R2는 어디 갔나 — 이름이 V4로 바뀐 진짜 이유

딥시크 R1이 2025년 1월 세계를 놀라게 한 직후부터, 업계는 곧바로 후속작 R2의 등장을 기다렸습니다. 중국 현지 매체들은 2025년 4월부터 R2 출시 소문을 앞다퉈 보도했고, 로이터통신도 “2025년 5월 출시 계획”이라고 전했습니다. 하지만 R2는 끝내 나오지 않았습니다.

2026년 들어 이름이 V4(DeepSeek-V4)로 바뀌어 재등장했습니다. R 시리즈는 추론(Reasoning) 특화 경량 모델에 붙는 이름이고, V 시리즈는 전방위 플래그십 모델에 붙는 이름입니다. 이름의 변화 자체가 딥시크의 전략 전환을 암시합니다. 단순한 추론 경쟁보다 비용·구조 혁신을 중심에 두는 방향으로 선회한 것입니다.

2026년 3월 10일 현재 기준으로 딥시크 V4는 아직 공식 출시되지 않았습니다. 춘제 출시설, 양회(兩會) 출시설이 차례로 빗나갔고, 공식 발표 없이 침묵이 이어지고 있습니다. 양회는 3월 11일 폐막 예정이지만, 딥시크 측에서 이와 관련한 어떠한 공식 발표도 나오지 않은 상태입니다.

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출시 지연의 핵심 원인 — 화웨이 칩의 한계

딥시크 V4 출시가 계속 미뤄지는 배경에는 미국의 반도체 수출 규제가 있습니다. 미국은 엔비디아의 H100, A100 등 첨단 AI 칩의 대중국 수출을 전면 금지하고 있습니다. 중국 정부의 방침에 따라 딥시크는 화웨이의 AI 칩 ‘어센드(Ascend)’로 신모델을 훈련시키려 했지만, 원하는 결과를 얻지 못했습니다.

결국 딥시크는 타협안을 선택했습니다. 모델 훈련은 여전히 엔비디아 AI 칩을 주력으로 활용하고, 추론(inference) 작업에 화웨이 등 자국산 칩을 투입하는 분업 체계를 구축한 것으로 알려져 있습니다. 이 분업 구조를 안정화하는 과정에서 조정 작업이 길어지면서 출시가 연기된 것이라는 분석이 지배적입니다.

역설적이게도 이 제약이 딥시크를 더 강하게 만들었습니다. GPU 없이도 효율적으로 학습할 수 있는 mHC 기술, 메모리 사용을 줄이는 엔그램 기술 모두 이 한계를 극복하기 위해 고안된 것입니다. 개인적으로는 “제재가 혁신을 강제했다”는 표현이 딥시크를 가장 잘 설명한다고 봅니다.

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V4의 두 가지 신기술 — mHC와 엔그램이란?

① mHC (매니폴드 제약 초연결)

딥시크 창업자 량원펑이 직접 공동 저자로 참여한 논문에서 공개된 기술입니다. AI 학습은 정보를 여러 ‘레이어(층)’ 사이로 전달하는 과정인데, 기존에는 왜곡을 막기 위해 하나의 통로로만 정보를 흘려보냈습니다. 2024년 바이트댄스가 여러 통로를 병렬로 연결하는 ‘하이퍼커넥션(HC)’을 제안했지만, 차선이 너무 많아지면서 학습이 불안정해지는 부작용이 생겼습니다.

mHC는 연결 통로를 4배로 늘리면서도, 모든 차선에 속도 제한을 걸고 교차로 차량 수를 일정하게 유지하는 방식으로 이 불안정성을 해소했습니다. 실험 결과 학습 시간은 6.7%만 늘어난 반면, 각종 벤치마크 성능은 기존 대비 눈에 띄게 향상되었습니다.

② 엔그램(Engram) 메모리

AI가 매번 모든 정보를 새로 연산하는 대신, 단순하고 고정적인 지식은 따로 저장해두고 복잡한 추론 과정과 분리하는 방식입니다. 뇌과학에서 기억 흔적을 뜻하는 ‘엔그램(engram)’에서 이름을 따왔습니다. 덕분에 추론 시 GPU 메모리 사용량이 줄어들어, 저사양 하드웨어에서도 효율적인 연산이 가능해집니다.

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예상 성능과 파격 가격 — GPT·제미나이와 비교

딥시크 V4에서 가장 주목할 부분은 가격입니다. 업계 분석에 따르면 V4는 파라미터(매개변수) 1조 개 규모의 대형 AI 모델임에도 불구하고, 100만 토큰당 0.25달러라는 파격적인 가격에 제공될 것으로 예상됩니다. 이를 현재 경쟁 모델과 비교하면 그 충격이 더욱 선명합니다.

성능 면에서도 기대치가 높습니다. 노무라증권 보고서를 인용한 화얼제젠원에 따르면, 내부 테스트 결과 V4의 프로그래밍 능력이 클로드, 챗GPT를 능가하는 것으로 전해졌습니다. 직전 모델 V3.2도 출시 당시 일부 기능에서 GPT-5와 제미나이 3 프로를 앞섰다는 평가를 받은 바 있어, 이 주장이 완전히 허황된 것은 아닙니다.

