Inside MiniMax: 무한한 투자금 없이도 AGI가 가능할지에 대한 중국 스타트업의 실험

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여러분, 오랜만에 Gen AI 유니콘 시리즈에서 뵙습니다!

오늘은 텍스트·음성·영상을 아우르는 멀티모달 AI를 만들면서 홍콩 증시에 상장한 중국의 AI 스타트업, MiniMax 이야기를 여러분과 나눠 볼까 합니다.

MiniMax: 제약조건(Constraints)이 이끌어낸 실험

"온화하다," "선비같다," "조용하다" — 36세의 MiniMax 창업자 겸 CEO인 옌쥔지에(閻峻杰)를 묘사할 때 자주 나오는 표현이라고 해요.

그런데 2026년 1월 9일, 이 조용해 보이는 창업자가 역대급 AI IPO를 만들어냈습니다. MiniMax 주가는 홍콩증권거래소 상장 첫날 109% 폭등하면서 주당 HKD 345(약 6만 5천 원)에 마감했고, 시가총액은 HK$1,000억(약 18조 원)을 넘어섰습니다. 지난 4년간 홍콩 테크 IPO 중 상장 첫날 주가가 두 배 이상 오른 건 MiniMax가 유일하다고 하구요. 42만 명이 청약에 몰리면서 경쟁률 1,838대 1을 기록했다는 소식도 있습니다. 흥미로운 건, MiniMax가 중국의 'AI 호랑이들’ 중 두 번째로 상장한 회사라는 점입니다 — 딱 하루 전에 상장한 Zhipu AI에 이어서요.

이전에 저희 튜링포스트에서 중국의 다른 세 AI 호랑이(Zhipu, Moonshot, Baichuan)를 다뤘는데요, 이번엔 드디어 MiniMax 차례네요.

이 회사엔 눈길을 끄는 지점이 한둘이 아닙니다. 아직 아무도 멀티모달을 얘기하지 않던 2021년에 일찌감치 멀티모달에 올인한 결단. 늦었지만 과감했던 오픈소스 전환. '천재 창업자' 신화에 대한 거부. 연구자와 엔지니어가 나란히 앉아 파운데이션 모델과 실제 제품을 동시에 만드는 조직 문화. 그리고 가장 놀라운 건, MiniMax가 대부분의 AI 스타트업이 불가능하다고 여기는 세 마리 토끼를 한 번에 잡은 것 아닌가 생각이 드는 점이예요 — 최고 수준의 성능, 획기적으로 낮은 비용, 진짜 대중적인 채택까지 말이예요.

현 시점에서 보면, 지난 1월의 IPO는 MiniMax가 그 동안 추구해 온 전략이 성공했다는 증거 같기도 한데요. 정말 그렇게 생각하면 될까요?

중국 AI 시장에서 IPO는 골인 지점이 아닙니다 - 사실 어떤 시장에서도 마찬가지여야 하는 거긴 하지만요. 버틸 수 있는 시간을 사는 것에 가깝습니다. 아직 돈을 태우는 중에도 일찍 상장하고, 길고 안락한 비공개의 성장기 대신 실시간 시장의 평가를 받습 것이죠.

바로 그래서, 더더욱 지금 MiniMax를 살펴봐야 한다고 생각합니다, 판돈이 큰 이 실험은 이제 막 시작되었으니까요. MiniMax, 어떻게 여기까지 왔고, 앞으로 과연 계속해서 살아남을 수 있을까요? 함께 들여다보시죠.

오늘 살펴볼 내용은 다음과 같습니다:

• MiniMax라는 ‘AI 호랑이’의 탄생: SenseTime에서 상하이 스타트업까지

• 미션: 모두와 함께하는 지능

• 제품과 모델 — MiniMax가 실제로 하는 일

• 오픈소스로의 전환

• MiniMax의 수익 구조 및 재무 현황

• 네 마리 AI 호랑이의 경쟁 구도

• MiniMax, 뭐가 다른가: 전략적 인사이트

• 과제와 리스크

• 중국과 미국: AI의 미래

• 맺으며

• 보너스 및 참고자료

MiniMax라는 ‘AI 호랑이’의 탄생: SenseTime에서 상하이 스타트업까지

2021년 12월, 상하이 테크 업계는 SenseTime의 홍콩 IPO를 앞두고 들떠 있었습니다. 그런데 그 회사의 컴퓨터 비전 베테랑들 중 일부는 이미 퇴사를 준비하고 있었다고 해요, 30대 초반이었던 사람들이라고 합니다.

옌쥔지에는 SenseTime에서 6년 넘게 일하면서 그 곳의 최연소 부사장 중 한 명이 됐습니다. 컴퓨터 비전 기술이 실제 비즈니스로, 계약으로, 매출로 이어져 간 회사의 전성기를 직접 본 겁니다. 하지만 한계도 함께 느꼈다고 해요 - 비전 모델은 프로젝트가 되고, 제품이 되고, 결국 유지보수 업무가 됐습니다. 범용 AI는 처음부터 계획에 없었던 셈이었나봐요.

