미래에셋증권
보이는 차이나
💡 중립
글로벌 증시 변동성이 이어지는 가운데서도 중국 AI 생태계의 성장 모멘텀은 유지되고 있다. 시장의 관심은 개별 모델 성능 경쟁에서 반도체, LLM, 에이전트, 휴머노이드로 이어지는 AI 밸류체인 내부로 순환하고 있으며, 특히 중국 LLM 기업들은 가격 대비 성능과 오픈소스 전략을 앞세워 사용자와 토큰 사용량을 빠르게 늘리는 모습이다. API 가격도 매우 낮은 구간으로 내려와 일부 모델은 입력 0.14달러, 출력 0.87달러/백만토큰 수준까지 내려갔고, 상단 가격대는 25달러, 75달러까지 분화되며 경쟁 구도가 뚜렷해졌다. 경쟁의 중심 역시 단순 모델 성능에서 코딩, 에이전트, 기업용 서비스로 이동하고 있다.
동시에 중국과창판과 홍콩거래소를 중심으로 AI 기업의 상장과 자금조달 환경이 확대되면서 데이터센터, 반도체, 모델 개발, 토큰 사용량 증가가 다시 투자와 성장을 자극하는 선순환 구조가 형성되고 있다. 단기적으로는 개별 LLM보다 클라우드와 데이터센터, 대규모 사용자 기반을 보유한 중국 빅테크의 역할이 더 중요해지고 있으며, 시장은 중국 AI 산업을 개별 기업이 아니라 생태계 전체의 확장성과 밸류에이션 재평가 관점에서 해석하고 있다. 다만 가격 경쟁과 CAPEX 확대에 따른 수익성 검증이 남아 있어, 당분간은 성장 기대와 효율성 우려가 공존하는 구간으로 보는 것이 적절하다.
📈 투자 포인트
- 중국 LLM 기업들이 가격 대비 성능과 오픈소스 전략을 활용해 사용자와 토큰 사용량을 확대하고 있으며, 경쟁 축이 모델 성능에서 코딩·에이전트·기업용 서비스로 이동하고 있다.
- 기업 고객 확보가 핵심 전략으로 부상하면서 일반 소비자용 질의응답보다 실무형 에이전트, 코딩, 업무 자동화 기능 강화가 두드러진다.
- 중국 과창판과 홍콩거래소를 중심으로 AI 기업의 상장 및 추가 자금조달이 확대되며, 데이터센터·반도체·모델 개발로 이어지는 투자 선순환 구조가 형성되고 있다.
- 중국 AI 산업의 투자 포인트가 개별 LLM보다 클라우드, 데이터센터, 대규모 사용자 기반을 보유한 빅테크와 생태계 전체로 확장되고 있다.
⚠️ 리스크
- 가격 인하 경쟁이 심화되면서 일부 기업의 수익성 악화 가능성이 커지고 있다.
- 기술 변화 속도가 빨라 경쟁 과정에서 도태되는 기업이 생길 수 있으며, 시장 재편도 예상보다 빠를 수 있다.
- 대규모 CAPEX 확대에 대한 투자 효율성과 수익률 검증이 필요해질 가능성이 있다.
- 보안과 데이터 관리 측면의 규제 강화, 그리고 오픈소스 확산에 따른 통제 이슈가 잠재적 부담으로 작용할 수 있다.
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