딥시크 V4는 2026년 2월 공개될 것이라는 로이터·파이낸셜타임스의 보도로 전 세계 AI 업계를 달아오르게 했습니다. 그런데 2월 중순, 춘제(설), 2월 말, 3월 초, 4일(중국 양회 개막일)… 예고된 창(window)이 무려 네 번 지나갔지만 V4는 아직 나타나지 않았습니다. 2026년 3월 13일 현재까지도 공식 출시 발표는 없습니다. 지연의 진짜 원인과 V4가 왜 그토록 중요한지, 그리고 일반 사용자가 지금 당장 알아야 할 것들을 정리합니다.

딥시크 V4란? 왜 이렇게 주목받나

2025년 1월, 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 선보인 R1 추론 모델은 글로벌 AI 시장을 뒤흔들었습니다. “AI 개발에는 수백억 달러가 필요하다”는 통념을 뒤집고, 비교적 낮은 비용으로 GPT-4급 성능을 구현하면서 엔비디아 주가가 하루에 17% 폭락하는 이른바 ‘딥시크 쇼크’가 발생했죠. V4는 그 R1의 계보를 이어, 베이스 모델과 추론 모델을 통합한 차세대 플래그십으로 알려져 있습니다.

파이낸셜타임스(FT)와 로이터통신의 보도에 따르면 V4는 단순 텍스트를 넘어 이미지·영상·텍스트를 동시에 처리하는 네이티브 멀티모달 모델로 설계됐습니다. 특히 긴 코드 프롬프트 처리 능력에서 Claude와 ChatGPT를 뛰어넘는 내부 테스트 결과가 나왔다는 보도까지 더해지면서, V4는 사실상 오픈소스 AI 역사상 가장 기대받는 모델이 됐습니다. 개인적으로 R1 쇼크 이후 1년이 지난 지금, V4가 그 충격을 재현할 수 있을지가 가장 궁금한 지점입니다.

딥시크는 오픈소스 전략을 유지하고 있어, V4가 공개되면 전 세계 개발자들이 무료로 내려받아 사용하거나 개인 서버에 설치할 수 있습니다. 이것이 OpenAI·Google·Anthropic 등 유료 독점 모델 진영이 긴장하는 이유입니다.

출시 연기의 진짜 이유: 화웨이 칩 실패

화웨이 어센드 칩, 왜 문제가 됐나

딥시크 V4 지연의 가장 핵심적인 원인은 화웨이의 어센드(Ascend) AI 칩으로 모델을 훈련하려다 반복 실패한 것입니다. FT 보도에 따르면 딥시크는 중국 정부의 자국 반도체 사용 압박 아래 R2(현재의 V4) 훈련에 화웨이 칩을 사용하려 했습니다. 그러나 칩 간 데이터 전송 속도(interconnect)가 엔비디아 GPU 대비 현저히 느리고, 소프트웨어 툴링이 미성숙해 훈련 과정이 불안정했습니다. 결국 훈련은 엔비디아 하드웨어로 되돌리고, 화웨이 칩은 추론(inference) 단계로 역할을 제한했습니다.

지연 타임라인 한눈에 보기

엔비디아 배제 결정의 숨은 의도

2026년 2월 25일, 로이터통신은 딥시크가 V4의 사전 접근권(early access)을 엔비디아와 AMD에 제공하지 않기로 했다는 충격적인 보도를 냈습니다. 일반적으로 AI 개발사는 주요 모델 출시 전 반도체 업체들에 선제 접근권을 주어 하드웨어 최적화를 돕습니다. 딥시크는 그 관행을 깼고, 대신 화웨이, 캠브리콘 등 중국산 반도체 기업에만 수주간의 독점 최적화 기회를 제공했습니다.

표면적으로는 미·중 반도체 전쟁에서 중국의 기술 자립을 과시하는 제스처로 읽힙니다. 하지만 그 이면을 보면, 딥시크가 여전히 엔비디아 GPU로 훈련을 진행한다는 사실과 모순됩니다. 즉 엔비디아를 배제한 것은 훈련 단계가 아니라 ‘추론 최적화’ 단계에서의 배제이며, 이는 화웨이 칩에서 V4를 돌리는 것이 자국 반도체 생태계에 얼마나 경쟁력이 있는지를 시험하는 의미도 있습니다.

