🌨️❄️ GPU 메모리 한계 뚫은 딥시크, ‘엔그램’으로 엔비디아·AI 반도체 판을 뒤집다 🚗

2026. 1. 14. 10:15

🌨️❄️ GPU 메모리 한계 뚫은 딥시크, ‘엔그램’으로 엔비디아·AI 반도체 판을 뒤집다 🚗 AI2026. 1. 14. 10:15

#️⃣ 해시태그

#딥시크 #DeepSeek #엔그램 #ConditionalMemory ✔️ #GPU메모리한계 #HBM #NvidiaH800 #AI반도체 #대규모언어모델 #LLM #MixtureOfExperts #희소모델 #중국AI #수출규제 #AI규제 #AI칩전쟁 🏛️ #코딩특화모델 #DeepSeekV4 #SpringFestival출시예정 🚗 #반도체주 #AI서버주 #클라우드주 #국내AI수혜주 📊 #주식시장영향 #주식시장전망 #단기전략 #중기전략 🧊

🌨️ 엔그램이 뚫은 GPU 메모리 병목

중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 GPU 고대역폭 메모리(HBM) 한계를 우회하는 새로운 조건부 메모리 기술 ‘엔그램(Engram)’ 논문을 공개했다. 미국 수출 규제로 고성능 GPU 확보에 제약이 걸린 상황에서, 연산 대신 메모리 설계를 바꿔 효율을 끌어올리겠다는 ‘우회 전략’이 가시화됐다는 점에서 시장의 눈길이 쏠린다.perplexity+3

엔그램은 기존 대규모 언어 모델이 단순한 토큰 기억·검색에도 전체 신경망 연산을 반복 호출하는 구조적 비효율을 정면으로 겨냥한다. 논문은 이런 방식이 “더 높은 수준의 추론에 써야 할 순차 깊이(sequential depth)를 사소한 작업에 낭비한다”고 지적하며, 상수 시간 O(1)에 동작하는 조회(lookup) 기반 메모리 모듈을 제안한다.venturebeat+2

🏛️ 기술 구조: 연산과 메모리를 ‘분리·병행’하는 조건부 메모리

엔그램의 핵심은 ‘조건부 메모리(Conditional Memory)’라는 이름 그대로, 자주 등장하는 패턴·지식은 메모리 테이블로 빼고, 복잡한 추론만 GPU 연산에 태우는 투트랙 구조다.arxiv+2

모델은 토큰 N-그램을 해시해 메모리 슬롯을 조회하고, O(1) 시간에 관련 임베딩을 불러 온다.binaryverseai+2
이렇게 검색된 메모리 벡터는 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처와 병렬로 결합돼, 연산 경로와 메모리 경로를 독립적으로 확장 가능(capacity as independent resource)한 축으로 분리한다.perplexity+2

딥시크 연구진은 희소 파라미터 예산 중 약 75~80%를 연산용 MoE 전문가에, 나머지 20~25%를 엔그램 메모리 테이블에 배분할 때 성능·효율이 가장 좋다는 ‘U자형 곡선’을 제시한다. 이 비중을 기준으로 튜닝한 모델은 지식·추론·코딩·수학 전 영역에서 기존 동급 대비 성능이 개선됐고, 특히 Multi-Query NIAH 벤치마크 점수는 84.2→97.0으로 점프했다고 요약된다.reddit+2

❄️ 성능·비용 효과: “O(1) 메모리”가 여는 VRAM·HBM 해방

엔그램 논문이 가진 시장 파장은 기술 그 자체보다, ‘HBM의 병목에서 어떻게 빠져나오느냐’는 AI 인프라의 구조적 질문에 답을 던졌다는 점에 있다.arxiviq.substack+2

100억 파라미터급 백본 모델 기준, 1,000억 파라미터 메모리 테이블을 통째로 호스트 DRAM에 둔 보수적 설정에서조차, 처리량(throughput) 페널티는 최대 2.8% 수준에 그쳤다고 논문은 설명한다.binaryverseai
이는 메모리 접근이 결정적·예측 가능해(pre-deterministic) GPU 연산 초반 블록과 겹쳐 전송을 숨길 수 있음을 시사하며, “3% 미만 오버헤드로 1,000억 파라미터를 GPU 밖으로 밀어낼 수 있다”는 메시지를 준다.arxiviq.substack+1

딥시크는 이미 V3·R1 모델에서 2,048개 엔비디아 H800 GPU로 약 2.8백만 GPU시, 총 5.5~5.6백만 달러 수준의 훈련 비용을 기록한 바 있어, ‘저비용 고효율’ 이미지를 굳힌 상태다. 이번 엔그램은 같은 철학을 아키텍처 레벨에서 제도화한 셈으로, GPU 수량·HBM 용량 제한을 메모리 설계로 상쇄하겠다는 전략의 연장선으로 읽힌다.planetbanatt+5

