작성자: 월가견문 부숙정

원제: 《골드만삭스 심층 보고서: 중국 AI 대형 모델 산업의 장기 승자는 누구?》

중국 AI 대형 모델은 역사적 변곡점에 서 있다. 골드만삭스는 중국의 오픈소스 및 오픈가중치(Open Weight) 대형 모델의 지능 성능이 이미 글로벌 최고 수준의 독점 모델에 근접했으며, 국내 기업과 글로벌 중소기업의 도입 규모가 빠르게 확대됨에 따라, 이로 인한 데이터 플라이휠 효과가 모델의 반복적 업그레이드를 더욱 촉진할 것이라고 평가했다.

주이펑 트레이딩 데스크에 따르면, 골드만삭스 최신 보고서는 이러한 진화 궤적을 "작년 DeepSeek의 비용 효율성 모멘텀에서 올해 즈푸(Zhipu) GLM의 모델 지능 모멘텀으로" 요약할 수 있다고 지적했다. 골드만삭스의 로널드 쿵(Ronald Keung) 애널리스트가 이끄는 팀은 이 50페이지 분량의 보고서에서 중국 AI 모델이 어떻게 저비용으로 고성능을 구현하는지, 왜 오픈소스 경로를 선택하고 어떻게 수익화하는지, 핵심 타겟 시장은 어디인지, 그리고 누가 장기 승자가 될 것인지 등 네 가지 핵심 질문을 체계적으로 평가했다.

경쟁 구도 판단에 있어 골드만삭스는 가격 결정력, 비용 우위, 재무 실력을 기반으로 한 '경쟁 포지셔닝 프레임워크'를 제시했으며, 이에 따라 기초 텍스트 모델 분야에서는 즈푸(최초 커버리지)와 DeepSeek(비상장)의 포지셔닝이 가장 강력하고, 멀티모달 분야에서는 바이트댄스(비상장)가 선두를 달리고 있다고 판단했다. 골드만삭스는 동시에 MiniMax와 콰이쇼우에 대한 매수 등급을 유지했다.

작은 것으로 큰 것을 제압하다, 효율성으로 승리

중국 대형 모델이 미국 동종 제품 대비 훨씬 낮은 비용으로 유사한 성능을 낼 수 있는 핵심은 아키텍처 혁신과 파라미터 효율성이라는 이중 돌파구에 있다.

골드만삭스 보고서는 중국 오픈소스 모델의 파라미터 규모가 통상 2000억에서 1조 6000억 개 사이로, 글로벌 최고 수준 모델의 2%에서 10%에 불과하며, 이는 주로 고급 컴퓨팅 자원 확보가 제한되기 때문이라고 지적했다. 동시에 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처, 희소 어텐션(Sparse Attention) 메커니즘 등 혁신 기법으로 실제 활성화 파라미터가 전체 파라미터에서 차지하는 비율이 3%~5%에 그쳐 훈련 및 추론 비용을 대폭 낮췄다.

구체적인 모델 수준에서 DeepSeek V4 Pro의 파라미터 수는 1조 6000억, 즈푸 GLM5.2는 7000억, MiniMax M3는 4000억 개다.

골드만삭스는 중국 모델의 프로그래밍 능력 급상승을 데이터 필터링, 강화학습 기반 후훈련(Post-training) 등 요소들의 시너지 효과 덕분으로 분석했다. 6월 27일, DeepSeek은 추론 디코딩 프레임워크 DSpark를 선보였으며, 이미 V4-Flash와 V4 Pro 온라인 서비스에 배포하여 모델 가중치나 출력 품질을 바꾸지 않고도 사용자당 생성 속도를 V4-Flash에서 60%~85%, V4 Pro에서 57%~78% 향상시켰다.

메이퇀이 6월 30일 출시한 LongCat 2.0을 골드만삭스는 중국 AI 인프라 자립화의 중요한 이정표로 평가했다. 이는 중국 최초로 5만 장의 국산 컴퓨팅 가속기만을 사용해 훈련 및 배포한 1조 6000억 파라미터 규모의 오픈소스 MoE 모델이다. 골드만삭스는 이것이 컴퓨팅 집약적 사전 훈련 단계에서 로컬라이즈된 하드웨어 스택의 실행 가능성을 입증한 것으로, 중국 AI 모델이 외국 고급 칩 의존에서 벗어나는 데 깊은 의미가 있다고 분석했다.

