1000억 달러의 천문학적 가격, 자크버그가 '절반의 천재'와 메타 AI의 미래를 사들이다
작가: 징위
"21세기에 가장 귀한 것은 무엇인가? 바로 인재다!"
수년 전, 거우유가 영화 『천하무도』에서 한 이 대사는 지금까지도 그 함의가 더욱 깊어지고 있다.
현지시간 6월 10일, 언론 보도에 따르면 메타(Meta)가 스케일 AI(Scale AI) 지분 49%를 149억 달러(약 1조 660억 원)에 인수하며, 스케일 AI 공동창업자 알렉산더 왕(Alexandr Wang)이 메타가 신설한 '슈퍼 인텔리전스 그룹(Super Intelligence Group)'의 책임자가 될 예정이다.
지분 비율을 기준으로 추산하면 이번 거래로 왕과 팀은 약 74억 달러를 취득할 수 있는데, 실리콘밸리 역사상 최고액의 '헤드헌팅'이라 할 수 있다. 참고로 구글은 2014년 딥마인드(DeepMind) 팀을 인수할 때 고작 6억 달러를 지불했다.
자크버그는 내부 서한에서 "우리는 함께 AI의 미래를 만들어 갈 것"이라고 밝혔다. 라마 4(Llama 4) 모델의 실패와 AI 팀원들의 지속적인 이탈이라는 현실 속에서 메타가 스케일 AI에 막대한 자금을 투자한 진짜 목적은 무엇인가? 스케일 AI와 알렉산더 왕을 확보한 메타는 향후 AI 경쟁에서 다시 한번 자신의 위치를 찾을 수 있을까?
01 가장 비싼 '스윙 플레이어'
AI 시대 실리콘밸리에서 가장 빠르게 성장한 회사 중 하나인 스케일 AI는 지난 5년간 평가액이 로켓처럼 치솟아 현재 138억 달러에 달한다. 그러나 이번 메타의 지분 49% 인수에는 무려 149억 달러가 소요된다.
49%라는 비율은 반독점 규제를 피하기 위한 배려겠지만, 메타와 자크버그가 진정 원하는 것은 공동 창업자인 알렉산더 왕 본인이다. 19세에 창업한 천재인 왕은 메타의 새롭게 설립된 슈퍼 인텔리전스 연구소의 책임자가 되어 메타의 AI 사업을 새로운 시대로 이끌게 된다.
흥미로운 점은 메타가 완전히 왕을 독점했다고 보기 어렵다는 것이다. 왕은 앞으로도 계속해서 스케일 AI의 CEO 직함을 유지하며, 즉 왕과 스케일 AI는 여전히 어느 정도 '독립성'을 유지한다는 의미다. 아마도 이는 역대 최고가의 '양다리' 전략이라 할 수 있으며, 스케일 AI가 성장세를 유지한다면 왕은 실리콘밸리에서 자산 증가 속도가 가장 빠른 창업자가 될 가능성이 있다.
자크버그가 메타의 사상 유례없는 금액을 들여 스케일 AI와 왕에 베팅한 것은 메타가 AI 경쟁에서 점차 뒤처지는 상황에 대한 강한 불안감을 반영하고 있다.
메타는 2024년 파라미터 규모 1.8조 개의 Llama 4 Behemoth를 출시했지만, 다중 모달 이해력과 장문 텍스트 추론 등 핵심 지표에서 GPT-4.5보다 약 12% 낮은 성능을 보였다. 더 어색한 사실은 라마 모델의 훈련 데이터 질 문제가 드러났다는 점인데, 업계 추산 약 30%의 말뭉치(corpus)가 저품질 소셜미디어 콘텐츠에서 유래해 모델이 자주 오류 정보를 출력한다는 것이다.
창립 2년 후의 스케일 AI 팀. 왼쪽 끝이 왕本人｜출처: Scale AI
"우리가 부족한 건 컴퓨팅 파워가 아니라 깨끗한 데이터와 최정상급 엔지니어 인재다." 한 메타 AI 연구원이 익명을 전제로 이렇게 토로했다. 이 때문에 자크버그가 데이터 라벨링 기술로 유명한 '기반시설 광인' 왕을 데려오려는 이유를 설명해 준다.
