# 저커버그, Meta의 해고가 효과 없었음을 ‘인정’ > Clean Markdown view of GeekNews topic #31099. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=31099](https://news.hada.io/topic?id=31099) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/31099.md](https://news.hada.io/topic/31099.md) - Type: GN+ - Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru) - Published: 2026-07-04T08:20:27+09:00 - Updated: 2026-07-04T08:20:27+09:00 - Original source: [eshumarneedi.com](https://eshumarneedi.com/2026/07/03/zuckerberg-admits-metas-layoffs-were.html) - Points: 3 - Comments: 2 ## Topic Body - Meta는 AI 에이전트 개발에 맞춰 조직을 크게 흔들었지만, Zuckerberg는 최근 4개월간 **에이전트 개발 궤적**이 기대만큼 가속하지 않았다고 말함 - 1~2월 구조조정 논의는 회사가 변화에 뒤처질 수 있다는 **상위 인력들의 우려**와 Claude Code 같은 도구에 대한 낙관론 속에서 진행됨 - 이 글은 Meta가 신제품 전략보다 **“vibes” 기반 경영**에 의존했고, metaverse와 AI 모두에서 판단을 잘못해 조직 혼란을 키웠다고 비판함 - Claude Code 성공 이후 Alexandr Wang에게 큰 권한이 실렸고, 수천 명 해고·AI 콘텐츠 모더레이션·직원 컴퓨터 사용 추적 요구로 이어졌다고 정리함 - Meta의 문제는 AI 도입 속도가 아니라 **일관된 전략 부재**였으며, AI가 단기간에 대규모 직원을 대체한다는 전제가 흔들림 --- ### Meta 타운홀에서 나온 발언 - Mark Zuckerberg는 Reuters가 보도한 Meta 타운홀에서 에이전트형 AI 개발이 기대만큼 빨라지지 않았다고 말함 - “지난 최소 4개월간의 **agentic development** 궤적이 우리가 기대한 방식으로는 실제로 가속하지 않았다”고 말함 - 새 구조에 건 회사의 베팅이 “아직 결실을 맺지 못했다”고도 밝힘 - 여기서 AI 에이전트는 사용자를 대신해 작업을 수행할 수 있는 **자동화 시스템**을 뜻함 - 구조조정 계획은 1월과 2월에 시작됐고, 당시 Zuckerberg와 “우리 최고 인력들”의 대화에는 Meta가 적응 속도에서 뒤처질 수 있다는 우려가 깔려 있었음 - 경영진은 Anthropic의 **Claude Code** 같은 도구에 매우 낙관적이었다고 함 ### Meta 의사결정 방식에 대한 비판 - 반복되는 문제는 신제품을 직접 발명하기보다 경영진의 **감각적 판단**에 기대는 데 있다고 비판함 - metaverse 사례는 팬데믹이 훨씬 오래 지속되고 사람들이 대면 상호작용을 가상현실로 대체하는 데 익숙해질 것이라는 전제에서 출발한 실패로 다뤄짐 - 2020년 중반 무렵 Meta, 당시 Facebook은 핵심 소셜 플랫폼을 운영하면서도 본질적으로 다른 목표에 주의를 