최근 텐센트가 새로운 AI 모델 Hy3(Hunyuan 3.0)의 프리뷰를 공개하며, 중국 AI 시장에 강력한 도전장을 내밀었습니다.

오랫동안 알리바바나 바이트댄스에 비해 AI 경쟁에서 뒤처져 있다는 평가를 받던 텐센트가, 전직 오픈AI 핵심 연구원을 영입하며 개발한 이 모델은 단순한 기술 발표를 넘어 시장의 판도를 뒤흔들 핵심 동력이 될 전망입니다.

AI 기술의 발전 속도가 나날이 빨라지는 가운데, 텐센트의 이 과감한 행보는 우리에게 어떤 시사점을 줄까요?

텐센트의 AI 반전 드라마: Hy3의 등장과 배경

과거 텐센트는 ‘기술의 알리바바’와 대비되는 ‘실용의 텐센트’로 분류되며, AI 사업 또한 광고와 게임 추천 엔진에 AI를 결합하는 수준에 머물렀습니다.

그러나 이는 텐센트의 자의적인 선택이 아니었음이 이번 Hy3 발표를 통해 명확해졌습니다.

텐센트는 AI 분야에서 도약을 위해 막대한 투자를 감행하고 있습니다.

특히 올해 AI 이니셔티브에 대한 투자를 전년 대비 두 배 이상 증가한 50억 달러(약 6조 9천억 원) 이상으로 확대했습니다.

이러한 변화의 중심에는 오픈AI 출신 야오 순위(Shunyu Yao) 박사가 있습니다.

그는 오픈AI에서 AI 에이전트 연구를 주도했으며, 스스로 인터넷을 검색하고 추론하는 ‘딥 리서치(Deep Research)’, 컴퓨터를 직접 조작하는 ‘CUA(Computer-Using Agent)’ 개발에 핵심 역할을 했습니다.

또한 AI가 복잡한 문제를 단계별로 해결하는 ‘생각의 나무(Tree of Thoughts, ToT)’와 ‘ReAct’ 방법론의 창시자로도 알려져 있습니다.

무려 1억 위안(약 200억 원)의 보상을 받고 텐센트의 최고 AI 과학자(Chief AI Scientist)로 합류한 그는 CEO 직속 ‘AI 인프라 부문’을 이끌며 텐센트의 에이전틱(자율) AI 전환에 사활을 걸고 있습니다.

Hy3의 기술적 강점: 효율성과 추론 능력 극대화

Hy3 모델은 기술적인 면에서도 주목할 만한 혁신을 선보입니다.

2950억 개(295B)의 방대한 파라미터를 갖추고 있음에도 불구하고, MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 채택하여 실제 연산에는 210억 개(21B)의 파라미터만 활성화됩니다.

MoE는 거대한 단일 모델 대신 특정 분야에 특화된 여러 ‘작은 전문가 모델(Expert)’을 모아놓은 구조로, 이는 모델의 성능을 유지하면서도 비용 효율성을 극대화하는 데 기여합니다.

결과적으로 텐센트 클라우드 기준 100만 토큰당 약 1.2위안(약 230원)이라는 경쟁력 있는 입력 비용을 자랑합니다.

이러한 효율성은 Hy3가 복잡한 추론부터 코딩까지 다양한 영역에서 큰 발전을 이루는 기반이 됩니다.

특히 야오 순위 박사가 강조하는 ‘추론과 행동의 결합(ReAct)’ 능력은 AI가 실제 환경에서 더욱 지능적으로 상호작용하고 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다.

이는 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어, 능동적으로 정보를 탐색하고 도구를 활용하여 목표를 달성하는 차세대 AI 모델의 핵심 역량이라고 할 수 있습니다.

벤치마크로 입증된 성능: 중국 최상위권 도약

텐센트는 Hy3 모델이 중국 AI 모델 중 최상위권이라고 자신 있게 주장합니다.

여러 벤치마크 테스트 결과가 이를 뒷받침합니다.

