DeepSeek 사용해 봤더니

AI산업 판을 뒤흔든 도전자, 딥시크

어젯밤 중국 AI 스타트업 DeepSeek이 미국 주식시장을 뒤흔들어놨다. 지난 주말부터 SNS를 뒤덮더니 급기야 지난 밤 중국으로의 반도체 수출 금지와 거대한 자본으로 해자를 만들어 AI산업에서 앞서 가던 미국 IT기업들의 주가를 끌어 내렸다. 특히 AI 대장주 엔비디아 시가총액이 하루에 850조(5,890억 달러)가 사라졌는데 이는 주식 역사상 가장 큰 하락이다. 우리나라 1년 예산보다 훨씬 큰 금액이고 웬만한 국가의 GDP를 능가하는 금액이다.

“시장의 한 영역에 너무 많은 집중이 있었습니다. AI가 주요 테마 시장이었습니다. 그런데 갑자기 그 시장에 불확실성이 생기면, 초기 반응은 먼저 매도하고 나중에 질문하는 것입니다.”

이런 하락의 이유는 DeepSeek이 최신 AI 모델 중 하나를 훈련하는 데 560만 달러(이 숫자에 대한 의문은 있다…High-Flyer Quant는 모델을 훈련하기 위해 미국 수출 제한이 발효되기 전에 10,000개가 넘는 Nvidia GPU를 확보했고, 무역 장벽에도 불구하고 대체 공급 경로를 통해 50,000개의 GPU로 확장했다는 말도 있다)만 들었다고 발표했기 때문이다. 경쟁사인 OpenAI의 GPT-4 모델은 훈련하는 데 1억 달러가 넘게 들어갔던 것과 비교하면 AI 모델이 현재 사용하는 것보다 훨씬 적은 칩과 에너지를 필요로 할 수 있다는 우려를 불러일으켜서 지금과 같은 엔비디아의 하이엔드 칩에 대한 수요가 줄어들 수도 있다는 염려가 시장 전체를 움직였다. 어쩌면 중국의 작은 스타트업에게도 밀릴 수 있다는 불안감일 수도..

DeepSeek 성능 비교

“포괄적인 평가 결과 DeepSeek-V3는 다른 오픈 소스 모델보다 성능이 뛰어나고 선도적인 폐쇄 소스 모델과 비슷한 성능을 달성합니다. 뛰어난 성능에도 불구하고 DeepSeek-V3는 전체 학습에 2,788M H800 GPU 시간만 필요합니다. 또한, 그 훈련 과정은 놀라울 정도로 안정적입니다. 전체 훈련 과정에서 회복 불가능한 손실 급증을 경험하지 않았고 롤백을 수행하지도 않았습니다.”

훨씬 적은 자원을 사용하면서도 주요 AI벤치마크 테스트에서 언어모델 코딩과 수학적 추론에서도 OpenAI의 GPT-4o에 밀리지 않는 결과를 보였다고 하니 미국의 정책이 있다면 그에 대응하는 중국의 대책도 무시하지 못할 수준인 것으로 보인다. DeepSeek을 만든 량원펑은 85년 생으로 퀀트 헤지펀드(선물 투자 중심) 설립자 출신으로 중국 4대 퀀트 펀드에 들 정도로 수익률도 좋았다고 한다. 2018년 부터 AI로 방향을 틀어 연구개발하다가 2023년 5월 DeepSeek을 분사했다. 퀀트 펀드 운용모델에서 축적된 기술과 자원으로 AI분야에서 한 획을 그었다.

“모든 사람이 다른 사람의 아이디어에서 이익을 얻는다는 생각입니다. 아무도 다른 사람을 ‘앞지르지’ 않고, 어떤 나라도 다른 나라에 ‘지지’ 않습니다. 좋은 아이디어에 대한 독점권은 없습니다. 모두가 다른 사람에게서 배우고 있습니다.” 따라서 중요한 것은 실행입니다.
– Yann Lecun, Meta의 수석 연구원

내게 아이러니한 장면은 앞서가던 미국 AI업체들은 폐쇄형 모델에 주력했고 후발주자인 중국의 DeepSeek은 오픈소스인 개방형 모델을 추구했다는 점이다. 미국 AI업체들이 하드웨어 스펙에 주력해서 자본을 끌어 모으는 데 집착한 반면, DeepSeek은 소프트웨어 효율성에 주력해서 저사양 고성능을 만들었다는 점이다. 뭔가 뒤바뀐 느낌이 없는가?! OpenAI가 오픈이란 이름에 걸맞지 않게 폐쇄모델을 지향하고 있는 게 우습게 된 상황이다. 량원펑은 이렇게 말했다. “진정한 해자는 지속적인 혁신 능력에 있다고 본다.” 바로 일론 머스크가 경제적 해자에만 집착하는 버핏에게 했던 말이다..ㅋ

