메타는 왜 비판하던 앤스로픽에 연간 최대 100억 달러를 쓸까

메타와 앤스로픽의 2026년 관계는 한마디로 설명하기 어렵다. 공개적으로는 서로 다른 AI 철학을 내세우는 경쟁자지만, 사업 현장에서는 서로의 기술과 인프라를 필요로 하는 고객이자 잠재적 파트너다.

메타는 AI 역량이 소수의 최첨단 AI 연구소에 집중되는 구도에 공개적으로 문제를 제기해 왔다. 마크 저커버그는 선도 AI 연구소들이 권력을 통합하려 하며 미래를 지나치게 암울하게 묘사한다고 주장했다. 특정 기업을 직접 지목하지는 않았지만, 발언의 대상에는 앤스로픽처럼 안전성과 통제를 강조하는 AI 기업들이 포함된 것으로 널리 해석됐다. 메타는 이에 맞서 AI 능력을 더 넓게 배포하는 개방형·분산형 전략을 강조하고 있다. 1

비판하는 기업의 기술에 의존하는 메타

문제는 메타 내부의 실제 업무 흐름이 공개적인 철학과 상당히 다르다는 점이다. 메타 직원들은 앤스로픽의 대화형 AI 클로드, 특히 소프트웨어 개발용 도구인 클로드 코드를 광범위하게 사용해 온 것으로 전해졌다.

사용량이 커지면서 비용도 급증했다. 메타는 앤스로픽의 AI 기술에 대한 연간 지출이 최대 100억 달러에 이를 수 있다고 내부적으로 전망한 것으로 알려졌다. 이는 단순히 외부 도구를 시험해 보는 수준을 넘어, 앤스로픽이 메타의 대형 고객 가운데 하나가 될 수 있음을 뜻한다. 1

메타가 사용량 제한을 도입한 이유는 비용 절감만이 아니다. 경쟁사의 AI가 생성한 코드와 답변이 메타의 학습 데이터나 평가 과정에 섞일 경우, 경쟁 모델의 능력을 허가 없이 흡수하는 ‘모델 증류’ 논란으로 이어질 수 있다는 우려도 있다. 이에 따라 일부 엔지니어링 조직에서는 클로드 코드와 다른 외부 코딩 도구의 사용이 제한되거나 특정 작업이 중단된 것으로 전해졌다.

메타코드가 보여주는 ‘탈출구’

메타는 외부 AI에 대한 의존을 줄이기 위해 자체 코딩 도구인 메타코드를 개발하고 있다. 목표는 일상적인 개발 업무를 자체 도구로 옮겨 토큰 비용을 낮추고, 외부 공급업체에 대한 종속을 줄이는 것이다.

그렇다고 메타코드 개발이 클로드의 가치가 없다는 의미는 아니다. 오히려 반대에 가깝다. 현재 클로드 코드가 엔지니어들의 생산성에 충분한 도움을 주기 때문에 사용량이 커졌고, 바로 그만큼 전략적 경쟁사의 제품이 내부 업무에 깊숙이 자리 잡는 위험도 커졌다는 뜻이다.

메타가 처한 선택지는 분명하다. 당장 성능이 검증된 외부 도구를 사용할 것인지, 아니면 비용과 데이터 통제력을 위해 자체 도구를 키울 것인지다. 메타코드는 이 두 목표를 동시에 달성하려는 일종의 보험에 가깝다.

앤스로픽의 성장, 협상력을 키우다

앤스로픽의 영향력이 커진 것도 메타의 의존을 더 민감한 문제로 만들었다. 앤스로픽의 연환산 매출 실행률은 7월 말 650억 달러를 넘어선 것으로 알려졌다. 연환산 매출 실행률은 최근 일정 기간의 매출 흐름이 1년 동안 이어진다고 가정해 계산한 수치다. 따라서 실제로 장부에 기록된 연간 매출과는 다르다. 2

이 수치는 앤스로픽이 기업용 AI 시장에서 얼마나 빠르게 성장했는지를 보여주는 지표다. 또한 앤스로픽이 2026년 후반 기업공개를 검토할 가능성이 거론되면서, 클로드에 대한 접근성과 앤스로픽의 성장세는 메타 입장에서도 더욱 중요한 변수가 됐다.

이번에는 메타가 인프라 공급자가 된다

두 회사의 관계는 메타가 앤스로픽의 기술을 구매하는 데서 끝나지 않는다. 앤스로픽은 메타의 데이터센터에서 AI 연산 능력을 임대하는 방안을 논의한 것으로 전해졌다. 잠재적 계약 규모는 2년간 최대 100억 달러이며, 대금은 매월 지급하는 구조가 거론됐다. 다만 협상은 초기 단계로, 최종 계약이 체결된 것은 아니다. 3

이 거래가 성사되면 메타는 앤스로픽의 고객이면서 동시에 인프라 공급자가 된다. 메타가 자체 AI 사업을 위해 대규모로 구축한 서버와 데이터센터를 외부 기업에 제공해 광고 외의 매출원을 확보할 수 있기 때문이다.

메타가 이런 선택지를 검토할 수 있는 배경에는 막대한 AI 투자가 있다. 메타는 2026년 자본적 지출 전망을 1,300억~1,450억 달러로 높였으며, 지출의 주요 목적은 AI 인프라 확충이다. 이렇게 구축한 연산 능력을 앤스로픽 같은 AI 기업에 판매하면, 대규모 투자를 클라우드 사업에 가까운 방식으로 수익화할 수 있다. 4

동맹보다 ‘코피티션’에 가까운 관계

결국 메타와 앤스로픽의 관계는 동맹이라기보다 ‘코피티션(coopetition)’, 즉 협력과 경쟁이 동시에 존재하는 관계에 가깝다.

메타는 현재 클로드가 제공하는 성능을 필요로 하기 때문에 앤스로픽에 비용을 지불한다. 동시에 경쟁사의 모델이 내부 개발과 학습 데이터에 영향을 미치는 것은 경계하며 메타코드를 개발한다. 또 앤스로픽의 성장을 경계하면서도, 그 기업이 필요로 하는 데이터센터 연산 능력을 제공해 수익을 얻을 기회를 모색한다.

표면적으로는 메타가 권력 집중을 비판하는 기업을 지원하는 모순처럼 보인다. 그러나 사업적으로 보면 이 모순은 우연이 아니다. 메타는 앤스로픽의 기술을 이용해 현재의 생산성을 확보하고, 자체 도구로 장기적인 종속을 줄이며, 동시에 앤스로픽의 컴퓨팅 수요를 통해 대규모 AI 투자의 수익성을 높이려 한다.

AI 산업의 경쟁이 모델 성능만으로 결정되지 않는 이유도 여기에 있다. 앞으로의 승자는 가장 강력한 모델을 가진 기업뿐 아니라, 경쟁사의 모델을 필요에 따라 활용하면서도 인프라·데이터·비용 측면의 종속을 통제할 수 있는 기업일 가능성이 크다.