지능이 슈퍼를 거쳐 개인화됩니다.
마크 저커버그는 VR부터 메타버스에 이르기까지, 새로운 컴퓨팅 영역을 탐색하는 데 10년에 가까운 시간을 바쳐왔습니다. 하지만 오늘, 메타 CEO는 자신의 다음 대형 도박을 ‘개인 초지능(personal superintelligence)’이라는 영역에 걸었습니다. 이전의 노력들과는 다르게, 이번 목표는 단순히 가상 공간이나 아바타에 그치지 않습니다. 이는 개인 자체의 확장처럼 느껴지는 AI를 구축하는 것을 목표로 하며, 이를 위해서는 현존하는 지구상 최고 수준의 하드웨어 스택이 요구됩니다.
메타가 2025년 2분기 실적 발표를 불과 몇 시간 앞두고 공개한 서한에서, 저커버그는 의도적으로 인간 중심적인 용어를 사용하여 자신의 AI 비전을 제시했습니다. 그는 "이것은 모든 가치 있는 업무를 자동화하는 것이 아니다"라고 썼습니다. 이어 "개인의 삶에 맞춰진 지능을 통해 개인에게 힘을 실어주는 것"이 핵심이라고 강조했습니다.
이는 OpenAI와 Google의 중앙집권화되는 AI 전략에 대한 미묘한 비판으로 해석됩니다. 이들 전략이 AI를 ‘증강(augmentation)’의 동력이라기보다는 대규모 인간 대체(mass replacement)의 힘으로 추진하는 경향을 보여주기 때문입니다. 하지만 이는 오해해서는 안 됩니다. 철학적 포장을 갖추고 있음에도 불구하고, 저커버그의 이번 방향 전환은 이념적 측면만큼이나 컴퓨팅 파워와 하드웨어에 대한 의지가 강하게 담겨 있습니다.
지난 몇 달 동안 메타는 AI R&D에 수십억 달러를 투입하며 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic 등 최고 인재들을 적극적으로 영입해 왔습니다. 전 Scale AI CEO였던 알렉산드르 왕(Alexandr Wang)이 이끄는 새로운 메타 슈퍼지능 연구소(Meta Superintelligence Labs)는 Llama와 같은 파운데이션 모델 개발을 담당하는 동시에, AI 아키텍처와 추론(inference)에 대한 심층 연구를 진행할 것으로 알려졌습니다. 물론, 이러한 모델들을 대규모로 구동하기 위해서는 단순 인재 이상의 인프라가 필수적입니다. 메타 데이터센터 확장과 관련된 소식통에 따르면, 회사는 이미 기존의 NVIDIA H100 및 A100 GPU와 함께 제한적인 워크로드용 맞춤형 가속기(custom accelerators)를 배치하고 있는 것으로 전해집니다. 한편, 메타가 구글의 TPU 전략을 따라 자사 Llama 기반 모델의 향후 버전 개발을 위해 AI 실리콘을 자체적으로 공동 개발할 수 있다는 추측도 나옵니다. 최소한 메타는 자체 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator) 프로그램을 강화했으며, 차세대 실리콘은 올해 말에 테스트 칩(taped out)이 나올 것으로 예상됩니다. 이러한 칩들이 과연 '개인 초지능' 경험을 직접 구동할 수 있을지는 아직 불명확합니다. 하지만 메타가 순수한 클라우드 상호작용 대신 엣지 디바이스나 VR 기기에서 실시간으로 작동하는 사적 AI 동반자들을 구현하려 한다면, 하드웨어 스택은 매우 빠르면서도 압도적으로 효율적이어야 합니다.
이는 저커버그의 첫 번째 거대한 비전이 아닙니다. 실제로 2021년, 그는 메타버스를 소셜 컴퓨팅의 다음 진화 단계로 제시한 비슷한 서한을 발표한 바 있습니다. 그 이후 메타의 Reality Labs 부문은 퀘스트 헤드셋, 햅틱 장갑, AR 디스플레이 등 하드웨어에 막대한 자본을 투입했으나, 아직 시장에서 확고한 입지를 확보하는 데 어려움을 겪으며 600억 달러가 넘는 손실을 기록했습니다. 이러한 수치는 인텔이 현재와 미래에 대해 제시하는 침체된 전망과 비교했을 때 용인될 만한 수준입니다. 그럼에도 불구하고 AI는 즉각적인 제품-시장 적합성(Product-Market Fit)을 갖추고 있습니다. LLM과 챗봇은 이미 생산성, 교육, 엔터테인먼트 분야를 실시간으로 재편하고 있습니다. 현재의 유일한 제약 요인은 하드웨어의 확장 속도이며, 메타가 성능 대비 전력 효율성(performance-per-watt)의 최전선에서 엔비디아(Nvidia), AMD는 물론 Tenstorrent나 Cerebras 같은 전문 칩 설계 기업들과 경쟁해야 합니다.
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