비즈니스 모델 분석 4호
지난 1월 27일 나스닥 시장이 흔들렸습니다. 이날 미국 주요 빅테크 기업들의 주가는 큰 폭으로 하락하거나, 반대로 강세를 보이는 등 희비가 엇갈리는 모습을 보였습니다. 이는 DeepSeek가 1/10의 비용으로 오픈AI의 'o1' 모델과 비슷한 성능의 ‘R1’ 모델을 출시했다고 공개한 영향이었습니다.
DeepSeek의 연구 결과가 전반적인 인프라 산업에 충격을 줄 만큼 대단한 연구인지는 시간을 더 두고 지켜봐야 알 수 있습니다. 그러나 DeepSeek의 저비용 구조가 현재 시점에서 사실이 아니더라도 언젠가 이와 같은 비용 효율적인 모델을 제시하는 기업이 등장하면 시장은 지금과 비슷한 방향으로 움직일 가능성이 큽니다.
오늘의 결론은 다음과 같을 예정입니다.
✅ DeepSeek발 저비용 AI 모델 확산이 이뤄진다면, AI 산업의 중심이 인프라 기업에서 서비스 기업으로 이동할 가능성이 높습니다.
✅ 기업들은 버티컬 AI 에이전트를 손쉽게 구축할 수 있게 되면서, AI SaaS 및 B2B AI 시장이 더욱 성장할 것이며, 온디바이스 AI 에이전트와의 분업화가 이뤄질 것입니다.
✅ AI 비용 절감이 AI 스타트업들에게 빠른 성장과 시장 혁신의 기회를 제공할 것이며, AI 서비스의 차별화 요소는 UX(사용자 경험)와 데이터 활용 능력으로 이동할 것입니다.
� 결국, 역사가 증명하듯 ‘누가 더 뛰어난 기술을 보유했는가’에서 ‘누가 기술을 더 효과적으로 활용하는가’로의 경쟁 본질 이동이 가속화될 것입니다.
DeepSeek는 고성능 AI 모델을 저렴한 GPU로 개발하기 위해 독특한 접근 방식을 사용했습니다. 기존에는 AI 모델을 훈련할 때 방대한 데이터로 사전 학습을 한 후, 인간의 피드백을 통해 모델의 성능을 향상시키는 방식이 일반적이었습니다.
그러나 DeepSeek는 이러한 사전 학습 단계를 생략하고, 강화 학습을 통해 모델이 스스로 문제를 해결하고 학습하도록 했습니다. 이 과정에서 모델이 올바른 답을 찾으면 보상을 주고, 그렇지 않으면 보상을 주지 않는 방식으로 학습을 진행했습니다.
또한, 멀티토큰(Multi-Token) 기법을 도입하여 문장을 전체적으로 처리함으로써 생성 속도를 향상시키고, MLA(Multi-head Latent Attention)를 통해 GPU 메모리 사용량을 절감하여 저사양 GPU에서도 긴 문맥을 처리할 수 있도록 최적화했습니다.
인텔의 전 CEO인 펫 갤싱어는 DeepSeek에 대한 인상을 다음과 같이 언급했습니다. (LinkedIn)
DeepSeek에 대한 반응을 지켜보는 것은 흥미로운 경험이었고, 많은 사람들이 지난 50년간 컴퓨팅 역사에서 배운 세 가지 중요한 교훈을 간과하고 있다고 생각합니다.
컴퓨팅은 기체처럼 확장된다.
컴퓨팅 비용이 낮아지면 시장은 축소되지 않고 폭발적으로 성장합니다.
AI 비용이 내려가면 시장은 커질 것이며, 현재 AI의 비용이 지나치게 높아 활용이 제한적입니다.
엔지니어링은 제약 속에서 혁신을 만든다.
DeepSeek은 제한된 자원 속에서도 10~50배 저렴한 AI 솔루션을 만들었습니다.
자원이 부족할수록 더 창의적인 엔지니어링이 가능하며, 혁신은 제약 속에서 탄생합니다.
오픈(Open)이 승리한다.
AI 연구는 더 개방적이어야 하며, 폐쇄적인 모델이 독점하는 것은 위험합니다.
리눅스, Wi-Fi 등 개방형 기술이 결국 시장을 장악했듯이, AI도 개방성을 유지해야 합니다.
이렇듯 DeepSeek가 고성능 GPU를 사용하지 못하는 제한적인 상황에서 그것도 오픈 소스로, 효율적인 AI 모델을 구축했다는 것에는 큰 의의가 있고, 시장을 바라보는 사람들에게 저비용의 AI 모델이 언젠가는 올 미래라는 인식을 심어주었습니다.
