AI 파운데이션 모델 및 중화권 IT 서비스·소프트웨어: 중국의 대형 모델 경쟁은 가격 전쟁에서 지능·컴퓨팅·상업화의 플라이휠로 전환되고 있다
Morgan Stanley는 보다 합리적인 가격 책정, 엄격해진 오픈 웨이트 라이선싱 및 대규모 모델이 산업 진입장벽을 높여 자본, 컴퓨팅 및 엔지니어링 역량을 갖춘 선도 업체에 유리하게 작용할 것으로 본다.
요약
Morgan Stanley는 보다 합리적인 가격 책정, 엄격해진 오픈 웨이트 라이선싱 및 대규모 모델이 산업 진입장벽을 높여 자본, 컴퓨팅 및 엔지니어링 역량을 갖춘 선도 업체에 유리하게 작용할 것으로 본다.
- DeepSeek의 API 가격 인상은 업계 가격 규율 개선의 중요한 신호로 평가되며, 가격 전쟁은 지속 가능한 경쟁 전략이 되기 어려움을 시사한다.
- Kimi K3는 2.8T 파라미터, Qwen3.8-Max는 2.4T 파라미터에 도달해 중국의 최첨단 모델이 대규모 파라미터 시대에 진입하고 있음을 보여준다.
- 모델 공급업체들은 관대한 라이선스에서 상업적 조건이 있는 오픈 웨이트 라이선스로 전환하고 있으며, 직접 API 판매에서 제3자 수익 배분으로 확장하고 있다.
- Z.ai의 모델 역량, 컴퓨팅 공급 및 자금 조달 채널은 긍정적인 플라이휠을 형성하고 있으며, 2026년 ARR 전망치는 US$2bn으로 상향됐다.
- MiniMax의 단기 성장은 하반기에 더 집중되어 있으나, M3 Pro와 H3는 각각 대규모 언어 모델 및 멀티모달 사업의 중요한 촉매제이다.
- 풀스택 AI 역량과 컴퓨팅 우위를 갖춘 Alibaba는 수년간의 클라우드 사업 성장과 마진 확대의 수혜를 받을 것으로 예상된다.
보고서 해설
개요
이 보고서는 중국의 오픈 웨이트 모델이 필연적으로 범용화와 장기적인 가격 전쟁으로 이어질 것이라는 시장의 견해를 반박한다. Morgan Stanley는 중국의 대형 모델 산업이 모델 지능에 의해 견인되는 수익화 단계로 전환되고 있다고 본다. 가격 책정은 더욱 합리화되고, 오픈 웨이트 라이선싱은 점차 상업적 제약을 강화하며, 모델 규모는 빠르게 확대되고 있다. 최첨단 모델의 지속적인 학습에는 더 많은 자본, 컴퓨팅, 인프라 최적화 및 엔지니어링 실행 역량이 필요하므로 산업 장벽은 높아지고 자원이 풍부한 선도 업체의 우위가 커질 것이다.
핵심 견해
저가가 아닌 모델 지능이 장기 경쟁 해자이다. 최첨단 업체들은 더 낮은 비용의 모델을 하위 시장에 출시할 수 있지만, 일반 모델 업체들이 SOTA 수준으로 올라서기는 어렵다. 더 강력한 모델은 채택과 수익화를 확대하고, 이는 다시 더 많은 자금 조달 및 컴퓨팅 투자를 확보해 다음 모델 업그레이드를 지원한다. 상업화와 AGI 추구는 충돌하지 않고 상호 강화한다. 보고서는 Z.ai가 이 플라이휠을 더 빠르게 형성하는 점을 긍정적으로 평가하며, MiniMax에 대해서도 건설적인 견해를 유지하고 Alibaba의 풀스택 AI 및 클라우드 컴퓨팅 우위를 선호한다.
분석 프레임워크
보고서는 중국 최첨단 모델의 파라미터 규모, 지능 지수, API 가격, 라이선싱 조건, 제품 출시 계획, 컴퓨팅 공급 및 자금 조달 여건을 결합해 산업을 비교한다. 기업 수준에서는 ARR, 매출 및 R&D 비용 전망을 사용해 상업화 진전을 평가하고, DCF와 2027년 P/S 배수를 사용해 목표주가를 검증한다.
방법론 메모
더 강력한 모델이 채택과 수익화를 이끌고, 매출과 자금 조달은 다시 학습 및 컴퓨팅 투자로 전환된다.
보고서는 이 순환을 지속할 수 있는 역량이 개별 모델 리더보드 순위보다 장기 경쟁 포지셔닝에 더 결정적이라고 주장한다.
고급 시장은 최첨단 지능으로 차별화되는 반면, 저가 시장에서는 모델 역량이 수렴하고 가격 경쟁이 더 치열하다.
