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MiniMax 주가가 92% 반등한 이후: 모델 회사에서 모델을 빼면 무엇이 남는가

动察 Beating

이 글을 읽으려면 27 분

모델 회사의 가장 큰 골칫거리는 제품 업데이트가 너무 빠르다는 점이다.

원문 제목: 《MiniMax 주가 92% 반등 이후: 모델 회사에서 모델을 빼면 무엇이 남는가》
원문 저자: 동찰Beating

8월 31일, MiniMax가 16.18% 급등했다. 7월 저점 기준으로 이 주식은 이미 92% 반등했으며, 시가총액은 다시 1,249억 홍콩 달러로 회복됐다.

세 달 전, 시장은 이 회사에 추도식을 열었다. 주가는 고점 대비 80% 이상 하락했고, 3,000억 홍콩 달러의 시가총액이 증발했다.

8월 26일, MiniMax는 중간 보고서를 발표하며 매출이 전년 동기 대비 283% 증가, B2B 매출이 703% 증가했다고 밝혔다. 8월 기준으로 회사의 ARR은 이미 8억 달러를 초과했고, 7월 토큰 소비량은 1월의 20배에 달했다.

며칠 후, MiniMax를 다시 논의의 중심으로 끌어올린 것은 회사가 직접 만들지 않은 모델이었다.

H3 Max.

무한 채널

8월 3일, MiniMax는 H3를 오픈소스로 공개했다. 33B 파라미터로 텍스트, 이미지, 비디오, 음성을 동시에 처리할 수 있는 풀모달 모델이다. fal이 이 오픈소스 가중치를 가져가 후속 학습을 진행하고, 자체 추론 인프라와 함께 최적화하여 최종적으로 H3 Max를 완성했다.

fal에 따르면, 동일한 5초 비디오를 생성할 때 H3 Max의 처리량은 MiniMax 공식 엔드포인트의 약 35배에 달한다.

8월 29일, 미국 생성형 AI 인프라 기업 fal의 엔지니어 Rehan Sheikh가 H3 Max를 Twitch에 연결해 라이브 방송을 시작했다. 방송 내용은 미리 준비된 비디오가 아니었다. 화면이 재생되는 동안 모델이 실시간으로 생성해 나갔다. 5초 단위, 768p, 동기화된 사운드 포함, 생성 시간은 약 3초였다.

생성이 재생보다 빨랐다.

그 덕분에 시청자들은 채팅에서 스토리 전개를 결정할 수 있었고, 몇 초 후 새로운 장면이 화면에 나타났다. 기계가 멈추지 않는 한, 이 채널은 이론적으로 무한히 방송될 수 있었다. 주말 동안 약 500만 회의 조회수를 기록했으며, AI 생성 콘텐츠를 좋아하지 않는 사람들은 이 채널에 '무한 음식물 쓰레기 기계'라는 이름을 붙이기도 했다.

底层은 같은 모델에서 나왔지만, 실제로 격차를 벌리는 것은 모델이 배포된 이후의 후훈련, 추론 최적화, 하드웨어 스케줄링, 배포 방식이다.

한 매체가 보도할 때 제목을 이렇게 직접 썼다:

《Post-Train Beats Parent》

후훈련이 친부모를 이겼다

이 일은 단지 한 번의 훌륭한 엔지니어링 최적화처럼 보이지만, MiniMax의 이번 반등 뒤에 있는 더 큰 문제와 맞닿아 있다.

만약 모델이 오픈소스로 공개되고, 가져가서 계속 훈련될 수 있으며, 심지어 다른 사람이 더 빠르고 더 좋게 만들 수 있다면, 시장은 과연 어떤 모델 회사의 무엇에 가격을 매겨야 하는가?

이 질문에 답하기 위해, 먼저 fal이라는 회사를 살펴보자.

이 회사는 기초 모델을 훈련하지 않는다. 이 회사의 사업은 다른 회사가 훈련한 모델을 가져와 자체 인프라에서 실행하고, 이를 개발자에게 판매하는 것이다. 새 모델이 나오는 속도가 빠를수록, 이 회사의 진열대 업데이트도 빨라진다.

