반도체 애널리스트 주칸이 딥시크 창업자 량원펑의 유출된 투자자 콜 발언을 접한 뒤 엔비디아에 대해 '매우 약세'로 돌아섰다고 밝혔다. 량원펑은 AI 코딩 도구가 엔비디아의 소프트웨어 우위를 빠르게 무너뜨리고 있다고 주장했다. 개발자가 엔비디아 칩에서 AI 소프트웨어를 돌릴 수 있게 해주고 10년 넘게 경쟁사를 막아온 프로그래밍 플랫폼인 쿠다(CUDA)가 더 이상 진짜 해자가 아니라는 것이다. 그는 딥시크가 V3 모델을 엔비디아 GPU로 학습시키면서도 자체 컴파일러와 타일랭(TileLang)이라는 프로그래밍 도구를 써서 엔비디아 소프트웨어 의존도를 이미 크게 줄였다고 말한다. 이 도구 체계가 화웨이 칩으로 이식되면, 량원펑 말대로라면 중국 칩의 소프트웨어 격차는 약 1년 안에 대부분 해소될 수 있고, 남은 진짜 병목은 화웨이 칩이 아직 4배가량 뒤처지고 약 2년 늦은 하드웨어 효율뿐이라는 것이다. 화웨이의 950 슈퍼노드 시스템은 이미 일부 작업에서 엔비디아 GB200·GB300 랙을 대체할 위치에 있다. 주칸은 이를 AMD에 대한 강세론과도 연결한다. 같은 AI 코딩 도구가 AMD의 오픈소스 쿠다 대응품인 록엠(ROCm) 개발도 앞당길 것이라는 논리인데, AMD가 최근 앤스로픽에 투자하며 이미 클로드 코드를 자사 칩 설계 작업에 쓰고 있다는 점도 근거로 든다.
Why it matters · 그동안 중국 반도체와 AMD를 엔비디아 생태계 밖에 묶어둔 것이 부족한 하드웨어가 아니라 소프트웨어 장벽이었다면, AI 코딩 도구가 이 격차를 좁히는 것만으로 엔비디아의 핵심 경쟁우위 하나가 예상보다 훨씬 빨리 사라질 수 있다. 이는 AI 붐의 이익을 누가 가져갈지 판도를 바꾸는 문제다.
Semiconductor analyst Jukan says he has turned very bearish on Nvidia after a leaked investor call in which DeepSeek founder Liang Wenfeng argued that AI powered coding tools are quickly dismantling Nvidia's software advantage. CUDA, the programming platform that lets developers run AI software on Nvidia chips and that has kept rivals locked out for over a decade, is not the real moat anymore, in Wenfeng's telling. He says DeepSeek already trained its V3 model on Nvidia GPUs while cutting its reliance on Nvidia's software stack, using its own compiler and a programming tool called TileLang instead. If that toolchain gets ported to Huawei's chips, Wenfeng argues, the software gap for Chinese chips could largely close within about a year, leaving hardware efficiency, where Huawei's chips still trail by roughly four times and about two years, as the only real bottleneck left. Huawei's 950 SuperNode system is already positioned to substitute for Nvidia's GB200 and GB300 racks in some workloads. Jukan ties this to a bullish case for AMD too, arguing the same coding AI tools will speed up development of ROCm, AMD's open source answer to CUDA, especially since AMD's recent investment tie-up with Anthropic already has it using Claude Code for chip design work.
Why it matters · If software tools, not scarce hardware, were the main thing keeping Chinese chipmakers and AMD locked out of Nvidia's ecosystem, then AI coding assistants closing that software gap would remove one of Nvidia's biggest competitive advantages years faster than expected, reshaping who captures the profits of the AI buildout.
半導体アナリストのJukanが、ディープシーク創業者の梁文峰氏の流出した投資家コール発言に接した後、エヌビディアに対して「非常に弱気」に転じたと明かした。梁氏はAI搭載のコーディングツールがエヌビディアのソフトウェア優位を急速に崩していると主張する。開発者がエヌビディア製チップ上でAIソフトウェアを動かせるようにし、10年以上にわたって競合他社を締め出してきたプログラミング基盤であるCUDAが、もはや本当の堀ではないというのだ。同氏によれば、ディープシークはV3モデルをエヌビディアGPUで学習させながらも、独自コンパイラとTileLangと呼ばれるプログラミングツールを使い、エヌビディアのソフトウェアへの依存をすでに大きく減らしている。このツール群がファーウェイ製チップに移植されれば、梁氏の見立てでは中国製チップのソフトウェア面での差は1年ほどでほぼ解消され、残る本当のボトルネックはファーウェイ製チップがまだ4倍ほど劣り約2年遅れているハードウェア効率だけになるという。ファーウェイの950スーパーノードは、一部のワークロードで既にエヌビディアのGB200・GB300ラックを代替できる位置にある。JukanはこれをAMDへの強気論にも結び付ける。同じAIコーディングツールがAMDのオープンソース版CUDAであるROCmの開発も加速させるとの見立てで、AMDが最近アンソロピックへ出資し、すでにClaude Codeを自社のチップ設計作業に活用している点も根拠に挙げる。
Why it matters · これまで中国半導体とAMDをエヌビディアのエコシステムから締め出してきたのがハードウェアの不足ではなくソフトウェアの壁だったなら、AIコーディングツールがその差を縮めるだけでエヌビディアの主要な競争優位の一つが想定より何年も早く失われかねない。これはAIブームの利益を誰が手にするかという構図を変える話だ。