구조조정을 통해 비용을 줄여 투자비를 확보하고 줄어든 생산성은 AI로 해결하겠다고 나선 것이다.
15일 IT업계에 따르면 메타는 전체 직원을 대상으로 한 대규모 구조조정에 나설 계획이라고 밝혔다.
최대 20%에 달하는 인력이 감원될 것으로 전망되는데, 이는 지난해 말 기준 약 7만9000명 직원 중 1만5800~1만6000명 규모다.
2022~2023년 '효율의 해' 당시 2만1000명 이상 감원 이후 최대 수준이다.
구조조정의 배경에는 폭발적으로 증가한 AI 인프라 투자 비용과 이로 인한 생산성 향상이 있다.
메타 최고경영자(CEO) 마크 저커버그는 올해 1월 "과거 큰 팀이 필요했던 프로젝트를 이제 한 명의 뛰어난 인재가 해낼 수 있다"고 언급했다.
메타는 2028년까지 데이터센터 건설에 6000억 달러(약 840조원)를 투자할 계획이며, 중국 AI 스타트업 '마누스'를 최소 20억 달러에 인수하고, AI 에이전트용 소셜 네트워크 '몰트북'을 사들였다.
그러나 라마4 모델 개발에서 벤치마크 부정확성과 최대 모델 '비헤모스' 포기 등 차질이 발생하면서 비용 부담이 커졌다.
메타의 움직임은 빅테크 업계 전반의 트렌드를 반영한다.
아마존은 지난 1월 전체 직원의 10%(약 1만6000명)를 감원한다고 발표했으며, 블록(구 스퀘어)은 직원 수를 절반으로 줄이는 구조조정을 진행 중이다.
잭 도시 블록 CEO는 "AI 도구 덕분에 더 적은 인원으로 더 많은 일을 할 수 있다"고 밝힌 바 있다.
이들 기업의 공통 원인은 AI 훈련 및 운영 비용의 급증으로, 수익성을 압박하고 있다.
최첨단 거대언어모델(LLM) 훈련 비용은 2020년 이후 3500% 이상(35배) 폭증했다.
2020년 GPT-3 훈련 비용은 200만~400만 달러 수준이었으나, 2023년 GPT-4는 1억 달러 이상, 구글 제미나이는 최대 1억9100만 달러에 달했다.
오픈AI의 경우 2024년 모델 훈련에만 30억 달러를 지출했다.
2022년 PaLM(540B) 모델 훈련 비용이 약 1200만 달러였던 데 비해, 2024~2025년 라마 3.1(405B)은 1억7000만 달러, 그록 2는 1억700만 달러로 추정된다.
2020년 이후 평균 35배 이상 상승한 것으로 추정된다.
오픈AI의 2024년 총 지출은 90억 달러로, 이 중 훈련 비용이 30억 달러, 추론 비용이 20억 달러를 차지했다.
전체 AI 비용은 2022년 대비 최대 40배 증가했다.
AI 모델의 사용자 쿼리 처리 비용은 효율화로 인해 급락하고 있다.
토큰당 가격은 2022~2024년 동안 1M 토큰당 12달러에서 2달러 미만으로 6배 이상 하락했으며, GPT-3 이후 최대 1000배 효율 개선이 이뤄졌다.
이러한 비용 구조는 AI 비즈니스의 '경제성'을 깨뜨리고 있다.
오픈AI는 2024년 수익 40억 달러를 올렸으나 비용이 90억 달러로 50억 달러 적자를 기록했다.
퍼플렉시티도 수익의 164%를 AI 비용으로 지출하며 손실을 보고 있다.
토큰당 가격 하락은 사용자에게는 혜택이지만, 기업 입장에서는 수익이 2022년 대비 10배 가까이 줄고 개발 비용은 40배 이상 증가한 '불균형'을 초래한다.
올해는 AI 개발 비용이 GPT-5급 모델에서 최대 10억 달러까지 치솟을 것으로 예상되는 만큼, 빅테크의 구조조정 물결은 계속될 가능성이 점쳐진다.
아주경제=김성현 기자 minus1@ajunews.com
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