'다른 길이 있다'는 확신은 훨씬 이전부터 싹트고 있었습니다. 2014년, 바이두 여름 인턴십에서 옌은 대규모 음성 인식을 연구하다 처음으로 GPU 클러스터를 접했습니다. 인상적이었던 건 기발한 알고리즘이 아니라 규칙성이었습니다. 데이터와 컴퓨팅 자원이 늘어나면 AI의 성능도 매끄럽고 예측 가능한 패턴을 보여주면서 올라가는 걸 확인했어요. 훗날 Anthropic을 공동 창업할 다리오 아모데이도 비슷한 시기에 바이두에서 비슷한 문제를 연구하고 있었는데, 이 패턴은 예민한 사람이라면 누구나 확인할 수 있었던 거였다고 해요: GPU와 학습 데이터를 더 넣으면, 정확도는 정말 지루하다고 할 정도로 꾸준히 올라간 시점이었으니까요.

그 후회는 생각보다 오래갔습니다 - 어떻게 보면, 중국이 미래를 먼저 본 셈인데, 그 기회를 그냥 흘려보낸 거라고나 할까요?

두 번째 전환점은 2019년에 찾아왔습니다. 게이머이기도 한 옌은 — 동료들 사이에서 Dota 닉네임 'IO'로 불렸을 만큼 게임을 좋아한다고 하네요 — OpenAI의 Dota 2 AI가 세계 최고 프로팀들을 연달아 꺾는 걸 보고 충격을 받았습니다. 단순한 최적화가 아니었습니다. 불확실한 상황에서 협력하고 판단하고 전략을 짜는 거였습니다. 강화학습이 여기서 이렇게 작동한다면, 다른 곳에서도 못 할 이유가 없다는 생각이 들었죠.

그러다 OpenAI가 GPT-3를 소개하는 논문 "Language Models are Few-Shot Learners"를 발표했습니다. 옌은 머릿속이 뒤집혔습니다. 파운데이션 모델로 할 수 있는 게 너무 많았습니다. 하지만 중국 AI 업계 반응은 당시만 해도 “멀티모달 AGI가 대체 뭐냐’는 식으로 냉소적이었습니다.

MiniMax는 SenseTime 생태계 출신의 작은 창업팀을 중심으로 2021년 12월 상하이에서 출발했습니다. CEO는 옌쥔지에가 맡았고, 공동 창업자 윤예이(Yun Yeyi)는 당시 SenseTime 혁신사업부 이사로, 4년간의 미국 유학(존스홉킨스대·컬럼비아대) 덕분에 탄탄한 운영 감각과 글로벌 시야를 갖추고 있었습니다. 몇몇 기사에서는 양빈(Yang Bin)과 저우위충(Zhou Yucong)도 공동 창업자로 언급되지만, 현재도 사업에 참여 중인지는 확인되지 않습니다. MiniMax 공식 사이트엔 옌쥔지에만 창업자로 나와 있고, 윤예이의 링크드인엔 공동 창업자로 표기되어 있습니다.

어쨌든 팀을 하나로 묶은 건 공통된 확신이었습니다. 바로, 지능은 엔지니어링의 문제이고, 쪼개서 최적화할 수 있고, 제약 속에서도 만들 수 있다는 확신이요.

바로 거기서부터 실험이 시작됐습니다. 그리고 당연히 돈이 필요했죠.

‘겐신 임팩트’의 도박

비전이 있는 것과 투자를 받는 건 전혀 다른 문제입니다. 첫 투자 미팅들은 혹독했다고 해요. 옌은 그 시기를 나중에 한 단어, “고통스러웠다”는 말로 회상하기도 했습니다. 소비자용 AI 제품을 처음부터 만들겠다, AGI를 향해 가겠다는 주장은 강한 회의론에 부딪혔고 때로는 노골적인 무시를 당하기도 했습니다. 어쩌면, 당시엔 AI가 얼마나 강력해질지 아무도 몰랐을 테니까, 당연한 일일지도 모르죠. 빅테크 쪽 투자자 중에는 대놓고 옌을 사기꾼이라고 부르는 사람도 있었다고 해요.

하지만 게이머는 게이머를 알아보는 걸까요? 억만장자 차이하오위(蔡浩宇)가 공동 창업한 게임 스튜디오, 겐신 임팩트의 MiHoYo가 옌의 비전에 베팅했습니다. 2022년, 이 친구들은 차세대 게임은 ‘AI 네이티브’여야 한다는 걸 간파했어요 — 역동적인 NPC와 생성형 콘텐츠를 위해선 MiniMax가 만들려는 멀티모달 모델이 딱 필요했거든요.

게임 업계의 신뢰를 등에 업고, MiniMax는 첫 공식 투자를 받았습니다: 2022년 초 윈치 캐피털(Yunqi Capital)로부터 받은 약 3,000만 달러가 투자금액으로, 당시 매니징 파트너였던 천위(Chen Yu)가 첫 번째 기관 투자자가 됐습니다. 이 베팅은, 대부분의 중국 AI 스타트업이 B2B 기업용 계약을 쫓을 때 MiniMax는 처음부터 ‘B2C 퍼스트’를 선언했다는 측면에서 일종의 역발상이기도 합니다.

