DeepSeek V4 화웨이 칩으로 엔비디아 없이 GPT-5급 성능 실화?

 "화웨이 플랫폼을 기반으로 한 DeepSeek의 새 모델은 미국에게 끔찍한 결과가 될 것입니다." 엔비디아 CEO 젠슨 황이 직접 한 말입니다. 2026년 4월 3일, Reuters는 DeepSeek V4가 향후 몇 주 안에 출시될 예정이며 화웨이 어센드 950PR 칩에서 구동된다고 보도했어요. 엔비디아 GPU 없이 프론티어급 AI 모델을 만들겠다는 도발. 1조 개 파라미터, 100만 토큰 컨텍스트, 경쟁사 대비 추론 비용 10~40배 절감이 목표입니다. 정말로 가능할까요? 지금 알려진 모든 것을 총정리합니다.

1. DeepSeek V4, 지금 어디까지 왔나

2026년 4월 22일 현재 DeepSeek V4는 아직 공개 출시되지 않았습니다. DeepSeek 공식 API 문서에는 여전히 deepseek-chat과 deepseek-reasoner만 존재하고 둘 다 V3.2에 매핑돼 있어요.

그러나 출시가 임박했다는 신호는 곳곳에서 잡힙니다. Reuters가 4월 3일 "향후 몇 주 안에 출시 가능성"을 보도했고, 알리바바·바이트댄스·텐센트가 화웨이 어센드 950PR 칩을 대량 선주문한 것이 확인됐어요. 대형 플랫폼 기업들이 모델 출시 직후 급증하는 트래픽에 대비해 추론 인프라를 미리 확보하는 건 업계의 일반적인 패턴입니다. 그 규모가 단순 확보 차원을 넘어섰다는 게 시장의 해석이에요.

출시가 당초보다 지연된 이유도 밝혀졌습니다. 기술적 완성도 문제가 아니라, 기존 엔비디아 기반 코드와 연산 구조를 화웨이 CANN 스택에 맞게 전면 재구성하는 데 시간이 걸렸어요. 저수준 커널 코드부터 메모리 활용 방식까지 단순 포팅이 아닌 완전한 재설계가 필요했던 겁니다.

2. DeepSeek V4 핵심 기술 : 3가지 아키텍처

DeepSeek의 GitHub에서 실수로 노출된 코드 저장소를 통해 세 가지 신규 아키텍처 구성 요소가 확인됐습니다.

1) Engram 조건부 메모리 (Engram MoE 2.0)

기존 MoE(혼합 전문가) 아키텍처를 한 단계 진화시킨 방식입니다. 전통적인 MoE가 전문가 그룹이 번갈아 가며 질문에 답하는 방식이라면, Engram은 이 전문가들에게 공유 메모리를 제공해서 필요한 지식 조각을 O(1) 해시 기반으로 즉시 검색할 수 있게 해줘요. 정적 지식은 검색, 동적 추론은 어텐션으로 처리하는 하이브리드 구조입니다. 이 기술이 100만 토큰 컨텍스트 구현의 핵심이에요. 100만 토큰 길이에서 97%의 Needle-in-a-Haystack 정확도가 목표입니다.

2) Dynamic Sparse Attention — Lightning Indexer

효율적인 100만 토큰 처리를 위한 어텐션 메커니즘입니다. 기존 어텐션은 컨텍스트가 길어질수록 연산량이 제곱으로 늘어나는 구조적 문제가 있었어요. Lightning Indexer 전처리 엔진과 결합된 Dynamic Sparse Attention은 계산 오버헤드를 약 50% 감소시킨 것으로 보고됩니다. 100만 토큰 입력도 긴 전처리 없이 빠르게 처리해서 첫 응답 지연을 크게 줄이는 게 목표예요.

3) Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)

1조 파라미터 규모에서 발생하는 훈련 불안정성을 해결하는 기술입니다. 모델이 커질수록 학습이 불안정해지는 문제를 다양체 제약(Manifold Constraint)으로 안정화합니다. 이 기술 덕분에 파라미터 규모를 극단적으로 키우면서도 훈련 과정을 안정적으로 유지할 수 있게 됐어요.

3. 화웨이 칩 전략, 왜 이게 게임 체인저인가

DeepSeek V4를 단순한 성능 업그레이드가 아닌 지정학적 사건으로 만드는 게 바로 하드웨어 전략입니다. 이번 모델은 화웨이 어센드 950PR 칩에서 전면 구동되도록 설계됐어요. 엔비디아 GPU 없이 프론티어 모델을 실행하는 첫 번째 시도입니다.

풀 버전은 화웨이 어센드 칩, 라이트 버전은 캠브리콘 등 상대적으로 낮은 사양의 칩에서도 구동되도록 이원화 설계됐습니다. 다양한 서비스 환경에 빠르게 확산하기 위한 전략이에요.

