억개의 파라미터중에 단 370억개만 활성화됨.
왜냐? 각 분야마다 그 분야에 필요한 파라미터만 생성하기 때문에 기존 1.8조개의 파라미터 활성화보다 효율적임.
즉,
📌1. 훈련비용은 낮아지고
📌2. 필요한 GPU는 낮아지고
📌3. 전기 효율도 절감됨.
여기서부터가 중요합니다.
🔥왜 LLM 기반은 AI세계에서 최종 목적지가 아니냐?
우리가 얼마전 CES 2025에서 젠슨황이 얘기한 부분에 대해서 고민해봐야합니다.
📌왜 젠슨황은 갑자기 로보틱스, 물리세계 AI를 말하려고 했을까?
기존 LLM기반의 AI는 이미 상품화가 되어있고 사실
많은 AI 기업들이 있습니다.
물론 이번 DeepSeek가 Open AI Chat GPT 보다 적은돈으로 많은 부분에서 더 좋은 성과를 거둔 것은 충격적인 이슈입니다.
하지만 현재 AI에서 LLM기반은 최종 목적이 아닙니다.
젠슨황이 말했든 (사진 설명)
📌1단계 : 인식 AI (이미지 인식하고 해석하는 기술)
📌2단계 : 생성 AI (텍스트, 이미지, 비디오 생성 기술) >> 지금의 LLM
📌3단계 : 에이전트 AI (인간과 상호작용 하는 AI ex 콜센터 등등)
📌4단계 : 물리적 AI (자율주행, 로봇 공학)
물리세계 즉, 로보틱스와 자율주행입니다.
따라서 현재 조정중에 우리가 로보틱스와 자율주행에서 얼마만큼 싸움이 일어나고
누가 승자가 되느냐를 찾아봐야 합니다.
LLM은 작은 싸움이며 자율주행과 로봇이 정말 큰 싸움입니다.
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Forwarded from 도PB의 생존투자 (도PB)
1. 원자력 등 에너지 > 데이터센터 인프라 >반도체 칩 순으로 조정을 받고있는 그림.
2. 생각해보면 시장은 반도체 칩 ~ 통신 인프라 ~ 데이터센터 인프라 ~ 에너지 체인 순으로 움직여왔음.
3. 지금 곁다리 걸쳐있는 기업들은 더더욱 급락폭이 큼.
4. AI 내러티브가 깨지기 시작했으니, 풀을 좁혀서 대응해야할 것 같음.
5. 결국 이번주 수~목 발표될 빅테크 기업의 Capex에 대한 언급이 중요하겠지만, 당분간 가파른 시장은 어렵다고 가정하며 대응.
6. 따라서 무포로 시장의 반등을 기다릴지, 기존 포지션을 유지하며 헷지를 섞어서 대응할지 선택을 해야 함.
7. 급락의 주역이 있다면, 반등의 주역도 있을 것. 실제로 작년 8월 엔캐리 하락을 떠올리면 그 반등의 주역이 팔란티어였다고 생각.
8. 이번 반등의 주역을 잘 찾는다면, 기회가 될 수 있다고 판단.
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Forwarded from 도PB의 생존투자 (도PB)
- 세일즈포스(CRM), 서비스나우(NOW), 아틀라시언(TEAM) 등 Agent AI 강세
- 애플(AAPL), M7중 유일한 강세
- 몽고DB(MDB), 스노우플레이크(SNOW) 등 데이터플랫폼 강세
- 테슬라(TSLA), 프리장 -5% 하락이었으나 본장 -2%로 반등
전반적으로 데이터센터 인프라 / 에너지 관련주가 강하게 급락.
아직 초반이라 지속 체크해야겠네요.
