DeepSeek 쇼크 1년 후: AI의 스푸트니크 모먼트가 크립토를 어떻게 변화시켰나
2025년 1월 27일, 엔비디아(Nvidia)는 단 하루 만에 시가총액 5,890억 달러 를 잃었습니다. 이는 미국 증시 역사상 최대 규모의 일일 손실이었습니다. 범인은 누구였을까요? 상대적으로 이름이 알려지지 않은 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 OpenAI의 성능에 필적하면서도 비용은 3 % 에 불과한 AI 모델을 막 출시했기 때문입니다. 비트코인은 100,000 달러 아래로 6.5 % 급락하며 암호화폐 시장에서 3,000억 달러 가 증발했습니다. 전문가들은 AI-암호화폐 가설이 끝났다고 선언했습니다.
그들은 완전히 틀렸습니다.
1년이 지난 지금, AI-암호화폐 시가총액은 500억 달러 이상에서 안정화되었으며, 디지털 자산 부문에서 가장 우수한 성과를 내는 분야가 되었습니다. 렌더(Render)는 2026년 첫 주에 67 % 상승했습니다. 버추얼스 프로토콜(Virtuals Protocol)은 단 일주일 만에 23 % 급등했습니다. 딥시크 쇼크는 AI-암호화폐 섹터를 죽이지 않았습니다. 오히려 투기와 실체를 구분하는 다윈주의적 진화를 강요했습니다.
모든 것이 바뀐 날
2025년 1월 27일 아침은 여느 월요일과 다름없이 시작되었습니다. 그러다 투자자들은 딥시크가 주요 벤치마크에서 OpenAI의 o1에 필적하거나 이를 능가하는 R1 모델을 단 560만 달러 로 학습시켰다는 사실을 발견했습니다. 그 여파는 "더 많은 컴퓨팅 파워를 요구하는 더 큰 모델이 항상 승리한다"는 믿음인 'AI 확장 가설(AI scaling hypothesis)'에 의존하던 모든 시장에 충격을 주었습니다.
엔비디아는 17 % 폭락하며 약 6,000억 달러 를 날려버렸습니다. 브로드컴(Broadcom)은 19 % 하락했습니다. ASML은 8 % 떨어졌습니다. 이 전염병은 몇 시간 만에 암호화폐 시장으로 퍼졌습니다. 비트코인은 100,000 달러 위에서 97,900 달러 로 미끄러졌습니다. 이더리움은 7 % 급락하며 3,000 달러 지지선을 테스트했습니다. AI 중심 토큰들은 더 가혹한 손실을 입었습니다. 렌더는 12.6 % 하락했고, Fetch.ai는 10 %, Nodes.AI와 같은 GPU 공유 프로젝트는 20 % 폭락했습니다.
논리는 명확해 보였습니다. 만약 AI 모델이 더 이상 대규모 GPU 클러스터를 필요로 하지 않는다면, 누가 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크에 프리미엄 가격을 지불하겠습니까? AI-암호화폐 인프라의 가치 제안 전체가 하룻밤 사이에 무너지는 것처럼 보였습니다.
마크 안드레센(Marc Andreessen)은 나중에 이를 AI의 "스푸트니크 모먼트(Sputnik moment)"라고 불렀습니다. 1957년 소련의 인공위성이 미국으로 하여금 기술 전략을 재구상하게 했던 것처럼, 딥시크는 AI 산업 전체가 지능을 구축하는 데 필요한 것이 무엇인지에 대한 근본적인 가정에 의문을 갖게 만들었습니다.
제번스의 역설이 다시 찾아오다
48시간 이내에 예상치 못한 일이 일어났습니다. 엔비디아는 거의 절반의 손실을 회복하며 8 % 반등했습니다. 2025년 말까지 렌더와 에이서(Aethir)는 사상 최고치에 근접했습니다. AI-암호화폐 내러티브는 죽지 않았고, 변화했습니다.
그 이유는 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라(Satya Nadella)가 폭락 다음 날 X에서 언급한 19세기 경제 원리인 '제번스의 역설(Jevons Paradox)'에 있습니다.
