원문 제목: Dimension 유한책임파트너에게 보내는 기밀 서한: 태평양을 가로지르는 AI 체스판
원문 저자: Dimension Capital

편집자 주: 미국이 선도적인 모델과 고급 칩을 보유하고, 중국이 더 풍부한 전력과 더 강한 비용 제약을 가질 때, 글로벌 AI 경쟁은 과연 어떤 경로를 따라 전개될까?

Dimension의 내부 서한은 이 질문에 답하려 한다. 저자는 경쟁을 연산력, 에너지, 오픈소스 생태계, 애플리케이션 수익, 자본시장 가격 결정 등 여러 상호 연결된 층위로 분해한다.

저자의 핵심 판단은 수출 통제가 단순히 미중 AI 산업의 연결을 끊은 것이 아니라, 오히려 중국 연구소들이 공학적 효율성과 개방적 가중치를 강조하는 기술 경로를 형성하도록 촉진했다는 것이다. 미국 모델, 엔비디아 연산력, 중국 오픈소스 모델, 그리고 국경 간 데이터 서비스는 이미 동일한 산업 사슬에 편입되었다: 기술 역량은 국경을 넘어 흐를 수 있지만, 수익, 비용, 협상력은 반드시 동시에 이동하지는 않는다. 따라서 미래의 승패는 모델 성능에만 달려 있는 것이 아니라, 누가 자신의 가장 부족한 요소를 해결하고 더 지속 가능한 비즈니스 폐쇄 루프를 구축할 수 있는지에 달려 있을 수 있다.

이는 또한 왜 이 글이 미국의 전력 병목과 중국 AI 기업의 높은 밸류에이션을 동시에 논의하는지 설명한다. 두 지역이 직면한 구조적 문제는 정확히 반대다: 미국은 더 성숙한 상업화 역량을 보유하지만 에너지와 인프라에 제약을 받고, 중국은 빠르게 확장하는 전력 공급과 개방형 생태계를 보유하지만 여전히 첨단 칩 부족, 제한된 지불 의향, 작은 수익 규모 등의 제약에 직면한다. 기술 역량, 상업 수익, 시장 밸류에이션 사이에 뚜렷한 불일치가 발생한다.

참고로, 이 서한은 뚜렷한 투자 기관의 관점을 지니며, 그중 일부 수익, 모델 출처, 산업 보급률 데이터는 추가 검증이 필요하다. 그러나 이는 주목할 만한 분석 프레임워크를 제공한다: 미중 AI 경쟁은 더 이상 단순한 기술 우위나 정책 봉쇄로 설명하기 어렵고, 산업 구도를 진정으로 결정하는 것은 연산력, 에너지, 오픈소스 확산, 자본 배분 사이의 끊임없이 변화하는 균형일 수 있다.

다음은 원문이다:

존경하는 파트너 여러분께:

Dimension의 소규모 팀이 지난주 중국을 방문하여 여러 선도 연구소를 만나고 현지 투자자, 창업자, 기술 전문가와 교류했습니다. 이번 여행은 크게 보면 재방문이자, 2025년 상하이 방문 이후 형성한 판단을 재검증하는 자리였습니다. 당시 우리는 중국의 부상하는 중요성이 하드웨어 영역을 넘어섰다고 쓰고 말했습니다. 이제 이번 여행의 성과를 정리하면서, 우리는 이 태평양을 가로지르는 AI 체스판을 다시审视할 필요가 있다고 생각합니다. 아래는 현재 우리의 몇 가지 생각을 공유한 것입니다. 주의할 점은, 이러한 견해는 여전히 진화 중이며, 새로운 데이터가 나오면 내일이라도 바뀔 수 있다는 것입니다.

1. 희소성은 진화를 촉진한다

수출 통제의 본래 목적은 중국의 AI 발전을 늦추는 것이었다. 그러나 결과적으로 그것은 중국에 독특한 실험실을 탄생시키는 진화적 압력을 만들어냈다.