꽤 대담한 선택이었죠.

미션: 모두와 함께하는 지능

소비자용 제품을 통한 AGI

MiniMax의 미션은 처음부터 명확했습니다: "Intelligence with Everyone(모두와 함께하는 지능)" — '모두를 위한'이 아니라 '모두와 함께하는' 지능이요. AI를 도구가 아닌 파트너로 보는 시각입니다. 옌은 이 생각의 출발점 중 하나가 자신의 할아버지였다고 합니다 — 할아버지는 책을 쓰고 싶어 하셨는데, AI가 그분의 완벽한 파트너가 될 수 있겠다 싶었다고요.

AGI를 향한 길도 경쟁자들과는 조금 다릅니다. Zhipu AI가 학술 연구와 기업용 솔루션으로 가는 동안, MiniMax는 수많은 소비자와의 상호작용 속에서 AGI에 다가갈 수 있다고 믿은 회사였습니다.

의외인 건, 그런 목표를 가지면서도 옌은 숫자에 집착하지 않았다는 겁니다. "MAU를 올리려는 게 아닙니다. 진짜 지능을 가능하게 하는 모델의 역량을 키우는 겁니다." 스타트업 창업자들이 흔히 하는 말처럼 들릴 수 있지만, MiniMax는 실제로 이 원칙 위에 기술 스택 전체를 쌓아갔습니다.

MiniMax를 특별하게 만든 또 하나의 포인트는, 멀티모달이 유행이 되기 훨씬 전부터, 창업 첫날부터 멀티모달 모델을 개발했다는 점입니다.

'천재 신화'를 거부하다

옌이 가진 철학 중에 또 눈에 띄는 건, 영웅 중심적 사고에 대한 거부입니다. "AI는 신비한 게 아닙니다. 원리에서 출발해서 쪼갤 수 있는 엔지니어링 문제입니다. 알고리즘 설계, 데이터 파이프라인, 학습 효율 — 모든 단계에 명확한 목표가 있습니다."

채용에도 이 철학이 이어집니다. 실리콘밸리식 '10x 엔지니어' 문화 대신, 옌은 기본기가 탄탄하고 같은 방향을 바라보는 사람을 찾는 데 많은 시간을 씁니다. "저는 천재가 아닙니다. 시스템의 산물이죠. 조직과 개인은 함께 성장할 수 있습니다."

재밌는 사실 하나, MiniMax 직원 대부분은 사내에서 실명 대신 닉네임을 쓴다고 해요. 옌도 마찬가지로, Dota 2의 서포터 영웅 이름을 따 'IO'를 씁니다. 2024 세계 AI 컨퍼런스에서 한 기자가 직원의 실명을 언급했을 때 동료들이 한참 누군지 못 알아봤다는 이야기도 있구요. 이런 ‘수평적 문화’는 환경이 개인보다 중요하다는 옌의 믿음을 잘 보여주기도 합니다.

AI의 3단계 진화

옌은 AI 발전을 세 단계로 정리합니다:

• 1단계 (2022년 이전): AI가 제품에 박혀 있는 부품 — 보안 카메라의 얼굴 인식, 음성 어시스턴트의 STT - 으로 작동하는 구조. 이 때 AI의 가치는 제한적이고 파편화되어 있습니다.

• 2단계 (2023~2026년): 범용적인 능력을 갖춘 AI가 독자적인 제품이 되는 시대 — ChatGPT, Midjourney, Character AI. 쓸 만하지만 오류율이 20~30%에 달합니다.

• 3단계 (현재와 미래): AI의 성능이 평범한 사람을 안정적으로 뛰어넘습니다. 오류율이 약 3%로 떨어지고, 사람들이 AI와 보내는 시간이 유튜브나 인스타그램에 쓰는 시간을 넘어섭니다. 오류율 10분의 1, 애플리케이션 규모 100배 — 진짜 변곡점이 여기입니다.

제품과 모델 — MiniMax가 실제로 하는 일

밖에서 보면, MiniMax는 2023년에 갑자기 소비자용 앱과 거대 모델을 들고 나타난 것처럼 보였습니다만, 실제로는 그 2년 전부터 이미 모든 것을 준비하고 있었습니다.

2021년 말부터 2023년 초까지 MiniMax는 제품보다 검증에 집중했습니다. 중국이라는, 나름의 제약 조건이 있는 환경에서 프런티어 AI의 핵심적인 가정들이 실제로 성립하는지 테스트하는 거였죠. 초기 범용 언어 모델 학습, 스케일링 동작의 확인, 텍스트·음성과 초기 비전-언어 정렬에 걸친 병렬적인 실험들 — 이 모든 게 다 비공개로 진행됐습니다. MiniMax의 목표는 시장의 주목을 받는 게 아니라, 미국 수준의 컴퓨팅 예산이 없이도 스케일링 법칙이 실제로 통한다는 것을 확인하는 것이었습니다.