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Forwarded from 사제콩이_서상영
01/28 미 증시, 딥시크 빌미로 밸류에이션 부담 종목 중심으로 매물 출회
미 증시는 딥시크 이슈로 인한 AI 산업의 고평가 이슈가 부각되며 관련 종목 중심으로 하락 출발. 다만, 경제지표 개선과 국채 금리 하락에 따른 소비재와 제약업종의 강세가 견고한 모습을 보이는 차별화가 진행. 이후 딥시크를 둘러싼 해석과 그에 따른 변화가 종목 차별화 요인으로 작용하며 다우는 상승, 나스닥은 큰 폭 하락하며 마감(다우 +0.65%, 나스닥 -3.07%, S&P500 -1.46%, 러셀2000 -1.03%, 필라델피아 반도체 지수 -9.15%)
*변화 요인: 딥시크와 AI 수익화 논란
지난 해 7월 일명 'AI 수익화' 논란이 시장에 영향을 줬으며, 이후 대형 기술주의 자본 지출에 대한 우려와 기대가 확대. 당시 메타 플랫폼의 주커버거가 "AI 산업은 향후 10~15년 기술 발전을 이끄는데 과도한 자본지출일 수 있지만 이에 뒤쳐져서는 안된다" 라고 할 정도로 많은 대형 기술주는 공격적으로 자본지출을 확대. 이에 수혜를 받는 반도체 관련 종목군은 실적 성장이 진행됐고, 향후에도 더욱 성장할 것이라는 점에 주목하며 주가는 큰 폭으로 상승. 더 나아가 AI 산업 데이터센터, 전력망, 소프트웨어, AI와 퀀텀 컴퓨팅 등 여러 테마로 확산되며 시장 변화를 이끔.
이런 가운데 중국의 스타트업 기업인 딥시크가 같은 이름의 언어모델인 DeepSeek-V3를 지난해 12월에 발표한 데 이어 올해 1월 20일 발표된 추론 모델인 DeepSeek-R1를 발표. 기존 기업들은 1억 달러 이상의 비용이라면 딥시크는 600만 달러라는 적은 비용으로 ChatGPT에 거의 근접한 결과를 내놓음. 특히 제한적인 하드웨어로도 비슷한 성능을 내놓았던 점, 그리고 오픈소스를 제공 하고 있다는 점이 특징
관련 소식에 미국 반도체칩 종목을 비롯해 AI 관련 종목군, 데이터 센터 관련 전력망 등 AI 산업 발전 경로에 있던 많은 기업들이 충격을 받아 큰 폭으로 하락. 딥시크는 이미 관련 추론을 지난 주 발표 했으며 24일(금)에도 이미 일부 반영. 주말에 관련 소식이 더욱 확대되었고, 그러자 27일(월) 아시아 시장에서 유럽, 그리고 미국 주식시장에 영향. 특히 그동안 향후 전망에 대한 과도한 전망을 반영하며 수급의 쏠림이 집중되어 왔던 점을 되돌리며 매물이 매물을 불러오며 큰 폭으로 하락. 이는 지난해 7월 AI 수익화 이슈 당시의 수급 쏠림의 일부 해소 그에 따른 변동성 확대와 일맥상통. 특히 1월 미국으로의 자금 유입이 지난해 8월 이후 가장 적은 수준을 보여 이런 변화가 확대된 측면도 있음
그렇다면 이대로 관련 종목군의 지속적인 하락이 진행될지는 좀더 지켜봐야 할 듯. 시장은 이번 이슈로 과도한 쏠림이 해소되는 과정이 진행될 것으로 보고 있음. 그동안 자본지출 확대로 인한 반도체 수요 증가 이슈가 부각되며 상승해 왔지만, 딥시크의 추론비용등을 통해 과도한 투자에서 더 효율적인 과정으로의 전환 가능성이 부각. 이는 그동안 반도체 종목군의 상승 정당화에 불안감을 주며 쏠림 현상이 완화 될 것으로 기대. 실제 많은 투자회사들은 딥시크 이슈로 대형 기술주들이 효율성 개선에 더욱 적극적으로 대응하며 자본지출을 큰 폭으로 확대하지는 않을 것이라는 점을 언급.