🏛️ 전략적 맥락: 수출 규제와 DeepSeek V4, 그리고 중국 AI

이번 논문은 딥시크가 음력 설(중국 춘절) 전후 2월 중순 코딩 특화 차세대 모델 ‘DeepSeek V4’ 출시를 예고한 시점에 맞춰 공개됐다. V4는 초장문 코드 프롬프트 처리, 논리 구조화, 딥 리저닝 개선 등 코딩 작업 특화 성능을 앞세워, 내부 테스트에서 기존 Claude·OpenAI 계열을 일부 영역에서 상회한다는 평가도 나온다.instagram+3

중국 AI 생태계를 연구하는 학계·업계 전문가들은, 딥시크의 논문들이 차기 플래그십 모델의 엔지니어링 로드맵을 미리 보여주는 ‘선행 지표’ 역할을 한다고 진단한다. 1월 1일 공개된 새 훈련 아키텍처 논문(Manifold‑Constrained Hyper‑Connections)에 이어, 1월 중순 엔그램 논문까지 공개되면서 “연산·메모리·훈련 전략을 묶은 V4 전체 설계 그림이 드러나고 있다”는 분석이 나온다.scmp+3

🚗 주식시장 영향: 단기 ‘뉴스 트레이드’ vs 중기 구조 변화

1) 단기 (당일 ~ 1주) 🔍

엔그램 발표와 V4 출시 루머는 AI·반도체·클라우드 관련 섹터에 단기 뉴스 모멘텀으로 작용할 가능성이 크다.news.aibase+2

긍정 요인 😄
- “GPU 메모리 한계 완화”라는 캐치프레이즈는 AI 서버·클라우드 인프라 투자 지속성에 대한 신뢰를 강화하며, 관련 장비·서버 업체 주가에 심리적 지지선을 제공한다.perplexity+2
- 저비용 고성능 모델이 실제로 시장에 안착하면, AI SaaS·코딩 어시스턴트·개발툴 수요 확대 기대가 반영되며, 소프트웨어·플랫폼주 강세 재료가 된다.instagram+1
부정 요인 😰
- “GPU 수요 둔화” 우려가 단기적으로 엔비디아·HBM 공급망 투자심리를 일부 흔들 수 있다. 특히 “GPU 없이도, 혹은 적은 VRAM으로도 대형 모델을 돌릴 수 있다”는 메시지가 과장되면, 단기 차익 실현성 매도로 이어질 수 있다.venturebeat+2
- 중국발 기술 혁신이 미·중 기술 패권·수출 규제 이슈와 결합될 경우, 지정학 리스크 프리미엄이 반도체 밸류체인 전반에 일시적 변동성을 키울 수 있다.scmp+2

[표1] 단기(당일~1주) 주식시장 영향 체크리스트 🚦

구분주요 촉매영향 방향코멘트

AI 플랫폼주	딥시크 V4·엔그램 화제성	▲	뉴스·검색량 급증에 따른 단기 트레이딩 수요.perplexity+1
GPU 제조사	“GPU 의존도 완화” 해석 논쟁	△ / ▼	구조적 수요는 유지, 단기 밸류에이션 부담 조정 가능성.scmp+1
HBM 공급망	메모리 오프로딩·DRAM 활용 확대	△	HBM 외 일반 DRAM·스토리지 수요 재평가 가능성.binaryverseai+1
중국 AI 관련주	기술 자립·혁신 스토리 부각	▲▲	정책 드라이브와 맞물려 강한 테마 장세 형성 여지.perplexity+2

🧊 단기~중기 (1주 ~ 3개월): 섹터·지수 체질 변화의 ‘예고편’

1~3개월 구간에서는 엔그램·V4 이슈가 개별 종목 재료를 넘어, AI 인프라 투자 구조 전체에 대한 재평가로 이어질 수 있다.scmp+2

긍정 요인 ✔️
- VRAM·HBM 제약 완화는 “더 적은 GPU로 더 많은 모델을 돌릴 수 있다”는 의미로, AI 개발·배포 CAPEX 효율성을 높여준다. 이는 클라우드·데이터센터 사업자의 투자 ROI를 개선해, AI 인프라 투자 지속에 힘을 실어준다.binaryverseai+2
- PCIe·CXL·스토리지·DRAM 등 메모리·인터커넥트 관련 밸류체인이 AI 수혜 범위에 본격 편입되면서, 기존 ‘GPU 단일 축’에서 ‘GPU+메모리+인터커넥트’로 수혜 폭이 넓어지는 구도가 형성된다.discuss.pytorch+1
부정 요인 😡
- 일부 고밸류 GPU·AI 대표주에서는 “대체 기술 등장”에 따른 디스카운트 논리가 등장할 수 있고, 단기 과열 구간에서는 이 논리를 명분으로 한 조정이 나타날 수 있다.reddit+1
- 중국 AI 생태계의 빠른 기술 추격이 규제·제재 강화 논의로 이어질 경우, 글로벌 AI·반도체 지수는 변동성 확대 구간을 피하기 어렵다.scmp+2

