레노보, 장자커우에 하이브리드 AI 토큰 공장 공개

레노보는 공장이 전기나 철강을 만들듯 토큰을 대량으로 생산하겠다는 구상입니다. 2026년 11월 10일 중국 레노보 그룹은 허베이성 장자커우에서 '레노보 완취안(Wanquan)' 브랜드와 '하이브리드 토큰 공장'을 공개하고, 시 정부와 첫 번째 '마더 공장'을 짓기로 하는 협약을 맺었습니다. 토큰(중국어로 '츠위안')은 AI 모델이 처리하는 텍스트 단위로, 사용량을 측정하고 요금을 매기는 기준입니다. QbitAI와 과학기술일보(Keji Ribao)에 따르면 이 프로젝트는 연간 2000조 토큰 생산을 목표로 하지만, 모든 수치는 아직 레노보가 발표한 목표일 뿐입니다.

레노보는 장자커우에서 정확히 무엇을 짓나

과학기술일보(2026년 11월 11일)에 따르면 레노보와 장자커우시는 11월 10일 협약에 서명했고, 이로써 첫 마더 공장의 입지가 정해졌습니다. 1단계에는 1만 5000 P 규모의 이기종 컴퓨팅 클러스터와 약 100 MW의 컴퓨팅 센터가 포함됩니다('P'는 레노보가 쓰는 연산 능력 단위로, 두 매체 모두 자세히 설명하지 않습니다). QbitAI(2026년 11월 14일)는 레노보 수석 부사장 다이웨이(Dai Wei)의 발언을 인용해 이 단계의 일정이 2027년이며, 2030년까지 규모를 10배 이상으로 키울 계획이라고 전했습니다.

• 연간 생산량: 2000조 토큰 이상. QbitAI의 환산으로는 하루 약 5.5조 토큰.
• 최대 처리량: 초당 2억 토큰. 과학기술일보는 하루 10만 명의 동시 사용을 감당할 수 있다고 전했습니다.
• 비용 목표: 100만 토큰당 종합 비용 70% 절감.
• 처리량과 품질 목표: 초당 생산량 5배, '양품 토큰' 비율 99.9% 초과.
• 에너지 목표: 부속 컴퓨팅 센터의 PUE 1.1 미만.

PUE(전력 사용 효율)는 데이터센터 전체 전력 사용량을 서버에 실제로 공급되는 전력으로 나눈 값으로, 1에 가까울수록 냉각 등에서 낭비되는 전기가 적습니다. '양품 토큰 비율'은 레노보가 내세우는 지표로, 과학기술일보는 품질이 낮은 토큰을 걸러내는 수단이라고 소개합니다. QbitAI는 레노보가 '유효 토큰'을 강조한다고 덧붙였습니다. 중요한 것은 생산량이 아니라 작업이 한 번에 제대로 끝나는지라는 뜻입니다.

왜 '하이브리드' 생산인가

배경에는 폭증하는 수요와 불안한 예산이 있습니다. QbitAI가 인용한 중국 국가데이터국 자료에 따르면 중국의 일일 토큰 호출량은 2024년 초 1000억 건에서 2025년 말 100조 건으로 늘었고, 2026년 3월에는 140조 건을 넘었습니다. 중국정보통신연구원(CAICT)은 2026년 6월 500조 건 이상이라고 밝혔습니다. 그러나 기업들은 속도를 늦추고 있습니다. QbitAI가 전한 경제관찰보에 따르면 한 중형 은행은 상반기에 토큰에 약 900만 위안을 썼는데, 이는 전년도 IT 예산의 8%에 해당합니다. 맥킨지 조사에서는 응답자 약 5분의 1이 운영 비용 때문에 AI 사용을 제한했다고 답했습니다.

QbitAI에 따르면 레노보의 답은 세 가지 축의 혼합 공급입니다. 공급원은 자체 생산하는 프라이빗 토큰을 중심으로 승인된 공공 서비스로 보완합니다. 구조는 가벼운 작업은 단말, 지연에 민감한 작업은 엣지, 탄력적인 수요는 클라우드에서 처리합니다. 모델은 품질과 비용 요건에 따라 오픈 웨이트 모델과 독점 폐쇄형 모델 중에서 고릅니다. 레노보는 전기처럼 토큰을 공급해, 기업이 뒤편의 장비나 배분을 신경 쓰지 않고 연결만 하게 한다는 그림을 그립니다.

