알리바바 ‘Zhenwu V900’ 공개…50만개 연결·10조 파라미터 모델을 한 묶음으로
알리바바가 연례 Apsara 행사에서 차세대 AI 칩 Zhenwu V900과 5조~10조 파라미터 규모의 차기 Qwen 모델 계획을 공개했습니다. V900은 전작보다 성능이 3배 높고 최대 50만개 가속기를 연결하는 클러스터를 목표로 하며, 2027년 1분기 양산이 예정돼 있습니다. 회사는 2032년까지 클라우드 데이터센터 용량을 20GW 이상으로 키워 칩·모델·클라우드를 수직 통합하겠다는 구상입니다.
칩 한 장이 아니라 AI 스택 전체를 공개했다
알리바바는 9월 22일 중국 항저우에서 열린 연례 Apsara 행사에서 차세대 AI 가속기 ‘Zhenwu V900’을 공개했습니다. 로이터와 AP 보도를 종합하면 이 칩은 알리바바의 반도체 조직 T-Head가 설계했으며, 올해 5월 공개한 M890보다 성능이 3배 높다는 것이 회사 설명입니다. 제품을 별도로 판매하는 데 그치지 않고 Alibaba Cloud의 서버와 대규모 클러스터에 넣는 전략입니다.
같은 무대에서 5조~10조 파라미터 규모의 차기 Qwen 모델, 2032년 20GW 이상 데이터센터 용량 목표도 함께 제시됐습니다. 칩·서버·네트워크·모델·클라우드를 한 회사 안에서 설계해 맞추겠다는 뜻입니다. 미국산 고성능 가속기 접근이 제한된 상황에서 전체 시스템을 스스로 공급하는 능력을 경쟁 축으로 삼은 신호입니다.
V900의 핵심은 ‘3배’와 50만개 연결
공개된 수치에서 가장 눈에 띄는 것은 전작 대비 3배 성능과 최대 50만개 가속기 연결 계획입니다. 초대형 모델은 연산 장치가 많아질수록 장치 사이에서 가중치와 중간 결과를 주고받는 통신이 병목이 됩니다. 메모리 용량과 대역폭, 랙 내부 연결뿐 아니라 수천·수만개 노드를 안정적으로 묶는 네트워크와 장애 복구 소프트웨어가 실제 처리량을 좌우합니다.
월스트리트저널은 V900이 더 큰 GPU 메모리와 대역폭을 갖추고 학습과 추론을 모두 지원하며 2027년 1분기 양산될 예정이라고 전했습니다. 다만 공정 노드, 메모리 규격, 전력소비, 정밀도별 연산량처럼 국제 제품과 직접 비교할 세부 사양은 충분히 공개되지 않았습니다. ‘중국에서 가장 강력하다’는 표현과 3배 수치는 알리바바 발표 기준이므로 독립 벤치마크 전에는 절대 성능으로 단정하기 어렵습니다.
2.4조에서 최대 10조 파라미터로
알리바바는 현재 주력 Qwen3.8-Max가 약 2.4조 파라미터이며, 다음 모델을 5조~10조 파라미터로 키우겠다고 밝혔습니다. 상한 기준으로 네 배가 넘는 규모입니다. 목표는 단순한 문장 생성보다 복잡한 장기 과제와 에이전트형 작업을 안정적으로 수행하는 모델을 만드는 것입니다. 더 큰 모델은 훈련 중 필요한 메모리와 통신량도 급증하므로 V900 클러스터 계획과 분리해 보기 어렵습니다.
파라미터 수가 곧 품질은 아닙니다. 전문가 혼합 구조라면 전체 파라미터 중 일부만 입력마다 활성화될 수 있고, 데이터 품질·학습 방법·추론 비용이 사용자 체감 성능을 바꿉니다. 따라서 차기 Qwen의 실제 가치는 공개 시점의 평가 성적뿐 아니라 토큰당 비용, 응답 지연, 긴 작업의 성공률과 외부 개발자가 재현할 수 있는 기술 자료에서 확인해야 합니다.
20GW 데이터센터가 보여 주는 전력 규모
CEO 우융밍은 Alibaba Cloud의 데이터센터 컴퓨팅 용량을 2032년까지 20GW 이상으로 확대하겠다는 목표도 발표했습니다. 20GW는 개별 센터 하나가 아니라 장기적으로 확보하려는 전체 용량 목표입니다. AI 투자가 모델 연구비를 넘어 변전설비, 냉각, 광통신과 장기 전력 계약까지 포함하는 인프라 사업으로 바뀌고 있음을 보여 줍니다.
이 목표가 실현되려면 칩 공급만큼 전력망 연결과 냉각 효율, 건설 일정이 중요합니다. 회사는 향후 3년간 AI와 클라우드에 3,800억위안 규모를 투자하겠다고 앞서 밝혔지만, 20GW의 지역별 배치와 재생에너지 비중은 아직 구체적으로 제시하지 않았습니다. 투자 총액과 목표 용량을 곧바로 실제 가동 실적으로 해석해서는 안 됩니다.
검증할 것은 속도보다 공급과 효율
V900은 엔비디아 한 제품을 그대로 대체한다기보다 중국 안에서 모델 개발과 클라우드 공급을 이어 가는 전략 자산에 가깝습니다. 자체 모델의 요구를 칩과 서버 설계에 반영하면 수직 통합의 이점이 생깁니다. 반대로 특정 생태계에 최적화될수록 외부 프레임워크와 개발도구 호환성이 약점이 될 수 있습니다.
앞으로 볼 지표는 세 가지입니다. 2027년 1분기 양산 일정과 실제 출하량, 50만개 규모 확장에서의 통신 효율과 장애율, 차기 Qwen을 서비스할 때의 전력·비용입니다. 이번 발표는 완성된 성능표라기보다 알리바바가 AI 경쟁의 범위를 모델에서 반도체와 전력 인프라까지 넓혔다는 로드맵에 가깝습니다.
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