컴퓨팅 자원 한계가 드러낸 중국 AI의 현실

2025년 초, 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)는
전 세계 인공지능 업계를 뒤흔든 ‘딥시크 쇼크’의 주인공이었다.

그러나 1년이 지난 지금,
당시의 충격과 달리 딥시크는 조용하다.
그 이유는 무엇일까?

1년 전, 딥시크 쇼크는 왜 충격이었나

딥시크는 2025년 1월
추론형 AI 모델 R1을 공개하며 시장을 놀라게 했다.

• 오픈AI·구글급 모델과 유사하다고 주장한 성능
• 저사양 엔비디아 칩으로 학습했다는 설명
• AI 개발 비용 구조를 뒤흔들 수 있다는 메시지

발표 직후 시장은 즉각 반응했다.

• 엔비디아 주가 급락
• 반도체 장비주 동반 하락
• “중국이 AI에서 미국을 따라잡는 것 아니냐”는 공포 확산

그런데 지금, 딥시크는 왜 조용할까

결론은 단순하다.
컴퓨팅 자원 한계다.

• R1 이후 다수의 모델 업데이트
• 그러나 R1급 충격은 재현되지 않음
• 차기 핵심 모델 R2 출시 연기

알고리즘이 아니라 인프라에서 멈췄다는 평가가 지배적이다.

핵심 원인 ① 컴퓨팅 파워 병목

AI 모델은
알고리즘, 데이터, 컴퓨팅 자원이 동시에 필요하다.

아이디어가 아무리 좋아도
대규모 GPU 자원이 없으면
모델 확장과 장기 학습은 불가능하다.

컴퓨팅 병목은
연구 속도 자체를 멈추게 만든다.

핵심 원인 ② 엔비디아 칩 수출 통제

미국의 대중국 반도체 수출 통제는
중국 AI 기업의 확장을 구조적으로 제한하고 있다.

• H100·A100 계열 차단
• 밀수 단속 강화
• 자국산 칩 전환 압박

딥시크 역시
대체 칩 기반 학습에서 한계를 드러냈고
R2 일정이 미뤄졌다.

“밀수로 해결하면 된다”는 착각

AI는 몇 개의 칩으로 되는 산업이 아니다.

• 대규모 클러스터 구축 불가
• 유지·확장 불가능
• 장기 학습에 치명적 제약

컴퓨팅 자원 부족은
밀수로 해결할 수 있는 문제가 아니다.

딥시크 스스로 인정한 한계

딥시크는 최근 논문에서
최첨단 비공개 모델과 비교해
컴퓨팅 리소스 측면의 제약을 인정했다.

이는 곧
AI 경쟁의 본질이 기술이 아니라
인프라 싸움이라는 의미다.

그 사이 미국은 어디까지 갔나

중국 AI가 멈춰 있는 동안
미국 빅테크는 계속 전진했다.

• GPT-5
• Claude Opus 4.5
• Gemini 3

빠른 출시와 점진적 성능 개선이
격차를 더 벌리고 있다.

딥시크는 끝난 걸까

완전히 끝났다고 보기는 어렵다.

• 효율성 중심 연구 지속
• 차기 모델 준비 정황 존재

다만 과거와 같은 충격을 내려면
기술보다 컴퓨팅 인프라 돌파가 선행돼야 한다.

딥시크 쇼크가 남긴 진짜 교훈

딥시크 쇼크는
중국 AI의 승리가 아니라
AI 산업의 현실을 드러낸 사건이었다.

• AI 경쟁의 핵심은 알고리즘이 아니라 컴퓨팅 인프라
• 반도체 통제가 곧 AI 패권
• 저비용 혁신에는 명확한 물리적 한계 존재

AI 전쟁의 승자는
코드보다 GPU를 가진 쪽이다.