알리바바의 ‘반값’ 액티오 에이전트는 실제로 토큰당이 아닌, 작업당 비용을 지불하는 방식을 선택한 것입니다.

토큰이란 단순한 작업이 아닙니다. 바로 이 점이 알리바바가 말하는 ‘Accio 에이전트’가 일반적인 AI 어시스턴트에 비해 일상적인 전자상거래 작업의 비용을 절반 이상 줄인다는 주장의 핵심입니다. 또한, 이 점은 AI 시장이 어떤 방향으로 나아갈지에 대한 정보를 제공합니다.

Accio는 알리바바 그룹이 자사의 B2B 마켓플레이스인 Alibaba.com 위에 구축한 AI 소싱 엔진입니다. 8월 말에는 CommerceAgentBench라는 벤치마크 도구를 오픈소스로 공개했습니다. 이 도구는 대부분의 AI 벤치마크가 간과하는 점을 측정하기 위한 것입니다. 즉, 모델이 질문에 답할 수 있는지가 아니라, 에이전트가 실제로 상거래 작업을 수행할 수 있는지를 측정하는 것입니다. 예를 들어, 상품 가격을 책정하거나 공급업체를 찾거나 매장을 관리하는 등의 작업을 처음부터 끝까지 수행할 수 있는지 여부를 측정하는 것입니다.107 상태 기반 작업초기 결과는 의도적으로 낮은 수준이었습니다.최고의 전체 완료율은 약 62%였습니다.그리고 가장 강력한 오픈웰 무게의 성능을 보여준 것은 바로 알리바바의 자체 기술인 Qwen였습니다. “50% 이상 저렴하다”는 것이 헤드라인이라면, 그 아래에 있는 내용이 진정한 의미입니다. 알리바바는 토큰 단위부터 완성된 작업까지, 에이전트의 품질을 어떻게 가격화할지 새로운 방식을 모색하고 있습니다.

왜 더 저렴한 에이전트가 에이전트 단계에서 승리하는가?

이 주장의 근거는 실제로 존재합니다. 비록 그 수치가 자체적으로 생성된 것이라 할지라도 말입니다. 범용 전선 모델은 자신이 가진 토큰을 사용하여 전 세계와 관련된 복잡한 문제들을 해결함으로써, 상업적 작업에서 필요한 작은 부분의 업무를 수행합니다. 거래 자체에 대해 훈련된 도메인 에이전트인 Accio는 바로 그런 구조를 기반으로 만들어졌습니다.약 10억 개의 제품 목록수백만 개의 공급업체 프로필들을 처리하는 것은 불필요한 연산을 필요로 하지 않습니다. 이렇게 하면 전화 통화 횟수가 줄어들고, 실수도 줄어듭니다. 그리고 그 결과는 작업 완료 비용에 반영됩니다. 이것이 바로 현재 컴퓨팅 환경에서 중요한 변화입니다. 시장이 훈련 단계에서 추론 단계로 넘어갈 때, 경쟁은 “어떤 모델이 더 똑똑한가”가 아니라 “어떻게 최소 비용으로 작업을 완료하는가”가 됩니다. 특정 데이터를 활용하는 전문 에이전트는 일반적인 에이전트가 확장하여 복제할 수 없는 구조적 우위를 가집니다.

이것이 소프트웨어에 적용되는 ‘어두운 기회’ 패턴입니다. 알리바바는 OpenAI나 Anthropic보다 앞서 나가질 필요가 없습니다. 알리바바가 소유한 시장 데이터와 결합된 Qwen이 상거래 분야에서 충분히 좋은 성능을 보일 수 있어야 합니다. 그리고 이는 각 작업에 따른 비용의 몇 분의 일만으로 이루어집니다. Qwen이 Accio의 자체 벤치마크에서 선두를 차지하는 것은 그 전략이 효과적이라는 증거입니다. 다만, 결과를 검토한 독립적인 평가자들은 개방형 평가 방식으로 측정된 성능 차이가 미미하다고 지적했습니다.Qwen3.8-Max는 DeepSeek의 154개 작업을 처리하는 데 156번의 작업을 수행했습니다.세 개의 테스트 하네스 중 두 개에 장착된 상태이며, 클로드 오퍼스 5라는 모델은 여전히 191점으로 전체에서 최고점을 기록하고 있습니다. 따라서 “저비용으로 사용 가능한 개방형 무역 단위”라는 주장이 타당합니다. “모든 것보다 더 저렴하고 우수하다”는 주장은 맞지 않습니다.