1865년, 경제학자 윌리엄 스탠리 제번스(William Stanley Jevons)는 석탄 효율의 향상이 석탄 소비를 줄이는 것이 아니라 오히려 증가시킨다는 것을 관찰했습니다. 더 효율적인 증기 기관은 석탄 기반 기계를 더 많은 응용 분야에서 경제적으로 활용 가능하게 만들었고, 이는 전체 수요를 그 어느 때보다 높게 끌어올렸습니다.
이와 동일한 역학이 현재 AI 분야에서 나타나고 있습니다. 딥시크의 효율성 혁신은 컴퓨팅 수요를 줄인 것이 아니라 폭발시켰습니다. 소비자용 하드웨어에서도 경쟁력 있는 AI 모델을 실행할 수 있게 되자, 클라우드 GPU 비용을 감당할 수 없었던 수백만 명의 개발자가 갑자기 AI 에이전트를 배포할 수 있게 되었습니다. AI 컴퓨팅의 전체 유효 시장(TAM)이 극적으로 확장된 것입니다.
한 업계 분석가는 "우리는 2025년 지출에서 둔화를 전혀 보지 못했으며, 앞으로 2026년 이후에는 지출이 더욱 가속화될 것으로 예상한다"고 언급했습니다.
2026년 1월 현재, GPU 부족 현상은 여전히 심각합니다. SK하이닉스, 마이크론, 삼성전자는 이미 2026년 고대역폭 메모리(HBM) 생산량 전체를 할당했습니다. CES 2026에서 발표된 엔비디아의 새로운 베라 루빈(Vera Rubin) 아키텍처는 훨씬 더 효율적인 AI 학습을 약속했고, 시장의 반응은 GPU 공유 토큰 가격을 다시 20 % 끌어올리는 것이었습니다.
컴퓨팅에서 추론으로: 대전환
딥시크 쇼크는 AI-암호화폐에서 중요한 것이 무엇인지를 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 다만 하락론자들이 예상한 방식은 아니었습니다.
2025년 1월 이전까지 AI-암호화폐 토큰은 주로 원시 컴퓨팅 용량의 대리물(proxy)로 거래되었습니다. 논리는 간단했습니다. AI 학습에는 GPU가 필요하고, 탈중앙화 네트워크는 GPU를 제공하므로, 토큰 가격은 GPU 수요를 따른다는 것이었습니다. 이 "컴퓨팅 지상주의" 가설은 딥시크가 원시 파라미터 수와 학습 예산이 전부가 아니라는 것을 증명했을 때 무너졌습니다.
그 자리에 등장한 것은 훨씬 더 정교한 모델이었습니다. 시장은 AI-암호화폐 가치를 세 가지 범주로 구분하기 시작했습니다.
컴퓨팅 토큰(Compute tokens): 학습 인프라에 집중한 토큰들은 프리미엄이 축소되었습니다. 600만 달러 짜리 모델이 1억 달러 짜리 모델과 경쟁할 수 있다면, 컴퓨팅 집계에 대한 해자는 가정했던 것보다 얇기 때문입니다.
추론 토큰(Inference tokens): 실제 운영 환경에서 AI 모델을 실행하는 데 집중한 토큰들이 두각을 나타냈습니다. 학습의 효율성이 높아질수록 에지(edge)에서의 추론 수요는 증가합니다. 프로젝트들은 "소수의 거대한 LLM보다는 수백만 개의 소규모 전문 AI 에이전트"를 지원하는 방향으로 선회했습니다.
애플리케이션 토큰(Application tokens): 실제 AI 에이전트 매출과 연계된 토큰들이 새로운 총아가 되었습니다. 업계는 온체인에서 거래하는 자율형 AI 에이전트가 생성하는 총 경제적 가치인 "에이전틱 GDP(Agentic GDP)"를 추적하기 시작했습니다. 버추얼스 프로토콜과 ai16z 같은 프로젝트는 월간 수백만 달러 의 매출을 처리하기 시작하며, 투기적 내러티브가 아닌 실제 유틸리티가 생존자를 결정한다는 것을 입증했습니다.
