{"slug":"XMyDG_","url":"https://popup2026.com/XMyDG_","kind":"html","title":"AI 패권 전쟁, 이제는 '소프트웨어'가 싸운다  DeepSeek V4 공개 43일이 보여준 AI 반도체 경쟁의 새 판도","description":"기고 칼럼 2026년 6월 9일 | SemiAnalysis 분석 기반 AI · 반도체 · 지정학 AI 패권 전쟁, 이제는 '소프트웨어'가 싸운다 DeepSeek V4 공개 43일이 보여준 AI 반도체 경쟁의 새 판도 분석: SemiAnalysis InferenceX 팀 | 원문…","createdVia":"web-html","createdAt":"2026-06-09T14:07:23.643787+00:00","lastEditedAt":null,"viewCount":1,"forkedFrom":null,"forkCount":0,"agentCreated":false,"text":"AI 패권 전쟁, 이제는 '소프트웨어'가 싸운다 \n \n \n \n\n \n \n 기고 칼럼 \n 2026년 6월 9일 | SemiAnalysis 분석 기반 \n\n \n \n AI · 반도체 · 지정학\n\n AI 패권 전쟁,\n이제는 '소프트웨어'가 싸운다\n\n DeepSeek V4 공개 43일이 보여준 AI 반도체 경쟁의 새 판도\n\n \n 분석: SemiAnalysis InferenceX 팀 \n | \n 원문 재구성: 2026.06.09 \n | \n 읽는 시간 약 5분 \n \n\n \n \n\n \n \n 지난 4월 24일, 조용하지만 묵직한 사건이 AI 업계를 뒤흔들었다. 중국의 AI 연구소 DeepSeek이 총 1조 6천억 개의 매개변수를 가진 초거대 언어모델 'DeepSeek V4 Pro'를 MIT 오픈소스 라이선스로 무료 공개했다. GPT급 성능을 누구나 내려받아 쓸 수 있게 된 것이다. 그런데 이 사건이 흥미로운 이유는 모델 자체보다, 그 이후 43일간 벌어진 일 때문이다.\n \n\n \n \n \"첫날부터 돌아가는 것\"이 왜 중요한가\n\n 새 스마트폰이 나왔을 때 앱이 바로 실행되는 건 당연해 보인다. 하지만 AI 모델은 다르다. 모델이 공개되는 순간, 그것을 실제로 구동하는 소프트웨어 — 이른바 '추론 엔진' — 가 이미 지원해야만 실제로 쓸 수 있다.\n\n 반도체 분석 전문 매체 SemiAnalysis의 InferenceX 팀은 V4 공개 당일(Day 0)부터 43일간, 엔비디아·AMD·화웨이 칩 위에서 벌어진 성능 변화를 추적했다. 결론은 명확했다.\n\n \n \n ✓ 즉시 \n\n NVIDIA CUDA\nDay 0 완전 지원\n\n \n\n \n ✗ 실패 \n\n AMD MI355X\nDay 0 사실상 불가\n\n \n\n \n ✓ 즉시 \n\n Huawei Ascend\nDay 0 지원 — 이례적\n\n \n\n \n\n \n\n \n \n 생태계라는 해자(垓子) — 엔비디아의 진짜 강점\n\n 엔비디아의 CUDA 플랫폼은 AI 업계의 사실상 표준이다. V4가 공개되자마자 vLLM·SGLang 같은 주요 추론 프레임워크들이 즉시 지원을 시작했다. 수년간 CUDA 위에 쌓아온 개발자 생태계가 그대로 작동한 것이다.\n\n 이 두 오픈소스 프로젝트는 이미 수천억 원의 가치를 인정받고 있다. vLLM 팀은 올해 1월 Inferact를 설립해 a16z·Lightspeed로부터 1억 5천만 달러(기업가치 8억 달러)를 유치했고 , SGLang 팀은 RadixArk를 세워 Accel로부터 4억 달러 가치로 투자받았다. 