“역대 최고”라더니 — 내부 메모와 보도의 온도 차이

2026년 2월, 메타 슈퍼인텔리전스 랩(MSL)의 프로덕트 매니저 메건 푸(Megan Fu)가 내부에 배포한 메모에는 이런 문장이 있었습니다. “아보카도는 현재까지 메타가 만든 가장 뛰어난 사전훈련 기반 모델(most capable pre-trained base model to date)입니다.” 이 메모는 The Information이 직접 열람해 2026년 2월 4일 보도한 1차 자료입니다. 아직 포스트트레이닝도 끝나지 않은 상태에서 오픈소스 경쟁 모델 전체를 앞섰고, 지식·시각 인식·다국어 성능에서는 이미 완성된 일부 모델과도 겨룰 수 있다는 내용이었습니다.

그런데 한 달 뒤인 3월 12일, 뉴욕타임스는 “추론·코딩·작문에서 경쟁사 대비 성능이 부족하다”며 출시가 최소 5월로 연기됐다고 보도합니다. 같은 모델을 두고 “역대 최고”와 “성능 미달”이 한 달 사이에 공존하는 이상한 상황이 된 겁니다.

핵심은 사전훈련(pre-training)과 포스트트레이닝(post-training)이 완전히 다른 평가 기준이라는 점입니다. 사전훈련은 대규모 데이터에서 패턴을 익히는 1단계, 포스트트레이닝은 실제 사용자 지시에 맞게 모델을 다듬는 2단계입니다. The Decoder의 보도에 따르면, 아보카도는 포스트트레이닝 전 단계에서도 이미 Maverick 대비 10배, Behemoth 대비 100배 컴퓨팅 효율을 달성했습니다(출처: The Decoder, 2026.02.05). 효율은 인상적이었지만, 포스트트레이닝을 거친 완성 모델과의 정면 비교에서는 기대에 못 미쳤습니다.

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Gemini 2.5는 넘었는데 왜 연기됐나 — 성능 구간의 함정

이 부분이 대부분의 보도에서 흐릿하게 다뤄진 지점입니다. 뉴욕타임스 원문에는 이렇게 나옵니다. “아보카도는 메타의 이전 모델을 앞섰고, 2025년 3월 출시된 구글의 Gemini 2.5 기준도 통과했다. 그러나 2025년 11월 출시된 Gemini 3.0 수준에는 미치지 못했다(NYT, 2026.03.12).” 로이터도 같은 내용을 별도 소식통을 인용해 확인했습니다(Reuters, 2026.03.12).

아보카도가 통과한 기준 vs 못 넘은 기준

결국 아보카도의 현재 성능은 Gemini 2.5와 Gemini 3.0 사이에 위치합니다. 이게 왜 연기로 이어졌는지는 간단합니다. 메타가 목표로 삼는 “프런티어 모델”이란 현재 최고 성능과 실질적으로 경쟁하는 수준을 의미하기 때문입니다. Gemini 2.5를 넘었다는 건, 2025년 3월 기준 경쟁에서는 합격이지만 2026년 3월 시장에서는 이미 구세대 기준이 되어버렸습니다.

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TBD랩이 따로 노는 이유 — 조직 분리가 가져온 충돌

메타에서 아보카도를 만드는 곳은 TBD랩(TBD Lab)입니다. 스케일AI 창업자 알렉산드르 왕(Alexandr Wang, 29)이 이끄는 이 조직은 약 100명 규모이며, 메타의 다른 팀과 구별되는 특징이 있습니다. CNBC의 2025년 12월 보도에 따르면, TBD랩 멤버들은 메타 전 직원이 쓰는 사내 소셜 네트워크인 Workplace조차 사용하지 않습니다. 주커버그 사무실 근처에서 마치 별도의 스타트업처럼 운영되고 있다고 여러 내부 소식통이 전했습니다.

왕 vs Cox·Bosworth — 드러난 내부 갈등

TechloyのMarch 2026 보도는 아보카도 지연의 또 다른 축을 보여줍니다. 알렉산드르 왕과 메타 최고제품책임자 크리스 콕스(Chris Cox), 최고기술책임자 앤드류 보스워스(Andrew Bosworth) 사이에 아보카도가 광고 사업을 어떻게 지원해야 하는지에 대한 내부 의견 충돌이 있었다는 겁니다. 주커버그는 이에 대응해 보스워스 산하에 별도의 AI 엔지니어링팀을 새로 만들기로 내부 발표까지 했습니다.

모델을 잘 만드는 것과 그 모델을 메타 제품에 잘 통합하는 것은 다른 문제입니다. 아보카도의 출시 연기가 성능만의 이유가 아닌, 조직 통합 실패의 비용이기도 하다는 게 이 지점에서 보입니다.

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라마4 벤치마크 조작이 아보카도에 남긴 것

아보카도를 이해하려면 그 직전 작인 라마4(Llama 4)의 실패를 알아야 합니다. 메타 전 최고 AI 과학자 얀 르쿤(Yann LeCun)은 2026년 1월 파이낸셜타임스와의 인터뷰에서 이렇게 말했습니다. “결과가 약간 조작됐습니다(Results were fudged a little bit). 팀이 서로 다른 벤치마크에 서로 다른 모델을 사용해 수치를 부풀렸습니다.” 이 발언은 The Decoder와 Slashdot 등 복수 매체가 2026년 1월 초 보도로 확인했습니다.