최첨단 업체들은 대중 시장을 커버하기 위해 더 저렴하고 성능이 낮은 버전을 보다 쉽게 출시할 수 있지만, 일반 업체는 최첨단 수준으로 업그레이드하기 위해 더 높은 자금 및 기술적 문턱을 넘어야 한다.
단위 추론 비용 하락은 전체 컴퓨팅 수요를 줄이기보다 사용량 증가를 촉진할 수 있다.
더 저렴하고 효율적인 오픈 웨이트 모델은 AI 도입을 가속하고 배포, 오케스트레이션, 거버넌스, 보안 및 인프라에 대한 기업 수요를 증가시킬 것으로 예상된다.
미래 잉여현금흐름을 할인하여 기업의 지분 가치를 평가한다.
Z.ai와 MiniMax 모두 WACC 15% 및 영구 성장률 3%를 가정한 DCF로 평가되며, 목표주가 변경은 주로 재무 전망 조정에서 비롯된다.
자산 매핑 및 비교
투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).
- Z.AI CO., LTD. (2513.HK)핵심 선호 종목, 목표주가 상향
- 강점
- GLM-5.2는 글로벌 선도 수준에 도달했고, 해외 컴퓨팅 접근성이 개선됐으며, 자금 조달 규모가 충분하고 모델 역량 및 상업화 플라이휠이 비교적 빠르게 형성되고 있다.
- 약점
- 추론 컴퓨팅, 특히 해외 컴퓨팅은 여전히 ARR 성장을 제약할 수 있으며, 대규모 파라미터 모델의 지속적 학습은 R&D 비용을 크게 증가시킬 것이다.
- 비교
- MiniMax와 비교해 단기 ARR 성장 경로가 더 명확하고 상업화 성과가 더 이르지만, 시장 밸류에이션도 더 높다.
- 위험
- 글로벌 경쟁사가 더 강한 성능과 더 낮은 가격의 모델을 출시하는 위험, 미국 정책 제한, 모델 순위 하락 및 기대에 못 미치는 컴퓨팅 확장.
- MiniMax (0100.HK)건설적인 견해 유지, 다만 목표주가 하향
- 강점
- M3 아키텍처는 긴 컨텍스트와 추론 효율성에서 강점을 지니며, M3 Pro는 대규모 파라미터 업그레이드 잠재력이 있고, H3는 비디오 멀티모달 분야에서 강력한 성능을 보이며, 자금 조달은 학습과 컴퓨팅 확장을 지원할 수 있다.
- 약점
- M3는 초기 코딩 역량과 가격 책정에 대해 부정적 피드백을 받았으며, 모델 출시 시점상 2026년 ARR 기여는 하반기에 더 집중되고 손실 전망도 확대됐다.
- 비교
- Z.ai와 비교해 단기 상업화 성장은 하반기에 더 집중되지만, 멀티모달, 비디오 모델 및 수직 산업 데이터에서 차별화된 잠재력을 갖고 있다.
- 위험
- M3 Pro가 SOTA 수준에 도달하지 못할 위험, 개발자 도입 부족, 경쟁사 가격 인하, 주주 보호예수 해제 압력 및 지속적인 높은 R&D 투자.
- Alibaba Group Holding (BABA.N)AI 산업 체인의 수혜자
- 강점
- 모델, 클라우드 컴퓨팅 및 컴퓨팅을 아우르는 풀스택 AI 역량을 보유하고 있으며, 인프라 규모와 상업 고객 측면의 강점이 있다.
- 약점
- 대규모 오픈 웨이트 모델의 학습 및 추론에는 지속적인 자본 투자가 필요하고, 라이선싱 상업화는 여전히 진화 중이다.
- 비교
- 순수 모델 업체와 비교해 Alibaba는 클라우드 인프라와 모델 서비스 간 시너지를 통해 수익화할 수 있으며, 더 폭넓은 자금 및 고객 자원을 보유하고 있다.
- 위험
- 심화되는 글로벌 모델 경쟁, 기대에 못 미치는 CAPEX 수익률, 규제 및 수출 제한, 클라우드 사업 마진 압력.
핵심 데이터
- 중국 최첨단 모델의 파라미터 규모Kimi K3: 2.8T; Qwen3.8-Max: 2.4T보고서는 2H26에 중국 최첨단 모델의 파라미터 규모 기준선이 점차 2T~3T로 상승할 것으로 예상한다.
- 오픈 모델의 기업 도입률63%조사 대상 기업들은 오픈 모델과 폐쇄형 모델을 모두 사용하며, 이는 여러 유형의 모델이 공존할 것이라는 견해를 뒷받침한다.
