2026년 8월 13일, 알리바바가 자사 최고의 성능을 자랑하는 AI 모델을 전 세계에 무료로 전격 개방했습니다.
이 모델의 이름은 Qwen3.8-2.4T-A95B로, 알리바바의 통의천문(Qwen) 시리즈에 속합니다. 모델 내부에서 조정 가능한 파라미터(매개변수) 수가 무려 2조 4천억 개(2.4 Trillion)에 달하여 현존하는 오픈소스 모델 중 최상위 규모를 자랑합니다. 가중치 파일은 허깅페이스(Hugging Face)에 공개되어 누구나 다운로드할 수 있으며, 상업적 이용이 허용된 라이선스로 제공됩니다.
같은 날, 딥시크(DeepSeek)는 V4 Pro 0813을 발표했고, 일론 머스크의 xAI는 Grok 4.6을 출시했습니다. 글로벌 선도 기업 3곳이 같은 날 대표 모델을 동시에 선보이는 모습은 3년 전만 해도 상상하기 힘든 장면이었습니다. 한 개발자는 댓글을 통해 신규 모델 출시의 주기가 어느새 “중국 시간(China Time)“에 맞춰지기 시작했다고 평가했습니다.
2조 4천억 파라미터란 어느 정도의 규모인가?
인간의 뇌에는 약 860억 개의 신경세포(뉴런)가 존재합니다. 2조 4천억 개는 인간 뇌 뉴런 수의 약 28배에 해당합니다. 수치상으로는 하나의 “뇌” 안에 28명 분량의 신경세포를 결합한 것과 같습니다.
하지만 여기에는 핵심적인 기술적 반전이 있습니다. 답변을 생성할 때마다 2조 4천억 개의 파라미터를 모두 작동시키는 것은 아닙니다.
이 모델은 MoE(Mixture of Experts, 혼합 전문가) 아키텍처를 채택했습니다. 모델 내부에는 512명의 “전문가”가 존재하며, 질문이 입력되면 라우팅 전문가 10명과 공유 전문가 1명만 깨워 계산에 참여시킵니다. 즉, 실제로 연산에 동원되는 파라미터는 약 950억 개 수준입니다. 비유하자면 2만 4천 명의 임직원을 둔 기업에서 프로젝트가 들어올 때마다 95명만 선발하여 일을 맡기는 셈입니다.
엔지니어링적 의미는 매우 명확합니다. 학습 과정에서는 2조 4천억 개의 전체 파라미터에 지식을 담아두고, 추론 시에는 약 25분의 1에 해당하는 컴퓨팅 자원만 소비합니다. 이 덕분에 “압도적 대규모”와 “실용적 비용”이라는 두 토끼를 동시에 잡을 수 있었습니다. 동일한 성능을 가진 기존의 단일 밀도(Dense) 모델과 비교할 때 추론 비용을 보통 70%에서 80%까지 절감할 수 있습니다.
파일 크기 역시 엄청난 규모를 보여줍니다. 가중치 파일의 용량은 약 5TB(약 5,000GB)에 달해 일반적인 개인용 컴퓨터 여러 대의 하드디스크를 채울 수 있는 수준입니다. 스마트폰에서 가볍게 구동할 수 있는 장난감은 아니지만, MoE 아키텍처를 통해 실제 운용 비용을 수용 가능한 범위 안으로 낮추는 데 성공했습니다.
또한 기본 상태에서 26만 토큰(단행본 소설 한 권 분량)에 달하는 컨텍스트(Context) 창을 처리할 수 있으며, 확장을 통해 최대 100만 토큰(백만 자 규모)까지 수용 가능합니다. 책 한 권 전체를 입력하고 질의응답을 수행하는 이러한 능력은 불과 2년 전만 해도 폐쇄형 플래그십 모델에서만 누릴 수 있었던 특권이었습니다.
최고 성능의 모델을 왜 무료로 공개할까?
여기서 “오픈소스(Open Source)“의 의미를 짚어볼 필요가 있습니다. 모델의 모든 파일이 공개되어 어떤 기업이나 개인도 다운로드, 연구, 수정할 수 있으며 상업적 서비스에 활용할 수 있음을 의미합니다. 반면 OpenAI의 GPT 시리즈나 Google의 Gemini 최신 버전은 유료 결제 장벽 뒤에 갇혀 사용량에 따라 비용을 청구합니다.
