딥시크 V4란 무엇인가 — 핵심 정체 정리

딥시크 V4는 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 2026년에 공개를 예고한 차세대 거대언어모델(LLM)입니다. 당초 ‘R2’라는 이름으로 알려졌다가, 2026년 3월 기준으로 ‘V4’로 명칭이 변경될 가능성이 높다는 루머가 유력하게 퍼져 있습니다. 딥시크는 중국 항저우의 헤지펀드 하이플라이어(High-Flyer)가 2023년 7월에 설립한 AI 전문 기업으로, 설립 불과 1년 반 만에 전 세계를 뒤흔드는 스푸트니크 쇼크를 일으킨 주인공입니다.

2025년 1월, 딥시크는 추론 특화 모델 R1을 공개하며 미국 빅테크 업계에 충격을 안겼습니다. 당시 충격의 핵심은 성능이 아니라 비용이었습니다. OpenAI가 GPT-4를 개발하는 데 1억 달러를 쏟아부은 것과 달리, 딥시크는 V3 모델을 단 600만 달러(약 80억 원)에 학습시켰다는 사실이 알려지면서 엔비디아 주가가 하루 만에 18% 폭락하고 시가총액 6,000억 달러가 증발하는 초유의 사태가 벌어졌습니다. 딥시크 V4는 바로 그 R1이 가져온 충격의 후속타입니다.

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왜 이렇게 오래 걸렸나 — 출시 지연의 진짜 이유

딥시크 V4(구 R2)는 2025년 4월부터 중국 매체를 통해 출시설이 돌았지만, 결국 1년 가까이 공개되지 않았습니다. 가장 큰 원인은 화웨이 AI 칩(어센드, Ascend)의 기술적 한계였습니다. 중국 정부가 자국산 칩 사용을 권장하면서 딥시크는 어센드 칩으로 새 모델 훈련을 시도했으나, 반복적인 오류와 불안정성 문제로 원하는 성능을 끌어내지 못했습니다. 심지어 화웨이에서 직접 엔지니어 팀을 파견했음에도 문제가 해결되지 않았습니다.

결국 딥시크는 엔비디아 칩으로 훈련을 전환했습니다. 로이터 통신은 미국 정부 관계자를 인용해 딥시크 V4가 수출 금지된 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 칩을 활용해 학습됐을 가능성을 보도했습니다. 제3국 데이터센터를 통한 우회 반입 방식이라는 관측도 나왔습니다. 한편, 2026년 2월 17일(춘제)에 출시될 것이라는 전망이 파이낸셜타임스 등에서 제기됐고, 이후 ‘3월 양회(兩會) 출시설’로 이어졌으나 양회는 3월 11일 폐막했고 공식 발표는 아직 없는 상태입니다.

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딥시크 V4 주요 스펙 — 수치로 보는 충격 예고

공식 발표 전이지만 복수의 외신 보도와 유출 정보를 종합하면, 딥시크 V4의 윤곽이 상당 부분 드러나 있습니다. 가장 주목할 부분은 파라미터 규모와 비용 효율입니다. 파라미터 1조 개(1T) 수준의 MoE(Mixture of Experts) 기반 대형 모델로, 전체 파라미터 중 실제 연산에 활성화되는 비율은 약 7~8% 수준으로 알려져 있습니다. 이 방식은 대형 모델의 성능을 유지하면서도 연산 비용을 극적으로 낮추는 딥시크 특유의 효율화 전략입니다.

노무라증권은 V4에 대해 “동일 조건 대비 토큰당 추론 비용이 이전 모델 대비 10~50% 낮아질 수 있다”고 전망했습니다. 구글 제미나이 3.1의 100만 토큰당 이용료가 12달러인 반면, V4는 0.25달러 수준이 될 것이라는 관측도 나옵니다. 이는 무려 48분의 1 가격입니다. 또한 V4에는 딥시크가 2026년 초 논문으로 공개한 두 가지 핵심 신기술이 적용될 것으로 예상됩니다.

