딥시크 자체 AI 칩 개발, 엔비디아·화웨이 벗어나려는 중국의 승부수

중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 칩을 직접 설계하기 시작했다고 합니다. 로이터가 7월 7일 관계자를 인용해 단독 보도한 내용인데요. 그동안 엔비디아나 화웨이 칩을 받아 쓰던 딥시크가 이번엔 반도체 설계에 직접 뛰어들었다는 이야기입니다. 저렴한 AI 모델 하나로 세계를 놀라게 했던 그 회사가 이제 칩까지 손을 대는 셈이에요. 어떤 칩인지, 왜 지금 이걸 벌이는지, 정말 성공할 수 있을지 하나씩 짚어볼게요.

딥시크가 자체 AI 칩을 만든다는 소식

딥시크가 직접 설계하는 건 'AI 추론용' 칩입니다. 새 모델을 훈련시키는 칩이 아니라, 이미 완성된 모델이 사용자에게 답을 내놓을 때 쓰는 칩이에요. 바로 이 지점에 초점을 맞췄다는 게 이번 소식의 핵심입니다.

다만 아직은 갈 길이 먼 초기 단계입니다. 칩 설계와 제조(파운드리), 메모리 회사들과 이제 막 논의를 시작한 정도고, 개발에 착수한 것도 약 1년 전으로 전해집니다. 최근 몇 달 사이 칩 설계 엔지니어를 꾸준히 뽑고 있는데, 공개 채용 사이트에는 공고를 걸지 않고 조용히 진행했다고 해요. 아직 대놓고 알릴 단계는 아니라는 뜻이죠.

왜 하필 '추론' 칩일까요

AI 칩 수요의 무게중심이 훈련에서 추론으로 넘어가고 있어서예요. 딥시크가 훈련용이 아니라 추론용을 고른 데는 이런 배경이 깔려 있습니다.

두 가지를 쉽게 구분하면 이렇습니다.

• 훈련(training): AI 모델에게 데이터를 잔뜩 먹여 처음부터 가르치는 과정. 한 번 크게 힘을 쏟는 작업
• 추론(inference): 이미 다 배운 모델이 사용자의 질문에 실제로 답을 만들어내는 과정. 서비스가 돌아가는 내내 계속 일어나는 작업

챗봇이든 이미지 생성이든 사용자가 늘어날수록 쉼 없이 돌아가는 쪽은 추론입니다. 그래서 요즘 AI 업계의 컴퓨팅 비용은 훈련보다 추론에서 더 빠르게 불어나고 있어요. 딥시크가 이 시장을 노린 건 앞으로 가장 크게 자랄 자리를 골랐다는 뜻으로 읽힙니다.

엔비디아와 화웨이에서 벗어나려는 이유

가장 큰 목적은 남의 칩에 기대는 정도를 줄이는 데 있습니다. 지금 딥시크는 엔비디아나 화웨이 칩을 받아 써야 하는데, 어느 쪽도 마음 편히 의지하기 어려운 처지거든요.

먼저 엔비디아는 미국의 수출통제에 묶여 가장 좋은 칩을 중국에 팔지 못합니다. 중국 기업 입장에선 엔비디아의 최신 고성능 칩을 사고 싶어도 살 수가 없는 거죠. 미국이 첨단 AI 칩을 국가 안보 사안으로 보고 이런 빗장을 걸어둔 상태입니다. 미국이 특정 AI 모델의 수출을 막았다가 다시 푸는 과정은 클로드 페이블 5·미토스 5 수출통제 해제에서도 확인할 수 있어요.

그렇다고 남은 선택지인 화웨이 칩에만 매달리기도 부담스럽습니다. 경쟁사 한 곳에 공급을 통째로 맡기면 물량도 가격도 내 뜻대로 굴리기 어려워지니까요. 게다가 중국 정부는 자국 기업에 국산 칩을 직접 만들라고 꾸준히 압박하고 있고요. 딥시크가 자체 칩으로 눈을 돌린 건 이런 압력이 여러 겹으로 겹친 결과입니다.

오픈AI도 먼저 갔던 길입니다

AI 회사가 자기 칩을 직접 만드는 건 딥시크만의 유별난 선택이 아닙니다. 이미 오픈AI가 비슷한 길을 앞서 걸어갔어요.

