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알리바바, 칩부터 에이전트까지 'AI 풀스택'…2032년 데이터센터 20GW [경제일보] 알리바바가 인공지능(AI) 모델을 넘어 반도체와 데이터센터, 클라우드, 에이전트까지 직접 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화한다. 자체 AI 칩과 데이터센터 인프라를 확대하는 동시에 차세대 Qwen 모델과 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 내놓으며 AI 기술을 실제 서비스로 연결한다는 구상이다. 특히 글로벌 데이터센터 용량을 오는 2032년까지 20기가와트(GW) 이상으로 확대하겠다는 계획을 제시하며 AI 경쟁의 무게중심을 모델 성능에서 컴퓨팅 인프라와 에이전트 운영 환경으로 넓히고 있다. 22일 알리바바 그룹은 최근 진행된 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 파운데이션 모델, 에이전트를 아우르는 AI 기술 로드맵을 공개했다고 밝혔다. 알리바바는 반도체 설계 부문 T-Head를 통해 AI 프로세서와 중앙처리장치(CPU)를 개발하고, 데이터센터와 네트워크·스토리지 인프라를 고도화한 뒤 자체 클라우드와 Qwen 모델, AI 에이전트 서비스를 연결하는 구조를 구축하고 있다. AI 서비스에 필요한 연산부터 모델, 데이터, 애플리케이션까지 기술 스택 전반을 확보하겠다는 전략이다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW를 넘어서는 수준으로 확대하겠다는 목표를 제시했다. AI가 기업 업무와 산업 전반으로 확산하면서 늘어나는 연산 수요에 대응하기 위해 데이터센터 인프라 투자를 지속한다는 계획이다. T-Head는 AI 학습과 추론을 지원하는 차세대 프로세서 'Zhenwu V900'도 공개했다. 전작 Zhenwu M890보다 3배 높은 성능을 제공하며 216GB GPU 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 지원한다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며, 양산 및 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. T-Head는 Zhenwu AI 칩이 자동차, 금융, 대규모 언어 모델, 체화 AI, 에너지, 제조 등 다양한 분야에서 650곳이 넘는 고객사가 활용하고 있다고 밝혔다. 알리바바는 Zhenwu V900과 네트워크·스토리지 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했으며 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다고 설명했다. 자체 CPU 로드맵도 공개했다. 알리바바는 내년 출시를 목표로 에이전틱 AI 작업에 최적화한 Yitian CPU를 개발하고 있으며, 2029년에는 독자 코어 기반의 Yitian 750을 선보이고 Yitian CPU와 Zhenwu AI 칩을 직접 연결할 계획이다. 모델 경쟁도 이어간다. 알리바바는 차세대 Qwen4를 현재 학습 중이며 Qwen4.5와 Qwen5로 이어지는 로드맵을 공개했다. 후속 모델은 5조~10조개 수준의 파라미터 규모로 확대될 것으로 예상했다. 특히 이번 행사에서는 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 업무를 수행하도록 지원하는 '에이전틱 클라우드' 전략도 공개했다. 에이전틱 클라우드는 대규모 모델의 학습·추론을 담당하는 'AI 네이티브 클라우드', 기업용 에이전트의 배포·운영을 지원하는 '에이전트 네이티브 클라우드', 실시간 데이터와 장기 기억을 제공하는 '컨텍스트 엔진'으로 구성된다. 핵심 제품인 '에이전트 코어'는 AI 에이전트의 구축부터 실행·관리까지 지원하는 기업용 플랫폼이다. '에이전트 시큐리티 센터'를 통해 보안과 규정 준수를 관리하고, '에이전트 컨텍스트'는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 에이전트가 과거 작업과 조직 내 지식을 활용할 수 있도록 한다. 