우융밍, 미래 기계 사고량 인간의 1000배 이상 전망

양자위의 친구들 2026-09-22 10:52:05 출처: 양자위

9월 22일, 2026 항저우 윈치 대회에서 알리바바 그룹 CEO 우융밍이 최신 연설을 통해 '기계 지능' 시대에 대한 생각을 밝혔다.

9월 22일, 2026 항저우 윈치 대회에서 알리바바 그룹 CEO 우융밍이 최신 연설을 통해 '기계 지능' 시대에 대한 생각을 밝혔다. 그는 이렇게 말했다. 기계는 사고의 주력이 되어가고 있으며, 지능은 규모화된 상품이 되어가고 있고, 미래 기계의 사고 총량은 인류의 1000배 이상에 이를 것이다. 이와 같은 변화가 마지막으로 일어난 것은 산업혁명이 '동력'을 규모화된 상품으로 만들었을 때였다. 인류는 증기기관, 내연기관, 전기를 잇달아 발명하고 현대 산업을 세웠다.

우융밍은 기계 지능 시대의 대표적인 제품은 아직 나타나지 않았다고 본다. 오늘날의 AI Coding은 1882년의 전등과 같아서, 대체하는 것은 기존의 업무이며, 아직 하나의 새로운 시대를 창조하기에는 충분하지 않다. 사람을 대신해 프로그래밍하고 보고서를 작성하는 것은 기계 지능의 초급 단계일 뿐이다. 기계 지능의 공급이 무한히 풍부해지면, 그것이 인류 사회에 갖는 의미는 기존의 두뇌 노동을 대체하는 것을 훨씬 뛰어넘게 될 것이다. 이러한 변화는 산업혁명보다 더 심오할 것이다.

전기 시대처럼, 이후에도 에어컨, 세탁기, 냉장고 등 각종 신제품과 새로운 발명이 나타날 것이다. 그러나 이후에 얼마나 많은 새로운 발명이 나타나든, 첫 단계에서는 충분히 많은 발전소를 세우고 충분히 넓은 전력망을 깔아야 한다. 1900년 전후로 많은 전기 기기가 이미 가정 생활에 들어오기 시작했지만, 당시 전 세계의 1년 발전량은 오늘날 기준으로 겨우 두 시간밖에 쓸 수 없었다.

기계 지능 시대 역시 강력한 인프라가 필요하다. 우융밍은 기계 지능 시대의 세 가지 주춧돌은 AI 모델, AI 칩, AI 클라우드이며, 이것이 기계 사고가 규모화되어 공급될 수 있는 전제라고 말했다. 세 가지 주춧돌을 둘러싸고, 알리바바는 최신 진전과 목표를 공개했다.

첫째, AI 모델: Qwen 팀은 재귀적 자기 개선 RSI 방면에서 진전을 이루었으며, 미래의 모델은 5-10T 파라미터 규모로 확장될 것이고, 목표는 더 복잡하고 더 장기적인 작업을 완수할 수 있게 되어 ASI를 향해 나아가는 것이다.

둘째, AI 칩: 핑터우거(平頭哥)가 가장 강력한 국산 AI 칩 전우(眞武) V900을 발표했으며, 연산 능력은 전우 M890의 3배로 향상되었다. 단일 클러스터는 50만 카드까지 확장할 수 있다. 핑터우거 AI 칩의 연간 출하량은 대폭 증가할 것으로 예상된다.

셋째, AI 클라우드: 현재 고객의 AI 수요는 매우 강력하며, 중장기 수요는 공급 능력을 훨씬 초과한다. 알리바바는 모든 파트너와 함께 AI 인프라 건설에 전력을 다해 투입할 것이며, 목표는 2032년까지 알리바바 클라우드가 운영하는 글로벌 데이터센터 규모가 20GW를 넘는 것이다.

