숨겨진 AI 강자: 알리바바의 Qwen3.5가 OpenAI와 구글을 위협하는 방법

7억 다운로드: 모두가 간과했던 Qwen AI의 조용한 혁명

어둠 속에서 벗어나: Qwen이 지배적인 플랫폼으로 자리매김한 과정

오랫동안 OpenAI와 구글은 인공지능 분야의 절대 강자로 여겨졌지만, 막후에서는 근본적인 패러다임의 변화가 일어나고 있었습니다. 중국의 거대 기술 기업 알리바바는 Qwen3.5 모델 제품군을 출시하며 기존 서구 기업들의 지배력에 도전할 뿐만 아니라, 인공지능의 판도를 완전히 바꿔놓고 있습니다. 혁신적인 아키텍처 재설계를 통해 Qwen3.5는 기존 트랜스포머 모델의 리소스 문제를 해결하고, 연산량을 획기적으로 줄이면서도 전례 없는 성능을 제공합니다. 알리바바의 전략은 간단하면서도 공격적입니다. 강력한 멀티모달 오픈소스 모델을 무료로 제공하는 것입니다. 심지어 소형 버전조차도 상용 시스템에 전혀 뒤지지 않는 성능을 로컬 하드웨어에서 구현할 수 있습니다. 이러한 움직임은 단순한 기술적 업데이트를 넘어, 전 세계 인공지능 시장의 수익 마진을 위협하는 동시에 대량 생산되는 자율 인공지능 에이전트("에이전틱 AI") 시대를 여는 지정학적 전략입니다. 상세한 분석을 통해 알리바바가 어떻게 이러한 성과를 달성했는지, 그리고 이러한 벤치마크 수치가 업계의 미래에 어떤 의미를 갖는지 보여줍니다.

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중국의 오픈소스 공격은 오픈AI와 구글의 아키텍처라는 가장 취약한 부분을 강타했습니다

알리바바가 2025년 4월 Qwen3 모델 시리즈를 출시했을 때, 서구 기술 언론의 반응은 미온적이었습니다. 강력한 성능을 자랑하지만, 결국 경쟁이 치열해지는 시장에서 수많은 모델 중 하나일 뿐이라는 것이 일반적인 평가였습니다. 하지만 이러한 냉담한 평가는 Qwen이 더 이상 틈새 프로젝트가 아니라 세계에서 가장 널리 사용되는 오픈 소스 AI 플랫폼으로 발돋움하고 있다는 사실을 간과했습니다. 2026년 1월, Qwen 팀은 Hugging Face에서 7억 건의 다운로드를 기록하며 오랫동안 오픈 소스 언어 모델의 기준이 되어온 Meta의 Llama를 넘어섰습니다. 숫자는 그 자체로 모든 것을 말해줍니다. 2025년 12월, Qwen의 월간 다운로드 수는 Meta, DeepSeek, OpenAI, Mistral, Nvidia를 포함한 상위 8개 모델의 다운로드 수를 합친 것보다 많았습니다.

이러한 인기는 우연이 아닙니다. 이 수치는 알리바바가 2023년부터 꾸준히 추구해 온 전략적 결정, 즉 경쟁사보다 더 일찍, 더 자주, 더 다양한 버전의 Qwen 모델을 출시하는 것을 반영합니다. 현재까지 알리바바는 Qwen 제품군의 모델 약 400개를 오픈 소스로 공개했으며, 18만 개 이상의 파생 버전을 개발했습니다. 최고 수준의 연구 그룹조차 Qwen을 활용하고 있습니다. AI 개척자인 리페이페이(Fei-Fei Li) 연구팀은 비교적 적은 리소스로 Qwen을 기반으로 호평받는 s1 추론 모델을 학습시켰습니다. 2025년 초 R1으로 전 세계적인 센세이션을 일으킨 중국 모델링 연구소 DeepSeek은 커뮤니티 기반 모델 6개를 공개했는데, 그중 4개가 Qwen을 기반으로 합니다.

오픈소스 AI 커뮤니티에서 가장 중요한 지표에서 Qwen은 시장 조사가들이 거의 흔들리지 않는 네트워크 효과라고 평가하는 위치를 확보했습니다. Qwen을 기반으로 개발하는 사람들은 파생 모델, 미세 조정, 최적화 및 커뮤니티 지원으로 이루어진 방대한 생태계의 혜택을 누립니다. Qwen과 경쟁하는 사람들은 동시에 네트워크 효과의 선순환에 맞서 싸워야 합니다. 이러한 구조적 강점은 Qwen3.5 모델 시리즈를 평가하는 배경이 됩니다.

