핵심 요약:
- 메타의 '워터멜론' AI 모델, 수퍼인텔리전스 책임자 알렉산더 왕에 따르면 벤치마크에서 오픈AI GPT-5.5와 동등한 성능
- 워터멜론은 이전 모델 뮤즈 스파크보다 약 10배 많은 연산 사용
- 메타, 2026년 AI 인프라에 1,250억~1,450억 달러 지출 계획
핵심 요약:

메타의 차세대 AI 모델이 오픈AI의 주력 모델인 GPT-5.5와의 성능 격차를 좁히며, 업계 선두권에서 경쟁하기 위한 수년간의 노력에 전환점을 맞았다.
메타 플랫폼스(Meta Platforms Inc.)의 차기 AI 모델 '워터멜론(Watermelon)'이 주요 벤치마크에서 오픈AI의 GPT-5.5와 동등한 성능을 기록했다고 회사의 수퍼인텔리전스 책임자가 목요일 밝혔다. 이는 1,250억 달러 이상의 인프라 투자가 결실을 맺고 있음을 시사한다.
"아보카도 다음 모델인 워터멜론이 현재 훈련 중입니다." 알렉산더 왕(Alexandr Wang) 메타 수퍼인텔리전스 랩스(Meta Superintelligence Labs) 대표가 내부 타운홀에서 이 사안에 정통한 두 명의 관계자에 따르면 이렇게 말했다. "워터멜론은 아보카도보다 약 10배 많은 연산량을 사용합니다."
아보카도는 메타가 4월에 출시한 새 모델 제품군의 첫 번째 모델인 뮤즈 스파크(Muse Spark)의 내부 코드명이었다. 뮤즈 스파크는 벤치마크에서 좋은 성능을 보였지만, 오픈AI나 앤스로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 모델과는 동등하거나 이를 능가하지는 못했다. 왕 연구소장은 워터멜론이 GPT-5.5를 따라잡았다는 주장을 뒷받침하기 위해 업계에서 널리 참조되는 AI 모델 벤치마크를 인용했지만, MMLU, 휴먼에벌(HumanEval) 또는 GPQA 등 어떤 테스트가 사용되었는지는 구체적으로 밝히지 않았다. 오픈AI는 4월 GPT-5.5를 출시했으며 6월 말에는 더욱 강력한 GPT-5.6을 공개했지만, 미국 정부는 보안 문제를 이유로 오픈AI에 일반 출시를 연기해 줄 것을 요청한 상태다.
메타는 투자자들에게 올해 칩, 데이터센터 및 기타 인프라에 1,250억1,450억 달러를 지출할 것이라고 밝혔으며, 이는 앞선 전망치인 1,150억1,350억 달러에서 상향 조정된 수치다. 왕 연구소장의 평가가 사실로 드러난다면, 작년에 왕을 선임해 메타 수퍼인텔리전스 랩스를 이끌도록 하고 최고 AI 인재들에게 각각 수억 달러씩 제안한 마크 저커버그(Mark Zuckerberg) CEO의 전략이 타당했음을 입증하는 셈이 된다.
인재와 연산 능력 총공세
저커버그는 오픈AI, 구글 딥마인드(Google DeepMind), 앤스로픽과의 격차를 좁히는 것을 핵심 우선순위로 삼아왔다. 왕 연구소장은 TBD로 알려진 정예 연구원 팀과 함께 메타가 조용히 구축해온 하드웨어 이니셔티브를 총괄하고 있다. 비즈니스 인사이더(Business Insider)는 앞서 메타가 최고 AI 과학자들에게 지급하는 보상 패키지가 수억 달러에 달한다고 보도한 바 있다.
뮤즈 스파크보다 약 10배 많은 연산을 필요로 하는 워터멜론으로의 도약은 메타가 현재 업계에서 가장 큰 규모로 알려진 훈련용 클러스터에 맞먹는 규모를 구축하고 있음을 보여준다. 뮤즈 스파크 자체도 여러 데이터센터에 걸쳐 상당한 컴퓨팅 자원을 필요로 했으며, 워터멜론으로의 확장은 메타가 현재 마이크로소프트(Microsoft Corp.)와 알파벳(Alphabet Inc.)의 구글(Google)이 운영하는 최대 규모의 클러스터와 견줄 만한 수준에서 운영되고 있음을 시사한다.
AI 레이스가 의미하는 바
독립적인 벤치마크를 통해 확인된다면, 워터멜론의 성능은 메타가 오픈AI의 가장 널리 배포된 모델과 동등한 수준에 도달했음을 의미하지만, 오픈AI는 이미 GPT-5.6으로 한 발 더 나아간 상태다. 투자자에게 남은 과제는 메타가 이러한 속도를 유지할 수 있느냐는 것이다. 회사의 인프라 투자는 2년 전보다 두 배 이상 늘어났으며, 차세대 모델은 더욱 많은 연산 능력을 필요로 할 것이다.
투자자들에게 이는 양방향으로 해석될 여지가 있다. 메타 주가는 막대한 자본 투입이 성과를 내고 있다는 인식, 즉 AI 선두 기업들과의 밸류에이션 격차를 좁히고 있다는 평가에 힘입어 상승할 수 있다. 그러나 2026년 인프라 투자 1,250억~1,450억 달러가 예상 매출의 약 40%를 차지할 정도로 경쟁 비용이 치솟고 있다는 점은 이러한 투자가 언제쯤 수익 성장으로 이어질지에 대한 의문을 제기한다. 한편 오픈AI는 아직 워터멜론과의 벤치마크 비교가 이루어지지 않은 GPT-5.6을 통해 선발주자로서의 이점을 유지하고 있다.
메타는 왕 연구소장의 발언에 대해 논평을 거부했다. 오픈AI는 논평 요청에 응답하지 않았다.
본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.