알리바바가 영상 생성 및 편집을 위한 최신 오픈소스 AI 모델인 ‘Wan2.1-VACE(Video All-in-one Creation and Editing)’를 공식 발표했다. 이번 모델은 다양한 영상 처리 기능을 하나로 통합해 영상 제작 과정을 간소화하고, 크리에이터의 효율성과 생산성을 극대화하는 데 중점을 두었다. Wan2.1-VACE는 알리바바의 영상 생성 특화 대규모 모델 시리즈인 ‘Wan2.1’에 속하며, 영상 생성 및 편집 기능을 갖춘 오픈소스 통합 모델이다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 멀티모달 입력을 기반으로 영상 생성이 가능하다. 이미지나 특정 프레임을 참조해 편집하거나, 영상 내 선택 영역을 수정·재구성하고, 시공간 확장까지 지원하는 고급 편집 기능을 제공한다. 이를 통해 사용자는 여러 작업을 유연하게 결합해 더욱 창의적인 결과물을 만들 수 있다는 것이 알리바바의 설명이다. Wan2.1-VACE는 이미지 샘플을 바탕으로 상호작용하는 객체가 포함된 영상을 생성하거나, 정적인 이미지를 자연스럽게 움직이게 하여 생동감을 부여할 수 있다. 포즈 전환, 움직임 제어, 깊이 조절, 색상 재처리 등의 기능도 포함돼 고도화된 영상 리페인팅을 지원한다. 또한, 영상 내 특정 영역을 주변에 영향을 주지 않고 수정하거나 삭제·추가할 수 있으며, 영상 경계를 확장하고 자동으로 자연스러운 콘텐츠를 생성해 시각적 풍부함을 더한다. 사용자는 정적인 이미지를 영상으로 변환하는 동시에 객체의 이동 경로를 지정해 움직임을 제어하거나, 특정 인물·사물을 참조해 치환 및 애니메이션 처리도 가능하다. 수직 이미지를 가로 영상으로 확장하면서 새로운 요소를 추가하는 작업 역시 손쉽게 수행할 수 있다.     알리바바는 Wan2.1-VACE에 다양한 영상 편집 작업의 니즈를 고려한 첨단 기술을 다수 적용했다고 설명했다. Wan2.1-VACE는 텍스트, 이미지, 영상, 마스크 등 멀티모달 입력을 일괄 처리하는 통합 인터페이스 ‘VCU(Video Condition Unit)’를 도입했으며, 시간적·공간적 요소를 정형화된 방식으로 표현하는 ‘컨텍스트 어댑터(Context Adapter)’ 구조를 통해 각 작업 개념을 효율적으로 모델에 주입할 수 있도록 설계되었다. 이를 기반으로 폭넓은 영상 합성 작업을 유연하게 관리할 수 있다. 알리바바는 이 같은 구조적 혁신 덕분에 Wan2.1-VACE가 ▲SNS 숏폼 영상의 빠른 제작 ▲광고·마케팅용 콘텐츠 창작 ▲영상 후반 작업 및 특수효과 적용 ▲교육용 트레이닝 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 영상 기반 AI 모델을 훈련하려면 막대한 연산 자원과 고품질 학습 데이터가 필요하다. Wan2.1-VACE는 오픈소스를 통해 이러한 장벽을 낮추고, 더 많은 기업이 빠르고 경제적인 방식으로 자사 니즈에 맞춘 고품질 영상 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원한다. Wan2.1-VACE는 파라미터 수 기준으로 140억(14B) 버전과 13억(1.3B) 버전 두 가지 형태로 제공된다. 현재 해당 모델은 허깅페이스(Hugging Face), 깃허브(GitHub), 알리바바 클라우드 오픈소스 커뮤니티 모델스코프(ModelScope)에서 무료로 다운로드할 수 있다.

