04. 딥시크 v4 발(發) 반도체 조정 – “효율성의 역습”

시장을 지배하던 두 가지 강력한 내러티브(AI 인프라 무한 확장론, 중동 지정학적 위기론)가 동시에 시험대에 올랐다. 오늘은 그중 딥시크 v4 발 반도체 조정에 대해 다뤄보고자한다. 

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딥시크 v4 발(發) 반도체 조정 – “효율성의 역습”

- MoE구조(Structure) & Engram 메커니즘(Mechanism) & mHC기술(technology)의 삼위일체
2026년 2월 말 출시 임박한 딥시크 v4는 단순한 파라미터 펌핑이나 버전 업데이트가 아니다. 이는 2025년 말부터 딥시크가 순차적으로 공개해 온 세 가지 핵심 아키텍처(MoE, Engram, mHC)가 완벽하게 결합되어 실체화된 결과물이다.

"MoE 구조로 연산의 효율적 분산을 꾀하고, Engram 메커니즘으로 데이터의 장기 기억력을 확보하며, mHC 기술을 통해 메모리 전송 병목을 제어하는 시스템입니다."

• 2024년 12월: DeepSeek-V3 발표 (MoE와 mHC/MLA 기술의 정점 확인)
• 2026년 1월 12일: Engram 논문("Conditional Memory") 공개 (v4의 심장 공개)
• 2026년 1월 13일: mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections) 심화 논문 공개 (v4의 안정성 보강)
• 2026년 2월 말(2/23~24 예상): DeepSeek-V4 공식 출시 (세 가지의 완전한 결합)
  
  

특히 1월에 공개된 Engram 논문은(Conditional Memory via Scalable Lookup)은 LLM의 고질적인 연산 낭비를 잡은 게임 체인저다. 기존 AI모델은 단순한 지식을 꺼낼 때도 GPU의 비싼 연산력(추론)을 낭비했다. 반면 엔그램은 정적 패턴을 O(1) 시간 복잡도의 해시 테이블로 압축해 CPU RAM으로 오프로딩(Off-loading)한다. 즉, 단순 암기 데이터는 값싼 호스트 메모리에 맡기고, 가장 비싼 GPU 자원은 복잡한 수학적/논리적 추론에만 100% 집중시키는 극단적 효율화를 이뤄낸 것이다. 이는 고비용 인프라 구조를 고수하는 빅테크의 해자에 가해지는 직접적인 기술적 타격이다.
 
24년 12월 v3의 mHC가 추론 비용절감을 위한 KV 캐시 압축이었다면, 26년 1월 13일 새롭게 공개된 mHC는 매니폴드(Manifold) 제약 조건을 활용한 '하이퍼 커넥션' 기술이다. 이는 v3에서의 LLM은 층(Layer)가 깊어질 수록 신호가 약해지는 '그레디언트 소실(Gradient Vanishing)' 문제를 해결한 것으로 정보 손실없이 내용이 끝까지 전달되도록 수학적 제약을 거는 기술이다. 쉽게말해, 싸게 돌릴 수 있을 뿐아니라, 더 복잡한 논리구조(Reasoning)를 가질 수 있음을 의미한다.

현재 개발자 커뮤니티와 GitHub 코드 유출을 통해 확인된 V4의 성능은 단순한 '가성비'를 넘어선다.

1. 파라미터 효율성 : 총 파라미터 1조 개 (1T)에 달하지만, Engram 아키텍처와 희소 활성화(Sparse Activation)를 통해 실제 구동 시 활성화되는 파라미터는 32B에 불과하다. 이전 V3(37B)보다 가벼우면서 추론 비용은 더 낮아졌다.
2. 코딩 압살 : HumanEval 등 코딩 벤치마크에서 90% 이상의 정답률을 기록하며 최신모델 Claude 4.6(88%)와 GPT-5.3을 상회하는 것으로 알려졌다.
3. 100만 토큰 컨텍스트 : 단순한 문맥 길이 확장이 아니라, Engram의 해시 테이블 참조를 통해 초장문 코드 프로젝트 전체를 던져줘도 GPU메모리 과부하 없이 즉각적인 구조 파악이 가능하다.
4. 무결점 안정성 : mHC를 통한 수학적 통계로, 100층 이상의 초거대 네트워크에서도 연산 붕괴 없이 완벽한 학습 안정성을 보장한다. (오버헤드 단 6.7%)
5. 100만 토큰 컨텍스트 : 단순한 문맥 길이 확장이 아니라, Engram의 해시 테이블 참조를 통해 초장문 코드 프로젝트 전체를 던져줘도 GPU 메모리 과부하 없이 즉각적인 구조 파악이 가능하다.