다음은 연설 전문이다――

안녕하십니까, 2026 윈치 대회에 오신 것을 환영합니다. 또 한 해의 윈치 대회입니다. 지난 한 해 AI 기술 발전은 예상을 뛰어넘었고, 기술 반복은 가속화되었습니다. 1년 전 우리는 AGI가 단지 기점일 뿐이며, AI는 계속 나아가 스스로 반복할 수 있는 초지능 ASI로 향할 것이라고 판단했습니다. 지난 한 해 동안 여러분은 Vibe Coding에서 Vibe Working으로의 전환에 이미 익숙해졌고, AI는 장기 작업 방면에서 매우 큰 돌파를 이루었으며, 자율 진화의 기술 경로가 점차 명확해지고 있습니다.

AI가 점차 더 강력한 능력을 풀어내고 각종 장면에 침투를 가속화함에 따라, 우리는 하나의 심오한 변화를 보게 됩니다. 기계가 사고의 주력이 되어가고 있으며, 지능이 규모화된 상품이 되어가고 있다는 것입니다. 이와 같은 변화가 마지막으로 일어난 것은 산업혁명이 '동력'을 규모화된 상품으로 만들었을 때였습니다. 인류는 증기기관, 내연기관, 전기를 잇달아 발명하고 그것들을 둘러싸고 우리의 현대 산업을 세웠습니다.

이번에는 사고의 차례입니다. 과거에는 하나의 복잡한 문제가 얼마나 많은 사고를 받을 수 있는지는 인류의 지력 총합과 가치 분배에 의해 제한되었습니다. 오늘날 기계는 이러한 제한을 깨뜨렸습니다. ASI가 점차 실현되고 AI 인프라가 계속 확장됨에 따라, 사고는 동력처럼 규모화되어 공급되는 상품이 될 것입니다. 미래에 우리는 '기계 지능' 시대에 들어설 것입니다.

오늘 말씀드릴 것은 우리가 '기계 지능' 시대에 대해 품은 생각, 그리고 알리바바의 전략적 선택입니다.

먼저 개념 하나를 정리하고 싶습니다. 여러분은 흔히 AI를 '인공지능 Artificial Intelligence'라고 부르는 데 익숙합니다. Artificial이라는 단어는 영어에서 '인조의(人造)'에 더 가깝습니다. 예를 들어 인조 다이아몬드, 인조 가죽 같은 것입니다. AI를 이야기할 때 우리는 또한 인간의 능력으로 그것을 이해하는 데 익숙하며, 사람처럼 사고하는 AI를 만들기를 바랍니다. 과거에 우리는 모두 '그것이 사람을 닮았는가', '사람처럼 사고할 수 있는가'를 물었고, 튜링 테스트도 한때 여러분이 AI를 가늠하는 기준이 되었습니다.

산업혁명을 되돌아봅시다. 증기기관과 내연기관은 초기에 사람과 말이 할 수 있는 일을 대체했습니다. 예컨대 광산의 물 퍼내기, 직조, 운반 등이었고, '마력(馬力)'이라는 단어가 그렇게 나왔습니다. 그러나 곧 기계 동력이 할 수 있는 일은 육체노동을 훨씬 뛰어넘게 되었습니다. 아무리 많은 사람과 말도 기차를 달리게 할 수 없고, 더더욱 비행기와 로켓을 하늘로 올릴 수 없습니다. 기계 동력은 단순한 '인조 체력'이 아니라 전혀 다른 종(種)을 창조한 것입니다. 기계 동력의 깊이, 넓이, 밀도는 인류가 미처 생각지 못한 일을 해내게 했습니다.

마찬가지로 오늘날의 기계 지능도 인간 지능의 대체품이 아니라 전혀 다른 종입니다. AI가 사람을 대신해 프로그래밍하고 보고서를 작성하는 것은 기계 지능의 초급 단계일 뿐입니다. 기계 지능의 공급이 무한히 풍부해지면, 그것이 인류 사회에 갖는 의미는 기존의 두뇌 노동을 대체하는 것을 훨씬 뛰어넘게 될 것입니다. 이러한 변화는 산업혁명보다 더 심오할 것입니다. 미래의 기계 지능 시대에 대해 저에게는 두 가지 판단이 있습니다.

첫 번째 판단: 미래에 기계가 공급하는 사고 총량은 인류 사고 총량의 1000배 이상이 될 것이다. 이 일은 물리적 세계에서 이미 일어났습니다. 증기기관 발명이 새로운 시대를 열었고, 오늘날 기계 동력은 이미 99.9%의 물리적 작업을 담당하고 있습니다. 미래에 인류의 사고 총량은 계속 증가하겠지만, 기계 사고 규모는 더 빠른 속도로 확장되어 99.9%의 사고 작업을 담당할 것으로 예상됩니다.

