▲2차 투자 유치에 앞서 대규모 에이전트 훈련에 DRAM의 중요성을 입증한 딥시크 량원펑(왼쪽), 2차 투자에 참여 의향을 밝힌 창신메모리 창업자 주이밍.
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추석 연휴 동안 중국의 테크, 투자업계는 딥시크의 두 번째 투자 유치 소식으로 들썩였습니다. 이는 단순히 AI 모델 기업의 투자 유치 소식이 아니라 중국의 자본이 모델회사를 통해 반도체와 데이터센터로 흘러가는 경로를 다시 그리는 사건이기 때문입니다.
너무 싸서 돈을 벌까 싶었다 — 딥시크 매출이 뒤집은 계산
딥시크가 등장했을 때 시장의 질문은 단순했습니다. 오픈웨이트로 모델을 공개하고 API 가격까지 낮추면서 어떻게 돈을 벌 수 있느냐는 것이었습니다.그런데 8월 26일 보도된 수치는 긍정적이었습니다. 올해 1~7월 딥시크 매출은 약 4억 7500만 위안(약 965억 원)으로, 지난해 연간 매출의 약 10배입니다. 전체 매출총이익률은 44.6%, API 사업의 매출총이익률은 82.9% 입니다.
이어 9월 24일에는 당시 매출 속도를 1년으로 환산한 수치가 10억 달러(약 1조 3550억 원)에 이른다는 보도가 나왔습니다. 낮은 가격이 수익 모델의 부재를 뜻하지는 않는다는 점이 드러났습니다. 당장의 이익을 넘어 사용량을 늘려 AI 서비스의 표준을 선점하겠다는 딥시크의 생태계 전략에 이제 더 많은 투자자들이 돈을 싸들고 줄을 서기 시작했습니다.
첫 500억 위안(약 10조 1545억 원)의 투자자 지도 — 플랫폼·에너지·국가자본은 무엇을 얻었나
첫 투자자 명단을 산업별로 펼치면 딥시크가 무엇을 필요로 했는지 보입니다. 6월 16일 <중국기금보> 보도에 따르면 창업자 량원펑(梁文锋)이 최대 출자자로 나섰고, 텐센트(Tencent)·징둥(JD.com)·넷이즈(NetEase)는 클라우드와 소비자 서비스의 접점을, CATL은 데이터센터의 전력·에너지 저장 부문을 대표합니다.
국가 AI 산업투자기금과 벤처캐피털도 참여했습니다. 보도된 1차 조달 규모는 약 500억~510억 위안(약 10조 1545억~10조 3576억 원)입니다. AI 모델에는 이용자를 만나는 플랫폼, 연산을 지속시킬 전력, 장기 투자를 견딜 자본이 필요합니다. 첫 투자에는 이 세 층위가 모였습니다. GPU와 냉각 설비는 확인된 직접 투자자의 분류보다 향후 인프라 수요의 영역에 가깝습니다.
딥시크 V4.1 플래시, 메모리는 줄이고 시장은 키운다
9월 10일 공개된 최신 모델 딥시크 V4.1 플래시(DeepSeek V4.1 Flash)는 이 구도를 기술적으로 설명합니다. 딥시크는 API에서 deepseek-flash라는 이름으로 이 모델을 제공합니다. 9월 17일 공개된 개발진의 논문에 따르면 GPU의 고대역폭 메모리인 HBM에 상주하는 정보 저장 공간을 토큰당 890바이트로 낮췄습니다. 이전 모델의 약 4분의 1입니다.
서버 메모리나 저장장치에 유지하는 공간도 약 8분의 1로 줄였습니다. 그런데 메모리 사용량을 줄인 모델에 왜 반도체 투자자가 주목할까요. 답은 단위 비용과 전체 수요의 차이에 있습니다. 처리 비용이 낮아지면 모델을 쓰는 기업과 AI 에이전트의 수가 늘 수 있습니다. 효율 개선이 설비 수요의 감소를 뜻하지는 않습니다.
량원펑과 130명의 연구자가 공개한 대규모 에이전트 훈련장 — GPU 뒤에 놓인 250TB 메모리
9월 19일 공개된 딥시크 엘라스틱 컴퓨트(DeepSeek Elastic Compute·DSec) 논문은 모델 뒤편의 설비를 보여줍니다. 량원펑을 포함한 연구자 131명은 AI 에이전트가 실제 작업을 연습하고 평가받는 대규모 '샌드박스' 기반 시설을 연구하여 발표했습니다. 논문에 제시된 한 운영 단위는 약 160개 CPU 노드와 3만 개 코어, 약 250TB의 서버용 DRAM을 사용합니다. 하루 약 300만 개의 독립 실행 환경을 다루기 위한 구조입니다. 이 250TB는 GPU의 HBM이 아니라 CPU 서버의 DRAM입니다.
두 논문을 함께 읽으면 딥시크가 준비하는 다음 시장이 보입니다. 9월 17일 발표한 V4.1 플래시는 AI 모델을 반복 호출할 때 드는 메모리 비용을 낮췄고, 이틀 뒤 공개한 DSec 논문은 에이전트가 코드를 실행하고 결과를 확인할 작업 공간을 하루 약 300만 개 규모로 운영하는 기반 시설을 보여줬습니다.