두 프로젝트 모두 UC 버클리 Ion Stoica 교수 연구실 출신이다.\n\n 물론 엔비디아의 공식 엔진이 완벽했던 건 아니다. 자체 추론 엔진 TensorRT-LLM은 첫날 조용히 망가졌다. 코드 깊숙이 이전 모델 기준 숫자(hidden size 4096)가 하드코딩돼 있었는데, V4 Pro의 실제 구조(7168)와 맞지 않았다. AI가 겉으로는 멀쩡히 답변을 내놓는 것처럼 보였지만 실제로는 오염된 내부 상태로 엉터리 내용을 쏟아내고 있었다. 버그를 발견하고 패치를 제출한 것도 엔비디아가 아닌 SemiAnalysis 연구팀이었다. \n\n 그럼에도 엔비디아의 핵심 강점은 건재했다. 공식 엔진이 실패해도 오픈소스 커뮤니티가 즉시 메웠다. 이것이 '해자(垓子)', 즉 경쟁자가 쉽게 건너올 수 없는 CUDA 생태계의 실체다.\n\n \n\n \n \n 26일 만의 100배 — AMD가 증명한 역설\n\n AMD MI355X 칩은 공개 첫날 처참했다. 기술적으로 실행은 됐지만 사용자당 초당 1~2개의 토큰을 생성하는 수준 — 사람이 읽는 속도보다 훨씬 느린 수치로, 사실상 배포 불가능이었다.\n\n \n \n Day 0 — 참패\n\n MI355X: 사용자당 1~2 tok/s. 엔비디아 H200 대비 1% 수준. FP4·FP8 네이티브 지원도 불가.\n\n \n\n \n Day 26 — 반전\n\n 처리량 100배 이상 개선. FP4 MoE·AITER 커널·FlashMLA 최적화 적용. 일부 지표에서 H200 초과.\n\n \n\n \n\n 하드웨어는 단 한 개도 바뀌지 않았다. 칩을 교체한 게 아니라, 소프트웨어를 고쳤다. 성능은 더 이상 칩 설계만의 문제가 아니다. 이것이 현재 AI 반도체 경쟁의 본질을 꿰뚫는 역설이다.\n\n \n\n \n \n 다윗의 돌 — 화웨이의 조용한 도전\n\n 가장 주목할 만한 변화는 화웨이다. 미국의 수출 규제로 엔비디아 칩을 살 수 없는 중국은 화웨이 Ascend 칩으로 버텨왔다. V4 공개 당일, 화웨이는 라이브스트림을 통해 자사 AI 소프트웨어 스택 CANN이 Ascend 950PR·950DT 칩에서 즉시 작동한다고 직접 시연했다(SCMP 보도).\n\n 1년 전 DeepSeek V3 때는 오직 엔비디아만 Day 0 지원이 됐다. 이번에는 엔비디아와 화웨이가 동시에 됐다. 더 나아가 캠브리콘·하이곤·무어 스레즈 등 중국 내 다른 반도체 업체들도 같은 날 지원을 완료했다(TrendForce).\n\n \n \"화웨이는 돌을 던질 수 있다는 것을 증명했다. 하지만 매년 새 아키텍처를 내놓으며 끊임없이 움직이는 골리앗을 쓰러뜨릴 수 있는지는 아직 미지수다.\"\n\n — SemiAnalysis InferenceX 보고서, 2026.06.09 \n \n\n 화웨이가 Ascend 950 칩의 내부 개발 코드명을 '다윗(David)'이라 붙인 것은 우연이 아니다. 성경 속 거인 골리앗에 맞서 돌팔매로 승리한 소년처럼, 엔비디아에 맞서겠다는 의지의 표현이다.\n\n \n\n \n \n 칩이 아닌 코드 — 성능의 끝은 어디인가\n\n 현재 최고 성능을 내는 시스템은 엔비디아 GB300 NVL72다. GPU 72개를 하나의 초고속 NVLink 네트워크로 묶어 랙 전체가 한 단위로 작동한다.