1월 27일의 급격한 주가 변동은 AI 시장이 어떻게 재편될지를 보여주는 중요한 신호였습니다. 엔비디아, 브로드컴, 오라클 등은 GPU, 데이터 센터, 클라우드 인프라를 기반으로 AI 수익을 창출하는 구조로 DeepSeek발 충격을 직접적으로 받았습니다.
반면, 애플, 세일즈포스, 서비스나우 등은 AI 인프라를 직접 판매하지 않고 자체적인 생태계 또는 SaaS 모델을 통해 AI 기술을 응용하는 기업들이므로, 오히려 경쟁력이 강화될 가능성이 높다는 것을 보여주었습니다.
결국 AI 산업은 AI 인프라 기업 / AI 인프라 & 서비스 기업 / AI 서비스 기업으로 나눠서 볼 수 있으며, 구체적으로 각 기업에게 아래와 같은 영향을 끼쳤습니다.
AI 인프라 기업들의 매출 감소 위기 반영
AI 인프라와 서비스 병행 기업의 변동은 제한적
소프트웨어 중심의 AI 기업들에 대한 기대감 상승
1-1) NVIDIA (-16.9%)
GPU 시장을 선도하고 있지만, Deepseek의 연구가 고성능 GPU 없이도 AI 성능을 구현할 가능성을 제시하면서 핵심 사업 모델이 위협받고 있습니다.
기업들이 AI 모델 학습 시 GPU 의존도를 줄이면 제품 수요가 감소할 가능성이 크며, AWS, 마이크로소프트, 구글 클라우드 같은 대형 데이터센터도 고비용 GPU 대신 저비용 대체 기술을 고려할 가능성이 높아지고 있습니다.
특히 H100 GPU 한 대 가격이 5천만 원에 달하는 고비용 구조로 인해 기업들은 AI 인프라 비용 절감을 위해 GPU 의존도를 줄이려 할 것입니다.
1-2) Broadcom (-17.4%)
AI 서버와 GPU 클러스터 확산에 따라 데이터센터용 반도체와 네트워크 장비 수요가 증가했지만, 기업들이 GPU 의존도를 낮추고 AI 운영 비용 절감을 추진하면 데이터센터 투자 규모가 축소될 가능성이 있습니다.
현재 AI 연산을 위한 데이터센터는 고성능 GPU와 AI 가속기를 중심으로 구축되고 있지만, Deepseek의 AI 모델이 현실화되면 GPU 없이도 AI 연산이 가능해져 대규모 데이터센터 증설이 필요하지 않을 수 있습니다.
특히 마이크로소프트, 아마존, 구글 같은 클라우드 기업들이 AI 인프라 투자를 줄이면, 브로드컴의 데이터센터 및 네트워크 반도체 매출 감소로 이어질 가능성이 높습니다.
2-1) Microsoft (-3.7%)
마이크로소프트는 Azure를 통해 AI 인프라 시장을 주도하고 있지만, Deepseek의 연구가 GPU 없이 AI 연산을 가능하게 할 경우 GPU 기반 Azure AI 서비스의 수익성이 감소할 가능성이 있습니다.
기업들이 비용 절감을 위해 GPU 사용을 줄이면 Azure의 고마진 사업 모델이 타격을 받을 수 있으며, OpenAI에 대한 대규모 투자도 회수 지연 위험이 커질 수 있습니다.
또한 AWS와 구글 클라우드와의 경쟁이 치열해지는 가운데, AI 비용 절감 기술이 확산되면 시장 내 입지를 유지하기 위한 전략 수정이 필요할 것으로 보입니다.
그러나 마이크로소프트는 오피스 365, 윈도우, 엑스박스 등 다양한 수익원을 보유하고 있어 AI 시장 변화의 영향을 상대적으로 덜 받을 것으로 보이며, 기존 소프트웨어 사업을 기반으로 안정적인 수익 구조를 유지할 가능성이 큽니다.
2-2) Amazon (-1.3%)
아마존은 AWS를 통해 AI 및 머신러닝 인프라 시장을 선도하고 있지만, Deepseek의 연구가 현실화되면 GPU 기반 AI 서비스의 수익성이 하락할 가능성이 큽니다.
기업들이 비용 절감을 위해 GPU 인스턴스 사용을 줄이면 AWS의 AI 관련 매출 성장세가 둔화될 수 있으며, 자체 AI 가속기의 성과가 중요해질 것으로 예상됩니다.
또한 클라우드 AI 시장 내 경쟁이 심화되는 가운데, AI 비용 절감 기술이 확대되면 AWS의 인프라 전략에도 변화가 필요할 수 있습니다.