이 시기에 MiniMax는 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처도 처음 시도했습니다. 초기엔 계속 실패했다고 해요. 학습이 불안정하고 라우팅도 비효율적이었고, 추론 비용이 이득을 넘어설 정도로 컸습니다. 2023년 말 쓸 만한 결과물이 나올 때까지 여러 차례 개발한 내용을 폐기하고 다시 시작했습니다. 이 기간은 엄청난 컴퓨팅 자원과 돈을 써야 했고, 외부에서 볼 때는 그저 표류하는 것처럼 보이기도 했다고 해요.

모델로는 먼저 ABAB 시리즈를 내놓았고, 2024년 4월 ABAB 6.5가 정점을 찍었습니다. 중국 스타트업 중 상업적 규모로 배포한 최초의 MoE 기반 언어 모델 중 하나였거든요. MoE를 선택한 건 멋을 부리기 위해서가 아니라 경제성 때문이었습니다. 밀집 모델은 추론 부하가 쌓이면 비용 관점의 한계에 금방 부딪히기 때문에, MoE는 모델 용량을 유지하면서 토큰당 연산을 줄이기 위한 선택이었습니다. MiniMax는 ABAB 6.5가 일부 벤치마크에서 미국의 주요 모델에 근접한 성능을 훨씬 낮은 비용으로 달성했다고 밝혔지만, 이건 독립적으로 검증된 결과는 아닙니다.

2025년 초에는 범용 텍스트 모델과 비전-언어 모델을 묶은 MiniMax-01 패밀리로 기술을 정리했습니다. 회사 최초의 오픈소스 공개이기도 했고, 더 빠른 외부 피드백과 생태계 신뢰를 쌓는 방향으로의 전환을 택했습니다. 이 모델들은 음악·음성에 이어 나중엔 비디오까지 얹은 멀티모달 창작 플랫폼 Hailuo AI의 확장을 뒷받침하게 되었죠. 2024년 말 처음 나와서 2025년 내내 발전을 거친 비디오 모델은 자연스러운 움직임과 시간적 일관성을 갖춘 단편 영상 생성에 집중했고, 연구 결과물이 아닌 소비자용으로 바로 배포됐습니다.

오디오도 같은 흐름이었습니다. 2025년 4월 나온 Speech-02는 다국어 TTS, 초저지연 실시간 대화, 짧은 샘플 음성 클로닝을 지원하면서 MiniMax 대화 제품 전반의 기본 음성 레이어가 됐습니다.

2025년 중반에는 긴 문맥 처리용 오픈 웨이트 추론 모델 M1을 공개했습니다. 하이브리드 어텐션 구조와 내부 학습 최적화를 통해서 최대 약 100만 토큰의 컨텍스트를 지원했습니다. 이후 나온 M2는 범용·에이전트 작업에 초점을 맞췄고, 개발자 플랫폼에서 빠르게 확산됐습니다.

2023년부터는 앱도 내놓기 시작했습니다. 주요 서비스를 살펴보면:

Talkie: AI 친구 앱의 돌풍

2023년 출시된 Talkie는 셀럽(Kim Kardashian 같은)부터 가상 캐릭터, 맞춤형 AI 친구까지 다양한 페르소나와 대화할 수 있는 앱으로, 글로벌에서 꽤 빠르게 자리를 잡았습니다:

• 2024년 첫 8개월간 1,700만 다운로드 (Character.AI의 1,900만에 근접)

• 미국에서 최고 월간 활성 사용자 1,100만 명, 필리핀·영국·캐나다에서도 높은 채택률

• 구독 수익 중심, 연간 수익 약 700억 원 예상

• MiniMax 음성 모델로 구동되는 하루 9,000만 건 이상의 대화

여타 생산성 도구와 달리 Talkie는 사람들의 사회적·감성적 욕구를 건드리는 앱입니다. 덕분에 사용자들의 엄청난, 열성적인 참여 활동이 이어지고, 이게 다시 모델의 개선으로 이어집니다. 다만 규제 리스크도 함께 따라왔습니다. 2024년 말에는 중국 소유의 AI 앱에 대한 우려로 미국 앱스토어에서 한때 내려간 적이 있고, 2025년 12월에는 중국 당국이 AI 챗봇에 대한 규제를 강화하면서 자살·도박 등 민감한 주제에 대한 대화 자체를 금지했습니다. Talkie의 핵심인 AI 감성 친구 서비스에도 직접 영향이 생길 수 있는 상황이죠.

Hailuo AI: 주머니 속 할리우드

Hailuo AI는 2024년 3월 텍스트·음악 생성으로 시작한 멀티모달 플랫폼인데, 2024년 9월 영상 생성 기능을 추가하면서 엄청난 바이럴이 일었습니다:

• 출시 몇 달 만에 수천만 건의 영상 생성

• 품질 면에서 Runway, Pika, 심지어 OpenAI Sora와 어깨를 나란히 하는 비교 평가

• 영상 생성을 대중화한 무료 공개 모델 (초기)

• 젠슨 황의 공개 추천 — NVIDIA CEO가 직접 Hailuo AI를 칭찬했습니다

큰 성공에 이어서 법적 문제도 찾아왔습니다. 2025년 9월, 디즈니와 유니버설이 MiniMax가 자신들에게 저작권이 있는 컨텐츠로 모델을 무단 학습시켰다면서 소송을 제기했습니다.