산업데이터 스페이스와 제조업의 미래   우리나라가 새로운 성장동력을 만들기 위해서는 산업데이터에 주목할 필요가 있다. 우리나라의 산업데이터 활용 잠재력은 매우 크다. 국내에는 이미 다양한 산업분야의 데이터 플랫폼이 구축되어 운영 중이다. 산업데이터의 잠재력을 성장 동력으로 연결하려면 공공기관과 기업 내부에 쌓여 있는 방대한 데이터를 끄집어내고 기관 간에 데이터의 공유와 연계를 이루는 데이터인프라 구축이 무엇보다 필요하다.    (이미지 출처 : 123RF) 기업은 물론 한 국가의 산업경쟁력도 디지털 전환(DX)을 빼놓고는 얘기할 수 없는 시대가 되었다. 디지털 전환은 인공지능, 사물인터넷(IoT), 클라우드 등 디지털 기술을 모든 사업영역에 적용함으로써 조직문화, 비즈니스 모델과 프로세스 등에 근본적인 변화를 일으켜서 새로운 가치를 만들어내는 것을 의미한다. 디지털 전환을 통해 재화나 서비스의 생산부터 소비에 이르는 일련의 경제활동들이 지능화되고 효율화되고 있다.  보스톤 컨설팅 그룹(Boston Consulting Group)의 연구조사에 따르면 디지털 선도기업들은 디지털 후발기업들에 비해 수익성장률(earnings growth)이 1.8배 더 높고 총 기업가치(total enterprise value) 성장률은 2배 이상이라고 한다. 또한, 세계적 시장조사기관인 Statista에 따르면 전세계 디지털전환기업의 생산액은 2018년 13.5조 달러에서 2023년 53.3조 달러로 증가하면서 전세계 GDP의 절반을 넘어섰다. 한편, 디지털기업은 글로벌 시장을 주도하고 있다. 지난 2008년 전세계 시가총액 10대 기업의 절반은 CNPC, 엑손모빌 등과 같은 에너지기업이었으나 지금은 애플, 마이크로소프트, 아마존, 알파벳(구글), 테슬라, 엔비디아, 메타(페이스북) 등 7개의 디지털기업이 그 자리를 차지하고 있다.  데이터의 90%는 산업데이터이나 60∼80%가 활용되지 못하고 사장 디지털 전환의 중심에는 데이터가 자리잡고 있다. 디지털기술을 적용하여 분산된 데이터를 가치 있게 변환시키는 것이 디지털 전환의 핵심이기 때문이다. 기업내부에 쌓여 있는 경험과 노하우를 데이터화하고 이러한 데이터를 분석하면 비즈니스를 효율적으로 운영하거나 새로운 비즈니스를 만들어낼 수 있다. 구글, 페이스북, 아마존 등은 방대한 데이터를 모을 수 있는 고유 플랫폼을 보유하고 있다. 이들은 플랫폼 이용자들의 거래방식, 소비패턴 등의 데이터를 인공지능으로 분석하여 고객의 요구를 확인하거나 새로운 비즈니스기회를 찾아가며 물류, 금융, 헬스케어, 클라우딩 등으로 사업영역을 확장해왔다. 데이터는 크게 개인정보데이터와 산업데이터로 구분해볼 수 있다. 개인정보데이터는 개인의 취향, 동선, 사회관계, 소비행동 등으로 검색, SNS, 간편지불 등의 과정에서 생성된다.  GAFA(Google, Amazon, Facebook, Apple)는 개인정보 데이터를 활용하여 오늘날 시가총액 기준 글로벌 10대 기업으로 성장할 수 있었다. 한편, 산업데이터는 제품개발, 생산, 유통, 소비 등 산업활동 전과정에서 생성되며 전체 데이터의 90%를 차지하고 있다.  산업데이터는 연구개발(R&D)에서 생산, 유통‧마케팅에 이르는 모든 밸류체인에서 생산성과 부가가치를 높이고, 새로운 제품과 서비스를 창출하며, 더 나아가 새로운 산업을 만드는 데 활용될 수 있다. 그러나 아직까지 세계적으로 산업데이터는 활용도가 높지 않으며 산업데이터 분야에 GAFA와 같은 지배적 사업자도 나타나고 있지 않다.  시장조사기관인 forrester research에 따르면 기업내 축적된 데이터중 60∼73%는 사용되지 않고 있다고 한다. EU 집행위원회도 산업데이터의 80%가 전혀 사용되고 있지 않다고 한다. 산업 데이터가 기업의 영업비밀을 포함하고 있는 데다, 각 기업 간의 데이터 형식과 호환성이 없어 데이터를 공유하고 협력하는 데 어려움이 있기 때문이다. 