메타: 천억 달러 규모의 컴퓨팅 파워는 구매할 수 있지만, 핵심 인재는 잡을 수 없다
글쓴이: Ada, TechFlow
펑루오밍은 메타(Meta)의 사무실 자리에 앉은 지도 채 뜨겁지도 않아서 떠났다.
2025년 7월, 마크 저커버그는 총액 2억 달러가 넘는 장기 보상 패키지를 제시해 애플에서 이 AI 인프라 분야 최고의 화인 엔지니어를 영입했다. 펑루오밍은 메타의 슈퍼 인텔리전스 연구소(Super Intelligence Lab)에 배치되어 차세대 AI 모델 인프라 구축을 총괄하게 되었다.
그로부터 7개월 후, 오픈AI(OpenAI)가 그를 스카우트했다.
더 인포메이션(The Information) 보도에 따르면, 오픈AI는 수개월간 펑루오밍을 유치하기 위한 집요한 공세를 펼쳤다. 펑루오밍은 동료들에게 “메타에서 매우 만족스럽게 일하고 있다”고 말했지만, 결국 떠나기로 결정했다. 블룸버그(Bloomberg) 보도에 따르면, 그의 메타 보상 계획은 성과 기준(Milestone)과 연동되어 있었고, 조기 퇴사 시 미행사 주식 대부분을 포기해야 했다.
2억 달러로 7개월의 충성심을 살 수는 없었다.
이건 단순한 이직 이야기가 아니다.
한 사람의 이탈, 한 무리의 신호
펑루오밍은 첫 번째로 떠난 사람이 아니다.
지난주 메타 슈퍼 인텔리전스 연구소 개발자 플랫폼 제품 책임자 매트 벨로소(Mat Velloso)도 퇴사한다고 발표했다. 그는 작년 7월 구글 딥마인드(Google DeepMind)에서 이직해 메타에 합류했으나, 불과 8개월도 채 안 되어 떠났다. 그 이전으로, 2025년 11월 메타에서 12년간 근무한 튜링상 수상자이자 최고 AI 과학자인 얀 레쿤(Yann LeCun)이 창업을 선언하며 떠났다. 그는 오랫동안 주장해온 ‘월드 모델(World Model)’ 개발에 나선다고 밝혔다. 또한 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)의 핵심 제자이자 메타 생성형 AI 연구 부사장인 러스 살라후트디노프(Russ Salakhutdinov) 역시 최근 퇴사를 공식 발표했다.
메타 AI의 인재 유출 현상을 이해하려면, 먼저 라마 4(Llama 4)가 얼마나 치명적인 타격을 입혔는지를 알아야 한다.
2025년 4월, 메타는 라마 4 시리즈의 스카우트(Scout) 및 매버릭(Maverick) 모델을 대대적으로 공개했다. 공식 발표 자료상 성능은 화려했다. MATH-500 및 GPQA 다이아몬드(GPQA Diamond) 등 핵심 벤치마크(Benchmark) 테스트에서 GPT-4.5와 클로드 손넷 3.7(Claude Sonnet 3.7)을 전방위적으로 압도한다고 주장했다.
그러나 메타의 야심작인 이 플래그십 모델은 오픈소스 커뮤니티의 제3자 독립 블라인드 테스트에서 급속히 ‘본색을 드러냈다’. 실제 일반화 능력 및 추론 능력은 홍보 내용과 비교해 절벽처럼 떨어졌다. 커뮤니티의 강력한 비판에 직면해, 최고 AI 과학자 얀 레쿤은 결국 테스트 단계에서 “다른 테스트셋마다 서로 다른 모델 버전을 사용해 최종 점수를 최적화했다”고 인정했다.
엄격한 AI 학계 및 엔지니어링 업계에서는 이 행위가 용서받을 수 없는 빨간선을 넘는 것이다. 즉, 팀은 라마 4를 진정한 첨단 지능을 갖춘 ‘우등생’이 아니라, 과거 기출문제만 풀 줄 아는 ‘지방의 문제풀이 고수’로 훈련시킨 셈이다. 수학 시험에는 수학 문제풀이 고수를, 프로그래밍 시험에는 프로그래밍 문제풀이 고수를 내보내는 식이다. 각각의 단일 테스트에서는 모두 강해 보이지만, 사실 그건 같은 모델이 아니다.