"딥시크 효과"는 "이름만 AI"인 프로젝트들을 걸러냈고, 섹터가 원시 파라미터 수보다는 "줄(Joule) 당 지능"을 최적화하도록 만들었습니다.
DeepSeek의 조용한 지배력
서구 투자자들이 공황 상태에 빠져 있는 동안, DeepSeek는 체계적으로 시장 점유율을 확보했습니다. 2026년 초까지 항저우에 본사를 둔 이 스타트업은 중국 내 시장 점유율의 약 89%를 차지했으며, 서구 경쟁사의 약 1/27 가격으로 고지능 API 액세스를 제공함으로써 "글로벌 사우스(Global South)" 전역에서 지배적인 입지를 구축했습니다.
이 회사는 R1의 성공에 안주하지 않았습니다. DeepSeek-V3는 2025년 중반에 출시되었으며, 이어 8월에 V3.1, 12월에 V3.2가 출시되었습니다. 내부 벤치마크에 따르면 V3.2는 "OpenAI의 GPT-5와 대등한 성능"을 제공합니다.
현재 DeepSeek는 2026년 2월 중순(상징적으로 설날 즈음)에 V4 출시를 준비하고 있습니다. 보고서에 따르면 V4는 코드 생성 부문에서 Claude와 GPT를 능가하며, 듀얼 RTX 4090 또는 단일 RTX 5090과 같은 소비자급 하드웨어에서도 실행될 것이라고 합니다.
기술적 최전선에서 DeepSeek는 최근 GitHub의 FlashMLA 코드베이스 업데이트를 통해 "MODEL1"을 공개했습니다. 이는 114개 파일에 걸쳐 28번이나 등장했습니다. 타이밍은? R1 출시 1주년입니다. 이 아키텍처는 메모리 최적화 및 계산 효율성에서의 급격한 변화를 시사합니다.
2026년 1월 연구 논문에서는 "매니폴드 제약 하이퍼 커넥션(Manifold-Constrained Hyper-Connections)"을 소개했습니다. DeepSeek의 설립자 량원펑(Liang Wenfeng)은 이 훈련 방식이 모델이 불안정해지지 않으면서 확장될 수 있도록 함으로써 "기초 모델의 진화"를 형성할 수 있다고 주장합니다.
회복이 드러내는 것
아마도 AI-크립토 섹터의 성숙도를 보여주는 가장 명확한 지표는 무엇이 과대광고(hype)이고 무엇이 실제로 구축되고 있는가 하는 점일 것입니다.
2026년 1월에 수행된 실거래 암호화폐 트레이딩 시뮬레이션에서 DeepSeek의 AI는 규율 있는 분산 투자를 통해 10,000달러를 22,900달러로 불려 126%의 수익을 기록했습니다. 이는 가상의 결과가 아니라 실제 CoinMarketCap 데이터를 기준으로 측정된 것입니다.
Virtuals Protocol의 2026년 1월 랠리는 투기가 아니라 "실제 활용 사례"를 제공하는 탈중앙화 AI 마켓플레이스의 출시에 의해 주도되었습니다. 거래량은 단 일주일 만에 19억 달러로 급증했습니다.
업계는 "차세대 주요 격전지"로서 추론 시간 스케일링(inference-time scaling)을 면밀히 주시하고 있습니다. DeepSeek-V3가 사전 훈련을 최적화했다면, 이제 초점은 "말하기 전에 더 오래 생각하는" 모델로 이동했습니다. 이는 다양하고 장기적인 AI 에이전트 워크로드를 지원할 수 있는 탈중앙화 네트워크에 유리한 패러다임입니다.
