글｜샤오징

편집｜쉬칭양

Muse는 거대 기업 Meta의 '영감의 여신'이 되어, 혼자 힘으로 거대 기업 Meta의 주가를 15% 끌어올렸다.

Meta 산하 에이전트 Muse는 9월 8일 출시되어 9월 18일 미국 애플 App Store 무료 차트 1위에 올랐고, 사흘 연속 정상을 지켰다. 9월 21일에는 Meta 주가를 정점으로 밀어 올려 하루 11.4% 상승하며 약 1923억 달러의 시가총액을 추가했다.

그 열기는 반도체 업계로까지 전이되어 CPU마저 시장의 추격 대상이 되었고, AMD를 9.9% 끌어올려 시가총액이 처음으로 1조 달러를 넘어섰다.

중국 사용자에게는 이 장면이 어딘가 낯익다. '한마디로 배달 주문'부터 앱 간 가격 비교·주문까지, 지난 1년 동안 개인 Agent(자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트)는 이미 수많은 흥미로운 시나리오를 시연해 왔다. 심지어 태생부터 AI 개인 비서인 개인 단말기 '더우바오 폰'도 등장해, AI가 직접 화면을 조작하며 사용자를 대신해 여러 앱 사이에서 작업을 완료하도록 시도했다.

많은 사람이 발표회에서 'AI가 쏘는' 커피를 마셔봤다.

하지만 현실의 체험은 여전히 적나라하게 가혹하다. 발표회 시연에서 매끄럽게 이어지던 연속 조작이 일상 사용에서는 로그인, 결제, 혹은 갑자기 뜨는 팝업에서 막힐 수 있고, 은행 등 애플리케이션의 제한 때문에 AI 비서도 완전히 우회할 수 없다.

이제 Muse가 비슷한 제품 약속을 들고 등장했고, 심지어 곧바로 Amazon의 차단을 당했다. 왜 이렇게 익숙한 능력과 장애물이 미국 시장에 와서는 그토록 큰 상상의 여지를 부여받은 것일까?

그림: Meta 최고인공지능책임자 Alexandr Wang(왕타오)과 Muse, 이미지는 AI 생성

01 다운로드하게 만드는 이유는 '돈을 되찾아 준다'는 것

Muse는 9월 8일 출시된 뒤 열흘 만에 정상에 올랐다. 확산 과정에서 반복적으로 등장한 주인공은 환불, 방치된 구독, 보험 청구서였다. Meta 최고AI책임자 Alexandr Wang은 'MuseMoneyChallenge'(Muse 절약 챌린지)를 추진하며 절약 결과 공유를 독려했다. 외신 보도에 따르면 한 창업자는 Muse가 연간 3500달러 더 저렴한 자동차 보험 상품을 찾아줬다고 밝혔다. 다만 동시에 보도는 이 가운데 많은 공유가 사실 Meta 직원에게서 나왔다는 점도 짚었다.

그러나 이런 사례는 사용자에게 시도해볼 이유를 제공한다. 헛되이 내고 있는 돈이 없는지 확인해 보는 것. AI에 관심 없는 사람에게도 절약 금액은 모델 벤치마크 성적표보다 이해하기 쉽고 공유하기도 좋다.

Muse의 제품 확산은 또 다른 장애물도 해결하고 있다. 사용자가 AI에게 어떤 작업을 맡겨야 할지 모른다는 점이다. Muse 디자인 팀이 공개한 바에 따르면, 초기 테스트에서 기능이 너무 많으면 오히려 어디서부터 손대야 할지 모르게 되어, 목표와 대화에 따라 제안을 능동적으로 생성하는 설계를 추가했다. 테크 기자 Alex Heath도 공개 게시글에서 Ideas와 Feed 페이지를 긍정적으로 평가했는데, 자신이 생각하지 못한 작업을 제안해 주기 때문이라고 했다.