  • SWE-벤치 베리파이드(SWE-bench Verified): 실제 GitHub 프로젝트에서 버그 해결 능력을 측정하는 이 테스트에서 Hy3는 74.4%를 기록했습니다. 이전 모델 Hy2의 53.0% 대비 약 40% 향상된 수치이며, 앤트로픽 클로드 오퍼스 4.6(80.8%)과의 격차를 크게 좁혔습니다. 이는 Hy3의 실전 코딩 능력이 상당한 수준에 도달했음을 보여줍니다.
  • 브라우드콤프(BrowseComp): 복잡한 웹 검색과 정보 합성 능력을 측정하는 이 지표에서는 67.1%를 기록했습니다. 구글 제미나이 2.0 울트라(65.4%)나 딥시크 V4(62.8%)보다 앞서며, AI의 정보 탐색 및 활용 능력이 뛰어남을 입증합니다.
  • 칭화대학교 수학 박사 자격시험 (2026년 봄 예측): 평균 88.4점을 기록하며 중국 내 AI 모델 중 1위를 차지했습니다. 이는 Hy3의 고차원적인 추론 능력을 시사합니다.
  • 와일드클로(WildClaw) 벤치마크: 텐센트가 자체 설계한 실무형 AI 에이전트 평가 지표로, AI가 웹 검색, 도구 사용, 코드 실행 등을 통해 복잡한 워크플로를 스스로 완수하는 능력을 점수화합니다. 이는 Hy3의 에이전트 AI로서의 잠재력을 측정하는 중요한 지표입니다.

AI 에이전트 생태계 확장: 위챗과 클라우드의 시너지

Hy3는 단순히 하나의 모델에 그치지 않고, 텐센트의 광범위한 제품 및 서비스 생태계 전반에 걸쳐 통합될 예정입니다.

오픈클로(OpenClaw) 프레임워크를 지원하며 챗봇, 코딩 툴, QQ(텐센트의 메신저 서비스) 등 다양한 텐센트 제품에서 활용될 것입니다.

특히, 14억 명 이상이 사용하는 텐센트의 핵심 슈퍼앱 위챗(WeChat) 기반의 AI 에이전트 개발은 매우 전략적인 행보입니다.

차량 호출부터 호텔 예약까지 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 AI 에이전트가 위챗을 통해 제공된다면, 사용자들의 일상에 AI가 더욱 깊숙이 침투하게 될 것입니다.

또한 텐센트는 문샷 AI(Moonshot AI), 스텝펀(StepFun) 등 유망한 AI 스타트업에 지속적으로 투자하고 있습니다.

최근에는 외부 투자 없이 자체 운영되던 딥시크(DeepSeek)의 첫 투자 라운드에 참여를 논의하며, AI 생태계 확장에 적극적인 모습을 보이고 있습니다.

이러한 노력은 텐센트 클라우드 사업의 매출 증대에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

미래를 위한 전략적 제언: AI 에이전트 시대에 대비하세요

텐센트 Hy3의 등장은 단순한 기술 발전 소식을 넘어, 다가올 AI 에이전트 시대에 대한 중요한 신호를 던지고 있습니다.

기업과 개발자 여러분은 이러한 변화에 어떻게 대응해야 할까요?

  • 에이전트 AI의 잠재력 이해 및 준비: 단순히 모델의 성능을 넘어, AI가 스스로 문제를 인식하고, 필요한 도구를 활용하며, 연속적인 행동을 수행하여 목표를 달성하는 ‘에이전트’ 개념에 주목해야 합니다. 이는 업무 자동화 및 생산성 향상의 새로운 지평을 열 것입니다.
  • 기술 스택의 유연성 확보: MoE와 같은 효율적인 아키텍처는 물론, ReAct와 같은 추론-행동 결합 방법론 등 최신 AI 기술 동향을 지속적으로 학습하고, 이를 실제 서비스에 적용할 수 있는 유연한 기술 스택을 구축해야 합니다.
  • 실용적 문제 해결 능력 강화: 벤치마크 점수뿐만 아니라, SWE-bench Verified나 WildClaw처럼 실제 업무 환경의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 AI 개발에 집중해야 합니다. 이는 AI의 실질적인 가치를 증명하는 길입니다.
  • 개방형 생태계 참여 및 협력: 텐센트가 스타트업 투자 및 오픈클로 프레임워크를 통해 생태계를 확장하는 것처럼, 단독적인 개발보다는 다양한 파트너십과 개방형 플랫폼을 활용하여 시너지를 창출하는 전략이 필요합니다.
  • 데이터 품질과 거버넌스 중요성 인식: AI 학습 데이터의 품질은 모델 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터 수집, 정제, 관리에 대한 전략적인 접근과 거버넌스 체계를 확립하는 것이 중요합니다.

결론적으로 텐센트 Hy3는 중국 AI 시장의 경쟁을 심화시키고, 전 세계 AI 개발 방향에 새로운 이정표를 제시하고 있습니다.

‘기술의 텐센트’로의 변모를 선언한 텐센트의 다음 행보가 더욱 기대됩니다.

우리 모두 이 변화의 흐름을 주시하며, 다가올 AI 에이전트 시대를 적극적으로 준비해야 합니다.

출처: https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=55651