DeepSeek, 자체 AI 칩 개발 추진…대규모 인프라 투자 계획도 거론

컴퓨팅 비용 절감을 겨냥한 추론 칩

프로젝트에 정통한 세 명의 관계자를 인용한 보도에 따르면, DeepSeek은 학습된 모델이 답변을 생성하는 과정인 추론에 사용할 자체 인공지능 칩을 개발하고 있다. 중국 AI 개발사인 DeepSeek은 약 1년 전부터 이 작업을 진행해 왔으며, 반도체 엔지니어를 영입하고 칩 설계 업체, 파운드리, 메모리 공급업체와 생산 요건을 논의한 것으로 전해졌다.

당장의 목표는 DeepSeek이 시스템 구축과 운영에 사용해 온 두 공급업체인 엔비디아와 화웨이에 대한 의존도를 낮추는 것이다. 프로젝트는 아직 초기 단계다. DeepSeek은 이를 공개적으로 확인하지 않았으며, 제조 파트너나 생산 일정, 칩 사양도 발표되지 않았다.

하드웨어 개발은 훨씬 큰 규모의 인프라 확장 보도와 맞물려 진행되고 있다. 한 보도는 화웨이 AI 칩 최소 16만 개가 들어가는 데이터센터 계획을 전했고, 자금 조달 관련 보도에는 당초 제안된 70억 달러 규모 투자 유치부터 최대 150억 달러에 가까울 수 있는 후속 투자 라운드까지 거론됐다. 이 보도들은 서로 다른 자금 조달 단계를 다루고 있어, 하나의 확정된 거래로 간주할 수 없다.

자체 프로세서는 AI 운영 비용을 낮추려는 DeepSeek의 방향을 확장하는 것이다. DeepSeek-V3와 R1 모델은 컴퓨팅 효율성을 강조하면서도 역량 있는 시스템을 제공할 수 있다는 점으로 주목받았다. 하드웨어 설계는 또 다른 과제를 안긴다. DeepSeek은 효율성 전략을 제조 가능하고, 소프트웨어 지원을 받으며, 대규모 환경에서 안정적으로 운영될 수 있는 프로세서로 구현해야 한다.

현재로서는 기존 장비를 대체하는 것이 아니라 개발 프로젝트에 해당한다. 이 프로젝트의 의미는 입증된 칩 성능이나 공급업체의 즉각적인 사업 손실이 아니라, DeepSeek의 지출과 엔지니어링 역량이 향하는 방향에 있다.

DeepSeek이 추론을 겨냥하는 이유

제안된 칩은 학습보다 추론에 주로 사용될 예정이다. 학습은 방대한 데이터를 처리해 모델을 만들거나 업데이트하는 과정이다. 추론은 그 이후에 이뤄지며, 사용자가 질문을 제출할 때마다 학습된 모델이 답변을 생성한다.

이 차이는 비용 측면에서 중요하다. 학습에는 집중적인 컴퓨팅이 필요한 기간이 있을 수 있지만, 인기를 끄는 서비스는 하루 종일 요청에 응답해야 한다. 지속적으로 드는 비용은 각 프로세서가 처리할 수 있는 작업량, 전력 소비량, 시스템의 가동 안정성에 따라 달라진다.

많은 AI 기업에서 컴퓨팅 비용은 지출의 절반을 넘을 수 있지만, DeepSeek은 자체 비용에 대한 비슷한 내역을 공개하지 않았다. 모델 수요가 늘면서 인프라는 DeepSeek의 가장 큰 운영비 항목 중 하나가 됐다. 실제 서비스 작업에 맞춰 설계한 프로세서는 답변 하나당 비용을 낮출 가능성이 있다.

제안된 칩이 실제로 비용을 절감할 것이라는 공개된 증거는 아직 없다. 유용한 비교를 위해서는 제조 비용, 메모리, 전력, 소프트웨어 개발 비용, 그리고 시스템이 적정 속도로 처리할 수 있는 요청 수를 모두 고려해야 한다. 더 많은 장비가 필요하거나 모델을 덜 효율적으로 실행한다면, 프로세서가 저렴하다고 해서 서비스 비용까지 낮아지는 것은 아니다.

