Meta FY3Q26 실적 발표 컨퍼런스콜 주요 코멘트 및 Q&A 요약

[맥가이버]

#Meta FY3Q26 실적 발표 컨퍼런스콜 주요 코멘트 및 Q&A 요약
_한투 반도체 고영민, 김연준

Q. Muse 사용자 증가의 제약 요인은? (역량, 모델 효율, CAPA 등)
- 최대 제약은 컴퓨트 집약적 서비스라 아직 글로벌 출시 X. 지역별 최적화, 커넥터 작업도 필요
→ 미국, 캐나다 소수 시장만으로 첫 6주 1,000만명 확보, 확대 출시 시 훨씬 커질 전망
- 효율화 작업이 핵심. 컴퓨트 효율 목표 달성 시 10억명 초과를 서비스할 컴퓨트 구축 계획이나, 향후 1년간 컴퓨트가 제약 요인 중 하나
- 신규 모델로 제품 가치 확대, 무료 티어 기본 모델은 Muse Spark, Muse Wonder는 유료 티어에서 제공 중. 더 효율적인 Muse Wonder 버전을 개발해 확대 적용 예정

Q. Meta Enterprise 비전과 핵심 가치는?
- 단기 핵심 엔터프라이즈 상품은 모델 API, Muse Code, 여기에 비즈니스 에이전트까지 3개 모두 빠르게 성장 중
- 장기적으로 Muse 에이전트 비즈니스 네트워크 구축. 소상공인 운영 자동화 에이전트, 기업 환경에서 쓰는 Muse 버전 추진
- AI가 엔터프라이즈 시장을 크게 재편 중, 기존 엔터프라이즈 기업의 우위 확고하지 않음. 모델, 인프라, 글로벌 유통, 기업 관계 등 차별화 자산 보유, 이미 5억개 기업이 메타 제품 사용
- 구독, 사용량 기반 API, 메시징 등 다각화된 반복 매출원 기대. 수년에 걸쳐 성장, 수요, PMF 확인에 맞춰 투자 확대

Q. 에이전트 커머스에 소극적인 플랫폼, 공급자 등 마찰 요인에 대한 대응은?
- 대다수 기업은 매출, 신규 고객 확대 기회로 보고 적극적. 먼저 연동을 요청하는 기업이 많아 예상보다 긍정적
- 고객 관계 보호에 집중하는 기업도 존재. 장기적으로 에이전트가 사람처럼 모든 화면을 탐색하는 방식에서 인증 API, 승인된 에이전트 제휴, 에이전트 간 직접 소통 등 허가 기반 구조로 전환 전망
- 이달 초 Muse, Meta 비즈니스 에이전트를 잇는 개인 에이전트 프로토콜, 오픈 표준 미리 공개(Sierra, Walmart, Stripe, Shopify 등과 개발)
- 도입은 고르지 않고 시간 소요. 단기에는 완전 자율보다 AI 보조 형태 중심

Q. Class C 신설과 관련해 AI 투자를 위한 자금 조달 원천, 자본 구조에 대한 생각은?
- 자본 조달, 임직원 보상, 인수 등에 쓸 수 있는 상장 비의결권 주식. 기존 Class A, B 의결권 유지, 창업자 주도 구조 유지
- 자금 조달 수단을 넓혀 AI 모멘텀에 투자할 유연성 확보 목적
- 현재 발표할 구체 자금 조달 계획 없음. 다양한 조달 원천 확보를 위한 자본 구조 체계 마련 차원

Q. Permission based 및 에이전트 간 거래 확산 시 열리는 기회는?
- 시간이 걸리고 고르지 않을 전망. 기업 측 에이전트와 매끄럽게 연동되면 Muse 경험 개선(예: Muse가 기업에 대신 전화할 때 기업 측 에이전트가 응대)
- Muse의 차별점은 사용자를 대신한 능동성. 잠재 수요가 드러날 때만이 아니라 상시 탐색, 업데이트로 거래 확대
→ 능동형 에이전트 간 상호작용 체계에서 새로운 기회 발생

