Meta, 유료 AI 확대 속 Muse Wonder 모델 출시…2027년 지출 2,000억 달러 전망

신규 모델 두 종, Meta의 AI 지출 시험대에 올려

Meta는 2026년 10월 12일 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 출시하며 인공지능 선두권 복귀를 내세웠다. 동시에 가장 강력한 신규 기능은 유료로 제공한다. 이번 출시는 더 뛰어난 개인 비서, 구독·개발자 수익, 상당한 비용 증가로 이어질 수 있는 컴퓨팅 인프라 확대라는 Meta 전략의 세 축을 잇는다.

회사는 금융리스 원금 상환액을 포함한 2026년 자본 지출이 1,300억~1,450억 달러에 이를 것으로 예상한다. 금융서비스 회사 캔터 피츠제럴드는 2027년 지출이 2,000억 달러에 이를 수 있다고 전망했다. 이는 외부 기관의 전망이지 Meta가 발표한 예산은 아니다. 올해 지출 가이던스 상단보다 약 38%, 하단보다 약 54% 늘어나는 규모다.

이번 모델은 2025년 실망스러운 Llama 4 출시와 약 14개월간의 AI 조직 재정비 이후 나왔다. 법률 문서, 금융 정보, 건강 정보 관련 작업과 고급 프로그래밍을 겨냥한다. Meta는 질문에 답하는 데 그치지 않고 도구를 사용해 실제 작업을 수행하는 소프트웨어인 에이전트 구동에도 이 모델을 활용하려 한다.

성능이 개선됐다는 근거는 있지만, 모든 지표에서 앞선 것은 아니다. Meta가 공개한 소프트웨어 개발 벤치마크에서는 두 모델 모두 Anthropic의 Claude Opus 5.5보다 높은 점수를 받았다. 반면 별도의 Artificial Analysis 지수에서는 Muse Wonder Full이 이 경쟁 모델보다 낮은 점수를 기록했다. 당장의 사업상 관건은 이런 기능이 이용자를 붙잡고 Meta 제품에 비용을 지불하게 할 수 있느냐다.

현재 이용 가능한 기능과 향후 제공 계획

Muse Wonder는 Meta Model API와 프로그래밍 보조 도구 Muse Code를 통해 개발자에게 제공된다. 성능이 더 높은 버전인 Muse Wonder Full은 Muse Code 구독자만 이용할 수 있다. 두 모델 모두 공개 다운로드나 사용자의 자체 서버 구동은 지원하지 않는다.

개인 비서 Muse는 별도 제품이다. 앱은 무료이며, 유료 요금제에서는 추가 사용량을 제공한다. Meta는 우선 구독자에게 Muse 비서에 Wonder를 도입할 계획이지만, 구체적인 출시일이나 더 넓은 이용자층에 제공할 일정은 발표하지 않았다.

모델 출시와 모든 소비자에게 업그레이드가 제공되는 것은 다르다는 점에서 순서가 중요하다. 주요 진행 상황은 다음과 같다:

• 2025년: Llama 4가 기대에 미치지 못해 Meta의 AI 조직과 채용에 변화가 뒤따랐다.
• 2026년 9월: Meta가 Muse Spark와 개인용 에이전트 Muse를 선보였다. Spark는 재정비된 Meta Superintelligence Labs 부문이 내놓은 첫 모델이었다.
• 2026년 9월 말: Amazon이 Muse의 사용자 대리 구매를 차단했다.
• 2026년 10월 12일: 발표된 개발자용 제품을 통해 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 이용할 수 있게 됐다.
• 향후 계획: Wonder는 Muse 구독자에게 제공될 예정이며, 더욱 특화된 모델과 상세한 안전성 보고서도 발표될 계획이다. 일정은 공개되지 않았다.

새 모델은 Muse Spark를 기반으로 한다. Meta의 모델 라인업에는 Muse Image도 포함되지만, Wonder 출시는 이미지 생성보다 에이전트와 프로그래밍에 초점을 둔다.

기억과 지속성이 핵심 제품 기능

Meta는 두 가지 핵심 기능으로 Active Memory와 Active Focus를 꼽는다. Active Memory는 이전 대화에서 관련 정보를 보관했다가 이후 작업에 활용한다. AI 부문을 이끄는 알렉산드르 왕 최고 AI 책임자는 정보가 며칠, 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 이어질 수 있어 비서가 대화 간에 선호 사항과 요구 조건을 기억할 수 있다고 설명했다.