이 프로젝트를 DeepSeek이 사용하는 모든 프로세서를 교체하려는 계획으로 해석해서도 안 된다. 요청 응답용으로 설계한 칩을 쓰더라도 새 모델을 학습하거나 자체 설계가 지원하지 않는 작업을 수행하기 위해 다른 하드웨어에 계속 의존할 수 있다.

확장 과정에서 여전히 핵심인 화웨이

DeepSeek은 엔비디아와 화웨이의 하드웨어를 모두 사용해 왔으며, 최근 화웨이 쪽으로 전환했다는 보도가 나왔다. 2026년 초에 공개된 V4 모델 버전은 화웨이 Ascend 프로세서를 기반으로 했다. 다른 보도는 V4-Pro와 V4-Flash의 프리뷰 버전이 4월에 출시됐다고 전했다.

화웨이 AI 칩 최소 16만 개를 갖춘 데이터센터 계획이 사실이라면, 기존 프로세서 구매와 자체 하드웨어 개발이 동시에 진행되고 있음을 시사한다. 이는 칩 프로젝트가 초기 단계라는 점과도 부합한다. DeepSeek은 아직 양산이 확인되지 않은 설계를 엔지니어들이 개발하는 동안 사용자 서비스를 제공하기 위해 장비가 필요한 상황이다.

화웨이의 입지를 고려하면 이번 시도는 단순히 엔비디아에 관한 이야기가 아니다. 한 시장 추산에 따르면 중국 내수 AI 칩 시장 규모는 약 500억 달러이며 화웨이의 점유율은 절반가량이다. 이 수치로 계산하면 화웨이 몫은 약 250억 달러다. 이는 광범위한 시장 추산치이지, DeepSeek의 구매 규모나 자체 칩이 대체할 수 있는 매출을 예측한 수치가 아니다.

설계에 성공하면 DeepSeek은 자체 컴퓨팅 용량을 더 많이 통제하면서 두 공급업체 중 어느 쪽에 대한 구매도 줄일 수 있다. 그렇다고 다른 기업에 판매하는 제품이 될 필요는 없다. 상업적 판매 전략은 공개되지 않았으며, DeepSeek의 내부 작업에 맞춘 프로세서는 내부용 도구로 남을 수 있다.

이번 움직임은 화웨이, 알리바바 등 중국 내 개발사들이 엔비디아의 대안을 확대하던 2025년 10월의 중국 AI 칩 육성 움직임에 이어 나온 것이다. DeepSeek의 움직임이 사실이라면, 자체 서비스 운영에서 비롯된 하드웨어 요구사항을 가진 모델 개발사도 이 경쟁에 합류하게 된다.

설계는 과제의 첫 단계일 뿐

DeepSeek은 칩 아키텍처, 검증, 소프트웨어 지원 분야에서 채용을 늘린 것으로 전해졌다. 이 직무들은 개발 과정의 서로 다른 영역을 담당한다. 아키텍트는 프로세서의 작업 처리 방식을 설계한다. 검증 엔지니어는 설계가 제대로 작동하는지 확인한다. 소프트웨어 엔지니어는 모델과 애플리케이션이 하드웨어를 사용할 수 있도록 한다.

회사는 칩 설계 업체, 파운드리, 메모리 공급업체와도 논의한 것으로 전해졌다. 파운드리는 다른 회사의 설계를 바탕으로 프로세서를 제조한다. 메모리 공급업체는 모델 데이터를 저장하고 시스템이 효율적으로 작동할 수 있도록 프로세서에 충분한 속도로 전달하는 부품을 제공한다.

이러한 논의만으로 DeepSeek이 생산 능력을 확보했다고 볼 수는 없다. 확인된 파운드리나 제조 파트너는 없다. 완성된 칩 설계를 제조용으로 제출하는 단계인 테이프아웃 일정도 발표되지 않았다.