모델이 연결된 후, fal은 추론 최적화, 하드웨어 스케줄링, 배포를 다시 수행하여 속도와 비용을 상업적 호출에 더 적합한 위치로 압축한다. 250만 명 이상의 개발자가 이를 통해 생성형 모델을 호출하며, 회사의 ARR은 약 4억 달러에 달하고 팀은 70명에 불과하다.

지난 1년간 fal의 수익은 약 60배 성장했고, 기업가치는 45억 달러에서 약 80억 달러로 알려진 수준까지 상승했다.

세쿼이아(Sequoia)는 fal 창업팀과 심층 인터뷰를 진행했으며, 인터뷰에서 세쿼이아 파트너인 Pat Grady는 fal 팀이 2025년 2분기와 3분기에 상위 5개 비디오 모델의 반감기가 단 30일임을 관찰했다고 언급했다.

‘반감기’라는 용어는 물리학에서 유래했으며, 원래 방사성 물질의 원자핵 절반이 붕괴하는 데 걸리는 시간을 의미한다. 여기서는 Top 5 비디오 모델 순위에서 약 절반이 새 모델로 대체되는 데 걸리는 시간을 뜻한다.

한 모델이 막 1위에 오르고, 한 달 후에는 다음 모델로 대체될 수 있다. 하지만 모델이 아무리 바뀌어도 개발자는 항상 이를 실행할 플랫폼이 필요하다.

fal은 바로 이 위치를 차지하고 있다.

개발자는 이미지 한 장, 비디오 한 편을 생성할 때마다 호출량에 따라 비용을 지불한다. fal 같은 플랫폼에 연결하면, 현재 가장 좋은 모델이 무엇이든 언제든지 전환하여 사용할 수 있으며, API를 다시 연동하거나 인프라를 구축할 필요가 없다. 모델은 매달 바뀔 수 있지만, 플랫폼의 위치는 대체되기 어렵다.

fal의 CEO Burkay Gur는 이런 말을 한 적이 있습니다: "콘텐츠 생성이 무한해지면, 유한한 것이 오히려 더 가치 있어진다."

이 회사 자체는 모델이 빠르게 가치가 하락한 이후에 탄생한 사업입니다. H3는 MiniMax가 만들었지만, H3 Max의 사용자, 수익, 호출 데이터는 우선 fal에 남게 됩니다. H3 Max가 성공할수록 이 문제는 더 첨예해집니다.

게다가 fal은 사기업이라 공개 시장에서 매수할 수 없습니다.

1100홍콩달러에서 200홍콩달러로

MiniMax가 상장했을 때, 시장은 또 다른 스토리를 믿고 있었습니다.

이 회사는 텍스트, 음성, 비디오 모델을 동시에 개발하며, C端에는 Talkie와 해뢰 AI, B端에는 API를 제공합니다. 단일 모델만 만드는 스타트업에 비해, 완전한 멀티모달 비즈니스 생태계에 더 가까워 보였습니다.

올해 1월 9일, MiniMax가 상장하며 발행가는 165홍콩달러, 공모 청약은 1848배 초과 신청을 기록했고, 첫날 종가는 109% 상승했습니다. 3월 10일, 주가는 장중 1100홍콩달러를 돌파하며 시가총액이 한때 바이두를 넘어섰습니다.

그때가 시장이 이 스토리를 가장 믿던 순간이었습니다.

전환점은 6월에 나타났습니다. 6월 1일, MiniMax가 플래그십 모델 M3(428B 파라미터)를 출시했습니다. 같은 시기의 GLM-5.2, DeepSeek V4와 비교했을 때 모델 규모는 더 작았습니다. 공식적으로 가장 강조한 것은 훈련 및 엔지니어링 효율로, 한 시스템이 12시간 연속 인간 개입 없이 4개의 모델을 자율 훈련하고 CUDA 커널을 9.4배 가속화할 수 있다는 점이었습니다.

그런데 문제가 발생했습니다. 커뮤니티는 공식 발표 성적 중 일부가 자체 테스트에서 나온 것이며, 제3자 실제 테스트와 공개 수치 사이에 뚜렷한 차이가 있음을 발견했습니다. 동시에 조정된 과금 규칙으로 인해 일부 기존 사용자의 할당량 소모 속도가 크게 증가했습니다.