Active Focus는 작업이 계획대로 진행되지 않을 때 대응하는 기능이다. Meta에 따르면 모델은 오류를 복구하고, 도구 사용에 실패하면 접근 방식을 바꾸며, 설명을 요청하고, 중요한 조치에 앞서 확인을 구할 수 있다. 에이전트가 포기하거나 실패한 방식을 반복하는 상황을 줄이려는 기능이다.

Meta의 AI 조직을 이끄는 왕은 일상적인 작업에서 생기는 장애물을 들어 설계 목표를 설명했다:

“현실의 작업을 하다 보면 장애물이나 갑작스러운 문제, 여러 좌절을 만나게 됩니다. 모델이 멈춰 서는 대신 다른 접근법을 시도하고, 언제든 사용자에게 다시 확인할 수 있도록 특별히 학습시켰습니다”라고 왕은 말했다.

Meta는 보험금 청구, 임대차 계약서 해석, 개인 금융, 고급 프로그래밍을 잠재적 활용 사례로 제시한다. Muse는 이미 식료품 쇼핑, 여행 예약, 저녁 식사 예약 등의 작업을 겨냥하고 있다. 이는 의도된 활용 사례일 뿐, 모델이 각 작업을 정확하고 안전하게 완료한다는 증거는 아니다.

두 모델은 이미지, 동영상, 오디오를 입력으로 받고 100만 토큰의 컨텍스트 창을 지원하는 것으로 알려졌다. 토큰은 모델이 정보를 처리하기 위해 나누는 단위다. 컨텍스트 창은 한 번에 고려할 수 있는 정보량을 뜻하며, 지속 기억은 여러 상호작용에 걸쳐 선택된 정보를 이어서 사용하는 별도 기능이다.

벤치마크 결과는 경쟁력 있지만 확정적이지 않아

대규모 소프트웨어 개발 작업을 평가하는 SWE-Marathon 벤치마크에서 Meta가 공개한 점수는 Muse Wonder Full 79%, Muse Wonder 78.8%, Claude Opus 5.5 74.2%다. Full은 Anthropic 모델을 4.8%포인트, 일반 Wonder는 4.6%포인트 앞선다.

이 시험에서 Meta 자체 모델 간 점수 차는 0.2%포인트에 불과하다. 이는 더 높은 버전이 모든 환경에서 크게 앞선다고 가정하기보다 실제로 필요한 작업을 기준으로 살펴봐야 한다는 점을 시사한다. 해당 결과는 Meta가 공개한 비교 자료이며, 조직의 소프트웨어 프로젝트에서 같은 성능을 보장하지는 않는다.

Artificial Analysis Intelligence Index는 다른 결과를 보여준다. Muse Wonder Full은 56점, 일반 Wonder는 52점이다. Claude Opus 5.5는 58점으로 두 모델을 앞서고, OpenAI의 GPT-6 Astra는 53점이다. 순위를 설명한 자료들에 따르면 Full은 공동 2위, Wonder는 공동 7위이며, 한 자료는 Claude Sonnet 5.5도 Full과 같은 점수를 받았다고 밝혔다.

한 자료는 상위 Meta 모델을 Muse Wonderful이라고 표기했지만, 다른 출시 관련 자료에서는 Muse Wonder Full로 지칭하며 동일한 56점을 제시했다. 명칭 차이를 세 번째 모델이 출시됐다는 근거로 봐서는 안 된다.

Meta는 Claude Fable 5.1 및 GPT-6 Astra와의 비교 결과도 제시한다. Google의 Gemini 4 Argon과의 경쟁 구도는 아직 명확하지 않다. 한 지수에서는 Gemini가 53점을 받았지만, 다른 자료는 전체적인 비교 결과가 아직 분명하지 않다고 전했다. 시험마다 측정하는 능력이 다르므로 프로그래밍에서 높은 성과를 거뒀다고 법률 분석, 금융 작업, 개인 비서 전반에서 우위를 입증하는 것은 아니다.

구독료와 API 요금은 별도 비용

Muse 소비자 구독 요금제는 월 20달러 또는 100달러다. Muse Code 요금제는 월 50달러 또는 200달러이며 Wonder Full 이용 권한을 제공한다. 이 구독료는 처리하는 정보량에 따라 개발자에게 부과되는 Wonder API 요금과 구분해야 한다.

