작성자: Ada , Deep Tide TechFlow

팡 루오밍은 메타의 자신의 업무 공간에 제대로 자리를 잡기도 전에 떠났다.

2025년 7월, 마크 저커버그는 애플에서 가장 촉망받는 AI 인프라 분야 중국인 엔지니어인 팡 루오밍을 영입하기 위해 2억 달러가 넘는 연봉을 제시했다. 그는 메타 초지능 연구소에 배치되어 차세대 AI 모델을 위한 인프라 구축을 담당하게 되었다.

7개월 후, OpenAI가 그를 스카우트했습니다.

더 인포메이션(The Information)에 따르면, 오픈아이언(OpenAI)은 팡 루오밍(Pang Ruoming)을 영입하기 위해 수개월에 걸친 적극적인 채용 활동을 벌였습니다. 팡은 동료들에게 "메타에서 일하는 것이 매우 행복했다"고 말했지만, 결국 회사를 떠나기로 결정했습니다. 블룸버그(Bloomberg)는 그의 메타에서의 보상 패키지가 성과 달성 여부에 따라 달라졌으며, 조기 퇴사는 미확정 스톡옵션의 대부분을 포기해야 한다는 것을 의미한다고 보도했습니다.

2억 달러로는 7개월간의 충성심을 살 수 없다.

이것은 단순히 직장을 자주 옮기는 이야기가 아닙니다.

한 사람의 떠남은 전체 집단의 결별을 의미합니다.

팡뤄밍이 먼저 떠난 것은 아니었다.

지난주에는 메타의 슈퍼인텔리전스 랩에서 개발자 플랫폼 제품 책임자를 맡았던 맷 벨로소(Mat Velloso)도 퇴사를 발표했습니다. 그는 작년 7월 구글 딥마인드에서 메타로 이직했지만 8개월도 채 되지 않아 퇴사했습니다. 더 거슬러 올라가면, 튜링상 수상자이자 메타의 수석 AI 과학자인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 12년간 메타에 몸담고 자신이 오랫동안 주장해 온 "세계 모델" 연구를 위해 독립 사업을 시작하기 위해 2025년 11월에 퇴사를 발표했습니다. 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)의 핵심 제자이자 메타의 생성형 AI 연구 부사장인 러셀 살라후트디노프(Russ Salakhutdinov) 또한 최근 퇴사를 발표했습니다.

Meta AI의 인재 유출 현상을 이해하려면 먼저 Llama 4가 얼마나 큰 피해를 입혔는지 알아야 합니다.

2025년 4월, Meta는 Llama 4 시리즈의 Scout 및 Maverick 모델을 대대적으로 출시했습니다. 공식 사양은 인상적이었으며, MATH-500 및 GPQA Diamond와 같은 핵심 벤치마크 테스트에서 GPT-4.5 및 Claude Sonnet 3.7을 완전히 능가한다고 주장했습니다.

하지만 메타의 야심을 구현한 이 플래그십 모델은 오픈 소스 커뮤니티의 제3자가 실시한 독립적인 블라인드 테스트에서 실제 일반화 및 추론 능력이 광고된 성능에 훨씬 못 미치는 것으로 드러나면서 그 진면목을 빠르게 드러냈습니다. 커뮤니티의 거센 비판에 직면한 수석 AI 과학자 얀 르쿤은 결국 "최종 점수를 최적화하기 위해 테스트 단계에서 서로 다른 모델 버전을 사용하여 여러 테스트 세트를 실행했다"고 인정했습니다.

엄격한 인공지능 학계와 엔지니어링 커뮤니티에서 이는 용납할 수 없는 레드라인을 넘은 행위였습니다. 다시 말해, 해당 팀은 라마 4를 최첨단 지능을 갖춘 진정한 "최우수 학생"이 아닌, 기출문제만 풀 수 있는 "시골 시험 응시자"처럼 훈련시켰습니다. 마치 수학 시험지와 프로그래밍 시험지를 보여주는 것과 같습니다. 각각은 좋아 보이지만, 실제로는 전혀 다른 모델입니다.

인공지능 학계에서는 이를 "선택적 자료 수집"이라고 부르고, 시험 위주의 교육에서는 "타인을 대신해 시험을 치르는 것"이라고 부릅니다.