그러나 한편으로 보면 그 만큼 성장잠재력은 크다. 2022년 EU 집행위원회에 따르면 데이터법(Data Act)으로 산업데이터 활용이 제도적으로 보완되면 2028년까지 2,700억 유로(407조원)의 추가 GDP 창출을 기대할 수 있다고 한다.  미국과 중국이 세계 데이터 과점, EU와 일본은 산업데이터에 주력 현재 세계 데이터시장은 개인정보를 중심으로 GAFA가 장악해가고 있다. 미국 정부는 GAFA 등 플랫폼기업이 글로벌 시장에서 데이터를 지속적으로 수집하고 활용할 수 있도록 디지털 통상(Digital Trade)에 발 벗고 나서고 있다.  2017년 미무역대표부(USTR)가 매년 발간하는 국별 무역장벽보고서에 별도의 디지털무역장벽분야가 새롭게 만들어진다. 2018년 11월 체결된 미국·멕시코·캐나다협정(USMCA)에는 처음으로 디지털통상 챕터가 신설되고 데이터이전 자유화, 데이터지역화 금지, 소스코드 공개금지 등의 규범이 담긴다. 2019년 10월에는 최초의 독자적인 국제조약이면서 USMCA보다 더욱 개방된 모습으로 미일간 디지털통상협정(USJDTA)이 체결되었다. 한편, 2019년부터 시작된 WTO 디지털통상협상 과정에서 미국은 모든 서비스에서 데이터이동 자유화를 강력하게 주장하고 있다.  세계의 공장이자 14억 인구를 가진 중국에서는 전세계 데이터의 1/4 이상이 생성되고 있으며 알리바바, 텐센트, 바이두 등이 중국내 데이터시장을 주도해 가고 있다. 중국 정부는 2019년 데이터를 토지, 노동, 자본, 기술과 함께 새로운 국가 생산요소로 규정하고 데이터 활용에 적극적으로 개입하고 있다. 지난 2023년 10월에는 데이터의 유통과 개인정보, 보안 등을 위해 국가데이터국을 설치하여 데이터 통제를 강화한 바 있다. 여기에 네트워크안전법, 개인정보보호법, 데이터안전법 등 법률을 제정하여 자국내 데이터의 해외반출을 엄격하게 규제하고 있다. EU는 미중 IT기업의 데이터 과점에 대응하고 산업의 경쟁력을 확보하기 위한 데이터정책에 집중한다. 특히, 아마존, 구글 등 거대 미국 클라우드 기업으로부터 자신들의 기술 노하우를 지키고 자율성을 확보하는 것을 목표로 삼는다. 이를 위해, EU는 2020년 EU 데이터전략을 발표하고 여기서 유럽 공통 데이터 스페이스(European Common Data Spaces)를 제시한다. 데이터 스페이스는 데이터들이 원래 있던 곳에 있으면서 필요할 때마다 공유될 수 있도록 하는 공간을 의미한다. 구체적으로 가이아-X, 카테나-X, 매뉴팩처링-X 프로젝트 등이 추진되고 있다. 가이아-X는 각 산업 분야를 연결하는 가장 포괄적인 데이터 스페이스이고, 카테나-X는 가이아-X 중 자동차산업의 공급망간에 데이터를 교환·공유함으로써 경쟁력을 높이는데 목표를 두고 있다. 일본은 세계 최고수준 로봇, 센서를 바탕으로 공장자동화 등의 제조현장에서 데이터를 충분히 확보하고 있다. 이에 애플이나 구글 등 미국 디지털기업의 개인정보데이터에는 못 따라가지만, 강력한 제조업을 기반으로 한 산업데이터 경쟁력을 키우기 위해 역량을 집중하고 있다. 2016년 관민 데이터활용 기본법, 2017년 데이터 거래규정, 2018년 생산성향상 특별조치법 등의 제정을 추진하였으며, 지난해 4월 우라노스 에코시스템(Ouranos Ecosystem)을 출범시켜 산업계 전반에 데이터공유와 연계를 꾀하고 있다.  산업데이터의 공유와 활용을 늘리기 위한 인프라 구축 나서야 우리나라는 세계가 주목하는 경제성장을 이룩했다. 1960∼1980년대 정부주도로 철강, 석유화학 등의 산업을 육성하고 1990∼2000년대 세계화와 중국성장을 수출 확대로 연결시켰다. 그러나 최근 대외적 여건을 보면 산업의 성장엔진은 식어가고 수년 내 수출 절벽이 현실화될 수도 있어 우려스럽다. 외적으로는 미중 패권경쟁 격화, 선진국의 산업정책 부활, 보호무역 확산 등으로 글로벌가치사슬(GVC)이 급속하게 파편화, 블럭화되면서 우리의 미래 먹거리와 수출시장을 위협하고 있다. 