시장 양극화, 강자는 더 강해진다

골드만삭스는 중국 AI 모델 시장을 형성 중인 '2층 구조'로 설명하며, ARR을 극대화할 수 있는 두 개의 사분면을 식별했다.

고급 시장에서는 즈푸 GLM5.2와 알리바바 Qwen3.7 Max로 대표되는 최상위 모델 가격이 100만 토큰당 약 1달러로, 저가 모델의 5배이며, 추론 매출 총이익률은 약 10%~20%(골드만삭스 추정)다. 반면 미국 최상위 모델은 100만 토큰당 4~8달러에 가격이 형성되어, 중국 고급 모델은 그 10%~25%에 불과하지만, 더 낮은 파라미터 활성화 비율 덕에 플러스 매출 총이익을 유지할 수 있다.

저가 시장에서는 에이전트 작업용 모델 가격이 100만 토큰당 0.06~0.2달러까지 낮아져, 가격에 민감한 글로벌 중소기업 및 개인 사용자 시장을 개척하고 있다. MiniMax는 매출의 60~70%가 해외에서 발생한다. 주목할 점은, DeepSeek이 7월 중순부터 V4 시리즈에 피크 시간대 차등 과금제를 도입한다고 발표했으며, 피크 요금은 비피크의 2배로, 혼합 가격은 100만 토큰당 약 0.35달러(V4 Pro) 및 0.12달러(V4 Flash)가 될 전망이다.

골드만삭스는 중국 AI 모델의 API 및 구독 수익이 2026년 추정치 350억 위안에서 2030년 8790억 위안으로 증가할 것으로 예상하며, 이는 일일 토큰 소비량이 350조에서 4600조로 약 25배 증가하는 것에 해당한다.

오픈소스 전략: 광범위한 침투, 수익화 경로 업그레이드 필요

골드만삭스 보고서는 중국 AI 모델이 보편적으로 채택하는 오픈소스/오픈가중치 경로의 전략적 논리와 그 수익화 한계를 상세히 정리했다.

오픈소스 전략의 핵심 강점은 배포 유연성과 커뮤니티 생태계에 있다. 알리바바 Qwen 시리즈, DeepSeek, 즈푸 GLM 및 MiniMax M3는 모두 오픈소스 또는 오픈가중치 방식을 채택했으며, 바이트댄스의 Seed 모델은 완전 폐쇄형 독점 경로를 취하는 주요 예외다. 오픈소스 모델은 중국 본토 안팎에서 유연하게 배포할 수 있으며, 커뮤니티 피드백을 통해 반복 개선 속도를 높인다.

그러나 골드만삭스는 오픈소스 모델 기업이 공개하는 ARR 수치가 실제 배포 규모와 수익 잠재력을 심각하게 과소평가하고 있을 가능성이 크다고 지적한다. 즈푸를 예로 들면, 2026년 말 ARR 목표는 10억 달러이지만, GLM5.2의 글로벌 실제 배포량은 즈푸 자체 API 채널을 통한 토큰량과 수익을 훨씬 상회할 것이다. 알리바바 클라우드 바이리앤 MaaS 플랫폼은 GLM5.2 오픈소스 모델을 직접 호스팅할 수 있지만, 즈푸에 어떠한 비용도 지불하지 않는다.

골드만삭스는 업계가 순수 오픈소스(MIT 라이선스, 완전 무료)에서 '오픈가중치+커뮤니티 라이선스' 모델로 점차 이동할 것으로 예상한다. 이는 상업적 사용 시 모델 회사와 수익 공유 계약을 체결해야 하는 방식이다. MiniMax M 시리즈가 이미 이 모델을 선도적으로 도입했다. 골드만삭스는 이러한 전환이 AI 모델 기업의 단위 경제성을 크게 개선할 것으로 보는데, 모델 회사가 AWS Bedrock, 알리바바 클라우드 바이리앤 등 플랫폼과의 수익 공유 계약을 통해 혜택을 얻으면서 추론 컴퓨팅 비용을 직접 부담하지 않아도 되기 때문이다.

'토큰 극대화'에서 ROI 우선으로

골드만삭스는 국제 시장 확장을 중국 AI 모델의 가장 중요한 업사이드로 규정하며, 특히 비(非)미국 시장에서 두드러진다고 평가했다.

