DeepSeek이 그 내용을 공개하자마자, 그 문장은 효과를 발휘했습니다. 그 문장에는 연구소의 이름과 “근접한”이라는 표현이 포함되어 있었으며, 같은 날에 API가 출시된 것도 언급되었습니다. 모든 기술 뉴스에서는 그 내용을 비교했지만, 그 실제 범위는 간과되었습니다. 수년간 칩 및 모델 관련 발표를 보아온 사람이라면 누구나 생각하는 것은, 주식이 어떻게 될지가 아니라, 그 내용이 정확한지, 그리고 독립적인 기관이 그 내용을 확인했는지가 중요합니다.
8월 21일, 딥씽크는 deepseek-v4-flash-vision-exp라는 실험용 모델을 자신의 API 플랫폼에 배포했습니다. 또한 “다중 모달 에이전트 벤치마크”에서 V4-Flash보다 훨씬 향상된 성능을 보인다고 밝혔습니다.멀티모달 에이전트의 성능은 Opus-4.8에 근접함.."
“close”이라는 단어가 흥미를 유발하기 전에, 그 문장의 나머지 부분을 읽어보세요. 파리티 언어는 다중 모달 에이전트 평가 기준에만 사용됩니다. DeepSeek의 공지에 따르면, 이 모델은…텍스트 기능은 자체 V4-Flash과 일치합니다.에이전트, 추론, 그리고 세계 지식에 관한 내용입니다. 오푸스 4.8과는 관련이 없습니다. 일반적인 지능에 대한 어떤 주장도 없으며, 이 모델은 실험용으로 사용된 것입니다. 비교 기준표도 발표되지 않았으며, 그 모델의 성능을 비교하는 수치도 공개되지 않았습니다. 비전-엑스펙티브는 V4-플래시 결제 방식을 계승했으며, 이미지는 각각 최대 384개의 토큰으로 분해됩니다. 백만 토큰당 가격도 따로 명시되어 있지 않습니다.
올바른 첫 번째 판단은 “DeepSeek이 Opus와 일치한다”는 것이 아닙니다. 오히려 “DeepSeek은 약간만 일치하는 것으로 보이지만, 아직 독립적인 검증 결과는 없습니다.”입니다.똑똑한 투자자는 이 두 문장 사이의 거리를 전체 이야기로 간주합니다.
한 가지 독립적인 측정값이 말하는 바는
출시 시 사용할 수 있는 유일한 독립적인 수치는 인공지능 분석 지수입니다. 이 지수는 점수를 부여합니다.클로드 오푸스 4.8, 57점 대 52점DeepSeek V4 Flash 0731의 경우, 모델의 ‘vision-exp’ 기능이 확장되었습니다. 5개의 점만으로는 충분히 중요하지만, ‘parity’ 수준에는 미치지 못합니다. 일반적인 지능 측면에서는 Opus 4.8가 여전히 선두를 차지하고 있습니다. Anthropic은 5월에 Opus 4.8을 배포했습니다.소박하지만 실질적인 개선이 있었습니다.“그리고 이 제품은 순위표에서 최고치를 기록합니다. SWE-Bench Pro는 69.2%로, Terminal-Bench 2.1은 74.6%입니다. 바로 이러한 환경에서 고부가가치 작업이 이루어집니다.” 인덱스에서 “닫힌” 상태가 되더라도, 기업의 기본적인 행동 패턴은 여전히 Anthropic의 손에 있습니다. 아직은 그렇지 않습니다.
하지만 “가깝다”는 결코 흥미로운 주장이 아니었습니다. 중요한 것은, 이러한 비교들이 가격에 대해 무엇을 보여주는지입니다.
목표 가격과 실제 가격의 차이가 바로 주요 문제입니다.
원가 목록에 따르면, 그 차이는 엄청납니다. OpenRouter는 DeepSeek V4 Flash를 다음과 같이 기재하고 있습니다.입력 토큰당 0.065달러, 출력 토큰당 0.18달러Opus 4.8의 $5와 $25에 비해, 이는 훨씬 저렴합니다. 즉, 입력 단계에서는 약 77배 저렴하고, 출력 단계에서는 139배 더 저렴합니다.