연산 능력이 제한된 상황에서 중국 팀은 종종 더 낮은 수준의 추상화 계층에서 엔지니어링 최적화를 수행하는데, 미국 실험실은 이러한 부분을 종종 무시할 수 있다. DeepSeek는 3월 V3를 출시했을 때, 엔비디아 H800 GPU에서 PTX 레벨의 CUDA 프로그래밍을 통해 에너지 소비가 가장 높은 정규화 연산을 GPU 계산 코어에서 직렬 상호 연결 전용 20개 코어로 이동시켰다.¹

우리는 이것이 미국의 인재 부족을 반영한다기보다는 인센티브 메커니즘의 차이를 반영한다고 본다. 미국 실험실의 한계 수익은 더 많은 연산 능력을 추가하는 데서 오는 반면, 중국 실험실의 한계 수익은 컴파일러와 칩을 위한 최적화 공간을 찾는 데서 온다.

결국 중국 실험실은 커널, 최적화 도구, 서비스 시스템, 나아가 칩 설계에 이르기까지 전 스택 효율성 문화를 형성했다. 이러한 문화가 가져오는 복합 효과는 단일 지점 최적화의 역할을 훨씬 뛰어넘는다. 희소성——누가 상상이나 했을까?——발명의 어머니가 되었다. 여기서 그것은 시스템, 어셈블리, 컴파일러 엔지니어링을 더욱 키워냈다.

2. 중국 소프트웨어의 현황은 이미 2년 전 서구 기업 소프트웨어가 도달할 수 있었던 수준을 넘어섰다: 서구 생산 기술 스택에 침투

중국 공급업체는 18개월 전 제로 침투에서 현재 OpenRouter 토큰 볼륨의 25% 이상을 지원하는 수준으로 발전했다.²

Qwen은 블라인드 테스트 아레나에서 Llama를 추월했으며, 계속해서 빈번하게 새 모델을 출시하고 있다. 2년도 채 되지 않아 중국 모델은 '세계에서 다섯 번째로 좋은 오픈소스 모델'에서 '미국 AI 스타트업의 최소 80%가 프로덕션 환경에서 최소 하나 이상의 중국 오픈소스 모델을 사용하는' 수준으로 발전했다.³ 오픈 웨이트는 조달 장벽을 우회한다——무료 소프트웨어에는 검토가 필요한 공급업체가 없기 때문이다.

본질적으로 중국은 서구의 수익이 아닌 서구의 워크로드를 빠르게 확보하고 있다. 과거와 마찬가지로 추론 수익은 일시적으로 실제로 토큰을 제공하는 서비스 제공업체로 흘러간다.

의도적이든, 아니면 복잡한 시스템이 글로벌 규모에서 자연스럽게 출현한 결과이든, 중국의 프런티어 실험실은 미국 경쟁업체가 의존하는 수익 계층을 상품화하고 있으며, 주로 오픈소스 측면에서 이루어지고 있다. 이것은 우리가 보기에 우연도, 단순히 기이한 실험도 아니다.

이들 기업의 목표는 대규모, 안정적, 저수익 운영 체제를 구축하는 것이다. 따라서 우리의 중기 판단은 다음과 같다: 중국은 오픈 웨이트 모델에 의존하고 빠르게 추종하는 생태계를 형성하여 미국 선도 실험실의 수익을 압박하는 동시에, 수익을 하이퍼스케일 클라우드 서비스 제공업체와 새로운 추론 인프라로 유도하고 있다. 우리는 이러한 추세가 현재 판도에 실질적인 의미를 지닌 첨단 기술의 진입을 늦추거나 심지어 방해하고 있다고 본다.

3. 중국 최전선 연구소 내부의 경쟁은 서양이 일반적으로 인식하는 것보다 훨씬 치열하다

우리의 판단에 따르면, 현재 경쟁 최전선에는 DeepSeek, 알리바바의 Qwen, 월지암흑 Kimi, 바이트댄스 두바오, 지푸 GLM이 포함되며, 이들 간의 격차는 대략 한 분기 정도의 순위 변동에 불과하다. 주목할 점은 텐센트가 방대한 기존 사용자 기반을 보유하고 있음에도 불구하고 생태계 외부에 있다는 것이다. 이는 그 자체로 주목할 만한 문제다.

이들 연구소는 서로 정면으로 개발 속도와 모델 성능을 놓고 경쟁하면서도, 동시에 모델 가중치를 공개하여 미국의 두 폐쇄형 연구소와는 완전히 다른 경쟁 생태계를 형성하고 있다.

다시 강조하지만, 우리는 향후 1~2년간의 경쟁 초점이 국가 간 경쟁이라기보다는 서로 다른 인센티브 메커니즘 간의 대결이라고 본다. 우리가 접촉한 중국 연구소들은 서양 언론이 부각하는 초국가적 경쟁보다는 서로 간의 경쟁에 더 주목하는 경향이 있다.

