딥시크, 중소형 AI 모델 훈련에 화웨이 칩 도입… 엔비디아 종속성 탈피 시동

핵심 요약
중국 AI 기업 딥시크가 일부 차세대 AI 모델 훈련에 화웨이의 '어센드(Ascend)' 칩을 활용하기 시작했습니다. 이는 미국 수출 규제 강화 속에서 엔비디아 의존도를 낮추고 자국 기술 생태계를 강화하려는 중국 정부의 압박과 맞물린 결정으로 풀이됩니다. 딥시크는 가장 강력한 플래그십 모델에는 여전히 엔비디아 칩을 사용하지만, 중소형 모델 훈련에는 화웨이 칩을 도입하며 비용 효율성과 중국산 칩 호환성 증대를 꾀하고 있습니다.

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크(Deepseek)가 일부 차세대 AI 모델 훈련에 중국 화웨이의 AI 칩을 활용하기로 결정하면서, 기술 자립을 향한 중국의 노력이 구체화되고 있습니다. 이번 결정은 미국의 지속적인 수출 규제 강화 속에서 엔비디아에 대한 높은 의존도를 낮추고 자국산 반도체 생태계를 강화하려는 중국 정부의 압박과도 맥을 같이 합니다.

딥시크, '어센드' 칩 도입으로 엔비디아 의존도 낮춘다 🚀

복수의 소식통에 따르면, 딥시크는 중·소형 AI 모델 훈련에 화웨이의 자체 개발 AI 칩인 '어센드(Ascend)' 프로세서를 적용하기 시작했습니다. 디 인포메이션은 29일(현지시간) 이러한 내용을 보도하며, 딥시크가 가장 성능이 뛰어난 플래그십 모델 훈련에는 여전히 엔비디아의 칩을 사용하는 전략을 유지하고 있다고 덧붙였습니다. 이는 딥시크가 AI 모델의 규모와 중요도에 따라 다른 종류의 하드웨어를 선택적으로 활용하는 차별화된 접근 방식을 취하고 있음을 시사합니다.

중국 정부의 자국산 칩 사용 압박과 맞물린 결정

이번 딥시크의 행보는 최근 강화되고 있는 미국의 대중국 기술 수출 규제와 중국 정부의 자국산 반도체 사용 확대 요구라는 거시적인 흐름 속에서 이해할 수 있습니다. 앞서 올해 초부터 중국 정부는 딥시크를 포함한 주요 AI 기업들에게 자국산 칩 사용을 적극 권고해 온 것으로 알려졌습니다. 이러한 배경 속에서 딥시크가 화웨이의 '어센드' 칩을 도입한 것은 기술 자립을 향한 중국의 의지를 보여주는 중요한 사례로 평가됩니다.

업계 전문가 B씨는 "미국의 기술 제재가 심화될수록 중국 기업들은 자체 기술력 확보에 더욱 집중할 수밖에 없다. 화웨이 칩 활용은 이러한 전략의 일환으로 볼 수 있다"고 말했습니다.

당초 화웨이 '어센드' 프로세서를 활용한 AI 모델 개발 과정에서 발생할 수 있는 'R2' 모델의 출시 지연 가능성도 제기된 바 있습니다. 하지만 이번 보도를 통해 딥시크는 플래그십 모델 개발에는 엔비디아 칩을 고수하면서도, 중소형 모델 훈련은 화웨이와의 협력을 통해 진행하는 투트랙 전략을 구사하고 있는 것으로 파악됩니다.

차세대 모델 'V3.1' 최적화 및 'R2' 개발 병행

딥시크는 지난 20일 공개한 자체 개발 모델 'V3.1'이 곧 출시될 차세대 중국산 칩에 최적화되어 있다고 밝힌 바 있습니다. V3.1은 추론 하이브리드 모델로서 뛰어난 성능을 보여, 일부에서는 이를 차세대 주력 모델로 기대하며 기존에 개발 중이던 'R2'를 대체할 것이라는 추측도 제기되었습니다. 그러나 이번 보도에 따르면 딥시크는 V3.1 개발과는 별개로 'R2' 모델 역시 계속해서 개발 중인 것으로 보입니다. 이는 딥시크가 다양한 모델 라인업과 성능 수준을 고려한 전략적 모델 개발을 진행하고 있음을 시사합니다.