DeepSeek 성능

한번 사용해 봤다. 시험문제를 풀게 하거나 번역을 시키거나 하진 않고 예전 ChatGPT에게 했던 것처럼 투자에 대한 기본적인 질문들을 했더니 깔끔하게 잘 정리된 답을 한다. 버핏의 투자방법에 대해 대화를 나누다가 내재가치 계산에 대한 이야기로 자연스럽게 흘러 가더니 녀석이 짤막한 예만 들어준다.

“한 회사가 연간 1억 달러의 잉여 현금 흐름을 창출하고 버핏은 향후 10년간 매년 5%의 성장률을 예상한다고 가정해 보겠습니다. 버핏은 8%의 할인율을 사용합니다(필요한 수익률과 위험 허용 범위를 반영). 내재가치는 10년간의 할인된 현금흐름과 할인된 만기 가치의 합이 될 것입니다…버핏은 내재가치는 정확한 숫자가 아니라 범위이며 판단이 필요하다고 말했습니다. 그는 종종 투자를 농장이나 임대 부동산의 가치 평가에 비유하며 단기적인 시장 변동보다는 장기적으로 창출할 수 있는 현금에 초점을 맞춥니다. 요약하면, 버핏의 접근 방식은 DCF 분석에 기반을 두고 있지만 그의 진정한 능력은 내재가치 계산에 중요한 입력인 비즈니스의 품질, 경영진, 경쟁적 위치를 평가하는 능력에 있습니다.”

그래서 바로 네가 짧게 예로 든 기업의 내재가치를 정확하게 계산하는 방법을 구체적으로 알려 달라고 해봤더니,

가상의 회사: ABC Corp 현재 잉여현금흐름(FCF): 1억 달러(0년차) 예상 FCF 성장률: 연간 5%(향후 10년간) 할인율: 8%(버핏의 요구 수익률 및 위험 허용 한도 반영) 최종 성장률: 3%(10년차 이후의 성장률, 영구적으로 가정)

가상기업의 현재가치 계산

(깔끔하게 수식과 표를 그려준다)

그리고 터미널밸류(영구 가치)까지 깔끔하게..

가상기업의 영구 가치

그리고 나서 안전마진을 20~30% 두는 것이 좋다면서 스스로 25% 안전마진으로 계산한 결과를 보여 준다.

Adjusted Intrinsic Value=$2,413.19×(1−0.25)=$1,809.89million

그리고 다음 단서도 잊지 않는다. “이는 단순화된 예시이며, 실제 가치 평가에는 부채, 현금 및 기타 요인에 대한 조정을 포함하여 더 자세한 분석이 필요합니다. 버핏의 진정한 능력은 DCF 모델의 중요한 입력인 비즈니스의 질과 경쟁력 있는 해자를 평가하는 능력에 있습니다. 할인율과 성장 가정은 주관적이며 가치 평가에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.”

AI는 이런 간단한 공식이 있는 문제들을 해결하는 데 우리 인간보다 훨씬 빠르고 정확하며 탁월하게 뛰어나다. DCF로 내재가치를 계산하는 공식은 이렇게나 간단한 일이다. 인간인 나도 10초도 안걸려 계산할 수 있다..ㅋㅋ 더이상 이런 단순 계산을 잘하는 게 아무런 우위가 아닌 세상으로 이미 접어들었다. AI가 친절히 안내하듯 진정한 능력은 DCF 모델의 중요한 입력인 비즈니스의 질과 경쟁력 있는 해자를 평가하는 능력에 있고 어쩌면 량원펑과 일론 머스크가 강조했듯 지속적인 혁신과 그걸 가능하게 하는 조직 문화일지도 모르겠다. 그리고 결핍이나 재제가 오히려 창의성을 낳는지도. 이런 것들은 정확하게 숫자로 측정하기 어렵다..^^

연휴에 조금 더 사용해 보겠지만 ChatGPT를 처음 사용했을 때와 마찬가지로 여전히 난 왜 내가 AI와 대화를 하면서 뻔하디 뻔한 답을 들으면서 AI를 학습시켜야 하는지 그 이유를 잘 모르겠다..ㅋ