20조 원 베팅의 첫 결과물, 메타 '뮤즈 스파크'가 비공개로 나온 이유

143억 달러. 약 20조 원이에요. 메타가 2025년 6월 데이터 라벨링 기업 스케일AI의 지분 49%를 인수하면서 쓴 돈이에요. 창업자 알렉산드르 왕을 최고AI책임자(CAIO)로 영입하는 것까지 패키지였죠. 그 왕이 메타에 합류한 뒤 한 일? 오픈AI, 앤트로픽, 구글 출신 AI 연구자들을 대거 스카우트했어요. 일부 영입 패키지는 주식 포함 수억 달러에 달하는 것으로 알려졌고요.

그 대규모 투자의 첫 결과물이 8일(현지 시각) 공개됐어요. '뮤즈 스파크(Muse Spark)'. 메타의 신규 AI 연구 조직 '메타 슈퍼인텔리전스 랩스'가 개발한 첫 모델이에요.

음식 사진으로 칼로리를 추정하고, 머그컵을 선반에 합성한다

뮤즈 스파크는 멀티모달 추론 모델이에요. 도구 사용, 시각적 사고 연쇄, 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원한다고 메타 측은 설명했어요. 예를 들어 음식 사진으로 칼로리를 추정하거나, 머그컵 이미지를 선반 위에 합성해 실물 배치를 미리 확인하는 기능이 있어요.

여러 AI 에이전트를 병렬로 실행해 추론 능력을 강화하는 '컨템플레이팅 모드(Contemplating mode)'도 함께 나왔어요. 구글 제미나이의 딥 씽크, 오픈AI의 GPT 프로 수준의 확장 사고 모드에 대응하는 기능이에요.

메타는 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등 주요 경쟁사 모델과 대등한 수준의 성능을 보인다며 벤치마크 테스트 결과를 공개했어요. 다만 전 영역에서 경쟁사를 앞서지는 못했더라고요. 솔직히 "대등한 수준"이라는 표현 자체가 메타 입장에서는 아직 갈 길이 멀다는 고백 아닌 고백이에요.

라마 시리즈와 결정적으로 다른 점 — 오픈소스를 버렸다

여기서 눈에 띄는 건 뮤즈 스파크가 비공개형 모델로 출시됐다는 점이에요. 코드와 설계가 공개되지 않아요. 메타의 이전 파운데이션 모델 '라마' 시리즈가 오픈소스를 전면에 내세웠던 것과 정반대 행보죠.

라마4의 실패가 전환점이었을 거예요. 오픈소스로 공개했는데 성과가 기대에 못 미치니까, 이번에는 기술을 닫고 제품 완성도를 먼저 높이겠다는 판단으로 읽혀요. (근데 오픈소스로 쌓은 개발자 커뮤니티 신뢰를 얼마나 까먹게 될지는 또 다른 문제예요.)

저커버그가 진짜 만들고 싶은 건 '에이전트'

저커버그는 올 1월 투자자들에게 이렇게 말한 바 있어요. "첫 모델이 좋은 성능을 보이겠지만, 더 중요한 것은 우리가 나아가는 속도가 얼마나 빠른지를 보여주는 것이다." 솔직히 이건 "첫 모델은 아직 부족할 수 있다"를 우회적으로 인정한 거잖아요.

뮤즈 스파크 공개 후 저커버그는 스레드에 "질문에 답하는 데 그치지 않고, 직접 무언가를 대신 처리해주는 에이전트 제품을 만들고 있다"고 밝혔어요. 시장 경쟁 구도가 파운데이션 모델을 넘어 AI 에이전트로 이동했다는 걸 인지하고 있다는 신호예요.

메타는 AI 컴퓨팅 인프라 구축에도 수천억 달러를 투입하겠다고 공언했어요. 뮤즈 스파크는 현재 웹과 메타 AI 앱에서 이용 가능하고, 향후 메타의 자체 제품에도 통합될 예정이에요.

20조 원짜리 베팅. 첫 카드는 꺼냈어요. 근데 이걸로 오픈AI, 앤트로픽, 구글이 긴장할까요? 솔직히 아직은 아닌 것 같아요. 진짜 승부는 다음 카드부터예요.