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관련 종목: CrowdStrike (CRWD)

크라우드스트라이크(CrowdStrike, CRWD)가 6월 3일(현지시간) 장 마감 후 FY2027 1분기 실적을 발표했다. 수치만 보면 나쁘지 않다. 매출은 전년 대비 26% 오른 13억 9천만 달러(약 1.9조 원)로 컨센서스(13억 6천만 달러)를 웃돌았고, 조정 EPS도 1.10달러로 예상치(1.07달러)를 뛰어넘었다. 그런데 주가는 📉 시간 외 거래에서 무려 13% 급락했다. 작년 팔콘(Falcon) 센서 장애 사태 이후 힘들게 회복해온 회사인데, 이번엔 또 다른 이유로 시장이 실망한 거다.

핵심 원인은 '빌링스 미스'와 '가이던스 서프라이즈 부재'다. 크라우드스트라이크의 Q1 빌링스는 시장 기대치를 밑돌았고, 2분기 가이던스로 내놓은 매출 14억 3천만~14억 4천만 달러는 컨센서스(14억 3천만 달러)에 딱 맞는 수준이었다. 즉 '비트'가 아니라 '인라인'이었던 거다. 최근 한 달간 주가가 60% 이상 치솟으며 엄청난 기대치가 쌓인 상태에서 이 정도론 만족할 수 없었던 셈이다.

근데 솔직히 회사 자체 기조는 좋아 보인다. 순 신규 ARR(연간 반복 매출)이 2억 5천 6백만 달러로 전년비 32% 성장 📈, 역대 최고 분기 기록을 세웠다. 영업 현금 흐름도 분기 최고인 5억 9천 1백만 달러. FY27 전체 순 신규 ARR 성장 가이던스도 520bp 상향 조정했다. 팔콘 사태로 흔들렸던 고객 신뢰가 어느 정도 회복됐다는 신호로 읽힌다.

이번에 같이 발표된 소식 중에 흥미로운 게 하나 있다. 바로 4대1 주식분할(Stock Split) 🔥 이다. 크라우드스트라이크가 상장(2019년 IPO) 이후 처음으로 주식분할을 결정했다. 기준일은 6월 25일이고, 7월 1일 영업 마감 후에 추가 주식이 배분되며, 7월 2일부터 분할 조정 가격으로 거래가 시작된다. 주가가 워낙 높아져서 접근성을 높이려는 목적이 있는 거다. 주식분할 자체가 주당 가치를 바꾸진 않지만, 소액 투자자 유입 기대감 덕에 보통 단기 모멘텀이 생기는 경향은 있다.

사실 크라우드스트라이크의 이번 주가 하락은 회사 펀더멘털보다는 '밸류에이션 게임' 문제가 크다. 지난 한 달간 주가가 60% 이상 오른 상태에서 나온 실적이니, 웬만한 비트로는 주가를 더 올릴 수 없었던 거다. 이걸 업계에선 "Buy the rumor, sell the news"라고 한다 — 기대에 사고 발표에

관련 종목: Broadcom (AVGO)

브로드컴(Broadcom, AVGO)이 6월 3일 장 마감 후 회계연도 2026년 2분기 실적을 발표했는데, 숫자만 보면 나쁘지 않다. 매출은 전년 동기 대비 48% 증가한 220억 달러(약 30조 원) 🔥, AI 반도체 매출은 무려 143% 폭증한 108억 달러를 기록했다. 주당 조정 순이익도 2.44달러로 시장 컨센서스(2.40달러)를 살짝 넘겼다. 근데 시장 반응은 전혀 달랐다. 시간 외 거래에서 주가가 무려 8~13% 📉 급락했다.

왜 이럴까? 핵심은 CEO 혹 탄(Hock Tan)이 AI 칩 연간 매출 가이던스를 올리지 않았다는 데 있다. 시장은 기대했다. "이 정도 AI 수요 폭증이면 당연히 전망치를 높이겠지"라고. 근데 탄은 2026 회계연도 AI 반도체 매출 목표를 기존대로 "560억 달러 이상"으로 유지했고, 2027 회계연도에 대해서도 "1,000억 달러 이상"이라는 기존 수치를 반복했다. 올해 주가가 AI 기대감에 많이 올라와 있었으니, 이 정도로는 만족하기 어려웠던 거다.

