DeepSeek의 이 유출된 4시간 투자자 컨퍼런스 콜은 모든 거대 언어 모델 (LLM) 기업들의 밑바닥을 전부 드러냈습니다.
전 산업계가 누가 더 많은 자금을 조달했는지, 누가 더 많은 카드를 샀는지, 누가 더 높은 기업 가치를 가졌는지를 겨루고 있을 때, 그들의 계산서는 매우 명확합니다.

올해 5월까지, 총 2만 장의 Hopper 등가 카드(Hopper equivalent cards)에 불과했습니다. 이 정도의 카드만으로 GPT, Claude와 경쟁할 수 있는 일류 모델을 만들어냈습니다. 추론 매출총이익률 (Inference gross margin)은 약 85%로, 거의 6배의 이익이며, 하드웨어는 10개월이면 회수할 수 있습니다. 10억 달러의 API 매출만 있으면 현금 흐름이 양수로 전환되어, 연구 개발(R&D)과 훈련 비용을 충당하고 스스로 반복적인 개선(Iteration)을 수행하기에 충분합니다.

다른 이들이 NVIDIA의 최신 카드를 확보하기 위해 필사적으로 매달릴 때, 그들은 이미 1.6만 장의 Huawei 950 카드를 확보했습니다.

여전히 TileLang 기반의 컴파일러(Compiler)와 연산자(Operator)를 Huawei 생태계로 이식하며, 적극적으로 CUDA의 벽을 허물고 있습니다. 량원펑(Liang Wenfeng)이 한 가장 강력한 말은 다음과 같습니다: "CUDA의 해자(Moat)는 빠르게 와해되고 있다."

AI가 스스로 연산자를 작성할 것이며, 고수준 언어(High-level language)가 곧 생태계를 메울 것입니다. 길어야 1년 안에 국산 카드의 소프트웨어 병목 현상은 기본적으로 사라질 것이며, 남은 것은 생산 능력(Capacity) 문제뿐입니다.

이것은 결코 단순한 "가성비가 높다"는 수준이 아닙니다. 전 산업계가 카드를 쌓고, 돈을 태우고, 폐쇄형(Closed-source) 모델로 높은 마진을 남기는 길을 갈 때, DeepSeek는 완전히 반대로 움직이고 있습니다. 이익을 합리적인 구간으로 적극적으로 낮추어 최대화를 추구하지 않으며, 내부 모델과 완전히 동일한 모델을 적극적으로 오픈 소스(Open-source)로 공개합니다. C단(Consumer) 트래픽을 확보하려 하지 않으며, 소프트웨어와 하드웨어의 국산 대체(Localization)를 적극적으로 추진합니다. 그들의 해자는 특정 세대의 모델이 아니라, 남들이 따라 할 수 없는 비용 곡선이며, 기술 봉쇄(Chokepoint) 상황에서 만들어낸 극한의 효율성이고, 빠른 돈을 쫓지 않는 절제력입니다.

가장 무서운 점은, 이 경로를 그들이 이미 검증했으며 실행하고 있다는 것입니다. 다른 회사들이 누가 더 빨리 돈을 태우는지 경쟁하고 있을 때, 그들은 이미 증명했습니다: 몇 분의 일 수준의 연산력으로 추격하고, 극한의 효율로 스스로 혈액을 생성(Self-sustaining)하며, 소프트웨어로 기술 봉쇄를 해소하는 법을 말입니다. 이 길이 성공한다면, 바뀌는 것은 단순히 거대 언어 모델의 가격뿐만이 아니라, 전 세계 AI의 경쟁 구도 전체가 될 것입니다.