6월 5일, 회사는 공개 사과를 통해 "M3는 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하며, 우리의 업무 부족이었다"고 밝혔고, 열흘 후 출시된 지 2주밖에 안 된 플래그십 모델을 영구적으로 50% 인하했습니다. 이어 6월 16일 지푸가 GLM-5.2를 출시하며 오픈소스 랭킹 1위가 즉시 바뀌었고, M3의 우위는 단 2주만 유지되었습니다. 7월 9일 락업 해제 첫날, MiniMax는 20% 하락했고, 며칠 후 주가는 고점 대비 80% 이상 하락했습니다.

폭락 다음 날, 옌쥔제는 AGI를 달성하기 전까지 급여를 받지 않겠다고 발표했고, 동시에 개인 지분을 내놓아 팀을 보상하고 오픈소스를 지원했다. 그날 회사는 160억 홍콩 달러 규모의 배정을 완료했고, 약 7배의 청약을 받았다.

8월 26일, MiniMax는 충분히 훌륭한 중간 보고서를 내놓았다. 매출은 전년 대비 283% 성장했고, B2B 매출은 703% 증가했으며, 연구개발 투자는 계속 빠르게 늘었다. 다음 날, 주가는 4% 오르는 데 그쳤다.

시장은 분명히 다른 무언가를 기다리고 있다.

핵심 자산

모델 회사의 가장 큰 골칫거리는 제품 업데이트가 너무 빠르다는 점이다.

6월 초, M3가 막 1위에 올랐지만 보름도 안 되어 GLM-5.2에게 역전당했다. 이어서 DeepSeek V4, GLM-5.3, Kimi K3가 잇달아 출시되었다. 현재 1위 모델도 다음 모델이 나오면 자리를 내줄 수 있으며, 선두 유지 기간은 불과 몇 주에 불과하다.

선두를 주 단위로만 유지할 수 있다면, 단일 모델만으로는 회사의 장기 가치평가를 지탱할 수 없다.

그래서 지난 1년간 시장은 모델 회사의 진정한 핵심 자산을 찾기 위해 노력해 왔다.

가장 직접적인 답은 차세대 모델이지만, 차세대 모델도 곧 구식이 된다. 업계가 여전히 빠르게 반복되는 한, '새 모델을 만드는 것'은 회사가 도태되지 않도록 보장할 뿐, 왜 장기적으로 보유할 가치가 있는지는 설명하지 못한다.

더 설득력 있는 답은 모델을 만드는 능력이다.

올해 많은 모델 출시가 이미 증명했듯이, 동일한 기반 모델이라도 후속 훈련과 환경만으로도 엄청난 성능 도약을 만들어낼 수 있다.

Zhipu GLM-5.3과 GLM-5.2는 동일한 753B 파라미터 기반 모델을 사용한다. 실제로 변화한 것은 더 큰 규모의 훈련 환경과 강화학습 후속 훈련이다. Terminal-Bench 3.0 점수는 4.6에서 28.3으로 뛰어올랐고, 기반 모델은 재훈련되지 않았지만 성과는 크게 향상되었다.

탕제는 나중에 이를 '통제 변수 실험'이라고 불렀다.

Kimi K3는 훈련과 평가 과정에서 5천만 개 이상의 샌드박스 환경을 구축했고, 많은 머신 시간이 모델 추론을 기다리는 데 사용되었다. 동결, 복원, 분기 같은 작업을 수십 밀리초 수준으로 압축한 목적은 모델이 대규모 실제 환경에서 반복적으로 시도하고, 실패하고, 다시 시작할 수 있게 하기 위함이다.

Cline은 심지어 K3가 자신의 훈련 스캐폴드를 스스로 수정하도록 했다. 17시간 동안 사람의 개입 없이 점수가 77.5에서 88.8로 향상되었다.

모델 회사가 진정으로 복제하기 어려운 부분은 단순한 가중치 하나에서 시작해, 가중치 생산, 후학습 가중치, 평가 가중치를 아우르는 전체 시스템으로 변화하고 있다.

Anthropic은 1년 동안 강화 학습 환경에 10억 달러 이상을 지출한다. OpenAI가 computer-use 에이전트를 위해 수만 대의 Mac을 구매한 것도 같은 이유다.

이 시스템을 구축하는 진입 장벽과 투자 규모는 빠르게 상승하고 있으며, 이는 모델 회사만의 손에 달려 있지 않다.