4. 오늘날 모델 성능은 태평양을 왕복하며 두 번 오갈 수 있으며, 결국 최종 고객에게 도달한다

구체적인 경로는 다음과 같다: 미국 최전선 연구소가 더 강력한 성능의 모델을 출시한다; 중국 연구소가 이를 증류하여 모델 가중치를 공개한다; 미국 애플리케이션 기업들이 이후 이 공개된 중국 모델을 활용해 제품을 구축하고, 다시 미국 기업 고객에게 판매한다.

Cursor가 자체 개발한 Composer 2는 Kimi K2.5를 기반으로 구축된 것으로 알려져 있으며, Cognition의 SWE-1.5는 맞춤형 GLM 위에 구축된 것으로 보인다. 간단히 말해, 우리가 한 중국 최전선 연구소 대표로부터 들은 바와 같이, 미국은 반복 속도가 빠르고 중국은 출시 속도가 빠르다.

약 1년 전만 해도 이들 기업이 Llama, 심지어 Mistral 수준에 도달하는 것만으로도 훌륭한 성과였다. 오늘날 미국 최전선 AI는 이미 중국의 개방형 가중치 체계에 통합되었으며, 미국 최전선 지능도 그 속에 잠재되어 있다.

5. 데이터 계층에서도 유사한 궤적이 반복되고 있는 것으로 보인다

미국의 데이터 공급업체——Mercor, AfterQuery, Turing——는 Anthropic, OpenAI 등 기업과 상업적 협력 관계를 구축했다. 한편, 중국에서는 일련의 스타트업들이 주석 서비스를 지원하기 위한 평가 및 검증 인프라 구축을 시작했다.

예를 들어, UniPat은 베이징대학교 박사과정 학생이 설립하고 메르세데스-벤츠의 지원을 받았다. 이 회사는 2025년 12월 시애틀에 사무소를 개설했으며, 중국 출신의 박사급 주석 작업자를 활용해 미국 중서부 직항 환승 경로를 통해 이 프로젝트들에 투입하는 것으로 알려져 있다.

중국 연구소는 단순하지만 중요한 질문을 제기했습니다: **제한된 컴퓨팅 환경에서 특정 임계값을 초과할 수 없는 상황에서도, 적응 능력을 갖추고 거의 무한한 자원을 보유한 모델과 동일한 수준의 계산 과정에 대한 인적 감독 품질을 어떻게 보장할 수 있을까요?**⁴

우리는 생태계 내에서 이미 여러 팀이 해당 제품을 구축하기 시작한 것을 관찰했습니다. 그중 최소 두 곳은 수익이 빠르게 1억 달러 이상으로 성장하고 있습니다.

6. 미국과 중국은 성격이 다르고 방향이 반대인 제약에 직면해 있습니다

중국은 2024년에 약 429GW의 신규 발전 설비를 추가한 반면, 미국은 약 51GW에 불과했습니다. 2030년까지 중국의 기존 건설 중인 전력 프로젝트는 400GW 이상의 추가 공급을 창출할 수 있습니다. 반면 미국에서는 데이터센터 확장이 향후 신규 전력 수요의 5분의 1 이상을 차지할 것으로 예상됩니다.⁵

우리가 이전에 작성한 바와 같이, 중국의 제약은 컴퓨팅 인프라 부족에서 비롯됩니다. 한 가지 예로, Moonshot AI의 K3 신규 모델은 성능 면에서 최전선에 있지만, 추론 용량 부족으로 출시 시기가 지연되었습니다.

미국은 칩 자원이 풍부하고 컴퓨팅 성능이 점점 전력에 의해 제약을 받는 반면, 중국은 전력 자원이 풍부하고 컴퓨팅 성능이 점점 칩에 의해 제약을 받습니다.

우리의 판단은——업계의 일반적인 합의이기도 한——미래는 현재 가장 부족한 요소에 의해 결정된다는 것입니다: 미국은 데이터센터 부지, 송배전 및 송전선로가 얼마나 빠르게 구축될 수 있는지에 달려 있고, 중국은 SMIC와 화웨이의 수율 및 패키징 역량에 달려 있습니다.

