낭만코딩

GPT를 쓰는 동안 메타는 33억 명을 포위했다 메타는 AI 경쟁에서 진 게 아니었다. 다른 경기를 뛰고 있었을 뿐일까? 2025년 내내 AI 업계의 공식 스토리는 간단했다. OpenAI가 선두, Google이 추격, Anthropic이 안전성으로 차별화, 그리고 메타는 오픈소스 Llama를 뿌리며 생태계 플레이어로 정착. 가장 사용자가 많은 기업이 정작 가장 강한 모델은 없는 아이러니한 구도였다. 오늘 메타의 Muse Spark가 공개됐다. 메타는 지난 9개월간 AI 스택 전체를 갈아엎었다. 아키텍처, 인프라, 데이터 파이프라인 전부. 그 결과물이 Muse Spark다. 공식 블로그가 공개한 엄청난 수치는 벤치마크 점수가 아니다. "같은 성능을 내는 데 Llama 4 Maverick 대비 10배 이상 적은 컴퓨팅으로 가능하다"는 효율성을 강조한 것이다. AI 경쟁은 결국 컴퓨팅 비용 싸움이다. 같은 성능을 10분의 1 비용으로 낼 수 있다면, 그건 단순한 모델 업그레이드가 아니라 AI 사업 구조 자체가 바뀌는 얘기다. 추론 벤치마크에서 Humanity's Last Exam 58%, FrontierScience Research 38%를 기록했다. Contemplating mode 기준이다. 이 시험들은 박사급 전문 지식을 요구하는 문제들이다. 작년까지 인간 전문가 집단도 30% 안팎을 넘기 힘들었던 기준이다. Contemplating mode는 여러 에이전트가 병렬로 추론해서 Gemini Deep Think, GPT Pro와 경쟁한다고 메타가 직접 발표했다. 그런데 여기서 나는 질문이 하나 생긴다. 메타가 만든 Muse Spark가 경쟁력 있는 성능이라면, 왜 GPT를 버리고 Meta AI로 갈아타야 하는가? 좋은 모델이 반드시 이기는 시대가 아니라는 걸 역사가 증명한다. 베타맥스는 VHS보다 화질이 좋았다. 구글 플러스는 기능이 충분했다. 승패는 스펙이 아니라 네트워크에서 갈렸다. 메타의 SNS 네트워크는 인류 역사상 전례가 없는 규모인건 다들 알고 있을 것이다. 2026년 1분기 기준 메타의 패밀리 앱 일일 활성 사용자(DAU)는 33억 명이다. WhatsApp 메시지가 하루에 1,000억 건 오간다. 인스타그램에는 하루 3,500만 건 이상의 릴스가 올라온다. Meta AI가 이 인프라 위에 올라탄다는 건, 사용자 획득 비용이 거의 제로라는 뜻이다. OpenAI는 GPT를 쓰게 만들기 위해 사람들을 새 앱으로 유도해야 한다. 메타는 이미 그 앱 안에 있다. Meta AI 월간 활성 사용자는 2025년 1분기에 10억 명을 넘어섰다. 다만 이 숫자는 사람들이 의도적으로 찾아 쓰는 GPT의 9억 주간 활성 사용자와 성격이 다르다. 메타는 이미 쓰는 앱 안에 AI가 있는 것이고, GPT는 쓰려고 목적을 갖고 여는 앱이다. 어느 쪽이 더 깊은 사용인지는 여전히 논쟁 중이다. 하지만 AI를 한 번도 의식적으로 쓴 적 없는 수십억 명에게 노출시키는 것 자체가 다른 게임이라고 볼 수 있다. 내가 가장 관심 있어하는 에이전트 생태계 관점에서 Muse Spark는 더 흥미롭다. 멀티에이전트 오케스트레이션이 기본 스펙으로 들어갔다. Contemplating mode가 작동하는 방식이 단일 모델이 더 오래 생각하는 게 아니라, 여러 에이전트가 병렬로 추론하고 합의를 이끌어내는 구조다. 이건 성능 문제이기도 한데, 동시에 레이턴시 문제이기도 하다. 더 똑똑한 답을 비슷한 속도로 내놓을 수 있다는 의미다. 