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DeepSeek, Huawei의 차세대 AI 칩 설계 지원 보도: 출처가 있는 것과 없는 것
The Information에 따르면 Huawei 엔지니어가 DeepSeek 사무실에서 일하며 Ascend 칩을 맞춘다. 취재원은 익명 두 명이다.
2026년 10월 19일 미국 매체 The Information은 DeepSeek이 Huawei와 긴밀히 협력해 Huawei의 차세대 AI 칩 설계를 함께 만들고 있다고 보도했다. 이 협력은 중국이 Nvidia 기술 없이 최첨단 모델을 학습하는 데 도움이 될 수 있다(The Information, Qianer Liu와 Juro Osawa가 쓴 유료 기사).
익명 취재원. 이 보도는 기사 요약에 따르면 “사정을 잘 아는 두 사람”에 근거한다. DeepSeek과 Huawei 모두 공개적으로 입장을 밝히지 않았다(Dealroom). 공식 확인도 부인도 찾지 못했다.
The Information의 보도 내용
이 기사를 인용한 Investing.com과 Dealroom의 정리에 따르면 다음과 같다.
- 현장 상주 엔지니어: Huawei 엔지니어가 DeepSeek 사무실에 상주하고 있으며 일부는 장기간 머문다. 모델이 연산하고 프로세서 사이에서 데이터를 옮기는 방식에 대한 DeepSeek의 요구를 내년 출시 예정인 칩에 반영하고 있다.
- 학습: DeepSeek은 이르면 2026년 말부터 Ascend 950DT에서 모델 사전 학습을 시작할 계획이다. 이 일정은 아직 검증 중이며 바뀔 수 있다.
- 공급: Huawei는 2027년 1분기에 출시할 Ascend 960DT 공급량의 대부분을 DeepSeek에 제공할 계획이다.
- 한계: DeepSeek의 최근 테스트는 프로세서 1,000개 이상을 사용하는 반면, 전체 사전 학습에는 몇 주 동안 Ascend 950DT 10,000개 이상이 필요할 수 있다. 클러스터 관리 소프트웨어 일부는 아직 미완성이다. DeepSeek은 여전히 Nvidia 칩을 원한다.
일부 재인용 매체는 서로 다른 내용을 실었다(950DT 출시 시기, 협력의 방향). 우리는 일관되게 보도된 위의 내용만 따른다.
공개되어 검증 가능한 것
- Huawei의 로드맵: 9월 17일 Huawei Connect에서 Huawei는 Ascend 960DT를 계획보다 세 분기 앞당겨 2027년 1분기에, 960PR을 2027년 3분기에, 이어 Ascend 970과 980을 2028년과 2029년에 내놓겠다고 발표했다(Huawei).
- 소프트웨어: 9월 30일 DeepSeek은 CUDA의 대안으로 쓰는 오픈소스 언어 TileLang의 Ascend 950용 버전을 공개했다(Dealroom). 10월 20일 오픈소스로 공개된 추론 프레임워크 DeepInfer는 이미 Nvidia GPU와 Ascend 950 NPU에서 실행된다(우리의 기사 참조).
- 성능 격차: Investing.com이 인용한 Epoch AI에 따르면 Nvidia의 B300은 Ascend 950의 약 7배에 이르는 순수 연산 성능을 낸다.
배경: 미국의 수출 통제
Huawei는 미국의 통제 때문에 2020년부터 TSMC를 이용하지 못했고 2024년부터는 고대역폭 메모리도 제한적으로만 이용할 수 있다(Dealroom). Nvidia 쪽에서는 2026년 1월의 완화가 H200, AMD의 MI325X와 유사한 칩에만 적용되며, 이 칩들의 중국 수출 허가는 이제 조건부로 건별 심사를 받는다(BIS). 10월 20일에는 미국 국토안보부(DHS)가 DeepSeek 모델을 기반으로 만든 제3자 제품을 포함한 DeepSeek 제품을 연방 민간 기관의 IT 시스템에서 제거하라고 명령하기도 했다(Federal Register).
DeepSeek으로 코딩하는 사람에게 의미하는 바
- 단기적인 가격 변화는 없다: API는
deepseek-flash(DeepSeek V4.1-Flash-1017)를 피크 시간에 입력(캐시 미스) 100만 토큰당 0.30달러, 출력 1.20달러로 청구하며 비피크 시간에는 절반 가격이다.deepseek-v4-pro는 각각 1.32달러와 3.96달러다(DeepSeek). DeepSeek V4.1-Flash-1017 페이지와 모델 비교를 참조하라. - Nvidia 의존은 줄고 Huawei 의존은 커진다: DeepSeek이 실제로 Ascend에서 사전 학습을 한다면, 다음 모델은 미국 칩 확보에 덜 의존하게 된다. 그러나 Dealroom에 따르면 Huawei는 아직 모든 수요를 맞출 수 없다고 말한다. 사용 한도와 모델 출시 속도를 가늠하려면 가용 연산 자원을 지켜봐야 한다.
- 가중치는 계속 내려받을 수 있다: V4.1-Flash-1017은 MIT 라이선스로 공개되어 있으며(Hugging Face), 어떤 칩으로 학습했든 마찬가지다. 팀이 직접 호스팅할 수 있다(Ollama 가이드 참조).
- 미국 공공 부문 고객에게는 10월 20일의 명령이 이 협력과 관계없이 이미 DeepSeek 기반 제품의 문을 닫았다.
가격과 코딩 점수로 DeepSeek을 경쟁 모델과 비교하려면 DeepSeek V4.1 Flash, MiniMax M3.1 Flash, Gemini 4 Argon 비교도 참조하라.
출처
- The Information: How DeepSeek Is Shaping Huawei's AI Chips in a Growing Challenge to Nvidia (2026년 10월 19일, 유료, 요약만 읽음), 확인일: 2026-10-21
- Investing.com: DeepSeek teams up with Huawei to challenge Nvidia (2026년 10월 19일), 확인일: 2026-10-21
- Dealroom: Huawei engineers move into DeepSeek's offices (2026년 10월 20일), 확인일: 2026-10-21
- Huawei: David Wang's keynote at Huawei Connect 2026 (2026년 9월 17일), 확인일: 2026-10-21
- BIS: revised license review policy for semiconductors exported to China (2026년 1월 13일), 확인일: 2026-10-21
- Federal Register: DHS order on DeepSeek products (2026년 10월 20일), 확인일: 2026-10-21
- DeepSeek: API models and pricing, 확인일: 2026-10-21
핵심 정리: DeepSeek과 Huawei의 공동 설계는 어느 회사도 확인하지 않았다. 다만 Ascend 로드맵과 DeepSeek의 API 가격은 공개되어 있다.
