알리바바 반도체 설계 부문 티헤드(T-Head)는 학습과 추론을 모두 겨냥한 전우 V900을 공개했습니다. 회사는 전작 전우 M890보다 성능이 3배 높다고 밝혔습니다. 216GB 메모리, 초당 1,200GB의 칩 간 대역폭, FP8·FP4 연산 지원이 사양의 중심이며 양산과 상용 출시는 2027년 1분기로 예고했습니다.

발표의 단위는 칩 한 장에 그치지 않았습니다. 전우 V900과 네트워크·스토리지 칩을 결합한 슈퍼노드는 최대 50만 장 카드로 구성한 클러스터를 지원합니다. 초거대 모델을 학습하고 추론하는 환경에서는 프로세서 자체만큼 칩 사이를 연결하는 네트워크와 데이터를 공급하는 저장장치가 병목을 좌우하기 때문입니다.

알리바바는 GPU 성격의 전우, CPU인 이톈(Yitian), 스마트 NIC와 인터커넥트 칩까지 포트폴리오로 제시했습니다. 이는 클라우드 사업자가 연산을 대여하는 역할을 넘어, 모델의 토큰 처리량과 단가를 설계하는 사업자가 되겠다는 선언에 가깝습니다.

모델 쪽에서는 Qwen 4가 현재 학습 중이며, 뒤를 잇는 Qwen 4.5와 Qwen 5 계열은 5조~10조 파라미터 규모를 목표로 한다고 밝혔습니다. 알리바바는 실제 피드백을 바탕으로 모델이 학습 방식을 개선하는 재귀적 자기 개선(RSI)도 진행 중이라고 설명했습니다.

큰 모델만으로는 기업용 에이전트가 완성되지 않습니다. 알리바바가 제시한 ‘에이전틱 클라우드’는 모델과 실행·관리 환경, 컨텍스트 엔진을 묶어 기업이 에이전트를 만들고 운영하도록 돕는 구성입니다. 회사는 이 구조가 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 주장했습니다. 이 수치는 독립 검증 결과라기보다 회사 발표의 목표치로 볼 필요가 있습니다.

여기서 중요한 것은 모델 크기와 비용을 같은 문제로 본다는 점입니다. 컨텍스트를 얼마나 다시 읽는지, 여러 도구를 거치는 작업을 어디에서 저장하고 복구하는지가 에이전트의 속도와 실제 청구 비용을 함께 바꿉니다. 알리바바는 모델·칩·실행 계층을 분리된 제품이 아닌 하나의 운영 시스템으로 묶으려 합니다.

알리바바는 AI 연산 수요에 대응해 2032년까지 자사가 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 20GW 이상으로 늘리겠다고 밝혔습니다. 이톈 720·730 CPU는 에이전틱 AI 작업을 겨냥해 2027년 출시할 계획이며, 2029년 목표인 이톈 750은 CPU와 전우 AI 칩을 직접 연결하는 로드맵도 제시했습니다.

이 수치는 데이터센터 증설 계획이면서 동시에 제품 전략입니다. 더 많은 모델과 에이전트를 더 넓은 지역에서 제공하려면 칩 공급, 전력, 네트워크, 서버 운영이 같은 속도로 확장돼야 합니다. 어느 한 층이 막히면 모델의 성능 주장은 사용자의 응답 속도나 사용량 제한에서 약해질 수 있습니다.

전우 V900과 슈퍼노드는 Qwen 모델의 학습과 서비스에 필요한 연산 자원을 공급합니다. 데이터센터 확장 계획은 모델 출시 뒤 늘어나는 추론 요청을 자체 인프라에서 처리하기 위한 투자입니다.