와튼스쿨 교수 Ethan Mollick의 평가는 이렇다. 다른 AI 연구소의 시스템도 이미 비슷한 일을 해낼 수 있지만, Muse의 집중된 설계가 일반인이 더 쉽게 시작하게 해준다. Meta는 동시에 대량의 무료 연산 자원을 투입해 체험을 뒷받침했다.

C단(소비자 대상) 플레이에서는 Meta가 확실히 더 능숙하다. 사용자에게 '절약이 핵심'이라는 직설적인 매력을 제공하고, 기능 설계로 사용자가 쉽게 시작하게 하며, 진입점은 가장 익숙한 WhatsApp이고, 더 중요한 것은 공짜로 쓸 수 있는 토큰이 있다는 점이다. 사용자는 먼저 Muse를 무료로 체험할 수 있고, 연락처에 메시지를 보내듯 WhatsApp 안에서 작업을 처리하게 할 수 있어 시도와 사용의 문턱을 낮췄다.

절약 사례, 작업 제안, 익숙한 진입점이 이번 확산에서 주목할 만한 몇 가지 고리를 구성한다. 게다가 절약 스토리는 확산의 도화선을 제공했고, 차트 성적으로 이어져 투자자들이 Meta를 재평가하는 신호가 되었다.

02 기술의 새로움은 도대체 어디에 있는가?

그렇다면 Muse에는 과연 기술적 새로움이 있을까?

모델은 요구 사항을 이해하고 단계를 배치한 뒤, 브라우저 등의 도구를 호출해 웹페이지를 열고 양식을 작성한다. 이 컴퓨터는 Meta의 서버에서 실행되므로, 사용자가 휴대폰 앱을 꺼도 작업은 계속될 수 있다. Meta는 가상머신 기술을 통해 사용자마다 독립된 실행 공간을 나누어 주고, 개인 데이터와 작업 진행 상황을 저장한다. Computer Use(컴퓨터 조작 능력)는 AI가 이 컴퓨터의 소프트웨어를 사용할 수 있게 해준다.

Muse의 '클라우드 컴퓨터'에는 이미 선례가 있다. OpenAI 공식 문서에 따르면, ChatGPT Work는 가상머신 기반의 샌드박스에서 실행되며 실행 상태가 사용자와 연결되고, 환경은 작업 간 재사용이 가능하며 일부 상태를 유지한 채 교체할 수도 있다. 그 클라우드 브라우저는 사용자가 컴퓨터를 꺼도 계속 작업할 수 있다. GPT-6는 코드를 작성해 브라우저와 데스크톱을 조작하고, 플러그인과 함께 작업을 완료할 수도 있다.

그러나 Muse의 엔지니어링 특징은 개인 데이터를 중심으로 권한 경계를 설정한다는 점이다. Meta가 공개한 바에 따르면, 각 사용자는 Muse Secure VM(Muse 보안 가상머신)을 보유하며, 이것이 개인 데이터의 주요 저장 위치가 된다. 실행 프로그램과 도구는 가상머신 내부의 제한된 컨테이너에 넣고, 계정 자격 증명, 보안 점검, 영속 상태를 각각 관리한다. 모델 추론은 인터페이스를 통해 외부 인프라를 호출하며, 대형 모델 전체가 개인 가상머신에 들어 있는 것은 아니다.

이를 구역이 나뉜 작업실로 이해할 수 있다. Agent는 작업 구역에서 파일을 읽고 프로그램을 실행할 수 있고, 계정 자격 증명은 다른 곳에서 보관하며, 커넥터 동작과 네트워크 접근은 Sentinel(권한 심사 에이전트)을 거쳐야 한다. 이렇게 설계한 것은 낯선 웹페이지를 처리하는 프로그램이 오도되더라도 전체 권한을 직접 확보하기 어렵게 하기 위함이다. 다만 실제 보안 효과는 여전히 테스트 검증이 필요하다.

