딥시크 쇼크는 끝났다… 골드만삭스, 결국 美 빅테크가 AI 패권 쥔다 전망

한때 세계 시장을 흔들었던 ‘딥시크 쇼크’가 기술적 충격에는 성공했지만, 실제 글로벌 수익 구조와 기업용 시장에서는 미국이 여전히 압도적 우위를 유지한다고 분석했다.

홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 골드만삭스의 테크·미디어·통신(TMT) 연구 부문 공동 책임자인 에릭 셰리던은 최근 홍콩 컨퍼런스에서 “중국 오픈소스 AI 모델이 서방 소비자와 기업 시장 깊숙이 대규모 확산하는 모습은 아직 보지 못했다”라고 밝혔다.

그는 미국 빅테크 기업들이 AI 인프라와 기업용 시장, 데이터센터 생태계 등 가장 경제적 가치가 높은 영역을 장악하고 있다고 평가했다.

실제 지난해 초 중국 AI 기업 딥씨크가 저비용 고성능 오픈소스 모델을 공개했을 당시 시장은 큰 충격에 빠졌다.

월가에서는 “중국이 훨씬 적은 비용으로 OpenAI 수준 AI를 구현할 수 있다”라는 우려가 확산했고 엔비디아와 마이크로소프트, 알파벳, 아마존 등 미국 빅테크 기업 주가도 크게 흔들렸다.

하지만 골드만삭스는 결국 AI 시장의 핵심은 모델 자체보다 “누가 인프라와 기업 시장을 장악하느냐”에 달려 있다고 보고 있다.

특히 미국 하이퍼 스케일러 기업들이 이미 수천억 달러 규모 데이터센터와 GPU 생태계, 클라우드 플랫폼을 구축한 상황에서 중국 AI 기업들이 단기간 내 이를 뒤집기는 어렵다는 분석이다.

이번 전망은 단순 기술 경쟁 평가를 넘어, AI 패권 경쟁이 데이터센터와 반도체, 전력, 클라우드 인프라를 둘러싼 ‘산업·에너지 전쟁’으로 확장되고 있다는 점을 보여준다는 평가가 나온다.

‘딥시크 쇼크’가 흔든 세계 AI 시장

중국 오픈소스 AI 등장에 월가 흔들렸다

지난해 초 중국 AI 기업 딥시크(DeepSeek)가 공개한 저비용 오픈소스 AI 모델은 글로벌 기술 시장에 큰 충격을 안겼다.

적은 비용과 상대적으로 낮은 GPU 사용량으로도 고성능 추론 능력을 구현하면서 “중국이 미국 AI 독주 체제를 흔드는 것 아니냐”라는 우려가 빠르게 확산했다.

당시 월가에서는 미국 빅테크 기업들이 데이터센터와 GPU 확보에 수천조 원을 투자하고 있는 상황에서 중국 기업들이 훨씬 저렴한 비용 구조로 비슷한 수준 AI 모델을 구현한다면 기존 시장 질서가 흔들릴 수 있다는 분석이 제기됐다.

특히 생성형 AI 산업이 막대한 전력과 반도체 자원을 요구하는 만큼 저비용 구조를 앞세운 중국 모델이 확산한다면 미국 기업들의 수익성이 타격을 받을 수 있다는 공포가 커졌다.

실제로 당시 NVIDIA와 미국 빅테크 기업 주가가 흔들리며 ‘딥시크 쇼크’라는 표현까지 등장했다.

기술보다 중요한 건 기업 시장

하지만 골드만삭스는 결국 AI 시장의 핵심 경쟁력이 단순 모델 성능이 아니라 기업용 생태계와 인프라 장악력에 있다고 보고 있다.

에릭 셰리던은 미국 기업들이 여전히 가장 수익성이 높은 기업용 AI 시장을 사실상 장악하고 있다고 평가했다.

현재 글로벌 AI 시장 핵심은 단순 소비자 챗봇이 아니라 클라우드 기반 기업 서비스와 업무 자동화, 데이터 분석, AI 에이전트 시장으로 이동하고 있기 때문이다.

미국 기업들은 이미 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드(Google Cloud) 등 세계 최대 클라우드 플랫폼을 구축한 상태다.

여기에 기업용 소프트웨어와 GPU 생태계까지 연결되면서 AI 서비스를 실제 수익 구조로 전환할 수 있는 기반을 확보하고 있다고 분석한다.

골드만삭스는 중국 AI 모델들이 기술적으로 빠르게 성장하고는 있지만, 글로벌 기업 시장과 서방 생태계 안으로 깊숙이 들어가는 데는 여전히 한계가 있다고 보고 있다.

AI 패권의 핵심은 데이터센터와 GPU였다

결국 인프라가 승리한다

골드만삭스는 미국 AI 산업의 가장 강력한 무기로 ‘인프라’를 꼽고 있다. 현재 미국 하이퍼 스케일러 기업들은 AI 데이터센터와 GPU, 클라우드 네트워크 구축에 천문학적 자금을 투입하고 있다.

에릭 셰리던은 특히 아마존과 알파벳 등이 보유한 8,000억 달러 이상의 주문 잔고를 핵심 근거로 제시했다. 이는 단순 예약 수요가 아니라 데이터센터와 AI 서버, GPU 인프라 폭발적 수요가 이미 장기간 확보돼 있다는 의미다.

