에이전트 시대의 서막: 알리바바의 전략적 도약

글로벌 인공지능(AI) 군비 경쟁을 가속화하는 결정적인 행보로, 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)가 수동적인 챗봇에서 자율 디지털 에이전트로 업계를 전환하기 위해 설계된 3,970억 매개변수의 거대 모델인 Qwen 3.5를 공식 발표했습니다. 2026년 2월 16일에 출시된 이 모델은 근본적인 아키텍처 변화를 나타내며, 인간의 지속적인 감독 없이도 모바일 및 데스크톱 인터페이스 전반에서 AI가 독립적으로 계획하고, 도구를 사용하며, 복잡한 워크플로우를 실행할 수 있는 역량인 "에이전트적(agentic)" 기능에 우선순위를 둡니다.

이번 출시는 AI 분야의 중대한 전환점에 이루어졌습니다. 2025년이 추론 모델의 고도화로 정의되었다면, 2026년은 "AI 에이전트(AI Agent)"의 해로 급격히 부상하고 있습니다. 알리바바의 최신 모델은 특히 이 영역을 겨냥하고 있으며, 하이브리드 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) (MoE) 아키텍처를 자랑하며 이전 모델 대비 추론 비용을 60% 절감하는 동시에 최첨단 성능을 제공한다고 주장합니다. Qwen 3.5-397B-A17B 모델의 가중치를 오픈 소스로 공개함으로써, 알리바바는 단순히 제품을 출시하는 것을 넘어 차세대 오픈 가중치 AI 개발의 표준을 세우려 시도하고 있습니다.

아키텍처 혁신: 397B/17B 설계

Qwen 3.5의 핵심에는 거대한 규모와 운영 효율성 사이의 정교한 엔지니어링 타협이 자리 잡고 있습니다. 이 모델은 무려 3,970억 개의 전체 매개변수를 보유하고 있지만, 순방향 패스(forward pass)당 170억 개의 매개변수만을 활성화하는 매우 희소한 MoE 아키텍처를 활용합니다.

이 "활성 매개변수" 수는 개발자와 기업 고객에게 매우 중요한 지표입니다. 이를 통해 모델은 훨씬 작은 모델의 추론 속도와 비용 프로필을 유지하면서도 조 단위 매개변수 시스템의 백과사전적 지식과 추론 깊이를 유지할 수 있습니다. 이 아키텍처는 선형 주의 메커니즘(linear attention mechanism)인 Gated DeltaNet 기술을 전통적인 트랜스포머(Transformer) 레이어와 융합했습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 대규모로 배포할 때 지속적인 병목 현상이었던 메모리 대역폭 요구 사항을 크게 줄여줍니다.

주요 아키텍처 사양:

이러한 효율성은 단순히 이론적인 것이 아닙니다. 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)는 Qwen 3.5가 이전 Qwen 3-Max-Thinking 모델보다 대규모 워크로드를 처리하는 능력이 8배 더 뛰어나며, 이를 통해 단순한 연구 결과물이 아닌 실시간 상업용 애플리케이션을 위한 실행 가능한 엔진이 되었다고 보고했습니다.

채팅을 넘어선: 진정한 멀티모달 에이전트 역량

Qwen 3.5의 가장 중요한 차별점은 **시각적 에이전트 역량(visual agentic capabilities)**에 초점을 맞춘 것입니다. 주로 텍스트 입력 및 출력 엔진이었던 이전 세대의 모델과 달리, Qwen 3.5는 "초기 융합(early fusion)" 멀티모달리티로 훈련되었습니다. 이는 모델이 뉘앙스를 잃을 수 있는 별도의 어댑터 레이어에 의존하는 대신, 이미지, 비디오, 오디오를 텍스트와 함께 네이티브 방식으로 처리함을 의미합니다.

"에이전트 시대"에 이러한 네이티브 비전은 매우 중요합니다. 알리바바는 스마트폰과 데스크톱 모두에서 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 해석하는 모델의 능력을 시연했습니다. 제어된 시연에서 Qwen 3.5는 복잡한 소프트웨어 환경을 탐색하고, 버튼을 식별하고, 동적인 화면 콘텐츠를 읽으며, 세 개의 서로 다른 앱에서 여행을 예약하거나 공급망 물류를 관리하는 것과 같은 다단계 워크플로우를 완전히 자율적으로 실행했습니다.