오픈소스로의 전환

MiniMax는 오픈소스로 시작한 회사가 아닙니다. 처음 2년은 모델을 공개하지 않았고, 개발도 모두 내부에서만 이뤄졌습니다. 옌이 나중에 돌아봤듯이, MiniMax의 팀은 외부적인 기술적 신뢰와 평판이 얼마나 중요한지를 사실 너무 가볍게 봤습니다.

이런 기조의 변화는 2024~2025년에 걸쳐서 서서히 왔고, MiniMax가 '경쟁 우위'를 바라보는 관점이 달라졌다는 것을 보여줬습니다. 모델의 품질은 생태계보다 훨씬 빠르게 수렴한다는 걸 옌은 직접 목격했습니다 - 아키텍처·학습법·평가 방법이 계속 공개되면서, 모델 자체만으로 차별화를 유지하기가 점점 어려워지고 있었으니까요.

이런 관점에서 오픈소스는 선택이 아닌 필수가 됩니다. 옌은 명확하게 1위가 아닌 기업들은 오픈소스 없이는 살아남기 어렵다고 봅니다. 옌이 즐겨 드는 비교가 Android와 iOS입니다: Apple은 사용자와의 직접 관계를 쥐고 있어서 폐쇄적으로 가도 되지만, 나머지는 채택·신뢰·협력을 만들려면 개방성에 기댈 수밖에 없다는 거죠.

MiniMax-01 패밀리와 이후 M1·M2를 오픈소스화했을 때도 상업적인 모습을 전부 버린 건 물론 아니었습니다. 모델 가중치는 공개했지만, 대규모 학습 인프라·배포·제품 통합 과정 내부의 자산으로만 남겼습니다. 학문적인 투명성이 목적이 아니라, 더 빠른 피드백, 더 강한 외부 검증, 더 넓은 컨트리뷰터 풀이 목적인 오픈소스 전략이었으니까요.

이건 옌의 더 근본적인 생각과도 맞닿아 있습니다. 사용자가 많다고 모델이 저절로 똑똑해지는 게 아니고, DAU는 지능의 ‘허약한 지표’라는 겁니다. ‘개선’이 주로 사용량이 아닌 ‘연구의 반복’에서 나오는 거라면, ‘개방성’이 ‘사용자 수’보다 더 큰 가치가 있습니다. 그래서, MiniMax의 오픈소스 전환은 AI 업계에서 경쟁 우위가 어떻게 생기고 사라지는지에 대한 옌의 냉정한 판단에서 나온 겁니다.

MiniMax의 수익 구조와 재무 현황

MiniMax는 대부분의 중국 AI 스타트업과 돈 버는 방식이 좀 다릅니다.

처음부터 맞춤형 개발, 정부 계약, 일회성 통합 같은 프로젝트 중심 엔터프라이즈 모델은 피했습니다. 그런 방식이 초기 매출을 만들어주는 건 맞지만, 모델을 좁은 유즈케이스에 가둬 버리거나 기술 스택을 파편화시키기 쉽죠. 옌은 그게 MiniMax가 선택하지 않은 트레이드오프라고 명확히 밝혔습니다.

대신 MiniMax는 소비자용 제품 + 개발자 API 액세스라는 이중의 수익 구조로 운영됩니다 — 양쪽 모두 같은 기반 모델 위에서 말이예요.

MiniMax가 하려고 하지 않는 것들은 이런 것들입니다:

• 맞춤형 AI 프로젝트 대량 수주 ✗

• 광고 기반 성장 ✗

• 수익을 모델 개선의 주된 타겟으로 활용 ✗

너무 일찍 수익 최적화에 매달리면 기술적 판단이 흔들리고 장기 발전이 느려진다는 게 옌의 생각입니다.

결국 MiniMax의 수익 논리는 이렇습니다: 제품은 돈도 벌지만 사용 패턴도 만들어냅니다. 엔터프라이즈 API는 현금을 만들지만 모델의 방향을 좌우하지는 않습니다. 오픈소스는 수익을 갉아먹는 게 아니라 학습을 빠르게 합니다.

범용 모델로 대규모 사용자를 대상으로 서비스하면서 수익을 내되, 수익이 기술적 결정을 지배하는 시점을 최대한 늦추는 것 — 이게 MiniMax가 돈을 버는 철학이자 방식입니다. 이 균형이 상장 기업으로서도 유지될 수 있을지는 아직 두고 봐야 합니다.

