Muse 만들기: ChatGPT 이후 가장 빨리 성장한 AI 제품

업계가 코딩 에이전트로 몰릴 때 Meta는 개인 에이전트에 걸었다

Wang은 Meta가 2026년 2월의 업계 통념을 거슬렀다고 말한다. 그 통념은 고급 AI에서 중요한 형태가 코딩 에이전트뿐이라는 것이었다 9:44. 그가 기억하는 그 무렵의 Anthropic은 Claude로 코딩에서 다른 모두를 크게 앞섰다. 폭발적으로 성장하던 Anthropic은 뒤이어 Mythos를 냈다 9:19. 업계는 그 용도로 몰려가 Anthropic과 경쟁하려 했다 9:57. Meta가 다른 길을 고른 이유로 Wang은 개인 에이전트를 직접 써 본 경험에서 생긴 확신과 Meta만의 자리를 든다 10:14.

Wang이 말하는 Meta만의 자리는 사람들이 ‘하고 싶은 일’이다 10:46. 그는 Scale과 Meta의 거래 전부터 Mark Zuckerberg에게 AGI가 오면 Meta가 특별한 회사가 된다고 말했다 10:27. AI가 ‘해야 하는 일’을 대신 맡으면 사람은 시간을 거의 다 하고 싶은 일에 쓴다는 논리다. Wang은 관심사와 친구를 따라가는 Instagram·WhatsApp·Facebook을 하고 싶은 일의 제품으로 본다 11:05. 친구·가족을 잇는 회사의 내력도, 매일 35억 명이 쓰는 앱의 배포력도 소비자 AI를 가리킨다는 것이 그의 설명이다 11:52 12:07. Senra가 ‘업무도 코딩도 아닌 개인’이라고 정리하자 Wang은 그렇다고 답한다 12:18.

이 생각은 Zuckerberg가 Meta Superintelligence Labs(MSL)를 시작할 무렵 낸 글 「Personal Superintelligence」에 들어갔다고 Wang은 말한다 11:42. 그는 자신과 Nat Friedman이 이 글을 Zuckerberg와 함께 다듬었다고 말한다 0:12. Wang이 요약하는 글의 질문은 모두의 삶을 낫게 하는 강력한 AI를 어떻게 만드느냐다 0:24. 그는 에이전트가 본격적으로 등장하기 전인 2025년 여름에 이미 이 글이 Muse의 상당 부분을 가리켰다고 말한다 0:39. MSL은 이어서 모델을 만들기 시작했다. Wang은 프런티어 모델 하나가 스택과 데이터셋, 사전 학습과 사후 학습을 거치느라 여러 달이 걸린다고 설명한다 1:05.

개인 에이전트에 대한 확신은 2026년 초 OpenClaw를 직접 써 본 경험에서 나왔다고 Wang은 말한다 3:20. 그에 따르면 그 무렵 Claude Opus 4.5가 그의 팀을 포함한 많은 사람에게 에이전트의 미래를 보여 줬다 1:28. MSL에서 OpenClaw를 처음 써 본 사람은 Friedman이었다고 Wang은 기억한다 1:50. 그는 Friedman의 경험을 ‘공포와 황홀 사이’로 묘사한다 2:02. Friedman은 Stripe Sessions 대담에서 물을 더 마시겠다고 하자 OpenClaw가 보안 카메라 영상으로 그를 지켜본 뒤 ‘잘했다’고 말해 줬다는 일화를 전했다 2:15. Stripe의 초기 고객이자 GitHub Copilot 제작에 관여한 얼리 어답터 Friedman이 ‘여기엔 분명히 뭔가 있다’고 한 말은 Wang에게 분명한 신호였다 2:40.

몇 주 동안 틈만 나면 OpenClaw와 대화한 Wang은 2026년 2월 Friedman과 함께 Meta 이사회에 메모를 올렸다고 말한다 3:20 4:45. 그가 OpenClaw로 처음 한 일은 Friedman이 만든 정신분석 프롬프트다 3:38. 그의 이메일과 사진에 접근할 수 있는 에이전트가 여러 차례 깊은 심리 탐색을 이어 갔다 4:33. Wang은 이 경험을 ‘3년 치 심리 치료를 한순간에 압축한 것’이라고 부른다 3:58. Wang의 메모는 슈퍼 에이전트가 여러 면에서 소비자 제품의 종착점이라는 주장이다 5:07. Friedman이 쓴 두 편 「The Claw Is the Law」와 「Trust Is a Must」는 Muse를 만드는 방식의 핵심을 정했다고 Wang은 말한다 5:25.

Wang에 따르면 Zuckerberg도 같은 시기에 같은 공포와 황홀을 겪었다 6:54. 그는 이 에이전트를 집안일과 아이들 일에 썼다. 자신의 MMA 훈련 영상을 보여 주면 에이전트가 개선 요령을 알려 줬다 7:09. Meta 팀 회의에서는 각자 에이전트와 겪은 황당한 경험을 털어놓는 일이 관례처럼 됐다 7:22.

AI가 과학적 발견과 경제 곳곳을 맡는 흐름과 별개로, Wang이 장기적으로 거는 형태는 모든 사람이 자기를 돕는 AI를 하나씩 갖는 것이다 40:37. 그는 AI가 인간 위에 서는 두려운 시나리오와 다른 관계를 찾는다 39:22. 그가 보기에 원하는 것과 꿈을 갖는 것은 인간의 본성이다. Muse 같은 개인 에이전트가 그 꿈을 이루는 다리라는 것이다 39:50. 그의 그림에서는 자기 항성계를 꿈꾸는 아이들도 Muse의 도움을 받는다 40:12. Wang은 Jeff Bezos가 주주 서한에 썼다고 기억하는 ‘늘 아름답게 불만족하는 소비자’를 이 관계의 한 모습으로 든다 40:17.

Wang은 Muse가 모두에게 ‘어린 시절 꿈꾸던 어른의 삶’을 줄 수 있다고 말한다 41:16. 그의 진단으로는 학교와 직장을 거친 어른 대부분이 주체성과 야망을 잃은 ‘좀비’다 42:04. 가족 같은 책임이 생긴 뒤에는 꿈에 다시 도전하기도 어렵다 43:35. AI가 이 흐름을 바꾸면 사람은 꿈을 이룰 때마다 더 큰 꿈을 꾸는 ‘주체성의 에스컬레이터’를 평생 탄다는 것이 그의 구상이다 42:13. Senra는 두 사람이 겪은 심리 탐색이 반대로 세상은 세게 밀면 바뀐다는 자신감을 줄 수도 있다고 받는다 42:40. Wang은 Elon Musk와 Zuckerberg 같은 창업자의 삶을 모든 사람이 가져야 할 판본으로 본다 43:03.

Wang 자신은 워크플로를 여러 개 짜 둔 Muse를 ‘제2의 뇌’처럼 쓴다고 말한다 38:48. Senra가 녹화 무렵 조회수 550만 회쯤으로 본 Wang의 짧은 글은 Muse를 ‘모두가 자기 마음 말고 두 번째 마음을 하나 더 갖는 것’으로 묘사한다 39:08. 같은 글에서 Muse는 세상의 문지기와 장애물을 이용자의 시간을 쓰지 않고 넘어 준다 41:04. Senra가 아끼는 문장은 이것이다 — “세상은 지금까지 원하는 것을 어떻게든 현실로 만든 소수의 광신자가 빚어 왔다. 하지만 모든 사람의 주체성이 완전히 켜진 인류는 아직 본 적이 없다.” 44:13 Wang은 그런 세계가 ‘아주 좋은 쪽으로 미친’ 모습이 된다고 말한다. 풍부한 지능 덕에 수십억 명이 일을 벌일 자원을 갖는 세계, 애니메이션 Rick and Morty의 ‘차원 간 케이블’이 현실이 된 세계다 44:36.

7개월은 프로토타입을 믿을 수 있는 제품으로 바꾸는 데 들었다

Wang에 따르면 Muse에 들어간 결정 상당수는 2026년 2월의 첫 프로토타입에 이미 있었다 5:58. 그의 기억으로는 팀이 메모를 올린 뒤 1~2주 만에 그 프로토타입을 만들어 이사회에 시연했다 5:40. 마스코트 Jolly 봇과 탭 상당수도 그 안에 있었다. 출시까지 걸린 7개월은 가끔만 마법처럼 작동하던 프로토타입을 믿을 수 있는 소비자 제품으로 바꾸는 데 들어갔다 6:11. Wang은 그 과정을 ‘아주 길고 꽤 고통스러웠다’고 말한다 6:41. 팀이 겨눈 목표는 수십억 명 앞에 내놓아도 대부분이 좋은 경험을 하는 제품이다 8:06.

Wang은 OpenClaw 열풍이 정점을 찍은 뒤 사그라들었다고 본다 7:46. 그의 진단으로는 마법 같은 순간이 있어도 대부분의 시간에 잘 작동하지 않았다 7:56. OpenClaw 개발자들은 못 한 일을 Meta는 어떻게 했느냐는 Senra의 물음에, Wang은 먼저 OpenClaw를 만든 Peter Steinberger를 선지자라고 부른다 8:25. 그가 꼽는 답은 모델과 제품을 합친 경험의 세부를 끝까지 다듬은 ‘화려하지 않은 부분’이다 8:40. Meta는 모델 자체를 여러 번 고쳤다. 전체 모델 로드맵도 개인 초지능(personal superintelligence), 그중에서도 개인 에이전트로 겨눴다 8:58.

Wang에 따르면 개인 에이전트는 칼날 위에 선 제품 영역이다 19:45. 마법 같은 경험을 꾸준히 주면 사상 최고의 소비자 제품 가운데 하나가 될 수 있다. 비결정적인 모델로 움직이는 에이전트는 고장 나기 쉽다. 한 번 엇나간 경험을 한 이용자는 제품을 ‘쓰레기’라고 생각한다 19:57. 그는 2026년 초에 나온 다른 에이전트 제품도 믿을 수 없어서 이용자 거의 모두가 떠났다고 본다 20:32. Muse 팀은 새 이용자가 처음부터 내려받아 쓰는 사용자 테스트를 여러 차례 돌렸다 20:39.

Wang은 Muse의 전제를 챗봇이 아니라 일을 해 주는 에이전트라는 데 둔다 21:06. 개발자에게는 익숙한 이 전환을 일반 이용자에게는 온보딩으로 설명해야 했다 21:14. 모델 버전별 A/B 테스트에서 제품 경험은 모델 품질에 크게 좌우됐다 21:39. 일을 끝내는지, 이용자에게 알리는지, 막히면 되묻는지가 모두 모델의 신뢰도에 달려 있었다.

Wang에 따르면 팀은 이상적인 개인 에이전트가 갖춰야 할 구체적 행동과 능력 100여 개를 긴 스프레드시트에 적었다 13:17. 항목마다 평가(eval)를 만들었다. 모델이 각 항목을 잘하도록 학습시켰다 13:34. 정기 검토에서 약한 항목을 찾아 고쳤다. 배경에는 ‘개인 에이전트는 왔다가 사라졌다’는 유령이 있었다. 팀은 그 원인을 다듬어지지 않은 경험으로 봤다 12:48.

Wang은 이 방식을 Meta 문화의 연장으로 본다 13:59. 무엇을 잴지 알면 재능 있는 사람들이 그 숫자를 끌어올린다는 것이다. AI 이전의 소비자 제품에서 그 숫자는 전환율과 추천율, 온보딩 단계였다. Muse에서는 제품에 맞춘 모델의 세부가 그 자리에 들어갔다 14:26.

출시 시점은 숫자로 정했다고 Wang은 말한다 22:07. 스프레드시트의 행마다 출시를 막는 선(launch-blocking)과 좋은 수준의 선을 정했다. 기준을 넘은 행(초록)이 80개, 못 넘은 행(빨강)이 20개인 체크포인트는 여럿 나왔다. 팀은 그것으로는 부족하다고 봤다 22:13. 모든 행이 처음 초록이 된 체크포인트는 Muse Spark 1.3을 따로 학습시킨 버전이다 22:19. 직접 써 본 체감도 그 전의 어떤 버전보다 크게 나았다 22:30.

Wang에 따르면 모델과 제품 작업을 합쳐 Muse에 붙은 인원은 200명이 안 됐다 22:42. 임원진 모두 Muse가 그해 Meta의 가장 중요한 제품 가운데 하나라는 것을 알았다 22:56. 회사는 그 제품에 큰 조직을 붙이지 않는 절제를 지켰다 23:12. Wang은 그 이유를 Muse가 ‘하나의 예술 작품’이라는 데서 찾는다. 하나의 아름다운 경험으로 끌고 가려면 강한 관점과 집중이 필요했다 23:24.

Wang은 큰 조직의 제품, 그리고 점점 AI 연구소의 제품이 여러 사람의 관점을 이어 붙인 프랑켄슈타인이 된다고 비판한다 23:43. PM마다 자기 기능을 밀어 넣는 ‘PM 지옥’에서 제품은 스무디처럼 섞인다. 이용자는 그것을 느낀다 24:18. Muse는 그 반대로 하나의 분명한 관점을 따라야 했다 24:32. 그 관점은 Friedman의 취향이다. Wang은 Friedman의 취향과 감각이 Muse가 어떤 제품이 될지를 정했다고 말한다 25:19.

Senra는 이 말을 Steve Jobs에 잇는다. 녹화일이 Jobs의 15주기(2026-10-05)라는 것이다 24:48. Senra는 Jobs에 관한 책을 모두 읽었다고 말한다. 그가 다른 팟캐스트 Founders에서 Jobs를 다룬 회차는 15~20회다. 그가 Jobs의 영향을 요약하는 문장으로 즐겨 드는 것은 ‘Apple은 1만 개의 삶을 가진 Steve Jobs’다 25:05. Senra의 풀이로는 제품이 Jobs의 취향과 관점을 그대로 따랐다는 뜻이다.

Wang은 7개월을 버틴 공을 Zuckerberg의 인내와 절제에 돌린다 18:02. 두 사람은 AI의 7개월을 다른 업계의 10년쯤으로 본다 17:55. Zuckerberg는 2026년 2월부터 9월까지 실적 발표에서 개인 에이전트를 만들고 있다고 내비쳤다 18:11. 그동안 월가의 지배적 서사는 ‘Meta가 돈만 태우는데 AI에서 뭐라도 해낼 수 있겠느냐’였다 18:36. Senra는 ‘Zuckerberg는 AI에서 못 이긴다’는 말이 오래 되풀이됐다고 덧붙인다 18:43.

Senra는 Jeremy Stern이 Colossus에 쓴 1만 5천 단어짜리 Zuckerberg 프로필로 이 인내를 설명한다 16:52. 그 글에서 Zuckerberg는 자기 능력을 ‘섹시하지 않은’ 팀 꾸리기와 오랜 제품 개선으로 꼽는다 17:13. Musk나 Sam Altman과 달리 회사 통제권을 잃을 일도 돈을 더 모을 일도 없어서 그 일을 오래 할 수 있다는 것이다. Senra는 같은 글에서 경쟁 연구소로 옮긴 전직 Meta 연구자가 ‘Mark는 빌어먹을 터미네이터’라고 한 대목을 꺼낸다 18:53. 그 프로필의 Zuckerberg는 제품 상태에 만족하는 법이 없다. 그는 팀 결속을 남달리 중요하게 여긴다 19:10.

Wang은 Muse의 성장을 밈과 스크린샷, 트러스트 폴로 설명한다

Wang은 Meta가 Muse 이용자 수를 ‘수백만’이라고만 밝혔다고 말한다 25:31. 그는 Muse가 역대 가장 빨리 성장한 소비자 AI 앱이라는 뜻의 그래프를 남들이 올리면 리트윗했다 25:36. Senra는 수백만이 수억일 수도 있다고 받는다 25:51. 영상 제목이 내건 ‘ChatGPT 이후 가장 빨리 성장한 AI 제품’도 채널이 붙인 표현이다.

Wang이 밈을 올린 이유 하나는 쏟아지는 AI 제품과 모델 소식 속에서 Muse가 눈에 띄어야 했다는 것이다 26:29. Meta의 배포력으로 모두에게 알릴 수는 있다. 팀은 그것만으로는 문화적으로 뚫고 나가지 못한다고 봤다 27:05. 다른 이유는 Meta를 다시 멋진 회사로 만드는 것이다. Instagram과 Facebook을 만들고도 Meta는 한동안 멋지지 않았다는 것이 그의 생각이다 28:35.