우리는 공급과 수요 두 측면에서 추론해볼 수 있습니다. 먼저 공급의 변화입니다.

인류 최고 수준의 사고 공급은 매우 제한적입니다. 전 세계의 저명한 과학자와 전문가는 매우 제한적입니다. 최고 수준의 과학자, 전문가 한 명을 기르는 데는 수십 년의 학습과 실천이 필요하고, 재능과 운도 필요합니다. 이 때문에 많은 분야의 연구는 오랫동안 충분한 지력 투입을 결여하고 있습니다. 예컨대 신생아 조로증(早老症)은 매년 전 세계 신규 환자가 겨우 수십 명이고, 전 세계에 기록된 환자는 수백 명뿐입니다. 이런 희귀병은 충분한 연구 자원을 얻기 어렵습니다. 기존 제약 산업의 상업적 논리에서 보면, 수백 명을 위해 신약 하나를 개발하는 데 십수 년의 시간과 막대한 자금을 쓰려는 회사는 거의 없습니다.

그러나 AI가 전문 연구에 필요한 지력 수준을 갖추게 되면, 연산 능력이 충분히 많고 저렴하기만 하면, 모든 세분화된 분야에서 수백만 개의 Agent를 조직해 지속적으로 연구하고 시뮬레이션하고 검증하며 다양한 방안을 탐색할 수 있습니다. 과거에 이러한 자원 투입이 부족했던 연구 방향은 처음으로 대규모의 지력 공급을 얻게 될 것입니다. 최고 수준의 사고는 사치품에서 규모화되어 공급되는 상품으로 바뀔 것입니다. 상상해보십시오. 미래에 모든 세분화된 분야에 수백만 규모의 AI 과학자와 전문가가 있어 지속적으로 혁신하고 난제를 공략한다면, 이것이 인류 사회에 얼마나 큰 변화를 가져올지 말입니다.

다음은 수요의 변화입니다. 산업 시대에 인류가 얼마나 많은 상품을 소비할 수 있는지는 인구 수에 달려 있었습니다. 커피는 마실 사람이 있어야 하고, 차는 운전할 사람이 있어야 하며, 휴대폰은 쓸 사람이 있어야 합니다. 한 사람이 일생 동안 소비할 수 있는 물리적 상품은 유한합니다. 그러나 AI 능력이 점점 더 강해지면, 이 관계는 근본적인 변화를 겪게 될 것입니다. 미래의 장면을 한번 상상해봅시다. 우리가 AI에게 우주선을 만들어 화성으로 가게 하라고 하면, 이와 같은 초장기 복잡 임무를 AI는 수천만 개의 하위 임무로 분해하고, 수백만 개의 Agent가 잠도 자지 않고 불철주야 지속적으로 작업해 임무가 완수될 때까지 해낼 수 있습니다.

사람은 단지 하나의 창의와 목표를 제시하기만 하면 거대한 지력 자원을 동원할 수 있습니다. 모든 슈퍼 개인은 만 배의 지력 레버리지를 가질 수 있습니다. 사고의 소모량은 더 이상 인구 수에 정비례하지 않고, 기계 지능의 사고 깊이와 공급 규모에 정비례하게 될 것입니다. 기계 사고의 총량은 인류 사고의 총량을 훨씬 초과하게 될 것입니다. 오늘날 기계 사고의 총량은 대략 인류의 3%도 되지 않습니다. 만약 미래 기계 사고 총량이 인류의 1000배라면, 간단히 계산해보면 기계 사고는 미래에 적어도 수만 배의 성장 여지가 있습니다.

