수십 개의 앱을 만들고도 번번이 실패하며 좌절의 쓴맛을 보았던 거대 기술 기업의 비극적인 역사를 아십니까? 바로 메타(Meta)의 이야기입니다. 과거 페이스북(Facebook) 시절부터 수많은 독립형 앱들을 야심 차게 선보였지만, 대부분은 대중의 외면 속에서 쓸쓸히 사라져 갔습니다. 하지만 놀랍게도, 메타는 이제 인공지능(AI) 덕분에 새로운 앱을 훨씬 더 빠르고 쉽게 만들 수 있게 되었다고 선언하며, 더 많은 신제품 출시를 예고하고 있습니다. 과연 무엇이 이들의 태도를 이렇게 극적으로 바꾸어 놓았을까요?

과거의 그림자: 실패의 반복된 역사

메타, 과거 페이스북으로 불리던 시절부터 독립형 앱을 만들고 성공시키기 위해 부단히 노력해왔습니다. 그 역사를 되짚어보면 솔직히 말해서 눈물겹기까지 합니다. 한두 번의 실패가 아니라, 정말 수많은 시도가 물거품처럼 사라졌거든요.

초창기에는 ‘크리에이티브 랩(Creative Labs)‘이라는 내부 인큐베이터를 운영하며 새로운 소셜 콘셉트를 시험했습니다. 이 노력으로 사진 공유 앱 슬링샷(Slingshot), 익명 채팅 앱 룸스(Rooms), 플립보드(Flipboard)의 경쟁자로 나섰던 페이퍼(Paper), 사진 공유 앱 모멘츠(Moments), 그리고 협업 비디오 앱 리프(Riff) 등이 탄생했습니다. 하지만 이 실험은 2015년에 막을 내렸고, 이 앱들은 결국 모두 문을 닫았습니다. 대중의 마음을 사로잡는 데 실패한 것이죠.

2020년대 초반에는 다시 한번 ‘NPE 팀’이라는 내부 R&D 그룹을 통해 새로운 시도를 했습니다. 채팅 앱 범프(Bump), 소셜 음악 앱 옥스(Aux), 작업 관리 앱 무브(Move), 데이팅 앱 스파크(Spark), 통화 앱 캐치업(CatchUp), 진 메이커 이그(E.gg), 이벤트 앱 베뉴(Venue), 크리에이터 Q&A 앱 핫라인(Hotline), 카메오(Cameo) 경쟁 앱 슈퍼(Super), 커플 앱 튠드(Tuned), 음악 앱 바스(BARS) 등 이름만 들어도 어마어마한 수의 앱들이 쏟아져 나왔습니다. 하지만 결과는 또다시 실망스러웠습니다. 그 어떤 앱도 획기적인 성공을 거두지 못했고, 결국 이 앱들 역시 서비스 종료의 길을 걸었습니다.

이쯤 되면 “메타는 왜 이렇게 앱 출시에 실패할까?” 하는 의문이 들 수밖에 없습니다. 방대한 사용자 기반과 막대한 자원에도 불구하고, 새로운 아이디어를 성공적인 독립형 제품으로 연결시키는 데는 번번이 어려움을 겪었던 것입니다. 기존 플랫폼에 사용자를 가두어두는 전략 때문일까요? 아니면 단순히 새로운 트렌드를 제대로 읽지 못했던 것일까요?

AI, 앱 개발의 판도를 바꾸다: 스레드(Threads)의 성공 방정식

이러한 실패의 역사를 뒤로하고, 메타는 이제 AI, 특히 **대규모 언어 모델(LLM)**이 앱 개발 방식을 근본적으로 바꾸고 있다고 주장합니다. 이번 주 2분기 실적 발표에서 마크 저커버그 CEO는 투자자들에게 “AI가 우리 팀의 제품 개발 속도를 높이는 데 도움이 되는 방식에 매우 기대가 크다”고 말했습니다. 그는 “올해 초 인스타그램 인스턴츠(Instagram Instants)를 출시했고, 최근에는 독립형 그룹 앱인 포럼(Forum)과 독립형 마켓플레이스 앱인 셀러(Seller)를 출시했다”며, “앞으로 새로운 앱을 출시하는 것이 훨씬 더 쉬워질 것으로 예상한다. 더 많은 아이디어를 구축하고 추천 시스템을 활용하여 확장할 계획”이라고 덧붙였습니다.

