안녕하세요, 아이작입니다. 👋
이번에 소개할 인터뷰는 메타의 알렉산더 왕 최고AI책임자가 David Senra 팟캐스트에 나와 개인 AI 에이전트 Muse를 만든 과정을 이야기한 대화입니다. 10월 11일에 공개됐어요.
업계가 코딩 에이전트로 몰리던 2026년 초, 메타는 개인 에이전트에 걸었습니다.
그 판단을 이끈 사람이 왕이에요. Scale AI를 9년 이끌다 메타로 옮겼고, 2월에 오픈소스 에이전트 OpenClaw를 써 본 뒤 "분명히 특별한 일이 벌어지고 있다"는 결론을 냈다고 합니다.
그 뒤 1~2주 만에 시제품을 만들어 이사회에 보였어요. 7개월을 다듬어 9월에 개인 AI 에이전트 Muse를 내놨습니다.
인터뷰는 주제별로 나눠 옮겼습니다. 질문은 진행자 데이비드 센라의 질문을 다듬었고, 답은 왕의 말을 1인칭으로 적었어요. 왕은 메타 임원이고 대화의 상당 부분이 자사 제품 Muse 이야기입니다. 그 점을 감안해 읽어 주세요. 진행자가 읽은 스폰서 광고(Ramp, Deel, AppLovin)는 옮기지 않았습니다.
왕은 2016년 루시 궈와 Scale AI를 공동창업했어요(The Week). 2025년 6월 메타가 Scale 지분 49%를 약 143억 달러에 인수했고, 이때 왕이 메타로 옮겨 초지능 조직을 맡았다고 보도됐습니다(Maginative). 2026년 4월에는 그가 이끄는 Meta Superintelligence Labs(MSL)의 첫 모델 Muse Spark가 공개됐어요(Bloomberg Law).
Llama 4 뒤에 걸려 온 전화
Q. 저커버그와는 원래 아는 사이였나요?
2021년인가 2022년에 메타의 오랜 임원인 알렉스 슐츠가 마크를 소개해 줬어요. 그 무렵 마크가 AI에 관심을 키우던 참이었거든요.
소개받은 뒤 첫 미팅이 잡히기까지 꼬박 1년쯤 걸린 걸로 기억해요. 마크는 일정이 엄청나게 빡빡하고 우선순위를 냉정하게 정하는 사람이에요.
그 뒤로 창업자로서 몇 번 조언을 구했어요. 왓츠앱으로 물으면 아주 긴 답이 금방 돌아왔죠. 메타는 Scale의 중요한 고객이었고, 대화는 6개월에 한 번쯤이었어요.
그러다 마크가 "통화할 시간 있어요?" 하고 연락해 왔어요. Llama 4 직후였고, 처음에는 메타가 무엇에 집중해야 하는지 조언을 구하는 통화였어요.
Llama 4는 메타가 원한 궤도에 있지 않았어요. 내부에서도 실망스러운 결과였죠.
Yahoo Finance도 같은 대목을 짚었어요. Llama 4가 2025년 4월 출시 뒤 실패작이라는 평을 받았고, 메타는 AI 인재가 빠져나가던 와중에 왕을 영입했다고 전했습니다.
Q. "함께 일할 방법을 찾아보자"는 말을 들었을 때 왜 말이 안 된다고 생각했나요?
전혀 예상하지 못했어요. 처음엔 "고마운 말이지만 그럴 리가" 싶었죠.
메타의 대표적인 인수는 인스타그램과 왓츠앱이에요. 둘 다 제품 논리가 분명했죠. Scale은 기업과 정부를 상대로 깊이 영업하는 회사라 메타와는 사업이 완전히 달라요.
그런데 마크의 관심은 Llama와 AI 프로그램 전체를 궤도에 올리는 데 있었어요.
마크가 원한 건 인재였어요. 그 사실이 한동안 분명하지 않았고, 숫자 이야기가 나오고서야 "아, 이런 거구나" 했어요.
9년 만에 Scale을 떠나 연구소를 다시 세우다
Q. 저커버그가 당신을 설득하기까지 얼마나 걸렸나요?
몇 주 동안 "이게 진짜인가, 말이 되나, 말이 된다면 나는 어떻게 느끼지"를 되풀이했어요. 실제로 결정해야 한다는 걸 받아들이고 나서는 Scale 사람들, 투자자들과 대화를 많이 했죠.