중국은 첨단산업에서 자급률을 높이고 있고, 미국, 일본, EU 등 선진국들도 반도체, 배터리 등 첨단산업 육성에 열을 올리면서 우리산업이 설자리를 점점 좁혀오고 있다. 대내적으로도 활로가 보이지 않는다. 지난 20년간 주력 수출품목의 변화가 없는 등 산업 역동성이 사라지고 있다. OECD 최하위 출산율과 고령화로 생산가능인구가 줄어드는 가운데, 학생들은 공대를 포기하고 의대로 진로를 바꾸고 있다. 심각한 데이터 규제로 인공지능, 메타버스와 같은 미래 새로운 산업의 발전 기반도 취약한 상태다. 국제경영개발원(IMD)에 따르면 우리나라 기업의 빅데이터 활용순위는 26위로 한참 뒤져 있다. 새로운 성장동력을 만들기 위해서는 산업데이터에 주목할 필요가 있다. 우리나라의 산업데이터 활용 잠재력은 매우 크다. 반도체‧조선 세계 1위, 석유화학‧철강‧로봇 세계 5위, 자동차 세계 7위의 세계적인 제조기반에 5G 등 세계 최고 수준의 ICT 인프라를 보유하고 있어 디지털 기술을 제조업에 접목하기가 수월하다. 연구개발-조달-생산-유통-소비에 이르는 가치사슬(Value chain) 전반에 디지털 전환(DX)을 확산시키면 디지털 제조강국으로 도약할 수 있다.  한편, 우리나라 의료기술과 정보 또한 세계 최고 수준이다. 데이터, 개인정보에 대한 과감한 규제완화가 이루어진다면 원격의료, 디지털 헬스케어 분야에서 제2의 반도체신화를 기대해 볼 수도 있다. 여기에 세계 최고 수준의 ICT 인프라에 혁신역량을 집중한다면 스마트제조, 스마트팜과 같은 새로운 혁신서비스가 수출의 중심이 될 수도 있을 것이다.   국내에는 이미 다양한 산업분야의 데이터 플랫폼이 구축되어 운영 중이다 그러나 플랫폼 참여자는 개인정보, 영업비밀 보호 등 데이터 공유나 거래시 발생할 수 있는 위험부담으로 양질의 데이터 제공에 소극적일 뿐 아니라 표준화, 상호운용성 등 데이터 공유·활용을 위한 토대도 부족한 실정하다. 데이터는 크기가 클수록 그리고 서로 다른 데이터가 융합될수록 더욱 큰 가치를 창출하는 네트워크 효과가 있다. 산업데이터의 잠재력을 성장 동력으로 연결하려면 공공기관과 기업 내부에 쌓여 있는 방대한 데이터를 끄집어내고 기관 간에 데이터의 공유와 연계를 이루는 데이터인프라 구축이 무엇보다 필요하다. 그리고 구축된 인프라가 제대로 작동하기 위해서는 수익을 창출하고 창출된 수익이 모든 참여자에게 돌아갈 수 있고 참여자들이 안전하게 데이터를 공유·거래할 수 있으며 개방적이고 투명한 표준방식으로 데이터가 연계될 수 있어야 할 것이다. 미국과 중국이 거대 플랫폼 기업을 앞세워 세계 데이터 시장을 장악하고 있다. EU는 2014년부터 산업데이터를 중심으로 공유와 연계 플랫폼 구축에 나서고 있으며 일본이 그 뒤를 잇고 있다. 우리나라는 2022년 산업디지털전환촉진법이 제정되고서야 산업데이터 활용기반 구축이 본격화된다. 이 법에 따라 지난 2023년 1월 제1차 산업디지털전환 종합계획이 수립되었고 산업전반에 인공지능(AI)을 내재화시키는 프로젝트가 진행되고 있다. 그러나 다른 나라들에 비해 많이 뒤져 있다. 산업데이터의 공유·활용을 위한 프로젝트를 서둘러야 할 것이다. 이를 통해 대한민국의 산업이 한층 더 도약하고, GAFA를 뛰어 넘는 산업데이터 거인이 우리나라에서 탄생할 수 있기를 기대해 본다.   김용래 교수 경희대학교 첨단기술비즈니스학과 전 특허정장  