건축적 모험: Qwen3.5가 이전 버전들과 다른 이유는 무엇일까요?

Qwen3.5 제품군과 이전 버전들의 결정적인 차이점은 단순히 파라미터 수가 증가한 데 있는 것이 아니라, 근본적인 아키텍처 패러다임의 변화에 ​​있습니다. GPT-4부터 Llama, 그리고 초기 Qwen3에 이르기까지 기존의 트랜스포머 모델들은 소위 셀프 어텐션 메커니즘에 의존하는데, 이는 수학적으로 제곱 복잡도에 비례하여 확장됩니다. 즉, 컨텍스트 길이가 두 배가 되면 계산량은 네 배가 된다는 뜻입니다. 이것이 바로 긴 문서, 방대한 코드베이스, 또는 수 시간에 걸친 대화 기록이 언어 모델에 엄청난 리소스 소모를 가져오는 병목 현상입니다.

Qwen은 DeepSeek이 멀티 헤드 잠재 어텐션(Multi-Head Latent Attention)을 통해 점진적인 최적화를 시도했던 것과 달리, 근본적인 아키텍처 개편을 통해 이 문제를 해결했습니다. 새로운 아키텍처의 핵심은 하이브리드 전문가 혼합(Hybrid Mixture of Experts) 구조입니다. 트랜스포머 블록 4개 중 3개는 게이트 델타 네트워크(Gated Delta Networks)로 대체되는데, 이는 "Gated Delta Networks: Improving Mamba2 with Delta Rule"이라는 이론 연구를 기반으로 한 선형 어텐션 변형입니다. 나머지 4개 블록만 정밀 작업을 위한 기존의 풀 어텐션 레이어로 유지됩니다. 그 결과, 연산 복잡성은 컨텍스트 길이에 따라 선형적으로만 증가하는데, 이는 기존 트랜스포머의 제곱에 비례하는 증가와는 근본적으로 다른 특징입니다.

이 결정의 결과는 매우 중요합니다. 실제로 선형 확장은 동일한 컴퓨팅 성능으로 모델이 훨씬 더 긴 텍스트를 처리하고 유사한 지능을 가진 고밀도 모델보다 더 빠르게 토큰을 생성할 수 있음을 의미합니다. 알리바바 클라우드를 통해 호스팅되는 Qwen3.5-Plus는 100만 개의 토큰을 처리할 수 있는 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 이는 불과 2년 전만 해도 클로드의 헌법적 AI와 같은 특수 아키텍처 접근 방식에만 허용되었던 용량입니다. 동시에 하이브리드 아키텍처는 VRAM 요구 사항을 획기적으로 줄입니다. 기존의 4천억 개 매개변수를 가진 고밀도 모델은 800GB 이상의 GPU 메모리를 필요로 하는 반면, Qwen3.5-397B-A17B는 양자화된 시스템에서 48~96GB로 처리합니다.

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모델 시리즈의 불꽃놀이: 3,970억에서 8억 개의 매개변수로

Qwen3.5 제품군의 출시 전략은 치밀하게 계산된 리듬을 따랐습니다. 플래그십 모델인 Qwen3.5-397B-A17B는 중국 춘절 직전에 출시되었는데, 총 3970억 개의 파라미터 중 토큰당 170억 개만 활성화되는 형태였습니다. 이러한 희소한 혼합형 전문가 아키텍처는 첫 번째 실제 테스트에서 놀라운 결과를 보여주었습니다. 5% 미만의 활성화율 덕분에 거대한 전체 크기에도 불구하고 훨씬 작은 모델과 같은 수준의 지연 시간을 달성했습니다.

곧이어 진정한 불꽃이 타올랐습니다. 고성능 애플리케이션을 위한 SMoE 모델인 Qwen3.5-122B-A10B와 Qwen3.5-35B-A3B, 그리고 순수한 추론 속도보다 높은 단일 작업 품질을 우선시하는 사용자를 위한 다목적 모델인 밀집형 Qwen3.5-27B가 출시되었습니다. 초기 커뮤니티 평가 결과는 놀라웠습니다. 27B 모델은 SMoE 변형 모델보다 파라미터 수는 작지만 여러 벤치마크에서 더 우수한 결과를 보여주었습니다. 이는 희소 아키텍처를 위한 더 복잡한 학습 프로세스가 아직 완전히 최적화되지 않았으며 더 큰 잠재력을 가지고 있음을 시사합니다.