알리바바는 이를 통해 지식 기반 업무에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. AI를 활용해 AI를 개발하는 기술도 공개했다. Qwen3.8-Max가 한 달간 데이터 검증과 반복 실험, 오류 진단 등을 자동 수행하며 33차례의 개선 주기를 거쳤으며, 칩 설계 과정에서는 AI가 60시간 이상 자기 개선을 수행하고 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출했다고 밝혔다. 클라우드 인프라도 AI 활용에 맞춰 고도화한다. AI 모델 학습을 지원하는 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100TB의 처리량과 1억 IOPS를 제공하며, 자체 AI 네트워킹 아키텍처 HPN 8.0 Pro는 100페타비트(Pb) 대역폭과 800G급 네트워크 포트 13만개 이상을 지원한다. 알리바바는 이번 발표를 통해 AI 모델과 서비스를 개별적으로 개발하는 것을 넘어 컴퓨팅 인프라부터 클라우드, 데이터, 에이전트까지 하나의 생태계로 묶는 전략을 제시했다. 특히 20GW 이상의 데이터센터 확보와 자체 AI 칩·CPU 로드맵을 함께 제시하며 AI 수요 증가에 대응할 인프라 경쟁력 확보에도 무게를 싣고 있다. 조 차이 알리바바 그룹 회장은 "지난 몇 년간 AI는 기술이 무엇을 할 수 있는지에 대한 우리의 상상력을 끊임없이 넓혀 왔으며, AI는 발전 가능성이 무궁무진하고 실제 현장에 도입하고 활용 규모를 확대해 수천 개 산업 분야의 생산성을 높일 수 있다"며 "AI가 기술적 혁신을 넘어 실질적인 가치를 창출하도록 이끄는 것이 바로 '지능, 그 가능성을 넘어서'라는 주제의 진정한 의미"라고 말했다.2026-09-22 14:58:44
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카카오 '카나나2', 허깅페이스 공개 두 모델, 안전성 평가 종합 1위 [경제일보] 카카오가 오픈소스로 공개한 경량언어모델(SLM) '카나나-2' 시리즈의 안전성 평가 결과를 18일 내놨다. 유사 규모 글로벌 모델과 비교해 종합 1위를 기록했다고 밝혔다. 평가 대상은 지난달 28일 허깅페이스에 공개한 4종 가운데 'Kanana-2-1.3B-Instruct'와 'Kanana-2-3B-Instruct'다. 카카오는 당시 4종을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이선스'로 배포했고, 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 적용해 한국어 처리 효율을 30% 이상 높였다고 밝힌 바 있다. 현재 '카나나 인 카카오톡'과 카카오톡 대화·통화 요약, AI 국민비서 등에 카카오의 경량 모델이 쓰이고 있다. 이번 평가는 카카오가 자체 구축한 'AI 안전성 평가 플랫폼'으로 진행됐다. 지난해 11월 한국정보통신기술협회(TTA), KAIST, 카카오 등이 과학기술정보통신부 사업으로 공동 구축한 한국어 특화 벤치마크 'AssurAI'를 활용했다. AssurAI는 한국의 사회·문화적 맥락을 반영해 AI 위험 요소를 측정하며, 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오 등 멀티모달 환경과 악의적 프롬프트 입력 상황까지 평가할 수 있다. 총 35개 위험 범주에 9560개 평가 항목으로 구성됐고, 카카오는 이를 △사회적 리스크 △성적 콘텐츠·아동보호 △범죄·불법 행위 △폭력 △권리 침해 등 5개 대분류로 재편해 집계했다. AI 모델이 사전 정의된 채점 기준에 따라 다른 모델의 응답을 평가하는 방식을 적용해, 대규모 평가에서도 주관적 편차를 줄이고 동일한 기준으로 비교할 수 있게 했다는 설명이다. 비교 대상은 유사 파라미터 규모의 구글 '젬마'와 알리바바 '큐웬'이었다. 결과는 카나나2 1.3B 모델이 종합점수 0.70으로 젬마(0.68), 큐웬(0.58)을 앞섰고, 3B 모델도 0.70으로 젬마(0.66), 큐웬(0.62)보다 높았다. 대분류별로는 1.3B 모델이 범죄·불법 행위 영역에서, 3B 모델이 성적 콘텐츠·아동보호와 권리 침해 영역에서 비교 모델을 크게 앞섰다. 카카오는 앞으로 자체 개발 모델에 상시적인 사전 안전성 평가를 확대 적용할 계획이다. 텍스트 언어모델을 넘어 멀티모달 모델과 스스로 작업을 수행하는 에이전틱 AI 리스크 평가로도 범위를 단계적으로 넓힌다는 방침이다. 카카오는 이에 앞서 AI 안전성 검증 도구 '카나나 세이프가드'도 오픈소스로 공개한 바 있다. 김경훈 카카오 AI 세이프티 리더는 "이번 평가는 자체 검증 체계를 통해 오픈소스 모델의 안전성을 사전에 점검하고, 그 결과를 공개하고자 한 사례"라며 "앞으로도 책임 있는 AI 개발 원칙 아래 안전성 검증을 모델 출시 프로세스의 핵심 단계로 정착시켜 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:09:21
