Meta는 Llama 4 Behemoth 모델의 실패와 오픈 웨이트 모델 부문에서 중국의 DeepSeek에 리더십을 빼앗긴 후 생성적 인공지능 전략을 재구성하고 있습니다. 실패의 원인으로는 잘못된 블록 어텐션 선택, 전문가 선택 라우팅 문제, 데이터 품질 및 실험 확장 문제가 지적되었습니다. 창립자 마크 저커버그가 직접 경영을 다시 맡아 두 가지 주요 문제, 즉 인재와 컴퓨팅 자원을 해결하기 위해 재구성을 주도하고 있습니다.
회사는 약 300억 달러의 평가로 Scale AI의 49%를 인수하여 데이터 문제를 직접 해결했습니다. 저커버그는 처음부터 Superintelligence 팀을 구성하고 주요 연구자들을 직접 유치하고 있습니다. 평균 제안은 4년 동안 2억에서 3억 달러로, 경쟁사의 조건보다 수십 배 높습니다. 주요 채용 인물로는 Nat Friedman (전 GitHub CEO), Alex Wang (전 Scale AI CEO), Daniel Gross (SSI 공동 창립자) 등이 있습니다.
인프라도 재구성되었습니다. 전통적인 H자형 프로젝트 대신 Meta는 텐트 구조의 데이터 센터를 구축하여 가용성보다 빠른 출시 속도를 우선시하고 있습니다. 오하이오에는 1기가와트의 Prometheus 클러스터가, 루이지애나에는 2기가와트의 Hyperion이 건설 중이며, 2027년 말까지 세계 최대 규모가 될 것입니다. 첫 번째 단계에서 1.5기가와트의 컴퓨팅 파워가 제공됩니다. 현지 에너지 부족으로 인해 Meta는 현장에서 200메가와트의 가스 발전소 두 개를 건설하고 있습니다.
Meta와 Google은 수년간 점진적으로 AI를 증대시키는 전략을 따르며 광고 개선을 위해 기존 제품에 AI를 통합했습니다. 이는 재정적 성과를 가져왔지만, OpenAI와 Anthropic을 근본적인 모델에서 따라잡는 데는 도움이 되지 않았습니다. 이제 Meta는 연구자 한 명당 컴퓨팅 자원의 부족에서 과잉으로 전환하여 OpenAI와의 학습 규모 경쟁을 목표로 하고 있습니다.
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