솔직히 숫자는 굉장하다. 반도체 솔루션 부문 매출만 150억 달러로 전년 대비 79% 성장, 영업이익률은 사상 최고인 67%를 찍었다. 구글, Meta, Anthropic, OpenAI와 멀티기가와트급 AI 컴퓨팅 장기 공급 계약도 맺어뒀고, 콜에서 두 곳의 추가 고객으로부터 60억 달러 규모 AI 주문도 공개했다. 3분기 전망도 매출 294억 달러(전년비 +84%)로 강하다.

그럼에도 📉 주가가 이렇게 무너진 건 결국 '기대 게임'이다. AI 붐을 타고 브로드컴 주가는 연초부터 높이 올라와 있었고, 투자자들은 "가이던스 상향"이라는 카탈리스트를 기다렸다. 근데 그게 안 나왔다. 매출도 컨센서스(222.7억 달러)를 살짝 밑돌았다.

사실 브로드컴이 이번에 공개한 주요 고객 리스트를 보면 이야기가 다르다. 구글, Meta, OpenAI, Anthropic... 그야말로 AI 세계의 모든 큰손들이 브로드컴의 커스텀 AI 칩(XPU)을 쓰고 있거나 계약 중이다. 특히 두 곳의 신규 고객으로부터 60억 달러짜리 주문을 받았다는 공개도 나쁜 소식이 아니다. 내년 회계연도(FY27)에 '1,000억 달러 이상'이라는 목표가 현실화된다면, 지금 주가 하락은 나중에 매수 기회로 보일 수도 있다.

근데 지금 당장 시장은 그걸 기다려줄 여유가 없었나 보다. 기대가 너무 높

미국 백악관이 오늘(6월 3일) "AI 혁신 및 보안 촉진" 행정명령에 서명했습니다. 내용을 들여다보면, 요즘 전 세계적으로 논의되는 AI 규제 방향과는 꽤 다른 노선을 선택했다는 게 눈에 띄어요.

가장 중요한 포인트는 강제적인 라이선스 제도 대신 자율적인 협력 체계를 선택했다는 점입니다. EU AI Act처럼 사전 심사나 등록 의무를 부과하는 방식이 아니라, NSA가 분류된 벤치마킹 프로세스를 개발해서 "커버드 프론티어 모델"을 지정하되, 개발사 참여는 의무가 아닌 자발적 협력으로 운영한다는 거예요. 규제 프레임 자체를 거부한 셈이에요.

근데 그렇다고 이게 완전히 손을 놓은 정책은 아닙니다. 사이버보안 측면에서는 꽤 구체적인 조치들이 담겨 있거든요. 연방기관들은 30~60일 안에 정보 시스템을 업그레이드해야 하고, DHS(국토안보부)는 정부 정보 시스템의 사이버 방어를 우선적으로 강화해야 해요. 또 정부와 민간 인프라를 연결하는 AI 사이버보안 클리어링하우스를 새로 만드는데, 농촌 병원이나 지역 은행 같은 소규모 기관도 포함한다는 점이 눈길을 끌어요. 그동안 보안 역량이 취약한 곳들이었거든요.

법 집행 측면에서도 조치가 있었습니다. 검찰총장이 AI를 이용한 불법 컴퓨터 접근이나 데이터 탈취를 기존 연방법 위반으로 적극 기소하도록 우선순위를 지정했어요. 새로운 법을 만드는 게 아니라 기존 법의 집행을 강화하는 방식인데, 이것도 "최소 규제, 최대 활용" 기조와 일관된 접근이에요.

솔직히 이 행정명령을 보면서 든 생각은, 미국이 AI 분야에서 혁신 속도를 늦추고 싶지 않다는 메시지를 매우 강하게 보내고 있다는 거예요. OpenAI의 Stargate 프로젝트에 수십억 달러 인프라 투자가 이어지는 시점에 이런 정책이 나왔다는 게 우연은 아닐 거예요.