최고 평가를 받는 데이터 라벨링 회사로서 스케일 AI의 성공은 당연한 결과다. 보도에 따르면 스케일 AI의 핵심 경쟁력은 원시 데이터를 AI가 사용할 수 있는 연료로 변환하는 능력에 있다.
군사급 라벨링 정밀도: 인간 라벨러와 AI 품질검사를 결합한 '이중 보험' 시스템을 통해 데이터 오류율은 0.3%에 불과하며, 업계 평균은 5%다(회사 주장).
다중 모달 데이터 독점: 전 세계 최대 규모의 동영상 동작 라벨링 DB(1억 2천만 건의 인간 동작 데이터 포함)와 다국어 텍스트 데이터셋(217개 언어 지원)을 보유.
실제로 '절반의' 스케일 AI와 왕 본인을 149억 달러라는 천문학적 비용으로 인수한 메타의 야심은 단순히 대규모 AI 모델 자체를 넘어서 있다.
02 AI 기반시설로의 전환, B2B 부문 약점 보완
데이터, 컴퓨팅 파워, 모델—이 세 가지는 대규모 모델 분야의 삼대 요소다. 메타는 소셜 미디어 거물로서 데이터와 컴퓨팅 파워에서 자연스러운 이점을 갖고 있지만, '데이터' 부분에 대해서는 의문부호를 붙일 필요가 있다. 메타의 데이터 양은 방대하지만, 질이 낮다면 AI 모델 훈련에 큰 도움이 되지 않는다.
"당신이 보는 모든 GPT 응답 뒤에는 우리가 라벨링한 500개의 데이터 포인트가 존재한다." 왕의 이 말은 메타의 불안감을 설명해 준다. 오픈AI(OpenAI)가 스케일 AI의 데이터로 더 똑똑한 모델을 훈련시키는 사이, 메타는 자사의 소셜 데이터 섬 안에서 고립되어 있었다. 스케일 AI 인수는 곧바로 경쟁자의 '탄약고'를 장악하는 것과 같다.
스케일 AI는 전 세계 AI 훈련 데이터 트래픽의 35%를 장악하고 있으며, 펜타곤에서부터 오픈AI에 이르는 최정상 고객들을 보유하고 있다. 메타 연구소의 한 엔지니어는 내부적으로 이렇게 토로했다. "우리가 Llama 3를 훈련할 때 30%의 컴퓨팅 파워가 쓰레기 데이터 정제에 낭비되는데, 스케일 AI의 라벨링 정확도는 99.7%에 달한다."
전문가들은 스케일 AI의 정밀한 데이터 정제 및 라벨링 덕분에 메타가 훈련 데이터 오염률을 기존 15%에서 2%로 낮추고, 차세대 Llama 5의 훈련 주기를 40% 단축할 수 있을 것으로 보고 있다. 관련자에 따르면 현재 테스트 중인 'Llama 5 Behemoth'는 파라미터 규모가 3조 개에 달하며, AGI(범용 인공지능) 달성을 목표로 하고 있다.
또한 스케일 AI의 라벨링 시스템은 메타의 맞춤형 AI 칩 아키텍처에 이미 심층적으로 최적화되어 있어 '데이터 라벨링-모델 훈련-하드웨어 최적화'의 폐쇄순환을 형성, Llama 모델의 추론 비용을 GPT-4o의 1/3 수준으로 낮출 수 있을 것으로 기대된다.
즉 스케일 AI를 도입함으로써 메타의 Llama 모델은 훈련 품질, 효율성, 비용 면에서 모두 획기적인 개선을 이룰 수 있게 된 것이다.
사실상 스케일 AI의 접목은 메타의 AI 경쟁 전략 전체를 재편할 가능성조차 있다. 클라우드 플랫폼이 부족한 메타는 구글이나 마이크로소프트와 비교해 항상 C2B(소비자 중심) 영역에서만 활동해왔다. 그러나 스케일 AI의 능력을 바탕으로 메타는 AWS/Azure 등의 클라우드 플랫폼을 통해 외부에 스케일 AI 데이터 서비스를 제공, 마이크로소프트의 'Copilot+OpenAI'와 유사한 생태계 폐쇄순환을 구축하여 경쟁자를 오히려 고객으로 전환하려는 전략이다.
