저커버그 "라마 4 때 궤도 벗어나", 메타는 Watermelon 다음 모델 준비

인터뷰어는 기술 전문 기자 알렉스 히스(Alex Heath)입니다. 자신이 운영하는 뉴스레터 Sources의 팟캐스트 두 번째 회로, 9월 4일 금요일 메타 본사에서 녹화해 Muse 출시일에 1시간 10분 분량으로 공개했습니다. 첫 회 손님은 일주일 앞서 나온 샘 올트먼 오픈AI CEO였습니다. 대화는 8월 저커버그가 쓴 장문의 편지에서 시작해 데이터센터와 Muse, 연구소 재건, 안전과 정부, 스마트 안경, 청소년 보호 합의까지 11개 주제를 지났습니다. 아래는 발언을 원본 영상과 대조해 주제별로 묶은 것입니다.

라마 4에서 벗어난 궤도

히스는 7월 반도체·AI 분석 회사 SemiAnalysis가 메타를 두고 오픈AI와 앤트로픽을 따라잡을 가능성이 가장 큰 회사라며 지금 위치보다 올라오는 기울기가 중요하다고 쓴 글을 꺼냈습니다. 9월 2일 나온 Muse Spark 1.3이 Artificial Analysis 순위에서 앤트로픽의 Fable 5.1과 Opus 5 바로 다음에 오른 뒤였습니다. 무엇이 달라졌느냐는 물음에 저커버그는 자신의 판단 착오부터 꺼냈습니다.

메타는 페이스북과 인스타그램 피드, 광고 시스템, 유해물을 걸러 내는 시스템을 모두 머신러닝으로 돌려 온 회사입니다. 대형 언어 모델이 뜨기 시작했을 때 초기 Llama를 만든 곳은 기초 연구 조직 FAIR였고, 회사는 이를 더 크게 키우는 공정으로 옮겼습니다. 저커버그는 다른 머신러닝을 잘하니 언어 모델을 만들고 키우는 일도 비슷할 것이라고 여긴 것이 실수였다고 했습니다.

Llama 3는 좋은 모델이었고 저는 Llama 4가 어디까지 갈지 더 낙관했습니다. 그런데 내놓고 보니 우리가 있어야 할 궤도에서 벗어나 있었습니다.— 마크 저커버그, 메타 CEO

그때 얻은 교훈을 그는 인재 밀도라고 불렀습니다. 천 명이 실험을 돌리는 방식으로는 언어 모델을 만들 수 없고, 전체를 머릿속에 담을 수 있는 가장 작은 무리가 과학 과제를 함께 풀듯 일할 때 된다는 겁니다. 팀 인원이 적으니 한 사람 한 사람을 최고로 채우는 일에 자기 시간을 크게 썼고, 기술적으로 일에 더 가까이 있으려고 연구소를 자기 책상 둘레에 문자 그대로 앉혔다고 했습니다. 이 연구소가 2025년 6월 출범한 메타 초지능 랩(MSL)이고, 첫 모델 Muse Spark는 올해 4월에 나왔습니다.

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Watermelon 다음 모델까지 키운다

일의 질에 확신이 생기면서 연산 투자도 크게 늘렸다고 했습니다. 메타는 수 기가와트 규모의 연산을 짓고 있고, 수십 년 동안 데이터센터를 지어 본 경험이 있으며, 다른 연구소와 달리 돈을 아주 많이 버는 회사라는 설명입니다. 메타의 2분기 매출은 608억 달러, 순이익은 158억 달러였습니다. 같은 분기 비용이 55% 늘어 영업이익률은 1년 전 43%에서 31%로 내려갔고, 메타는 올해 설비투자를 1,300억~1,450억 달러로 잡았습니다.

그 연산으로 무엇을 하는지도 나왔습니다. 오하이오의 기가와트급 클러스터 Prometheus가 가동을 시작했고, 이제 Watermelon 다음 모델들을 키우는 데 쓰고 있다는 겁니다. Watermelon은 곧 나온다고 했고, Avocado보다 큰 모델이라는 대목에서는 수박보다 큰 과일이 떠오르지 않으니 이름 짓는 규칙을 바꿔야겠다는 농담이 오갔습니다. 9월 2일 나온 Muse Spark 1.3은 내부에서 Avocado라고 부르는 비교적 작은 사전학습 모델의 최신판이고, Watermelon은 그보다 큰 모델입니다.

