현재 제목인 “DeepSeek pause fundraise after comments on compute gap to US leaked (transcript) [pdf]”는 DeepSeek가 미국과의 연산 자원 격차를 인식해 자금 조달을 중단한다는 내용이 유출됐다는 뜻처럼 읽힘
하지만 대부분은 연산 자원 격차에 관한 발언이 유출됐기 때문에 자금 조달을 중단한다고 이해할 것이며, 그 해석은 사실이 아님

“Leaked DeepSeek transcripts reveal plan to pause fundraising due to compute gap” 정도가 나을 수 있음
다만 여기서 연산 자원 격차가 무엇인지, 그것이 자금 조달 중단의 원인인지도 불분명해 제목이 서로 다른 내용을 합쳐 놓은 듯함

문서를 훑어보니 오히려 두 번째 해석, 즉 유출에 대한 대응으로 투자 유치를 중단한다는 쪽이 더 정확해 보임
회사의 기밀 정보와 미국 연구소에 맞서려는 향후 전략이 상당히 담겨 있어 유출에 크게 분노했을 것이며, 징벌적 조치로 투자를 보류하는 듯함. 경쟁사보다 자원이 부족하다고 판단했다면 자금 조달을 중단할 이유가 없다는 점에서도 첫 번째 해석은 비논리적임

맥락을 조금 더 제공하는 기사는 https://www.cyberkendra.com/2026/07/deepseek-pauses-fundrais...임
Bloomberg에 따르면 Liang Wenfeng의 미·중 AI 경쟁 관련 발언이 온라인에 퍼진 지 며칠 뒤, DeepSeek는 2차 투자 라운드의 잠재 투자자들에게 거래 중단을 알렸음. Tencent 계열 기술 매체가 공개한 118개 항목에는 AGI 전략, 칩 공급, 가격, 인재 유지가 담겼고, Liang은 중국의 약점을 인재가 아닌 자원의 산술적 문제로 규정함
특히 최첨단 모델 훈련에 Huawei 950 칩 20만 개가 필요했지만 1만 6천 개만 받았으며, Huawei의 생산 능력 부족이 최소 3년간 지속될 것으로 예상했음. 미국 연구소보다 훨씬 적은 연산 자원으로 격차를 3~6개월까지 좁히는 방안도 제시함

중국이 덜 정교한 로직 반도체 공장을 대규모로 확충하는 전략도 가능할지 궁금함. GPGPU와 AI는 그래픽보다 메모리 대역폭 의존도가 훨씬 높고 연산 집약도는 낮아 보임
GPU 수명 연장을 위해 감가상각을 낮추는 것이 ‘재무적 속임수’라는 말이 많지만, 신형 GPU의 대역폭 증가가 크지 않아 실제 수명이 긴 것일 수도 있음. 메모리 업체 주가는 폭등했지만 NVIDIA는 정체된 현상도 이를 반영함. 중국은 최첨단 메모리 제조에서 미국과의 격차가 더 작으므로 불리함이 과장됐을 가능성이 있음

이는 소형 모델 개선과 오픈소스화가 계속될 가능성을 높여 줌
미국 AI 기업의 방식이 최선이라는 착각이 있지만 최전선 모델은 비대하며, 수백 가지 속도 개선 여지가 있을 수 있음. 공개 가중치를 밀어붙이면 이런 비효율을 계속 줄일 수 있음

중국 공개 가중치 모델이 미국을 따라잡고 있고 일부 비용만으로 최전선 수준 성능을 낸다면, 결국 AI 모델은 범용 상품이 되고 미국 연구소의 수십억·수조 달러 투자는 수익 체감만 낳으며 우위도 일시적이지 않은지 의문임
그렇다면 DeepSeek도 왜 같은 길을 택하는지, 성능 차이가 일시적이고 비용이 막대한데도 절대적인 최전선에 서는 것이 정말 중요한지 모르겠음

미국 정책 입안자들은 격차가 6개월~1년에 불과해도 AGI에 먼저 도달한 쪽이 적국을 사실상 무력화할 정도의 우위를 얻을 수 있다고 믿음. 사이버전과 대량살상무기 등을 거론하는 데서 그 의미를 짐작할 수 있음. 반면 Jensen Huang은 AI가 마라톤이라고 봄

DeepSeek는 헤지펀드 High-Flyer의 자금을 받으며, 토큰 가격도 서버 비용을 회수하는 수준으로 의도적으로 제한함
녹취록에서는 이를 도덕적 책무로 표현하며 이미지·영상 생성이나 세계 모델의 과열에는 관심이 없고, 추론·사고 과정·지속 학습에만 집중한다고 밝힘

