핵심 역량 면에서 아직 미국을 따라잡지 못했다.

2024년, 중국의 DeepSeek-V2와 V3 모델은 상당한 발전을 이루었으며, 특히 DeepSeek-R1은 미국 최고 수준의 AI 모델에 필적하는 성능을 더 낮은 비용으로 구현해 전 세계적인 센세이션을 일으켰습니다. 가장 최근인 2026년 4월 24일, DeepSeek은 두 가지 새로운 오픈소스 대규모 언어 AI 모델인 DeepSeek-V4-Pro와 DeepSeek-V4-Flash를 출시했습니다. 이러한 움직임은 글로벌 AI 경쟁의 양상이 기술적 역량 경쟁에서 비용 절감과 접근성 확대를 우선시하는 방향으로 전환되고 있음을 보여줍니다. 다시 말해, 중국은 단순히 더 강력한 모델을 만드는 데 그치지 않고, 대규모 배포에 적합하면서도 강력하고, 저렴하며, 개방적이고, 간편한 모델을 개발하고자 하는 것입니다.

DeepSeek-V4 và nước cờ mới của Trung Quốc trong cuộc đua AI

딥시크-V4 모델 출시 직후, 베이징이 미국의 첨단 모델과의 격차를 좁혔는지에 대한 의문이 제기되었습니다. 현재로서는 아니라고 답할 수 있습니다. 미국의 AI 모델은 여전히 복잡한 추론, 프로그래밍, AI 에이전트 자율성 등 여러 난제에서 앞서 있습니다. 딥시크-R1은 미국의 첨단 AI 모델에 근접하는 성능을 보여주며 전 세계적인 센세이션을 일으켰지만, 딥시크-V4는 연산 능력 부족으로 미국의 최첨단 폐쇄형 시스템 모델과 직접 경쟁하기 어렵다는 평가를 받고 있습니다. 딥시크의 기술 문서에서도 자사의 추론 및 자율성(에이전트) 능력이 약 6개월 전에 출시된 GPT-5.2, 제미니 3.0 프로, 클로드 오푸스 4.5 모델과 동등하다고 인정하고 있습니다. 딥시크는 심지어 딥시크-V4가 "현재 사용 가능한 가장 첨단 모델보다 3~6개월 정도 느리다"고 명시적으로 시인하기도 했습니다.

DeepSeek-V4의 주요 특징은 무엇인가요?

- DeepSeek-V4-Pro와 DeepSeek-V4-Flash 두 가지 버전으로 제공됩니다.

- 오픈 소스로 공개되었습니다.

- 저비용 이점과 광범위한 적용 가능성을 목표로 합니다.

- 최대 100만 토큰까지 장기적인 컨텍스트를 지원합니다.

- 아직 미국의 가장 앞선 AI 모델들을 능가하지는 못했지만, 응용 프로그램 수준에서 경쟁 압력을 가하고 있습니다.

평가표를 보면 DeepSeek-V4 시리즈가 가장 강력한 벤치마크 모델이 아니라는 점이 분명합니다. 프로그래밍 및 자율 작업에 대한 가장 까다로운 벤치마크에서 OpenAI GPT-5.5와 Anthropic Claude Opus 4.7은 여전히 선두 자리를 유지하고 있습니다. 미국 연구진은 DeepSeek-V4가 아직 워싱턴과의 기술 격차를 좁히지 못했다고 판단하고 있습니다.

더욱이 미국 기업들이 차세대 모델 개발을 가속화하기 위해 AI를 활용함에 따라 이러한 격차는 더욱 벌어지고 있습니다. Claude Mythos Preview와 GPT-5.5는 모두 이전 버전에 비해 상당한 개선을 이루었습니다.

하지만 DeepSeek-V4를 단순히 "미국 모델보다 강한가 약한가"라는 관점에서만 보는 것은 그 중요성을 온전히 파악하는 데에는 부족합니다. 더욱 중요한 것은 DeepSeek이 경쟁의 초점을 절대적인 성능 경쟁에서 비용, 배포 용이성, 확장성 및 애플리케이션 규모 경쟁으로 전환하고 있다는 점입니다. 바로 이 지점에서 AI 경쟁에서 중국의 전략적 계산이 더욱 명확해집니다.