이러한 효율화는 AI 산업의 변화 발전을 더욱 빠르게 진행시킬 수 있다는 점도 주목할 필요가 있음. 실제 엔비디아의 대변인도 딥시크에 대해 수출통제에 저촉되지 않고 이러한 새로운 모델을 만들 수 있음을 보여준 사례라는 점에서 주목하고 있다고 언급. 이는 경쟁 확대와 효율화를 통해 기업들이 저비용으로 AI에 접근할 수 있음을 보여줌. 그렇기 때문에 이번주부터 시작되는 대형 기술주 실적 발표에서 컨퍼런스 콜에 주목. 자본지출 규모와 효율화 관련 질문에 답변이 중요하기 때문
미 증시는 딥시크 이슈로 인한 AI 산업의 고평가 이슈가 부각되며 관련 종목 중심으로 하락 출발. 다만, 경제지표 개선과 국채 금리 하락에 따른 소비재와 제약업종의 강세가 견고한 모습을 보이는 차별화가 진행. 이후 딥시크를 둘러싼 해석과 그에 따른 변화가 종목 차별화 요인으로 작용하며 다우는 상승, 나스닥은 큰 폭 하락하며 마감(다우 +0.65%, 나스닥 -3.07%, S&P500 -1.46%, 러셀2000 -1.03%, 필라델피아 반도체 지수 -9.15%)
*변화 요인: 딥시크와 AI 수익화 논란
지난 해 7월 일명 'AI 수익화' 논란이 시장에 영향을 줬으며, 이후 대형 기술주의 자본 지출에 대한 우려와 기대가 확대. 당시 메타 플랫폼의 주커버거가 "AI 산업은 향후 10~15년 기술 발전을 이끄는데 과도한 자본지출일 수 있지만 이에 뒤쳐져서는 안된다" 라고 할 정도로 많은 대형 기술주는 공격적으로 자본지출을 확대. 이에 수혜를 받는 반도체 관련 종목군은 실적 성장이 진행됐고, 향후에도 더욱 성장할 것이라는 점에 주목하며 주가는 큰 폭으로 상승. 더 나아가 AI 산업 데이터센터, 전력망, 소프트웨어, AI와 퀀텀 컴퓨팅 등 여러 테마로 확산되며 시장 변화를 이끔.
이런 가운데 중국의 스타트업 기업인 딥시크가 같은 이름의 언어모델인 DeepSeek-V3를 지난해 12월에 발표한 데 이어 올해 1월 20일 발표된 추론 모델인 DeepSeek-R1를 발표. 기존 기업들은 1억 달러 이상의 비용이라면 딥시크는 600만 달러라는 적은 비용으로 ChatGPT에 거의 근접한 결과를 내놓음. 특히 제한적인 하드웨어로도 비슷한 성능을 내놓았던 점, 그리고 오픈소스를 제공 하고 있다는 점이 특징
관련 소식에 미국 반도체칩 종목을 비롯해 AI 관련 종목군, 데이터 센터 관련 전력망 등 AI 산업 발전 경로에 있던 많은 기업들이 충격을 받아 큰 폭으로 하락. 딥시크는 이미 관련 추론을 지난 주 발표 했으며 24일(금)에도 이미 일부 반영. 주말에 관련 소식이 더욱 확대되었고, 그러자 27일(월) 아시아 시장에서 유럽, 그리고 미국 주식시장에 영향. 특히 그동안 향후 전망에 대한 과도한 전망을 반영하며 수급의 쏠림이 집중되어 왔던 점을 되돌리며 매물이 매물을 불러오며 큰 폭으로 하락. 이는 지난해 7월 AI 수익화 이슈 당시의 수급 쏠림의 일부 해소 그에 따른 변동성 확대와 일맥상통. 특히 1월 미국으로의 자금 유입이 지난해 8월 이후 가장 적은 수준을 보여 이런 변화가 확대된 측면도 있음
그렇다면 이대로 관련 종목군의 지속적인 하락이 진행될지는 좀더 지켜봐야 할 듯. 시장은 이번 이슈로 과도한 쏠림이 해소되는 과정이 진행될 것으로 보고 있음. 그동안 자본지출 확대로 인한 반도체 수요 증가 이슈가 부각되며 상승해 왔지만, 딥시크의 추론비용등을 통해 과도한 투자에서 더 효율적인 과정으로의 전환 가능성이 부각. 이는 그동안 반도체 종목군의 상승 정당화에 불안감을 주며 쏠림 현상이 완화 될 것으로 기대. 실제 많은 투자회사들은 딥시크 이슈로 대형 기술주들이 효율성 개선에 더욱 적극적으로 대응하며 자본지출을 큰 폭으로 확대하지는 않을 것이라는 점을 언급.