하지만 가장 큰 반향을 일으킨 것은 이후 출시된 소형 모델들, 즉 Qwen3.5-9B, Qwen3.5-4B, Qwen3.5-2B, 그리고 Qwen3.5-0.8B였습니다. 이 모델들은 표준 컴퓨터에서 사용하도록 특별히 설계되었으며, 소형 언어 모델 역사상 전례 없는 성능 밀도를 자랑합니다. Qwen3.5-9B는 대학원 수준의 추론 능력을 테스트하는 GPQA Diamond 벤치마크에서 81.7점을 기록하며, 매개변수 개수가 13배 이상 많은 OpenAI의 GPT-oss-120B(80.1점)를 앞섰습니다. 시각 추론 벤치마크인 MMMU-Pro에서는 9B 모델이 70.1점을 기록하며 Gemini 2.5 Flash-Lite(59.7점)를 크게 앞섰습니다. 4B 모델 또한 큰 주목을 받았습니다. Video-MME(자막 포함)에서 83.5점을 기록하며 Google의 74.6점을 크게 앞섰습니다.

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다중 모드성을 표준으로: VL 접미사의 끝

Qwen 3.5 제품군에서 전략적으로 중요한 상징적 변화는 모델 이름에서 "VL"이라는 약어를 제거한 것입니다. 이전에는 "VL"(Vision Language)이 이미지 처리가 가능한 모델을 나타냈으며, 이는 항상 추가 기능으로 취급되었습니다. 3.5 세대에서는 예외 없이 모든 모델이 기본적으로 멀티모달 기능을 제공합니다. 텍스트, 이미지, 비디오는 하위 어댑터를 통해 처리되는 것이 아니라, 초기 융합 학습을 통해 처음부터 통합 처리됩니다.

이번 변화는 단순한 외관상의 개선을 넘어 전략적인 재포지셔닝을 의미합니다. Qwen은 더 이상 멀티모달리티를 특정 모델 변형을 위한 프리미엄 기능으로 여기지 않고, 모든 현대 언어 모델의 기본 요건으로 간주합니다. Early Fusion을 활용한 기술적 구현을 ​​통해 이미지와 언어 이해는 공유된 표현 공간에서 학습되며, 이를 통해 모델은 시각적 지식과 언어적 지식을 단순히 표면적으로 결합하는 것이 아니라 심층적으로 연결할 수 있습니다. 또한 Qwen 3.5는 이전 세대의 119개 언어 및 방언에서 201개 언어 및 방언으로 지원 범위를 확대했습니다.

코드 속 지정학: 중국의 오픈소스 공세가 세계 AI 시장에 미치는 영향은 무엇인가

이러한 기술 발전의 이면에는 서구 언론에서 종종 간과되는 지정학적 차원이 존재합니다. 2025년과 2026년에 중국의 AI 산업은 "오픈소스를 통한 가격 인하"라고 할 수 있는 전략을 추구했습니다. 즉, 가장 비싼 상용 제품들과 성능 면에서 유사한 모델들을 상업적 사용을 허용하는 라이선스와 함께 무료로 배포한 것입니다. 그 결과, OpenAI, Anthropic, 그리고 Google이 주력 제품에 대해 부과하는 가격 프리미엄이 체계적으로 하락했습니다.

알리바바는 Qwen3.5를 GPT-5.2 및 Claude 4.5 Opus의 경쟁 모델로 명시적으로 포지셔닝하고 있습니다. 자체 벤치마크 테스트에서 Qwen3.5는 명령 추종 품질을 측정하는 IFPench에서 두 모델 모두를 능가하는 성능을 보였습니다. HMMT 추론 벤치마크에서는 Claude 4.5 Opus를 앞섰지만 GPT-5.2에는 미치지 못했습니다. 이처럼 성능 양상이 미묘하게 다른 것은 Qwen3.5의 특징입니다. Qwen3.5는 어느 한 분야에서 확실한 선두 주자는 아니지만, 모든 분야에서 경쟁력 있는 성능을 보여주며, 이 모든 것이 완전한 오픈 소스라는 점에서 더욱 주목할 만합니다.