Cursor의 Composer 2는 매우 전형적인 사례다. 그 기반은 Moonshot AI가 오픈소스로 공개한 Kimi K2.5에 두고 있지만, 시장이 최종적으로 Cursor에 부여한 가치는 분명히 Kimi K2.5와 무관하다.

Cursor는 방대한 실제 프로그래밍 행동, 개발자 워크플로우, 그리고 이러한 데이터를 기반으로 훈련된 강화 학습 시스템을 축적했다. 기반 모델은 타사에서 왔지만, 진정한 핵심은 모델이 사용된 후 남겨진 것이다.

fal도 마찬가지다. H3 가중치를 가져와 H3 Max를 만들었다. 사용자가 fal에서 비디오를 생성하면 호출 수익이 먼저 fal로 들어가고, 사용 데이터도 먼저 fal에 남는다.

상류 모델 회사는 가장 비싼 원자재를 제공하지만, 하류에서는 진정한 복리 효과를 누적할 수 있는 것을 모을 가능성이 있다. 기술적 복잡성과 가치 포착 능력은 자연스럽게 대응하지 않는다.

30년 전, 개인용 컴퓨터 산업에서 비슷한 일이 발생했다. 칩은 기계에서 가장 복잡한 부분이지만, 일반 소비자는 Dell과 Compaq을 인식했다. Intel은 이후 10여 년이 걸려 'Intel Inside'를 통해 자신을 다시 소비자의 시야에 넣었다.

모델 회사에서 모델 빼기

따라서 모델 회사의 가치를 판단할 때, 하나의 뺄셈을 수행할 수 있다. 모델 가중치, 복제 가능한 추론 최적화, 그리고 제3자가 이어받을 수 있는 후학습 능력을 빼면, 남은 것이 바로 이 회사가 장기적으로 진정으로 보유할 수 있는 것이다.

MiniMax는 우연히도 스스로 이러한 실험을 한 번 수행했다. 8월 3일, H3를 오픈소스로 공개했다. 짧은 시간 안에 수백 개의 파생 모델이 등장했고, 다운로드 수는 수천만 회에 달했으며, Huawei Ascend, Muxi, AMD 등 칩 플랫폼이 빠르게 호환을 완료했고, 수많은 개발자와 파트너가 연결되었다.

가중치는 오픈소스로 공개되었지만, 기업 계약과 API 수익은 유출되지 않았다. H3 오픈소스 직전인 7월, MiniMax의 토큰 소비는 이미 1월의 20배였으며, 이는 여전히 자체 실적으로 기록되고 있다.

더 중요한 것은, H3가 모든 것을 내놓지 않았다는 점이다. H3-Context-IR과 Regenerate-2 K라는 두 개의 호스팅 모듈은 여전히 MiniMax의 손에 쥐어져 있다. 더 높은 사양의 2K 비디오를 출력하려면 여전히 공식 서비스를 호출해야 한다. 이는 매우 전형적인 오픈소스 전략이다. 기반 역량을 확산시켜 생태계를 키우되, 실제로 상업적 환류를 창출할 수 있는 부분은 서버 측에 남겨두는 것이다.

그렇기에 H3 Max가 MiniMax에게 갖는 의미는 단순히 '다른 사람들이 내 모델을 더 빠르게 최적화했다'는 것이 아니라, 처음으로 시장에 그 '뺄셈'을 시연했다는 점이다.

중간 보고서는 일부 답을 제시했다. B2B 매출은 703% 성장했고, ARR은 8억 달러를 돌파했다. 적어도 현재까지는 오픈소스가 모든 가치를 유출시키지는 않았다. 그러나 H3 Max는 나머지 절반의 리스크도 보여주었다. 사용자 관계, 호출 수익, 사용 데이터가 하위 플랫폼에 퇴적될 수 있다는 점이다.

다공(多空) 대결

8월 하순, MiniMax 주가는 저점 대비 거의 두 배 가까이 반등했지만, 동시에 공매도 비율도 약 20%까지 상승하며 최고치를 기록했다.

매수 세력이 주목하는 것은 뺄셈 이후 남은 것들이다. 예를 들어 기업 고객, API 수익, 실제 호출, 데이터 환류, 그리고 차세대 모델을 계속 훈련할 수 있는 시스템 역량이다. 공개 시장에서 이러한 자산은 흔치 않으며, 매수할 수 있는 모델 회사도 제한적이다. 따라서 MiniMax는 명백한 희소성 프리미엄을 지니고 있다.

