딥시크 V4, 정확히 무엇이 바뀌었나?

딥시크 V4는 2026년 3월 4일, 중국 전인대·정협 양회 개막일에 맞춰 공개된 딥시크의 차세대 플래그십 LLM입니다. 이날을 택한 것 자체가 전략적입니다. 딥시크가 단순한 스타트업이 아니라 중국의 기술 굴기를 상징하는 아이콘임을 세계에 선언한 셈이죠.

전작인 V3 시리즈가 ‘저비용 고성능’을 무기로 2025년 초 글로벌 충격을 줬다면, V4는 그 틀을 완전히 갱신했습니다. 최대 1조 개(1 Trillion)의 파라미터를 갖춘 MoE(전문가 혼합) 구조로, 텍스트뿐 아니라 이미지·영상까지 처리하는 진정한 멀티모달 모델로 진화했습니다. 특히 긴 코딩 프롬프트가 필요한 작업에서 두드러진 성능을 보인다고 알려졌습니다.

눈여겨볼 또 다른 포인트는 미국 기술 배제입니다. 로이터는 딥시크가 이번 모델 개발 과정에서 엔비디아·AMD 등 미국 업체에 사전 최적화 접근권을 주지 않고, 화웨이·캠브리콘 등 중국 칩에 특화해 개발했다고 보도했습니다. AI 모델 개발 역사상 매우 이례적인 행보입니다.

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핵심 기술 3가지: Engram·mHC·DSA 쉽게 이해하기

딥시크 V4를 이해하려면 세 가지 기술 키워드를 알아야 합니다. 어렵게 들리지만 실용적 관점에서 풀면 꽤 직관적입니다.

① Engram 조건부 메모리

2026년 1월 논문(arXiv 2601.07372)으로 공개된 엔그램 기술은 한마디로 ‘기억과 연산의 분리’입니다. 기존 AI는 모든 지식을 GPU 메모리에 올려야 했는데, 엔그램은 변하지 않는 사실적 지식은 값싼 시스템 메모리(DRAM)에 저장해두고, 필요할 때만 O(1) 속도로 꺼내 씁니다. 인간 뇌의 장기 기억을 작업 기억으로 불러오는 것과 동일한 원리입니다.

실용적 효과는 두 가지입니다. 첫째, 100만 토큰 이상의 초장문 맥락에서도 정보 손실 없이 처리 가능합니다. 둘째, GPU 비용이 획기적으로 줄어듭니다. 내부 테스트에서 NIAH(Needle-in-a-Haystack) 다중 쿼리 성능이 84.2%→97.0%로 향상된 것으로 보고됐습니다.

② mHC (다양체 제약 초연결)

수백 개의 레이어를 가진 초거대 모델은 깊어질수록 신호가 폭발하거나 소멸하는 학습 불안정 문제가 생깁니다. mHC는 싱크혼-크놉 알고리즘을 이용해 연결 행렬을 수학적으로 제약함으로써, 1조 파라미터 규모에서도 안정적인 학습을 가능하게 합니다. 덕분에 딥시크는 경쟁사 대비 훨씬 낮은 훈련 비용으로 초대형 모델을 완성할 수 있었습니다.

③ DSA (딥시크 희소 어텐션)

표준 어텐션 메커니즘 대비 연산 비용을 약 50% 줄이면서도 100만 토큰 이상의 컨텍스트를 처리합니다. 모든 토큰에 동등하게 연산을 쏟지 않고, 관련도가 높은 토큰에 집중하는 지능적 희소성 패턴을 활용합니다. 같은 하드웨어에서 더 긴 맥락을 더 빠르게 처리할 수 있다는 의미입니다.

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ChatGPT·Claude·Gemini와 성능 비교표

현재 공식 벤치마크가 완전히 공개되지 않은 상황입니다. 인터넷에 유포된 83.7% SWE-bench 점수는 허구로 판명됐으며, 이를 신뢰하는 것은 금물입니다. 아래 표는 공식 확인된 수치와 제원 정보를 기반으로 정리했습니다.