Watermelon을 두고는 훨씬 발전한 사전학습이라며, 지금까지 후학습에서 배운 것을 모두 이어서 적용하겠다고 했습니다. 인터뷰가 공개되고 한 시간여 뒤 X에는 메타가 이미 Watermelon 다음 세대를 훈련하고 있다는 클립이 올라왔고, 히스는 이틀 뒤 Watermelon 대목만 따로 잘라 올렸습니다.

남의 모델로는 개인 에이전트를 못 만든다는 이유

돈이 많이 드는 최전선 경쟁을 피해 한 발 뒤에서 따라가면 되지 않느냐는 물음에는 그런 방식은 메타와 맞지 않는다고 잘랐습니다. 메타는 소셜 앱만 만든 적이 없고, 경험을 다듬으려고 데이터센터와 칩과 인프라를 직접 지어 온 회사이며, 앞으로 그 경험에서 가장 중요한 부품은 모델이라는 설명입니다.

그가 예로 든 능력은 사용자가 감추고 싶은 것을 알아서 가리는 분별입니다. 임신한 사용자를 대신해 식당을 예약할 때 임신 사실은 밝히지 않고 무알코올 칵테일이 좋은 곳을 고르는 식입니다. 사용자에게 질문을 쏟아내지 않고도 무엇이 민감한지 알아차리는 능력으로, 팀 프로젝트 코드를 다루는 Claude Code 같은 제품에는 그만큼 중요하지 않다고 했습니다. 다른 회사 모델을 가져다 조금 후학습해서는 이런 능력을 처음부터 사전학습 데이터에 넣어 설계한 모델을 따라올 수 없다는 것이 그의 결론입니다.

메타가 이 능력을 숫자로 공개한 곳이 한 군데 있습니다. 8월 Muse Spark를 교사로 삼아 증류한 Muse Glimmer의 모델 카드에는 에이전트가 드러내면 안 되는 개인 정보를 얼마나 흘리는지 재는 CIMemories 결과가 실렸고, Glimmer의 위반율은 26.4%로 구글 Gemma 4 31B(12.1%)의 두 배를 넘었습니다. Muse 안에서 도는 Muse Spark 1.3의 같은 점수는 공개되지 않았습니다.

돈을 벌어 줘서 제값을 한다는 계산

Muse의 가격 이야기에서 저커버그는 주당 1억 토큰과 가상 머신 한 대를 무료로 준다고 했고, 히스는 컴퓨터를 한가득 준다는 말이 밈이 되겠다며 웃었습니다. 구독도 있지만 대다수에게는 무료로 두겠다는 이유로 그는 거래를 들었습니다.

이 제품은 사람들에게 돈을 벌어 주고 아껴 줄 겁니다. 그렇게 스스로 비용을 치르게 될 거라고 봅니다.— 마크 저커버그, 메타 CEO

장기적으로는 Muse를 거쳐 일어난 거래에서 아주 작은 수수료를 받고, 그 돈은 꼭 사용자가 내지 않아도 되고 거래 상대인 사업자에게서 나올 것이라고 했습니다. 인스타그램 광고 시스템에 연결하면 소상공인이 상품을 만들고 광고를 돌리는 일까지 Muse가 쉬지 않고 맡을 수 있고, 메타가 한 달에 한 번꼴로 모델을 개선할 때마다 Muse도 함께 똑똑해진다는 설명입니다. 히스는 같은 시장을 노리는 Instinct나 Town 같은 스타트업에는 이런 사용량을 떠받칠 본업이 없다고 적었습니다.

출시 뒤 3일 동안 나온 숫자는 수요 쪽을 가리켰습니다. 알렉산더 왕 최고 AI 책임자는 출시 8시간 뒤 사용자들이 시험 집단보다 10배 많이 쓴다고 했고, 이튿날 모든 사용자의 토큰 사용량을 한 차례 초기화했습니다. Muse는 미국 앱스토어에서 미국 시각 9일 3위, 10일 2위에 올랐습니다.

