바이트댄스의 3000만 달러 인수 제안을 거부한 Manus, 딥시크 수준의 혁신인가?
글: 경형, 경선 AI
Manus의 대중화 속도는 기존 ChatGPT와 DeepSeek가 세운 기록을 또 다시 갱신하며, 하루 만에 내부 테스트 단계에서 인터넷 전역에 화제를 불러일으켰다!
우한에 위치한 '버터플라이 이펙트(Butterfly Effect)'라는 이 회사는 이번이 두 번째로 히트 제품을 출시한 것이다. 첫 번째 제품은 해외에서 1,000만 명의 사용자를 보유한 AI 제품인 Monica로, 연간 반복 수익(ARR)이 천만 달러에 달해 2024년 가장 높은 수익 창출 능력을 지닌 AI 제품 중 하나였다.
Manus는 이 팀이 처음으로 선보인 AI 에이전트(Agent) 제품이며, 3월 6일 내부 테스트 기간 동안 독자적으로 작업을 수행하는 AI 기술로 인해 많은 업계 전문가들로부터 "에이전트 원년을 열었다"는 평가를 받았다. 폭발적인 인기를 얻은 지 겨우 4일 만에, 아직 공개 테스트조차 진행되지 않은 상황임에도 불구하고, 몇 가지 사례만으로도 이 제품은 이미 신성처럼 추앙받고 있으며, 내부 테스트 코드는 최고 5만 위안까지 거래되기도 했다.
실제로 이 회사는 2024년에 바이트댄스(BitDance)로부터 3,000만 달러의 인수 제안을 받은 바 있다. 그러나 최종적으로 가격이 공정하지 않다고 판단되어 인수가 무산되었다. 필자는 여러 채널을 통해 입수한 독점 정보에 따르면, 바이트댄스는 Monica 제품이 다소 '쉘(shell) 형태'에 불과하고, 광고 유입 비용이 매우 높으며, 사용자 유지율이 낮고, 향후 대규모 모델에 의해 대체될 가능성이 크다고 판단했기 때문에 자사의 두바오(Doubao) 플러그인을 자체 개발할 계획이라며 다소 낮은 가격을 제시했다.
반면 Monica의 경우, ARR이 천만 달러 수준인 기업에 대해 PS(Price-to-Sales) 비율 3배(주로 증권시장에서 사용되는 매출액 배수 개념 적용)로 인수 제안한 것은 이전 라운드의 평가보다 수백만 달러 이상 높은 수준이지만, 이는 뒤에 있는 투자자들의 기대치에 미치지 못하는 수준이었다.
모바일 인터넷 시대에는 이미 한때 유니콘 기업에 회사를 매각한 적이 있다. AI 시대가 도래한 이후, Monica에서 Manus로 이어지는 새로운 회사는 제품력과 실행력이 매우 강력하다. 특히 주요 대기업조차 히트작이 부족한 AI 네이티브 분야에서 소량의 투자만으로 두 개의 파급 효과를 일으킨 제품을 만들어낸 점이 주목된다. 따라서 세쿼이아 차이나(Sequoia China), 텐센트(Tencent) 등이 후속 투자 라운드에서 다시 한번 그들의 창업을 지원하기로 결정했다.
특히 Manus의 돌풍은 극찬과 함께 찾아왔다. 많은 이들이 이를 DeepSeek급의 혁신이라 평가하며, AI 에이전트의 문을 여는 열쇠이자, AGI(범용 인공지능)로 가는 길의 대표적 제품이라고 말한다. 동시에 거센 비판도 쏟아진다. 핵심 기술이 없고 단순히 '셸' 제품일 뿐이라는 주장, KOL들과의 공동 마케팅 음모론, 해외에서는 큰 반향을 일으키지 못했다는 지적, 서비스 오픈 후 운영 비용이 너무 높아 현실화가 어렵다는 우려도 존재한다.
여러 의견이 난무하는 가운데, 본인도 이 제품을 깊이 있게 연구하여 보다 객관적이고 장기적인 관점에서 이 제품의 돌파구와 의미를 여러분과 나누고자 한다.
DeepSeek는 컴퓨팅 파워 중심주의를 깨고, Manus는 에이전트 원년을 열다
3월 6일, Manus 제품의 소규모 발표회에서 이 회사는 "The next ChatGPT moment"라는 슬로건을 내걸며, 에이전트 시대의 문이 열렸음을 알렸다.
