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메타의 20억 달러 AI 스타트업 인수, 미·중 규제 전쟁의 새로운 전선으로

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작성자 symbolika
작성일 01.07 21:06
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Meta Manus

한눈에 보기

  • 메타가 AI 어시스턴트 플랫폼 Manus를 20억 달러에 인수, 미·중 양국의 상반된 반응 직면
  • 중국 규제 당국이 기술 수출 통제 위반 여부 검토, 베이징→싱가포르 이전 과정 조사
  • 미국은 중국 AI 인재가 미국 생태계로 이탈하는 것으로 해석, 투자 제한 정책의 승리로 평가
  • 'Singapore washing' 현상: 중국 AI 스타트업들의 싱가포르 이전이 새로운 트렌드로 부상

기사 요약

메타의 AI 어시스턴트 플랫폼 Manus 인수 건이 예상치 못한 규제 공방에 휘말렸다. 올해 초 벤치마크가 Manus에 투자했을 때 미국 측이 우려를 표명했고, 이는 Manus의 베이징에서 싱가포르로의 본사 이전을 촉발했다. 그러나 이제 중국 규제 당국이 Manus가 핵심 팀을 중국에서 싱가포르로 이전할 때 수출 허가를 받았어야 했는지 검토하고 있다. Financial Times에 따르면, 베이징은 이 거래가 중국 AI 스타트업들이 국내 감독을 피해 물리적으로 이전하는 선례가 될 것을 우려하고 있다.

왜 중요한가

이 사건은 미·중 기술 패권 경쟁의 새로운 전선을 보여준다. 과거 중국은 트럼프 1기 행정부의 틱톡 금지 시도 때도 유사한 수출 통제 메커니즘을 활용한 바 있다. 중국의 한 교수는 WeChat에서 Manus 창업자들이 승인 없이 제한 기술을 수출했다면 형사 책임을 질 수 있다고 경고했다.

한편 미국 측 분석가들은 이번 인수를 미국 투자 제한 정책의 성과로 해석하며, 중국 AI 인재가 미국 생태계로 이탈하고 있다는 증거로 제시하고 있다. 뉴욕대 로스쿨의 Winston Ma 교수는 "이 거래가 순조롭게 마무리되면 중국의 젊은 AI 스타트업들에게 새로운 길을 만들어준다"고 말했다. '싱가포르 세탁(Singapore washing)'이라는 신조어까지 등장한 상황에서, 이번 20억 달러 규모의 거래는 양국 모두에게 중요한 시험대가 될 전망이다.

메타가 Manus의 AI 에이전트 소프트웨어를 자사 제품에 통합하려는 계획에 이번 규제 논란이 어떤 영향을 미칠지는 아직 불투명하다.

핵심 인용

"It creates a new path for the young AI startups in China."
- Winston Ma, NYU 로스쿨 교수 겸 Dragon Capital 파트너

"The US AI ecosystem is currently more attractive."
- 미국 전문가, Financial Times 인터뷰 중

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구글이 빠른 속도와 낮은 비용을 갖춘 경량 인공지능(AI) 모델 '제미나이3 플래시'를 17일(현지시간) 공개했다. 이번 출시로 구글은 최상위 모델인 '딥싱크', 균형 모델인 '프로'와 함께 제미나이3 제품군의 삼각 편대를 완성했다.상위 모델 능가하는 성능, 4분의 1 가격제미나이3 플래시는 일부 벤치마크에서 상위 모델인 제미나이3 프로를 능가하는 성과를 보였다. 일반 지식을 측정하는 'MMLU-Pro'에서 81.2%, 코딩 능력을 재는 'SWE-벤치 베리파이드'에서 78%를 기록해 프로 모델의 각각 81%와 76.2%를 웃돌았다.​과학 지식 평가인 'GPQA 다이아몬드'와 인류의 마지막 시험으로 불리는 'HLE' 벤치마크에서도 각각 90.4%와 33.7%를 기록해 프로 모델(91.9%, 37.5%)과 큰 차이가 없는 수준을 보였다.​속도와 지능의 균형제미나이3 플래시는 제미나이 2.5 프로보다 3배 빠른 속도를 자랑하며, 일상적 작업에서 평균 30% 적은 토큰을 사용한다. API 요금은 토큰당 0.5∼3달러로 프로 모델(2∼12달러)의 4분의 1 수준이다.​조시 우드워드 구글랩스·제미나이 담당 부사장은 "오랫동안 AI는 비싸고 느린 대형 모델과 성능이 떨어지는 고속 모델 사이 선택을 강요했다"며 "제미나이3 플래시는 이와 같은 타협을 끝내고 지능과 속도를 모두 제공한다"고 밝혔다.​제미나이3 플래시는 무료 이용자를 포함해 전 세계에서 사용할 수 있으며, 구글은 제미나이 앱과 AI 모드에서 이를 기본 모델로 적용했다.경량 모델은 방대한 데이터로 학습한 상위 모델을 기반으로 '증류'라는 작업을 거쳐 만들어진다. 속도가 빠르면서도 상위 모델에 버금가는 성능을 내는 것이 특징이다.
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2025.12.20 등록
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