텐센트, 전 오픈AI 핵심 인력 영입 후 첫 AI 모델 ‘Hy3’ 공개… ‘슬림화·에이전트’ 승부수

중국의 거대 기술 기업 텐센트(Tencent)가 오픈AI(OpenAI) 출신의 핵심 인재를 영입한 지 약 4개월 만에 새로운 플래그십 AI 모델을 선보이며 반격에 나섰다.

최근 글로벌 AI 업계가 매개변수(Parameter)를 수조 개 단위로 키우는 ‘규모의 경쟁’에 몰두하는 것과 달리, 텐센트는 모델 크기를 줄여 효율성을 높이고 실제 사용자 환경에 최적화된 ‘에이전트’ 기능을 전면에 내세웠다.

23일(현지시각) 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면, 텐센트는 자사 인공지능 모델 시리즈의 대대적인 재구성을 거친 ‘Hy3 미리보기(preview)’ 버전을 공개했다.


이번에 공개된 Hy3 미리보기 버전은 매개변수 규모가 2,950억 개로, 이전 모델인 HY 2.0(4,000억 개 이상)보다 오히려 작아진 것이 특징이다.
매개변수는 AI의 지능을 결정하는 수학적 변수로, 많을수록 높은 계산 능력이 요구된다. 텐센트는 이를 줄임으로써 모델의 실행 속도를 높이고 실제 비즈니스 시나리오에서의 실용성을 극대화했다.

텐센트 측은 "기술과 제품 요구사항을 매끄럽게 일치시켜 모델 역량과 사용자 가치 사이의 격차를 해소했다"고 밝혔다. 이는 단순히 기술력을 과시하는 단계를 넘어, 실제 매출과 사용자 편의로 이어지는 모델을 지향함을 의미한다.

이번 릴리스의 핵심 개선 사항은 '에이전트(기능 수행 대행)' 능력이다. 특히 인기 AI 도구인 OpenClaw와의 호환성 벤치마크에서 강력한 성능을 입증하며, 소비자용 앱 '위안바오(Yuanbao)'와 코딩 어시스턴트 '코드버디(CodeBuddy)'에 즉각 배포됐다.


이번 모델은 올해 초 OpenAI에서 영입된 저명한 연구원 야오 순위(Yao Shunyu) 수석 과학자의 진두지휘 아래 탄생했다.
야오 부임 이후 텐센트는 AI 모델 학습의 두 핵심 단계인 ‘사전 학습(Pre-training)’과 ‘사후 학습(Post-training)’ 과정을 완전히 재구축했다. 이를 통해 단 3개월 만에 기존 모델 시리즈를 ‘재구성’하는 데 성공했다.

야오 과학자는 텐센트 AI 경쟁력의 핵심이 매개변수 숫자가 아닌 위챗(WeChat)의 10억 사용자 기반에서 나오는 '맥락 정보'에 있다고 강조한다.

그는 "위챗의 채팅 기록이나 사용자 선호도가 위안바오와 같은 AI 앱으로 연결될 때, 모델은 훨씬 풍부한 맥락을 갖게 되며 사용자에게 주는 가치도 기하급수적으로 증가한다"고 설명했다.


텐센트는 이번 모델이 중국 내 최고 수준인 지푸(Zhipu) AI의 GLM이나 문샷(Moonshot) AI의 키미(Kimi)와 견줄 만하다고 자신하면서도, 글로벌 선두와의 격차는 인정했다.

텐센트 관계자는 "Hy3가 중국 내에서는 가장 강력한 오픈소스 프로그램 중 하나이지만, OpenAI나 구글 딥마인드의 플래그십 제품과 비교하면 여전히 뒤처져 있다"고 언급했다.

이번 미리보기 버전 출시를 통해 광범위한 사용자 피드백을 수집한 뒤, 정식 버전인 풀 Hy3(Full Hy3) 모델의 실용성을 더욱 높인다는 계획이다.


카카오나 네이버와 같이 국내 최대 메신저·포털 생태계를 보유한 기업들에게 텐센트의 ‘맥락 지능’ 전략은 시사하는 바가 크다. 단순 모델 경쟁을 넘어 사용자 데이터와의 유기적 결합이 핵심 경쟁력이 될 것이다.

무조건적인 거대 모델 추종보다는 특정 비즈니스 목적에 최적화된 중소형 모델(sLLM)과 에이전트 기능 강화가 수익 창출의 더 빠른 길이 될 수 있음을 보여준다.

오픈AI 등 선도 기업 출신 인재가 한 기업의 AI 개발 문화를 단기간에 어떻게 혁신할 수 있는지 입증된 만큼, 국내 기업들도 글로벌 핵심 인재 영입을 위한 파격적인 대우와 환경 조성에 더욱 힘쓸 필요가 있다.


신경원 글로벌이코노믹 기자 shincm@g-enews.com