Manus가 과연 다음 세대의 GPT 모멘트를 이룰 수 있을지는 아직 판단하기 어렵다. 한 달 전부터 폭발적인 인기를 끌고 있는 DeepSeek는 이미 자신의 실력을 증명했다.
DeepSeek는 설날 연휴 기간 동안 처음으로 추론 모델의 매력을 경험하게 하며 대중화에 성공했다. 정말 똑똑하며, 답변의 깊이, 폭, 유연성 면에서 기존의 두바오, 위안바오 등의 제품을 훨씬 뛰어넘었다. 이는 명령형 모델보다 추론 모델이 갖는 장점이며, 바로 DeepSeek의 핵심 강점이다.
2025년, 대규모 모델은 세 가지 방향에서 돌파구를 모색하고 있다. 첫째는 대규모 파라미터, 둘째는 멀티모달(Multimodal), 셋째는 추론 능력이다. 첫 번째 길에서는 Grok 3가 20만 장의 H100 그래픽카드를 동원해 스케일링 법칙을 강제로 돌파했고, 다른 기업들은 MoE 등의 아키텍처를 통해 규모를 확장하고 있다. 멀티모달은 대부분의 기업이 집중하는 분야로, 해외의 OpenAI, 국내의 바이트두바오, 텐센트 혼위안(Hunyuan), 제약성천(Jieyue Xingchen) 등이 대표적이며, DIT 아키텍처를 통합해 듣고, 보고, 말하고, 글쓰는 능력을 두루 갖추고 있다. 세 번째 길은 강화학습(RL) 등을 통해 모델의 지능 수준을 높이는 것으로, DeepSeek가 이 방향의 대표이며, 통의(通義)도 이를 빠르게 따라가고 있다.
DeepSeek의 더 큰 특징은 뛰어난 비용 통제 능력이며, 특히 이후 연속 5일간 오픈소스 프로젝트를 공개하면서, 이러한 인프라 최적화 능력이 입증되었고, 이는 엔비디아(NVIDIA) 등이 '컴퓨팅 파워 중심주의'로 구축한 기술 금융 질서를 깨뜨린 것이다.
'컴퓨팅 파워 중심주의'란 무엇인가? 미국의 금융 패권은 세 차례의 기반 논리 전환을 거쳤다. 황금에서 석유로, 그리고 컴퓨팅 파워로 옮겨갔다. 핵심은 세계 핵심 자원을 독점함으로써 신용 체계를 재편하고 달러 패권을 유지하는 것이다.
금본위제 붕괴 (1944-1971)
브레튼우즈 체제는 달러와 금을 연결시켰지만, 미국의 금 보유량 부족으로 체제가 붕괴되었다. 1971년 닉슨 대통령은 달러와 금의 탈동결을 선언했고, 달러는 새로운 앵커 물을 필요로 하게 되었다.
석유 달러 패권 (1974-현재)
미국은 사우디아라비아와의 비밀 협약을 통해 석유 거래를 달러로 결제하도록 했으며, "석유-달러-미국 국채" 순환 구조를 만들었다. 석유 수출국들이 벌어들인 달러를 다시 미국 국채에 투자하며, 달러는 세계 예비통화가 되었다. 정점에서는 세계 석유 거래의 86%가 달러로 이루어졌고, 연방준비제도(Fed)는 달러 조류를 이용해 전 세계의 부를 수확했다.
컴퓨팅 파워 중심주의의 부상 (2020년대-)
디지털 시대에 컴퓨팅 파워는 새로운 생산 수단이 되었다. 엔비디아의 H100 칩은 '컴퓨팅 파워 통화'가 되었으며, 2023년 세계 컴퓨팅 파워 시장 규모는 2.6조 달러에 달하고, 미국 기업이 60%의 점유율을 차지하고 있다. 컴퓨팅 파워는 석유를 대체해 달러 신용의 새로운 기둥이 되고 있다.
거대 모델의 어마어마한 컴퓨팅 파워 요구량은 '컴퓨팅 파워 중심주의'를 통해 엔비디아의 주가가 최근 2년간 435% 이상 상승했으며, 지난 10년간 시가총액이 3,000억 달러에서 거의 3조 달러까지 치솟는 결과를 가져왔다.
