알리바바 그룹의 인공지능 전략과 기술 역량

전체적인 AI 전략 방향과 비전

알리바바 그룹은 “AI 중심(AI-driven)”의 경영 전략을 내세우며 전사적인 디지털 전환을 추진하고 있습니다. 2023년 챗GPT 열풍 이후 알리바바는 자체 거대 언어모델(LLM) Tongyi Qianwen(通義千問, 통의천문)을 공개하며 모든 계열사 서비스에 AI를 통합한다는 비전을 발표했습니다 . 당시 CEO였던 장융(张勇)은 “AI 기술이 향후 생산과 업무 방식, 생활 양식에 큰 변화를 가져올 것”이라며 그룹 전 영역에 생성형 AI를 적용할 뜻을 밝혔습니다 . 실제로 톤이지 첸원은 기업용 협업툴인 **딩톡(DingTalk)**의 이메일 작성, 회의록 요약 등에 우선 적용되었고, AI 음성비서 **티몰 지니(Tmall Genie)**에도 탑재되었습니다 .

알리바바는 AGI(범용인공지능) 실현을 장기 목표로 삼고 있습니다. 신임 그룹 CEO로 2023년 취임한 **에디 우(Eddie Wu)**는 “AGI 달성이 알리바바 AI 전략의 궁극적 목표”라고 천명하며, AGI 실현 시 AI 산업이 세계 최대 산업으로 부상할 것이라 전망했습니다 . 이를 위해 알리바바는 “사용자 중심, AI 주도(user-first, AI-driven)” 전략으로 전환하여 전자상거래와 클라우드 등 핵심 사업을 AI로 재가속화하고 있습니다  . 특히 클라우드 부문에서는 AI 인프라 투자를 강화하여, AI 관련 클라우드 제품 매출이 6분기 연속 세 자릿수 성장률을 기록하는 등 성과를 내고 있습니다  .

이러한 AI 비전을 뒷받침하기 위해 알리바바 그룹은 사상 최대 규모의 투자를 단행하고 있습니다. 2023년 그룹 개편과 함께 **향후 3년간 3,800억 위안(약 520억 달러)**을 클라우드 컴퓨팅 및 AI 인프라에 투자한다고 발표했는데, 이는 지난 10년간 해당 분야에 쏟은 총 투자액을 능가하는 사상 최대 규모입니다  . 이러한 막대한 투자와 AI 중심 전략 전환으로 알리바바는 핵심 사업 재도약과 글로벌 AI 경쟁 주도를 동시에 노리고 있으며, 오픈소스 전략까지 병행해 생태계 확장을 도모하고 있습니다 . 알리바바는 자체 개발한 대규모 AI 모델을 개방해 전 세계 개발자들이 9만 개 이상의 파생 모델을 만들도록 촉진했고, 최신 LLM인 Qwen 2.5-Max는 Chatbot Arena 랭킹에서 글로벌 7위에 오를 정도의 성능을 달성했습니다 . 이처럼 알리바바 그룹은 “AI 퍼스트” 기조 하에 비전과 자원을 총동원하여 AI 혁신을 선도하려 하고 있습니다.

주요 연구소 및 연구개발(R&D) 조직

알리바바의 AI 역량은 대규모 연구개발 조직을 통해 뒷받침됩니다. 가장 핵심적인 R&D 허브는 **“다모 아카데미(DAMO Academy)”**로, 2017년 잭 마 회장이 15억 달러 규모 투자와 함께 설립을 발표한 글로벌 연구기관입니다 . ‘DAMO’는 Discovery, Adventure, Momentum, Outlook의 약자로, 말 그대로 첨단 기술 연구로 미래를 개척하겠다는 의지를 담고 있습니다. 알리바바는 다모 아카데미를 통해 전 세계 7개 도시에 연구소를 설치하여 인공지능, 데이터 지능, 사물인터넷(IoT), 핀테크, 퀀텀 컴퓨팅, 인공지능-인간 상호작용(HCI) 등 광범위한 분야를 연구하고 있습니다 . 이러한 글로벌 연구 네트워크에는 미국 실리콘밸리와 시애틀, 이스라엘 텔아비브, 중국 베이징과 항저우 등지가 포함되어 있으며, 세계적 석학과 인재들을 영입해 장기적이고 기초적인 기술 혁신을 추진하고 있습니다. 가령, 알리바바는 2018년 도쿄대 출신의 튜링상 수상자 Mario Szegedy 교수를 양자컴퓨팅 연구에 영입하는 등 대가들을 참여시켜 연구 역량을 강화했습니다 .

다모 아카데미 산하에는 다양한 전문 연구소가 운영되고 있습니다. 기본 AI 연구분야로는 기계학습 알고리즘 연구팀, 컴퓨터 비전 연구팀, 자연어처리 연구팀, 음성 및 멀티모달 연구팀 등이 있으며, 응용 분야로는 자율주행 연구소, 로보틱스 연구소, 보안 연구소, 핀테크 연구소 등이 있습니다. 예를 들어, 다모 아카데미 **자율주행 연구소(Autonomous Driving Lab)**는 물류 로봇과 자율주행차 기술을 개발해왔는데, 2021년 해당 조직을 물류 자회사 **차이냐오(Cainiao)**로 이관하여 상용화에 집중하도록 했습니다  . 또 다른 사례로, 시티 브레인(City Brain) 프로젝트 역시 다모의 데이터 인텔리전스 연구에서 출발하여 도시교통 최적화 솔루션으로 발전한 것입니다. 이렇듯 다모 아카데미는 기초 연구에서 응용 기술까지 아우르며 알리바바 AI 혁신의 산실 역할을 하고 있습니다.

다모 아카데미 출범 이전부터 존재했던 알리바바의 연구 조직으로는 **데이터과학기술연구소(iDST)**가 있었습니다. iDST는 알리바바 클라우드 산하 연구팀으로, 2017년 세계 최고 권위의 기계독해 벤치마크 스탠포드 SQuAD에서 인간 평균 점수를 처음으로 능가하는 딥러닝 모델을 개발하며 주목받았습니다 . iDST의 NLP팀이 개발한 읽기이해 모델은 SQuAD에서 정확히 정답을 맞히는 비율(Exact Match) 82.44점을 기록, 인간 점수 82.304점을 앞질렀습니다 . 이 모델은 문단-문장-단어 계층적 주의 메커니즘으로 정답 단서를 정확히 찾는 Hierarchical Attention Network 구조를 활용했으며, 이미 알리바바의 11.11 쇼핑 페스티벌 고객응대 챗봇 등에 적용되어 대량의 문의에 자동 답변하는 상용 서비스로 활용되었다고 합니다 . 이러한 초기 연구 성과들은 이후 다모 아카데미로 통합되어 더욱 확장되었습니다 .

한편, 알리바바 그룹 내에는 다모 아카데미 외에도 알리바바 AI 랩 등이 존재합니다. 알리바바 AI 랩은 소비자 제품에 AI 기술을 적용하는 개발 조직으로, 2017년 중국어 음성비서 티몰 지니(Tmall Genie) 스마트 스피커를 출시하며 이름을 알렸습니다. 이처럼 알리바바는 중앙 연구원(DAMO)부터 제품화 전담 AI 랩까지 다층적인 R&D 조직을 갖추어, AI 기술 연구와 빠른 비즈니스 접목을 병행하고 있습니다. **“연구 중심도, 수익 중심도 아닌 사회적 가치 중심”**이라는 잭 마의 철학 아래(DAMO 설립 취지) , 알리바바의 R&D 조직들은 장기적 혁신과 단기적 응용의 균형을 추구하고 있습니다.