골드만삭스 미국 리서치 팀은 2030년까지 AI 에이전트가 전 세계 토큰 소비량을 24배 증가시켜 월 120경(120퀸틸리언) 토큰에 달할 것으로 추산하며, 이 중 기업 에이전트는 55배, 소비자 에이전트는 12배 성장에 기여할 것으로 분석했다. 글로벌(중국 외) 시장에서 중국 AI 모델은 이미 성능 향상과 가격 우위를 바탕으로 눈에 띄는 토큰 점유율 성장을 달성했다.

골드만삭스 보고서는 글로벌 기업의 AI 사용 패러다임이 '토큰 극대화'에서 'ROI 우선'으로 근본적으로 전환되고 있다고 지적한다. 전자는 2025년 말에서 2026년 초에 성행하며, 기업들이 높은 토큰 소비를 조직 생산성과 동일시했다. 후자는 명확한 작업 경계, 일일 활성 에이전트 수, 백엔드 프로세스 자동화 및 실제 산출물에 더 중점을 둔다. Jellyfish AI 엔지니어링 트렌드 연구 데이터에 따르면, 기업 내 AI 헤비 유저는 10배의 토큰을 소비했지만, 산출물은 2배 증가에 그쳤다.

채널 측면에서, Alphabet의 Gemini Enterprise Agent Platform과 아마존 AWS Bedrock은 이미 DeepSeek, MiniMax, Moonshot, GLM, Qwen 등 중국 AI 모델 호스팅 서비스를 제공하고 있다. 월스트리트저널 보도에 따르면, 마이크로소프트 CEO는 최근 마이크로소프트가 DeepSeek 버전을 Copilot에 선택 가능한 저비용 모델로 호스팅하는 방안을 고려 중이며, 만약 호스팅할 경우 해당 모델이 마이크로소프트 클라우드 생태계 내에서 실행되어 고객 데이터가 Azure 안에 머물도록 할 것이라고 강조했다.

누가 장기 승자인가?

골드만삭스는 양적 지표로 각 플레이어의 장기 승리 확률을 평가하는 3차원 경쟁 포지셔닝 프레임워크를 구축했다. 핵심 공식은 ARR 규모 × 매출총이익률 우위 + 재무 실력이다.

가격 결정력 차원은 출시 속도(이전 세대 및 동급 모델과의 비교), LMArena 아레나 점수(대규모 블라인드 테스트 사용자 평가 기반), 그리고 100만 토큰당 혼합 가격 수준을 평가한다.

비용 우위 차원은 처리량(초당 토큰 수), 캐시 히트율, 파라미터 활성화 비율, 추론 매출총이익률을 평가한다. 재무 실력 차원은 보유 현금, 순현금의 총자산 대비 비율, 밸류에이션 배수를 평가한다.

기초 텍스트 모델 분야에서 골드만삭스는 즈푸(최초 커버리지, 중립 등급, 목표 밸류에이션 1100억 달러)와 DeepSeek(비상장)의 포지셔닝이 가장 강력하다고 판단했으며, 두 기업 모두 가격 결정력과 비용 우위에서 두각을 나타냈다. 독립 AI 모델 기업들의 전체 암묵적 밸류에이션 합계는 2000억 달러를 넘는다.

멀티모달/비디오 생성 분야에서는 Seedance를 앞세운 바이트댄스가 선두를 달리고 있다. LatePost와 36Kr 보도에 따르면 Seedance의 매출총이익률은 70%에 달하며, ARR 실행률이 이미 20억 달러를 넘어섰다. 콰이쇼우의 클링(Kling)과 MiniMax Hailuo/곧 출시될 H3 모델 역시 골드만삭스의 긍정적 전망을 받았으며, 2026년 하반기에는 영상 생성과 LLM 융합의 기능적 돌파구 및 공급 부족에 따른 양호한 가격 책정의 혜택을 볼 것으로 예상된다.

골드만삭스는 MiniMax에 대해 매수 등급과 목표주가 860홍콩달러를 유지했다. 그 이유로 M3 모델이 높은 토큰량과 매력적인 가격대의 ARR 극대화 사분면에 위치하며, 현재 밸류에이션이 2026년 말 ARR의 13배에 불과해 중국 및 글로벌 동종 기업 대비 밸류에이션 배수에서 뚜렷한 할인을 보이고 있어 위험 대비 수익이 상승 쪽으로 치우쳐 있기 때문이라고 설명했다.

Deepseek 공식 웹사이트에서 deepseek-v4 API 문서를 공개했습니다.

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