이러한 효율화는 AI 산업의 변화 발전을 더욱 빠르게 진행시킬 수 있다는 점도 주목할 필요가 있음. 실제 엔비디아의 대변인도 딥시크에 대해 수출통제에 저촉되지 않고 이러한 새로운 모델을 만들 수 있음을 보여준 사례라는 점에서 주목하고 있다고 언급. 이는 경쟁 확대와 효율화를 통해 기업들이 저비용으로 AI에 접근할 수 있음을 보여줌. 그렇기 때문에 이번주부터 시작되는 대형 기술주 실적 발표에서 컨퍼런스 콜에 주목. 자본지출 규모와 효율화 관련 질문에 답변이 중요하기 때문
Forwarded from 연수르 해외주식
- 전일 나스닥 지수는 전고점 돌파를 시도해야 하는 중요한 지점에서 시장 센티가 크게 무너질 수 있는 이슈가 나옴에 따라 강한 하방압력을 받는 모습. 이에 따라 나스닥 선물 지수는 -5%대 하락하기도 하며 기존 전고점 지지선 라인(보라색 선)까지 하락하기도 했다가 상승채널 하단은 지켜주면서 마감. 자산시장 내에서 위험자산에서 안전자산으로 Risk-Off가 일어나면서 국채금리가 크게 하락했으며, 증시에서도 경기방어컨셉이 크게 아웃퍼폼하는 모습.
- 전일 급락을 만들었던 펀더멘털적인 요인은 DeepSeek의 등장으로 인해 기존 AI 섹터의 메인 Theme이었던 "AI 모델의 성능은 CapEx 규모에 비례한다."는 절대적인 로직에 처음으로 스크래치가 났다는 것이었으며, 이에 따라 시장은 CapEx 수혜를 받는 1) AI HW, 2) 전력 유틸리티, 3) 네트워크 장비 세 섹터만 정밀타격하는 모습. 반대로 CapEx 투자의 당위성이 줄어듦에 따라 수혜를 받을 수 있는 Apple이나 AI SW 업체들의 경우 상승하는 모습을 보임.
- 선물지수가 상승채널 하단을 지지한 것은 긍정적이라 생각되며, 전일 급락을 이끌었던 "향후 AI CapEx가 줄어들 것"이라는 로직에는 동의하지 않으나, 전일의 하락으로 인해 Nvidia가 2022년 이후 처음으로 200일선을 하향이탈하는 등 AI 섹터의 센티가 급격히 악화되었기 때문에 이번 빅테크들의 실적 발표에서 유의미한 코멘트가 동반되지 않을 경우 센티 회복에는 시간이 걸릴 수 있음에 유의.
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[속보] 트럼프 "中 딥시크 AI 개발은 긍정적…美에 경종될 것"
- 中 '딥시크' 발 AI 쇼크에 나스닥 3%대 급락
▲나스닥 지수 전 거래일 대비 3.07% 하락한 19341.83.
▲엔비디아(Nvidia) 약 17% 하락, AMD는 6.4% 급락, 마이크로소프트는 2.1% 하락.
1. Nvidia, $NVDA: -17.5%
2. Broadcom, $AVGO: -16.5%
3. Taiwan Semi, $TSM: -14.3%
4. Super Micro, $SMCI: -10.9%
5. Micron, $MU: -10.5%
6. Arm, $ARM: -10.0%
7. AMD, $AMD: -5.6%
https://n.news.naver.com/mnews/article/001/0015182457
- 中 '딥시크' 발 AI 쇼크에 나스닥 3%대 급락
▲나스닥 지수 전 거래일 대비 3.07% 하락한 19341.83.
▲엔비디아(Nvidia) 약 17% 하락, AMD는 6.4% 급락, 마이크로소프트는 2.1% 하락.
1. Nvidia, $NVDA: -17.5%
2. Broadcom, $AVGO: -16.5%
3. Taiwan Semi, $TSM: -14.3%
4. Super Micro, $SMCI: -10.9%
5. Micron, $MU: -10.5%
6. Arm, $ARM: -10.0%
7. AMD, $AMD: -5.6%
https://n.news.naver.com/mnews/article/001/0015182457
Naver
[속보] 트럼프 "中 딥시크 AI 개발은 긍정적…美에 경종될 것"
Forwarded from 신영증권/법인영업 해외주식 Inside
DeepSeek, AI 기술주 급락 코멘트
신영증권 반도체 담당 박상욱 선임연구원
- 중국 딥시크(DeepSeek)의 영향으로 브로드컴, 엔비디아, 마이크론 등 AI 관련 업체들의 주가가 약세를 보임.
