1. DeepSeek V4가 뭔데 이렇게 난리인가

2026년 2월 28일, 영국 파이낸셜타임스(FT)가 내부 소식통 2명을 인용해 보도한 내용은 단 몇 줄이었지만 충격은 컸습니다.
중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 이미지·영상·텍스트를 동시에 생성할 수 있는 멀티모달 대형 언어 모델 ‘DeepSeek V4‘를 3월 초 공개할 예정이라는 것이었습니다.
딥시크가 신모델을 내놓는 것은 DeepSeek V3 이후 1년여 만입니다.

이 소식이 더 주목받는 이유는 두 가지입니다. 첫째, V4 개발에 미국산 엔비디아 GPU가 아닌 화웨이 Ascend 칩과 캠브리콘 등 중국산 반도체가 활용됐다는 점입니다.
미국의 반도체 수출 규제를 알고리즘 혁신으로 정면 돌파한 셈입니다. 둘째, 지난 2025년 초 딥시크 R1·V3가 OpenAI와 Google에 비해 10~100분의 1 수준의 훈련 비용으로 최상위권 성능을 기록하며 이미 ‘AI 업계의 가격 파괴자’로 검증됐기 때문입니다.

현재(2026년 3월 11일 기준)까지 딥시크의 공식 발표는 없습니다. 하지만 2026년 1월 GitHub에서 발견된 ‘MODEL1’ 코드 유출, 1월 12일 arXiv에 등록된 Engram 논문(번호: 2601.07372), 그리고 2월 11일 API 컨텍스트 윈도우가 128K에서 100만 토큰으로 조용히 업그레이드된 사실 등이 출시가 매우 임박했음을 강력하게 시사합니다.

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2. Engram 메모리: 뇌처럼 기억하는 AI의 탄생

DeepSeek V4의 가장 핵심적인 기술 혁신은 ‘Engram 조건부 메모리 아키텍처‘입니다.
arXiv 논문(2601.07372)으로 공개되고 GitHub에 오픈소스 코드까지 공개된 이 기술은, 기존 AI가 모든 지식을 값비싼 GPU 메모리에 구겨 넣던 방식을 완전히 뒤집습니다.

왜 기존 방식이 문제였나

기존 트랜스포머 모델은 “파리는 프랑스의 수도”라는 단순 사실을 답할 때도, 복잡한 수학 증명을 할 때도 똑같이 비용이 많이 드는 신경망 연산을 사용합니다.
이는 마치 단순 암기 문제를 풀 때도 뇌의 모든 신경을 총동원하는 것과 같은 비효율입니다.
결과적으로 GPU를 낭비하고, 추론 비용이 높아지며, 처리 속도도 느려집니다.

Engram이 이를 해결하는 방식

Engram은 ‘정적 지식(Static Knowledge)‘과 ‘동적 추론(Dynamic Reasoning)‘을 구조적으로 분리합니다.
변하지 않는 사실적 지식은 저렴한 일반 시스템 메모리(DRAM)에 해시 테이블 형태로 저장하고, 모델은 필요한 정보만 O(1) — 즉 데이터 크기와 무관한 일정한 속도로 — 즉각 조회합니다.
이는 인간의 뇌가 장기 기억(Engram)에서 필요한 것만 작업 기억으로 불러오는 방식과 정확히 일치합니다.

내부 실험 결과에 따르면, Engram을 적용했을 때 Needle-in-a-Haystack 정확도가 84.2%에서 97.0%로 비약적으로 향상됐습니다.
이는 100만 토큰짜리 문서 안에 숨겨진 특정 정보를 찾아내는 능력이 크게 개선됐다는 의미로, 전체 코드베이스를 한 번에 이해하거나 대형 법률 문서를 분석하는 실무에서 게임 체인저가 될 수 있습니다.
모델 파라미터의 약 25%를 Engram 메모리로, 나머지 75%를 동적 추론에 배분하는 구조가 성능을 극대화하는 최적 비율이라는 사실도 논문에서 확인됩니다.

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3. 1조 파라미터 MoE 아키텍처, 왜 효율적인가

GitHub 유출 코드(‘MODEL1’)와 복수의 소식통에 따르면, DeepSeek V4는 총 파라미터 수가 약 1조(1 Trillion)에 달하는 초거대 Mixture-of-Experts(MoE) 모델입니다.
숫자만 보면 기존 V3(671B)보다 훨씬 큰데, 놀랍게도 실제 추론 시 활성화되는 파라미터는 V3(37B)보다 오히려 적은 약 32B로 추정됩니다.