그러나 아마존은 이커머스, 디지털 콘텐츠, 광고, 구독 서비스 등 다각화된 사업 구조를 갖추고 있어 AI 시장 변화에 따른 충격을 일부 완화할 수 있을 것으로 예상되며, 특히 프라임 구독 서비스와 광고 사업이 안정적인 성장세를 유지하는 것이 강점으로 작용할 것입니다.
3-1) Apple (+3.2%)
애플은 아이폰, 아이패드, 맥과 같은 하드웨어와 앱스토어, 애플뮤직, 아이클라우드 등 서비스 부문을 통해 강력한 생태계를 구축하고 있으며, 자체 설계한 M 시리즈 칩을 통해 인텔 및 엔비디아 의존도를 줄여가고 있습니다.
Deepseek의 AI 혁신이 클라우드 기반 AI 인프라 시장을 흔들 수 있지만, 애플은 AI 연산을 위한 GPU 인프라에 의존하지 않기 때문에 직접적인 타격을 받지 않았습니다.
특히 앱스토어와 구독 서비스에서 안정적인 수익을 창출하며, 자체 AI 가속기를 활용한 온디바이스 AI 전략을 추진하고 있어 AI 시장 변화에도 유리한 입지를 유지할 가능성이 큽니다.
AI 기술이 발전할수록 기기 내에서 AI 연산을 수행하는 온디바이스 AI의 중요성이 커질 것으로 예상되며, 애플은 이를 통해 차별화된 사용자 경험을 제공할 수 있을 것입니다.
3-2) Salesforce (+4.6%)
CRM 클라우드 시장에서 세계 1위를 차지하며, AI 기반 자동화 및 분석 솔루션을 적극 도입하고 있습니다. AI가 기업 운영의 필수 요소로 자리 잡을수록, 세일즈포스는 AI 기반 CRM 및 자동화 솔루션을 더욱 확장하며 시장 지배력을 강화할 수 있을 것으로 예상됩니다.
Deepseek의 AI 기술이 비용을 절감하면 기업들이 AI 도입을 확대할 가능성이 높아지며, 이는 AI 기반 CRM 솔루션의 수요 증가로 이어질 수 있습니다.
또한 세일즈포스는 GPU 기반 인프라를 직접 운영하지 않기 때문에 AI 인프라 변화로 인한 직접적인 영향을 받지 않으며, SaaS 기반 구독 모델을 통해 안정적인 매출을 유지하고 있습니다.
AI 기술 발전이 기업의 영업, 마케팅, 고객 관리 프로세스를 최적화하는 데 기여할수록, 세일즈포스의 성장 가능성도 더욱 높아질 것으로 예상됩니다.
이렇게 주식 시장의 변동으로 저비용 GPU 모델이 활성화가 될 경우의 미래를 미리 예측할 수 있고, 2가지 방향으로 정리가 됩니다.
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고비용 인프라 모델이 더 이상 절대적 경쟁 우위를 보장하지 않을 가능성이 커지고 있습니다.
AI 연산이 기존 GPU 중심에서 벗어나 비용 효율적인 방식으로 전환될 경우, AI 기반 인프라 사업자들은 기술 및 비즈니스 모델을 새롭게 정비해야 합니다.
AI 인프라의 대체 가능성이 높아진다면, 엔비디아·AWS·Azure 같은 기업들은 AI 인프라의 차별화된 가치를 증명해야 할 것입니다.
기술 혁신의 방향이 AI 인프라보다는 AI 응용 서비스로 이동할 가능성이 커졌습니다.
기업들은 AI의 비용이 낮아질수록 더 많은 AI 기능을 다양한 서비스에 적용할 것이며, 이는 SaaS 및 AI 기반 자동화 솔루션의 성장을 촉진할 것입니다.
따라서, CRM, ERP, 마케팅 자동화, AI 기반 고객 서비스 등과 같은 AI 응용 서비스 시장이 더욱 확대될 가능성이 높습니다.
결국 비용 효율적인 인프라 시스템 구축이 가능해진 이후에는 AI 서비스가 지금보다 훨씬 더 빠른 속도로 등장할 수 있습니다. 아래는 그러한 미래가 온다면 어떤 방향으로 AI 서비스가 발전할 것인지에 대해 현재 시점의 상황과 인사이트를 넣어 예측해본 내용입니다.