이러한 능력은 Qwen 3.5를 서구 경쟁사들의 폐쇄형 "컴퓨터 사용" 에이전트와 직접적으로 대결하게 만듭니다. 그러나 이러한 역량을 오픈 소스 AI(open-source AI) 패키지(Apache 2.0 라이선스)로 제공함으로써, 알리바바는 자율 로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA) 도구와 개인 비서를 구축하려는 개발자들의 진입 장벽을 낮추고 있습니다.

미래의 벤치마킹: 새로운 글로벌 표준인가?

이번 출시는 미국의 최상위 모델들과의 즉각적인 비교를 불러일으켰습니다. 알리바바는 내부 벤치마크에서 Qwen 3.5가 특정 비전 관련 작업 및 지시 이행 능력에서 **GPT-5.2**와 Claude Opus 4.5를 능가한다고 주장하지만, 전문 코딩 모델과 비교했을 때 순수 코딩 과제에서는 약간 뒤처지는 것으로 알려졌습니다.

2026년의 경쟁 구도는 치열합니다. 알리바바의 발표 불과 며칠 전, 바이트댄스(ByteDance)는 두바오(Doubao) 모델을 업데이트했으며, 딥시크(DeepSeek)도 대응 출시를 준비 중이라는 소문이 돌고 있습니다. 그러나 "인류의 마지막 시험(Humanity's Last Exam, HLE-Verified)" 벤치마크에서 보여준 Qwen 3.5의 성능은 현재 사용 가능한 최고 수준의 폐쇄형 모델들과 대등한 추론 성숙도에 도달했음을 시사합니다.

비교 환경 (전망):

글로벌 AI 군비 경쟁

알리바바의 공격적인 오픈 소스 전략은 경쟁사들을 견제하기 위해 설계된 양날의 검입니다. 이러한 수준의 **멀티모달 파운데이션 모델(multimodal foundation model)**을 무료로 출시함으로써, 알리바바는 글로벌 개발자 커뮤니티가 자사의 아키텍처를 최적화하고 그 위에 구축하도록 장려하며, OpenAI나 구글과 같은 기업들이 수익화하려는 "지능" 레이어를 사실상 범용화하고 있습니다.

이러한 행보는 오픈 모델 생태계에서 중국의 영향력이 커지고 있음을 강화합니다. 이번 출시 전 Qwen 시리즈의 다운로드 수가 2,000만 건을 넘어선 상황에서, 3.5 업데이트는 데이터 주권과 배포 비용이 주요 관심사인 시장에서 도입을 가속화할 것으로 예상됩니다. 소수 방언을 포함하여 200개 이상의 언어를 지원하는 이 모델은 영어권 이외의 지역에서도 그 매력을 더욱 넓히고 있습니다.

개발자 생태계와 안전

이러한 에이전트의 배포를 지원하기 위해 알리바바는 알리바바 클라우드 모델 스튜디오(Model Studio)를 업데이트하고 "Qwen Agent" 프레임워크를 출시했습니다. 이 소프트웨어 스택은 금융 및 의료와 같은 엔터프라이즈 분야에서 규정 준수에 필수적인 기능인, 개발자가 에이전트가 행동을 취하기 전 모델의 내부 추론 과정을 볼 수 있게 해주는 "생각 모드(thinking mode)" 태그를 포함하여 자율 에이전트 배포에 필요한 안전장치를 제공합니다.

그러나 에이전트 AI(agentic AI)로의 전환은 중요한 안전 문제를 제기합니다. 화면을 "클릭"하고 "타이핑"할 수 있는 모델은 텍스트 전용 챗봇이 갖지 않는 위험을 초래합니다. 알리바바는 Qwen 3.5에 의도치 않은 행동을 방지하기 위한 강력한 안전 훈련이 포함되어 있음을 강조했지만, 이러한 자율 시스템에 대해 엄격한 권한 구조를 구현하는 책임은 주로 개발자에게 돌아갈 것입니다.

업계가 Qwen 3.5의 역량을 분석함에 따라 한 가지는 분명해졌습니다. "대규모 언어 모델"의 정의가 진화하고 있다는 점입니다. 우리는 더 이상 단순히 말하는 모델을 만드는 것이 아니라, 행동하는 모델을 만들고 있습니다. Qwen 3.5를 통해 알리바바는 이 새로운 에이전트 현실의 주요 설계자로서 자신의 입지를 확고히 했습니다.