미국의 대중 반도체 수출 규제로 엔비디아 H100·H200 GPU 확보가 막힌 중국 AI 업계가 독자 칩 생태계로 대응하는 첫 번째 본격적 실험인 셈입니다. 젠슨 황이 "끔찍한 결과"라고 표현한 것도 이 때문이에요. DeepSeek V4가 화웨이 칩에서 프론티어급 성능을 내는 게 사실로 입증되면, 엔비디아 칩 없이도 최고 수준의 AI 개발이 가능하다는 전례가 생기는 거니까요.

4. 현재까지 알려진 스펙정리

확인된 정보와 유출·예측 정보를 구분해서 보여드릴게요.

항목	예상 스펙	상태
총 파라미터	약 1조(1T)	복수 소스 보고
활성 파라미터	약 37B (per token)	유추
컨텍스트 윈도우	100만(1M) 토큰	복수 소스 보고
아키텍처	Engram MoE 2.0	GitHub 유출 코드
멀티모달	네이티브 지원 예정	복수 소스
SWE-bench 목표	80%+	내부 벤치마크
HumanEval 목표	90%+ Pass@1	예측
추론 비용 절감	경쟁사 대비 10~40배	목표치
라이선스	MIT 오픈소스 유지	복수 소스
하드웨어	화웨이 어센드 950PR	Reuters 4월 3일

이 수치들 중 상당수는 아직 공식 확인이 안 된 예측치라는 점을 명심해야 합니다. DeepSeek는 Llama 3 이후 성능 발표가 비교적 정확했지만, 최종 공개 전까지는 독립 검증이 필요해요.

5. 출시 지연의 진짜 이유

DeepSeek V4는 당초 2026년 2월 춘절 전후 출시가 점쳐졌지만 계속 미뤄졌습니다. 나무위키와 업계 소식통에 따르면, 훈련 과정에서 중국 당국이 화웨이 어센드 칩 사용을 권장했는데 기술적 문제가 계속 발생했고, 화웨이에서 파견한 엔지니어 팀도 해결하지 못해 한때 엔비디아 칩으로 교체한 적도 있었다고 해요.

최종적으로는 화웨이 칩으로 다시 돌아와 CANN 스택 기반 전면 재구성을 선택한 것으로 보입니다. 단순 포팅이 아닌 저수준부터의 완전한 재설계라 시간이 오래 걸렸던 거예요. 어떻게 보면, 이 지연 자체가 화웨이 칩으로 프론티어 모델을 구동하는 게 얼마나 어려운 도전인지를 보여주는 반증이기도 합니다.

6. V4가 진짜 의미하는 것 

DeepSeek V4의 출시는 단순한 모델 업데이트가 아닙니다. 세 가지 큰 의미를 갖습니다.

첫째, 중국이 자체 반도체 생태계만으로 프론티어 AI를 구동할 수 있는지의 실증 테스트입니다. 미국의 수출 규제가 중국 AI 개발을 실질적으로 막을 수 있는지 여부를 결판내는 사건이에요.

둘째, 오픈소스 AI의 비용 경쟁력 문제입니다. DeepSeek은 MIT 라이선스 오픈소스 전략을 유지하면서, 동시에 추론 비용을 경쟁사 대비 10~40배 낮추는 걸 목표로 하고 있어요. 이게 성공하면 GPT-5·Claude 등 폐쇄형 상용 모델의 가격 정책 자체가 흔들릴 수 있습니다.

셋째, 2025년 1월 DeepSeek R1이 엔비디아 주가를 하루 만에 17% 폭락시켰던 'DeepSeek 쇼크'의 재현 가능성입니다. V4가 공개되는 순간 반도체·AI 업계 전반에 또 한 번 충격파가 올 수 있어요.

7. 한계도 분명히 있어요

여러장점들이 있지만 현재까진 분명 한계는 있어보입니다. 화웨이 어센드 칩은 추론 성능에서 엔비디아 최고급 GPU 대비 여전히 격차가 있다는 평가가 많습니다. 학습 영역에서는 차이가 더 크고요. 

미국의 수출 규제로 고대역폭 메모리 확보도 쉽지 않은 상황이고, SMIC의 생산 여력에도 한계가 있어요. 화웨이가 자체 HBM 양산을 추진하고 있지만 초기 물량은 외산 메모리에 의존할 가능성이 높습니다.

DeepSeek 특유의 발표치 과장 가능성도 염두에 둬야 해요. 공식 수치가 나오면 반드시 제3자 독립 벤치마크와 교차 확인이 필요합니다.

과연 DeekSeek V4의 미래는?

DeepSeek V4는 기술 경쟁을 넘어 미중 반도체 패권 전쟁의 최전선에 있는 모델입니다. 화웨이 칩으로 엔비디아 없이 GPT-5급 성능을 낸다는 목표가 현실이 된다면, AI 하드웨어 생태계 전체가 흔들릴 수 있어요. 출시 공식 발표는 아직이지만 공급망 움직임은 이미 시작됐습니다. 2026년 Q2 AI 모델 대전의 가장 예측 불가능한 변수, DeepSeek V4를 계속 주목해야 합니다.