솔직히 말해서, 과거의 실패 사례들을 줄줄이 꿰고 있는 저로서는 저커버그의 이러한 발언이 반신반의하게 들릴 수도 있습니다. 하지만 이번에는 이야기가 다릅니다. 메타는 적어도 AI가 앱 확장(scale)에 어떻게 기여하는지에 대한 한 가지 성공 사례를 내세울 수 있게 되었습니다. 바로 5억 명의 월간 활성 사용자를 확보한 **스레드(Threads)**입니다. 저커버그는 스레드가 언젠가 메타의 다음 ‘10억 사용자’ 앱이 될 것이라고 공언합니다.

스레드의 성공은 단순히 운이 좋아서가 아닙니다. 메타는 기존 사용자 기반을 적극적으로 활용하여 앱 초기에 사용자들을 유입시키고, 페이스북과 인스타그램 등 기존 플랫폼 전반에 걸쳐 강력하게 홍보하는 전략을 구사했습니다. 하지만 여기에 LLM 기반의 AI 추천 시스템이 결정적인 역할을 했다고 메타는 설명합니다. AI 기반 콘텐츠 추천에서 “상당한 이득”을 보고 있다는 것이죠.

수잔 리(Susan Li) 메타 CFO는 투자자들에게 “LLM이 랭킹 및 추천 시스템에서 점점 더 큰 성과를 제공하고 있음을 확인하고 있다”고 강조했습니다. 그 이유는 크게 두 가지입니다.

• 기존 시스템의 지능화: LLM은 콘텐츠의 실제 내용(topic and tone)을 더 정확하게 이해하고, 이를 통해 더 나은 훈련 데이터를 생성함으로써 기존 시스템을 더욱 스마트하게 만듭니다.
• 엔지니어링 개발 지원: LLM 기반 에이전트는 콘텐츠 품질 평가, 트렌드 감지, 랭킹 변경 테스트 등을 통해 엔지니어링 개발을 돕습니다.

리는 또한 올해 초 메타가 중요한 이정표를 달성했다고 덧붙였습니다. 이제 인스타그램의 모든 릴스(Reels) 및 피드(Feed) 게시물은 LLM을 통해 자동으로 처리되어 주제와 톤이 분석되며, 이는 추천 정확도를 크게 향상시킨다는 것입니다. 메타는 또한 LLM 고유의 추천 시스템을 개발 중인데, 이는 새로운 앱이 출시될 때마다 더욱 효과적으로 앱을 확장하는 데 도움이 될 것으로 보입니다.

미래를 향한 메타의 질주: AI 중심의 혁신 물결

이 부분에서 개인적으로 주목할 점은, 메타가 과거 ‘아이디어-개발-실패-종료’의 반복적인 사이클에서 벗어나, 이제는 AI를 통해 개발 속도와 효율성을 동시에 잡으려는 전략적 전환을 꾀하고 있다는 사실입니다. 이는 단순히 기술적인 발전 이상의 의미를 가집니다. 과거에는 ‘어떤 앱이 성공할지’를 예측하기 어려워 여러 아이디어를 무작정 시도해보는 ‘스파게티 던지기(throw spaghetti at the wall)’ 방식이었다면, 이제는 AI가 잠재적 성공 가능성을 미리 파악하고, 사용자 피드백을 실시간으로 분석하여 제품을 개선하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있다는 자신감을 얻은 것으로 보입니다. 이는 특히 재현성 있는 성공을 가능하게 할 잠재력을 가집니다.

업계 흐름을 보면, 이제 AI는 더 이상 단순한 유행어가 아니라 기업의 핵심 경쟁력이 되고 있습니다. 메타의 사례는 특히 LLM이 단순한 텍스트 생성 도구를 넘어, 제품 개발 및 사용자 경험 최적화에 깊이 관여할 수 있음을 명확히 보여줍니다. 이는 거대 기술 기업뿐만 아니라 스타트업들에게도 시사하는 바가 큽니다. AI를 활용한 빠르고 민첩한 제품 개발이 시장 성공의 핵심 열쇠가 될 가능성이 높다는 것이죠.

투자자들은 아직 메타의 AI 지출 및 기업용(enterprise) AI 야망에 더 큰 관심을 보였지만, 저커버그는 “새로운 소비자 제품들이 곧 출시될 것”이라며 기대를 높였습니다. 메타는 더 이상 과거의 실패에 갇혀 있지 않습니다. AI라는 강력한 도구를 손에 쥔 메타는 이제 새로운 앱 생태계를 개척하며, 또 다른 혁신의 물결을 일으킬 준비를 하고 있는 것처럼 보입니다. 과연 메타가 AI를 발판 삼아 과거의 실패를 딛고 화려하게 비상할 수 있을지, 앞으로의 행보가 정말 궁금해지는군요.

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출처

• 원문 제목: Meta says AI is making it easier to build new apps — and more are coming
• 출처: AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
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