원래 가격을 기준으로 하면, DeepSeek V4 Flash는 입력 토큰 비용 면에서 Claude Opus 4.8보다 약 77배 저렴하며, 출력 토큰 비용 면에서는 약 139배 저렴합니다.
| 모델 | 입력 | 출력물 |
|---|---|---|
| 클로드 오푸스 4.8 (인간적) | 5 | 25 |
| 딥씽크 V4 플래시 0731 (딥씽크) | 0.065 | 0.18 |
원시적인 목록 비교는 중요하지만, 마케팅 수학에서 사용되는 기준이기 때문에, 실제 구매자의 경제적 상황을 판단하는 데는 부적절한 기준입니다. 캐싱과 현실적인 토큰 비율을 고려하면 그 격차가 줄어듭니다. 인공적 분석을 통해 얻은 효과적인 가격은, 7:2:1의 캐시히트-입력-출력 비율을 고려하여 계산된 수치로, DeepSeek의 경우는 백만 토큰당 약 0.23달러이며, Opus 4.8의 경우는 약 3.85달러입니다. 즉, DeepSeek은 Opus 4.8보다 약 16배 저렴합니다. 속도도 고려하면, 출력 속도는 약 2.1배 더 빠르고(초당 133개 토큰 대비 62개 토큰), 첫 번째 토큰에 도달하는 시간도 약 34배 더 짧습니다(1.15초 대비 38.78초).
DeepSeek은 지능 지수에서 클로드보다 단 5점 뒤에 위치하지만, AIA 혼합 효과 가격 기준으로는 백만 토큰당 약 16배 더 저렴합니다.
| 모델 | 지능 지수 (점 수) | 혼합된 실제 가격 (달러 / 1백만 토큰) ($) |
|---|---|---|
| 클로드 오푸스 4.8 | 57 | 3.85 |
| 딥시크 V4 플래시 0731 | 52 | 0.23 |
‘blended’이란, 대량으로 코딩 작업을 하는 회사의 CFO가 실제로 지불하는 금액입니다. ‘List’는 프론티어 랩이 가진 가격 결정권을 의미합니다. 이 두 가지 사이의 공간이 바로 아비트러스트의 영역입니다.어떤 기준도 “그 수”가 아닙니다. 각각은 다른 질문에 답하는 것이며, 두 가지를 결합해서는 안 됩니다.
페어-토큰 가격 정책의 힘이 압박을 받는다.
단위당 구조와 압박의 목표가 명확해집니다. 애니마픽은 100만 개의 출력 토큰을 $25로 평가합니다. 구조적 대체품은 리스트상에서 $0.18로 평가됩니다. 프론티어-랩의 마진은 토큰에 부과되는 비용이며, 이 비용은 독립적인 측정 결과에 따르면 5개의 지수 포인트에 해당합니다. 즉, 누구도 넘어설 수 없는 벽입니다. 동일한 에이전트 코딩 작업을 두 모델에서 모두 수행하는 API 구매자는 작은 샘플을 다시 측정할 수 있습니다. 독립적인 평가 결과에 따르면, 특정 작업량에서는 그 간격이 작기 때문에, 그들은 그 마진을 사용합니다. 그 대체 방식이 프리미엄을 압축시키는 메커니즘입니다. 열린 가중치는 라이선스 변경으로 인해 제거될 수 없으며, 모든 합류된 점수는 그 비용이 더욱 커지는 것을 의미합니다.
효율성은 실제로 존재합니다. “기적”이라는 말은 과장된 표현입니다.
DeepSeek의 효율적인 성능은 인정받을 만합니다. 2025년 1월에 출시된 V3와 R1는 높은 성능을 보였습니다.GPT-4o와 o1과 동등한 성능을, 훨씬 적은 비용으로 얻을 수 있습니다.R1은 o1보다 거의 두 배나 빠릅니다. 다리오 아모데이 자신도 DeepSeek이 적어도 어떤 면에서는 성공적이라고 인정했습니다.미국의 프론티어 AI 모델의 성능에 근접하게 되다더 낮은 비용으로 말이죠. 이는 경쟁적인 연구소들이 이런 우위를 인정하는 핵심 원칙입니다.