Scale은 창업부터 9년이었어요. 폴 그레이엄이 "회사를 필생의 일로 여기면 다르게 일하게 된다"고 말해 왔는데, 저는 정말 Scale을 필생의 일로 여겼어요. 내 아이를 놓아 주는 일이라 감정적으로 힘들었습니다.
결국 두 가지가 저를 움직였어요. 메타가 지분 49%를 갖고 Scale은 계속 가고 저와 몇 사람이 메타로 가는 구조가 모든 쪽에 이로운 거래였다는 점, 그리고 메타에서 벌어질 수 있는 일의 가능성이요.
그때 메타의 AI는 여러모로 흠집 난 물건처럼 보였어요. 그게 오히려 제 안의 창업자를 건드렸어요.
첫 연락부터 거래 발표까지는 5~6주가 걸렸다고 해요.
Q. 저커버그와 "처음부터 다시 짓자"는 식으로 이야기했나요?
대화는 점점 구체적으로 발전했어요.
제가 강하게 믿는 게 하나 있어요. 작고, 아주 뛰어나고, 기술 중심이고, 위계가 평평한 팀이면 아주 빨리 많은 걸 해낼 수 있다는 거예요. 우리처럼 빨리 움직여야 할 때는 더 그렇고요.
초반에 마크와 이 이야기를 많이 했고, 마크도 반겼어요. 작고 평평한 기술 팀, 아주 높은 인재 밀도. 그게 전략의 기둥이 됐어요.
할 일이 워낙 많다는 게 분명했어요. 그래서 원칙과 문화를 처음부터 세울 길이 오히려 열렸습니다.
창업자에서 코치로, 직속 200명의 연구소
Q. Scale을 이끌 때와 지금 연구소에서 일하는 방식은 어떻게 다른가요?
Scale에서는 "좋은 창업자라면 모든 일을 할 줄 알아야 한다"는 생각을 깊이 받아들였어요. 회사의 작은 일 하나하나에 제 관점이 있었고, 그래서 제가 큰 병목이 되기도 했죠. 처음 창업한다면 그래도 그 방식을 권해요.
메타에서는 그럴 여유가 없었어요. 저는 AI 연구자도, 제품 디자이너도 아니거든요. 그래서 1번 과제를 분야마다 최고인 사람을 뽑는 일로 정했어요.
이렇게 비유해요. Scale은 고층 건물 짓기에 가까웠어요. 성과가 선형이라 효율을 2%, 1%씩 짜내는 일이죠. 지금은 다이아몬드 채굴이에요. 대부분은 쓸모없고, 몇 개가 나머지 전부보다 훨씬 큰 가치를 내요.
지금 저는 코치에 가까워요. 방향을 정하고, 특별한 재능을 알아보고, 그 재능을 마음껏 펼칠 환경을 주는 일이에요.
Q. 직속 보고자가 왜 그렇게 많나요?
200명이 넘어요.
연구소를 다시 세울 때 설계 원칙 하나가 아주 평평하게 만드는 거였어요. TBD라는 조직으로 뽑은 연구자들은 사실상 전부 저한테 직접 보고해요. 관료주의에 반대한다는 선언이죠.
이미 경력에서 뛰어난 일을 해 본 사람들이라 제가 세세하게 관리할 필요가 없어요. 기술 방향은 팟(pod, 소규모 작업 단위)마다 기술 리드가 정하고, 큰 결정은 다 같이 토론해서 내리는 경우가 많아요.
제가 200명 넘는 사람에게 최고의 관리자라고 하면 거짓말이에요. 이들에게 필요한 건 관리자가 아니라 좋은 환경이에요.
코딩 대신 개인 에이전트, 7개월의 다듬기
여기서부터는 왕이 자기 회사 제품 Muse를 직접 소개하는 대목입니다. 영상에서는 맨 앞에 나오는 이야기예요.
Q. Muse가 어떻게 시작됐는지 들려주세요.
MSL을 시작할 때 마크가 'Personal Superintelligence'라는 메모를 냈어요. 저와 냇 프리드먼 등이 함께 작업했죠. 2025년 6월이었고, 에이전트라고 할 만한 게 아직 없던 때였어요.