보도된 API 요금은 입력 토큰 100만 개당 4달러, 출력 토큰 100만 개당 20달러다. 입력은 모델에 보내는 정보이고, 출력은 모델이 생성하는 정보다. 이 요금을 적용하면 입력 토큰 100만 개와 출력 토큰 100만 개를 사용하는 작업은 할인이나 기타 요금을 제외하고 24달러가 든다. 이는 공개된 요금에 따른 계산이지 구독료가 아니다.

캐시된 입력에는 할인 요금이 적용될 수 있지만, 구체적인 할인액은 공개되지 않았다. 캐싱을 이용하면 이미 처리한 자료를 완전히 새로운 입력처럼 다시 처리하지 않고 재사용할 수 있다. 긴 문서를 반복해서 참조하는 에이전트의 경우 이 차이가 비용에 영향을 미칠 수 있다.

왕은 Meta API 요금이 OpenAI와 Anthropic의 주요 모델보다 상당히 낮게 책정될 것이라고 말했다. 다만 보도된 가격 비교는 범위가 더 좁다. Wonder 요금은 Claude Opus 5.5와 같고 GPT-6 Astra 요금의 약 40% 수준으로 설명됐다. 이는 인용된 요금 기준으로 OpenAI 모델보다 저렴하다는 주장은 뒷받침하지만, Anthropic 모델보다 저렴하다는 주장은 뒷받침하지 않는다.

이용 가능 시점에 관한 보도도 엇갈린다. 일부 자료는 API 이용이 예정돼 있다고 전하지만, 구체적인 출시 관련 자료에서는 일반 Wonder가 이미 API를 통해 제공된다고 밝혔다. Wonder Full의 API 이용은 발표되지 않았다. 최고 성능 버전은 기업 직접 판매용으로 설명됐지만, 구체적인 출시 경로는 Muse Code다.

성능이 뛰어난 모델도 웹사이트 접근이 필요

센서타워 자료에 따르면 Muse는 9월 출시 후 전 세계에서 약 900만 건의 다운로드를 기록한 것으로 알려졌다. 하지만 다운로드는 초기 관심을 보여줄 뿐 장기적인 이용을 나타내지는 않는다. 다운로드 증가세는 둔화했고, 출시 14일 후 유지율은 ChatGPT보다 낮은 것으로 전해졌다. 정확한 유지율 수치는 공개되지 않았다.

장애물 중 일부는 Meta 모델의 범위를 벗어난다. 제프리스 애널리스트 브렌트 틸은 에이전트를 차단하는 웹사이트가 사용자 경험을 해치고 있다고 말했다. 9월 말 Amazon이 Muse의 구매 기능을 차단한 사례는 문제를 잘 보여준다. 비서가 쇼핑 요청을 이해하더라도 실제 구매를 완료하지 못할 수 있다.

Active Focus는 도구가 작동하지 않거나 정보가 부족할 때 도움이 될 수 있다. 그러나 에이전트가 웹사이트의 제한을 우회할 권한이 있다는 뜻은 아니다. 성공적인 개인 비서 기능은 추론, 기억, 지속성뿐 아니라 외부 서비스의 협조에도 달려 있다.

비용도 가장 강력한 모델을 모든 작업에 사용하는 데 걸림돌이 된다. OpenRouter 플랫폼 자료에 따르면 2026년 3분기 고품질로 분류된 상위 10개 모델의 사용 비중은 14%였다. 2025년 1분기 55%에서 낮아진 수치다. 이는 해당 플랫폼에서 41%포인트 하락한 것이지 AI 시장 전체를 측정한 결과는 아니다.

이러한 흐름은 일상적인 작업에서 저렴한 모델의 비중이 커지고 있음을 시사한다. Meta는 Wonder의 기능 상당 부분을 유지하면서 더 효율적으로 작동하도록 설계된 특화 버전도 개발 중이다. 이를 통해 모든 요청에 가장 큰 모델을 사용하지 않고도 더 많은 소비자에게 서비스를 제공할 수 있다.