시장에서는 이런 대규모 선행 투자가 AI 서비스 비용을 더욱 낮추고 미국 기업들의 장기 경쟁력을 강화할 것으로 보고 있다. 특히 AI 산업은 결국 GPU와 전력, 그리고 냉각 시스템과 데이터센터 같은 물리적 인프라 경쟁으로 이어지고 있다.

이런 구조에서는 이미 세계 최대 규모 인프라를 구축한 미국 기업들이 절대적으로 유리하다는 분석이 나온다.

AI 토큰 경제 폭발 전망

골드만삭스는 앞으로 AI 사용량 자체가 폭발적으로 증가할 것으로 보고 있다. 최근 보고서에서 골드만삭스는 글로벌 AI 토큰 소비량이 2030년까지 24배, 2040년까지 55배 증가할 것이라 전망했다.

AI 토큰은 생성형 AI 모델이 입력과 출력, 연산 과정에서 사용하는 기본 단위다. 결국 AI 서비스 사용량이 증가할수록 데이터센터와 GPU 수요 역시 기하급수적으로 늘어나게 된다.

특히 기업용 AI 시장이 본격 성장하면서 미국 빅테크 기업들의 수익 구조도 점차 안정화될 가능성이 높다는 분석이 나온다.

골드만삭스는 향후 3~12개월 안에 미국 하이퍼 스케일러 기업들과 AI 모델 제공업체들의 매출 총이익률이 긍정적 전환점을 맞이할 것으로 전망했다.

AI 전쟁은 결국 ‘전력 전쟁’으로 향하고 있다

중국의 강점은 ‘값싼 전력’

골드만삭스 역시 중국이 가진 강점을 인정하고 있다. 핵심은 전력과 국가 주도 인프라다. 중국은 대규모 석탄 발전과 국가 지원을 기반으로 저렴한 전력을 공급할 수 있으며 AI 데이터센터 건설 역시 중앙정부 차원에서 빠르게 추진하고 있다.

특히 중국은 오픈소스 AI 모델을 중심으로 저비용 AI 생태계를 구축하며 빠르게 추격하고 있다. 실제로 중국 기업들은 상대적으로 낮은 비용 구조를 기반으로 AI 모델을 공개하고 있으며 일부 모델은 성능 면에서도 미국 기업들을 빠르게 따라잡고 있다는 평가를 받고 있다.

하지만 골드만삭스는 중국이 기술 추격에는 성공할 수 있어도 글로벌 기업 시장과 수익 구조 장악에서는 미국이 여전히 우위에 있다고 보고 있다.

AI 패권 경쟁은 산업 패권 경쟁으로 확장

현재 AI 경쟁은 단순 기술 경쟁을 넘어 반도체와 전력, 그리고 원자력, 데이터센터, 클라우드, 공급망 등 전체를 둘러싼 산업 패권 경쟁으로 확장되고 있다.

특히 AI 데이터센터는 막대한 전력을 소비하기 때문에 미국과 중국 모두 원전과 천연가스, 전력망 확보 경쟁에 뛰어들고 있다.

일부 전문가들은 앞으로 AI 산업 경쟁력이 “누가 더 많은 GPU를 확보하느냐”보다 “누가 더 안정적인 전력을 공급할 수 있느냐”에 달릴 가능성이 크다고 보고 있다.

이런 상황 속에서 미국은 엔비디아 GPU와 글로벌 클라우드 시장, 기업용 SaaS 생태계를 장악하고 있고 중국은 저비용 오픈소스와 국가 지원, 대규모 전력 인프라를 앞세워 추격하고 있는 구조다.

결국 AI 패권 경쟁은 단순 모델 성능을 넘어 미래 산업과 에너지, 국가 전략 전체를 둘러싼 초대형 지정학 경쟁으로 번지고 있다는 분석이 나온다.

AI 시장의 승부는 모델이 아니라 ‘인프라’가 결정한다

골드만삭스의 이번 전망은 AI 산업 경쟁의 본질이 단순 모델 성능 경쟁이 아니라는 점을 다시 보여줬다.

중국의 저비용 오픈소스 AI가 세계 시장에 충격을 준 것은 사실이지만, 실제 글로벌 수익 구조와 기업 시장, 데이터센터 인프라까지 고려하면 미국 빅테크 기업들이 여전히 압도적 우위를 유지하고 있다는 분석이다.

특히 AI 산업은 갈수록 GPU와 데이터센터, 클라우드 플랫폼, 전력 공급망 같은 거대한 물리적 인프라에 의존하는 구조로 변하고 있다.

이미 세계 최대 규모 인프라를 선점한 미국 기업들이 장기적으로 더 강한 경쟁력을 가질 수 있다는 전망이 나오는 이유다.

반면 중국은 저비용 오픈소스 전략과 국가 주도 지원을 기반으로 빠르게 추격하고 있다. 특히 전력과 데이터센터 구축 속도 면에서는 상당한 경쟁력을 확보하고 있다는 평가도 나온다.

결국 AI 패권 경쟁은 단순 기술 개발 경쟁을 넘어, 미래 산업·에너지·국가 전략 전체를 둘러싼 장기 패권 전쟁으로 확대되고 있다.

그리고 그 승부의 핵심은 “누가 더 뛰어난 AI 모델을 만들었는가”보다 “누가 AI를 가장 안정적이고 값싸게 운영할 수 있는 인프라를 장악했는가”에 달려 있다는 분석이 힘을 얻고 있다.