오픈AI는 브로드컴과 손잡고 '할라페뇨'라는 첫 자체 추론 칩을 내놨습니다. 엔비디아 의존을 줄이고 추론에 특화했다는 점에서 딥시크가 가려는 방향과 거의 판박이예요. 자세한 이야기는 오픈AI 할라페뇨 칩 공개, 엔비디아 의존 벗고 풀스택 AI로 가는 첫걸음에 정리해 뒀습니다.

덩치 큰 AI 회사들이 하나둘 자체 칩으로 향하는 이유는 단순합니다. 모델을 돌리는 비용에서 칩이 차지하는 몫이 워낙 크다 보니, 칩까지 손에 쥐어야 원가와 공급을 스스로 다룰 수 있거든요. 딥시크의 이번 행보도 결국 이 흐름 위에 놓여 있는 셈이죠.

넘어야 할 벽도 만만치 않습니다

방향은 그럴듯해도 칩을 실제로 만들어내는 건 전혀 다른 문제입니다. 딥시크 앞에는 넘어야 할 벽이 여럿 놓여 있어요.

우선 경쟁력 있는 AI 칩을 설계하려면 보통 몇 년의 시간과 막대한 돈이 들어갑니다. 소프트웨어처럼 몇 달 만에 뚝딱 나오는 물건이 아니에요. 설계를 끝내도 그걸 찍어낼 공장이 또 문제입니다. 미국이 중국 기업의 최첨단 해외 파운드리 이용을 막고 있어서, 설계를 해놔도 최고 수준으로 양산하기가 쉽지 않거든요. 여기에 고성능 AI 칩에 빠질 수 없는 고대역폭 메모리(HBM)마저 미국의 별도 규제로 중국의 접근이 좁아진 상황입니다.

결국 딥시크는 '설계 실력'만이 아니라 '실제로 만들어낼 수 있느냐'는 문턱까지 함께 넘어야 하는 셈입니다. 흥미로운 도전인 건 분명하지만, 당장 엔비디아를 대체할 칩이 튀어나온다는 이야기는 아니라는 점은 짚어둘게요.

자금은 어느 정도 마련된 상태입니다

돈 문제만큼은 예전보다 여유가 생겼습니다. 딥시크가 최근 창사 이래 처음으로 외부 투자를 받았거든요.

이 회사는 그동안 외부 투자를 받지 않기로 유명했는데, 이번엔 약 70억 달러(약 10조 원) 규모의 첫 투자 유치에 나섰습니다. 이때 인정받은 기업가치는 520억~590억 달러 수준으로 전해져요. 칩 개발처럼 돈이 많이 들고 오래 걸리는 프로젝트를 밀어붙이려면 실탄이 있어야 하는데, 그걸 이제 막 채워 넣은 셈이죠.

물론 돈이 있다고 칩이 저절로 나오지는 않습니다. 그래도 자금이라는 가장 기본적인 조건은 갖춘 만큼, 딥시크가 이 도전을 얼마나 끌고 갈지 지켜볼 만해졌어요.

자주 묻는 질문

딥시크 칩이 나오면 엔비디아를 바로 대체하나요?

아니요. 아직 개발 초기 단계인 데다 추론용에 특화된 칩입니다. 모델을 훈련시키는 영역까지 엔비디아를 대신하는 건 또 다른 이야기예요. 당분간은 딥시크도 엔비디아와 화웨이 칩을 같이 써야 합니다.

한국이나 다른 나라에서 이 칩을 살 수 있나요?

가능성은 낮습니다. 미국과 중국의 수출입 규제가 얽혀 있어서 딥시크가 만든 칩이 중국 밖으로 술술 나가기는 어려워 보여요. 국내 사용자가 직접 손에 쥘 물건이라기보다는, 중국 AI 산업이 홀로서기를 시도하는 신호로 읽는 편이 맞습니다.

추론 칩과 훈련 칩은 뭐가 다른가요?

훈련 칩은 모델을 처음부터 가르칠 때 쓰고, 추론 칩은 다 배운 모델이 실제로 답을 내놓을 때 씁니다. 딥시크가 고른 추론용은 서비스가 돌아가는 내내 쉬지 않고 쓰이는 쪽이라, 앞으로 수요가 더 빠르게 커질 시장으로 꼽혀요.