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Meta, 약 "20조원"으로 단 한 명을 영입

 (theahura.substack.com)
4P by GN⁺ 1일전 | ★ favorite | 댓글 2개
  • 메타가 Scale AI 인수로 알려진 $14B(140억달러, 약 20조 원) 투자는 실제로는 전체 인수가 아닌 지분 49% 확보와 CEO 알렉산더 왕 영입이 목적임
  • 기존 Scale AI 임직원들은 주식을 계속 보유하면서도 현금 배당을 받는 구조로, 알렉산더 왕은 메타로 이직하면서도 이사회에는 잔류함
  • 메타의 목적은 Scale AI의 사업이 아닌 알렉산더 왕 개인 영입에 초점이 맞춰짐
  • 메타는 최근 AI 경쟁에서 뒤처지며, 내부 정치와 리더십 문제, 특히 Yann LeCun 중심의 보수적 연구 문화로 인해 성과 부진을 겪고 있음
  • 저자는 특정 개인에 대한 11자리 금액 투자는 비합리적이라 평가하지만, 메타가 조직 문화와 인재 구조 개선에 집중해야 함을 강조함

업데이트: Scale AI 임직원 지분 구조

  • Scale AI 임직원들은 모든 주식의 프리미엄에 해당하는 배당금을 한 번에 받으면서도, 자신이 보유한 주식은 계속 유지함
  • 이 구조는 기존 인수와 달리, 임직원들이 회사의 성장에 따른 추가적인 이익을 계속 누릴 수 있는 장점이 있음
  • CEO 알렉산더 왕이 이 구조를 직접 요청한 것으로 알려져 있으며, 임직원 보호 측면에서 긍정적으로 평가됨
  • 대부분의 금액이 CEO에게만 간 것이 아니라 전체 임직원에게 나누어졌음
  • 메타가 실제로는 Scale AI 전체를 인수한 것이 아니라, 주주 및 임직원들에게 새로운 현금 보상을 제공한 투자 성격임

메타의 140억 달러 '인수'의 진짜 의미

  • 메타가 Scale AI에 140억 달러를 투자하면서 49% 지분만 확보했고, 경영권은 여전히 Scale AI 이사회가 보유함
  • 법적으로는 '인수'가 아니지만, 실제로는 메타와 알렉산더 왕의 지분 합계가 과반을 넘기 때문에 회사의 의사결정권을 쥐고 있는 셈임
  • CEO 알렉산더 왕은 메타로 이직하지만, 여전히 Scale AI 이사회에 남아 회사 경영에 영향력을 행사함
  • 이 같은 거래 구조는 업계에서 드물며, 메타의 핵심 목표가 회사 자체가 아니라 특정 인재(알렉산더 왕) 확보에 있음을 보여줌
  • 기존 인수처럼 모든 지분을 현금화하지 않았고, 지분을 일부만 넘기면서도 경영권 장악이 가능하게 설계됨

Scale AI의 본질과 메타가 원하는 것

  • Scale AI는 B2B 데이터 라벨링 및 대규모 인적 리소스 아웃소싱을 중심으로 한 'Mechanical Turk as a Service' 비즈니스를 전개함
  • 이 회사는 최첨단 알고리듬이나 IP보다 효율적 인력 운용, 대량 데이터셋 생산이 경쟁력임
  • 대형 AI 기업들은 이미 여러 데이터 라벨링 파트너와 자체 라벨링팀을 운영하기 때문에, Scale AI 데이터에 절대적으로 의존하지 않음
  • 실제로 Scale AI의 주요 고객은 토요타, Etsy, GM, 정부기관 등 AI 생태계의 후발주자 혹은 비전문적 조직임
  • 메타가 Scale AI 사업 자체에 큰 가치를 두지 않고, 핵심 인재 확보에 집중한 근거가 됨

메타의 AI 경쟁력 약화와 내부 문제

  • 메타는 Llama 2 이후로 AI 경쟁에서 OpenAI, Google, Anthropic 등에 뒤처진 상황임
  • 초기에는 오픈소스 전략으로 커뮤니티 주도 생태계를 만들며 'AI계의 리눅스' 이미지를 구축했지만, Deepseek 등 새로운 모델 등장 이후 경쟁력 상실을 경험함
  • 메타의 AI 연구 조직인 FAIR(Foundational AI Research)는 Yann LeCun 중심의 보수적·비시장 지향적 문화로 혁신이 저해됨
  • LeCun은 과거 Lua와 Torch에 대한 고집, 트랜스포머 및 LLM 회의론 등으로 신기술 채택을 지연시켰고, 실제로 초기 Llama 팀은 LeCun 몰래 프로토타입을 개발해 저커버그에게 직접 시연한 일화가 있음
  • 조직 내 정체와 리더십 갈등, 핵심 인재 유출이 이어지며, 전체 AI 혁신이 더뎌지는 악순환이 반복되고 있음

