딥시크 창업자, 유출된 4시간 투자자 미팅에서 엔비디아 CUDA 종말 예고… "AI가 CUDA 의존도를 스스로 무너뜨린다"

엔비디아의 'CUDA 해자'는 '무너지고 있다'

리앙원펑은 그동안 사실상 넘볼 수 없는 경쟁 우위로 여겨졌던 엔비디아의 소프트웨어 생태계(CUDA)가 빠르게 해체되고 있다고 강력하게 주장했다. 그는 AI 기술 자체가 이제 엔비디아가 아닌 다른 하드웨어용 코드를 훨씬 쉽게 작성할 수 있게 만들어주기 때문에, '잠금 효과(lock-in advantage)'가 붕괴되고 있다고 설명했다 . 특히 TileLang과 같은 도구와 AI 기반 코드 생성 기술을 언급하며, CUDA에 최적화된 작업 부하를 경쟁사 칩에서도 실행할 수 있도록 변환할 수 있다고 지적했다 .

리앙원펑은 엔비디아의 독점적 지위가 스스로를 무너뜨리고 있다고 진단했다. 그는 "엔비디아가 스스로 무덤을 파고 있다"고 표현하며, AI의 부상 자체가 CUDA에서 이탈하는 비용을 낮추고 있다고 주장했다 . 그는 약 1년 안에 엔비디아 생태계에 '의미 있는 균열'이 나타날 것이라고 예측했다 . 실제로 딥시크는 자사 V3 모델을 학습시킬 때 엔비디아 하드웨어를 사용했지만, 엔비디아의 소프트웨어 생태계에 의존하지 않고 거의 모든 상위 계층 작업에 자체 고급 컴파일러인 TileLang을 사용했다 .

중국 자국 AI 칩 생태계: '역사적 기회'

리앙원펑은 화웨이, 알리바바, 무어 스레드(Moore Threads) 등 중국 자국 AI 칩이 근본적인 하드웨어나 생태계 적응에 아무런 장애물이 없다고 단언했다. 그는 유일한 실질적 제약은 '생산 능력 부족'이라고 거듭 강조했다 .

그는 1년 안에 실제 현장 배치를 통해 시장의 인식, 즉 '국산 칩은 사용할 수 없거나 쓰기 어렵다'는 평가가 완전히 뒤집힐 것이라고 예측했다 . 엔비디아 대비 1~2배 높은 가격 프리미엄도 용인할 수 있다고 말했다 . 리앙원펑은 이를 '역사적 승리'의 기회로 규정하며, 미국의 대중 칩 수출 통제가 오히려 중국 생태계로 하여금 대체재를 만들도록 강제했고, 이것이 독특한 '기회의 창'을 열어줬다고 분석했다 .

딥시크의 하드웨어 제약과 화웨이와의 파트너십

리앙원펑은 미국과 중국 AI 연구소 간의 주요 격차는 알고리즘이나 인재가 아닌 '연산 자원에 대한 접근성'이라고 솔직하게 인정했다. 중국 연구소는 미국의 수출 규제로 인해 훨씬 더 타이트한 GPU 공급 제약에 직면해 있다 .

그러나 그는 딥시크가 이미 화웨이와 긴밀히 협력하고 있으며, 수만 개의 화웨이 910B 및 후속 모델인 '950' 칩에서 자사 생산 생태계를 가동 중이라고 밝혔다. 그는 이 화웨이 클러스터의 성능 대비 가격 비율이 이미 엔비디아의 고급 제품인 GB200 및 GB300을 '완전히 대체(flat-replace)'할 수 있는 수준이라고 말했다 . 딥시크는 이를 위해 약 1만 6000개의 화웨이 950 칩을 확보한 것으로 알려졌다 .

리앙원펑은 약 12개월 안에 칩 공급이 더 이상 딥시크의 '결박(binding constraint)'이 되지 않을 것이라고 예측했다 . 회사는 또한 향후 자체 대규모 AI 컴퓨팅 클러스터를 구축할 계획이다 .

AGI 올인(All-in) 전략: 수익 목표도, 잡일도 없다

이번 미팅에서 가장 주목할 만한 부분은 딥시크의 전략에 대한 리앙원펑의 설명이었다. 그는 회사가 '큰돈을 벌거나, 상장하거나, 자금을 회수하기 위해' 창업된 것이 아니라고 못 박았다 . 대신 AGI 달성이 유일한 목표이며, 사용자 성장이나 단기 수익보다 우선순위에 있다고 강조했다 .

리앙원펑은 딥시크가 가장 진보된 모델을 계속 오픈소스로 공개할 것이라고 밝혔다. 그는 오픈소스 개발과 상업적 수익 창출이 상호 모순되지 않는다고 설명했다 . 그는 "절제는 AGI 달성 확률을 높이기 위해 사용하는 전략"이라고 말했다 .

그는 딥시크가 현 단계에서 '3D, 비디오 생성, 월드 모델링', 소비자 앱 또는 엔터프라이즈 제품에 자원을 투자하지 않을 것이라고 명확히 선을 그었다. 제품은 AGI로 가는 과정의 '디딤돌'에 불과하다는 입장이다 . 현재 초점은 '코딩 에이전트(Coding Agent)'와 '지속적 학습(continuous learning)' 역량에 맞춰져 있으며, 다음 단계는 '자율적 모델 반복(autonomous model iteration)'을 달성하는 것이다 .

이 회사는 수익 극대화 목표, 단기 IPO 계획, 또는 전통적인 비즈니스 KPI 없이 운영되는 'KPI 없는, 비전 중심의 조직'이다 . 이번 투자자 미팅 자체가 100억 달러 규모의 자금 조달 과정에서 새로운 투자자들을 이러한 비상업적이고 AGI 중심의 철학에 동참시키기 위해 설계된 것으로 보인다 .

주요 한계점

해당 녹취록은 딥시크의 공식 허가 없이 유출됐으며, 회사는 이를 공식적으로 확인하지 않았다 . 로이터와 블룸버그는 정황을 아는 소식통을 통해 진위를 확인했지만, 이러한 보도에는 일반적인 주의 사항이 따른다 . 유출된 내부 커뮤니케이션인 만큼, 이 내용은 특정 시점의 창업자 생각을 담은 단일한 스냅샷으로 읽어야 하며, 공식적인 회사 입장으로 간주해서는 안 된다.