이번 주는 중국 AI 생태계가 두 가지 신호 이벤트를 만들어낸 한 주였습니다. DeepSeek — 자금 자체 조달로 유명한 오픈 웨이트 혁신 기업 — 가 사상 최대 규모의 민간 AI 자금 조달이 될 수 있는 첫 외부 자본 유치의 문을 열었습니다. 반면 Alibaba는 새로운 멀티모달 에이전트 모델과 Qwen 앱을 외부 개발자에게 전략적으로 개방하며 플랫폼 역량을 과시했습니다. 동시에 MiniMax와 StepFun은 중국 오픈소스 AI의 역량 상한선을 계속 끌어올리는 중요한 오픈 웨이트 릴리스를 선보였습니다. 2026년 6월 6일자 China AI Weekly입니다.

DeepSeek가 문을 열다: 70~100억 달러+ 첫 외부 라운드

이번 주 중국 AI, 나아가 글로벌 AI 인프라에서 가장 큰 뉴스는 DeepSeek가 사상 첫 외부 펀딩 라운드를 시작한 것입니다. 보도에 따르면 450590억 달러 가치로 약 **70100억 달러**(500~700억 위안)를 조달할 예정이며, 이는 중국 기술 스타트업 역사상 단일 펀딩 라운드로는 잠재적으로 최대 규모입니다. (Bloomberg, 36Kr, Outlook Business)

투자자 명단은 전략적 그 자체입니다. Tencent가 약 14억 달러(1,000억 위안)를 출자하고, CATL(Contemporary Amperex Technology)이 약 7억 달러를 투입하며, 국가 AI 산업 투자 기금(Big Fund)이 라운드를 앵커합니다. 창립자 Liang Wenfeng은 지배력을 유지하기 위해 개인적으로 약 28억 달러를 추가로 투입하여, 자본에는 조건이 따르지만 경영권까지 내주는 것은 아님을 시사합니다. (163.com, Crossing the River)

왜 중요한가: DeepSeek는 2023년 설립 이래 Liang의 헤지펀드인 Zhejiang High-Flyer를 통해 전적으로 자체 자금으로 운영해 왔습니다. 외부 자본을 도입하기로 한 결정은 구조적 전환이며, Liang이 투자자에게 reportedly 한 약속들은 주의 깊게 읽어볼 만합니다.

  • 오픈 웨이트 약속: Liang은 오픈 웨이트 모델 출시를 계속하겠다고 약속했습니다. 클로즈드 소스로의 전환은 없습니다.
  • AGI 우선순위: 회사는 공격적인 상업화보다 연구와 프론티어 역량을 우선시할 것입니다. “18개월 안에 엔터프라이즈 영업을 구축하고 IPO 한다"는 플레이북은 없습니다.
  • 가격 하한선은 이제 전략적: 이 라운드 불과 며칠 전에 발표된 V4 Pro의 영구 75% 가격 인하는 프로모션이 아니었습니다. DeepSeek는 이제 최저 프론티어 추론 가격을 무기한 유지할 자본을 확보했습니다. V4 Pro의 백만 출력 토큰당 $0.87 가격으로, 에이전트급 추론의 가격 기준선이 다년 단위의 닻을 내렸습니다.

주시할 점: Tencent의 참여는 특히 중요합니다. Tencent는 생태계 전반에 투자하면서 자체 AI 스택을 조용히 구축해 왔습니다. DeepSeek에서의 전략적 지위는 Tencent에 자체 파운데이션 모델 연구소를 위한 인재 전쟁에서 승리할 필요 없이 프론티어 모델에 대한 접근성을 제공합니다. 동시에 Tencent가 AI 에이전트 역량으로 적극 리모델링하고 있는 13억 사용자의 슈퍼앱 WeChat에 에이전트 AI를 통합할 수 있습니다. (Nikkei Asia)

Alibaba: Qwen3.7-Plus 출시, Qwen 앱을 외부 개발자에 개방

Alibaba는 여러 전선에서 활약한 한 주를 보냈습니다. 6월 2일, Qwen 팀이 5월에 출시된 텍스트 전용 Qwen3.7-Max의 멀티모달 형제인 Qwen3.7-Plus를 릴리스했습니다. Qwen3.7-Plus는 이미지와 비디오 이해, 심층 추론, 자가 프로그래밍, 도구 호출, 검증, 자율 반복을 추가하며, 모두 Bailian 플랫폼(해외 사용자용 Alibaba Cloud의 Model Studio)을 통해 이용할 수 있습니다. (MarkTechPost, Qwen Blog)

