Meta가 Alexandr Wang를 영입해 새로운 AI 모델을 구축한 지 1년, 이제 Zuckerberg가 이를 판매해야 할 차례

Alexandr Wang과 그의 Scale AI 핵심 엔지니어 그룹을 영입하여 인공지능 (AI) 역량을 개편하기 위해 140억 달러 이상을 지출한 지 1년이 지난 지금, Meta는 적어도 AI 분야에서 다시 주목받기 시작했습니다. 비록 OpenAI, Anthropic, Google에 비해서는 시장에서 여전히 뒤처져 있지만 말입니다.

Wang의 큰 성과는 지난 4월 Muse Spark AI 모델을 인도한 것이었으며, 이는 Meta가 독자적인 파운데이션 모델 (foundation models) 분야로 처음 도약하며, 오픈 소스 (open source) 또는 AI 분야에서 더 흔히 불리는 오픈 웨이트 (open weight) 방식에 대한 엄격한 고수에서 벗어났음을 의미합니다. Wang이 이끄는 그룹인 Meta Superintelligence Labs는 기술 산업에서 가장 뜨거운 분야에서 회사에 활력을 불어넣기 위해 설립되었습니다.

이제 CEO Mark Zuckerberg는 새로운 모델을 확보했으므로, 이를 재정적 성공으로 이끄는 것은 그의 몫입니다. 이는 단순히 핵심 광고 사업을 강화하고 보강하는 데 기술을 사용하는 것을 넘어, 회사가 AI 도구에 대해 유료 사용자를 유치할 수 있음을 보여주어야 함을 의미합니다.

주식 매수를 권고하는 William Blair의 애널리스트 Ralph Schackart는 "Meta는 채택과 상업화 모두에 대해 더 많은 증거를 제시해야 합니다"라고 말했습니다. 그는 이어 "투자자들은 AI가 광고 모델을 개선하는 데 미치는 상당한 긍정적 영향 그 이상으로, Meta가 새로운 AI 우선 제품을 수익화하기를 기대하고 있습니다"라고 덧붙였습니다.

월스트리트는 적어도 지금까지는 별로 감명받지 않은 모습입니다. Meta의 주가는 지난 12개월 동안 18% 하락하며, 자체적인 AI 과제를 안고 있는 Microsoft와 함께 메가캡 (megacap) 그룹 내에서 최악의 성과를 기록했습니다. 이는 Meta가 1분기에 2021년 이후 가장 빠른 성장률인 33%의 매출 성장을 보고한 이후임에도 나타난 결과입니다.

Meta에게 있어 문제는 일부 업계 전문가들이 사후적으로 '전략적 실수'라고 부르는 것에서 시작되었습니다. 다른 대형 모델 제작사들이 접근 권한에 대해 비용을 부과하는 동안, 이 회사는 개발자들이 자유롭게 만질 수 있는 오픈 소스 접근 방식을 제공하는 Llama 모델 제품군을 통해 AI 분야에 뛰어들었습니다.

지난해 4월, Meta의 Llama 4 출시는 개발자들을 사로잡는 데 실패하며 기대에 미치지 못했고, 이는 Zuckerberg가 회사의 AI 개발 접근 방식을 재고하게 만드는 계기가 되었습니다. 두 달 후, Zuckerberg는 Scale AI 지분의 약 절반에 해당하는 143억 달러를 투자하겠다고 발표하며 기술 업계를 놀라게 했으며, 더 중요한 것은 Wang과 그의 핵심 측근들을 영입했다는 점입니다.

올해 4월 Wang이 Muse Spark를 개발하고 출시하면서 본격적인 움직임이 시작되었습니다. Info-Tech Research Group의 분석가인 Thomas Randall은 이 새로운 모델이 제3자 개발자에게 집중하는 대신, Facebook이나 Instagram과 같은 Meta의 앱은 물론 Ray-Ban Meta 안경과 같은 AI 기반 기기에 쉽게 통합되도록 설계되었다고 말했습니다. 이는 독립적인 Meta AI 앱 및 사이트와는 별개로 이루어집니다.

Randall은 "수많은 프론티어 모델 (frontier model) 제공업체들이 근본적으로 다양한 방식으로 변화할 것이며, Meta는 스스로 소유한 일관되고 신뢰할 수 있는 독자적인 모델을 보유해야 합니다"라고 말했습니다. 그는 또한 Zuckerberg가 지난 1년 동안 Wang과 다른 유명 AI 인재들을 영입하기 위해 지갑을 열지 않았다면, Meta는 Randall이 회사를 위한 "전략적 재건 (strategic rebuild)"이라고 부른 과정에서 "길을 잃었을" 것이라고 덧붙였습니다.