7. 미국과 중국의 AI 수익 격차는 매우 크며, 거의 두 자릿수에 가깝습니다

7월 말 기준으로 Anthropic의 연환산 수익은 65억 달러를 초과했고, 8월 기준으로 OpenAI의 연환산 수익은 400억 달러에 도달했습니다.⁶

반면, 중국에서 가장 강력한 모델 수익은 ByteDance로, 비디오 모델의 연환산 수익이 약 2억~3억 달러입니다. 두 번째로 높은 수익은 Moonshot AI로 약 1억 달러입니다. DeepSeek는 연환산 수익이 5천만 달러 미만인 것으로 알려져 있습니다.

소비자 측면에서 Doubao는 월 3억 4,500만 명의 사용자를 보유하여 DeepSeek의 3배 이상입니다. 두 제품 모두 상업 수수료를 포함한 다양한 수익원을 제공하며, 우리의 추산에 따르면 월간 사용자당 평균 수익화 금액은 약 1위안입니다.

역사적으로 중국 소비자는 소프트웨어 비용을 지불하는 데 익숙하지 않았습니다. 또한 우리는 중국 경제학이 중산층이 이러한 습관을 빠르게 바꾸도록 만들 만큼 중립적이라고 생각하지 않습니다. 회사 내부 관계자들은 상업화를 시도하기 위해 해당 자원을 배치하고 있다고 밝혔습니다. 중국 소비자의 인터넷 사용 습관은 실제로 10년 전에 변화한 적이 있습니다.

물론, 중국 연구소들도 궁극적으로는 미국 연구소들이 꺼려왔던 것처럼 상업 광고를 통해 수익을 창출할 수도 있습니다.

여기에는 거리낌 없는 실용주의적 요소도 있습니다. 창업자들은 일반적으로 잘못된 표현이나 오명으로 간주되는 용어 때문에 검열을 받거나 집단 공격을 당할까 봐 걱정하지 않습니다. 우리가 홍콩 구룡 거리를 걸을 때 이것은 매우 분명했습니다. 노점상들은 벤 톰슨이 미국 연구소들의 광고와 비즈니스 모델에 대한 비합리적 회피를 분석하는 것을 듣고 있었습니다.⁷

덧붙이자면, 벤은 이 이야기를 처음 들었습니다. 벤은 역사상 가장 뛰어난 분석가 중 한 명입니다.

8. 하드웨어는 반도체 계층, 소프트웨어 계층, 데이터 계층에서 분리되고 있으며, 그 상호 얽힘은 어떤 정부도 대응할 수 없을 만큼 빠르게 진행되고 있습니다

미국의 애플리케이션은 중국 모델 위에서 실행되고, 중국 연구소들은 말레이시아와 태국에서 임대한 엔비디아 컴퓨팅 파워로 훈련하면서 미국 모델의 출력을 증류하고 있으며, 전문가 데이터도 양방향으로 흐르고 있습니다.⁸

우리는 '누가 문제를 쓰고 있는가'라는 질문 자체가 더 이상 신뢰할 수 없다는 것을 발견했습니다.

마찬가지로, 시스템은 이제 깊이 상호 의존적이며, 이는 '수사적 민족국가 우월주의'의 상상과도 부합하고, 실제 운영에서도 진정한 초국가주의를 실현하고 있습니다. 물론 재귀적 자기 개선(RSI)이 현재 게임 구조를 실질적으로 바꾸지 않는 한 말입니다.

9. 우리는 일부 중국 최고 연구원들이 약한 형태의 RSI를 이미 확보했다고 믿고 있다는 것을 발견했습니다

광범위하게 말하면, RSI는 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다: 시간, 컴퓨팅 파워, 경계형 RSI입니다. 가장 초기 단계의 RSI는 연구원들이 모델을 자신의 반복 과정에 개입시켜, 수동으로 모델이 연구원의 컴퓨팅 파워나 시간을 소모하는 단계를 가속화하도록 돕는 것으로 이해할 수 있습니다. 여기서 주의할 점은, 이 단계의 '이륙'이 수십 년에서 2100년까지의 긴 시간 척도에서 지수 곡선으로 나타나지 않을 가능성이 높다는 것입니다. 또한 인간의 총합이 어떤 개인이나 기계가 도달할 수 있는 능력을 초과하는 형태도 아닐 것입니다.

