1조 개 매개변수의 승부수: 알리바바의 Qwen3-Max가 AI 스케일링 법칙의 여전한 지배력을 입증하다
단독 분석에 따르면, 중국 기술 대기업의 거대 모델이 인공지능의 한계에 대한 통념에 도전하고 있다.
최근 실리콘밸리의 이사회 회의실과 전 세계 연구실을 괴롭히던 근본적인 질문이 있었다: "우리는 한계에 부딪혔는가?" 훈련 비용이 수억 달러에 달하고 회의론자들이 한계 효용 체감을 경고하는 가운데, 알리바바는 Qwen3-Max 출시를 통해 명쾌한 답변을 내놓았으며, 그 함의는 중국 국경을 훨씬 넘어선다.
2025년 9월 24일 윈치 컨퍼런스에서 공개된 이 모델은 36조 개 토큰으로 훈련된 1조 개 이상의 매개변수를 갖추고 있는데, 이는 불과 몇 년 전만 해도 상상할 수 없는 규모였다. 하지만 이 놀라운 수치 너머에는 더 깊은 이야기가 숨어 있다. CTOL.digital 엔지니어링팀의 단독 테스트 결과, 더 큰 모델이 더 나은 성능을 낸다는 원칙인 AI의 논란 많은 "스케일링 법칙"이 놀랍게도 여전히 확고하게 유효하다는 것이 밝혀졌다.
한계를 돌파하다
"큰 것은 좋다. 큰 것은 여전히 통한다"고 CTOL.digital의 내부 분석은 결론 내렸다. 이는 프로그래밍, 물리 시뮬레이션 및 복잡한 추론 작업을 아우르는 광범위한 내부 테스트를 통해 Qwen3-Max의 성능을 시험한 결과에 기반한다. 이러한 판결은 인공지능이 근본적인 한계에 도달했다고 주장하는 비평가들의 커져가는 목소리에 반박한다.
그 증거는 매우 인상적이다. 직접적인 비교에서 Qwen3-Max는 "GPT-4를 곤란하게 만들었던" 수학 퍼즐을 풀어 정확한 답을 제시했다. 4차원 하이퍼큐브 안에서 공이 튕기는 것을 시뮬레이션하는 웹 애플리케이션을 만들라는 과제를 받았을 때, 이 모델은 이전 세대 모델로는 불가능했을 기능적 코드를 제공했다.
무엇보다도 이 모델은 연구자들이 "원샷 실행 가능 프로젝트"라고 부르는 역량을 시연했다. 이는 단순한 코드 조각이 아닌 완전하고 실행 가능한 소프트웨어 애플리케이션을 생성하는 것으로, 질적인 도약을 의미하는 기능이다.
합성 데이터 혁명
Qwen3-Max의 성능 뒤에는 훈련 방법론의 조용한 혁명이 숨어 있다. 자연 웹 데이터가 점차 "고갈"되면서, 알리바바는 합성 데이터 생성과 정교한 훈련 기술을 활용하여 36조 토큰이라는 이정표에 도달했다. 이는 이전 모델보다 약 80% 더 많은 훈련 데이터량이다.
"우리는 스케일링 법칙의 다음 세대를 목격하고 있다"고 CTOL.digital 분석은 언급한다. "무작정 '규모 확장(scale up)'에서 '스마트한 확장(scale smart)'으로의 전환"은 데이터 품질, 합성 데이터 생성, 그리고 모델이 여러 해결 시도를 실행하고 최상의 결과를 선택할 수 있는 방식인 연구자들의 "테스트 시간 컴퓨팅(test-time compute)"을 강조한다.
이러한 접근 방식은 극적인 결과를 낳았다. AIME 25 및 HMMT 수학 벤치마크에서 Qwen3-Max의 '사고(thinking)' 변형 모델은 100점 만점에 100점을 달성했는데, 이는 중국 개발 모델로는 처음이며 OpenAI와 구글의 가장 진보된 시스템만이 달성했던 위업과 어깨를 나란히 하는 것이다.
현실 세계에 미치는 영향
이론적인 성과는 소프트웨어 개발과 자동화를 재편할 수 있는 실용적인 역량으로 이어진다. CTOL.digital의 내부 테스트 결과, Qwen3-Max는 적절한 시맨틱 HTML, ARIA 접근성 표준, 그리고 정교한 모달 상호작용을 갖춘 복잡한 게임(이전에 고객을 위해 개발했던)을 생성하는 데 탁월한 능력을 보였다. 이는 성능이 떨어지는 모델들이 종종 무시하거나 잘못 구현하는 기술적 요구 사항이다.
코딩 벤치마크에서 이 모델은 실제 소프트웨어 버그를 사용하는 테스트인 SWE-Bench Verified에서 69.6점을 기록하며, 전 세계 최고 성능 시스템 중 하나로 자리매김했다. 도구 호출 및 워크플로 자동화를 측정하는 Tau2-Bench에서는 Qwen3-Max가 74.8점을 달성하여 Claude 4 Opus와 DeepSeek V3.1을 능가했다.