이를 AI 학계에서는 ‘체리피킹(Cherry-picking)’, 응시 교육계에서는 ‘대리시험’이라 부른다.
항상 ‘오픈소스 등대’를 자처해 온 메타에게 이번 사태는 개발자 생태계 내 가장 소중한 신뢰 자산을 직접 파괴한 것이었다. 이 사건의 직접적인 결과는 저커버그가 기존 생성형 AI(GenAI) 팀의 엔지니어링 기본선에 대해 ‘완전히 신뢰를 상실했다’는 것이었고, 이는 이후 외부에서 고위 임원을 대거 영입하고 핵심 인프라 부서의 권한을 실질적으로 무력화시키는 일련의 조치로 이어졌다.
저커버그는 데이터 라벨링 회사 스케일 AI(Scale AI) 지분의 49%를 143억~150억 달러에 인수했으며, 28세의 스케일 AI CEO 알렉산드르 왕(Alexandr Wang)을 메타 최고 AI 책임자(CAIO)로 공식 영입해 메타 슈퍼 인텔리전스 연구소(MSL)를 설립했다. 튜링상 수상자 레쿤은 새로운 조직 구조 하에서 이 28세 젊은이에게 보고해야 했다. 10월, 메타는 MSL 내 약 600개의 직무를 감축했는데, 여기에는 레쿤이 직접 창설한 FAIR 연구 부서(Facebook AI Research) 소속 인력도 포함되었다.
또한 2025년 여름 출시 예정이었던 플래그십 모델 라마 4 비헤모스(Llama 4 Behemoth)는 여름에서 가을로, 그리고 결국 무기한 연기됐다.
메타는 대신 차세대 텍스트 모델 ‘아보카도(Avocado)’와 이미지/비디오 모델 ‘망고(Mango)’ 개발에 집중하고 있다. 보도에 따르면, 아보카도는 GPT-5 및 제미나이 3 울트라(Gemini 3 Ultra)를 목표로 하고 있으며, 원래 2025년 말 출시 예정이었으나 성능 테스트 및 훈련 최적화 미달로 2026년 1분기로 연기됐다. 메타는 이 모델을 라마 시리즈의 전통적 오픈소스 방식을 포기하고 폐쇄형으로 출시하는 방안도 검토 중이다.
메타는 AI 모델 분야에서 두 가지 치명적 실수를 저질렀다. 첫째는 벤치마크 조작으로, 이는 개발자 커뮤니티의 신뢰를 직접 붕괴시켰다. 둘째는 10년을 걸쳐 꾸준히 쌓아온 기초 연구 부서인 FAIR를 분기별 KPI를 추구하는 제품 중심 조직에 억지로 편입시킨 것이다. 이 두 가지가 복합적으로 작용해 지금의 인재 유출이라는 근본적 원인이 된 것이다.
자체 개발 칩: 또 하나 부러진 다리
인재는 떠나고, 칩도 문제가 생겼다.
더 인포메이션 보도에 따르면, 메타는 지난주 자체 개발 중이던 최첨단 AI 훈련 칩 프로젝트를 전면 중단했다.
메타의 자체 칩 개발 계획은 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)라고 불린다. 초기 로드맵은 야심차게 설정됐다: MTIA v4는 ‘산타바바라(Santa Barbara)’, v5는 ‘올림푸스(Olympus)’, v6는 ‘유니버설 코어(Universal Core)’라는 코드명으로, 2026~2028년 사이 순차적으로 출시될 예정이었다. 특히 올림푸스는 메타 최초의 2nm 칩릿(Chiplet) 아키텍처 기반 칩으로 설계되었으며, 고성능 모델 훈련과 실시간 추론을 동시에 담당할 목표를 갖고 있었고, 궁극적으로는 메타 훈련 클러스터 내 영역에서 엔비디아(NVIDIA)의 역할을 대체하겠다는 계획이었다.
하지만 이제 이 최첨단 훈련 칩 프로젝트는 중단됐다.