- 딥시크는 2023년에 설립된 중국의 AI 스타트업으로, 효율적인 AI 모델 개발로 주목받고 있음. 딥시크가 발표한 바에 따르면 첨단 하드웨어가 없이도 저비용으로 고성능 AI를 구현 가능함. 실제로 챗GPT o1과 비교했을 때 답변 수준이 유사한 것으로 확인됨.
- 외신에 따르면 딥시크는 대중 규제로 성능이 하향된 H800 칩을 사용했음. 딥시크는 H800을 시간의 2달러의 비용으로 2개월을 대여했다고 추측되며 총 비용은 약 58만달러로 라마3 학습 비용의 10분의 1수준임. 딥시크는 제한된 자원으로 고성능 AI 개발이 가능하단 점을 입증함.
- 딥시크의 발표로 향후 미국 빅테크 업체들의 효율성 중심 개발 트렌드가 강화될 가능성 높다는 판단. 비용 효율화가 비용 절감을 뜻 하는건 아니지만 투자를 보수적으로 집행할 가능성 높음. 1월 말부터 시작될 빅테크 업체들의 실적발표에 주목할 필요 있음.
- 또한 금번 발표로 인해 대중 수출 규제 강화될 가능성 높음. 중국이 낮은 비용으로 고성능 AI를 구현 가능한게 확인되면서 H800과 같은 대중 수출용 AI 반도체도 규제에 걸릴 것으로 전망됨. 반도체 소재, 부품, 장비 또한 규제에서 자유롭지 않다는 판단. 딥시크는 미중 무역 분쟁 심화의 계기가 될 것으로 예상됨.
- 당사는 딥시크가 H800으로 AI를 학습시켰는지에 대한 사실 여부를 확인할 필요 있다고 판단함. 중국은 미국 수출 규제를 우회해 H100 등 최신 AI 반도체를 수입하고 있다고 파악됨. 최근 Scale AI CEO인 Alexandr Wang은 CNBC 인터뷰에서 딥시크가 이미 5만개 이상의 H100을 보유하고 있다고 밝힘. 5만개의 H100의 가격은 대략 15억달러로 딥시크의 AI 개발 비용으로 추정되는 58만달러의 2,586배 수준. 루이싱커피, 이항 등 내부 정보를 통제했던 사례들을 고려하면 딥시크에 대한 정보도 과장됐을 가능성 존재한다는 판단.
* 당사 컴플라이언스의 승인을 받아 발송되었습니다.
신영증권 반도체 담당 박상욱 선임연구원
- 중국 딥시크(DeepSeek)의 영향으로 브로드컴, 엔비디아, 마이크론 등 AI 관련 업체들의 주가가 약세를 보임.
- 딥시크는 2023년에 설립된 중국의 AI 스타트업으로, 효율적인 AI 모델 개발로 주목받고 있음. 딥시크가 발표한 바에 따르면 첨단 하드웨어가 없이도 저비용으로 고성능 AI를 구현 가능함. 실제로 챗GPT o1과 비교했을 때 답변 수준이 유사한 것으로 확인됨.
- 외신에 따르면 딥시크는 대중 규제로 성능이 하향된 H800 칩을 사용했음. 딥시크는 H800을 시간의 2달러의 비용으로 2개월을 대여했다고 추측되며 총 비용은 약 58만달러로 라마3 학습 비용의 10분의 1수준임. 딥시크는 제한된 자원으로 고성능 AI 개발이 가능하단 점을 입증함.
- 딥시크의 발표로 향후 미국 빅테크 업체들의 효율성 중심 개발 트렌드가 강화될 가능성 높다는 판단. 비용 효율화가 비용 절감을 뜻 하는건 아니지만 투자를 보수적으로 집행할 가능성 높음. 1월 말부터 시작될 빅테크 업체들의 실적발표에 주목할 필요 있음.
