딥시크, 엔비디아 GPU 대규모 추가 구매 방침

중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 창업자 량원펑이 투자자 미팅에서 미·중 AI 경쟁의 핵심 변수와 향후 인프라 투자 방향을 제시했다. 그는 양국 AI의 가장 큰 격차가 인재가 아니라 컴퓨팅 자원에 있다고 진단하며, 중국 연구자들도 미국과 유사한 인재풀을 갖췄지만 결국 얼마나 많은 GPU로 다양한 실험을 수행하느냐가 성능 차이를 만든다고 평가했다. 딥시크는 현재 H급 GPU 환산 약 2만장의 컴퓨팅 자원을 보유하고 있으며, 상당수를 최근 1~2개월 사이 확보한 것으로 전해졌다. 량원펑은 향후 수개월간 엔비디아 GPU를 대규모로 추가 구매하고, 합리적인 가격에 확보 가능한 물량은 최대한 사들이겠다는 방침을 밝혔다. 특히 조달한 자금을 6개월 안에 모두 GPU로 전환할 수 있다면 가장 이상적이라고 언급해, AI 가속기 수요의 지속성을 시사했다. 모델 규모 측면에서 그는 미국 최대 모델의 활성 파라미터가 약 800B 수준인 반면 중국은 수십B에 머물러 있다고 진단했다. 미국 수준의 초대형 모델을 학습하려면 GB300급 약 5만장 또는 화웨이 950급 약 20만장이 필요할 수 있다고 추산하며, 딥시크는 우선 수십B 구간에서 연구를 다진 뒤 자원 확대에 맞춰 150B~250B 수준으로 확장할 계획이라고 밝혔다. 중국산 칩과 관련해서는 화웨이와 긴밀히 협력해 약 1만6,000장의 물량을 확보할 수 있다고 언급했다. 다만 화웨이 950 슈퍼노드가 GB200·GB300의 작업을 대체할 수 있어도 카드 4장이 엔비디아 1장 수준이고 출시 시점도 약 2년 늦다며, 미·중 칩 격차를 생태계보다는 약 4배의 하드웨어 효율 격차와 약 2년의 시간 격차로 설명했다. 자체 컴파일러와 TileLang 기반 환경을 통해 엔비디아 생태계 의존도를 줄이고 있으며, 이를 화웨이 칩으로 이전하면 생태계 문제는 약 1년 내 상당 부분 해소되고 핵심 병목은 생산능력만 남을 것으로 전망했다. 장기 경쟁 구도에 대해 그는 주요 대형모델의 절대 성능 차이는 축소되고 비용, 개발 시점, 사용자 경험이 승부를 가를 것으로 내다봤다. 앤스로픽의 코딩 에이전트 우위는 선발효과에 가깝다고 평가하며, 장기적으로는 오픈AI와 구글이 선두를 번갈아 차지할 가능성이 높다고 봤다. 중국 AI 기업은 제조업처럼 최고 수준에 근접한 성능을 더 낮은 비용으로 제공하는 역할을 맡을 것으로 전망했다.