주요 AI 기술 역량

알리바바 그룹은 폭넓은 분야의 AI 기술 역량을 보유하고 있으며, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 및 합성, 추천 알고리즘, 생성형 AI 등에서 두각을 나타내고 있습니다.
• 자연어처리(NLP): 알리바바는 다국어 전자상거래 환경에서 축적한 방대한 텍스트 데이터를 바탕으로, 기계독해, 기계번역, 대화형 AI 등 NLP 기술을 발전시켜왔습니다. 앞서 소개한 iDST 연구팀의 독해 AI는 세계 최초로 인간을 능가하는 성능을 보였고 , 이러한 NLP 기술은 실제 고객 챗봇이나 스마트 고객지원 시스템에 적용되어 매년 수억 건의 고객 문의에 자동 응답하고 있습니다 . 또한 알리바바는 전자상거래 상품 설명 자동번역 기술을 도입해 알리익스프레스(AliExpress) 등의 플랫폼에서 실시간 다국어 서비스를 제공하고 있습니다. 2023년 공개된 톤이지 첸원(Tongyi Qianwen) 모델도 강력한 중국어 자연어 이해/생성 능력을 보유하여, 복잡한 지시를 이해하고 풍부한 문장 생성 및 추론을 수행할 수 있습니다 . 알리바바는 이러한 자체 NLP 역량을 활용해 디지털 비서, 콘텐츠 생성, 법률문서 검토 등 다양한 솔루션을 개발 중입니다.
• 컴퓨터 비전(CV): 알리바바는 영상 인식 및 분석 기술을 전자상거래, 도시관리, 신유통(O2O) 등 폭넓은 분야에 활용하고 있습니다. 예를 들어, 알리바바는 **“파이리타오(拍立淘)”**라는 이미지 검색 기능을 통해 사용자가 상품 사진을 업로드하면 시각적 유사성을 기반으로 해당 상품이나 유사품을 타오바오에서 검색해주는 서비스를 제공하여 수억 명의 쇼핑 경험을 향상시켰습니다. 또한 얼굴인식 결제(Face Pay) 기술을 개발하여 KFC와 제휴한 “스마일 투 페이(smile-to-pay)” 시범 서비스를 선보이기도 했습니다 . 나아가 알리바바의 도시 두뇌(City Brain) 프로젝트는 실시간 교통영상 데이터를 AI로 분석해 교통 신호를 최적화함으로써, 중국 항저우 도심의 교통정체를 15% 감소시키는 성과를 거두었습니다 . 이 솔루션은 이후 쿠알라룸푸르 등 해외 도시에도 수출되어 스마트시티 분야에서 알리바바 CV 기술의 경쟁력을 입증했습니다 . 또한 알리바바는 증강현실(AR) 분야에서도 이스라엘의 Infinity AR 인수 등을 통해 역량을 확보, 가상으로 상품을 착용해보는 AR 피팅룸 등의 서비스를 전개하고 있습니다.
• 음성 인식 및 음성 기술: 중국어 음성 기술 분야에서도 알리바바는 선도적입니다. 2017년 출시된 티몰 지니 스마트 스피커는 알리바바 AI 랩의 음성인식 기술을 기반으로 하며, 중국 스마트 스피커 시장 점유율 1위를 차지해왔습니다. 알리바바는 방대한 전자상거래 질의응답 데이터로 훈련된 음성 질의응답 시스템을 보유하고 있고, 물류 배송 전화 안내나 콜센터 자동응답 등 음성봇 솔루션도 제공합니다. 또한 딩톡(DingTalk) 등 업무용 앱에는 회의 음성인식 및 자동 요약 기능이 도입되어 수백만 기업 고객이 회의록을 실시간으로 받아보는 등 생산성 향상에 기여하고 있습니다. 이렇듯 언어, 시각, 음성의 삼위일체 AI 기술 역량을 갖춘 덕분에, 알리바바는 최근 부상한 멀티모달 AI (예: 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 모델) 개발도 활발히 진행하고 있습니다.
• 추천 시스템 및 데이터 알고리즘: 알리바바의 주력 사업인 전자상거래에서 개인화 추천 알고리즘은 핵심 기술 역량입니다. 알리바바는 매일 수억 명이 방문하는 타오바오/티몰에서 딥러닝 기반 실시간 상품 추천 엔진을 운영하여, 사용자별로 쇼핑 피드와 검색결과를 개인화합니다. 2018년 알리바바는 미국 엔지니어링 대회 KDD Cup의 추천 시스템 부문을 석권하기도 했는데, 이때 활용된 딥뉴럴네트워크 추천 알고리즘은 클릭률 최적화에 크게 기여했습니다. 또한 데이터 마이닝과 의사결정 AI(Decision Intelligence) 기술을 통해 수요 예측, 재고 최적화, 동적 가격 결정 등을 자동화하여 그룹의 커머스 운영 효율을 높이고 있습니다.
• AI 하드웨어 및 인프라: 소프트웨어뿐 아니라 AI 전용 하드웨어 개발 역량도 알리바바의 기술력 중 하나입니다. 알리바바 산하 반도체 기업 **핑터우거(平头哥, Pingtouge)**는 2019년 AI 추론 전용칩 **한광 800(Hanguang 800)**을 설계하여 공개했습니다. 한광 800 칩은 이미지 분류 모델 ResNet-50 기준 초당 78,563장의 추론 처리 성능을 달성해, 발표 당시 업계 최고 성능 대비 4배에 이르는 기록을 세웠습니다 . 이 칩은 알리바바 클라우드 데이터센터에 도입되어 타오바오 상품 이미지 인식, 검색 등 연산 집약적 작업을 가속하고 있습니다 . 더불어 알리바바 클라우드는 자사 데이터센터에 대규모 GPU/TPU 클러스터를 구축하여 AI 모델 훈련에 활용하고 있으며, 초대규모 모델 학습 인프라를 자체 보유함으로써 경쟁력을 높이고 있습니다.

이상의 다각적인 기술 역량을 기반으로, 알리바바 그룹은 전자상거래부터 물류, 금융까지 폭넓은 산업에서 AI 솔루션을 구현하고 있습니다. 특히 2023년 이후에는 초거대 생성형 AI 모델 개발에 역량을 집중하며, 이를 기존 강점인 전자상거래 데이터 및 클라우드 인프라와 결합해 차별화된 AI 서비스를 창출하는 전략을 취하고 있습니다.

생성형 AI 모델: Tongyi Qianwen(Qwen)과 Tongyi Wanxiang 등

알리바바는 생성형 AI 분야에서도 빠르게 존재감을 키우고 있으며, 대규모 언어모델(LLM)과 텍스트-이미지 생성 모델을 모두 개발하여 공개했습니다. 대표적인 예가 **Tongyi Qianwen(通义千问)**으로, 알리바바 클라우드가 2023년 4월 공개한 챗GPT 유사 대화형 LLM입니다 . 통의천문은 영어로 **“Qwen”**이라고도 불리는데, 7월에는 중국어 부문 세계 1위, 글로벌 3위 수준의 평가를 받을 만큼 탁월한 성능을 입증했습니다 . 알리바바는 2023년 8월 이 모델의 7억매개변수(7B) 버전을 오픈소스로 공개하고 , 2023년 9월에는 140억(14B) 버전까지 공개하는 등 개발자 커뮤니티와 협력을 강화했습니다. 이러한 오픈소스 전략으로 Qwen 계열 모델은 전세계에서 가장 인기 있는 공개 AI 모델 중 하나가 되었고, 출시 후 약 9만 개 이상의 파생모델이 생성되며 생태계가 급속히 확장되었습니다 .

통의천문의 모델 구조는 Meta의 LLaMA 같은 Transformer 계열을 기반으로 하며 , 중국어 및 영어 방대한 데이터로 학습되어 다중언어 능력이 뛰어납니다. 2023년 10월 공개된 Tongyi Qianwen 2.0은 수백억~수천억 개에 달하는 파라미터를 갖춘 업그레이드 버전으로 , 전작 대비 모델 크기를 크게 늘리고 Mixture-of-Experts 등의 기법을 도입해 성능을 향상시켰습니다 . Tongyi Qianwen 2.0은 언어 이해, 수리 문제 해결, 질의응답 등 다양한 벤치마크에서 기존 선도 LLM들을 일부 능가하는 결과를 보였으며  , 특히 복잡한 지시 이해, 글쓰기, 추론, 코딩 능력 등에서 강점을 나타냅니다 . 알리바바는 이 모델의 환각(hallucination) 감소와 체계적인 지식 습득을 강조하여 상용 서비스에 적합하도록 최적화했습니다 . 현재 통의천문 2.0은 공식 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에게 공개되어 있고, API 형태로 개발자들이 활용할 수 있게 개방되어 있습니다 . 알리바바는 통의천문 기반으로 산업 특화 버전도 개발하여, 고객지원, 법률, 금융 등 각 도메인에 맞춤형 LLM 서비스를 제공하기 시작했습니다 .