아키텍처 설계부터 테이프아웃, 양산까지는 통상 1년이 훨씬 넘게 걸리며, 경쟁력 있는 AI 프로세서 생산에는 수년이 걸릴 수 있다. 초기 샘플을 받은 뒤에도 테스트를 거쳐 결함을 해결하고 안정적인 생산 체계를 구축해야 한다. 상당한 서비스 트래픽을 처리하려면 소프트웨어 준비도 필요하다.

미국의 수출 규제는 이 과정에 걸림돌이 된다. 보도에 따르면 중국의 접근이 제한된 분야에는 엔비디아의 가장 앞선 프로세서, 해외의 첨단 반도체 제조, 고대역폭 메모리가 포함된다. 고대역폭 메모리는 AI 프로세서가 필요로 하는 높은 속도로 데이터를 공급한다. 제조나 메모리 관련 규제가 완성된 설계의 성능을 제한하거나 배치를 지연시킬 수 있다.

서로 다른 단계를 다루는 자금 조달 보도

자금 조달 상황은 특히 신중하게 살펴볼 필요가 있다. 첫 보도는 DeepSeek이 첫 외부 투자 유치를 추진하며 기업가치 520억~590억 달러에 70억 달러를 목표로 한다고 전했다. 당시 외부 투자를 받는 것은 이전까지 투자 유치를 꺼려온 회사의 방침에서 벗어나는 일로 소개됐다.

별도의 보도는 첫 투자 라운드가 6월에 이미 마무리돼 500억 달러가 넘는 기업가치로 약 74억 달러를 조달했다고 전했다. 이어 당초 목표액 약 75억 달러, 기업가치 약 750억 달러로 제안됐던 투자 라운드와 관련해 최소 120억 달러를 목표로 하며 최대 150억 달러에 가까워질 수 있다고 보도했다.

따라서 보도마다 첫 투자 라운드의 진행 상황과 논의 중인 자금 규모가 모두 다르다. 연이어 일어난 상황을 반영했을 수 있지만, DeepSeek은 이에 대해 공개적으로 설명하지 않았다. 후속 보도에서 거래가 완료됐다고 전한 점을 밝히지 않은 채 70억 달러 투자 유치가 여전히 진행 중이라고 보도해서는 안 된다.

더 큰 규모의 후속 투자 라운드에 관한 보도에 따르면 배터리 제조사 CATL과 텐센트가 가장 큰 몫을 부담하고 있다. 자금 조달이 마무리되면 DeepSeek이 2027년 초 기업공개를 위해 구조조정을 계획하고 있다는 내용도 담겼다. CATL은 논평을 거부했고, 텐센트와 DeepSeek은 응답하지 않았다.

이러한 계획이 사실이라면 데이터센터, 프로세서, 자체 칩 개발에 필요한 엔지니어링팀에 투자할 여력이 생길 수 있다. 그러나 칩 프로젝트에 배정될 금액이 얼마인지는 확인되지 않는다. 예산이나 투자자별 배정액, 확정된 상장 일정은 공개되지 않았다.

보도된 움직임의 흐름

보도들은 칩 개발을 모델 출시와 자금 조달 계획에 연결하고 있지만, 여러 날짜는 대략적인 수준이다. 확인되지 않은 제안과 보도된 사건을 구분하면 다음과 같다.

• 2024년: 창업자 량원펑은 한 인터뷰에서 칩 수출 통제가 실질적인 과제라고 말했다.
• 칩 관련 보도 약 1년 전: DeepSeek이 개발 작업과 잠재적인 설계·제조·메모리 파트너와의 논의를 시작한 것으로 전해졌다.
• 2026년 4월: 한 자금 조달 보도는 V4-Pro와 V4-Flash 프리뷰 버전이 4월에 출시됐다고 전했다. 별도 보도는 2026년 초 화웨이 Ascend 프로세서를 기반으로 한 V4 버전이 나왔다고 전했다.
• 6월: 후속 자금 조달 보도에 따르면 DeepSeek은 500억 달러가 넘는 기업가치로 약 74억 달러를 조달하는 첫 외부 투자 라운드를 마무리했다.
• 2027년 초: DeepSeek은 추가 자금 조달과 구조조정 이후 기업공개를 검토하는 것으로 전해졌다.