개인정보 보호는 권한과 제품 설정 모두에 달려

메시지, 일정, 문서 전반에서 작동하는 에이전트는 민감한 정보에 접근해야 한다. Meta는 Wonder가 허가 없이 개인정보를 공유하지 않고 유해 행위를 돕는 요청을 거부하도록 학습됐다고 밝혔다. 중요한 조치에 앞서 확인을 구한다는 보도도 나왔다.

일부 이용자는 Muse가 허가 없이 개인 메시지에 접근했다고 소셜미디어에서 불만을 제기했다. Meta는 이에 반박한다. 왕은 회사가 에이전트 관련 사고를 모니터링하고 이용자에게 권한 설정을 설명하고 있다고 말했다. 대화 도중 이전에 통신 권한을 허용했지만 나중에 이를 잊은 경우도 포함된다는 설명이다.

공개된 자료만으로는 구체적인 불만의 사실관계가 해소되지 않았다. 지속 기억과 여러 서비스에서 작업을 수행하는 기능을 고려하면 명확한 권한 설정은 특히 중요하다. 정보를 기억하는 것과 그 정보를 사용하거나 공유할 허가를 받는 것은 별개의 문제다.

데이터 처리 방식은 이용 경로에 따라서도 다르다. Muse Code 구독은 기본 설정이 Contributor 모드이며, 제출한 자료를 향후 모델 개선에 활용할 수 있는 것으로 알려졌다. 구독자는 해당 설정을 끌 수 있다. 일반 Model API는 제출 자료를 학습에 사용하지 않는 것으로 전해졌다. 이는 보도된 제품 조건이며, 두 경로의 개인정보 보호 방식이 같다고 봐서는 안 된다.

기업 입장에서 이 차이는 벤치마크 성능과 별개의 문제다. 코딩 보조 도구의 성능이 뛰어나더라도 선택한 설정에 따라 독점 코드, 고객 문서 또는 개인정보를 제출해도 되는지 검토해야 한다.

안전성 주장은 상세 평가를 기다리는 중

Meta는 Wonder가 사이버 악용을 막기 위한 역대 가장 강력한 보호 장치를 제공한다고 밝혔다. 현재 이 보호 기능은 유료 모델과 연계돼 있으며, 무료 Muse 경험 전반에 적용된다고 설명되지는 않았다. 이는 무료 제품에 보호 장치가 없다는 뜻이 아니라 신규 모델이 내세운 보호 기능의 범위를 구분한 것이다.

회사는 Meta Superintelligence Scaling Framework에 따라 개발을 진행하고 있으며, 더 상세한 안전성 평가 보고서를 추후 공개하겠다고 밝혔다. 발표 일정은 제시하지 않았다. 보고서가 나오기 전까지 새로운 안전성 주장의 근거가 된 상세 평가 내용은 공개적으로 충분히 확인되지 않는다.

마크 저커버그 최고경영자는 안전장치와 책임 있는 개발을 통해 AI를 통제할 수 있다고 주장한다. 업계 전체가 연구 속도를 늦춰야 한다는 요구는 거부하면서도, 제품 안전성 문제를 다루기 위해 Meta가 일부 내부 개발을 늦췄다고 인정했다.

저커버그는 통제와 자율성에 관한 입장을 다음과 같이 설명했다:

“저는 AI가 자아의식을 갖고 스스로 행동하게 될 것이라는 관점보다, 안전장치를 통해 통제하고 책임 있게 개발할 수 있는 기술이라는 믿음에 훨씬 가깝습니다”라고 그는 말했다.

그는 재앙적 피해가 발생할 확률을 추산해 제시하지 않았다. 그의 입장은 개발을 계속하면서 개별 연구소가 안전을 관리할 책임을 진다는 것이다. 따라서 공개를 앞둔 평가는 중요한 미공개 정보로 남아 있다. 응답에 그치지 않고 실제 행동을 수행하도록 설계된 모델이라 더욱 그렇다.

컴퓨팅 인프라 확대는 Meta를 넘어 확산

Wonder 모델은 Meta의 프로메테우스 데이터센터에서 학습됐다. 이번 출시는 왕이 주도한 인프라 투자, 인재 영입, 조직 재편에 뒤이어 나왔다. Meta는 이 과정에서 Scale AI에 약 140억 달러를 투자하고 왕을 경영진에 영입했다.

