딥시크가 이달 선보인 경량화 모델 ‘딥시크-R1’ 시리즈는 오픈AI의 ‘o1’에 버금가는 성능을 보였다. 그러면서 엔비디아의 저사양 칩 H800을 채택해 기존의 고성능 GPU로 구축한 AI 개발 비용을 4분의 1로 줄였기 때문에 업계에 충격을 줬다. 이에 따라 딥시크-R1 모델이 등장하자마자 AI 인프라 기업도 크게 영향을 받았다. 업계는 딥시크의 말이 진실일 경우, 고성능 AI 반도체 칩 수요가 감소하며, 기업들이 오픈소스를 활용해 직접 로컬 AI 모델을 개발함으로써 데이터센터 등 AI 인프라가 축소될 것이라 예상했다.

반면 일각에서는 딥시크의 오픈소스로 인해 오히려 더 많은 데이터센터가 필요하게 될 것이라 반박했다. 로이터 통신에 따르면 지난 1월 30일 스위스의 로봇, 에너지, 자동화 분야 전문기업 ABB의 모르텐 비어로드 최고경영자(CEO)는 데이터센터 시장에서 자사의 전기화 제품 수요가 증가할 것으로 예상했다. ABB는 데이터센터 증가의 수혜 기업으로, 포춘 비즈니스 인사이트는 이 기업이 2032년까지 매년 12%씩 성장할 것으로 예측한 바 있다. 모르텐 위로드 ABB CEO는 “데이터센터 및 AI 수요는 향후 몇 년 동안 강력하다”고 말했다.

또한 자산 관리 기업 블랙스톤(Blackstone)은 “AI 개발에서 물리적 인프라는 여전히 중요하며, 데이터센터에 대한 투자가 딥시크로 인해 훼손되지 않을 것”이라며, “딥시크로 인한 개발 비용 절감은 장기적으로 AI 채택 확대로 이어질 것”이라고 말했다.

일부 하이퍼스케일러(대규모 데이터센터)와 AI 반도체 기업은 가성비 AI 모델의 등장으로 수혜를 입을 다수의 도전자 덕분에 시장이 확대되고, 이는 장기적인 시각에서 긍정적이라는 전망을 내놓았다. 현재 주가도 반등했다. 한 데이터센터 업계 관계자는 ‘제본스의 역설’을 언급했다. 이는 기술 발전으로 인해 자원의 사용 효율성이 증가할 경우, 자원의 총 사용량도 높아진다는 개념이다. 딥시크와 같은 저비용 AI 기술이 오픈소스로 공개돼 많은 기업 및 개인이 AI를 도입하면, 결과적으로 AI 인프라에 대한 수요도 증가한다는 의미다.

업계 관계자는 “이제 모델 훈련보다 추론이 더 중요한 시점이다. 저비용·고성능 오픈소스 모델을 활용해 만든 AI 에이전트 등 AI 서비스가 늘어나 시장은 확대될 것이며, 이때 AI 인프라를 직접 구축하기 어려워 하는 기업의 요구는 계속 있을 수밖에 없다. 빅테크는 이전에 비해 리소스를 효율적으로 투자하면서 최적화를 지원하고, 고성능을 내는 방향으로 나갈 것”이라 예측했다. 또한 코로케이션(데이터센터 전문기업이 전산실 등의 공간을 임대하고, 고객 장비를 위탁관리·운영하는 서비스) 기업도 운영 효율성을 높여 장기적 수요가 높아질 것으로 보인다.

결국 소수의 기업이 아닌 더 많은 기업의 시도가 늘어나면, AI 시스템을 가동하기 위해 AI 데이터센터의 중요성은 점점 커진다는 것. 이미 마이크로소프트(MS)가 지난달 애저 AI 파운드리와 깃허브를 통해 딥시크-R1을 제공하기 시작했고, 이어 AWS도 아마존 베드록과 아마존 세이지메이커 AI에서 딥시크-R1을 지원한다고 밝혔다.

딥시크 쇼크 이전부터 데이터센터 투자에 집중됐던 흐름은 여전할 것으로 기대된다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 지난달 취임 후, 미국 AI 인프라에 최소 5000억 달러(약 720조 원)를 투자한다고 밝혔다. 이는 오픈AI, 오라클, 일본 소프트뱅크 3사의 합작사 ‘스타게이트’ 설립이 골자다. 오픈AI 최대 주주 MS, 엔비디아, ARM 등도 파트너사로 참여한다. 또한 마크 저커버그 메타 CEO도 지난 24일 올해 AI 인프라 구축에 650억 달러(약 94조 원) 이상 투자 계획을 밝혔다.

국내에서도 올해 11월 국가 AI 컴퓨팅 센터를 구축할 목표다. 지난 22일 과학기술정보통신부는 ‘국정현안관계장관회의 겸 경제관계장관회의’에서 관계부처 합동으로 ‘국가 인공지능 컴퓨팅 센터 구축(특수목적법인 SPC 설립) 실행계획안’을 발표했다. 과기정통부는 최대 2조 5000억 원을 들여 엔비디아 H100을 1만 5000개 확보하겠다고 밝혔다. 저사양 칩을 활용한 고성능 AI 모델 개발 성공 사례가 나오면 효율화 달성이 수월해진다. 국산 AI 반도체를 적극 활용해 고성능 AI 서비스를 개발함으로써 우리나라가 최근 뒤처졌던 AI 시장에서 다시금 우위를 선점하길 기대해보는 것이다.

IT동아 김예지 기자 (yj@itdonga.com)