텐센트, AI 에이전트 효율성 겨냥한 2950억 파라미터 Hy3 모델 출시

텐센트 홀딩스는 4월 23일, 2950억 개의 파라미터를 갖춘 오픈 소스 인공지능 시스템인 Hy3 프리뷰 모델을 공개하며, 단순한 규모 확장보다는 효율성과 실질적인 응용에 집중하는 전략적 전환을 선언했습니다. 이번 출시는 중국 기술 거물인 텐센트가 국내 AI 경쟁이 심화됨에 따라 복잡한 실제 작업을 위한 비용 효율적인 모델 구축에 초점을 맞춘 중대한 재조정을 의미합니다.

텐센트의 수석 AI 과학자이자 대규모 언어 모델 부문 책임자인 야오 순위안(Yao Shunyuan)은 성명에서 "Hy3 프리뷰는 훈위안(Hunyuan) 대규모 모델 재구축의 첫 번째 단계"라며, "이번 오픈 소스 공개를 통해 커뮤니티와 사용자들로부터 실제 피드백을 받아 Hy3 정식 버전의 실용성을 개선하는 데 도움이 되기를 바란다"고 밝혔습니다.

새 모델은 총 2950억 개의 파라미터를 가진 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하지만, 특정 작업에는 210억 개만 활성화하며 256K 컨텍스트 창을 지원합니다. 이 설계는 고성능 역량과 낮은 운영 비용 사이의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다. 내부 테스트 결과, CodeBuddy 및 WorkBuddy와 같은 AI 에이전트 제품에서 첫 토큰 지연 시간이 54% 단축되었고 엔드투엔드 소요 시간은 47% 감소했으며 성공률은 99.99% 이상을 기록했습니다.

이러한 행보는 텐센트가 업계 최대 규모의 모델을 보유하지 않더라도, 우수한 엔지니어링과 방대한 제품 생태계와의 깊은 통합을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있다고 판단했음을 시사합니다. 한편, 텐센트와 라이벌인 알리바바 그룹은 기업 가치 200억 달러 이상을 목표로 하는 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)에 대한 투자 논의를 진행 중인 것으로 알려져, 자체 구축과 유망한 제3자 기술 확보라는 이중 전략을 보여주고 있습니다.

효율성으로의 전략적 전환

Hy3의 출시는 텐센트 AI 철학의 명확한 변화를 보여줍니다. 회사는 이제 3000억 파라미터 범위를 복잡한 추론과 긴 컨텍스트 이해와 같은 핵심 역량이 완전히 발휘되면서도 규모 증가에 따른 수익 체감이 발생하는 최적의 균형점으로 보고 있습니다. 이는 모델의 힘을 측정하는 주요 척도로서 끊임없이 더 큰 파라미터 수에 집중했던 업계의 이전 흐름과는 대조적입니다.

이러한 재조정은 지난 2월 텐센트 AI 팀의 조직 개편과 새로운 인프라 구축에 따른 것입니다. 현재의 초점은 복잡한 워크플로우를 실행할 수 있는 'AI 에이전트'에 맞춰져 있으며, 텐센트 클라우드 및 스마트 산업 부문 CEO인 탕 다오성(Tang Daosheng)은 이를 차세대 패러다임이라고 불렀습니다. 텐센트는 Hy3 프리뷰를 오픈 소스화함으로써 실제 사용 데이터를 수집하고 정식 출시를 위해 모델을 정교화하여 진화를 가속화하는 것을 목표로 합니다.

경쟁 환경

텐센트의 실용적인 접근 방식은 치열한 경쟁과 자원 제약이라는 배경 속에서 이루어졌습니다. 모델 학습 및 확장에 드는 높은 비용에 더해, 엔비디아와 같은 기업의 첨단 반도체에 대한 미국의 수출 규제는 중국 기업들로 하여금 화웨이와 같은 공급업체의 국내 대안을 검토하게 만들고 있습니다.

이러한 환경에서는 효율성이 최우선입니다. 텐센트가 공을 들이고 있는 것으로 알려진 스타트업 딥시크는 서구 경쟁사들 예산의 일부만으로도 강력한 모델을 개발하며 명성을 쌓았습니다. 텐센트가 효율성 중심의 자체 Hy3 모델을 출시함과 동시에 딥시크 지분 확보를 추진하는 것은 생태계를 위한 강력한 자체 모델을 개발하는 동시에 투자를 통해 다른 혁신가들에게 노출되고 기술적 막다른 골목에 대비하는 양면 전략을 강조합니다. 이 이중 접근 방식의 성공은 중국의 독특하고 도전적인 AI 시장을 헤쳐나가는 데 결정적일 것입니다.

이 기사는 정보 제공만을 목적으로 하며 투자 조언을 구성하지 않습니다.