중국의 인공지능 경쟁이 새로운 단계로 들어가고 있다. 지금까지는 어느 회사의 AI 모델이 더 똑똑한지에 관심이 집중됐다. 그러나 최근 알리바바가 공개한 계획을 보면 경쟁의 범위가 모델 하나를 넘어 AI 칩, 데이터센터, 클라우드, AI 에이전트까지 넓어지고 있다.
알리바바는 9월 22일 항저우에서 열린 2026 윈치대회에서 자체 개발 AI 칩 **‘진우 V900(真武V900)’**을 공개했다. 회사 측 설명에 따르면 이 칩은 이전 세대보다 연산 성능이 약 3배 높으며, AI 모델의 학습과 추론을 모두 지원한다. 알리바바는 이 칩을 이용한 서버를 2027년 1분기부터 공급할 계획이라고 밝혔다.
또 하나 눈에 띄는 부분은 차세대 Qwen 모델이다. 알리바바는 현재 Qwen4 계열을 훈련하고 있으며, 이후 모델의 규모를 5조~10조 개 파라미터까지 확대하는 방향을 제시했다. 현재 대표 모델보다 훨씬 큰 규모다. 다만 파라미터 수가 많다고 해서 무조건 더 좋은 AI라고 단정할 수는 없다. 학습 데이터의 질, 추론 효율, 전력 사용량, 실제 서비스 성능도 함께 살펴야 한다.
이번 발표에서 더 중요한 것은 ‘풀스택 AI’라는 전략이다. 알리바바는 AI 칩만 만드는 것도 아니고, AI 모델만 제공하는 것도 아니다. 반도체→서버→데이터센터→클라우드→모델→AI 에이전트까지 한 회사의 기술 체계 안에서 연결하려는 것이다.
이런 구조는 AI 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어 대형 AI 모델을 운영하려면 수천~수만 개의 가속기가 동시에 움직여야 한다. 칩은 빠르지만 칩끼리 데이터를 주고받는 속도가 느리면 전체 시스템 성능이 떨어진다. 그래서 최근 AI 산업에서는 개별 칩의 성능만큼 칩 간 연결 기술과 데이터센터 전체 효율이 중요해지고 있다.
알리바바는 단일 AI 클러스터를 최대 50만 개의 칩 규모까지 확장할 수 있는 구조를 제시했다. 또한 2032년까지 자사가 운영하는 전 세계 데이터센터 규모를 20GW 이상으로 확대한다는 목표도 공개했다. 20GW는 단순한 IT시설 확대가 아니다. AI가 앞으로 얼마나 많은 전기를 필요로 할지를 보여주는 숫자이기도 하다.
이 변화는 중국 AI 산업의 방향을 보여준다. 미국의 엔비디아처럼 칩을 중심으로 경쟁하는 기업이 있는 반면, 중국에서는 화웨이와 알리바바처럼 칩과 모델, 클라우드를 함께 묶으려는 움직임이 강해지고 있다.
한국에도 중요한 시사점이 있다. 한국은 메모리반도체와 고대역폭메모리, 데이터센터 부품, 전력설비에서 세계적인 경쟁력을 갖고 있다. 하지만 AI 산업 전체를 보면 좋은 반도체 한 종류만 가지고 경쟁하기는 어렵다. 모델과 반도체, 서버, 네트워크, 전력 인프라가 하나의 산업 생태계로 연결돼야 한다.
특히 국내 AI 산업은 ‘한국형 대형모델을 몇 개 만들 것인가’라는 질문을 넘어설 필요가 있다. AI 모델이 실제 기업과 학교, 공공기관에서 쓰이려면 얼마나 적은 비용으로 안정적으로 서비스할 수 있는지가 중요하다.
AI 경쟁은 이제 단순한 ‘두뇌의 크기’ 경쟁이 아니다. 두뇌를 움직이는 칩과 서버, 전력과 통신망까지 하나의 시스템으로 보는 경쟁으로 바뀌고 있다. 이번 알리바바 발표는 중국 AI 기업들이 바로 이 지점에서 다음 승부를 준비하고 있음을 보여준다.
[참고자료]
알리바바클라우드, 2026 윈치대회 Full-Stack AI 전략 발표, 2026.9.22. AlibabaCloud
Reuters, 알리바바 AI 칩·초대형 모델 계획 보도, 2026.9.22. Reuters
알리바바클라우드 공식 발표 원문
阿里巴巴推进全栈AI：从芯片到万亿级大模型
阿里巴巴在2026云栖大会上公布了新的全栈AI战略。公司发布了新一代AI芯片“真武V900”，其计算性能比上一代产品明显提升。
阿里巴巴还表示，正在训练新一代Qwen模型，未来模型规模计划扩大到5万亿至10万亿参数。
更值得关注的是，阿里巴巴正在同时布局芯片、服务器、数据中心、云计算、大模型和AI智能体。这说明AI竞争已经不只是模型之间的竞争，而是整个基础设施体系的竞争。
对韩国来说，半导体仍然非常重要，但未来还需要把芯片、云计算、数据中心、电力和AI应用连接起来，形成完整的产业生态。
단어·숙어 풀이
全栈AI（quánzhàn AI）：풀스택 AI
计算性能（jìsuàn xìngnéng）：연산 성능
大模型（dà móxíng）：대형 AI 모델
数据中心（shùjù zhōngxīn）：데이터센터
产业生态（chǎnyè shēngtài）：산업 생태계
基础设施（jīchǔ shèshī）：인프라, 기반시설
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