메타, Manus AI 20억 달러 인수…이제 ‘에이전트 전쟁’이 시작됐다

“파일 몇 개만 골라주면, 알아서 웹사이트까지 만들어주는 AI.”
몇 달 전까지만 해도 SF 영화 같은 이야기였는데요. 이걸 실제 서비스로 만든 스타트업 Manus AI를 메타가 통째로 사 버렸습니다. 그것도 20억 달러 이상이라는 어마어마한 가격에요¹².

이번 인수는 단순한 기술 쇼핑이 아닙니다.
챗봇 시대에서 ‘AI 에이전트 시대’로 넘어가는 변곡점에서, 메타가 돈으로 시간을 사는 움직임에 가깝습니다.

이 글에서는

Manus AI가 어떤 회사이고 무엇을 잘하는지
메타가 왜 이렇게 비싼 돈을 주고 Manus AI를 샀는지
이 인수가 오픈AI·구글·마이크로소프트와의 경쟁에 어떤 영향을 줄지

를 하나씩 풀어보겠습니다.

Manus AI는 뭐가 그렇게 특별했나: “말 잘하는 AI”가 아니라 “일을 끝내는 AI”

요즘 왠만한 서비스에 다 붙어 있는 “AI 비서”와 Manus AI의 차이는 의외로 간단합니다.

일반적인 AI는 질문하면 답변해주는 똑똑한 채팅 상대에 가깝습니다.
반면 Manus AI는 질문을 이해하고, 계획을 세우고, 도구를 쓰고, 결과물을 완성해주는 실행 엔진에 가깝습니다³⁴.

예를 들어, 이렇게 시킬 수 있습니다.

“미국·유럽 전기차 시장 조사해서 경쟁사 비교 리포트 만들어 줘. 표와 그래프까지 포함해서.”
“이 로컬 폴더 안에 있는 자료들로 회사 소개 웹사이트를 만들어 줘.”
“특정 주식 포트폴리오를 분석해 리스크 요약과 대체 전략 제안해줘.”

Manus는 여기에 대해 한 번에 긴 답변을 내놓는 게 아니라,

검색·수집할 자료를 정하고
웹 검색과 문서 분석, 코드 실행 등 필요한 도구를 호출하고
중간 결과를 평가하고 수정하면서
최종적으로 보고서, 웹사이트, 앱, 프레젠테이션 같은 완성된 산출물을 내놓습니다³⁵.

기술적으로 보면 Manus는

Anthropic의 Claude Sonnet 같은 외부 대형 언어 모델과
브라우저 자동화, 코드 실행, 가상 컴퓨터 등 오픈소스 도구들

위에 올라간 다중 에이전트(멀티 에이전트) 아키텍처입니다⁵.
자체 초거대 모델을 만드는 대신, 이미 잘 나오는 모델들을 조합해 “실행 레이어(execution layer)”를 만든 것이죠³⁵.

이 전략은 시장에서 바로 통했습니다.

출시 8개월 만에 연간 반복 매출(ARR) 약 1억 2,500만 달러를 만들었고²⁵
구독형 서비스로 수백만 명의 사용자를 확보했습니다¹².
서비스가 처리한 텍스트·데이터 토큰은 147조 개, 가상 컴퓨터 생성은 8,000만 개를 넘겼습니다²⁶⁵.

즉, “멋진 데모”가 아니라 이미 돈을 잘 벌고 있는 에이전트 비즈니스였다는 점이 메타 입장에서는 더 매력적이었습니다¹².

브라우저 확장 ‘Monica’에서 싱가포르 유니콘까지, Manus의 기원

Manus의 시작은 2025년이 아니라, 2022년 중국에서 만든 브라우저 확장 프로그램 Monica까지 거슬러 올라갑니다⁴⁵.

초기 스토리는 이렇습니다.

