DeepSeek의 “1.4% 비용으로 98%의 성능”이라는 표준은 매우 좁은 기준에 불과합니다. 그가 제공하는 단위당 가격 정보도 그렇습니다.

문서상으로는, 딥시크의 새로운 모델은 인공지능에 대한 ‘할인 스티커’와 같은 느낌입니다. 회사 측은 자사의 V4.1-Flash 모델이 오픈디자인 아레나에서 OpenAI의 GPT-6 Astra 모델의 98%를 달성했다고 합니다. 오픈디자인 아레나는 OpenAI가 자사 모델을 비교하기 위해 사용하는 디자인 기준 사이트입니다.지금까지 가장 똑똑하고 일관된 모델입니다.모든 경쟁자들을 능가했습니다. 가장 중요한 것은 가격입니다. V4.1-Flash의 가격은 약…아스트라의 1.61달러에 비해 각 작업당 0.023달러입니다.약 1달러당 1.4센트 정도이며, 각 작업을 완료하는 데는 5.3분이 걸립니다. 아스트라의 경우는 11.1분이 필요합니다.

그 숫자가 투자 논리에서 중요한 위치를 차지하기 전에, 그 숫자를 세분화해야 합니다. 이 측정 기준은 실제 사용자 요구사항에서 비롯된 일상적인 디자인 작업들을 측정하는 것입니다. 이러한 작업들은 실제로 유용하지만, 어려운 추론이나 장기적인 계획 수립과 같은 것들은 아닙니다. “디자인”과 “수익을 가져오는 모든 것” 사이의 격차는 DeepSeek의 결과에서도 나타납니다. 소프트웨어 엔지니어링, 보안, 자동화 관련 평가에서는 V4.1-Flash가 경쟁사들보다 우위를 점하고 있지만, Terminal-Bench 3.0과 같은 장기적인 테스트에서는 성능이 떨어집니다.30.0 대비 클로드 오푸스 5의 43.3“거의 아스트라와 비슷한 성능”이라는 주장은 사실이며, 특정 도메인에 한정됩니다. 일상적인 디자인 작업에서는 괜찮지만, 장거리 작업에서는 그 효과가 떨어집니다.

1.4%이라는 수치가 실제로 어디서 비롯된 것인지

비용 차이는 할인이 아닌, 구조적인 문제입니다. V4.1-Flash는 5520억 개의 파라미터를 가진 전문가들의 모델로, 약만 활성화됩니다.입력에 80억 개의 파라미터가 있고, 출력에는 160억 개의 파라미터가 있습니다.각 토큰마다, KV 캐시가 약 890바이트로 압축됩니다. 이는 이전의 Flash 버전에 비해 약 4분의 1 수준이며, 원래의 V1 버전에 비하면 약 437배나 적습니다. 따라서 각 토큰에 필요한 컴퓨팅 자원도 줄어들고, 단위당 비용도 낮아집니다. 이러한 구조는 경제적인 이점을 제공하기 때문에, 그저 장난으로서가 아니라 실제로 효과적인 방법입니다.

DeepSeek의 자체 결제 시스템 내부의 신호

단가 하락이 실제로 일어나고 있다는 가장 강력한 증거는 마케팅이 아니라, DeepSeek이 자체의 프리미엄 제품의 등급을 낮추는 것입니다. 9월 14일 이후로는 더 오래된 제품에 대한 요청이 줄어들었습니다.deepseek-v4-pro그들은V4.1-Flash로 라우팅되며, 플래시 가격으로 청구됩니다.DeepSeek에 따르면, 새로운 모델은 기존의 고급 모델보다 성능, 비용, 속도, 총 소요 시간 등 모든 면에서 더 우수합니다. 판매자가 가장 고급된 구조를 가장 저렴한 구조로 전환할 때, 개별 토큰당 가격 책정 방식의 효율성은 줄어들게 됩니다.

왜 그것이 주식 포트폴리오에 중요한가요?

모델의 세부 사항에서 그 모델이 위치한 핵심 요소로 시선을 돌립니다. 미국 내 가장 큰 5개의 클라우드 및 AI 서비스 제공업체는 약…2026년에는 자본 지출이 6600억 달러에서 6900억 달러에 이르게 되어, 2025년 수준의 거의 두 배가 될 것입니다.그러한 비용은 단위당 수익이 유지되거나, 거래량이 푸트당 가격 하락보다 빠르게 증가할 때만 발생합니다. 상품화 가능한 분야에서 약 70배의 작업 비용 차이가 발생한다는 것은 바로 첫 번째 가정에 대한 시험대가 되는 것입니다. 분석가들도 이미 그런 상황을 예상하고 있습니다.추론 단위 비용은 매년 60~70% 감소하고 있습니다.DeepSeek은 일상적인 작업에서도 훨씬 더 넓은 범위의 작업을 처리할 수 있다는 점을 보여줍니다.

정직한 한계는, 1.4%라는 수치가 단지 하나의 측면에 불과하다는 점입니다. 논리적 사고와 장기적인 성능도 여전히 높은 가격을 가져다주며, 탄력적인 수요는 단위 가격의 하락을 수익 감소로 바꾸지 않고, 오히려 더 많은 판매량으로 전환시킬 수 있습니다. 전체 CAPEX 체인이 직면한 문제는, 수요가 가격 하락보다 더 빠르게 증가할 수 있는지 여부입니다. 그리고 DeepSeek은 그 문제의 한 측면만을 보여주었습니다.

노화될 수 있는 수치는 98%가 아닙니다. 그 뒤에는 70배의 숨겨진 요소가 있으며, 각 토큰당 수익이 유지된다는 가정에 기반한 자본 기반에서 그 수익을 조용히 제거하는 힘이 있습니다.