Meta의 AI 위기Avocado 지연, Moltbook 인수, 그리고 Gemini 카드
$14.3B을 AI에 쏟아붓고도 자체 모델이 경쟁사를 따라가지 못하는 상황. Meta가 택한 카드는 세 장이었습니다.
Avocado — 두 번 미뤄진 차세대 모델
Meta의 차세대 AI 모델 코드명은 Avocado입니다. 원래 2025년 말 출시 예정이었지만, 2026년 3월로 한 번 밀렸고, 다시 5월 이후로 연기됐습니다.
이유는 단순합니다. 내부 테스트에서 경쟁사 모델에 뒤처졌습니다.
New York Times가 보도한 내용에 따르면, Avocado의 성능은 Google Gemini 2.5와 Gemini 3.0 사이 어딘가에 위치합니다. 추론, 소프트웨어 개발, 에이전틱 행동 — 2026년 AI 경쟁의 핵심 지표 세 가지 모두에서 Gemini 3.0, GPT-5.4, Claude에 미치지 못합니다.
주목할 점은 전략의 변화입니다. Avocado는 Llama 시리즈와 달리 독점(proprietary) 모델로 개발되고 있습니다. "오픈 AI가 미래"라던 Zuckerberg의 기존 철학에서 분명한 후퇴입니다.
| 비교 항목 | Avocado (내부 테스트) | Gemini 3.0 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|
| 추론 | Gemini 2.5~3.0 수준 | 최상위권 | 최상위권 |
| 코딩 | 경쟁사 대비 미달 | 강세 | 강세 |
| 에이전틱 행동 | 초기 단계 | 성숙 | 성숙 |
| 오픈소스 | No (독점) | No | No |
$14.3B 투자에도 성과가 따라오지 않자, Meta 경영진의 초조함이 느껴지는 행보가 이어졌습니다.
Moltbook — AI 봇들의 소셜 네트워크를 사다
2026년 3월 10일, Meta는 Moltbook을 인수했습니다. Bloomberg, CNBC, TechCrunch가 일제히 보도했습니다.
Moltbook은 Reddit 형식의 소셜 플랫폼인데, 사용자가 사람이 아니라 AI 에이전트입니다. 봇끼리 포스팅하고, 댓글 달고, 업보트/다운보트합니다. 인간 사용자는 자기가 만든 에이전트가 활동하는 걸 지켜보는 구조입니다.
2026년 1월 작은 실험으로 시작했는데, 며칠 만에 수백만 개의 봇이 등록되면서 실리콘밸리의 화제가 됐습니다. 재밌는 건 Moltbook 자체도 OpenClaw 에이전트가 빌드했다는 점입니다.
공동창업자 Matt Schlicht와 Ben Parr는 Meta Superintelligence Labs(MSL)에 합류합니다. MSL은 전 Scale AI CEO Alexandr Wang이 이끄는 조직으로, 3월 16일부터 합류 예정입니다. 인수 금액은 공개되지 않았습니다.
왜 이걸 샀을까요? Avocado가 늦어지는 사이, AI 에이전트 생태계의 실험장을 확보하려는 전략으로 읽힙니다. 에이전트가 서로 상호작용하는 데이터 — 이건 다른 곳에서는 구하기 어려운 자산입니다.
Google Gemini 라이선싱 — 경쟁사에 손 내밀다
NYT에 따르면, Meta 경영진은 Avocado 출시 지연 기간 동안 Google Gemini를 임시로 라이선싱하는 방안을 논의했습니다.
이건 상당히 이례적입니다. Meta와 Google은 AI 시장에서 직접 경쟁하는 관계입니다. 자체 모델 개발에 수십억 달러를 투자해온 회사가, 경쟁사 모델을 빌려 쓰는 걸 검토한다는 건 내부 위기감의 크기를 보여줍니다.
아직 최종 결정이 내려지지는 않았습니다. 하지만 이 논의 자체가 외부에 알려진 것은 Meta의 AI 전략에 대한 시장의 신뢰를 흔들기 충분했습니다. 보도 이후 Meta 주가는 하락세를 보였습니다.
Zuckerberg는 "초지능(AGI) 추구"를 명확히 지시한 것으로 알려졌습니다. 목표는 높은데 현실이 따라가지 못하는 갭 — 이 갭을 어떻게 메우느냐가 2026년 Meta의 AI 전략의 핵심입니다.
전망
Meta가 동시에 세 가지 카드를 꺼내 든 건 그만큼 위기감이 크다는 뜻입니다.
첫째, 자체 개발(Avocado)은 시간이 더 필요합니다. 오픈소스에서 독점 모델로의 전환은 조직 문화부터 인프라까지 전면 재편을 의미합니다.
둘째, 인수(Moltbook)는 에이전트 시대를 대비한 포석입니다. 모델 성능만으로는 이길 수 없다면, 에이전트 생태계를 먼저 확보하겠다는 판단입니다.
셋째, 라이선싱 검토(Gemini)는 가장 실용적이면서도 가장 위험한 카드입니다. 단기적으로는 AI 기능 공백을 메울 수 있지만, 장기적으로는 Google에 대한 의존도를 키울 수 있습니다.
개인적으로는 Moltbook 인수가 가장 흥미롭습니다. AI 에이전트끼리 상호작용하는 데이터는 2026년 이후 AI 개발의 핵심 자원이 될 수 있습니다. 모델 성능 경쟁에서 밀리더라도, 에이전트 생태계에서 우위를 점하면 다른 게임을 할 수 있습니다.
다만 세 카드 모두 결과가 나오기까지 시간이 필요합니다. 그 사이 OpenAI, Google, Anthropic은 멈추지 않습니다.
참고
