이번 주는 중국 AI 생태계가 자급자족에 대한 헤징을 멈춘 주간. DeepSeek는 다가오는 V4 모델이 오직 Huawei 실리콘에서만 실행될 것임을 확인 — NVIDIA 없음, 폴백 없음. Zhipu AI는 MIT 라이선스로 GLM-5.1을 출시, 장기 실행 코딩 벤치마크에서 Claude Opus 4.6과 GPT-5.4를 능가하는 오픈 가중치 모델. 그리고 Alibaba가 HappyHorse-1.0의 익명 작가로 밝혀졌다 — 등장하는 날 모든 주요 리더보드에서 1위를 차지한 비디오 생성 모델. 글로벌 AI 환경을 추적하는 엔터프라이즈 팀에게, 이것은 주의 깊게 읽을 가치가 있는 China AI Weekly.

DeepSeek V4: 국산 실리콘 위의 조억 매개변수

헤드라인 스토리는 기술이 아닌 전략. DeepSeek V4 — 약 1조 매개변수 Mixture-of-Experts 모델, 100만 토큰 컨텍스트 창 보고 — 가 4월 말 Huawei의 Ascend 950PR 칩에서만 실행되며 출시. DeepSeek는 Huawei 및 Cambricon과 직접 협력하여 Ascend 아키텍처용으로 코드베이스를 재작성. NVIDIA와 AMD는 명시적으로 제외.

모델은 MoE 라우팅을 통해 토큰당 32–37 billion 매개변수를 활성화, V4-Lite 변형의 초기 API 스트레스 테스트가 이미 진행 중. Huawei는 이전 하드웨어 세대 대비 1.8배 더 빠른 추론 속도를 주장.

이것은 실험이 아니다. Alibaba, ByteDance, Tencent는 The Information에 따르면 프로덕션 AI 워크로드를 위해 수십만 개의 Ascend 950PR 칩을 주문. 전적으로 국내 하드웨어에서 대규모로 실행되는 프론티어급 모델은 첫 미국 수출 통제가 내려진 이후 중국 AI 생태계가 구축을 향해 나아온 것. V4가 경쟁적 벤치마크를 전달하면, 분할된 글로벌 AI 하드웨어 스택에 대한 사례가 훨씬 더 무시하기 어려워진다.

엔터프라이즈 시사점: 조직이 공급망 계획이나 경쟁 해자 가정을 위해 NVIDIA의 지배에 의존한다면, 이것은 주의할 데이터 포인트. “중국은 칩에서 2-3년 뒤처져"라는 서사가 활발히 테스트.

Zhipu AI, GLM-5.1 출시: 오픈 소스, 장기 실행, 에이전트

Zhipu AI는 MIT 라이선스로 **GLM-5.1**을 출시 — 장기 실행 에이전트 코딩 작업을 위해 특별히 설계된 754 billion 매개변수 모델. 헤드라인 주장은 공격적: 8시간 자율 실행, 수백 번의 반복에 걸친 전략 재사고, 세션당 최대 6,000회 이상의 도구 호출.

SWE-Bench Pro에서, Zhipu는 GLM-5.1이 Claude Opus 4.6과 GPT-5.4 모두를 능가한다고 보고. 모델은 128K 컨텍스트 창과 “interleaved thinking” — 실행 중간에 전략을 포기하고 재시작할 수 있는 단계별 추론 접근 — 을 특징. Hugging Face, ModelScope, Zhipu의 API에서 지금 이용 가능.

Zhipu는 또한 4월 1일 GLM-5V-Turbo를 출시 — 이미지와 비디오에서 코드를 생성하는 네이티브 멀티모달 비전-코딩 모델. 그리고 주목할 비즈니스 신호로, 회사는 API 가격을 10% 인상 — 올해 두 번째 — 하면서 서양 경쟁 가격 아래 유지.

엔터프라이즈 시사점: 경쟁적 코딩 벤치마크를 가진 MIT 라이선스 754B 모델은 오픈 가중치 환경에 심각한 추가. 자체 코딩 에이전트 대안을 평가하는 팀은 GLM-5.1을 후보 목록에 넣어야 — 단, SWE-Bench Pro 주장은 독립적으로 검증(아래 벤치마크 섹션 참조).

Alibaba의 HappyHorse: 익명의 1위 비디오 모델

4월 7일, **HappyHorse-1.0**라는 모델이 Artificial Analysis Video Arena에 등장하여 즉시 텍스트-비디오와 이미지-비디오 양쪽에서 1위를 차지, 이전 최고 모델보다 116점 리드를 유지. 팀은 표시되지 않았다. 이틀 뒤, The Information가 Alibaba가 배후임을 보도.

기술적 접근은 독특: 단일 forward pass에서 동기화된 오디오 — 대화, 환경음, Foley 효과 — 와 함께 네이티브 1080p 비디오를 생성하는 15 billion 매개변수 통합 단일 스트림 트랜스포머(diffusion 아님). 7개 언어를 음소 수준 립 싱크로 지원, 단일 H100에서 약 38초에 1080p 출력을 생성한다고 보고.