밈을 하루 종일 생각하는 친구들을 둔 Wang은 트윗을 모두 직접 쓴다고 말한다 27:21 27:54. 회의 중에도, 동료와 저녁을 먹다가도 밈이 떠오르면 올렸다는 그는 이 감각을 버그를 잡던 엔지니어 시절에 견준다 28:24. 처음에는 이용자 사례 수십 건을 리트윗했다 28:58. 별생각 없이 올린 트윗이 크게 터지자 그는 인터넷이 위험과 놀라움에 보상한다는 것을 다시 떠올렸다 29:43. Friedman은 회의에서 ‘Muse 이용자보다 Alex의 머릿속을 더 배우고 있다’고 말했다 29:58. Wang은 출시 뒤 몇 주를 경력에서 가장 재미있던 시기로 꼽는다 26:22.

Wang은 밈이 성장에 실제로 영향을 줬다고 본다. 추적 데이터가 없어 단정하기는 어렵다고 덧붙인다 30:26. Senra도 같은 생각이다. 그에게 Muse 이야기를 한 사람은 모두 앱을 내려받아 쓰고 있다 30:34.

제품 쪽 조건으로 Wang은 이용자가 ‘와’ 하는 순간을 최대한 빨리 겪게 하는 것을 꼽는다 31:00. 에이전트를 처음 쓰는 사람에게는 놀랄 일이 많아서 Muse는 그 순간을 만들기 쉽다. 이용자의 그런 이야기를 모아 제품을 띄우는 일도 그가 꼽는 조건이다 31:21. 광고는 몇 번 했다고 Wang은 말한다. 처음에는 그가 이용자 사례를 계속 리트윗·인용한 것이 컸다는 것이다 31:37.

Wang은 Muse를 만들 때 ‘사람들이 왜 신경 쓰겠는가’라는 질문으로 늘 돌아왔다고 말한다 32:20. 그에 따르면 대부분의 사람은 OpenAI든 Meta든 연구에는 관심이 없다. 그것이 자기에게 해 주는 일에 관심이 있다 33:23. Senra는 Anthropic의 대형 옥외 광고와 OpenAI의 Codex 광고가 제품의 이득 대신 회사와 로고만 보여 준다고 비판한다 31:47.

Senra는 그 근거로 1900년대 초 카피라이터 Claude C. Hopkins의 『Scientific Advertising』을 든다 32:36. 그에 따르면 이 책은 광고가 아니라 변하지 않는 인간 본성을 다룬다. 사람은 자기 이익에 반응한다는 것이다 32:55. 그 생각을 이어받은 사람들이 1950~70년대에 큰 광고대행사를 세웠다고 Senra는 말한다 33:12.

Wang은 마스코트 Jolly를 ‘선물’이라고 부른다 33:39. 그는 출근길에 서류 가방을 든 Jolly를 생성해 ‘월요일 출근할 때 내 표정(MFW I go to work on Monday)’이라고 올렸다. 그 트윗으로 이 캐릭터를 온갖 상황에 넣을 수 있다는 것을 알아챘다. 그는 다른 제품 마케팅과 전혀 다른 놀라움을 노렸다. 아슬아슬한 밈으로 제품을 알린 사례를 그는 기억하지 못한다 34:09.

Wang은 이용자가 남는 이유를 ‘트러스트 폴(trust fall)’로 설명한다 35:15. 처음에는 믿지 않는 이용자가 호기심에 작은 일을 맡긴다. 에이전트가 해내면 조금 더 큰 일을 맡긴다 34:48. 대학생 가운데는 음성 메모로 쏟아 놓은 생각의 정리와 계획을 통째로 AI에 맡기는 사람도 있다 35:29. Wang에 따르면 Muse를 잘 쓰는 이용자는 점점 큰 일을 맡기는 이 과정에 올라탄 사람이다. 관건은 에이전트가 매번 해내는 것이다 35:48.

Senra는 입소문의 예로 친구가 보낸 스크린샷 서너 장을 든다 37:05. 1,000억 달러 규모 회사를 이끄는 그 친구는 Flexjet 전용기에 두고 내린 신분증을 ‘나는 전혀 관여하고 싶지 않다’는 말과 함께 Muse에 맡겼다. Muse는 택배 기사를 수배했다. 기사는 사무실 보안을 지나 위층까지 신분증을 가져왔다 37:28. Senra는 이것을 최고의 마케팅이라고 부른다.

Wang은 현대 소비자 제품이 스크린샷으로 단톡방과 입소문을 타야 한다고 말한다 38:09. 그는 의도한 일이 아니었다고 말한다. 스크린샷마다 Jolly 같은 캐릭터가 들어 있어 한눈에 Muse 화면임을 알린다는 것이 그의 설명이다 38:26.

Llama 4 뒤의 전화가 Wang을 Scale에서 Meta로 옮겼다

Meta가 Scale의 중요한 고객이던 시절, Wang과 Zuckerberg는 6개월에 한 번쯤 이야기하는 사이였다 47:30. 두 사람은 2021년이나 2022년에 Meta의 오랜 임원 Alex Schultz의 소개로 처음 연결됐다 45:47. 소개에서 첫 만남까지는 1년쯤 걸렸다 46:14. Wang은 그 이유를 Zuckerberg의 가차 없는 우선순위에서 찾는다. 중요한 일에 지나칠 만큼 시간을 쓰는 대신 나머지를 쳐낸다는 것이다 46:26. 첫 만남 뒤 Wang이 WhatsApp으로 조언을 구하면 Zuckerberg는 길고 엄밀한 답을 빨리 써 보냈다 47:00.

Wang에 따르면 Llama 4 뒤 Zuckerberg가 ‘통화할 시간 있어요?’ 같은 메시지를 보냈다 45:37. Wang은 Llama 4가 Meta가 원한 궤도에서 벗어난 내부의 실망이었다고 말한다. AI가 Meta의 미래에 결정적이라는 것이 분명해지던 때였다 48:04. 첫 통화들에서 Zuckerberg는 무엇을 해야 할지 조언을 구했다 47:55. Senra는 Zuckerberg가 세계적인 창업가 무리에게 끊임없이 조언을 구한다는 이야기를 사적으로 들었다고 말한다 48:29. Wang은 그 태도를 겸손으로 본다 48:54.

첫 연락에서 거래 발표까지는 5~6주가 걸렸다고 Wang은 말한다 49:02. Senra는 Groq 창업자 Jonathan Ross가 자기 쇼에서 Nvidia와의 200억 달러 거래를 두고 Jensen Huang의 첫 전화에서 입금까지 3주였다고 말했다고 덧붙인다 49:14. Wang은 통화 중에 Meta의 AI 전략에 대한 생각을 잔뜩 보냈다 49:29. 그 사이 ‘함께 일할 방법이 있을지 모른다’는 말이 나왔다 49:59. Senra는 그 말이 인수하고 싶다는 뜻이라고 끼어든다 50:18. Wang은 당시 그런 코칭을 받은 적이 없었다고 웃는다 50:26.

Wang은 처음에 이 거래가 말이 안 된다고 생각했다 50:34. 그가 보기에 Meta의 상징적인 인수인 Instagram과 WhatsApp은 제품 논리를 따랐다. Scale은 기업·정부 영업 회사로 Meta와 전혀 다른 사업이다 51:01. Wang은 Zuckerberg가 원한 것이 Llama와 AI 프로그램 전체를 궤도에 올리는 일이었다고 본다 51:40. Senra가 ‘인재’라고 정리하자 Wang은 동의한다 51:48. Wang은 숫자 이야기가 시작되고서야 상황이 분명해졌다고 말한다 51:57.

Wang이 설명하는 거래 구조는 Meta가 Scale에 투자해 지분 49%를 갖는 것이다 52:21. Scale은 독립 회사로 남는다. Meta로 옮기는 사람은 Wang과 몇 명이다. Wang은 Scale 주주와 Scale, Meta 모두에게 좋은 이 구조를 ‘윈윈윈’이라고 부른다 52:46. 그는 몇 주 동안 ‘이게 진짜인가, 말이 되나’를 물었다. Scale 사람들, 투자자들과도 대화했다 53:13.

Wang은 9년 동안 일군 Scale을 놓는 일을 ‘아기를 내주는 일’에 견준다 53:45. Senra는 서른도 안 된 그에게 인생의 3분의 1이라고 짚는다 53:54. Wang은 회사를 필생의 업으로 여기면 다르게 일한다는 Paul Graham의 말대로 Scale을 필생의 업으로 여겼다 53:57. 그에 따르면 결정을 이끈 것은 모두에게 좋은 거래라는 판단과 Meta에서 본 가능성이다 54:15. Wang은 그때 AI 분야의 Meta가 ‘흠집 난 물건’처럼 보였다고 말한다. 그 점이 오히려 그의 창업자 기질을 건드렸다 54:38.

할 일이 많다는 사실은 원칙과 문화를 처음부터 세울 조건이 됐다고 Wang은 말한다 55:07. Senra는 이것을 연구소의 재창업이라고 부른다 54:51. Wang은 평평한 구조에 기술 인력으로 채운 작은 팀이 짧은 시간에 많은 것을 해낸다고 믿는다. Musk가 여러 번 보여 준 방식이라는 것이다 55:50. Wang에 따르면 Zuckerberg도 이 생각을 반겼다. 작은 팀, 평평한 구조, 기술 인력, 높은 인재 밀도가 전략 전체의 기둥 가운데 하나가 됐다 56:26.

Senra는 Zuckerberg가 결정한 뒤에는 ‘탄창을 끝까지 비운다’고 표현한다 56:37. 그가 드는 책은 나폴레옹 자신의 말을 주제별로 엮은 『The Mind of Napoleon』이다. 그의 소개로는 1957년에 나온 300쪽짜리 책이다 56:44. Senra의 기억으로는 Altman이 2018년쯤 Tyler Cowen과의 인터뷰에서 그해 가장 중요한 책으로 꼽았다. Senra가 전하는 나폴레옹은 망설임이 치명적이라고 거듭 말했다. 행동하기 전에는 모든 각도에서 숙고했다. Senra는 Zuckerberg에게서 같은 순서, 오래 숙고한 뒤의 올인을 본다 56:58.

Wang은 Zuckerberg가 한 가지를 깊이 체화했다고 본다. 실패는 문제가 되지 않는다. 중요한 것은 이길 때 얼마나 크게 이기느냐다 57:28. Senra는 ‘변화가 빠른 세상에서 가장 큰 위험은 위험을 감수하지 않는 것’이라는 Zuckerberg의 말을 보탠다 57:47. Wang은 그런 기질이 아니었다면 Meta가 더 느리고 관료적인 Google 같은 회사가 됐을 수 있다고 말한다 57:57.

Wang은 Scale의 창업자에서 Meta의 코치로 역할을 바꿨다

Wang은 Scale에서 모든 일에 자기 관점을 넣는 창업자였다고 말한다 58:28. 좋은 창업자는 모든 일을 할 줄 알아야 한다는 생각이 그 바탕이었다 58:39. Scale은 그의 노력과 관점의 산물이 됐다. 그는 회사의 큰 병목이기도 했다 58:59. Wang은 첫 창업이라면 이 방식을 권한다. 성공 확률이 훨씬 높다는 것이다 59:05.

Meta의 과제는 달랐다. 짧은 시간에 너무 많은 것을 해내야 해서 모든 일을 직접 할 여유가 없었다 59:15. Wang은 자신이 AI 연구자도 제품 디자이너도 아니라고 말한다 59:30. 그가 정한 첫 번째 일은 모든 분야에서 정상급 인재를 뽑는 것이다 59:55.

Wang에 따르면 인재가 온 이유는 작은 팀으로 연구소를 처음부터 세울 기회와, 개인 초지능이라는 분명한 방향이다 1:00:14. AI를 하는 사람은 누구나 그 일이 엄마나 할머니에게 의미 있기를 바란다는 것이다 1:00:34. Meta의 자원 덕에 컴퓨트와 인프라, 배포라는 스타트업의 병목도 없다. 작은 팀이라 자기 흔적을 크게 남길 수 있다 1:00:50.

Senra는 Zuckerberg가 막대해 보이는 돈을 소수의 최고 인재에게 쓰는 이유를 그들이 다른 인재를 데려오기 때문으로 본다 1:01:11. Wang은 덜 알려진 사정을 보탠다. OpenAI와 Anthropic의 주식 가치가 크게 올라서, 그곳에 남았어도 그들은 큰돈을 벌 수 있었다 1:01:33. 많은 인재에게 보상은 대체로 비긴 셈이었다는 것이다.

Wang은 MSL에서의 자기 역할을 코치에 가깝다고 말한다 1:02:47. Scale에서 그는 모든 일에 자기 관점이 드러나야 하는 작가(auteur)였다 1:02:55. 코치의 일은 방향을 정하는 것이다 — 개인 초지능, 소비자 AI에서의 승리, 모든 사람에게 의미 있는 AI다 1:03:06. 코치는 특별한 인재를 알아본다. 그 재능을 최대로 펼칠 환경과 자원을 준다 1:03:22.

Wang은 큰 회사의 인재가 힘을 받지 못해 스타트업으로 떠난다고 말한다 1:03:31. Senra는 Bezos도 ‘만들 수 없는 인재는 떠난다’는 말을 주주 서한에서 되풀이했다고 덧붙인다 1:03:45. Wang은 AI 연구가 말 그대로 연구라고 말한다. 인류는 이 모델들이 어디까지 할 수 있는지 아직 모른다 1:04:01. 시행착오가 많은 일이라 사람에게는 공간과 시간이 필요하다 1:04:32.

Wang은 그 공간을 사람에 따라 다르게 생각한다. Friedman에게는 Muse에서 낸 하나의 관점을 온전히 펼칠 자리가 필요하다 1:04:50. 연구자에게는 아이디어를 탐색할 환경이 필요하다. 그 가운데 크게 성공하는 몇 건이 실패한 나머지까지 모든 투자를 정당화한다는 것이다 1:05:06.

Wang은 문제를 보상의 분포에 따라 다이아몬드 채굴과 고층 빌딩 짓기로 나눈다 1:05:24. 다이아몬드 채굴의 보상은 멱법칙(power law)을 따른다. 대부분은 쓸모없다. 일부가 나머지 모두보다 100만 배 값지다. 벤처 투자가 그런 산업이다 1:05:44. 이 분야에서는 모두에게 미친 아이디어를 해 보라고 한 뒤 가능성 있는 것을 키운다 1:08:58.

고층 빌딩 짓기의 보상은 선형이다. Wang은 데이터 라벨링 같은 데이터 사업과 Amazon Prime 배송을 예로 든다 1:08:20. 과정을 다듬어 효율을 2%, 1%, 0.5%씩 짜내는 운영 사업이다 1:08:48. Wang은 Scale에서 한 일을 고층 빌딩 짓기로, Meta에서 하는 일을 다이아몬드 채굴로 본다 1:09:11.

Senra는 다이아몬드를 알아보는 예로 Wang의 19번째 생일 파티를 꺼낸다 1:05:55. 그때 Wang은 MIT 1학년이었다. 1월에 트레이딩 회사 HRT(Hudson River Trading)에서 겨울 인턴을 하고 있었다 1:06:15. 자리에 있던 10~12명은 대부분 Harvard나 MIT 학생이었다. 수학·과학·컴퓨터 과학 대회에서 이미 서로 알던 사이였다 1:06:31.

Wang에 따르면 그 자리에 있던 Jeffrey Yan은 나중에 Hyperliquid를, Scott Wu는 Cognition을, Jesse Zhang은 Decagon을 세웠다 1:06:37. Anthropic의 연구자가 된 사람도 있다. Wang은 HRT가 2026년 2분기에 매출 110억 달러, 이익 약 80억 달러라는 기록을 냈고 직원은 1,000명이 안 된다고 말한다 1:07:13. 공개 추정치로 HRT 직원은 1,000명을 넘는다(팩트체크). 비상장 투자를 시작한다는 HRT 창업자에게 Wang은 ‘인턴들에게 투자하라, 인턴 전원에게 시드 수표를 주라’고 했다 1:07:32. 그는 함께 올림피아드를 하던 사람들이 이렇게 성공하는 것을 보는 일이 비현실적이라고 말한다 1:07:46.

Wang에 따르면 그의 직속 보고자는 200명이 넘는다 1:09:30. MSL을 다시 세운 핵심 명제는 높은 인재 밀도다. 최고 수준의 기술 인력이 필생의 일을 할 수 있는 조직을 만드는 것이 목표다 1:09:44. 설계 원칙은 평평한 구조다. TBD라는 그룹에 채용한 연구자는 거의 모두 Wang에게 직접 보고한다 1:10:05.