시장의 반응은 이미 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 특히 자원 제약이 있는 기업의 개발자들은 Qwen 파생 제품으로 눈을 돌리고 있는데, 이는 자체 하드웨어에서 급진적 추론을 구현하는 데 드는 총 소유 비용이 상용 제공업체의 API 비용보다 훨씬 낮기 때문입니다. 이는 토큰당 비용을 지불하지 않고 AI 솔루션을 확장하려는 B2B 고객에게 매우 중요한 이점입니다. 중국 오픈소스 모델들이 시장에 가하는 가격 압력으로 인해 OpenAI는 Qwen과의 경쟁에 대응하여 GPT-5 mini와 같은 더욱 저렴한 제품 라인을 출시했습니다.

허구 없는 벤치마크: 숫자가 실제로 말하는 것

Qwen3.5 벤치마크에 대한 진지한 평가를 위해서는 객관적인 시각이 필수적입니다. 알리바바는 성능 비교 결과를 "자체 보고"라고 밝혔는데, CNBC 역시 이 점을 명확히 지적하며 독립적인 검증의 필요성을 강조했습니다. 더욱이 벤치마크는 중립적인 측정 기준이 아닙니다. 벤치마크와 유사한 데이터로 사전 학습된 모델은 특정 테스트 형식에 과적합될 수 있으며, 실제 사용 환경에서 성능 향상으로 이어지지 않을 수도 있습니다. 출시 후 몇 주 동안 커뮤니티 주도로 진행된 테스트 결과는 다소 엇갈리지만, 전반적으로 인상적인 모습을 보여줍니다.

Qwen3.5-9B의 결과는 능동적인 추론이 필요하고 단순한 사실 검색으로는 해결할 수 없는 벤치마크에 적용할 때 특히 견고합니다. 생물학, 물리학, 화학 분야의 박사 수준 문제를 출제하는 GPQA Diamond 벤치마크는 조작에 특히 강한 것으로 알려져 있습니다. Qwen3.5-9B가 1200억 개의 매개변수를 가진 모델보다 우수한 성능을 보이는 것은 측정상의 오류가 아니라, 새로운 아키텍처와 고품질 훈련 데이터의 조합이 효율성을 향상시키는 효과를 나타내는 것이라는 연구 결과가 있습니다. Qwen은 FP8 파이프라인과 비동기 강화 학습 프레임워크를 훈련에 활용했는데, 이러한 기술적 결정은 데이터 효율성을 높이고 훈련의 안정성을 향상시킵니다.

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알리바바는 Qwen3.5를 단순한 채팅 모델이 아닌, "에이전트 AI 시대"의 기반 아키텍처로 명확하게 제시하고 있습니다. 이러한 주장은 상당한 기술적 근거로 뒷받침됩니다. 강화 학습 훈련은 점점 더 복잡해지는 작업 분배를 통해 수백만 개의 에이전트 환경으로 확장되었으며, 이는 정적인 지식 복제가 아닌 실제 다단계 작업 실행에 초점을 맞춘 방법론입니다. Qwen3.5-Plus는 알리바바 클라우드를 통한 네이티브 도구 사용 기능과 에이전트가 외부 API, 데이터베이스 및 검색 쿼리에 독립적으로 접근할 수 있도록 하는 적응형 도구 사용 시스템을 제공합니다.

170억 개의 활성 매개변수를 가진 언어 모델이 경쟁력 있는 품질로 이러한 작업을 처리할 수 있다는 사실은 에이전트 기반 AI 애플리케이션의 경제성에 근본적인 변화를 가져왔습니다. 기존 방식은 에이전트의 두뇌 역할을 하는 크고 값비싼 모델을 필요로 했기 때문에, 장기간 자율 작업을 수행할 경우 운영 비용이 크게 증가했습니다. Qwen3.5-9B는 고성능 GPU 하나만으로 하드웨어에서 로컬로 실행되므로, 클라우드 예산이 부족한 중견 기업과 개발자들도 에이전트 기반 AI 시스템을 더 쉽게 이용할 수 있게 됩니다. 이러한 대중화 추세는 중견 기업에서 AI 에이전트 도입을 크게 가속화할 수 있을 것입니다.

Konrad Wolfenstein

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