핵심 신기술 두 가지

첫 번째는 매니폴드 제약 하이퍼커넥션(mHC)입니다. 기존의 순차적 신경망 연결 방식을 병렬 초연결 구조로 바꾸고, 연산이 지나치게 복잡해지지 않도록 수학적 제약을 거는 기술입니다. 쉽게 말해 연산 비용을 늘리지 않고 모델 크기를 키울 수 있는 설계법입니다. 두 번째는 엔그램(Engram)으로, 단순하고 고정적인 지식 추출과 복잡한 동적 추론을 분리하는 방식입니다. 이를 통해 상대적으로 낮은 사양의 GPU로도 연산 효율을 높일 수 있어, 고비용 HBM(고대역폭메모리) 의존도를 크게 낮출 수 있습니다.

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미·중 AI 전쟁 현황 — V4가 판을 바꿀 수 있을까

2026년 3월 현재 글로벌 AI 경쟁 구도를 냉정하게 분석하면, 중국이 맹렬히 추격하고 있지만 미국과의 기술 격차는 좁혀지지 않고 있습니다. Artificial Analysis의 벤치마크 추적 데이터에 따르면, 중국 최고 모델인 지푸 AI의 GLM-5가 49.6점을 받았을 때 구글 제미나이 3.1 프로는 57.1점을 기록했습니다. 중국이 올라오면 미국도 더 올라가는 방식으로 격차가 유지되고 있습니다.

그러나 딥시크의 차별점은 순수 성능 경쟁이 아니라는 점입니다. 딥시크의 전략적 무기는 오픈소스 + 초저비용 조합입니다. 허깅페이스 오픈소스 모델 누적 다운로드 기준으로, 2025년 8월 이미 중국 모델이 미국 모델을 역전했습니다. 2026년 1월 기준으로 중국 8억 1,800만 건 대 미국 6억 100만 건으로 2억 건 이상 격차가 벌어진 상태입니다. 미국 빅테크들이 클로즈드 소스로 전환하는 사이, 딥시크는 MIT 라이선스로 모델 가중치를 공개해 전 세계 개발자들이 자유롭게 활용하는 생태계를 구축하고 있습니다.

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보안 이슈 — 쓰기 전에 반드시 알아야 할 것

딥시크 V4를 포함한 딥시크 모델 전반에 걸쳐 반드시 알고 있어야 할 보안 이슈가 있습니다. 한국을 포함한 다수 국가의 정부 부처는 이미 딥시크 공식 서비스 접속을 차단했습니다. 한국 정부 부처들은 외부 접속 가능 컴퓨터에서 딥시크 접속을 막았고, 일본·대만·호주도 정부 소유 기기에서 사용을 금지했습니다.

문제의 핵심은 두 가지입니다. 첫째, 개인정보 중국 정부 전송 가능성입니다. 딥시크 공식 홈페이지를 통해 사용할 경우 입력 데이터가 중국 서버에 저장될 수 있으며, 중국의 데이터 보안법에 따라 당국이 해당 데이터에 접근할 수 있습니다. 둘째, 콘텐츠 검열입니다. 딥시크는 중국 정부 방침에 따라 천안문 사건, 대만 독립, 시진핑 관련 주제에 대해 답변을 거부하거나 왜곡된 정보를 제공합니다.

안전하게 쓰려면 — 로컬 구동을 고려하세요

다행히 딥시크는 오픈소스(오픈웨이트) 모델이기 때문에 로컬 환경에서 직접 구동하면 이러한 문제를 상당 부분 해결할 수 있습니다. Windows·macOS·Linux에서는 Ollama를 통해, iOS에서는 PocketPal 앱을 통해 딥시크 모델을 오프라인으로 실행할 수 있습니다. Perplexity가 공개한 R1-1776 버전은 검열이 제거된 오픈소스 버전으로, 기업 환경에서 안전하게 활용할 수 있는 대안입니다.

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딥시크 V4 실전 활용 전략 — 개인·기업별 대응법

딥시크 V4가 출시되면 어떻게 활용해야 할까요? 상황별로 전략을 나눠보겠습니다. 핵심은 공식 서비스 vs 로컬 구동의 선택입니다.

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