중국 AI 스타트업 딥시크가 차세대 모델 R2 출시를 연기했어요. 표면적 이유는 기술 완성도지만, 실제론 화웨이 칩의 성능 문제 때문이에요. 중국 정부가 자국산 칩 사용을 강력히 권고했지만, 결국 딥시크는 엔비디아 GPU로 돌아갔어요.
화웨이 칩으로 학습하다 좌초한 R2 모델
2025년 6월 파이낸셜타임스 보도에 따르면, 딥시크는 R2 모델 학습에 화웨이 어센드 칩을 사용했어요. 중국 당국의 권고를 따른 거예요. R1 모델은 엔비디아 H100, H800, H20 칩 5만 개로 훈련했는데, R2는 화웨이 칩을 써야 했어요.
문제는 칩 연결 속도 저하, 성능 불안정, 소프트웨어 호환성 부족이었어요. 화웨이가 엔지니어 팀을 직접 파견했지만 해결하지 못했어요. 당초 5월 예정이던 출시는 무기한 연기됐고, 딥시크는 학습엔 엔비디아 칩을, 추론엔 화웨이 칩을 병행하는 식으로 타협했어요.
7nm 공정의 벽, 60% 성능에 머문 화웨이 칩
화웨이 어센드 910C는 SMIC의 7nm 공정으로 제조돼요. 엔비디아 H100이 TSMC 4nm 공정인 것과 대조적이에요. FP16 연산 성능은 약 320 TFLOPS로 H100의 989 TFLOPS 대비 32% 수준이에요.
메모리 용량은 128GB HBM2e로 H100의 80GB HBM3보다 크지만, 전체 성능은 60~70%에 그쳐요. 전력 효율은 높지만(310W vs 700W), AI 학습엔 절대 성능이 중요해요. 딥시크 사례가 이를 증명했어요.
화웨이가 2025년 6월 공개한 클라우드매트릭스384 아키텍처로 추론 성능은 개선했지만, 학습엔 여전히 한계가 있어요.
여전히 엔비디아에 손 벌리는 중국 기업들
2025년 1분기 바이트댄스, 알리바바, 텐센트는 H20 칩 120만 개(약 22조 원)를 주문했어요. 미국이 4월 H20 수출을 금지하자 중국 기업들은 공황 상태에 빠졌어요.
7월 미국 상무부가 수출 재개를 허용했지만 엔비디아는 재고 물량만 판매한다고 못 박았어요. 대만 공급망엔 H20 재고 100만 개가 쌓여있고, 이 중 70만 개가 완제품이에요. 엔비디아는 연말까지 40만 개만 판매할 계획이에요.
그런데 7월 말, 엔비디아는 입장을 바꿔 TSMC에 H20 30만 개를 추가 주문했어요. 중국 시장 수요가 예상을 뛰어넘었기 때문이에요.
자립 선언했지만 여전히 부족한 공급
중국 정부는 2025년 8월부터 태도를 바꿨어요. 국가인터넷정보판공실(CAC)이 바이트댄스, 알리바바 등에 엔비디아 칩 구매 중단을 지시했어요. H20에 백도어가 있다는 의혹과 함께 보안 검토를 이유로 들었어요.
9월엔 블랙웰 시리즈 RTX 6000D까지 수입 중단 대상에 올렸어요. CAC는 화웨이와 캠브리콘 등 자국 칩이 엔비디아와 동등하거나 더 낫다고 판단했어요. 10월엔 세관에서 엔비디아 칩 밀수 단속을 시작했어요.
하지만 현실은 달라요. 바이두 등 중국 기업들은 화웨이 칩 사용 시 기기 불안정과 속도 저하를 겪고 있어요. 딥시크는 R2 출시를 여전히 못하고 있어요.
2026년 자급률 70% 목표, 현실성은?
중국은 2026년까지 AI 칩 자급률 70%를 목표로 해요. 화웨이와 SMIC가 생산량을 3배로 늘릴 계획이에요. 3,340억 위안 규모의 반도체 빅펀드 3기도 추진 중이에요.
문제는 핵심 기술이에요. EUV 노광장비 없이는 3nm 이하 공정이 불가능해요. EDA 설계 소프트웨어 국산화율은 10% 미만이에요. 희토류 등 소재 확보도 불안정해요.
딥시크 사례는 중국이 아직 갈 길이 멀다는 걸 보여줬어요. 추론 단계에선 화웨이 칩이 쓸만하지만, 학습 단계에선 엔비디아를 대체할 수 없어요. 이원화 전략이 당분간 이어질 거예요.
중국의 AI 칩 자립은 구호가 아닌 현실의 벽 앞에 서 있어요. 딥시크 R2가 언제 출시될지, 어떤 칩으로 학습될지 지켜볼 필요가 있어요.