Randall은 Meta가 "가장 최적화된 경로"를 택하지는 않았지만, 적어도 "그들이 달성하려는 비전과 Wang이 달성하려는 비전이 무엇인지 이제는 볼 수 있습니다"라고 말했습니다.

Muse Spark 출시 이후, Meta는 온라인 광고를 넘어 사업을 확장하려는 노력의 일환으로 새로운 AI 및 비즈니스 관련 구독 플랜을 공개했습니다. 역사적으로 이는 성공하지 못했습니다. Meta는 여전히 매출의 98%를 광고에 의존하고 있습니다.

Schackart는 "수익화가 뒤처지더라도, Muse Spark에 의해 만들어진 새로운 AI 우선 (AI-first) 제품 목록이 늘어나고 있다는 실질적인 증거를 보고 싶다"고 말했습니다. 그는 그것이 "투자자들이 찾고 있는 것"이라고 덧붙였습니다.

Wang의 모델이 아무리 뛰어나더라도, Zuckerberg는 Llama의 실패를 겪은 개발자들 사이에서 넘어야 할 높은 산을 마주하고 있습니다.

"현재 시점에서 AI 커뮤니티는 Meta를 대체로 무시하고 있다고 생각합니다"라고 토큰 엔지니어링 (token engineering) 분야에서 활동하는 스타트업 Neurometric의 CEO Rob May는 말했습니다.

May는 Wang이 MSL을 이끌며 얼마나 많은 성공을 거두었는지 가늠하기 어렵다고 말했습니다. 왜냐하면 이 회사는 지금까지 단 하나의 AI 모델만을 출시했기 때문인데, 그는 해당 기술이 널리 접근 가능하지 않다는 점을 들어 이를 AI 커뮤니티 사이에서 "하품이 나올 정도 (yawn)"라고 특징지었습니다.

Meta가 Llama를 통해 제3자 개발자들을 적극적으로 유혹해 왔음에도 불구하고, May는 Wang 체제하에서의 회사의 노력이 내부용 사용에 맞춰져 있는 것으로 보인다고 말했습니다. May는 과거에 Llama 관련 문제로 Meta와 정기적으로 연락을 주고받았으나, 이제는 "그들이 메시지에 답장을 하게 만들 수가 없다"고 말했습니다.

May는 Meta가 연간 2,000억 달러 규모의 비즈니스를 보호해야 하기 때문에, 핵심 광고 제품을 위한 AI에 집중하는 것이 타당하다고 인정합니다.

그는 "그 회사는 이미 기계를 구축해 놓았습니다"라고 말했습니다.

엔터프라이즈 스타트업 Lovelace의 CEO이자 전 Google Cloud AI 책임자인 Andrew Moore는 Meta가 자신들만의 길을 찾기에 아직 늦지 않았다고 말했습니다.

Meta는 훈련 기술 (training techniques)을 통해 모델을 더 효율적으로 만드는 데 집중해 왔습니다. Moore는 이것이 파운데이션 모델 (foundation models)의 상승하는 비용을 걱정하는 개발자들 사이에서 주요한 차별화 요소가 될 수 있다고 말했습니다.

Moore는 "만약 그들이 독점적이고 계산 효율적인 (computationally efficient) 모델을 만든다면, 이는 거대 기업들 사이에서 벌어지는 이 데스매치 (death match)에서 일어나고 있는 일들과는 매우 다를 것입니다"라며, "그들은 정말로 이득을 볼 수도 있습니다"라고 말했습니다.

Moore는 또한 Meta가 비용, 지연 시간 (latency), 또는 개발자들에게 중요한 기타 기술적 미묘함 (technical nuances) 중 어느 곳에서든 우위를 보여주어야 한다고 덧붙였습니다.

컨설팅 회사 KOI AI의 CEO이자 전 IBM Consulting 제품 책임자인 Krish Subramanian는 개발자들이 Meta가 제공하는 것보다 Google의 AI 모델에 더 열광하고 있다고 말했습니다. Llama의 매력은 오픈 웨이트 (open-weight) 대안 모델을 원하는 개발자들을 구체적으로 겨냥했다는 점이었지만, Muse Spark의 경우 Meta가 그 방향으로 거의 노력을 기울이지 않았다고 그는 말했습니다.

"제3자 개발자(third-party developers)에게 집중하지 않는다면, 개발자 신뢰의 결여가 결국 그들에게 타격을 줄 것입니다."라고 Subramanian은 말하며, Microsoft가 Azure 초기 시절 오픈 소스 코더(open-source coders)들로부터 신뢰를 회복하는 데 수년이 걸렸음을 언급했습니다.