다만 중요한 점은, 노무라증권도 “단일 모델의 고효율성만으로 시장을 장악하기 어려운 환경”이라고 짚었다는 것입니다. 2025년 초와 달리 현재는 경쟁 모델이 급격히 늘어난 상태입니다. V4가 R1처럼 충격파를 만들 수 있을지는, 성능보다 가격 파괴의 정도가 관건이라는 것이 업계 전문가들의 공통된 시각입니다.

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한국 사용자가 반드시 알아야 할 보안 이슈

딥시크 V4를 실제로 사용하기 전에 반드시 짚어야 할 부분이 있습니다. 바로 개인정보 보안 문제입니다. 딥시크 R1 출시 이후 한국 정부는 과도한 개인정보 수집 등의 문제를 이유로 딥시크의 국내 신규 서비스를 잠정 중단시켰습니다. 공공기관과 국방부는 딥시크 사용을 전면 금지했고, 기업에도 사용 자제를 권고했습니다.

핵심 문제는 두 가지입니다. 첫째, 딥시크는 사용자의 대화 내용, 기기 정보, IP 주소 등을 수집하며 이 데이터가 중국 내 서버에 저장됩니다. 중국의 국가정보법(2017년)에 따르면 중국 기업은 정부 요청 시 데이터를 제공할 의무가 있습니다. 둘째, 딥시크는 중국 정부의 검열 정책을 반영해 민감한 정치적 질문에 제한적으로 응답하도록 설계되어 있습니다.

그렇다고 딥시크를 무조건 외면해야 한다는 뜻은 아닙니다. 개인적인 학습, 코딩 연습, 공개된 정보 분석 등 민감 정보가 포함되지 않는 범위에서의 활용은 충분히 의미가 있습니다. 중요한 것은 ‘무엇을 입력하느냐’에 대한 명확한 기준을 갖는 것입니다.

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V4가 출시되면 AI 시장은 어떻게 달라질까

딥시크 V4가 예상대로 출시된다면, 가장 직접적인 충격은 ‘AI 사용 비용의 하향 평준화’입니다. GPT-5.2가 100만 토큰당 최대 14달러를 받을 때, V4가 0.25달러에 유사한 성능을 제공한다면 시장의 압력은 극적으로 커집니다. 이미 오픈AI, 구글, 앤스로픽은 2025년 한 해 동안 가격을 수차례 인하했는데, V4 출시는 이 흐름을 더욱 가속할 가능성이 높습니다.

두 번째 파급 효과는 중소 스타트업과 개발자 생태계에 미치는 영향입니다. API 비용이 50분의 1 수준으로 떨어지면, 지금까지 비용 문제로 AI 서비스 출시를 망설이던 소규모 팀들이 시장에 진입할 수 있게 됩니다. 한국 스타트업 생태계에도 적지 않은 기회가 될 수 있습니다.

다만 노무라증권이 지적했듯, 이미 AI 시장은 다극화된 상태입니다. V4가 등장해도 R1처럼 “모든 서비스를 갈아치우는” 단일 충격은 어렵습니다. 결론적으로 V4 출시의 진짜 의의는 ‘가격 전쟁의 본격화’이며, 이 싸움에서 최종 승자는 AI 서비스를 가장 창의적으로 활용하는 기업이 될 것입니다. 딥시크 자신도 포함해서요.

참고:
한국경제 — 딥시크 쇼크 1년 후 현황  | 
ZDNet Korea — mHC 프레임워크 분석

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Q&A — 딥시크 V4 핵심 질문 5가지

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마치며 — 딥시크 V4, 기다릴 가치가 있는가

솔직히 말하면, 딥시크 V4는 지금 기다리는 것이 충분히 가치 있습니다. 단순히 ‘중국 AI’라서 주목하는 게 아닙니다. 미국 빅테크가 수천억 달러를 쏟아부어 만든 모델과 맞먹는 성능을, 반도체 제재라는 불리한 조건에서도 50분의 1 가격으로 만들어냈다는 사실 자체가 AI 산업 전체의 비용 구조를 흔드는 사건이기 때문입니다.

물론 보안 문제는 여전히 실질적인 걸림돌입니다. 한국 정부가 딥시크의 신규 서비스를 차단했던 이유는 허황된 것이 아닙니다. 그러나 이 두 가지 현실 — 압도적 가성비와 구조적 보안 우려 — 을 동시에 이해하고 용도를 구분해 활용하는 것이 지금 이 시대 AI 사용자에게 요구되는 리터러시입니다.

딥시크 V4가 언제 출시될지는 여전히 모릅니다. 하지만 한 가지는 확실합니다. 나올 때가 되면 세상은 다시 한번 놀랄 것이고, 그 때 당황하지 않으려면 지금 미리 구조를 이해해 두는 것이 최선입니다.

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