Wang은 TBD를 말 그대로 반관료주의라고 부른다. 이미 큰일을 해 본 사람들이라 세세한 관리가 필요 없다는 것이다 1:10:16. 기술 리더십은 따로 둔다. 여러 포드(pod)의 기술 리드가 기술 결정이 갈릴 때 결론을 낸다 1:10:44. 하나의 관점은 제품 Muse의 규칙이다. 연구소의 결정은 모두가 최선이라고 믿는 길에 닿을 때까지 토론해서 내린다고 Wang은 말한다 1:11:02.

Wang은 자신이 200명 넘는 사람에게 최고의 관리자라고 하면 거짓말이라고 인정한다 1:11:26. 그에 따르면 그들에게 필요한 것은 관리자보다 좋은 환경, ‘요리할 공간’이다 1:11:38. Senra가 그를 코치보다 ‘좋은 환경을 돌보는 사람’이라고 고쳐 부르자 Wang은 그렇다고 답한다 1:11:44.

Wang의 설명에서 Muse를 OpenClaw와 가른 실행은 작은 팀이 하나의 관점으로 끝까지 다듬는 일이다. Meta에서 그가 맡은 일은 그런 팀이 일할 환경을 만드는 것이다.

영상 설명란

Alexandr Wang은 Meta의 최고 AI 책임자(chief AI officer)이자 Scale AI의 공동 창업자다. 우리는 Muse를 만든 7개월간의 작업, Meta가 코딩 대신 개인 AI 에이전트에 집중한 이유, Mark Zuckerberg와 Nat Friedman이 제품의 모양을 잡는 데 어떻게 힘을 보탰는지 이야기한다. Alexandr는 Meta의 Llama 4 부진 뒤 Zuckerberg가 자신을 어떻게 영입했는지, 9년 만에 Scale을 왜 떠났는지, 작은 팀과 탁월한 인재와 최소한의 관료주의를 축으로 Meta의 AI 연구소를 어떻게 다시 세우고 있는지 들려준다. 밈으로 제품을 바이럴시키는 법, 단일한 관점을 갖는 일의 중요성, AI가 모든 사람에게 더 큰 야망을 좇을 능력을 줄 수 있다고 Alexandr가 믿는 이유도 이야기한다.

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챕터

1. 00:00:00 Muse에 담긴 비전 (The vision behind Muse)
2. 00:01:32 개인 AI 에이전트의 가능성을 발견하다 (Discovering the potential of personal AI agents)
3. 00:03:34 AI 세션 한 번에 담긴 3년 치 심리 치료 (Three years of therapy in one AI session)
4. 00:05:46 7개월 만에 Muse를 만들다 (Building Muse in 7 months)
5. 00:09:16 Meta가 개인 AI에 건 이유 (Why Meta bet on personal AI)
6. 00:16:51 제품 개선을 향한 Mark Zuckerberg의 집착 (Mark Zuckerberg's obsession with improving products)
7. 00:20:15 Muse가 출시할 준비가 됐다는 걸 Meta는 어떻게 알았나 (How Meta knew Muse was ready to launch)
8. 00:23:32 뛰어난 제품에 단일한 관점이 필요한 이유 (Why great products need a single point of view)
9. 00:25:56 밈으로 Meta를 다시 멋지게 만들다 (Making Meta cool again with memes)
10. 00:34:38 AI 에이전트에 대한 신뢰를 쌓다 (Building trust with AI agents)
11. 00:38:43 인간 야망의 미래 (The future of human ambition)
12. 00:45:22 모든 것을 바꾼 Mark Zuckerberg의 전화 (The call from Mark Zuckerberg that changed everything)
13. 00:52:13 Scale AI를 떠나 Meta로 (Leaving Scale AI for Meta)
14. 00:55:19 Meta의 AI 연구소를 처음부터 다시 세우다 (Rebuilding Meta's AI lab from scratch)
15. 00:58:13 창업자에서 코치로 (From founder to coach)
16. 01:05:55 Alexandr의 19번째 생일 파티에 모인 미래의 억만장자들 (The future billionaires at Alexandr's 19th birthday party)
17. 01:08:04 다이아몬드 채굴 대 마천루 건설 (Diamond mining vs. building skyscrapers)
18. 01:09:21 Alexandr에게 직속 부하가 200명 넘게 있는 이유 (Why Alexandr has more than 200 direct reports)

0:00 — Muse에 담긴 비전

원제: The vision behind Muse · 0:00

Senra Muse의 역사를 들려주세요.

Wang 아마 저희가 Meta Superintelligence Labs(MSL)를 시작할 때 비전이 뭐였는지부터 이야기하는 게 좋겠어요. 연구소를 시작할 때 Mark가 “개인 초지능(Personal Superintelligence)”이라는 메모를 발표했어요. 저와 Nat Friedman을 비롯한 여러 사람이 Mark와 긴밀하게 함께 작업한 메모예요. 핵심 질문은 우리 모두의 삶을 실제로 더 낫게 만드는 강력한 AI를 어떻게 만들 것인가였어요. 넓게 보면 인간의 경험 자체를 실제로 끌어올리는 무언가를 어떻게 만들 것인가였죠.

Wang 그 메모에서 저희는 여러 아이디어를 다뤘어요. 결국 Muse가 된 모습의 상당 부분을 그때 사실상 암시했다고 생각해요. 다만 아주 아주 이른 시점에 방향만 가리킨 거였어요. 그게 2025년 6월이었으니까요. 에이전트라는 게 의미 있는 수준으로 등장하기도 전이었죠. 2025년 여름의 AI는 지금과 완전히 다른 자리에 있었어요.

Wang 그래도 저희가 향해 가며 만들고 싶었던 건 그거였어요. 그게 MSL의 미션이었고, 저희가 모든 걸 끌고 가고 싶었던 방향이었죠. 그다음엔 그냥 모델을 만드는 일에 착수했어요. 프런티어 모델은 어떤 것이든 처음부터 끝까지 개발하는 데 여러 달, 정말 여러 달이 걸리거든요.

Wang 스택 전체를 만들어야 하고, 데이터셋을 만들어야 하고, 모델을 사전 학습(pre-training)시킨 다음 사후 학습(post-training)도 해야 해요. 사후 학습을 위한 스택도 통째로 따로 만들어야 하고요. 처음부터 끝까지 아주 긴 과정이에요. 일종의 생산 라인 전체를 돌리는 거죠.

Wang 그러다 올해 초, 다들 알다시피 Opus 4.5 덕분에 저희를 포함한 많은 사람이 에이전트의 미래가 어떤 모습일 수 있는지, 아니 어떤 모습인지를 보게 됐어요. 에이전트의 잠재력이 무대 전면으로 확 올라왔죠. 연초에는 OpenClaw도 한창 퍼지고 있었고요.

1:32 — 개인 AI 에이전트의 가능성을 발견하다

원제: Discovering the potential of personal AI agents · 1:32

Wang 제가 가까이서 함께 일하는 Nat Friedman이 아마 MSL 안에서 처음으로 OpenClaw를 붙잡고 써 본 사람이었을 거예요. 그가 겪은 경험을 저는 공포와 황홀 사이 어딘가라고 표현하고 싶어요. (웃음) 정말 올인했던 것 같아요. 완전히 믿고 맡겼죠.

Wang Nat이 이런 이야기 몇 가지를 직접 한 적이 있어요. Stripe Sessions 인터뷰에서 그중 일부를 얘기했는데요. 자기 OpenClaw에게 물을 더 마시고 싶다고 했더니, OpenClaw가 보안 카메라 영상으로 그가 정말 물을 마시는지 지켜보고는 잘했다고 말해 줬대요. 이런 말도 안 되는 이야기가 정말 많았어요. 그런 이야기를 들으면 여기서 벌어지는 일에 꽤나 마법 같은 구석이 있다는 걸 깨닫게 돼요.

Wang Nat이 제게 한 말 가운데 가장 또렷하게 기억나는 게 있어요. “여기엔 정말 뭔가가 있는 것 같다”고 하더라고요. 얼리어답터로서 Nat Friedman은 꽤 믿을 만한 지표거든요. 예전에 Stripe의 첫 고객 중 한 명이었고, 오픈소스 개발자 쪽 여러 흐름에도 아주 일찍 올라탔고, GitHub Copilot을 비롯한 여러 가지를 만드는 데에도 힘을 보탰으니까요. 그러니 분명한 신호였어요.

Wang 개인 에이전트(personal agent)라는 것 전반에 분명 꽤 마법 같은 구석이 있다는 신호요. 개인 에이전트를 실제로 믿고 삶 안으로 제대로 들이면, 정말 많은 일을 할 수 있는 능력이 생기거든요. 이런 말도 안 되는 이야기를 다 듣고 나서 저도 아주 깊이 쓰기 시작했어요. 몇 주 동안은 저희 둘 다 짬만 나면 각자의 OpenClaw와 대화하면서 개인 에이전트가 무엇이 될 수 있는지에 푹 빠져 지냈던 것 같아요.

3:34 — AI 세션 한 번에 담긴 3년 치 심리 치료

원제: Three years of therapy in one AI session · 3:34

Senra 처음 반응은 어땠어요? 황홀이었어요, 공포였어요?

Wang 그때 Nat이 프롬프트를 하나 만들어 뒀어요. 사실상 자기 자신을 통째로 정신분석하는 프롬프트였죠. 깊은 심리 탐색이 여러 차례 파도처럼 이어지는 식이었어요. OpenClaw에서 쓰라고 Nat이 직접 쓴 프롬프트였어요. 제 OpenClaw로 맨 처음 한 일 중 하나가 그거였던 것 같아요. 3년 치 심리 치료를 그 한순간에 몰아넣은 것과 맞먹었을 거예요.

Senra 잠깐만요, OpenClaw를 처음 써 볼 기회가 생겼는데 왜 하필 이걸 제일 먼저 한 일 중 하나로 골랐는지 궁금하네요.

Wang 그냥 다운로드해서 설치했어요. 그랬더니 Nat이 “아, 이거 해 봐요” 하더라고요. 제가 바로 옆에 있었거든요. 그래서 “알았어요, 하라는 대로 할게요” 했죠. 그러고 나서—

Senra 그렇군요. (웃음)

Wang 그다음에 그 말도 안 되는 경험을 한 거예요.

Senra 잠깐, 그 말도 안 되는 경험 얘기를 좀 더 해 주세요.

Wang 아, 그냥 아주 강렬했어요. 아까 말했듯이 3년 치 심리 치료 같았어요. 깊은 심리 탐색이 몇 라운드씩 연달아 이어졌거든요. OpenClaw가 저에 대한 다른 정보도 갖고 있었으니까요. 제 이메일에도, 제 사진 상당수에도 접근할 수 있었고, 다른 정보를 찾아본 다음 그걸 전부 하나로 엮을 수도 있었어요. 그 과정 내내 저는 마음이 완전히 무방비 상태였어요.

Wang 그게 2월이었어요. 저희 둘 다 같은 결론에 이른 것 같아요. 여기서 분명히 아주 특별한 일이 벌어지고 있다는 결론이요. 그래서 그때 둘 다 메모를 썼어요. 두 메모 모두 Meta 이사회까지 올렸는데, 어쩌다 보니 마침 이사회 시즌이었거든요.

Wang 제가 쓴 메모는 이게 여러 면에서 마지막 소비자 제품이라고 느낀다는 내용이었어요. 소비자 제품이라는 범주에서 보면 슈퍼 에이전트(super agent)는 여러 면에서 분명한 종착점이라는 거였죠. Nat도 메모를 썼는데, 실은 두 편이었어요. 제목이 아주 기억에 남아요. “The Claw Is the Law(클로가 곧 법이다)”와 “Trust Is a Must(신뢰는 필수다)”예요. 이 두 메모가 결국 저희가 이 제품들을 만드는 방식의 핵심을 상당 부분 정했어요.

Wang 그렇게 결론을 내렸어요. 2월이었죠. 여기엔 아주 중요한 무언가가 있다는 결론이었어요. 그래서 저희 팀들이 1주, 길어야 2주 만에 프로토타입을 만들었어요.

5:46 — 7개월 만에 Muse를 만들다

원제: Building Muse in 7 months · 5:46

Wang 그리고 그걸 이사회에 시연했어요. 아주 빠른 사이클이었죠. 최종 Muse 제품에 들어간 결정 중 상당수가 첫 프로토타입에 이미 있었어요. Jolly 봇도 있었고, Muse Charm(자막 표기)의 초기 버전도 그 맨 첫 회의에 있었어요. 아이디어가 전부, 탭이 전부 있었던 건 아니지만 상당수는 이미 들어가 있었어요.

Wang 그게 2월이었고, 제품은 7개월 뒤에 출시했어요. 그사이가 정말 정말 힘든 과정이었어요. 가끔은 작동하고 마법 같았지만 대부분은 작동하지 않고 계속 망가지던 프로토타입을 가져다가, 신뢰도가 아주 높은 무언가로 바꾸는 과정이었죠. 공들여 만든 아름다운 소비자 제품, 소비자 세계에 내놓는 기여로서 저희가 자신 있게 내밀 수 있는 제품으로요. 아주 길고 꽤 고통스러운 과정이었어요. 그리고—

Senra 거기로 가기 전에, 프로토타입을 만들었다는 얘기로 돌아가고 싶어요. 1~2주 만에 프로토타입을 만들어서 이사회에 보여 줬잖아요. 이 모든 과정에서 Mark는 어떤 역할을 했나요?

Wang Mark도 저희 모두와 같은 시기에 이 제품이 주는 황홀과 공포를 겪고 있었어요. 여러 인터뷰에서 얘기한 적이 있을 텐데, 집 안의 여러 일에 썼고, 아이들과 함께 썼고, MMA 훈련에도 썼어요. 자기가 MMA 훈련하는 영상을 보게 하면 어떻게 하면 나아지는지 팁을 줬대요.

Wang 스태프 회의도 몇 번 있었어요. 그러고 보니 이게 Meta 팀 상당수에게 일종의 관례처럼 됐어요. 스태프 회의를 열면 “에이전트랑 겪은 말도 안 되는 경험이 뭐였어요?” 하고 서로 묻는 거예요. (웃음) 다시 말하지만 이게 2월 일이에요.

Wang 이 사이클 전체를 돌아보면 아주 흥미로워요. 다들 알다시피 OpenClaw 현상은 정점을 찍은 뒤 사라졌거든요. 오래가지 못했죠. 많은 사람이 비슷한 경험을 한 것 같아요. 가끔 마법 같은 순간이 있었지만 대부분은 그다지 잘 작동하지 않았고, 온갖 문제가 있었고, 그러다 그냥 시들해졌죠.

Wang 그래서 제품을 만들 때 초점의 상당 부분은 이거였어요. 이걸 어떻게 실제로 믿을 수 있는 소비자 경험으로 만들 것인가. 시간이 지나 수십억 명 앞에 내놓아도 마음이 편하고, 그 사람들 대부분이 아주 좋은 경험을 할 거라고 자신할 수 있는 경험으로요.

Senra 여러분은 왜 그걸 해낼 수 있었고, OpenClaw 개발자들은 왜 그러지 못했을까요?

Wang 우선, 저희는 Peter Steinberger와 OpenClaw에 기여한 모든 분을 깊이 존경해요. Peter는 분명 비저너리예요. OpenClaw를 만들어 낸 그의 아름다운 머릿속에서 무슨 일이 일어났든 그건 마법이라고 생각해요. Muse를 그토록 마법 같게 만든 것 가운데 화려하지 않은 부분은 아마 그냥 끈질기게 붙들고 세부 하나하나를 사포로 갈듯 다듬은 일이었을 거예요. 모델과 제품을 합친 경험을 정말 훌륭하게 만들려고요. 모델 자체도 정말 여러 번 반복해서 고쳤어요.

Wang 모델 로드맵 전체를 넓게 보면 개인 초지능을 만드는 쪽으로 겨눴고, 무엇보다 개인 에이전트를—

Senra 그 얘기를 좀 더 해 주세요. 그게 다른 경쟁사들과 어떻게 차별화되는지도요.

Wang 네. 음, 이건 말하자면—

9:16 — Meta가 개인 AI에 건 이유

원제: Why Meta bet on personal AI · 9:16

Senra 그거 정말 흥미롭네요.

Wang 네. 그 시점으로 돌아가 보면 이해가 쉬워요. 올해(2026년) 초, 2월로 돌아가 보면 Opus와 Claude가 코딩에서 다른 누구보다 한참 앞서 있었고, 폭발적으로 크고 있었어요. 업계 전체를 Anthropic이 장악해 가는 흐름이 막 시작되던 때였죠.

