텐센트 Hy4 호출 급증, 워크버디 긴급 증설

텐센트 혼위안(Hunyuan)의 새 대형언어모델 Hy4 preview가 업무용 AI 서비스 워크버디(WorkBuddy)에 탑재된 뒤 호출 증가로 대기열을 만들었다. 텐센트는 추론 클러스터를 긴급 증설하고 자원 배분을 계속 조정하겠다고 밝혔다.

텐센트 혼위안은 공식 안내에서 Hy4 preview가 8월 28일 워크버디에 처음 들어간 뒤 이용자와 개발자의 체험 요청이 몰렸다고 밝혔다. 출시 첫날부터 워크버디 작업 대기열이 발생했고, 회사는 고급 연산 자원 총량과 피크 시간대 동시 접속이 겹치면 일부 시간대에는 대기가 이어질 수 있다고 설명했다.

Hy4 preview는 텐센트 혼위안의 새 대형언어모델이다. 앞서 본지 보도와 블록비츠 보도에서는 이 모델이 총 7700억개 파라미터와 100만 토큰 컨텍스트를 갖춘 오픈소스 모델로 공개됐다고 전했다.

이번 안내에서 확인된 적용처는 워크버디다. 텐센트는 Hy4 preview 이용 수요가 몰리자 해당 서비스의 작업 대기열과 추론 자원 배분 문제를 먼저 공지했다.

텐센트는 워크버디의 Hy4 preview 추론 클러스터를 긴급 확장했다고 밝혔다. 회사는 향후에도 이용 상황에 맞춰 자원을 동적으로 배분하겠다고 설명했다.

이번 대기열은 모델 성능 발표보다 실제 서비스 운용 능력을 먼저 시험한 사례로 볼 수 있다. AI 에이전트형 업무는 단순 질의응답보다 긴 컨텍스트 처리, 도구 호출, 반복 추론을 많이 요구한다. 이용자가 한꺼번에 몰리면 모델 자체 성능과 별개로 추론 인프라와 배분 정책이 체감 품질을 좌우한다.

텐센트는 이번 안내에서 이용자와 개발자의 체험 요청이 몰렸다고 설명했다. 작업 대기열이 발생한 원인으로는 고급 연산 자원 총량과 피크 시간대 동시 접속 집중을 들었다.

앞서 텐센트 Hy4가 총 7700억개 파라미터와 100만 토큰 컨텍스트를 갖춘 오픈소스 모델로 공개됐다는 보도도 나왔다. 이번 안내는 공개 사흘 만에 실제 제품 접속과 추론 자원 배분 문제가 부각됐다는 점에서 후속 성격이 있다.

국내 크립토 업계가 볼 대목은 토큰 발행이나 블록체인 서비스 출시가 아니라 개발 인프라다. 웹3 개발팀도 코드 생성, 문서 분석, 보안 점검, 온체인 데이터 분석 자동화에 AI 에이전트를 쓰는 흐름이 이어지고 있다. 개발자용 AI 인프라가 장문 코드 생성과 에이전트형 업무에 활용될 수 있다는 점은 앞서 다른 중국계 모델 공개 때도 확인됐다.

Hy4 preview의 워크버디 대기열이 암호화폐 시장이나 특정 토큰 수요로 이어진다는 근거는 제시되지 않았다. 이번 발표에서 확인된 내용은 모델 공개, 서비스 탑재, 호출 증가, 추론 클러스터 증설이다.