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화웨이와 딥시크는 왜 서로가 필요할까
화웨이는 어센드 칩과 자체 소프트웨어 스택을 제공하고, 딥시크는 모델·실제 작업 부하·엔지니어링 역량을 보탭니다. 딥시크는 TileLang, DeepGEMM 등 6개 프로젝트에 어센드 지원을 추가했지만, 당시에는 CANN 9.2.0 미출시로 TileLang만 사용할 수 있었습니다.
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연구 답변
주요 시사점
- 화웨이는 어센드 칩과 자체 소프트웨어 스택을 제공하고, 딥시크는 모델·실제 작업 부하·엔지니어링 역량을 보탭니다.
- 딥시크는 TileLang, DeepGEMM 등 6개 프로젝트에 어센드 지원을 추가했지만, 당시에는 CANN 9.2.0 미출시로 TileLang만 사용할 수 있었습니다.
- 어센드 950PR은 특정 BF16 행렬 연산에서 이론상 최고치의 99.7%에 도달했지만, 전체 성능이 엔비디아와 대등하다는 뜻은 아닙니다.
- 세미애널리시스는 딥시크가 2027 2028년 화웨이 기술 스택에 주로 의존할 가능성을 전망했습니다. 이는 확정된 전환이 아니라 예측입니다.
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openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Bryan Shan and Dylan Patel’s October 21 SemiAnalysis report, “The Huawei-DeepSeek Symbiosis,” reveal about how Huawei’s hardware a. Article summary: The report’s central argument is that Huawei and DeepSeek together can narrow Nvidia’s ecosystem lead: Huawei supplies hardware and native software, while DeepSeek supplies demanding AI workloads and engineering that mak. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
화웨이는 자체 AI 칩과 소프트웨어를 갖췄지만, 이를 실제 AI 모델 학습과 추론에 적용하며 성능을 입증할 강력한 작업 부하와 엔지니어링 역량이 필요합니다. 딥시크는 모델과 개발 경험을 보유했지만, 이를 뒷받침할 연산 자원이 필요합니다. 세미애널리시스가 양사의 관계를 상호 보완적이라고 본 이유입니다. 다만 협력이 엔비디아의 생태계 우위를 좁힐 수 있다는 전망과, 이미 성능 격차를 해소했다는 주장은 다릅니다.1
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칩만으로는 AI 생태계가 완성되지 않는다
세미애널리시스는 어느 한쪽도 혼자서는 목표를 이루기 어렵다고 분석했습니다. 화웨이는 판구(Pangu) 모델을 보유하고 있지만, 보고서에 따르면 자사 칩으로 최첨단 모델을 학습하거나 추론해 성능을 입증할 프런티어 AI 연구소가 부족합니다. 딥시크는 모델과 엔지니어링 역량이 있지만 연산 자원이 필요합니다. 화웨이가 하드웨어와 자체 소프트웨어 스택을 제공하면 딥시크는 실제 작업 부하와 최적화 경험으로 그 플랫폼을 다듬는 역할을 할 수 있습니다.1
AI 플랫폼의 경쟁력은 칩 사양만으로 결정되지 않습니다. 소프트웨어가 뒷받침되는지, 실제 모델과 작업을 원활하게 구동할 수 있는지도 중요합니다. 보고서의 핵심은 딥시크가 화웨이 생태계의 실사용 기반을 보강하고, 화웨이는 딥시크에 대체 연산 자원을 제공할 수 있다는 것입니다.1
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어센드 지원을 늘리는 소프트웨어 작업
세미애널리시스 보고서 요약에 따르면 딥시크는 TileLang, DeepGEMM, DeepEP, TileKernels, FlashMLA, DeepSelect 등 6개 프로젝트에 화웨이 어센드 지원을 추가했습니다. 다만 작성 당시에는 CANN 9.2.0이 아직 출시되지 않아 TileLang만 사용할 수 있었다고 요약 자료는 전합니다.7 따라서 이는 호환성 작업이 진행 중이라는 신호이지, 여섯 프로젝트 모두가 폭넓게 사용할 준비를 마쳤다는 뜻은 아닙니다.