Wang 전반적으로 아주 무서운 순간이었다고 생각해요. “와, 코딩에서 저렇게나 앞서 있네요” 하는 분위기였거든요. 거기에 다들 알다시피 Mythos까지 나오면서 Anthropic이 확실한 선두를 쥐고 있었어요. 업계의 통념은 코딩 에이전트가 유일하게 중요한 형태(form factor)라는 거였어요. 어쩌면 첨단 AI에서 유일하게 중요한 기술, 혹은 유일하게 중요한 능력이라고까지 봤죠.

Wang 업계 전체에 그 용도로 우르르 몰려가서 코딩 에이전트로 Anthropic과 경쟁하라는 엄청난 압력이 작용하고 있었어요. 그런데 우리에겐 개인 에이전트(personal agent)라는 아이디어를 중심으로 쌓인 경험과 확신이 있었어요. 한발 물러서서 보면, 애초에 우리가 개인 초지능(personal superintelligence)을 택한 이유도 그게 Meta만이 할 수 있는 자리에 있다고 믿은 일이었기 때문이에요. 그 얘기는 더 할 수 있는데, 어쨌든 그래서 저는…

Senra 그럼 그 얘기를 지금 하죠.

Wang 좋아요, 그럼 그쪽으로 엮어서 가 보죠. Scale과 Meta의 거래 같은 게 다 성사되기도 전에 제가 Mark에게 처음 한 말 중 하나가 있어요. AGI든 ASI든 뭐라고 부르든, 그런 게 생기면 Meta가 정말 특별한 회사가 된다는 거였어요. AI가 약속하는 것의 일부가 이거거든요. 우리 모두에겐 하고 싶은 일과 해야 하는 일이 섞여 있어요.

Wang AGI의 약속은 해야 하는 일에 쓰는 시간이 거의 없어진다는 거예요. AI가 그런 일을 상당 부분 대신 하기 시작할 테니까, 우리는 모든 시간을 하고 싶은 일에 쓸 수 있죠. 저한테 Meta의 제품은 우리 모두가 하고 싶어 하는 일을 대표해요. 제가 Instagram이나 WhatsApp이나 Facebook을 쓰는 걸 보면, 이 제품들은 제가 하는 일을 그대로 보여 줘요. 저는 거기서 제 관심사를 따라가요. 취미를 따라가고, 좋아하는 사람들, 친구들, 아끼는 사람들을 전부 팔로하죠.

Wang Meta의 제품군은 우리가 시간을 쓰고 싶어 하는 영역을 고스란히 담고 있어요. 길게 보면 Meta는 이 모든 변화를 거치며 엄청난 승자가 된다고 생각해요. 이게 Meta와 초지능에 대해 제가 가장 먼저 믿은 것 중 하나예요. 결국 그 생각들 상당수가 개인 초지능이라는 개념으로 녹아들었어요.

Wang 몇 가지 방향에서 볼 수 있어요. 하나는 회사의 유산이 뭐냐는 거예요. Meta의 유산은 사람들을 친구, 가족과 이어 주고, 자기 관심사를 발견하게 돕는 거예요. 아주 인간적인 일들이죠. 비즈니스 관점으로 볼 수도 있어요. Meta는 매일 앱을 쓰는 35억 명에게 닿는 유통망(distribution)을 갖고 있어요. 그러니 Meta가 성공할 자연스러운 영역은 소비자 AI(consumer AI)였어요.

Senra 업무도 아니고, 코딩도 아니고, 개인적인 거군요.

Wang 네, 바로 그거예요. 그래서 개인 에이전트, 개인 AI, 넓게 말하면 소비자 AI는 늘 Meta가 정말 특별한 걸 해낼 수 있다고 우리가 느껴 온 영역이었어요.

Senra 그럼 이제 2026년 초로 넘어가죠. 프로토타입이 있고, 내부 동의도 얻었고, Mark가 밀어준다는 걸 다들 알아요. 이제 이 제품을 다듬는 고된 7개월의 작업에 들어가는 거고요.

Wang 네. 일종의 망령이 있었어요. “개인 에이전트요? 그거 반짝했다가 사라졌잖아요” 하는 거요. 우리는 그게 경험이 완벽하지 않았기 때문이라고 늘 생각했어요. 아직 다듬어지지 않았고, 뭐 그런 것들 때문이었다고요. 그래도 이 제품을 개발하면서 그 부분은 반드시 고민해야 한다는 걸 알고 있었죠.

Wang 우리는 모델 개발 로드맵의 초점을 좁혔어요. 최우선 초점, 아니 최우선 초점 중 하나가 개인 에이전트를 만드는 쪽이었어요. 긴 스프레드시트가 있었는데, 거기엔 수백, 아니 수천 가지… 수천은 아니고 100가지가 넘는 구체적인 행동과 능력이 적혀 있었어요. 이상적인 개인 에이전트를 만들려면 모델이 반드시 갖춰야 한다고 우리가 알고 있던 것들이었죠. 정말, 정말 꼼꼼했어요.

Wang 그다음 시간을 들여 그 전부에 대한 평가(eval)를 만들었어요. 그 하나하나를 정말 잘하도록 모델을 학습시키는 방법도 찾아냈고요. 그 스프레드시트를 놓고 리뷰를 하는데, 거기서 우리가 못하는 걸 찾아내서 확실히 나아지게 만들어요. 아주 꼼꼼한 과정을 거치며 천천히 계속 개선했고, 모델의 모난 데를 사포로 갈아 내듯 전부 다듬었어요. 그래야 그 모델이 제품을 받쳐 줄 수 있으니까요.

Senra 그게 정말 Meta의 문화이기도 한가요? 제품을 이렇게 끊임없이 사포질하는 게요?

Wang 네. Meta 문화의 상당 부분이 그래요. 뭘 측정하는지만 알면, 아주 유능한 사람들이 있으니까 그걸 최적화할 수 있어요. 세부를 전부 다듬을 수 있고, 끝내주게 만들 수 있죠.

Wang AI 이전의 소비자 제품 시대에는 이게 주로 이런 문제였어요. 전환율을 어떻게 최적화하나? 추천율(referral rate)은 어떻게 최적화하나? 온보딩 흐름의 모든 단계를 어떻게 최적화하나? 그걸 전부 어떻게 완벽하게 만드나? AI 시대에는, 특히 Muse에서는, 그게 상당 부분 모델의 세부를 하나하나 다듬어서 제품에 딱 맞게 만드는 형태였다고 생각해요.

16:51 — 제품 개선에 대한 Mark Zuckerberg의 집착

원제: Mark Zuckerberg's obsession with improving products · 16:51

Senra Jeremy Stern이 Colossus에 쓴 Zuck 프로필 보셨어요?

Wang 봤어요. 솔직히 말하면 너무 길어서 안 읽었어요. 그런데…

Senra 1만 5,000단어짜리예요. Jeremy를 막 팟캐스트에 모셨거든요. 제가 제일 좋아하는 사람이에요.

Wang 봤어요, 그 에피소드 봤어요.

Senra Jeremy는 지금 세상에서 창업자와 투자자 프로필을 제일 잘 쓰는 사람인 것 같아요. 말 그대로 자기 분야에서 세계 최고예요. 그런데 그 글에서 Zuck가 Elon이나 Sam Altman 같은 사람들, 제 기억으론 그 둘과 비교해서 자기가 가진 강점을 얘기해요. 대충 이런 식이에요. “들어 봐요, 제 능력은 하나도 섹시하지 않아요. 그런데 저는 팀을 꾸리고, 긴 시간에 걸쳐 제품을 천천히 개선하는 걸 정말 잘해요.”

Senra “Elon이나 Sam Altman 같은 사람들과 달리 저는 회사 지배권을 잃을 일도 없고, 돈을 더 조달할 필요도 없어요. 그래서 이걸 지나치다 싶을 만큼 오래 계속할 수 있어요.” Muse를 다듬고 만들려고 애쓴 7개월 얘기를 하시니까 그 프로필의 그 대목이 떠오르네요.

Wang 정확히 맞는 말이에요. 엄청난 인내가 필요했어요. 7개월이 그렇게 길게 안 들릴 수도 있지만, AI 판은 워낙 치열하잖아요. AI 시간으로 7개월이에요.

Senra AI 시간으로 7개월이면, AI 바깥의 시간으로는 10년쯤 되겠죠.

Wang 우리 모두에게 그랬던 것 같아요. 그래도 이건 정말 Mark의 공이 커요. 인내와 절제, 그리고 과정에 대한 깊은 신뢰가 필요했거든요.

Wang 2월부터 9월까지 이 기간 내내 Mark가 실적 발표(earnings call)에서 한 말을 돌아가서 보면 알 수 있어요. 우리가 개인 에이전트를 만들고 있다는 걸 넌지시 언급하거든요. 딱히 숨기려 하지도 않았어요. 개인 에이전트를 만들고 있었고, 그 얘기도 하고 있었죠.

Wang 그런데 그 기간 내내 회사를 의심하는 시선이 많았던 것 같아요. 당연히 월가의 지배적인 서사 중 하나가 이런 거였죠. “세상에, Meta가 그 돈을 다 태우고 있어요. AI에서 뭐 하나라도 해내기는 할까요?”

Senra 그 정도가 아니었죠. Zuck는 AI에서 못 이긴다는 말이 오랫동안 되풀이됐어요. 다시 Jeremy Stern의 프로필 얘기로 돌아가 볼게요. Jeremy가 그 글에서 Zuck의 경쟁자들을 오프더레코드로 취재해요. 그중엔 예전에 Zuck와 함께 일하다가 지금은 경쟁사인 다른 연구소에 가 있는 전직 연구원도 한 명 있어요.

Senra 그 사람이 이래요. “그쪽이랑은 경쟁하고 싶지 않아요. Mark는…” 정확한 문장은 “Mark는 빌어먹을 터미네이터예요”였던 것 같아요. (웃음) 그냥 절대 멈추지 않는다는 거예요. 그다음엔 Zuck의 초능력 하나를 얘기해요. 제품의 현재 상태에 절대 만족하지 않는다는 거죠. 그래서 늘 끊임없이 개선하고 싶어 해요.

Senra 그렇다고 막돼먹은 인간은 아니래요. 그러니까 독재… 아니, 독재자인 건 확실해요. 그래도 무례하거나 팀 케미를 망가뜨리는 사람은 아니라는 거예요. Zuck가 그 글에서 팀 결속이 자기한테 지나칠 만큼 중요하다고 직접 얘기하기도 해요.

Wang 맞는 말 같아요. Muse의 마법 같은 점 하나는, 결국 제품을 내놓기 전에 시간을 꽤 들여서 세부 하나하나를 붙들고 씨름했다는 거라고 생각해요. 개인 에이전트는 칼날 위에 선 제품 영역 중 하나였거든요. 이런 마법 같은 경험을 안정적으로 줄 수만 있으면 역사상 가장 위대한 소비자 제품 중 하나가 될 잠재력이 있어요.

Wang 그런데 상대하는 게 모델이에요. 비결정적인(nondeterministic) 대상이고, 에이전트예요. 에이전트는 고장 날 수도 있고 믿을 수 없게 굴 수도 있어요. 사람들은 그런 불안정한 경험을 하면 쓰레기라고 생각해요. 결국 그런 일 중 하나였어요. 제품을, 내려받아 써 본 그 많은 사람에게 와닿을 만한 품질과 가치 수준까지 끌어올리는 일이요.

Senra 이 과정 얘기를 좀 더 하고 싶어요.

20:15 — Meta는 Muse가 출시할 준비가 됐다는 걸 어떻게 알았나

원제: How Meta knew Muse was ready to launch · 20:15

Senra 자원이 얼마나 들어갔는지, 팀은 얼마나 컸는지, 몇 명이 이 일을 했는지 궁금해요. 이런 데이터도 있나요? 예를 들면 “Muse를 쓰는데 아홉 번은 훌륭했고 두 번은 들쭉날쭉하거나 그냥 구렸다, 그래서 이탈(churn)한다” 같은 거요. 이런 걸 알 수 있는 정보가 있어요?

Wang 올해 초에 나온 다른 에이전트 제품들을 보면 이게 보여요. 거의 모든 사람이 그 제품들에서 이탈했는데, 믿고 쓸 수가 없었기 때문이에요. 저희는 Muse로 사용자 테스트를 정말 많이 했어요. Muse를 처음 접하는 사람들이 앱을 내려받아 처음부터 써 보게 하고, 그 경험이 어떤지 그냥 지켜보는 과정을 아주 여러 차례 돌렸어요.

Wang Muse라는 제품의 전제에서 아주 큰 부분이자, 제 생각에 정말로 먹힌 부분은, 이게 대부분의 사람들이 소비자용 AI에서 경험해 본 것과는 다른 물건이라는 점이에요. 챗봇이 아니에요. 에이전트이고, 에이전트가 하는 일을 대신 해 줘요. 개발자한테는 이게 좀 철 지난 얘기일 수 있어요. 개발자들은 에이전트를 내려받아서 꽤 오래 써 왔으니까요. 하지만 대부분의 사람들에게는 그렇게 한 단계 넘어가는 과정부터 설명이 필요하고, 아주 세심하게 온보딩해야 해요.

Wang 그리고 분명히 확인한 게 있어요. 저희는 모델의 여러 버전, 다양한 모델 버전으로 테스트를 해 왔고, 그런 A/B 테스트를 계속 돌리거든요. 제품 경험은 모델 품질에 아주아주 민감해요. 모델이 이런 작업을 얼마나 믿을 만하게 해내는지, 그 작업에 관해 사용자와 얼마나 믿을 만하게 소통하는지, 안내가 필요한 게 있을 때 사용자에게 얼마나 믿을 만하게 다시 확인하는지에 아주 민감해요.

Senra 그런데 출시할 준비가 됐다는 건 어떻게 알았어요?

Wang 일부는 꽤 숫자로 판단했어요. 그 100개가 넘는 항목이 든 스프레드시트 얘기로 돌아가 보면요. 저희는 행마다 어느 기준이 출시를 막는 선(launch-blocking)이고 어느 기준 위가 좋은 수준인지를 정해 뒀어요. 80개 행은 초록인데 20개 행은 빨강인 체크포인트가 많았어요. 그걸로는 부족하다는 걸 알았죠. 그러다 처음으로 모든 행이 초록인 모델 체크포인트가 나왔는데, 특별히 학습시킨 Muse Spark 1.3 버전이었어요.

Wang 그러니까 아주 숫자로 따지는 부분이 있었고, 그다음엔 그냥 경험으로 판단하는 부분이 있었어요. 모델을 직접 써 본 거죠. 그전에 저희가 반복해서 다듬던 어떤 모델보다 훨씬 낫다는 걸 알 수 있었어요.

Senra 말씀하신 그 7개월 얘기로 돌아가 보면, 그 제품에는 몇 명이 매달려 있었어요?

Wang 모델 작업이랑 제품 작업을 합쳐서요? 다 합쳐 200명이 안 돼요. 많게 들릴 수도 있겠지만, 대기업 세계에서는…

Senra 실제로는 훨씬 작은 편이죠.

Wang 많은 인원이 아니에요. 돌이켜 생각해 보면 그게 좀 멋진 부분이었어요. 저희는 이게 가장 중요한 제품이 될 거라는 걸 알았어요. 경영진 전체가, 모두가 이게 아마 올해 Meta가 내놓을 제품 가운데 가장 중요한 것 중 하나가 될 거라고 알고 있었죠.

Wang 그런데도 저희에겐 조직 차원에서 절제하는 힘이 있었다고 생각해요. 정말 작고 집중된 팀이 이 일을 맡게 했고, 회사의 엄청난 인원이 달라붙는 식으로 불어나지 않게 했어요. 이게 하나의 예술 작품이라는 걸 알았기 때문이에요. 그걸 하나의 아름다운 경험으로 끝까지 끌고 가려면 강한 관점과 강한 집중이 필요했어요.

23:32 — 위대한 제품에 단 하나의 관점이 필요한 이유

원제: Why great products need a single point of view · 23:32

Senra 그 얘기를 더 해 주세요. 방금 왜 그걸 하나의 예술 작품이라고 부르고, 단 하나의 시각이나 관점이 필요하다고 했어요?

Wang 큰 조직에서 나오는 제품을 두고 나오는 비판이 하나 있어요. 제 생각엔 이게 지금 많은 AI 연구소까지 괴롭히기 시작했는데요. 그런 제품은 여러 사람의 관점과 비전과 믿음을 짜깁기한 일종의 프랑켄슈타인, 거의 Cronenberg 영화에 나올 법한 혼합체가 된다는 거예요. 어떤 의미에서는 PM 지옥 같은 거예요. PM마다 제품에 밀어 넣고 쑤셔 넣으려는 게 하나씩 있고, 그게 전부 뒤섞여서 거의 스무디처럼 돼 버려요.

