메타 플랫포ーム스(티커: META)가 인공지능(AI) 전략의 대대적 재편을 또다시 단행할 전망이다. 더 인포메이션(The Information)은 내부 사정을 잘 아는 관계자 3명을 인용해, 메타가 지난 6개월 동안 네 번째로 AI 부서를 재구성할 계획이라고 15일(현지시간) 보도했다.
2025년 8월 15일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 이번 개편의 핵심은 ‘메타 슈퍼인텔리전스 랩스(Meta Superintelligence Labs)’를 네 개의 세부 조직으로 다시 쪼개는 데 있다. 새로 신설될 TBD 랩(미정 연구소)을 비롯해, ① 메타 AI 어시스턴트 등을 담당하는 제품팀, ② 대규모 연산 능력을 책임질 인프라팀, ③ 장기 연구를 수행하는 FAIR(페이스북 AI 리서치) 랩으로 재배치될 예정이다.
이번 조직 개편은 메타의 AI 사업이 격동기를 겪은 직후에 나왔다. 마크 저커버그 최고경영자(CEO)는 올 초 AI 구상에 차질이 발생하자 대대적인 체질 개선을 시도해 왔다. 특히 올여름에는 전(前) 스케일 AI CEO 알렉산드르 왕과 전(前) 깃허브 CEO 낫 프리드먼을 공동 수장으로 영입하기 위해 수십억 달러를 투자하기로 합의하며, 궁극적으로 ‘초지능(Superintelligence)’ 달성을 목표로 잡았다.
메타는 인재 영입에도 공격적이다. 구글, 오픈AI, 앤트로픽 등 경쟁사에서 연구원을 수십 명 규모로 스카우트해 왔다. 이 과정에서 AI 업계의 인재 쟁탈전이 더욱 가열됐다는 평가다.
“조직 개편안은 아직 사내에 공식 발표되지 않았으며, 최종 확정 전까지 변경될 가능성이 있다.”
라고 소식통들은 전했다.
TBD 랩은 메타의 주력 대규모 언어 모델(LLM)인 Llama의 최신 버전을 개발하는 부서다. 이 랩은 멀티 리더 체제를 도입할 예정인데, 구글 출신 잭 레이가 프리트레이닝(사전학습)을 총괄한다. 프리트레이닝은 인터넷 등에서 수집한 수조(兆) 단어 데이터를 사용해 ‘다음에 올 단어’를 예측하도록 학습시키는 단계다.
애플 출신 루오밍 팡은 인프라스트럭처를, 오픈AI 출신 지아후이 위는 멀티미디어 생성·이해 부문을 이끈다. 멀티미디어 팀은 텍스트뿐 아니라 이미지·음성·영상 등 비정형 데이터까지 이해하고 생성할 수 있는 모델 고도화를 목표로 한다.
사후 학습(Post-training) 부문은 오픈AI 출신 홍위 런과 구글 출신 페이 선이 공동 리더를 맡는다. 사후 학습은 정제된 데이터셋으로 모델을 미세 조정해 특정 업무 성능을 높이는 단계다.
메타 슈퍼인텔리전스 랩스 전체 제품 전략은 계속해서 낫 프리드먼이 감독할 예정이며, 페이스북 AI 리서치(FAIR) 공동 설립자 로버트 퍼거스는 해당 연구소를 이끌기로 했다. 또한 아파르나 라마니 부사장이 광범위한 인프라 그룹의 수장으로 합류할 전망이다.
용어 해설 및 추가 맥락
Llama는 메타가 공개한 대규모 언어 모델 시리즈로, 오픈AI의 GPT 시리즈와 유사한 자연어 처리·생성 능력을 보유하고 있다. 오픈소스(부분 공개) 방식으로 배포돼 연구·산업계의 관심을 한몸에 받고 있다.
프리트레이닝과 사후 학습은 AI 모델 학습의 두 축이다. 프리트레이닝이 ‘언어의 일반적 패턴’을 학습시키는 과정이라면, 사후 학습은 ‘특정 업무’에 맞게 모델을 미세 조정하는 과정이다. 이 둘의 조합은 챗봇, 번역기, 추천 시스템 등 다방면에서 AI 성능을 좌우한다.
전문가 관점
AI 업계에서는 메타의 잦은 조직 개편이 기술 패러다임 전환 속도를 따라잡기 위한 고육지책이라는 분석이 나온다. 일각에서는 빠른 재편이 오히려 프로젝트 집중도를 떨어뜨릴 수 있다는 우려도 제기되지만, 초지능 달성을 명시적 목표로 삼은 만큼 전사적 자원 재배치가 불가피하다는 시각이 우세하다. 특히 전·현직 빅테크 CEO들을 영입해 ‘스타 플레이어 효과’를 노리는 전략은 향후 기술·인재 경쟁에서 중요한 승부수가 될 가능성이 크다.
궁극적으로 메타가 이번 재편을 통해 기업용 AI 솔루션과 소셜 플랫폼 내 AI 기능 양쪽 모두에서 성과를 낼 수 있을지가 관전 포인트다. 만약 성공한다면, AI 생태계의 주도권이 다시 한 번 요동칠 가능성이 높다.
※ 본 기사는 AI의 도움을 받아 작성됐으며, 편집자의 검수를 거쳤다.
