"中 AI, 脫 엔비디아 본격화?"⋯딥시크 V4, '화웨이 칩' 사용 가능성 부상
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글로벌 인공지능(AI) 시장이 중국의 기술 자립 여부를 가늠할 시험대에 오른 가운데, 딥시크(DeepSeek)의 차세대 모델 'V4' 출시가 지연되면서 화웨이(Huawei) 칩 사용 여부가 핵심 변수로 떠오르고 있다.
아울러 중국 AI 기업 즈푸(Zhipu)는 자사 모델을 전적으로 화웨이 칩으로 학습했다고 밝히며 기술 자립 가능성을 시사했고, 알리바바(Alibaba) 역시 자체 칩 1만 개를 활용한 데이터센터 구축 계획을 공개했다.
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[아이뉴스24 설래온 기자] 글로벌 인공지능(AI) 시장이 중국의 기술 자립 여부를 가늠할 시험대에 오른 가운데, 딥시크(DeepSeek)의 차세대 모델 'V4' 출시가 지연되면서 화웨이(Huawei) 칩 사용 여부가 핵심 변수로 떠오르고 있다.
![글로벌 인공지능(AI) 시장이 중국의 기술 자립 여부를 가늠할 시험대에 오른 가운데, 딥시크(DeepSeek)의 차세대 모델 'V4' 출시가 지연되면서 화웨이(Huawei) 칩 사용 여부에 관심이 집중되고 있다. 사진은 본 기사 내용과 무관. [사진=로이터/연합뉴스]](https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/09/inews24/20260409163903801arym.jpg)
9일(현지시간) AFP 등에 따르면 조만간 공개될 것으로 예상됐던 V4는 아직 공식 출시 일정조차 확정되지 않았다. 업계에서는 이를 단순한 개발 지연이 아닌, 어떤 반도체를 사용했는지가 주요 변수로 작용한 결과로 보고 있다.
특히 해당 모델이 화웨이 기반으로 구동될 수 있다는 관측이 제기되면서 그간 AI 개발에 필수로 여겨졌던 엔비디아(Nvidia) 의존에서 벗어났을 가능성에 관심이 쏠리고 있다. 카운터포인트 리서치(Counterpoint Research)의 웨이 선 애널리스트는 "사용된 칩은 중국의 AI 자립 수준을 보여주는 중요한 신호"라고 평가했다.
실제 바이트댄스(ByteDance), 텐센트(Tencent) 등 주요 기업들이 V4 출시를 앞두고 화웨이(Huawei) 칩을 대량 확보한 정황도 포착됐다. 아울러 중국 AI 기업 즈푸(Zhipu)는 자사 모델을 전적으로 화웨이 칩으로 학습했다고 밝히며 기술 자립 가능성을 시사했고, 알리바바(Alibaba) 역시 자체 칩 1만 개를 활용한 데이터센터 구축 계획을 공개했다.
시장에서는 딥시크 V4가 실제로 화웨이 칩 기반으로 완성될 경우, 글로벌 AI 패권 구도에 적지 않은 변화를 가져올 수 있다는 평가가 나온다.
![엔비디아 칩 이미지. [사진= VCG]](https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/09/inews24/20260409163905081xjgp.jpg)
딥시크는 2023년 헤지펀드 기반 프로젝트로 출발해 2025년 초 'R1' 챗봇을 통해 존재감을 드러냈다. 당시 저비용 구조에도 불구하고 미국 경쟁사 수준의 성능을 구현하며 시장에 충격을 줬고, 이 여파로 미국 기술주가 흔들리자 도널드 트럼프 미국 대통령은 이를 "미국 기업에 대한 경고 신호(wake-up call)"라고 언급하기도 했다.
현재 미국은 국가 안보를 이유로 엔비디아의 첨단 AI 칩 대중 수출을 제한하고 있으며, 이로 인해 중국 기업들은 모델 학습 단계에서 제약을 받고 있는 상황이다. 일부에서는 딥시크가 제재를 우회해 엔비디아의 최신 블랙웰(Blackwell) 칩을 확보했다는 의혹도 제기됐지만, 엔비디아 측은 "현실성이 낮다"고 반박했다.
업계는 V4가 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상까지 생성하는 멀티모달(multimodal) 모델이 될 것으로 보고 있으며 비용 대비 성능 측면에서 또 한 번 시장 판도를 흔들 수 있다는 전망도 나온다. 다만 기존 모델이 엔비디아 칩 기반으로 설계된 만큼 화웨이 칩으로 전환할 경우 대규모 재설계가 필요해 개발 속도 저하나 성능 변수도 불가피하다는 지적이 제기된다.
한편 AI 모델은 학습 단계에서 막대한 연산 자원이 필요하지만 실제 서비스 운영 단계인 추론(inference)에서는 상대적으로 적은 자원이 요구된다. 이에 따라 어떤 칩으로 학습했는지가 기술 경쟁력을 가르는 핵심 요소로 꼽힌다.
/설래온 기자(leonsign@inews24.com)Copyright © 아이뉴스24. 무단전재 및 재배포 금지.
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