암호화폐 투자자를 위한 교훈
DeepSeek 쇼크는 AI-크립토 시장을 탐색하는 데 몇 가지 교훈을 제공합니다:
효율성은 수요를 파괴하지 않고 재지정합니다. 제번스의 역설(Jevons Paradox)은 실재하지만, 그 혜택은 레거시 컴퓨팅 애그리게이터가 아니라 새로운 효율성 프런티어에 위치한 프로젝트로 흘러갑니다.
내러티브는 현실보다 뒤처집니다. AI-크립토 토큰은 저렴한 AI 훈련이 컴퓨팅 수요 감소를 의미한다는 가설 하에 폭락했습니다. 하지만 저렴한 훈련이 더 많은 추론과 광범위한 AI 채택을 가능하게 한다 는 현실이 가격에 반영되기까지는 수개월이 걸렸습니다.
유틸리티가 투기를 이깁니다. "에이전틱 GDP(Agentic GDP)"를 통해 추적되는 AI 에이전트 활동으로 실제 수익을 창출하는 프로젝트는 순수 내러티브 중심의 프로젝트를 지속적으로 능가했습니다. "투기에서 유틸리티로의 전환"은 이제 이 섹터의 결정적인 특징입니다.
오픈 모델이 승리합니다. 모델을 오픈 웨이트(open-weights)로 출시하겠다는 DeepSeek의 약속은 채택과 생태계 개발을 가속화했습니다. 동일한 역학이 투명하고 무허가형(permissionless) 액세스를 제공하는 탈중앙화 크립토 프로젝트에도 유리하게 작용합니다.
한 분석에서 언급했듯이: "제번스의 역설이 옳다고 해도 그 투자에서 돈을 잃을 수 있습니다." 핵심은 단순히 카테고리에 베팅하는 것이 아니라, 효율성 주도의 수요 확대로부터 혜택을 받는 구체적인 프로젝트를 식별하는 것입니다.
향후 전망
앞으로 2026년의 AI-크립토 섹터를 정의할 몇 가지 트렌드는 다음과 같습니다:
V4 출시는 DeepSeek가 GPT-5급 성능을 추구하면서도 비용 효율성 우위를 유지할 수 있는지 시험할 것입니다. 성공한다면 또 다른 시장 재조정이 촉발될 수 있습니다.
RTX 5090 및 애플 실리콘에서 실행되는 소비자용 AI 에이전트는 클라우드 규모의 훈련보다는 에지 배포에 최적화된 탈중앙화 추론 네트워크에 대한 수요를 견인할 것입니다.
에이전틱 GDP 추적은 온체인 분석을 통해 어떤 AI 에이전트 프레임워크가 실제 경제 활동을 생성하고 있는지에 대한 실시간 가시성을 제공하며 더욱 정교해질 것입니다.
중국 AI 역량에 대한 규제 조사가 강화되어, 수출 통제나 국가 안보 검토를 쉽게 받지 않는 탈중앙화 네트워크에 차익 거래 기회를 창출할 가능성이 있습니다.
DeepSeek 쇼크는 AI-크립토 분야에 일어날 수 있었던 가장 좋은 일이었습니다. 이는 투기를 정화하고, 유틸리티로의 전환을 강제했으며, 효율성 개선이 시장을 수축시키는 것이 아니라 확장시킨다는 것을 증명했습니다. 1년이 지난 지금, 이 섹터는 더 가벼워지고 집중력이 높아졌으며, 초기 신봉자들이 항상 꿈꾸던 에이전트 경제를 향해 마침내 나아가고 있습니다.
문제는 AI 에이전트가 온체인에서 거래할 것인가가 아닙니다. 어떤 인프라에서 실행될 것인가, 그리고 당신이 그 해답에 맞춰 준비되어 있는가 하는 것입니다.
BlockEden.xyz는 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위해 엔터프라이즈급 블록체인 API 인프라를 제공합니다. AI 에이전트와 블록체인 네트워크의 상호작용이 증가함에 따라, 신뢰할 수 있는 RPC 엔드포인트와 데이터 인덱싱은 핵심 인프라가 됩니다. 당사의 서비스를 통해 에이전트 경제를 위해 설계된 기반 위에서 구축을 시작해 보세요.