알리바바는 중국 항저우에서 열린 ‘아스파라 컨퍼런스’에서 차세대 AI 모델 ‘큐원(Qwen) 4’가 학습 단계에 들어갔다고 밝혔다. 이어 ‘큐원 4.5’와 ‘큐원 5’로 이어지는 로드맵을 공개하며, 앞으로 모델 매개변수 규모를 5조~10조개까지 키울 계획이라고 설명했다. 이는 지난 7월 공개한 2조4000억개 매개변수의 ‘큐원 3.8 맥스’보다 최대 4배 이상 큰 규모다. 함께 공개된 ‘큐원 4 맥스’ ‘큐원 4 플래시’ ‘큐원 4 플러스’와 270억개 매개변수의 오픈웨이트 모델 ‘큐원 4 27B’는 기업용 AI와 에이전트 등 여러 용도에 대응하기 위한 구성이다.
모델 개발 방식에서도 재귀적 자기개선(RSI) 기술의 진전을 제시했다. 알리바바에 따르면 큐원 3.8 맥스는 한 달 이상 자동화된 학습·검증·실험·오류 진단 과정을 반복하며 33회의 개선 사이클을 수행했고, 아티피셜 애널리시스 지능 지수를 40점에서 45점으로 높였다. 또 칩 설계 실험에서는 60시간 이상 자기개선을 진행하며 1만회가 넘는 EDA 도구 호출을 수행해 칩 면적을 42% 줄였다고 밝혔다.
반도체 부문에서는 반도체 설계 자회사 T-헤드가 자체 AI 가속기 ‘젠우(Zhenwu) V900’을 공개했다. 이 칩은 지난 5월 출시한 ‘M890’보다 연산 성능이 3배 향상됐고, 216기가바이트 GPU 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 지원한다. FP8과 FP4를 지원해 고정밀 학습과 저정밀 추론에 모두 활용할 수 있도록 설계됐으며, 대량 생산과 상용 출시는 2027년 1분기로 예정됐다. 알리바바는 V900 기반 슈퍼노드로 최대 50만개의 카드를 하나의 클러스터로 구성해 초대형 모델의 학습과 추론을 지원하고, 2032년까지 알리바바 클라우드의 글로벌 데이터센터 용량도 20기가와트 이상으로 확대할 방침이다.