메타가 전혀 진전이 없었던 것은 아니다. MTIA는 추론 분야에서 어느 정도 성과를 거두었다. 코드명 ‘아이리스(Iris)’인 MTIA v3 추론 칩은 이미 메타 데이터센터에 대규모로 배치되어 페이스북 리얼스(Facebook Reels) 및 인스타그램(Instagram) 추천 시스템에 활용되고 있으며, 전체 소유 비용(TCO)을 40~44% 낮췄다고 한다. 그러나 추론과 훈련은 완전히 별개의 문제다. 추론은 모델을 실행하는 것이고, 훈련은 모델을 만드는 것이다. 메타는 추론 칩은 스스로 만들 수 있지만, 엔비디아와 정면 승부할 수 있는 훈련 칩은 만들지 못한다.
이는 역사상 처음 있는 일이 아니다. 2022년 메타는 자체 추론 칩 개발을 시도했으나 소규모 배치 실패 후 바로 포기했고, 곧바로 엔비디아에 대규모 주문을 넣었다.
자체 칩 개발의 좌절은 메타의 외부 구매 열풍을 직접 가속화시켰다.
1350억 달러의 공황 구매
2026년 1월, 메타는 올해 자본지출 예산을 1150억~1350억 달러로 발표했다. 이는 작년 722억 달러의 거의 두 배에 달한다. 이 금액의 대부분은 칩 구매에 쓰일 예정이다.
10일 만에 세 건의 대규모 계약이 연이어 체결됐다:
2월 17일, 메타는 엔비디아와 장기·세대 간 전략적 협력 계약을 체결했다. 메타는 ‘수백만 개’ 규모의 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 및 차세대 베라 루빈(Vera Rubin) GPU와 그레이스(Grace) 독립 CPU를 배치할 예정이다. 애널리스트들은 이 거래 규모가 수백억 달러에 달할 것으로 추정하며, 메타는 전 세계 최초로 엔비디아 그레이스 독립 CPU를 대규모 도입하는 초대규모 컴퓨팅 고객이 될 것이라고 분석했다.
2월 24일, 메타는 AMD와 600억~1000억 달러 규모의 장기 칩 공급 계약을 체결했다. 메타는 AMD 최신 MI450 시리즈 GPU 및 제6세대 EPYC CPU를 구매할 예정이다. 이 계약의 일환으로 AMD는 계약 이행 마일스톤에 따라 최대 1.6억 주의 보통주 인수권(워런트)을 메타에 발행한다. 이는 AMD 전체 주식의 약 10%에 해당하며, 행사가격은 주당 0.01달러다.
2월 26일, 더 인포메이션 보도에 따르면, 메타는 구글과 수십억 달러 규모의 장기 계약을 맺고, 구글 클라우드의 TPU 칩을 임대해 차세대 대규모 언어 모델의 훈련 및 운영에 활용할 예정이다. 또한 양사는 2027년부터 메타가 TPU를 직접 구매해 자사 데이터센터에 설치하는 방안도 논의 중이다.
한 소셜미디어 기업이 10일 만에 세 개의 칩 공급업체에 총액 천억 달러가 넘을 가능성이 있는 주문을 동시 진행한 것이다.
이는 다각화 전략이 아니다. 공황 구매다.
컴퓨팅 파워 불안의 3단계 논리
왜 메타는 이렇게 급한가?
첫째, 자체 개발 칩은 더 이상 기대할 수 없다. 최첨단 훈련 칩 프로젝트가 중단됨에 따라, 메타는 예측 가능한 미래 동안 AI 훈련 수요를 충족시키기 위해 외부 구매에 전적으로 의존해야 한다. 추론용 MTIA 칩은 페이스북 리얼스 등 성숙된 서비스의 추천 시스템 처리에는 효과적이지만, GPT-5를 겨냥한 아보카도와 같은 첨단 모델 훈련에는 반드시 엔비디아 또는 동급 하드웨어가 필요하다.
둘째, 경쟁사가 기다려주지 않는다. 오픈AI는 마이크로소프트, 소프트뱅크, 아랍에미리트 주권재단 등으로부터 막대한 자원을 확보했다. 앤트로픽(Anthropic)은 구글과 아마존으로부터 각각 100만 개의 TPU 및 트레인늄(Trainium) 칩 공급을 확정지었다. 구글 제미나이 3은 완전히 TPU에서 훈련됐다. 메타가 충분한 컴퓨팅 파워를 확보하지 못하면, 경쟁 무대 자체에 들어서는 것조차 불가능해진다.