이 사건이 아보카도 개발에 남긴 실질적 영향은 두 가지입니다. 첫째, 외부 발표 전 내부 검증 기준이 훨씬 높아졌습니다. “경쟁사 대비 실질적으로 앞선다”는 확신 없이는 출시하지 않겠다는 분위기가 팀 전체에 형성됐습니다. 둘째, 이 사태가 얀 르쿤의 퇴사(2025년 11월)와 메타 AI 조직 전면 재편의 계기가 됐고, TBD랩이라는 완전히 새로운 구조가 만들어졌습니다. 즉 아보카도는 라마4의 실패를 딛고 만들어진 모델인 동시에, 그 실패 때문에 높아진 기준을 넘어야 하는 이중 압박을 받고 있습니다.

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Gemini 라이선스 논의의 진짜 의미

뉴욕타임스와 로이터가 동시에 보도한 내용 중 가장 흥미로운 부분입니다. 메타 AI 부문 리더들이 아보카도 개발을 이어가는 동안 메타의 AI 제품 구동에 구글 Gemini를 임시 라이선스하는 방안을 논의했다는 겁니다(Reuters, 2026.03.12; NYT, 2026.03.12). 아직 최종 결정은 없다고 했지만, 이 논의 자체가 의미하는 바가 있습니다.

자사 모델 출시 전 경쟁사 API를 쓰는 게 현실적으로 가능한 이유

메타는 2025년 8월 구글과 100억 달러 이상의 클라우드 딜을 체결했습니다(CNBC 보도). Gemini 라이선스 논의가 현실적인 옵션이 될 수 있는 배경이 여기에 있습니다. 자사 모델을 다듬는 동안 Meta AI 앱, WhatsApp AI, Instagram AI 등 이미 수억 명이 사용하는 제품의 품질을 공백 없이 유지하는 것이 메타 입장에서는 훨씬 큰 사업적 우선순위입니다.

메타 주가는 연기 보도 직후 3% 하락했고, 시전가 기준 $632.15를 기록했습니다(Reuters, 2026.03.12). 수십억 달러를 쏟아부었는데 경쟁사 AI를 빌려 써야 할지 고민 중이라는 보도가 투자자에게 어떻게 읽히는지 숫자가 보여줍니다.

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오픈소스 포기가 메타에 실제로 불리한 이유

아보카도는 라마 시리즈와 달리 폐쇄형(proprietary) 모델로 출시될 가능성이 높습니다. 주커버그와 왕이 지난 여름부터 이 방향으로 기울었다는 건 NYT가 보도했고, Bloomberg도 2025년 12월에 같은 내용을 확인했습니다. 표면적 이유는 두 가지입니다. 딥시크(DeepSeek)가 라마 아키텍처를 활용해 R1 모델을 만들었다는 점, 그리고 오픈소스로 공개했을 때 수익화 경로가 불분명하다는 점입니다.

아보카도 이후를 이미 준비 중인 이유

흥미롭게도 Techloy의 보도에 따르면, 메타는 아보카도의 다음 모델 이름까지 이미 정해뒀습니다. 코드명은 ‘수박(Watermelon)’입니다. 과일 시리즈가 이어지는 셈인데, 이건 단순한 네이밍 유머가 아니라 메타가 단일 모델 출시에 의존하는 구조에서 벗어나 연속적인 릴리스 로드맵을 갖추려 한다는 신호입니다.

메타 대변인이 로이터에 전한 말 — “다음 모델이 좋을 것이지만, 더 중요한 건 우리가 얼마나 빠른 속도로 나아가고 있는지를 보여주는 것입니다” — 도 같은 맥락입니다. 단 한 번의 대박 모델이 아니라 꾸준한 속도전으로 승부를 보겠다는 전략 선언으로 읽힙니다.

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자주 묻는 질문

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마치며

아보카도 연기를 “메타가 또 실패했다”는 프레임으로만 보면, 이 상황의 절반밖에 못 봅니다. 사전훈련 기준으로는 역대 최고 효율을 달성한 모델이 포스트트레이닝 이후 실전 벤치마크에서 목표에 못 미쳤다는 게 정확한 그림입니다. 게다가 Gemini 2.5는 이미 넘어선 상태입니다.

더 주목할 부분은 조직입니다. TBD랩이 Workplace도 쓰지 않는 분리된 구조로 운영되고, 내부적으로 모델 개발 방향과 광고 통합 방식을 두고 리더십 간 충돌이 있었다는 사실은 대부분의 한국어 보도에서 빠져 있습니다. 성능이 아니라 조직과 전략이 병목이라면, 5월 출시도 장담할 수 없습니다.

솔직히 말하면, 메타가 $1,350억 설비투자를 예고하고 스케일AI에 $143억을 쏟아붓고도 Gemini 3.0 수준에 못 미치는 건 숫자만 봐서는 이해가 안 됩니다. 조직이 제대로 작동하지 않을 때 돈은 속도를 만들지 못합니다. 아보카도 출시 후 실제 벤치마크가 공개되는 시점이, 메타 AI의 진짜 체력을 확인하는 첫 번째 기준점이 될 겁니다.

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본 포스팅 참고 자료

1. The New York Times — “Meta Delays Rollout of New A.I. Model After Performance Concerns” (원문 링크, 2026.03.12)
2. Reuters — “Meta pushes AI model ‘Avocado’ rollout to May or later” (원문 링크, 2026.03.12)
3. CNBC — “From Llamas to Avocados: Meta’s shifting AI strategy” (원문 링크, 2025.12.09)
4. The Decoder — “Meta’s internal memo signals AI comeback after rocky year” (원문 링크, 2026.02.05)
5. Techloy — “Meta Delayed Its Avocado AI Model — Here’s Where the Project Stands Now” (원문 링크, 2026.03.13)
6. The Decoder — “Yann LeCun: Results were fudged” (원문 링크, 2026.01.03)