2022년, 창업자 샤오 홍(Xiao Hong, 영어 이름 Red)이 중국에서 Butterfly Effect라는 회사를 설립
“Monica”라는 브라우저 확장 프로그램을 출시
ChatGPT, Claude 등 여러 모델을 붙여 웹페이지 요약·번역·리서치 등을 돕는 글로벌용 AI 어시스턴트로 성장
2024년에는 전 세계 1,000만 명 이상 사용, 이미 수익도 나는 상태였다고 알려졌습니다⁵.

이 경험을 바탕으로 만든 다음 단계 프로젝트가 바로 Manus입니다.

2025년 3월, Butterfly Effect는 Manus AI 에이전트를 공개합니다⁴⁵.
여기서부터는 속도가 미쳤습니다.

공개 직후, “오픈AI Deep Research보다 잘한다”는 자신감 넘치는 주장과 함께 실사용 데모를 공개¹³.
벤치마크에서도 기존 에이전트보다 10% 이상 높은 성능을 보이기도 했습니다³.
론칭 몇 주 후, 벤처캐피털 Benchmark가 주도한 시리즈 B에서 7,500만 달러 투자, 기업가치 5억 달러¹²⁵.

하지만 중국발 AI 기업에 대한 미국의 견제는 점점 강해지고 있었습니다.

2025년 5월, 미국 상원의원 John Cornyn이 X에서 “미국 자본이 중국 AI 회사에 투자하는 것이 적절한가” 문제를 제기¹⁶.
2025년 중반, 창업팀은 싱가포르로 본사를 옮기고 베이징 직원 대부분을 정리하며 중국 사업을 접기 시작합니다²⁷⁵.

지리·정치적 리스크를 줄이고 글로벌 확장을 선택한 이 결정이, 결과적으로 메타 인수의 전제 조건이 되었습니다.

메타가 Manus를 산 진짜 이유: “모델 전쟁”이 아니라 “에이전트 전쟁”

메타는 이미 Llama 시리즈로 잘 알려진 빅테크 AI 플레이어입니다. 그런데도 왜, 모델이 아니라 에이전트 스타트업 Manus를 20억 달러 이상에 샀을까요?

핵심은 경쟁의 무게 중심이 모델에서 “실행 환경”으로 옮겨가고 있다는 점입니다.

모델은 점점 ‘교체 가능한 부품’이 된다
Manus는 자체 초거대 LLM을 만들지 않습니다.
대신 Claude, Qwen 등 여러 외부 모델을 조합해서 “일을 끝내주는 시스템”을 만들었습니다³⁵.
이 말은 곧,
- 모델 자체 성능 격차는 줄어들고
- 어떤 모델을 어떻게 연결·조합해서
- 얼마나 안정적으로, 빠르게 결과물을 뽑아내느냐가 경쟁력이 된다는 뜻입니다³.
메타 입장에서는 “또 다른 모델 팀”보다는,
여러 모델을 갈아 끼워도 돌아가는 에이전트 인프라가 더 필요했을 수 있습니다.
메타의 약점: ‘얼굴만 있는 챗봇’, 실질적 에이전트는 부족
지금까지 메타의 대표 AI는 Meta AI 챗봇이었습니다.
페이스북, 인스타그램, 왓츠앱 어디서나 대화는 되지만, “현실 세계의 일을 끝까지 처리하는 에이전트”라는 인상은 약했습니다.
반면 경쟁사들은:
- 오픈AI: Deep Research, o 시리즈 에이전트, 다양한 플러그인·도구 연동
- 구글: Workspace에 통합된 Gemini 에이전트들
- 마이크로소프트: 코파일럿을 OS·오피스·개발자 도구 전체에 심는 전략
등으로 ‘실제 일을 대신해주는 AI’ 이미지를 쌓고 있죠.
메타에게 Manus는
“에이전트 경쟁에서 뒤처졌다는 인식을 단번에 뒤집을 수 있는 완성형 제품 + 팀”입니다³⁵.
투자자 압박: 600억 달러 규모 AI 인프라 투자, 수익은?
메타는 최근 몇 년간 데이터센터·GPU에 600억 달러 가까운 돈을 쏟아붓고 있습니다¹.
하지만 “매출은 언제 나오냐”는 투자자들의 압박은 점점 커졌고, Llama 자체는 대부분 오픈소스로 풀려 직접적인 수익 모델이 약합니다.
그 와중에 출시 8개월만에 ARR 1억 달러 이상을 만들어낸 Manus는,
“AI에도 당장 돈 버는 모델이 있다”는 강력한 사례입니다¹²³.
인수를 통해 메타는
- 이미 검증된 구독 비즈니스를 품고
- 이를 페이스북·인스타그램·왓츠앱·워크플레이스 등 자사 플랫폼에 뿌려
- 훨씬 큰 수익 레버리지를 노릴 수 있습니다¹²⁵.
시간을 돈으로 산다: 2~3년 개발 단축 효과
에이전트 시스템은,
“모델만 좋으면 되는” 영역이 아니라
- 도구 연동
- 장기 작업 관리
- 실패 감지·재시도
- 보안·감사 로그
- UX 쪽에서의 신뢰감 구축
까지 신경 써야 해서, 직접 만들면 몇 년은 잡아먹는 영역입니다³.
Manus는 이미
- 수많은 실사용자를 대상으로
- 월 단위 반복 사용과
- 수십 조 토큰 규모 작업을 소화한
  실전 검증된 시스템을 가지고 있습니다²⁶⁵.
메타 입장에서 20억 달러는
“2~3년의 실패와 시행착오를 절약하는 비용”에 가까웠을 겁니다.

