저자: 린완완, 리듬
2014년, 중국과학원 자동화연구소의 박사 과정 학생 한 명이 바이두 연구소에 왔다. 그는 허난성의 작은 현 출신이었다. 그는 졸업 후 IBM에서 자바 코드를 작성하며 연봉 28만 위안을 받는 이상적인 미래를 그리고 있었다.
2026년 춘절 기간 동안 OpenClaw라는 에이전트 도구가 전 세계적으로 큰 화제를 모았습니다. 개발자들은 랍스터 테마 프로젝트를 지원하기 위한 대규모 기반 모델을 필요로 했습니다. 그중 한 모델은 빠르고 저렴했으며, 단 일주일 만에 OpenRouter에서 1조 4400억 토큰을 처리하며 플랫폼 전체에서 최고치를 기록했습니다.
이 모델의 이름은 M2.5이고, 제조사는 MiniMax입니다.
상장 후 두 달 만에 주가는 165홍콩달러에서 1,300홍콩달러로 급등했고, 연간 매출액이 8천만 달러에도 미치지 못하는 회사였음에도 불구하고 시가총액은 3천억 홍콩달러를 넘어섰습니다.
미니맥스를 만든 사람은 12년 전 인턴으로 일했던 옌쥔제였습니다.
1년 이상 전에 한 내기
2021년 춘절 기간 동안 옌쥔제는 고향인 허난성으로 돌아가 새해를 맞이하고 외할아버지를 뵈었다.
할아버지는 자신의 80년 인생을 기록하기 위해 회고록을 쓰고 싶다고 말씀하셨습니다. 하지만 타자도 칠 줄 모르고 이야기를 제대로 정리할 수도 없어서 몇 번 이야기를 나누다가 결국 포기하셨습니다.
옌쥔제는 10년 넘게 AI 업계에 몸담아 왔다. 그러던 어느 순간, 그는 자신이 해왔던 모든 일들이, 비록 업계에 적용되어 수많은 기업에 도움을 주었을지라도, 회고록을 쓰려는 노인에게는 아무런 소용이 없다는 사실을 문득 깨달았다.
이 일화는 이후 여러 차례 인용되며 다소 고무적인 어조를 띠게 되었습니다. 하지만 이는 한 가지를 분명히 설명해 줍니다. 바로 그가 인공지능을 개발하게 된 동기는 단순했다는 것입니다. 바로 일반인들이 진정으로 사용할 수 있도록 만드는 것이었습니다. 이러한 신념은 이후 일련의 역발상적인 결정으로 이어졌습니다.
그는 2021년 말에 SenseTime을 떠났습니다.
타이밍이 중요했습니다. 당시 센스타임은 홍콩 IPO를 준비하고 있었습니다. 그는 부사장 겸 연구소 부소장, 그리고 스마트 시티 사업 그룹의 CTO였습니다. 회사가 가장 가치 있는 시기 중 하나였을 때 그는 회사를 떠났습니다. 그는 IPO를 보지 못했고, 자신의 재산이 실현되는 것도 보지 못한 채 떠났습니다.
ChatGPT는 2022년 11월에야 출시되었습니다.
미니맥스는 2021년 12월에 설립되었습니다.
이러한 시간적 격차가 이후 모든 일의 토대가 되었습니다. 옌쥔제는 나중에 만약 그들이 일찍 시작하지 않았다면, "대기업 출신의 스타 연구원과 AI 전문가들이 더 인기 있는" 후대의 투자 환경에서 미니맥스는 경쟁할 수 없었을 것이라고 말했습니다.
그의 부모님은 평범한 사람들이었다. 그는 현청 소재지의 고등학교를 졸업하고 동남대학교 수학과에 입학했으며, 이후 중국과학원 자동화연구소에서 박사 학위를 취득하고 칭화대학교에서 박사후 과정을 마친 후 센스타임에 입사했다. 그는 해외 경력이나 인맥 없이 차근차근 승진해 왔다.
