딥시크, 내몽골에 1기가와트급 AI 데이터센터 추진

• 딥시크가 내몽골 울란차브에 1기가와트(GW) 규모 AI 데이터센터 캠퍼스를 추진 중임

  • 블룸버그 보도 기준으로, 중국 기업이 운영 중인 AI 데이터센터 규모를 넘어서는 초대형 프로젝트로 평가됨
  • 미국 빅테크가 추진하는 3~5기가와트급 프로젝트보다는 작지만, 중국 AI 업계 안에서는 꽤 큰 베팅임

• 딥시크의 전략은 “직접 짓고, 모자라면 빌린다”에 가까움

  • 자체 데이터센터를 건설하면서 외부 사업자의 컴퓨팅 용량도 같이 임대할 계획임
  • 일부 시설 가동 목표는 2027년 말 또는 2028년 초로 잡혀 있음
  • 대규모 모델 학습뿐 아니라 실제 서비스 운영까지 감당하려면 안정적인 컴퓨팅 공급망이 필요하다는 계산임

• 울란차브가 선택된 이유도 꽤 현실적임

  • 연평균 기온이 약 4도라서 고열을 내는 AI 서버 냉각 비용을 줄이기 좋음
  • 전력 단가도 상대적으로 낮아서 GPU를 대량으로 돌리는 데 유리함
  • 중국 이동통신사들도 이미 이 지역에 대형 데이터센터를 운영하거나 짓고 있음

• 이미 지난 4월부터 데이터센터 인력 채용 신호가 나왔음

  • 딥시크는 데이터센터 구축을 총괄할 딜리버리 매니저와 서버 유지보수 엔지니어를 모집한 것으로 알려짐
  • 채용 공고에는 신규 인력이 ‘기가와트급 AI 인프라 캠퍼스 구축’에 참여한다고 적혀 있었음
  • 이때 울란차브 입지도 처음 확인된 흐름임

• 아직 제일 중요한 질문은 남아 있음. “무슨 칩을 쓰느냐”임

  • 업계에서는 엔비디아 GPU와 화웨이 AI 칩이 후보로 거론되고 있음
  • 미국 정부는 딥시크가 내몽골 데이터센터에서 수출 제한 대상인 엔비디아 블랙웰 GPU를 썼을 가능성도 조사 중인 것으로 전해짐
  • 중국 AI 기업 입장에서는 성능 좋은 칩 확보가 기술 문제이면서 동시에 제재 리스크가 되는 상황임

• 이 뉴스가 흥미로운 건 딥시크의 기존 이미지와 살짝 결이 다르기 때문임

  • 딥시크는 지난해 적은 연산 자원으로도 높은 성능을 낸 AI 모델을 공개하면서 주목받았음
  • 이후 저비용 오픈소스 AI 전략으로 미국 AI 기업들과 경쟁해 왔음
  • 그런데 이제는 저비용 모델만으로 끝나는 게 아니라, 아예 자체 컴퓨팅 인프라까지 키우려는 쪽으로 움직이는 중임

• 중국 AI 업계도 미국처럼 “모델 경쟁 = 데이터센터 경쟁” 구도로 들어가는 분위기임

  • 미국에서는 오픈AI와 앤트로픽이 수백억 달러 규모의 초대형 데이터센터 투자를 진행 중임
  • 중국에서는 지푸 AI가 중국산 AI 칩만으로 1기가와트급 데이터센터를 추진하는 사례도 있음
  • 결국 누가 더 좋은 모델을 만드느냐만큼, 누가 더 많은 전력과 칩을 안정적으로 확보하느냐가 핵심 변수가 되고 있음

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기술 맥락

• 딥시크가 선택한 건 단순한 서버 증설이 아니라 자체 AI 인프라 확보예요. 대규모 언어 모델(LLM)은 학습 때도 돈이 많이 들지만, 사용자가 몰리는 추론 단계에서도 계속 GPU가 필요하거든요.

• 울란차브 같은 추운 지역을 고른 이유는 냉각 비용 때문이에요. AI 서버는 전력도 많이 먹고 열도 많이 내서, 기온이 낮고 전기값이 싼 지역일수록 운영비를 줄이기 쉬워요.

• 자체 구축과 외부 임대를 병행하는 방식도 현실적인 선택이에요. 데이터센터를 처음부터 전부 지으려면 시간이 오래 걸리니, 당장 필요한 컴퓨팅은 빌리고 장기적으로는 자기 시설을 키우는 식으로 가는 거예요.

• 칩 선택이 민감한 이유는 성능만의 문제가 아니에요. 엔비디아 최신 GPU는 AI 성능 면에서 매력적이지만 미국 수출 규제와 연결되고, 화웨이 칩은 중국 내 공급망 측면에서 유리하지만 실제 성능과 생태계가 변수로 남아요.