빼앗긴 회사가 됐다고 봄 - 2023년 AI 붐이 시작됐을 때도 Zuckerberg가 metaverse 실패를 너무 늦게 인식했고, 그 사이 Meta가 AI 흐름에서 빠졌다고 평가함 - 그 결과 직원들은 실직하거나 방향을 잃거나 둘 다 겪었다는 비판으로 이어짐 ### Claude Code 이후 커진 조직 혼란 - 2025년 12월 Claude Code 성공 이후 Zuckerberg는 Meta가 에이전트형 코딩 제품 개발에서 뒤처졌다고 보고 회사를 다시 흔들었다고 정리함 - Meta AI 부문 책임자인 **Alexandr Wang**에게 사실상 회사 전체에 대한 큰 권한이 실렸다고 봄 - Wang은 인간 프로그래머를 시간과 비용 낭비로 판단했고, 해고로 생긴 비용을 AI 엔지니어 채용에 쓰는 편이 낫다고 봤다는 비판을 받음 - 이어진 조치로 다음 사례를 듦 - 수천 명의 직원 해고 - 콘텐츠 모더레이션에 AI 투입 - 남은 직원들에게 컴퓨터 사용을 추적하는 도구 설치를 요구하고, 그 데이터를 직무 대체용 에이전트 훈련에 쓰려 했다는 점 ### 속도보다 전략 부재가 문제 - 2023년 AI 붐 초기 Meta의 문제는 metaverse 실패를 너무 늦게 인식한 점이었다고 봄 - 에이전트형 코딩 시대에 들어선 뒤의 문제는 속도가 아니라 **일관된 전략 부재**였다고 비판함 - Meta가 해야 할 일은 “충분히 빠르게 도입”하는 것이 아니었고, 도입 자체도 Meta 문제의 답이 아니었다고 봄 - 최근 6개월간 AI 보조 프로그래밍은 발전했지만, Meta가 기대한 방식의 발전은 아니었다고 정리함 - AI가 단번에 많은 노동자를 대체할 수 있다는 Meta의 전제는 틀렸고, 2023년처럼 늦은 판단이 아니라 완전히 잘못된 판단이었다고 결론냄 ## Comments ### Comment 61254 - Author: wahihi - Created: 2026-07-04T15:37:48+09:00 - Points: 1 저렇게 회사를 갈아엎어도 망하지 않는게 희한히네... ### Comment 61236 - Author: neo - Created: 2026-07-04T08:20:28+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=48774454) - 회사들이 직원 사기를 꺾고 그 분야의 **고용 시장**을 망가뜨리는 일이 장점만 있는 게 아니라는 걸 언제쯤 깨달을지 궁금함 해고를 피하려고 장시간 일하고, 시장이 나쁘니 낮은 연봉도 받아들이는 식으로 회사가 원하는 두려움에 반응한 사람도 많지만, 신화 같은 **10x 엔지니어**들 중 상당수는 그냥 마음을 접고 더 이상 10x처럼 일하지 않으며 월급만 받다가 해고를 기다리는 상태가 됐다고 봄 일부 회사는 여기에 더 강한 하향식 관리와 엄격한 지표로 대응했는데, 이는 동기를 더 죽이고 지표 최적화만 부름. 똑똑하고 의욕 있는 엔지니어에게 AI 사용을 늘리라고 하면 필요한 곳에 조금 쓰고 유용한 일을 하려 하겠지만, 동기를 꺾고 월급이 지표에 달렸다고 못 박으면 회사가 요구한 숫자는 맞춰줄 것임. 다만 [https://github.com/dtnewman/burn-baby-burn]() 같은 결과가 회사가 원한 건 아닐 가능성이 큼 - 큰 회사에서 해고를 피하려고 더 열심히 일하는 건 별 효과가 없음. 