Alibaba는 자체 Qwen AI 모델 제품군을 지원하기 위해 Zhenwu V900 가속기를 출시했으며, 사내 모델 훈련용 맞춤형 실리콘으로의 진출을 나타낸다.

알리바바는 양쪽 끝에서 차세대 AI 추진을 구축하고 있습니다. 9월 22일 항저우 아프사라 컨퍼런스에서 CEO 에디 우는 훈련 및 추론용 신규 가속기를 공개했으며, 최종적으로 10조 개의 파라미터에 도달할 수 있는 Qwen 모델 로드맵을 제시했습니다.

회사는 현재 훈련 중인 차세대 모델인 Qwen 4와 향후 5조~10조 파라미터로 확대될 예정인 Qwen 4.5 및 Qwen 5 모델 시리즈의 로드맵을 발표했습니다.

하드웨어는 알리바바의 T-Head 칩 부문에서 개발한 Zhenwu V900입니다. Zhenwu V900은 선행 제품인 Zhenwu M890보다 3배의 성능을 제공하며 216GB의 GPU 메모리와 1,200GB/s의 칩간 대역폭을 갖추고 있습니다.

모델 로드맵은 훨씬 더 멀리까지 확장됩니다. Qwen 4는 현재 훈련 중이며, Qwen 4.5와 Qwen 5는 5조~10조 파라미터로 확대될 것으로 예상되는데, 이는 회사의 현재 Qwen 3.8-Max 플래그십의 2.4조 파라미터 대비 약 4배입니다.

V900은 AI 개발의 단일 단계만 목표로 하는 칩이 아니라 통합 훈련 및 추론 프로세서로 설계되었습니다. FP8 및 FP4 정밀도 지원은 다양한 워크로드의 효율성을 향상시키며, 가속기는 최대 500,000개의 카드를 포함하는 슈퍼노드 클러스터로 결합될 수 있습니다. 함께 제공되는 서버 설계는 V900을 알리바바의 ICN 스위치, Panmai SmartNIC 및 Zhenyue 스토리지 컨트롤러와 결합합니다.

수조 개의 파라미터를 가진 모델을 훈련하고 제공하려면 수천 개의 프로세서가 효율적으로 통신해야 하며, 이러한 프로세서에 데이터를 공급할 충분한 메모리, 네트워킹 및 스토리지가 필요합니다. V900은 추론 비용을 줄이면서 계산 밀도를 높이는 것을 목표로 하며, 고정밀 모델 훈련과 초저정밀 추론을 원활하게 처리합니다.

알리바바는 Qwen 4에 대한 공개 출시 날짜, 가격 또는 성능 벤치마크를 발표하지 않았습니다. 5조~10조 파라미터 목표는 Qwen 4.5 및 Qwen 5에 적용되며, Qwen 4 자체에는 적용되지 않습니다. 파라미터는 모델 크기를 측정하며 지능을 직접 측정하지 않습니다. 더 큰 모델도 아키텍처, 훈련 데이터, 최적화 및 추론 효율성에 따라 특정 작업에서 성능이 떨어질 수 있습니다.

알리바바 그룹의 CEO 에디 우는 주주에게 보낸 편지에서 다음과 같이 썼습니다: "수많은 AI 에이전트가 모델에서 생성된 토큰으로 구동되는 디지털 경제에서 점점 더 많은 업무를 맡게 될 것입니다. 에이전트는 점차 인간과 디지털 세계 간의 주요 인터페이스로 역할을 할 것입니다."

알리바바 클라우드는 운영하는 글로벌 데이터센터 용량이 2032년까지 20기가와트를 초과하기를 목표로 합니다. 회사는 또한 2027년 Yitian 720 및 Yitian 730 서버 CPU 로드맵을 공개했으며, AI 가속기 이상으로 사내 하드웨어 노력을 확장하고 있습니다.

"완전한 스택 AI 전략으로 우리는 알리바바를 인공지능 및 AI 컴퓨팅 수요의 상당한 성장을 포착할 수 있는 우월한 위치에 배치했습니다."라고 우는 말했습니다.

이 전략은 중국 AI 기업들이 직면한 제약을 반영합니다. 화웨이는 9월 17일 컨퍼런스에서 자체 차세대 Ascend 칩 로드맵을 가속화했으며, 미국의 제한으로 인해 중국 기업들은 엔비디아의 가장 고급 프로세서 일부에 대한 접근이 제한되었습니다. 알리바바의 경우, 스택의 더 많은 부분을 내부적으로 구축하면 AI 계획이 외부 공급업체에 의존하는 지점의 수를 줄입니다. 이것이 중국 반도체 산업이 직면한 제조 제약을 제거하지는 않지만, 회사는 국내에 배포할 수 있는 하드웨어 및 인프라를 더 많이 제어할 수 있습니다.

알리바바의 더욱 중요한 베팅은 자체 실리콘, Qwen 모델 및 클라우드 인프라가 점점 더 큰 AI 시스템을 지원할 수 있을 정도로 효율적으로 함께 작동하도록 설계될 수 있다는 것입니다. 성공한다면 회사는 AI 스택의 경제 및 가용성에 대한 더 많은 제어를 얻습니다.

그러나 이것은 여전히 증명되지 않았습니다. V900은 2027년 1분기까지 상용 출시되지 않으며, Qwen 4는 여전히 훈련 중이고, 5조~10조 파라미터 목표는 향후 모델 세대에 속합니다. 제조 용량, 실제 칩 성능 및 이러한 모델의 최종 품질이 전략의 성공 여부를 결정할 것입니다. 알리바바는 방향을 명확히 했습니다: 엔비디아에 대한 단일 국내 대안을 구축하는 대신, 자체 AI 야망이 중국 외부에서 얻을 수 있는 것에 덜 의존하도록 칩, 모델 및 인프라 스택의 충분한 부분을 자체적으로 구축하려고 시도하고 있습니다.