셋째, 아마도 가장 근본적인 이유는, 저커버그가 ‘연구 역량’의 부족을 ‘구매력’으로 메우려 한다는 점이다. 라마 4의 실패, 핵심 인재 유출, 자체 칩 개발 좌절—이 세 가지가 겹쳐 메타의 AI 서사가 월스트리트 앞에서 취약해졌다. 이 순간 엔비디아, AMD, 구글 세 곳과의 대규모 계약을 체결함으로써, 적어도 ‘우리는 돈이 많다. 우리는 사고 있다. 우리는 포기하지 않는다’는 신호를 보내는 것이다.
메타의 현재 전략은, 소프트웨어를 해결하지 못하면 하드웨어를 사들이고, 인재를 붙잡지 못하면 칩을 사는 것이다. 그러나 AI 경쟁은 단순히 수표를 쓰는 것만으로 승리할 수 있는 게임이 아니다. 컴퓨팅 파워는 필수 조건일 뿐, 충분조건은 아니다. 최고 수준의 모델 팀과 명확한 기술 로드맵이 없으면, 아무리 많은 칩을 사도 그저 창고에 쌓여 있는 값비싼 재고일 뿐이다.
구매자의 딜레마
메타가 2월에 체결한 세 건의 거래를 다시 돌아보면, 대부분의 사람들이 놓친 흥미로운 세부 사항이 있다.
메타는 엔비디아에서 현재의 블랙웰과 차기 베라 루빈을 구매하고, AMD와의 계약에서는 MI450과 차기 MI455X를 구매하며, 구글에서는 현재의 아이언우드(Ironwood) TPU를 임대하고 내년부터 직접 구매하는 것을 계획하고 있다.
세 공급업체, 세 가지 완전히 다른 하드웨어 아키텍처와 소프트웨어 생태계.
즉, 메타는 엔비디아의 CUDA, AMD의 ROCm, 구글의 XLA/JAX 등 완전히 상이한 세 가지 바닥층 생태계 사이에서 반복적으로 왔다 갔다 해야 한다는 의미다. 다중 공급업체 전략은 공급망 리스크 분산 및 하드웨어 구매 프리미엄 억제에는 효과적이지만, 엔지니어링 복잡성은 기하급수적으로 증가한다.
이것이 바로 메타의 현재 가장 치명적인 약점이다. 삼중 트릴리언(10¹²) 파라미터 규모의 모델을 이 세 가지 바닥층 프로그래밍 모델이 완전히 다른 하드웨어에서 모두 효율적으로 훈련시키려면, 단순히 CUDA를 아는 엔지니어가 아니라, 처음부터 크로스플랫폼 훈련 프레임워크를 구축할 수 있는 아키텍트가 필요하다.
이런 인재는 전 세계에 100명도 채 안 될 것이다. 펑루오밍은 그중 한 명이다.
전 세계에서 가장 복잡한 하드웨어 조합을 1000억 달러에 사들였지만, 이를 다룰 수 있는 천재적인 두뇌는 오히려 떠나고 있다. 이것이 바로 저커버그의 이 거대한 도박에서 가장 초현실적인 장면이다.
저커버그의 도박
시야를 좀 더 넓혀 보면, 저커버그가 지난 18개월간 AI 분야에서 보여준 행보는 그가 당시 메타버스에 전면 투입했던 방식과 놀라울 정도로 유사하다:
추세를 보고, 막대한 자금을 투입하고, 대규모 인재 영입을 단행하다가, 좌절을 겪고, 전략을 급선회한 다음, 다시 막대한 자금을 투입한다.
2021~2023년은 메타버스였고, 매년 수백억 달러의 손실을 기록한 끝에 주가는 380달러에서 88달러로 폭락했다. 2024~2026년은 AI이며, 역시 대가를 막론한 자금 투입과 빈번한 조직 재편, 그리고 ‘날 믿어라, 나는 비전을 가지고 있다’는 서사가 반복되고 있다.
다른 점은 이번 AI 바람이 메타버스보다 훨씬 현실감 있게 다가온다는 점이다. 또한 메타는 돈을 쓸 수 있는 여유가 있다. 광고 사업에서 풍부한 현금흐름을 창출하고 있는데, 2025년 4분기 메타 매출은 599억 달러로, 전년 동기 대비 24% 증가했다.