논문은 이 부분을 솔직하게 다루며 DeepSeek가 최상위 업체가 될 것으로 기대하거나 목표로 하지 않는다고 밝힘
세계 지배가 아니라 대규모 언어 모델의 발전에 계속 자기 몫을 보태는 길을 추구하며, 상업화는 먼 목표에 불과함. 이미 서비스 중이라는 점을 고려하면 여기서 상업화는 상당한 이익 창출을 뜻하는 듯함. 이런 태도라면 유출에 대응해 자금 조달을 취소하는 것도 이해됨

투자자 회의 발언을 보면 Liang은 AGI를 확신하고 모든 것을 거는 듯함. AGI에 도달하면 판도가 완전히 뒤집힐 것으로 보지만 노동·소비 시장에 미칠 파장이 커 실제 경제 효과는 예측하기 어려움
아직 갈 길이 멀고 중간에 비용도 회수해야 한다고 인정하지만, 단기 수익에 집중하면 AGI 성공 확률이 낮아지고 AGI가 가져올 가치에 비하면 사소하다고 봄. 절제를 조직 문화로 강조하며 단순한 성능 개선이 아닌 돌파구를 믿기 때문에 AI 투자를 지속함

중국 국영 지원 기업들의 선전이 많아 일부 비용으로 개발했다는 주장은 논쟁적임. Singapore 같은 제3국을 통한 대규모 GPU 밀수 정황이 있지만 중국은 이를 공개적으로 인정할 수 없음
증류라면 처음부터 훈련하는 것보다 훨씬 저렴할 것이고 중국의 인건비도 미국보다 낮음. Anthropic은 Alibaba가 2026년 4~6월 약 2만 5천 개의 사기 계정으로 Claude와 2,880만 회 상호작용했다고 주장했지만, 일부 또는 전부가 에이전트로 자동화됐을 가능성도 있음

OpenAI와 Anthropic을 계속 같은 부류로 묶는 이유를 모르겠음. OpenAI도 악하다고 볼 수 있지만 Anthropic은 훨씬 더 심각하며 비교할 수준조차 아님
최근 공개 가중치·오픈소스 서한에 OpenAI를 비롯한 대형 기술 기업들은 서명했지만 Anthropic만 빠졌고, 직원들은 https://x.com/Mononofu/status/2080937562739531837 같은 발언으로 X에서 거센 비판을 받고 있음. 자신들 외에는 모두 어리석고 선동에 쉽게 넘어가 AI를 맡길 수 없으며, 자신들만 통제권을 가져야 한다고 여기는 듯함. 권력과 부를 좇는 경영진을 직원들이 이념적으로 떠받드는 컬트 같은 문화가 형성됐고, 공개된 정치 지출만도 2천만 달러에서 4천만 달러로 늘었음

발언의 핵심은 실제로 NVIDIA H200 구매에 필요한 자원 부족으로 보임. Liang은 올해 20억 달러를 쓸 수 있다면 조달 부서가 뛰어난 성과를 낸 것이며, 미국과의 주요 격차는 인력이 아니라 자원이고 현재 최대 모델은 훈련 비용을 감당할 수 없다고 밝힘
Trump는 1기 때 중국 반도체 산업 발전을 막는 데 초점을 둔 무역 전쟁을 시작했고, 중국은 이에 대응해 전기차·LiDAR·태양광 등 첨단 산업에서 급성장했음. 2기에는 NVIDIA의 대중국 칩 판매를 막았지만 중국 반도체 산업이 놀라운 진전을 이루자 물러섰고, 이후 중국은 자국 산업을 지원하려고 오히려 국내 기업의 NVIDIA 구매를 금지함. EUV까지는 수년이 남았지만 현재 14nm 초과 공정 칩 대부분을 자체 생산하며 빠르게 성장 중임

중국이 이제 외국산 칩을 막고 있다는 사실이 흥미로움. 결정적 지표는 아니지만 경쟁자가 미국 자원을 사용하는 것이 오히려 미국을 돕는 일이라고 판단할 정도라면 미국의 지배력에는 좋은 징조가 아님

Huawei의 생산 능력을 제한하는 근본 요인이 궁금함. 중국은 필요할 때 규모를 키우는 능력을 보여 왔으므로, 이미 아는 기술로 설비만 더 지으면 되는 문제라면 진작 확장했을 것임

훈련에 쓸 수 있는 고성능 칩의 수율이 매우 낮고, 낮은 수율을 감수하며 생산량을 늘리는 데 필요한 구형 ASML 장비도 추가로 확보하지 못하고 있음
고성능 칩을 경제적으로 자체 생산하는 기술 기반을 갖추려면 앞으로도 수년에서 10년이 걸릴 수 있음

Huawei 칩이 경쟁력을 유지하려면 첨단 3D 패키징이 필요하지만 공정이 너무 복잡해 여전히 수율이 낮음. DeepSeek뿐 아니라 여러 곳의 수요가 많고 Huawei 자체도 주요 소비자임