DeepSeek, V4 멀티모달 AI 모델 출시 임박…Nvidia와 AMD엔 조기 접근 차단

DeepSeek V4, 네이티브 멀티모달(Native Multimodal) 기능과 함께 데뷔, 미국 칩 제조사 제외하며 업계 관행 깨다

By Creati.ai Editorial Team
2026년 3월 2일

글로벌 인공지능 공급망의 균열이 깊어지는 가운데, 중국의 AI 연구소인 DeepSeek가 4세대 플래그십 모델인 DeepSeek V4를 출시할 준비를 마쳤습니다. 보고에 따르면 이 모델은 중국의 연례 정치 행사인 "양회(Two Sessions)" 기간에 맞춰 3월 초에 출시될 예정입니다. 이전 모델들과 달리 V4는 텍스트, 이미지, 비디오를 생성할 수 있는 네이티브 멀티모달(Native Multimodal) 시스템으로, Google의 Gemini 3.0 및 OpenAI의 최신 제품과 직접 경쟁할 수 있는 위치에 있습니다.

하지만 이러한 기술적 도약은 중대한 전략적 전환으로 인해 빛이 바래고 있습니다. DeepSeek는 미국 반도체 거물인 Nvidia와 AMD에 출시 전 최적화 액세스 권한을 제공하지 않은 것으로 알려졌습니다. 대신, 이 연구소는 화웨이(Huawei)와 Cambricon과 같은 중국 국내 칩 제조사들에게만 독점적인 조기 액세스 권한을 부여하여 해당 하드웨어에 모델을 최적화하도록 했습니다. 이 결정은 주요 모델 개발자가 Nvidia와 협력하여 출시 당일 성능을 보장하던 오랜 업계 프로토콜을 깨는 것이며, "소버린 AI (Sovereign AI)" 생태계로의 뚜렷한 전환을 의미합니다.

전략적 전환: 국내 실리콘 우선주의

수년 동안 OpenAI, Anthropic, 그리고 이전의 DeepSeek를 포함한 최상위 AI 연구소들의 표준 운영 절차는 공개 출시 몇 주 전에 Nvidia와 AMD에 모델 가중치와 아키텍처 세부 정보를 제공하는 것이었습니다. 이러한 "최적화 창구"를 통해 칩 제조사들은 소프트웨어 스택(CUDA 및 ROCm 등)을 업데이트하여 새 모델이 출시 즉시 자사의 GPU에서 효율적으로 실행되도록 보장할 수 있었습니다.

DeepSeek는 미국 기업들에 대해 이러한 액세스를 거부함으로써, 출시 시점에 Nvidia 하드웨어에서 V4를 실행하는 사용자들에게는 사실상 성능 지연을 강요하는 동시에, 화웨이의 Ascend 910C 및 Cambricon의 MLU 시리즈 칩에서는 모델이 원활하게 실행되도록 보장하고 있습니다.

배제 전략의 영향:

전략적 목표	국내 시장에 미치는 영향	글로벌 시장에 미치는 영향
하드웨어 주권 (Hardware Sovereignty)	최상위 AI 모델이 서구권 이외의 실리콘(예: Huawei Ascend)에서도 효율적으로 훈련되고 실행될 수 있음을 입증함.	Nvidia 하드웨어가 최첨단 AI 추론의 필수 조건이라는 내러티브에 도전함.
생태계 결합 (Ecosystem Coupling)	중국 기업 개발자들이 V4의 최상의 성능을 이용하기 위해 국내 하드웨어를 채택하도록 강제함.	최적화가 더 이상 보편적으로 전이되지 않는 "이원화된" 소프트웨어 생태계를 생성함.
지정학적 신호 (Geopolitical Signaling)	"양회" 정치 행사를 앞두고 베이징의 "자급자족" 명령과 보조를 맞춤.	미국 규제 당국에 수출 통제가 중국의 내부 기술 발전을 저지하기보다 오히려 가속화할 수 있음을 시사함.
시장 보호 (Market Protection)	화웨이와 Cambricon이 H100/H200에 맞서 자사 칩의 벤치마킹 및 마케팅에서 "선점자" 우위를 점하게 함.	DeepSeek V4에 대한 Nvidia GPU의 벤치마크 점수를 일시적으로 낮추어 구매 심리에 영향을 줄 수 있음.