알리바바 클라우드가 새로운 오픈소스 영상 생성 모델인 ‘Wan2.1-FLF2V-14B’를 공개했다. 이번 모델은 시작 프레임과 종료 프레임을 입력값으로 활용해, 보다 정교하고 직관적인 영상 생성이 가능하도록 설계되었다. 이를 통해 숏폼 콘텐츠 제작자는 자신만의 AI 모델과 애플리케이션을 보다 효율적이고 경제적으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다. Wan2.1-FLF2V-14B는 알리바바 클라우드의 파운데이션 모델 시리즈인 ‘Wan2.1’에 속하며, 텍스트와 이미지 입력을 기반으로 고품질의 이미지와 영상을 생성하는 데 최적화된 모델이다. 현재 이 모델은 오픈소스 플랫폼인 허깅페이스(Hugging Face), 깃허브(GitHub), 알리바바 클라우드의 오픈소스 커뮤니티 모델스코프(ModelScope)를 통해 누구나 자유롭게 활용할 수 있다. 이 모델은 사용자 명령어의 정밀한 실행은 물론, 첫 프레임과 마지막 프레임 사이의 시각적 일관성을 유지하며, 복잡한 동작을 자연스럽게 연결해 사실적인 영상 결과물을 제공한다. Wan 시리즈의 공식 웹사이트에서는 해당 모델을 활용해 720p 해상도의 5초 분량 영상을 무료로 생성 가능하다.     이번 모델의 핵심 기술은 ‘제어 조정 메커니즘(Control Adjustment Mechanism)’이다. 사용자가 제공한 시작 프레임과 종료 프레임을 제어 조건으로 활용함으로써, 두 장면 사이의 부드럽고 정밀한 전환을 가능하게 한다. 또한 시각 안정성을 확보하기 위해, 해당 메커니즘은 시작 프레임과 종료 프레임에 포함된 의미 정보를 생성 과정에 반영하는데, 이를 통해 프레임을 동적으로 변형하면서도 스타일과 콘텐츠, 구조적 일관성을 함께 유지할 수 있다. 알리바바 클라우드는 지난 2월에 Wan2.1 시리즈 내 4종의 AI 모델을 오픈소스로 공개한 바 있다. 해당 시리즈는 현재까지 허깅페이스와 모델스코프에서 누적 220만 건 이상의 다운로드를 기록했다. Wan2.1 시리즈는 중국어와 영어 기반 텍스트 효과를 모두 지원하는 영상 생성 AI 모델로, 복잡한 움직임과 픽셀 표현, 명령 수행 정확도 면에서 높은 성능을 보인다. 한편, 알리바바 클라우드는 2023년 8월 최초의 오픈형 대규모 언어모델 ‘큐원-7B(Qwen-7B)’를 공개했다. 큐원 시리즈는 허깅페이스의 오픈 LLM 리더보드에서 지속적으로 최상위권을 기록하며, 다양한 벤치마크에서 세계 주요 AI 모델과 대등한 성능을 입증한 바 있다. 지난 수년간 알리바바 클라우드는 200개 이상의 생성형 AI 모델을 오픈소스로 공개해 왔으며, 현재까지 허깅페이스를 기반으로 약 10만 개 이상의 파생 모델이 개발되었다.

알리바바 클라우드가 오픈소스 커뮤니티 활성화를 위한 조치의 일환으로 AI 기반 영상 생성 모델을 오픈소스로 무료 공개한다고 발표했다. 알리바바 클라우드는 비디오 파운데이션 모델 ‘Tongyi Wanxiang(통이 완샹)’의 최신 버전인 Wan2.1 시리즈 중 140억(14B) 및 13억(1.3B) 매개변수 모델 4종을 오픈소스로 공개하며, AI 기술의 개방성과 확장성을 더욱 강화해 나갈 계획이다. 이번에 공개된 모델은 T2V-14B, T2V-1.3B, I2V-14B-720P, I2V-14B-480P 등 4종으로, 텍스트 및 이미지 입력을 기반으로 고품질 이미지와 영상을 생성하도록 설계됐다. 이들 모델은 알리바바 클라우드의 AI 모델 커뮤니티인 ‘모델스코프(ModelScope)’와 협업형 AI 플랫폼 ‘허깅페이스(Hugging Face)’에서 다운로드 가능하며, 전 세계 학계 연구자 및 기업이 자유롭게 활용할 수 있도록 공개됐다. 올해 초 공개된 Wan2.1 시리즈는 중국어와 영어에서 텍스트 효과를 지원하는 최초의 AI 영상 생성 모델로 복잡한 움직임을 정밀하게 처리하고, 픽셀 품질을 향상시키며, 물리적 원칙을 준수하며, 명령 실행 정확도를 최적화하는 등 사실적인 영상 생성 능력에서 강점을 발휘한다. 알리바바 클라우드는 “이런 명령 수행 정밀도에 힘입어 Wan2.1은 영상 생성 모델의 종합 벤치마크인 Vbench 리더보드에서 1위를 기록했다. 