DeepSeek의 CEO 량원펑(Liang Wenfeng)은 중국의 자체 AI 시스템이 연산 능력 면에서 격차를 점차 줄여감에 따라, 비록 여전히 상당한 격차가 존재함에도 불구하고 엔비디아가 점차 우위를 잃어가고 있다고 믿고 있습니다.
그는 투자자들과의 대화에서 현재 가장 큰 규모의 모델과 맞먹는 AI 모델을 학습시키려면 DeepSeek에 엔비디아 GB300 GPU 약 50,000개 또는 화웨이 어센드(Ascend) 950 GPU 약 200,000개가 필요할 것이라고 밝혔습니다.
그에 따르면 현재 DeepSeek와 미국 AI 기업 간의 가장 큰 격차는 알고리즘이 아닌 연산 자원(compute)에 있습니다.
량원펑은 현재 DeepSeek의 연산 능력이 엔비디아 H100 GPU 약 20,000개 수준에 불과하며, 이 자원의 대부분은 “최근 1~2개월 사이”에 추가된 것이라고 공개했습니다. 회사는 인프라를 매우 빠르게 확장하고 있습니다.
그는 화웨이의 Atlas 950 SuperPoD 시스템이 더 많은 GPU를 사용해야 함에도 불구하고, 기능 및 배포 가능성 측면에서 시스템 수준으로 엔비디아 GB200 및 GB300 클러스터를 대체할 수 있다고 보았습니다.
그러나 량원펑은 동등한 성능을 내기 위해서 DeepSeek가 엔비디아 GB300 GPU 1개당 화웨이 어센드 950 새 GPU 약 4개가 필요하다는 점도 인정했습니다. 그는 화웨이가 현재 GPU 기술 면에서 엔비디아보다 약 2년 뒤처져 있다고 평가했습니다.
DeepSeek CEO에 따르면, 화웨이 장비의 구축 비용이 50%, 100%, 또는 200% 더 높을지라도, 중국이 자체 공급망을 확보하고 미국 기술에 대한 의존도를 줄일 수 있다면 이는 수용 가능하다고 말했습니다.
량원펑은 오픈소스 AI 전략이 DeepSeek의 중요한 방향임을 재확인하는 한편, “주도권을 잡기 위해 돈을 쏟아붓는” 방식을 추구하는 AI 연구소들은 장기적으로 살아남기 어려울 것이라고 지적했습니다.
DeepSeek는 고품질 데이터 라벨링(data annotation)에도 막대한 투자를 하고 있습니다. 량원펑에 따르면 이 분야는 OpenAI와 Anthropic이 수년 앞서 있는 분야이며, 현재 첨단 AI 모델 개발의 주요 병목 구간이 되었습니다.
위의 발언들은 소셜 미디어에 유포된 투자자와의 대화 내용에서 유출된 것으로 알려졌습니다. 기사 작성 시점까지 DeepSeek는 대화의 전체 내용을 공식 발표하거나 인용된 발언들을 완전히 확인해 주지 않았습니다.
📌 결론: DeepSeek는 GB300 GPU 1개가 화웨이 어센드 950 GPU 약 4개와 맞먹고 기술적으로 화웨이가 약 2년 뒤처져 있어, 엔비디아가 여전히 GPU 성능 면에서 앞서고 있음을 인정합니다. 그러나 량원펑 CEO는 중국이 자급자족을 위해 더 높은 하드웨어 비용을 감수하고 충분히 큰 국내 AI 생태계를 구축해 나간다면 엔비디아의 우위가 줄어들 수 있다고 주장합니다. 해당 발언들은 기사가 투자자와의 대화에서 인용한 내용이며, DeepSeek 측에서 공식적으로 확인한 바는 아닙니다.
