골드만삭스 심층 보고서: 누가 중국 AI 대모델 산업의 장기 승자가 될 것인가?

저자: 월스트리트저널

중국 AI 대모델은 역사적인 전환점에 서 있습니다. 골드만삭스는 중국의 오픈소스/오픈 권한 대모델의 지능 성능이 세계 최고의 독점 모델에 근접했다고 보고하며, 국내 기업 및 글로벌 중소기업의 채택 규모가 빠르게 확장되고 있다고 밝혔습니다. 이로 인해 형성된 데이터 플라이휠 효과는 모델의 반복적 업그레이드를 더욱 촉진할 것입니다.

추풍 거래소에 따르면, 골드만삭스의 최신 보고서는 "지난해 DeepSeek의 비용 효율성 시점에서 올해 지프 GLM의 모델 지능 시점으로의 진화 궤적"으로 요약될 수 있다고 지적했습니다. 골드만삭스의 분석가 로널드 케웅이 이끄는 팀은 이 50페이지의 보고서에서 중국 AI 모델이 어떻게 저비용으로 고성능을 달성하는지, 왜 오픈소스 경로를 선택했는지, 어떻게 수익화할 것인지, 핵심 주소 가능한 시장은 어디인지, 그리고 누가 장기적인 승자가 될 것인지 등 네 가지 핵심 문제에 대해 체계적인 평가를 진행했습니다.

경쟁 구도 판단에 있어 골드만삭스는 가격 능력, 비용 우위 및 재무 실력을 기반으로 한 "경쟁 포지셔닝 프레임워크"를 도입하였으며, 이를 바탕으로 기본 텍스트 모델 분야에서 지프(첫 커버)와 DeepSeek(상장되지 않음)가 가장 강력한 포지셔닝을 하고 있으며, 다중 모달 분야에서는 바이트댄스(상장되지 않음)가 선두를 달리고 있다고 판단했습니다. 골드만삭스는 또한 MiniMax와 쾌손에 대한 매수 등급을 유지합니다.

작은 것을 통해 큰 것을 얻다, 효율성으로 승리하다

중국 대모델은 미국 동급 제품보다 훨씬 낮은 비용으로 유사한 성능을 달성할 수 있으며, 그 핵심은 아키텍처 혁신과 파라미터 효율성의 이중 돌파에 있습니다.

골드만삭스 보고서는 중국 오픈소스 모델의 파라미터 규모가 일반적으로 2000억에서 1.6조 사이이며, 세계 최고의 모델의 2%에서 10%에 불과하다고 지적했습니다. 이는 주로 고급 컴퓨팅 파워의 확보가 제한적이기 때문입니다. 동시에 혼합 전문가 아키텍처(MoE), 희소 주의 메커니즘 등의 혁신으로 인해 실제 활성화된 파라미터가 총 파라미터의 비율은 3%에서 5%에 불과하여 훈련 및 추론 비용을 대폭 낮추었습니다.

구체적인 모델 측면에서, DeepSeek V4 Pro의 파라미터 수는 1.6조, 지프 GLM5.2는 0.7조, MiniMax M3는 0.4조입니다.

골드만삭스는 중국 모델의 프로그래밍 능력의 최근 도약을 데이터 필터링, 강화 학습 후 훈련 등의 요인들의 협동 작용으로 귀속시킵니다. 6월 27일, DeepSeek는 추측 디코딩 프레임워크 DSpark를 출시하였으며, V4-Flash와 V4 Pro의 온라인 서비스에 배포되었습니다. 모델의 가중치나 출력 품질을 변경하지 않고도 사용자 생성 속도를 60%에서 85% (V4-Flash) 및 57%에서 78% (V4 Pro)까지 향상시켰습니다.

메이투안이 6월 30일 발표한 LongCat 2.0은 골드만삭스에 의해 중국 AI 인프라 자주화의 중요한 이정표로 간주됩니다. ------ 이는 중국 최초로 5만 장의 국산 컴퓨팅 카드로 훈련 및 배포된 1.6조 파라미터 오픈소스 MoE 모델입니다. 골드만삭스는 이것이 계산 집약적인 사전 훈련 단계에서 현지화된 하드웨어 스택의 실행 가능성을 입증하며, 중국 AI 모델이 외국 고급 칩에 대한 의존에서 벗어나는 데 깊은 의미가 있다고 판단합니다.