- 또한 금번 발표로 인해 대중 수출 규제 강화될 가능성 높음. 중국이 낮은 비용으로 고성능 AI를 구현 가능한게 확인되면서 H800과 같은 대중 수출용 AI 반도체도 규제에 걸릴 것으로 전망됨. 반도체 소재, 부품, 장비 또한 규제에서 자유롭지 않다는 판단. 딥시크는 미중 무역 분쟁 심화의 계기가 될 것으로 예상됨.
- 당사는 딥시크가 H800으로 AI를 학습시켰는지에 대한 사실 여부를 확인할 필요 있다고 판단함. 중국은 미국 수출 규제를 우회해 H100 등 최신 AI 반도체를 수입하고 있다고 파악됨. 최근 Scale AI CEO인 Alexandr Wang은 CNBC 인터뷰에서 딥시크가 이미 5만개 이상의 H100을 보유하고 있다고 밝힘. 5만개의 H100의 가격은 대략 15억달러로 딥시크의 AI 개발 비용으로 추정되는 58만달러의 2,586배 수준. 루이싱커피, 이항 등 내부 정보를 통제했던 사례들을 고려하면 딥시크에 대한 정보도 과장됐을 가능성 존재한다는 판단.
* 당사 컴플라이언스의 승인을 받아 발송되었습니다.
Forwarded from [한투 선진국] 최보원
S&P500 IT 업종 내에서도 하드웨어/장비 업종은 0.7% 상승했으나, 반도체/장비 업종이 14.0% 하락. 필라델피아 반도체 지수는 하루 만에 9.2% 하락
딥시크의 AI 모델 출시 영향 반영되며 반도체 관련주가 동반 하락했기 때문. 엔비디아, 브로드컴, TSMC는 하루 만에 17.0%, 17.4%, 13.3% 하락. ARM, AMD, ASML도 하루 만에 10.2%, 6.4%, 5.8% 하락
딥시크는 AI 모델인 R1을 출시. 딥시크의 AI 모델 훈련에는 H800이 활용. R1은 챗 GPT를 넘어서며 애플 앱스토어 무료 앱 다운로드 순위 1위에 올라섰고, 저사양칩을 통해 고성능 AI 제품을 개발한 것으로 평가되며 경쟁 심화 및 개발 비용 축소 가능성이 부각
인프라 기업들의 가격 상승세 둔화, 경쟁 심화 가능성 높아진 점도 투자심리 위축 요인으로 작용
딥시크의 V3 모델에 투입된 개발 비용이 557.6만달러에 그친 점도 관련 기업들의 주가 하락으로 연결. 메타의 최신 AI 모델인 라마3의 1/10에 불과했기 때문
딥시크의 AI 모델 출시 영향 반영되며 반도체 관련주가 동반 하락했기 때문. 엔비디아, 브로드컴, TSMC는 하루 만에 17.0%, 17.4%, 13.3% 하락. ARM, AMD, ASML도 하루 만에 10.2%, 6.4%, 5.8% 하락
딥시크는 AI 모델인 R1을 출시. 딥시크의 AI 모델 훈련에는 H800이 활용. R1은 챗 GPT를 넘어서며 애플 앱스토어 무료 앱 다운로드 순위 1위에 올라섰고, 저사양칩을 통해 고성능 AI 제품을 개발한 것으로 평가되며 경쟁 심화 및 개발 비용 축소 가능성이 부각
인프라 기업들의 가격 상승세 둔화, 경쟁 심화 가능성 높아진 점도 투자심리 위축 요인으로 작용
딥시크의 V3 모델에 투입된 개발 비용이 557.6만달러에 그친 점도 관련 기업들의 주가 하락으로 연결. 메타의 최신 AI 모델인 라마3의 1/10에 불과했기 때문
Forwarded from [미래에셋 선진국 전략] 김성근
<Deepseek 시장 반응 및 의견 정리>
전날 나스닥 3% 이상 하락. OpenAI 성능에 상응하는 중국의 Deepseek 모델이 공개된 영향
성능은 유사하지만 개발 비용은 미국기업들의 일부에 불과해 AI개발 기업들이 향후 데이터센터 capex를 위측시킨다는 우려 확산
-대표적으로 AI칩(NVDA -17%)
-반도체/장비(TSMC -13.3%, ASML -5.6%)