또한, 허깅페이스의 VBench 리더보드 상위 5개 모델 중 유일한 오픈소스 영상 생성 모델로 자리매김하며 글로벌 AI 커뮤니티에서 그 기술력을 입증하고 있다”고 전했다. VBench에 따르면, Wan2.1 시리즈는 종합 점수 86.22%를 기록하며, 움직임의 자연스러움, 공간적 관계, 색상 표현, 다중 객체 상호작용 등 핵심 평가 항목에서 높은 성능을 입증했다.     영상 생성 AI 모델을 훈련하려면 대량의 컴퓨팅 자원과 고품질 학습 데이터가 필수이다. 이러한 모델을 오픈소스로 개방하면 AI 활용의 장벽을 낮출 수 있으며, 기업들은 보다 효율적이고 경제적인 방식으로 자사 비즈니스에 최적화된 고품질 영상 콘텐츠를 제작할 수 있다. T2V-14B 모델은 복잡한 동작이 포함된 고품질 영상 생성에 최적화되어 있으며, T2V-1.3B 모델은 생성 품질과 연산 효율성의 균형을 맞춰 연구 및 2차 개발 작업을 진행하는 다양한 개발자에게 적합한 설루션을 제공한다. 예를 들어, T2V-1.3B 모델은 일반적인 개인용 노트북에서도 480p 해상도의 5초 길이 영상을 약 4분 만에 생성할 수 있어, 연구자 및 개발자들이 보다 쉽고 효율적으로 이를 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, I2V-14B-720P 및 I2V-14B-480P 모델은 텍스트 기반 영상 생성뿐만 아니라 이미지 기반 영상 생성 기능까지 지원한다. 사용자는 한 장의 이미지와 간단한 텍스트 설명만 입력하면 역동적인 영상 콘텐츠를 손쉽게 제작할 수 있으며, 플랫폼은 특정 크기에 제한 없이, 다양한 해상도의 이미지를 정상적으로 입력받아 처리할 수 있도록 설계됐다.

알리바바 클라우드가 최신 대규모 언어 모델인 ‘통이치엔원(Tongyi Qianwen)’을 발표했다. 알리바바 클라우드는 통이치엔원을 가까운 시일 내에 알리바바의 다양한 사업에 통합해 사용자 경험을 개선하고, 고객과 개발자에게 제공해 비용 효율적인 방식으로 맞춤형 AI 기능을 개발할 수 있도록 지원할 예정이다. 또한, 알리바바 클라우드는 ECS(Elastic Compute Service)와 OSS(Object Storage Service) 등 주요 클라우드 제품에 대한 보다 저렴한 비용 옵션을 제공하기 위해 신규 ECS 인스턴스, OSS-RC(OSS-Reserved Capacity), OSS-ARC(Oss-Anywhere Reserved Capacity) 등을 발표했다. 이를 통해 새로운 AI 시대에 신규 기회를 창출하고자 하는 기업에게 개선된 접근성과 합리적인 비용으로 컴퓨팅을 제공한다는 방침이다. 통이치엔원은 가까운 시일 내에 알리바바 생태계 내 모든 비즈니스 애플리케이션에 통합돼 기업 커뮤니케이션, 지능형 음성 비서, 전자상거래, 정보 검색·탐색, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 사용자 경험을 더욱 향상시킬 예정이다. 현재 중국어와 영어를 지원하는 이 모델은 알리바바의 디지털 협업 업무 공간이자 애플리케이션 개발 플랫폼인 딩톡(DingTalk)과 IoT 지원 스마트홈 가전을 제공하는 티몰 지니(Tmall Genie)에 우선 적용될 예정이다. 통이치엔원이 적용된 딩톡은 직장 내 커뮤니케이션을 더욱 효율적으로 개선하도록 설계됐다. 예를 들어, 회의록을 요약하거나 회의 간 대화를 텍스트로 변환할 수 있으며, 이메일을 작성하고 간단한 프롬프트를 통해 비즈니스 제안서나 프로모션 캠페인 플랜의 초안을 작성할 수 있다. 사용자는 종이에 적힌 초안을 사진으로 찍어 곧바로 딩톡의 미니 애플리케이션을 만들 수도 있다. 통이치엔원이 탑재된 티몰 지니는 사용자와 더 역동적이고 생생한 대화를 나눌 수 있게 된다. 예를 들어, 어린이를 위한 이야기를 개발해 들려주거나 건강 식단 레시피를 제공하며, 여행 팁을 제공하거나 운동할 때 어울리는 배경 음악을 추천할 수도 있다.     알리바바 클라우는 기업 고객이 더 많은 AI 기반 혁신의 혜택을 누릴 수 있도록 클라우드에서 통이치엔원에 대한 액세스를 제공하고, 고객이 맞춤형 대규모 언어 모델을 구축할 수 있도록 지원할 예정이다. 