반면 Manus는 아직 해외 기술계에 큰 충격을 주지 못했다. DeepSeek처럼 엔비디아 주가에 영향을 줄 정도는 아니다. 하지만 공동창업자 장타오(張濤)에 따르면, 직원 50여 명의 작은 팀이 두세 달 만에 이 히트작 AI 제품을 만들어냈다.
위챗 검색 지수 비교: Manus, Deepseek 정점 시기 못 미쳐
하지만 중국 내 시장에서는 Manus가 가장 인기 있는 AI 제품이다. 단지 웹사이트에 몇 가지 예시를 올렸을 뿐인데도 인터넷에서 논의의 폭풍을 일으켰다. 초청코드를 얻기 어려운 상황에서, 많은 사람들이 고가에 코드를 구매하려 하고 있다. Manus 초청코드 생성기 앱은 3월 8일 아이폰 중국 지역 유료 앱 차트 1위에 오르기도 했다. 물론 이 앱은 실제 기능이 없지만, 트래픽을 잘 타먹은 셈이다.
Manus의 통찰력 앞에서 대기업의 혁신 부족
대부분的人来说, OpenAI Deep Research(월 200달러 이상)를 사용해본 사람은 드물기에, 국산 Manus를 사용해보면 확실히 놀랍다. 본인이 다음과 같은 질문을 테스트해봤다:
구체적으로 '인지 지능 보고서 작성'과 같은 문제는, 첫 번째 시도에서 자료 분석 단계에서 막히며, 마지막 PPT 제작 단계는 기대할 수 없다. 두 번째로 텍스트 보고서 작성을 요청했지만, 그래프 생성 전에 멈춰버렸다.
현재로서 Manus는 종종 자신의 능력을 이해하거나 제어하지 못하며, 욕심을 내다가 실패하는 경우가 많다.
원리적으로 보면, Manus는 그리 복잡하지 않다. Computer use, 가상 머신, Multi-agent 협업을 통합한 AI 제품이다.
바오퉁 AI 제공
하지만 Manus의 가장 중요한 돌파구는 자동화 프로그래밍 소프트웨어 Devin 및 bolt.new보다 일반 분야에서 에이전트의 제품화를 실제로 달성했다는 점이다.
이 회사에서 근무했던 직원이 소셜 미디어를 통해 언급한 바에 따르면, 이 회사는 엔지니어링 실천과 에이전트 워크플로우 축적이 매우 깊다:
2023년 9~10월, 국내 최초로 에이전트를 출시했으며, 당시의 todolist.md 파일은 다양한 에이전트 방안을 학습한 후의 최적 실천 사례이다.
2024년 3월 GPTS 플랫폼 개발, 2024년 초부터 브라우저 기술 축적을 시작하며, 브라우저 컨텍스트 활용에 대한 깊은 이해를 쌓았다.
2023년 11월부터 검색 기능 개발을 시작해 에이전트의 인터넷 정보 획득 능력도 축적했다. 내가 참여하지 않은 부분이다.
2024년 7월 Roast를 통해 소셜 트래픽 성장 경험을 확보했다.
2024년 11월 코딩 제품에서 각 모델의 코딩 능력에 대한 이해를 심화했다.
"사실 각각의 일은 상대적으로 얇은 레이어에 불과하지만, 이 블록들이 지금의 순간에 조합된 혁신은 충분히 강력하다"고 해당 직원은 평가했다.
본인은 Manus의 가장 큰 성공은 대기업을 뛰어넘는 제품 통찰력이라고 생각한다.
버터플라이 이펙트의 창립자 샤오홍(肖宏)은 연속 창업가로서, 이전에 천만 달러 수익을 올린 위챗 플러그인 제품 '이반 플러그인(Yiban Plugin)'을 출시했으며(경선 계정의 미디어 운영도 유료로 사용 중), 이후 기업용 위챗 SCRM 열풍을 타고 '웨이반 어시스턴트(Weiban Assistant)'를 만들었고, AI 열풍이 오자 대규모 모델 통합 제품인 Monica를 만들었으며, 현재 AI 에이전트 열풍이 불자 Manus를 출시했다.
특히 연속 두 개의 AI 네이티브 제품의 성공은 쉽지 않은 일이다. OpenAI조차 ChatGPT 외에는 사실상 다른 제품이 크게 성공하지 못했고, 대부분 반제품 상태에 머물러 있다. 예를 들어 GPTs, SearchGPT, DALL.E, Whisper 등이 그러하다.