10. 핵심 분기점

1차 자기 개선이 실제로 존재한다고 가정할 때, 컴퓨팅 파워 측면에서 미국의 우위는 상당히 견고해 보입니다. 2030년까지 두 연구소는 각각 약 2GW의 컴퓨팅 파워를 운영하고, 각각 5GW 이상의 계약 프로젝트를 추가로 보유하고 있습니다.

이론적으로, 이러한 프로젝트들은 상당한 수익과 강력한 자본 시장의 지원을 받고 있습니다. 규모화된 컴퓨팅, 수평적 사고, '자기 개선' 루프, 그리고 이러한 능력을 효과적으로 사용하는 방법을 배우는 것에도 끝이 없어 보입니다.

하지만 반대로 생각해 보면, 진정한 제약이 검증 품질에 있거나 시간 진행이 곡선의 예상 범위를 초과한다면, '생산 능력 최적화와 국내 칩 중복'이라는 표현은——익숙하게 들릴지도 모르지만——향후 18개월 동안 지속적으로 가속화될 수 있습니다:

미국 최첨단 모델의 능력 상용화 가속;

중국 오픈 가중치 모델이 활용하는 독특한 모델 능력 증가;

추론 계층의 경쟁형 AI 기업이 더 높은 협상력을 확보;

컴퓨팅 파워 서비스 제공업체가 외국 자본 지분이 포함됨에 따라 더 큰 거래량과 이익을 확보;

결국 이러한 영향은 추론 서비스 제공업체, 예를 들어 하이퍼스케일 클라우드 서비스 제공업체와 신흥 클라우드 업체에도 전달됩니다.

이는 전력 인프라 투자에 있어 거대한 불균형이 발생할 것임을 의미합니다.

우리는 강조해야 합니다: 미국과 중국 인프라에 대한 우리의 분석은 우리가 수행한 모든 분석 중 잠재적 수익률이 가장 높은 유형일 수 있습니다.

미래에 대하여

11. 미래에는 이런 세상이 나타날 수 있습니다

미래에는 미국 최첨단 연구소가 더 이상 차세대 최첨단 모델에 대한 API를 개방하지 않을 수 있습니다. 실제로 대부분의 프로그래밍 방식 기업 애플리케이션의 경우, 현재의 기술 수준으로 충분합니다. 미래의 고급 모델은 사용량이 아닌 가치에 따라 가격이 책정될 것이며, 동시에 점점 더 중국이 최첨단 능력의 혜택을 얻도록 촉진할 것입니다.

따라서 미국 연구소는 API 수익의 우선순위를 높여 더 높은 가격, 더 낮은 사용량의 모델을 지원할 수 있습니다; 이는 역으로 미국 동부 해안에서 태평양을 가로지르는 중요한 경쟁 채널을 차단할 것입니다.

최소한 이는 더 많은 데이터가 중국 내에서 사전 훈련된 모델을 사용하여 처리되도록 강제하여, 기존 컴퓨팅 파워 병목 현상에 압력을 가중시킬 것입니다.

우리가 파악한 바에 따르면, 규모가 상당한 일부 미국 다국적 기업이 엔지니어링 및 수학과 같은 작업을 중국으로 이전하여 처리하는 파일럿을 진행하고 있습니다.

12. 미중 AI 구도

우리는 AI가 이미 미국과 중국의 기술 체계를 깊이 상호 얽히게 만들었으며, 규제 조치가 단지 태평양을 가로지르는 하나의 연결 고리를 끊는 것만으로는 기껏해야 일시적인 효과만 있을 수 있는 수준에 이르렀다고 생각합니다.

미국과 중국의 기술 인력은 어떤 의미에서 서로 대화하고 있습니다; 이러한 교류는 모델 증류, 오픈 가중치, 데이터 라벨링, 추론 등 여러 계층에서 나타날 수 있으며, 소프트웨어는 점점 더 에이전트 기반 검색 인프라를 활용하고 있습니다.

화폐 유통의 직접 금지, 실물 상장, 위탁 관리 금지 및 조달 금지와 같은 조치는 거의 확실히 미국의 혁신을 억압하고 관련 분야의 주도권을 내주게 될 것이며, 결국 자금이 중국 경쟁자로 흘러가게 만들 것입니다.

서구에서 AI 밸류에이션 거품 논쟁이 뜨거운 가운데, 중국 시장의 분위기는 확연히 더 뜨겁습니다.