-전력기기(Eaton -15.6%, ZAP ETF -4.9%)
-데이터센터장비(Vertiv -29.9%) 하락
반면 아마존(+0.3%), 메타(+1.9%), 애플(+3.3%)는 상승. 추후 AI 개발 비용 감소 기대감이 반영된 모습. 마이크로소프트(-2.1%), 구글(-4.2%)는 하락
업종별로는 필수소비재(+2.9%), 헬스케어(+2.2%), 금융(+1.1%) 상대적 강세
다만 DeepSeek로 인한 우려가 과도하다는 의견도 다수 존재
Wedbush의 경우 1) 결국 막대한 인프라와 생태계를 구축한 미국 빅테크들이 우위를 유지할 것, 2) 미국 상위 2000개 기업 중 중국 스타트업의 모델을 사용하지 않을 것 3) AI, 로보틱스, 자율주행으로 향후 3년간 2조달러의 capex가 예상. NVDA를 비롯해 M7 기업들 목표주가 유지
Citi는 1) 향후 AI 모델 기술력에서 미국 AI 기업의 지배력에 도전받을 수 있으나, 첨단 반도체에 대한 접근성이 결국 미국 기업들의 중요한 경쟁력이 될 것. 2) 대형 AI 기업들의 첨단 칩에 대한 높은 수요는 지속. 마찬가지로 NVDA 목표주가 유지
엔비디아는 deepseek의 성공은 중국 기업들에게 자사 칩의 중요성을 보여주는 사례로 향후 칩수요는 더 늘어날 것이라는 입장(링크: http://bit.ly/40wO5OC )
전날 나스닥 3% 이상 하락. OpenAI 성능에 상응하는 중국의 Deepseek 모델이 공개된 영향
성능은 유사하지만 개발 비용은 미국기업들의 일부에 불과해 AI개발 기업들이 향후 데이터센터 capex를 위측시킨다는 우려 확산
-대표적으로 AI칩(NVDA -17%)
-반도체/장비(TSMC -13.3%, ASML -5.6%)
-전력기기(Eaton -15.6%, ZAP ETF -4.9%)
-데이터센터장비(Vertiv -29.9%) 하락
반면 아마존(+0.3%), 메타(+1.9%), 애플(+3.3%)는 상승. 추후 AI 개발 비용 감소 기대감이 반영된 모습. 마이크로소프트(-2.1%), 구글(-4.2%)는 하락
업종별로는 필수소비재(+2.9%), 헬스케어(+2.2%), 금융(+1.1%) 상대적 강세
다만 DeepSeek로 인한 우려가 과도하다는 의견도 다수 존재
Wedbush의 경우 1) 결국 막대한 인프라와 생태계를 구축한 미국 빅테크들이 우위를 유지할 것, 2) 미국 상위 2000개 기업 중 중국 스타트업의 모델을 사용하지 않을 것 3) AI, 로보틱스, 자율주행으로 향후 3년간 2조달러의 capex가 예상. NVDA를 비롯해 M7 기업들 목표주가 유지
Citi는 1) 향후 AI 모델 기술력에서 미국 AI 기업의 지배력에 도전받을 수 있으나, 첨단 반도체에 대한 접근성이 결국 미국 기업들의 중요한 경쟁력이 될 것. 2) 대형 AI 기업들의 첨단 칩에 대한 높은 수요는 지속. 마찬가지로 NVDA 목표주가 유지
엔비디아는 deepseek의 성공은 중국 기업들에게 자사 칩의 중요성을 보여주는 사례로 향후 칩수요는 더 늘어날 것이라는 입장(링크: http://bit.ly/40wO5OC )
Forwarded from 중국홍콩증시를 봅니다 [미래에셋증권 디지털리서치팀 박수진]
DeepSeek 또 신모델 발표
전일 DeepSeek는 이미지 생성 오픈소스 AI모델
Janus-Pro/JanusFlow 발표
DeepSesk측은 DALL-E 3의 이미지 생성 능력을 넘어섰다고 언급
R1“轰炸”还不够！DeepSeek深夜发布新开源AI模型，生图能力胜过DALL-E 3
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