2021년 말 창업한 MiniMax는 4년여 만에 총 7번의 펀딩 라운드를 완료했습니다. 기업 가치는 엔젤 단계의 약 2,400억 원에서 IPO 직전 약 6조 원까지 올랐습니다. 2026년 1월 9일 홍콩증권거래소 상장 첫날 주가가 109% 오르면서 시가총액이 HK$900억(약 17조 원)을 돌파했고, 중국 AI 업계에서 가장 빠르게 IPO를 해낸 기업 중 하나가 됐습니다.

IPO 조달 자금 배분은 (상장 설명서 기준):

• R&D 전체: 90%

  • 대형 모델 R&D: 70%

  • 제품 반복·최적화: 20%

• 운전 자본·전략 이니셔티브: 약 10%

로이터도 순 조달금의 대부분을 향후 5년간 R&D에 쓸 계획이라고 보도했습니다.

네 마리 AI 호랑이의 경쟁 구도

MiniMax는 중국의 '네 마리 AI 호랑이' (추가된 스타트업 두 곳을 포함하면 '여섯 마리 작은 용'이라고도 불리죠) 안에서도 독특한 위치에 있습니다:

• Zhipu AI — 칭화대학교 출신의 학문적 계보, 정렬(Alignment) 연구와 기업 솔루션 중심. MiniMax보다 하루 먼저 상장했지만 첫날 상승률은 훨씬 낮았습니다 (~30%).

• Moonshot AI (Kimi) — 전 Google Brain 연구원 양즈(Yang Zhi) 창업, 초장문 컨텍스트(MiniMax-01 이전까지 200k+ 토큰)와 엔터프라이즈 집중. 추가 사모 투자를 받기 위해 IPO를 거절한 것으로 알려졌습니다.

• Baichuan Intelligence — 전 Sogou CEO 왕샤오추안(Wang Xiaochuan) 창업, 기업용 버티컬 솔루션 타겟. 넷 중 가장 B2B 색이 강합니다.

정리하면: Zhipu는 학문적 권위, Moonshot은 엔터프라이즈 계약, Baichuan은 검색 엔진 유산 — MiniMax는 대규모 소비자 기반이 무기입니다. 이건 장점(방어 가능한 사용자층, 다양한 학습 데이터)이기도 하고 리스크(규제 노출, 플랫폼 의존성)이기도 합니다.

MiniMax, 뭐가 다른가: 전략적 인사이트

• 소비자 중심의 DNA: OpenAI가 API 우선 전략을 수년간 유지하다 ChatGPT로 '우연히' 소비자 성공을 거둔 것과는 달리, MiniMax는 처음부터 소비자 경험을 중심으로 모든 것을 설계했습니다. Talkie의 온보딩 흐름, Hailuo AI의 직관적인 인터페이스, 네이밍 방식까지 — 개발자가 아닌 일반 사용자를 향해 있습니다.

• 처음부터 멀티모달: MiniMax는 텍스트만 다루던 시절이 없습니다. 2024년 초부터 텍스트·음성·음악·비디오를 통합적으로 다뤘고, OpenAI와 Google이 GPT-4V와 Gemini로 멀티모달을 쫓아올 때 이미 시점 상으로는 앞서 있었습니다.

• 게임 업계 테제: MiHoYo의 엔젤 투자는 게임 스튜디오가 MiniMax 기술을 차세대 게임 인프라로 본다는 걸 검증해줬습니다. 챗봇과 생산성 도구를 훨씬 넘어서는 거대한 시장입니다.

• 오픈소스 실용주의: Mistral같은 회사처럼 교조적인 오픈소스 지지자도 아니고, 폐쇄형 모델을 추구하는 운영자도 아닙니다 - 2024년 이전의 OpenAI처럼요. M2.1의 선택적 공개, 논문 공유, 개발자 커뮤니티 구축 — 소비자용 제품으로 수익을 내면서 오픈소스를 전략적으로 활용하는 실용주의자입니다.

• 규제 관리 및 대응 능력: 중국·미국·필리핀·영국 등 여러 시장에서 소비자용 AI 제품을 운영하면서 컨텐츠 모더레이션, 데이터 현지화, 각국 규제를 동시에 관리하는 건 생각보다 훨씬 어렵습니다. MiniMax가 쌓아온 이 역량은 AI 규제가 전 세계적으로 강화되면서 진짜 경쟁력을 위한 해자가 될 수 있습니다.

과제와 리스크

지난 1월의 엄청나고 화려한 IPO에도 불구하고, MiniMax가 넘어야 할 산은 많습니다:

• 수익성 타임라인: R&D 대 매출 비율 9:1은 영원히 갈 수 없습니다. IPO에서 투자자들은 성장에 박수를 쳤지만, 공개 시장은 결국 수익으로 가는 길을 보여달라고 하게 되어 있죠. 성장이 둔화되는데 적자가 계속 커진다면 밸류에이션이 흔들릴 수 있습니다.

• 지정학적 리스크: 해외 매출 70%는 양날의 칼입니다. 중국 AI 기업에 대한 미국의 규제 향방은 여전히 불투명합니다. 최악의 시나리오로는 — 미국 사업 강제 매각(TikTok 선례), 앱스토어 영구 차단, 데이터 현지화 요건, 첨단 학습 기술 수출 통제 등이 있습니다.

