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AI 인프라·반도체

딥시크, 화웨이 칩으로 플래그십 모델 학습

AI타임스·2026-10-20주요

요약

딥시크가 화웨이와 협력해 차세대 AI 칩 설계 단계부터 참여하며, 중국산 칩만으로 최첨단 AI 모델을 학습할 수 있는 기반을 마련했다. 디 인포메이션에 따르면 화웨이는 엔지니어들을 딥시크 사무실에 장기간 파견해 칩 설계 요구 사항을 반영하고 있다. 양사의 협력은 단순 부품 공급이나 로드맵 논의를 넘어, AI 모델의 연산 방식과 프로세서 간 데이터 전송 효율을 높이기 위한 긴밀한 조율로 이어지고 있다. 이는 엔비디아 의존도를 낮추려는 중국의 AI 인프라 자립 움직임이 빨라지고 있음을 보여준다.

큐레이터 노트

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미국의 수출 규제 속에서 중국이 모델 설계와 칩 설계를 함께 조율하는 단계까지 나아갔다는 점에서, 자립 시도가 공급 차원을 넘어 개발 최전선으로 확대된 사례로 볼 수 있다.

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이 일이 어디서 왔나

2026년 10월 19일 미 국토안보부가 연방 민간기관에서 딥시크 제품을 제거하도록 명령한 데 이어, 같은 시기 디 인포메이션은 딥시크가 화웨이와 칩 설계 단계부터 협력하고 있다고 보도했다. 미국의 대중 수출 규제와 정부 차원의 딥시크 배제 조치가 겹치면서, 중국 쪽에서는 엔비디아 의존을 줄이려는 자립 행보가 모델·칩 설계 단계까지 확대되는 모양새다. 화웨이는 별도로 10월 17일 상하이 행사에서 14개 파트너와 AI 도시 관련 연합을 출범시키는 등 AI 생태계 전반에서 영향력 확대를 꾀하고 있다.

짚어야 할 점

  • 미국이 연방기관과 일부 주 단위에서 딥시크 사용을 잇따라 제한하는 가운데, 중국은 거꾸로 엔비디아 없이 모델을 학습하는 체제를 만들려 하고 있다는 점에서 두 흐름이 맞물려 있다.
  • 화웨이 엔지니어가 딥시크 사무실에 장기 파견돼 있다는 점은 단순 칩 공급을 넘어 모델과 하드웨어를 동시에 최적화하는 '공동 설계' 방식으로, 엔비디아의 소프트웨어·하드웨어 통합 전략과 유사한 구조를 중국이 따라가려는 시도로 볼 수 있다.
  • 같은 날 아마존이 엔비디아 의존을 낮추려 '토치뉴런'을 내놓은 사례와 비교하면, 특정 칩에 종속되지 않으려는 움직임이 미국 기업과 중국 기업 양쪽에서 각기 다른 방식으로 진행되고 있다.
  • 미니맥스의 'M3.1 플래시'가 독립평가에서 딥시크를 앞섰다는 보도가 나온 시점과 겹쳐, 중국 내부에서도 모델 경쟁이 계속되는 가운데 딥시크가 하드웨어 자립이라는 다른 축에서 입지를 다지려는 것으로 해석될 수 있다.

아직 확인되지 않은 것

  • 화웨이 칩으로 학습한 딥시크의 '차세대 플래그십 모델'이 실제로 엔비디아 칩 기반 모델과 성능·효율에서 어떻게 비교되는지는 확인되지 않았다.
  • 화웨이 엔지니어의 장기 파견이 구체적으로 언제 시작됐고 어느 규모로 이뤄지고 있는지, 계약 형태나 비용 분담 구조는 밝혀지지 않았다.
  • 미국의 딥시크 제한 조치가 이번 화웨이 협력 공개와 직접적인 인과관계가 있는지, 아니면 별개로 진행되던 흐름이 시점만 겹친 것인지는 알 수 없다.

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