올해 초 OpenClaw가 화제였는데, MSL에서 처음 써 본 사람이 냇이었어요. 그가 짜 둔 심층 자기 분석 프롬프트를 저도 돌려 봤어요. 3년 치 상담을 한 번에 받은 느낌이었어요.
2월에 둘 다 같은 결론에 이르러 이사회에 메모를 올렸어요. 저는 이 슈퍼 에이전트가 소비자 제품의 끝점에 가깝다고 썼어요.
시제품은 1~2주 만에 나왔고, 최종 제품에 들어간 결정 상당수가 이미 그 안에 있었어요. 어려운 건 그다음 7개월이었어요. 가끔 마법처럼 되지만 대부분은 망가지던 걸, 믿고 쓸 수 있는 제품으로 바꾸는 과정이었죠.
메모의 공개일은 이와 조금 달라요. om.co는 이 메모가 2025년 7월 30일 공개됐다고 전했습니다. 왕이 말한 6월은 작업 시점일 수 있어요.
Q. 그 방향이 경쟁사들과 어떻게 달랐나요?
2월만 해도 업계 통념은 코딩 에이전트만이 중요하다는 쪽이었어요. 그 시장에 몰려가 코딩으로 경쟁하라는 압력이 아주 컸죠.
저는 메타 합류 전부터 마크에게 이렇게 말했어요. 우리 삶에는 해야 하는 일과 하고 싶은 일이 섞여 있어요. AI가 해야 하는 일을 맡아 주면 하고 싶은 일에 시간을 쓰게 되죠.
인스타그램, 왓츠앱, 페이스북에서 저는 관심사와 취미를 따라가고 친구를 따라가요. 메타의 앱은 우리가 하고 싶은 일을 담고 있어요.
사업으로 봐도 매일 35억 명이 메타 앱을 써요. 메타가 이길 자리는 업무나 코딩이 아니라 개인과 소비자 AI였습니다.
Q. 출시해도 된다는 건 어떻게 알았나요?
일부는 숫자로 정했어요. 이상적인 개인 에이전트가 갖춰야 할 행동과 능력을 100개 넘게 적은 스프레드시트가 있었어요. 항목마다 평가(eval)를 만들고, 약한 항목을 골라 계속 개선했죠.
행마다 "이 아래면 출시 불가"와 "이 위면 양호" 기준선을 정했어요. 80개 행이 초록인데 20개가 빨강인 체크포인트가 여럿 있었고, 그걸로는 부족하다고 판단했어요.
전 항목이 처음 초록이 된 건 Muse Spark 1.3을 따로 학습시킨 버전이었어요.
나머지는 직접 써 본 감각이었어요. 사용자 테스트도 많이 했어요. 대부분의 사람에게 Muse는 챗봇이 아니라 처음 써 보는 에이전트라, 온보딩을 공들여 설계해야 했거든요.
Q. Muse를 '하나의 작품'이라고 하던데, 왜 하나의 관점이 필요한가요?
모델과 제품을 합쳐 200명이 안 되는 팀이었어요. 올해 가장 중요한 제품이라는 걸 다 알았지만, 회사의 큰 덩어리를 붙이지 않고 작게 유지했어요.
큰 조직의 제품은 여러 사람의 비전이 뒤섞인 덩어리가 되기 쉬워요. PM마다 자기 것을 밀어 넣고, 그게 섞여 스무디가 되죠. 사용자는 그걸 느껴요.
Muse는 정반대여야 했어요. 분명한 관점 하나, 일관된 경험 하나요.
그 관점은 냇 프리드먼의 것이었어요. 그의 취향과 감각이 Muse를 만들었습니다.
밈과 스크린샷, 그리고 그가 믿는 것
Q. 출시 뒤 X에서 밈을 쏟아냈는데, 마케팅 전략인가요?
몇 가지가 겹쳤어요. 사람들은 새 AI 모델과 제품 소식을 폭우처럼 맞고 있어요. 메타는 배포력이 있으니 모두에게 알릴 수는 있지만, 그것만으로는 문화적으로 뚫고 나가지 못해요.
메타를 다시 멋있게 만들고 싶기도 했어요. 처음엔 사람들이 Muse를 쓰는 흥미로운 사례를 수십 개씩 리트윗했어요. 그러다 별생각 없이 올린 글이 크게 터지는 걸 보면서 인터넷이 무엇에 보상하는지 다시 떠올렸죠.