시장 양극화, 강자는 더욱 강해진다

골드만삭스는 중국 AI 모델 시장을 형성되고 있는 "이중 구조"로 묘사하며, 두 개의 ARR 최대화 사분면을 식별했습니다.

고급 시장에서는 지프 GLM5.2와 알리바바 Qwen3.7 Max를 대표로 하는 최고 모델의 가격이 백만 토큰당 약 1달러로, 저급 모델의 5배이며, 추론 총 이익률은 약 10%에서 20% (골드만삭스 추정)입니다. 반면, 미국 최고의 모델 가격은 백만 토큰당 4에서 8달러이며, 중국 고급 모델은 그 10%에서 25%에 불과하지만, 더 낮은 파라미터 활성화 비율 덕분에 여전히 긍정적인 총 이익을 유지할 수 있습니다.

저급 시장에서는 지능형 작업을 위한 모델의 가격이 백만 토큰당 0.06에서 0.2달러로 낮아져 가격에 민감한 글로벌 중소기업 및 개인 사용자 시장을 개척하고 있습니다. MiniMax는 60%에서 70%의 수익이 해외에서 발생합니다. 주목할 점은 DeepSeek가 7월 중순부터 V4 시리즈에 피크 및 비피크 가격 책정 메커니즘을 도입한다고 발표했으며, 피크 시간 요금은 비피크 시간의 2배로, 혼합 가격은 백만 토큰당 0.35달러 (V4 Pro) 및 0.12달러 (V4 Flash)입니다.

골드만삭스는 중국 AI 모델의 API 및 구독 수익이 2026년 추정 350억 위안에서 2030년 8790억 위안으로 증가할 것으로 예상하며, 이에 따라 일일 토큰 소비량이 350조에서 4600조로 증가할 것으로 보며, 증가폭은 약 25배에 이를 것입니다.

오픈소스 전략: 광범위한 침투, 수익화 경로는 업그레이드 필요

골드만삭스 보고서는 중국 AI 모델이 일반적으로 오픈소스/오픈 권한 경로를 채택하는 전략 논리와 그 수익화 한계를 자세히 정리했습니다.

오픈소스 전략의 핵심 장점은 배포의 유연성과 커뮤니티 생태계입니다. 알리바바 Qwen 시리즈, DeepSeek, 지프 GLM 및 MiniMax M3는 모두 오픈소스 또는 오픈 권한 방식을 채택하고 있으며, 바이트댄스의 Seed 모델은 주요 예외로 완전 폐쇄형 독점 경로를 사용하고 있습니다. 오픈소스 모델은 중국 본토 내외에서 유연하게 배포할 수 있으며, 커뮤니티 피드백을 통해 반복 속도를 가속화합니다.

그러나 골드만삭스는 오픈소스 모델 회사가 공개한 ARR 숫자가 실제 배포 규모와 수익 잠재력을 심각하게 과소평가할 가능성이 높다고 지적했습니다. 지프를 예로 들면, 2026년 말 ARR 목표가 10억 달러지만, GLM5.2의 글로벌 실제 배포량은 지프의 자체 API 채널의 토큰량 및 수익보다 훨씬 높을 것입니다. ------ 알리 클라우드 백련 MaaS 플랫폼은 GLM5.2 오픈소스 모델을 직접 호스팅할 수 있으며, 지프에 어떤 비용도 지불할 필요가 없습니다.

골드만삭스는 업계가 순수 오픈소스(MIT 라이센스, 완전 무료)에서 "오픈 권한 + 커뮤니티 라이센스" 모델로 점진적으로 이동할 것으로 예상하고 있습니다. ------ 즉, 상업적 사용은 모델 회사와 수익 분배 계약을 체결해야 합니다. MiniMax M 시리즈가 이 모델을 선도적으로 채택했습니다. 골드만삭스는 이 전환이 AI 모델 회사의 단위 경제성을 크게 개선할 것이라고 보며, 모델 회사는 AWS Bedrock, 알리 클라우드 백련 등 플랫폼과의 수익 분배 계약을 통해 이익을 얻을 수 있고, 추론 컴퓨팅 비용을 스스로 부담할 필요가 없다고 판단합니다.

"토큰 최대화"에서 ROI 우선으로

골드만삭스는 국제 시장 확장을 중국 AI 모델의 가장 중요한 상승 공간으로 규정하고 있으며, 특히 비미국 시장에서 그렇습니다.