<더 읽어보기 : IT아키텍처와의 유사점 >
필자는 오라클 DB를 사용하는 백엔드개발자인데, 위의 기술은 사실상 전혀 새로운 것이라기보단,  RDBMS의 동작원리와의 유사성도 보여 흥미롭게 바라보고있다. 데이터베이스 아키텍처에서 시스템 부하를 줄이고 쿼리 성능을 극대화하기 위해 오래전부터 쓰던 최적화 로직을 LLM에 그대로 이식한 것처럼 보여서다.

* Engram = 해시맵 (Hash Map) 기반의 인메모리 캐싱 : DB에서 자주 찾는 데이터를 무거운 디스크I/O없이 메모리의 캐시나 해시 테이블에서 O(1)의 속도로 즉시 꺼내오는(Fetch) 원리와 정확히 일치한다. 매번 엄청난 전력을 소모하며 전체 신경망을 가동하는 (Full Table Scan) 미련한 짓을 멈추고, 단순 암기나 정형화된 패턴은 저비용 메모리(RAM)에 해시 테이블 구조로 올려버리는 것이다.

*MoE(Mixture of Experts) = 파티셔닝 및 라우팅 (Partitioning & Routing) : 복잡한 쿼리가 들어왔을 때 전체 DB를 뒤지는 게 아니라, 옵티마이저(Router)가 해당 작업에 가장 최적화된 특정 파티션(Expert)으로만 연산을 할당하는 로직과 동일하다.

*mHC = 쿼리 옵티마이저의 지능형 통로 제어 : RDBMS에서 아무리 데이터가 잘 파티셔닝(MoE)되어 있고 인메모리 캐싱(Engram)이 되어 있어도, 조인(Join)이 깊어지고 조건이 복잡해지면(Deep Layers) 실행 계획이 꼬여 성능이 급락한다. mHC는 바로 이 지점을 해결한다. 데이터가 신경망의 깊은 층을 통과할 때 신호 유실을 막는 수학적 제약은, SQL에서 힌트(Hint)를 통해 최적의 실행계획(Execution Plan)을 고정(Pinning)하는 것과 같다. 이를 통해 쿼리가 아무리 복잡해져도 데이터가 왜곡 없이 최단 경로로 결과값에 도달하게 만든다.

RDBMS 입장에서는 수십 년 전부터 고민해온 '어떻게 하면 불필요한 연산을 줄이고(MoE), 자주 쓰는 건 메모리에 박아두며(Engram), 복잡한 경로에서도 데이터가 꼬이지 않게 할 것인가(mHC)'라는 숙제를 AI 모델이 이제야 아키텍처 수준에서 제대로 구현하기 시작한 것이다.

결국, 초거대 AI 혁명이라 불리며 무한정 자원을 집어삼키던 거품의 실체는, 결국 우리가 아는 철저한 '시스템 효율화 로직'으로 회귀하고있다는 것을 알 수 있다.

WHY?  그렇다면 왜 빅테크는 딥시크처럼 하지 않을까? : 왜 당할 수 밖에 없는가
빅테크가 Engram이나 MoE 구조를 몰라서 안 쓰는걸까? 내 생각은 아니다. 그들도 알고있고 적용할 수 있다. 그럼에도 그들이 하지않는 것은 '비즈니스 모델의 딜레마'와 '인프라 전환의 속도' 문제 때문이다.
현재 구글이나 OpenAI의 AI인프라는 엔비디아 GPU 중심의 거대한 클러스터로 하드코딩되어 있다. 구조를 바꾸려면 기존에 수십조 원을 들여 구축한 인프라의 효용을 스스로 부정하고 뜯어고쳐야 한다. 또한 빅테크는 '고비용 고성능 API'를 팔아 마진을 남기는데, 딥시크처럼 원가를 극단적으로 낮춰버리면 기존 수익 모델이 붕괴된다.

- 출시예정일 : 2026.02.23 ~ 24
지난 밤 2월 19일 구글은 100만 토큰 컨텍스트 처리와 복잡한 추론에 특화된 'Gemini 3.1 Pro'를 발표했고, 오픈AI 역시 2월 9일경 에이전트 코딩에 특화된 'GPT-5.3 Codex' 라인업을 내세우며 시장의 이목을 이끌었다.