Wang 사용자와 소비자는 그걸 느껴요. 어떤 제품은 수많은 사람이 손댄 것 같고, 목표를 서로 다르게 받은 사람들이 분명히 따로 있어서 그냥 전부 한데 쑤셔 넣은 것 같다는 게 느껴지거든요. Muse는 정반대여야 했어요. 분명한 관점이 하나 있고, 저희가 세상에 전하려는 일관된 경험이 하나 있는 거죠.

Senra 그렇게 말씀해 주셔서 너무 좋네요. 그리고 이건 순전히 우연인데요. 이게 언제 공개될지는 모르겠지만, 저희는 지금 Steve Jobs의 15주기에 이걸 녹화하고 있어요. 단 하나의 관점을 가진 소비자 제품을 만든 사람을 떠올리면 당연히 Steve가 제일 먼저 생각나죠. 저는 Steve와 Apple의 역사에 관한 책은 한 권도 빠짐없이 다 읽었고, 제 다른 팟캐스트인 Founders에서 그 주제로 에피소드를, 글쎄요, 15편이나 20편쯤 만들었어요.

Senra Steve의 영향력을 설명하는 문장 중에 제가 제일 좋아하는 게 있어요. “Apple은 그저 1만 개의 삶을 가진 Steve Jobs다.” 제품이 다 그의 취향, 그의 시각, 그의 관점대로예요. 그가 세상에서 보고 싶었던 것이 정확히 최종 사용자가 받은 것이었어요.

Wang Muse의 경우에는 Nat Friedman이 큰 공을 인정받아야 해요. 결국 그의 취향과 감각이 그 제품이 무엇이 될지를 정하고 빚어냈어요.

Senra Muse 사용자가 몇 명인지 얘기하세요? 공개적으로 말하고 있어요, 아니면 안 해요?

Wang 수백만 명이라고는 말했어요. 그리고 Muse가 역대 가장 빨리 성장한 소비자 앱이라는 걸 암시하는 그래프를 올린 다른 사람들의 글을 리트윗했고요. 역대 가장 빨리 성장한 소비자 AI 앱이요.

Senra 그래도 숫자는 말 안 하시겠다는 거네요.

Wang 수백만 명이라고 했어요. 네.

Senra 뭐, 수백만이 수억일 수도 있죠. 수억도 백만 단위인 건 맞으니까요. 그러니까 앞에 붙는 말만 안 붙이고 계신 거네요.

25:56 — 밈으로 Meta를 다시 멋지게 만들기

원제: Making Meta cool again with memes · 25:56

Senra 이 얘기를 좀 파고들고 싶은데요. 애정을 담아서 하는 말인데, X에서 좀 고삐 풀린(unhinged) 모습을 보여 오셨잖아요. 이게 마케팅 전략이에요? 대체 무슨 일이에요? Muse 출시 이후로 공개 트윗이 확연히 달라진 것 같아요. 뭘 하고 계신 거예요?

Wang 지금 벌어지는 일에는 몇 가지 측면이 있어요.

Senra Scale AI를 키우던 때보다 이게 더 재밌을 수밖에 없잖아요. 그럴 수밖에 없어요. (웃음) 그 얘기는 나중에 하겠지만, 그럴 수밖에 없어요.

Wang 지난 몇 주는 뭔가를 만들면서 보낸 시간 중에 제일 재밌었던 때로 꼽혀요. 네, 확실히 제 커리어 전체에서요. 그리고 몇 가지 일이 함께 벌어지고 있다고 생각해요. 하나는 Muse가 뚫고 나갈 방법을 찾는 게 중요하다고 느꼈다는 거예요.

Wang 상황이 꽤 쏟아지듯, 그러니까 앞에서 말한 그 쏟아지는 업데이트 물줄기 얘기로 돌아가는데요. 대부분의 사람들은 새 AI 제품과 스타트업과 출시 소식과 모델에 끊임없이 폭격을 당하고 있어요. 또 새 모델, 또 새 제품, 또 새 기능, 그냥 쏟아지는 물줄기예요.

Wang 실제로 이 얘기를 하려고 팀 전체가 모인 회의, 큰 회의도 있었어요. 뚫고 나가야 한다는 거였죠. 물론 Meta에는 유통망(distribution)이 많아서 모두가 알게 만들 수는 있어요. 하지만 그것만으로는 세상이 주목할 만큼 흥미롭고 문화적이고 매혹적인 방식으로 뚫고 나가게 만들 수 없어요.

Wang 그리고 이와 별개로, 저는 살다 보니 어쩌다 밈 만드는 사람들(memers)을 만나서 친구가 됐어요. 제가 애정을 담아 “정신 나간 친구들(schizo friends)”이라고 부르는 사람들인데, 말 그대로 하루 종일 인터넷 밈을 생각하고 그걸 이해하는 데 쓰는 사람들이에요.

Senra 제 주변에 Muse에 푹 빠진 사람들이 있는데, 그 사람들이 당신 X 피드에도 푹 빠져 있어요. 밈을 만들어 내는 Muse를 한 백 개쯤 돌리고 계신다고 확신하더라고요. 알고 보니 그냥 인터넷 중독 말기인 정신 나간 친구들을 한 무리 두고 계셨던 거네요.

Wang 참고로 말씀드리면, X 피드에 있는 그 트윗들은 말 그대로 하나하나 다 제가 써요. 한동안은 회의에 집중하기가 정말 힘들 정도였어요. 밈이 하나 떠오르면 “아, 이건 당장 올려야 해” 싶었거든요. 그러고는… (웃음) 영감이 찾아오는 순간 같은 거였어요.

Wang 한번은 동료 한 명이랑 저녁을 먹으려던 참이었는데, 밥을 먹다가 “잠깐, 알아냈다” 하고는 또 다른 밈을 올렸어요. 다시 버그를 잡는 엔지니어가 된 기분까지 들었어요. 뭔가가 딱 맞아떨어질 때는 그걸 알 수 있거든요.

Wang 아무튼 그래서, 하나는 뚫고 나가고 싶었다는 거예요. 제가 중요하다고 생각한 또 하나는 어떻게 하면 Meta를 다시 멋지게 만들 수 있느냐였어요. 이유야 어떻든, Instagram과 Facebook 같은 대단한 문화적 소프트웨어를 갖고 있으면서도 Meta는 역사적으로 한동안 멋지지 않았거든요. 그래서 Meta를 멋지고 흥미롭고 좀 웃기게 만들고 싶었어요.

Wang 고삐 풀린 모습은 시간이 지나면서 좀 자연스럽게 생긴 거예요. Muse가 처음 나왔을 때는 제가 본 흥미로운 사용 사례들을 홍보하는 데 주로 집중했어요. 사람들이 Muse를 쓰는 흥미로운 사례를 수십 개씩 리트윗했죠. 그러다 어느 순간, 트윗을 워낙 많이 하다 보니 별생각 없이 “에라 모르겠다, 올려” 하고 올린 트윗이 몇 개 생겼어요. 그런데 그중 몇 개가 정말 반응이 좋았어요.

Senra “고민한 시간” 대비 “대박 트윗” 같은 거 보셨어요? 그 그래프 본 적 있어요?

Wang 못 봤는데, 동의해요. 딱 그래요, 어떤 건 시간을 별로 안 들였어요. 트윗하고 나서 몇 시간 동안 폰도 안 봤는데, 보니까 “와, 이거 진짜 잘됐네” 싶었던 거죠. 그러고 나서 인터넷에 관한 걸 하나 떠올렸어요. 아주 의도한 건 아니었지만, 인터넷은 위험을 감수하는 걸 보상하고, 놀라움, 그러니까 사람들이 예상하지 못한 걸 보상한다는 걸 기억해 낸 거예요. 그래서 그다음부터는 그냥 좀 폭주했죠.

Wang 동료들 상당수가 좀 놀랐던 것 같아요. 제가 밈을 잔뜩 올리던 그 한 주 내내 Nat이 한 말이 있거든요. “있잖아요, 저는 우리가 배울 줄 알았어요” 하고요. 여러 회의에서 이 말을 했어요. “Muse 사용자들에 대해서, 사람들이 Muse를 어떻게 쓰는지에 대해서 많이 배우게 될 줄 알았는데, 실제로는 Alex의 머릿속에 대해서만 잔뜩 배우고 있네요.” (웃음)

Wang 정말 재밌었어요. 몇 년, 몇 년, 또 몇 년 동안 쌓은 인터넷 지식을 전부 끌어와서 그 순간들에 쏟아붓는 느낌이었어요. 그리고 실제로, 글쎄요, 저희가 추적하는 장치가 없어서 판단하기는 어렵지만, 그게 진짜로 성장에 영향을 줬다고 생각해요. 꽤 웃기는 일이죠.

Senra 분명히 영향을 줬다고 생각해요. 그 얘기가 끊임없이 들려요. 그리고 저한테 그 얘기를 하는 사람들은 모두 앱을 내려받아서 지금 쓰고 있어요. 그런데 하시던 얘기로 돌아가 보죠. “우리에겐 유통망이 있다. 하지만 그렇다고 사람들이 다시 찾아오고 실제로 계속 붙어 있는(sticky) 걸 만들 수 있다는 뜻은 아니다” 하는 얘기요. 그럼 Muse로는 이걸 어떻게 해냈어요?

Wang 이걸 어떻게, 그러니까 이걸 제품으로서 어떻게 뚫고 나가게 하느냐의 문제였던 것 같아요. 거기엔 몇 가지 부분이 있었는데, 하나는 사람들을 어떻게 마법 같은 경험까지 데려가느냐예요. 사람들이 제품에서 “와” 하는 순간을 최대한 일찍 겪게 하려면 어떻게 해야 하느냐죠. 이 제품은 원래 그런 데 잘 맞는다고 생각해요. AI라서 할 수 있는 게 많거든요. AI 에이전트를 한 번도 안 써 본 사람이라면 깜짝 놀랄 만한 일을 많이 해낼 수 있어요.

Wang 그게 큰 부분이었다고 봐요. 또 다른 부분은, 사람들이 그런 “와” 하는 순간을 겪은 이야기들을 어떻게 다 모아서, 그걸로 제품이 빛나고 날아오르게 하느냐였어요.

Senra 그런데 그 이야기들은 어떻게 쓰고 계세요? Muse 광고를 돌리는 건 아니잖아요, 그렇죠?

Wang 광고를 몇 개 돌리긴 했어요. 그런데 솔직히 처음에는 그냥 제가 그런 이야기를 엄청 많이 리트윗했다는 게 다였던 것 같아요. 누가 Muse로 흥미로운 걸 하는 걸 볼 때마다 바로 인용 트윗을 했거든요.

Senra 저는 Anthropic이랑 OpenAI 광고가 왜 둘 다 그렇게 형편없는지 이해가 안 됐어요. Anthropic이 대규모 옥외 광고 캠페인을 했던 거 기억하시죠? 전부 자기네 얘기예요. ChatGPT도 마찬가지고요. 사람들이 로고인 줄도 모를 것 같은 그 아이콘을 띄워 놓고 “Codex”라고만 써 놨는데, 책상에 두 사람이 앉아 있는 게 다예요. 이게 대체 무슨 개소리야 싶었죠.

Senra 이렇게 사용 사례가 많잖아요. 광고에서 할 일은 제품이 주는 이득을 보여 주는 것뿐이에요. (웃음) 그게 다예요. 그런 사례가 수백만 개나 있잖아요. 그걸로 광고를 돌리면 돼요. 너무 기초적인 건데 사람들이 이 실수를 계속 되풀이하는 게 신기해요.

Wang 네. Muse를 만들 때도, 그리고 Meta에서 뭔가를 만들 때도 전반적으로 저희가 계속 되돌아간 질문이 하나 있어요. 사람들이 왜 신경을 쓰겠냐는 거예요. 사람들은 만든 사람이나 그 회사에는 관심이 없어요. 사람들이 관심 있는 건…

Senra 다들 자기 이익을 따지죠. 이게 바로, 아주 오래된 책이 하나 있거든요. 『Scientific Advertising』이라는 책인데, 1900년대 초에 쓰였어요. 책이 얼마나 귀했냐면, 1920~30년대에 광고 대행사 창업자로 돈을 제일 많이 번 사람이 — 책은 Hopkins라는 당대 최고의 카피라이터가 썼어요 — “이게 내가 이 돈을 버는 아이디어 전부다. 이 원고를 20년 동안 금고에 넣어 두겠다” 했대요, 그렇죠?

Senra 그런데 본질적으로 이건 광고 얘기가 아니에요. 변하지 않는 인간 본성에 관한 얘기예요. 그 사람 요지는 이거예요. 광고가 다 자기 얘기, 자기 제품 얘기라는 거죠. “나한테 이런 게 있어요, 사세요” 하는 식이요. 사람들은 그런 데 관심이 없어요, 다들 자기 이익을 따지니까요.

Senra 할 일은 이게 사는 사람에게 무엇을 해 주는지 정리하는 수고를 하고, 그걸 맨 앞에 내세우는 것뿐이에요. 그 아이디어를 가져다가 거대한 회사를 세운 사람들이 있어요. 1900년대 초에 쓰인 아이디어인데, 50년대, 60년대, 70년대 광고 대행사 창업자들이 그랬고, 지금까지도 그래요.

Wang 네, 100% 맞아요. 몇 가지 깨달음이 있었던 것 같아요. 첫째, 세상 사람 대부분은 OpenAI든 그 연구든, 다른 회사들이든 그 연구든, 심지어 저희든 저희 연구든 뭐든 개뿔도 관심 없어요. 그게 자기한테 뭘 해 줄 수 있는지에 관심이 있죠.

Wang 저희한테는 마스코트라는 선물이 있었어요. 그 작고 쾌활한 녀석이요. “와, 이건 계속 우려먹을 수 있겠다” 하고 깨달은 트윗이 기억나요. 차로 출근하던 길이었는데, 가는 도중에 그 녀석이 서류 가방을 든 버전을 하나 생성해서 “월요일 출근할 때 내 표정(MFW I go to work on Monday)”이라고 트윗했어요. 한동안 쓴 트윗 중에 손꼽히게 잘 쓴 트윗이라고 생각했던 게 기억나요. 그러고 나서 이 녀석을 온갖 상황에 집어넣을 수 있다는 걸 깨달았죠.

Wang 그 과정을 거치면서 깨달은 게 하나 있어요. 지금까지 본 어떤 제품 마케팅과도 아주 다른, 놀라운 순간을 어떻게 만들어 내느냐는 거였어요. 누가 아슬아슬한 밈을 대놓고 써서 제품을 마케팅한 게 마지막으로 언제였는지 정말 기억이 안 나요. 전에 그런 적이 있었는지도 사실 모르겠어요. 그런데 “와, 이건 이 녀석으로 우리가 할 수 있는 거구나” 하고 깨달았어요. 그런 게 흥미롭고, 그런 게 보통 사람들의 호기심을 끌어당기는 거예요.

34:38 — AI 에이전트와 신뢰 쌓기

원제: Building trust with AI agents · 34:38

Senra 좋아요. 그렇게 하면 인지도는 올라가겠죠. 앱을 내려받게까지 만들 수도 있고요. 그런데 일단 앱이 휴대폰에 깔리고 나면, 사람들이 계속 쓰게 만드는 건 어떻게 하나요?

Wang 앱을 정말 좋아하는 사람들이 거치는 사이클이 있어요. 저희도 2월에 똑같이 겪었고요. 처음엔 작은 일 하나를 시켜 봐요. 그걸 해내요. 그러면 “와, 이걸 해내네” 싶죠. 그다음엔 조금 더 큰 걸 시켜 봐요. 그것도 해내요. 그러면 “와, 이것도 되네. 첫 번째 것도 했고 두 번째 것도 했어” 하게 되죠. 그다음엔 조금 더 큰 문제를 줘요.

Wang AI 에이전트를 믿고 뒤로 몸을 맡기는, 거의 트러스트 폴(trust fall) 같은 거예요. 처음엔 별로 믿음이 안 가는데 호기심은 생겨요. 그래서 맛보기로 아주 조금만 줘 봐요. 그다음엔 조금 더 큰 걸, 또 조금 더 큰 걸, 또 조금 더 큰 걸 주죠.