두 번째 판단: 기계 지능 시대의 대표적인 제품은 아직 나타나지 않았다. '전기'의 최초 용도는 등유등과 촛불을 대체해 조명하는 것이었습니다. 1882년, 에디슨은 펄 스트리트(珍珠街) 발전소를 세워 인근 구역의 약 400개 전등에 불을 밝혔습니다. 흥미롭게도, 최초에 에디슨은 전구를 팔면 전기를 덤으로 주었는데, 마치 오늘날 Agent가 토큰(Token)을 덤으로 주는 것과 같습니다. 세상을 바꾼 많은 것들은 나중에야 나타났습니다. 1902년에는 에어컨이 나타났고, 이후 세탁기, 전기냉장고 등이 잇달아 가정에 들어왔습니다. 그리고 첫 컴퓨터는 1946년에야 나왔으니, 펄 스트리트의 그 400개 전등으로부터 이미 60여 년이 지난 뒤였습니다. 물론 오늘날 AI 시대의 진전은 그때보다 훨씬 빠를 것입니다.

오늘날의 AI Coding은 아마도 기계 지능 시대 초기의 전등과 유사할 것입니다. 그것이 대체하는 것은 인류 사회의 기존 업무, 즉 전통적 방식의 프로그래밍, 보고서 작성 등입니다. 현재 AI는 더 광범위한 사무 시장에 진입하고 있지만, 단지 기존 업무를 대체하는 것만으로는 새로운 시대를 창조할 수 없습니다. 오늘날 우리는 기계 지능이 폭발한 이후 어떤 신제품, 새로운 발명이 나타날지 예측하기 어렵습니다. 마치 1882년의 전등 아래 서 있는 사람이 전기 시대의 완전한 그림을 상상하기 어려운 것과 같습니다.

그러나 이후에 얼마나 많은 새로운 발명이 나타나든, 첫 단계에서는 충분히 많은 발전소를 세우고 충분히 넓은 전력망을 깔아야 합니다. 1900년 전후로 많은 전기 기기가 이미 가정 생활에 들어오기 시작했지만, 당시 전 세계의 1년 발전량은 오늘날 기준으로 겨우 두 시간밖에 쓸 수 없었습니다.

기계 지능 시대 역시 강력한 인프라 건설이 필요합니다. '기계 지능' 시대의 세 가지 주춧돌은 AI 모델, AI 칩, AI 클라우드입니다. 그것들은 기계 사고가 규모화되어 공급될 수 있는 전제입니다. AI 인프라가 충분히 완비되고 충분히 발달해야만, 각종 응용 차원의 AI 신제품과 새로운 발명이 끝없이 쏟아질 수 있습니다. 전기의 발전 역사에서 보면, 미래 기계 지능의 AI 인프라에 대한 수요는 오늘날의 규모와 비교할 때 거의 상한이 없습니다. 알리바바는 AI 모델, AI 칩, AI 클라우드를 대표로 하는 인프라 건설에 확고히 투입할 것이며, 이것이 우리의 장기 전략적 선택입니다.

첫 번째 주춧돌은 AI 모델입니다. 작년에 우리는 AI가 자율 행동에서 자기 반복으로 나아간다고 말했습니다. 올해 우리는 ASI로 향하는 기술 경로가 더욱 명확해지는 것을 봅니다. Coding, 사무에서 과학 연구에 이르기까지, 모델은 점점 더 많은 실제 작업을 담당하고 있습니다. 이러한 실제 작업과 피드백은 모델을 더 강하게 만들 것입니다.

AI 연구원들도 점차 초지능 인공지능으로 향하는 구체적인 기술 경로를 더듬어 찾아냈습니다. 바로 재귀적 자기 개선, 약칭 RSI입니다. 모델은 실제 피드백에서 자신의 약점을 발견하고, 스스로 실험을 설계하고 데이터를 구축하며 결과를 평가하여, 순환적으로 모델 자체의 진화를 추진합니다. 현재 우리의 Qwen 팀은 RSI 방면에서 탐색을 진행하고 있으며 얼마간의 진전을 이루었습니다. Qwen 팀은 모델 아키텍처와 데이터 최적화 연구를 계속 추진하고 있으며, 5-10T 파라미터 규모의 완전히 새로운 모델을 훈련할 계획이고, 목표는 더 복잡하고 더 장기적인 작업을 완수할 수 있게 되어 ASI를 향해 나아가는 것입니다.

