메타, 사내 코딩 도구에 라마와 함께 경쟁사 GPT-4 병용

마크 저커버그는 공개 석상에서 메타의 자체 AI 모델인 라마가 업계 최고 수준이며 곧 오픈AI를 제칠 것이라고 자신해 왔습니다.

하지만 정작 메타 사옥 안에서는 엔지니어들이 경쟁사인 오픈AI의 모델을 가져다 코드를 짜고 있었습니다.

포춘의 단독 보도에 따르면 메타의 사내 AI 코딩 보조 도구인 메타메이트에 자사 라마 모델뿐만 아니라 오픈AI의 GPT-4가 탑재되어 있으며, 이러한 병용 운영은 적어도 올해 초부터 이어져 온 것으로 전해졌습니다.

사내 개발 도구 속 숨겨진 두 개의 엔진

과거 코드 컴포즈라는 이름으로 개발되었던 메타메이트는 마이크로소프트의 깃허브 코파일럿이나 앤트로픽의 클로드 소네트와 유사한 역할을 하는 사내 개발 도구입니다.

도구를 사용해 본 현직 및 전직 직원들의 증언에 따르면, 메타메이트는 직원의 질문 유형이나 프롬프트 활용 방식에 따라 라마에서 답변을 가져올지, 아니면 GPT-4에서 가져올지 백엔드에서 결정합니다.

직원들의 평가는 꽤 호의적입니다. 메타가 내놓은 생성형 AI 성과물 중 가장 유용한 도구 중 하나라는 반응이지만, 실력에 대해서는 최소 인턴 한 명 몫 정도이며 기초적인 코딩에는 유용해도 복잡한 엔지니어링 작업에는 한계가 있다고 선을 그었습니다.

흥미로운 점은 저커버그 부부가 운영하는 자선 단체 챈 저커버그 이니셔티브 역시 오픈AI의 유료 고객이라는 사실입니다. 이 단체는 챗GPT 기반의 교육용 도구를 개발 중이며, 올해 초에는 샘 올트먼 오픈AI CEO가 이 단체의 AI 자문위원회에 이름을 올리기도 했습니다.

메타 대변인은 이번 사안에 대해 언급을 거부했습니다.

생산성 향상 뒤에 드리운 인력 감축의 그림자

메타가 올해 중반에 선보인 최신 라마 모델은 이전 모델보다 4배 많은 코드를 사전 학습시키는 등 막대한 리소스를 투입했습니다.

그럼에도 불구하고 사내 프로그래밍 현장에서 들어오는 모든 까다로운 질의를 매끄럽게 처리하기 위해서는 여전히 GPT-4의 지원이 필요했던 셈입니다.

더불어 사내 도구가 유용해지면서 생기는 그늘도 포착되었습니다. 한 소식통은 AI 도구가 일을 잘 해내자 경영진이 필요한 인력을 적게 잡게 되었고, 이것이 최근 지속되는 인력 감축의 한 가지 원인으로 작용하고 있다고 털어놓았습니다.

왜 중요한가

대외적으로는 오픈소스의 힘으로 독점 모델을 넘어서겠다고 외치면서 사내에서는 경쟁사에 돈을 내고 있다는 점은 다소 머쓱한 대목입니다. 하지만 우리는 이것이 메타의 매우 현실적이고 영리한 선택이라고 봅니다.

마케팅 무대에서는 자존심 싸움을 벌이더라도, 실제 엔지니어링 현장에서는 체면보다 개발 속도와 결과물의 품질이 우선입니다. 수조 개의 토큰을 학습시킨 라마 팀조차 까다로운 코드 문제 해결에는 GPT-4를 병행해야 한다는 사실은 프론티어 폐쇄형 모델의 추론 장벽이 여전히 높다는 것을 방증합니다.

기업이나 개발자 관점에서도 배울 점이 분명합니다. 특정 브랜드에 대한 충성도로 단일 모델만 고집하기보다는, 일상적인 작업은 자체 경량 모델로 처리하고 까다로운 문제는 최상위 상용 API로 넘기는 하이브리드 라우팅이 현시점에서 가장 효율적인 접근법입니다.

다만 AI가 인턴 수준의 기본 코딩을 너끈히 대체하면서 주니어 개발자들의 입지가 줄어들고 구조조정의 빌미가 되고 있다는 현장의 목소리는, 모든 테크 기업 종사자들이 직면한 서늘한 현실을 잘 보여줍니다.