[표2] 1주~3개월 섹터별 영향 🏛️

섹터긍정 포인트리스크 포인트아이콘

GPU·AI 가속기	구조적 수요는 견조, 효율화로 모델 수요 확대	“GPU 필요량 감소” 과장 서사가 밸류 압박	🧊🚗scmp+1
메모리·DRAM	오프로딩·조건부 메모리로 DRAM 활용도 상승	HBM 단가·CAPEX 사이클 조정	📊binaryverseai+1
클라우드·DC	AI 서비스 확대·코딩 특화 V4 상용화 수혜	가격 경쟁 심화, CAPEX 효율 압박	🚦news.aibase+1
중국 AI·플랫폼	기술 자립·저비용 경쟁력 부각, 정책 수혜 기대	규제·제재 리스크, 해외 상장·IPO 변수	🏛️😰scmp+1

😰 중기 이상 (3개월 ~ 1년): ‘GPU 독점 구조’가 흔들릴 수 있는 시나리오

3개월~1년 시계에서는 엔그램·V4를 포함한 ‘비용 효율형 AI 아키텍처’ 흐름이, 지수·섹터 구조를 바꾸는 중장기 변수로 작용할 수 있다.discuss.pytorch+2

지수 레벨
- 글로벌 AI·반도체 랠리의 중심이 GPU 소수 종목에 과도하게 쏠려 있던 구조가, 메모리·스토리지·네트워크·소프트웨어로 분산될 가능성이 커진다.arxiviq.substack+1
- 비용 효율이 개선되면 AI 도입 장벽이 낮아져, 금융·제조·헬스케어·게임 등 비(非)테크 업종의 AI 전환이 가속화되고, 이는 넓은 의미의 ‘AI 수혜장’으로 지수 체질을 바꾸는 요인이다.royzero.tistory+1
섹터·대표 종목
- GPU 독점력 완화 시나리오는 일부 빅테크·GPU 업체의 마진 피크아웃 논란을 부를 수 있지만, 동시에 다수의 AI 팹리스·메모리·장비·인터커넥트 업체에는 구조적 성장 스토리를 부여한다.discuss.pytorch+2
- 코딩 특화 V4 성공 여부에 따라, 개발툴·코드 호스팅·DevOps·보안 섹터까지 ‘AI 코파일럿’ 경쟁이 재점화될 수 있고, 여기서 승자 독식 구조가 다시 한 번 만들어질 수 있다.news.aibase+1

[표3] 3개월~1년 중기 구조 변화 전망 ❄️

구분중기 시나리오지수·섹터 영향아이콘

글로벌 지수	AI 수혜 업종 저변 확대, 성장주 프리미엄 유지	나스닥·AI 테마 ETF 구조적 강세 가능성	🌨️📊news.aibase+1
GPU·빅테크	수익성 피크 논란 vs 서비스·소프트웨어 확장	개별주 변동성↑, 섹터 내 차별화 심화	🧊😡scmp+1
메모리·인터커넥트	DRAM·PCIe·CXL·스토리지의 AI 핵심 축 편입	밸류에이션 재레이팅(re‑rating) 여지	🚗📊binaryverseai+1
중국 AI 생태계	자국 모델·인프라 자립 가속, 규제·제재 리스크 공존	중국·홍콩 시장 변동성↑, 선택적 기회 발생	🏛️😰scmp+1

🚦 투자자 체크포인트: ‘빙판길 랠리’에서 미끄러지지 않으려면

엔그램과 DeepSeek V4 이슈는 단기 테마주가 아니라, AI 인프라 구조를 바꾸는 질적 변화 신호에 가깝다. 투자자는 뉴스 헤드라인보다, 구조·수치·비즈니스 모델에 집중할 필요가 있다.arxiv+2

체크리스트 요약 🧊🚗

✔️ 기술 이해
- “GPU 대체”가 아니라 “연산·메모리 병행 확장”이라는 구조를 정확히 이해해야, 과도한 공포·과열을 피할 수 있다.arxiv+2
🏛️ 정책·규제 리스크
- 미·중 수출 규제, 중국 내 AI 규제 환경 변화는 밸류에이션 디스카운트·프리미엄을 결정하는 핵심 변수다.scmp+2
📊 종목 선택
- GPU·HBM 단일 축이 아닌, DRAM·스토리지·네트워크·클라우드·AI 소프트웨어까지 밸류체인을 넓게 보고, 실제 매출·이익이 검증된 기업 중심으로 접근하는 것이 안전하다.scmp+2

AI 랠리는 여전히 진행형이지만, 엔그램이 열어놓은 새 길 위에는 눈과 얼음이 동시에 깔려 있다.🧊 투자자는 🌨️ 기술 혁신이라는 폭설 속에서, 🚦 어디가 초록불(성장 기회)이고 🛑 어디가 빨간불(밸류에이션 과열·규제 리스크)인지 냉정하게 구분해야 할 시점이다.perplexity+2

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Posted by Ritz®™

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