저렴한 비용과 오픈소스의 장점

그렇다면 DeepSeek-V4는 어떻게 경쟁 우위를 확보하는 것일까요? 사실 DeepSeek-V4의 강점은 최첨단 모델에 비해 추론 능력이 절대적으로 뛰어나다는 데 있는 것이 아니라, 미국산 유사 제품에 비해 운영 비용이 현저히 낮다는 점입니다. 플래시 버전의 경우 입력 토큰 백만 개당 0.14달러, 출력 토큰 백만 개당 0.28달러인 반면, 프로 버전은 입력 토큰 백만 개당 1.74달러, 출력 토큰 백만 개당 3.48달러입니다. 비용만 고려했을 때, 중국산 DeepSeek-V4 모델은 훨씬 더 경쟁력이 있습니다. 이는 많은 기업, 개발자, 공공기관이 가장 강력한 모델보다는 충분히 우수하고 안정적이며 운영 비용이 낮은 모델을 필요로 하는 상황에서 매우 중요한 이점입니다.

비용 효율성을 성능보다 우선시하는 소프트웨어 개발자와 기업이라면 DeepSeek V4-Pro는 GPT-5.5 및 Opus 4.7과 함께 고려해 볼 만한 가치 있는 옵션입니다. 만약 널리 보급된다면, 저렴한 가격이라는 이점 덕분에 인프라 구축 비용과 AI 도입 비용이 큰 장벽인 개발도상국 시장에서 DeepSeek의 영향력 확대에 도움이 될 수 있을 것입니다.

더욱이 DeepSeek-V4는 오픈 소스로 MIT 라이선스 하에 배포되므로 누구나 모델을 다운로드, 배포, 수정 및 상용화하여 특정 요구 사항에 맞게 활용할 수 있습니다. 이는 특히 개발자 커뮤니티와 AI 인프라 자립을 추구하는 조직에게 기술 접근성을 크게 확대합니다. 중국에게 오픈 소스는 단순한 기술적 선택이 아니라 생태계를 확장하는 도구이기도 합니다. 더 많은 개발자, 기업 및 국가가 DeepSeek 모델을 채택함에 따라 베이징의 기술적 영향력은 특히 고가의 폐쇄형 소스 모델에 의존할 자원이 부족한 시장에서 더욱 확산될 기회를 갖게 됩니다.

저렴한 가격이 중요한 이유는 무엇일까요?

인공지능 경쟁에서 가장 강력한 모델이 반드시 가장 널리 사용되는 모델은 아닙니다.

많은 기업, 대학, 정부 기관 또는 스타트업에게 있어 결정적인 요소는 성능뿐만 아니라 구축 비용, 맞춤 설정 기능 및 인프라 자율성 수준입니다. DeepSeek-V4는 바로 이러한 격차를 해소하고자 합니다.

장기적인 맥락과 실제 적용 문제

또한, DeepSeek-V4의 경쟁력은 특히 장기적인 컨텍스트 처리가 필요한 작업에서 실제 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있다는 점에 있습니다. DeepSeek에 따르면, 이 모델은 최대 100만 토큰까지 컨텍스트를 확장할 수 있어 대량의 데이터를 단일 패스로 직접 처리할 수 있습니다. 반면, GPT-5.4와 같은 많은 AI 모델은 장기 컨텍스트를 지원하지만 12만 8천 토큰 이후에는 성능 저하가 크게 나타납니다. DeepSeek-V4는 HCA, CSA, 그리고 기하학적 제약이 있는 하이퍼스레딩 연결(mHC)을 통합하여 잔여 연결 및 최적화 기능을 향상시켰습니다. 결과적으로, 이 중국어 모델은 입력 데이터를 분할할 필요 없이 복잡한 작업과 대량의 텍스트에서도 알고리즘을 더 빠르게 해결하고 효율성을 유지합니다. 이는 베이징의 차세대 대규모 언어 모델(LLM)에 장기 컨텍스트 시대를 열 가능성을 열어줍니다.

하지만 이러한 기술적 측면은 실제 적용 사례라는 맥락에서 살펴보아야 합니다. 장기적인 관점은 단순히 모델을 홍보하기 위한 매개변수에 그치는 것이 아니라, 법률 문서, 기술 문서, 소프트웨어 소스 코드, 기업 데이터 및 대규모 문서 저장소를 처리하는 데 실질적인 이점을 제공할 수 있습니다. 이러한 분야는 방대한 양의 정보를 동시에 읽고, 기억하고, 처리하는 능력이 직접적인 경제적 가치를 창출할 수 있는 영역입니다.

인공지능 경쟁의 방향이 바뀌고 있다.