LLM 기반 모델의 나아갈 방향이 최고 수준으로 똑똑하고 스스로 진화할 수 있는 두뇌를 만드는 것이라면, 멀티모달 능력은 기계 지능 발전의 또 다른 중요한 방향입니다. 우리는 충분히 똑똑한 두뇌만으로는 부족하며, AI는 지각과 상호작용 능력도 갖춰야 한다고 봅니다. 인류는 소리, 이미지, 표정, 동작으로 교류하고, 또한 이러한 방식으로 의도와 감정을 표현합니다. 모델은 더 강한 멀티모달 능력을 갖춰, 사람처럼 이러한 정보를 이해하고 표현하며 인류의 문화, 심미, 가치관에 정렬해야 합니다. 미래에 사람들은 사람과 대화하듯 AI와 교류할 수 있고, 복잡한 상호작용 인터페이스에 마주할 필요가 없습니다. 그래야 AI가 인류를 더 잘 섬길 수 있습니다. 따라서 이해와 생성이 일체화된 멀티모달 모델은 우리의 또 다른 중요한 연구 방향입니다.

두 번째 주춧돌은 AI 칩입니다. Token이 AI 시대의 전기라면, 칩은 발전기입니다. 미래 기계 지능 시대의 Token 수요는 거의 상한이 없으며, 칩은 성능을 끊임없이 높이고 공급을 확대해야 합니다. 오늘날 핑터우거는 데이터센터 칩에 대해 전면적인 배치를 진행하고 있습니다. '전우(眞武)' 시리즈는 GPU 칩, '이톈(倚天)' 시리즈는 CPU 칩, '판마이(磐脈)' 시리즈는 스마트 NIC, 그리고 ICN 인터커넥트 칩이 있습니다. 초대규모 AI 클러스터를 구성하는 핵심 칩은 이미 전면적으로 커버되었습니다.

동시에 우리는 칩, 서버, 슈퍼노드, 네트워크, 모델과 추론 시스템에 대해 공동 튜닝을 진행하며, 전체 AI 클러스터의 Token 생산 능력과 효율을 끊임없이 높이고 있습니다. 알리바바가 자체 개발한 M890 AI 슈퍼노드는 이미 2조 파라미터를 넘는 대형 모델의 효율적 추론을 성공적으로 지원했으며, 전 세계에서 이런 능력을 갖춘 극소수 회사 중 하나입니다. 이번 분기부터 알리바바 클라우드는 우리의 AI 슈퍼노드를 규모화하여 상장했습니다.

오늘 우리는 차세대 AI 칩 전우 V900을 발표합니다. 이것은 현재 중국에서 연산 성능이 가장 강력한 AI 칩이며, 성능은 M890의 3배에 달하고, 이를 기반으로 구축한 단일 클러스터는 50만 카드까지 확장할 수 있어 최전선 모델의 훈련과 추론을 지원합니다. 핑터우거 칩 제품 라인의 성숙과 고객의 광범위한 사용에 힘입어, 우리는 핑터우거 AI 칩의 연간 출하량이 대폭 증가할 것으로 예상합니다.

미래에 지능은 어디에나 있어야 하며, AI는 데스크톱과 모바일로 더욱 융합될 것입니다. 데스크톱에서는 우리가 오픈소스로 공개한 Qwen27B 모델이 전 세계 개발자들에게 가장 인기 있는 모델입니다. 미래에 우리는 이러한 모델을 계속 최적화하여 개발자와 기업의 로컬 배포를 지원할 것입니다. 모바일에서는 오늘 우리가 정식으로 Qwen Intelligence를 발표하여, 파트너에게 AI 솔루션을 제공하고 모바일 기기가 각종 복잡한 작업을 완수할 수 있게 할 것입니다.

세 번째는 AI 클라우드입니다. 칩은 Token을 생산하는 책임을 지고, 클라우드는 Token을 그것이 필요한 모든 곳으로 보내는 책임을 집니다. 모델은 지속적인 훈련과 추론이 필요하고, Agent는 오랜 시간 동안 작업을 수행해야 하며, AI로 개발되는 소프트웨어도 점점 더 많아질 것입니다. 그것들은 모두 클라우드 위의 '주민'이 되어 지속적으로 연산 능력을 호출할 것입니다. 우리는 이러한 새로운 작업 부하를 둘러싸고, 모델과 Agent가 지속적으로 실행되도록 설계된 AI 클라우드를 건설해야 합니다.