이 모델의 프리뷰는 Vision Arena(LM Arena)에서 종합 16위를 기록하며, Alibaba를 비전 분야 5위 연구소로 올려놓았습니다. OCR, 차트 해석, 비디오 프레임 분석을 다루는 엔터프라이즈 워크로드에 대해 Qwen3.7-Plus는 백만 입력 토큰당 $2.50로 이용 가능한 가장 역량 있는 중국 멀티모달 API입니다. 비슷한 서구 프론티어 등급과 비교하면 약 절반 비용입니다. (TechFastForward)

그리고 6월 3일, Alibaba는 Qwen 소비자 앱을 외부 에이전트와 “스킬"에 개방하겠다고 발표했습니다. Tencent의 WeChat 에이전트 전략에 대한 직접 도전입니다. 서드파티 개발자는 이제 Qwen 내부에서 실행되는 에이전트 역량을 빌드하고 게시할 수 있어, 에이전트 스킬을 위한 앱스토어와 같은 생태계가 만들어집니다. 이는 Alibaba가 Bailian에서의 엔터프라이즈 에이전트 행보와 병행하여 소비자 AI 에이전트 플랫폼 계층을 장악하려는 시도입니다. (Nikkei Asia, Channel Post MEA)

6월 6일, Alibaba는 Qwen3.7-Plus를 “컴퓨터 사용 AI 에이전트"로 피칭했습니다. Anthropic의 컴퓨터 사용 역량과 같은 범주에서 데스크톱 및 브라우저 기반 워크플로 자동화에 포지셔닝하는 것입니다. (WinBuzzer)

엔터프라이즈 팀에 왜 중요한가: Alibaba는 모덑 행보가 아닌 플랫폼 행보를 실행하고 있습니다. 경쟁력 있는 가격(Max 토큰당 $2.50/$7.50), 멀티모달 에이전트 역량, 외부 개발자 생태계, 데스크톱 자동화 포지셔닝의 결합은 Qwen을 다중 모델 전략을 평가하는 팀에게 가장 완성도 높은 중국 AI 플랫폼으로 만듭니다. 복잡한 코딩 작업에서 Qwen3.7-Max로 입증된 35시간 자율 실행 시간(VentureBeat)은 장기 자동화를 운영하는 엔터프라이즈가 직접 벤치마크해야 할 구체적 역량입니다.

오픈소스와 커뮤니티: MiniMax M3, Step-3.7-Flash, 그리고 오픈 웨이트 물결

중국 연구소들의 오픈 웨이트 릴리스 속도는 이번 주에도 최고조로 이어졌으며, 두 건의 돋보이는 출시가 있었습니다.

MiniMax M3 — 1M 컨텍스트, 네이티브 멀티모달, 오픈 웨이트

MiniMax가 M3를 릴리스했습니다. 모든 항목을 충족하는 모델입니다. 새로운 MSA(MiniMax Sparse Attention) 아키텍처를 통한 100만 토큰 컨텍스트 윈도우, 네이티브 멀티모달 이해(이미지 + 비디오), 컴퓨터 사용 역량. SWE-Bench Pro에서 M3는 **59.0%**를 기록하며 GPT-5.5와 Gemini 3.1 Pro를 제치고 Claude Opus 4.7에 근접했습니다. Terminal-Bench 2.1에서는 **66.0%**를 기록했습니다. (MiniMax)

이 모델은 장시간 자율 동작이 가능합니다. ICLR 2025 Outstanding Paper를 독립적으로 재현(12시간, 18 커밋, 23 실험 차트)하고, NVIDIA Hopper 하드웨어에서 1,959회의 도구 호출에 걸쳐 24시간에 걸쳐 FP8 GEMM CUDA 커널을 최적화한 사례로 입증되었습니다.

왜 중요한가: M3는 프론티어 코딩 벤치마크, 1M 컨텍스트, 네이티브 멀티모달, 오픈 웨이트를 동시에 제공하는 첫 중국 모델입니다. NVIDIA 하드웨어에서 자체 호스팅하는 팀에게 M3는 이제 서구 오픈 웨이트 모델에 대한 진지한 대안입니다.

