Alibaba, 풀스택 AI 추진으로 5~10조 파라미터 모델 계획

Alibaba Group CEO Eddie Wu는 회사가 5~10조 파라미터 규모의 새로운 인공지능 모델을 훈련할 계획이며, 모델, 칩, 클라우드 인프라를 아우르는 풀스택 AI 로드맵을 2026년 9월 22일 항저우에서 열리는 2026 Apsara 컨퍼런스 기조연설에서 발표했다고 말했다.

Apsara Conference는 Alibaba Cloud의 연례 대표 행사이다. 공식 회의 일정에는 Wu의 연설이 개막식과 Apsara 기조 세션에 배치되었으며, 여기에는 Qwen과 T-Head의 실리콘 작업에 전념하는 세션도 포함되었다. 주최자는 2026년 버전이 세 개의 주요 기조 포럼, 120개가 넘는 병행 포럼, 그리고 5만 평방미터 규모의 기술 전시회를 포함해 1,000개가 넘는 기업을 모은다고 설명했다.

5~10조 파라미터 모델에 대한 계획

Wu는 인공 초지능(ASI)으로 가는 기술적 경로가 점점 명확해지고 있으며, 모델이 실제 작업과 피드백에 참여하고 자체 제한을 식별하며, 실험을 자율적으로 설계하고 데이터를 합성하며 결과를 평가하는 지속적인 자기 진화 사이클인 Recursive Self-Improvement(RSI)를 가리킨다고 말했다. 그는 Alibaba의 Qwen 팀이 RSI를 탐구하고 의미 있는 진전을 이루었으며, 모델 아키텍처와 데이터 최적화 연구를 계속하고 있다고 밝혔다.

Wu는 5~10조 파라미터 규모의 예정 모델은 보다 복잡하고 장기적인 과제를 수행하고 ASI에 다가가는 것을 목표로 한다고 말했다. 그는 이해와 생성을 통합하는 멀티모달 모델이 또 다른 핵심 연구 방향이며, 모델이 음성, 시각, 표정, 제스처와 같은 인간 신호를 이해하고 전달하며 인간 문화, 미학, 가치에 맞추기 위해 깊은 멀티모달 능력이 필요하다고 주장했다.

Wu는 지난 해를 AI가 인공 일반 지능을 출발점으로 삼아 자체 반복 ASI로 전환한 시기로 보았으며, \”vibe coding\” 패러다임이 전 영역 \”vibe working\”으로 성숙하고 장기 과제 실행에서 결정적인 돌파구가 이루어졌다고 설명했다. 그는 이 시대에 대한 두 가지 관점을 제시했는데, 첫째는 기계가 인류 전체 사고량의 1,000배 이상을 생산할 것이며, 둘째는 시대를 진정으로 정의할 제품은 아직 등장하지 않았다는 것이다. 그는 현재 기계 사고가 인간 전체 사고의 3% 미만에 불과하지만, 기계 파워는 이미 전 세계 물리적 작업의 99.9%를 담당하고 있으며, 궁극적으로 기계 사고가 전체 사고의 99.9%를 떠안게 될 것으로 예측했다.

Wu는 AI 코딩을 \”기계 지능 시대의 전구에 불과하다\”고 부르며, 기존 인간 작업을 자동화하는 것만으로는 새로운 시대를 정의할 수 없다고 주장했다. 전기화에 비유하여, 그는 1882년 토머스 에디슨의 펄 스트리트 발전소가 겨우 400개의 전구에 전력을 공급했으며, 에어컨은 1902년에, 최초의 디지털 컴퓨터는 1946년에 등장했다고 지적했다.

Wu는 기계 지능 시대가 AI 모델, AI 칩, AI 클라우드라는 세 가지 인프라 기반 위에 서 있다고 말했다. 그는 Alibaba가 장기 전략적 우선순위로 이 세 분야 모두에서 핵심 인프라 구축에 전념하고 있다고 밝혔다.