날짜	기업	모델명	핵심특징
2/5 ~ 2/9	OpenAI	GPT 5.3 Codex	에이전트형 코딩 모델, 실시간 협업, 이전 모델 대비 속도 25% 향상
2/5 & 2/17	Anthropic	Claude 4.6	100만 토큰, 적응형 사고(Adaptive Thinking), 에이전트 팀 구성 기능
2/19	Google	Gemini 3.1 Pro	100만 토큰, 고도화된 에이전트 코딩, 네이티브 멀티모달 추론
2/23~24(예상)	DeepSeek	DeepSeek v4	Engram 기반 극단적 효율화, 로컬 구동 최적화, 코딩 벤치마크 1위 탈환

여기서 주목해야 할 것은 딥시크의 전술이다. 과거 R1과 V3.2 출시 당시를 복기해 보면, 이들은 경쟁사의 플래그십 모델이 발표되고 시장의 관심이 최고조에 달했을 때 기습적으로 자사 모델을 등판시키는 패턴을 보였다. 막대한 마케팅 비용을 태우는 대신, 경쟁사의 출시 시류에 올라타 벤치마크 데이터를 즉각 비교하게 만드는 고도의 '노이즈 마케팅'이자 영리한 '무임승차' 전술이다. 
 
업계가 V4의 출시일을 당초 예상됐던 중국 춘절(2026년 2월 17일)이  지나자, 2월 23 ~24일 월요일 ~화요일로 강하게 점치는 이유가 여기에 있다. 북미 빅테크들이 주도한 플래그십 출시 파티가 끝나는 주말 직후, 벤치마크 1위 탈환이라는 충격파를 던지기에 이 날만큼 완벽한 타이밍은 없기 때문이다.

• 1/12 : Engram 메모리 논문 발표 (v4 핵심엔진)
• 1/20 : Github “Model1” 코드유출 (v4 식별자 포착)
• 2/11 : 1M 토큰 컨텍스트 확장 (실질적 v4 엔진가동)

- '하드웨어 과잉 투자의 시대'에서 '소프트웨어 비용 효율화의 시대'로
딥시크 V4가 증명할 '저비용 고효율'은 단기적으로 미국 빅테크들의 고마진 AI API 사업 모델에 치명적인 단가 인하 압박으로 작용한다. 이는 곧 시장에 "수십조 원 들여 엔비디아 GPU를 무한정 사들이는 묻지마식 CAPEX(설비투자)가 과연 타당한가?"라는 근본적인 ROI(투자대비수익률)  의구심을 던질 것이다. 이 공포는 그간 빅테크의 자본력으로 밀어올리던 엔비디아 벨류체인의 최전선에 있는 SK하이닉스의 HBM수요 둔화 우려를 자극할 것이고, 삼성전자 등 범용 메모리까지 투심을 얼어붙게 만들 연쇄작용을 불러일으킬 것임이 분명하다. 

하지만, 시장의 과잉 반응에 휩쓸려 큰 그림을 놓쳐서는 안 된다. 현재 반도체 섹터의 예정된 폭락은 RSI(상대강도지수, Relative Strength Index : 가격의 상승압력과 하락압력 간의 상대적인 강도) 과열 권역에서 벨류에이션이 정상화되는 단기적이고 과도적인 발작일뿐, AI 산업 전체의 펀더멘털 훼손을 의미하지는 않는다.
 
오히려 필자는 이번 사태가 촉발할 극단적인 '소프트웨어 비용 효율화'는 중장기적으로 산업 전반에 걸쳐  되려 AI의 온기를 확산시킬 중장기적인 마중물로 본다. 연산 비용이 획기적으로 낮아지면, 모바일이나 엣지 디바이스(스마트폰, 차량 내 컴퓨터, 로봇, 카메라 등)에서 직접 AI를 구동하는 '온디바이스(On-Device) AI'의 대중화가 폭발적으로 앞당겨진다. 과거 무겁고 비싼 PC에서 가볍고 저렴한 모바일로 패러다임이 넘어가며 전 세계 반도체 수요가 기하급수적으로 팽창했듯, 저비용 AI 모델의 보급은 B2B 인프라 투자를 넘어 B2C 생태계 전반의 막대한 하드웨어 및 메모리 교체 수요를 창출할 것이다. 즉, 하드웨어 과잉 투자의 거품이 걷히고 난 뒤, 진짜 AI대중화의 빅 사이클이 도래하는 것이다. 