"단순히 폐쇄적 생태계(walled-garden ecosystem)와 광고 수익을 주요 수입원으로 삼는 데만 집중한다면, 그들은 아마 결코 거물급 플레이어가 되지 못할 것입니다."라고 그는 덧붙였습니다.

Meta 대변인은 오픈 소스 생태계에 대한 회사의 지속적인 지원에 관한 Wang의 최근 발언을 언급하며, Meta가 이전에 발표한 대로 Muse Spark의 기반 기술을 API를 통해 외부 개발자들에게 제공할 계획을 여전히 가지고 있다고 밝혔습니다.

대변인은 "우리는 이미 일부 초기 파트너들과 테스트를 진행 중이며, 이번 달에 이를 출시하기를 기대하고 있습니다"라고 말했습니다.

개발자 관련 과제 외에도 사기 저하 문제도 있습니다. Meta는 연중 내내 인력을 감축해 왔으며, 지난 5월에는 약 8,000명의 직원을 해고했습니다. 해당 사안에 정통하며 솔직한 의견을 밝히기 위해 익명을 요구한 관계자들에 따르면, 이번 감원에는 신뢰 및 안전(trust and safety) 관련 역할을 수행하는 팀을 포함한 여러 부서가 포함되었으며, 이는 AI 개발 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 문제에 대한 우려를 불러일으켰습니다.

Meta는 해고에 대한 언급을 거부했습니다. 안전 관련 문제에 대해서는 대변인이 해당 사안에 대한 Wang의 발언을 인용했습니다. 그는 지난달 Core Memory 팟캐스트에서 "저에게 매우 중요한 것 중 하나는 이러한 모델들의 안전성입니다"라고 말했습니다.

AI 조직의 상층부에도 긴장감이 흐르고 있습니다. Muse Spark 출시는 내부적으로 높은 평가를 받았지만, 이 사안을 잘 아는 소식통에 따르면, 지난여름 AI 투자 열풍의 일환으로 합류한 전 GitHub CEO Nat Friedman과 함께 Wang은 해당 모델과 향후 출시작을 통해 의미 있는 매출 성장을 달성해야 한다는 압박을 받고 있습니다.

Meta의 기술 책임자(tech chief)이자 20년 경력의 베테랑인 Andrew Bosworth는 Zuckerberg의 측근이며, 만약 새로 영입된 인물들이 실패한 것으로 간주될 경우 CEO가 AI 분야에서 더 큰 역할을 맡기기 위해 의지할 수 있는 인물이라고 소식통들은 전했습니다. 지난 5월 팟캐스트에서 Wang은 보도된 내부 갈등에 대해 일축했습니다.

Wang은 Muse Spark를 앞으로 다가올 것들에 대한 "에피타이저"라고 불렀으며, 더 강력하고 "더 큰 모델들(larger models)"이 나올 것이라고 말했습니다.

하지만 AI 커뮤니티는 지속적인 업데이트와 새로운 기능의 흐름에 익숙해져 있습니다. 이는 OpenAI, Anthropic, 그리고 Google로부터 기대하는 바입니다.

스위스 국제경영개발대학원(IMD)의 경영학 교수인 Howard Yu는 "내가 중요하게 생각하는 것은 출시 빈도와 리듬(cadence)입니다"라고 말했습니다. "무언가를 출시했을 때, 그 모멘텀을 바탕으로 계속 발전시켜 나갈 수 있습니까?"

Info-Tech Research Group의 Randall은 궁극적으로 그러한 전략을 결정하고, "그들의 모든 제품을 통해 현재 얼마나 강력한 초강대국(superpower)인지를 보여주는 것"은 Zuckerberg의 몫이라고 말했습니다.

Yu도 이에 동의했습니다.

그는 특히 기술 기업의 경우, CEO가 비전을 정의하고 명확히 설명하며, 특히 수십억 달러의 지출이 수반될 때는 더욱 그렇다는 점을 언급하며 "이것은 정말 리더십에 관한 문제입니다, 그렇지 않습니까?"라고 말했습니다.

Zuckerberg의 메타버스 및 가상 현실(virtual reality) 야망이 2020년 말 이후 총 800억 달러 이상의 손실을 발생시켰다는 점이 AI에 대한 설득을 더 어렵게 만든다고 Yu는 말했습니다.

"그의 신뢰도가 유지될 수 있는 여유가 바닥나고 있습니다"라고 Yu는 말했습니다. "가상 현실으로의 진출이 투자자들 앞에서 그의 선의(goodwill)를 많이 소모했을 수도 있다고 생각합니다."

시청하기: Meta는 '상황 파악을 못 하고 있다(tone deaf)'