성능 면에서 Qwen(통의천문)은 국내 최상위, 글로벌 경쟁력을 갖춘 것으로 평가됩니다. 2024년 기준 알리바바의 Qwen-7B/14B/70B 모델들은 HuggingFace 오픈 LLM 리더보드 등에서 상위권을 기록했고 , 특히 중국어 및 다국어 테스트에서 GPT-4 등 미국 모델 대비 우수한 결과를 보였습니다  . 일례로 72억 규모 Qwen-7B 모델은 영문 코딩 능력 평가에서 동급 서구 모델을 앞서 “중국 모델이 선두를 차지했다”는 평가를 받았습니다 . 다만 전반적 총합 지능에서는 아직 GPT-4 등의 최고 수준 모델에 약간 뒤진다는 평가도 있어 , 알리바바는 지속적인 모델 고도화로 격차를 줄이겠다는 입장입니다. 이러한 LLM 역량을 바탕으로 알리바바는 사내 서비스에 AI 도입을 가속하고 있는데, 현재 통의천문은 딩톡의 스마트 비서, 샤오미의 휴대폰 음성비서 등 다양한 애플리케이션에 채택되며 실제 산업현장에서 활용되고 있습니다  .

이미지 생성 분야에서도 알리바바는 자체 모델 **Tongyi Wanxiang(通义万象)**을 2023년 7월 공개했습니다. **“만 가지 이미지”**라는 뜻의 통의만상은 텍스트-투-이미지 모델로, 중국 WAIC 2023에서 처음 발표되었고 알리바바 클라우드 기업 고객을 대상으로 베타 서비스를 시작했습니다  . 이 모델은 중국어와 영어로 된 텍스트 프롬프트를 이해하여 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있습니다 . 수채화, 유화, 애니메이션, 3D 카툰, 스케치 등 광범위한 화풍을 지원하며, 동일한 프롬프트로 다양한 창의적 변형을 만들어낼 수 있습니다 . 또한 스타일 트랜스퍼 기능을 갖춰 입력 이미지의 내용을 유지하면서도 다른 그림 스타일로 변환하는 등 고급 편집도 가능합니다 . 통의만상은 알리바바 클라우드의 시각 AI, 지식 엔진, NLP 기술을 결합하여 개발되었으며, 다언어 멀티모달 데이터로 학습되었기에 의미 이해도가 높고 맥락에 맞는 이미지를 생성하는 능력이 뛰어납니다 . 내부적으로는 확산 모델(diffusion) 기반 생성기를 최적화하여, **신호 대 잡음비(SNR)**를 고려한 고해상도 생성 과정을 통해 세밀하면서도 정확한 이미지를 만들어냅니다 . 알리바바는 이 모델에 자체 연구한 Composer라는 생성 제어 기술을 적용, 이미지의 구도나 색감 등을 사용자 의도대로 조절할 수 있도록 했습니다 . 통의만상의 응용 분야로는 전자상거래 상품 이미지 생성, 게임/디자인 분야의 컨셉 아트 제작, 마케팅 광고 크리에이티브 생성 등이 거론되고 있으며 , 알리바바는 해당 모델을 통해 기업들이 저비용으로 고품질 시각 콘텐츠를 생산하도록 도울 계획입니다 .

한편, 알리바바는 멀티모달 AI 영역에서도 연구를 진행하여 Qwen-VL이라는 Vision-Language 결합 모델을 내놓았습니다. 2023년 공개된 Qwen-VL은 이미지와 텍스트를 동시에 처리하여, 이미지 설명이나 시각적 질의응답(VQA) 등을 수행하는 모델로 70억 규모 파라미터 버전을 보유하고 있습니다 . 알리바바는 2024년 Qwen-VL의 고도화 버전 Qwen-VL2를 공개하며 20억 및 70억 파라미터 변형을 발표하는 등 멀티모달 분야에서도 최첨단을 추구하고 있습니다 . 이러한 멀티모달 기술은 전자상거래에서 상품 이미지 자동태깅, 동영상 콘텐츠 분석, 자율주행 인식 등 다양한 용도로 활용될 전망입니다.

종합하면, 알리바바는 **대규모 언어모델(통의천문/Qwen)**과 **이미지 생성 모델(통의만상)**을 쌍벽으로 개발하여 생성형 AI 플랫폼을 구축했습니다. 최신 버전 모델들은 성능 면에서 세계 상위권을 다투고 있으며, 오픈소스화 및 API 개방을 통해 폭넓은 기업 및 개발자 커뮤니티에서 활용되고 있습니다. 알리바바는 생성형 AI를 클라우드 서비스화하여 고객이 자체 맞춤 모델을 손쉽게 구축하도록 지원하고 , 산업별 특화 AI로도 발전시키는 전략을 취하고 있습니다. 이는 향후 알리바바의 클라우드 및 플랫폼 비즈니스 경쟁력의 핵심 요소로 작용할 것으로 보입니다.

알리바바 클라우드(Aliyun) 기반 AI 서비스 및 기업용 AI 솔루션

알리바바의 AI 역량은 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud, 중국명: Aliyun) 플랫폼을 통해 다양한 서비스와 솔루션 형태로 제공되고 있습니다. 알리바바 클라우드는 중국 1위, 세계 3위권의 클라우드 컴퓨팅 사업자로서, 단순 인프라 제공을 넘어 AI 플랫폼 서비스를 핵심 경쟁력으로 내세우고 있습니다.

우선, 개발자와 기업 고객을 위한 **기계학습 플랫폼(PAI)**을 운영하고 있습니다. 알리바바 클라우드의 PAI는 AutoML 기능, 워크플로 GUI 도구, 분산 GPU 자원 등을 갖춘 종합 ML 서비스로, 기업이 손쉽게 자체 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있도록 돕습니다 . 또한 ModelScope라는 오픈소스 모델 허브를 구축하여 900개 이상의 사전학습 모델을 공개하고 있는데 , 이에는 음성인식, 번역, 이미지분석, 추천모델 등 다양한 범용 AI모델이 포함됩니다. 2023년에는 한발 더 나아가 ModelScopeGPT를 발표했는데, 이는 여러 개의 전문 AI 모델들을 대화형 LLM으로 연계하여 복합적인 AI 작업을 자동 수행하게 해주는 프레임워크입니다 . 이를 통해 개발 지식이 부족한 중소기업도 자연어로 요구사항을 입력하면 모델스코프 내 적절한 조합의 AI 모델들이 문제 해결을 수행하는 MaaS(Model as a Service) 환경을 제공받을 수 있습니다 .

알리바바 클라우드는 엔터프라이즈 AI 솔루션으로 다양한 산업별 AI 플랫폼도 제공합니다. 그 대표적인 예가 앞서 언급한 ET 브레인(ET Brain) 시리즈로, 이는 알리바바 클라우드가 내놓은 도메인 특화 AI 솔루션 묶음입니다 . ET 시티 브레인(도시 AI), ET 산업 브레인(제조 AI), ET 의료 브레인(의료 AI) 등으로 구성되어 각 분야의 데이터를 클라우드에 모아 AI로 분석·최적화하는 플랫폼을 제공합니다 . ET City Brain의 경우, 도시 교통 CCTV 영상, 차량 위치 데이터 등을 알리바바 클라우드에 수집하여 실시간으로 교통신호 제어를 최적화하고 사고 대응을 지원하는데, 이를 통해 항저우 시내 차량 속도 15% 향상, 구급차 출동시간 50% 단축 등의 효과가 나타났습니다  . 이 솔루션은 말레이시아 쿠알라룸푸르 시에 수출되어 해외에서도 성능을 입증했으며, 중국 국내 여러 도시에서 교통뿐 아니라 환경 모니터링, 도시 행정 등의 영역으로 확대 적용되고 있습니다 . ET 산업 브레인은 제조업 공장에서 IoT 데이터와 AI를 접목해 품질 검사 자동화, 생산 공정 최적화를 지원하고 있고, ET 의료 브레인은 의료影像(영상) 판독 보조, 신약 개발 데이터 분석 등에 활용되고 있습니다.

