젠우 M890과 Qwen3.7‑Max: 알리바바가 구축하려는 중국산 AI 인프라

주요 특징은 다음과 같다.

• 이전 세대 Zhenwu 810E 대비 약 3배 성능 향상
• 144GB 그래픽 메모리 탑재로 대형 모델의 긴 컨텍스트 처리 가능
• FP32부터 FP4까지 다양한 연산 정밀도 지원으로 학습과 추론 모두 대응

특히 이 칩은 최근 주목받는 ‘에이전트형 AI(Agentic AI)’ 워크로드를 염두에 두고 설계됐다. 이러한 시스템은 단순 질문 응답을 넘어 여러 단계를 계획하고 도구를 호출하며 복잡한 작업을 수행하기 때문에 큰 메모리와 빠른 프로세서 간 통신이 중요하다.

대규모 AI 클러스터를 위한 초고속 인터커넥트

AI 인프라에서 성능은 단순한 연산 속도뿐 아니라 칩 간 데이터 교환 속도에도 크게 좌우된다.

Zhenwu M890은 알리바바가 자체 설계한 병렬 컴퓨팅 구조를 사용하며, 칩 간 최대 800GB/s 인터커넥트 대역폭을 제공한다.

또한 알리바바는 ICN Switch 1.0이라는 네트워크 칩도 함께 공개했다. 이 기술을 통해 64개 가속기를 풀 대역폭으로 연결할 수 있어 대형 AI 모델의 분산 학습이나 대규모 추론 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있다.

Panjiu AL128: 128개 AI 칩을 묶은 초대형 서버

알리바바는 새로운 칩을 실제 클라우드 인프라에 적용하기 위해 Panjiu AL128 초대형 서버 노드도 함께 발표했다.

이 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다.

• Zhenwu M890 기반 128개 AI 가속기 통합
• ICN Switch 1.0으로 연결된 초저지연 네트워크
• 하나의 거대한 계산 노드처럼 동작하는 구조

이런 설계는 대규모 분산 컴퓨팅에서 발생하는 통신 병목을 줄이는 데 목적이 있다.

주요 활용 분야는 다음과 같다.

• 대형 AI 모델 학습
• 고동시성 AI 추론 서비스
• 에이전트형 AI 시스템 운영

칩과 서버 아키텍처를 모두 자체 설계함으로써 알리바바는 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화할 수 있다.

Qwen3.7‑Max: AI 에이전트를 위한 대형 모델

하드웨어 발표와 함께 알리바바는 Qwen3.7‑Max라는 최신 대형 언어모델도 공개했다.

이 모델은 특히 AI 에이전트의 기반 모델을 목표로 설계됐다.

강점으로 강조된 분야는 다음과 같다.

• 코딩 및 도구 호출 기반 작업 수행
• 복잡한 추론 문제 해결
• 장시간 이어지는 멀티스텝 작업 처리

알리바바에 따르면 Qwen3.7‑Max는 최대 35시간 동안 성능 저하 없이 자율 작업을 수행할 수 있는 능력을 보여줬다고 한다.

이러한 능력은 소프트웨어 개발 자동화, 데이터 분석, 기업 운영 자동화 같은 장기 워크플로 기반 AI 에이전트에서 중요한 요소다.

알리바바의 ‘AI 풀스택’ 전략

이번 발표는 알리바바가 구축하려는 완전한 AI 플랫폼 구조를 보여준다.

구성 요소는 크게 네 가지다.

• 자체 AI 칩(Zhenwu 시리즈)
• 초고밀도 서버 인프라(Panjiu 시스템)
• Alibaba Cloud AI 서비스
• Qwen 대형 언어모델

이는 하드웨어, 네트워크, 소프트웨어를 통합하는 엔비디아의 수직 통합 모델과 유사한 접근 방식이다.

알리바바는 이를 **“에이전트 시대(Agentic Era)”**에 대비한 인프라로 설명한다. 이 시대의 AI는 단순히 질문에 답하는 수준이 아니라 계획을 세우고 도구를 사용하며 복잡한 업무를 수행하는 자율 시스템으로 발전한다는 것이다.

앞으로의 칩 로드맵

알리바바는 Zhenwu 시리즈의 향후 개발 계획도 공개했다.

• Zhenwu V900 — 2027년 출시 예정
• Zhenwu J900 — 2028년 출시 예정

이는 단발성 제품이 아니라 장기적인 AI 반도체 개발 전략을 추진하고 있음을 보여준다.

왜 중요한가: 중국의 AI 반도체 자립 경쟁

알리바바의 이번 발표는 단순한 제품 출시 이상의 의미를 가진다.

현재 중국 기술 기업들은 미국의 수출 규제로 인해 엔비디아의 최신 AI GPU 접근이 제한되는 상황에 놓여 있다.

이 때문에 주요 기업들은 다음과 같은 방향으로 움직이고 있다.

• 자체 AI 칩 개발
• 국내 AI 인프라 구축
• 독자적인 AI 모델 생태계 형성

알리바바의 전략이 성공한다면 중국 개발자들은 칩 → 서버 → 클라우드 → 모델까지 이어지는 완전한 국내 AI 플랫폼을 사용할 수 있게 된다.

다만 현재까지 공개된 성능 수치는 대부분 회사 발표나 이를 인용한 보도에 기반한다. 엔비디아 H100 등 글로벌 AI 가속기와의 독립적인 벤치마크 비교는 아직 널리 공개되지 않았다.

그럼에도 한 가지 흐름은 분명하다.

AI 산업에서 경쟁력은 이제 단일 모델이 아니라 칩부터 클라우드까지 전체 스택을 누가 장악하느냐에 달려 있으며, 알리바바는 그 경쟁의 핵심 플레이어로 자리 잡으려 하고 있다.