JP모건: DeepSeek V4의 40배 비용 우위, 중국 AI 경쟁사 2곳에 압박

JP모건 보고서에 따르면 DeepSeek의 V4 대규모 언어 모델은 구조적 비용 우위를 점하고 있으며, 이는 중국 AI 경쟁사인 KNOWLEDGE ATLAS(02513.HK)와 MINIMAX-W(00100.HK)에 압박을 가하고 있습니다. V4 모델 출시 3주 만에 발표된 이 분석은 DeepSeek의 독점 인프라만이 모델을 최고의 경제적 효율성으로 운영할 수 있으며, 이는 빠르게 성장하는 부문에서 새로운 경쟁 구도를 형성하고 있음을 시사합니다.

보고서는 접두사 캐시 재사용, 트래픽 밀도 및 컴퓨팅 할당을 처리하는 방식에서 모델의 구조적 자사 우위를 강조합니다. JP모건은 "캐시 히트 입력 성능에서 DeepSeek의 공식 API와 제3자 클라우드 채널 사이에는 약 40배의 격차가 있다"고 언급했습니다. 또한 모델 가중치는 배포될 수 있지만 기본 비용 곡선은 배포될 수 없어 DeepSeek에 상당한 이점을 제공한다고 결론지었습니다.

OpenRouter의 데이터에 따르면 DeepSeek V4의 출시가 GLM 및 MiniMax와 같은 경쟁사의 사용량 감소로 이어지지는 않았으며, 이는 시장이 제로섬 대체가 아닌 공급 제약형 성장을 경험하고 있음을 시사합니다. 보고서는 DeepSeek V4-Pro가 저비용 프런티어를 정의하고 KNOWLEDGE ATLAS의 GLM-5.1이 고선호도 끝단을 고정하며, MINIMAX의 M2.7 모델이 그 중간에 끼어 있는 것으로 시장을 규정했습니다.

투자자들을 위해 JP모건은 KNOWLEDGE ATLAS와 MINIMAX-W 모두에 대해 '비중 확대' 등급을 부여했으며, 목표 주가는 각각 950 HKD와 1,100 HKD로 설정했습니다. 그러나 보고서는 두 회사 모두 DeepSeek의 비용 효율성에 효과적으로 대응하기 위해 전략적 포지셔닝을 강화해야 한다고 강조합니다.

Zhipu AI의 프리미엄 위협

Zhipu AI 모델을 운영하는 KNOWLEDGE ATLAS의 경우, JP모건은 수익 창출이 이제 모델 리더십을 확장하는 데 달려 있다고 믿습니다. 현재 GLM-5.1이 평가에서 DeepSeek의 V4보다 앞서 있어 가격 프리미엄을 정당화하고 있지만, 그 격차를 더 벌려야 합니다. 가격 결정력을 유지하기 위해 다음 GLM 버전은 에이전트 기반 코딩 및 긴 컨텍스트 추론과 같이 재시도 비용과 품질이 단순 토큰 비용보다 더 중요한 복잡한 워크플로 관련 작업에서 선호도 우위를 넓혀야 합니다. 그렇게 하지 못하면 가격에 민감한 고객을 DeepSeek에 빼앗길 수 있습니다.

중국의 AI 사용량 3주 연속 미국 추월

이러한 치열한 경쟁은 중국의 AI 사용량이 계속 급증하는 가운데 발생했습니다. 5월 11~17일 주간 OpenRouter의 최신 추정치에 따르면, 중국의 대형 모델 토큰 사용량은 미국의 1.81배로 3주 연속 글로벌 1위를 차지했습니다. 중국 모델은 7.693조 개의 토큰 사용량을 기록한 반면, 미국 모델은 4.24조 개를 기록했습니다. 글로벌 토큰 사용량 기준 상위 3개 모델 중 2개가 중국 모델이었으며, 여기에는 사용량이 전주 대비 210% 급증하여 2.66조 개의 토큰을 기록하며 1위를 차지한 TENCENT(00700.HK)의 Hy3 프리뷰가 포함되었습니다.

한편, MINIMAX는 인프라 주도 가치 제안에 대한 점진적인 압박에 직면해 있습니다. 역사적으로 처리량과 지연 시간 측면에서 경쟁해 온 이 회사는 이제 DeepSeek의 저비용, 100만 컨텍스트 API 및 더 효율적으로 보이는 서비스 스택과 경쟁해야 합니다. JP모건은 MiniMax M2.7 모델의 후속 모델이 차별화를 유지하기 위해 더 적은 사이클과 재시도를 통해 더 낮은 전체 비용을 제공할 수 있음을 증명해야 할 것이라고 제안합니다.

이 기사는 정보 제공 목적으로만 제공되며 투자 조언을 구성하지 않습니다.