하지만 딥시크-V4는 여전히 몇 가지 전략적 위험에 직면해 있습니다. 중국은 딥시크-V4가 미국 기술에 의존하지 않고 자체 생산 칩에서 완전히 작동하는 최초의 AI 모델이며, 특히 화웨이의 어센드 950 칩에 최적화되어 있다고 주장합니다. 이 칩은 더 낮은 비용으로 더 많은 초당 연산을 수행할 수 있지만, 성능 면에서는 여전히 엔비디아의 H200에 비해 뒤처집니다. 이는 중국이 반도체 자립을 위해 노력해 온 과정에서 진전을 이루었지만, 미국과 그 동맹국들이 주도하는 AI 하드웨어 생태계와의 격차를 완전히 좁히지는 못했음을 보여줍니다.

미국 측에서는 백악관과 주요 AI 연구소들이 딥시크(DeepSeek)를 비롯한 중국 AI 기업들이 미국 모델을 무단 복제 공격하여 얻은 데이터를 자사 모델 학습에 이용했다고 비난하고 있습니다. 그러나 이러한 비난은 미중 AI 경쟁의 긴장이 고조되고 있음을 반영하는 것이므로 신중하게 해석해야 합니다. 확정적인 결론으로 간주하기 위해서는 독립적인 검증이 필요합니다.

딥시크의 행보는 기술이 미중 경쟁의 주요 전장이 되었음을 보여줍니다. 인공지능 분야에서의 우위는 경제 성장, 지정학적 영향력, 그리고 국가 안보에 이점을 제공합니다. 딥시크 V4는 중국이 미국의 인공지능 모델과의 격차를 좁히려고 노력하고 있음을 보여주지만, 여전히 가장 앞선 모델들과 직접적으로 경쟁할 수는 없습니다. 전반적으로, V4가 가진 특징들, 즉 오픈 소스, 대규모 확장성, 저비용, 그리고 최대 100만 개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 풀은 인공지능 기술을 세계적인 강대국으로 만드는 데 있어 최고의 모델을 소유하는 것만으로는 성공할 수 없다는 것을 시사합니다.

DeepSeek-V4는 매우 저렴한 비용으로 대규모 오픈 소스 모델을 제공함으로써 접근성과 경제성을 중시하는 남반구 국가들에서 상당한 주목을 받고 있습니다. 또한 DeepSeek-V4는 기술 개발자 커뮤니티에서도 널리 사용되고 있습니다. V4-Pro를 사용하는 개발자 85명을 대상으로 한 설문조사에서 52%가 현재 사용하고 있는 주요 프로그래밍 모델을 V4로 교체할 의향이 있다고 응답하여, DeepSeek-V4의 실용적인 활용성에 대한 높은 기대감을 보여주고 있습니다.

따라서 딥시크-V4는 중국이 최첨단 AI 역량에서 미국을 능가하는 데 당장 도움이 되지는 못할지라도, 베이징이 고비용 모델 경쟁에서 벗어나 배포 비용, 접근성, 알고리즘 처리 규모 경쟁으로 AI를 전환하려는 새로운 접근 방식을 보여줍니다. 반도체, 데이터, 컴퓨팅 플랫폼, 기술 표준을 중심으로 미중 경쟁이 심화되는 상황에서 딥시크-V4는 단순한 새로운 AI 제품이 아니라 전략적 신호입니다. 즉, 중국은 AI를 실험실 수준의 성과가 아닌 확장 가능한 산업 역량으로 전환하고자 한다는 것입니다.

딥시크-V4가 주목할 만한 이유도 바로 여기에 있습니다. 이 모델이 아직 미국의 첨단 AI 분야 선두 자리를 바꾸지는 못했지만, AI 경쟁의 판도를 바꿀 가능성이 있습니다. 미국이 가장 강력한 모델 수준에서 선두를 유지하는 동안, 중국은 가장 광범위한 배포 수준에서 영향력을 확대하려 하고 있습니다. 장기적으로 볼 때, 글로벌 AI 경쟁은 누가 가장 똑똑한 모델을 보유하느냐뿐만 아니라, 누가 가장 낮은 비용으로, 가장 빠르게, 그리고 가장 광범위하게 AI를 실생활, 생산, 그리고 정부 운영에 적용할 수 있느냐에 따라 결정될 수도 있습니다.

출처: https://baoquocte.vn/deepseek-v4-va-nuoc-co-moi-cua-trung-quoc-trong-cuoc-dua-ai-396997.html