그 청구가 알리바바의 재무제표와 일치하는지 여부

이곳이 이야기가 갈라지는 지점이며, 투자자로서 분리해야 할 부분입니다. Accio의 진정한 성과는 실제적인 것이지만, 그 증거는 재무적 지표가 아니라 실질적인 성과입니다. 4월 말, 즉 ‘Accio Work’ 플랫폼이 공개된 한 달 후에 알리바바는…23만 개 이상의 기업이 이를 도입했습니다.그리고 관리자들이 언급했다.출시 직후 5,000명 이상의 결제 사용자들이 있었습니다.그것은 거래와 시장 참여를 촉진하는 요소일 뿐, 2730억 달러 규모의 회사를 성장시킬 수 있는 수익원이 아닙니다. 알리바바의 AI 경제성을 실제로 뒷받침하는 것은 다른 곳에 있습니다. 즉, 6월 분기 보고서에서 그 내용이 나와 있습니다.AI 클라우드 및 컴퓨팅 서비스의 수익이 전년 대비 45% 증가했습니다.– 9번째 연속적인 가속도 –세그먼트 운영 수익이 133% 증가했습니다.AI 관련 제품들이 힘을 발휘하여, 양도가 약간 증가해 저쪽의 두 자리 숫자 수준으로 올랐습니다.외부 클라우드 수익의 약 35%.

그 성장에 따른 비용은 이미 주식에서 나타나고 있으며, 올해는 약 25% 하락했습니다. 총 수익은…로즈의 매출은 9% 증가하여 2690억 위안에 달했지만, 조정된 EBITA는 30% 감소했습니다.GAAP 순이익은 유럽의 규제 조치에 따른 선점 가치 감소로 인해 75% 감소했으며, 투자 수익도 절반으로 줄었습니다.자본 지출이 75% 증가하여 667억 위안에 달함그리고 자유 현금흐름은 해당 기간 동안 역대 최고 수준의 유출로 전환되었습니다. 알리바바의 경우…비GAAP 기준의 EPS는 1.26달러로, 시장 예상치보다 3분의 1 낮았습니다.간단히 말해, 이 회사는 성숙한 전자상거래 사업을 기반으로 한 사업 모델을 AI 관련 투자로 전환하고 있으며, 시장도 이러한 변화에 긍정적으로 반응하여 더 낮은 배당률을 제공하고 있습니다.

그러한 분할은 투자 판단에 따른 결과입니다. “Accio는 에이전트 비용을 절반으로 줄인다”는 것은 매력적인 경제적 성과라고 할 수 있지만, 이는 공급업체가 제시한 기준일 뿐입니다. 이 기준은 Persona가 모든 로드맵에 적용하는 기준으로 받아들여지지 않습니다. 그러한 저비용 에이전트들이 지속적으로 가치 있는 거래로 전환되고, 수익성 있는 상인으로 변모할 때만 수익과 마진이 발생합니다. 긍정적인 점은 Accio가 데모 사용자에서 유료 사용자로 전환되었다는 것입니다. 이미 5,000명 이상의 유료 상인이 있습니다. 해결되지 않은 문제는, 전체 경제 상황이 악화되고 현금이 소모되는 상황에서도 그러한 전환이 가능한지 여부입니다.

알리바바는 두 가지 다른 AI 전략을 동시에 추진하고 있지만, 이 두 전략은 섞여서는 안 됩니다. 하나는 ‘흑마’ 전략입니다. 이 전략에서는 데이터를 소유한 기업이 자신의 모델을 활용하여 비용 효율적으로 상거래 업무를 처리합니다. 여기서 중요한 것은 단일 업무당 비용입니다. 이 전략은 Qwen과 시장 데이터에 기반을 두고 있으며, 50%라는 수치와는 관련이 없습니다. 다른 하나는 단기적인 재정 상황입니다. EBITA가 감소하고, 투자비가 급증하며, 자유현금흐름이 음수가 되고, 주식 가치도 하락하고 있습니다. 알리바바는 주주들에게 이런 상황을 견디기 위해 자금을 지원해달라고 요청하고 있습니다. 하지만 좋은 장기 전략이 있다고 해서 지금 당장 투자하는 것이 정당화되는 것은 아닙니다. 중요한 것은, AI보다 빠른 속도로 성장할 수 있는 기회가 충분히 빠르고 저렴하게 나타나는지 여부입니다.