알리바바, 퀜(Qwen) 3 맥스·VL·옴니 공개와 2032년 ASI 비전: 1조 파라미터·36조 토큰 기반

지난주 알리바바가 Absara 컨퍼런스에서 발표한 3단계 인공지능 로드맵과 신규 모델 공개는 여러 글로벌 테크 기업에 큰 충격을 안겼습니다. 이번 컨퍼런스에서 알리바바는 향후 7년간 총 520억 달러를 투입한다는 목표, 그리고 인공지능 초월지능(ASI)에 대한 구체적인 비전을 분명히 밝혔습니다. 이 로드맵은 현재 AI 산업의 주된 변화 흐름을 잘 보여주는 동시에, 실제로 모델 개발과 오픈소스 전략에서 앞서가고 있는 알리바바의 움직임을 실질적으로 이해할 수 있는 계기를 마련했습니다.

알리바바의 3단계 ASI 로드맵

특히 눈에 띄는 3단계 로드맵은 다음 순서로 구성됩니다. 첫 번째 단계인 지능의 출현에서는 AI가 방대한 인간 지식 데이터를 학습하는 데 집중하며, 두 번째 단계인 자율적 행동에선 AI가 인간의 언어와 도구를 직접 활용할 능력을 갖추게 됩니다. 현재 2025년을 기준으로, 이 두 번째 단계가 실제 서비스와 연구 현장에 반영되고 있습니다. 세 번째 단계인 자가 반복 및 물리 세계 연결에서는 AI가 자체적으로 물리 현실과 상호작용하며, 독자적으로 학습하고 진화하게 됩니다. 알리바바는 이 단계에 2032년 도달할 것으로 자신하고 있습니다. 관점에 따라 달라질 수 있는 전망이나, 최근의 개발 속도를 고려하면 무시하기 어려운 부분입니다.

Quen 3 Max: 1조 파라미터와 36조 토큰의 기반

가장 큰 주목을 받았던 발표는 바로 Quen 3 Max 모델의 공개입니다. 이 모델은 총 1조 이상의 파라미터와 36조 토큰을 활용한 Mixture of Experts 구조로 만들어졌습니다. Quen 3 Max의 Instruct 버전은 여러 국제 벤치마크에서 뛰어난 점수를 기록하고 있습니다. 현재 추가적으로 추론에 능한 Reasoning 버전도 개발 중임이 직접 언급됐습니다. 벤치마크 정확도와 실제 활용성 면에서 타 경쟁사 모델과 정면으로 맞설 수 있는 점이 인상적입니다.

Quen 3VL: 아날로그 시계 판독력과 오픈소스 전략

이번 발표에서 Quen 3VL 모델 역시 주목 받을 만한 성과를 보여주었습니다. 시각 및 언어 통합 모델인 Quen 3VL은 이미지와 동영상 입력을 정확히 해석할 수 있습니다. 특히 Clockbench라는 최신 벤치마크에서 39% 정확도를 달성하며 최고 성과를 보였습니다. 현재 프런티어급 모델 다수가 아날로그 시계 해석에 어려움을 겪는 반면, Quen 3VL은 오픈소스-오픈웨이트 정책 아래에서 이 수준을 달성한 점이 큰 의미입니다. 실제 연구와 개발, 서비스 구축에 있어 무상/개방형 모델 접근이 가능하다는 점은 실질적 성공 요인으로 꼽을 만합니다.

Quen 3 Omni: 멀티모달 AI의 가능성

여기에 더해 공개된 Quen 3 Omni는 텍스트뿐 아니라 음성·시각·이미지가 모두 통합된 멀티모달 모델입니다. 들을 수 있고, 읽고, 볼 수 있고, 말까지 할 수 있는데, 이를 바탕으로 고품질 AI 파트너 및 대화 시스템의 무료 오픈소스 구현까지 가능하게 되었습니다. 이러한 멀티모달 모델의 발전은 기존 텍스트 중심 대화형 시스템을 넘어 새로운 활용 가능성을 넓혀주고, 실제 엔터테인먼트·교육·고객서비스 등 다양한 영역에서 즉각적인 실무 적용이 가능합니다.

벤치마크와 실제 적용에서의 평가

Quen 3 Max와 Quen 3VL, Quen 3 Omni 모델은 벤치마크에서 높은 평가를 받고 있지만, 단순한 점수만으로 개발 기업의 철학과 접근 방식을 모두 설명하긴 어렵습니다. 알리바바는 이번 발표에서 코멘트·리서치 피드백을 적극 반영하며 빠른 개발과 오픈소스 정책을 강조했습니다. 기존 빅테크와 달리 공개·개방성을 중시하는 경향이 명확하게 드러납니다.

학습의 기반: 수학과 컴퓨터 과학

코드 자체보다 근본적인 구조와 개념에 대한 이해가 중요하다는 점도 분명하게 언급됐습니다. 실제로 AI 모델 구현과 활용 과정에서는 수학적 개념과 컴퓨터 과학 원리가 필수적입니다. 최근 실무 현장에서는 단순히 코드를 복제하는 것에 그치지 않고, 개념 이해를 바탕으로 문제를 해결하는 방향이 주류가 되고 있습니다.

Absara 컨퍼런스에서 출시된 모델과 로드맵은 전체적으로 알리바바가 AI 경쟁의 선두를 목표로 한다는 방향성을 명확하게 보여줍니다. 또, 공개된 수치와 실제 사례는 단순 기술 자랑 그 이상으로 실무 적용과 활용 측면에서 유의미한 흐름을 예고했다고 할 수 있습니다. 오픈소스 기반의 멀티모달 AI 활용, 변화하는 AI 벤치마크 기준, 그리고 인류와 AI가 상호작용하는 세상에 한 걸음 더 가까워지고 있다는 점 역시 현시점에서 의미가 큽니다.

AI의 빠른 변화 속도와 함께, 본인이 직접 활용하거나 이해하고 싶다면 기초 수학·컴퓨터 구조 학습이 중요하다는 조언이 인상적으로 남았습니다. Alibaba의 이번 발표는 발표 내용 그 자체뿐 아니라, 실용적 관점의 모델 접근법·데이터 기반 의사결정·오픈소스 전략 등 다양한 면에서 추후 AI 환경의 변화 방향을 짐작할 수 있는 중요한 내용이었습니다. 2025년 현재 기준으로, 이 흐름을 꾸준히 지켜볼 필요성이 더욱 높아지고 있습니다.

출처 및 참고 :