마이크로소프트도 먼저 붙였다: 윈도우에서 바로 쓰던 Manus

흥미로운 건, 메타 인수 직전 마이크로소프트가 먼저 Manus를 윈도우에 붙이고 있었다는 점입니다.

2025년 10월, 마이크로소프트는 Windows 11에서 다음 같은 실험을 시작했습니다.

사용자가 로컬 파일 폴더를 우클릭
“웹사이트로 만들기” 같은 메뉴 선택
Manus가 알아서 파일 내용·구조를 읽고
관련 텍스트·이미지·코드를 생성해
동작하는 웹사이트를 통째로 만들어주는 기능²⁷⁵.

오픈AI 기반 코파일럿이 이미 있는 상황에서도,
굳이 또 다른 에이전트인 Manus를 통합했다는 건, 그만큼 실행 레이어로서 Manus의 완성도를 높게 평가했다는 신호로 볼 수 있습니다.

하지만 이제 Manus는 메타 품으로 들어갑니다.
마이크로소프트 입장에서는

유용한 에이전트 파트너를 잃었고
동시에 강력한 AI 경쟁자인 메타를 더 강하게 만들어 준 셈

이 되었습니다.

AI 에이전트 경쟁 구도는

메타 + Manus
마이크로소프트 + 오픈AI
구글 + 자체 에이전트 (Workspace·Android·Chrome)

이렇게 세 갈래로 뚜렷하게 나뉘는 모양새입니다.

“중국발”이라는 정치 리스크, 메타는 어떻게 풀었나

Manus의 뿌리는 중국 스타트업 Butterfly Effect입니다.
창업자와 초기 개발팀도 중국 출신이고, 투자자 중에는 텐센트, 홍산(옛 세쿼이아 차이나), ZhenFund 같은 중국 자본이 이름을 올립니다¹²⁷⁵.

이 조합은 미국 정책 환경에서 상당한 리스크 요소입니다.

실제 미국 상원 정보위원회의 핵심 인물인 John Cornyn 의원은
앞서 Benchmark가 Manus에 투자했을 때, “중국 AI 회사에 대한 미국 자본 투자”를 공개적으로 문제 삼았습니다¹⁶.

메타가 선택한 해법은 두 가지입니다.