Wang 대학생 같은 사람들과 이야기해 보면, AI를 쓰는 방식 중 일부는 확실히 아예 통째로 몸을 던지는 트러스트 폴이에요. 음성 메모를 녹음해서 머릿속 생각을 AI한테 몽땅 쏟아 놓고 보내요. 그러고는 AI가 생각을 전부 정리해서 분명한 계획을 세워 주고, 해야 할 일을 분명하게 짚어 줄 거라고 그냥 믿어요.

Wang Muse를 성공적으로 쓰는 사용자들을 보면, 결국 이 트러스트 폴 과정에 올라타게 만드는 거예요. 조금씩 더 크고, 더 크고, 더 큰 일에 맡겨 보게 하고, 그때마다 매번 제대로 돌아가게 하는 거죠.

Senra 이게 실제로 얼마나 입소문으로 굴러가는지 궁금해요. 저야 당연히 오늘 이렇게 이야기를 나누게 됐으니 무슨 일이 있어도 앱을 내려받아야 했죠. 그런데 정말 제 관심을 끈 건, 친구 하나가 자기가 Muse를 어떻게 쓰는지 스크린샷을 보내 준 거였어요. 앱을 내려받으면 뭘 할 수 있는지 그렇게 많이 알려 주지 않잖아요. 그냥 열려 있는, 빈 텍스트 상자 같은 느낌이었어요.

Senra 그런데 1,000억 달러짜리 회사를 운영하는 그 친구가 Flexjet 전용기에 신분증을 두고 내렸어요. 그러고는 쭉 이런 식이었어요. “나는 이 과정에 전혀 끼고 싶지 않아. 신분증을 어떻게 가져올지 네가 알아내. 가서 신분증을 찾아와. 신분증은 여기 있고, 나는 여기 있어. 중간 단계도 전부 네가 알아내.”

Senra 그랬더니 Muse가 택배 기사를 잡았고, 기사가 거기로 갔고, 어떻게든 사무실 보안을 통과해서 위층 사무실까지 올라왔어요. 그걸 보면서 “와, 젠장, 이게 최고의 마케팅이네” 싶었죠. 그냥 스크린샷 서너 장이에요. Muse와 친구가 주거니 받거니 하고, 친구는 “나는 끼고 싶지 않아. 네가 다 해야 해”라고 하고, Muse는 가는 길에 하나하나 알아서 풀어 가는 거죠.

Wang 네, 맞아요. 이게 사실 그런 부분 중 하나인데요, 음, 어느 정도 의도한 건지는 잘 모르겠지만, 요즘 제품 마케팅은 확실히 스크린샷이 이끌어요. 지금 시대의 소비자 제품이라면 스크린샷에서 통해야 한다고 생각해요. 말하자면 스크린샷이 날아다녀야 해요. 단톡방으로든, 입소문으로든, 온라인으로든요. 그게 큰 몫을 했다고 봐요.

Wang 의도하거나 설계한 건 아니었어요. 그래도 스크린샷 안에 그 작은 녀석이 있었다는 게 컸다고 생각해요. Jolly든, 아니면 자기 Muse가 누구든, 그 캐릭터가 스크린샷에 있으면 이게 Muse 스크린샷이라는 게 바로 전달되거든요. 그야말로 가질 수 있는 최고의 마케팅이에요.

38:43 — 인간 야망의 미래

원제: The future of human ambition · 38:43

Senra 그럼 본인은 하루 종일 Muse를 붙잡고 계세요? 직접은 어떻게 쓰세요?

Wang 저는 주로 Muse로 워크플로를 많이 짜 둬요. 그리고 음, 아무래도 회의가 많아서요. 실제로 제 이른바 ‘업무’라는 게, 주의를 기울이고 그 자리에 집중하면서 사람들과 소통해야 하는 거거든요. 그래서 워크플로를 잔뜩 짜 두고, 일종의 제2의 뇌처럼 쓰고 있어요.

Senra 네. 쓰신 글에서도 그 말을 하셨죠. 정말 짧은 글이었는데, 지난번에 봤을 때 조회수가 벌써 550만 회쯤이었던 것 같아요. 거기서 Muse를, 모든 사람이 자기 마음 말고 두 번째 마음을 하나 더 갖게 되는 것처럼 설명하신 게 정말 좋았어요.

Wang 철학적으로 보면 이게 가장 흥미로운 질문 중 하나라고 생각해요. 강력한 AI가 있는 세상에서 인간이라는 건 무슨 의미인지, 그 관계는 어떤 것인지, 정확히 어떤 모습인지요. 그게 정확히 어떤 모습일지는 사람마다 생각이 달라요. 두려운 쪽 시나리오는 물론 AI가 우리 위에 있고, 우리는 그저 AI가 하는 대로 따라가는 거죠. 그 관계가 다른 모습인 세계들도 있고요.

Senra 더 이어 가시기 전에요, 그럼 본인 생각은 어떠세요?

Wang 저는 Muse를 정말 믿어요. 개인 에이전트(personal agent)가 장기적으로 자리 잡을 폼 팩터(form factor)라고 믿어요. 원하는 것, 바라는 것, 꿈을 품는 게 인간의 본성이거든요. AI, 그리고 Muse 같은 개인 에이전트가 그걸 이루게 해 주고 계속 이뤄 가게 해 주는 메커니즘이자 다리가 될 거라고 생각해요. 그러면 사람들은 더, 더, 더, 더 크게 꿈꾸겠죠. 아이들은 자기만의 항성계 같은 걸 갖는 꿈을 꿀 거고, Muse가 그걸 이루게 도와줄 거예요.

Wang Jeff Bezos가 쓴 말이 하나 있어요. 아마 주주 서한 중 하나였던 것 같은데요. 소비자의 아름다운 점은 늘 아름답게 불행하다는 거라고, 뭐 그런 말이었어요. 아니면 자기한테 주어진 선택지에 늘 아름답게 만족하지 못한다는 거였거나요. 그게 AI와 우리 관계의 한 가지 양상이에요.

Wang 다른 양상들도 있다고 봐요. AI가 과학적 발견 과정을 점점 더 많이 맡게 될 거라고 생각해요. AI가 경제 곳곳에 점점 더 깊이 들어가게 될 거라고도 생각하고요. 그래도 저는 장기적으로 모두가 자기 자신과 자기가 원하는 걸 받쳐 주는 AI를 하나씩 갖는 이 폼 팩터를 믿어요.

Senra 그러니까 AI가 삶의 온갖 번거로운 군더더기를 걷어 내 준다고 보시는 거죠? 우리가 하기 싫은 일들이요. 그 글에서 대략 이런 말씀을 하셨던 것 같아요. 세상은 문지기와 장애물로 가득한데, 내 시간을 더 쓰지 않고도 Muse가 그걸 대신 돌파해 주니까, 나는 정말 하고 싶은 일에 집중할 수 있다고요.

Wang Muse는 모든 사람에게 어린 시절 꿈꾸던 어른의 삶을 줄 수 있다고 생각해요. 누구나 어릴 땐 큰 생각과 큰 꿈이 있잖아요. 자기 인생을 상상하면서 머릿속으로 쭉 그려 보면, 우주비행사가 될 수도 있고, 지구를 구할 수도 있고, 세상을 바꿀 수도 있는, 뭐가 됐든 그런 삶을 상상해요. 크게 생각하는 거죠. 그런데 여러 이유로, 학교를 마치고 사회에 나가 직장에서 한동안 일하고 나면, 그 모든 희망과 야망, 꿈꾸는 능력이 쏙 빨려 나가 버려요.

Senra 아니요, 두들겨 맞아서 빠져나간 거죠.

Wang (웃음) 삶이 두들겨 맞아서 빠져나가는 거죠. 어른이 된 우리는 우리가 얼마나 다들 좀비인지를 제대로 실감하지 못하는 것 같아요. 우리는 주체성(agency)을 잃었고, 또 잃은 게… 야망이라는 말이 딱 맞는 것 같아요.

Wang 넓게 보면 AI가, 그리고 Muse 같은 제품을 통해 내거는 약속 하나는 그걸 어릴 때부터 계속 이어 가게 하는 거예요. 아이일 때 큰 꿈이 있으면 AI를 써서 그걸 이루게 돕는 거죠. 그다음엔 더 크게 꿈꾸고, 그걸 이루고, 또 더 크게 꿈꾸고, 그걸 이루고요. 그렇게 일종의 주체성의 에스컬레이터를 타는 거예요. 평생에 걸쳐 주체성이 커지는 거죠. 주체성이 넘치다가 어느 순간 짓밟혀 버리는 것과는 반대로요.

Senra 방금 말씀하시는 동안 제가 무슨 생각을 했는지 아세요? 앞에서 Nat Friedman과 함께 겪은 경험 얘기를 하셨잖아요. AI한테서 섬뜩한 심리 점검(psychological audit)을 파도처럼 연달아 받았다는 거요. 그런 걸 받되, 지금 하신 말씀과는 정반대로 작용한다면 어떨까 싶었어요. 오히려 자신감을 더 북돋아 주고, 세상은 바뀔 수 있는 거라는 걸 깨닫게 해 주는 거죠. 충분히 세게 밀어붙이고, 충분한 에너지와 추진력으로 쫓아가면, 내 주변 세상을 실제로 바꿀 수 있다는 걸요.

Wang 네. 가장 대단한 창업자들은 확실히 이걸 보여 줘요. 크게 꿈꾸고, 그걸 이루고, 그다음엔 더 크게 꿈꾸죠. 그걸 붙잡고 한 10년을 일할 수도 있어요. 그런데 그걸 이루면 또 더 크게 꿈꿔요. Elon Musk이 당연히 좋은 예고요. Mark Zuckerberg도 좋은 예라고 생각해요. 상징적인 창업자들 상당수에게는 이게 실제로 살아온 경험이에요. 저는 모든 사람에게도 그 나름의 버전이 성립해야 한다고 생각해요.

Wang 좀 비극적이라고 느끼는 건, 대부분의 사람이 더 큰 꿈과 큰 생각을 품고 있다가 회사 조직에 들어가면서 일종의 좀비가 된다는 거예요. 어느 시점엔가 다시 꿈에 도전하고 싶어질 수도 있죠. 그런데 그땐 정말, 정말 어려워요. 얽매인 게 많으니까요. 가족이 있을 수도 있고, 뭐가 됐든 다른 사정이 있을 수도 있고요. 거의 좀비 상태에 갇혀 버리는 거예요.

Senra Scale AI 얘기, 그리고 Meta와 맺은 파트너십과 그 결정 얘기로 넘어가기 전에 Muse에 관해 하나만 더 짚고 싶어요. 쓰신 그 에세이, 그러니까 짧은 글에서 하신 말이 정말 좋았어요. 이렇게 쓰셨죠. “지금까지 세상은 어떻게든 자기가 원하는 것을 현실로 만들 방법을 찾아낸 소수의 광적인 사람들이 빚어 왔다. 하지만 우리는 모든 사람 한 명 한 명의 주체성이 완전히 켜진 인류를 본 적이 없다.”

Wang 제가 말하는 이 세계는 모든 사람이 평생에 걸쳐 주체성이 커지고, 자기가 원하는 것과 꿈을 이룰 능력을 갖는 세계예요. 그 세계가 품은 약속을 생각하면, 그 세계는 아주 좋은 의미에서 미친 모습일 거라고 생각해요. 굉장히 흥미로울 거예요. 예술적이고 멋질 거고, 세상의 이런저런 구석에 들어가 보면 아주 다양할 거예요. 그게 정확히 어떤 모습일지 생각해 보면 좀 말이 안 될 정도예요. 말 그대로 수십억 명이, 넘쳐 나는 지능 덕분에 갑자기 엄청난 일을 일으킬 자원을 갖게 되는 거니까요.

Wang 그게 그 약속의 일부라고 생각해요. 제 머릿속에선 거의 릭 앤 모티(Rick and Morty)에 나오는 차원 간 케이블(Interdimensional Cable) 같은 거예요. 그게 어떻게든 인간의 현실로 구현되는 거죠. 정말 끝내줄 수도 있어요. 그래서 그 쇼에 나오는 대사 하나가 자꾸 귓가에 맴돌아요. “우주는 똑똑한 사람들을 잡아먹는다” 같은 거요. (웃음)

45:22 — 모든 것을 바꾼 Mark Zuckerberg의 전화

원제: The call from Mark Zuckerberg that changed everything · 45:22

Senra 좋아요, 다시 앞으로 돌아가 볼게요. 제가 개인적으로 궁금한 건 이거예요. Scale AI를 창업했고, Scale AI를 운영하고 계셨잖아요. 그런데 어느 날 Mark Zuckerberg가 연락을 해 와요. 아마 “안녕하세요, 이야기 좀 하고 싶어요” 했을 것 같은데요. 그 이야기를 좀 해 주실래요?

Wang 네, 정확한 메시지는 “안녕하세요, 통화할 시간 있으세요?” 비슷한 거였던 것 같아요.

Senra 그전에도 Mark와 아는 사이였어요? 같이 시간을 보낸 적이 있었나요? 배경이 어떻게 되는 거예요?

Wang Alex Schultz라는 친구가 있어요. 사실 아주 오래 알고 지낸 사람이에요. Scale이 생긴 지 1년쯤 됐을 때 샌프란시스코에서 만났거든요. 지금은 Meta의 최고 데이터 책임자(chief data officer)이고, 오랫동안 Meta의 임원이자 Mark의 측근이었던 사람이에요. 그 친구가 2021년인가 2022년쯤 AI 이야기를 해 보라며 저를 Mark에게 소개해 줬어요. 그때 Mark가 AI에 훨씬 더 관심을 갖기 시작했던 것 같거든요.

Wang 저희 Scale은 AI 쪽 일을 많이 하고 있었고요. 제 기억으로는 그 첫 미팅을 잡는 데 1년쯤 걸렸어요. 소개를 받은 때부터 미팅 날짜가 잡힐 때까지 꼬박 1년이었던 것 같아요.

Senra 왜요?

Wang Mark는 당연히 일정이 말도 안 되게 빡빡하고, 처리해야 할 일이 셀 수도 없이 많아요. 그리고 우선순위를 정하는 데 아주 능해요. 정말로 중요한 일에는 시간을 아주 많이 써요. 어떤 면에서는 너무 많이 쓴다 싶을 만큼요. 그러면서도 좋은 아빠, 좋은 배우자 노릇을 비롯해 다른 모든 걸 해내려면 가차 없이 우선순위를 매기는 수밖에 없어요.

Wang 그 뒤로도 몇 번 이야기를 나눴고, 창업자로서 조언도 받았어요. Mark Zuckerberg에게 조언을 받는다는 건 당연히 엄청난 일이잖아요. 그때 일 중에 기억나는 게 있어요. 제가 WhatsApp으로 질문을 하나 보내면 Mark가 정말 긴 답장을 써 보내곤 했어요. 저는 정말 어리둥절했죠. “이렇게 긴 답장을 쓸 시간이 대체 어디서 나지?” 싶었거든요.

Wang 그런데 이제는 알아요. Mark는 그냥 엄청나게 많은 WhatsApp 메시지에 답을 쓰는 데 아주 빠르고 철저한 사람이에요. 아주 철저하고 긴 답장을 아주 빨리 써요. 정말 대단한 능력이에요.

Senra Mark 머릿속에서 무슨 일이 벌어지는지 살짝 엿볼 수 있겠네요.

Wang 네, 맞아요. 머릿속이 쉴 새 없이 돌아가요. Meta는 Scale의 중요한 고객이었어요. 이 일이 있기 전에는 6개월에 한 번쯤 이야기를 나눴던 것 같아요. 그게 저희가 교류하는 주기였죠. 그러다 Mark가 전화를 걸어 왔는데, 처음에는 이게 어디로 이어질지 사실 분명하지 않았어요. 첫 대화는 Llama 4가 나온 뒤였고, 그냥 “우리가 뭘 해야 한다고 생각하세요?” 하고 묻는 정도였거든요.

Senra 이 대화가 Llama 4 이후에 있었다는 게 왜 중요한 포인트예요?

Wang Llama 4는 Meta가 회사로서 원하던 궤도에 있지 않았어요. 내부적으로 보면 분명히 실망스러운 결과였다고 생각해요. 게다가 AI가 갈수록 더 중요해지고 있다는 게 분명히 드러나던 때였어요. AI가 Meta의 미래에 정말 결정적인 요소가 되리라는 게 분명했죠. 그래서 처음 몇 번은 전화로 이야기했는데, Mark는 “우리가 뭘 해야 한다고 생각하세요? 어디에 집중해야 한다고 보세요?” 하고 조언을 구하는 식이었어요.

