핵심 내용 요약
MiniMax가 상장한 지 7개월여 만에 첫 반년 성과를 발표했습니다. 2026년 상반기 수익은 1억 1,700만 달러(전년 대비 283% 증가)로, 가장 큰 변화는 수익 구조의 전환입니다. 이전에는 C단계(소비자) AI 애플리케이션(예: Talkie 채팅, 해로우 AI 비디오 생성)에 의존했으나, 현재는 B단계(기업 및 개발자) 오픈 플랫폼과 기업 서비스가 전체 수익의 63.4%를 차지하며(전년 대비 703% 증가) 수익 구조가 바뀌었습니다. 연간 안정적인 수익(ARR)은 8억 달러를 초과했으며, 기업 고객과 개발자 수는 지난해 말 대비 10배 증가했습니다. 그러나 여전히 적자를 기록하고 있습니다(조정 후 순손실 2억 9,300만 달러, 전년 대비 111% 증가). 연구 개발(R&D) 비용은 수익의 2.5배에 달합니다. 향후에는 “수익 성장”과 “R&D 및 컴퓨팅 성능 투자”의 균형을 맞추며, 토큰 수익과 고객 유지율 문제를 해결해야 합니다.
상세 분석
1. 수익 구조의 급격한 변화: C단계 애플리케이션에서 B단계 서비스로의 전환
이전에는 MiniMax는 C단계 제품(Talkie 채팅, 해로우 AI 비디오 생성)을 통해 성공을 거두었으며, 이러한 애플리케이션의 수익이 전체 수익의 약 70%를 차지했습니다. 하지만 C단계 시장의 경쟁이 너무 치열하여 사용자들이 쉽게 이탈했으며, 기대했던 “슈퍼 AI 애플리케이션”도 등장하지 않았습니다.
올해 상반기에는 상황이 완전히 바뀌었습니다. B단계 오픈 플랫폼과 기업 서비스의 수익이 7,390만 달러(전년 대비 703% 증가)로 전체 수익의 63.4%를 차지하며 주요 수익원이 되었습니다. 경영진에 따르면, 8월 기준 연간 안정적인 수익(ARR)은 8억 달러를 초과했으며, 기업 고객과 개발자 수는 지난해 말 대비 10배 증가했습니다. 해외 수익도 60.8%를 차지하며 230개국 이상으로 사업을 확장했습니다.
간단히 말해, 이전에는 일반 사용자에게 “AI 도구”를 판매했다면, 이제는 기업과 개발자에게 “AI 도구”를 판매하여 더 많고 안정적인 수익을 얻고 있습니다.
2. 토큰의 새로운 성장 동력으로의 부상
토큰이란 AI 모델의 사용 횟수를 의미합니다. 즉, 모델을 사용하여 작업을 수행할 때마다(질문에 답하거나 코드를 작성하거나 비디오를 제작하는 등) 토큰이 소모됩니다.
올해 MiniMax의 성장은 단순히 “더 많은 사람들이 AI를 사용하는 것”이 아니라 “각 사용자가 AI를 더 자주 사용하는 것”에 기반합니다. 7월의 토큰 소모량은 1월의 20배에 달했으며, 이는 사용자 수의 증가율보다 훨씬 빠른 성장입니다. 이는 AI가 에이전트(Agent) 단계로 진화했기 때문입니다. 이전에는 챗봇이 한 가지 질문에 답하기 위해 몇 번의 모델 호출만 필요했지만, 이제는 복잡한 작업을 여러 단계(검색 → 계획 → 실행 → 검증 등)로 나누어 모델을 호출해야 합니다. 예를 들어, AI에게 시장 보고서를 작성하도록 요청하면 데이터를 검색하고 분석한 후 내용을 작성하는데, 각 단계마다 토큰이 소모됩니다.
이러한 추세에 맞춰 MiniMax는 모델을 지속적으로 업데이트하고 있습니다. 6월에는 코드 작성 및 에이전트 기능을 강화했으며, 7월에는 H3 모델을 오픈소스로 공개하여 개발자들이 무료로 사용할 수 있도록 했습니다. 3주 만에 2,400만 회 다운로드되었으며, 300개 이상의 새로운 모델이 생성되었습니다. 창립자는 모델의 가치는 오픈소스 여부가 아니라 효과, 비용, 업데이트 속도에 있다고 강조합니다. 이러한 순환을 통해 모델이 더 강력해지면 기업이 더 많은 작업을 의뢰하고, 토큰 사용량이 증가하며 수익도 상승합니다.
3. 빠른 성장에도 불구하고 적자: R&D 비용이 수익의 2.5배
수익은 283% 증가했지만, MiniMax는 여전히 적자를 기록하고 있습니다. 상반기 조정 후 순손실은 2억 9,300만 달러(전년 1억 3,900만 달러, 111% 증가)였으며, R&D 비용은 2억 9,700만 달러(전년 1억 2,400만 달러, 2.5배)에 달합니다.
왜 적자일까요? 대형 AI 모델 개발에 많은 비용이 소요되기 때문입니다(팀 운영, GPU 구매, 인프라 구축 등). 하지만 긍정적인 점도 있습니다. R&D 성장률(138.8%)은 수익 증가율보다 낮았으며, 마케팅 비용은 17.9% 감소했습니다(비용을 많이 투자하지 않고도 성과를 얻었습니다). 또한 매출 총이익률(Gross Margin)도 12.1%에서 17.9%로 상승했습니다(인프라 효율성 향상).
그러나 17.9%의 매출 총이익률은 여전히 낮은 수준입니다. 전통적인 소프트웨어는 고객 1명당 비용이 거의 없지만, 대형 AI 모델은 사용할 때마다 GPU, 전력, 인터넷 접속 등의 비용이 발생합니다. 따라서 회사는 비용을 절감하기 위해 노력하고 있습니다. 지난 2개월 동안 텍스트 모델의 인프라 효율성이 3배 향상되었으며, 차세대 모델 M3.1은 추론 비용을 초기의 1/3으로 줄일 계획입니다. 창립자는 비용을 절감하면 가격을 낮추어 더 많은 사용자를 유치하고 매출 총이익률을 높일 수 있다고 말합니다.
4. 치열한 경쟁 속에서의 지속 가능성
대형 AI 모델 시장은 OpenAI, Google, Anthropic(해외), DeepSeek, ByteDance, Alibaba(국내) 등이 몇 달마다 모델을 업데이트할 정도로 경쟁이 치열합니다. MiniMax도 투자를 중단하면 빠르게 뒤처질 수 있습니다.
예를 들어, M3 모델 개발 중 평가 시스템이 부족하다는 것을 발견하면 새로운 기반 기술을 개발했으며, H3 모델은 이미 효과가 검증되었습니다. M3.1은 더욱 최적화될 예정입니다. 또한 B단계 고객들은 API의 성능, 비용, 안정성을 중요하게 여기므로 경쟁사가 어느 한 가지 측면에서 우수하면 고객을 잃을 수 있습니다. 따라서 MiniMax는 지속적인 혁신과 품질 향상을 통해 경쟁에서 우위를 유지해야 합니다.
5. 결론
MiniMax는 빠른 성장과 새로운 기술 도입을 통해 시장에서의 입지를 강화하고 있습니다. 하지만 치열한 경쟁과 높은 R&D 비용으로 인해 적자를 기록하고 있습니다. 회사는 이러한 문제를 해결하기 위해 지속적인 노력과 혁신이 필요합니다. 동시에 효율적인 비용 관리와 마케팅 전략을 통해 수익성을 높이고 시장 점유율을 확대해야 합니다.