바이두에서 인턴으로 근무하는 동안 그는 호라이즌 로보틱스의 위카이를 만났습니다. 위카이는 나중에 학문적 능력은 훈련을 통해 향상시킬 수 있지만, 인공지능 기술을 설계하고 구현할 수 있는 사람은 극히 드물다고 말했습니다. 옌쥔제는 바로 그런 사람 중 한 명입니다.

센스타임에 입사한 후, 그는 7년 만에 인턴에서 부사장으로 승진했습니다. 2018년에는 인력 부족에도 불구하고 "모두를 위한 하나(All for One)" 모델 알고리즘 개발팀을 이끌어 메그비(Megvii)와 이투(Yitu)를 제치고 업계 1위 자리를 차지했습니다. 그는 "논문을 놀라울 정도로 빠르게 읽고, 진부한 표현은 무시하며 핵심만 파악한다"는 평을 받기도 했습니다. 이러한 효율성은 이후 미니맥스의 기업 문화에 반영되었습니다.
그는 게임 이론에서 폰 노이만의 미니맥스 알고리즘에서 따온 이름으로 회사 이름을 미니맥스(MiniMax)라고 지었습니다.
그는 의사결정을 할 때 먼저 최악의 위험을 예방하고, 그 다음에 상대적으로 최적의 해결책을 선택해야 한다고 설명했습니다.
특이한 주주 명단
미니맥스는 2021년 12월 엔젤 투자 라운드를 완료하여 3,100만 달러를 유치했으며, 투자 전 기업 가치는 1억 7,000만 달러로 평가되었습니다. 투자자로는 miHoYo, IDG, Hillhouse Capital, Yunqi Capital 등이 참여했습니다.
미호요의 투자 유치 과정은 다소 특이했습니다. 옌쥔제는 미호요 회장인 류웨이와 개인적으로 친분이 두터웠고, 미호요의 엔젤 투자 라운드에 참여했습니다. 류웨이는 현재까지도 미니맥스의 비상임 이사로 재직 중입니다.
miHoYo는 MiniMax의 클라이언트이며, 그들의 모델은 게임 내 NPC 대화 및 스토리 생성에 사용됩니다.
천사 이야기가 끝난 후, 이야기는 작은 에피소드를 맞이하게 됩니다.
2023년 3월, 실리콘 밸리 은행이 파산 신청을 했습니다. 당시 미니맥스는 모든 자금을 그 은행에 예치해 둔 상태였습니다. 이는 스타트업 초기 단계에서 가장 위험한 시기였습니다. 자금을 잃었을 뿐만 아니라 자금 조달 환경 또한 혼란스러웠습니다. 하지만 미니맥스는 위기를 극복했고, 두 달 후 시리즈 A 투자 유치에 성공하며 2억 5,700만 달러의 투자를 확보했고, 기업 가치는 11억 5,700만 달러로 평가받았습니다.
이후 투자자 명단은 점점 더 화려해졌습니다. 알리바바가 참여했고, 텐센트가 합류했으며, 세쿼이아 캐피털도 뒤를 이었습니다. IPO 이전에 회사는 총 7차례의 자금 조달을 통해 약 15억 달러를 모금했고, 기업 가치는 42억 달러에 달했습니다. IPO 이후 알리바바는 지분 12.52%를 확보하며 최대 외부 주주가 되었습니다.
옌쥔제는 초기 투자 유치 단계에서 한 가지 습관이 있었다. 바로 투자 기관의 최고 경영진하고만 대화를 나누는 것이었다. 그는 세쿼이아 캐피털의 선난펑과 힐하우스 캐피털의 장레이를 만났다.
하지만 이 주주 명단에는 특별히 언급할 만한 인물이 한 명 있는데, 바로 윤예이입니다.