EU가 AI Act로 사전 규제 강화 노선을 택한 것과 미국이 자율 협력 노선을 택한 것 — 이 두 접근의 결과가 5년 후에 어떻게 나타날지가 진짜 흥미로운 실험이 될 것 같아요. AI 생태계의 중심이 어디에 형성될지, 어느 쪽이 더 안전하고 혁신적인 시장을 만들어낼지 — 아직 결론이 나지 않은 질문들이고, 그래서 지금 이 순간이 중요한 분기점처럼 보이기도 합니다.

마이크로소프트가 드디어 자체 AI 모델을 꺼내들었습니다. OpenAI에 의존하지 않고 처음부터 직접 만든 추론 특화 모델이에요. Build 2026 컨퍼런스에서 Mustafa Suleyman이 직접 무대에 올라 공개한 이 모델의 이름은 MAI-Thinking-1 — 마이크로소프트 AI 브랜드의 첫 번째 플래그십 추론 모델입니다.

근데 이게 단순한 신제품 발표가 아니에요. 마이크로소프트는 그동안 OpenAI에 수백억 달러를 투자하면서 GPT 계열 모델을 자사 제품 곳곳에 적용해왔거든요. Azure, Microsoft 365, Copilot이 전부 거기에 기반하고 있었으니까요. 그런데 이번에 "우리가 직접 만든 모델"을 공식 발표했다는 건, 단순히 포트폴리오를 다양화하는 게 아니라 전략적 독립성을 확보하겠다는 의지로 읽혀요. 실제로 이번 발표에서 "OpenAI 데이터 증류(distillation)를 하지 않았다"고 따로 강조했는데, 업계 기준으로 보면 그냥 지나칠 수 없는 멘트입니다.

기술 스펙을 보면 꽤 흥미롭습니다. 활성 파라미터는 350억 개지만, Mixture of Experts 구조를 사용해서 총 파라미터는 무려 1조 개에 달해요. 컨텍스트 창은 256K 토큰이고, 학습 데이터는 전부 상업적으로 라이선스된 클린 데이터만 사용했다고 합니다. 멀티스텝 명령어 처리, 긴 컨텍스트 추론, 코드 생성에 특히 강하도록 설계됐다고 해요.

성능 수치가 눈에 띄어요. AIME 2025에서 97.0%, AIME 2026에서 94.5%를 기록했는데, 이건 수학·과학 추론 능력을 측정하는 대표적인 어려운 벤치마크입니다. 그리고 독립 평가자들이 참여한 블라인드 사이드-바이-사이드 평가에서 Claude Sonnet 4.6보다 선호도가 높았다고 하고, 코딩 벤치마크 SWE Bench Pro에서는 Claude Opus 4.6에 맞먹는 수준이라고 발표했어요.

솔직히 이 수치를 액면 그대로 다 믿기는 어렵습니다. 자기 모델 발표할 때 유리한 벤치마크만 골라서 보여주는 건 업계의 오랜 관행이니까요. 그래도 외부 평가자를 투명하게 활용한 블라인드 테스트를 근거로 제시했다는 건 그냥 허튼소리라고 보기도 애매해요.

현재 Azure AI Foundry에서 프라이빗 프리뷰로 접근 가능하고, 기존 Chat Completions API와 호환됩니다. function calling과 멀티레이어 명령어 처리도 지원해요. Microsoft 36

알파벳이 6월 1일, 주식을 발행해 800억 달러 — 우리 돈으로 약 110조 원 — 을 조달하겠다고 발표했습니다. 특이한 점이 있어요. 이 회사가 마지막으로 주식을 발행한 게 2005년이에요. 21년 만의 주식 발행입니다. 구글이 검색 광고로 그동안 얼마나 잘 벌었는지를 단적으로 보여주는 사실이기도 하죠 — 지금껏 외부에서 돈을 빌릴 필요가 없었다는 뜻이니까요.

조달 구조를 보면 세 갈래로 나뉩니다. 먼저 버크셔 해서웨이가 100억 달러를 직접 투자합니다. 워런 버핏의 버크셔가 구글에 투자한다는 게 자체로 화제인데, 이 회사는 그동안 자신이 이해하지 못하는 사업엔 투자하지 않는 것으로 유명했거든요. 그 다음으로 300억 달러는 기관투자자 대상 인수 방식으로 조달하고, 나머지 400억 달러는 시장에서 점진적으로 주식을 파는 방식(at-the-market 프로그램)으로 마련합니다.

