2026년 3월 최신 분석 | AI 모델 동향

딥시크 V4 출시 지연:
칩 문제 언제 해결되나

춘제에 나온다더니, 양회가 끝나도 감감무소식. 2026년 3월 현재까지
딥시크 차세대 모델이 나오지 못하는 구조적 이유를 완전히 해부합니다.

R2에서 V4로 — 1년 내내 이름만 바뀐 출시설

딥시크 V4 출시 지연은 이제 AI 업계의 ‘연례 미스터리’가 됐습니다. 2025년 4월 처음 ‘R2 출시 임박’이라는 보도가 나온 이후, 이 모델은 이름을 ‘V4’로 바꿔 달면서도 여전히 세상에 나오지 않고 있습니다. 2026년 초에는 춘제(설) 연휴 전후 출시설이 불거졌고, 이어 3월 양회(전국인민대표대회·정협) 기간 출시설이 다시 제기됐지만, 양회가 3월 11일 폐막한 지금도 공식 발표는 전무합니다.

처음에는 미국 IT 매체 디 인포메이션이 ‘2월 중순 출시설’에 불을 붙였습니다. 뒤이어 중국 매체들까지 가세해 기정사실처럼 보도했지만, 2월 하순까지 아무것도 나오지 않았습니다. 그러자 파이낸셜타임스 등이 ‘양회 출시설’을 들고 나왔죠. 결과는 또 동일했습니다. 이쯤 되면 단순한 출시 일정 조정이 아니라, 구조적 문제가 있다고 봐야 합니다.

흥미로운 점은 딥시크가 이 기간 동안 침묵만 지킨 것이 아니라는 사실입니다. 2025년 12월 말, 창업자 량원펑이 공동 저자로 참여한 논문(‘매니폴드 제약 초연결’)을 공개했고, 2026년 1월에는 고효율 학습 프레임워크를 발표했습니다. 모두 차세대 모델 출시를 예고하는 신호였습니다. 기술 논문 선행 공개는 딥시크의 전통적인 출시 전 패턴이기도 합니다.

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화웨이 어센드 칩의 한계 — 출시 지연의 핵심 원인

딥시크 V4 출시가 계속 미뤄지는 가장 직접적인 원인은 화웨이 어센드(Ascend) AI 칩의 기술적 한계입니다. 중국 정부는 미국의 엔비디아 칩 수출 통제에 맞서 딥시크를 비롯한 자국 AI 기업에 화웨이 칩을 사용하도록 권고했습니다. 딥시크는 이에 따라 화웨이 어센드 칩으로 R2 모델 훈련을 시도했지만, 원하는 결과를 얻지 못했습니다.

구체적으로 어센드 칩은 엔비디아 H100/H800 대비 칩 간 연결 속도가 느리고, 소프트웨어 생태계(CUDA 대비 CANN)가 미성숙하며, 열 관리 안정성도 뒤처지는 것으로 알려져 있습니다. 딥시크 자신도 2026년 1월 발표한 연구 자료에서 “제미나이 3 같은 프런티어 폐쇄형 모델과 비교하면 컴퓨팅 자원을 포함한 특정 한계가 있다”고 공식 인정했습니다.

결국 딥시크는 궁여지책으로 분업 전략을 택했습니다. 모델 훈련은 엔비디아 GPU를 주력으로 쓰되, 추론(인퍼런스) 단계에서는 화웨이 어센드 칩을 활용하는 방식입니다. 이 구조적 조정 작업이 길어지면서 출시 일정이 계속 밀리고 있다는 분석이 지배적입니다.

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딥시크 V4 예상 스펙 — 1조 파라미터의 의미

출시가 지연될수록 기대치는 높아지는 법입니다. 현재까지 유출된 정보와 분석을 종합하면, 딥시크 V4는 총 파라미터 약 1조 개 규모의 대형 모델입니다. V3의 671B(6,710억 개) 대비 약 1.5배 규모로, 동시에 활성화되는 파라미터는 약 37B 수준으로 추정됩니다. 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 통해 전체 파라미터를 한꺼번에 가동하지 않고 필요한 ‘전문가’ 블록만 선택적으로 활성화하는 방식입니다.

