알리바바그룹(Alibaba Group)이 최신 추론 모델 ‘Qwen3-Max-Thinking’을 공개했다. 알리바바는 해당 모델이 강화학습(Reinforcement Learning)을 위해 1조 개 이상의 파라미터로 모델 규모를 대폭 확장했으며, 이를 통해 사실적 지식 처리, 복합 추론, 지시 수행, 인간 선호도 정렬, 에이전트 기능 등 여러 핵심 영역에서 성능 향상을 달성했다고 밝혔다. 알리바바에 따르면 Qwen3-Max-Thinking은 총 19개 주요 벤치마크 평가에서 Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro, GPT-5.2-Thinking-xhigh 등 최신 고성능 모델들과 비교해 경쟁력 있는 선도적 성능을 입증했다. 과학·수학·코딩 문제 해결은 물론, 검색 도구를 활용해 다양한 분야의 전문가급 질문을 해결하는 평가 항목에서도 높은 수준의 결과를 보였다. Qwen3-Max-Thinking의 차별화된 성능은 두 가지 핵심 기술 혁신에서 비롯된다. 첫째는 적응형 도구 활용(Adaptive Tool-use) 기능으로, 모델이 상황에 따라 정보를 검색하고 내장된 코드 인터프리터를 필요 시 자동으로 호출해 활용함으로써, 사용자가 도구를 직접 선택하
중국의 ‘인프라 우선’ 인공지능 전략이 에너지와 데이터센터 기반을 앞세워 차세대 AI 경쟁에서 우위를 뒷받침하고 있다는 평가가 나왔다. 미국 홍콩 기반 일간지 사우스차이나모닝포스트(South China Morning Post)는 2026년 1월22일(현지 시간) 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(World Economic Forum) 패널 토론에서 문샷 AI(Moonshot AI) 장위통(Zhang Yutong) 사장이 중국의 인공지능 산업 발전 전략을 두고 이같이 말했다고 보도했다. 장위통 사장은 중국이 인공지능 산업을 개발하는 과정에서 취하고 있는 ‘인프라 우선(infrastructure first)’ 접근법이 빠르게 진화하는 이 기술 분야에서 최전선 혁신을 여는 데 도움이 될 것이라고 평가했다. 그는 중국의 에너지 확충으로 전력 공급이 “매우 저렴해졌다”며, 이는 기초 연구와 혁신에 필수적이라고 설명했다. 장 사장은 “지원 관점에서 인프라는 분명히 매우 중요하다”고 언급했다. 이 발언은 중국의 ‘AI 플러스(AI Plus)’ 전략을 주제로 한 패널 토론 중 나왔다. 해당 토론은 중국 국제방송 CGTN(China Global Television Netw
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