"딥시크"
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딥시크 V4.1 플래시 개정, 토큰 효율 높이고 환각 위험 여전
딥시크가 오픈 웨이트 모델 V4.1 플래시의 개정판인 1017을 공개했다. 이 모델은 전체 552B, 활성 16B 파라미터를 가진 MoE 구조로 텍스트와 이미지를 함께 처리하며 100만 토큰 컨텍스트를 지원한다. 개정판은 토큰당 KV 캐시 저장에 필요한 HBM 용량과 SSD 저장 용량을 이전 버전보다 크게 줄여 하드웨어 요구치를 낮췄다고 회사 측은 밝혔다. 다만 Artificial Analysis의 옴니션스 벤치마크에서는 답을 모를 때도 추측성 답변을 내놓는 환각 비율이 높게 측정돼, 신뢰도 면에서는 프런티어 모델에 못 미친다는 평가가 나왔다.
딥시크, CATL·기가디바이스 투자 유치 — 中AI 공급망 결집
로이터는 22일(현지시간) 중국 AI 스타트업 딥시크가 약 1000억위안 규모의 투자 라운드를 마무리하는 단계에 있다고 보도했다. 이는 당초 목표였던 500억위안의 두 배에 달하는 규모다. 기존 투자자인 CATL, 텐센트 외에 기가디바이스, 메이퇀, 지리 등 중국 대표 기업 15개사가 새로 참여했다. 반도체, 배터리, 자동차, 인터넷 플랫폼 등 중국 주요 산업의 자본이 딥시크를 중심으로 결집하는 모습이다.
화웨이 어센드 950PR, 딥시크 소프트웨어로 완성되는 AI칩 생태계
딥시크는 9월 30일 중국 국경절 연휴 직전 화웨이 어센드(Ascend) NPU용 TileLang, DeepGEMM, DeepEP, TileKernels, FlashMLA, DeepSelect 지원을 공개했다. SemiAnalysis는 화웨이가 하드웨어와 네이티브 소프트웨어 스택을 제공하고 딥시크가 이를 자사 모델에 맞게 최적화하는 워크로드와 엔지니어링을 더하는 상호보완 관계라고 분석했다. 기사는 어센드 950PR의 코어·HBM 구성과 컴퓨트·메모리 바이닝 방식, AICPU 구조를 마이크로벤치마크로 살펴보고, 950PR이 프리필과 추천 작업에 맞춰 950DT보다 낮은 메모리 대역폭과 코어 수를 갖는다고 설명했다. 이어 딥시크의 TileLang 컴파일러 기능과 랙 스케일 통신 구현, DeepSeek-V4.1-Flash의 실행 프로파일도 다뤘다.
아르텍스·딥시크 결합 AI, 한국 금융권 해킹 도구로 등장
9월 말부터 신한은행, KB국민은행, 하나은행 등 국내 금융회사 7곳에서 해킹으로 개인정보 유출이 발생했다. 미국 크라우드스트라이크는 공격 관련 서버에서 중국산 AI 에이전트 아르텍스와 딥시크 v4.1-플래시, 앤트로픽 클로드 코드 작업 기록 등을 발견했다고 밝혔다. 서버에 남은 이력서 작성 기록에서 26세 중국인 남성의 신원 정보가 드러났지만, 당사자는 자신의 정보가 도용됐다며 해킹 연루를 부인했다. 국내 보안업체 로그프레소는 관련 텔레그램 계정이 중국계 디도스 공격 대행 조직의 운영진 명단에 올라 있었던 사실을 확인했다. 크라우드스트라이크는 공격자가 중국어 사용자일 가능성을 중간 수준의 확신으로 제시했다.
정책·수출통제·보조금딥시크 벤치마크 격차 3%로 축소, 미국 SIF로 AI 위험 대응
손정의 소프트뱅크 회장은 10월4일 교토 STS포럼에서 초지능이 잘못된 손에 들어가면 위험해질 수 있다고 경고하며 국가 간 신뢰와 협력을 강조했다. 블룸버그 인텔리전스는 10월5일 분석에서 중국 최상위 AI 모델과 미국 모델의 벤치마크 성능 격차가 연초 약 15%에서 5월 9%, 이후 3%까지 좁혀졌다고 밝히고 9월10일 공개된 딥시크 V4.1 Flash를 격차 축소의 사례로 꼽았다. 같은 날 트럼프 대통령은 제이 클레이턴 국가정보국장이 이끄는 '슈퍼 인텔리전스 포스(SIF)' 출범을 공식화해 AI 위험 관리와 기술 주도권 유지를 함께 추진하기로 했다. SIF는 120일간 AI의 위험과 기회를 검토해 연방정부의 역할에 대한 보고서를 마련할 예정이다.
딥시크·화웨이, 어센드용 오픈소스 AI 툴 공개 — CUDA 의존 탈피 추진
딥시크가 화웨이와 함께 개발한 오픈소스 프로그래밍 도구를 어센드 AI 칩용으로 공개했다. 공개된 도구에는 행렬연산을 처리하는 DeepGEMM-Ascend, 칩 간 통신을 담당하는 DeepEP-Ascend, 고수준 프로그래밍 언어 TileLang의 어센드 950 네이티브 지원이 포함된다. 두 회사는 어센드 950 칩 128개로 구성된 슈퍼노드 시스템에서 연산과 통신을 최적화하는 작업도 함께 진행했다. 이 도구들은 화웨이의 기존 CANN 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 하며, 딥시크는 TileLang이 엔비디아 CUDA보다 단순한 프로그래밍 모델을 제공한다고 설명했다.
딥시크, GPU 메모리 절감형 V4.1 Flash 공개
중국 AI 기업 딥시크가 비용·지연시간 최적화형 Flash 모델의 새 버전인 V4.1을 공개했다. 이 모델은 7630억 개 파라미터로 이전 버전보다 커졌음에도 KV 캐시 소비량은 V4 Flash 대비 13~25% 수준으로 줄었다. 전체 파라미터 중 1960억 개는 N-그램 기반의 '조건부 메모리 모듈'로, 메모리를 연산과 분리해 GPU에 전부 상주시키지 않고도 지식을 조회할 수 있게 한다. 이 N-그램 가중치는 토큰 생성 시마다 전체를 읽어야 하는 기존 가중치와 달리 조회표 방식으로 접근하기 때문에 시스템 RAM 등으로 오프로드가 가능하다.
시장·실적·공급망딥시크 V4.1 플래시, API 단가 인하로 IPO 앞두고 경쟁력 강조
중국 AI 스타트업 딥시크가 5520억 개 파라미터 규모 혼합전문가(MoE) 기반 멀티모달 모델 'V4.1 플래시'를 허깅페이스에 공개했다. 인과적 인코더-디코더 구조로 프리필과 디코드 단계에서 활성화 파라미터를 제한해 연산 효율을 높였고, 압축 희소 어텐션과 FP4 기반 KV 캐싱을 적용해 메모리 부담도 줄였다. 이미지·텍스트 45조 토큰 데이터로 학습했으며 최대 100만 토큰 컨텍스트를 지원한다. 로이터에 따르면 딥시크는 상하이 과창판 상장을 위해 중신증권을 주관사로 선정하고 올해 안 IPO 절차 개시를 목표로 하고 있다.