저커버그의 대담한 인재 영입 전략

  • 저커버그는 메타 AI 부문 부진의 원인을 내부 관료주의와 조직 경직성에서 찾고, 이를 극복하기 위해 파격적인 인재 영입에 나섬
  • 업계 톱티어 인재에게 8~9자리(억~수십억 달러) 연봉, CEO 직속 조직, 자율적 연구 환경을 제안해 직접 영입 시도
  • 실제로 나트 프리드먼, 데이비드 그로스, 일리야 서츠케버 등 수많은 AI계 인사에게 영입 제안을 한 것으로 보도됨
  • 알렉산더 왕은 저커버그와의 친분, 비공식 AI 자문 역할 등으로 첫 번째 영입 성공 사례임
  • 하지만, 초고액 투자를 통한 '슈퍼스타' 인재 집중 전략이 과연 조직 혁신과 AI 역량 향상에 효과적인지에 대한 회의적 시각도 함께 존재함

결론 및 저자의 평가

  • 저자는 AI 혁신은 특정 '천재' 개인이 아니라, 집단적 실험과 협업 환경에서 발생한다는 점을 강조함
  • 구글처럼 연구 자유, 강력한 협업, 무한한 자원 제공 환경이 장기적으로 혁신을 이끌 수 있음을 예시로 듦
  • 메타의 브랜딩과 내부 문화 개선이 AI 경쟁력 회복의 핵심임을 지적하며, 단일 인재에 막대한 투자를 집중하는 접근은 리스크가 크다고 판단함
  • 저커버그의 실행력과 변화 추진력에는 기대를 걸지만, 11자리 연봉의 '한 명 영입' 전략이 메타의 AI 혁신 해법이 될지 미지수임
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eajrezz 21시간전  [-]

창업자 본인만 엑시트할 수도 있었을텐데, 그랬다면 나머지 임직원들은 엑시트는 어려워졌겠죠.
메타가 확보한 지분이 창업자 지분뿐만 아니라 임직원 몫도 있었나보네요.
알렉산더 왕, 대단한 인물 이네요..

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GN⁺ 1일전  [-]
Hacker News 의견

  • Meta가 Scale에 49%만 투자한 이유를 제대로 짚지 못했다고 생각함. Meta는 이 경로를 통해 글로벌 규제 심사를 피함. 완전 인수였다면 각국 당국의 승인이 필요했겠지만, 소수 지분 투자는 이런 심사 대상이 아님. 주주들도 인수와 비슷한 수익을 얻으면서 규제 불확실성을 피해감. 남은 Scale 역시 성공 가능성이 남아 주주(이제 Meta 포함)에게 추가 수익을 줄 여지도 있음. 결과적으로 윈윈 구조임

    • 소수 지분 투자라고 독점 조사를 무시할 순 없음. 미국의 15 U.S.C. §18 같은 곳에서도 부분 인수나 소수 지분 투자를 살펴볼 수 있음. 유럽도 마찬가지임

    • Meta가 빠르게 움직이고 싶어서 M&A 대신 이런 선택을 했다는 추론은 납득됨. 내 글에서도 Meta가 본업과 직접 연관돼 인수를 하는 건 말이 안 된다고 주장했지만, 가능성은 있다고 봄. 하지만 이게 윈윈이라고는 생각하지 않음. Scale 주식이 여전히 유동성이 낮고, 핵심 멤버들이 빠져나간 결과, 주식을 가진 사람들 입장에선 오히려 가치가 줄었음

    • Microsoft와 Google도 비슷하게 했음(예: Character AI 투자). Scale이 AI 연구소도 아니고 기본적으로 Fiverr 같은 아웃소싱 플랫폼임. 저기서 인재를 데려오는 게 Meta의 AI 연구 매력을 높이는 데 어떤 도움이 될지 잘 모르겠음

    • 실제로 이번 투자 구조는 Wang(Scale CEO)의 요청으로 이뤄진 것으로 전해짐. 즉, 투자자와 직원들에게 수익을 돌려주기 위한 목적이 컸음. Meta 입장에선 Scale을 굳이 소유하고 싶은 마음이 없었다고 봄. 이미 Scale 데이터를 잘 쓰고 있고, 회사를 가지는 게 직접적으로 필요하진 않았음