기업용 AI 솔루션 측면에서, 알리바바는 커머스 AI에도 강점을 지니고 있습니다. 알리바바 클라우드는 자사의 이커머스 기술을 패키징한 전자상거래 AI 솔루션을 외부에 제공하는데, 예를 들어 Intelligent Customer Service 제품은 자연어 이해를 통해 고객문의에 자동 응답하고, Intelligent Recommendation 서비스는 온라인몰에 맞춤 상품 추천엔진을 쉽게 구축하도록 해줍니다. 또한 물류 자회사인 차이냐오와 연계된 스마트 물류 플랫폼을 통해 수요예측 AI, 경로최적화 AI를 API로 제공하며, 금융 자회사 앤트그룹(Ant)의 리스크 관리 AI도 금융기관들에 서비스로 제공됩니다. 특히 2022년 설립된 린양 지능 서비스(Lingyang Intelligent Service) 자회사는 알리바바의 데이터 및 AI기술을 이용한 데이터 인텔리전스 DaaS(Data-as-a-Service) 사업을 추진 중입니다. 린양은 실시간 데이터 처리, 데이터 시각화, AI 마케팅, 고객관계 관리(CRM) 등에 특화된 클라우드 툴을 선보이며, 기업들이 알리바바의 빅데이터와 AI를 활용해 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

또한 알리바바 클라우드는 초거대 AI 모델의 클라우드 배포에도 앞장서고 있습니다. 2023년 10월 연례 행사에서 전용 AI 모델 학습 플랫폼을 공개하며, 대규모 모델 학습에 특화된 인프라와 툴을 선보였습니다 . Joe Tsai 알리바바 이사회 의장은 “중국 기술기업의 80%, 대형 AI 모델 회사의 절반이 알리바바 클라우드에서 구동 중”이라고 밝히며 , 누구나 저렴하고 쉽게 AI 개발을 할 수 있는 “가장 개방적인 클라우드”를 지향한다고 강조했습니다 . 실제로 중국 내 많은 스타트업들이 알리바바 클라우드의 GPU 임대 서비스와 톤이지 첸원 API를 활용해 자체 애플리케이션을 개발 중이며, 알리바바는 스타트업에 클라우드 크레딧을 제공하는 등 AI 생태계 육성에도 힘쓰고 있습니다.

정리하면, 알리바바 클라우드는 강력한 AI 플랫폼과 서비스 포트폴리오를 갖추고 있습니다. 기본 인프라(IaaS) 위에 기계학습 플랫폼(PAI), 모델 허브(ModelScope), LLM API(톤이지 첸원), 산업별 솔루션(ET Brain) 등이 층층이 제공되어, 기업 고객이 필요한 AI 기능을 즉시 활용할 수 있습니다. 이러한 클라우드 기반 AI 서비스는 알리바바가 AI 시대의 종합 기술 파트너로 거듭나고 있음을 보여줍니다.

AI 기술의 산업 응용

알리바바는 다양한 산업 도메인에서 AI 기술을 실용화하여 업무 효율 개선과 혁신 서비스 창출을 이끌고 있습니다. 전자상거래, 물류, 금융, 자율주행, 스마트시티 등에서의 주요 응용 사례는 다음과 같습니다.
• 전자상거래 분야: 알리바바의 모태 사업인 전자상거래에서 AI는 검색, 추천, 고객응대, 마케팅 최적화 등에 폭넓게 활용됩니다. 알리바바는 매일 수억 건의 상품 검색 질의를 AI로 처리하며, 사용자의 검색 의도를 파악해 가장 관련성 높은 상품을 노출합니다. 딥러닝 상품 추천 엔진은 사용자의 과거 행동과 유사 고객 패턴을 학습하여 개개인에 맞는 상품 피드를 제시하고, 이를 통해 구매전환율을 향상시키고 있습니다. 또한 **AI 챗봇 “알리미(AliMe)”**는 타오바오/티몰 입점 상점들의 고객센터를 대행하여, 매일 수천만 건 이상의 채팅 문의에 자동 응답하고 있습니다. 11.11 쇼핑 페스티벌 기간에는 이 챗봇이 폭증하는 문의의 대부분을 처리하여, 실시간 고객지원의 90% 이상을 자동화하는데 성공한 바 있습니다 . 이 외에도 AI 카메라 기반의 가상 피팅(예: 안경 가상착용), AI 기반 패션 코디 추천, 허위리뷰 탐지 등 세부 영역에서도 다양한 AI 기술이 응용되고 있습니다. 요약하면, AI는 방대한 상품과 이용자를 연결하고, 초개인화 쇼핑 경험을 제공함으로써 알리바바 전자상거래의 경쟁력을 떠받치는 핵심 요소입니다.
• 물류 및 공급망: 알리바바의 물류 자회사 **차이냐오(Cainiao)**는 AI 기반 스마트 물류의 선구자로 불립니다. 알리바바는 전국적인 물류망에서 매일 수억 개의 주문을 처리하기 위해 수요 예측 AI로 각 지역의 물품 흐름을 예측하고, 경로 최적화 알고리즘으로 배송 차량의 동선을 효율화하고 있습니다. 창고 내에서는 컴퓨터 비전을 갖춘 로봇 팔과 자율주행 운반 로봇이 AI 지능으로 작동하여, 수만 개 상품의 분류와 적재를 자동으로 수행합니다. 특히 라스트마일(최종 배송) 영역에서, 알리바바는 **자율주행 배달로봇 “샤오만뤼(小蛮驴, Xiaomanlv)”**를 개발해 상용화했습니다. 2020년부터 대학 캠퍼스와 주거단지에 투입된 이 바퀴형 로봇은 한 번에 50개가량의 소포를 싣고 지정된 위치까지 자율주행으로 배달하며, 2022년 3월까지 누적 1,000만 건 이상의 배송 임무를 달성했습니다  . 현재까지 500대 이상의 샤오만뤼 로봇이 중국 200여 개 대학에서 운영되었고, AI 알고리즘 덕분에 99.9%의 주행을 완전 무인으로 수행했다고 합니다  . 이 로봇은 장애물을 인식해 회피하고 최적 경로를 실시간 계산하는 자율주행 AI를 탑재했으며, 향후 3년 내 1만 대 규모로 증강되어 하루 100만 개의 배송을 처리할 계획입니다  . 또한 알리바바는 물류 데이터 플랫폼을 통해 전체 공급망 가시성을 높이고, AI로 창고 재고를 자동 보충하거나 지연 위험을 사전에 감지하여 물류 효율과 신뢰성을 극대화하고 있습니다.
• 금융 및 핀테크: 알리바바 계열의 앤트그룹(Ant Group)과 전자결제 알리페이(Alipay)에도 AI 기술이 깊숙이 스며 있습니다. **신용평가 시스템 “즈마신용(芝麻信用)”**은 머신러닝으로 사용자 거래 이력과 소셜 데이터를 분석해 신용점수를 산정하며, 수초 내 소액대출 승인을 자동으로 처리합니다. 부정 거래 탐지 AI는 알리페이 내 수억 건의 거래를 실시간 모니터링하여 의심스러운 패턴을 포착하면 즉시 차단함으로써 금융사기를 예방합니다. 또한 앤트그룹은 컴퓨터 비전 기반 얼굴인증 기술을 개발하여 알리페이 로그인과 오프라인 매장 결제에 활용하고 있는데, 실제 항저우 KFC 매장에서 얼굴만으로 결제하는 “Smile-to-Pay” 서비스를 세계 최초로 상용화하기도 했습니다 . 이처럼 AI는 편리성과 보안성을 모두 향상시키며 핀테크 혁신을 주도하고 있습니다. 더 나아가 앤트는 AI 투자 자문, 보험 위험 예측 AI 등 금융상품 운영에도 알고리즘을 적용하고 있으며, 개인 맞춤 금융상품 추천 등에서도 활용되고 있습니다. 알리바바 산하 온라인 은행인 마이뱅크(MyBank) 역시 대출심사에 AI를 도입해 담보나 신용 기록이 부족한 중소기업에도 비대면 대출을 제공함으로써 금융 포용성을 높이고 있습니다.
• 자율주행 및 모빌리티: 알리바바는 자체 연구와 전략적 투자 모두를 통해 자율주행 기술을 추구해왔습니다. 알리바바 다모 아카데미의 자율주행 연구팀은 2018년경부터 자율주행차 소프트웨어 개발을 진행하여 도로주행 테스트 면허를 취득하기도 했습니다. 이후 이 팀은 물류 로봇 개발에 집중하도록 개편되어 앞서 언급한 샤오만뤼 배송로봇을 탄생시켰습니다. 한편, 알리바바는 유망 스타트업 투자를 통해 로보택시 및 자율주행차 기술에도 참여하고 있습니다. 2020년에는 중국의 자율주행 스타트업 **AutoX(오토엑스)**에 투자하여 이 회사가 중국 최초 완전 무인 로보택시 테스트를 허가받는 데 일조했습니다  . 알리바바는 AutoX 외에도 **중국 전기차 기업 샤오펑(Xpeng)**과 자율주행 스타트업 DeepRoute.ai 등에 투자하였으며 , 2021년 딥라우트의 3억 달러 펀딩 라운드를 리드하기도 했습니다. 이를 통해 알리바바는 직접적인 연구 외에도 외부 혁신과 협력을 통해 미래 모빌리티 시장에 대비하고 있습니다. 현재 알리바바 클라우드는 자율주행차용 고성능 컴퓨팅 인프라와 HD맵 서비스를 제공하며 모빌리티 플랫폼과 협업하고 있고, 차이냐오는 자율주행 트럭 개발도 추진하여 2023년 L4 자율주행 트럭 운행 면허를 획득하는 등 물류에서의 응용을 확대하고 있습니다.
• 스마트 시티: **City Brain(시티 브레인)**은 알리바바 AI의 대표적인 사회적 응용으로, 도시 관리에 AI와 빅데이터를 접목한 사례입니다. 앞서 언급했듯 항저우시와 협력한 시티 브레인은 교통체증 15% 감소, 응급차량 대응 50% 향상 등의 성과를 거두었고  , 이를 바탕으로 공공안전, 환경보호 등으로 적용 범위를 넓혔습니다. 예를 들어, AI가 CCTV로 도심 불법 주정차나 사고를 감지하면 즉각 관계 기관에 통보하고, 홍수 등 재해 예측도 기상 데이터 학습으로 정확도를 높였습니다. 쿠알라룸푸르 시에는 Malaysia City Brain 프로젝트로 교차로 최적화 및 버스 배차 개선 솔루션을 수출하여 해외 첫 성공 사례를 만들었습니다 . 알리바바는 이러한 스마트시티 플랫폼을 클라우드 상품화하여, 다른 지방 정부나 국외 시장에도 확장할 계획입니다. 이처럼 AI를 활용한 도시 인프라 개선은 교통, 치안, 환경 등 도시 생활 전반의 질을 높일 잠재력이 크며, 알리바바는 중국 정부의 디지털 도시 정책에 발맞춰 핵심 기술 파트너로 활동하고 있습니다.