해고 소식을 알 즈음이면 누가 남고 떠날지는 이미 정해졌을 가능성이 큼 더 높은 강도의 노력은 지속 불가능해서 결국 스스로 떠나거나 번아웃될 수 있음. 해고는 남은 사람들에게도 고용 관계를 바꿔서, “같은 돈을 주지만 이제 없어진 사람들의 일까지 해야 한다”가 됨 - “The Gervais Principle”을 읽어보면 좋음: [https://ribbonfarm.com/2009/10/07/the-gervais-principle-or-t...]() 대부분의 회사는 이유 없이 열심히 일하는 계층인 **confused**를 최적화한다고 보면 많은 게 설명됨. 최선이라는 뜻은 아니지만 그런 방식이 가능하고, 회사가 충분히 커지면 거의 불가피해지는 듯함 회사가 고객에게도 적극적으로 적대적인 태도를 보이는 관행과도 닮았음. 큰 회사는 덜 수익성 있는 상품을 원하는 고객에게 시간을 쓰기보다, 자기들에게 맞는 상품을 제공하면서 고객을 나쁘게 대하고도 따라올 고객만 노리는 쪽을 선호함 - 이런 **공포 문화**의 문제는 잘하는 사람들은 신호로 받아들이고 배를 갈아탄다는 것임. 능력이 있으니 새 직장을 찾는 데 어려움이 없고 바로 떠남 반대로 평범한 사람들은 비슷한 조건의 직장을 못 찾을 걸 아니까 칼을 꺼내 들고, 조직은 Lord of The Flies 같은 상태가 됨. 결국 회사는 두 번 다침. 좋은 사람은 떠나고, 나쁜 사람은 남아서 모두의 삶을 괴롭게 만듦 - 완전히 반대하진 않지만, 충분히 많이 주면 영향이 줄어든다고 봄. **Meta**나 **Amazon** 같은 곳은 사람을 갈아 넣으며 버틸 여력이 있음 개인적으로는 아주 작은 회사에서 일하고 있고, 대체로 원하는 방식과 시점에 변경함. 몇 분 뒤 수정이 운영 환경에 올라가고 끝이라 자유도가 높고 좋음 하지만 큰 보상을 주는 대기업에 끌리는 사람들이 돈을 덜 받고 작은 회사에 지원한다고 보진 않음. 실제로 면접에서도 그런 사람들을 못 봄. 어느 정도는 사람들이 스스로를 최고가에 고용되는 용병처럼 만들고, 거래가 그렇다면 그렇게 흘러감 - 예전에 “일을 엄청 잘하던” **10x 엔지니어**였지만 지금은 월급만 받으며 해고를 기다리고 있음. 끝없이 이어지는 해고로 완전히 지쳤음 다른 회사 친구들은 훌륭한 성과를 냈는데도 PIP를 받고 있음. 회사들은 그 방식이면 퇴직금을 줄 필요가 없다는 걸 알아낸 것 같음 - 제목이 이상함. “비효율적”이라면 무엇을 하는 데 비효율적이라는 건가 Zuckerberg의 인용문 중 흥미로운 부분은 “최근 최소 4개월간 에이전트형 개발의 궤적이 우리가 예상한 방식으로는 실제로 가속되지 않았다”는 대목임 기사 속 Meta 경영 관련 추측과 합치면 Zuckerberg가 “멍청한가, 악한가”에 대한 답은 전자에 가까워 보임. 4개월 앞도 계획하지 못하고, 실제 데이터를 기다리며 일하려 하지도 않는 듯함. Meta는 AI를 일부 도입해보고 성과를 본 뒤 사람을 해고할 여력이 있었음 반면 **Metaverse**에는 실패 신호가 다 보였는데도 너무 오래 참았음. 개인 취미를 보면 인내와 훈련이 가능한 사람임. 사냥도 4개월 만에 결과가 나오는 일은 아니니까. 문제는 관리 역량과 유능한 관리자를 알아보고 뽑는 능력이 부족하다는 데 있어 보임. Meta 주식 구조가 지금 같지 않았다면 이사회가 Zuckerberg를 CEO 자리에서 교체했을 거라고 생각함 다만 Meta가 AI에 반드시 늦었다고 보진 않음. 