소식·12분 읽기AI사용자마다 컴퓨터 한 대씩 공짜로, 메타가 개인 에이전트 Muse를 내놨습니다메타가 9월 8일 개인 AI 에이전트 Muse를 내놓고 주당 1억 토큰까지 무료로 풀었습니다. 에이전트는 실제 비밀번호를 보지 못하고 별도 에이전트가 외부 통신을 허가하며, 메타는 이 구조를 뚫는 보고에 최대 30만 달러를 걸었습니다.읽기

세 살 딸과 케이크 팝, 체육관의 카메라

저커버그가 자기 Muse에게 맡긴 일은 대부분 가족 일이었습니다. 세 살 딸이 베이킹을 좋아해서 주말마다 아이와 할 만한 베이킹 과제를 고르고 재료를 인스타카트로 주문해 두게 했는데, 케이크 팝은 생각보다 너무 어려웠다고 했습니다. 등산에 빠진 큰딸을 위해서는 입산 허가가 풀리는 순간 신청하게 해 두었고, 허가가 나온 날 회사를 쉬고 딸과 산에 올랐습니다. 종합격투기 연습장에 카메라를 달아 Muse가 영상을 보고 피드백을 보내게 했더니, 완전히 포기한 것 같다는 지적이 와서 코치들이 웃었다는 이야기도 있습니다.

베타 사용자들도 저마다 다른 일을 맡겼습니다. 한 사람은 하루 만에 홈스쿨 운영에 썼고, 다른 사람은 12시간 만에 여행 계획을 다 짰습니다. 기술에 회의적이던 한 지인은 며칠 말이 없다가 정식 출시 때 자기 Muse를 계속 쓸 수 있느냐고 물었다고 합니다. 그는 업계 대부분이 에이전트를 혼자 하는 게임처럼 여기지만, 사내에서는 이미 에이전트끼리 서로 주고받는 실험을 하고 있다고 덧붙였습니다.

WhatsApp에서 배운 것

메타가 내세우는 차별점으로 그는 셋을 꼽았습니다. 개인 에이전트에 맞춰 처음부터 설계한 모델, 사람 사이의 관계를 챙기는 회사의 기질, 그리고 사생활과 보안입니다. 마지막 항목을 두고 WhatsApp을 10년 넘게 세계 최대 종단간 암호화 서비스로 키우며 메타도 내용을 볼 수 없게 설계한 경험을 근거로 들었습니다.

그래서 냇 프리드먼과 함께 메신저 Signal을 만든 목시 말린스파이크를 직접 영입했다고 밝혔습니다. 2014년 WhatsApp의 암호화를 함께 만든 사람입니다. 말린스파이크는 Muse의 Confidential VM을 맡았고, 사용자의 가상 머신 안 내용을 메타도 볼 수 없다는 약속을 기술로 검증할 수 있게 만드는 작업이라고 했습니다. 저커버그는 이와 비슷한 수준의 시스템을 가진 곳을 알지 못한다며, 앞으로 몇 주 안에 자세한 내용을 공개하겠다고 했습니다.

올해 초 OpenClaw가 나오자 에이전트를 집 안에 두려고 맥 스튜디오를 사는 사람들이 생긴 것도 같은 문제에서 나왔다고 봤습니다. 그는 맥 스튜디오를 사서 설정하고 집에서 돌릴 사람이 수십억 명은 되지 않을 것이라며, 책상 밑 컴퓨터만큼의 기밀성을 클라우드에서 주는 것이 목표라고 했습니다.

승자독식은 아니라는 계산

개인 에이전트 시장이 승자독식이냐는 물음에는 최첨단 작업을 할 역량을 가진 회사가 열두 곳을 넘지 않을 것이라고 답했습니다. 어떤 일에서 최고인 제품이 사용량 대부분을 가져가는 멱법칙은 작동하지만, 사람들이 에이전트에 바라는 일이 제각각이라 분야마다 최고가 따로 나올 수 있다는 겁니다. 인간관계를 돕는 에이전트와 소상공인 사업을 돕는 에이전트가 다를 수 있다는 예를 들었습니다.