1994년생인 그녀는 존스 홉킨스 대학교에서 전기공학 학사 학위를 취득했으며, 경제학과 수학을 부전공했습니다. 2017년 졸업 직후 센스타임에 입사하여 자금 조달 및 전략 투자 업무를 담당했습니다. 1년 후, 쉬리 CEO의 비서 겸 전략 이사로 승진했습니다. 그녀는 센스타임의 초기 단계부터 홍콩 IPO에 이르기까지 전 과정에 깊이 관여했습니다.
2021년, 그녀는 옌쥔제와 함께 사업을 시작했습니다.

한 투자자는 그녀를 "능력 있고 카리스마 넘치며 실행력이 뛰어나고 나이에 비해 성숙한 인물"이라고 평했다. 옌쥔제와의 업무 분담은 명확하다. 한 사람은 기술적 비전을 제시하고, 다른 한 사람은 그 비전을 자금과 자원으로 전환한다. 옌쥔제는 기술에 너무 몰두한 나머지 머리를 삭발하는 것조차 개의치 않지만, 시장, 자본, 그리고 세계화는 윤예이의 전쟁터다.
기업공개(IPO) 당일, 두 사람은 같은 단상에 섰다. 윤예이는 당시 31세였고, 순자산은 40억 홍콩달러가 넘었다.
385명과 돈의 1%
미니맥스가 상장했을 당시, 회사의 직원 수는 385명이었고 평균 연령은 29세였습니다.
창립 이후 2025년 9월까지 이 회사는 약 5억 달러를 지출했습니다. 같은 기간 동안 OpenAI는 400억 달러에서 550억 달러 사이의 금액을 지출했습니다.
이러한 비교는 다소 어이가 없습니다. 그들은 경쟁사 자본의 1%도 안 되는 돈으로 모든 분야에서 세계적인 선두 기업을 일구었습니다. 비용 절감은 단지 결과일 뿐입니다. 진짜 이유는 인공지능(AI)을 극한까지 끌어올렸기 때문입니다. 회사 코드의 80%는 AI가 작성하는데, 내부적으로는 '인턴'이라고 부릅니다. 이 인턴들은 높은 권한을 가지고 있습니다. 코드베이스에 직접 접근하고, 운영 환경을 수정하고, Lark에서 코드와 대화하고, 검토 후 즉시 배포할 수 있습니다.
이러한 효율성 덕분에 미니맥스의 1인당 생산량은 비정상적으로 높습니다.
제품 차원에서 그들은 처음부터 멀티모달 접근 방식을 채택했습니다. 즉, 언어, 비디오, 음성, 음악에 동시에 집중한 것입니다. 다른 회사들이 ChatGPT를 참고하여 대화 시스템을 개발하는 동안, 얀쥔제는 멀티모달 융합에 투자했습니다. 그는 멀티모달리티가 인공지능을 지속적으로 발전시키는 데 필수적인 전제 조건이며, 멀티모달 접근 방식 없이는 차세대 모델이 등장할 가능성이 없다고 판단했습니다.
2023년 여름, 그는 더욱 급진적인 결정을 내렸다.
저희는 컴퓨팅 파워와 연구 개발 자원의 80%를 MoE(하이브리드 전문가 시스템)에 할당했습니다.
당시 중국의 주류 기술은 여전히 밀집 모델에 기반한 반복적인 개발 단계에 머물러 있었고, MoE는 "최첨단이지만 미성숙한" 기술로 여겨졌습니다. 옌쥔제의 논리는 간단했습니다. 수천만 명, 혹은 수억 명의 사용자를 서비스하려면 토큰 생성에 드는 비용과 지연 시간을 밀집 모델로는 감당할 수 없다는 것이었습니다. MoE 없이는 규모 확장이 불가능하고, 다른 모든 노력은 헛수고가 된다는 것이었습니다.
2024년 초, 미니맥스는 중국에서 최초의 MoE 대형 모델을 출시했습니다.
