AI 핵심 요약
beta- 토스증권은 22일 메타의 AI 수익화와 비용 절감을 점검했다.
- 메타는 Muse·Meta One으로 유료 전환을 시험했다.
- 자체 칩 MTIA와 이용자 기반이 이익 확대 관건이다.
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
페이스북·인스타그램·왓츠앱 이용자 기반…AI 유료 고객 전환 주목
MTIA 자체 칩 활용 비용 낮출지 관건, 현재 적용 수준은 확인 필요
[서울=뉴스핌] 김가희 기자 = 메타가 인공지능(AI) 서비스의 수익모델을 구체화하면서 대규모 투자에 따른 비용 부담을 얼마나 줄일 수 있을지 주목된다. 토스증권은 메타의 기존 이용자 기반과 자체 AI 반도체를 결합한 서비스 확산이 매출과 이익 증가로 이어질 수 있을지 확인해야 한다고 분석했다.
22일 토스증권이 발간한 'Ahead of META Connect 2026' 보고서에 따르면 메타 주가는 9월 들어 약 30% 상승했다. 같은 기간 주요 빅테크 주가 수익률이 -1~+7% 수준에 그친 것과 비교하면 상대적으로 높은 상승 폭이다.
토스증권은 개인용 AI 에이전트 'Muse'에 대한 기대와 함께 오는 23~24일(현지시간) 열리는 'Meta Connect 2026'에서 차세대 제품의 사업화 계획이 공개될 수 있다는 기대가 주가 반등을 뒷받침한 것으로 분석했다.
메타는 지난 8일 개인용 AI 에이전트 'Muse'를, 15일에는 구독 서비스 'Meta One'을 각각 공개했다. 이에 따라 투자자들의 관심도 메타가 AI에 얼마나 투자하는지에서 어떤 서비스를 유료로 제공하고, 서비스 운영 비용을 얼마나 낮출 수 있는지로 옮겨가고 있다는 설명이다.
메타의 올해 설비투자 계획은 1300억~1450억 달러에 달한다. 반면 2분기 잉여현금흐름은 약 8억 달러에 그쳤다. 토스증권은 AI 수익화에 대한 기대가 커지는 가운데 대규모 투자에 상응하는 매출과 이익 개선이 실제로 나타나는지 확인할 필요가 있다고 짚었다.
메타의 AI 사업은 기존 플랫폼을 통해 AI 이용자를 확대하고, 개인용 에이전트인 Muse의 추가 사용량 구독과 Meta One, 사업자용 서비스를 통해 매출을 늘리는 구조로 전개될 전망이다.
페이스북·인스타그램·왓츠앱 등을 포함한 'Family of Apps'의 평균 일간 활성 이용자는 36억 명이다. 이처럼 방대한 이용자 기반은 AI 서비스 확산의 기반이 될 수 있다. 다만 해당 수치가 현재 Muse 이용자 수나 실제 유료 전환 대상 규모를 의미하는 것은 아니다.
Muse는 메타의 AI 모델 'Muse Spark'를 활용해 검색, 이메일, 일정 관리, 예약 등 다양한 업무를 수행하는 개인용 AI 에이전트다. 미국에서 출시됐으며 기본 이용은 무료다. 추가 사용량을 제공하는 구독 상품은 월 20달러와 100달러로 구성됐다.
결제나 이메일 발송처럼 민감한 행동을 수행할 때는 사용자의 승인을 받도록 설계됐다. 향후 Muse가 단순한 질의응답을 넘어 실제 업무를 안정적으로 수행할 수 있는지가 유료 전환의 주요 변수로 꼽힌다.
Meta One은 Muse 구독과 별개로 기존 메타 앱의 부가 기능과 AI 사용량을 묶은 상품이다. 개인용 상품은 월 7.99달러와 19.99달러로 책정됐다. 사업자·크리에이터용 상품에는 고객 응대를 지원하는 'Meta Business Agent'의 추가 사용량도 포함된다.
기존 앱과 Meta AI의 기본 이용은 무료로 유지된다. 다만 Meta One은 앱 기능과 AI 사용량을 함께 판매하는 상품인 만큼, 구독자 증가분을 모두 AI 자체 수요로 해석하기는 어렵다는 점도 고려해야 한다.
토스증권은 메타의 자체 AI 반도체인 'MTIA'가 AI 서비스 확산에 따른 비용 부담을 낮출 수 있을지 주목해야 한다고 분석했다.
Muse와 같이 여러 도구를 활용해 장시간 작업하는 에이전트는 AI 모델의 추론 과정뿐 아니라 가상 컴퓨터와 각종 도구를 실행하는 과정에서도 비용이 발생한다. 이에 따라 단순히 연산 단가가 낮아지는지보다 하나의 업무를 성공적으로 완료하는 데 드는 전체 비용을 살펴봐야 한다는 설명이다.
업무 수행 과정에서 실패와 재시도가 반복되면 모델 추론 단가가 낮더라도 최종 비용은 높아질 수 있다. 반대로 자체 칩을 적합한 추론 작업에 활용해 처리 효율을 높이면 무료 서비스 지원 비용을 낮추고, 동일한 구독료 아래에서 더 높은 이익을 남길 가능성이 있다.
보고서에 제시된 로드맵에 따르면 MTIA 450은 2027년 초, MTIA 500은 2027년 대규모 배치가 예정돼 있다. 다만 공개된 로드맵만으로는 현재 Muse에 자체 칩이 어느 정도 적용되고 있는지, 업무당 비용이 실제로 얼마나 감소했는지는 확인하기 어렵다. 향후 비용 절감 가능성과 현재 원가 개선 성과는 구분해서 볼 필요가 있다.
토스증권은 이번 Meta Connect 2026에서 Muse가 일상 업무를 얼마나 안정적으로 완료하는지, 무료 이용자에게 어떤 추가 가치를 제공해 유료 전환을 유도하는지 확인해야 한다고 밝혔다.
AI 모델 성능 개선이 실패와 재시도 횟수를 줄일 수 있는지, 자체 칩 적용이 업무당 비용을 낮출 수 있는지도 주요 관전 포인트다. AI와 스마트글래스의 결합도 주목할 대상이다. 음성·시각 정보를 활용한 기능이 스마트폰 대비 어떤 편의를 제공하고, 이용자가 AI를 더 자주 사용하게 만드는지 살펴봐야 한다.
이메일·일정·구매 등 민감한 권한을 AI 에이전트에 맡기는 서비스인 만큼 데이터 접근 범위와 사용자 승인 절차, 보안 기능이 실제로 어떻게 제공되는지도 중요하다.
이지선 토스증권 애널리스트는 "기존 이용자 기반은 서비스 확산의 출발점이고, 유료 전환은 매출을 결정한다"며 "여기에 작업 성공률과 비용 효율이 더해져야 이용자가 늘수록 이익도 늘어나는 구조를 만들 수 있다"고 설명했다. 이어 "자체 칩의 역할이 중요한 부분"이라고 덧붙였다.
rkgml925@newspim.com