문제는, 돈으로 칩을 살 수 있고, 컴퓨팅 파워를 살 수 있으며, 심지어 사무실 의자에 앉아 있는 사람도 살 수 있지만, 머물러 주는 사람을 살 수는 없다는 점이다.
펑루오밍은 오픈AI를 선택했고, 러스 살라후트디노프는 떠났으며, 레쿤은 창업을 선택했다.
저커버그가 지금 걸고 있는 도박은, 충분한 수의 칩을 사들이고, 충분히 큰 데이터센터를 건설하며, 충분히 많은 돈을 쓰기만 하면, 결국 그 자원을 활용할 수 있는 인재를 찾거나 육성할 수 있다는 믿음이다.
이 도박은 성공할 수도 있다. 메타는 여전히 세계에서 가장 부유한 기술 기업 중 하나이며, 1000억 달러가 넘는 영업활동 현금흐름은 그것의 가장 단단한 해자다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글을 비롯한 경쟁사들까지 메타는 꾸준히 인재를 스카우트하고 있다. 양쯔(QuantumBit) 보도에 따르면, 메타 슈퍼 인텔리전스 팀 44명 중 약 40%가 오픈AI 출신이다.
하지만 AI 경쟁의 잔혹함은, 컴퓨팅 파워 확보 현황, 인재 명단, 모델 성능 등 모든 요소가 공개되어 있다는 데 있다. 라마 4의 벤치마크 조작 사태는 이 산업에서 PPT와 홍보만으로는 선두를 유지할 수 없다는 점을 증명했다.
시장은 결국 한 가지만 본다: 당신의 모델이 충분히 우수한가?
먹이사슬의 위치
AI 군비경쟁이 2026년에 접어들면서, 먹이사슬의 순위가 초기 단계에서나마 명확해지고 있다:
정상에는 오픈AI와 구글이 있다. 오픈AI는 가장 강력한 모델, 가장 큰 사용자 기반, 가장 공격적인 자금 조달을 보유하고 있다. 구글은 자체 개발 칩, 자체 개발 모델, 자체 개발 클라우드 인프라의 완전한 수직 통합을 갖추고 있다. 앤트로픽은 클로드 모델의 제품력과 구글·아마존의 이중 컴퓨팅 파워 공급 덕분에 안정적으로 1군에 자리잡았다.
메타는? 메타는 가장 많은 돈을 썼고, 가장 많은 칩 계약을 맺었으며, 가장 빈번한 조직 재편을 시행했지만, 지금까지 시장의 신뢰를 얻을 수 있는 첨단 모델은 하나도 내놓지 못했다.
메타의 AI 이야기는 2005년의 야후와 닮았다. 당시 야후 역시 인터넷에서 가장 부유한 기업 중 하나였고, 대규모 인수합병과 자금 투입을 계속했지만, 결코 구글만큼의 검색엔진을 만들어내지 못했다. 돈은 전능하지 않다. 저커버그는 메타가 AI 분야에서 무엇을 해야 할지를 분명히 해야 한다. 단지 어떤 것이 인기가 있으면 그걸 사는 식의 접근은 안 된다.
물론 메타의 부고를 쓰기에는 아직 이르다. 35.8억 명의 월간 활성 사용자, 599억 달러의 분기 매출, 전 세계 최대 규모의 소셜 데이터셋—이 모든 것은 어떤 경쟁사도 따라잡기 어려운 자산이다.
만약 코드명 아보카도의 차세대 모델이 2026년에 예정대로 출시돼 1군으로 복귀한다면, 저커버그의 모든 자금 투입과 조직 재편은 ‘위기를 극복한 전략적 결단력’으로 포장될 것이다. 그러나 만약 또다시 기대에 못 미친다면, 이 1350억 달러는 단지 전기가 흐르며 열을 내는 실리콘 웨이퍼 창고일 뿐이다.
결국 실리콘밸리의 AI 군비경쟁은 수표를 휘두르는 초대형 구매자들을 결코 부족하지 않다. 부족한 것은, 이러한 컴퓨팅 파워를 미래를 창조하는 데 어떻게 활용할지를 아는 사람이다.
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