제품 측면에서 그들은 국내 시장을 장악하려 하지 않았습니다. 소비자 부문에서는 AI 동반 서비스에 초점을 맞춰 중국과 해외에서 각각 호시노(Hoshino)와 토키(Talkie)를 개발했습니다. 콘치 AI(Conch AI)는 영상 콘텐츠 제작에 주력하며, 2024년 하반기에는 6개월 연속 전 세계 월간 활성 사용자 수 1위를 기록했습니다.
현재 사용자 수는 200개 국가 및 지역에 걸쳐 2억 3,600만 명이며, 해외 매출이 전체 매출의 73%를 차지합니다. 기업 고객 및 개발자는 B급 기준으로 21만 4천 명에 달합니다. MiniMax 모델은 Google Vertex AI, Microsoft Azure, AWS 등에 도입되어 사용되고 있으며, Notion이 최초로 선택한 오픈소스 모델이기도 합니다.
2월에는 연간 반복 매출(ARR)이 1억 5천만 달러를 돌파했으며, M2 시리즈의 일일 토큰 소비량은 작년 12월 대비 6배 증가했고, 프로그래밍 카테고리는 10배 이상 성장했습니다.
이것이 바로 시장이 해당 기업의 주가매출비율을 200으로 책정하는 이유입니다.
하지만 분석이 필요한 숫자 세트가 하나 있습니다.
연례 보고서에 따르면 소비자 부문(C-end)의 총이익률은 4.7%, 기업 부문(B-end)의 총이익률은 69.4%입니다. 회사 매출의 67%가 소비자 부문에서 발생하지만, 소비자 부문은 총이익에 거의 기여하지 못하고 있습니다. 4분기 총이익률을 대략적으로 계산해 보면 소비자 부문(C-end)의 총이익률은 약 2.1%까지 하락한 것으로 나타납니다. 전체 총이익률은 12.2%에서 25.4%로 증가했는데, 이는 주로 4분기에 기업 부문(B-end) 매출 비중이 급격히 증가한 데 따른 것입니다.
이것은 미해결 문제입니다.
산은 넘을 수 없는 것이 아니다
미니맥스는 2025년 6월에 M1 모델을 출시했습니다.
옌쥔제는 자신의 위챗 모멘트에 다음과 같은 글을 올렸습니다.
"산이 넘을 수 없는 장애물이 아니라는 것을 처음으로 깨달았습니다."

이 주장의 이면에는, 중국과 미국의 주요 모델 개발 기업 간 기술력 차이가 단 5%에 불과할지라도, 이 5%의 차이로 해외 기업들이 10배 높은 가치를 지닌 시나리오를 점유하고 10배 높은 가격을 책정할 수 있으며, 결과적으로 상용화 격차가 거의 100배에 달한다는 현실이 존재합니다. 오픈AI의 최근 기업 가치는 7천억 달러를 넘어섰습니다. 반면 미니맥스의 IPO 당시 시가총액은 800억 홍콩달러로, 100억 달러에도 미치지 못했습니다.
그는 앞으로 세계 최고의 인공 일반 지능(AGI) 기업이 5개 정도 나올 것이며, 그중 최소 2개는 중국 기업이고, 그중 하나는 1위가 될 수도 있다고 예측했다.
1월 9일 기업공개(IPO) 이후, 그는 1월 19일 총리가 주재한 전문가 및 기업가 심포지엄에 참석하여 딥시크의 량원펑에 이어 해당 회의에 참석한 두 번째 AI 빅모델 창업자가 되었습니다.
그리고 3월 2일, 첫 연례 보고서가 발표되었고, 그날 홍콩 증시는 급등했습니다.
실적 발표 컨퍼런스 콜에서 옌쥔제는 미니맥스가 "대형 모델 회사"에서 "AI 시대의 플랫폼 회사"로 변모하고자 한다는 점을 강조하며 많은 시간을 할애했습니다.