이렇게 설계한 엔지니어링 가치는 실행 능력과 권한 경계를 함께 조직화한다는 데 있다. 이미 있는 인터페이스가 있으면 커넥터를 호출하고, 적합한 인터페이스가 없으면 브라우저 조작을 시도한다. 인터페이스는 협력 연동이 필요하고, 화면 조작은 페이지 변화와 인증에 대응해야 한다.

이 설계는 지속적 위임을 위해 만들어졌다. 진행 상황을 보존하고, 시간이나 관련 이벤트에 따라 업무를 이어서 처리하며, 핵심 동작 전에 권한을 요청한다. 독립 가상머신, 컨테이너, 권한 심사 모두 기존 기술 기반이 있다. 현재로서는 Muse의 전체 솔루션이 모든 경쟁자를 앞선다는 것을 증명할 수 없다.

그림: Muse 보안 구조 모식도. 각 사용자는 독립된 클라우드 가상머신을 보유하며, 작업 실행 프로그램과 계정 자격 증명·영속 데이터를 분리 관리하고, Sentinel이 외부 접근 및 커넥터 동작 심사를 담당한다.

중국에서는 일찍부터 비슷한 형태의 제품 시도가 있었다. 2025년의 AutoGLM 2.0은 클라우드폰과 클라우드 컴퓨터를 동시에 제공해 모바일 앱, 웹페이지, 사무 작업을 아우른다. 더우바오 폰은 'AI 네이티브 폰'을 직접 내세워 사용자 휴대폰의 앱을 조작할 수 있다. 첸원 앱은 알리바바 자체 생태계의 강점을 활용해 주문, 결제 등의 서비스를 협력 인터페이스로 연결해 화면을 일일이 누르는 동작을 줄였다.

화면 조작과 인터페이스 호출은 결합할 수 있고, 작업도 기기 자체나 클라우드에서 실행할 수 있다. AutoGLM의 '클라우드 컴퓨터'는 AI가 조작할 환경을 가리키는 말이고, Muse의 '독립 Linux 가상머신'은 주로 사용자에게 실행 공간을 어떻게 나누어 주는지를 설명하는 말이라, 둘은 서로 다른 비교 차원에 있다.

Muse는 일부 AI 폰 경험이 기존 휴대폰과 클라우드 서비스로 전달될 수 있음을 보여준다. 휴대폰 안의 앱, 카메라, 시스템 권한을 호출하려면 여전히 기기 측 지원과 사용자 권한 부여가 필요하다.

보아하니 Muse는 본질적으로 중국 사용자에게 익숙한, 커피 주문 시연에 능한 그 AI 비서다. 다만 이 AI 비서는 중국에서는 당분간 사용자와 자본의 흥분을 점화하지 못하고 있다.

03 발상을 바꾸면, 커피 주문만이 아니다

Muse는 개인을 대상으로 하며 현재 생활 관리를 주력으로 내세우지만, 문서와 웹페이지도 생성할 수 있다. '개인 사용자'와 '생활 작업'은 같은 개념이 아니다. 한 사람의 비서는 가정과 업무를 동시에 처리할 수 있다.

중국도 생활 Agent를 포기하지 않았다. 알리바바가 공개한 바에 따르면, 첸원은 춘절 기간 약 2억 건의 주문을 성사시켰다. 다만 이 활동에는 30억 위안의 인센티브가 수반되어, 주문량만으로 자연 수요와 수익성을 증명할 수는 없다. 같은 시기 더우바오는 6월에 복잡한 사무를 겨냥한 프로 버전을 출시했고, 월 연속 구독료는 68위안부터다. 텐센트는 WorkBuddy 기업 버전을 내놓았다. 중국에서는 생활과 사무 시나리오를 병행 탐색 중이지만, 사무 시나리오의 바람이 더 크다.