  • OpenAI는 Jony Ive를 65억 달러에 데려오면서 좋은 거래를 했던 것 같음. 하지만 Llama 4가 벤치마크에서 좋아 보였다는 소문과 다르게, 실제 사용 경험이 너무 실망스러워서 Meta가 수치 조작을 했다는 얘기도 나옴. 나 스스로도 벤치마크의 기준이 뭔지 잘 모르겠고, 실제로 써봐도 "대단한 AI!" 소문만큼 체감 변화가 없었음. 여전히 엉뚱한 답변에 반복적으로 마주치고 있음

    • 벤치마크에도 종류가 있음. 하나는 실제 데이터를 기반으로 한 정량화 가능한 것, 또 다른 하나는 대중의 반응임. 실제 벤치마크가 선행 지표일 수 있지만 꼭 맞진 않고, 궁극적으로 중요한 건 대중의 평가임. Reddit 반응만 봐도 Gemini 2.5가 Claude 3.7보다 좋다는 걸 알 수 있었음

    • Jony Ive의 Apple 시절 업적을 좋게 생각하지 않음: 너무 얇은 노트북, 고칠 수 없는 설계, 불편한 키보드, 충전 중 못 쓰는 마우스, 성능 저하를 부르는 케이스 디자인, 불필요하게 추상화된 UI 등 아직도 마우스를 충전 중에 쓸 수 없는 점 등 실망스러운 점이 많았음

    • Jony Ive가 거의 Dieter Rams 스타일을 베꼈다시피 하면서도 슈퍼스타 경력을 쌓은 점이 놀라움. OpenAI에 무슨 가치를 줄 수 있을지 상상이 안 됨. Apple 노트북을 5년간 망쳐놓았던 사람임

    • 사실 OpenAI는 Jony Ive를 직접 데려온 게 아님. 기존 합작 사업을 인수한 거라 Ive는 이미 현금화했고, 이제는 디자인 회사와 계약만 있는 상태임. Ive는 대박, OpenAI는 그다지 이득이 아닌 구조라고 생각함

    • Meta가 내놓은 Llama 4 벤치마크는 바로 거짓으로 판명 났음

  • Scale AI 데이터가 Wang에겐 부차적이라는 시각에 반론을 제기함. 데이터 라벨링은 이제 그냥 노동자에 맡기는 수준이 아니라 전문가 시연과 워크플로우 설계로 이어짐. Frontier lab들이 어떻게 RL 환경을 만드는지 추론할 수 있는 고급 데이터임. 그게 진짜 동기라고 생각함.
    또, LLM을 누구나 만들 수 있다는 주장에도 동의하지 않음. 경쟁력 있는 LLM을 대규모로 훈련할 수 있는 사람은 전세계에 수백 명 정도고, 엄청난 기술적 노하우와 트릭이 필요함. 딥섹 관련 보고서가 나오자마자 놀랐던 이유도 그래서임.
    ML 진보가 대부분 운빨이고, 분산 조직만이 합리적이라는 것도 동의 못 함. Schmidhuber나 Shazeer, Alec Radford 등 지속적으로 기반 연구를 해온 사람들도 많고, OpenAI가 분산 실험 대신 집중 투자로 이 판을 키웠다는 점도 중요하게 봐야 함. Deepmind와 같은 사례도 마찬가지임

    • Scale에 대해 내가 틀릴 수도 있음. 클라이언트와 Scale 내부 사람들 이야기 위주로 파악한 것이긴 함
      LLM 훈련이 어렵긴 해도 불가능하게 배우기 어려운 건 아님. 학부 졸업 후 3개월 정도 경험해본 바로는, 작은 모델이든 큰 모델이든 훈련 난이도엔 큰 차이 없었음. torch나 megatron 같은 라이브러리도 많이 도움이 됨
      연구자들 모두 대단하고 누구도 폄하할 생각은 없음. 하지만 ML의 주요 변화나 새로운 아이디어는 정말 여러 곳에서 다양한 사람들이 서로 탈중앙적으로 소통하며 나오고 있다고 믿음. 개인 견해임