기술 아키텍처: "엔그램(Engram)"과 100만 컨텍스트

지정학적 기동을 넘어, DeepSeek V4는 극강의 비용 효율성이라는 연구소의 명성을 유지하기 위해 설계된 실질적인 아키텍처 혁신을 도입했습니다. 이 모델은 총 파라미터 수가 약 1조 개로 추정되는 거대한 전문가 혼합 (Mixture-of-Experts, MoE) 아키텍처를 기반으로 구축되었지만, 토큰당 약 320억 개의 파라미터만 활성화합니다. 이러한 희소성 덕분에 추론에 필요한 연산 능력의 일부만 사용하면서도 GPT-5급 시스템과 같은 조밀한 모델에 필적하는 성능을 제공할 수 있습니다.

V4의 핵심 차별점은 "엔그램(Engram)" 조건부 메모리 아키텍처의 도입입니다. 이 새로운 메커니즘은 정적 지식 검색과 동적 추론을 분리하여, 전통적인 Transformer 어텐션 메커니즘과 관련된 이차 연산 비용(quadratic computational penalty) 없이 모델이 100만 토큰을 초과하는 컨텍스트 윈도우(Context Window)에 액세스할 수 있도록 합니다.

DeepSeek V4의 주요 기술 사양:

모델 유형: 네이티브 멀티모달 (텍스트, 이미지, 비디오)
총 파라미터 수: 약 1조 개 (MoE)
활성 파라미터 수: 토큰당 약 320억 개
컨텍스트 윈도우: 1,000,000+ 토큰
주요 혁신: 엔그램(Engram) 조건부 메모리 및 다양체 제약 하이퍼 커넥션 (Manifold-Constrained Hyper-Connections, mHC)
대상 하드웨어: Huawei Ascend 910 시리즈에 최적화됨; 양자화(Quantization)를 통해 듀얼 RTX 4090에서 소비자급 추론 가능.

멀티모달 융합: "옴니(Omni)" 시대의 진입

DeepSeek V4는 진정한 "옴니" 모델 구조를 향한 연구소의 첫 번째 시도를 나타냅니다. Janus 시리즈와 같은 이전 버전은 시각적 이해와 텍스트 생성을 분리했습니다. V4는 이러한 모달리티를 통합하여 텍스트, 코드 및 시각적 입력을 교차 배치하는 복잡한 추론 작업을 가능하게 합니다.

예를 들어, 이 모델은 사용자가 UI 상호작용의 화면 녹화 영상을 업로드하면 모델이 그에 해당하는 프론트엔드 코드를 생성하는 비디오 투 코드(Video-to-code) 생성을 처리할 수 있는 것으로 보고되었습니다. 마찬가지로, 비디오 생성 기능은 방대한 컨텍스트 윈도우를 활용하여 긴 클립 전체에서 시간적 일관성을 유지함으로써 전문 모델과 경쟁할 것으로 예상됩니다.

이러한 능력은 긴 컨텍스트 멀티모달 추론의 현재 표준을 정의한 Google의 Gemini 1.5 Pro 및 Gemini 3.0과 DeepSeek V4를 직접적인 경쟁 관계에 놓이게 합니다. 그러나 DeepSeek의 오픈 가중치 방식(V3 라이선스 모델을 따를 것으로 예상됨)은 이러한 기능을 개발자들에게 무료로 제공함으로써 서구 경쟁사들의 API 기반 비즈니스 모델을 위협하고 시장을 뒤흔들 수 있습니다.

"Blackwell" 논란과 수출 통제

V4의 출시는 DeepSeek의 훈련 인프라에 대한 정밀 조사가 강화되는 가운데 이루어졌습니다. 로이터(Reuters)와 파이낸셜 타임즈(Financial Times)의 최근 보고서는 익명의 미국 관리들을 인용하여 DeepSeek가 미국의 수출 통제를 위반하고 암시장을 통해 획득했을 가능성이 있는 제한된 Nvidia Blackwell 칩으로 모델을 훈련했을 수 있다고 주장했습니다.