오늘날 우리는 전력망 자체를 거의 의식하지 못합니다. 어디서든 콘센트만 꽂으면 전기가 옵니다. 전력망과 콘센트가 없다면, 이러한 생활은 아마 여러분 모두 하루도 견디기 어려울 것입니다. 미래의 기계 지능 사용도 이렇게 편리해야 합니다. 모든 기기는 클라우드에 접속하기만 하면 언제 어디서든 기계 지능을 사용할 수 있어야 합니다.

이를 실현하려면 우리는 전 세계를 커버하고 효율적으로 작동하는 슈퍼 네트워크를 건설하고, GPU, CPU, 네트워크, 스토리지, 데이터베이스와 각종 도구에 대해 공동 최적화를 진행해야 합니다. 이 네트워크가 더 완비될수록 더 많은 사용자와 Agent가 들어와 규모와 네트워크 효과를 형성할 것입니다.

현재 고객의 AI 수요는 매우 강력하며, 우리는 AI 연산력을 총력으로 공급하여 고객 수요를 충족시키고 있습니다. 따라서 알리바바 클라우드의 매출도 지속적으로 가속 성장하고 있습니다. 그러나 우리가 보기에 업계의 중장기 수요는 우리의 공급 능력을 훨씬 초과합니다. 현재 AI 데이터센터 관련 공급망의 전 세계적 부족은 우리 연산력의 성장 속도를 제약하고 있습니다. 이를 위해 알리바바는 모든 파트너와 함께 AI 인프라 건설에 전력 투입하여 '기계 지능' 시대를 향한 AI 클라우드를 구축할 것입니다. 우리의 목표는 2032년까지 알리바바 클라우드가 운영하는 글로벌 데이터센터 규모가 20GW를 초과하여, 빠르게 성장하는 AI 수요를 충족시키는 것입니다.

마지막으로, 기계가 사고의 주력이 되면 미래에는 어떤 변화가 있을까요? 우리는 과거를 되돌아볼 수 있습니다. 산업혁명은 기계가 점점 더 많은 육체노동을 담당하게 했고, 인간이 무거운 육체노동에서 해방된 후에는 축구, 농구 등 각종 스포츠 경기 운동이 발전했습니다. 현대 올림픽, 월드컵, NBA는 모두 산업혁명 이후의 산물입니다.

역사적으로 이런 일은 거듭 일어났습니다. 인쇄술의 흥기로 인류의 문화 창작은 폭발적으로 성장했습니다. 사진기가 등장한 후에도 회화는 사라지지 않았고, 화가는 얼마나 닮게 그리는지를 추구하지 않게 되었으며, 오히려 인상파와 추상 예술의 탄생을 촉진했습니다. 축음기의 등장은 가수를 실업자로 만들지 않았고, 오히려 음악을 가장 광범위한 대중 예술로 만들었습니다.

기계가 해야만 하는 일을 더 많이 담당할 때, 사람은 진정으로 하고 싶은 일을 할 시간을 갖게 됩니다. 미래에 기계 지능은 인류의 호기심과 창의력에 더 큰 공간을 열어줄 것입니다. 오늘날 우리가 미래가 어떤 모습일지 구체적으로 묘사하기는 어렵습니다. 마치 300년 전으로 돌아가, 밭에서 일하던 농부가 미래에 누군가 '헬스장'이라는 곳에 들어가 돈을 내고 육체노동을 하리라고 상상하기 어려웠던 것과 같습니다.

작년에 우리는 AI가 강력할수록 인간은 더 강해진다고 말했습니다. 오늘도 저는 여전히 그렇게 생각합니다. 이것이 바로 우리가 '기계 지능' 시대로 전력 질주하는 의미이기도 합니다. 무거운 임무는 기계에 맡기고, 시간과 창의력, 그리고 아름다운 것에 대한 감상은 인간에게 남기는 것입니다. 이 모든 것은 지금 막 시작되었습니다. 여러분 모두 충실하고 즐거운 윈치 대회를 보내시길 바랍니다. 감사합니다.