• 경쟁 심화: OpenAI·Anthropic·Google은 훨씬 더 많은 자원으로 멀티모달 AGI를 향해 달리고 있습니다. 이들이 큰 점프를 이뤄낸다면 MiniMax 소비자 제품의 차별성이 희미해질 수 있습니다. 시장의 주요 플레이어 포지션을 유지하는 것 자체가 쉬운 일이 아닙니다.

• 저작권 소송: Hailuo AI를 겨냥한 디즈니·유니버설 소송은 존재 자체를 위협하는 문제입니다. 법원이 MiniMax에 불리하게 판결을 내리면 — 막대한 벌금, 검증된 라이선스 데이터로만 재학습하라는 의무, 비디오 생성 기능 제한 등이 따라올 수 있습니다. Stability AI, Midjourney 등도 비슷한 소송에 직면한 업계 전반의 문제이지만, 소비자 집중 전략이 MiniMax를 더 눈에 띄는 타겟으로 만들었습니다.

• 중국 규제 비용: AI 챗봇 컨텐츠 감독을 요구하는 중국의 새 규정은 MiniMax의 운영 비용을 높이고 제품의 자유도를 낮출 수 있습니다. 2025년 12월의 감성 AI 컴패니언 단속은 Talkie의 핵심 가치를 정면으로 겨냥했습니다.

• 칩 제약: 미국의 고급 GPU 수출 규제 탓에 MiniMax는 덜 강력한 칩을 쓰는 알리바바 클라우드에 의존해야 합니다. 최신 NVIDIA H100/H200을 가진 경쟁자들이 학습 효율에서 돌파구를 만들면, Lightning Attention 같은 아키텍처 혁신에도 불구하고 모델 품질에서 밀릴 수 있습니다.

중국과 미국: AI의 미래

옌이 보기에, 미중간 AI 격차는 실재하지만 종종 그 의미는 잘못 읽히곤 합니다. 미국의 프런티어 연구소들은 압도적인 자본, 고급 칩, 긴 비공개의 성장 기간을 갖고 있습니다. 중국 스타트업들은 영구적인 제약 아래 운영됩니다. 야망은 어디나 있습니다 — 최적화의 조건은 각자 위치한 곳에 따라 다르지만요.

미국 기업들은 비효율을 감당할 여유가 있다는 게 옌의 생각입니다. 자원이 넘칠 때는 무지성 스케일링도 — 적어도 한동안은 — 통합니다. 중국에서는 같은 방식이 금방 무너지고, 그래서 다른 길을 찾게 됩니다 — 아키텍처 효율성, 비용 통제, 모델과 제품의 긴밀한 통합 같은 것들이요.

이 차이는 우선순위로 나타납니다. 미국 연구소들은 단일 모달리티를 먼저 밀어붙이고 나중에 제품을 얹습니다. 중국 기업들은 배포, 추론 비용, 사용자 접근성을 훨씬 일찍 고민하도록 강요받습니다. 옌은 이게 꼭 불리한 건 아니라고 봅니다. 오히려 복리가 빠르게 쌓이는 곳에서 혁신하도록 압력을 만들어냅니다.

옌은 AI가 하나의 승자로 수렴할 것이라고 생각하지 않습니다. 중국에서 한둘을 포함한 소수의 글로벌 플레이어가, 각기 다른 조건에서 형성될 것으로 본다고 합니다. 여기서 경쟁은 OpenAI의 길을 따라가는 게 아니라, 서로 다른 제약조건 속에서 비슷한 역량의 한계에 도달하게 되는 대안적인 방법을 찾는 겁니다. 애초에 OpenAI의 궤적을 그대로 따르는 것 자체가 좋은 선택지가 아닐 수도 있습니다 — 그 친구들도 아직 수익성을 증명하지 못했으니까요.

더 중요한 분기는 철학적인 곳에 있다고 옌은 봅니다. 모바일 인터넷은 트래픽과 피드백 루프라는 지표에 보상을 했지만, AI는 같은 논리가 통하지 않습니다. 사용자가 늘어난다고 모델이 저절로 좋아지는 게 아니고, 오히려 규모가 지나치면 반복의 속도가 느려질 수도 있습니다. 많은 사람들이 미중 AI를 비교할 때 이 지점을 놓친다고 옌은 말합니다 — 표면적인 지표에 집중하면서 근본적인 역학을 놓친다구요.

MiniMax의 관점에서 AI의 미래는, 절대적인 규모에서 누가 더 빠른지가 아니라 제약조건 속에서 누가 더 빠르게 배우는지에 달려 있습니다. 지금 당장의 원시적인, 날 것 그대로의 역량은 누가 봐도 미국이 앞서 있습니다. 중국은 효율성, 멀티모달리티, 배포 우선의 사고를 더 일찍 탐색하도록 강요받고 있습니다. 그 길이 지속적인 우위로 이어질지는 아직 모릅니다. 하지만 이제 중국이 더 이상 글로벌 AI 이야기의 변방이 아니라는 것도, 우리 모두 잘 알고 있습니다.