이 흐름에는 칩 생산 일정이 포함되지 않았다. DeepSeek은 시제품이나 테이프아웃 단계, 출시 일정을 발표하지 않았다. 2027년 초 상장 계획은 재무 계획이지 프로세서 개발 마감일이 아니다.

이 구분은 모델의 진전을 하드웨어의 진전으로 오해하지 않게 해준다. 화웨이 프로세서에서 모델이 작동한다는 것은 해당 플랫폼에서 작업이 이뤄졌음을 보여줄 뿐, DeepSeek 자체 반도체가 준비됐음을 입증하지는 않는다.

엔비디아와 반도체 시장에 미치는 의미

프로젝트 소식 이후 엔비디아 주가는 장전 거래에서 약 0.5% 하락한 것으로 전해졌다. 이는 제한적인 시장 반응일 뿐, 주문이나 매출에 측정 가능한 변화가 생겼다는 증거는 아니다. 배치할 수 있는 칩이 아직 없는 만큼 상업적 영향은 아직 가능성에 그친다.

DeepSeek의 시도는 AI 개발사들이 자체 하드웨어로 향하는 더 큰 흐름에 속한다. 오픈AI가 브로드컴과 함께 추론 칩을 개발하고 있으며 앤스로픽도 칩 개발을 모색하고 있다는 보도가 나왔다. 이들 프로젝트는 성숙도와 제조 역량에 차이가 있지만, 모델 운영에 반복적으로 드는 비용을 더 많이 통제하려는 동기는 공통적이다.

DeepSeek에는 추가 제약도 있다. 자체 설계를 보유하더라도 제조 방식이나 확보할 수 있는 메모리에 대한 규제가 없어지는 것은 아니다. 엔비디아에 대한 의존도를 낮추더라도 외부 파운드리와 메모리, 기타 부품에는 계속 의존할 수 있다.

앞으로 주목할 만한 진전은 제조 파트너 확인, 칩 아키텍처 공개, 테이프아웃 진행 상황, DeepSeek 모델에서의 성능 입증 등이다. 자금 조달이 완료되면 활용 가능한 자원을 파악하는 데 도움이 될 것이다. 이 가운데 발표된 하드웨어 일정은 아직 없다.

따라서 가장 확실한 결론은 즉각적인 경쟁력 돌파구라는 평가보다 제한적이다. DeepSeek은 기존 공급업체에 계속 의존하는 가운데 AI 서비스 기반 인프라에 대한 통제력을 높이려는 것으로 전해졌다. 비용 절감 여부는 프로세서 설계의 소유 주체만이 아니라 완성된 시스템에 달려 있다.

핵심 내용

• DeepSeek은 약 1년간 작업을 진행한 뒤 추론 칩을 개발하는 것으로 전해졌지만, 프로젝트를 공개적으로 확인하지 않았다.
• 이번 시도는 엔비디아와 화웨이에 대한 의존도를 낮출 수 있다. 파운드리나 제조 파트너, 출시 일정은 발표되지 않았다.
• 첨단 제조와 고대역폭 메모리에 영향을 미치는 수출 규제가 프로젝트의 성능이나 일정에 제약을 줄 수 있다.
• 자금 조달 보도에는 당초 제안된 70억 달러 투자 유치, 완료된 것으로 전해진 74억 달러 규모 라운드, 최대 150억 달러에 가까울 수 있는 후속 라운드가 각각 언급됐다.
• 별도의 확장 계획에는 화웨이 AI 칩 최소 16만 개와 2027년 초 상장 계획이 포함된 것으로 전해졌다.
• DeepSeek의 칩이 모델 서비스 비용을 낮출 수 있다는 점을 입증하는 공개 벤치마크나 생산 단계 진전은 아직 없다.