조달한 돈이 어디에 쓰이냐 하면, 전부 AI 인프라 구축입니다. 알파벳은 올해 설비투자(capex)를 1,800억 달러에서 1,900억 달러로 잡고 있고, 2027년에는 이보다 더 늘어날 거라고 했어요. 한화로 약 250조 원이 넘는 금액인데, AI 수요가 공급 가능한 수준을 훨씬 초과하고 있다는 게 이 규모를 정당화하는 근거입니다. 쉽게 말하면 "고객들이 AI 쓰겠다고 줄 서 있는데, 서버가 없어서 못 주는 상황"이라는 거예요.

이게 꽤 중요한 신호인 게, 구글은 AI 경쟁에서 한때 "뒤처지는 거 아니냐"는 말을 들었던 회사입니다. 2023년에 ChatGPT가 나오면서 검색 사업 전체가 위협받는 거 아니냐는 우려가 나왔고, 내부적으로도 상당히 혼란스러웠다는 이야기가 돌았거든요. 근데 지금은 Gemini 3.5 Flash를 전 세계 기본 모델로 배포하고, 800억 달러를 조달해 AI 인프라에 쏟아붓겠다는 회사가 됐어요. 불과 2~3년 사이의 변화가 꽤 극적입니다.

버크셔 해서웨이의 참여가 특히 눈길을 끕니다. 워런 버핏은 자신이 이해하지 못하는 사업에는 투자하지 않는다는 원칙으로 유명한데, 이번에 AI 인프라 프로젝트에 100억 달러를 베팅했다는 건 적어도 "알파벳의 AI 인프라 사업은 이해할 수 있다"고 판단했다는 뜻이겠죠. AI 자체를 이해하기 어렵더라도, AI가 필요로 하는 물리적 인프라 — 데이터센터, 서버, 전력 인프라 — 는 전통적인 사업 논리로 평가할 수 있으니까요.

이번 조달이 시장에서 어떻게 소화될지, 그리

마이크로소프트가 2026년 6월 2일부터 열린 Build 2026 개발자 컨퍼런스에서 자사 브랜드의 AI 모델 7종을 한꺼번에 발표했습니다. 이름은 MAI 시리즈, 즉 Microsoft AI 시리즈예요. 브랜드 이름부터 노골적으로 "우리 모델"이라는 걸 강조하는 느낌인데, 그도 그럴 것이 지금까지 마이크로소프트는 OpenAI에 거액을 투자하면서 GPT 시리즈에 Copilot 서비스 전체를 얹어 쓰는 구조였거든요. 이번 발표는 그 구도에서 조금씩 벗어나겠다는 신호를 분명히 보낸 겁니다.

발표된 모델들을 보면 꽤 촘촘하게 준비됐습니다. 추론 영역에서는 MAI-Thinking-1이 마이크로소프트 최초의 추론 특화 모델로 나왔어요. 코딩 쪽에는 MAI-Code-1-Flash가 GitHub Copilot과 Visual Studio Code에 바로 통합됩니다. 이미지 생성과 편집은 MAI-Image-2.5가 담당하고요. 음성 인식 분야에서는 43개 언어를 지원하는 MAI-Transcribe-1.5, 텍스트를 음성으로 바꿔주는 MAI-Voice-2도 함께 공개됐습니다.

윈도우 사용자들에게 가장 직접적인 영향을 미칠 건 Aion 1.0 시리즈입니다. Aion 1.0 Instruct는 요약, 리라이팅, 접근성 기능 같은 텍스트 처리 작업에 쓰이는 소형 모델이고, Aion 1.0 Plan은 140억 파라미터 규모의 더 강력한 모델입니다. 사용자 의도를 파악하고 도구를 호출하며 파일을 관리하고 하위 에이전트를 조율하는 완전한 에이전트 워크플로를 클라우드 없이, 내 PC에서 직접 실행할 수 있다는 거예요. 이건 꽤 큰 변화입니다.