소형 모델 개발에 화웨이와 협력... 효율성 및 비용 경쟁력 확보

딥시크는 과거 'R1' 모델 출시 당시에도 15억(1.5B)개에서 700억(70B)개의 매개변수를 가진 '큐원(Qwen)', '라마(Llama)' 등 오픈 소스 모델의 증류(Distillation) 버전을 6종 공개한 바 있습니다. 이러한 소형 및 변형 모델 개발 과정에서 딥시크는 화웨이 엔지니어들과 긴밀하게 협력하며 '어센드' 칩에 최적화된 훈련 방식을 모색하고 있습니다. 이를 통해 차세대 모델의 학습 효율성을 높이고 운영 비용을 절감하는 것을 목표로 하고 있는 것으로 알려졌습니다. 중국 현지 관계자들은 이번 협력이 화웨이 AI 칩 생태계 강화에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망하고 있습니다.

💡 용어 설명: 모델 증류 (Model Distillation)
모델 증류는 크고 복잡한 '교사 모델(teacher model)'의 지식을 작고 효율적인 '학생 모델(student model)'에게 전달하는 기법입니다. 이를 통해 모델의 크기를 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있어, 특히 자원 제약이 있는 환경에서 유용하게 활용됩니다.

기존 엔비디아 생태계와의 융합 시도

대부분의 중국 AI 기업들은 엔비디아의 GPU와 이를 지원하는 쿠다(CUDA) 소프트웨어 생태계에 깊숙이 의존하고 있습니다. 딥시크 역시 과거 'R1' 모델 개발 당시 엔비디아 하드웨어에 최적화된 환경에서 학습하면서 중국산 칩으로 전환하는 데 여러 한계를 경험한 것으로 알려졌습니다. 이러한 경험을 바탕으로 딥시크는 현재 화웨이의 소프트웨어 프레임워크인 캔(CANN)에 대한 이해를 높이고, 기존 모델들을 CANN 환경에 맞게 조정하는 작업을 병행하고 있습니다.

더 나아가, 딥시크가 자체 개발한 데이터 처리 포맷인 'UE8M0 FP8' 또한 주목할 만한 부분입니다. 이 포맷은 엔비디아 칩에서도 구동 가능하지만, 특히 중국산 칩에서 더욱 효율적으로 작동하도록 설계되었습니다. 이는 딥시크가 단기적으로는 기존 인프라를 활용하되, 장기적으로는 중국산 칩과 모델 간의 호환성을 극대화하려는 전략을 구사하고 있음을 보여줍니다.

IT 분석가 C씨는 "AI 하드웨어 및 소프트웨어 생태계의 종속성을 탈피하려는 중국 기업들의 움직임은 앞으로 더욱 가속화될 것"이라며, "딥시크의 행보는 이러한 흐름을 보여주는 대표적인 사례"라고 평가했습니다.

엔비디아의 거대 시장, 딥시크의 행보가 미칠 영향은? ⚠️

엔비디아의 CEO 젠슨 황은 중국 시장을 '세계에서 두 번째로 큰 컴퓨팅 시장'으로 언급하며, 중국 AI 칩 시장 규모가 올해 약 500억 달러(약 70조 원)에 달하고 연평균 50%의 성장률을 보일 것으로 전망한 바 있습니다. 이러한 거대한 시장에서 딥시크와 같은 주요 AI 기업들의 자국산 칩 채택 움직임은 장기적으로 엔비디아의 중국 내 사업에 상당한 영향을 미칠 수 있다는 분석이 나옵니다.

향후 전망 및 리스크
딥시크의 화웨이 칩 도입은 중국 AI 산업의 기술 자립과 공급망 다변화 측면에서 긍정적으로 평가받고 있습니다. 그러나 엔비디아의 고성능 GPU와 CUDA 생태계가 여전히 AI 개발의 표준으로 자리 잡고 있는 만큼, 딥시크가 중소형 모델에 이어 플래그십 모델까지 중국산 칩으로 전환하는 과정에는 기술적 성숙도, 성능 최적화, 그리고 개발자 커뮤니티 지원 등 해결해야 할 과제가 남아있습니다. 또한, 미국의 지속적인 기술 규제와 지정학적 갈등 역시 중국 AI 산업의 발전에 불확실성으로 작용할 수 있습니다.

딥시크의 이번 결정은 단순한 칩 공급망의 변화를 넘어, 중국 AI 산업 전반의 독립적인 생태계를 구축하려는 의지를 보여주는 중요한 이정표가 될 것으로 보입니다. 앞으로 딥시크가 화웨이 칩을 통해 어떤 수준의 AI 모델을 선보일지, 그리고 이것이 글로벌 AI 시장에 어떤 파장을 일으킬지 귀추가 주목됩니다.