DeepSeek V4 임박오픈소스 AI 경쟁의 다음 라운드
중국 AI 스타트업 DeepSeek이 차세대 모델 V4의 출시를 앞두고 있습니다. 당초 2026년 2월 중순(춘절 전후)으로 예상됐던 출시일은 넘겼지만, CNBC는 2월 23일 보도에서 새 모델 공개가 임박했다고 전했습니다. 커뮤니티 컨센서스는 2026년 3월 초를 가리키고 있으며, 오픈웨이트 공개가 유력합니다.
⚙️ 알려진 기술 스펙
DeepSeek V4에 대한 공식 스펙 발표는 아직 없습니다. 다만 여러 테크 매체와 유출된 정보를 종합하면 다음과 같은 윤곽이 드러납니다.
| 항목 | 내용 | 검증 상태 |
|---|---|---|
| 총 파라미터 | 1조(1T) | 다수 매체 보도, 미확인 |
| 아키텍처 | Mixture-of-Experts (MoE) | V3에서 이어지는 방식 |
| 컨텍스트 윈도우 | 100만+ 토큰 | 2월 11일 기존 모델에 조용히 적용 |
| 라이선스 | Apache 2.0 (오픈웨이트) | V3 관행 기준 유력 |
| 로컬 실행 | 듀얼 RTX 4090 또는 단일 RTX 5090 | 다수 매체 보도 |
세 가지 아키텍처 혁신이 핵심으로 언급됩니다. **Manifold-Constrained Hyper-Connections(mHC)**는 그래디언트 전파 효율을 높이고, 2026년 1월 13일 발표된 Engram Conditional Memory는 100만 토큰 이상에서의 선택적 정보 유지를 가능하게 합니다. **DeepSeek Sparse Attention(DSA)**은 표준 어텐션 대비 연산 비용을 약 50% 절감한다고 합니다.
특히 V4는 추론(reasoning)과 비추론 태스크를 하나의 모델에서 처리하는 하이브리드 모델로, 기존 R1과 V3 계열의 구분이 사라질 것으로 보입니다.
📊 성능 주장과 검증 한계
내부 벤치마크 주장은 다음과 같습니다.
- SWE-bench Verified: 80% 이상
- HumanEval: 90% (참고: Claude 88%, GPT-4 82%로 비교)
- 서구 경쟁 모델 대비 10~40배 낮은 추론 비용
단, evolink.ai는 이 수치들이 "내부 테스트 기반이며 독립적 검증이 되지 않았다"고 명시합니다. WaveSpeedAI 역시 "미검증(unverified) 상태"라고 강조합니다. DeepSeek V4 Lite라는 경량 버전의 SVG 생성 능력 시연이 비공식 채널을 통해 유출되기도 했으나, Dataconomy에 따르면 DeepSeek 측이 공식 확인하지 않은 상태입니다.
이 수치들은 공식 발표와 제3자 검증 전까지 참고 수준으로 봐야 합니다.
🌐 오픈소스 AI 경쟁 구도
DeepSeek V4가 주목받는 이유는 단순히 하나의 모델 출시가 아니라, 오픈소스 AI 경쟁의 판도를 다시 흔들 수 있기 때문입니다. 현재 경쟁 구도를 보면 치열합니다.
- Alibaba Qwen 3.5: 2월 16일 공개. 3,970억 파라미터 중 170억만 활성화하는 MoE 구조. 201개 언어 지원
- Meta Llama 4 Maverick: Llama 4 시리즈의 최신 오픈웨이트 모델
- ByteDance, Zhipu AI: 2월에 동시다발적으로 업그레이드 모델 공개
Understanding AI에 따르면, DeepSeek R1 이전에는 Meta의 Llama가 가장 대표적인 오픈웨이트 모델이었지만, 현재는 Alibaba의 Qwen 패밀리가 선두를 달리고 있습니다. DeepSeek V4가 공개되면 이 순위가 다시 재편될 수 있습니다.
💰 시장과 투자에 미치는 영향
2025년 초 DeepSeek R1이 공개됐을 때의 충격을 시장은 아직 기억합니다. Futurism에 따르면, 당시 나스닥 종합지수가 3% 하락하고 Nvidia 주가가 17% 급락하며 약 6,000억 달러가 증발했습니다. DeepSeek V3의 학습 비용이 600만 달러 미만이었다는 사실이 "수천억 달러의 AI 인프라 투자가 과연 필요한가"라는 의문을 촉발했기 때문입니다.
CNBC는 2026년 Big Tech(Amazon, Microsoft, Meta, Google)이 AI에 총 6,500억 달러를 투자할 것으로 예상되는 가운데, V4가 다시 한번 비용 효율성 논쟁을 불러일으킬 수 있다고 분석했습니다. 특히 미국 정부 관계자가 DeepSeek의 최신 모델이 Nvidia의 최신 Blackwell 칩으로 학습됐다고 밝히면서, 미국의 대중국 반도체 수출 규제의 실효성에 대한 논란도 재점화되고 있습니다.
🔮 전망
DeepSeek V4의 실제 성능은 공개 후 제3자 벤치마크를 통해서만 판단할 수 있습니다. 내부 주장대로 1조 파라미터 MoE 모델이 소비자급 GPU에서 돌아간다면, 그 자체가 엔지니어링 성과입니다.
개인적으로 주목하는 것은 성능 자체보다 비용 구조입니다. DeepSeek이 V3에서 보여준 "적은 비용으로 경쟁력 있는 모델"이라는 공식이 V4에서도 유효하다면, 이는 오픈소스 진영뿐 아니라 OpenAI, Anthropic, Google 등 클로즈드 모델 진영의 가격 전략에도 직접적 압박이 됩니다. Technology.org가 지적하듯, DeepSeek이 시작한 가격 전쟁에 모든 중국 AI 기업이 참전한 상황에서, V4는 그 다음 라운드의 포문을 열 것입니다.
공식 발표 전까지는 유출 벤치마크에 기대지 말고, 실제 모델이 공개된 뒤 직접 테스트해보는 것을 권합니다.
참고