DeepSeek V4가 Nvidia를 배제하며 AI 생태계가 둘로 갈라지고 있다

DeepSeek이 업계의 관행을 깼습니다. 차세대 플래그십 모델 V4의 사전 접근(pre-release access)을 Nvidia와 AMD에 거부하고, Huawei를 비롯한 중국 칩메이커에게 수주 간의 독점 최적화 기간을 부여했습니다. 주요 AI 랩이 의도적으로 미국 칩메이커를 배제한 것은 역사상 처음입니다. 1조 파라미터, 멀티모달, Huawei Ascend 최적화. 메시지는 명확합니다. V4는 중국 하드웨어를 위해 만들어졌고, 중국 하드웨어에서 먼저 최적화됩니다.

업계 관행의 파괴

AI 모델 출시에는 불문율이 있었습니다. 새 모델을 공개하기 전에 주요 칩메이커에게 사전 접근을 제공하여, 해당 하드웨어에서의 성능 최적화를 공동으로 진행합니다. OpenAI는 Nvidia와, Google은 자체 TPU와 함께, Anthropic도 AWS와 협력합니다. 이 과정에서 칩메이커는 모델의 병목을 이해하고 드라이버를 최적화하며, AI 랩은 최고의 하드웨어 성능을 확보합니다.

DeepSeek이 이 관행을 의도적으로 깬 것입니다. V4는 Huawei의 Ascend 칩에서 먼저 최적화되고, Nvidia의 CUDA 생태계는 후순위가 됩니다. 이것은 기술적 결정이 아니라 지정학적 선언입니다.

1조 파라미터, 중국산 칩 위에서

DeepSeek V4의 사양은 프론티어 수준입니다. 1조(trillion) 파라미터의 Mixture-of-Experts 아키텍처에서 토큰당 약 37B의 활성 파라미터만 사용하여 추론 비용을 V3 수준으로 유지합니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 아우르는 네이티브 멀티모달을 지원하며, 100만 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우를 갖습니다.

기술적 혁신도 주목할 만합니다. Manifold-Constrained Hyper-Connections는 1조 파라미터 규모에서의 학습 안정성을 보장하고, Engram Conditional Memory는 100만 토큰 컨텍스트에서의 효율적 검색을 가능하게 합니다. MODEL1 아키텍처의 계층화된 KV 캐시 스토리지는 메모리를 40% 절감하고, Sparse FP8 디코딩은 추론 속도를 1.8배 끌어올립니다.

하지만 가장 중요한 사양은 하드웨어 요구사항입니다. V4는 Huawei Ascend 910B/C에 최적화되었습니다. 이는 단순한 호환성이 아니라, 아키텍처 수준에서 Huawei 칩의 특성에 맞춰 설계되었다는 뜻입니다.

제재의 역설 — "봉쇄가 촉매가 되었다"

DeepSeek V4를 둘러싼 가장 논쟁적인 이슈는 제재 우회 의혹입니다. 트럼프 행정부의 한 관계자는 V4가 "미국 수출 통제에도 불구하고 Nvidia의 최신 Blackwell 칩으로 학습 되었다"고 주장했습니다.

만약 사실이라면, 이것은 이중적 전략입니다. 학습은 (제재를 우회하여 확보한) Nvidia 칩으로 수행하고, 배포와 추론은 Huawei Ascend에서 실행합니다. 학습의 "더러운 비밀"은 Nvidia에, 배포의 "깨끗한 자립"은 Huawei에 맡기는 것입니다.

하지만 더 큰 그림에서 보면, 제재 우회 여부와 무관하게 방향은 명확합니다. CSIS(전략국제문제연구소)의 분석이 이를 정확히 짚습니다.

워싱턴이 봉쇄(containment)로 의도한 것이, 자체 역량 구축(indigenous capability building)의 촉매로 전환되었습니다.

미국의 수출 통제는 중국 AI의 발전을 늦추려는 것이었습니다. 하지만 결과적으로 Huawei Ascend 칩의 개발을 가속화하고, CANN(Huawei의 CUDA 대안)의 생태계를 키우고, DeepSeek 같은 기업이 미국 하드웨어로부터 의도적으로 독립하는 동기를 제공했습니다.

두 개의 AI 세계

DeepSeek의 Nvidia 배제가 상징하는 것은 글로벌 AI 생태계의 분기(bifurcation)입니다. 하나의 통합된 AI 인프라 스택이 두 개의 호환 불가능한 생태계로 갈라지고 있습니다.