개인적인 관점에서 보자면, 딥시크 V4의 진짜 경쟁력은 벤치마크 숫자보다 가격과 접근성에 있습니다. 유사한 성능에서 비용이 50~100분의 1이라면, 숫자 싸움에서 2~3점 밀려도 실용적 선택지는 달라질 수 있습니다.

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한국에서 딥시크 V4 쓰는 법 (차단·우회 없이)

먼저 중요한 사실 정리입니다. 한국 정부 부처·공공기관·주요 금융사(국민은행 등)·네이버·카카오 등은 업무용 기기에서 딥시크 접속을 차단한 상태입니다. 개인 데이터 보안 우려 때문입니다. 이 점은 반드시 인지해야 합니다.

단, 개인 기기·개인 계정으로는 현재도 별도 VPN 없이 www.deepseek.com에 접속해 사용할 수 있습니다. 아래 순서대로 진행하면 됩니다.

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가격이 진짜 무기다: 추론 비용 파괴 분석

딥시크 V4가 업계에 던지는 가장 강력한 화두는 성능이 아니라 가격입니다. 예상되는 추론 비용은 입력 100만 토큰당 약 0.27달러. Claude Opus 4.5의 15달러와 비교하면 약 55분의 1 수준입니다.

이 가격 차이가 왜 중요한지 실제 예시로 설명하겠습니다. 스타트업이 고객 서비스 챗봇을 월 1억 토큰 처리하도록 운영한다면, Claude Opus 4.5를 쓸 경우 월 약 150만 원이 소요됩니다. 딥시크 V4라면 약 2만 7천 원입니다. 이 차이가 쌓이면 스타트업의 AI 도입 결정이 바뀝니다.

개인적으로 이 ‘가격 민주화’야말로 딥시크 V4의 진짜 임팩트라고 생각합니다. 성능 순위에서 1~2위를 다투는 것보다, 고비용 때문에 AI를 포기했던 수백만 개의 중소 서비스들이 AI를 도입하게 만드는 것이 AI 생태계 전체에 훨씬 큰 변화를 일으킵니다.

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딥시크 V4의 리스크 3가지 (개인정보·신뢰도·규제)

가격과 성능만 보고 덜컥 쓰기 전에, 반드시 알아야 할 리스크 세 가지가 있습니다.

리스크 1. 개인정보 수집 우려

딥시크는 키보드 입력 패턴을 포함한 광범위한 데이터를 수집하며, 수집된 정보는 중국 서버에 저장됩니다. 중국 법률상 정부 요청 시 이를 제공해야 하는 의무가 있습니다. 특히 업무 기밀, 개인 금융 정보, 의료 데이터는 절대 입력하지 말아야 합니다.

리스크 2. 벤치마크 신뢰성 문제

앞서 언급했듯이 인터넷에 유포된 V4 벤치마크 수치는 조작으로 확인됐습니다. V4가 실제로 얼마나 잘하는지는 독립적인 서드파티 평가가 완료될 때까지 유보적으로 접근하는 것이 합리적입니다. 과거 R2 모델이 오랫동안 출시되지 못한 전례도 있습니다. 기대치를 적절히 조절하는 것이 현명합니다.

리스크 3. 앤트로픽 기술 도용 주장

앤트로픽(Anthropic)은 딥시크를 포함한 중국 AI 업체 3곳이 자사의 Claude 기능을 불법으로 추출해갔다는 주장을 공개적으로 제기했습니다. 법적 공방이 어떻게 결론 날지에 따라 딥시크의 서비스 안정성에 변수가 생길 수 있습니다.

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한국 직장인·개발자가 지금 당장 해야 할 일

딥시크 V4 공개 이후, 한국에서는 이상할 정도로 조용합니다. 중국발 AI 이슈이고, 정부 차원의 차단 기조가 있기 때문에 대중 매체에서 크게 다루지 않는 것입니다. 하지만 개발자와 기획자 관점에서는 지금이 가장 중요한 타이밍입니다.

아래는 직군별로 지금 바로 취할 수 있는 행동을 정리한 것입니다.

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