초기에 잠재력을 꽤 보여줬지만 이후 흐지부지됐음. 늦은 게 아니라 또 하나의 **잘못 관리된 프로젝트**였음 - Zuckerberg는 Facebook을 시작했을 때 겨우 성인에 가까운 나이였고, 자기보다 더 잘 안다고 생각하던 나이 많은 사람들을 몇 번 만났을 가능성이 큼. 역사는 그들이 틀렸다고 증명했음 그래서 영리하고 젊은 쪽이 무엇보다 낫다는 비합리적 믿음을 갖게 됐고, Alexandr Wang에게서 자기 식의 허세를 본 듯함. 알고 보니 그 휴리스틱은 제대로 보정되지 않았음 - Zuckerberg는 훌륭한 전략가였던 적이 없음. 좋은 전략적 결정은 **Instagram**과 **Whatsapp** 인수 정도였음 그 외 거의 모든 것은 완전히 잘못된 방향이었거나, 너무 늦었거나, 실행이 형편없어서 성공할 수 없었음 Meta는 기본적으로 Google의 Temu 버전 같음. Google도 자주 실패하고 과거의 큰 성공에 기대고 있지만, 그래도 가끔은 최고 수준의 결과를 낼 사람과 능력이 있음. Meta는 늘 2류였음 - “멍청한가, 악한가”가 왜 양자택일인지 모르겠음. 둘은 서로 배타적이지 않음 - Google이 크게 성공한 이유 중 하나는 초기 창업자들이 자신들이 가장 잘 아는 일을 해서 훌륭한 스타트업을 만든 뒤, 물러나서 **기업 운영**을 아는 사람들에게 회사를 맡겼기 때문이라고 봄. 두 역량은 꽤 다를 것 같음 - Meta 주식 구조가 지금 같지 않았다면 이사회가 Zuckerberg를 CEO에서 교체했을 거라는 말에는, 그가 그걸 예상하고 교묘하게 막았다는 점도 봐야 함. 그렇게까지 멍청하다고 하긴 어려움 - Meta는 이상한 위치에 있음. Zuck은 이제 회사의 일상 운영과 전반적 문화에서 매우 멀어졌지만, 여전히 모든 결정을 직접 내리고 싶어 함 Musk 등과 마찬가지로 과대망상이 있고 세상을 지배하고 싶어 하는 듯함. 회사에 대한 지배력을 생각하면 아무도 제대로 반박할 수 없음 그의 사고 흐름은 거의 실시간으로 보임. “Google과 OpenAI가 멋진 LLM을 만들었지만, 우리에겐 세계 최고의 엔지니어들이 있으니 당연히 내가 이 기술을 주도해야 해. 만들어 와.” 그런데 엔지니어들이 그걸 잘 만들지 못함 “분명 이 게으른 직원들을 다 해고하고 업계 최고 인재로 교체해야 해. 내 돈을 거절하진 못하겠지.” 그래서 몇몇 정상급 AI 연구자에게 수십억 달러를 던지지만, 가치 있는 결과는 나오지 않음 “왜 아직도 내가 이기지 못하지? AI 업계 자체가 이제 아주 느리게 움직이기 때문이겠군.” - 그는 사회와 동떨어져 있음 - 우연일 수도 있지만, 이 글이 HN 상단에서 [https://weli.dev/blog/half-baked-product/]() 바로 옆에 있음. 반죽을 망치는 건 젊은 스타트업 창업자만의 일은 아닌 듯함 - “수십억 달러를 정상급 AI 연구자 몇 명에게 썼지만 아무 가치도 만들지 못했다”는 건, 연 매출의 1%를 **AI 인재**에 써서 따라잡으려 했다는 뜻 아닌가 그들이 정말 아무 가치도 만들지 못했는지는 판단할 수 없음. 세상에 자기 작업을 오픈소스로 공개할 의무도 없음 Meta에는 실패가 많지만, 위험을 감수하고 낙관적으로 투자하는 건 비판 목록에 넣지 않음. HN의 정서는 아마 그 제품들이 가진 중독성 때문에 편향돼 있을 수 있음 - Reuters 기사([https://www.reuters.com/business/zuckerberg-says-ai-agent-de...]