미국 스택: Nvidia GPU → CUDA → OpenAI/Anthropic/Google 모델 → AWS/Azure/GCP

중국 스택: Huawei Ascend 910B/C → CANN → DeepSeek/GLM/Qwen 모델 → Alibaba Cloud/Huawei Cloud/Baidu AI Cloud

이 두 스택은 점점 호환 불가능 해지고 있습니다. CUDA로 작성된 커널은 CANN에서 직접 실행할 수 없습니다. Huawei Ascend에 최적화된 모델은 Nvidia에서 최적의 성능을 내지 못합니다. 개발자는 어느 생태계에서 개발할 것인지 선택해야 하는 상황이 다가오고 있습니다.

수치가 이 분기의 규모를 보여줍니다. 미국 하이퍼스케일러들은 2026년 AI 인프라에 합산 $3,000억 이상을 지출합니다. 중국은 국내 칩 기반으로 병렬 인프라를 구축하고 있습니다. Huawei는 2024년 Q4에 월 1,900대의 Ascend 910B 서버를 출하했으며, 2026년에 생산을 확대하고 있습니다.

개발자에게 의미하는 것

이 분기가 일반 개발자에게 즉시 영향을 미치지는 않습니다. 대부분의 개발자는 API를 통해 모델에 접근하므로, 그 모델이 Nvidia에서 돌아가든 Huawei에서 돌아가든 차이를 느끼지 못합니다.

하지만 세 가지 장기적 영향이 있습니다.

첫째, 모델 선택지가 확대됩니다. DeepSeek V4가 오픈소스로 공개되면(기존 모델처럼), 개발자는 1조 파라미터 급의 프론티어 모델을 무료로 사용할 수 있습니다. 가격 경쟁이 더 치열해집니다.

둘째, AI 인프라 기업에서 일하는 개발자는 선택해야 합니다. CUDA 생태계에서 경력을 쌓을 것인가, CANN 생태계를 탐색할 것인가. 아직은 CUDA가 압도적이지만, 중국 시장을 타겟으로 하는 기업이라면 CANN 역량이 점차 중요해집니다.

셋째, 오픈소스 AI의 지정학이 복잡해집니다. DeepSeek이 V4를 오픈소스로 공개하면서 동시에 Nvidia를 배제하는 것은, 오픈소스가 반드시 "모두에게 평등"하지 않다는 것을 보여줍니다. 코드는 공개되지만, 최적의 실행 환경은 특정 하드웨어에 종속될 수 있습니다.

커뮤니티의 시선

이 사건에 대한 커뮤니티 반응은 복잡합니다.

한쪽에서는 DeepSeek의 움직임을 "전략적 FUD(Fear, Uncertainty, Doubt) 캠페인"으로 봅니다. 출시 전에 표절·부정 의혹을 선제적으로 제기하여 미디어 주목을 분산시키고, 투자자 심리를 안정시킨다는 분석입니다.

다른 쪽에서는 이를 중국 AI의 자립 선언으로 읽습니다. DeepSeek이 Nvidia 없이도 프론티어 모델을 만들 수 있다는 것을 증명하면, 미국의 칩 수출 통제라는 지정학적 무기가 무력화됩니다.

Anthropic과 OpenAI가 DeepSeek의 기술을 표절이나 모델 증류(distillation)로 비판한 것에 대해서도 역풍이 불었습니다. "그들 자신이 저작권 및 학습 데이터 소송의 피고"라는 지적입니다.

냉전이 아니라, 분기(bifurcation)다

DeepSeek V4의 Nvidia 배제를 "AI 냉전"이라고 부르는 것은 과장일 수 있습니다. 두 생태계가 완전히 단절되지는 않을 것입니다. 오픈소스 모델은 여전히 양쪽 하드웨어에서 실행 가능하고, 학술 연구는 국경을 넘어 공유됩니다.

하지만 분기(bifurcation)는 현실입니다. 최적화 타겟, 소프트웨어 스택, 클라우드 인프라, 공급망이 두 갈래로 나뉘고 있습니다. 이 추세가 계속되면, "어떤 AI 모델을 쓰느냐"보다 "어떤 AI 인프라 위에서 개발하느냐"가 더 근본적인 질문이 됩니다.

DeepSeek V4의 출시일은 아직 확정되지 않았습니다. 하지만 그 모델이 공개되기 전에 이미, DeepSeek은 가장 중요한 메시지를 전달했습니다. 중국 AI는 미국 칩 없이도 프론티어에 도달할 수 있다는 것. 그리고 그 메시지가 사실인지 허풍인지는, V4가 실제로 공개되었을 때 벤치마크가 판단할 것입니다.