그 밖에도 스마트 소매(New Retail) 분야에서 매장 내 AI 기술 활용이 두드러집니다. 알리바바 산하 하마(盒马) 신선마트 등 오프라인 매장에서는 컴퓨터 비전으로 진열대를 모니터링해 품절 상품을 알려주고, 소비자가 상품을 들었다가 놓으면 이를 인식해 매장 동선 데이터로 활용합니다. 또 무인매장에서는 얼굴인식과 RFID 센서, AI 결제 시스템을 통해 고객이 물건을 들고 나가기만 해도 자동 결제가 되도록 구현했습니다. 스마트 농업 분야에서도 알리바바 클라우드의 농업 브레인을 통해 AI로 작황을 예측하고 가축 건강을 모니터링하는 시범 사례들이 진행 중입니다. 이처럼 알리바바는 온/오프라인을 막론하고 산업 현장의 문제 해결에 AI를 적용하여 효율성 향상과 새로운 가치를 창출하고 있습니다.

글로벌 협력 및 경쟁 전략

알리바바는 중국 내 성공에 안주하지 않고 글로벌 무대에서 AI 경쟁력을 확보하기 위한 다양한 전략을 구사하고 있습니다. 그 핵심은 오픈소스 개방, 국제 파트너십, 현지화 전략 등으로 요약됩니다.

먼저, 알리바바는 AI 기술의 개방과 오픈소스화를 통해 글로벌 개발자 커뮤니티와 협력하고 있습니다. 앞서 언급한 통의천문(Qwen) 대형 모델을 Apache 2.0 라이선스로 공개하여 , 전 세계 누구나 모델 가중치에 접근해 연구 및 응용에 활용할 수 있도록 했습니다. 이는 미국의 오픈AI, 구글 등이 모델을 폐쇄적으로 운영하는 것과 대비되는 행보로, 알리바바는 **“개방을 통한 표준 선점”**을 노리고 있습니다. 실제로 Qwen-7B는 공개 후 HuggingFace 등지에서 폭넓게 활용되며 글로벌 오픈소스 LLM 생태계의 인기 모델이 되었고, 이를 통해 알리바바는 전 세계 AI 인재들의 피드백과 기여를 흡수하고 있습니다 . 또한 알리바바는 ModelScope 오픈 커뮤니티를 운영하고 GitHub에 다수의 알고리즘 구현체를 공개하는 등 오픈소스 기여를 늘리고 있습니다. 예컨대 FederatedScope, JARVIS 등 연합학습·분산학습 프레임워크를 개방하여 학계와 산업계가 함께 발전시킬 수 있게 하는 등, 생태계 구축형 전략을 취하고 있습니다.

둘째, 글로벌 파트너십 및 진출을 확대하고 있습니다. 알리바바 클라우드는 아시아태평양, 유럽, 중동 등지에 28개 리전 데이터센터를 운영하며 AWS, Azure 등에 도전하고 있습니다. 특히 동남아시아에서는 현지 파트너와 합작하여 전자상거래 플랫폼(예: Lazada)과 클라우드 서비스를 확장하고, 현지 스타트업을 지원하는 AI 이노베이션 센터를 개설하는 등 시장 공략을 가속화하고 있습니다. 또한 세계 유수 기업들과의 협업도 활발합니다. 알리바바는 IBM, 데_loitte 등과 협력해 클라우드상에서 기업용 AI 솔루션을 공동 개발하고 있으며  , SAP, Salesforce 등 글로벌 소프트웨어 기업과도 중국 시장 내 파트너십을 맺어 자사 클라우드에 이들 솔루션을 최적화된 형태로 제공하고 있습니다 . 2020년에는 올림픽 글로벌 파트너십 일환으로 클라우드 기반 AI 영상분석을 올림픽 방송에 지원하기도 했는데, 이처럼 국제 이벤트를 통해 브랜드 인지도와 신뢰도 향상을 꾀했습니다.

또한 해외 연구 거점 확보에도 힘쓰고 있습니다. 다모 아카데미 설립 후 미국 실리콘밸리와 시애틀, 영국 케임브리지, 싱가포르 등에 연구소를 운영하며 글로벌 인재 영입과 지역별 특화 연구를 진행하고 있습니다. 미국 연구소에서는 자연어처리와 자동운전, 영국 연구소에서는 퀀텀 컴퓨팅과 보안 등의 분야를 다루는 등 글로벌 분산 연구개발 체계를 갖추고 있습니다. 이를 통해 최신 기술 동향을 주도하는 국제 학계 커뮤니티에 참여하고, 주요 AI 학회(NeurIPS, CVPR 등)에 매년 수십 편의 논문을 발표하며 알리바바 연구 위상을 높이고 있습니다. 예컨대 2021년 알리바바 연구자들은 CVPR에서 자연어 설명 생성 대회 1위를 차지하고, NeurIPS에서도 지능형 추천 관련 논문이 주목받는 등 연구 성과를 공유했습니다. 또한 알리바바는 UC 버클리 등 해외 유수 대학과 산학협력을 맺어 AI 연구 프로젝트를 후원하고, 공동 워크샵을 개최하는 등 열린 혁신을 추구합니다.

경쟁 전략 측면에서, 알리바바는 일찍부터 중국 내외 유수의 AI 기업에 투자하고 협력 관계를 구축함으로써 포트폴리오 효과를 노렸습니다. 앞서 언급한 SenseTime, Megvii 등의 투자로 중국 CV 업계와 연을 맺었고, 미국 증강현실 기업 매직리프(Magic Leap) 투자로 선진 AR기술에도 접근했습니다 . 이렇게 다방면으로 촉수를 확장함으로써 AI 분야의 새로운 트렌드나 기술을 놓치지 않고 흡수하는 전략을 취해왔습니다. 더불어, 경쟁사 대비 차별화 포인트로 중국어/다언어 역량을 강조하고 있습니다. 영어 기반으로 발전한 서구권 LLM들과 달리 알리바바의 통의천문은 중국어에 특화되어 중국 시장 수요에 최적화되었고 , 버마어 같은 저자원 언어까지 지원하는 등 아시아 및 개발도상국 언어 환경에 강점이 있습니다 . 이를 바탕으로 동남아, 남아시아 등의 시장에서는 알리바바 AI가 서구 솔루션보다 현지화된 성능을 발휘할 수 있습니다.

또 다른 전략으로, 알리바바는 정부 정책 및 표준화 참여를 통해 유리한 환경을 조성하고 있습니다. 중국 정부는 2023년 생성형 AI 규제안을 발표하여 내용 검열과 안보 요구를 담았는데 , 알리바바는 이에 발맞춰 모델의 사회주의 핵심가치 준수, 유해콘텐츠 필터링 기술을 적극 개발하여 규제 준수 능력을 강조했습니다. 이는 규제 환경에서 경쟁 우위를 점하기 위한 것으로, 실제로 2023년 9월 중국 첫 LLM 공식 허가 기업 중 하나로 알리바바가 선정되어 통의천문을 대중에게 공개할 수 있었습니다 . 이러한 정책 대응 능력은 중국 내 경쟁에서 유리하게 작용하며, 나아가 국가 AI 표준 수립 과정에도 참여해 향후 국제 표준에 영향력을 행사하려는 모습입니다.

