이미지 영상 특화 Mango와 추론 강화 Avocado 동시 개발
메타가 이미지와 영상 이해에 특화된 신규 인공지능 모델 Mango와 차세대 텍스트 모델 Avocado를 동시에 개발하고 있는 것으로 전해지면서 글로벌 인공지능 업계의 이목이 집중되고 있다. 이번 프로젝트는 기존 대규모 언어 모델의 한계를 보완하고, 멀티모달 처리와 복합 추론 능력을 강화하는 데 초점을 맞추고 있는 것으로 알려졌다. 해당 내용은 메타의 최고 AI 책임자인 알렉산더 왕이 내부 회의에서 직접 언급한 것으로 보도됐으며, 메타의 중장기 인공지능 전략을 상징하는 핵심 연구로 평가되고 있다.
알렉산더 왕은 내부 논의에서 모델 성능 지표의 개선 자체보다 인공지능이 세상을 이해하는 방식의 변화에 주목하고 있다고 설명한 것으로 전해졌다. 이는 단일 입력과 출력에 집중해 온 기존 언어 모델 접근에서 벗어나, 다양한 형태의 데이터를 종합적으로 해석하고 맥락과 인과관계를 파악하는 구조를 지향한다는 의미로 해석된다. 메타는 이러한 방향성이 향후 인공지능 경쟁에서 중요한 분기점이 될 것으로 보고 연구 역량을 집중하고 있는 것으로 보인다.
Mango는 이미지와 비디오 처리에 특화된 모델로, 정적인 이미지 인식 수준을 넘어 영상 속 시간 흐름과 상황 맥락을 이해하는 데 중점을 두고 설계되고 있는 것으로 알려졌다. 이는 메타가 운영 중인 페이스북, 인스타그램, 릴스 등에서 축적된 대규모 시각 데이터를 학습 자산으로 활용하려는 전략과 맞닿아 있다. 방대한 사진과 영상 데이터를 기반으로 한 학습은 시각 정보 해석의 정확도를 높이고, 실제 환경과 유사한 장면 이해 능력을 발전시키는 데 도움을 줄 수 있다는 분석이 나온다.
Avocado는 차세대 텍스트 모델로, 더 긴 문맥을 안정적으로 이해하고 복잡한 논리적 추론을 수행하는 것을 목표로 개발이 진행되고 있는 것으로 전해졌다. 기존 언어 모델이 질의응답이나 요약에 강점을 보였다면, Avocado는 계획 수립과 문제 해결, 다양한 지식의 연결을 보다 정교하게 수행하는 구조를 지향하는 것으로 알려졌다. 이를 통해 복합적인 업무 지원과 고난도 판단이 요구되는 영역에서도 활용 가능성을 넓히려는 의도가 담긴 것으로 풀이된다.
내부 회의에서는 이른바 월드 모델에 대한 연구 방향도 함께 논의된 것으로 알려졌다. 월드 모델은 인공지능이 현실 세계의 구조와 인과관계를 내부적으로 학습해 환경 변화를 예측하고 가상으로 시뮬레이션할 수 있도록 하는 개념이다. 이 접근은 인공지능이 단편적인 정보 처리 수준을 넘어, 실제 세계와 유사한 이해 구조를 갖추는 데 필요한 기반 기술로 평가받고 있다. 업계에서는 이러한 연구가 장기적으로 범용 인공지능을 향한 중요한 단계가 될 수 있다는 분석을 내놓고 있다.
메타가 이 분야에 집중하는 배경에는 치열해진 경쟁 환경이 자리하고 있다. 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등 주요 기업들이 멀티모달 처리와 추론 능력 강화를 핵심 전략으로 삼고 있는 상황에서, 메타 역시 독자적인 기술 노선을 통해 차별화를 모색하고 있다는 해석이 나온다. 특히 오픈소스 전략과 대규모 사용자 플랫폼을 동시에 보유한 메타의 특성상, 자체 모델의 성숙도는 향후 생태계 확장에 직접적인 영향을 미칠 수 있다.
월스트리트 저널 보도에 따르면 Mango와 Avocado는 2026년 상반기 공개를 목표로 개발이 진행되고 있다. 다만 실제 공개 시점과 구체적인 성능은 연구 진행 상황과 기술적 완성도에 따라 조정될 가능성이 남아 있는 것으로 전해졌다. 업계에서는 이번 프로젝트가 메타의 인공지능 전략 전반을 가늠할 수 있는 중요한 지표가 될 것으로 보고 향후 행보를 주시하고 있다.