Meta가 3조 원을 주고 산 스타트업은 무엇이 달랐을까?

Manus AI 본사와의 협업으로 진행되는 무료 웨비나를 확인해보세요.

2026. 3. 11.

우리는 지금 AI를 쓰는 시대에서 AI에게 '일을 맡기는' 시대로 넘어가는 경계에 서 있습니다.

리서치, 데이터 분석, 디자인, 심지어 앱 개발까지—사람이 하나하나 지시하지 않아도
스스로 계획을 세우고, 병렬로 작업을 쪼개고, 결과물까지 만들어냅니다.
이것이 바로 AI 에이전트입니다. 모두가 AI 에이전트를 잘 활용해야 한다는 건 압니다.
그런데 어디서부터, 어떻게 시작해야 할지 감이 잡히지 않으신다면 Manus AI에 주목해주세요.
한 사람이 한 팀이 되고, 한 팀이 한 조직이 되는 시대를 연 Manus AI를 소개합니다.

3/12(목), 이번 웨비나에서는 단순한 도구를 넘어
가장 든든한 '동료'가 되어줄 Manus AI와 함께 일하는 새로운 방식을 소개합니다.

Manus 본사 매니저분들이 직접 진행하는 특별한 협업 웨비나입니다.

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‘날 것’이 아닌 ‘요리’를 드리고 싶었습니다.

Manus 팀이 처음부터 에이전트 AI를 만들려 했던 건 아닙니다. 이들은 AI 업계의 많은 사람들이 '더 똑똑한 모델'을 만드는 데 집중할 때, 조금 다른 질문을 던졌습니다. "훌륭한 AI 모델이라는 '최고급 식재료'가 주어졌을 때, 왜 사람들은 여전히 날 것 그대로를 받아 소화하느라 힘들어할까?"

하지만 Manus팀이 진짜 만들고 싶었던 건 질문에 대한 날 것의 '답변'이 아니라, 아이디어를 실현한 완성된 '요리'였습니다.

그 고민 끝에 탄생한 것이 바로 Manus입니다. 최고의 재료를 가져와 사용자의 의도를 이해하고 섬세하게 계획한 후 능숙하게 조리하여 완벽한 요리, 즉 완성된 결과물을 제공하는 것. 이것이 바로 Manus가 스스로를 '답변하는 AI'가 아닌 '행동하는 AI'로 정의하는 이유입니다.

“MIT의 교훈인 ‘Mens et Manus(정신과 손)’는 저희의 핵심 철학입니다. 뛰어난 ‘정신(AI 모델)’만으로는 부족합니다. 그 생각을 현실로 만들어내는 ‘손(실행 능력)’이 결합될 때, 비로소 진정한 가치가 만들어진다고 믿습니다. Manus는 바로 그 ‘손’이 되고자 합니다.”
- Peak Ji, Manus 공동 창업자

3조 원짜리 인수, 저커버그는 왜 Manus를 선택했을까?

2025년 3월에 출시된 manus AI는 8개월 만에 연 매출 1억 달러를 달성했습니다.

역대 어떤 SaaS 스타트업보다 빠른 기록입니다. 이 성장세를 지켜본 Meta가 움직였습니다.
2025년 12월, 약 20~30억 달러 규모로 Manus 인수를 발표했습니다.
WhatsApp, Scale AI에 이어 Meta 역사상 세 번째로 큰 인수입니다.

Meta가 이 금액을 베팅한 이유는 명확합니다. 단순히 잘 나가는 스타트업을 산 게 아니라,
"AI한테 일을 시키는 방식 자체"를 가져간 것입니다. Meta는 Manus의 에이전트 기술을 자사 광고 시스템에 직접 통합할 계획입니다. 광고주가 "20대 여성 타겟 캠페인 만들어줘"라고 하면 Manus가 알아서 세팅하는 미래를 그리고 있는 것입니다.

“Meta에 합류함으로써 우리는 더 강력하고 지속 가능한 기반 위에서, Manus의 작동 방식이나 의사 결정 구조를 바꾸지 않고도 더 큰 꿈을 꿀 수 있게 되었습니다. 이것은 끝이 아니라 새로운 시작입니다.”

- Xiao Hong, Manus 창업자 겸 CEO (현 Meta 부사장)

AI 에이전트, Manus로 시작해야하는 이유.

Manus는 최초의 범용 자율 에이전트(General-purpose Agent)로, 원하는 '목표'를 던지면
스스로 계획을 세우고 실행하여 '과정'이 아닌 '완성된 결과물'을 가져다줍니다.

Manus는 안전하게 격리된 클라우드 가상 컴퓨터(Sandboxed VM) 안에서
웹 브라우저를 켜고, 파일을 만들고, 프로그램을 실행합니다.

Wide Research 완벽한 에이전트 병렬 작업

Wide Research는 하나의 에이전트가 순서대로 처리하는 게 아니라,
작업을 자동으로 쪼개서 100개 이상의 에이전트가 동시에 병렬로 실행하는 방식입니다.

예: "Fortune 500 기업 100곳의 ESG 전략 비교"
→ 에이전트 100개가 각각 1개 기업씩 맡아 동시에 리서치·보고서·시각화를 처리.

한마디로 Deep Research가 깊게 파는 것이라면,
Wide Research는 넓게 펼쳐서 한꺼번에 처리하는 것입니다.

Design View 정밀한 대화형 디자인 작업

생성된 이미지에서 바꾸고 싶은 부분만 Mark Tool로 클릭해서 선택하고,
"이 소파를 베이지색으로 바꿔줘", "여기에 조명 하나 추가해줘"라고 말하면
나머지 조명·바닥·창문은 그대로 둔 채 선택한 부분만 정밀하게 수정됩니다.

핵심은 캔버스 기반 인터페이스입니다. 여러 영역을 동시에 마킹하고, 각각에 다른 수정 지시를 붙여 한 번에 일괄 처리할 수 있습니다. Google의 Nano Banana Pro 이미지 생성 모델을 기반으로, 포토샵을 열 필요 없이 대화하듯 디자인을 다듬어가는 경험을 제공합니다.