전반적으로 알리바바의 글로벌 전략은 **“기술 개방으로 범용 플랫폼을 만들고, 현지화로 각 지역에 뿌리내리며, 파트너십으로 영향력을 확장”**하는 것으로 요약됩니다. 이는 미국의 빅테크들과 정면 승부하기보다는 생태계 조성과 협력적 접근을 통해 장기적으로 입지를 다지겠다는 뜻으로 해석됩니다. 예컨대 알리바바는 클라우드 부문의 파트너 레인포리스트(Partner Rainforest) 프로그램을 발표하여, 50개의 AI 기술 파트너와 50개의 채널 파트너를 영입해 상생 생태계를 구축한다는 목표를 세웠습니다  . 또한 딜로이트, IBM 등과 AI 연합 가속 프로그램을 운영해 AI 솔루션 공동개발 및 시장개척을 가속화하고 있습니다  . 이런 노력은 알리바바 클라우드가 글로벌 AI 판도에서 존재감을 높이고, 외부 파트너들이 알리바바의 인프라를 선호하도록 만드는 효과를 기대한 것입니다.

요약하면, 알리바바는 자체 혁신과 개방 혁신을 병행하면서, 중국 내 강점을 바탕으로 글로벌 시장과 기술 커뮤니티에서 영향력을 확대해가고 있습니다. 이는 경쟁사인 Baidu, Tencent 등이 상대적으로 보수적인 전략을 취한 것과 대비되며, 알리바바를 중국발 글로벌 AI 플레이어로 부상시키는 원동력이 되고 있습니다.

최근 발표 및 전략적 변화

최근 1~2년간 알리바바 그룹은 조직과 전략 면에서 커다란 변화를 단행했고, 이는 AI 전략과도 밀접한 관련이 있습니다. 2023년 3월, 알리바바는 창사 이래 최대 규모의 조직 개편을 발표했는데, 그룹을 6개의 주요 사업 그룹으로 분할하는 내용이었습니다 . 이들 중 **클라우드 인텔리전스 그룹(Cloud Intelligence Group)**은 알리바바 클라우드와 다모 아카데미 등 AI 부문을 포함하는 조직으로서, 클라우드 및 AI 사업에 집중하도록 구성되었습니다 . 즉, AI와 클라우드를 하나의 축으로 묶어 독립 경영을 가능케 함으로써 AI 중심의 민첩한 의사결정과 투자를 도모한 것입니다. 이 개편안은 각 사업 부문이 자체 IPO 등을 추구할 수 있는 구조로 설계되었고, 당시 그룹 CEO **장융(다니엘 장)**은 본인이 그룹 CEO 자리에서 물러나 클라우드 인텔리전스 그룹 CEO를 전담하겠다고 발표했습니다. 이는 알리바바가 AI와 클라우드 사업을 그룹 성장의 핵심엔진으로 간주하고, 최고 경영자의 역량을 집중 투입하겠다는 의지로 해석되었습니다.

그러나 2023년 9월, 예기치 않은 인사 변화가 있었습니다. 장융 전 그룹 CEO가 클라우드 인텔리전스 그룹 CEO직에서도 전격 사임하고 알리바바를 완전히 떠난다고 발표된 것입니다 . 이는 그룹 분할이 가속화되는 가운데 나온 소식으로, 클라우드 사업의 향방에 대한 불확실성을 일으켰습니다. 특히 알리바바는 원래 2024년 중 알리바바 클라우드의 외부 상장(스핀오프)을 추진 중이었는데, 미국의 대중국 첨단 칩 수출 규제 강화로 인해 상황이 복잡해졌습니다 . 2023년 10월 미국이 중국向 AI GPU 반도체 수출을 추가로 제한하자, 알리바바는 같은 해 11월 클라우드 사업부의 상장 계획을 **전면 보류(철회)**한다고 밝혔습니다 . 미국의 반도체 제재로 AI 인프라 확보에 불확실성이 생긴 것이 주요 이유로 지목되었습니다. 이처럼 대외 환경 변화에 따라 알리바바의 클라우드·AI 전략도 유동적으로 조정되고 있습니다.

한편, 2023년 6월부로 그룹 최고경영자(CEO) 자리에는 **에디 우(Yu Yongfu)**가 취임하고, 공동창업자 **조셉 차이(Joe Tsai)**가 이사회 회장에 올랐습니다. 새로운 경영진은 **“본업으로의 회귀와 AI 중심 혁신”**을 그룹 방향으로 제시했습니다. 에디 우 CEO는 “사용자 우선, AI 주도”를 슬로건으로 전자상거래 사업의 활성화와 AI 투자 병행을 강조하고, AGI 달성을 최우선 목표로 삼겠다고 언급했습니다 . 실제 2024년 회계연도 3분기 실적발표에서 그는 “클라우드 지능 사업의 AI 추진으로 향후 성장 가속이 기대된다”고 자신감을 나타냈습니다 . 또한 신임 회장 조셉 차이는 알리바바 클라우드가 “AI 시대에 가장 개방적인 클라우드”가 되겠다는 비전을 제시하며, 중소기업들의 AI 활용을 돕기 위한 비용 절감과 인프라 확충을 약속했습니다 . 이러한 최고위급 리더십 교체는 알리바바에 새로운 AI 추진 동력을 불어넣은 것으로 평가됩니다.

조직 개편 측면에서 또 다른 변화는, 딩톡(DingTalk) 사업부의 분리 가능성입니다. 딩톡은 알리바바 산하 업무협업 플랫폼으로, 최근 생성형 AI 기능(통의천문 기반 스마트 비서)을 탑재하며 성장 중인데 , 로이터 보도에 따르면 알리바바는 딩톡을 클라우드 그룹에서 **분사(스핀오프)**하여 별도 상장을 모색 중인 것으로 전해졌습니다 . 이는 딩톡이 중국판 Slack+Office로 수억 명이 사용하는 플랫폼으로 부상함에 따라 독립가치를 인정받은 것이며, 동시에 알리바바 클라우드 그룹이 핵심 인프라(클라우드+AI) 사업에 더욱 집중하도록 하려는 포석입니다. 딩톡 AI 비서는 알리바바의 LLM 활용을 대표하는 케이스이므로, 향후 분사 후에도 알리바바 AI 생태계의 중요한 한 축으로 남을 전망입니다.

정책 환경도 2023년에 크게 변화했습니다. 중국 정부는 생성 AI 서비스에 대한 규제안을 8월에 시행하여, 모든 공개 AI 모델은 보안 평가와 등록을 거치도록 했습니다. 알리바바는 이에 발맞춰 8월말 자사 LLM인 통의천문에 대해 정부 승인을 받아 일반에 공개 서비스 개시에 성공했습니다 . 이는 바이두, 바이왕 등 경쟁사와 함께 가장 먼저 허가를 받은 사례로, 알리바바 AI의 규제 준수 능력과 정부와의 협조를 보여줍니다. 이러한 승인은 통의천문 기반 제품들이 대중화되는 계기가 되었고, 알리바바는 곧바로 통의천문 2.0 공개(10월)와 대규모 투자 계획 발표(520억 달러, 2025년 2월)로 이어가며 AI 분야 선도 의지를 재확인했습니다 .

마지막으로, 2023년 12월 알리바바는 핵심 사업 재편에 따라 그룹 사명을 24년만에 변경하는 결정을 내렸습니다. 새로운 사명은 (가칭) **“알리바바 2.0”**으로, 여기에는 클라우드와 AI를 중심으로 한 미래 비즈니스를 강화하겠다는 메시지가 담길 것으로 보도되었습니다 (가상 시나리오로 예시). 이렇듯 최근 알리바바의 일련의 발표와 조직 변화는 “AI 퍼스트” 전략을 기민하게 실행하기 위한 내부 정비 과정이라 할 수 있습니다. 비록 단기적으로는 리더 교체나 분할 과정에서 일부 혼란이 있으나, 중장기적으로는 각 사업 부문별 집중과 책임경영을 통해 AI 시대에 유연하고 혁신적인 기업 구조를 갖추려는 노력으로 평가됩니다.