  • Meta의 AI 조직 내 갈등과 문화적 문제가 심각함. 현재 주요 "AI" 조직은 GenAI, FAIR, RL-R 세 곳임
    FAIR는 여러 조직에 넘겨지면서 파워 하우스 역할을 잃었고 많은 인력이 빠져나갔음
    GenAI는 원래 작은 팀이었지만 이제 인원만 계속 늘어나 제품도 애매해지고, 리더십도 제품화나 ML 실전 경험이 부족함. 매주 A/B 테스트나 하고 있음
    RL-R은 아바타 조직에 얽혀 있는데, 리더가 실행력보다 완벽주의에 가까워 결국 망할 것 같음. 완전 ML 기반 시스템보다 단순한 시스템이 성능이 더 나은데 150억 달러를 날렸음
    손목밴드에 의존하는 hand interaction 조직도 있지만 제대로 된 대규모 프로토타입도 없고, 너무 불편함
    디스플레이 조직은 과도한 약속으로 오리온 같은 소비자 제품화에 실패
    mapping 팀은 개인정보 수집이 심한 리서치 글래스만 만들고 있음
    RL-R의 인재가 많았지만, "고용 후 해고" 문화 때문에 위험을 감수한 연구는 거의 불가능함

  • 데이터 라벨링 회사라는 관점에서 보면 이런 이슈가 웃기는 상황임. 일종의 "핫도그 분류"를 떠올릴 정도로 단순한데 140억 달러를 썼다는 것 자체가 충격임

    • 예전에 Hotdog or Not을 디펜스해 딕픽 분류기로 바꿔볼 수도 있겠지만, 사실상 140억 달러를 기계식 일거리 플랫폼에 투자하는 건 정말 황당한 일임. 이 외에도 60억 달러의 Jony Ive 인수, ChatGPT 기반 의료 래퍼 Abridge의 50억 달러 밸류처럼 AI 거품이 지나치다고 느낌

  • Meta는 광고 사업으로 너무 돈을 잘 벌어서 수십억 달러를 잃는 프로젝트도 큰 타격 없이 주가가 오르고 있음. 심지어 PER도 엄청 높진 않음. 참 놀라운 현상임

    • 예전에 Google/Alphabet에도 그런 말을 했음

  • AGI 관련 글쓴이 의견이 과학적 방법론을 따르지 않는다고 봄. 내 추측엔 Meta가 AGI 정의가 바뀔 때마다 목표를 바꿀 수 있도록 영향력 있는 사람들을 많이 데려가려는 목적이 더 크다고 생각함. 실력보다는 패러다임 주도권 확보가 목적인 셈임

  • 마지막 두 단락은 읽고 나서도 혼란스럽고 당혹스러움.
    Zuck이 특별히 유능한 CEO란 근거를 잘 모르겠음. Facebook은 10년 넘게 인수 외에는 신제품 성공이 없었음
    TikTok같은 신생 서비스가 Instagram을 이긴 걸 보면 너무 창피함. Meta Quest는 적자만 보는 부수적인 사업으로 회사 이름까지 바꿀 가치가 있었는지 의문임
    Microsoft나 Google, Amazon 대비 Meta가 고객 신뢰도에서 너무 뒤쳐져 있음. 이 신뢰 격차로 인해 Meta의 신사업은 늘 어려움을 겪음. LinkedIn이나 Gmail, Search를 다루는데도 Microsoft와 Google이 훨씬 신뢰받음
    개인적으로 Meta는 140억 달러로 결국 "혼자선 성공 못하니" 다른 회사에 투자해서 신제품 성공 사례를 노리는 입장 같음
    (참고: https://allaboutcookies.org/big-tech-trust)

    • 본업이 워낙 수익성과 규모가 뛰어나서 굳이 '새로운 기술'이 없어도 됨. 혁신은 꼭 필요하지 않음. 실제로 경쟁이 약한 상황에선 옛날 담배주식이나 Walmart처럼 혁신 없이도 대규모로 성장 가능함
      TikTok과 Instagram 상황도 둘 다 잘 되고 있어 전혀 부끄러울 게 없음. Pepsi와 코카콜라처럼 공존 가능

    • 나름 Zuck 팬이고 그 입장에서 옹호 논리도 만들 수 있지만, 그렇다고 무조건 동의하는 건 아니고, 비판하는 입장도 설득력 있다고 봄

    • 신제품 성공만으로 CEO 능력을 평가하는 건 잘못된 척도임. Ray Ban Meta도 꾸준히 완판되는 등 성공을 거두고 있음

    • $META(주가) 상황을 봤는지 궁금함

  • 이런 숫자들은 정말 미친 수준임

  • 사실이 아닌 부분이 있는데, 저자도 이제 그걸 알게 됨. "140억 달러가 전부 Alexandr에게 간 게 아니다"라는 업데이트도 됐는데, 차라리 타이틀도 바꾸는 게 맞지 않나 생각함

    • 기사 제목의 포인트는 "Meta가 140억 달러를 썼다"는 거지, "한 사람이 140억 달러를 벌었다"는 게 아님. 의미를 오해하면 안 됨
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