골드만삭스 미국 연구팀은 2030년까지 지능형 AI가 전 세계 토큰 소비량을 24배 증가시켜 매월 120조 토큰에 이를 것으로 추정하고 있으며, 이 중 기업 지능형 AI가 55배, 소비자 지능형 AI가 12배의 성장을 기여할 것이라고 보았습니다. 글로벌(중국 외) 시장에서 중국 AI 모델은 성능 향상과 가격 우위를 통해 상당한 토큰 점유율 증가를 이루었습니다.

골드만삭스 보고서는 전 세계 기업의 AI 사용 패러다임이 "토큰 최대화"에서 "ROI 우선"으로 근본적인 전환을 겪고 있다고 지적했습니다. 전자는 2025년 말에서 2026년 초에 유행하며, 기업은 높은 토큰 소비를 조직 생산성과 동일시합니다; 후자는 명확한 작업 경계, 일일 활성 지능형 수, 후방 프로세스 자동화 및 실제 산출물에 더 중점을 둡니다. Jellyfish AI 프로젝트 트렌드 연구의 데이터에 따르면, 기업의 중증 AI 사용자는 10배의 토큰을 소비했지만, 산출물은 단지 2배 증가했습니다.

채널 측면에서, 알파벳 산하의 제미니 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼과 아마존 AWS 베드록은 모두 DeepSeek, MiniMax, Moonshot, GLM 및 Qwen 등 중국 AI 모델의 호스팅 서비스를 제공하고 있습니다. 월스트리트저널에 따르면, 마이크로소프트 CEO는 최근 마이크로소프트가 DeepSeek 버전을 Copilot에 호스팅하는 것을 고려하고 있으며, 이는 선택 가능한 저비용 모델로 강조되며, DeepSeek가 호스팅될 경우 해당 모델은 마이크로소프트 클라우드 생태계 내에서 운영되어 고객 데이터가 Azure 내에 보관될 것이라고 밝혔습니다.

누가 장기적인 승자인가?

골드만삭스는 각 플레이어의 장기적인 승리 확률을 정량적으로 평가하기 위해 3차원 경쟁 포지셔닝 프레임워크를 구축하였으며, 핵심 공식은: ARR 규모 × 총 이익률 우위 + 재무 실력입니다.

가격 능력 차원에서는 상장 속도(이전 세대 및 동급 모델과의 비교), LMArena 경쟁 점수(대규모 블라인드 테스트 사용자 평가 기반) 및 백만 토큰의 혼합 가격 수준을 조사합니다.

비용 우위 차원에서는 처리량(초당 토큰 수), 캐시 적중률, 파라미터 활성화 비율 및 추론 총 이익률을 조사합니다. 재무 실력 차원에서는 보유 현금, 순 현금이 총 자산에서 차지하는 비율 및 평가 배수를 조사합니다.

기본 텍스트 모델 분야에서 골드만삭스는 지프(첫 커버, 중립 등급, 목표 평가 1100억 달러)와 DeepSeek(상장되지 않음)가 가장 강력한 포지셔닝을 하고 있으며, 두 모델 모두 가격 능력과 비용 우위에서 뛰어난 성과를 보이고 있다고 판단합니다. 독립 AI 모델 회사 전체의 암묵적 가치는 2000억 달러를 초과합니다.

다중 모달/비디오 생성 분야에서 바이트댄스는 Seedance로 선두를 달리고 있으며, LatePost와 36Kr의 보도에 따르면, Seedance의 총 이익률은 70%에 달하고 ARR 운영률은 20억 달러를 초과했습니다. 쾌손의 케링과 MiniMax Hailuo/곧 출시될 H3 모델도 골드만삭스의 긍정적인 전망을 받고 있으며, 2026년 하반기에는 비디오 생성과 LLM 융합의 기능 돌파 및 공급 긴장으로 인한 건강한 가격 책정의 혜택을 받을 것으로 예상됩니다.

골드만삭스는 MiniMax에 대해 매수 등급을 유지하며, 목표가는 860 홍콩 달러입니다. 그 이유는 M3 모델이 높은 토큰량과 매력적인 가격의 ARR 최대화 사분면에 위치하고 있으며, 현재 평가가 2026년 말 ARR의 13배에 불과하여 중국 및 글로벌 동급 회사의 평가 배수에 비해 명백한 할인 상태이며, 위험 대비 수익 비율이 상승 쪽으로 기울어져 있기 때문입니다.