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Yahoo Finance헤드라인2026. 06. 26. 23:25

중국 AI 모델, 상장을 앞둔 Anthropic에 새로운 위협으로 부상

요약

저렴한 중국 AI 모델의 급성장이 Anthropic과 OpenAI 등 미국 기업의 시장 점유율을 위협하고 있습니다. Jefferies는 이를 'DeepSeek 모멘트'로 정의하며, 모델의 범용화가 진행됨에 따라 컴퓨팅 수요는 오히려 증가하여 메모리 반도체 기업들이 수혜를 입을 것으로 전망했습니다.

핵심 포인트

  • 중국 모델의 저렴한 비용이 Anthropic의 기업 시장 점유율을 위협
  • LLM의 범용화로 인해 기업들의 자체 서버 및 소형 모델 도입 가속화
  • 제번스의 역설에 따라 토큰 가격 하락이 메모리 칩 수요를 자극
  • SK Hynix, Samsung, Micron 등 하드웨어 공급업체에 긍정적 전망

Jefferies의 Christopher Wood는 저렴한 중국 모델들이 서구의 기존 업체들을 추격함에 따라 "DeepSeek 모멘트 (DeepSeek moment)"를 경고했습니다.

저비용 중국 인공지능 (AI) 모델의 출시는 Jefferies의 전략가 Christopher Wood에 의해 기술 분야의 또 다른 "DeepSeek 모멘트 (DeepSeek moment)"로 묘사되었습니다.

해당 은행의 널리 읽히는 Greed & fear 보고서의 저자인 Wood는, 과거 Zhipu AI였던 홍콩 상장사 Z.ai의 GLM-5.2 모델이 토큰당 비용이 4분의 1 수준임에도 불구하고 기업 시장에서 Anthropic과 거의 대등한 수준이라고 말했습니다.

이러한 도전은 Claude 챗봇을 개발한 미국의 AI 개발사 Anthropic이 계획된 주식 시장 상장을 준비하는 시점에 발생했습니다.

Anthropic의 연간화된 매출 실행 속도(annualised run-rate revenue)는 2025년 말 90억 달러에서 5월 470억 달러로 급증했으나, Wood는 기업들이 과도한 토큰 소비에 반대함에 따라 성장이 둔화될 것으로 예상합니다.

그는 이미 기업 고객들 사이에서 Anthropic에 점유율을 잃었으며 상장을 검토 중인 경쟁사 OpenAI (Unlisted:OPAI)에게 위협이 더욱 클 것이라고 주장했습니다.

더 저렴한 중국 모델들은 이미 점유율을 확보하고 있습니다. OpenRouter 애그리게이터 플랫폼에서 상위 중국 시스템이 처리한 토큰은 6월 21일로 끝나는 한 주 동안 21.37조 개로, 4월 말의 4.37조 개에서 증가했습니다. 반면 선두를 달리는 미국 모델들의 처리량은 5.76조 개였습니다.

Wood는 이러한 변화가 거대언어모델 (LLM)이 범용화 (commoditised)될 것이라는 견해를 강화하는 동시에, 기업들이 데이터를 보호하기 위해 더 작은 모델들을 자체 서버로 옮기도록 하는 인센티브를 제공할 것으로 보고 있습니다.

모델 개발사들에 대한 경쟁 압력에도 불구하고, Wood는 제번스의 역설 (Jevons paradox)을 인용하며 AI 관련 주가 상승을 견인해 온 "곡괭이와 삽 (picks and shovels)" 공급업체들에 대해 긍정적인 입장을 유지하고 있습니다. 제번스의 역설에 따르면, 더 저렴해진 토큰은 컴퓨팅 파워와 메모리 칩에 대한 전반적인 수요를 더욱 자극합니다.

그는 메모리 제조사들을 주요 수혜자로 지목하며, SK Hynix, Samsung Electronics Co Ltd (ADR) (LSE:BC94), Micron Technology Inc (NASDAQ:MU)는 이제 장부가치 (book value)가 아닌 수익 (earnings)을 기준으로 가치를 평가받아야 하며, 그 기준으로 보더라도 여전히 저렴해 보인다고 주장했습니다.

Wood는 '탐욕과 공포 (Greed & fear)' 포트폴리오 전반에 걸쳐 기술 하드웨어에 대한 노출 (exposure)을 늘리고 있다고 말하며, 글로벌 롱온리 (long-only) 포트폴리오에 Hynix와 Kioxia를 추가하는 한편 Alphabet Inc (NASDAQ:GOOG)와 Alibaba는 제외했다고 덧붙였습니다.

그는 더 넓은 범위의 거래에 대한 주요 리스크는 하이퍼스케일러 (hyperscalers)와 선도적인 AI 개발사들이 지출에 대해 적절한 수익을 창출할 수 없다는 점을 투자자들이 갑작스럽게 깨닫는 것이라고 말했습니다. 이러한 공포는 Nvidia가 OpenAI의 칩 구매 자금을 지원하는 것과 같은 순환 금융 구조 (circular financing arrangements)로 인해 더욱 심화됩니다.

Wood는 현재로서는 그러한 우려가 이론적인 수준에 머물러 있으며, AI 자본 지출 (capital spending) 경쟁이 둔화될 기미는 아직 보이지 않는다고 말했습니다.

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