1 딥시크 V4란? — R1 쇼크 이후 1년 만에 터진 2차 폭탄

딥시크 V4(DeepSeek V4)는 2026년 3월 4일 중국 AI 스타트업 딥시크가 공식 발표한 차세대 거대언어모델(LLM)입니다.
2025년 1월 ‘R1 쇼크’로 전 세계 AI 시장을 뒤흔든 지 꼭 1년 만에, 더 크고 더 저렴하고 더 스마트한 후속작이 등장한 것입니다.
파이낸셜타임스·로이터 등 주요 외신이 일제히 보도한 이 모델은, 출시 타이밍도 의도적이었습니다.
중국 최대 정치행사 양회(전국인민대표대회) 개막일에 맞춰 공개함으로써 중국 ‘AI 기술 굴기’의 상징성을 극대화했습니다.

V4가 주목받는 이유는 단순한 파라미터 증가 때문이 아닙니다. 1년간 미국의 반도체 수출 규제 속에서도
딥시크는 ‘엔그램(Engram)’과 ‘mHC(매니폴드 제약 초연결)’라는 두 가지 혁신 아키텍처를 새로 개발했고,
그 성과를 V4에 집대성했습니다. 흥미로운 점은 이번 출시에서 엔비디아·AMD 등 미국 업체에
사전 접근권을 제공하지 않고, 화웨이·캠브리콘 등 중국 칩 업체와만 사전 최적화 작업을 진행했다는 사실입니다.
AI 칩 시장을 지배하는 엔비디아를 의도적으로 배제한 것은 업계 역사상 이례적인 사건으로 기록됩니다.

▲ 목차로 돌아가기

2 핵심 스펙 한눈에 — 1조 파라미터의 진짜 의미

딥시크 V4의 공식 스펙을 정리하면 아래와 같습니다. 숫자만 보면 압도적이지만, 진짜 중요한 건 그 숫자가 어떻게 작동하느냐입니다.

V4의 파라미터 1조 개 — 숫자가 전부는 아니다

1조 개라는 파라미터 수는 기존 V3 계열(약 6,850억 개)보다 크게 늘었지만, 딥시크 V4는
MoE(Mixture of Experts) 구조를 통해 실제 추론 시 전체 파라미터 중 일부만 활성화합니다.
유출된 초기 보고서에 따르면 약 78B(780억) 규모의 영역만 활성화되도록 설계돼, 실제 연산 비용은
1조 개짜리 모델과 비교할 수 없을 만큼 낮습니다. 이것이 딥시크 V4가 고성능을 유지하면서도
경이로운 가격 경쟁력을 실현할 수 있는 핵심 비결입니다.

코딩 특화 + 멀티모달 = 실무 최강 조합

딥시크 V4는 ‘코딩 우선(Coding-First)’ 모델로 설계됐습니다. 내부 테스트에서 프로그래밍 능력이
앤트로픽의 클로드, 오픈AI의 GPT 시리즈를 능가하는 것으로 전해졌으며, 멀티모달 처리 기능까지 더해
개발자·기획자·콘텐츠 제작자 모두에게 실용적인 도구가 됩니다.
특히 수십만 줄 규모의 코드베이스 전체 맥락을 유지하며 작업하는 ‘대규모 리팩토링’에서 기존 모델 대비
월등히 높은 일관성을 보여줄 것으로 기대됩니다.

▲ 목차로 돌아가기

3 엔그램 아키텍처 — 왜 이게 AI 역사를 바꾸는가

딥시크 V4의 기술적 핵심은 2026년 1월 아카이브(arXiv)에 공개된 ‘엔그램(Engram)’ 메모리 아키텍처입니다.
논문 번호 2601.07372로 공개된 이 기술은, 한마디로 AI가 기억하는 방식 자체를 재설계한 것입니다.

기존 AI 모델의 한계 — 백과사전 전체를 매번 읽어야 했다

기존 트랜스포머 모델들은 학습한 모든 지식을 신경망 가중치 안에 저장했습니다.
그 결과 추론할 때마다 수천억 개 파라미터 전체를 GPU 메모리(VRAM)에 로드해야 했고,
이는 막대한 비용과 느린 속도로 이어졌습니다.
마치 질문 하나에 답하기 위해 백과사전 전체를 처음부터 끝까지 넘기는 것과 같은 비효율입니다.

엔그램의 해법 — 정적 지식과 동적 추론의 분리

엔그램은 ‘변하지 않는 정적 지식’은 값비싼 GPU 메모리가 아닌 저렴한 일반 DRAM에 저장하고,
추론 시 필요한 정보만 해시 기반 조회(Lookup)를 통해 O(1) 복잡도로 즉각 가져오는 방식입니다.
이는 인간의 뇌가 방대한 장기 기억(Long-term Memory)에서 필요한 것만 순간적으로 작업 기억으로
불러와 처리하는 방식과 놀랍도록 닮아 있습니다.

mHC — 1조 파라미터를 안정적으로 학습시키는 수학적 비결

두 번째 핵심 기술인 mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections)는 거대 모델 학습 시 발생하는
‘신호 발산’ 문제를 해결합니다. 딥시크 연구진은 싱크혼-크놉(Sinkhorn-Knopp) 알고리즘을 활용해
연결 행렬을 이중 확률 행렬로 제약함으로써, 1조 파라미터 모델임에도 학습이 폭발하지 않고
안정적으로 수렴하도록 설계했습니다. 이 덕분에 미국의 반도체 제재로 최신 GPU를 충분히 확보하지 못한 상황에서도
딥시크는 하드웨어 한계를 소프트웨어 알고리즘으로 극복하는 데 성공했습니다.