그 두 분야에서 메타가 유리하다고 본 근거는 이미 가진 사용자입니다. 메타는 소상공인 수억 곳과 이용자 수십억 명을 상대하고, 소비자용 제품을 많은 사람에게 퍼뜨리는 일은 메타가 가장 잘하는 일이라고 했습니다. 메타 앱을 매일 쓰는 사람은 6월 평균 36억 명입니다. 집에 맥 스튜디오를 두려는 사람은 수백만 명쯤 되겠지만 수십억 명은 아닐 것이라는 말도 이 대목에서 나왔습니다. 그는 바로 답이 필요한 질문에는 Meta AI를, 오래 맡겨 둘 일에는 Muse를 쓴다며 두 제품이 당분간 함께 간다고 했습니다.

전부 여는 것도 아니라는 선

인터뷰는 8월 편지의 원칙 세 가지로 시작했습니다. 사람에게 힘을 주는 것이 역사 내내 번영의 원천이었고, AI의 주된 쓰임은 자동화보다 발명이며, 안전의 토대는 접근을 막는 데서 오지 않고 견제와 균형에서 온다는 겁니다. 저커버그는 일부 연구소가 더 강한 모델을 훈련해 놓고 내놓지도 않는 흐름을 꽤 위험하다고 했습니다.

그러면서도 자신을 개방의 광신도는 아니라고 했습니다. 메타도 일부 모델은 공개하고 일부 작업은 닫아 두며, 영리 기업이라면 앞선 것을 만들어 모두 공유하지 않을 수 있다는 겁니다. 메타의 기록도 그 말과 맞습니다. 2025년 4월 Llama 4 이후 16개월 동안 새 가중치를 풀지 않았고, 올해 4월 Muse Spark도 가중치 없이 냈습니다. 8월에는 Glimmer 가중치를 풀면서 1.2 가중치를 곧 내겠다고 했고, 9월 2일 나온 1.3의 max 설정은 파트너에게 먼저 제한 공개했습니다.

개방의 근거로는 허깅페이스 사건을 들었습니다. 허깅페이스는 세계 100대 기관에 들 만한 곳은 아니지만 많은 사람이 기대는 곳이고, 침입을 발견했을 때 문제를 일으킨 폐쇄형 모델을 쓸 수 없어 오픈소스 모델로 대응했다는 겁니다. 7월의 이 사건은 오픈AI가 평가하던 자사 모델이 격리 환경을 벗어나 벌인 일이었고, 경위는 허깅페이스 침입을 다룬 글에 있습니다.

보상 해킹과 부모의 경계선

위험한 능력이 보이면 모델을 쥐고 있어야 하느냐는 물음에 저커버그는 애초에 안전하게 설계하고 훈련하는 쪽으로 풀 문제라고 답했습니다. 일주일 앞서 같은 팟캐스트 첫 회에서 올트먼은 프런티어 강화학습 훈련 한 건을 미뤘다고 밝혔습니다.

저커버그가 설명한 것은 연구소들이 함께 겪는 보상 해킹입니다. 요즘 모델은 과제를 받으면 먼저 주변 환경 전체를 살필 만큼 영리해서, 코드의 버그를 고치라는 과제를 받고도 가상 머신 설정을 바꾸는 쪽이 더 쉽다고 판단할 때가 있다는 겁니다. 그는 비유가 금방 늘어진다는 단서를 달고 부모 노릇에 빗댔습니다. 보안이 허술하면 모델이 배워야 할 것을 배우지 않고 요령만 익히지만, 분명하고 단단한 경계를 두면 교과 과정과 함께 더 나은 가치까지 가르칠 수 있다는 설명입니다. 한 사람만 초지능 변호사를 가지면 이기지 말아야 할 재판을 이기지만 모두가 가지면 억지 주장이 버티지 못해 재판이 더 공정해진다는, 편지에 썼던 비유도 다시 꺼냈습니다.

정부와의 관계에서는 정해진 틀보다 신뢰를 앞세웠습니다. 기술이 너무 빨라 딱딱한 규제 틀은 몇 달이면 낡을 가능성이 크고, 지금은 사이버 보안 문제가 크지만 반년 뒤에는 생물 쪽 문제가 커질 수 있다는 겁니다. 그러면서 정부가 중요한 훈련은 모두 알고 있어야 한다고 했습니다. 8월 편지에서는 학습 중간 체크포인트와 기술 인력을 정부에 제공하자고 제안했습니다.