Zhenwu V900 칩 및 M890 AI 슈퍼노드

Wu는 Alibaba의 T-Head 반도체 부문이 Zhenwu GPU 칩 시리즈, Yitian CPU 칩 시리즈, Panmai 스마트 네트워크 인터페이스 카드 시리즈, 그리고 ICN 인터커넥트 칩을 포함하는 데이터센터 칩 포트폴리오를 구축하고 있으며, 이는 초대규모 AI 클러스터 구축에 필요한 핵심 실리콘을 모두 포괄한다고 말했다.

컨퍼런스에서 Alibaba는 차세대 Zhenwu V900을 소개했으며, Wu는 이를 \”현재 중국에서 가장 강력한 AI 칩\”이라고 불렀다. 그는 V900이 전 모델인 Zhenwu M890보다 3배의 성능을 제공하며, 이를 기반으로 한 단일 클러스터가 최첨단 모델 훈련 및 추론을 위해 최대 500,000개의 카드를 지원할 수 있다고 말했다. T-Head 제품 라인의 성숙도와 고객 채택을 근거로, 그는 Alibaba가 연간 AI 칩 출하량의 큰 성장을 예상한다고 밝혔다.

Wu는 Alibaba의 독자적인 M890 AI 슈퍼노드가 2조 파라미터를 초과하는 기반 모델에 대해 고효율 추론을 이미 제공하고 있으며, 이는 전 세계 소수 기업만이 보유한 역량이라고 말했다. 또한 Alibaba Cloud가 AI 슈퍼노드를 상업 규모로 도입하고 있다고 밝혔다. 그는 회사가 칩, 서버, 슈퍼노드, 네트워크, 모델, 추론 엔진 전반에 걸친 엔드‑투‑엔드 공동 최적화를 추진하여 AI 클러스터 인프라 전반의 토큰 처리량과 비용 효율성을 극대화하고 있다고 말했다.

20GW 클라우드 목표 및 Qwen 디바이스 추진

Wu는 AI 클라우드를 토큰을 필요로 하는 곳 어디든 전달하는 그리드라고 설명하며, 이를 위해 GPU, CPU, 네트워킹, 스토리지, 데이터베이스를 공동 최적화하는 초대규모의 전 세계 분산 인프라가 필요하다고 말했다. 그는 AI에 대한 고객 수요가 매우 견고하며, 업계의 중·장기 수요가 Alibaba의 공급 능력을 크게 앞서고 AI 데이터센터 공급망 전반의 전 세계적인 부족 현상이 현재 회사가 컴퓨팅 인프라를 확장하는 속도를 제한하고 있다고 언급했다. 그는 AI 컴퓨팅 제공이 Alibaba Cloud의 매출 성장 가속을 이끌고 있다고 밝혔다.

Wu는 알리바바 클라우드가 2032년까지 전 세계 데이터 센터 용량을 20GW 이상 운영하겠다는 목표를 설정했으며, 이번 구축을 AI에 대한 산업 수요의 기하급수적 증가에 대한 대응이라고 설명했습니다.

Wu는 또한 알리바바의 오픈소스 모델인 Qwen-27B가 전 세계 개발자들 사이에서 데스크톱용으로 가장 인기 있는 모델로 부상했으며, 회사는 개발자와 기업이 로컬에서 인텔리전스를 배포할 수 있도록 이러한 모델을 지속적으로 개선할 것이라고 말했습니다. 컨퍼런스에서 알리바바는 파트너를 위해 구축된 엔드‑투‑엔드 솔루션인 Qwen Intelligence를 출시했으며, 이를 통해 모바일 기기가 복잡한 작업을 추론하고 실행할 수 있게 됩니다.

Wu는 연설을 마무리하며 AI가 더욱 고도화될수록 인류가 더욱 강력해진다는 알리바바의 확신을 다시 강조했으며, 이 확신을 회사가 머신 인텔리전스 시대에 전념하는 궁극적인 목적이라고 설명했습니다.