정직한 수치들이 이어집니다. 유명한 5,576만 달러의 V3 훈련 비용은 실제 성공적인 훈련 과정을만 포함합니다. 이는 이전의 연구나 인프라 구축 비용, 그리고 CSIS 등의 독립적 추정치를 제외한 것입니다. 실제 총비용은 10억 달러 이상입니다. 5,576만 달러라는 숫자를 DeepSeek 모델의 비용으로 표현함으로써 “기적”이라는 주장이 허위로 포장됩니다. 또한 OpenAI의 문제도 존재합니다. OpenAI의 “일부 증거”, 마이크로소프트 보안 연구자들의 대규모 API 유출 사례, 그리고 DeepSeek 모델이 GPT-4 아키텍처를 기반으로 만들어졌다는 사실 등이 있습니다. 이로 인해 효율성이 얼마나 본래의 아키텍처에서 비롯된 것인지, 얼마나 다른 기술을 활용한 것인지가 의문이 됩니다. 디스틸레이션이란 더 큰 모델의 출력값을 기반으로 학생 모델을 훈련시키는 방식입니다. 만약 이것이 진짜 원동력이라면, 비용 우위는 부분적으로 임대된 것이지, 소유된 것이 아닙니다.
엔지니어링 하드웨어는 매우 저렴합니다. V4 시리즈는 전문가들의 조합된 모델인데도 불구하고, 매우 간단한 구조를 가지고 있습니다.총 2840억 개의 파라미터약 130억 개의 활성화된 값이 각 토큰에 존재하며, 100만 개의 토큰으로 구성된 컨텍스트가 있다. 여기서 각 추론 단계는 가중치의 일부분만을 다룬다. DeepSeek는 이를 위해 H800급 실리콘을 사용했지만, 미국 기업들에 비해 약 4배나 낮은 연산 성능을 가지는 단점이 있다.건축이지, 운이 아닙니다. 다만 증류 문제가 해결될 때까지는 별표로 표시된 상태입니다.
투자비 이론은 반대 주장들을 이겨낸다.
이곳에서 대부분의 투자자들이 잘못된 방향으로 접근합니다. 직관적인 해석은, 더 저렴한 토큰들이 AI 산업에 부정적인 영향을 미친다는 것입니다. 바로 이 점 때문에 2025년 1월에 딥시크 공포증으로 인해 엔비디아 주가는 18% 하락했습니다. 하지만 거대 클라우드 및 AI 기업들의 전망은 정반대입니다. 퓨처럼은 2026년에 미국 내 최대 5개의 클라우드 및 AI 기업인 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클의 투자 비용을 다음과 같이 예측합니다.6600억 달러에서 6900억 달러2025년에 약 3800억 달러에 달하는 금액을 거의 두 배로 늘린 셈입니다. 아마존, 마이크로소프트, 알파벳, 메타를 포함한 기업들의 가치 추가 VC 비율도 더욱 높아집니다.약 7600억 달러로, 약 4100억 달러에서 85% 증가한 수치입니다.범위가 다르기 때문에, 각 숫자마다 고유한 정의가 있습니다. 모든 5개 제공업체는 자사의 AI 시장을 수요 제약이 아닌 공급 제약으로 설명합니다. 마이크로소프트는 80억 달러 규모의 Azure 서비스를 처리할 수 없다는 문제를 겪고 있으며, 알파벳은 Gemini 서비스 비용을 2025년까지 78% 절감시켰음에도 불구하고 투자 계획을 계속 늘리고 있습니다.
역설은 제본스의 경우입니다. 더 저렴한 제품으로도 총 소비량은 그대로입니다. 효율성 향상으로 인해 단위당 비용이 줄어들지만, 사용량은 증가하고, 전체적인 요구량은 단위당 비용이 감소하는 것보다 더 빠르게 증가합니다. 효율성 향상은 생산량을 줄이는 것이 아니라, 생산해야 할 작업량을 늘리는 것입니다. 2025년에 효율적인 경쟁자가 AI 투자 비용 문제를 해결하기를 기다리던 사람들에게는 이 점을 분명히 말할 필요가 있습니다.절개는 논문의 구조적 측면에서 일어나지 않습니다.