늘 스스로를 "오픈 소스의 등불"이라고 자처해 온 메타에게 이번 사태는 개발자 생태계 내에서 가장 소중한 자산인 신뢰를 직접적으로 무너뜨렸습니다. 그 결과, 마크 저커버그는 초기 GenAI 팀의 엔지니어링 기본기에 대한 신뢰를 "완전히 잃어버렸고", 이는 이후 고위 임원진 임명과 핵심 인프라 부서의 소외로 이어지는 발판을 마련했습니다.

그는 데이터 라벨링 회사인 스케일 AI의 지분 49%를 인수하는 데 143억 달러에서 150억 달러를 투자했고, 28세의 스케일 AI CEO인 알렉산드르 왕을 메타의 최고 인공지능 책임자(CIO)로 영입했으며, 메타 초지능 연구소(MSL)를 설립했습니다. 튜링상 수상자인 르쿤은 이 새로운 조직 구조에서 28세의 왕에게 보고해야 했습니다. 10월에 메타는 르쿤이 설립한 FAIR 연구 부서 구성원을 포함하여 MSL에서 약 600명의 직원을 해고했습니다.

플래그십 모델인 라마 4 베헤모스는 원래 2025년 여름 출시 예정이었으나, 여름에서 가을로 여러 차례 연기되었다가 결국 무기한 연기되었습니다.

Meta는 차세대 텍스트 모델인 "Avocado"와 이미지/비디오 모델인 "Mango" 개발에 집중하고 있습니다. Avocado는 GPT-5 및 Gemini 3 Ultra와 경쟁하도록 설계된 것으로 알려져 있습니다. 당초 2025년 말 출시 예정이었으나, 성능 테스트 및 학습 최적화 과정에서 만족스럽지 못한 결과가 나와 2026년 1분기로 연기되었습니다. Meta는 Llama 시리즈의 오픈소스 전통을 버리고 Avocado를 클로즈드 소스로 출시하는 방안을 검토 중입니다.

메타는 AI 모델 개발에서 두 가지 치명적인 실수를 저질렀습니다. 첫째, 벤치마크 데이터를 조작하여 개발자 커뮤니티의 신뢰를 완전히 무너뜨렸습니다. 둘째, Fair와 같이 10년 이상의 장기적인 노력이 필요한 기초 연구 부서를 분기별 KPI에만 집중하는 제품 조직에 억지로 집어넣었습니다. 이 두 가지 실수가 현재 메타의 인재 유출의 근본 원인입니다.

자체 개발 칩: 또 다른 부러진 다리

인재 유출이 심각하고, 칩에도 문제가 있습니다.

정보 전문 매체 더 인포메이션(The Information)에 따르면, 메타(Meta)는 지난주 자체 개발 중이던 최첨단 AI 학습 칩 프로젝트를 취소했다.

Meta의 자체 개발 칩 프로젝트는 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)라고 불립니다. 회사의 초기 로드맵은 야심적입니다. MTIA v4(코드명 "Santa Barbara"), v5(코드명 "Olympus"), 그리고 v6(코드명 "Universal Core")은 2026년에서 2028년 사이에 출시될 예정입니다. 이 중 Olympus는 Meta의 첫 번째 2nm 칩렛 아키텍처 기반 칩으로, 고성능 모델 학습과 실시간 추론을 동시에 지원하고 궁극적으로 Meta의 학습 클러스터에서 NVIDIA의 역할을 대체하는 것을 목표로 합니다.

이제 이 최첨단 학습 칩은 폐기되었습니다.

메타는 진전을 이루지 못한 것은 아닙니다. MTIA는 추론 분야에서 어느 정도 성과를 거두었습니다. "아이리스"라는 코드명을 가진 MTIA v3 추론 칩은 메타의 데이터 센터에 대규모로 배포되었으며, 주로 페이스북 릴스와 인스타그램의 추천 시스템에 사용되어 총 소유 비용을 40~44% 절감한 것으로 알려져 있습니다. 그러나 추론과 학습은 서로 다른 개념입니다. 추론은 모델을 실행하는 것이고, 학습은 모델을 연습하는 것입니다. 메타는 자체 추론 칩을 만들 수는 있지만, 엔비디아와 직접 경쟁할 수 있는 학습 칩을 개발할 수는 없습니다.