맺으며

대차게 거절당했던 투자 피치에서 출발해서 4년 만에 시총 17조짜리 상장 기업으로 변화한, MiniMax의 이 여정은 역발상 전략의 교과서 같은 이야기입니다. 그리고 이제 MiniMax는 점점 더 중요한 하나의 실험 스토리가 되어가고 있습니다: 무한한 VC 보조금 없이도 AI 경제학이 작동할 수 있는지에 대한 실험 말이에요.

모든 프런티어 연구소는 언젠가 AI의 역량이 수익으로 전환될 것이라는 믿음 위에 서 있습니다. OpenAI는 지속 가능한 비즈니스 모델을 찾으면서 지금도 수십억 달러를 태우고 있고, Anthropic도 매출 대비 훨씬 많은 자본을 조달했습니다. 업계 대부분이 "지금의 적자는 내일의 기술력으로 정당화된다"는 논리로 운영됩니다.

MiniMax는 공개 시장의 눈 앞에서 다른 가설을 테스트하고 있습니다. 이번 IPO가 보여준 건, 영구적인 제약조건 아래에서 만들어진 소비자 중심의 멀티모달 AI 기업도 글로벌 스케일에 도달하고, 실제 사용자를 모으고, 시장을 설득할 수 있다는 겁니다. 지속성, 수익성, 장기 경쟁력을 증명한 건 물론 아직 아닙니다만, 다른 길이 존재한다는 걸 가시적으로 보여줬습니다.

MiniMax가 만들어가는 건 개별 전술의 모음이 아닌 하나의 일관된 시스템입니다. 지능은 기업의 배포그 자체보다 사람들과의 상호작용 속에서 개선됩니다. 멀티모달리티는 나중에 얹는 게 아니라 처음부터 고려해야 하는 기초입니다. 오픈소스는 상업적 통제를 포기하지 않으면서 학습을 빠르게 합니다. 비용 압박은 지금 당장의 아키텍처 효율성을 만들어냅니다. 소비자용 제품은 다양한 신호를 만들어 내고, 오픈 모델은 빠른 검증을 불러오고, 빡빡한 컴퓨팅 예산은 설계 상의 선택을 일찍 다듬을 수 있게 해 줍니다.

물론 여전히 구조적인 리스크는 있습니다. 공개 시장은 회사의 타임라인을 압박하고, 소비자 AI는 규제와 소송의 첫 번째 타겟이 되고, 더 풍부한 자원을 가진 경쟁자들은 계속 앞으로 전진합니다. IPO는 끝이 아닙니다 — 공개적으로 실험을 계속할 수 있는 일종의 허가증일 뿐이죠. 제약조건 아래서의 학습이 자본 주도 스케일링보다 더 빠르게 복리가 붙는지는 그 누구도 아직 모릅니다. 하지만 MiniMax가 바로 그 질문을 구체적이고, 측정 가능하고, 더 이상 외면할 수 없는 것으로 만든 회사임에는 분명합니다.

보너스 및 참고자료

• Yan Junjie – Founder, Chairman, CEO and CTO (@YJJMinimax, Google Scholar)

• Yun Yeyi – Executive Director and COO (LinkedIn)

• MiniMax AI – minimax.io, @MiniMax_AI, linkedin.com/company/minimax-ai

• Hailuo AI (Video Generation) – hailuoai.video

• Hailuo Audio – hailuoai.com/audio

• Talkie (AI Character Chat) – talkie-ai.com

• MiniMax Agent – agent.minimax.io

• API Platform & Documentation – platform.minimax.io/docs

• GitHub Organization – github.com/MiniMax-AI

• Hugging Face – huggingface.co/MiniMaxAI

• Founder of MiniMax - The Mountain Awaits to Be Crossed (video)

• Chinese AI Firm MiniMax Soars in Hong Kong Trading Debut

• MiniMax, China's second 'AI tiger' to go public, doubles in value in Hong Kong debut

• Chinese AI unicorn MiniMax scores big in US with Talkie chatbot entertainment app

• MiniMax Yan Junjie and Luo Yonghao's four-hour interview: Forging a third path for AI in China – the mountains are not insurmountable

• Why did the "old money" that manages trillions of dollars in global assets choose the young MiniMax?

• From 2024 to 2025, two interviews between LatePost and Yan Junjie documented a purely grassroots AI entrepreneurship journey.

• MiniMax Yan Junjie: If we could choose again, we should have open-sourced it on day one.

• MiniMax Yan Junjie in Conversation with Huang Mingming: AGI Has Only One Path – Difficult, but Unique

• Interview with the founder of MiniMax: How to build the largest app in the AI ​​era

• The most "Buddhist" founder, the most "fierce" IPO: Why was MiniMax chosen by the capital market?

• MiniMax Funding Story: 7 Rounds in 4 Years, Who Is Driving China's First AI Capital Feast

• Nvidia CEO Jensen Huang Meets MiniMax Founder Yan Junjie During China Visit

• MiniMax CEO Keynote at WAIC 2025: Everyone's AI

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