메타가 ASI를 선언한 이유
AGI 경쟁에서 밀렸기 때문입니다.
메타는 AGI를 건너뛰고, ASI로 승부하겠다는 과감한 선택을 했다. ASI는 아직 정의조차 불분명하고, 실현 가능성도 검증되지 않았다. 하지만 메타는 ‘먼저 이름 붙이는 자가 경쟁의 규칙을 만든다’는 전략 아래, 초지능이라는 새 지형을 선점하려 하고 있다.
그 배경에는 AGI 경쟁에서의 뼈아픈 열세가 있다. Llama 4는 GPT-4o, Gemini 등에 비해 성능과 활용도 면에서 뒤처졌고, 내부 조직의 이탈과 전략 혼선도 이어졌다. 오픈AI와 구글이 주도하고 DeepSeek가 빠르게 추격하는 상황에서 위기감이 커졌다.
메타가 말하는 ASI는 단순히 더 큰 모델이 아니다. 인간처럼 말하고 듣는 수준을 넘어서, 복잡한 상황을 해석하고, 추론하고, 자율적으로 행동하는 능력까지 포함된다. 텍스트·음성·시각 정보를 통합 처리하고, ‘인지–기억–판단–행동’으로 이어지는 전체 사고 회로를 구현하려는 시도다.
메타는 ASI Lab에 합류할 세계적 AI 연구자 11명에게 수백억 원대 연봉을 제시하며 기술력 강화에 본격적으로 나섰다. 이 중 7명은 OpenAI 출신으로, GPT-4와 GPT-4o 개발에 핵심적으로 참여한 인물들이다. 나머지 4명은 Google Research, DeepMind, Waymo, 애플 등에서 멀티모달, 추론, 자율주행 AI 분야를 이끈 경력을 지녔다. 흥미롭게도 중국계 7명, 인도계 3명, 유럽계 1명으로 알려졌다.
이 ASI 전략의 중심에는 ‘알렉산더 왕’이 있다. 메타는 스케일AI 창업자였던 그를 최고 AI 책임자로 영입해 ASI Lab 전체를 총괄하게 했다. 대규모 AI 인프라와 데이터 라벨링 기술을 바탕으로 한 그의 경험은, 메타의 초지능 프로젝트를 실행 가능한 계획으로 전환시키는 데 핵심 역할을 한다.
메타는 OpenAI 출신 인재들을 통해 ASI의 추론 능력과 응답 정밀도를 끌어올리려 한다. ‘트라핏 반살’은 GPT-4o의 Chain of Thought 기반 추론 알고리즘 설계에 참여한 인재다. ‘슈차오 비’, ‘지 린’, ‘셩지아 자오’ 등도 음성, 후처리, 토큰 최적화 분야의 선도 연구자이다.
구글 계열 출신 연구자들도 멀티모달 시스템 완성도를 끌어올리는데 기여할 것으로 예상된다. 중요한 축을 담당하고 있다. 딥마인드의 ‘잭 레이’는 멀티스텝 추론과 자연어 시뮬레이션을 연구하며, 페이 선은 자율주행 인식 구조를 AI 판단 모델에 접목하고 있다. ‘요한 샬크비크’는 음성 AI 분야의 세계적 권위자로, 대화형 시스템의 청각 처리 구조를 재설계 중이다.
메타는 인재 영입을 단순한 보강이 아니라, ‘기능별 최고 전문가 조립’ 방식으로 접근했다. 언어, 음성, 영상, 강화학습 등 각 파트에서 정점의 인재를 모아 유기적인 ASI 생태계를 구성하고 있다. 이는 천재 한 명이 만든 모델보다, 모듈화된 전문성의 총합으로 구성된 구조다.
메타는 오픈소스 전략도 병행하고 있다. LLaMA 시리즈의 외부 공개 기조는 ASI Lab에서도 유지되며, 폐쇄형 모델 중심의 오픈AI나 구글과 다른 노선을 걷는다. 이는 개방성을 통해 생태계의 영향력을 극대화하려는 전략이다.
오픈AI는 윈드서프 인수 실패 이후 ‘바이브 코딩’ 경쟁에서 구글과 Anthropic에 밀리는 모양새다. 구글은 기존 광고 사업 솔루션을 바탕으로 ‘바이브 마케팅’ 분야에서도 선두를 굳힐 가능성이 높아지고 있다. 메타는 이러한 전환점에서, AGI를 넘어 ‘초지능’이라는 다음 판을 선점하는 것이 더 유리하다고 판단한 것으로 보인다.
구글과 마이크로소프트가 치고 나기는 가운데, 메타, 애플은 뒤쳐진 AI 경쟁력에 상당한 압박을 받고 있다. 반면, OpenAI, Anthropic, Perplexity는 인수와 인재 쟁탈전에서 조금씩 밀리는 모습을 보이면서 앞으로 수익성에 대한 강한 도전을 받을 것으로 보인다. 이래저래 2025년은 경쟁 판도의 변곡점이 될 것으로 예상된다.