추론 과정에서 메모리를 압축하는 기술과 에이전트를 대규모로 훈련시키는 설비는 다른 층위입니다. 모델이 판단하는 순간에는 GPU가, 에이전트가 문서를 만들고 처리하는 등 실무 작업을 이어가는 동안에는 CPU와 서버용 DRAM이 필요합니다. 결국 딥시크는 저렴한 답변을 제공하는 데서 나아가 초거대 규모의 에이전트가 동시에 일하는 시대를 준비하고 있습니다. GPU와 HBM 만으로 AI시대의 하드웨어를 논할 수 없는 이유입니다.
먼저 상장한 창신메모리, 창업자 주이밍의 자본은 왜 딥시크로 향하나
두 번째 투자 협의 명단에는 반도체 산업의 색채가 짙어졌습니다. 8월 27일 《차이징》 보도에 따르면 기가디바이스(GigaDevice)와 창신메모리(CXMT) 창업자 주이밍(朱一明)이 참여하는 스토니크리크캐피털(Stony Creek Capital), 차이나포천테크캐피털(China Fortune-Tech Capital), 보위캐피털(Boyu Capital), 중신산업기금에서 출발한 씨피이(CPE)와 허페이 국유자본 투자 플랫폼 등이 거론됩니다.
스토니크리크캐피털의 투자 협의 규모는 약 50억 위안(약 1조 155억 원)입니다. 차이나포천테크캐피털은 중국 본토 최대 파운드리 중신궈지(SMIC)가 설립에 참여한 투자기관입니다. 9월 23일 <투자계>는 량원펑 측이 출자기관의 최종 투자자를 심사하며 일부 후보를 제외했다고 전했습니다. 돈의 출처와 산업적 기여도를 함께 보는 셈입니다.
앞서 창신메모리는 7월 27일 과창판에 상장했습니다. 당시 량원펑이 운영하는 투자기관도 창신메모리의 신규 공모주 배정에 참여했습니다. 이제 주이밍과 연계된 투자 자본이 딥시크의 새 투자자 후보로 거론됩니다. 메모리 공급 역량과 AI 모델 수요가 만날 수 있다는 기대입니다.
딥시크가 창신메모리를 구입하면 고리는 닫힌다 — 투자에서 구매까지, 아직 남은 한 칸
여기서 중국식 자본 순환의 가설이 보입니다. 메모리 기업은 상장으로 자본을 확보하고, 창업자와 연계된 기관은 모델 기업에 투자합니다. 모델 기업이 자국산 반도체와 서버를 구매한다면, 자본은 제품 수요의 형태로 하드웨어 산업에 흘러갑니다. 하드웨어 직접 투자에 더해 모델 기업을 수요의 중심에 세우는 경로입니다. 아직 이 고리는 아직 완성되지 않았습니다.
창신메모리도 딥시크 투자에 참여한다는 소식, 2차 투자에 앞서 D-RAM의 중요성을 논문으로 입증한 딥시크. 따라서 현재 확인되는 것은 '상장, 투자 논의, 잠재적 메모리 수요'라는 세 개의 점입니다. 이 점들이 실제 거래로 이어질지는 앞으로 공개될 출자 구조와 구매 계약으로 판단할 수 있습니다.
엔비디아의 순환 금융, 중국의 순환 상장 — 딥시크의 과창판행이 완성할 산업지도
AI 시장에서 미국과 중국의 자본 조달 구조는 사뭇 다릅니다. 미국의 자본 순환은 반도체 공급자인 엔비디아(NVIDIA)를 중심으로 나타납니다. 엔비디아는 AI 기업과 인프라에 투자하고, 데이터센터 사업에는 금융 보증을 제공하며, 구축된 시설에는 자사의 연산 장비가 들어갑니다. 엔비디아가 8월 27일 제출한 분기 공시에는 오픈AI(OpenAI)가 이용할 데이터센터 개발과 관련한 보증이 담겼습니다. 이는 지분 투자, 보증, 장비 구매가 결합된 구조입니다.
중국에서는 하드웨어 기업의 상장과 국유·지방, 산업자본의 투자, 모델 기업의 설비 수요가 서로 연결될 가능성이 눈에 띕니다. 8월 27일 <차이징>은 딥시크의 과창판 상장 준비를 보도했습니다. 이어 9월 24일 보도에서는 500억 위안(약 10조 1545억 원)의 2차 조달을 10월 말까지 마칠 계획이 전해졌습니다. 두 번째 투자와 상장 모두 아직 완료되고 과창판 상장이 현실화하면 공개 시장의 자금까지 끌어와 연구와 인프라에 투입할 수 있습니다.
결국 투자자의 명단은 딥시크 주변에 모이는 산업의 지도입니다. 첫 투자에서는 플랫폼·전력·국가자본이 보였고, 두 번째 협의에서는 메모리·반도체 제조와 지역 산업자본이 전면에 섰습니다. 이 지도가 실제 공급 계약으로 이어진다면 딥시크는 모델 회사의 가치만 키우는 데 그치지 않을 것입니다. 중국의 AI 수요를 자국 하드웨어 산업으로 전달하는 중심 기업이 될 수 있습니다. 지금 주목해야 할 것은 투자액의 크기보다, 그 돈이 만드는 생태계입니다.
[관련 논문]
○ 딥시크 V4.1 플래시 기술 논문: KV 캐시 압축 — 2026년 9월 17일 공개.
arXiv PDF 원문: https://arxiv.org/pdf/2609.19969.pdf
○ 딥시크 엘라스틱 컴퓨트(DSec) 논문: 에이전트 훈련·평가용 샌드박스 — 2026년 9월 19일 공개.
arXiv PDF 원문: https://arxiv.org/pdf/2609.22978