QbitAI에 따르면 이 혼합은 두 개의 소프트웨어가 조율합니다. '토큰 엔진(Token Engine)'은 같은 장비에서 모델과 연산을 동적으로 함께 배치하고, 작업 단위 자원 풀과 지능형 모델 라우팅을 결합합니다. 레노보 클라우드 xCloud에 통합된 '토큰 허브(Token Hub)'는 요청마다 요구 품질, 데이터 경계, 지연, 비용에 맞는 모델과 용량을 고릅니다. 보안 측면에서 레노보는 테스트를 거친 모델의 화이트리스트, 전송 경로에서 민감 정보를 차단하는 '토큰 트러스트(Token Trust)', 플랫폼이 내용을 읽을 수 없는 신뢰 실행 환경(TEE)에서의 처리를 발표했습니다.

레노보는 비용을 어떻게 낮추려 하나

과학기술일보와 QbitAI는 3단계 최적화를 설명합니다. 1단계는 하드웨어로, 슈퍼노드와 클러스터 통신 최적화에 기반한 이기종 컴퓨팅 솔루션 '원톈(Wentian)'이 레노보에 따르면 연산 효율을 30% 이상 높입니다. 2단계는 컴퓨팅 센터의 전 생애주기 비용으로, 모듈형 프리패브 공법, 일체형 전면 액체 냉각, 재생에너지 전력의 직류 제어에 더해 장자커우에 장비 회수·재활용 라인을 설치할 계획입니다. 3단계는 사용 방식으로, 모델 라우팅을 통해 단순한 작업에 비싼 모델을 쓰지 않도록 합니다.

QbitAI에 따르면 레노보 부사장 야오전위(Yao Zhenyu)는 내부 AI 활용으로 이미 종합 비용을 약 70% 최적화했다고 밝혔습니다. 이 수치는 레노보 자체의 것입니다. 저희가 읽은 범위에서는 QbitAI도 과학기술일보도 독립적인 검증을 언급하지 않으며, 투자 금액도 밝히지 않았습니다.

왜 장자커우인가

베이징에서 100km 남짓 떨어진 장자커우는 에너지와 연산 기반을 함께 갖췄습니다. QbitAI에 따르면 2025년 말 재생에너지 설비 용량은 4500만 kW를 넘어 지역 전력 설비의 약 90%에 이르고, 50곳이 넘는 데이터센터와 107만 랙 이상의 표준 랙이 가동 중입니다. 이곳은 국가 프로젝트 '동수서산(東數西算)'의 징진지(베이징·톈진·허베이) 허브에서 중요한 거점이기도 합니다. 서늘한 기후, 유리하다고 설명되는 전기 요금, 베이징까지의 낮은 지연이 운영 비용을 낮춥니다. QbitAI는 2026~2030년 5개년 계획이 재생 전력과 연산의 연계를 촉진하고 중소기업의 연산 비용을 낮추겠다고 밝힌 점도 언급했습니다.

레노보는 세 가지 사례를 제시하는데, 모두 회사가 발표한 계획이나 수치입니다. 창사에서는 후난방송(Hunan Broadcasting)과 AI 생성 숏드라마용 토큰 공장을 계획하며, 제작비 50% 절감, 제작 기간 60% 단축, 월 1200시간 이상의 완성 콘텐츠, 1만 명 이상의 창작자 결집을 목표로 합니다. 상하이 젠성 교육 프로젝트는 600개 이상의 초·중·고를 포괄하며, 수업, 시험, 방학에 따라 부하가 크게 달라지고 미성년자 데이터 보호도 필요합니다. 마지막으로 간쑤성 칭양의 쑤이훙화촹 컴퓨팅 센터는 처음으로 제시된 운영 사례로, 종합 사용 비용을 약 30% 줄였고 단일 모델이 하루 200만 건 이상의 호출과 20억 토큰을 처리한다고 합니다.

한국 기업에는 무엇이 달라지나

이 프로젝트가 먼저 보여 주는 것은 토큰 비용이 독자적인 관리 지표가 되고 있다는 점입니다. 소비한 토큰 수가 아니라 성공한 작업당 비용을 측정하고, 단순한 작업은 작은 모델로 보내며, 큰 모델은 그럴 만한 경우에만 쓰는 방식입니다. 몇 시간씩 추론을 이어 가는 기업용 AI 에이전트에서 특히 중요합니다. 또한 중국의 인프라 업체들이 서버가 아니라 토큰 서비스를 통째로 팔려 한다는 점도 드러납니다. 중국 밖 연산 가격에 미칠 영향은 지켜봐야 합니다.

마지막으로 유의할 점이 있습니다. 1단계는 2027년 이전에는 기대되지 않고, 발표된 성능은 실측이 아니라 목표입니다. 또한 읽은 자료에 따르면 창사, 상하이, 칭양의 사례는 장자커우 공장의 발표된 고객이 아닙니다. 약속된 '양질의 토큰'이 수치를 지키는지는 실제 운영 결과가 공개되어야 판단할 수 있습니다.