개인적인 시각으로는 이 결정이 단순한 애국주의적 쇼맨십이 아니라고 봅니다. 딥시크는 이 조치로 중국 국내 클라우드 서비스와 화웨이 클라우드의 V4 기반 서비스 출시를 먼저 가능케 하고, 미국 시장과의 공급망 의존을 최소화하는 지정학적 리스크 분산 전략을 실행하고 있는 것으로 보입니다.

유출된 성능 지표: 믿어도 될까?

유출 벤치마크 vs. 경쟁 모델 비교

유출된 수치가 사실이라면 V4는 코딩 벤치마크에서 현재 최고 수준의 독점 모델을 뛰어넘는 결과입니다. 그러나 이 수치들은 딥시크 내부 테스트에서 나온 미검증 수치이며, 제3자 독립 평가가 이루어지지 않았습니다. 역사적으로 출시 전 유출 벤치마크는 실제 성능을 과장하는 경향이 있습니다.

그러나 딥시크의 트랙 레코드를 보면 마냥 무시하기 어렵습니다. R1 역시 출시 전 “과장 아닌가”라는 의심을 받았지만, 실제 공개 이후 독립 평가에서 예고된 성능을 대부분 입증했습니다. 출시되면 생각보다 빠르게 “사실이었다”는 평가가 쏟아질 가능성이 높습니다.

V4의 핵심 기술: 무엇이 달라지나

딥시크가 V4 이전에 공개한 연구 논문들을 보면 V4의 아키텍처 방향성이 보입니다. 딥시크는 늘 모델 출시 전 관련 논문을 먼저 공개해왔기 때문에, 이를 ‘V4의 설계도’로 해석하는 것이 업계의 정설입니다.

3월 9일 V4 Lite 논란: 조용한 출시인가

2026년 3월 9일, 중국 IT 매체들이 딥시크 웹사이트에서 코딩 성능 개선과 컨텍스트 처리 확장이 확인됐다고 보도했습니다. 커뮤니티 일부는 이를 “DeepSeek V4 Lite”라고 부르기 시작했습니다. 그러나 딥시크는 공식적으로 어떠한 새 모델 이름도, 사양도, 출시 일정도 확인해주지 않았습니다.

이 상황을 어떻게 해석해야 할까요? 가능한 시나리오는 세 가지입니다. 첫째, V4의 일부 기능을 웹 인터페이스에 조용히 통합하는 단계적 롤아웃. 둘째, V4와 별도로 기존 모델을 업데이트한 것. 셋째, V4 공식 출시 직전 사전 배포 테스트. 전문가들은 2월 11일에 컨텍스트 창이 128K에서 1M으로 확장된 것과 연결해 첫 번째 시나리오에 무게를 두고 있습니다.

현재 시점(2026.03.13)에서 확실한 것은 공식 V4 API는 미출시라는 사실입니다. 따라서 “V4가 나왔다”는 소셜미디어 글들은 공식 확인 전까지 신중하게 받아들여야 합니다.

일반 사용자는 어떻게 준비해야 하나

V4가 아직 공식 출시되지 않았더라도 지금 할 수 있는 것들이 있습니다. 특히 AI 도구를 업무에 활용하는 분들이라면 V4 출시 이후 빠르게 적용하기 위해 지금부터 준비하는 것이 유리합니다.

🙋 자주 묻는 질문 (Q&A)

📝 마치며 — 총평

딥시크 V4는 단순한 모델 업그레이드가 아닙니다. 화웨이 칩 문제로 드러난 중국의 반도체 자립 한계, 엔비디아를 배제한 지정학적 선택, 그리고 1조 파라미터 규모의 멀티모달 AI가 오픈소스로 풀릴 때의 파장까지 — 이 모든 것이 하나의 모델 출시에 집약돼 있습니다.

솔직히 말하면, 저는 V4가 또 한 번 시장을 뒤흔들 것이라고 생각합니다. R1 쇼크처럼 주가를 흔드는 파급력이 재현될지는 모르겠지만, 오픈소스 AI의 역량이 독점 상업 AI를 따라잡는 속도는 분명히 가속되고 있습니다. 문제는 언제 나오느냐가 아니라, 나왔을 때 얼마나 빨리 활용하느냐입니다.

지금 당장 딥시크의 공식 채널을 팔로우하고, 기존 R1·V3를 한 번이라도 써보는 것이 V4 시대를 가장 잘 준비하는 방법입니다.