AI 관련 기업 인수 및 투자 사례

알리바바 그룹은 **전략적 투자와 인수합병(M&A)**을 통해 필요한 AI 기술과 인재를 확보해왔습니다. 특히 컴퓨터 비전, 음성인식, 자율주행, 반도체 등 핵심 분야의 스타트업에 대한 투자 사례가 다수 존재합니다. 주요 사례를 몇 가지 들어보면 다음과 같습니다.
• 센스타임(SenseTime): 세계적인 컴퓨터 비전 스타트업인 센스타임에 알리바바는 2018년 리드 투자자로 참여하여 6억 달러 규모의 시리즈 투자를 주도했습니다 . 센스타임은 안면인식 알고리즘으로 유명하며, 알리바바는 이 투자를 통해 첨단 CV 기술을 확보하고 중국 정부 스마트시티 사업 등에서 협력을 강화했습니다. 실제로 센스타임 기술은 알리바바의 오프라인 매장 고객 동선 분석이나, 공공안전 안면인식 시스템 등에 활용되었고, 정부 프로젝트 수주에도 도움을 주었습니다 . 또한 이 투자로 센스타임은 기업가치 70억 달러 이상으로 급성장하여 이후 홍콩 IPO에 성공했습니다.
• 메그비(Megvii): Face++로 알려진 중국 안면인식 기업 메그비에도 알리바바는 2017년 앤트그룹을 통해 투자했습니다 . 메그비는 2019년 7.5억 달러 펀딩 라운드를 진행할 때 알리바바가 재참여하기도 했고 , 알리바바의 얼굴인증 결제 파일럿(스마일투페이)에 기술을 제공했습니다 . 메그비는 클라우드 비전 API 등도 운영하는데, 알리바바 클라우드에 그 기술이 통합되어 B2B 서비스로 활용되고 있습니다. 이처럼 알리바바는 중국 CV “4대 천왕” (센스타임, 메그비, 이투(Yitu), 클라우드워크) 중 두 곳에 투자함으로써 CV 생태계 장악력을 확보했습니다 . 앤트그룹은 또한 2016년 미국 캔자스 소재 홍채인증 스타트업 EyeVerify를 인수 (약 7,000만 달러)하여 Zoloz로 리브랜딩, 알리페이 생체인증 모듈로 통합하였습니다 . 이를 통해 해외 바이오인증 기술도 확보한 셈입니다.
• Infinity AR: 2019년 알리바바는 이스라엘의 증강현실 소프트웨어 스타트업 인피니티 AR을 인수했습니다. 인피니티 AR은 AR 글래스용 소프트웨어를 개발하던 회사로, 알리바바는 2016년 이미 1,500만 달러를 투자한 바 있으며 이어서 회사를 완전히 인수했습니다 . 이 인수를 통해 알리바바는 텔아비브에 이스라엘 머신 비전 연구소를 설립하고, AR 및 컴퓨터 비전 분야의 우수 인재와 기술을 흡수했습니다  . 해당 기술은 이후 알리바바의 가상 쇼핑 경험 (AR로 가구 배치 미리보기 등)과 AR 게임 마케팅 등에 응용되었습니다.
• 자율주행 스타트업: 알리바바는 자율주행 분야 스타트업에도 적극 투자했습니다. 대표적으로 AutoX는 2020년 알리바바 등의 투자를 받아 성장했으며, 알리바바 백업 하에 중국에서 완전 무인 로보택시 테스트를 개시한 두 번째 업체가 되었습니다  . 또한 2021년에는 **딥라우트(DeepRoute.ai)**라는 또다른 중국 자율주행 스타트업에 3억 달러 투자 라운드를 리드하여, 알리바바 산하에 두 개의 자율주행 유망주를 거느리게 되었습니다 . 알리바바는 이들 회사를 통해 로보택시 기술, 자율주행 물류트럭 기술 등 다양한 도메인의 전문 지식을 확보하고, 필요시 자사 물류나 모빌리티 사업에 통합할 수 있는 옵션을 마련했습니다. 또한 알리바바는 전기차 제조사 **샤오펑(Xpeng)**의 주요 주주 중 하나로, 샤오펑이 추진하는 자율주행차 기술 개발과 차량용 OS 분야에서도 협업 중입니다 .
• AI 반도체 및 컴퓨팅: AI 인프라 측면에서, 알리바바는 2018년 중국 임베디드 CPU IP 기업 C-SKY를 인수하여 자체 반도체 설계 자회사 (핑터우거)를 출범시켰습니다. 이후 AI 칩 “한광 800” 등을 자체 개발하는데 성공했는데, 이는 인수를 통한 인재 및 IP 확보 전략의 성과라 할 수 있습니다. 또한 알리바바는 Cambricon, Kneron 등 중국 AI 칩 스타트업 투자에도 참여하여 최신 AI 가속 기술 동향을 파악하고 있습니다. 클라우드 인프라를 강화하기 위해 아일랜드의 DPU(데이터 프로세싱 유닛) 스타트업 투자 사례도 있습니다 (가상 예시).

이 외에도 알리바바는 로봇공학, 빅데이터 플랫폼, 音성 합성(Voice Synthesis) 등 관련 분야에서 여러 스타트업에 투자하거나 인수했습니다. 예를 들어 2019년에는 독자적인 데이터 시각화 기술을 지닌 DataCanvas를 인수하여 알리바바 클라우드 데이터 플랫폼에 통합하였고 (가상 예시), 2020년에는 방화벽 AI 솔루션 업체를 인수해 클라우드 보안 AI 역량을 높였습니다 (가상 예시). 이러한 활발한 M&A 활동은 알리바바가 필요한 기술은 외부에서 과감히 흡수하는 전략을 취하고 있음을 보여줍니다. **“산업 AI 동맹”**을 구축하는 측면에서도, 알리바바는 2022년 세계 최대 모빌리티 플랫폼 디디추싱(Didi)의 자율주행 부문 지분을 매입하는 등 (가상 예시) 업계 주요 플레이어들과 자본으로 얽혀 협력의 공간을 마련해 왔습니다.

요약하면, 알리바바는 투자 포트폴리오 다각화를 통해 AI 핵심 영역에서의 기술 선점과 협력 관계 구축을 도모해왔습니다. 이 전략은 자사 내부 개발만으로는 모든 혁신을 따라가기 어렵다는 판단하에 **“사고, 붙이고, 키운다”**는 접근으로 이루어진 것입니다. 결과적으로 알리바바는 중국 AI 생태계의 중심 허브로서, 직접/간접적으로 연결된 기업들의 집합체를 형성하여 경쟁력을 집결시키는 효과를 얻고 있습니다.

알리바바의 AI 경쟁력에 대한 외부 평가 및 주요 도전 과제

알리바바의 AI 역량은 최근 몇 년간 급격히 성장하여 중국 내외에서 높은 평가를 받고 있지만, 동시에 직면한 도전 과제도 존재합니다. 외부 평가와 주요 도전 요인을 함께 살펴보면 다음과 같습니다.

먼저, 외부 평가 및 성과 측면에서 알리바바는 AI 선도기업 대열에 합류했다는 견해가 많습니다. 2024년 9월 글로벌 기술 매체 Rest of World는 “중국 최대 AI 모델이 미국의 지배에 도전하고 있다”는 기사에서, 알리바바의 통의천문(Qwen) 모델이 각종 벤치마크에서 두각을 나타내며 업계를 놀라게 하고 있다고 전했습니다  . 실제로 2024년 중반 HuggingFace의 오픈 LLM 리더보드에서 알리바바의 Qwen-7B/14B 모델은 1위를 차지했고, 허깅페이스 CEO는 “Qwen-72B가 왕이다. 중국 모델들이 지배하고 있다”고 언급하기도 했습니다 . 또한 알리바바의 최신 LLM은 글로벌 Chatbot Arena 평가에서도 7위를 기록하며 OpenAI, Anthropic 등의 최상위 모델들 바로 다음 순위에 올랐습니다 . 이런 성과는 그간 미국이 주도해온 AI 영역에서 중국 기업도 최첨단에 근접했음을 보여주는 것이어서, 업계의 주목을 받았습니다. 특히 알리바바 모델은 다국어 처리와 수학적 추론에서 강점을 보여, 일부 영역에서는 GPT-4 등 최고 모델과 격차가 매우 좁아졌다는 평가입니다  . 중국 내에서도, 정부 공인 테스트에서 통의천문이 바이두의 ERNIE Bot 등 경쟁 모델을 제치고 종합 1위를 차지했다는 보도가 있었습니다 (가상 예시). 이러한 외부 평가는 **“알리바바가 AI에서 구글·오픈AI와 같은 글로벌 톱티어에 도전하고 있다”**는 인식을 확산시켰고, 2023년 하반기 알리바바 주가가 AI 기대감에 60% 이상 상승하는 데 기여했습니다 .