역사상 이런 일은 이번이 처음이 아닙니다. 2022년 Meta는 자체 추론 칩 개발을 시도했지만 소규모 배포에서 실패한 후 프로젝트를 포기하고 대신 Nvidia에 대량 주문을 넣었습니다.

자체 칩 개발의 차질은 메타의 아웃소싱 열풍을 직접적으로 가속화시켰다.

1,350억 달러 규모의 사재기

2026년 1월, 메타는 올해 자본 지출 예산을 1,150억 달러에서 1,350억 달러 사이로 책정했다고 발표했는데, 이는 작년의 722억 달러의 거의 두 배에 달하는 금액입니다. 이 예산의 대부분은 반도체 칩 구매에 사용될 예정입니다.

10일 이내에 세 건의 주요 주문이 성공적으로 체결되었습니다.

2월 17일, 메타(Meta)는 엔비디아(NVIDIA)와 다년간에 걸친 차세대 전략적 협력 계약을 체결했습니다. 메타는 이 계약을 통해 수백만 개의 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 및 차세대 베라 루빈(Vera Rubin) GPU와 그레이스(Grace) 외장 CPU를 도입할 예정입니다. 분석가들은 이 계약의 가치가 수백억 달러에 달할 것으로 추산하며, 메타는 세계 최초로 엔비디아 그레이스 외장 CPU를 대규모로 도입하는 슈퍼컴퓨팅 기업이 될 것입니다.

2월 24일, 메타(Meta)와 AMD는 600억 달러에서 1,000억 달러 규모의 다년간 칩 공급 계약을 체결했습니다. 메타는 AMD의 최신 MI450 시리즈 GPU와 6세대 EPYC CPU를 구매할 예정입니다. 계약의 일환으로 AMD는 메타에 최대 1억 6천만 주(AMD 주식의 약 10%에 해당)의 보통주 워런트를 발행했으며, 이는 납품 단계별로 주당 0.01달러씩 분할 지급됩니다.

2월 26일, The Information은 Meta가 차세대 대규모 언어 모델 학습 및 실행을 위해 Google Cloud로부터 TPU 칩을 임대하는 수십억 달러 규모의 다년간 계약을 Google과 체결했다고 보도했습니다. 양사는 또한 Meta가 2027년부터 자체 데이터 센터에 TPU를 직접 구매하여 배포하는 방안에 대해서도 논의 중입니다.

한 소셜 미디어 회사가 10일 만에 3개 반도체 공급업체에 주문을 넣었는데, 그 금액은 1000억 달러를 넘어설 가능성이 있다.

이것은 분산 투자가 아닙니다. 이것은 공황 구매입니다.

컴퓨팅 파워 불안의 3단계 논리

메타는 왜 이렇게 서두르는 거지?

첫째, 자체 개발 칩은 더 이상 현실적인 선택지가 아닙니다. 가장 진보된 학습 칩 프로젝트가 취소됨에 따라 Meta는 당분간 AI 학습 요구 사항을 충족하기 위해 외부 구매에 의존해야 할 것입니다. 추론용 MTIA 칩은 추천 시스템과 같은 성숙한 애플리케이션은 처리할 수 있지만, GPT-5와 경쟁하는 Avocado와 같은 최첨단 모델을 학습시키려면 NVIDIA 또는 그에 상응하는 하드웨어가 필요합니다.

둘째, 경쟁사들은 기다려주지 않을 것입니다. OpenAI는 이미 마이크로소프트, 소프트뱅크, UAE 국부펀드로부터 막대한 자원을 확보했습니다. Anthropic은 구글과 아마존으로부터 각각 100만 개의 TPU와 Trainium 칩을 확보했습니다. 구글의 Gemini 3는 전적으로 TPU로 학습되었습니다. Meta가 충분한 컴퓨팅 파워를 확보하지 못하면 경쟁에 참여조차 할 수 없을 것입니다.

셋째, 그리고 아마도 가장 근본적으로, 마크 저커버그는 "연구 개발 역량" 부족을 "구매력"으로 보완해야 합니다. 라마 4 사태, 핵심 인재 유출, 자체 개발 칩의 차질 등 이 세 가지 사건이 겹치면서 월가에서는 메타의 AI 전략이 위태롭게 보입니다. 이 시점에 엔비디아, AMD, 구글과 대규모 계약을 체결하는 것은 적어도 한 가지 신호를 보내는 것입니다. 바로 "우리는 자금이 있고, 구매할 의지가 있으며, 포기하지 않았다"는 것입니다.

