2월 22일 쯔푸의 GLM-5가 ‘Vibe Coding’을 넘어 ‘Agentic Engineering’을 지향하는 차세대 자율형 AI 모델로 공개되었다는 소식입니다. 이번에 공개된 GLM-5는 기존처럼 사람이 프롬프트를 입력해 코드를 생성하는 보조형 AI를 넘어서, 스스로 계획을 세우고 실행하며 결과를 반복 개선하는 ‘가상 엔지니어’ 수준을 목표로 하고 있습니다.
이를 위해 DeepSeek Sparse Attention(DSA) 기반의 희소 어텐션 구조를 도입해 긴 문맥 처리 효율을 높였고, 모델 규모를 744B 파라미터, 학습 데이터는 28.5T 토큰으로 확대했습니다. 또한 ‘slime’이라는 비동기 강화학습 인프라를 구축해 학습 효율을 크게 개선했으며, 동적 환경에서의 계획·자기 수정 능력을 강화한 비동기 Agent RL(강화학습) 알고리즘을 적용했습니다.
더불어 Huawei, Cambricon, Moore Threads 등 중국산 AI 칩 생태계와 전면 호환을 선언하며 엔비디아 의존도를 낮추는 전략도 함께 제시했습니다. GLM-5는 OpenRouter에서 ‘Pony Alpha’라는 이름으로 블라인드 테스트를 거쳤고, 일부 이용자들은 Anthropic의 Claude나 Grok 신버전으로 추정할 정도로 성능에 대한 평가가 높았다고 전해집니다. 벤처캐피털 Andreessen Horowitz(a16z) 보고서에서는 오픈소스 모델과 폐쇄형 모델 간 격차가 빠르게 줄어들고 있다고 분석하며, GLM-5를 대표 사례로 언급한 점도 주목됩니다.
저의 시각으로 볼 때, 이번 발표는 단순한 모델 업그레이드가 아니라 중국 AI 산업이 ‘성능 추격’ 단계에서 ‘패러다임 전환’ 단계로 이동하고 있음을 보여주는 신호라고 판단됩니다.
최근 중국에서는 DeepSeek 계열 모델의 급부상, Alibaba의 Qwen 시리즈 고도화, Bytedance의 대형 모델 투자 확대 등 대형 테크 기업과 스타트업이 동시에 고성능 모델을 내놓으며 경쟁이 치열해지고 있습니다. 특히 미국의 수출 규제로 첨단 GPU 확보가 어려워진 상황에서 Huawei Ascend, Cambricon, Moore Threads 등 자국 칩과의 최적화를 전면에 내세운 점은 기술 전략이자 산업 정책적 메시지로 읽힙니다. Agentic AI는 단순 질의응답을 넘어 소프트웨어 개발, 자동화 운영, 산업 설계 등 생산성 전반을 재편할 잠재력이 있습니다. 만약 GLM-5가 실제 기업 환경에서 안정적으로 작동한다면, 중국은 오픈소스 진영을 기반으로 글로벌 개발자 생태계를 확장하며 영향력을 넓힐 가능성이 있습니다. 다만 초대형 모델의 추론 비용, 강화학습 안정성, 실제 상용 환경에서의 오류 관리 문제는 여전히 검증이 필요합니다.