지리적·법적 분리
메타 인수 이후 Manus는
- 중국 내 남아 있던 사업을 완전히 종료하고
- 중국 투자자의 지분도 정리하며
- 중국에서의 서비스 및 운영을 모두 접겠다고 밝혔습니다¹²⁶.
메타는 “거래 이후 Manus에 중국의 소유 지분은 남지 않는다”는 점을 여러 매체에 강조했습니다¹⁶.
데이터·접근 권한 분리
비즈니스 인사이더 보도에 따르면,
메타는 Manus 직원들이 고객 데이터에 직접 접근하지 못하도록 하고,
메타의 AI 모델 역시 기존처럼 지리 기반으로 접근을 제한(geo-gate)하는 정책을 유지하겠다고 했습니다⁶.

정치적으로 민감한 “중국발 AI 기술”을
미국 상장사인 메타가 품는 과정에서,
지배 구조·데이터·사업 영역 모두에서 “중국과의 완전한 단절”을 강조한 셈입니다.

결과적으로, 싱가포르로의 이전·중국 조직 정리·메타 인수는
하나의 연속된 리스크 정리 시나리오로 볼 수 있습니다.

메타 AI 전략의 다음 수: Mango, Avocado, 그리고 ‘슈퍼 인텔리전스 랩’

Manus 인수는 메타의 AI 전략에서 하나의 퍼즐 조각일 뿐입니다.
그 뒤에는 더 거대한 그림이 깔려 있습니다.

새로운 비공개 모델: Mango·Avocado
보도에 따르면 메타는 “Mango”, “Avocado”라는 코드네임을 가진 새로운 AI 모델을 2026년 상반기 출시 목표로 개발 중입니다⁵.
주목할 점은,
- 지금까지 Llama는 대부분 오픈소스로 공개해왔는데
- “Avocado”는 완전 비공개(클로즈드) 모델로 갈 가능성이 크다는 점입니다⁵.
이는 “열어 두고 생태계를 키우자”에서
“직접 수익을 만들 수 있는 폐쇄형 모델도 필요하다”는 쪽으로 전략이 이동하는 신호로 읽힙니다.
외부 모델도 같이 쓰는 ‘실용주의’ 전략
Mango·Avocado 개발과 별개로,
메타는 구글의 Gemma, 알리바바의 Qwen 같은 외부 모델도 적극 활용하고 있다는 보도들이 나옵니다⁵.
이건 매우 Manus스러운 접근입니다.
- 어떤 모델이든 성능 좋고, 가격 맞으면 가져다 쓰고
- 진짜 핵심 경쟁력은 에이전트 시스템·도구 연동·실행 환경에 두겠다는 전략이죠.
즉 메타는
“우리가 만든 모델만 쓸 거야”가 아니라
“최고의 모델을 골라 꽂을 수 있는 플랫폼을 만들겠다”에 가깝습니다.
Meta Superintelligence Labs와 Alexandr Wang
2025년, 메타는 데이터·에이전트·슈퍼 인텔리전스를 총괄하는 조직으로 Meta Superintelligence Labs를 만들고,
여기 수장을 Scale AI 창업자 알렉산더 웡(Alexandr Wang)에게 맡겼습니다³⁵.
이미 메타는 Scale AI에 140억 달러 이상을 투자해 49% 지분을 확보한 상태죠²⁶³.
정리하면, 메타의 큰 그림은 이렇습니다.
- Scale AI: 데이터·태깅·훈련 파이프라인
- Llama + Mango·Avocado: 텍스트·이미지·비디오 모델
- Manus: 실행 레이어(에이전트 시스템)
- 페이스북/인스타/왓츠앱: 배포 채널(수십억 사용자)
이 네 가지를 하나의 스택으로 묶어
“일 잘하는 AI”를 직접 서비스하거나,
B2B 형태로 다른 기업에게도 제공하려는 그림입니다.

시사점: 우리에게 Manus–Meta 딜이 의미하는 것

마지막으로, 이번 인수가 독자 입장에서 어떤 의미를 가지는지 정리해보겠습니다.