Senra 제가 사적으로 들은 이야기가 바로 그거예요. Mark 곁에는 엄청난— 이사회 얘기가 아니에요. Meta 이사회 같은 거 말고요. 물론 이사회 사람 중에도 Mark가 이렇게 대하는 사람이 몇 있긴 하지만요. 아무튼 Mark 곁에는 세계적인 창업가들이 모여 있어요. 저도 그중 몇 명과 이야기해 봤는데 다들 이래요. “모르실 거예요. 그 사람은 끊임없이 조언을 구해요. 계속 연락해서 ‘지금 내 삶이나 일에 이런 일이 있는데, 당신이라면 어떻게 하겠어요?’ 하고 물어요.” 그걸 몇 번이고 계속 되풀이한대요.

Wang 꽤 대단한 면모라고 생각해요. 네, 그렇게 하려면 겸손해야 하니까요. 그 많은 엄청난 일을 이뤄 낸 뒤에도 계속 그렇게 한다는 건 당연히 그렇죠. 그러니까, Mark가 처음 연락해 온 때부터 저희가 거래를 발표할 때까지 전체 기간이 5~6주 정도였어요. 꽤 빨랐어요.

Senra 그것도 세계적인 창업가들의 공통점이에요. Groq 창업자 Jonathan Ross가 이 팟캐스트에 나온 적이 있어요. 그가 Nvidia와 맺은 200억 달러 거래 이야기가 처음 공개적으로 나온 자리가 바로 이 쇼였어요. 그런데 그가 이러더라고요. “젠슨에게서 첫 전화를 받은 때부터 돈이 제 은행 계좌에 들어오기까지 3주 걸렸어요.”

Wang 네, 대단하네요(웃음). 저는 제가 Mark 입장이라면 뭘 할지, Meta의 AI 전략을 어떻게 생각할지에 대해 아이디어가 정말 많았어요. 처음에 한 말 중 하나가 아까 했던 이야기예요. “Meta는 태생적으로 사람들이 하고 싶어 하는 일에 집중해 온 회사라서, AI라는 이 엄청난 전환에서 사실 가장 특별한 위치에 있는 회사 중 하나라고 생각한다”는 거였죠. Mark에게 보낸 아이디어가 정말 많았어요. 그리고 그 대화와 나란히 “아, 함께 일할 방법이 있을지 한번 검토해 봐야 할지도 모르겠네요” 하는 대화도 오가고 있었어요.

Senra Mark가 그 말을 했을 때 어떤 생각이 드셨어요? 이건 전혀 예상 못 하셨을 거잖아요.

Wang 예상 못 했죠. 전혀요. 그때는 모든 일이 정말 말도 안 되는 순서로 흘러갔어요. 저는 그냥 “아, 좋은 말씀이네요. 그런데 그럴 리가—” 하는 정도였어요.

Senra 그런데 그런 말을 하면 무슨 뜻인지 아시잖아요? 인수하고 싶다는 거예요. 늘 똑같아요. 말로는 “아, 함께 일할 방법을 찾아봐야겠네요” 하지만요.

Wang 네. 그때는 그런 코칭을 받아 본 적이 없었던 것 같아요(웃음). 그때 분명하게 느낀 게 하나 있어요. “그래, 이건 아마 그렇게까지 말이 되는 일도 아니다” 하는 느낌이었어요. 개인적으로는 “Mark가 슬쩍 운을 띄워 보는 건지, 그냥 한번 던져 보는 건지는 모르겠지만, 이게 정말 그렇게 말이 되긴 하나?” 싶었어요.

Senra 왜 말이 안 된다고 생각하셨어요?

Wang 뭐, 결국 거래가 성사됐으니 제가 뭘 알았겠어요. 그래도—

Senra 아니, 아니요. 그때 얘기예요. 무슨 일이 일어났는지는 이제 다 알잖아요. 그 일을 겪던 당시에 어떻게 생각하셨는지가 정말 궁금해요. 방금 “아, 그건 말이 안 됐다”고 하셨잖아요. 왜 말이 안 됐다는 거예요?

Wang 한 걸음 물러서서 보면요. Meta의 상징적인 인수라고 하면 당연히 Instagram과 WhatsApp이에요. 둘 다 아주 분명한 제품 논리에 따라 내린 결정이었어요. Scale은 기업과 정부를 상대로 깊숙이 들어가는 영업을 하는 회사예요. Meta와는 완전히 다른 종류의 사업이죠.

Wang 그래서 그때 제가 생각한, 말이 됐을 법한 논리는 Meta가 그런 분야에 진출하고 싶어 하는 경우였어요. 그랬다면 그게 말이 되는 산업적 논리였을 거예요. 그런데 이번 건 그게 아니었어요. Mark가 무엇보다 관심을 둔 건 분명히 Llama 프로그램과 AI 프로그램 전반을 제 궤도에 올려놓는 거였으니까요—

Senra 인재를 원했던 거네요.

Wang 네, 인재를 원했어요. 그 부분은 꽤 오랫동안, 거의 내내 베일에 싸여 있어서 불분명했어요.

Senra 언제 분명해졌어요? 돈이 계좌에 들어왔을 때요? (웃음)

Wang 숫자 이야기를 시작했을 때요. “와, 오케이. 알겠어요” 싶었죠(웃음). 그때 상황이 좀 더 분명해졌어요.

Senra 처음에는 “이게 말이 되나?” 싶었고, 그다음에도 두 분이 계속 이야기를 나눴잖아요. 이게 좋은 길이라고 Mark가 설득하기까지 얼마나 걸렸어요?

52:13 — Scale AI를 떠나 Meta로

원제: Leaving Scale AI for Meta · 52:13

Wang 한편으로는 그냥 “와, 이건 정말 흥미로운 거래 구조다” 하는 마음이 있었어요. 저희가 결국 도달한 거래는 이런 구조였어요. Meta가 투자해서 Scale 지분 49%를 보유하고, Scale은 그대로 존속하고, 저와 몇 사람이 Meta에 합류하는 거죠. 그때 제가 좀 믿기지 않았던 건, 이게 참 희한한 종류의 거래인데도 말하자면 진짜로 아주 흥미로운 윈-윈-윈이었다는 점이에요.

Wang 우선 Scale 주주들에게 이득이 있어요. Scale 주주 전원이 아주 좋은 조건을 받았고 큰 혜택을 봤거든요. Scale은 계속 존속하고, 저는 Scale의 전성기가 아직 오지 않았다고 진심으로 믿어요.

Senra 제가 묻고 싶은 건, 아니 개인적으로 궁금한 건 이거예요. Mark가 이걸 설명했고, 전화 한 통 만에 그 관점을 받아들이게 된 건가요? 아니면 “잠깐만요, Mark. 생각 좀 해 봐야겠어요. 이건 너무 말이 안 돼요. 며칠 생각해 볼게요” 하는 쪽이었나요? 그 과정을 최대한 자세히 설명해 주세요.

Wang 몇 주 동안이나 “이건 말도 안 된다. 이게 진짜이긴 한가? 이게 말이 되기는 하나? 말이 된다면 나는 이걸 어떻게 받아들여야 하나?” 하면서 지냈어요. 가장 지배적인 감정은 “이건 좀 말도 안 된다” 쪽에 가까웠어요. 그러다 “아, 이걸 할지 말지 내가 실제로 결정해야 하는구나” 하고 더 깊이 생각하게 됐는데, 그것 자체가 또 하나의 큰일이었어요.

Wang Scale 사람들과도, 투자자들과도 정말 많은 대화를 나눴어요. 그쪽에서도 흥미로운 대화가 많았죠. 그러니까, 자기 자식 같은 걸 놓아주거나 포기한다는 건 당연히 정말 어려운 일이잖아요—

Senra Scale을 얼마나 오래 하셨죠? 몇 년이요?

Wang 네, 창업부터 그때까지 9년이요—

Senra 그리고 아직 젊으시잖아요. 서른도 안 되셨고요. 그러니까 인생의 3분의 1이네요.

Wang Paul Graham이 오래전부터 해 온 말이 있어요. 회사를 필생의 업으로 여기면 일하는 방식이 달라진다는 거예요. 저는 Scale을 하는 내내 정말 진심으로 Scale을 필생의 업이라고 생각했어요. 그래서 감정적으로 힘든 과정이었어요.

Wang 결국 저를 움직인 건 두 가지가 합쳐진 거였어요. 하나는 “와, 이건 윈-윈-윈이다”, 그러니까 모든 당사자에게 좋은 거래라는 점이었어요. 다른 하나는 Meta에서 일어날 수 있는 일의 잠재력이 보였다는 점이에요.

Wang 그때는 AI만 놓고 보면 Meta가 여러 면에서 분명히 흠집 난 물건처럼 보이던 시점이었어요. AI를 연구하기에 가장 매력적인 곳도 아니었을 거예요. 그런데 그게 오히려 제 안의 창업가 기질을 건드렸어요. 그래서 이런 생각이—

Senra 사실상 다시 지을 수 있다는 거죠. 연구소를 다시 창업하는 셈이네요.

Wang 네, 맞아요. 결국 꽤 흥미롭게 풀린 점 중 하나가 그거예요. 해야 할 일이 엄청나게 많다는 게 분명했기 때문에, 오히려 제가 많은 걸 바닥부터 세울 길이 활짝 열렸어요. 올바른 원칙을 세우고 올바른 문화를 만들 수 있었죠. 저희가 뭔가 대단한 걸 만들 조건이 그렇게 마련됐어요.

55:19 — Meta의 AI 연구소를 처음부터 다시 세우다

원제: Rebuilding Meta's AI lab from scratch · 55:19

Senra Mark와도 그런 식으로 이야기를 나누셨어요? “여기서 리셋 버튼을 눌러야 해요. 이 길로 계속 가면 안 되는 게 분명하니까, 지금 가진 걸 사실상 다 버리고 완전히 다른 수준의 인재로 다시 해야 해요” 같은 식으로요. 두 분 사이에 오간 대화가 그런 거였나요? Mark는 조금 손보는 정도를 원한 것 같지 않았어요. 무슨 말인지 아시죠? 그냥 “아, 이건 전혀 안 되고 있어요. 앞으로도 안 될 거예요. 그러니 기초까지 다 허물고 다시 지어요” 하는 쪽이었던 거죠.

Wang 맞아요. 대화는 계속 발전해 갔어요. 제가 아주 강하게 믿는 게 하나 있는데, Elon Musk가 커리어의 여러 시점에서 보여 준 거예요. 실력이 괴물 같은(cracked) 고도로 기술적인 소규모 팀을 아주 수평적으로 꾸리면, 엄청나게 많은 걸 아주 빠르게 해낼 수 있다는 거죠. 그건 제가 강하게 확신하던 부분이었어요. AI에서도 그게 맞는 접근이라고 믿었어요. 특히 저희처럼 아주 아주 빠르게 움직여야 하는 처지라면 더더욱요.

Wang 초기에 Mark와 많이 이야기한 것 중 하나가 그거였고, Mark도 그 부분에 신이 났던 것 같아요. 그게 결국 저희 전체 전략의 핵심 기둥(tent pole) 중 하나가 됐어요. 작고, 아주 수평적이고, 고도로 기술적인 팀. 아주 높은 인재 밀도(talent density). 그런 재료를 갖추면 얼마나 빨리 움직일 수 있는가 하는 거죠.

Senra 밖에서 보면 Mark는 그냥 탄창을 끝까지 비우는 사람 같아요. 저는 이걸 그렇게 보거든요, 그렇죠? 혹시 The Mind of Napoleon이라는 책 읽어 보셨어요?

Wang 아니요.

Senra 그렇군요. The Mind of Napoleon은 1957년에 나온 책이에요. 어떤 인터뷰를 보고 이 책을 알게 됐어요. 아마 Tyler Cowen이 Sam Altman을 인터뷰한 거였을 거예요. 2018년이었던 것 같은데, Cowen이 올해 읽은 책 중 가장 중요한 책이 뭐냐고 물으니까 Altman이 The Mind of Napoleon이라고 했어요. 그런데 이 책은 구하기가 아주 어려워요.

Senra 저는 결국 그 책을 샀어요. 300쪽 내내 나폴레옹 자신의 말만 주제별로 정리해 놓은 책이에요. 거기서 나폴레옹은 망설임은 치명적이라는 말을 몇 번이고 되풀이해요. 그런데 어떤 행동에 들어가기 전에는 숙고를 많이 한다고 말해요. 모든 각도에서 따져 보고, 자기가 옳은 결정을 내리는지 확인하는 거죠.

Senra Mark가 일하는 방식에서도 그 울림이 느껴져요. 숙고를 많이 하고, 자기가 옳은 길에 있는지 확인해요. 그런데 일단 결정을 내리면 그냥 올인해요. 절대— 그냥 탄창을 다 비워 버려요. Mark가 직접 찾아와 데려가고, 두 분이 이 조직 전체를 다시 세우기 시작한 바로 이 시점에 벌어진 일도 저는 그렇게 느꼈어요.

Wang Mark는 실패는 중요하지 않다는 걸 정말 체화한 것 같아요. 중요한 건 이길 때 얼마나 크게 이기느냐예요. 이런 전체적인 관점 덕분에 Mark는 많은 상황에서 정말로 두려움 없이 움직일 수 있는 것 같아요. 큰 위험을 많이 감수하는 데 아주 익숙한 사람이거든요.

Senra Mark가 한 멋진 말이 있잖아요. “모든 게 계속 바뀌는 세상에서 가장 큰 위험은 아무 위험도 감수하지 않는 것이다.”

Wang 네, 바로 그거예요. Mark는 그걸 꽤 깊이 체화했다고 생각해요. 어떤 의미에서는 Meta가 Google과 훨씬 더 비슷해 보이는 세계도 분명히 있을 수 있었어요. 더 느리게 움직이고, 더 관료적이고, 회사로서 아주 다른 모습인 세계요. 그런데 Mark는 이런 교훈 몇 가지를 아주 깊이 체화했기 때문에 회사를 역동적이고, 계속 움직이고, 살아 있는 상태로 유지해요.

Senra 창업자로서 Scale을 운영하던 때와, 지금 Mark와 함께 이 연구소를 다시 창업하고 있는 때를 놓고, 그 두 환경에서 일에 접근하는 방식이 어떻게 다른지 자세히 이야기해 주세요.

58:13 — 창업자에서 코치로

원제: From founder to coach · 58:13

Wang Scale에서 제가 아주 깊이 체화한 생각이 하나 있어요. 이 조언을 어디서 들었는지는 기억도 안 나는데, 좋은 창업자가 되려면 모든 일을 할 줄 알아야 한다는 생각이었어요. 저는 회사의 사소한 것 하나하나가 어떻게 이뤄지고 어떻게 돌아가야 하는지에 대해 아주 확고한 관점이 있었어요. 그 결과 회사는 철저하게 제 노력과 제 관점의 산물이 됐어요. 그 관점이 회사 곳곳에서 온갖 방식으로 드러났죠. 하지만 그 때문에 제가 아주 큰 병목이 되기도 했어요.

Wang 회사 입장에서는 거기에 장점도 있고 단점도 있어요. 그래도 회사를 시작하는데 그게 처음 하는 창업이라면, 분명히 그 방식을 택해야 한다고 생각해요. 그 방식을 택하지 않을 때보다 성공할 가능성이 훨씬 높거든요.

Senra Scale이 첫 회사였죠.

Wang Scale이 제 첫 회사예요.

Senra 네.

Wang 그런데 Meta에서는 과제가 아주 달랐어요. 아주 짧은 시간에 아주 많은 걸 해내야 했거든요. 연구소 안에서 이른바 “모든 일을 하는” 사치를 누릴 여유가 없었어요. 저는 분명히 AI 연구자가 아니에요. 제품 디자이너도 아니고요. 조직이 성공하는 데 결정적인 이런 역할들, 저는 그중 어느 것도 아니에요.

Wang 그래서 Meta에서는 확실하게 이런 철학을 택했어요. 뛰어난 사람들을 채용할 수 있는 환경을 어떻게 만들 것인가. 그게 1번 과제였어요. 모든 분야에 걸쳐 각자 자기 분야의 정점에 있는, 명석하고 뛰어난 사람들을 채용하는 것이요.

Senra Meta에서는 왜 그게 가능하다고 보세요? 그냥 자원이 더 많아서인가요? 왜 그게 되는 거죠?

Wang MSL(Meta Superintelligence Labs)을 세우던 순간에는 사람을 끄는 매력이 있었다고 생각해요. 아주 아주 작은 팀으로 연구소를 처음부터 만들 기회가 있었어요. 그리고 우리가 어디로 가는지에 대해 확고한 관점이 있었어요. 바로 개인 초지능(personal superintelligence)이요. 그 관점이 사람들에게 와닿았다고 봐요.

