씨티그룹, AI 비용 효율성 트렌드에 MiniMax 목표가 1,330 HKD 설정

씨티그룹은 MiniMax (00100.HK)에 대해 '매수/고위험' 등급을 부여하고 목표가 1,330 HKD를 설정하며 분석을 시작했습니다. 이는 인공지능 지형의 광범위한 변화를 시사합니다. 씨티의 논지는 OpenAI와 Anthropic의 프런티어 모델이 성능 면에서 앞서고 있지만, DeepSeek와 같은 경쟁사들이 보여주는 새로운 비용 효율적 모델의 물결이 AI의 전체 가용 시장을 빠르게 확장하고 있다는 것입니다.

씨티의 연구 보고서는 "신뢰할 수 있는 성능이 중요한 장기 워크플로우에서는 폐쇄형 프런티어 모델이 여전한 경쟁 우위를 유지하고 있다"고 밝혔습니다. 그러나 씨티는 코딩, 에이전트 워크플로우 및 롱 컨텍스트 애플리케이션의 경우 "주로 비용 경쟁력이 있는 모델 아키텍처 덕분에 오픈 웨이트 모델의 성능 격차가 좁혀졌다"고 언급했습니다.

MiniMax의 가치 평가는 2025년부터 2028년까지 184%의 공격적인 연평균 성장률(CAGR) 전망을 바탕으로 한 2028년 예상 주가매출비율(P/S) 30배에 근거합니다. 이는 2025년부터 2030년 기간의 예상 CAGR 128%와 비교됩니다. 이러한 평가는 AI 배포 비용을 낮출 수 있는 기업이 상당한 시장 점유율을 차지할 가능성을 반영합니다.

이러한 움직임은 AI 부문의 심화되는 양극화를 강조합니다. OpenAI의 GPT-5.5와 Anthropic의 Opus 4.7이 성능의 한계를 밀어붙이는 동안, DeepSeek와 같은 기업들은 효율성에 집중하고 있습니다. 씨티는 이러한 비용 중심 모델 간의 경쟁이 치열해짐에 따라 기업 도입이 가속화되고 전반적인 시장이 커지면서 광범위한 생태계가 혜택을 입을 것으로 기대하고 있습니다.

효율성 전략

최근 출시된 DeepSeek V4 모델이 대표적인 사례입니다. 씨티 보고서에 따르면 이 모델은 일부 벤치마크에서 Claude의 Sonnet 4.6과 대등한 성능을 보였으나 가격은 GPT-5.5보다 훨씬 저렴했습니다. 이는 기능을 희생해서가 아니라 아키텍처 혁신을 통해 달성되었습니다.

기술 보고서에 따르면 DeepSeek V4는 압축 희소 주의(CSA)와 고압축 주의(HCA)를 결합한 하이브리드 어텐션 설계를 사용합니다. 이를 통해 메모리의 일부를 압축하여 백만 토큰 컨텍스트를 더 실용적으로 처리할 수 있으며, 이는 대규모 AI의 주요 비용 동인 중 하나를 직접 해결합니다. 이러한 비용을 위한 엔지니어링 솔루션에 대한 집중은 더 넓은 범위의 개발자와 기업에 롱 컨텍스트 워크플로우를 더 현실적으로 만들어줍니다.

이 전략은 탄력을 받고 있는 것으로 보입니다. 로이터는 DeepSeek V4가 화웨이의 어센드(Ascend) 칩에서 실행되도록 최적화되었다고 보도했으며, 이는 모델과 하드웨어가 함께 진화하여 단순한 성능보다 효율성을 최적화하는 풀스택 공동 설계로의 이동을 의미합니다.

가치 평가는 184% 성장에 달려

씨티는 등급에 '고위험' 수식어를 붙여 급변하는 AI 부문의 상당한 불확실성과 MiniMax의 짧은 거래 이력을 인정했습니다. 2028년까지 184%의 매출 CAGR을 달성하는 것은 완벽한 실행과 비용 효율적인 AI 솔루션에 대한 시장의 지속적인 갈망에 달린 엄청난 과제입니다.

투자 논지는 시장 확장에 대한 직접적인 베팅입니다. 실험과 배포의 진입 장벽을 낮춤으로써 DeepSeek, MiniMax, Kimi, GLM의 모델들은 이전에는 너무 비쌌던 사용 사례들을 가능하게 하고 있습니다. 이는 새로운 수익원을 창출하고 높은 성장 배수를 정당화할 수 있지만, 투자자들은 비용 우위를 희생하지 않고 프런티어 모델과의 추론 격차를 줄일 수 있을지 면밀히 지켜볼 것입니다.

이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.