안전한 클라우드 환경에서 고객의 독점 인텔리전스와 산업 지식으로 통이치엔원을 미세 조정함으로써 기업은 특정 비즈니스 요구에 맞는 맞춤형 AI 모델을 구축할 수 있다. 이를 통해 고객은 기초 모델 구축을 위한 많은 자원과 비용이 요구되는 사전 학습 과정을 거치지 않고도 새로운 성장 동력을 확보할 수 있다. 통이치엔원은 현재 중국의 일반 기업 고객을 대상으로 베타 테스트가 진행 중이다. 또한, 개발자는 곧 알리바바 클라우드의 통이치엔원에 액세스해 대규모로 AI 애플리케이션을 개발할 수 있게 된다. 이를 통해 물류부터 미디어, 금융, 제조, 에너지, 소매 등에 이르는 다양한 분야의 AI 소프트웨어 생태계가 더욱 강화될 전망이다. 현재 중국 소재의 개발자는 베타 테스트를 신청해 통이치엔원 API를 사용할 수 있다. 아울러 이미지 이해 및 텍스트 투 이미지(test-to-image) 기능을 포함한 멀티 모달 기능이 통이치엔원 모델에 추가돼 사용자에게 더 강력한 AI 기능을 제공할 예정이다. 한편, 통이치엔원은 텍스트를 이미지와 짧은 동영상으로 변환할 수 있는 모델을 비롯한 다양한 AI 모델을 통합하는 알리바바의 독점 사전 학습 모델 프레임워크인 통이(Tongyi)를 기반으로 한다. 지난해 알리바바 클라우드는 전 세계 개발자와 연구자를 위해 통이 기반 텍스트 투 이미지 모델 등 수백 개의 AI 모델을 제공하는 오픈소스 서비스형 모델(MaaS) 플랫폼 모델스코프(ModelScope)를 출시했다. 현재 800개의 모델과 100만 이상의 활성 사용자를 보유한 모델스코프는 현재까지 1600만 건 이상의 모델 다운로드를 기록했다. 중소기업을 대상으로 설계된 새로운 ECS 유니버설 인스턴스는 동급 제품과 동일한 안정성을 제공하면서도 최대 40%의 비용을 절감할 수 있다. 이는 웹 애플리케이션, 웹사이트, 기업용 오피스 애플리케이션, 오프라인 데이터 분석 등을 수행하는 중소기업에 적합하다. OCC-RC는 고객이 특정 지역의 스토리지 용량을 1년 동안 예약할 수 있게 한다. 이를 통해 종량제 서비스 대비 최대 50%까지 용량 비용을 절감할 수 있다. 고객이 특정 지역에 데이터를 저장할 필요가 없는 경우에는 ‘OSS 애니웨어 버킷(Anywhere Bucket)’을 생성해 알리바바 클라우드가 선택한 지역에 데이터를 저장하고, OCC-ARC를 사용해 OSS 애니웨어 버킷에 저장된 오브젝트의 용량을 예약할 수 있다. 이를 통해 종량제 가격 대비 최대 70%까지 용량 비용을 줄일 수 있다. 알리바바그룹의 다니엘 장(Daniel Zhang) 회장 겸 최고경영자(CEO)는 “우리는 생성형 AI와 클라우드 컴퓨팅이 주도하는 기술적 전환점을 맞이했다. 모든 분야의 기업들이 경쟁력을 유지하기 위해 인텔리전스 혁신을 수용하기 시작했다”면서, “알리바바 클라우드는 기업과 개발자가 더 많은 인사이트를 발굴하고, 성장을 위한 새로운 비즈니스 모델을 모색하며, 사회를 위한 더 많은 첨단 제품과 서비스를 창출할 수 있도록 컴퓨팅과 AI 서비스를 더 포괄적이고 접근하기 쉽게 만드는 데 전념하고 있다”고 말했다. 알리바바 클라우드의 징런 저우(Jingren Zhou) 인텔리전스 CTO는 “대규모 언어 모델에 기반한 생성형 AI는 전례 없이 새로운 국면을 맞이하고 있다. 이러한 최신 AI 시대에 우리는 탄력적인 퍼블릭 클라우드 인프라와 검증된 AI 역량을 통해 고객과 더 넓은 커뮤니티를 위한 부가가치를 창출할 수 있다”면서, “우리는 클라우드와 AI 모델이 필수적인 역할을 하는 AI 개발의 새로운 패러다임을 목격하고 있다. 알리바바 클라우드는 이 패러다임을 더욱 포괄적으로 만들어 모든 산업 분야의 기업이 인텔리전스 혁신을 촉진하고 궁극적으로 비즈니스 생산성을 향상시키고 전문성과 역량을 확장하는 동시에 혁신을 통해 더 많은 기회를 창출할 수 있도록 지원할 계획”이라고 말했다.

