[AI는 지금] "핵심 인재들 또 줄줄이 떠났다"…애플, AI 전략 실패 총체적 난국

자체 모델 공개 무기한 연기 속 외부 모델 의존 추진…인력 이탈로 기술 격차 더 커질 듯

애플의 인공지능(AI) 인재 이탈이 가속화되고 있다. AI 전략의 핵심인 '애플 인텔리전스' 공개가 또 다시 내년으로 연기된 가운데 잇따른 인력 이탈로 AI 경쟁력이 갈수록 뒤처지며 총체적 난국에 빠진 분위기다.

3일 블룸버그통신에 따르면 애플에서 로봇공학 분야 AI 연구를 이끌던 지안 장이 메타로보틱스 스튜디오에 합류한다. 최근 들어 애플에서 메타로 자리를 옮긴 직원은 지안 장을 포함해 최소 7명이다.

애플의 파운데이션 모델 엔지니어 존 피블스와 난 두도 이번에 오픈AI로 자리를 옮겼다. 지난 달에는 애플의 AI 분야 핵심 임원인 프랭크 추가 메타 '초지능 연구소'로 이직했다. 추 연구원은 시리(Siri) 음성 비서와 엔터테인먼트 서비스용 검색 기능 개발에 참여했던 인물이다.

(제작=코파일럿)

지난 7월에도 루오밍 팡을 시작으로 AI 엔지니어 톰 건터, 마크 리, 보웬 장, 윤 주 등 애플 AI 인재들이 메타로 줄줄이 자리를 옮겼다. 이 중 루오밍 팡은 애플의 AI 모델팀을 창설한 인물로, 2021년 구글에서 애플로 합류해 100명 규모 '애플 파운데이션 모델(AFM)' 팀을 이끌어왔다. 그간 애플의 거대언어모델(LLM)을 개발해왔지만, 메타에서 2억 달러(약 2천700억원) 규모의 보상 패키지를 제안받은 후 곧바로 이직했다. 

올 초에는 애플의 기초 모델 연구 엔지니어였던 브랜든 맥킨지와 디안 앙 얍이 오픈AI에, 머신러닝 과학자인 리우통 저우가 코히어에 합류했다. 마리오 스루지도 지난 4월 아처 에비에이션으로 이직해 AI 제품 담당자로 활약 중이다.

블룸버그통신은 "최근 몇 주 동안 이탈한 약 10명의 팀원들은 모두 AFM 팀 소속이었다"며 "현재도 여러 직원들이 경쟁사들의 면접을 보고 있어 애플의 AI 인력 이탈은 앞으로도 계속될 것"이라고 말했다.

팀 쿡 애플 CEO가 인도 뭄바이에 위치한 애플스토어 1호점 개장식에 참석했다. (사진=애플)

올 들어 AI 인재들의 '애플 엑소더스'가 이처럼 가속화된 이유는 자체 개발 모델보다 외부 AI 도입에 더 힘을 주기 시작하면서부터다. 애플은 오픈AI의 GPT, 앤트로픽의 클로드 모델을 포함해 음성비서 시리 개선에 외부 모델 사용을 고려하고 있다.

프라이버시 보호에 초점을 맞춘 애플의 AI 정책이 자체 AI 모델의 경쟁력을 떨어뜨리고 있다는 내부 불만도 이탈 분위기를 키웠다. 애플은 대부분의 AI 연산을 클라우드가 아닌 기기 내부(온디바이스)에서 처리하도록 설계했다. 이 같은 방식은 데이터가 외부로 유출될 가능성을 차단해주지만 단말기 하드웨어 성능의 한계로 AI 기능에 제약이 있을 수밖에 없다.

또 '애플 인텔리전스'는 온디바이스에서 구동될 수 있도록 약 30억 개의 파라미터를 사용하는 반면, 경쟁사들은 1조 개가 넘는 파라미터의 클라우드 시스템 기반으로 제공한다는 점도 주목할 부분이다. 애플도 보안이 강화된 방식으로 자체 클라우드 모델을 보유하고 있으나 이 모델 역시 1천500억 개의 파라미터 정도에 그친다는 점에서 경쟁사들과의 격차는 점차 더 벌어지고 있다.

이 탓에 애플은 당초 자체 AI 모델 기반 '시리'를 지난해 가을 아이폰 모델 등에 탑재할 계획이었지만, 기술 성능이 기대에 미치지 못하면서 출시일이 계속 지연됐고 현재 2026년으로 미뤄진 상황이다. 애플이 처음 시도했던 하이브리드 아키텍처는 기능의 3분의 1이 제대로 작동하지 않았고 수백 개의 버그가 발생한 것으로 전해졌다.

여기에 AFM팀의 사기는 외부 AI 모델을 시리에 도입하는 방안을 검토한다는 소식에 더 크게 저하됐다. 내부에선 오래전부터 AI팀을 'AIMLess(목표 없는)'라는 자조 섞인 별명으로 불러온 것으로 알려졌다. 여기에 AI팀과 소프트웨어 엔지니어링 팀 간의 갈등도 심화되며 AI 개발이 제대로 추진되지 못했던 것으로 전해졌다.

업계 관계자는 "애플의 하드웨어 중심 사업 모델이 AI 시대 불리하게 작용하면서 클라우드 기반 기술 혁신을 따라잡지 못했다"며 "애플은 기기 내 처리(온디바이스)에 집중하면서 클라우드 기반 AI 대비 성능상 제약이 따를 수밖에 없다"고 지적했다.