딥시크·화웨이, 엔비디아 CUDA 대항 오픈소스 툴킷 공개

6개 모듈 오픈소스 공개…개발자 전환 비용 낮춰 中 AI 생태계 독립 가속

인공지능 스타트업 딥시크와 화웨이가 손잡고 독점 체제에 맞설 새로운 오픈소스 프로그래밍 툴킷을 공개한다. (AI 생성 이미지)

중국 AI 스타트업 딥시크가 화웨이와 손잡고 엔비디아의 소프트웨어 독점에 정면으로 도전하는 오픈소스 프로그래밍 툴킷을 9월 30일 공개했다.

딥시크와 화웨이는 6개 모듈로 구성된 AI 프로그래밍 툴킷을 오픈소스로 배포했다. 핵심은 화웨이 어센드 칩을 겨냥한 고수준 프로그래밍 언어 '타일랭(TileLang)'이다.

딥시크는 "독립적인 GPU 소프트웨어 생태계를 구축하려면 범용적이고 사용하기 쉬우면서도 하드웨어 성능을 최대한 끌어낼 수 있는 고수준 언어가 먼저 필요하다"며, 타일랭이 엔비디아의 소프트웨어 플랫폼 쿠다(CUDA)보다 "더 단순한 프로그래밍 모델"을 제공한다고 밝혔다.

이 패키지는 엔비디아, AMD, 애플, 화웨이 어센드 칩 모두에서 구동되는 단일 코드베이스를 제공해, 개발자가 플랫폼을 바꿀 때 코드를 처음부터 다시 짜야 하는 부담을 줄이도록 설계됐다.

딥시크는 화웨이가 개발 전 과정을 전폭 지원했으며, 양사가 어센드 950 칩 128개로 구성된 '슈퍼노드' 솔루션의 연산과 통신 성능을 함께 최적화했다고 설명했다.

엔비디아의 쿠다는 AI 반도체 시장에서 사실상 표준으로 자리 잡은 소프트웨어 플랫폼이다. 엔비디아는 GTC 2026 콘퍼런스에서 쿠다 기반 개발자 수가 600만 명을 넘어섰다고 밝혔다. 2025년의 450만 명에서 1년 새 150만 명이 늘어난 수치다. 쿠다는 2007년 첫 공개 이후 약 20년 가까이 생태계를 쌓아왔으며, 쿠다는 엔비디아 하드웨어에서만 구동되기 때문에 다른 플랫폼으로 코드베이스를 옮기려면 커널 재구현과 컴파일러 디버깅, 성능 저하를 감수해야 했다.

타일랭은 바로 이 전환 비용을 낮추려는 시도다. 개발자가 어센드 칩에서도 쉽게 코드를 작성하고 충분한 성능을 얻을 수 있다면, 중국 내에서 엔비디아 하드웨어에 머물러야 할 이유가 약해진다.

딥시크가 이 협력에 나선 데는 자체적인 하드웨어 전환 계획도 맞물려 있다. 딥시크는 2026년 내내 자체 연산 인프라를 엔비디아 H800 칩에서 화웨이 프로세서로 옮기는 작업을 진행해왔으며, 내몽골에 짓고 있는 데이터센터에 어센드 가속기 16만 개 이상을 설치할 계획을 이미 공개했다. 딥시크의 V4-Flash 모델은 화웨이 칩에 특화해 최적화됐다.

다만 화웨이 칩의 성능 격차는 아직 뚜렷하다. 딥시크는 화웨이 반도체 4개의 연산 능력이 엔비디아 GPU 1개 수준에 불과하다고 인정하며 미국 수출통제에 따른 컴퓨팅 파워 부족을 최대 병목으로 꼽았다. 이번 오픈소스 공개에서도 엔비디아 대비 성능 비교 자료는 제시되지 않았다.

로이터는 이번 협력을 두고 "중국 기술기업들이 엔비디아 생태계에 대한 의존도를 낮추기 위해 협력을 강화하고 있다는 신호"라고 짚었다. 딥시크와 화웨이가 공개한 툴킷은 깃허브에서 누구나 내려받을 수 있으며, 외부 개발자들의 기여도 받고 있다.