아마도 가장 중요한 것은 이 모델이 연구자들이 "에이전트 능력"이라고 부르는 것을 시연했다는 점이다. 이는 외부 도구를 사용하고, 코드를 실행하며, 실제 소프트웨어 개발 관행을 반영하는 복잡한 다단계 워크플로를 처리하는 능력을 말한다.
1조 달러의 질문
Qwen3-Max의 성공은 AI 산업의 미래에 심오한 함의를 지닌다. 이 모델이 스케일링 법칙이 지속적으로 기능 향상을 가져온다는 것을 증명하는 동시에, 최첨단 AI 개발에 대한 진입 장벽이 높아지고 있음을 부각시킨다.
"1조 개 매개변수 훈련은 막대한 컴퓨팅 자원과 엔지니어링 성숙도를 요구한다"고 CTOL.digital의 내부 분석은 언급한다. "대부분의 기업은 기반 수준에서 경쟁하려고 하기보다는 이러한 기본 모델 위에 구축해야 한다."
이러한 역학 관계는 이미 경쟁 구도를 재편하고 있다. 이 모델은 전문가 혼합(Mixture of Experts) 아키텍처를 사용하는데, 추론 시에 매개변수의 하위 집합만 활성화되어 1조 개 매개변수 모델이 성능 이점을 유지하면서도 경제적으로 실현 가능하도록 만든다.
알리바바는 이전 세대에 비해 훈련 효율성이 30% 향상되었으며, 새로운 병렬화 기술로 장문 맥락 훈련의 쓰루풋(throughput)이 3배 증가했다고 보고했다. 또한 회사는 자동화된 모니터링 및 복구 시스템을 통해 하드웨어 장애로 인한 다운타임을 이전 수준의 5분의 1로 줄였다.
글로벌 함의
Qwen3-Max의 성공은 기술적인 이정표 그 이상을 의미한다. 이는 글로벌 AI 경쟁에서 중국이 진정한 동등한 경쟁자로 부상했음을 알리는 신호다. 이 모델의 국제 벤치마크 성능과 첨단 추론 능력 통합은 미국과 유럽의 기술적 지배력에 대한 가정에 도전한다.
"이는 중국 모델의 이정표다"라고 한 분석은 언급하며, AI 개발을 점점 더 특징짓는 민족주의적 기류를 부각시킨다. 이 모델이 프로그래밍 및 과학적 추론에 탁월하면서 다국어 작업을 처리할 수 있는 능력은 지역 시장을 초월하는 역량을 보여준다.
그러나 더 광범위한 접근성과 개방성에 대한 의문은 남아 있다. 많은 서구 모델과 달리 Qwen3-Max는 오픈소스가 아니며, 대신 알리바바 클라우드의 모델 스튜디오를 통해 OpenAI 호환 API로 제공된다. 이러한 접근 방식은 AI 개발에서 상업적 이해관계와 과학적 협력 사이의 더 광범위한 긴장을 반영한다.
나아갈 길
AI 산업이 Qwen3-Max의 함의를 고심하는 가운데, 한 가지 결론은 피할 수 없는 것처럼 보인다. 바로 스케일링 법칙의 사망에 대한 보도가 크게 과장되었다는 것이다. 이 모델의 성공은 인공 일반 지능(AGI)으로 가는 길이 여전히 열려 있음을 시사하며, 비록 점점 더 비싸지고 기술적으로 까다로워지겠지만 말이다.
"스케일링 법칙은 자연의 법칙이 아니라 경험적 규칙이다"라고 CTOL.digital 엔지니어링팀은 경고한다. "새로운 아키텍처나 데이터 및 에너지의 엄격한 한계에 따라 달라질 수 있다." 그러나 현재로서는 더 큰 모델, 더 스마트한 훈련, 그리고 더 정교한 추론 기술을 통한 지속적인 성능 향상을 시사하는 증거가 많다.
경쟁자들이 직면한 질문은 더 이상 스케일링이 작동하는지 여부가 아니라, 효과적으로 스케일링할 자원과 전문 지식을 갖추고 있는지 여부이다. 진입 장벽이 계속 높아지는 분야에서 Qwen3-Max는 돌파구이자 경고를 의미할 수 있다. AI 패권 경쟁에서 입장료가 전례 없는 수준에 도달했다는 것이다.
한 분석가가 특유의 직설적인 방식으로 이렇게 말했다. "큰 것은 여전히 이득을 가져온다." 이제 과제는 누가 계속 큰 규모를 유지할 여유가 있는지, 그리고 누가 세기에서 가장 중요한 기술 경쟁의 변방으로 밀려날 것인지를 결정하는 것이다.
본 자료는 투자 조언이 아닙니다.