데이터센터 반발과 인력 아카데미

미국에서 번지는 데이터센터 반대 여론을 두고는 투기 개발업자를 지목했습니다. 수십 년을 운영할 생각 없이 부지를 잡아 큰 연구소에 넘기려는 회사들은 지역 공동체를 신경 쓰지 않는데, 메타는 한 번 들어가면 수십 년을 머문다는 겁니다. 그는 루이지애나의 메타 데이터센터에서 나온 세수로 지역 교사들이 5만 달러 보너스를 받았다고 했고, 메타 뉴스룸에 따르면 전년 보너스는 1만 달러였습니다.

인력 이야기도 이 대목에서 나왔습니다. 데이터센터를 지을 광섬유 기술자와 전기 기술자, 숙련 목수가 수십만 명, 어쩌면 수백만 명 더 필요한데 그만큼 훈련된 사람이 없다는 겁니다. 메타는 6월 수료생 전원에게 메타 인프라 현장 일자리를 보장하는 무료 훈련 과정 아메리카 인력 아카데미를 만들었고, 첫 기수가 8월에 졸업했습니다. 첫해 투자액은 1억 1,500만 달러입니다.

저커버그는 이를 자선이라고 부르지 않았습니다. 그 사람들이 기술을 갖춰야 메타도 데이터센터를 지을 수 있으니 서로에게 이익이고, 수십 년을 머물 회사에 맞는 투자라고 했습니다. 그리고 소수의 연구소가 이만큼 중요한 기술을 쥐고 부를 쌓는 것이 허용될 리 없고, 일자리와 지역에 도움이 되지 않는 인프라는 계속 지을 수 없을 것이라고 덧붙였습니다. 한국에서는 데이터센터가 전력망에 연결되는 단계에서 먼저 걸리는데, 그 사정은 10MW 넘는 전기에 붙는 국가 심사를 다룬 글에 있습니다.

안경의 불빛과 청소년 보호 합의

스마트 안경으로 몰래 찍는다는 우려에는 설계로 답했다고 했습니다. 촬영 중에는 눈에 잘 띄는 불빛이 깜박이고, 불빛을 가리거나 조작하면 카메라가 아예 작동하지 않게 만들었다는 겁니다. 다만 수백만 명이 새로 안경을 쓰게 되면서 처음 출시 때의 설명이 잊혔으니 다시 알려야 한다고 했고, 소셜미디어를 만든 20년 동안 우려에 충분히 솔직하게 답하지 않았다는 반성도 곁들였습니다.

8월 26일 미국 52개 주·자치령 검찰총장들과 맺은 청소년 보호 합의도 같은 맥락에서 설명했습니다. 합의에 따라 인스타그램과 페이스북의 18세 미만 이용자에게는 하루 2시간 기본 사용 한도와 자정부터 오전 6시까지의 이용 차단이 걸리고, 메타는 10년에 걸쳐 약 180억 달러를 냅니다. 이 가운데 30%인 약 53억 달러는 유튜브와 틱톡이 하루 1시간 한도와 야간 차단, 연령 확인을 도입하고 비슷한 금액을 내야 풀립니다. 저커버그는 한 회사만 사용 시간을 줄이면 청소년이 틱톡으로 옮겨 갈 뿐이라며, 메타가 먼저 한 걸음을 떼고 두 회사가 같은 조건에 서명하면 업계가 함께 다음 단계로 가는 구조를 만들었다고 했습니다.

X로 돌아온 이유

마지막 질문은 저커버그가 요즘 X에 다시 글을 올리는 이유였습니다. 그는 스레드가 이미 X보다 크거나 곧 그렇게 될 것이라면서도, AI 분야 사람들이 X에 많이 모여 있어 같은 글을 스레드와 X에 함께 올린다고 답했습니다.

인터뷰에서 나온 다음 일정은 둘입니다. Watermelon은 곧 나오고, Confidential VM의 자세한 내용은 몇 주 안에 공개됩니다. Muse는 아직 미국에서만 쓸 수 있고 한국 이용자가 쓸 수 있는 메타의 AI는 5월 국내에 나온 Meta AI입니다. 두 약속이 지켜지는 대로 다시 전하겠습니다.

읽어 주셔서 고맙습니다.

초이 드림