알리바바, 자체 실리콘에 거대 모델을 넣다: Zhenwu V900 3배 빨라지고 Qwen 4는 이미 학습 중

9월 하순 항저우 윈치(Yunqi) 콘퍼런스에서 알리바바는 세 가지를 한자리에 올렸다. 새 칩 하나, 학습 중인 모델 하나, 2032년까지의 데이터센터 청구서 한 장이다. 예년 같으면 이런 행사에서는 모델이 주인공이었지만, 올해 반복해서 언급된 것은 실리콘이었다.

알리바바 산하의 핑터우거(T-Head)는 학습·추론 통합 AI 칩 Zhenwu V900을 발표했다. 공식 설명에 따르면 연산 성능은 Zhenwu M890의 세 배이며, 216GB 메모리와 1200GB/s의 칩 간 인터커넥트 대역폭을 갖추고 FP8과 FP4 두 가지 저정밀도 포맷을 네이티브로 지원한다. Zhenwu M890은 올해 5월에 막 출시됐으니 불과 넉 달 만이다. V900은 2027년 1분기에야 양산 판매에 들어가므로, 지금 무대에 올라온 것은 주문할 수 있는 실물이 아니라 스펙 표에 가깝다.

정말 눈여겨볼 것은 그 뒤의 네트워킹 방식이다. 핑터우거는 V900에 자체 개발한 ICNSwitch 인터커넥트 칩을 붙였는데, 메모리 시맨틱과 메모리 통합 주소 지정을 구현해 수천 개의 V900이 하나의 '슈퍼 칩'처럼 협동할 수 있다고 주장한다. 함께 발표된 초노드 서버에는 V900 외에도 자체 스마트 NIC와 SSD 컨트롤러 칩이 들어가, 연산·저장·네트워크를 모두 자사 손에 쥐려 한다. 알리바바가 공개한 기준으로 단일 클러스터는 50만 카드 규모까지 확장할 수 있다.

알리바바는 이미 실제 워크로드를 확보하고 있다. Zhenwu M890 기반 초노드는 앞서 Qwen3.8, Kimi K3 같은 2조 파라미터를 넘는 모델을 돌려냈고, Zhenwu 시리즈 칩은 누적 650여 개 기업 고객에게 서비스됐으며 자율주행, 금융, 에너지, 제조 등의 업종을 아우른다. 이 숫자들이 알리바바가 차세대 클러스터 규모를 50만 카드로 외칠 수 있는 이유를 설명한다.

모델 쪽 움직임은 더 직접적이다. 알리바바는 Qwen 4가 이미 학습 중이라고 확인했고, Qwen 4.5와 Qwen 5의 목표 파라미터 규모는 5조에서 10조 사이이다. 참고로 현재 알리바바의 가장 강력한 Qwen3.8-Max는 2.4조 파라미터다. 파라미터가 커지는 것과 클러스터가 커지는 것은 같은 일의 양면이다. 카드가 충분하지 않으면 조 단위 모델의 학습 주기는 의미를 잃을 만큼 길어진다.

알리바바 클라우드는 2032년까지 글로벌 데이터센터 규모를 20GW 이상으로 키우는 것을 인프라 목표로 삼았고, 향후 1년 안에 터키, 핀란드, 네덜란드 세 개 신규 리전을 열고 말레이시아, 독일, 아랍에미리트, 프랑스 등에서 확장할 계획이다. 칩과 모델, 클라우드를 같은 전략 안에서 이야기한 것이 이번 행사에서 가장 선명한 주제였다.

숫자는 화려하지만, 기준은 자기 자신과의 비교다

이 로드맵을 판단할 때 두 가지 기준을 유의할 필요가 있다.

첫째, 3배 향상은 V900을 자사 M890과 비교한 것이지 엔비디아의 Blackwell과 비교한 것도, 어떤 서드파티 가속 카드와 비교한 것도 아니다. 메모리 용량과 인터커넥트 대역폭이 실제 학습 처리량, 추론 지연, 토큰당 비용으로 직접 환산되지는 않는다. 알리바바는 독립적인 서드파티 테스트 점수도 공개하지 않았다.