StepFun Step-3.7-Flash — 초당 400 토큰의 오픈 웨이트 에이전트 모델

StepFun(상하이 기반, 자금이 가장 잘 조달된 신흥 연구소 중 하나)이 Step-3.7-Flash를 오픈소스화했습니다. 1,980억 매개변수 희소 MoE 모델로 추론 단계당 활성 매개변수는 110억에 불과합니다. 최대 생성 속도는 초당 400 토큰에 도달하며, Gemini 3.5 Flash의 약 2배, 대부분의 주류 모델의 4배입니다. 컨텍스트 윈도우는 256K 토큰입니다. (AI Puzi)

이 모델은 프로덕션급 에이전트 워크로드에 특화 최적화되어 있습니다. 신뢰성 있는 장-chain 도구 호출, 멀티모달 입력(이미지, 비디오, UI 스크린샷), Claude Code, KiloCode, RooCode, OpenCode, OpenClaw를 포함한 주류 에이전트 프레임워크와의 호환성을 갖추고 있습니다. 또한 MCP 프로토콜과 스킬 기반 도구 호출을 지원합니다.

왜 중요한가: 110억 활성 매개변수로 초당 400 토큰인 Step-3.7-Flash는 대규모 에이전트 배포의 비용 구조를 바꿉니다. StepFun은 SWE-Bench에서 Claude Opus 4.6 코딩 성능의 97%를 1/9 비용으로 달성한다고 주장합니다. 대량 에이전트 추론을 운영하는 팀이라면 스트레스 테스트해 볼 가치가 있는 수치입니다.

이번 주 또 다른 소식

  • Alibaba가 Qwen-VLA를 오픈소스화 — 로봇공학용 Vision-Language-Action 모델로, 인지, 이해, 행동을 단일 모델에서 통합합니다. (AI Puzi)
  • Ant Group(蚂蚁百灵)이 Ling-2.6-1T를 오픈소스화 — 1조 매개변수 모델로 AIME 2026과 SWE-Bench에서 SOTA를 달성했으며, 에이전트 및 코딩 작업에 최적화되어 있습니다. (Prompt Yuzhou)
  • Baidu가 PaddleOCR-VL-1.6을 릴리스 — 96.33% 정확도의 문서 파싱 모델로 새로운 SOTA를 세웠습니다. (AI Base)

주시할 점

  • DeepSeek 펀딩 최종 확정 — 라운드는 보도되었지만 아직 최종 마감되거나 DeepSeek에 의해 확인되지 않았습니다. 공식 확인을 주시하세요. 확정 가치가 정해지고 전체 투자자 신디케이트가 공개될 것입니다. 450~590억 달러 가치 범위는 폭이 넓습니다. 최종 숫자가 중요합니다.
  • Tencent의 WeChat 에이전트 전략 — Tencent가 이제 이중 투자(WeChat 에이전트 통합 + DeepSeek 지분) 상태이므로, 앞으로 몇 주 안에 구체적인 WeChat AI 에이전트 기능이 모습을 드러낼 것으로 예상하세요. 이는 아시아에서 가장 결과가 중대한 소비자 AI 배급 경쟁입니다.
  • Qwen 앱 생태계 — Qwen을 위한 외부 스킬/스토어 전략은 WeChat이 미니 프로그램 생태계를 키운 방식의 직접 복사입니다. 개발자 채택이 실현되는지가 Alibaba가 앱이 아닌 소비자 AI 플랫폼을 만들 수 있는지를 결정할 것입니다.
  • 오픈 웨이트 클러스터 효과 — MiniMax M3, Step-3.7-Flash, Ling-2.6-1T가 며칠 간격으로 모두 등장하므로, 자체 호스팅 AI를 평가하는 팀은 이제 프로덕션 워크로드에 이들을 테스트해야 합니다. 오픈 웨이트 환경이 지난 2주 사이에 의미 있게 이동했습니다.

DeepSeek의 수십억 달러 규모 데뷔 파티부터 Alibaba의 3단 에이전트 전략, 진정으로 경쟁력 있는 오픈 웨이트 릴리스 물결까지, 이번 주는 분명하게 만들었습니다. 중국 AI 연구소는 단순히 보조를 맞추는 것이 아니라, 중국 밖의 엔터프라이즈 팀이 다중 모델 전략을 계획하는 방식에 직접 영향을 미치는 특정 영역(가격, 오픈 웨이트 릴리스 속도, 에이전트 자율성)에서 보조를 설정하고 있습니다.

다음 주에 다시 만납니다.