미국 IT 전문 매체 디 인포메이션은 현지 시각 10월 19일 중국 AI 기업 딥시크가 화웨이의 차세대 AI 칩 설계에 참여하고 있다고 보도했다. 협력에 정통한 소식통에 따르면 화웨이 엔지니어들이 딥시크 사무실에 상주하며, AI 모델의 연산 처리 방식과 프로세서 사이 데이터 전달 방식에 대한 딥시크의 의견을 칩 설계에 반영하고 있다. 딥시크 모델에 맞는 칩 개발이 협력의 목표다.

딥시크는 이르면 올해 말부터 화웨이 AI 칩 ‘어센드 950DT’로 모델 학습을 시작할 계획이다. 모델 학습은 대량의 데이터를 반복해 처리하며 AI 모델의 성능을 높이는 과정으로, 많은 칩을 오랜 기간 함께 가동한다. 디 인포메이션은 화웨이가 2027년 1분기 출시 예정인 차세대 칩 ‘어센드 960DT’ 물량의 대부분을 딥시크에 우선 배정할 방침이라고 전했다. 화웨이가 2025년 9월 공개한 칩 출시 계획에는 어센드 950DT가 2026년 4분기 출시로 기재돼 있다.

딥시크는 지난 9월 30일 화웨이 어센드 칩에서 쓸 수 있는 ‘타일랭(TileLang)’ 버전을 공개했다. 타일랭은 AI 프로그램을 여러 종류의 칩에서 작동하도록 작성하는 오픈소스 프로그래밍 언어로, 엔비디아의 개발 환경 ‘쿠다(CUDA)’ 의존을 줄이는 데 활용된다. 쿠다는 엔비디아 칩에서 AI 프로그램을 개발하고 실행하는 데 쓰는 소프트웨어 환경으로, 대부분의 AI 개발자가 사용하고 있다.

성능 격차와 기술 과제는 여전히 남아 있다. 비영리 연구기관 에포크 AI에 따르면 엔비디아 B300의 연산 성능은 어센드 950의 약 7배다. 디 인포메이션은 최고 수준의 AI 모델 하나를 학습하려면 화웨이 칩 1만 개 이상을 몇 주 동안 함께 가동해야 할 수 있다고 전했다. 화웨이의 생산 능력과 대규모로 연결한 칩 시스템의 안정성도 해결 과제로 꼽혔다.

딥시크는 엔비디아 첨단 칩 확보도 계속 추진하고 있다. 미국의 수출 규제에도 중국의 최고 수준 AI 모델 학습에는 여전히 엔비디아 칩이 중심적인 역할을 하고 있다. 딥시크가 중국산 칩만으로 최고 수준의 모델을 학습하는 데 성공하면, 이번 협력은 다른 중국 AI 기업이 따를 수 있는 사례가 될 수 있다. 중국 정부는 미국 기술에 의존하지 않는 AI 산업 구축을 추진하고 있다.

자세한 내용은 디 인포메이션과 야후 파이낸스에서 확인할 수 있다.

▶︎ 관련 기사: 딥시크, 화웨이 어센드용 소프트웨어 6종 공개…쿠다 의존 낮추기

이미지 출처: 화웨이