칭화대 교수가 만든 '즈푸AI' — 세계 최초 LLM 상장, GLM-4.7로 GPT에 도전

홍콩 증시 1,159대 1, 세계 최초 LLM 상장사의 등장

• 2026년 1월, 즈푸AI(智谱AI, Zhipu AI) 가 홍콩 증시에 상장 — 세계 최초 LLM 순수 스타트업 상장 사례
  • 공모가 116.20 홍콩달러, 청약 경쟁률 1,159대 1
  • 상장 직후 주가 최대 8% 급등, 총 43억 4,000만 홍콩달러(약 5억 5,800만 달러) 조달
• 재무적으로는 사실상 재앙
  • 2025년 상반기 매출 1억 6,178만 위안, 순손실 23억 6,000만 위안 — 손실이 매출의 15배
  • 그럼에도 시장은 열광. 이유는 중국 AI 전략 지도를 이해해야 보임

칭화대 연구실에서 시작된 불씨

• 창업자는 탕제(唐杰) 와 리쥐안쯔(李娟子) — 칭화대학교 컴퓨터공학과 교수들
  • 수십 년 지식 그래프·자연어 처리 연구 → 2019년 6월 칭화대 연구실에서 분사
  • 업계 반응은 "교수 두 명이 AI 모델 없이 비전만 갖고 시작한 회사"
• 2022년 8월, GLM-130B 공개 — 1,300억 파라미터, 중국어·영어 동시 구사
  • 중국 스타트업 최초 자체 개발 사전훈련 LLM
  • 탕제의 전략 "칩이 막혀도 모델 설계와 훈련 효율로 극복한다. 오픈소스로 가되 성능으로 증명한다"

GLM-4.7, "월 3달러로 GPT를 이긴다"

• 2025년 12월 22일, GLM-4.7 공개
  • 약 3,500억 파라미터 MoE 아키텍처
  • 최대 20만 토큰 컨텍스트 — 긴 코드베이스 전체를 한 번에 읽고 분석 가능
  • 오픈소스, 클라우드 이용 시 월 3달러 — OpenAI/앤트로픽 월 200달러 플랜과 성능 비견
• 벤치마크 성적이 인상적
  • LiveCodeBench 84.9% — Claude Sonnet 4.5보다 높음
  • SWE-bench 73.8% — 오픈소스 모델 중 1위
  • AIME 2025 95.7% — 수학 경시대회 문제 풀이
• 핵심 혁신은 Preserved Thinking
  • 멀티턴 대화 전반에서 추론 흐름 유지
  • 30시간짜리 장기 작업에서도 이전 단계 논리 기억
  • Claude Code, Cline, Roo Code 등 주요 툴과 직접 연동
• 세 가지 사고 모드
  • Interleaved Thinking — 답변 전 반드시 먼저 생각
  • Preserved Thinking — 멀티턴 추론 연속
  • Turn-level Thinking — 요청 난이도에 따라 추론 깊이 자동 조절

제재가 만든 해자 — 엔드포인트 전환 전략

• 2025년 1월 미국이 즈푸AI를 수출 통제 명단에 올리면서 미국산 칩·클라우드 접근 차단
  • 동시에 중국 기업의 Claude API 접근도 제한됨
• 즈푸AI의 대응 — "개발자들이 엔드포인트 하나만 바꿔도 Claude에서 GLM-4.7로 전환되도록 설계"
  • 제재가 오히려 내수 독점 기회로 전환됨
  • 중국산 칩 40여 종과 호환, 엔비디아 없이도 구동 가능
• 챗봇 아레나 글로벌 리더보드에서 GLM-4.5는 세계 5위 기록 (2025년 9월 기준)

인내자본(耐心資本) — 적자를 투자로 읽는 중국

• 2025년 상반기 R&D에 15억 9,500만 위안 — 전년 대비 85.7% 급증, 매출의 8배
• 투자자 명단 — 알리바바, 텐센트, 메이투안, 샤오미, 앤트그룹 (총 83억 4,400만 위안)
  • 중국 정부도 세 차례 직접 투자. 청두시 최근 투자만 3억 위안
• 중국의 논리 — "AI 기초 모델은 국가 인프라, 오픈AI 종속이면 디지털 주권 없음. 적자는 감수한다"
• 상장 경로도 전략적
  • 본토 커촹반(科创板) 상장 시도 → 감독당국 회신 없음
  • 홍콩으로 전환 → 더 유연한 기준 + 글로벌 투자자 노출

동남아 우회 + 오픈소스로 세계 포위

• 미국 시장이 막힌 대신 동남아 정부·대학을 전초기지로 활용
  • 자국 데이터 유출 꺼리는 신흥국 수요 + 즈푸AI '주권형 AI' 서사 매칭
• 2억 5천만 명 ChatGLM 사용자가 데이터 해자
• GPT-4 Turbo 가격 대비 10배 이상 저렴한 GLM-4.7

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기술 맥락

"교수가 창업한 LLM 회사가 상장한다"는 스토리의 진짜 맥락은 중국의 AI 산업 정책이에요. 미국이 엔비디아 A100/H100 같은 최신 가속기를 막으니까, 중국은 "하드웨어로 안 되면 알고리즘 효율로 극복한다"는 노선을 택했어요. MoE 구조, 양자화, 저비용 훈련 기법 같은 쪽에 중국 AI 스타트업들이 공격적으로 투자한 이유예요.

GLM-4.7이 가격 파괴를 한 건 딥시크가 먼저 했던 방식이지만, 즈푸AI는 거기에 "오픈소스 + API 호환성"을 얹었어요. Claude API 쓰던 개발자가 엔드포인트만 바꿔도 전환되게 만든 거, 이거 진짜 영리해요. 중국 정부가 Claude API 접근 막아버리니까 그 개발자들을 자연스럽게 받아낸 거거든요. 제재를 역이용한 케이스예요.

Preserved Thinking 같은 기능이 왜 중요하냐면, 30시간짜리 코딩 작업 같은 에이전트 시나리오에서 기존 모델은 중간에 맥락을 잃어버려요. 그래서 매 턴마다 "아까 내가 뭘 하려고 했지"를 다시 추론해야 하고, 이게 비용·품질 모두 떨어뜨려요. 이 기능은 Claude의 extended thinking, OpenAI o3의 reasoning과 같은 흐름이에요.

인내자본(耐心資本)이라는 개념도 주목할 만해요. 매출의 8배를 R&D에 쏟아도 정부·빅테크가 지속 투자하는 건, "AI 기초 모델은 국가 인프라"라는 프레임 때문이에요. 한국은 하이퍼클로바X, KoGPT 같은 시도가 있지만 글로벌 벤치마크 최상위권 존재감은 없거든요. 이 기사가 던지는 질문은 "한국이 기초 모델 경쟁에 계속 베팅할 건지, 응용으로 갈 건지"예요.