아직 가중치, API, 또는 재현 가능한 데모는 출시되지 않음. Alibaba는 오픈 소스 출시가 “곧"이라고 표시. 익명 출시 패턴 — 이전에 Pony Alpha와 GLM-5에서도 — 은 중국 AI에서 반복적 전략이 되고: 먼저 벤치마크로 증명, 둘째로 브랜드 공개.

엔터프라이즈 시사점: HappyHorse 가중치가 오픈 소스로 출시되면, 엔터프라이즈 비디오 생성 비용을 크게 낮출 수. 오디오-비디오 결합 아키텍처는 다국어 콘텐츠 파이프라인을 구축하는 팀에 특히 관련.

Kimi K2.5가 Cursor의 Composer 2 구동

Moonshot AI의 Kimi K2.5가 이제 4월 2일 Cursor 3과 함께 출시된 Cursor의 Composer 2 에이전트 엔진의 기본 모델. Composer 2는 CursorBench에서 61.3 점 — 이전 대비 39% 개선 — 을 받았고, 토큰당 약 90% 낮은 비용으로 그 작업에서 Claude Opus 4.6을 능가. Cursor 공동 창립자 Aman Sanger는 출시 자료에서 최초에 빼고 나중에 Kimi 기반을 인정.

이것은 의미 있는 상업적 검증. Kimi K2.5는 단지 벤치마크에서 경쟁 — 세계에서 가장 널리 사용되는 AI 코딩 도구 중 하나를 구동하는 프로덕션 모델.

벤치마크 신뢰성 문제

이번 주 가장 눈을 뜨게 하는 발견은 **SWE-Rebench**에서 — 어떤 모델도 훈련에서 보지 못한 새로운 GitHub 작업을 사용하는 SWE-bench의 decontaminated 버전. 원본 SWE-bench에서 경쟁적 점수를 올린 중국 모델들은 깨끗한 버전에서 극적 하락을 보인 반면, 서양 모델은 성능을 유지.

시사점: 일부 중국 모델 벤치마크는 진정한 소프트웨어 엔지니어링 능력이 아닌 훈련 데이터 중복을 반영. Pencil Puzzle Benchmark — 새로운 추론 테스트 — 에서 격차는 더 극명: DeepSeek 2%, Qwen 3.5 0.7%, Kimi K2 6%인 반면, GPT-5.2는 56%, Claude Opus 4.6은 36.7%.

이것이 중국 AI에서 일어나는 실제 진전을 무효화하지는 않는다. 하지만 엔터프라이즈 팀은 프로덕션 사용을 위해 모델을 평가할 때 출처에 관계없이 decontaminated 벤치마크에 더 많은 가중치를 두어야.

산업과 정책

중국이 AI 디지털 휴먼에 대한 초안 규정을 4월 3일 발행. 사이버스페이스 관리국의 새 규정은 눈에 띄는 “디지털 휴먼” 식별 표시를 요구, 생체 인증 회피 용도 사용 금지, 초상 및 음성 데이터에 대한 명시적 동의 의무화, 미성년자를 겨냥한 AI 동반자 콘텐츠 제한. 공중 협의는 5월 6일까지, 감정 상호작용 서비스에 대한 잠정 조치가 7월 15일 발효.

별도로, Hugging Face 기여 주변으로 더 넓은 추세가 출현. 중국이 이제 플랫폼에 공개 모델 업로드에서 미국을 추월, 생태계는 1,100만 사용자와 200만 개 이상의 공개 모델에 도달. 중국 연구실의 오픈 가중치 파이프라인은 둔화 기미가 없다.

주시할 것

  • DeepSeek V4 출시 (4월 말). 전적으로 국내 중국 실리콘에서 실행되는 첫 프론티어급 모델. GPT-5.4와 Claude Opus 4.6 대비 벤치마크 성능 — 특히 SWE-Rebench 같은 decontaminated 테스트에서 — 가 Huawei 베팅이 전략뿐 아닌 기술적으로도 성공하는지 결정.
  • HappyHorse 오픈 소스 출시. Alibaba가 GitHub와 Hugging Face에 가중치를 약속. 전달되면, 오픈 비디오 생성 환경을 재형성하고 자체 대안에 큰 압박.
  • 디지털 휴먼 규제 최종화. 5월 6일 협의 마감이 중국 기업이 AI 아바타, 동반자, 가상 인플루언서를 어떻게 배포할지 형성 — 중국이 글로벌로 선도하는 시장. 교차 국경 AI 배포를 가진 엔터프라이즈는 최종 문안을 추적.

이것이 이번 주 China AI Weekly. 관통선은 명확: 중국 AI 생태계는 단지 경쟁 모델을 구축 — 독립적으로 실행할 인프라를 구축. 그 독립성이 벤치마크 신뢰성까지 확장되는지가 미해결 문제. 다음 주 최신을 확인.