The Decoder • 29일 전

딥시크 'DSpark', AI 응답 속도 최대 85% 향상

IMP

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핵심 요약

중국의 AI 기업 딥시크(Deepseek)가 AI 모델의 응답 속도를 최대 85% 향상하는 새로운 프레임워크 'DSpark'를 공개했습니다. 이 기술은 작은 모델이 정답 후보를 제안하고 대형 모델이 이를 검증하는 추측 디코딩(Speculative decoding) 방식을 사용해 제한된 칩으로도 더 빠르고 효율적인 AI 구동을 가능하게 합니다. 이는 미국의 반도체 수출 통제를 받는 중국이나 인프라가 부족한 유럽 연합(EU)이 적은 칩으로도 더 높은 성능을 낼 수 있다는 점에서 전략적으로 매우 중요한 성과입니다.

번역된 본문

딥시크(Deepseek)의 DSpark, 미국의 수출 통제가 강화되는 가운데 AI 속도를 최대 85% 향상시키며 전략적 승리를 거두다

작성자: Matthias Bastian / 2026년 6월 30일

딥시크(Deepseek)에 따르면, 이 회사는 자사 AI 모델의 사용자별 응답 속도를 60~85% 향상시키는 새로운 방법인 DSpark를 출시했습니다.

대부분의 대형 언어 모델(LLM)은 한 번에 하나의 단어씩 텍스트를 생성합니다. 딥시크는 이로 인해 GPU 활용도가 낮아지고 긴 응답을 기다려야 하는 시간이 길어진다고 설명했습니다.

새로운 프레임워크인 DSpark는 '추측 디코딩(Speculative decoding)' 기법을 사용합니다. 이는 작고 가벼운 모델이 정답 후보를 제안하면, 대형 모델이 이를 일괄적으로 묶어(batch) 검증하는 방식입니다. 또한 단일 토큰 대신 여러 단어 묶음을 생성하여 전반적인 효율성을 높였습니다.

여기에 신뢰도 기반 시스템을 적용해 연산 부하에 따라 검증 깊이를 실시간으로 조정함으로써, 거절된 토큰 제안에 낭비되는 처리 과정을 줄였습니다.

딥시크는 구글 딥마인드(Gemma)와 알리바바(Qwen)의 오픈소스 모델로 DSpark를 테스트했으며, 이 방식이 다양한 환경에서 폭넓게 작동함을 확인했습니다. 베이징대학교와 공동으로 개발한 이 프레임워크와 딥시크-V4-Pro(Deepseek-V4-Pro) 모델은 MIT 라이선스에 따라 허깅페이스(Hugging Face)와 깃허브(GitHub)에서 공개되었습니다. 기술적 세부 사항은 논문을 통해 확인할 수 있습니다.

칩 부담 감소 또는 더 빠른 확장 이번 출시는 중국에게 전략적으로 매우 중요한 의미를 갖습니다. 추론 속도가 빨라지면 필요한 칩 수가 줄어들고 인프라 비용이 절감되기 때문입니다. 이는 데이터 센터 구축과 고성능 칩 분야에서 미국에 뒤처져 있는 중국과 잠재적으로 유럽 연합(EU)에게도 큰 호재입니다.

하지만 제본스 역설(Jevons paradox)이 나타날 수도 있습니다. 더 효율적인 추론은 쿼리당 칩 수요를 줄이긴 하지만, 남는 연산 자원은 결국 더 많은 AI 요청이나 더 긴 컨텍스트, 새로운 애플리케이션 처리에 즉시 흡수될 가능성이 높습니다. 결과적으로 전체 칩 수요는 동일하거나 오히려 증가할 수도 있습니다.

딥시크 역시 DSpark가 "이전에는 도달할 수 없었던 성능 단계를 가능하게 하여 우리 서비스 시스템의 파레토 한계(Pareto frontier)를 이동시킨다"고 밝혔습니다.

그럼에도 불구하고 단기적으로 이러한 효율성 향상은 중국과 EU에게 큰 도움이 됩니다. 더 적은 고급 칩으로도 더 많은 AI 성능을 짜내어 최대치를 끌어낼 수 있기 때문입니다. 칩 공급이 부족하고 미국의 수출 제한이 강화되는 상황에서, 이는 미국이 반도체를 지정학적 지렛대로 사용하는 것을 어렵게 만드는 강력한 전략적 이점입니다.

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Deepseek's DSpark boosts AI speed by up to 85 percent, a strategic win under tightening US export controls Matthias Bastian View the LinkedIn Profile of Matthias Bastian Jun 30, 2026 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER Ask about this article… Search Deepseek has released DSpark, a new method that boosts per-user response speed for its AI models by 60 to 85 percent, according to the company. Most LLMs generate text one word at a time. That leads to low GPU utilization and long wait times for lengthy responses, Deepseek says. Its new framework, DSpark, uses speculative decoding, where a small, lightweight model proposes answer candidates that the larger model then checks in batches. It also generates small word groups instead of single tokens, boosting overall efficiency. A confidence-based system adjusts verification depth on the fly depending on compute load, cutting wasted processing on rejected token proposals. Deepseek also tested DSpark with open models from Google DeepMind (Gemma) and Alibaba (Qwen), suggesting the approach works broadly. The framework and Deepseek-V4-Pro model, developed jointly with Peking University, are available on Hugging Face and GitHub under the MIT license. Technical details are in the paper . Ad Less chip pressure or faster scaling This release matters strategically for China. Faster inference lowers chip requirements and cuts infrastructure costs. That's good news for China and potentially for the EU , both of which trail the US in data center buildout and high-performance chips. Ad DEC_D_Incontent-1 But the Jevons paradox could kick in. More efficient inference does reduce chip demand per query. Yet the freed-up compute will likely get absorbed immediately by more AI requests, longer contexts, or new applications. Total chip demand could stay flat or even grow. Deepseek itself says that DSpark "enables performance tiers that were previously unattainable, shifting the Pareto frontier of our serving system." Still, in the short term, these efficiency gains help China and the EU. They can squeeze more AI performance out of fewer high-end chips. Given tight chip supply and US export restrictions , that's a strategic advantage, reducing the US's ability to use chips as a geopolitical lever. Ad AI News Without the Hype – Curated by Humans Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section. Subscribe now Source: Paper

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