새로운 기술은 항상 인프라 과잉투자 -> 소프트웨어/구조 효율화 -> 대중화의 사이클을 거친다.

1990년 후반 닷컴 버블 당시, 인터넷 시대가 온다며 시스코의 라우터와 썬 마이크로시스템즈의 비싼 서버를 무지성으로 사들였다. 거품이 꺼진 후 하드웨어 기업들의 주가는 폭락했지만, 인터넷은 망하지 않았다. 오히려 그 깔려있는 인프라 위에서 AWS같은 클라우드 기반의 효율화가 이루어졌고, 이는 모바일과 앱 생태계의 폭발적인 대중화를 이끌었다. 지금의 AI도 마찬가지라 생각한다. 엔비디아 GPU를 싹쓸이하던 인프라 1기가 끝나고, 모델 경량화와 아키텍처 개선(Engram 등)을 통한 비용 효율화 2기로 넘어가는 진통을 겪을 것이다.
 
- (단기)트레이딩 전략 : 과열된 투기판에 던져진 '효율성'이라는 찬물 (26.2월 말)
해당 전략은 초고위험 전략으로 철저한 리스크관리가 동반되어야만 하는것으로 원칙 없이 뛰어들면 레버리지의 늪에 빠져 계좌가 녹으므로, 독자께서는 재미로만 해당 의견을 바라봐주시고, 제가 어떻게 해나가는지만 지켜봐주시면 좋겠습니다.
 
시장은 '팩트'가 아니라 '믿음'으로 오른다. 그동안 시장을 지배한 절대 명제는 "빅테크는 AI 패권 경쟁에서 살아남기 위해 자본 대비 효율(ROI)을 따지지 않고 GPU 설비투자에 천문학적인 돈을 쏟아부을 것이다" 였다.
 
딥시크 v4는 바로 이 맹신에 균열을 낼것임이 분명하다.  딥시크의 기술 발전이 장기적으로 설령 메모리 반도체 수요를 늘릴지라도 이는 나중 문제인 것이다. 중요한 것은 그동안 시장을 억지로 끌어올렸던 '무한 팽창'이라는 기존 논리가 붕괴된다는 점이다.

1) HBM수요둔화 : Engram은 연산 중심(HBM)에서 검색중심(범용 DRAM)으로 무게중심을 옮간더,
2) CUDA 해자의 균열 : 딥시크는 자체 커널 최적화를 통해 엔비디아 의존도를 낮췄다. 저사양 칩 여러개로도 충분하다는 컴퓨팅 민주화 논리는 반도체 섹터의 이익률 피크아웃(Peak out)우려를 자극한다.
 
여기에 주봉/월본 기준 RSI 80~90에 육박하는 비정상적인 기술적 과열이 트리거를 당길 것이다. 이 수치는 단순히 '많이 올랐다'가 아니라, '비싸도 사줄 만한 마지막 사람까지 이미 다 샀다'는 뜻이다. 핑계를 찾던 차익 실현 매물에 딥시크가 완벽한 명분을 제공할 것이다. 
 
그중에서도 그간 폭발적으로 성장한 삼성전자 / SK하이닉스 / 샌디스크 / 웨스턴디지털 메모리 반도체 4대장이 가장 먼저 타격을 받는 이유는 이들의 주가를 떠받치던 " AI 서버 증설에 따른 고부가 메모리 수요 폭발"이라는 내러티브가  꺾일 것이기 때문이다.

1. SK 하이닉스 & 삼성전자 : 이들의 벨류에이션 프리미엄은 철저히 HBM(고대역폭 메모리)에 의존한다. HBM은 엔비디아 GPU에 찰떡같이 붙어있는 가장 비싼 부품이다. 딥시크 쇼크로 빅테크가 엔비디아 GPU구매 속도를 늦춘다면, HBM 수요 전망치는 즉각 하향 조정된다.
2. 웨스턴디지털 & 샌디스크 : AI데이터센터에는 연산을 위한 HBM뿐만 아니라, 막대한 데이터를 저장할 고용량 기업용 SSD(eSSD, 낸드플래시)가 필수다. 인프라 확장 속도가 늦춰지면 낸드플래시 사이클은 바로 공급 과잉 우려로 돌아서며 주가가 곤두박질칠 것이다.
3. 만약 위의 종목 보유자라면, 일부 수익실현을 하는 적기가 될 것이다.

