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최근 메타(Meta)는 데이터 라벨링 전문 스타트업인 스케일AI(Scale AI)에 약 19조 원 규모를 투자하며 지분 49%를 확보했다. 겉보기엔 단순한 재무적 투자처럼 보이지만, 실제로는 인공지능(AI) 산업 패권을 둘러싼 경쟁 구도를 재편할 전략적 행보로 평가된다.

스케일AI는 어떤 회사인가?

스케일AI는 대규모 언어 모델(LLM)과 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF) 등 첨단 AI 모델을 위한 고품질 데이터라벨링 서비스를 제공하는 기업이다. AI 모델의 성능을 극대화하기 위해선 방대한 양의 인간 평가 데이터가 필요하다.

이러한 데이터의 품질을 높이기 위해서는 수많은 사람이 직접 질문에 답하거나, 문장과 대화를 평가하며, 윤리적 문제나 편향성을 판단하는 과정이 필수적이다. 스케일AI는 이 작업을 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 플랫폼을 갖추고 있어 업계 선두주자로 자리매김했다.

실제로 오픈AI(OpenAI), 구글 딥마인드(DeepMind), 일론 머스크의 xAI 등 여러 글로벌 AI 기업들이 오랫동안 스케일AI를 데이터 파트너로 활용해왔다.

그런데 왜 경쟁사들은 등을 돌리고 있는가?

메타가 스케일AI에 대규모 투자를 하면서 전략적 협력 관계가 형성되자, 경쟁 기업들은 크게 세 가지 측면에서 우려를 나타내고 있다.

• 첫째, 데이터 중립성의 훼손이다. 스케일AI가 메타와 긴밀히 연결되면서, 경쟁사들은 더 이상 이 회사를 독립적이고 신뢰할 수 있는 데이터 파트너로 보기 어렵게 됐다.

• 둘째, 정보 유출 가능성이다. AI 분야 경쟁은 데이터가 곧 경쟁력이다. 메타가 데이터 라벨링 업체를 통해 경쟁사의 민감한 정보를 간접적으로 얻을 수 있다는 우려가 커졌다.

• 셋째, 경쟁사에 대한 간접 지원이라는 불쾌감이다. 스케일AI에 지불하는 비용이 경쟁사인 메타의 이익으로 돌아가는 구조가 형성되었다는 점에서, 이를 불편하게 보는 시각이 나타난 것이다.

이로 인해 오픈AI, 딥마인드 등 주요 AI 기업들은 스케일AI와의 협력을 축소하거나 아예 중단하고, 새로운 데이터 라벨링 파트너를 찾기 위해 빠르게 움직이고 있다.

떠나는 고객들, 새로운 수혜자는 누구인가?

스케일AI의 중립성에 금이 가자, 대체 데이터 라벨링 기업들이 빠르게 부상하고 있다. 특히 다음과 같은 신흥 업체들이 AI 업계에서 크게 주목받고 있다.

1. Appen

• 설립: 1996년 (호주 상장 기업)
• 특징: 긴 업력과 글로벌 네트워크를 바탕으로 수십만 명의 데이터 라벨링 워커를 보유하고 있다. 아마존, 마이크로소프트, 구글과 같은 글로벌 빅테크와 협업하며 높은 신뢰도를 확보한 상태다.

2. Mercor

• 설립: 2022~2023년
• 특징: 빠르게 인력을 확장할 수 있는 유연한 라벨링 인력 매칭 플랫폼을 운영한다. AI 분야에서 ‘AI 시대의 우버(Uber)’라는 별칭을 얻으며 빠르게 성장하고 있다.

3. Sapien

• 설립: 2023년
• 특징: LLM 모델의 편향성, 윤리성, 신뢰성 등을 평가하는 정교한 RLHF 특화 플랫폼이다. 최근 오픈AI와 그 협력 업체를 중심으로 빠르게 입지를 확대하고 있다.

4. Humanloop

• 설립: 2020년
• 특징: AI 학습 과정에서 인간의 피드백을 구조적으로 관리하고 반영할 수 있도록 돕는 도구를 제공한다. 특히 Hugging Face 생태계와의 높은 호환성 덕분에 개발자 및 연구진으로부터 많은 관심을 받고 있다.

최근 이들 기업들은 고객 수요가 급격히 늘어나면서 "서버가 녹아내릴 정도"라는 비유적 표현이 나올 만큼 급성장 중이다.

결론: 데이터 전쟁, 새로운 국면으로 돌입하다

메타의 스케일AI 투자로 인해 AI 생태계의 핵심 인프라라고 할 수 있는 데이터 공급망에서 균열이 발생했다. 경쟁사들은 이제 데이터 라벨링 분야의 중립성과 안정성을 지키기 위해 대체 업체 확보에 필사적으로 나서고 있다.

결과적으로 데이터 라벨링 시장은 분산화되고 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 예상된다. 메타의 이번 투자는 AI 경쟁에서 ‘속도’를 우선시한 결정이며, 아이러니하게도 그로 인해 독립적이고 중립적인 데이터 라벨링 생태계가 더빠르게 성장하는 역설적인 상황이 펼쳐지고 있는 셈이다.

이러한 변화는 향후 AI 산업 전반에 장기적으로 큰 영향을 미칠 가능성이 높다. 데이터 확보 전쟁의 본격적인 2막이 열린 것이다.

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