▲ 목차로 돌아가기

4 가격 전쟁의 끝판왕 — GPT-5 · 클로드와 토큰 비용 직접 비교

딥시크 V4가 AI 업계를 긴장시키는 가장 직접적인 이유는 성능이 아닙니다. 바로 ‘가격’입니다.
미국 AI 분석사 웨이브스피드AI 등의 예측에 따르면, V4의 API 이용료는 100만 토큰당 출력 기준
약 0.25달러 수준으로 예상됩니다. 비교를 위해 주요 모델의 가격을 직접 보겠습니다.

단순 계산으로도 딥시크 V4는 GPT-5.2 대비 약 56배, 클로드 Opus 4.5 대비 약 60배 저렴합니다.
노무라증권은 V4에 대해 “다른 조건이 동일하다면, 토큰당 추론 비용이 이전 모델 대비 10~50% 낮아질 수 있다”고 분석했습니다.
기업 입장에서는 매월 수억 원에 달하던 AI API 비용을 수백만 원으로 줄일 수 있다는 의미입니다.

▲ 목차로 돌아가기

5 딥시크 V4 지금 바로 쓰는 법 — 3단계 완전 가이드

딥시크 V4는 공식 웹사이트(deepseek.com)에서 무료로 이용할 수 있습니다.
회원가입부터 첫 대화까지 3단계로 정리했습니다.

개발자라면 API 연동을 고려하세요

딥시크는 OpenAI의 API 규격과 호환되는 인터페이스를 제공합니다.
기존에 GPT API를 사용 중인 서비스라면 엔드포인트 URL만 바꿔도 딥시크 V4로 교체할 수 있습니다.
API 키는 platform.deepseek.com에서 발급받을 수 있습니다.
기업 비용 절감 효과가 즉각적으로 나타나기 때문에, 현재 많은 스타트업들이 GPT → 딥시크 전환을 검토 중입니다.

로컬 설치도 가능 — 개인정보가 걱정된다면

딥시크는 오픈웨이트(Open-weight) 전략을 취하고 있어, 모델 가중치를 직접 다운로드해
자신의 PC나 서버에서 구동할 수 있습니다. Ollama 등의 도구를 이용하면 Windows·macOS·Linux
환경 모두에서 설치가 가능합니다. 다만 풀 사이즈(671B) 모델은 고성능 서버가 필요하므로,
개인 사용자라면 경량화된 증류 모델(7B·14B)을 활용하는 것이 현실적입니다.

▲ 목차로 돌아가기

6 보안 논란과 개인정보 — 이것 모르고 쓰면 위험하다

딥시크 V4를 쓰기 전, 반드시 알아야 할 보안 이슈가 있습니다.
딥시크는 중국 기업이며, 공식 서비스를 이용할 경우 입력한 데이터가 중국 서버에 전송될 수 있습니다.
실제로 한국·미국·호주·일본·대만 등 각국 정부는 정부 소유 기기에서 딥시크 사용을 금지 또는 제한했으며,
네이버·카카오·KB국민은행 등 국내 주요 기업들도 업무용 딥시크 사용을 차단하고 있습니다.

검열 문제도 직시해야 한다

딥시크는 중국 법률에 따라 정치적으로 민감한 주제(시진핑, 천안문, 대만 독립 등)에 대해
강한 검열을 적용합니다. 이는 공식 서비스 기준이며, 직접 로컬에서 가중치를 구동하면
검열 없이 사용할 수 있습니다. 다만 연구나 업무 목적에서 정치적 편향 없는 AI가 필요하다면
이 점을 반드시 감안해야 합니다.

앤트로픽이 제기한 데이터 무단 추출 의혹

2026년 2월, 앤트로픽은 딥시크를 포함한 중국 AI 업체 3곳이 자사 모델 ‘클로드’의 기능을
불법적으로 추출(모델 증류)했다는 주장을 내놨습니다. 오픈AI도 미 하원에 딥시크의 미국 AI 모델 무단 활용 근거를 제출했습니다.
이러한 논란은 아직 법적으로 결론이 나지 않았지만, 딥시크의 기술적 우수성이 자체 개발만의 결과인지에 대한 의문을 남기고 있습니다.

▲ 목차로 돌아가기

7 딥시크 V4, 어떤 사람에게 적합한가? — 솔직한 총평

딥시크 V4는 분명 강력한 도구입니다. 하지만 모든 사람에게 무조건 ‘최선의 선택’은 아닙니다.
아래 기준을 참고해 자신에게 맞는 선택을 하시기 바랍니다.

이런 분께 강력히 추천합니다

이런 분께는 신중함을 권합니다

개인정보나 기업 기밀을 다루는 환경, 혹은 정치적으로 균형 잡힌 AI 응답이 필요한 경우에는
딥시크의 공식 웹서비스 사용을 재고하시기 바랍니다. 공공기관·금융권·의료 분야처럼
데이터 거버넌스가 엄격한 환경에서는 로컬 배포나 내부 승인 없이 딥시크를 사용하는 것이
규정 위반이 될 수 있으니 반드시 내부 정책을 확인하세요.

▲ 목차로 돌아가기