Wang AI를 하는 사람은 누구나 사람들을 돕고 싶어 해요. 결국에는 자기 일이 엄마나 할머니, 할아버지에게 의미 있는 무언가가 되기를 바라고, 세상 모든 사람에게 의미 있는 무언가가 되기를 바라죠. 그리고 이 일을 Meta의 자원으로 하니까 기회가 있었어요. 컴퓨팅(compute)에서 병목이 생길 일이 없었어요. 인프라에서도, 유통(distribution)에서도 병목이 생길 일이 없었고요.

Wang 스타트업이 흔히 병목을 겪는 지점들에서 병목을 겪지 않아도 됐던 거죠. 그러면서도 자기 도장을 찍고, 큰 영향력을 행사하고, 직접 모양을 빚어 갈 수 있는 무언가를 진짜로 만들 기회였어요. 그게 많은 사람에게 꽤 신나는 일이었다고 생각해요.

Senra 그래서 Mark가 말도 안 되는 돈을, 말도 안 돼 보이는 돈을 들여서 최정상급 인재 몇 명을 데려오기로 하는 거군요. 그 최정상급 인재들이 또 다른 최정상급 인재를 차례로 데려온다는 걸 아니까요. 그래도 출발점으로는 그 사람들이 있어야 하고요. 맞죠?

Wang 네, 맞아요. 그리고 그 대목에서 어쩌면 잘 알려지지 않은 점이 하나 있어요. OpenAI와 Anthropic의 주식 가치가 많이 올랐잖아요. 그래서 이 사람들이 OpenAI나 Anthropic에 그대로 남았다면 얼마를 벌고 있었을지 따져 보면, 그것도 큰돈이었어요. 그래서 많은 인재에게는 보상만 놓고 보면 여러모로 결국 본전에 가까웠다고 생각해요.

Wang 물론 이것도 비슷한 얘기라고 생각해요. 주식 가치가 엄청나게 오른 이런 연구소들의 초기 직원이나 초기 연구자들이 보상을 얼마나 받고 있는지, 우리 중 많은 사람이 잘 생각해 보지 않거든요. 우리는 가장 명석한 사람들을 데려오고 채용한다는 믿음 하나에 전부를 걸고 이 일을 시작했어요. 그게 첫 번째 기둥이에요. 개인 초지능이 두 번째고요. 그리고 사람들이 최고의 성과를 내는 환경을 어떻게 만들 것이냐 하는 거예요.

Wang Meta와 MSL에서 저는 말하자면 이른바 “전통적인 관리”를 훨씬 많이 하고 있어요. 제가 많이 고민하는 게 이런 것들이거든요. 비범하고 아주 아주 특별한 이 명석한 사람들이 모두 제 몫을 하면서 자기 재능을 최대한 펼칠 수 있는 환경을 어떻게 만들 것인가. 어떤 면에서는 거의 코치에 훨씬 가깝게 생각하고 있어요. Scale에서는 아주 달랐어요. 제가 작가(auteur)였어요. 우리가 하는 모든 일에 제 관점이 드러나야 하는 사람이었죠.

Senra 코치처럼 느낀다는 얘기를 좀 더 해 주세요.

Wang 제 일은 첫째로 북극성(north star), 그러니까 우리가 가려는 방향을 정하도록 돕는 거라고 생각해요. 다시 말하지만 개인 초지능, 소비자 AI에서 이기는 것, 모든 사람에게 의미 있는 AI를 만드는 것이요. 그다음은 팀 안에서 특별한 재능을 알아보는 거예요. 그리고 그 사람들이 그 재능을 최대한 펼칠 수 있도록 환경과 자원을 주는 거죠.

Wang 대기업이 흔히 망치는 게 하나 있다고 생각해요. 대부분의 대기업에는 비범한 사람들이 있어요. 그런데 그 사람들이 최고의 성과를 낼 수 있는 권한을 받지 못해요. 그래서 더 작은 회사나 스타트업이나, 어디가 됐든 다른 곳으로 떠나는 경우가 많아요.

Senra 아까 Jeff Bezos의 주주 서한 얘기를 하셨잖아요. 그것도 Bezos가 되풀이하던 말이에요. 제가 읽은 Bezos에 관한 책들에도, 주주 서한에도 다 나와요. 뛰어난 사람들이 있어도 그 사람들이 무언가를 만들 수 없으면 떠난다는 거죠.

Wang 네, 바로 그거예요. 그리고 AI는 아주 특별한 거예요. 이제는 “연구”라는 말이 거의 아무 의미도 없는 것처럼 느껴지죠. 하지만 정의상, 인류는 이 모델들이 무엇을 할 수 있는지, 이걸로 무엇을 할 수 있는지 그 한계를 몰라요. 이 모델들은 우리가 아주 잘 이해하지는 못하는 미지의 인공물이에요. 그러니까 이건 진짜로 과학이고 연구예요.

Wang 우리는 이 기술로 무엇을 할 수 있는지, 무엇을 만들 수 있는지 그 한계를 탐색하고 있어요. 그건 시행착오를 많이 거쳐야 하는 과정이에요. 명석한 사람들이 대단한 통찰을 얻어야 하는 과정이기도 하고요. 이 과정을 아주 운영 집약적인 과정처럼 생각해서는 안 되는 일이에요. 사람들이 최고의 성과를 내려면 공간과 시간과 자원이 있어야 해요.

Wang 저는 이걸 여러 차원에서 생각해요. Nat Friedman은 정말 명석한 사람이에요. 앞서 말했듯이 Muse는 상당 부분이, 그러니까 Muse에 한 사람의 단일한 관점이 드러났다면 그 사람은 Nat이에요. 그러니 Nat이 그 모든 걸 온전히 펼칠 수 있는 자리에 있는 게 중요해요.

Wang 그리고 우리에게는 명석한 연구자들이 있어요. 그 사람들에게는 아주 아주 흥미로운 아이디어가 있어요. 그 사람들이 그 아이디어를 탐색할 수 있는 환경을 어떻게 만들 것인가. 그 아이디어 대부분은 잘 안 될 거예요. 몇몇은 엄청나게 잘될 거고요. 잘되는 경우가 그 모든 투자를 정당화해 줘요.

Wang 그러니까 말하자면 문제에는 두 종류가 있어요. 그 비유가 다이아몬드 채굴이냐, 고층 빌딩 짓기냐예요. 지금 하는 일들의 보상이 어떤 분포를 따르느냐에 달려 있어요. 어떤 분야는 분포가 극단적인 멱법칙(power law)을 따라요. 하는 일 대부분은 거의 쓸모가 없지만, 어떤 일은 말 그대로 나머지 전부보다 100만 배 더 가치 있을 수 있어요.

Wang 감을 잡자면 VC가 다이아몬드 채굴형 산업의 좋은 예라고 생각해요. 특별한 아이디어를 알아보고 끝까지 밀고 갈 수 있느냐가 전부거든요.

1:05:55 — Alexandr의 19번째 생일 파티에 모인 미래의 억만장자들

원제: The future billionaires at Alexandr's 19th birthday party · 1:05:55

Senra 그건 쉽죠. 19번째 생일 파티에 가 보기만 하면 되잖아요.

Wang 네, 그건 진짜 믿기 어려운 일이에요.

Senra 제가 방금 대체 무슨 얘기를 한 건지 모르는 청취자들을 위해서 짧게 얘기해 주실래요? 19번째 생일 파티에 누가 있었는지, 그리고 그 테이블에 둘러앉은 사람 전원에게 투자했다면 왜 좋은 베팅이었을지요.

Wang 이건 생각해 보면 정말 말도 안 되는 일이에요. 제 19번째 생일 파티 때 저는 MIT 1학년이었어요. 1월이었고요. HRT(Hudson River Trading)라는 트레이딩 회사에서 겨울 인턴을 하고 있었어요. 10명, 12명쯤 있었는데, 거의 다 Harvard나 MIT 학생이었어요. 대부분은 여러 수학·과학 대회나 컴퓨터 과학 대회에서 이미 서로 알던 사이였어요.

Wang 다른 사람들을 꼽자면 Jeffrey Yan이 있었는데, 나중에 Hyperliquid를 창업해서 크게 성공했어요. Scott Wu는 Cognition을 창업해서 크게 성공했고요. 거기 있던 또 한 사람은 Jesse Zhang인데, Decagon을 창업해서 역시 꽤 성공했어요. 또 한 사람은 Vicky Yei(자막 표기)인데, 제가 보기에 명석한 연구자이고 Anthropic에서 일해요. 다들 엄청나게 재능이 넘쳤어요.

Wang 실은 요전에 HRT 창업자와 얘기를 나눴는데요, 그나저나 HRT 자체도 지금 엄청 잘나가요. 믿기 어려울 정도예요.

Senra HRT는 뭐 하는 회사예요?

Wang HRT는 자기자본 트레이딩 회사(proprietary trading firm)예요. 자기 돈으로 트레이딩을 하죠. 2026년 2분기에 매출이 110억 달러였고, 이익은 80억 달러였던 걸로 아는데, 역대 최고 기록이에요. HRT에서 일하는 사람은 1,000명이 안 되는 걸로 알아요. 진짜 믿기 어렵죠.

Wang 그런데 요전에 HRT 창업자를 만났더니, “아, 우리 이제 비상장 투자를 좀 시작하려고요” 하는 얘기를 하더라고요. 그래서 제가 그랬죠. “그냥 인턴들한테 투자하세요. (웃음) 인턴 전원이 시드 투자금을 받는 거예요.”

Senra 멋지네요.

Wang 저는 수학, 과학, 컴퓨터 과학 대회와 올림피아드를 하면서 자랐어요. 그러면서 미국 전역에서 이런 걸 하는 온갖 사람들을 알게 됐어요. 같이 대회에 나가던 사람들이 이렇게 크게 성공하는 걸 보니 꽤 비현실적이에요.

1:08:04 — 다이아몬드 채굴 대 고층 빌딩 짓기

원제: Diamond mining vs. building skyscrapers · 1:08:04

Senra 앞으로 몇십 년 동안 여러분 모두가 무엇을 해낼지 보는 게 정말 흥미로울 거예요. 제가 말을 끊기 전에, 다이아몬드 채굴이랑 고층 빌딩 얘기에서 더 하실 말씀이 있었나요?

Wang 요컨대 이런 거예요. 그 일이 멱법칙형 보상을 주느냐, 그러니까 어떤 일은 말 그대로 투자한 것의 100만 배를 돌려주느냐. 아니면 고층 빌딩 짓기에 더 가까우냐. 저는 데이터 주석 작업(data annotation)이나 데이터 사업이 이쪽에 더 가깝다고 설명하겠어요. Amazon Prime 배송도 또 다른 예예요. 이런 일은 보상이 꽤 선형적이라서, 그 일을 정말 아주 잘 해내는 프로세스를 만들어 내야 해요.

Wang 고층 빌딩을 짓는다면 그건 아주 운영 중심의 사업이에요. 그 과정에서 효율을 마지막 한 방울까지 짜내는 게 전부예요. 과정을 들여다보면서 “이쪽은 이렇게 하면 2% 더 효율적으로 만들 수 있고, 저쪽은 1%, 또 저쪽은 0.5% 더 효율적으로 만들 수 있겠다” 하고 찾아내는 거죠. 그렇게 최적화를 마지막 한 방울까지 다 짜내려고 하는 거예요.

Wang 그리고 다이아몬드 채굴이 있어요. 이건 “자, 여러분, 다들 나가서 각자 미친 아이디어를 마음껏 시도해 보세요” 하는 쪽에 가까워요. 그러면서 가능성 있어 보이는 아이디어를 키워 주기만 하는 거죠.

Senra 지금 Meta에서 하고 계신 일이 그거라고 느끼시는 거군요.

Wang 제가 Meta에서 하고 있다고 느끼는 게 그거예요. 그리고 대체로 고층 빌딩 짓기 쪽이 제가 Scale에서 하고 있다고 느꼈던 일이에요. 그게 이 커다란 패러다임 차이예요.

1:09:21 — Alexandr의 직속 보고자가 200명이 넘는 이유

원제: Why Alexandr has more than 200 direct reports · 1:09:21

Senra 다시 코칭 얘기로, 그러니까 지금 Meta에서 관리하는 방식이 Scale 때와 본질적으로 어떻게 다른지로 돌아가 볼게요. 직속 보고자(direct report)가 왜 그렇게 많아요? 직속 보고자가 뭐, 100명쯤 되나요? 직속 보고자가 몇 명이에요?

Wang 네, 200명이 넘는 것 같아요. 네.

Senra 어떻게요? 그리고 왜요?

Wang 다시 그 얘기로 돌아가면, MSL의 창립 명제 중 하나이자 이 연구소를 다시 세우면서 우리가 하고 싶었던 일은 이거였어요. 인재 밀도를 어떻게 아주 아주 높게 가져갈 것인가. 이 명석한 사람들 다수에게 최고의 성과를 낼 수 있는 최고의 장소를 어떻게 만들어 줄 것인가. 그리고 기술 중심의 조직을 어떻게 만들 것인가. 기술 인력이 최고의 성과를 내고, 필생의 작업을 진짜로 할 기회를 갖는 조직이요.

Wang 이를 위한 설계 원칙 중 하나가 조직을 아주 평평하게 만드는 거였어요. 사실상 TBD라는 그룹에 우리가 채용한 연구자 전원이 저에게 직접 보고해요. 이건 이 조직이 반관료주의라는 사실을 드러내는 선언에 가까워요. TBD는 말 그대로 반관료주의예요.

Wang 요점은 이거예요. 우리는 명석한 사람들을 채용하고 있고, 여러분은 모두 아주 아주 뛰어난 일을 해낼 수 있다는 걸 분명히 보여 줬어요. 여러분은 지금까지의 커리어에서 이미 그걸 해냈어요. 그러니 뛰어난 일을 하게 하려고 제가 여러분을 시시콜콜 관리할 필요가 없어요. 여러분은 혼자서도 그걸 해낼 수 있어요.

Wang 우리에게 필요한 건 기술 리더십이에요. 그래서 여러분 중 몇 명은 각자 그룹의 기술 방향을 명확하게 정하는 책임을 맡게 될 거예요. 우리는 일종의 포드(pod) 구조로 일해요. 여러 포드가 있고, 포드마다 기술 리드가 있어서 기술 결정에서 의견이 갈리면 그 사람이 결론을 내려요. 그러니까 기술 리더십 구조는 갖춰져 있어요. 하지만 이른바 “인력 관리” 관점이나 관료 체계 관점에서 보면, 우리는 그냥 반관료주의예요.

Wang 그리고 이 방식의 다른 한 부분은, 우리가 집단으로 내리는 결정이 아주 많다는 거예요. 우리는 토론을 원해요. 명석한 사람들이 아주 높은 밀도로 모인 그룹이니까요. 무엇이 옳은 길이라고 생각하는지 다 같이 논의하는 그런 대화를 하고 싶어요. 연구소에 있는 사람은 모두 뛰어난 일을 해냈어요. 그래서 이 모든 의견을 듣고 싶고, 우리 모두가 최선의 길이라고 믿는 결론에 도달하고 싶어요.

Wang 그러니 팀을 운영하는 방식으로는 확실히 관례에서 벗어나 있어요. 제가 200명이 넘는 사람들에게 최고의 매니저라고 하면 거짓말이겠죠. 하지만 요점 중 하나는 이 사람들에게 필요한 건 매니저가 아니라 좋은 환경이라는 거예요. 다들 명석해요. 다들 아주 유능해요. 그냥 마음껏 솜씨를 부릴 공간만 있으면 돼요.

Senra 네. 그럼 코치는 아닐 수도 있겠네요. 그 사람들이 훌륭한 일을 할 수 있도록 훌륭한 환경을 맡아 가꾸는 청지기(steward)에 가까운 거죠.

Wang 네, 바로 그거예요.

Senra Alex, 정말 최고였어요. 시간 내 주셔서 고마워요.

Wang 네.

Senra 이번 에피소드 즐겁게 들으셨길 바라요. 어디서 듣고 계시든 구독하고 리뷰 남기는 거 잊지 마세요. 그리고 제 다른 팟캐스트인 Founders도 꼭 들어 보세요. 저는 거의 10년 동안 역사상 가장 위대한 기업가들의 전기를 400권 넘게 집요하게 읽으면서, 여러분이 자기 일에 써먹을 수 있는 아이디어를 찾아 왔어요. 이 쇼에서 듣는 게스트 대부분도 처음에는 Founders를 통해 저를 알게 됐어요.