by Wizard

메타, 오픈소스 AI 전략에서 선회: ‘아보카도’ 모델로 수익 창출 모색

최근 메타가 오픈소스 AI 전략에서 벗어나 자체 수익 창출 모델을 구축하려는 움직임을 보이고 있습니다. 이는 리눅스 재단이 주도하는 Agentic AI Foundation (AAIF)의 출범에 대한 메타의 대응으로 해석됩니다. AAIF는 AWS, OpenAI, Google, Microsoft, IBM, Cisco 등 주요 기술 기업들이 참여하여 AI 에이전트 개발 및 관리를 위한 공유 생태계를 구축하는 것을 목표로 합니다.

AAIF 불참, 독자 노선 택한 메타

흥미롭게도 메타는 AAIF에 참여하지 않았습니다. 블룸버그의 보도에 따르면 메타는 '아보카도(Avocado)'라는 코드명의 자체 모델을 개발하고 있으며, 이를 통해 수익을 창출할 계획입니다. Info-Tech Research Group의 Brian Jackson은 메타가 진정한 오픈소스 모델에는 관심이 없었으며, 단순히 '오픈 웨이트 모델'에만 집중했다고 분석했습니다. 그는 메타가 진정한 오픈소스를 지향하려면 훈련 데이터를 공유하고 모델 거버넌스에 대한 통제권을 포기해야 한다고 지적합니다.

오픈 웨이트 vs. 오픈소스, 무엇이 다른가?

웨이트는 모델 훈련 시 조정되는 신경 경로의 다양한 매개변수를 의미합니다. 메타는 훈련 데이터를 경쟁 우위 요소로 간주하거나, 이를 공개하는 데 따른 위험을 인지하고 있는 것으로 보입니다. 또한, 다른 벤더의 플랫폼과의 통합 방식에 대한 모델 거버넌스 통제권을 유지하고자 합니다. Jackson은 리눅스 재단이 진정한 오픈소스 모델에 대한 표준을 정의하려 하자, 메타가 자체적으로 공간을 정의하고 모델을 배포하려는 의도를 실현할 수 없다고 판단한 것으로 분석했습니다.

수익 모델 없는 오픈소스 AI의 한계

오픈소스 모델 개발 비용이 증가하면서 수익 창출 없이는 지속 가능성이 떨어진다는 지적이 제기되고 있습니다. AWS re:Invent에서 AWS CEO Matt Garman은 오픈 웨이트 모델의 경우 제공업체만이 릴리스에 기여하고, 커뮤니티의 참여가 부족하여 비즈니스 모델이 지속 가능하지 않다고 언급했습니다. 메타의 이번 결정은 Garman의 주장을 뒷받침하는 사례로 해석됩니다. 메타는 오픈 웨이트 모델을 통해 수익을 창출할 명확한 비즈니스 모델을 가지고 있지 않았으며, 경쟁사의 비즈니스 모델을 약화시키려 했을 가능성도 있습니다.

‘아보카도’ 모델로 수익 창출 전략 선회

모델 규모가 커지고 경쟁이 심화되면서 메타는 훈련 기술, 인력, 인프라에 대한 투자를 늘려야 했습니다. 이에 따라 Zuckerberg는 수익을 창출할 방법을 찾아야 했고, 가장 효과적인 방법은 모델에 게이트 API를 구축하고 토큰당 가격을 부과하는 것이라고 판단했습니다. Greyhound Research의 Sanchit Vir Gogia는 메타의 이러한 변화가 대부분의 AI 산업이 나아가는 협력적 방향에서 벗어나는 것이라고 지적합니다. 이는 전술적 조정이 아닌, AI 인프라의 미래에 대한 철학적 입장의 변화를 의미합니다.

‘자체 완결형 섬’을 지향하는 메타

OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft 등은 AAIF를 통해 에이전트 상호 운용성을 위한 개방적이고 중립적인 표준을 구축하고 있지만, 메타는 수직적 통합과 플랫폼 통제를 선택했습니다. Gogia는 메타가 AI에 대한 상업적 포지셔닝을 바꾸려는 것으로 보인다고 분석합니다. 그는 오픈소스 전략이 성장에 기여했지만, 성능 요구, 인프라 오버헤드, 수익 압박이 심화되면서 한계에 도달했다고 덧붙였습니다. 경쟁력 유지를 위해서는 최적화를 내부적으로 유지하고, R&D 루프를 강화하며, 전체 스택을 소유해야 합니다. '아보카도' 모델을 중심으로 한 폐쇄형 모델로의 전환은 메타가 더 이상 AI를 생태계를 위한 연료가 아닌, 판매하고 보호하며 확장해야 할 제품으로 간주한다는 것을 의미합니다.

장단점이 공존하는 메타의 선택

메타의 이러한 변화는 개발자, 기업 고객, 산업 파트너들에게 메타에 대한 인식을 바꾸게 할 것입니다. 개방성은 메타가 기반을 다지는 데 도움이 되었지만, 스택을 폐쇄함으로써 성능 제어, 수익 창출, 벤더 차별화가 가능해집니다. 하지만 AAIF 프레임워크에서 벗어남으로써 메타는 아키텍처 단편화라는 위험에 직면할 수 있습니다. 기업들은 메타 플랫폼 내에서 개발된 에이전트가 더 넓은 산업 패턴과 기능적으로 호환되지 않는다는 것을 발견할 수 있습니다. 이는 메타 플랫폼의 고착성을 강화할 수 있지만, 구성 가능성, 이식성, 개방형 오케스트레이션을 추구하는 광범위한 생태계의 노력에는 반하는 것입니다. CIO들이 상호 운용 가능한 인텔리전스를 요구하는 세상에서 메타는 '자체 완결형 섬'으로 자리매김하고 있습니다. 이는 자체 앱 및 광고 시스템에는 도움이 될 수 있지만, 협업적 인프라가 나아가는 방향과는 거리가 멀어질 수 있습니다.