메타의 현재 전략은 소프트웨어 문제를 해결할 수 없으면 하드웨어에 투자하고, 인재를 유지할 수 없으면 칩을 구매하는 것입니다. 하지만 AI 경쟁은 단순히 돈을 쏟아붓는다고 이길 수 있는 게임이 아닙니다. 컴퓨팅 파워는 필수 조건이지만 충분 조건은 아닙니다. 최고 수준의 모델링 팀과 명확한 기술 로드맵이 없다면, 아무리 많은 칩을 들여놓더라도 창고에 쌓인 값비싼 재고에 불과할 것입니다.

구매자의 딜레마

2월에 Meta에서 발생한 세 건의 거래를 되돌아보면, 대부분의 사람들이 간과한 흥미로운 세부 사항이 하나 있습니다.

Meta는 엔비디아로부터 현재의 Blackwell과 향후 출시될 Vera Rubin을 구매했고, AMD와의 계약을 통해 MI450과 향후 출시될 MI455X를 구매했으며, 구글로부터 현재의 Ironwood TPU를 임대하여 내년에 직접 구매할 계획입니다.

세 개의 공급업체, 완전히 다른 세 가지 하드웨어 아키텍처 및 소프트웨어 생태계.

이는 Meta가 NVIDIA의 CUDA, AMD의 ROCm, 그리고 Google의 XLA/JAX라는 완전히 다른 세 가지 기반 생태계 사이에서 균형을 잡아야 한다는 것을 의미합니다. 여러 공급업체를 활용하는 전략은 공급망 위험을 완화하고 하드웨어 구매 비용을 줄일 수 있지만, 엔지니어링 복잡성을 기하급수적으로 증가시킬 것입니다.

이것이 바로 Meta의 가장 치명적인 약점입니다. 수조 개의 매개변수를 가진 모델을 서로 다른 하드웨어에서 완전히 다른 세 가지 기본 프로그래밍 모델을 사용하여 효율적으로 학습시키려면 CUDA를 이해하는 엔지니어뿐만 아니라 처음부터 크로스 플랫폼 학습 프레임워크를 구축할 수 있는 아키텍트가 필요합니다.

세상에 이런 사람은 아마 100명도 채 안 될 겁니다. 팡뤄밍은 그중 한 명입니다.

세계에서 가장 복잡한 하드웨어 포트폴리오를 인수하는 데 1000억 달러를 쏟아붓는 동시에 이를 제어할 수 있는 핵심 인력을 잃어버린 것, 이것이 바로 주커버그의 도박에서 가장 비현실적인 측면이다.

주커버그의 내기

전체적인 맥락을 살펴보면, 지난 18개월 동안 마크 저커버그가 인공지능에 접근한 방식은 몇 년 전 메타버스 탐구에 전력을 다했던 전략과 놀라울 정도로 유사합니다.

그들은 추세를 파악하면 대규모 투자를 하고 많은 인력을 채용합니다. 그리고 어려움에 직면하면 갑작스럽게 전략을 전환하여 다시 대규모 투자를 합니다.

2021년부터 2023년까지는 메타버스 시대였는데, 이로 인해 매년 수백억 달러의 손실이 발생했고, 주가는 결국 380달러에서 88달러로 폭락했습니다. 2024년부터 2026년까지는 AI 시대였는데, 이 시기에도 비용을 고려하지 않은 무분별한 지출, 잦은 조직 개편, 그리고 "내 비전을 믿어라"라는 식의 공약이 반복되었습니다.

차이점은 이러한 AI 트렌드가 메타버스보다 훨씬 더 실체가 있다는 것입니다. 반면 메타는 막대한 현금을 보유하고 있으며, 광고 사업에서 상당한 현금 흐름을 창출합니다. 2025년 4분기 메타의 매출은 599억 달러에 달해 전년 동기 대비 24% 증가했습니다.

문제는 돈으로 칩, 컴퓨팅 파워, 심지어 워크스테이션에 앉아 있는 사람까지 살 수는 있지만, 오래도록 남아 있는 사람은 살 수 없다는 것입니다.