2조 4천억 파라미터 규모의 모델을 학습시키려면 수억 달러에 달하는 연산 비용이 소요됩니다. 이처럼 막대한 자산이 투입된 결과물을 무료로 개방하는 것은 비즈니스 역사상 매우 이례적인 일입니다.
알리바바가 노리는 목표는 무엇일까요? 크게 세 가지 전략적 의도로 분석됩니다.
첫째, 생태계 주도권 확보입니다. 기본 모델은 사용자를 끌어모으는 입구 역할을 하며, Qwen을 사용하는 개발자와 기업이 늘어날수록 알리바바의 클라우드 서비스와 API 사업 규모도 함께 커집니다. 알리바바는 이번 오픈소스 공개와 동시에 멀티모달 이미지 인식과 백만 토큰 컨텍스트를 지원하는 상위 유료 API 모델인 Qwen3.8-Max를 함께 발표했습니다. 무료 버전으로 대중적 인기를 얻고 유료 버전으로 수익을 창출하는 양면 전략입니다.
둘째, 치열한 시장 경쟁에 대한 대응입니다. 딥시크(DeepSeek)가 “오픈소스 + 파격적 저가” 전략으로 수많은 개발자를 흡수하자 알리바바 역시 대대적인 맞불을 놓을 수밖에 없었습니다. 같은 날 발표된 DeepSeek V4 Pro 0813은 입력 단가를 백만 토큰당 0.435달러라는 극단적인 수준까지 낮췄습니다. 이 정도로 출혈 경쟁이 심화된 상황에서 오픈소스를 주저하는 기업은 시장에서 도태될 위험에 처합니다.
셋째, 글로벌 정책 및 환경 변화입니다. 해외 개발자들도 지적했듯이 중국 당국이 오픈소스 AI 모델의 국제 협력을 명시적으로 지원하고 나서면서, 한때 다소 보수적으로 돌아섰던 Qwen의 개방 정책도 다시 적극적인 오픈소스 기조로 선회했습니다.
엔지니어링 측면의 판단: 모델 자산 자체에서 직접 수익을 거두는 방식을 포기하는 대신, 거대한 플랫폼 생태계를 통해 수익을 창출하는 모델로 전환한 것입니다. 두 비즈니스 모델 모두 장단점이 존재하지만 알리바바가 선택한 방향성은 매우 명확합니다.
오픈소스 대 폐쇄형, 어떤 진영이 승리할 것인가?
이번 발표의 이면에 자리 잡은 가장 뜨거운 논쟁은 오픈소스와 폐쇄형 AI의 미래입니다.
폐쇄형 진영(OpenAI, Google, Anthropic 등)의 명분은 분명합니다. AI 모델이 강력해질수록 위험성도 커지므로 외부 통제하에 철저히 관리되어야 하며, 모델 판매를 통해 수익을 거두어야 차세대 연구개발을 위한 막대한 자금을 지속적으로 투입할 수 있다는 논리입니다. 안전성, 상업성, 지속 가능성 측면에서 명확한 논리를 갖추고 있습니다.
반면 오픈소스 진영의 명분은 투명성이 확보되어야만 보안 검증과 감사가 가능하고, 글로벌 커뮤니티가 함께 개선해야 기술이 빠르게 발전하며, 특정 빅테크 기업에 사용자가 종속되는 것을 막을 수 있다는 점입니다. Hacker News의 한 개발자는 오픈소스 덕분에 개인도 자체 컴퓨터에서 최정상급 AI를 구동할 수 있게 되었으며, 이는 폐쇄형 진영이 결코 제공할 수 없는 가치라고 강조했습니다.
양측 모두 타당한 이유를 가지고 있습니다. 하지만 몇 가지 거부할 수 없는 사실이 존재합니다.
어느 쪽이 장기적으로 승리할지 당장 단언할 수는 없습니다. 하지만 한 가지 분명한 흐름이 있습니다. 폐쇄형은 기술 통제를 통해 프리미엄 가격을 유지하려 하고, 오픈소스는 규모의 경제와 커뮤니티를 통해 비용을 낮춘다는 점입니다. 통제를 통한 독점이 얼마나 오래 지속될지는 오픈소스의 추격 속도에 달려 있으며, 2026년 현재 그 추격 속도는 모두의 예상을 훨씬 뛰어넘고 있습니다.
