딥시크 V4, 이게 왜 이렇게 늦었을까?

2025년 1월, 딥시크는 추론 모델 R1 하나로 전 세계 AI 시장을 흔들었습니다. 엔비디아 주가가 하루 만에 17% 폭락했고, 월가는 “AI 거품론”을 꺼내들었습니다. 그 충격 이후 사람들은 자연스럽게 다음 모델을 기다렸지만, 딥시크 V4는 무려 14개월이나 뜸을 들였습니다.

이유는 복합적입니다. 딥시크는 후속 추론 모델인 R2를 화웨이 어센드(Ascend) 칩으로 훈련하려 했지만, 칩의 안정성 문제와 성능 한계에 가로막혔습니다. 화웨이 엔지니어 팀이 파견됐음에도 문제가 해결되지 않았고, 결국 엔비디아 칩으로 교체해 훈련을 재개했다는 내부 보고가 나왔습니다. 미국의 반도체 수출 통제가 오히려 딥시크의 행보를 1년 가까이 묶어둔 셈입니다.

그렇게 설계 방향을 선회한 결과물이 바로 V4입니다. 추론 특화 모델 R2 대신, 범용 멀티모달 거대언어모델(LLM) V4로 노선을 바꿨습니다. 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상까지 처리하며, 코딩 분야에서 특히 강점을 보인다고 공식 발표됐습니다. 2026년 3월 4일, 중국 최대 정치행사인 양회 개막일에 공개를 택한 것은 우연이 아닙니다. 딥시크는 자신들이 중국 ‘기술 굴기’의 상징임을 세계에 다시 한 번 각인시켰습니다.

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엔그램 아키텍처: AI가 처음으로 ‘뇌처럼’ 기억한다

기존 AI의 메모리 병목 문제

기존의 트랜스포머 모델들은 학습한 모든 지식을 신경망 가중치(Weights) 안에 통째로 저장합니다. 추론할 때마다 이 거대한 가중치 전체를 고가의 GPU 메모리(VRAM)에 올려야 하니, 모델이 클수록 비용이 기하급수적으로 늘어납니다. 마치 백과사전 전권을 암기한 사람이 단순한 질문에 답하려고도 모든 페이지를 처음부터 훑는 것과 같은 비효율입니다.

엔그램의 혁신: 정적 지식과 동적 추론의 분리

딥시크 V4의 핵심 기술인 엔그램(Engram) 아키텍처는 이 문제를 근본부터 해결합니다. 변하지 않는 사실적 지식과 언어 패턴은 저렴한 일반 시스템 메모리(DRAM)에 위치한 거대한 룩업 테이블(Lookup Table)로 관리하고, 모델은 추론 중 필요한 정보만 해시 기반으로 O(1) 복잡도, 즉 데이터 크기와 무관하게 즉각 호출합니다. 이는 인간의 뇌가 장기기억(Engram)에서 필요한 내용만 작업기억으로 불러오는 인지 과정과 정확히 닮아 있습니다.

수치로 확인되는 성능 도약

딥시크 논문(arXiv 2601.07372)에 따르면, 엔그램을 적용한 내부 실험에서 다중 쿼리 NIAH(Needle-in-a-Haystack) 성능이 84.2% → 97.0%로 향상됐습니다. 100만 토큰 이상의 초장문 맥락에서도 정보 손실이나 환각(Hallucination) 없이 정확한 검색과 추론이 가능해진 것입니다. 특히 수십만 줄에 달하는 전체 코드베이스를 통째로 인지한 상태에서 일관된 코드를 생성할 수 있다는 점은, 코딩 AI 시장에서 게임체인저가 될 역량입니다.

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mHC 기술: 1조 파라미터를 안정적으로 쌓는 수학적 묘수

엔그램이 메모리 문제를 해결했다면, 다양체 제약 초연결(Manifold-Constrained Hyper-Connections, mHC)은 ‘깊이’의 문제를 해결합니다. 현대 LLM은 성능을 높이기 위해 레이어를 깊게 쌓아야 하는데, 기존의 잔차 연결(Residual Connection) 방식은 모델이 깊어질수록 신호가 기하급수적으로 증폭돼 학습이 불안정해지는 고질적 문제가 있었습니다.

mHC는 잔차 연결 공간을 특정 수학적 다양체(Manifold) 위로 투영(Project)해 신호 크기를 강제로 제어합니다. 구체적으로는 싱크혼-크놉(Sinkhorn-Knopp) 알고리즘을 활용해 연결 행렬을 ‘이중 확률 행렬(Doubly Stochastic Matrix)’로 제약합니다. 모델의 깊이가 아무리 깊어져도 신호가 폭발하지 않고 ‘항등 매핑(Identity Mapping)’ 속성을 유지해 안정적으로 학습이 이어지는 구조입니다. 아카이브 논문 2512.24880에 상세히 기술돼 있습니다.