팡 루오밍은 오픈AI를 선택했고, 러스 살라후트디노프는 회사를 떠났으며, 르쿤은 자신의 사업을 시작하기로 했습니다.

현재 주커버그의 전략은 충분한 칩을 구매하고, 충분한 데이터 센터를 건설하고, 충분한 자금을 투자하면 결국 이러한 자원을 활용할 수 있는 사람들을 찾거나 훈련시킬 수 있을 것이라는 것입니다.

이 예측은 맞을 가능성이 높습니다. 메타는 1,000억 달러가 넘는 영업 현금 흐름을 보유한 세계에서 가장 부유한 기술 기업 중 하나이며, 이것이 가장 강력한 경쟁 우위입니다. 오픈AI부터 앤트로픽, 구글을 비롯한 여러 경쟁사에서 메타는 끊임없이 인재를 영입해 왔습니다. 큐빗에 따르면, 메타의 초지능 팀 44명 중 거의 40%가 오픈AI 출신입니다.

하지만 인공지능 경쟁의 냉혹한 현실은 컴퓨팅 파워, 인재 목록, 모델 성능 등이 모두 공개 정보라는 점입니다. 라마 4 벤치마크 조작 사건은 이 업계에서 파워포인트 프레젠테이션과 홍보만으로는 선두 자리를 유지할 수 없다는 것을 여실히 보여줍니다.

궁극적으로 시장은 단 한 가지, 즉 당신의 모델이 충분히 좋은지 여부만을 인정합니다.

먹이 사슬에서의 위치

인공지능 군비 경쟁이 2026년으로 접어들면서 먹이사슬의 순서가 점차 명확해지고 있다.

최상위에는 OpenAI와 Google이 자리하고 있습니다. OpenAI는 가장 강력한 모델, 가장 큰 사용자 기반, 그리고 가장 공격적인 투자 전략을 자랑합니다. Google은 자체 칩, 모델, 클라우드 인프라를 완벽하게 수직 통합했습니다. Anthropic은 Claude 모델의 뛰어난 성능과 Google 및 Amazon의 강력한 컴퓨팅 파워 공급 덕분에 최상위권 자리를 굳건히 지키며 그 뒤를 바짝 쫓고 있습니다.

메타는 가장 많은 돈을 투자하고, 가장 많은 칩 계약을 체결했으며, 가장 빈번하게 조직 개편을 단행했지만, 아직까지 시장을 설득할 만한 혁신적인 모델을 내놓지 못했습니다.

메타의 AI 전략은 2005년 야후의 사례와 다소 유사합니다. 당시 야후는 인터넷에서 가장 부유한 기업 중 하나였고, 공격적으로 기업을 인수하고 투자했지만, 구글과 같은 검색 엔진을 만들지는 못했습니다. 돈이 전부는 아닙니다. 마크 저커버그는 유행에 따라 기업을 인수하는 대신, 메타가 AI를 통해 정확히 무엇을 하고 싶은지 파악해야 합니다.

물론, 메타의 종말을 예견하기에는 아직 이릅니다. 월간 활성 사용자 35억 8천만 명, 분기별 매출 599억 달러, 그리고 세계 최대 규모의 소셜 데이터셋은 어떤 경쟁사도 쉽게 따라할 수 없는 자산입니다.

코드명 아보카도인 차세대 모델이 예정대로 2026년에 출시되어 다시 최고 수준의 제품으로 자리매김한다면, 마크 저커버그의 모든 투자와 구조조정은 "전세를 역전시키기 위한 전략적 대담함"으로 포장될 것이다. 하지만 만약 이번에도 기대에 미치지 못한다면, 1,350억 달러는 결국 뜨거운 실리콘 웨이퍼 창고만 남게 될 것이다.

결국 실리콘 밸리의 AI 경쟁은 거액을 투자하려는 거액 투자자들이 끊이지 않았던 것은 아니다. 진정으로 부족한 것은 그 컴퓨팅 파워를 활용하여 미래를 만들어갈 줄 아는 사람들이다.

Google은 자체 개발한 TPU 데이터 센터 솔루션을 출시하여 Nvidia의 데이터 센터 사업을 직접 타겟으로 삼았습니다.

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