증거가 압박 속에서 어떻게 변하는가
총체적인 판단은 두 부분으로 나뉩니다. 인프라 구축 작업은 효율적인 경쟁자의 압력에도 견딜 수 있습니다. 2026년의 투자 규모는 시장이 효율성 이론에 대한 대응책으로 내놓은 것입니다. 문제가 되는 부분은 Anthropic과 OpenAI가 자신의 최고급 모델에서 보이는 프리미엄 가격입니다. 이는 ‘프론티어-인덱스 가격권’이라고 불리는 것입니다. 이는 5점 차이로 측정되며, 가격은 77배에서 139배 사이이며, 약 16배의 혼합된 프리미엄이 됩니다. 대체 방안도 없으며, OpenAI의 연간 매출 약 200억 달러는 2026년의 초대형 기업들의 투자 규모의 약 3%에 불과하므로, 이러한 구축 작업은 그 요소에 의존하지 않습니다.볼륨은 남아 있지만, 개별 상품의 가격 책정 방식이 가장 취약한 부분입니다.
시청 목록, 6개월~12개월
- 시각적 분석에 대한 독립적인 평가 – 인공적 분석 방식, LMArena, 다중 모달 에이전트의 점수를 외부에서 재현하는 방법. 이것이 이 주장의 첫 번째 실제 검증입니다.
- DeepSeek이 그 기준표와 비교 점수를 공개하는지 여부는 불분명합니다. 그러한 정보가 없다면 “Opus 4.8에 근접함”이라는 표현도 확인할 수 없습니다.
- 엔터프라이즈 기업들이 DeepSeek API와 모델을 도입하는 경우 – 실제 작업량이 이전되는지, 아니면 FinTwit 벤치마크 테스트 결과에 따른 것인지 여부와 상관없이.
- 안탈로픽과 오픈AI의 반응은 어떨까? 가격 인하, 티켓 수준별 변경 사항, 출시 주기 등이 있겠죠. 발표된 티켓 목록을 조정하는 것은 압력이 있다는 증거입니다. 안탈로픽은 이미 Opus 4.8 빠른 모드를 티켓 수준별로 분류해두었습니다.100만 토큰당 10달러, 2.5배 속도로 50달러.
- 토큰당 추론 비용의 추세 – 향후 두 분기 동안 이 격차가 좁아지거나 넓어지는지 여부.
이 이야기가 중요하지 않을 때
- 만약 독립적인 다중 평가 결과에 따르면 “근접한” 데이터들이 선택된 것이라면, 그 주장은 “DeepSeek이 자신과 비슷한 데이터를 선택했다”는 결론으로 전락한다.
- 만약 증류에 대한 의존성이 심각하다면, 순효율성이라는 주장은 무너지고, 가격 차이는 겉보기보다 지속될 수 없게 됩니다.
- 만약 기업 구매자들이 그 자리를 대신하지 않는다면 – 즉, Opus 4.8이 고가치, 고위험 작업에 여전히 기본적인 선택으로 남는다면, 그 문제는 계속될 것입니다.
- 만약 인류학적 원리와 OpenAI가 대체 방식보다 더 빠르게 반응한다면, 그 프리미엄은 스스로를 지킬 수 있을 것입니다.
투자자급 분석은 방향성이 뚜렷한 전략입니다. 투자 비용으로 지출된 자금은 실제 거래량에 따라 지급되며, 효율적인 경쟁자들도 이를 견딜 수 있습니다. 하지만 독립적인 역량 차이가 5포인트이고 대체제가 열린 상태일 때, 16배에서 139배의 프리미엄을 받는 것은 지속 가능하지 않습니다. 종합적인 수치를 보세요. 인덱스 점수만으로 판단하지 마세요. 아비트라지는 실제로 수익이 발생하는 곳에서 이루어집니다.
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