중국의 딥시크가 데이터 센터 시장을 재정의하고 있다

CNBC는 중국에서 더 저렴한 AI 모델의 등장이 데이터 센터에 대한 수요를 증가시킬 것이라고 전망했다. 보도에 따르면 분석가들은 딥시크의 출시 이후 업계에 즉각적인 영향을 미칠 것으로 예상하며 예측을 수정했다. 

A 보고서 CNBC의 보도에 따르면 덜 강력한 칩으로 더 저렴하게 구축된 AI 모델이 데이터 센터 시장을 부양할 수 있다고 지적했다. 이 보고서는 일부 분석가들이 딥시크의 출시 이후 예측을 검토했다고 밝혔다. 

중국의 저렴한 AI 모델인 딥시크 등이 데이터 센터 수요를 재편할 수 있다 

분석가들은 향후 몇 년간 데이터 센터의 성장이 예상되며, 특히 OpenAI의 ChatGPT 출시 이후 더욱 그럴 것이라고 예측했다. 뉴마크는 2030년까지 미국의 데이터 수요가 인공지능(AI) 애플리케이션을 수용하기 위해 두 배가 될 것으로 추정했다.

딥시크가 이미 호황을 누리는 데이터센터 시장을 어떻게 부양할 수 있을까요 https://t.co/x9kuk5cCTu

— CNBC (@CNBC) 2월 14, 2025

중국 스타트업 딥시크는 지난달 무료 오픈소스 대규모 언어 모델을 출시했다. 이 스타트업은 개발 비용이 600만 달러 미만이라고 주장했다. 투자자들은 출시 후 기관들이 인공지능과 데이터 센터에 투입한 막대한 자금에 의문을 제기하며 반응했다.

일부 분석가들이 데이터 센터 수요에 대한 예측을 수정한 것으로 알려졌으며, 이는 AI 산업에 투입된 자금이 잘못된 방향이었는지 의문을 제기했다. 

보고서는 데이터 센터 건설에 약 2년이 소요되며 2025년의 주문이 이미 placement되었다고 강조했다. 또한 딥시크와 같은 R1 모델의 출시는 즉각적인 영향을 미치기 어려울 것이라고 덧붙였다. 

1월 말 게재된 논평에서 브렌다 린치(Brenda Lynch)가 이끄는 분석가 그룹도 딥시크의 출시를 언급했다. 그들은 딥시크의 효율성 주장이 확인된다면 AI 개발에 할당된 자금이 잘못된 방향이었음을 보여줄 것이라고 강조했다.

분석가들은 이러한 사건이 기술 기업들에게 지출 계획을 재고하도록 요구할 것이라고 결론지었다. 그들은 AI에 필요한 배포 인프라가 줄어든다면 에너지 효율성이 가장 낮은 시설에 대한 수요가 약화될 것이라고 덧붙였다. 

분석가들은 R1 모델 출시가 시장 수요를 바꾸기 어려울 것으로 전망한다 

한편, UBS 분석가들 현재의 낙관적인 데이터 센터 시장 전망 중 3분의 1이 생성형 AI의 개발에 의존하고 있다고 지적했다. 그들은 낙관적인 예측이 딥시크가 강조한 것과 같은 효율성 개선을 고려하지 않았다고 덧붙였다.

4월, UBS는 전 세계 데이터 센터 장비가 3년 동안 약 15% 성장할 것으로 예측했다. 분석가들은 이번 주 예측을 검토하며 새로운 데이터와 전문가 의견이 더 높은 시장 예측으로 이어진다고 덧붙였다. 이 회사는 AI 산업과 데이터 센터 부문이 올해 20% 성장할 것으로 예상한다고 밝혔다. UBS는 2026~2028년까지 10%에서 15%의 예측을 유지했다.

UBS의 주식 연구 분석가인 안드레 쿠킨(Andre Kukhin)은 딥시크가 토큰당 효율성은 더 높았지만 질문당 더 많은 토큰이 필요했다고 설명했다. 그는 이것이 ‘말의 흐름’이 아닌 추론 모델이라고 지적했다. 쿠킨은 이 모델이 추론을 위한 전력 수요를 줄이지는 않을 것이라고 표현했다.

골드만 삭스의 연구 부서는 향후 몇 년간 데이터 센터의 공급과 수요가 변경될 수 있다고 예측했다. 이 부서는 수요가 2026년 후반에 정점에 도달한 후 2027년에 완화될 것이라고 밝혔다.  

골드만 삭스의 수석 주식 연구 분석가인 제임스 슈나이더(James Schneider)는 효율성 개선이 주요 투자자들의 자본 지출을 낮추면 2027년 및 그 이후에 예상되는 장기 시장 과잉 공급의 위험을 완화할 수 있다고 언급했다. 그는 이것이 데이터 센터 시장의 지속 가능성을 높일 수 있는 중요한 고려 사항이라고 덧붙였다. 

RPC 법률 회사의 파트너인 앤드루 맥밀란(Andrew McMillan)은 딥시크의 기술이 아직 초기 단계이므로 그 영향에 대해 아직 결정할 것이 많다고 언급했다. 그는 R1이 AI 산업의 수요와 공급 균형을 기울게 할 수 없다고 지적했다.

맥밀란은 기술이 복제 가능함이 입증되면 투자자들의 열기가 식어 미래의 데이터 처리 수요가 현재보다 낮아질 것이라고 예측했다.