한 자료는 내부 코드명이 Watermelon인 Wonder가 Muse Spark보다 약 10배 많은 컴퓨팅 자원을 사용했다고 설명했다. 이는 보도된 비교이지, 학습 비용이나 하드웨어 요구사항을 정리한 공식 자료는 아니다. 선두권에 진입하려면 컴퓨팅 역량을 크게 늘려야 했다는 Meta의 주장과는 부합한다.

저커버그는 다음 단계의 모델 개발이 이미 진행 중이며 개발 속도가 빨라질 것이라고 말했다. Meta는 더 큰 모델과 효율적인 특화 버전을 함께 개발해 성능 향상과 운영 비용 절감을 동시에 추구하고 있다.

지출 전망에 따라 Meta의 AI 공급망에 속한 서버 제조업체에도 수요가 생길 수 있다. 혼하이(폭스콘), 콴타, 위스트론, 위윈, 인벤텍 등이 여기에 포함된다. 이들 업체가 수혜를 입을 것이라는 기대는 인프라 구매가 계속된다는 전제에 기반한다. Wonder 출시와 관련해 신규 계약 규모, 공급업체별 물량 배정, 납품 일정은 발표되지 않았다.

자본 지출은 단일 모델의 학습 예산보다 범위가 넓다. Meta의 1,300억~1,450억 달러 지출 가이던스에는 금융리스 원금 상환액이 포함되며, 캔터 피츠제럴드의 2,000억 달러 전망은 다음 해를 대상으로 한다. 어느 수치도 Muse Wonder 개발 비용만을 뜻하지 않는다.

수익이 입증되기 전 투자자 반응

Meta 주가는 출시 당일 거래를 742.96달러에 마쳤으며 3.38% 올랐다. 다른 자료에서는 상승률을 3.4% 또는 약 3%로 반올림했다. 저커버그가 오후에 발표하기 전부터 주가가 오르기 시작했으므로 하루 전체 상승분을 모델 출시만의 영향으로 볼 수는 없다.

더 넓은 기간의 주가 수치는 기준 기간이 다르다. 한 자료는 연초 이후 13%, 9월 초 이후 31% 상승했다고 전했고, 다른 자료는 그달 말 Muse 출시 이후 거의 10% 올랐다고 보도했다. 시작일을 맞추지 않으면 이 수치들을 직접 비교하기 어렵다.

뱅크오브아메리카 증권 애널리스트 저스틴 포스트는 Meta Superintelligence Labs에 대한 투자가 모델 성능과 제품 혁신 개선으로 이어지고 있다고 평가했다. 이번 출시는 이 견해를 뒷받침하는 근거를 보탰지만, 모델이 어느 정도의 매출을 창출할지는 아직 입증하지 못했다.

상업적 성과를 가늠할 질문은 구체적이다. Meta는 Wonder에 비용을 지불할 Muse 이용자 수, API를 선택할 개발자 수, 지속적으로 작동하는 에이전트 서비스 매출과 운영 비용의 관계를 공개하지 않았다. 더 폭넓은 소비자 제공, Full의 API 이용, 안전성 보고서 발표 일정도 나오지 않았다. 이번 출시는 Meta의 경쟁력을 높였지만, 사업화와 배포 관련 결정은 여전히 미정이다.

핵심 요점

• Meta는 2026년 10월 12일 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 출시했다. 우선 개발자에게 제공되며, 소비자용 Muse 도입은 앞으로 이뤄질 예정이다.
• Meta의 프로그래밍 벤치마크에서는 자사 모델이 앞섰지만, Artificial Analysis에서는 Wonder Full이 Claude Opus 5.5보다 낮은 점수를 받았다.
• Wonder API 요금은 입력 토큰 100만 개당 4달러, 출력 토큰 100만 개당 20달러다. Full을 이용하려면 Muse Code 구독이 필요하다.
• 두 모델 모두 공개 다운로드나 사용자 자체 서버에서의 구동은 지원하지 않는다.
• 에이전트 배포에는 기억, 권한, 웹사이트 제한, 보도된 학습 설정 등이 실질적인 과제로 남아 있다.
• Meta의 2026년 지출 가이던스는 1,300억~1,450억 달러다. 2027년 2,000억 달러는 캔터 피츠제럴드의 전망이다.
• 상세한 안전성 평가와 더 폭넓은 이용 가능 시점은 공개되지 않았다.