인터넷은 위험을 감수하는 것, 예상하지 못한 것에 보상해요.
추적 데이터가 없어 단정하긴 어렵지만, 실제로 성장에 영향을 줬다고 봐요.
Q. 사용자 사례는 어떻게 활용하나요? 광고를 돌리진 않죠?
광고도 몇 번 돌렸어요. 다만 처음엔 제가 사례를 계속 리트윗하고 인용한 게 전부였어요.
세상 대부분의 사람은 AI 회사나 연구에 관심이 없어요. 그게 자기에게 뭘 해 주는지에 관심이 있죠.
의도한 건 아니지만, 요즘 제품 마케팅은 스크린샷으로 움직여요. 단톡방이든 입소문이든 스크린샷이 퍼져야 하죠. 마스코트 졸리가 화면에 있으니 보자마자 Muse 스크린샷인 걸 알 수 있었어요.
Q. 앱을 깔게 만든 다음, 계속 쓰게 하려면요?
잘 쓰는 사람들에게는 공통된 순환이 있어요. 작은 일을 맡겨 보고 해내면 놀라요. 조금 더 큰 일을 맡기고, 또 조금 더 큰 일을 맡기죠.
일종의 신뢰 낙하(trust fall, 뒤로 넘어지며 상대가 받아 주리라 믿는 놀이)예요. 처음엔 믿지 않지만 궁금해서 조금 맡겨 보는 거죠.
점점 더 큰 일을 맡기게 하고, 그때마다 해내는 것. 그게 성공한 사용자들의 공통점이에요.
Q. 사람과 AI의 관계에 대한 당신의 생각은 무엇인가요?
저는 개인 에이전트가 오래갈 형태라고 믿어요. 원하고 꿈꾸는 건 사람의 본성이고, Muse 같은 에이전트는 그걸 이루게 하는 다리가 될 거예요.
어릴 때는 누구나 우주비행사가 되거나 세상을 바꾸는 꿈을 꿔요. 그런데 학교를 마치고 직장에 몇 년 다니면 그 꿈꾸는 힘이 빠져나가요. 어른이 된 우리는 꽤 좀비처럼 살고 있어요.
Muse가 모두에게 어릴 때 꿈꾼 어른의 삶을 줄 수 있다고 생각해요.
꿈을 이루면 더 큰 꿈을 꾸고, 또 이루는 식으로 평생 주체성이 올라가는 에스컬레이터를 타는 거죠.
전체 대화는 David Senra 채널의 원 영상에서 볼 수 있습니다. 영상 보기
덧붙이는 생각
왕은 메타의 앱을 '하고 싶은 일'로, 에이전트의 몫을 '해야 하는 일'로 나눴습니다.
Meta가 밝힌 대로 Muse가 여행 예약, 양식 작성, 협상까지 맡는다면, 구매 직전 단계의 일부는 사람 대신 에이전트가 거치게 됩니다.
그 구간에서는 소재보다 기계가 읽는 정보가 먼저 평가받을 수 있습니다. 상품 피드의 가격, 재고, 배송 조건이 틀리면 사람에게 보이기 전에 걸러질 수 있어요.
왕이 출시 기준을 행 단위로 정한 방식은 광고 계정 점검에도 쓸 수 있을 것 같다는 생각이 드네요. 전환 액션과 지표마다 성과를 평가하는 기준점을 정해주는 식으로요.
광고 이야기를 떠나서, 개인적으로는 두 수치가 가장 기억에 남았습니다. 시제품까지 1~2주, 믿고 쓸 수 있는 제품까지 7개월. AI 제품은 만드는 것보다 믿게 만드는 데 훨씬 오래 걸린다는 뜻이겠죠. 왕이 말한 신뢰 낙하처럼, 사용자도 작은 일부터 맡겨 보고 해내야 다음 일을 맡기니까요.
앞으로 에이전트 경쟁은 데모가 얼마나 화려한지보다, 사용자가 작은 과제를 시작으로해서 점점 더 큰 문제들을 맡길 수 있는가. 에 달린 것 같습니다.
그럼 또 유익한 퍼포먼스 마케팅/콘텐츠 등 다양한 AI 이야기를 전해드릴게요. 감사합니다.
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— 아이작
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