중국 대형 AI모델 상반기 성능 고도화

2026년 들어 중국 주요 인공지능 기업들이 대형 언어모델(LLM) 성능을 빠르게 끌어올리며 글로벌 AI 경쟁 구도에 변화를 예고하고 있다. 국련민생증권 자료에 따르면 상반기 중 다수의 중국 업체가 MoE(전문가 혼합) 구조를 앞세운 신형 모델을 잇달아 공개했다. DeepSeek는 4월 24일 V4를 내놓으며 Pro와 Flash 두 가지 버전을 선보였다. Pro는 총 1조6,000억 개 파라미터에 활성 파라미터 490억 개를 갖췄고, 최대 100만 토큰의 긴 컨텍스트를 처리할 수 있다는 점이 특징이다. 즈푸AI(智谱)는 4월 8일 총 7,440억 파라미터, 활성 400억 규모의 GLM-5.1을 공개하며 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 약 8시간 동안 자율 수행하는 능력을 구현했다. 에이전트 역량 경쟁도 뚜렷하다. Moonshot AI의 Kimi K2.6은 최대 300개 하위 에이전트를 동시에 협업시키는 '에이전트 군집' 기능과 단일 작업당 4,000회 이상의 도구 호출을 지원한다. 알리바바는 4월 2일 코딩·에이전트 프로그래밍 성능을 강화한 Qwen3.6-Plus를 발표했고, 바이트댄스는 2월 Doubao 2.0 시리즈로 멀티모달 이해와 장기 추론 능력을 보강했다. 특히 메이퇀은 7월 6일 공개한 LongCat 2.0에서 업계 최초로 5만 장 규모의 자체 GPU 컴퓨팅 클러스터를 활용해 1조 파라미터급 모델의 전 과정 학습을 완료했다고 밝혔다. 이는 중국이 대규모 컴퓨팅 인프라와 대형 모델 학습 역량을 자체적으로 확보하고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 이러한 흐름은 미국 빅테크가 주도해 온 프론티어 AI 모델 시장에서 중국의 추격 속도가 빨라지고 있음을 시사한다. 대규모 학습 수요 지속은 AI 가속기 시장에도 영향을 미칠 수 있어, 미국 상장 종목 중에서는 알리바바(BABA)를 비롯한 AI·클라우드 관련 기업의 경쟁 환경 변화를 주목할 필요가 있다.