DeepSeek V4 출시 화웨이 칩으로 달리는 중국 AI 자립의 첫 시험

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DeepSeek이 오랫동안 기다려온 차세대 플래그십 모델 V4를 공개했습니다. V4-Pro와 V4-Flash 두 가지 버전으로 출시됐으며, 두 버전 모두 100만 토큰 컨텍스트 창(AI가 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 양)을 기본으로 제공합니다. 『반지의 제왕』 3부작과 『호빗』을 합친 분량을 통째로 처리할 수 있는 규모입니다.

그러나 이 모델이 주목받는 이유는 성능 수치 자체가 아닙니다. DeepSeek이 처음으로 화웨이 어센드 칩을 공식 적용한 모델이라는 점, 그리고 엔비디아에 사전 접근권을 주지 않고 출시했다는 점이 이 발표의 진짜 무게중심입니다. 미중 AI 인프라 분리가 선언에서 현실로 이동하고 있습니다.

관련 AI 뉴스 브리핑은 aikorea24.kr 2026년 4월 25일 브리핑에서 확인하실 수 있습니다.

DeepSeek V4의 핵심 성능과 가격 구조

V4-Pro는 코딩과 복잡한 에이전트(자율적으로 작업을 수행하는 AI 시스템) 작업에 최적화된 대형 모델이고, V4-Flash는 속도와 비용 효율을 우선한 소형 버전입니다. 두 버전 모두 추론 모드(문제를 단계별로 풀어가며 사고 과정을 보여주는 방식)를 지원합니다.

성능 측면에서 DeepSeek은 내부 벤치마크 기준으로 V4-Pro가 Anthropic의 Claude Opus 4.6, OpenAI의 GPT-5.4, Google의 Gemini 3.1과 동급 성능을 보인다고 밝혔습니다. 오픈소스 모델 가운데는 알리바바 Qwen-3.5, Z.ai의 GLM-5.1을 코딩·수학·STEM 영역에서 앞선다고 발표했습니다. 내부 설문에서 85명의 숙련 개발자 중 90% 이상이 V4-Pro를 코딩 작업에서 선호 모델로 꼽았습니다.

가격 구조가 경쟁력의 핵심입니다. V4-Pro는 입력 100만 토큰당 1.74달러, 출력 100만 토큰당 3.48달러입니다. V4-Flash는 입력 0.14달러, 출력 0.28달러로 현재 시장에서 가장 저렴한 최상위 오픈소스 모델 수준입니다. 같은 성능대의 폐쇄형 모델(소스코드를 공개하지 않는 상용 AI 모델)과 비교하면 수십 배 차이가 납니다.

DeepSeek은 이 가격이 화웨이 어센드 950 슈퍼노드가 올해 하반기 본격 출하되면 더 내려갈 수 있다고 명시했습니다. 칩 전환의 성공 여부가 가격 경쟁력과 직접 연결되어 있습니다.

V4의 진짜 혁신: 메모리 효율화 아키텍처

V4가 기술적으로 주목받는 이유는 100만 토큰 컨텍스트를 어떻게 구현했는가에 있습니다.

AI 모델은 긴 텍스트를 처리할 때 ‘어텐션 메커니즘(Attention Mechanism, 텍스트의 각 부분이 서로 얼마나 관련 있는지 계산하는 방식)‘을 사용합니다. 문장이 길어질수록 이 계산이 기하급수적으로 비싸집니다. 일반적으로 긴 컨텍스트 창을 지원하면 처리 비용이 폭증하는 것이 당연한 제약이었습니다.

DeepSeek V4는 이 구조를 바꿨습니다. 오래된 정보는 압축하고 현재와 관련이 높은 부분에 집중하며, 바로 가까운 텍스트는 그대로 유지하는 선택적 어텐션 방식을 적용했습니다. 결과적으로 V4-Pro는 100만 토큰 컨텍스트에서 이전 모델 V3.2 대비 컴퓨팅 자원의 27%만 사용합니다. V4-Flash는 10%에 불과합니다. 메모리 사용량도 V4-Pro는 10%, V4-Flash는 7% 수준으로 감소했습니다.

이 기술이 실용적으로 의미하는 바는 명확합니다. 전체 코드베이스(프로젝트의 모든 코드 묶음)를 읽고 맥락을 유지하면서 코딩 작업을 하거나, 긴 문서 아카이브 전체를 분석하는 에이전트를 운영할 때 이전보다 훨씬 낮은 비용으로 가능해집니다. DeepSeek이 Claude Code, OpenClaw, CodeBuddy 등 주요 에이전트 프레임워크에 특화 최적화를 진행했다는 것도 이 방향을 겨냥한 포석입니다.