(좌) SK하이닉스 (우) 삼성전자

 

(좌) 샌디스크 (우) 웨스턴디지털

< 실전 트레이딩 전략 : 목표가 & 로스컷 >
① 미국장: SOXS (반도체 지수 3배 인버스 ETF) 트레이딩 
  : 2026.02.20(금) 금요일 종가에 진입. 단기 스윙 전략의 핵심은 '욕심 버리기'와 '칼 같은 손절'이다.
  해당 상품을 선택한 이유는 거래량과 즉각적인 대응이 필요해서다. 수익 발생시에 세금 측면에서 유리한 국내 상장된 미국 반도체인버스 상품도있지만, 시총이나 거래량이 극악이다. 

 - 목표 수익률 : 10-15% 내외로 짧게 잡는다. 
   : V4 출시가 기정사실화되며 월/화요일에 패닉셀이 나오면 SOX 지수기준 -4~5%하락이 나올 수 있다. 이때 SOXS는 +10~15% 수익권에 진입한다. RSI가 50 밑으로 꺾여 내려오는 단기 급락이 보이면 전량익절. 3배 레버리지는 오래 들고가는 것이 아니다.
- 로스컷 (손절라인) : -8 ~ 10% 
   : 예상한 것과 반대로 비용효율화가 반도체 수요 극대화로 해석이 되는 경우나 빅테크의 추가적인 호재 및 딥시크 v4의 예상치를 하회하는 밴치마크가 발생하고 위의 로스컷에 도달하는 경우 기계적으로 포지션을 청산한다.
- 포지션 유지 기간 : 2026년 2월 25일 까지 (수요일 장마감 후)
   : 엔비디아 실적발표 이전 반도체 섹터의 변동성이 극심해지는 특징을 가지고있어 이전에는 포지션을 청산하는 것으로한다. 또한, 딥시크 출시예정일과 달리 연기되는 경우(26년 3월 연기)에도 마찬가지로 청산한다.

시나리오	수익률	Situation	Action Plan
Excellent 완벽한 패닉 (20%)	+10~ +15%	딥시크 v4 2/23 출시 코딩 등 주요 벤치마크 압살 월가 AI ROI 회의론 리포트 -> 엔비디아 필두 반도체 섹터 투매	시장가 전량 익절.
Good 합리적 조정 (35%)	+6~ +9%	딥시크 v4 2/23 출시 성능 우수함 확인했으나 패닉 X -> 차익 실현 매물이나오며 주요 지지선까지 질서있는 하락	50% 부분 익절 후 트레일링 스탑. 수익 절반 확정지어 심리적 안정감 확보. 나머지 물량은 진입가 스탑로스 걸고, 하락이 이어지는지 하루 이틀 더 지켜봄.
Normal 지루한 횡보 (25%)	-3~ +3%	딥시크 v4 2/23 출시 딥시크 결과 선반영 혹은 성능 기대치 미달하여 관망세 유입. -> 방향성 상실	진입가 근처 전량 청산. 레버리지는 방향성이 확실할 때만 들고 있어야 함.
Bad 내러티브 방어 (15%)	-6~ -9%	딥시크 발표연기 성능 실망 혹은 엔비디아나 OpenAI/구글 등에서 강력한 수요 입증 깜짝 발표(가이던스 상향) -> 딥시크 노이즈 덮음	기계적 손절(로스컷) : - 8%
Terrible 강력한 숏스퀴즈 (5%)	-12% 이상	시장 대기 매수자금 쏟아지며 기술적 저항성 강력 돌파 -> 숏 포지션 청산 매물까지 겹치며 폭등	즉각적인 시장가 손절. 무조건 던져야 함.

② 한국장: 코스피 인버스 / 곱버스 (KODEX 200선물인버스2X)
   : 코스피는 시총 상단의 삼성전자 + SK하이닉스에 멱살이 잡혀있다. 2026. 02. 20 (금) 코스피는 5800선을 돌파한 역사적 고점 구간으로 이 두기업은 코스피 전체 시총의 37.8%를 차지한다.  딥시크 발 HBM 수요 감소 우려는 SK하이닉스에 직격탄이며, 이는 곧 지수하락을 뜻한다. 다만, 한국시장은 극도로 올랐음에도 만성적인 디스카운트 상태라 미국장만큼의 다이나믹한 하락폭이 나오지 않을 수 있다. 하방 경직성이 어느정도 확보되어있어 순환매로 이어질 가능성도 크다.