그는 플랫폼 가치를 지능 밀도 × 토큰 처리량이라는 공식으로 정의했습니다. 인터넷 시대에 플랫폼은 트래픽 게이트웨이였지만, AI 시대에는 지능의 경계를 정의하고 동시에 상업적 이익을 창출하는 기업이 되었습니다. 구글도, 오픈AI도 이미 그렇게 하고 있으며, 앞으로도 그렇게 하기를 원합니다.
그의 상대는 그보다 수십 배는 더 컸다.
홍콩 상장은 그를 완전히 다른 전장으로 밀어 넣었습니다. 분기 보고서, 애널리스트 분석, 시가총액 압박 등은 코딩과는 완전히 다른 차원의 문제입니다. 2차 시장은 감정에 휘둘리지 않고 오직 수치만을 봅니다. C 부문의 성장세가 총이익으로 이어질지, B 부문의 성장률을 유지할 수 있을지, 그리고 M3가 언제 출시될지 등은 그가 앞으로 매 분기마다 답해야 할 질문들입니다.
하지만 더 넓은 관점에서 보면, 미니맥스의 이야기는 단지 한 회사에 관한 이야기만이 아닙니다.
미국은 최근 몇 년 동안 반도체 공급에 대한 통제를 강화해 왔습니다. A100, H100, H800의 판매는 모두 제한되어 있습니다. 그 이유는 간단합니다. 컴퓨팅 성능을 통제하는 것이 인공지능을 통제하는 것이기 때문입니다.
중국은 완전히 다른 길을 택할 수밖에 없었다.
DeepSeek은 H800으로 H100에 근접한 성능을 달성했습니다. MiniMax는 OpenAI가 수백억 달러를 들여 달성한 것을 5억 달러로 이루어냈습니다. 얀쥔제는 2023년에 MoE에 투자했는데, 이는 제한된 GPU 자원으로는 수억 명에 달하는 사용자의 추론량을 감당할 수 없었기 때문입니다. M2.5는 연속 작동 시 시간당 1달러의 비용으로 GPT-5 비용의 20분의 1에 불과합니다. 하이브리드 어텐션 아키텍처, 선형 어텐션, CISPO 알고리즘 등 혁신은 종종 필요에서 탄생합니다.
칩 봉쇄의 원래 의도는 격차를 벌리는 것이었지만, 실제 효과는 중국 AI 기업들이 낮은 컴퓨팅 성능과 높은 효율성을 추구하는 진화 경로로 나아가도록 강요하는 것이었다.
제한된 자금, 부족한 카드, 그리고 적은 인구는 역설적으로 뛰어난 엔지니어링 능력과 건축 혁신의 발전을 저해했습니다.
이는 화웨이가 칩 제조에 사용하는 것과 같은 논리입니다. 만약 당신이 내 기능 중 하나를 차단한다면, 나는 다른 측면에서 그것을 보완할 것입니다. 그리고 그 과정에서 당신이 갖지 못한 기술을 개발할 수도 있습니다.
OpenAI는 현재 4,000명 이상의 직원을 보유하고 있으며 2025년까지 80억 달러의 현금을 소진했고, 2030년까지 컴퓨팅 파워에 6,000억 달러를 투자할 계획입니다. MiniMax는 385명의 직원을 보유하고 있으며 총 5억 달러를 지출했습니다.
누가 이길지는 아직 알 수 없습니다. 하지만 적어도 지금으로서는 미니맥스가 사라질 거라고 예상하는 사람이 점점 줄어들고 있습니다.
2014년에 바이두에서 인턴으로 근무했던 허난성 출신의 박사 과정 학생은 12년 후 자신이 맡게 될 자리가 국가적으로 중요한 기술 경쟁과 연결될 것이라고는 상상도 못 했을 것이다.
그는 계속 달리기로 결정했다.