이 기술 덕분에 딥시크는 1조 개 파라미터의 MoE(Mixture of Experts) 모델을 훈련하면서도 비용과 불안정성을 획기적으로 낮출 수 있었습니다. 노무라증권은 “다른 조건이 동일하다면 V4의 토큰당 추론 비용은 이전 모델 대비 10~50% 낮아질 수 있다”고 평가했습니다. 미국 빅테크들이 수천억 달러를 쏟아부어 겨우 한 단계 성능을 높이는 동안, 딥시크는 수학적 기교로 그 벽을 돌아가고 있는 셈입니다.

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GPT·클로드와 정면 비교: 비용이 게임체인저다

성능 벤치마크 경쟁에서 딥시크 V4의 진짜 무기는 ‘점수’가 아니라 ‘가격’입니다. 딥시크 V4의 예상 추론 비용은 100만 토큰당 약 0.27달러 수준으로 알려졌습니다. 이는 Anthropic Claude Opus 4.6의 약 15달러, OpenAI GPT-5 계열의 고급 모드와 비교할 때 55배에서 최대 100배 가까이 저렴한 수준입니다.

단순히 ‘싼 AI’라고 치부할 수 없는 이유가 있습니다. 딥시크 V4는 MoE(전문가 혼합) 구조를 채택해, 1조 개의 전체 파라미터 중 실제 추론 시에는 필요한 전문가 레이어만 활성화합니다. 이는 막대한 전체 파라미터 수에도 불구하고 단일 추론에 사용되는 연산량을 극적으로 줄여, 고성능과 저비용을 동시에 달성하는 구조입니다. 기존 밀집(Dense) 모델인 GPT나 클로드가 매번 전체 가중치를 연산에 사용하는 것과 근본적으로 다릅니다.

※ 비용은 출시 전 업계 추산치 기준이며 실제 공식 가격은 변동될 수 있습니다.

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딥시크 V4 지금 바로 사용하는 방법

① 웹 채팅: 가장 쉬운 접근

deepseek.com에 접속해 이메일 또는 구글 계정으로 회원가입하면, 브라우저에서 즉시 V4 모델을 사용할 수 있습니다. 별도의 설치 없이 텍스트·이미지 입력 모두 지원하며, 한국어 응답 품질도 이전 V3 대비 크게 향상됐다는 초기 사용자 후기가 나오고 있습니다.

② API 연동: 개발자 및 서비스 빌더를 위한 선택

딥시크는 OpenAI API와 호환되는 인터페이스를 제공하므로, 기존 ChatGPT API를 사용하던 서비스라면 엔드포인트 URL과 모델명만 변경하면 딥시크 V4로 전환됩니다. API 키는 platform.deepseek.com에서 발급받을 수 있습니다. 초기 가입 크레딧이 제공되므로 소규모 테스트는 사실상 무료로 진행 가능합니다.

③ 로컬 설치: 데이터 보안이 중요한 기업 환경

딥시크가 오픈 웨이트를 공개하면 Ollama, LM Studio, vLLM 등의 로컬 실행 프레임워크를 통한 자체 서버 운영이 가능해집니다. 단, 1조 파라미터 풀 모델의 경우 고사양 GPU 클러스터가 필요하므로, 개인 사용자는 딥시크 공식 API를 활용하는 것이 현실적입니다. 허깅페이스(Hugging Face)에도 공개 예정이므로 모델 접근성은 매우 높아질 전망입니다.

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오픈소스 전략의 진짜 의도: 생태계 장악의 큰 그림

딥시크 V4 공개와 맞물려 반드시 이해해야 할 맥락이 있습니다. 2026년 1월 기준, 세계 최대 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)의 오픈소스 모델 누적 다운로드 수에서 중국이 미국을 추월했습니다. 중국 모델 8억 1,800만 건 대 미국 모델 6억 100만 건, 그 차이가 2억 건을 넘어섰습니다.

이는 우연이 아닙니다. 딥시크를 비롯해 알리바바 Qwen 3.5, 문샷 AI Kimi 2.5 등 중국 주요 AI 모델 대부분이 오픈소스 또는 오픈 웨이트 전략을 택하고 있습니다. 미국의 OpenAI, Anthropic, Google은 점점 더 폐쇄형 모델로 수렴하는 반면, 중국은 모델을 개방해 전 세계 개발자들이 중국산 AI 위에 서비스를 구축하도록 유도하고 있습니다. 표준을 선점하는 자가 생태계를 지배한다는 플레이북입니다.