여기에 Microsoft Scout라는 개인 업무 에이전트도 발표됐어요. Teams, Outlook 같은 도구와 연동해서 회의 준비, 일정 충돌 해소, 반복 업무 자동화 같은 걸 알아서 처리해줍니다. Microsoft IQ라는 컨텍스트 레이어도 일반 공개됐는데, GitHub Copilot, Copilot Studio, Microsoft Foundry에 걸쳐 엔터프라이즈 지식을 AI 에이전트에 연결해주는 역할을 합니다.

사실 이번 발표에서 가장 주목할 부분은 모델 스펙보다 이 행보 자체입니다. 마이크로소프트가 "우리도 직접 만든다"는 의지를 이렇게 공개적으로, 이렇게 많은 모델을 한꺼번에 드러낸 건 처음이니까요. OpenAI와의 파트너십이 끝나는 건 아니겠지만, 사티아 나델라가 AI 공급망 전체를

Anthropic이 지난 6월 1일(현지 시각), 미국 증권거래위원회(SEC)에 비공개로 S-1 등록 신청서를 제출했습니다. 상장 목표 시점은 2026년 10월. 바로 며칠 전인 5월 28일에 650억 달러(약 89조 원) 규모의 시리즈 H 투자를 마무리하고 기업가치가 9,650억 달러(약 1,317조 원)에 달한 직후의 행보라서, 타이밍이 꽤 공격적으로 느껴집니다.

숫자부터 보면, 5월 기준 연간 매출 달리기(run-rate)가 약 470억 달러(약 64조 원)입니다. 2025년 말에 약 90~100억 달러였던 것과 비교하면 반년도 안 되는 기간 동안 약 5배 성장한 거예요. 이 속도가 솔직히 선뜻 납득이 안 될 정도인데, 기업 고객 확보와 API 사용량 폭증이 주된 원인으로 꼽힙니다. AI 수요 자체가 그만큼 폭발적으로 커지고 있다는 뜻이기도 하고요.

이번 시리즈 H 투자 구성을 보면 꽤 화려합니다. Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks, Sequoia Capital, Capital Group, Coatue 등이 공동 주도했고, Baillie Gifford, Blackstone, DST Global, Fidelity 같은 대형 기관도 참여했어요. 삼성, SK하이닉스, 마이크론 같은 반도체 기업들도 전략적 파트너로 이름을 올렸는데, 반도체 회사들이 AI 모델 기업에 직접 투자하는 구조가 이제 완전히 자리를 잡은 것 같습니다. Amazon이 이전에 약속했던 50억 달러도 이번 라운드에 포함됐어요.

근데 저는 개인적으로 이 IPO에서 가장 궁금한 부분이 따로 있어요. 'AI 안전(safety)'을 핵심 정체성으로 내세운 기업이 어떻게 성장 스토리를 공개 시장 투자자들에게 팔 것이냐는 거예요. Anthropic은 처음부터 "우리는 안전한 AI를 만드는 기업"이라는 걸 차별점으로 삼아왔잖아요. S-1 공개 문서가 나오면, 안전 관련 비용 구조나 리스크 요인들이 어떻게 기술됐는지를 보는 게 꽤 흥미로울 것 같습니다.

Anthropic의 IPO는 올해 SpaceX(xAI), OpenAI와 함께 '조 달러급 트리플 상장'의 하나로 꼽히고 있어요. 셋 다 상장에 성공한다면, AI 업계 역사에 남을 해가 될 겁니다. 물론 시장 상황이나 SEC 심사 결과에 따라 일정은 언제든지 바뀔 수 있지만, 흐름 자체는 이미 기정사실화된 분위기예요.

상장 이후 기업가치가 어디서 형성될지도 궁금

마사요시 손이 또 한 번 큰 판을 벌였다. 이번엔 프랑스다. 지난주 파리에서 열린 'Choose France' 서밋에서 SoftBank는 최대 750억 유로(약 110조 원)를 투자해 프랑스에 AI 데이터센터를 짓겠다고 발표했다. 유럽 내 AI 인프라 투자로는 역대 최대 규모다.