기존 AI 서비스 시장은 OpenAI, Google, Microsoft 등 대형 기술 기업이 제공하는 API를 활용하는 방식으로 운영되었습니다. 그러나 저비용 AI 모델이 보편화되면서 기업들은 자체적으로 AI 에이전트를 구축하고 운영하는 방향으로 전환할 가능성이 높아졌으며, 이에 따라 버티컬 AI 에이전트 구축이 더욱 편리해질 것으로 예상됩니다.
기업들은 특정 도메인과 산업에 최적화된 AI 에이전트를 손쉽게 개발하고 운영할 수 있게 되며, 이를 통해 AI SaaS 및 B2B AI 시장이 더욱 성장할 것입니다.
금융, 이커머스, 헬스케어 등의 산업에서는 맞춤형 AI 솔루션이 확산되면서, AI 활용이 더욱 고도화될 전망입니다.
온디바이스 AI 에이전트는 사용자의 기기 내에서 실행되며, 다양한 애플리케이션과의 통합을 통해 최적의 사용자 경험을 제공할 것입니다. 온디바이스 AI가 적절한 애플리케이션을 찾아 연결하면, 해당 애플리케이션에 내장된 버티컬 AI가 실질적인 작업을 수행하는 방식으로 발전할 가능성이 큽니다.
버티컬 AI 에이전트는 특정 산업과 도메인에 특화된 기능을 수행하면서, 온디바이스 AI 에이전트와의 역할 분업이 가속화될 것입니다.
이에 따라 AI 서비스는 사용자 친화적인 방향으로 발전하며, 각각의 AI 에이전트들이 즉각적인 응답과 사용자 맞춤형 기능을 제공하는 역할을 하게 될 것입니다.
AI 모델의 비용이 낮아지면서 AI 서비스의 접근성이 높아지고 있으며, 이에 따라 AI 기반 스타트업들이 빠르게 증가할 가능성이 큽니다. AI 스타트업들은 초기 투자금을 바탕으로 빠르게 사용자 기반을 확장하고, 이후 수익화 모델을 구체화하는 방식으로 시장을 공략할 것입니다.
기존에는 높은 개발 비용과 인프라 부담으로 인해 AI 활용이 제한적이었으나, 이제는 스타트업들도 AI 모델을 손쉽게 활용할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다.
이에 따라 새로운 혁신적인 서비스가 등장하고, AI 기술을 기반으로 한 시장 재편이 이루어질 가능성이 큽니다.
과거 AI 시장에서 기업들은 주로 모델 성능 향상에 집중했지만, 저비용 AI 모델이 확산되면서 경쟁의 초점이 변화하고 있습니다. AI 모델 간의 성능 차이가 줄어들면서, AI 서비스의 차별화 요소는 UX(사용자 경험)와 데이터 활용 능력으로 이동할 가능성이 큽니다. 소비자들은 AI 모델 자체의 성능보다는 얼마나 직관적이고 강력한 사용자 경험을 제공하는지를 기준으로 AI 서비스를 선택할 것입니다.
AI 경쟁력이 데이터의 질과 활용 능력으로 이동하면서, 기업들은 보다 정교한 데이터 수집 전략을 수립할 것이며 그 중심에는 효과적인 UX 설계가 있을 것입니다.
데이터 기반 기업들이 AI 시장에서 더욱 강력한 경쟁력을 확보하게 되며, AI 모델의 가치는 데이터의 품질과 이를 활용한 최적화 능력에 의해 결정될 가능성이 큽니다.
AI 산업은 빠르게 변화하고 있으며, DeepSeek의 사례는 이러한 변화의 방향을 가늠할 수 있는 중요한 단서를 제공합니다. GPU 중심의 인프라 경쟁에서 AI 응용 서비스 경쟁으로의 전환은 이제 더 이상 가능성이 아니라 현실이 되어가고 있습니다.
이제 기업들은 단순히 AI 모델을 보유하는 것을 넘어, 이를 어떻게 활용하여 사용자 경험을 극대화하고, 비용 효율적인 방식으로 비즈니스를 운영할 것인지에 대한 고민이 필요합니다. 비용 절감이 가져올 AI 서비스 시장의 확장은 스타트업과 대기업 모두에게 새로운 기회를 제공할 것이며, 그 과정에서 AI의 접근성과 활용성이 더욱 향상될 것입니다.
결국 AI 시장의 패러다임은 언젠가 '누가 더 뛰어난 모델을 만들었는가'에서 '누가 더 효과적으로 AI를 활용하는가'로 향할 것입니다. 앞으로 우리는 AI가 단순한 기술적 도구가 아니라, 비즈니스 혁신의 핵심 동력으로 자리 잡는 과정을 목격하게 될 것입니다. 본격적인 AI 서비스 전성 시대가 시작되려 합니다.