화웨이 칩, 기술적 현실과 지정학적 의미

V4의 가장 중요한 측면은 화웨이 어센드 칩 적용입니다. 이번 출시에서 DeepSeek은 엔비디아와 AMD에 사전 접근권을 주지 않았습니다. 중국 칩 기업들에게만 선공개했고, 화웨이는 어센드 950 시리즈 기반 슈퍼노드 제품이 DeepSeek V4를 지원한다고 즉각 발표했습니다.

다만 기술적 현실에는 아직 한계가 있습니다. 칭화대 류즈위안 교수에 따르면, DeepSeek은 현재 추론(사용자 질문에 답하는 단계) 과정에는 화웨이 칩을 적용했지만, 학습(모델을 처음 만드는 단계) 과정 전체를 화웨이 칩으로 전환한 것은 아닌 것으로 보인다고 밝혔습니다. 화웨이 어센드 칩은 엔비디아 최신 제품 대비 학습보다 추론에 더 적합하다는 평가가 현재 업계의 공통된 진단입니다.

그러나 이 첫 걸음이 중요합니다. 2022년 미국의 반도체 수출 통제 이후 중국 AI 기업들은 엔비디아 A100·H100에 대한 접근이 차단됐습니다. 이후 중국 정부는 국내 데이터센터의 국산 칩 사용을 적극 장려하고, 일부 국가 지원 인프라에서는 외국산 칩 사용을 사실상 제한하는 방향으로 정책을 추진해왔습니다. DeepSeek V4의 화웨이 칩 추론 적용은 이 정책 방향의 첫 번째 구체적 성과입니다.

R1 이후 DeepSeek의 여정과 V4의 위치

DeepSeek R1은 2025년 1월 등장해 AI 업계에 충격을 안겼습니다. 제한된 컴퓨팅 자원으로 GPT-4급 성능을 구현한 것이 엔비디아 주가를 하루 만에 급락시킬 만큼 파급력이 컸습니다.

이후 DeepSeek은 상대적으로 조용했습니다. 핵심 인재 이탈, V4 출시 반복 지연, 미국과 중국 정부 양쪽으로부터의 압박이 겹쳤습니다. V3 공동 개발자 루오 풀리가 샤오미로, 궈 다야가 바이트댄스로 이직하면서 차세대 개발의 공백 우려도 있었습니다.

V4는 이 공백을 메우는 복귀작입니다. MIT 테크놀로지 리뷰의 평가처럼 V4가 R1만큼 업계를 흔들지는 않겠지만, 오픈소스 생태계에서의 위치를 재확인하는 의미가 있습니다. 알리바바 Qwen 시리즈가 글로벌 오픈소스 다운로드의 절반 이상을 점유하고 있는 경쟁 환경에서, DeepSeek이 여전히 최상위 오픈소스 모델군에 속함을 증명했습니다.

한국 개발자와 기업에게 미치는 실질적 영향

DeepSeek V4는 오픈소스로 공개됩니다. 한국의 개발자와 기업들이 직접 다운로드해 자체 인프라에서 실행하거나, API를 통해 활용할 수 있습니다.

실용적 관점에서 세 가지 활용 시나리오를 고려할 수 있습니다.

첫째, 대용량 문서 처리입니다. 100만 토큰 컨텍스트는 법률 문서, 계약서, 연구 논문 대량 처리에서 기존 모델들의 한계를 넘어섭니다. 법무, 금융, 연구 분야 기업들에게 실질적 비용 절감 도구가 될 수 있습니다.

둘째, 코딩 에이전트 구축입니다. V4가 주요 에이전트 프레임워크에 특화 최적화를 했고, 전체 코드베이스를 컨텍스트에 유지할 수 있다는 점에서 AI 코딩 도구 개발에 활용 가능성이 높습니다.

셋째, 비용 민감형 서비스입니다. V4-Flash의 가격은 동급 폐쇄형 모델 대비 수십 분의 일 수준입니다. 대화량이 많은 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 교육 서비스에서 운영 비용을 크게 낮출 수 있습니다.

다만 오픈소스 모델 자체 운영에는 인프라 비용과 기술 인력이 필요합니다. 소규모 팀이라면 API 접근이 더 현실적인 선택입니다.

결론

DeepSeek V4는 두 가지 의미를 동시에 갖습니다. 기술적으로는 메모리 효율화 아키텍처로 오픈소스 모델의 가능성을 다시 한 번 확장했습니다. 지정학적으로는 화웨이 칩 기반 추론 단계 적용으로 중국 AI 인프라 자립의 첫 번째 현실적 이정표를 세웠습니다. 이 두 흐름이 하반기 화웨이 어센드 950 슈퍼노드 본격 출하와 함께 어떻게 이어지는지가, 미중 AI 인프라 분리가 기술적으로 실현 가능한지를 판가름하는 다음 시험대가 될 것입니다.

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