())를 아주 얕게 감싼 글에 가깝고, 글쓴이가 실질적 가치를 더했다고 보긴 어려움 - 오히려 꽤 형편없는 포장이고, Reuters가 실제 보도한 것보다 훨씬 선정적으로 부풀렸다고 봄. 예를 들어 Zuckerberg가 Alex Wang에게 “회사 전체를 맡겼다”는 식의 **근거 없는 주장**이 있음 - Zuck은 새 장난감을 보면 흥분해서 모든 걸 바꿀 거라고 생각하고 투자한 뒤, 틀렸다고 인정하지만 광고 사업이 있으니 전체는 계속 굴러가는 패턴처럼 보였음. 반복되는 흐름임 **암호화폐 결제**, **metaverse / VR / AR**이 많이 떠오름 미래를 예측하려고 하지만 대체로 틀리고, 틀려도 별다른 대가를 치르지 않는 사람임. 늘 다음 큰 것을 찾는 전형적인 Silicon Valley 이야기 같음 - 예민하게 들릴 수 있지만 몇 초만 생각해도 분명한 얘기를 하자면, Meta가 정말 뛰어난 인재를 대거 놓치는 건 세상에는 훨씬 나은 일일 수 있음 매우 똑똑한 사람들이 Meta에서 덜 일하는 편이 낫다. 십대 소녀들이 셀카를 삭제하는 시점까지 이용해 미용 제품 광고를 팔아도 괜찮다고 보는 회사가 더 많은 **추적 알고리즘**과 해석 불가능하고 안전하지 않은 AI를 만드는 건 필요 없음. “meta coconut latent reasoning paper”를 검색해보면 됨 - AI는 많은 리더들을 과잉 반응하게 만들었음. 훌륭한 리더는 **과잉 반응**과 우유부단함 사이에서 균형을 찾음 질질 끌지는 않되, 반응을 조금 완충하는 게 종종 현명함 - 관련 경험이 있는 사람들에게서 읽은 바로는, 큰 조직의 방향을 바꾸는 유일한 방법은 뉘앙스 없는 **명령형 선언**을 내리는 것이라고 함 큰 조직은 본질적으로 절차가 무겁고, 미묘한 방향 지시를 따라갈 만큼 유능하지 않기 때문임 직원이 수만 명이면 커뮤니케이션이 복잡해질수록 의미 해석의 편차가 더 커질 것 같음 - CEO들은 **혁신가의 딜레마**에 당할까 너무 두려워서, 데이터도 얻기 전에 성급하게 움직임 - 좋은 엔지니어를 해고하고 AI로 대체하는 게 최선이 아니라, 모든 것의 병목이 되는 쓸모없는 **바이브 매니저**들을 제거하는 게 나을 수 있음 - 방 안에서 가장 똑똑한 사람들, 우리가 가진 최고의 **자본 배분자**들임. 위로 실패하는 것을 허용할 뿐 아니라 장려하고 보상하는 시스템에서는 이런 일이 벌어지는지도 모름 - “Zuckerberg가 멍청한 건지 그냥 악한 건지 모르겠다”라면 둘 다라고 보겠음 초기에 실제로 의미 있는 움직임을 했던 건 맞지만, Whatsapp과 Instagram 이후로는 꽤 오래됐음. Careless People의 이야기들이 맞다면, 주변에서 너무 심하게 아첨을 해대서 이제 거의 연기만 남은 상태처럼 보임 - 그의 가장 혁신적인 행동은 **인수**였음 - 여기서 더 큰 이야기는 **AI 에이전트**가 효과적이지 않았다는 점임. 이는 엄청난 인정이고, Anthropic, OpenAI, 이제 Microsoft까지 대규모 FDE(현장 배치 엔지니어) 팀을 만드는 이유를 설명해줌 Meta가 “남는 AI 연산”을 팔기 위해 GPU 클라우드가 되는 흐름과도 연결됨. xAI와 이제 Meta가 남는 AI 연산을 임대하고, 삽 파는 업체들은 마지막 시도로 무료 토큰을 뿌리며 불씨를 살리려는 중임