DeepSeek mHC 아키텍처, AI 모델 스케일링의 근본 문제 해결... 훈련 안정성 혁신

개요

중국 AI 연구소 DeepSeek가 2026년 새해 첫날 mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections) 아키텍처를 소개한 논문을 발표했다. 업계 분석가들은 이를 "놀라운 돌파구(striking breakthrough)"로 평가하며, AI 모델 훈련 및 스케일링 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 혁신이라고 설명한다.

DeepSeek 연구진은 30억, 90억, 270억 파라미터 모델에서 mHC를 테스트했으며, 기존 아키텍처 대비 월등한 훈련 안정성과 성능을 확인했다.

기술적 배경: 트랜스포머의 한계

기존 트랜스포머 아키텍처는 모델 크기가 커질수록 훈련 불안정성(training instability) 문제가 심각해진다. 이는 수천만 달러가 소요되는 대규모 훈련이 중간에 실패하는 주요 원인이다.

Residual Connection의 한계

현재 트랜스포머는 Residual Connection(잔차 연결)을 사용한다. 이는 정보를 단일 스트림으로 흐르게 하며, 깊은 네트워크에서 그래디언트 소실 문제를 완화한다. 하지만 매우 깊고 넓은 모델에서는 여전히 불안정성이 발생한다.

mHC: 수학적 "가드레일"이 있는 다중 스트림

핵심 개념

mHC는 Hyper-Connections(다중 정보 스트림)을 확장하되, 각 스트림 간 혼합 단계마다 수학적 제약(manifold constraint)을 부여한다. 이는 정보 흐름이 폭발하거나 소멸하지 않도록 "가드레일"을 설치하는 것과 같다.

기술적 구현

다중 병렬 스트림: 정보가 여러 경로로 동시에 흐른다.

Manifold 제약: 각 혼합 지점에서 수학적으로 제어된 방식으로만 스트림이 상호작용한다.

안정성 보장: 그래디언트 폭발/소실 없이 깊은 네트워크 훈련 가능.

성능 및 효율성

훈련 안정성

제약 없는 Hyper-Connections는 종종 불안정해지는 반면, mHC는 안정적으로 훈련된다. 또한 더 낮은 loss와 추론/언어 벤치마크에서 더 높은 성능을 달성한다.

연산 오버헤드

mHC의 훈련 오버헤드는 단 6-7%로, 대규모 모델에서는 무시할 수 있는 수준이다. DeepSeek 공식 블로그에 따르면, 이는 기존 ResNet 대비 월등히 효율적이다.

스케일링 특성

연구진은 모델이 스케일링되어도 계산 부담이나 불안정성이 크게 증가하지 않는다는 점을 확인했다. 이는 트릴리언 파라미터 모델로 가는 길을 열 수 있다.

예상 배포 일정

업계 분석가들은 DeepSeek R2 또는 V4에 mHC 아키텍처가 적용될 것으로 예상한다. 출시 시기는 2026년 2월 중국 설날(Chinese New Year) 전후로 추정된다.

업계 영향

훈련 실패 비용 절감

$100M 규모의 AI 훈련이 불안정성으로 실패하는 사례가 많다. mHC는 이러한 고비용 훈련 실패 위험을 대폭 줄인다.

차세대 모델 가능성

업계 분석에 따르면, mHC는 트릴리언 파라미터 AI 모델을 안정적으로 훈련할 수 있는 길을 열 수 있다.

효율성 우선 철학

DeepSeek는 효율성 우선(efficiency-first) 비전을 지속적으로 추구하고 있다. mHC는 이러한 철학의 연장선상에 있는 혁신이다.

기술적 의의

mHC는 단순히 기존 아키텍처를 개선한 것이 아니라, AI 모델 스케일링의 근본 문제를 해결하는 새로운 접근법이다. IBM은 자사 블로그에서 "이는 트랜스포머 아키텍처의 진화에서 중요한 이정표"라고 평가했다.