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네이버, AI 모델서 중국산 뺀다…한국어 특화 멀티모달로 승부수 [경제일보] 네이버(대표 최수연)가 자사 인공지능 모델에 적용했던 중국산 비전 인코더를 완전히 배제하고 자체 개발한 독자 기술을 전면 적용한다. 이로써 국가 파운데이션 모델 사업 당시 불거졌던 기술 종속 논란을 잠재우고 한국 문화에 최적화된 멀티모달 경쟁력을 한층 끌어올릴 전망이다. 17일 정보기술 업계에 따르면 네이버클라우드는 지난달 초 독자적인 비전 인코더 개발을 마무리 짓고 향후 개발하는 멀티모달 모델 전반에 이를 적용하기 위한 내재화 작업에 돌입했다. 비전 인코더는 이미지와 영상 정보를 인공지능이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 핵심 모듈로 텍스트와 음성 등을 종합적으로 다루는 멀티모달 모델에서 시신경 역할을 수행하는 기술이다. 새롭게 개발된 비전 인코더는 네이버클라우드의 기존 자체 기술인 브이유클립(VUClip)의 성능을 대폭 개선한 최신 모델이다. 현재 오픈소스 생태계에서 활용성이 검증된 중국 알리바바의 큐웬 등 글로벌 최상위권 모델의 인코더와 대등한 수준의 정보 처리 성능을 확보한 것으로 알려졌다. 앞서 네이버클라우드는 올해 초 정부가 주도한 독자 인공지능 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에 참여하는 과정에서 거센 비판에 직면한 바 있다. 자사 옴니모달 모델 하이퍼클로바X 시드 32B 싱크에 큐웬 2.5 모델의 비전 인코더와 가중치를 일부 차용했다는 사실이 외부 검증을 통해 알려지면서다. 당시 정부는 모델 학습 초기 단계부터 자체 기술로 구축하는 이른바 프롬 스크래치 원칙을 강력하게 내세웠다. 네이버클라우드는 비전 인코더가 단순한 시각 정보 변환 모듈이며 언제든 자체 기술로 교체 가능한 부품이라고 해명했지만 결국 해당 논란의 여파로 지난 1월 국책 사업 1차 심사에서 고배를 마시는 뼈아픈 결과를 낳았다. 네이버클라우드는 이번 자체 인코더 개발과 전면 적용을 통해 당시의 약속을 기술력으로 증명함과 동시에 외산 모듈 의존도를 완벽히 끊어내게 됐다. 다만 이미 오픈소스로 외부에 배포된 하이퍼클로바X 시드 32B 싱크 모델의 인코더 교체 여부와 적용 시점은 아직 구체적으로 확정되지 않았다. 이번 비전 인코더의 가장 큰 기술적 특징은 인공지능을 학습 단계부터 한국어 중심으로 훈련시켜 이미지와 한국어를 중간 번역 과정 없이 직접 연결하는 구조에 있다. 기존 글로벌 인코더들이 제주 하르방 이미지를 인식할 때 먼저 영어 단어인 석상으로 치환해 처리하는 한계를 보였다면 네이버 모델은 이미지를 보는 즉시 하르방이라는 한글 고유명사를 직관적으로 도출해 낸다. 이러한 다이렉트 데이터 처리 방식은 정보 왜곡 현상을 원천 차단해 한국의 지리와 문화 특유의 복잡한 맥락을 완벽하게 읽어낼 수 있게 만든다. 국내 공공기관이나 금융권처럼 데이터 주권 확보와 문화적 정확성이 생명인 산업군에서는 외산 모델이 범접할 수 없는 차별화된 경쟁력으로 작용할 공산이 크다. 전문가들은 네이버클라우드가 고도화된 시각 데이터 해석 능력을 바탕으로 자사의 핵심 비전인 소버린 인공지능 생태계 확장에 더욱 강력한 드라이브를 걸 것으로 분석한다. 글로벌 빅테크들이 주도하는 인공지능 패권 경쟁 속에서 핵심 기술 자립은 정보기술 기업의 생존을 결정짓는 최우선 과제로 떠올랐다. 단순한 부품 교체를 벗어나 설계부터 데이터 융합까지 완전한 내재화를 이룬 네이버가 글로벌 인공지능 시장에서 독자적인 플랫폼 사업자로서의 입지를 확고히 다질 수 있을지 시장의 이목이 집중되고 있다.2026-04-17 16:53:49
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