현재 국내 대기업의 AI 제품들은 전반적으로 창의성이 부족하다. AI 소셜, AI 검색, AI 코딩 제품 모두 타사 제품을 따라 하는 수준이다.
본 이미지 텐센트 위안바오 AI 생성
반면 버터플라이 이펙트는 Monica로 AI 플러그인의 첫 물결에서 이득을 얻은 후, 에이전트 분야에서 최초로 성숙한 제품을 선보였다. 샘 알트먼(Sam Altman)이 공유한 AI의 다섯 단계(L1(채팅 로봇)(20.990, 1.46, 7.48%), L2(추론자), L3(지능형 에이전트)) 중 Manus는 L3 초기 단계에서 성공적으로 대중화에 성공한 제품이다.
특히 그들이 내세운 'Less Structure, more intelligence' 철학은 AI 브라우저라는 대기업과 경쟁하기 어려운 길을 포기하게 했으며, 그로 인해 새로운 기회를 발견하게 되었다.
이번 대중화가 마케팅 레버리지의 결과인지에 대해, 나는 그렇지 않다고 본다.
이전 Monica의 중국어 버전 출시 때 KOL과 협업하여 무료 회원 사용 권한을 배포한 적은 있다. Manus의 경우 KOL들에게 소규모 발표회 참석을 요청하며 '세계 최초의 범용 에이전트 제품'이라는 표현을 사용했지만, 협업 홍보는 진행하지 않았다.
Manus가 큰 반향을 얻지 못했다면 Monica 때처럼 KOL을 통해 무료 토큰을 배포했겠지만, 지금은 그럴 필요가 없어졌다. 다만 앞서 언급한 위챗 검색 지수를 보면, DeepSeek만큼의 인기는 아직 못 미친다.
마음 캐피탈(Soul Capital)의 파트너 우빙젠(吳炳見)은 이렇게 말했다. "DeepSeek가 대중화된 이후 사회는 실제로 교육을 받았고, 이제는 기술 수준을 높이기 위해 경쟁하고 있다—어떻게 Attention을 개선할 것인지, MoE를 어떻게 향상시킬 것인지, FP8과 FP16 혼합 훈련을 어떻게 할 것인지 말이다. 더 나아가서는 원초적인 혁신을 위한 경쟁, 즉 누가 다음 세대 모델 아키텍처를 창출할 수 있을지, 누구에게 다음 세대 모델 훈련 방법을 발견할 수 있을지에 대한 경쟁이다."
이런 관점에서 Manus는 제품 전략을 다시 프론티어 혁신 영역으로 되돌리며, 2025년 AI 애플리케이션/에이전트 원년을 맞아 어떤 혁신적인 제품을 만들어낼 수 있을지 주목하게 했으며, 단순히 AI 어시스턴트의 광고 유입 전쟁에서 벗어나게 했다.
셸이어도 상관없지만, 성공까지는 아직 멀었다
현 단계의 AI 제품은 본질적으로 핵심적인 장벽이나 경쟁력을 갖추지 못하고 있다. 제품 아이디어는 특허로 등록하기 어렵고, 엔지니어링 능력은 대기업이 가장 잘하는 분야이기 때문에, 본인은 이전에 샤오홍슈에서도 언급했듯이, 어느 대기업이 유사한 제품을 만들지 예측해보라고 했다.
그러나 솔직히 말해, OpenAI의 Operator, Anthropic의 Claude Use, 텐센트의 APPAgent 등의 기존 범용 에이전트 제품들과 비교하면, Manus는 엔지니어링 납품 완성도가 더 높은 에이전트 제품이라 할 수 있다.
하지만 완성도는 제품의 높은 장벽이 되기 어렵다. Manus가 폭발적인 인기를 얻은 후, MetaGPT 팀은 단 3시간 만에 OpenManus를 개발하여 오픈소스로 공개했다.
Manus가 실제 수요를 발견하고 기술 엔지니어링 경로를 최적화하며 기능 세부사항을 지속해서 완성한 후라면, 외부에서 '반 개방형'으로 과제를 베끼는 것은 그리 어렵지 않다. 반나절 만에 복제되었는데, 그럼 Manus는 전혀 장벽이 없는 것인가?
셸 논쟁으로 인해 Perplexity 투자 기회를 놓친 투자자
오늘날 수없이 많은 AI 검색 제품들이 있지만, Perplexity의 발전에는 아무런 영향을 주지 못했다. 원생적인 제품 이해는 Perplexity가 계속해서 더 나은 기능을 업데이트하게 하고, 다른 유사 제품들은 뒤따라 복제할 뿐이다.