사무는 '요금 부과'가 더 쉽다. 표를 정리하고 조사를 완료하면, 절약한 노동을 아낀 납품 시간과 비교할 수 있다. 그러나 밀크티 한 잔을 주문하는 것은 원래 몇 번의 클릭이면 되므로, AI가 가져다주는 추가 편의는 제한적이고, 실수하면 오히려 뒤처리가 더 번거로워진다. 서비스 플랫폼 입장에서는 이런 작업이 여전히 주문 전환을 통해 가치를 낼 수 있다.

Muse는 시나리오 선택에서 더 영리하다. 예컨대 잊고 있던 구독 취소, 갱신 보험료 비교, 환불 추적, 가족 일정 조율 같은 것들이다. 이런 일은 빈도가 높지 않을 수 있지만 돈과 시간과 마음의 부담을 덜어준다. 잠재력은 사용자가 오래 미뤄온 일을 대신 처리하고 마감 시한을 놓치지 않게 하는 데 있다.

Muse 설계자는 직접 겪은 사례를 하나 들었다. 비서가 아이의 개학 이메일과 학교 웹사이트를 정리하다가, 한 스포츠 선발 등록이 곧 마감된다는 것을 발견해 제때 알려줬다는 것이다.

반면 중국의 생활 서비스에는 이미 편리한 절차가 많아, 이는 일반적인 주문의 추가 가치를 낮출 수 있다. 하지만 보험 갱신, 앱 구독, 애프터서비스 이의 제기, 돌봄 조율 같은 가치는 여전히 검증해볼 만하다.

그림: Muse 실행 공식 시연 영상

04 이 사업은 정말 성립했는가?

Stratechery 창립자 Ben Thompson은 9월 21일, Muse가 자신이 써본 개인 Agent 중 가장 시작하기 쉬운 제품이라고 말했다. Muse가 사용하는 Muse Spark 1.3은 아직 최첨단 모델 수준에 이르지 못했지만, 이미 훌륭한 제품 경험을 뒷받침할 수 있다는 것이다. 그의 견해로는, 사용자가 일단 계정 정보를 비서에게 맡기고 일상 업무에 참여시키면 제품을 바꾸는 비용이 높아진다.

Meta는 동시에 기반 모델도 연구 개발하고 있다. 이번 열기는 시장이 모델+애플리케이션 소비 앱의 전망을 재평가하고 있음을 더 직접적으로 반영한다. 모델 능력이 사용 가능한 수준에 도달한 뒤, Meta가 제품 경험과 유통 채널을 바탕으로 사용자가 지속적으로 작업을 위임하게 하고 그로부터 수익을 얻을 수 있을지가 관건이다. Truist 애널리스트는 Muse가 2030년까지 Meta에 285억 달러의 추가 수익을 가져다줄 수 있다고 전망한다.

Oppenheimer 애널리스트 Jason Helfstein은 중립적 판단을 유지한다. 유료 사용자층은 이미 ChatGPT나 Gemini 구독을 보유하고 있을 수 있고, 신뢰도 문턱이다. Meta 수익에 유의미한 영향을 주려면 약 1억 1500만 명의 유료 사용자가 필요하다. 모델은 월 20달러와 80%의 추가 영업이익률을 가정했다. 무료 연산 자원이 많을수록 이익 가정은 달성하기 어려워진다.

하지만 이는 시세가 왜 외부로 번질 수 있었는지를 측면에서 설명해준다. 시장이 소비 Agent의 규모를 재평가하고 있는 것이다. CPU와 메모리도 이런 기대의 영향을 받는다. 모델 추론 외에도 브라우저, 코드, 스케줄링에는 CPU(중앙처리장치)가 필요하고, 실행 중인 프로그램을 유지하려면 DRAM(서버 실행 메모리)이 필요하다. 동시 작업이 많을수록 두 부하가 커질 수 있다.