규모를 좀 더 구체적으로 보면 이렇다. 1단계로 5년에 걸쳐 450억 유로를 투입해 프랑스 북부 오드프랑스 지역에 3.1기가와트(GW) 용량의 데이터센터를 2031년까지 완공한다. 최종 목표는 총 5GW. 전체 유럽 데이터센터 총 용량이 약 20GW 수준이라는 점을 감안하면, 이 한 프로젝트만으로 유럽 전체 용량의 25%에 달하는 인프라를 짓겠다는 셈이다.

파트너십 구성도 눈에 띈다. 프랑스 국영 원자력 기업 EDF가 부샹의 폐쇄된 화력발전소 부지를 통째로 제공한다. 에너지 인프라 전문기업 슈나이더 일렉트릭은 됭케르크 항구에 대규모 냉각 및 전력 클러스터를 함께 짓는다. 데이터센터에서 가장 큰 문제가 전력과 냉각인데, 원자력 기반의 안정적 전력 + 전문 파트너라는 조합이 꽤 탄탄하다.

왜 하필 프랑스냐는 질문이 자연스럽게 나온다. 몇 가지 이유가 맞물린다. 프랑스는 유럽에서 원자력 비중이 가장 높아(전체 발전량의 70% 이상) AI 데이터센터가 요구하는 엄청난 전력을 안정적이고 비교적 저렴하게 공급받을 수 있다. 에마뉘엘 마크롱 대통령이 외국 기업의 프랑스 투자 유치에 매우 공격적이기도 하다. Choose France 서밋이 바로 그 목적으로 만들어진 행사다. EU의 예측 가능한 규제 환경도 장점이다.

SoftBank 입장에서도 이 베팅은 성격이 다르다. 2017~2019년 비전 펀드 시절엔 WeWork, Uber 같은 소프트웨어 스타트업에 과도한 밸류에이션으로 돈을 쏟아부었다가 크게 데였다. 이번엔 땅 위에 물리적으로 짓는 인프라다. 훨씬 느리지만 그만큼 안전하다고 판단한 것 같다. 그리고 SoftBank는 OpenAI의 주요 투자자이자 고객이기도 한데, AI 인프라를 직접 운영하면 그 관계도 달라질 수 있다.

유럽 입장에서 이 투자를 마냥 환영해야 하는지는 좀 복잡하다. 일본 자본이 유럽의 핵심 디지털 인프라를 소유하게 된다는 데이터 주권 문제, 미국과 중국에 이어 이번엔 일본에 의존하게 된다는 우려도 있다. 다만 유럽이 자체적으로 이 규모의 AI 인프라를 빠르게 구축하기 어렵다는 현실도 있다.

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지난 5월 28일, 앤트로픽(Anthropic)이 시리즈 H 투자 라운드로 **650억 달러(약 89조 원)**를 조달했다는 발표가 나왔습니다. 숫자 자체도 충격적이지만, 더 눈에 띄는 건 이번 라운드 이후 앤트로픽의 기업가치가 9,650억 달러에 달하게 됐다는 거예요. 이 수치, 경쟁사 OpenAI의 기업가치(8,520억 달러)를 처음으로 넘어선 겁니다.

AI 역사에서 꽤 중요한 순간이에요. OpenAI가 ChatGPT로 생성 AI 붐을 이끌어온 지난 몇 년간, 앤트로픽은 항상 2인자처럼 보였는데, 이제 그 구도가 바뀌었습니다.

이번 투자에는 단순한 VC들만 있는 게 아니에요. Altimeter Capital, Sequoia Capital, Coatue, Greenoaks 같은 실리콘밸리 정통 투자자들뿐 아니라, 삼성, SK하이닉스, 마이크론 같은 반도체 기업들도 전략적 파트너로 이름을 올렸습니다. AI 모델 회사인데 하드웨어 생태계 전반과 묶이고 있다는 게 흥미롭습니다. 앤트로픽이 단순히 API를 파는 회사를 넘어, 인프라 수준의 플레이어가 되려 한다는 신호처럼 읽혀요.

