DeepSeek는 서구 연구소들과 맞먹는 성능을 훨씬 낮은 비용으로 구현한 모델로 이름을 알렸습니다. 이제 항저우 소재 이 회사는 그 아래 단계의 층위를 겨냥하고 있습니다. 사안을 잘 아는 3명의 관계자에 따르면 DeepSeek는 자체 AI 칩을 설계하고 있으며, Nvidia와 Huawei에 대한 의존도를 줄이는 것을 목표로 하고 있다고 Reuters가 전했습니다.
칩
보도된 칩은 학습용이 아니라 추론용으로 설계되고 있습니다. 즉, 훈련된 모델이 사용자 질의에 답하는 단계에 쓰이는 칩입니다. 이 칩은 중국 최대 파운드리인 SMIC가 7나노미터 공정으로 제조할 예정입니다. 이러한 초점은 의도적인 것입니다. 추론은 현재 전체 AI 컴퓨트 수요의 약 70%를 이끌 것으로 예상되며, 목적 특화 칩의 효용이 가장 크게 드러나는 영역이자 중국의 수출 제한형 실리콘이 이미 가장 경쟁력에 근접한 분야이기 때문입니다.
수출 통제의 압박
SMIC는 미국과 네덜란드의 수출 통제로 최첨단 반도체 제조 장비에 접근이 차단됐으며, 대만 TSMC보다 여러 세대 뒤처진 7nm 노드에 머물러 있는 것으로 널리 알려져 있습니다. 한편 DeepSeek는 Nvidia의 최상위 가속기 구매에도 제약을 받고 있고, Huawei의 Ascend 라인에 기대는 것에도 신중한 입장입니다. 자체 추론 칩은 이 두 가지 제약에 동시에 대비하는 헤지입니다.
조용한 구축
한 소식통에 따르면 이 작업은 약 1년 전 시작됐습니다. DeepSeek는 최근 몇 달 동안 공개 채용 공고 없이 칩 설계 엔지니어 채용을 조용히 늘렸고, 외부 파운드리 및 메모리 파트너들과도 논의를 진행하고 있습니다. 회사는 아직 이 프로젝트를 확인하지 않았으며, 프로젝트는 여전히 초기 단계에 있습니다.
의미
이 계획이 성공한다면 DeepSeek는 중국 최초의 프런티어 모델 연구소로서 추론용 실리콘을 직접 보유하게 됩니다. 이는 Nvidia의 중국 내 남은 사업과 Huawei의 국내 대안 기본 공급사라는 입지에 대한 위협입니다. 또한 이는 더 넓은 흐름의 연장선이기도 합니다. Google의 TPUs, Amazon의 Trainium, OpenAI의 맞춤형 실리콘 추진에 이어, 모델 개발사들은 점점 더 자사 모델이 구동되는 칩을 직접 통제하려 하고 있습니다. 다만 한계도 분명합니다. 7nm 공정은 성능 대비 전력 효율에 سقimits를 걸고, 첫 설계의 수율은 대개 만족스럽지 못합니다.