수익 배수를 기준으로 보면, 중국 연구소의 거래 밸류에이션은 미국 최전선 연구소의 5~10배에 달하며, 수익 규모 기준으로는 중미 격차가 거의 두 자릿수에 가깝습니다.

Moonshot AI의 최근 펀딩 라운드 밸류에이션은 35억 달러였으며, 7월 연환산 수익은 약 1억 달러로 밸류에이션이 수익의 약 35배에 해당합니다. 새로운 펀딩 라운드는 투자 전 밸류에이션 50억 달러로 진행될 것으로 알려졌으며, 이는 약 50배 수익에 해당합니다.

Zhipu AI는 올해 1월 홍콩 상장 시 시가총액이 약 100억 달러로, Anthropic의 밸류에이션 배수의 약 20배에 해당합니다. 이 회사의 초기 공개 시장 주가 변동은 극심했습니다: 상장 당시 약 13억 달러의 시가총액에서 올해 1월 약 100억 달러까지 상승했습니다.

Kong AI Knowledge Atlas Technology HK(2613)도 올해 1월 약 13억 달러의 시가총액에서 약 100억 달러로 상승했으며, Luna AI(HKG:100)는 약 150억 달러에서 330억 달러까지 급등한 후 다시 약 100억 달러로 하락했습니다.

이 두 주식 모두 보호 예수 기간 종료 전에 크게 하락했습니다. 우리의 판단은 이는 주로 시장 구조가 아직 성숙하지 않았기 때문입니다: 수십 년간의 소비자 소프트웨어 투자 경험이 이제서야 기업 재무 공시 및 오픈소스 프레임워크에 대한 신중한 평가 능력을 점진적으로 축적하고 있습니다.

이는 우리가 생명공학 분야에서 본 것과 크게 다르지 않습니다: 홍콩 공개 시장에서는 교차 투자자나 전문 기술 및 생명공학 투자자로 인한 규제 위험이 거의 존재하지 않습니다.

적합한 투자자에게 이는 거대한 기회를 제공합니다: 그들은 시장에 진입하여 이러한 범주의 초기 공개 시장 투자에서 선도적 위치를 구축할 수 있습니다.

여러분의 파트너,

Nan, Adam, Zivain

주석

DeepSeek V3 기술 보고서: 2048대의 H800 GPU 사용; PTX 레벨 프로그래밍; 노드 간 통신 전용 메시지 약 3000만 건.

2026년 3월 기준, OpenRouter의 주간 토큰 점유율은 약 42%로, 상하 약 5% 포인트의 변동 폭을 보였습니다. Qwen의 점유율은 약 18%였습니다. 주목할 점은 Hugging Face의 모델 다운로드가 중국 오픈 가중치 모델 사용량의 약 80%만을 차지하며, 나머지 약 20%는 다른 경로를 통해 배포된다는 것입니다.

Anthropic은 공식적으로 월지광명(月之暗面), DeepSeek, MiniMax가 수백만 건의 Claude 대화 데이터를 수집했다고 주장했습니다. 그러나 이 주장은 이후 여러 기업에 의해 부인되고 반박되었습니다.

서로 다른 실행률 방식 간 회계 처리 차이에 대한 논평은 이번 글에서는 다루지 않겠습니다.

알리바바와 바이트댄스는 동남아시아 데이터 센터에서의 훈련을 2026년 4월 20일 규제 시행 이후 가속화했습니다. 이들 기업은 태국, 말레이시아, 일본의 비중국 소유 시설에서 컴퓨팅 파워를 임대하고 있습니다. 미국 백악관의 2026년 3월 OSTP 지침에 따라 엔비디아 수출용 GB300 서버가 태국에 도입되어 K3 훈련을 진행하고 있습니다. 현재 수출 통제는 원격 접근보다 칩 소유권에 더 중점을 두고 있습니다. 태국, 말레이시아, 인도네시아의 컴퓨팅 파워 임대 비용은 약 30% 더 높은 반면, 운영 비용은 약 10% 더 낮습니다.

보호예수 기간이 만료되기 전에는 지분 5% 이상을 보유한 기관이 현금화할 수 없으며, 일반 주주도 보호예수 기간 종료 전에는 매도할 수 없습니다.

BlockBeats 공식 커뮤니티에 참여하세요:

Telegram 구독 그룹：https://t.me/theblockbeats

Telegram 토론 그룹：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 공식 계정：https://twitter.com/BlockBeatsAsia