중국 AI 기업 유니사운드(Unisound)가 지난 6월 7일 네이티브 에이전트 대규모 언어모델 'U2'를 공식 출시했다. 총 2660억 개 파라미터 규모의 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 채택한 이 모델은 복잡한 실무 워크플로를 100단계 이상 자율적으로 분해하고 실행할 수 있는 것이 핵심이다. 유니사운드는 U2를 통해 LLM의 역할이 '질문에 답변하는 것'에서 '실제 작업을 완료하는 것'으로 전환되는 시점이 왔다고 선언했다.

U2의 기술적 차별점은 'Hybrid Thinking' 메커니즘에 있다. 기존 모델들이 명시적 사고 연쇄(Chain of Thought)와 암묵적 추론 중 하나를 택하는 방식이었다면, U2는 작업 단계의 복잡도와 불확실성에 따라 사고 모드를 동적으로 전환한다. 'Bounded Latent Rollout'과 'Entropy-aware Switching' 기법을 활용해 불확실성 수준에 맞춰 추론 방식을 자동 조정하는 구조다. '높은 지능 밀도와 높은 토큰 가치'를 설계 원칙으로 내세우며, 더 적은 활성화 리소스로 더 강한 성능을 구현했다고 유니사운드 측은 설명한다.

벤치마크 성능도 주목할 만하다. 대학원 수준의 과학 문제를 다루는 GPQA Diamond에서 87.9점, 실제 소프트웨어 엔지니어링 역량을 측정하는 SWE-bench Verified에서 75점을 기록했다. 자율 에이전트 실행 능력을 평가하는 Claw-Eval(pass@3)에서는 76.9점, 사무 및 지식 업무 전달 능력을 측정하는 GDPval에서 72.9점을 달성했다. 유니사운드에 따르면 이는 GLM-4, DeepSeek-V4-Flash(High), MiniMax M2.7 등 중국 내 경쟁 모델들을 상회하는 수치다.

U2가 강조하는 세 가지 핵심 역량은 추론, 코딩, 에이전트다. 추론 측면에서는 장기 논리적 안정성과 낮은 편차의 실행을 지향하고, 코딩에서는 단순 코드 생성을 넘어 종단 간 엔지니어링 전달까지 범위를 확장했다. 에이전트 역량에서는 다중 도구 협업과 장기 프로세스 오케스트레이션을 구현한다. 특히 요구사항 이해부터 작업 계획 수립, 환경 상호작용, 도구 사용, 프로세스 수정, 결과 검증까지 이어지는 완전한 실행 루프를 모델 자체적으로 수행할 수 있다는 점이 기존 LLM과의 차이다. 훈련 과정에서도 단순 정답 암기가 아닌 커리큘럼 학습, 프로세스 감독, 궤적 비교 등을 통해 계획·실행·오류 수정·결과 검증 능력을 체계적으로 교육했다.

실제 활용 시나리오로는 반응형 웹 개발과 디자인 시스템 구축을 포함한 풀스펙트럼 인터페이스 설계, 산업 및 정책 조사와 데이터 시각화를 아우르는 심층 연구 분석, 물리 시뮬레이터와 고전 게임 개발 같은 몰입형 게임 제작, 비즈니스 보고서 및 산업 현황 분석 등 사무 자동화 네 가지를 제시했다. U2는 현재 유니사운드 토큰 허브(Token Hub)를 통해 개인, 개발자, 기업 모두에게 개방돼 있다.

U2의 등장은 중국 AI 업계의 경쟁 구도가 단순 벤치마크 성능 경쟁에서 '에이전트 실행 능력' 중심으로 이동하고 있음을 보여준다. OpenAI, Anthropic, Google 등 글로벌 빅테크들이 에이전트 기능을 기존 모델 위에 레이어로 얹는 접근을 취하는 반면, 유니사운드는 모델 훈련 단계부터 에이전트 하네스(harness)를 공동 학습시키는 네이티브 접근을 선택했다. 다만 GPT-4o, Claude, Gemini 등 글로벌 최상위 모델과의 직접 비교 데이터가 공개되지 않은 만큼, 실제 성능 격차에 대해서는 독립적 검증이 필요한 상황이다. 100단계 이상의 장기 자율 실행이 실무 환경에서 얼마나 안정적으로 작동하는지가 U2의 시장 경쟁력을 가를 핵심 변수가 될 전망이다.

AI Journ

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