"딥시크"
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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.
김수키·中해킹조직, 로컬LLM·딥시크 공격 활용 확산
북한·중국 배후 해킹조직이 정보 수집과 악성코드 개발, 공격 자동화에 AI를 활용하는 사례가 잇따라 포착됐다. 김명주 AI안전연구소장은 국가 배후 해킹조직의 AI 에이전트 활용 공격이 올해 말 가시화될 것이라고 전망했다. 지니언스는 북한 해킹조직 '김수키' 연관 시스템에서 로컬 LLM 구동 도구와 AI 코딩 도구 '커서' 사용 흔적을 발견했으나, 자체 AI 모델 개발이나 파인튜닝 증거는 확인되지 않았다고 밝혔다. 대만 팀T5에 따르면 중국 정부 연계 조직들은 딥시크를 활용해 공격 횟수를 이전보다 두 배 이상 늘렸다. S2W 양종헌 실장은 사이버위협인텔리전스를 통한 사전 징후 파악과 신속한 대응 체계 구축이 중요하다고 조언했다.
딥시크, 화웨이 GPU 16만개 도입 — 추론 인프라 국산화 가속
블룸버그에 따르면 중국 AI 기업 딥시크는 신규 추론용 데이터센터 구축을 위해 화웨이 GPU를 16만 개 이상 구매할 계획이다. 딥시크가 염두에 둔 제품은 화웨이의 어센드 950DT로, 성능은 준수하지만 엔비디아 최상위 제품에는 미치지 못한다는 평가다. 더 레지스터는 이러한 대규모 화웨이 GPU 구매가 중국 정부의 엔비디아 하드웨어 수입 미승인 및 자국 기업의 국내 제품 구매 유도 정책 기조를 반영한다고 분석했다. 같은 시기 한국에서는 네이버가 과학기술정보통신부 요청으로 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발을 주도하며 엔비디아 B200 GPU 4000개를 투입하기로 했고, LG는 H200 GPU 256개를 지원하기로 했다.
딥시크, 화웨이 어센드950DT 16만개 배치 — 추론용으로 국산칩 확대
딥시크가 중국 네이멍구에 구축 중인 데이터센터에 화웨이의 차세대 AI 가속기 '어센드 950DT'를 최소 16만개 배치할 계획이라고 블룸버그통신이 4일(현지시간) 보도했다. 딥시크는 이를 AI 모델 추론에 활용할 방침이며, 핵심 학습 작업에는 여전히 엔비디아 가속기를 사용 중이다. HBM 등 첨단 부품 공급 부족으로 화웨이의 어센드 950DT 생산이 수요를 따라가지 못해 필요 물량을 모두 공급받기까지 1년 이상 걸릴 가능성도 제기됐다. 딥시크는 인프라 확충을 위한 자금 조달을 논의 중이며, 화웨이 가속기의 신속한 공급을 위해 중국 정부에 지원을 요청한 것으로 전해졌다. 블룸버그는 이번 클러스터 구축이 중국의 AI 반도체 역량 진전을 보여준다고 평가했다.