이제 진짜로 ‘에이전트 시대’가 온다
챗GPT 이후 2년간은 “말 잘하는 AI”가 중심이었습니다.
앞으로 2~3년은 “일을 완결해주는 AI 에이전트”가 중심이 될 가능성이 큽니다.
- 엑셀 분석, 보고서 작성, 시장 조사, 프로토타입 개발, 웹사이트 제작 같은 일을
- 사람의 세밀한 개입 없이도
- 어느 정도 품질로 끝까지 처리해주는 시스템에 대한 경쟁이 본격화된 거죠.
자체 모델이 없어도, 에이전트 비즈니스는 충분히 가능하다
Manus의 성공은 한 가지를 분명히 보여줍니다.
- 초거대 모델을 직접 안 만들어도
- 기존 모델을 잘 조합해
- “실제 일을 대신해주는 경험”만 잘 설계하면
매출 1억 달러 규모의 비즈니스도 만들 수 있다는 것²³.
AI 스타트업이나 내부 프로젝트를 준비 중이라면,
“우리도 모델 하나 만들어야 하나?”보다
“어떤 실제 업무를, 얼마나 끝까지 대신 처리해줄 수 있을까?”에 집중하는 게 훨씬 유효한 전략일 수 있습니다.
기업 입장에서는 ‘모델 선택’보다 ‘에이전트 아키텍처’가 중요해진다
기업에서 AI 도입을 고민할 때 자주 나오는 질문은
“GPT를 쓸까, Claude를 쓸까, Gemini를 쓸까?”입니다.
하지만 Manus–Meta 사례가 보여주는 건,
- 어떤 모델을 쓰느냐보다
- 그 모델을 감싸는 오케스트레이션 레이어
- 즉, 계획 세우기, 도구 호출, 장기 작업 관리, 모니터링, 로그/보안 체계
를 어떻게 설계하느냐가 더 중요해지고 있다는 점입니다³.
앞으로 기업 AI 전략의 핵심은
“우리 회사만의 에이전트 플랫폼을 어떻게 만들고, 어떤 업무부터 맡길 것인가”가 될 가능성이 큽니다.
메타 플랫폼을 쓰는 비즈니스라면, 준비해둘 것
페이스북 페이지, 인스타그램, 왓츠앱 비즈니스를 쓰고 있다면,
머지않아 이런 경험이 가능해질 수 있습니다.
- “이번 달 광고 캠페인 성과 분석해서, 다음 달 예산 배분 계획까지 추천해줘.”
- “DM으로 들어온 고객 문의를 유형별로 분류하고, FAQ 업데이트까지 자동으로 반영해줘.”
- “인스타 릴스용 콘텐츠 기획·스크립트·썸네일까지 한 번에 만들어줘.”
Manus의 에이전트가 Meta AI 안으로 들어오면,
이런 식의 실제 업무 자동화가 메타 생태계 안에서 바로 제공될 가능성이 높습니다¹²⁵.
지금 할 수 있는 준비는,
- 자주 반복하는 디지털 업무를 리스트업하고
- 어떤 업무를 에이전트에게 넘길 수 있을지 정의해두는 것
- 데이터를 어떤 형태로 쌓아야 에이전트가 쓰기 좋은지 설계하는 것
정도가 되겠습니다.

Meta–Manus 인수는 “또 한 번의 빅딜”이 아니라,
AI 경쟁의 기준이 바뀌고 있음을 보여주는 신호에 가깝습니다.

모델의 파라미터 수보다
어느 회사가 사람 대신 일을 끝까지 처리하는 에이전트 인프라를 먼저, 더 잘 구축하는지가
앞으로의 승부처가 될 가능성이 큽니다.

그리고 그 첫 번째 본격적인 베팅에, 메타가 20억 달러를 올려놓았습니다.

이제, 우리 쪽 전략과 준비도 다시 점검해봐야 할 시점입니다.

참고

¹Meta just bought Manus, an AI startup everyone has been talking about | TechCrunch

²Meta acquires intelligent agent firm Manus, capping year of aggressive AI moves | CNBC

³Meta buys its way into the AI agent race with Manus AI acquisition | The Decoder

⁶Manus (AI agent) - Wikipedia