V4 모델과 화웨이 칩 결합 시도

The Information에 따르면 딥시크는 차세대 모델 V4를 화웨이 칩에 맞춰 조정하는 작업을 진행했으며, 엔비디아 GPU 수만 대를 화웨이 칩 수십만 대로 대체하는 구상이 언급됐다. 당사자 쌍방의 공식 확인은 없고, 8조 파라미터·300억 위안 투자 등 세부 수치는 2차 인용에 머문다.

학습용 전환의 기술적 관문

V4의 논문과 모델카드에는 학습 하드웨어가 기재되지 않아 화웨이 칩으로의 전면 학습 여부는 공식 기술문서로 뒷받침되지 않는다. 화웨이 발표 역시 자사 칩을 딥시크의 일부 작업에 사용한다는 수준이며, 학습 영역까지의 적용 범위는 아직 확인되지 않았다.

출처: 조사 출처

화웨이가 내놓은 학습 인프라 스펙

화웨이 발표에 따르면 2025년 9월 18일 공개된 Atlas 950 SuperPoD는 8192개, Atlas 960 SuperPoD는 15488개 NPU를 결합하고, SuperCluster는 각각 50만·100만 NPU 규모에 이른다. 대규모 클러스터 설계는 학습용 GPU 클러스터를 대체할 하드웨어 기반으로 제시됐다.

미 수출 규제가 밀어준 대체 수요

TechNode와 Bloomberg 요약 보도에 따르면 미국의 대중 수출 통제가 강화되는 가운데 중국 AI 기업들이 국산 칩 전환을 검토하는 흐름이 관찰됐다. 딥시크의 화웨이 칩 활용 검토는 이런 규제 환경이 만든 전략적 선택에 해당한다.

앞으로 확인할 지점

딥시크 V4의 실제 학습 하드웨어 구성과 칩별 성능 수치는 정식 기술문서나 공식 발표가 나와야 확정된다. 여러 출처가 부합하는 범위에서 딥시크가 화웨이 칩 활용을 확대한다는 주장은 대체로 사실로 판단된다.