알리바바와 텐센트의 AI 투자 전략은 어떻게 다를까

알리바바의 접근법은 AI 인프라를 단기 수익원이 아니라 장기 전략 자산으로 보는 것이다. 실제로 회사는 클라우드 사업을 미래 성장의 핵심 축으로 삼고 있으며, AI 관련 클라우드 서비스 수요가 늘면서 클라우드 매출도 빠르게 성장하고 있다.

다만 이런 전략에는 비용이 따른다. 대규모 AI·클라우드 투자 때문에 수익성이 단기적으로 악화되었고 실적에도 부담이 되고 있다.

결국 알리바바의 목표는 중국에서 AI 인프라 제공자 역할을 장악하는 것이다. 이는 글로벌 시장에서 아마존(AWS)이나 마이크로소프트(Azure)가 클라우드 플랫폼으로 영향력을 확보한 방식과 유사하다.

텐센트: 제품과 생태계 중심 투자

반면 텐센트는 훨씬 신중한 접근을 택했다.

텐센트는 대규모 인프라 구축을 먼저 확대하기보다는 기존 서비스 생태계에 AI를 적용하는 전략을 선택했다. 광고, 게임, 콘텐츠 플랫폼, 기업용 클라우드 서비스 등 다양한 제품에 AI 기능을 통합하면서 컴퓨팅 인프라도 점진적으로 확대하는 방식이다.

2026년 1분기 기준 텐센트의 매출은 1964억6000만 위안으로 전년 대비 9% 증가했고, 자본 지출은 319억4000만 위안으로 16% 증가했다. 이 가운데 상당 부분이 AI 관련 서비스 수요 증가에 대응하기 위한 투자였다.

회사 경영진은 2026년 하반기에 AI 투자가 더 크게 늘어날 것이라고 밝히며, 클라우드 기반 AI 워크로드 수요가 계속 증가하고 있다고 설명했다.

즉 텐센트의 전략은 알리바바처럼 인프라를 먼저 확장하기보다 AI를 실제 제품과 수익 모델에 연결하는 데 초점을 맞추고 있다.

실적이 기대에 못 미쳤는데도 투자를 늘리는 이유

겉으로 보면 두 회사의 선택은 다소 역설적으로 보일 수 있다. 최근 분기 실적이 시장 기대에 못 미쳤고, 특히 알리바바는 AI 투자 확대 때문에 수익성이 크게 악화되기도 했다.

하지만 두 기업 모두 AI 컴퓨팅을 선택적 비용이 아닌 전략적 필수 자산으로 보고 있다.

AI 모델 학습과 추론, 기업용 AI 서비스, 클라우드 플랫폼에서의 AI 워크로드 등 다양한 영역에서 컴퓨팅 수요가 GPU와 데이터센터 공급보다 훨씬 빠르게 증가하고 있기 때문이다.

결국 지금 투자를 늦추면 향후 AI 시장에서 경쟁력을 잃을 수 있다는 판단이 두 기업의 공통된 계산이다.

중국산 AI 칩이 하는 역할

AI 투자 경쟁을 가속하는 또 다른 요인은 국산 반도체의 등장이다.

미국의 수출 규제로 중국 기업의 엔비디아 최첨단 칩 접근이 제한될 가능성이 있는 상황에서, 알리바바와 텐센트는 화웨이 칩과 자체 개발 프로세서 등 국내 기술을 활용하기 시작했다.

기업과 업계 보고서에 따르면 이러한 칩 공급이 점차 늘어나면서, 중국 클라우드 기업들은 엔비디아 GPU가 충분하지 않은 상황에서도 데이터센터와 컴퓨팅 클러스터를 확장할 수 있게 됐다.

성능 측면에서는 일부 대형 모델 학습에서 여전히 글로벌 최고 수준 하드웨어보다 뒤처질 수 있지만, 다음과 같은 영역에서는 충분히 활용 가능하다.

• AI 추론(inference) 작업
• 기업용 AI 서비스
• 클라우드 기반 AI 플랫폼

이 때문에 중국 AI 산업은 점차 국내 칩 중심 구조로 데이터센터를 설계하는 방향으로 이동하고 있다.

중국 AI 인프라 경쟁의 두 가지 길

알리바바와 텐센트의 선택은 AI 경제에서 두 가지 다른 전략을 보여준다.

• 인프라 중심 전략: 알리바바는 대규모 컴퓨팅과 클라우드 인프라를 먼저 확보해 시장 기반을 장악하려 한다.
• 응용 중심 전략: 텐센트는 AI를 기존 서비스와 플랫폼에 결합해 수익화 가능성을 먼저 확대한다.

두 전략은 모두 같은 현실에서 출발한다. AI 성장의 가장 큰 제한 요소는 컴퓨팅 공급이라는 점이다.

중국산 칩 생산이 늘어나고 데이터센터가 이러한 하드웨어에 맞게 재설계되면서, 중국의 AI 인프라 확장은 외국 칩 공급이 완전히 자유롭지 않은 상황에서도 계속 속도를 낼 가능성이 있다.

앞으로 관건은 하나다. 이렇게 구축된 AI 컴퓨팅 능력을 얼마나 빠르게 실제 서비스와 기업용 시장으로 연결해 수익으로 전환할 수 있는지다.