H3 Max의 폭발적인 인기는 이 자금에 매우 직관적인 비교 기준을 제공했다. fal 같은 회사가 80억 달러의 가치를 지니고, fal의 가장 인기 있는 신제품 중 하나가 H3 위에 구축되었다면, H3의 배후 회사는 얼마의 가치가 있을까?

이것이 매수 세력의 논리다.

매도 세력의 논리는 이렇다. 가중치를 무료로 가져갈 수 있고, 후훈련은 fal이 수행할 수 있으며, 추론 속도는 제3자가 35배 향상시킬 수 있다면, 이러한 역량들이 왜 모두 MiniMax의 밸류에이션에 남아 있어야 하는가?

이것은 또한 MiniMax의 지난 몇 달간의 이례적인 주가 흐름을 설명한다. 재무 보고서는 이 회사가 현재 얼마를 버는지 보여줄 뿐이지만, 시장이 진정으로 관심을 갖는 것은 오픈소스 이후에도 무엇을 지킬 수 있는지다. H3 Max는 처음으로 이 답을 수면 위로 끌어올렸다.

환류

H3를 내보낸 후, MiniMax가 직면한 것은 사실 매우 오래된 비즈니스 문제다. 한 회사가 한 겹의 희소성을 자발적으로 포기할 수 있는 것은, 다음 겹의 돈이 어디에 있는지 알고 있을 때만 가능하다.

Red Hat은 한 번 그러한 선택을 했다.

Linux의 소스 코드는 결코 Red Hat의 소유가 아니었고, 누구나 무료로 다운로드하고 수정하며 재배포할 수 있었다. Red Hat이 결국 판매한 것도 Linux 자체가 아니라, 기업들이 비용을 지불할 의향이 있는 안정적인 버전, 장기 유지보수, 기술 지원 및 인증 시스템이었다.

오픈소스 소프트웨어가 더 널리 퍼질수록, 이 서비스의 시장은 오히려 더 커졌다. 2019년 IBM이 340억 달러를 들여 Red Hat을 인수했을 때, 당연히 누구나 다운로드할 수 있는 Linux 소스 코드를 산 것이 아니었다.

내보낸 것은 반드시 가치를 다시 가져와야 한다.

이것이 H3 오픈소스 이후, MiniMax가 다음으로 실제로 증명해야 할 부분이다.

지금 시장은 이미 확산을 목격했다. 모델이 다운로드되고, 적응되고, 재훈련되며, H3 Max와 같은 제3자 제품도 생겨나기 시작했다.

이제 지켜봐야 할 것은, 이러한 확산이 궁극적으로 MiniMax 자체의 수익과 자산에 반영될 수 있는지다.

더 많은 기업 고객이 될 수도 있고, 지속적으로 증가하는 API 소비가 될 수도 있으며, 개발자들이 사용 과정에서 남긴 데이터와 피드백이 다시 후속 훈련에 들어가 차세대 모델의 일부가 될 수도 있다.

이러한 것들이 순환을 형성할 수 있다면, H3가 더 많이 가져가질수록 MiniMax가 얻는 진입점은 오히려 더 많아진다.

만약 순환이 형성되지 않는다면, 상황은 완전히 달라진다.

모델의 영향력은 점점 커지고 생태계도 점점 번성할 수 있지만, 가장 가치 있는 고객 관계, 사용 데이터 및 거래 진입점은 결국 다른 사람의 손에 쌓이게 된다. 그때가 되면 MiniMax는 기반 역량을 제공했지만, 이번 확산이 만들어낸 대부분의 가치를 얻지 못하게 된다.

그래서 H3 오픈소스가 진정으로 검증해야 할 것은 다운로드 수나 얼마나 많은 회사가 적응을 발표했는지가 아니다. 그 숫자들은 단지 그것이 얼마나 멀리 퍼졌는지만 증명할 뿐이다.

다음 몇 분기 동안 지켜봐야 할 것은, 퍼져 나간 후 얼마나 많은 돈이 다시 돌아올 수 있는지다. Red Hat에는 기업 서비스 계약이 있고, Google에는 검색과 광고가 있다. MiniMax도 자신만의 그 파이프라인을 찾아야 한다.

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