\n\n \n \n $0.16 /1M토큰 \n\n GB300 NVL72\n출력 토큰 비용\n\n \n\n \n +70% \n\n B200 소프트웨어 최적화\n처리량 개선 (전력 동일)\n\n \n\n \n ×100 + \n\n AMD 26일간\n처리량 개선\n\n \n\n \n\n 더 놀라운 것은 에너지 효율이다. B200 칩에서 전력은 그대로 유지한 채, 소프트웨어 최적화만으로 Day 0 대비 처리 토큰이 약 70% 늘어났다. 칩은 그대로였고, 코드만 바뀌었다.\n\n \n\n \n \n 우리가 주목해야 할 세 가지\n\n \n \n 1\n\n AI 경쟁의 무대가 하드웨어에서 소프트웨어로 이동하고 있다. 같은 칩이라도 소프트웨어에 따라 100배 성능 차이가 난다면, 앞으로의 경쟁은 커널 엔지니어와 오픈소스 커뮤니티가 좌우한다.\n\n \n\n \n 2\n\n 중국은 미국의 수출 규제에도 불구하고 AI 인프라를 빠르게 자립화하고 있다. V4의 화웨이 Day 0 지원은 기술 성과이기 이전에 지정학적 신호다. \"중국의 접근을 막으면 결국 그들이 자체 생태계를 만들 뿐\"이라는 젠슨 황의 발언이 현실이 되고 있다.\n\n \n\n \n 3\n\n 오픈소스의 힘이 생각보다 크다. 엔비디아 공식 엔진이 실패했을 때 이를 고친 것은 독립 연구자들이었다. vLLM·SGLang은 그 자체로 AI 인프라의 핵심 레이어가 됐고, 각각 수조 원의 가치를 인정받는 기업으로 성장했다.\n\n \n\n \n\n \n\n \n \n AI 시대의 패권은 가장 좋은 칩을 가진 나라가 아니라,\n\n 가장 좋은 소프트웨어 생태계 를 가진 나라가 쥐게 될지 모른다.\n\n 그리고 그 생태계는, 지금 이 순간에도\n\n 밤새 코드를 짜는 엔지니어들의 손에서 만들어지고 있다.\n\n \n\n \n \n 주요 사실 출처\n\n \n \n \n 사실 \n 출처 \n \n\n \n \n DeepSeek V4 공개일·파라미터 DeepSeek 공식 API 문서 (2026.4.24); Wikipedia \n\n Inferact $150M·$800M 가치 TechCrunch, Yahoo Finance (2026.1.22) \n\n RadixArk $400M 가치·Accel 리드 TechCrunch (2026.1.22) \n\n 화웨이 Day 0 라이브스트림 South China Morning Post (2026.4.24) \n\n 중국 칩 업체 Day 0 동시 지원 TrendForce (2026.4.29) \n\n AMD 100배 성능 개선 (26일) SemiAnalysis InferenceX 보고서 (2026.6.9) \n\n TensorRT-LLM 버그·SemiAnalysis 패치 SemiAnalysis 보고서; NVIDIA/TensorRT-LLM GitHub \n\n GB300 토큰당 비용 $0.156 SemiAnalysis InferenceX TCO 계산기 \n\n 화웨이 칩 코드명 'David' SemiAnalysis 보고서 \n\n \n \n \n\n \n\n \n \n 이 칼럼은 SemiAnalysis 'DeepSeek V4: Day 0 to Day 43 Performance' 보고서(2026.06.09)를 기반으로 재구성되었습니다.\n\n © 2026 · Powered by PopUp","alternates":{"markdown":"https://popup2026.com/XMyDG_.md","json":"https://popup2026.com/XMyDG_.json","html":"https://popup2026.com/XMyDG_"}}