컨텍스트 윈도우(한 번에 처리하는 텍스트 분량)는 최대 100만 토큰으로, 이는 두꺼운 책 수백 권에 해당하는 분량입니다. 특히 ‘매니폴드 제약 하이퍼커넥션(mHC)’ 설계를 적용해 AI 신경망이 정보를 다음 층으로 전달하는 방식을 기존 직렬 구조에서 병렬 초연결 구조로 전환했습니다. 이 덕분에 연산량 증가 없이 모델 규모를 키우는 것이 가능하다는 것이 딥시크 측의 주장입니다.

가격 경쟁력도 압도적입니다. 현재 유출된 예상 가격은 100만 토큰당 약 0.25달러(약 365원)로, 구글 제미나이 3.1의 12달러 대비 48분의 1 수준입니다. 노무라증권은 V4의 토큰당 추론 비용이 V3 대비 10~50% 추가로 낮아질 수 있다고 분석했습니다. 이 가격이 현실화된다면 AI API 시장 전체가 또 한 번 요동칠 수밖에 없습니다.

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GPU 밀반입 논란 — 중국은 어떻게 칩을 구하나

화웨이 칩만으로는 원하는 성능을 낼 수 없다고 판단한 딥시크가 선택한 우회로에는 충격적인 방식이 포함돼 있습니다. 한겨레 등의 보도에 따르면, 딥시크는 엔비디아 최신 칩 수천 개를 제3국 데이터센터로 들여온 뒤 분해해 중국으로 밀반입하는 방식으로 최신 모델 개발에 활용했다는 의혹을 받고 있습니다. 이는 미국의 수출 통제를 정면으로 우회하는 행위로, 사실이라면 딥시크뿐 아니라 관련 기업들에 대한 추가 제재로 이어질 수 있는 심각한 사안입니다.

이 논란은 딥시크의 ‘저비용’ 신화에 의구심을 품게 만들기도 합니다. R1이 불과 600만 달러의 훈련 비용으로 GPT-4 수준의 성능을 냈다는 주장이 주목받았지만, 만약 암시장 경로로 확보한 고성능 칩을 실제로 활용했다면 그 ‘저비용’의 실체는 완전히 다른 이야기가 됩니다. 공식적으로 공개된 비용에 칩 확보를 위한 음성적 비용이 포함되지 않았을 가능성이 있기 때문입니다.

더 넓은 시각에서 보면, 이 상황은 미국의 대중 반도체 수출 통제 정책이 실질적인 효과를 거두고 있는지에 대한 의문을 제기합니다. 통제망에 구멍이 있다면 엔비디아 칩이 여전히 중국의 AI 개발에 흘러들어 가고 있을 수 있으며, 이는 미국 정부가 더욱 촘촘한 규제를 도입하는 빌미가 될 수 있습니다. 딥시크 V4의 출시는 단순한 제품 발표를 넘어 미·중 AI 패권 경쟁의 지정학적 신호탄이기도 한 것입니다.

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경쟁사들은 달렸다 — 1년 공백 동안 바뀐 AI 판도

딥시크가 V4 출시를 미루는 동안 경쟁사들은 빠르게 치고 나왔습니다. 오픈AI는 2025년 8월 GPT-5를, 4월에는 o3와 o4-mini를 연달아 공개했습니다. 앤트로픽은 2025년 11월 클로드 오퍼스 4.5를, 구글은 같은 시기에 제미나이 3을 출시했습니다. 중국 내부에서도 바이트댄스(도우바오 2.0), 알리바바(큰웬 3.5)가 춘절 전후로 신모델을 공개하며 경쟁을 달구었습니다.

딥시크가 R1으로 AI 인프라 거품론을 자극했을 때, 엔비디아·브로드컴 주가가 17% 급락하며 시장이 흔들렸습니다. 그러나 1년이 지난 현재, 엔비디아는 2025년 10월 시가총액 5조 달러를 돌파했고 브로드컴은 49%, ASML은 36% 상승했습니다. 딥시크의 충격이 AI 인프라 투자를 줄이기는커녕, 오히려 ‘더 강한 AI 인프라가 필요하다’는 확신으로 시장이 재정비된 결과입니다.