데이터가 새로운 시대의 석유라면, 메타는 세계 최대의 '정유소'인 스케일 AI의 과반 지분을 매입함으로써 거의 전체 AI 기반 시설 체계를 장악한 셈이다.
메타, AI 경쟁에서 점차 뒤쳐짐｜출처: Meta
물론 오픈AI, 앤트로픽(Anthropic) 등 경쟁업체들이 실제로 메타의 스케일 AI 서비스를 이용할지는 아직 미지수다. 메타가 스케일 AI와 왕의 절반만 인수했더라도, 이미 충분히 경쟁사들로 하여금 스케일 AI의 중립성을 경계하게 만들었으며, 이에 따라 오픈AI는 스케일 AI의 경쟁사 핸드셰이크(Handshake)와 협력을 가속화하고 있다.
하지만 스케일 AI가 데이터 라벨링 분야에서 압도적인 우위를 점하고 있기 때문에, 오픈AI 등 경쟁사들이 단기간 내에 스케일 AI와 관계를 끊기는 현실적으로 어렵다. 적어도 단기적으로는 AI 거물들도 여전히 스케일 AI의 서비스가 필요하다.
과거 고객들이 점차 주문을 줄인다 해도, 메타와 스케일 AI는 이미 새로운 수익원을 모색하고 있다. 즉 정부 및 국방 분야 고객이다. 보도에 따르면 스케일 AI는 미국 국방부로부터 2억 달러 이상의 정부 계약을 이미 수주했다. 또한 스케일 AI 자체도 국방 맞춤형 등 수직 분야의 AI 응용 레이어로 확장 중이며, 메타의 기업 판매 역량과 명성은 스케일 AI의 미래 성장에 충분한 동력을 제공할 것이다.
업계에서는 메타와 스케일 AI의 천문학적 거래에는 숨겨진 조건이 있다고도 알려져 있다. 만약 스케일 AI의 향후 3년간 수익 성장률이 80% 미만일 경우 메타는 할인가로 나머지 지분을 인수할 권리가 있다는 내용이다. 이는 왕이 '메타 AI를 다시 위대하게' 만들 뿐 아니라, 자신의 스케일 AI 역시 수익 측면에서 지속적인 고속 성장을 해야 한다는 것을 의미한다. 그리고 B2B 사업은 양측의 새로운 성장 동력이 될 것이다.
메타 팀에게 왕은 '양다리를 걸친' 슈퍼 인텔리전스 연구소 책임자로서라도 매우 강력한 '참치 효과(catalyst effect)'를 발휘할 것이다. 실리콘밸리 AI 업계에서 메타는 항상 학문적 분위기가 두드러졌으며, 라마의 오픈소스화와 보편적 접근은 이러한 학문적 사고의 산물이었다. 그러나 왕이 강조하는 '데이터 중심 사고'는 메타의 기존 AI 팀에 충격과 변화를 몰고올 것이다.
언론 보도에 따르면 왕이 메타에 합류하자마자 세 개의 학술 프로젝트를 과감히 폐지하고, 팀이 더 '현실적'인 방향으로 전환하도록 주도하고 있다.
반독점 문제를 고려하지 않는다면, 메타의 스케일 AI와 왕에 대한 막대한 베팅은 치열한 AI 경쟁 속에서 메타의 역할과 발전 방향을 재편할 수 있다. 이는 메타가 단기간에 경쟁사들과의 모델 격차를 좁힐 수 있을 뿐 아니라, 소셜 미디어 거물로서 애플리케이션 제공자에서 AI 기반시설 공급자로의 전환을 가능하게 한다.
이번 대담한 도박의 본질은 메타가 자본력으로 AI 경쟁의 규칙을 재정립하려는 시도다. 실리콘밸리 분석가 사라 구오(Sarah Guo)의 말처럼, "모두가 자동차를 만들고 있을 때, 메타는 고속도로 전체를 사버렸다. 누구든 그 도로를 지나가려면 통행료를 내야 한다."
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