딥시크·즈푸, 자체 AI 칩 개발 추진…엔비디아·화웨이 탈피 가속

중국 AI 기업들의 이번 움직임은 '수직적 통합'을 통한 비용 절감과 공급망 안정화를 노린 고도의 생존 전략입니다. 학습용 칩이 아닌 추론용 칩에 집중한다는 점은 매우 영리한 접근입니다. 대규모 모델 학습에는 막대한 자본과 최첨단 공정이 필요하지만, 이미 완성된 모델을 서비스하는 추론 단계에서는 특정 연산에 최적화된 저비용·고효율 칩이 수익성을 결정짓는 핵심 요소이기 때문입니다.

물론 리스크도 존재합니다. 자체 칩 개발은 막대한 R&D 비용과 함께 CUDA와 같은 강력한 소프트웨어 생태계를 구축해야 하는 거대한 장벽을 수반합니다. 하드웨어가 아무리 뛰어나도 이를 지원할 프레임워크와 라이브러리가 부족하면 범용성을 확보하기 어렵습니다. 따라서 창업자들은 이러한 '칩 자립화' 흐름이 가져올 인프라의 파편화를 주시하며, 특정 벤더에 종속되지 않는 모델 경량화 및 추론 최적화 기술을 핵심 경쟁력으로 삼아야 합니다.