MoE 구조가 효율적인 이유

MoE(전문가 혼합) 구조는 전체 신경망 중 특정 입력에 최적화된 ‘전문가 모듈’만 활성화하는 방식입니다.
V4는 Engram의 O(1) 정적 지식 조회와 MoE의 희소 활성화가 결합되어, 전체 모델 크기는 방대해졌어도 토큰당 실제 연산 비용은 V3보다 줄어든 독특한 역설을 실현했습니다.
더 크고 더 똑똑하면서도 더 싸게 돌아가는 구조인 셈입니다.

mHC: 1조 파라미터를 안정적으로 학습시키는 수학

모델이 커질수록 학습 과정에서 신호가 폭발하거나 발산하는 문제가 생깁니다.
딥시크 연구진은 이를 해결하기 위해 다양체 제약 초연결(Manifold-Constrained Hyper-Connections, mHC) 기술을 개발했습니다(arXiv: 2512.24880).
잔차 연결 공간을 특정 수학적 다양체(Manifold) 위로 투영해 신호 크기를 강제 제어하는 이 방식은, 싱크혼-크놉(Sinkhorn-Knopp) 알고리즘을 통해 연결 행렬을 이중 확률 행렬로 제약합니다.
쉽게 말하면, 아무리 깊은 신경망도 무너지지 않도록 수학적 안전장치를 심어놓은 것입니다.

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4. GPT-5 vs Claude Opus 4.6 vs DeepSeek V4 성능 비교

2026년 3월 현재, AI 모델 최상위 경쟁은 OpenAI GPT-5.2, Anthropic Claude Opus 4.6, Google Gemini 3 Pro의 삼파전 구도입니다.
여기에 DeepSeek V4가 합류하면 구도가 어떻게 바뀔지 살펴보겠습니다.

유출된 벤치마크 수치의 진실

2026년 1~2월, 인터넷에는 DeepSeek V4가 SWE-bench Verified에서 83.7%를 기록했다는 유출 차트가 퍼졌습니다.
그러나 이 수치는 신뢰하기 어렵습니다. 비교군으로 제시된 Kimi K2.5와 Gemini 3 Pro의 순서가 공식 기록과 정반대로 작성되어 있었고, Epoch AI 관계자가 직접 허위임을 확인해주었습니다.
과장된 숫자보다 기술적 원리가 더 중요합니다.

진짜 경쟁력: 가격

성능이 비슷하다고 가정했을 때 진짜 승부처는 추론 비용입니다.
현재 DeepSeek V3.2의 API 가격은 100만 토큰당 입력 $0.56, 출력 $0.28 수준입니다.
반면 Claude Opus 4.6은 100만 토큰당 입력 기준으로 약 $15에 달합니다.
V4가 V3의 가격 정책을 유지한다면, 비슷한 코딩 성능을 약 50분의 1의 비용으로 이용할 수 있다는 결론이 나옵니다.
이것이 개발자와 기업들이 V4 출시를 손꼽아 기다리는 핵심 이유입니다.

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5. 멀티모달·화웨이 칩·가격: 실사용자 관점 정리

DeepSeek V4는 딥시크 최초의 진정한 멀티모달 모델입니다.
파이낸셜타임스 보도와 내부 소식통에 따르면 텍스트·이미지·영상을 동시에 생성하는 기능이 기본 탑재됩니다.
지금까지 딥시크는 텍스트 추론에 특화되어 있었기 때문에, 이번 V4는 Midjourney나 Sora가 점유하고 있던 비주얼 생성 영역까지 겨냥하는 사실상 첫 번째 도전입니다.

화웨이 칩 사용의 의미

V4 개발에는 화웨이 Ascend 시리즈와 캠브리콘(Cambricon) 칩이 사용됐습니다.
이는 미국의 첨단 반도체 수출 규제가 강화된 이후 중국 AI 기업이 독자적인 하드웨어 생태계를 구축하는 가장 구체적인 사례입니다.
물론 내부적으로는 화웨이 칩 학습 과정에서 기술적 어려움이 있었고, 일부 공정에서는 엔비디아 칩이 병행 사용됐다는 보도도 있습니다.
중요한 것은 ‘순수 국산 칩’이냐 여부가 아니라, 딥시크가 엔비디아 의존도를 줄이는 방향으로 확실히 움직이고 있다는 점입니다.

내 컴퓨터에서 돌릴 수 있을까?

전체 1조 파라미터 모델을 일반 PC에서 구동하는 것은 현재 기술로 불가능합니다.
그러나 양자화된 32B 활성 파라미터 버전은 RTX 5090(32GB VRAM) 1장 또는 RTX 4090(24GB) 2장 조합으로 구동 가능할 것으로 예상됩니다.
당연히 이는 전체 성능이 아닌 축소된 버전이며, 현재 양자화된 V3를 로컬 실행하는 것과 유사한 수준의 경험을 제공할 것입니다.
클라우드 API로 쓰는 것이 대부분의 사용자에게 현실적인 선택입니다.

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6. 개발자와 직장인이 지금 당장 준비해야 할 것들

DeepSeek V4가 공식 출시되기 전, 지금 이 시점에 할 수 있는 준비가 있습니다.
무작정 기다리는 것보다 다음 체크리스트를 따르면 출시 당일부터 빠르게 활용할 수 있습니다.

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