2026년 현재, 오픈소스 모델과 폐쇄형 최상위 모델 간의 격차는 “세대 차이”에서 “단 몇 퍼센트의 차이”로 크게 줄어들었습니다. Qwen3.8은 여러 프로그래밍 벤치마크(표준 평가)에서 GPT-5.6, Claude Opus 4.8과 대등한 성능을 보여주었습니다. 공식 발표된 PaperBench 점수에서 Qwen3.8은 93.0점을 기록하며 GPT-5.6 Sol의 90.5점을 앞서기도 했습니다.
물론 의구심과 비판의 목소리도 적지 않습니다. HN 토론에서는 모델 카드의 성능 수치가 “믿기 힘들 정도로 뛰어나다”는 지적이 나왔으며, 모델이 bf16 정밀도로 출시되어 양자화(Quantization, 모델 압축 기술) 처리가 되지 않았기 때문에 실제 압축 후 성능에는 의문이 남는다는 평가도 있습니다. 또한 1-bit로 압축하더라도 약 397GB의 비디오 메모리가 필요하여 일반인의 개인용 컴퓨터에서는 구동이 불가능하다는 한계도 지적됩니다.
이러한 비판은 모두 타당합니다. 파라미터 경쟁에는 끝이 없으며, 과거 Kimi K3가 2.8조 파라미터 모델을 오픈소스로 공개했듯 기록은 언제든 깨질 수 있습니다. 파라미터 수치가 모든 것을 결정하지 않으며, 벤치마크 결과가 실제 사용자 경험과 일치하는 것도 아닙니다.
하지만 부인할 수 없는 핵심 사실이 있습니다. 2026년의 오픈소스 진영은 이제 폐쇄형 거대 기업들과 정면으로 경쟁할 수 있는 단계에 도달했다는 점입니다. 2년 전만 해도 감히 상상하지 못했던 변화입니다.
일반 사용자도 왜 관심을 가져야 하는가?
첫째, 가격입니다. 오픈소스 모델이 시장 전체의 가격 기준점을 계속 낮춤으로써 우리가 사용하는 다양한 AI 서비스의 이용 요금이 갈수록 저렴해질 것입니다.
둘째, 주권과 접근성입니다. 글로벌 최상위 수준의 AI 모델이 특정 기업의 독점이 아닌 사용자 자신의 소유가 되며, 다운로드와 상업적 활용에 그 누구의 허가도 필요하지 않습니다.
셋째, 미래의 변화입니다. 향후 여러분의 스마트폰에 탑재될 음성 비서, 기업의 고객상담 로봇, 병원의 진단 보조 시스템의 바탕에는 오늘 무료로 공개된 이러한 모델들이 깊숙이 자리 잡게 될 것입니다. 오늘 무료로 개방된 기술은 내일 수없이 많은 제품의 표준 스펙으로 자리 잡게 됩니다.
2조 4천억 파라미터라는 수치 기록은 조만간 다시 깨질 것입니다. 하지만 “최고 성능의 모델을 무료로 개방한다”는 사건 자체는 AI 경쟁의 게임 법칙이 변하고 있음을 증명합니다. 파라미터 수치 자랑에서 벗어나, 누구 능력을 가장 많은 사람의 손에 쥐여줄 수 있는가로 경쟁의 축이 이동하고 있습니다. 그 길의 맨 앞에 오픈소스가 서 있습니다.
여기에 더해 조용하지만 강력한 신호가 있습니다. 가장 강력한 AI 모델이 공공재가 될 때, 우리가 손에 쥐는 AI는 더 이상 특정 거대 기업의 시혜가 아니게 됩니다. 아직은 조금 이른 이야기일지 모르지만, 우리가 나아가는 방향만큼은 틀림없어 보입니다.
참고 링크:
- Hugging Face: Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B
- HN 토론 (HN)
- NVIDIA 기술 블로그: Serve Qwen3.8-2.4T-A95B on GB300 NVL72
- Qwen 공식 X: Qwen3.8-Max 출시 예고
- vLLM 레시피: Qwen3.8-2.4T-A95B
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