헬스케어 훈련 데이터에도 공을 들였다고 메타는 밝혔다. 단순 벤치마크 경쟁이 아니라 실제 사용 케이스에서 신뢰도를 높이려는 전략이다. 메타가 노리는 건 "개인 초지능(Personal Superintelligence)"이라는 표현이 공식 블로그 제목에 버젓이 들어가 있다. 일반인의 일상에 깊이 파고드는 AI, 그게 메타의 방향이다. 예시를 들면, 인스타그램에서 음식 사진을 찍으면 영양 성분을 분석하고, WhatsApp에서 의사 처방전을 보내면 복약 정보를 정리해준다. 헬스케어, 교육, 쇼핑, 소통. 메타가 이미 장악한 모든 일상 영역에 AI가 내장된다. 그러면 OpenAI와 Anthropic, Google은 어떻게 될까? 직접적인 타격을 받는 건 OpenAI다. GPT의 강점은 "AI를 쓰려면 여기 와라"는 목적 기반 접근성이었다. 그런데 AI가 이미 쓰던 앱 안에 있다면, 새로 앱을 열 이유가 없다. 특히 AI에 익숙하지 않은 일반 사용자 계층에서 Meta AI의 침투력은 ChatGPT보다 높을 수밖에 없다. 기술을 모르는 사람이 새 앱을 다운받을 이유는 없지만, 이미 쓰는 앱에 기능이 생기면 자연히 쓰게 된다. 엔트로픽은 다른 층에 있다. Claude는 기업 고객과 개발자 중심이다. 코딩, 분석, 복잡한 문서 작업에서 신뢰를 쌓았다. Muse Spark의 코딩 성능이 아직 두드러지지 않는다는 건 메타 스스로도 "코딩과 장기 에이전트 시스템에서 여전히 격차가 있다"고 인정한 부분이다. 엔트로픽의 해자는 당장 무너지지 않는다. 구글은 가장 복잡한 위치다. 검색-광고 비즈니스와 AI 서비스가 구조적으로 충돌하는 딜레마를 안고 있다. Gemini Deep Think는 기술적으로 우수하지만, Google은 자기 제품들 사이에서 AI를 어디까지 활성화할지 내부적으로 계속 갈등한다. 메타는 그런 갈등이 없다. 광고 수익 모델과 AI 기능 확장이 정면으로 충돌하지 않는다고 볼 수 있다. 사람들이 AI에 원하는 건 세상에서 가장 스마트한 시스템이 아니다. 가장 쉽게, 가장 자주, 이미 쓰고 있는 맥락에서 도움을 주는 시스템이다. 메타는 그 조건에서 유리한 위치에 있다. MSL(Meta Superintelligence Labs)이라는 이름이 상징적이다. AI 연구소에 "초지능"이라는 단어를 붙이는 건 단순한 마케팅이 아니다. 목표를 공개적으로 선언하는 행위다. Anthropic은 "안전한 AI", OpenAI는 "인류에 이로운 AGI", Google은 "정보 접근성 확대". 메타는 "개인 초지능". 33억 명 각자에게 맞춤형 초지능을 붙여주겠다는 것. 그게 현실이 된다면, AI는 검색 엔진처럼 모두가 같은 인터페이스를 쓰는 게 아니라 각자의 데이터와 맥락으로 훈련된 개인화 인텔리전스가 된다. 메타는 그 개인화에 필요한 데이터를 이미 갖고 있다. 당신의 사진, 메시지, 관심사, 위치, 인간관계. 누군가의 인생에서 가장 많은 데이터를 가진 기업이 그 데이터로 가장 개인화된 AI를 만든다. 9개월 전에 메타는 스택을 갈아엎었다. 오늘 그 결과물이 나왔다. 다음 9개월이 어떤 모습일지, 경쟁자들도 아직 모른다. 모델 전쟁은 이제 시작이고, 나도 연말이 궁금해 진다 용두사미일지? 아니면 대박이 날지 가장 무서운 플레이어가 방금 입장했다.

휴먼님은 오픈클로와 헤르메스 후기 개인적인 경험담이시지만 보고 느낀게 많습니다. 오픈클로가 1세대 에이전트라고 한다면 헤르메스는 1.5세대 느낌이 물씬납니다