확인 가능한 자료만으로는 이 프로젝트들이 모두 처음부터 엔비디아 중심으로 개발됐다고 단정하기 어렵습니다. 근거에 맞는 요약은 딥시크가 여러 AI 소프트웨어 도구에서 어센드 호환성을 넓히고 있다는 것입니다.7
어센드 950PR의 99.7%는 무엇을 뜻할까
세미애널리시스 보고서를 요약한 2차 자료에 따르면, 화웨이 어센드 950PR은 BF16 행렬 연산 테스트에서 이론상 최고치의 99.7%에 해당하는 성능을 보였습니다. 같은 자료는 칩의 전반적인 성능을 엔비디아 A100과 AMD MI300X 사이에 놓았습니다.6
두 수치는 서로 다른 내용을 말합니다. 특정 연산에서 이론상 최고치에 높은 비율로 도달했다는 것은 해당 작업에서 칩을 효율적으로 활용했다는 의미입니다. 하지만 더 빠른 경쟁 칩과 절대 성능이 같다는 뜻도, 여러 작업에서 고르게 비슷한 성능을 낸다는 뜻도 아닙니다. 그러므로 99.7%라는 수치는 주목할 만하지만, 엔비디아와의 성능 동등성을 입증하지는 않습니다.6
제공된 자료에서는 H100과의 메모리 병목 작업 효율 비교나, 특정 최적화가 x86 서버에서 원활히 작동하지 않는다는 주장도 확인되지 않습니다. 이런 세부 사항은 현재 근거만으로 사실로 단정하기 어렵습니다.
생태계 경쟁의 가능성, 확정된 전환은 아니다
사우스차이나모닝포스트(SCMP)는 세미애널리시스의 전망을 인용해 딥시크가 2027년이나 2028년쯤 화웨이 기술 스택에 ‘주로’ 의존할 가능성을 전했습니다. 이는 향후 방향에 대한 예측이지, 딥시크가 이미 작업 환경을 옮겼거나 전환이 확정됐다는 뜻은 아닙니다.2
이번 협력은 하드웨어 하나의 성능을 겨루는 이야기라기보다 AI 생태계 구축에 관한 이야기입니다. 화웨이가 칩과 자체 소프트웨어를 내놓고, 딥시크가 모델과 실제 작업, 엔지니어링 경험을 더해 플랫폼을 시험하고 개선하는 구도입니다. 벤치마크 요약은 화웨이가 적어도 일부 행렬 연산에서 하드웨어를 효율적으로 활용할 수 있음을 보여주며, 소프트웨어 지원 확대는 호환성 개선이 이어지고 있음을 시사합니다. 하지만 현재 자료만으로 화웨이가 전반적인 성능이나 생태계 성숙도에서 엔비디아를 따라잡았다고 볼 수는 없습니다.1
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사람들은 또한 묻습니다.
"화웨이와 딥시크는 왜 서로가 필요할까"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
화웨이는 어센드 칩과 자체 소프트웨어 스택을 제공하고, 딥시크는 모델·실제 작업 부하·엔지니어링 역량을 보탭니다.
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
화웨이는 어센드 칩과 자체 소프트웨어 스택을 제공하고, 딥시크는 모델·실제 작업 부하·엔지니어링 역량을 보탭니다. 딥시크는 TileLang, DeepGEMM 등 6개 프로젝트에 어센드 지원을 추가했지만, 당시에는 CANN 9.2.0 미출시로 TileLang만 사용할 수 있었습니다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
어센드 950PR은 특정 BF16 행렬 연산에서 이론상 최고치의 99.7%에 도달했지만, 전체 성능이 엔비디아와 대등하다는 뜻은 아닙니다.