이러한 맥락에서 V4 출시를 위해 화웨이로 선회한 DeepSeek의 결정은 이중의 목적을 가집니다:

그럴듯한 부인(Plausible Deniability): 화웨이 하드웨어에서의 우수한 최적화를 보여줌으로써 DeepSeek는 자사의 돌파구가 독자적인 것임을 강조하고, 불법적으로 획득한 미국 기술에 대한 의존으로부터 거리를 둡니다.
규제 차단: 국내 칩을 명시적으로 우대함으로써 베이징의 전략적 이익에 회사를 일치시켜, 잠재적인 국내 규제 단속으로부터 보호받는 동시에 미국의 제재를 비웃는 효과를 냅니다.

시장 영향: "자본 지출 거품"에 대한 도전

DeepSeek V4의 출시는 흔히 "자본 지출 거품(Capex Bubble)"이라 불리는 현재의 AI 경제 모델에 미묘하지만 위험한 위협을 가합니다. 서구 기술 거물들은 현재 스케일링 법칙(Scaling Laws)에 따라 연산 능력과 에너지가 기하급수적으로 증가해야 한다는 믿음 하에 AI 인프라에 수천억 달러를 지출하고 있습니다.

DeepSeek는 OpenAI GPT-4 비용의 극히 일부인 600만 달러 미만으로 훈련된 V3 및 R1 모델로 이러한 가설에 도전했습니다. 만약 V4가 이와 유사한 적은 예산으로 "최첨단" 멀티모달 성능을 제공한다면, 무차별적인 연산 능력보다 알고리즘 효율성(MoE 및 엔그램 아키텍처를 통한)이 더 중요하다는 논지를 더욱 강화하게 될 것입니다.

잠재적인 시장 파장:

소프트웨어 효율성: DeepSeek의 "다양체 제약 하이퍼 커넥션(mHC)"이 입증되면 Transformer 아키텍처 효율성에 대한 글로벌 재검토로 이어질 수 있습니다.
가격 압박: V4가 오픈 소스로 공개될 경우, OpenAI 및 Anthropic과 같은 API 제공업체들이 경쟁력을 유지하기 위해 멀티모달 토큰 가격을 더욱 낮추도록 강요할 가능성이 높습니다.
하드웨어 민주화: 소비자용 하드웨어(RTX 4090 또는 5090 등)에서 V4를 실행할 수 있게 되면 AI 개발이 분권화되어 대규모 클라우드 클러스터에 대한 의존도가 줄어들 수 있습니다.

결론: AI 이원화의 새로운 단계

DeepSeek V4의 임박한 출시는 단순한 제품 출시 그 이상입니다. 이는 지정학적 선언입니다. Nvidia 및 AMD와의 최적화 로드맵을 분리함으로써 DeepSeek는 실리콘 수준에서 명확한 선을 긋고 있습니다. 메시지는 분명합니다. 중국은 칩 계층부터 애플리케이션 계층까지 자급자족 가능한 AI 스택을 구축하겠다는 것입니다.

글로벌 AI 커뮤니티에 있어 V4 출시는 딜레마를 안겨줍니다. 이 모델의 오픈 소스 가능성과 높은 성능은 연구자와 개발자들에게 거부할 수 없는 매력입니다. 그러나 서구권 이외의 하드웨어에 치우친 최적화 편향은 커뮤니티를 분열시키고, 모델이 기원한 지정학적 블록의 하드웨어에서만 최상의 성능을 발휘하는 "폐쇄형 정원(walled gardens)"식 최적화를 만들어낼 수 있습니다.

다음 주 베이징에서 양회가 소집됨에 따라, 세계는 정치적 연설뿐만 아니라 제한된 연산 능력과 소버린 실리콘으로 무엇이 가능한지를 재정의하겠다고 약속하는 이 모델의 벤치마크를 주목할 것입니다.