- Z.ai 2026년 ARR 전망US$2bnUS$1bn에서 상향됐으며, 강세 및 약세 시나리오는 각각 US$3bn 및 US$1.5bn이다.
- Z.ai 목표주가HK$1,700HK$990에서 약 72% 상향됐으며, 약 42배의 2027년 P/S에 해당한다.
- Z.ai 자금 조달HK$31.4bn4.25% 희석을 수반하는 H주 배정이며, 조달금의 55%를 모델 학습 및 컴퓨팅 확장에 사용할 계획이다.
- MiniMax 2026년 ARR 전망US$1bn기존 전망을 유지했으며, 강세 및 약세 시나리오는 각각 US$1.5bn 및 US$500mn이다.
- MiniMax 목표주가HK$900HK$1,100에서 18% 하향됐으며, 약 32배의 2027년 P/S에 해당한다.
- MiniMax 자금 조달 계획HK$16.0bnHK$9.5bn의 주식 배정과 HK$6.5bn의 전환사채를 포함하며, 조달금의 80%를 모델 학습 및 추론 컴퓨팅 확장에 사용할 계획이다.
- MiniMax M3 Pro 규모2.7T parameters2026년 9월부터 10월 사이 출시될 것으로 예상되며, 모델 성능과 가격 결정력의 중요한 촉매제이다.
- 핵심 DCF 가정WACC 15%; 영구 성장률 3%두 기업의 DCF 가정은 변동이 없다.
영향과 시사점
개선된 업계 가격 규율과 라이선싱 상업화는 ARR 풀을 확대하고 API 판매를 위한 독점 컴퓨팅 의존에서 발생하는 제약을 완화할 것이다. 모델 규모 확대는 학습, 추론 최적화, 자금 조달 및 컴퓨팅 조달에 대한 수요를 증가시켜 선도 업체로의 시장점유율 집중을 이끌 것이다. 투자자들은 단일 리더보드 순위나 최저 API 가격보다 모델 반복 개선 역량, 컴퓨팅 접근성, 자금 조달 채널 및 수익화 효율성에 더 주목해야 한다. 클라우드 서비스 제공업체, 컴퓨팅 인프라, 모델 라우팅·오케스트레이션·관측성·거버넌스·보안 플랫폼도 멀티모델 도입의 수혜를 받을 수 있다.
위험
- 글로벌 경쟁사가 더 강한 성능과 더 낮은 가격의 모델을 출시해 가격 경쟁이 재점화되고 밸류에이션 배수가 압축될 위험.
- 대규모 파라미터 모델의 학습, 추론 및 인프라 비용이 예상보다 높아져 R&D 비용과 영업손실이 확대될 위험.
- 모델 출시 지연, SOTA 수준에 미치지 못하는 성능 또는 부진한 개발자 피드백이 도입과 수익화를 약화시킬 위험.
- 제한된 해외 컴퓨팅 공급 또는 강화된 미국 정책이 중국 모델 업체의 글로벌 확장에 영향을 미칠 위험.
- 더 엄격해진 오픈 웨이트 라이선싱이 생태계 도입을 늦출 수 있으며, 상업 조건 집행의 실효성도 불확실함.
- 주식 자금 조달, 전환사채 및 잠재적 신규 상장은 주주 희석과 일시적인 매도 압력을 초래할 수 있음.
- 단일 모델 순위 변화에 대한 과도한 시장 반응이 관련 주식의 밸류에이션과 가격에 급격한 변동성을 초래할 수 있음.
주시할 점
- DeepSeek의 가격 인상 이후 다른 중국 모델 업체들의 API 가격 조정 및 매출총이익률 변화.
- 2026년 10월 예상 출시 이후 Z.ai 차세대 대규모 파라미터 GLM 모델의 성능과 도입 현황.
- Z.ai와 AWS 및 기타 해외 클라우드 서비스 제공업체 간 협력 진전과 해외 추론 컴퓨팅 확대.
- 2026년 9월부터 10월 사이 MiniMax M3의 코딩 역량 업그레이드와 M3 Pro의 출시 성과.
- MiniMax H3가 멀티모달 및 비디오 모델을 통해 ARR 성장을 견인하는 효과.
- Alibaba의 향후 Qwen 오픈 웨이트 모델이 대규모 사용자 수익 배분 조건을 도입하는지 여부.
- 중국 최첨단 모델이 전반적으로 2T~3T 파라미터 범위에 진입하는지 여부와 ByteDance의 잠재적 5T 이상 모델 진전.
- 두 기업의 2027년 R&D 비용이 US$1bn을 초과하는지 여부 및 현금흐름과 자금 조달 수요에 미치는 영향.
- 모델 수출, 해외 접근 및 첨단 컴퓨팅 공급과 관련한 중국과 미국 간 정책 변화.