Manus 역시 마찬가지다. 현재 가장 시급히 해결해야 할 것은 대기업의 투자를 받아들이는 것이다. 공개 테스트를 하지 않는 이유는 서버 수용 능력이 부족하기 때문이다.
미디어 간담회에서 공개된 정보에 따르면, Manus 팀은 한 작업당 운용 비용이 약 2달러라고 밝혔다. DeepResearch의 1/10 수준으로 매우 낮지만, 여전히 한 작업당 약 15위안의 가격이다. 이것이 Manus가 초청 코드를 소규모로 배포하는 이유이며, 이마저도 내부 시스템 다운을 초래했다.
대기업의 투자를 받는 것은 자금뿐 아니라, 대규모 모델 API의 저비용 공급을 의미한다. 간담회에 참석한 언론 보도에 따르면, Manus는 핵심적으로 Claude 모델을 호출하며, 일부 통의 오픈소스 대규모 모델을 미세 조정(fine-tuning)하여 사용하고 있다. 앞으로 알리바바, 텐센트, 또는 바이트댄스의 투자를 받아 Kimi처럼 자금+자원 투자 형태를 취할 가능성은 있을까?
이렇게 해야 Manus가 수백 위안 이하의 연간 요금으로 구독 서비스를 출시할 수 있다. 그렇지 않으면 이보다 높은 가격은 소수 전문가들의 장난감에 머물 수 있다.
또 다른 한편으로는 제품 세부사항과 서비스 역량을 완비하고, 빠른 반복 업데이트가 생명력을 유지하는 근본이다.
현재 Manus가 답변을 생성하는 데는 여전히 매우 오랜 시간이 걸리며, 많은 작업에서 여전히 충돌이 발생한다. Manus는 제품화에 더 많은 노력을 기울여야 하며, 제품 책임자 장타오가 말한 "정말 매우 간단하다, 비밀은 없으며, 모델의 힘을 믿을 뿐이다"라는 말로는 부족하다.
모델은 기반이고, 제품 세부사항은 서비스 능력이다. 예를 들어 Claude 3.7 Sonnet은 코드 프로그래밍 능력에서 또다시 천장을 깼지만, Cursor는 코드 자동 완성 분야의 강점을 살려 여전히 사용자들의 유료 구독을 끌어내고 있다.
더욱 중요한 것은 MCP(Multi-Agent Communication Protocol) 집합 모델이 이미 매우 높은 성장성을 보이고 있다는 점이다. 이것이 Manus가 미래에 따라야 할 발전 경로이기도 하다.
대규모 모델의 진화 속도를 보면, 내장형 에이전트도 하나의 트렌드가 될 수 있다. 향후 GPT-5가 추론과 명령 모델을 융합하고, 멀티모달 능력과 내장형 에이전트를 갖춘다면, 예상 외로 강력해질 수 있다. 국내 대기업들도 이 경로를 따라가고 있을 것이며, 그 전까지 Manus는 사용자와 수익 규모를 확보해야 한다.
요약
DeepSeek는 대규모 모델 분야에서 해외 모델만 성공한다는 유일론과 극도로 낮은 비용으로 구현 가능한 능력을 통해, 동방의 신비로운 힘이 글로벌 기술 금융 질서에 도전할 수 있음을 믿게 했다. 다른 말로 하면, DeepSeek는 단독으로 중국이 AI 경쟁의 티켓을 손에 넣게 했으며, 전 세계 투자자들이 중국 자산에 대한 가치 하락 시대를 끝내게 했다.
반면 Manus는 AI 네이티브의 가장 강력한 형태를 보여주었는데, 단순히 획일화된 챗봇도 아니고, 자동에이전트처럼 마치 목마처럼 느껴지지도 않는다. 오히려 더 많은 시나리오에서 유용하며, 현실화될 가능성도 있다.
높게 평가하면, 다음 AI 시대의 위챗이 될 수도 있겠지만, 아마도 해외의 페이스북 등 제품만큼 영향력을 행사하기는 어려울 것이다. 낮게 평가하면, 대중에게 에이전트에 대한 인식을 열어주었고, 다수의 스타트업 팀들에게 꿈을 계속 꾸게 하는 자신감을 준 셈이다.
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