사용자에게 작업이 없을 때 Meta는 클라우드 가상머신을 일시 중지하고 작업 진행 상황을 하드디스크에 저장할 수 있다. 새 작업이 들어오면 다시 복구한다. 따라서 '1인당 가상머신 1대'가 1인당 하루 종일 고정된 CPU와 메모리를 점유한다는 뜻은 아니다. Muse의 열기는 투자자들이 더 많은 사람이 이런 서비스를 사용할 것이라고 기대하게 만들었지만, 실제로 얼마나 많은 칩을 구매해야 하는지는 동시에 실행되는 작업 수와 각 작업의 실행 시간에 달려 있다.

05 Muse는 여전히 근본적 난제를 풀지 못했다

Muse는 사용자의 데이터와 실행 환경을 전용 클라우드 가상머신에 넣었지만, 사용자가 정말로 이메일, 주문, 결제 정보를 장기간 접촉하게 해도 될까? 외신 보도에 따르면, 내부 테스트에서 Muse는 티켓 모니터링 약 15분 후 새로고침을 멈춘 적이 있고, 개인 데이터 노출 문제도 발생한 적이 있다. Meta는 보안성 향상을 위해 당초 4월로 예정된 출시를 연기했다고 확인했다.

사용자가 권한을 부여하더라도 Agent가 모든 서비스에 들어갈 수 있는 것은 아니다. 9월 21일 Amazon은 Muse가 사용자를 대신해 웹사이트를 탐색하고 상품을 구매하는 것을 차단했는데, 그 이유는 이런 접근과 거래가 허가되지 않았다는 것이다. 더우바오 폰도 앞서 로그인과 리스크 통제 문제로 금융류 앱 조작을 잠정 중단해야 했다. 둘의 제품 경로는 다르지만 결국 같은 난제에 부딪혔다. 사용자의 권한 부여가 플랫폼의 허가를 대체할 수 없으며, 플랫폼은 여전히 Agent가 자사 서비스에 들어올 수 있는지를 결정할 능력이 있다는 것이다.

그림: 9월 21일, 사용자 Jonathan Wegener가 Muse로 Amazon에 접속할 때 마주친 안내를 공유했다. Amazon은 허가되지 않은 AI Agent가 계속 웹사이트에 접속하는 것은 이용약관 위반이라고 밝혔다.

강력한 플랫폼마다 이 문을 지키려는 동기가 매우 강하다. Agent가 사용자를 대신해 상품을 고르고 거래를 완료하면, 플랫폼은 사용자가 페이지를 둘러볼 때 발생하는 광고 수익과 추천 기회를 잃을 수 있다. Shopify는 Muse 연동을 선택했고, Amazon은 망설임 없이 차단을 선택했다. 플랫폼의 입장은 깨물기 어려운 뼈다.

또한 골드만삭스 리서치 책임자 Eric Sheridan은 소비 Agent가 향후 광고와 구독으로 수익화할 수 있다고 전망한다. 하지만 비서가 홍보 수수료를 받는다면, 사용자도 추천 결과가 영향을 받았는지 알아야 한다. 소비형 Agent는 사무 시나리오의 Agent처럼 명확한 유료 구독 동력을 갖기 어렵다. 광고·추천이라는 낡은 길을 다시 걷는다면, 결국 남의 밥그릇을 건드리기 마련이다. 누구에게 돈을 받을지, 어떻게 받을지, 받은 뒤 어떻게 나눌지, 이는 여전히 난제다.

9월 22일 Meta 주가는 0.63% 하락 마감했고, 기사 작성 시점 기준 장 마감 후 다시 0.6% 상승했다. 시장은 흥분에서 점차 냉각기로 접어들기 시작했다. 신선함을 맛본 뒤의 Muse는 이제 사용자 유지율을 지켜봐야 할 차례다.

다만 Meta Connect 행사가 곧 열린다. 외신 추측에 따르면, 그동안 하드웨어가 주인공이던 이 행사에서 Muse에 관한 더 많은 정보가 업데이트될지도 모른다. Muse에 정말 새로운 것이 있는지 기대해볼 만하다.

샘 알트먼, 유엔 연설에서 인공지능 표준 제정 추진 예정

인기 기사