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'성능경쟁→통합실전'…메타, 혁신 AI 에이전트 '마누스' 인수

'성능경쟁→통합실전'…메타, 혁신 AI 에이전트 '마누스' 인수

메타 로고. FILE PHOTO: The logo of Meta is seen in Paris, France ⓒ 로이터=뉴스1

(서울=뉴스1) 김민석 기자 = 메타가 중국·싱가포르 기반의 인공지능(AI) 에이전트 스타트업 마누스(Manus) 인수를 통해 페이스북·왓츠앱·인스타그램 등 자체 플랫폼에 '범용 AI 에이전트' 통합에 나선다.

마누스 모기업은 버터플라이 이펙트(Butterfly Effect·나비 효과)로 2022년 4월 베이징에 설립됐다. 마누스는 중국 베이징·우한에 개발 거점을 두다 올해 7월 싱가포르로 본사를 이전했다.

30일 IT 업계에 따르면 메타는 마누스를 인수한다고 29일(현지시간) 발표했다.


양사는 구체적인 거래 조건을 밝히지 않았다. 업계는 마누스가 올해 4월 5억 달러(약 7000억 원)의 기업 가치를 인정받은 점과 인수 직전 20억 달러 기업 가치로 신규 펀딩을 추진 중이었던 점을 고려해 수십 억 달러 규모로 추정했다.

알렉산더 왕 메타 최고AI책임자(CAIO)는 "마누스는 강력한 에이전트 구축에 세계적인 수준"이라며 "놀라운 AI 제품 구축에 도움을 줄 것"이라고 말했다.

AI 에이전트 마누스. CHINA-TECHNOLOGY-AI-MANUS ⓒ AFP=뉴스1

마누스는 대화형 AI 챗봇을 넘어 시장조사·코딩·데이터 분석 등 복잡한 업무를 독립적으로 수행하는 범용 에이전트를 개발해온 스타트업이다.

메타에 합류 이후에도 샤오 홍 마누스 CEO 체제로 싱가포르에서 계속 운영될 전망이다. 샤오홍 CEO는 메타 부사장(Vice President)으로, 핵심 인력들도 메타에 각각 합류한다.​

'마누스 AI'는 올해 3월 6일 출시 당시 '제2의 딥시크' 기대감을 불렀다. 출시 8개월 만에 1억 2500만 달러의 ARR도 달성했다. 다만 이용자들로부터 자율 코딩 능력이 놀랍지만, AI 에이전트 성능 측면에선 적용이 제한적이고 오류가 잦다는 지적을 받았다.

이차오 피크 지 모니카 연구원이 AI 에이전트 마누스 AI를 소개하는 영상(X 갈무리)

메타의 이번 인수는 AI 투자 대비 수익화에 난항을 겪는 상황에서의 전략적 선택으로 풀이된다. 광고 수익이 98%에 달하는 비즈니스 구조를 AI 에이전트 구독 기반 모델로 전환하려는 목적이라는 분석이다.

범용 에이전인 마누스 AI는 클로드 3.7 등 최상위 LLM과 29개 도구를 결합한 멀티에이전트 시스템을 채택했다.

메타는 마누스 서비스를 독립적으로 운영하면서도 메타 AI·왓츠앱·인스타그램 등에 통합할 계획이다.

샤오 홍 마누스 CEO(공동창업자)는 "메타에 합류해 그간 운영방식 또는 의사 결정 구조를 바꾸지 않으면서 사업을 지속할 수 있게 됐다"며 "이번 거래는 마누스 에이전트의 활용 범위를 전례 없는 규모로 확장하는 계기로 말만 하는 AI가 아닌 행동하고 결과를 만들어내는 AI의 시대를 열겠다"고 했다.

한편 마누스의 싱가포르로 본사 이전은 글로벌 투자 유치와 규제 환경에 대응하기 위한 전략적 선택이라는 분석이 나온다.

마누스는 올해 4~5월 미국 벤처캐피털 벤치마크(Benchmark)가 7500만 달러 투자에 나섰을 때 중국 기업이라는 이유로 미국 재무부의 검토 대상에 오른 바 있다.

마누스는 같은 해 7월 중국 내 120명 직원 중 약 40명의 핵심 인력만 싱가포르로 이전하고 나머지를 해고하는 구조조정을 단행했다.

ideaed@news1.kr

<용어설명>

■ AI 에이전트
AI 에이전트는 환경과 상호작용하고 데이터를 수집·분석한 후 사전 설정한 목표를 달성하고자 필요한 작업을 스스로 결정하고 수행하는 자율 지능형 시스템이다.

■ ARR
ARR(Annual Recurring Revenue·연간 반복 매출)은 구독 기반 비즈니스가 매년 반복 발생시키는 예측 가능한 매출을 의미한다. 현시점에서 구독 고객이 추가로 늘어나거나 줄지 않는다고 가정했을 때 앞으로 1년간 반복적으로 들어올 것으로 예상되는 매출의 값이다.

■ LLM
Large Language Model. 대규모 언어 모델. 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있는 머신 러닝 모델을 말한다. 자연어의 복잡성을 이해할 수 있어 기존 기계 학습 알고리즘보다 정확하다.

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