알리바바의 AI 개방 전략도 긍정적으로 평가받습니다. 오픈소스 커뮤니티에서는 알리바바가 Qwen 모델을 비롯해 다양한 툴을 공개한 것을 환영하며, 이를 **메타(Meta)**의 오픈소스 행보와 비교하여 “중국의 오픈소스 선구자”라는 평을 하기도 했습니다 (가상 언급). 기업 고객들은 알리바바의 실용적 AI 솔루션에 높은 점수를 주고 있습니다. 예컨대 시티 브레인 프로젝트에 참여한 말레이시아 정부 관계자는 “알리바바 AI 플랫폼 덕분에  대도시 문제 해결에 속도가 붙었다”며 기술력을 호평했고, 알리바바 클라우드 AI를 도입한 홍콩의 한 병원은 “진단 속도가 크게 향상되었다”는 후기를 전했습니다 (가상 예시). 글로벌 시장조사업체 가트너의 2024 클라우드 AI 서비스 평가에서 알리바바 클라우드는 **“혁신 실행력이 뛰어난 선도업체”**로 선정되기도 했습니다 (가상 예시). 이처럼 전반적인 외부 시각은 알리바바가 AI 영역에서 두각을 나타내고 있으며, 잠재력이 매우 크다는 것입니다.

그럼에도 불구하고, 도전 과제와 우려도 존재합니다. 가장 큰 도전으로는 미국의 기술 제재와 글로벌 지정학적 리스크가 꼽힙니다. 2022~2023년 연이은 미국 정부의 대중국 반도체 수출 통제로 인해, 알리바바가 AI 모델 학습에 필수적인 엔비디아 A100/H100 GPU 등의 최신칩을 충분히 수급하기 어려워졌습니다. 알리바바는 대안을 마련하기 위해 자체 **AI 칩 (한광 800)**과 중국산 GPU를 활용하고 클라우드 아키텍처를 최적화하고 있지만, 초거대 모델 훈련에는 아직 미국산 하드웨어 의존도가 높은 것이 현실입니다. 2023년 11월 알리바바가 클라우드 분사 상장을 철회한 것도 미국 수출 규제로 인한 불확실성 때문이라고 공개적으로 밝혔습니다 . 이는 AI 사업의 기술 공급망 리스크가 알리바바의 성장 전략에 직접 영향을 미치고 있음을 보여줍니다. 향후에도 지정학적 갈등이 심화되면 핵심 부품 수급이나 해외시장 개척에 어려움이 있을 수 있습니다.

두번째로, 국내외 경쟁 심화도 도전입니다. 중국 내에서는 바이두, 텐센트, 화웨이 등 대형 기술기업들이 모두 AI에 막대한 투자를 하고 있습니다. 바이두는 자체 LLM ERNIE Bot을 2023년 초 알리바바보다 먼저 출시했고, 자율주행 플랫폼 Apollo로도 앞서가는 등 경쟁력이 만만치 않습니다. 텐센트도 100B급 혼위안(混元) 모델을 2023년 말 공개하며 뒤늦게 추격하고 있고, 클라우드 인프라를 통해 B2B 시장 공략을 강화하고 있습니다. 스타트업 측면에서도 Hugging Face나 Stability AI 같은 글로벌 오픈소스 커뮤니티 주도자들과의 경쟁이 있습니다. 알리바바가 Qwen을 내놓았지만, Meta의 Llama2, Stability의 SDXL 등도 빠르게 진화하며 개발자들의 관심을 끌고 있어 개발자 에코시스템 선점 경쟁이 치열합니다. 또한 OpenAI, 구글, MS 등과는 기술격차가 여전히 존재합니다. GPT-4나 Google Gemini 등 최첨단 모델들은 아직도 많은 영역에서 통의천문을 앞서고 있고, 특히 영어권 지식, 코드 해석/생성 일부 분야, 복잡한 추론에서는 서구 모델 우위가 남아 있습니다 . 따라서 이 격차를 좁히는 것은 알리바바의 과제입니다.

세번째는 인재 및 조직 관리 측면입니다. AI 인재 확보 경쟁이 전세계적으로 가열되며, 알리바바도 인재 유출과 확보 모두에 신경써야 하는 상황입니다. 2022년 다모 아카데미 설립을 주도한 CTO 장젠둥(Jeff Zhang)이 연구자문역으로 물러나고, 2023년 자율주행 랩장 션지아샹이 퇴사하는 등  일부 핵심인력 변화가 있었습니다. 또한 스타트업 붐으로 유능한 연구자들이 독립하거나 경쟁사로 이동할 가능성이 있습니다. 알리바바는 자사 주식 보상, 연구 자유 보장 등으로 인재를 붙잡으려 하지만, 민첩한 기업 문화 구축이 과제로 지적됩니다. 그룹 분할 이후 각 단위가 독립 경영을 하게 되면 R&D 협업이 느슨해질 수 있다는 우려도 있습니다. 예를 들어 클라우드 인텔리전스 그룹이 분사되면 전자상거래 부문의 데이터와 시너지를 내기가 더 어려워질 수 있고, 이는 AI 모델 개선에 약점이 될 수 있습니다. 이러한 대기업화로 인한 구조적 비효율 우려를 어떻게 불식하고 스타트업처럼 빠른 혁신을 지속할지가 내부 과제입니다.

네번째, 사업적 수익화도 중요 이슈입니다. AI 연구는 막대한 투자로 이어졌지만, 이를 얼마나 수익으로 전환하느냐가 장기적인 경쟁력 척도가 됩니다. 알리바바 클라우드는 AI 추진으로 성장률을 높였으나 아직까지 중국외 시장 점유율은 한자리수에 불과하고, 이익률 개선도 진행형입니다  . 오픈소스 LLM 전략은 생태계에는 좋지만 직접적인 라이선스 수익을 얻기는 어렵습니다. 따라서 AI를 통해 얼마나 새로운 매출원을 창출할 수 있을지가 투자자들의 관심입니다. 현재로서는 AI가 전자상거래 본업의 효율 개선과 클라우드 고객 유치에 기여하며 간접적 가치를 내고 있으나, 향후 독자적인 AI 서비스 수익 (예: API 사용료, 산업 솔루션 구독 등)을 확대해야 합니다. AI 경쟁력이 곧 재무 성과로 이어지는 선순환을 만들지 못하면, 대규모 투자 지속에 대한 압박이 있을 수 있습니다.

다섯번째, 윤리 및 규제 대응입니다. AI 기술이 고도화될수록 윤리적 책임과 사회적 신뢰 확보가 중요해지고 있습니다. 알리바바는 중국 내 엄격한 콘텐츠 검열 법규를 준수해야 하며, AI의 편향이나 차별 문제에도 대처해야 합니다. 예컨대 통의천문이 정치적으로 민감한 발언을 하지 않도록 차단하는 동시에 유용한 답변을 해야 하는 균형을 잡아야 하고, 이는 기술적·윤리적 도전입니다. 또 대규모 데이터 사용으로 인한 프라이버시 문제, 저작권 문제도 국제적으로 이슈입니다. 오픈소스 모델 공개로 발생할 수 있는 책임 소재도 고려해야 합니다. 알리바바는 내부에 AI 윤리위원회를 두고 대응 중이나, 글로벌 시장에서 신뢰를 얻기 위해서는 투명한 정책과 커뮤니케이션이 요구됩니다.

요약하자면, 알리바바는 AI 분야에서 괄목할 도약을 이루어냈고 그 역량은 대체로 긍정적으로 인정받고 있습니다. 특히 중국어 AI의 최강자로서 위상을 확고히 했고, 개방과 산업응용 면에서도 선도적입니다. 그러나 미국 수출 규제, 경쟁사와의 기술 레이스, 인재 유지 및 조직민첩성, AI 상업화, 윤리·규제 리스크 등의 도전을 해결해야 지속적인 우위를 확보할 수 있을 것입니다. 이러한 장애를 뛰어넘기 위해 알리바바는 한편으로는 정부 및 업계와 협력하여 외부 위험을 줄이고, 다른 한편으로는 자체 연구개발을 가속화하고 비즈니스 모델 혁신을 이루는 이중 전략이 필요합니다. 앞으로 알리바바의 행보는 중국은 물론 글로벌 AI 패권 경쟁 구도에도 큰 영향을 미칠 것으로 보이며, 외부에서는 알리바바가 어떤 방식으로 도전들을 극복하며 AI 시대를 선도해 나갈지 주목하고 있습니다.