둘째, 소프트웨어 생태계다. 전 세계 주류 대규모 모델 학습 코드는 오랫동안 CUDA를 중심으로 작성돼 왔고, 드라이버 라이브러리, 컨테이너, 오케스트레이션 도구 모두 수년간의 축적 위에 세워져 있다. 엔비디아 플랫폼에서 돌아가는 워크로드를 새 칩으로 옮기는 비용은 하드웨어 스펙이 아니라 엔지니어가 코드를 고치고 성능을 튜닝하는 몇 주라는 시간에 나타나는 경우가 많다. 알리바바는 이번에 V900과 기존 엔비디아 툴체인 간 마이그레이션 난이도를 밝히지 않았고, 가격, 사용 가능한 인스턴스 유형, 리전 지원도 공개하지 않았다.

이것은 알리바바만의 문제가 아니다. 선단 공정의 생산 능력, 수율, 와트당 성능은 중국 자체 개발 칩이 마주해야 할 현실적 제약이다. Zhenwu V900의 의미는 단일 지표에서 따라잡는 것이 아니라 '스스로 만들 수 있는가'라는 문제를 한 걸음 앞으로 밀어냈다는 데 더 크다.

왜 지금인가

시점은 따로 뜯어볼 만하다. 지난 2년간 미국의 대중국 첨단 GPU 수출 제한은 계속 강화됐고, 중국 클라우드 업체들은 자체 개발 가속기 투자를 서둘러 늘릴 수밖에 없었다. 알리바바와 화웨이, 그리고 수이위안(Enflame), 톈수즈신(Iluvatar CoreX) 같은 더 작은 플레이어들까지 모두 같은 방향으로 힘을 쏟고 있다. 같은 시기 화웨이도 차세대 AI 칩 출시 일정을 앞당기고 있다는 보도가 있었다. 두 회사의 대외 설명은 비슷하다. 규제로 더 옥죄이기 전에 중국 시장에서 엔비디아의 자리를 먼저 바꿔놓겠다는 것이다.

알리바바 자신에게 자체 실리콘은 두 층의 이익이 있다. 하나는 미국 정책 변동에 대한 노출을 줄여 연산 자원 계획이 수출 규칙에 따라 출렁이지 않게 하는 것이고, 다른 하나는 역사적으로 엔비디아가 가져간 칩과 클라우드 결합 부분의 이익을 자사 안에 남기는 것이다.

모델 발표만 보면 이번 경쟁이 여전히 누구의 파라미터가 더 큰지, 누구의 벤치마크 점수가 더 높은지 겨루는 것처럼 느껴진다. 하지만 칩과 초노드, 클라우드 리전, 모델 로드맵을 함께 놓고 보면 경쟁의 전장은 이미 실리콘과 데이터센터 층으로 옮겨갔다. 모델은 간판이고, 카드를 스스로 만들고 스스로 네트워킹하고 스스로 전력을 공급할 수 있는지가 이 건물을 얼마나 높이 지을 수 있는지를 결정한다.

진짜 시험은 이제부터

앞으로 12~18개월 안에 세 가지가 답을 내놓을 것이다. 50만 카드 초노드라는 주장이 실제 고객 배포에서 검증을 견딜 수 있는지, Qwen 4.5와 Qwen 5가 정말 10조 파라미터에 가까운 규모까지 갈 수 있는지, 그리고 20GW 데이터센터 목표에 맞는 자금과 전력을 확보할 수 있는지다.

이 중 어느 하나라도 절반만 실현돼도 중국의 AI 하드웨어 스택이 엔비디아와의 거리를 좁히고 있다는 걸 보여주기에 충분하다. 그 거리 좁히기는 특정 지표의 동등함으로 나타나기보다 배포 규모 자체로 드러날 가능성이 크다. 알리바바는 이미 항저우에서 말을 꺼냈고, 나머지는 양산 라인과 전력계가 답할 차례다.