딥시크가 화웨이 어센드 910C 칩 1,000개로 1.6조 파라미터 V4-Pro를 완성했어요. 100만 토큰 기준 추론 연산량을 기존 모델 대비 73%까지 줄였다고 해요. 엔비디아 없이도 프론티어급 모델을 완성할 수 있다는 걸 처음 증명한 셈이에요.
솔직히 작년까지만 해도 "중국이 엔비디아 없이 최상위권 모델을 만들 수 있냐"는 질문에는 다들 회의적이었어요. 근데 이번엔 좀 다릅니다. 화웨이가 이끄는 연구팀이 딥시크의 1조 6,000억 파라미터짜리 V4-Pro를 화웨이 어센드 910C 칩 1,000개 이상으로 구성된 클러스터에서 풀파라미터 포스트트레이닝까지 완료했다고 발표했어요.
이 작업엔 화웨이 혼자가 아니라 선전 루프 에어리어 연구소, 하얼빈공대 선전캠퍼스, 선전 빅데이터 연구원까지 여러 기관이 붙었더라고요. 그만큼 국가적으로 힘을 실은 프로젝트라는 뜻이겠죠. 사실 그동안 중국 AI 모델들이 훈련은 엔비디아 칩으로 하고 추론만 자국 칩으로 돌리는 식의 절반짜리 독립이 많았는데, 이번엔 훈련부터 추론까지 전체를 화웨이 실리콘으로 완결시켰다는 게 핵심이에요.
성능도 그냥 돌아가는 수준이 아니에요. 100만 토큰 컨텍스트 기준으로 V4-Pro는 이전 모델인 V3.2 대비 토큰당 추론 연산량이 27%, KV 캐시는 10% 수준까지 줄었다고 해요. 압축 희소 어텐션(CSA)이랑 고압축 어텐션(HCA)을 섞은 구조를 새로 짜서 추론 연산량 자체를 최대 73%까지 깎아냈다는 게 딥시크 쪽 설명이고요. 같이 공개된 경량 버전 V4-Flash(284B-A13B)도 베이스랑 인스트럭트 버전 둘 다 어센드 칩에서 바로 돌아간다고 하네요.
사실 이 발표를 곧이곧대로 다 믿기는 조심스러워요. 화웨이나 중국 연구기관이 자체 발표한 벤치마크는 늘 그렇듯 제3자 재현이 관건이니까요. 근데 그걸 감안해도 의미가 작지 않은 게, 젠슨 황이 몇 달 전 서울에서 "중국 자체 칩만으로는 아직 멀었다"는 취지로 이야기했던 걸 정면으로 반박하는 사례이기도 하거든요.
개인적으로는 이게 엔비디아 주가에 당장 큰 충격을 주진 않겠지만, 장기적으로는 중국이 수출통제를 우회하지 않고도 프론티어급 모델을 계속 낼 수 있다는 신호로 읽혀요. 키미 K3 때도 그랬고, 요즘 중국 쪽 오픈웨이트 모델들이 파라미터 수만 키우는 게 아니라 자국 칩 최적화까지 같이 들고나오는 패턴이 반복되고 있네요.
앞으로 어센드 칩 공급이 실제로 이 속도를 받쳐줄 수 있을지, 그다음 관전 포인트가 될 것 같아요.
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