알리바바가 가상 AI를 넘어 물리적 AI 시장을 선도하는 새로운 전략

알리바바는 2025년 10월 초, 자사의 핵심 AI 연구 조직인 Qwen 내에 로봇 및 체현 AI(Robotics and Embodied AI Group) 전담 팀을 신설하며, 인공지능 분야의 전략적 전환을 공식화했어요. 이는 단순히 데이터를 처리하는 기존 가상 AI 단계를 넘어, 로봇과 같은 물리적 신체에 AI를 통합해 실제 세계에서 인식하고 상호작용하는 물리적 AI(Physical AI) 시대로 진입하겠다는 의미예요.

 

알리바바가 로봇팀을 신설하고 물리적 AI로 움직이는 이유

 

알리바바는 중국 최대 전자상거래 기업으로서, Qwen 모델의 강력한 AI 역량을 바탕으로 새로운 비즈니스 성장 동력을 찾고 있어요.

 

• 가상 AI의 한계 극복: 챗봇처럼 가상 세계에 머물던 기존 AI의 한계를 벗어나, 물류 자동화, 스마트 제조 등 실제 산업 현장에서 로봇이 실시간으로 환경에 적응하고 복합적인 작업을 수행하도록 만들어요.
• 기초 에이전트로 진화: 알리바바의 멀티모달 AI 모델인 Qwen은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 이해하는데, 이 모델을 로봇에 적용해서 긴 시퀀스 추론과 실세계 적용 능력을 갖춘 기초 에이전트로 진화시키려는 시도예요.
• 산업 및 제조 혁신 가속화: Physical AI가 도입되면 기존 자동화 로봇보다 환경 변화에 민첩하게 대응할 수 있어 스마트 제조, 물류, 자동화 서비스 분야에서 생산성과 효율성이 크게 향상될 것으로 기대해요.

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로봇 AI 시장의 주도권을 잡는 핵심 기술 통합 전략

 

알리바바는 자체적인 기술력 강화와 동시에 글로벌 파트너십을 통해 물리적 AI 생태계 구축을 가속화하고 있어요.

 

• 엔비디아와의 기술 협력: 알리바바는 엔비디아와 협력하여 엔비디아의 전체 Physical AI 소프트웨어 스택을 자사 클라우드 플랫폼에 통합했어요. 이 통합은 로봇 강화 학습, 자율주행, 디지털 트윈 등 다양한 응용 분야에서 로봇 및 자율주행 시스템의 훈련과 검증을 클라우드에서 실시간으로 가능하게 만들어요.
• Qwen 모델의 로봇 제어 방식: Qwen 모델은 로봇에 달린 카메라로 실시간 이미지를 받아 객체를 인식하고 그 위치를 파악해요. 사람이 "빨간 상자를 옮겨 줘요"와 같은 자연어 명령을 내리면, Qwen이 이를 해석해서 로봇 팔의 동작 코드를 생성하고 실행하게 만들어요.
• 로봇 스타트업 투자 확대: 알리바바는 로봇 제조 스타트업인 유니트리 로보틱스 등에 투자하고, 특히 지난달 클라우드 컴퓨팅 부문을 통해 선전의 X스퀘어 로봇에 10억 위안(약 1,900억 원) 규모의 투자를 주도했어요. 이는 AI-로봇 솔루션을 하드웨어, 소프트웨어, 클라우드 인프라까지 아우르는 새로운 비즈니스 성장 축으로 삼겠다는 전략이에요.

 

물리적 AI 경쟁에서 중국 기업들의 독자적인 통찰

 

알리바바를 포함한 중국의 빅테크 기업들은 물리적 AI 시장에서 미국과 차별화된 전략을 추진하고 있어요.

 

• 응용 분야에 집중: 미국 기업들이 주로 AI 모델의 성능 경쟁에 주력하는 것과 달리, 중국은 휴머노이드 로봇, 에이전트 등 AI 응용 분야에 집중하며 데이터 확보와 산업 생태계 구축에 주력해요.
• 오픈소스 생태계 활용: 알리바바는 Qwen과 같은 오픈소스 AI 모델의 성능을 향상시켜 글로벌 AI 인재와 개발자들을 중국 생태계로 끌어들이고 있어요. 조 차이 알리바바 회장은 "AI의 승자는 누가 더 강력한 모델을 만드느냐가 아니라, 누가 더 빠르게 적용하느냐로 정해진다"고 언급하며, 중국의 비용 효율적인 오픈소스 모델 개발 방식이 더 빠른 시장 채택을 이끌 수 있다고 강조했어요.
• 정부 정책과의 시너지: 중국 정부는 신기술 발전 가속화 정책과 연계하여 빅테크와 지방정부 간 협력을 강화하고, 연구개발 투자 및 인프라 구축을 지원하고 있어요. 알리바바는 이러한 국가적 지원 속에서 AI 인프라를 강화하고, 국내외 AI 시장에서 경쟁력을 확보하려는 전략을 쓰고 있어요.

 

알리바바의 로봇팀 신설은 이 회사가 가상 세계를 넘어 물리적 세계에서 인공지능의 지배력을 확장하겠다는 분명한 선언이에요. 이는 향후 스마트 제조, 물류, 그리고 일상생활 속 AI 에이전트 서비스 분야에서 큰 변화를 가져올 것으로 보여요.

 

 

 

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