솔직히 9,650억 달러라는 기업가치가 현실적인지에 대해서는 저도 약간 회의적이에요. 하지만 앤트로픽이 올해 연간 반복 매출(ARR) 470억 달러를 넘겼고, 올해 처음으로 영업흑자가 예상된다는 점을 보면, 이 숫자가 마냥 공허한 건 아닌 것 같긴 합니다. 그래도 1조 달러 가까이는 좀...

같은 날 발표된 게 또 있어요. 바로 클로드 오퍼스 4.8(Claude Opus 4.8) 입니다. 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 SWE-Bench Pro에서 69.2%를 기록하며 GPT-5.5와 Gemini 3.1 Pro를 모두 앞질렀고, 기존 모델 대비 가격은 3분의 1로 떨어졌어요. 패스트 모드는 2.5배 빨라졌고요. 모델 성능 수치가 너무 자주 갱신되다 보니 감흥이 좀 무뎌지긴 했는데, 이번엔 '다이나믹 워크플로(Dynamic Workflows)'라는 기능이 특이했습니다.

아직 리서치 프리뷰 단계지만, Claude Code 환경에서 메인 에이전트 하나가 수백 개의 서브에이전트를 병렬로 생성해 동시에 작업을 처리할 수 있다고 해요. 수십만 줄 규모의 코드베이스 마이그레이션을 단일 세션에서 처리하는 것도 가능하다는 건데, 이게 실제로 안정적으로 작동한다면 개발자 워크플로에 꽤 큰 변화가 올

어제도 없던 모델이 오늘 나왔습니다. 중국 상하이의 AI 스타트업 MiniMax가 6월 1일, 새 플래그십 모델 M3를 정식 출시했어요. 조용히 등장한 것치고는 내용이 꽤 충격적인데요, 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 OpenAI의 GPT-5.5(58.6%)를 제치고 **59.0%**를 기록했거든요. Gemini 3.1 Pro도 뒤로 밀렸고요.

솔직히 처음엔 "또 중국 회사 자체 발표 아닌가?" 싶었는데, SWE-bench Pro는 제3자 기관 기준이라서 그냥 흘려보내기가 좀 어렵더라고요. BrowseComp(웹 탐색 능력 평가) 에서도 83.5점을 기록하면서 Claude Opus 4.7(79.3점)을 앞섰습니다.

MiniMax는 2022년 초 설립됐습니다. 창업자 옌쥔제(Yan Junjie)는 중국 AI 대기업 SenseTime 부사장 출신이고, 알리바바가 2024년에 6억 달러 투자 라운드를 이끌었어요. 텐센트, HongShan, IDG Capital도 투자자 명단에 있습니다. 올해 초 홍콩 증시에 상장(종목코드 00100.HK)한 이후 주가가 IPO 대비 약 400% 올라서 지금 시가총액은 약 337억 달러(한화 약 46조 원) 수준이에요. 최근엔 상하이 스타마켓(STAR) 이중 상장도 준비 중이라는 소식도 들리고요.

근데 이 정도 규모 회사인데 한국에서는 왜 잘 모르냐고요? 저도 잘 모르겠어요. 중국 AI 회사들이 종종 그렇게 조용히 커있더라고요. 이번엔 그냥 넘어가기 어렵겠다 싶었습니다.

M3의 핵심: Sparse Attention

M3의 가장 특징적인 기술은 MiniMax Sparse Attention(MSA) 아키텍처입니다. 기존 트랜스포머 모델들이 모든 토큰 쌍 간의 관계를 전부 계산하는 Dense Attention 방식을 쓴다면, MSA는 꼭 필요한 관계에만 집중합니다. 그 덕분에 연산량이 이전 모델 대비 약 1/20 수준으로 줄었다고 해요. 성능을 올리면서 비용을 그렇게까지 낮춘 게 이 아키텍처 덕분이라는 거고요.

컨텍스트 창은 최대 100만 토큰(1M)으로, 이전 모델(M2.7)의 무려 5배입니다. 512K 토큰까지는 고품질로 보장되고, 텍스트·이미지·영상 입력을 모두 기본 지원합니다.

12시간 동안 혼자 돌아간 코딩 에이전트

MiniMax가 공개한 데모 중 눈에 띄