중국 딥시크 “AI 모델 하루 545% 이익 가능”

- 딥시크 AI 모델 수익률 545% 발표 - 엔비디아 H800 GPU 사용해 하루 운영 비용 87,072달러, 잠재 수익 562,027달러 [Unblock Media] 중국의 AI 스타트업 딥시크가 최근 자사의 AI 모델인 V3 및 R1 추론 시스템의 이론적 비용 대비 수익률이 545%에 달한다고 발표해 업계의 주목을 받고 있다. 이러한 발표는 AI 모델의 수익성을 투명하게 공개한 드문 사례로, AI 산업 전반에 걸쳐 다양한 논의를 촉발하고 있다. 딥시크는 24시간 동안 V3 및 R1 모델을 운영한 결과, 엔비디아 H800 GPU를 시간당 2달러에 임대해 하루 운영 비용을 87,072달러로 산출했다. 동시에 R1 모델 요율로 청구될 경우, 처리된 토큰으로부터의 잠재 수익은 562,027달러로 추정되어 이론적인 비용 대비 수익률이 545%에 달한다고 밝혔다. 그러나 이러한 수치는 이론적 계산에 기반한 것으로, 실제 수익은 무료 서비스 제공, 할인 요율, 다양한 사용 패턴 등 여러 요인으로 인해 이보다 낮을 수 있다. 딥시크의 가격 책정은 경쟁사 대비 상당히 공격적이다. 프리미엄 R1 모델의 경우, 캐시 히트 시 백만 입력 토큰당 0.14달러, 캐시 미스 시 0.55달러, 출력 토큰은 백만 개당 2.19달러로 책정되어 있다. 반면, 오픈AI의 GPT-4o 모델은 입력 토큰당 2.50달러, 출력 토큰당 10.00달러의 비용이 발생하며, GPT-4o mini 모델은 입력 토큰당 0.15달러, 출력 토큰당 0.60달러로 제공된다. 이러한 비교를 통해 딥시크의 가격 전략이 경쟁사 대비 얼마나 공격적인지 알 수 있다. 딥시크가 발표한 '545% 이익률'이라는 용어 사용은 기술 커뮤니티 내에서 논란을 불러일으켰다. 비평가들은 '이익률'이라는 용어가 실현된 수익보다는 이론적 계산을 암시하기 때문에 오해를 불러일으킬 수 있다고 지적한다. 더 정확한 설명은 '매출 총이익률' 또는 '기여 이익률'일 것이다. 이는 기타 운영 비용을 고려하지 않고 수익과 직접 비용 간의 차이를 더 잘 반영한다. 이 논란은 빠르게 진화하는 AI 산업에서 표준화된 보고 지표의 필요성을 강조한다. 딥시크의 공격적인 가격 전략은 기업들에게 비용 절감의 기회를 제공한다. 예를 들어, 한 중소기업이 AI 서비스를 도입하려 할 때, 오픈AI의 GPT-4o 모델을 사용할 경우 입력 토큰당 2.50달러의 비용이 발생하지만, 딥시크의 R1 모델을 사용할 경우 캐시 히트 시 입력 토큰당 0.14달러의 비용으로 동일한 서비스를 이용할 수 있다. 이러한 가격 차이는 기업의 AI 도입 비용을 크게 절감시켜, 더 많은 기업이 AI 기술을 활용할 수 있도록 장려한다. 딥시크의 발표는 AI 산업 전반에 걸쳐 다양한 영향을 미치고 있다. 우선, AI 관련 주식 시장에서 큰 변동성이 나타났으며, 엔비디아(Nvidia)는 가치의 약 17%와 5888억 달러의 시가총액을 잃었다. 또한, 딥시크의 낮은 개발 비용(500만~600만 달러)은 AI 인프라에 필요한 투자에 대한 기존 가정을 도전하고 있다. 딥시크의 모델은 유사한 미국 AI 기술보다 에너지를 10~40배 적게 사용하는 것으로 알려져 있으며, 이는 AI를 위한 전력 수요 예측에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 발전은 업계 전반에서 AI 전략을 재평가하도록 촉구하고 있으며, 비용 효율성, 에너지 소비, 개방적 협업에 중점을 두고 있다. 딥시크의 이론적 수익률 발표는 AI 산업의 수익성, 가격 전략, 용어 사용, 실제 적용 사례 등 다양한 측면에서 중요한 논의를 촉발하고 있다. 이러한 논의는 향후 AI 산업의 발전 방향과 기업들의 전략 수립에 중요한 영향을 미칠 것으로 보인다.