한편, 딥시크가 공개한 7개의 업데이트 모델은 모두 V3, R1의 개선 버전이었을 뿐 완전히 새로운 아키텍처의 모델은 아니었습니다. 가트너 애널리스트 칸다바투는 “최근 모델들이 효율적이더라도 시장은 신선한 충격보다는 기존 흐름의 연장선으로 받아들이고 있다”고 평가합니다. 즉, 딥시크에게는 V4의 출시가 ‘AI 챔피언십’ 복귀전이나 다름없습니다.

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V4가 출시되면 진짜 2차 쇼크가 올까?

기대 요인: 가격 파괴력은 여전히 살아 있다

V4가 출시된다면 가장 강력한 무기는 역시 가격입니다. 100만 토큰당 0.25달러는 현존 최강 모델들을 최소 10배에서 최대 50배 차이로 압도합니다. 기업이 AI를 실무에 도입할 때 가장 민감하게 반응하는 것이 API 비용인 만큼, V4의 가격이 현실화된다면 기업 도입 시장에서의 파급력은 엄청날 것입니다. 블룸버그 인텔리전스는 “글로벌 AI 시장을 다시 한 번 뒤흔들 잠재력이 있다”고 명확히 평가했습니다.

우려 요인: 보안 리스크와 ‘쇼크 피로감’

그러나 냉정하게 봐야 할 부분도 있습니다. 한국을 포함해 일본, 대만, 호주 정부는 이미 딥시크의 정부 기기 사용을 금지하거나 차단했습니다. 사용자 키보드 입력 패턴 등 광범위한 개인정보를 수집하고, 이를 중국 서버에 저장한다는 투명성 문제는 V4가 나와도 해결되지 않습니다. 기업 입장에서는 저렴한 API 비용이 매력적이더라도, 기밀 데이터 유출 우려 때문에 선뜻 채택하기 어렵습니다.

저는 개인적으로, V4 출시 자체보다 출시 후 기업들의 반응 속도가 더 중요한 변수라고 봅니다. 딥시크 R1 때는 누구도 예측하지 못한 ‘서프라이즈 효과’가 있었지만, 이제 시장은 딥시크의 패턴을 학습했습니다. 1조 파라미터, 가성비, 오픈소스라는 예고를 이미 다 알고 있는 상태에서 나오는 V4는 R1만큼의 즉각적 충격을 주기 어려울 수 있습니다. 진짜 쇼크는 오히려 ‘아무도 예상 못 한 시점’에, ‘아무도 몰랐던 성능 지표’로 터질 때 오는 법입니다.

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Q&A — 5가지 핵심 질문

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마치며 — 딥시크의 침묵이 주는 신호

딥시크 V4 출시 지연을 두고 ‘기술적 실패’로 보는 시선과 ‘완벽을 위한 신중함’으로 보는 시선이 엇갈립니다. 저는 둘 다 맞다고 생각합니다. 화웨이 칩 문제는 분명한 기술적 난관이지만, 동시에 딥시크가 섣불리 미완성 모델을 내놓지 않겠다는 의지의 표현이기도 합니다. R1이 ‘예상 밖의 충격’이었다면, V4는 ‘예상된 기대’를 안고 출발합니다. 그 기대를 실망으로 끝내지 않으려면 완성도에서 타협해서는 안 된다는 것을 딥시크도 알고 있을 겁니다.

한 가지 확실한 것은, 딥시크가 침묵하는 동안에도 AI 업계의 시계는 멈추지 않았다는 점입니다. GPT-5, 클로드 오퍼스 4.5, 제미나이 3이 이미 시장에 나와 있는 상황에서 V4가 출시된다면, 벤치마크 하나하나가 모두 실시간으로 비교·분석될 것입니다. 그 무대에서 ‘1조 파라미터, 0.25달러’가 진짜 숫자임을 증명해낼 때, 비로소 2차 쇼크라는 말이 성립할 것입니다.

딥시크 V4의 출시 소식이 공개될 때 이 글을 다시 꺼내보시기 바랍니다. 예측이 맞았는지, 틀렸는지 — 그 자체가 AI 시대를 이해하는 좋은 공부가 될 테니까요.