Scale AI: 요즘 AI가 더 똑똑해지는 진짜 이유
메타의 150억 달러 베팅이 말하는 것들
“이 데이터 라벨링 작업, 언제 끝나려나...”
A인지 B인지 구분하는 단순한 작업처럼 보이지만, 이런 하나하나가 결국 모델의 정확도를 좌우합니다. 데이터 사이언티스트로 일하면서 가장 자주 마주치는 일이기도 하고, 동시에 가장 지루하게 느껴지는 일이기도 해요. 하지만 최근 메타가 Scale AI에 150억 달러를 투자했다는 뉴스를 보면서, 라벨링이라는 작업이 얼마나 중요한지 다시금 생각해 보게 되었습니다.
라벨링의 중요성은 프로젝트를 할 때마다 느껴왔어요. 똑같은 알고리즘을 써도 라벨링 품질에 따라 모델 성능이 크게 달라지니까요. 정성스럽게 만든 데이터로 학습한 모델은 90%가 넘는 정확도를 보였지만, 대충 만든 데이터로 학습하면 70%를 넘기기도 어려웠습니다.
사실 모두가 이미 비슷한 경험을 하고 있을지도 몰라요. 예를 들어 챗GPT를 쓰다 보면, 가끔 두 가지 답변을 보여주면서 “어떤 답이 더 나은가요?” 하고 물어올 때가 있죠. 우리가 거기서 하나를 고르는 순간, 그게 바로 라벨링이에요. AI가 더 나은 답변을 학습할 수 있도록, 사람이 ‘정답’에 가까운 쪽을 골라주는 과정이죠. 이렇게 쌓인 선택들이 모여, 모델이 점점 더 똑똑해지는 겁니다.
Scale AI
Scale AI는 샌프란시스코에 본사를 둔 데이터 라벨링 전문 기업입니다. 쉽게 말하면, AI 모델이 학습할 수 있도록 데이터에 정답을 달아주는 일을 하는 회사예요. 겉으로 보기엔 단순해 보이지만, 이 작업이야말로 AI 산업의 근간입니다. 아무리 뛰어난 알고리즘을 써도 부정확한 데이터로 학습하면 결국 쓸모없는 모델이 되니까요. ‘Garbage in, garbage out’이라는 말처럼요.
Scale AI는 테슬라의 자율주행부터 OpenAI의 GPT까지, 다양한 세계적 AI 모델에 라벨링 데이터를 제공해 왔습니다. 초창기에는 필리핀 등지의 인력들과 협업해 대량의 라벨링 작업을 해왔고, 지금은 아마존과 메타 등 주요 기업들로부터 10억 달러 이상을 투자받은 유니콘 기업으로 성장했습니다.
Superintelligence를 향한 메타의 선택
2025년 6월 10일, 메타가 Scale AI의 지분 49%를 약 148억 달러에 인수한다는 뉴스가 보도됐습니다. 감이 잘 안 오실 수도 있지만, 참고로 메타가 인스타그램을 인수할 때는 10억 달러, WhatsApp 인수엔 약 190억 달러를 썼습니다. Scale AI에 대한 이번 투자는 WhatsApp 인수에 버금가는 규모라고 할 수 있죠.
더 흥미로운 건 딜의 구조입니다. 메타는 단순히 지분만 확보한 것이 아니라, Scale AI의 CEO인 알렉산드르 왕과 핵심 인력들을 데려와 자사의 새로운 AI 연구소를 맡기기로 했습니다. 사실상 인수에 가까운 파트너십인데요. 이 정도로 과감한 투자가 가능했던 건, 메타 창업자인 마크 저커버그가 여전히 회사를 직접 이끌고 있기 때문이 아닐까 싶습니다. 단기적인 수익보다는 장기적인 AI 전략에 무게를 두고, 확신 있게 움직일 수 있는 구조라는 생각이 들었습니다.
업계의 반응, 그리고 느낀 점
이 딜이 발표되자 AI 업계는 꽤 빠르게 반응했습니다. OpenAI는 메타와의 계약 이후 Scale AI와의 관계를 정리하겠다고 밝혔고, 구글도 파트너십을 종료할 예정이라는 보도가 나왔어요. 기존의 주요 고객들이 빠져나가기 시작한 거죠. 하나의 회사에 대한 투자가 업계 전체의 균형을 흔든 사례입니다.
메타의 150억 달러 투자는 “결국 핵심은 데이터다”라는 메시지를 던지는 것 같아요. AI가 점점 더 똑똑해질수록, 좋은 데이터를 확보하려는 경쟁은 더 치열해질 거고요. 실제로 지금까지는 많은 기업들이 정교한 라벨링이나 데이터 인프라 구축에 본격적으로 투자하지 못하고 있었어요. 비용이나 리소스 문제로 외주에 의존하거나, 최소한의 기성 솔루션에만 기대는 경우가 대부분이니까요. 그런 점에서, 단순히 데이터를 만드는 사람들뿐 아니라 그걸 가능하게 하는 인프라를 잘 구축하고 운영할 수 있는 쪽이 앞으로 더 큰 역할을 하게 되지 않을까 싶어요.
* 이미지 출처: Alex Wheeler/FT montage/Bloomberg/Reuters via Financial Times
https://www.ft.com/content/5a30cd25-90f9-41a4-924c-1e7c6772a47f
