단 이틀 만에 전세계 AI주가 도미노처럼 무너졌습니다. 골드맨삭스는 연산력 확장 시대가 끝났을지 모른다 했고, JP모간은 이 사태를 DeepSeek 2.0이라 불렀습니다.
문샷Ai(月之暗面)의 Kimi K3 공개 후 48시간 만에 엔비디아 등 시총 수조 달러 증발.
월가는 3년간 모델↑=파라미터·자본지출·엔비디아 가치↑라는 공식을 믿어왔고 한 번도 안 깨졌습니다.
2025년 1월 선두추줘(深度求索, DeepSeek)-R1이 첫 균열이었지만, 반년 뒤 빅테크는 투자를 늘려 해프닝으로 넘겼습니다.
Kimi K3는 LMArena 코드 랭킹 1위(1679점), 종합 18위→1위, 7개 항목 중 6개 석권, 7월 27일 오픈웰이트 공개 예정에 비용은 미국 최상위 모델의 60% 수준입니다.
이게 왜 중요한가
흔들린 건 모델 하나가 아니라 스케일은 곳 GPU라는 등식 자체입니다. 알고리즘과 데이터, 강화학습만으로 격차를 좍힐 수 있다면 빅테크의 2026년 예상 자본지출 7000억 달러, TSMC의 640억 달러 설비투자 등 GPU 대량구매를 전제로 짜은 모든 밸류에이션이 재계산 압박을 받습니다.
한국 반도체·AI에 주는 시사점
삼성전자와 SK하이닉스처럼 HBM으로 GPU 특수를 누려온 기업엔 남 일이 아닙니다. 대형모델 법칙이 흔들리면 훈련용 클러스터 수요 눈높이가 낮아질 수 있는 반면, 저비용 모델 확산은 추론용 메모리 수요를 키울 수도 있습니다. 투자자와 기업은 훈련 일변도 낙관에서 벗어나 추론 효율화와 저전력 메모리로 포트폴리오를 다변화하고 실적 시즘 자본지출 가이던스를 지켜봐야 합니다.
앞으로 전망
선두추줘 때처럼 반년 뒤 해프닝으로 끝날지, 진짜 재조정의 신호탄일지는 아직 이릅니다. 관건은 8월 마이크로소프트·메타·알파벳·아마족의 자본지출 가이던스로, 조금이라도 속도조절 신호가 나오면 3년간 지속된 AI 자본지출 신화가 시험대에 오를 것입니다.