Q. 26~27년 컴퓨트 극대화, 28년 유연성 등 기존 발언을 감안할 때 27년 비용, CapEx 방향은?
- 27년 예산 및 CAPA 계획 수립 초기 단계
- 기간별 수익성이 매력적인 투자안 다수를 검토 중이며 전체 예산, 재무 목표 안에서 최대한 집행 목표
- 구체적인 정량 전망 제공은 아직, 통상대로 4Q 콜에서 차년도 가이던스 제시 예정

Q. 신규 모델 적용 시 광고 사업의 개선 여지는?
- 기존 ML 성과 개선 로드맵 견조 → 27년 내내 핵심 사업 성장 여력 충분 판단
- LLM 중심 AI 인프라 기반 신규 연구로 오가닉 콘텐츠, 추천 전반의 선호 추론 고도화 → 랭킹, 추천 엔진 개선 기대
- Advantage Plus 중심으로 생성형 AI 광고 도구 확대(소재 생성, 이미지→영상, 음원 생성) → 광고 개인화 강화

Q. 27년 강한 매출 성장 전망은 광고 중심인지, AI 신규 매출 포함인지?
- 다수 신규 AI 사업 구축 중, 27년부터 매출 증분 기여 시작 기대. 장기적으로 의미 있게 확대 전망
- 구독, 거래, 광고, 엔터프라이즈로 AI 제품 수익화. 다수는 초기 단계, 단기 초점은 PMF 확보
→ AI는 장기적으로 의미 있는 매출 다각화 원천이 될 전망

Q. Connect 이후 회사 전체가 Muse 중심으로 재편되는 것인지?
- 저커버그가 1년여 전 개인 초지능을 지향점으로 제시
- MSL 재편도 개인 에이전트에 최적화된 모델을 자체 구축해 모델부터 에이전트까지 end-to-end로 설계하기 위한 것. 글래스 등 차세대 하드웨어 비전도 같은 방향

Q. 소상공인용 Muse 확대를 위한 과제는?
- 9월 말 소상공인용 Muse 출시: 별도 제품이 아닌 기존 Muse 앱 내 신규 스킬, 커넥터
- Instagram 계정 분석, Facebook 페이지, Meta 광고 계정과 Shopify, QuickBooks, Canva 등 제3자 커넥터 수십 개 연동. 광고, 콘텐츠 성과 분석, 캠페인, 고객 응대 초안, 이슈 알림 수행
- 사용 사례: 광고 최적화, DM 정리, 판매 채널 확대, 재고, 신제품 반영 웹사이트 업데이트, 직원 업무 배분
- 소상공인 5억명과 글로벌 채널 보유, 소비자 제품 투자가 소상공인 지원으로 이어질 전망

Q. Muse 사용자당 비용 구조와 비용 절감 방안은?
- 비용 구조에 대한 수치는 미공개
- 컴퓨트 비용이 높아 효율화가 확장, 사업화의 핵심
- 단기: Off-peak 및 유휴 CAPA 활용, 소형 모델, 추론 효율화로 GPU 가동률 제고
- 장기: LLM 고도화로 적은 토큰으로 더 많은 작업 수행, AI 모델로 서빙 소프트웨어 효율 개선

Q. 사용자 확보 후 수익화하는 기존 방식과 달리, 비용이 큰 Muse는 수익화를 앞당겨야 하는지?
- 기존보다 수익화 시점 앞당길 전망
- 창출 가치의 일정 비율씩 수익을 받는 모델 구축 → 컴퓨트 증설 지속을 위한 수익 구조 확보가 중요
- 1년 후 Muse Wonder 등 현재 프런티어 모델 수준 지능을 소형 모델로 훨씬 낮은 비용에 제공 가능 전망. 다만 요구 지능 수준도 높아져 매출, 모델 개발, 효율화 병행 필요
- 선과금하지 않는 이유는 Muse 네트워크 구축(사용자, 기업이 많을수록 가치 상승)

Q. 평균 구매액 200달러 초과 커머스 수치에 여행이 포함되는지?
- 여행 포함. 여행 계획은 Muse 주요 사용처 중 하나