알리바바 클라우드가 ‘2023년 아시아 차세대 클라우드 전략 보고서’를 통해 "아시아 지역에서 클라우드를 사용하는 기업 중 84% 이상이 2023년에 클라우드 기술 투자를 늘릴 것으로 보인다. 또한, 84% 이상의 기업은 2년 이내 전체 IT 인프라를 클라우드 환경으로 이전할 계획이라고 밝혔다"고 전했다. 이번 보고서는 한국을 포함한 아시아 8개 국가에서 1000명 이상의 IT 리더를 대상으로 시장조사업체 닐슨IQ와 함께 진행한 조사 데이터에 기반한다. 보고서에 따르면, 코로나19 이후 기업 내 미션 크리티컬 비즈니스의 디지털 전환이 가속화되며 클라우드 전략의 투자 또한 증가할 것으로 보인다. 코로나19 이후 기업의 IT 활용 전략이 변화하면서 약 54%의 기업은 클라우드 기반 소프트웨어 활용이 증가했다고 밝혔으며, 약 41%의 기업이 클라우드 이전이 가속화되었다고 밝혔다. 그리고 전체 조사 대상 기업의 36% 이상이 향후 6개월 내 클라우드 이전을 마칠 것이라고 응답했다.     아시아 기업 중 69% 이상은 최소 3년 이상 클라우드를 사용했으며 클라우드 성숙도가 높은 국가는 홍콩, 일본, 싱가포르였다. 3개 국가의 조사기업 중 3년 미만의 클라우드 서비스 사용 경험을 가진 조사 기업은 20%에 불과했다. 산업별로는 IT, 제조업, 금융 서비스의 클라우드 성숙도가 가장 높은 것으로 나타났다. 태국(95%), 인도네시아(94%), 필리핀(91%), 홍콩(83%), 싱가포르(83%) 등 국가에서는 향후 1년 내 클라우드 투자를 더욱 늘릴 것이라고 응답했다. 한편, 과반수의 일본과 한국 기업은 기존의 투자 수준을 유지할 것이라고 응답했다. 핵심 산업 중에선 게임산업이 클라우드에 가장 많은 투자를 할 것으로 예상되며 통신, IT, 금융 서비스 산업 순으로 나타났다. 아시아 기업이 가장 선호하는 클라우드 전략은 프라이빗 클라우드(40%)와 퍼블릭 클라우드(27%)였다. 기업이 퍼블릭 클라우드 전략을 선호하는 이유로는 보안, 현지 고객지원, 가격 등이 있었으며 약 38%의 기업이 향후 1년 이내 약 20% 이상의 투자를 늘릴 것이라고 응답했다. 반면, 한국은 퍼블릭 클라우드 전략을 가장 많이 채택하고 있으며 게임, 공공부문, 리테일, 인터넷 기술 등 산업 부문에서 퍼블릭 클라우드를 가장 많이 활용하고 있는 것으로 나타났다. 하이브리드 클라우드를 도입하는 기업 또한 증가하고 있다. 설문 조사 기간, 기업의 하이브리드 클라우드 채택률이 약 7% 증가했으며 클라우드 전략을 변경한 기업 중 약 39% 이상이 하이브리드 클라우드 전략을 채택했다. 알리바바 클라우드는 "이는 기업이 보안과 동일하게 비즈니스에 최적화된 클라우드 전략을 선호하는 것으로 보인다"고 분석했다. 아시아 기업의 IT 투자 우선순위로는 ‘데이터 분석과 AI(53%)’가 1위를 차지했으며 클라우드 컴퓨팅(52%), 자동화(46%) 순인 것으로 나타났다. 이와 관련해 알리바바 클라우드는 비즈니스 성장에 있어 클라우드 인프라의 중요성을 인지한 기업이 과반수 이상인 것으로 보인다고 설명했다. 알리바바 그룹의 셀리나 위안(Selina Yuan) 부사장 겸 알리바바 클라우드 인텔리전스 글로벌 사업 부문 회장은 “클라우드 채택은 기업의 성공을 위한 필수 조건이 되었으며, 고객은 디지털 시대에 비즈니스 성장을 위해 다양한 클라우드 전략을 채택하고 있다”면서, “아시아 지역의 다양화된 클라우드 전략은 비즈니스 디지털화를 위해 기업이 강력하고, 탄력적이며 안전하고 유연한 인프라를 모색하고 있는 것으로 해석된다. 이러한 기업의 니즈를 위해 알리바바 클라우드는 더욱 혁신적이고 안전한 퍼블릭 클라우드 서비스를 제공할 예정”이라고 말했다.