리창 중국 총리가 “오픈소스 생태계 발전을 위해 세계 AI 협력 기구를 설립하자”고 공식 제안한 것도, 시진핑 국가주석이 APEC에서 같은 내용을 반복한 것도 이러한 전략적 맥락과 정확히 맞닿아 있습니다. 딥시크 V4의 오픈 웨이트 공개는 단순한 기술 공유가 아니라, 글로벌 AI 표준 전쟁에서 선제권을 쥐려는 국가 전략의 일환입니다.

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엔비디아 블랙웰 밀반입 논란과 미국 규제의 역설

딥시크 V4를 둘러싼 가장 뜨거운 논쟁은 바로 ‘어떤 칩으로 훈련했는가’입니다. 경향신문과 로이터 보도에 따르면, 딥시크는 이번 V4 개발 과정에서 미국 업체(엔비디아, AMD 등)에 사전 접근권을 제공하지 않았습니다. 대신 화웨이, 캠브리콘 등 중국 업체와 사전 최적화 작업을 진행한 것으로 알려졌습니다. 이는 엔비디아 접근을 막은 이례적인 사례로 평가됩니다.

그러나 미국 행정부 고위 관계자는 “딥시크 V4 훈련에 엔비디아 최신 칩 블랙웰(B200)이 사용됐다“고 주장했고, 딥시크가 제3국 데이터센터를 통해 블랙웰 칩을 밀수입하는 방식을 활용했다는 보도도 나왔습니다. 딥시크 측은 이에 대해 공식 입장을 밝히지 않고 있습니다. 한편, Anthropic은 딥시크를 비롯한 중국 AI 업체 3곳이 자사 AI 모델 ‘클로드’의 기능을 불법적으로 추출(지식 증류·model distillation)했다고 주장해 법적 공방도 예고됐습니다.

이 논란이 보여주는 역설은 선명합니다. 미국의 반도체 수출 통제는 중국 AI 발전을 막기 위한 제도인데, 오히려 이 제약이 딥시크를 알고리즘 혁신 방향으로 밀어붙여 더욱 창의적인 아키텍처를 만들어냈다는 평가가 나오고 있습니다. 규제의 역설이 AI 시장의 판도를 예상치 못한 방향으로 바꾸고 있는 것입니다. 제 개인적인 시각으로는, 단순한 규제 강화보다 자국 AI 생태계의 경쟁력을 높이는 것이 더 근본적인 대응 방안이 될 것 같습니다.

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자주 묻는 질문 (Q&A)

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마치며: 딥시크 V4가 바꿀 AI 지형도

딥시크 V4는 단순히 ‘더 좋은 중국 AI 모델’이 아닙니다. 이것은 AI 산업이 ‘누가 더 똑똑한 모델을 만드는가’라는 1차원 경쟁에서 ‘누가 더 효율적이고 저렴하게 고성능 AI를 공급하는가’라는 경제성 경쟁으로 이동하고 있음을 보여주는 강력한 신호탄입니다.

엔그램 아키텍처가 메모리 문제를 해결하고, mHC가 학습 불안정성을 수학적으로 극복하며, MoE 구조가 비용을 극적으로 낮추는 V4의 설계는 단순한 기술 진보가 아닙니다. 이것은 AI 컴퓨팅의 경제학 자체를 재정의하는 시도입니다. 100만 토큰당 0.27달러의 비용은 그동안 AI 도입을 주저하게 만들었던 법률 문서 분석, 대규모 코드 마이그레이션, 의료 기록 처리 등 다양한 분야의 문을 활짝 열어젖힐 수 있습니다.

물론 불확실성도 있습니다. 밀반입 칩 논란, 오픈소스의 보안 우려, 중국 정부의 데이터 접근 가능성 등은 딥시크 V4를 기업 환경에서 전면 채택하기 전에 반드시 검토해야 할 요소들입니다. 개인적으로는, 딥시크 V4를 ‘어디에 사용할 것인가’보다 ‘어디에 사용하지 말아야 하는가’를 먼저 명확히 하는 것이 가장 현실적인 접근이라고 생각합니다.

AI 도구가 홍수처럼 쏟아지는 2026년, 중요한 것은 가장 새로운 모델이 아니라 자신의 목적에 맞는 모델을 올바르게 선택하는 안목입니다. 딥시크 V4는 그 선택지의 가장 강력한 후보 중 하나로 자리잡았습니다.

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