< 포지션 청산 이벤트 >
① 엔비디아(NVDA) Q4 실적발표 : 2026년 2월 25일 수요일 장마감 후  : 현재 월가 4분기 매출 약 656억 예상, 차세대 칩 블랙웰 & 루빈에 대한 2026년 가이던스가 관건임. 수익/손실에 상관없이 무조건 포지션 전량 청산해야한다.
② OpenAI 의 OpenClaw 생태계 흡수 (내러티브 방어막)
  : AI가 단순한 챗봇을 넘어 스스로 행동하는 에이전트(agent)시대로 본격 진입했다는 강력한 내러티브를 가지고있다. 자율 에이전트가 24시간 가동되려면 결국 무지막지한 클라우드 컴퓨팅과 호스트 메모리가 필요하다. 즉, 딥시크가 유발한 '비용효율화' 하락 논리를 빅테크들이 '더 많은  에이전트 가동'이라는 수요 논리로 덮어버릴 수 있는 가장 강력한 카드임을 명심해야 한다.

< 수많은 지뢰를 피해 배팅을 감행하는 이유 >
① 극단적 과열이 만든 '비대칭적 손익비'구간 
수많은 지뢰(엔비디아 실적, 빅테크 방어논리 등)가 깔려 있음에도 불구하고, 이 시점에서 굳이 하방에 배팅하는 이유는 단 하나다. 시장은 도덕책이 아니며, 트레이딩은 '확률'과 '비대칭적 손익비(Asymmetirc Rist-Reward)'의 게임이라 생각하기 때문이다.
 
현재 반도체 섹터는 악재에는 극도로 민감하고, 호재에는 둔감해지는 완벽함이 선반영된 자리다.

1. 상방의 룸 : 주봉/월봉 RSI 80~90을 육박한다는 것은 끌어쓸 수 있는 매수 대기 자금까지 이미 시장에 다 들어왔다는 뜻입니다. 여기서 엔비디아 실적이 좋게 나온다 한들, 이미 시장이 예상하는 수준이라면 상승 폭은 제한적이다.
2. 하방의 룸 : 반면, 고무줄이 끊어지기 직전까지 팽팽하게 당겨진 상태에서 '딥시크 v4'라는 날카로운 바늘이 찔리면, 튕겨 나가는 하락의 가속도는 상승할 때와 비교가 안 될정도로 빠르고 폭력적이다.
3. 우리는 얼마전 은(silver) 시장에서의 과열과 폭락에서 이를 한 번 경험했다. 실물이 현저히 부족한 상황에서도 과도한 레버리지는 CME 선물거래소의 증거금상향이라는 트리거 하나로 무너져버렸다. 
4. 트레이딩 전략 : 잃을 때는 로스컷으로 -8%로 끊어내지만, 먹을 때는 패닉셀의 가속도를 타고 단 이틀만에 +15% 이상을 챙길 수 있는 비대칭적인 게임이다. 그래서 해당 배팅을 감행하는 것이다.

② 내러티브 전환이라는 트리거 : 인프라 제1막(Expansion)에서 효율화 제2먹(Optimization)으로의 전환
역사적으로 시장의 거대한 테마가 '무지성 인프라 확장'에서 '비용 효율화'로 넘어가는 변곡점에는 반드시 기존 주도주의 밸류에이션 붕괴(Multiple Compression)가 동반되었다. 필자는 길었던 AI 내러티브의 제1막의 끝을 딥시크 V4 출시시점으로 보고 있다. 시장은 딥시크의 기술력이 빅테크의 생태계를 당장 파괴하지 못함을 안다. 하지만, 차익 실현을 갈망하던 스마트 머니들에게는 딥시크는 "이제 인프라 주식(하드웨어)에서 소프트웨어/엣지 디바이스로 옮길 명분"을 제공한다. 이 베팅은 산업의 멸망에 돈을 거는 것이 아니라, 자금 이동(Sector Rotation)시 발생하는 충격파에 올라타는 가장 효율적인 방법이다.
 
즉, 해당 베팅은 절대 중/장기적인 투자(Investment)가 아니라, 철저한 조건부 트레이딩(Trading)이다. 필자는 오히려 AI가 더욱 가속화될 것이라 생각한다. 단지 시장의 심리가 극단적으로 치우친 틈을 타 가장 확률 높은 구간에서 수익을 극대화할 뿐이다. 이 차이를 이해한다면, 당신 역시 어떤 시장에서도 본인만의 뷰로 수익을 쌓아 나갈 수 있는 스마트한 투자자가 될 수 있음을 확신한다.