Meta가 서로 다른 목적을 가진 두 개의 AI 앱을 선보였다. 하나는 이미 가지고 있는 옷으로 새로운 코디를 제안하는 패션 앱 Style Sketch이고, 다른 하나는 이용자의 이야기를 기억하는 가상 반려동물 앱 Waddle World다. 두 앱은 10월 28일과 29일 TechCrunch 보도로 잇따라 알려졌다. 다만 Waddle World는 보도 이전인 9월 말부터 필리핀에서 조용히 서비스되고 있었다.
현재 Waddle World는 필리핀에서, Style Sketch는 인도네시아·싱가포르·태국에서만 제공된다. Meta는 별도 발표 없이 앱을 공개했고, 다른 국가로의 확대 계획에 대해서도 밝히지 않았다. 두 서비스 모두 생성형 AI를 활용하지만, 이용자가 AI 자체를 의식하기보다 익숙한 활동을 즐기도록 설계됐다는 점이 특징이다.
AI 기업들이 더 많은 일을 처리하는 범용 모델과 통합 서비스를 경쟁적으로 개발하는 상황에서, Meta는 특정한 활동에 집중하는 독립 앱도 잇달아 내놓고 있다. 올해 들어서만 자연어로 미니게임을 만드는 Pocket, AI 영상 피드 Vibes의 독립 앱, AI 동화 앱 StoryKit 등을 시험했다. 분야는 제각각이지만 배경은 같다. 생성형 AI가 앱에 새로운 기능을 더하는 동시에, 앱 자체를 더 빠르게 만들고 출시할 수 있게 해주고 있다는 점이다.
옷을 골라주고, 하루를 기억하는 AI
Style Sketch는 이용자가 이미 가진 옷을 중심으로 새로운 스타일을 제안하는 AI 패션 앱이다. Instagram이나 Facebook 계정을 연결하면 기존에 올린 사진으로 가상 옷장을 구성할 수 있다. 계정을 연결하지 않고 사진이나 짧은 영상을 직접 찍거나, 카메라롤 이미지를 올려 옷을 추가하는 것도 가능하다.
옷장이 만들어지면 AI가 옷의 조합을 추천하고, 이용자의 체형과 피부색에 맞춘 가상 모델로 착용 모습을 보여준다. 특정 옷을 골라 그 옷을 중심으로 코디를 짜거나, 그날의 날씨에 맞는 옷차림을 받을 수도 있다. 여행지와 일정을 입력하면 날짜별 옷차림을 제안하는 기능도 있다.
기능 자체가 완전히 새로운 것은 아니다. Alta 같은 옷장 관리 앱, Google Photos의 디지털 옷장 기능, Google과 OpenAI의 가상 착용 기능처럼 AI로 코디를 추천하고 착용 모습을 보여주는 서비스는 이미 여럿 있다. Style Sketch에서 주목할 부분은 새 옷 구매를 유도하기보다 기존 옷과 개인의 스타일을 출발점으로 삼는다는 점이다. 특히 Instagram에 쌓인 사진을 쓸 수 있어, 옷장을 처음부터 등록해야 하는 부담이 줄어든다.
반면 Waddle World는 실용적인 문제를 해결하기보다 가상 캐릭터와의 상호작용에 집중한다. 16비트 픽셀 그래픽으로 구현된 공간에서 반려동물을 부화시켜 돌보고, 반려동물 머리 위로 장보기 물건 쌓기, 떨어지는 별 받기, 단어 맞추기 같은 미니게임도 즐길 수 있다. Meta는 이 앱을 '반려동물로 위장한 일기장'이라고 소개한다.
이용자가 음성이나 텍스트로 하루의 이야기를 들려주면, 반려동물은 이를 자기 시점의 일기와 작은 그림으로 바꿔준다. 반려동물은 대화를 기억해 이후 상호작용에 활용하고, 이용자의 이야기를 담은 맞춤 엽서를 보낸다. 매주 반려동물이 알게 된 내용을 정리한 이메일도 온다. 미니게임으로 모은 포인트로는 반려동물의 먹이와 장난감을 살 수 있다.
흥미로운 점은 일반적인 모바일 게임처럼 연속 접속 기록이나 점수 경쟁으로 이용자를 붙잡지 않는다는 것이다. Meta는 앱 소개에서 기록을 이어가거나 점수를 쫓을 부담 없이 원하는 때 들르면 되는 공간이라고 설명한다. 아울러 이 앱을 비서나 생산성 도구가 아닌 반려동물 경험으로 소개한다. 이용 연령은 18세 이상으로 안내되고 있다.
두 앱이 주는 경험은 다르다. Style Sketch는 옷을 고르는 편의성을, Waddle World는 캐릭터와의 정서적인 교감을 앞세운다. 그러나 둘 다 이용자가 AI에 무엇을 요청할지 고민하게 하기보다, 특정한 활동 속에서 AI 기능을 자연스럽게 쓰도록 설계됐다는 공통점이 있다.
하나의 AI보다 여러 개의 앱을 만드는 이유
Meta가 이런 앱을 연이어 내놓는 배경에는 소프트웨어 개발 방식의 변화가 있다. 마크 저커버그 CEO는 7월 29일 2분기 실적발표에서 AI가 팀의 제품 개발 속도를 높이고 있다고 말했다. 그는 올해 선보인 Instagram Instants, Facebook Groups용 독립 앱 Forum, Marketplace 판매자용 독립 앱 Seller를 예로 들며, 새 앱을 내놓기가 훨씬 쉬워질 것이라고 전망했다. 그리고 더 많은 아이디어를 앱으로 만들겠다는 계획을 밝혔다.
이 방향은 Meta가 오랫동안 추구해 온 새 서비스 발굴 전략과도 이어진다. Meta는 Facebook과 Instagram으로 거대한 이용자 기반을 만들었지만, 독립 앱을 새로 키우는 일은 늘 별개의 과제였다. 2014년 출범한 실험 조직 Creative Labs가 대표적이다. 이곳에서 나온 Slingshot, Riff, Rooms 등은 큰 호응을 얻지 못했고, 조직은 2015년 말 문을 닫았다. 당시 Meta는 이 앱들의 일부 기능을 Facebook 본 앱에 흡수했다고 밝혔다. 2019년 이후 사내 실험 조직 NPE Team이 다시 여러 앱을 내놨지만, 이들 역시 대부분 문을 닫았다.
새 앱을 시험하는 전략 자체는 처음이 아니다. 달라진 점은 생성형 AI가 그 시도에 드는 시간과 비용을 줄여줄 가능성이 생겼다는 것이다. AI 코딩 도구와 개발 자동화는 시제품 제작, 코드 작성, 테스트 과정을 돕는다. 기업은 더 많은 아이디어를 실제 앱으로 만들고, 반응을 본 뒤 키우거나 고칠 수 있다.
올해 Meta가 시험한 독립 앱들도 이 흐름에 있다. Pocket은 6월 브라질에서 먼저 공개된 뒤 8월 미국으로 확대됐다. 2025년 Meta AI 앱 안의 기능으로 시작한 Vibes는 2월부터 멕시코·브라질 등에서 독립 앱으로 테스트되고 있다. 7월에는 부모가 아이에게 맞춤 동화를 만들어주는 StoryKit이 멕시코에서 시범 출시됐다.
다만 개별 앱을 만드는 데 AI가 얼마나 쓰였는지는 공개되지 않았다. 예컨대 Pocket은 Meta가 스타트업 Atma Sciences에서 영입한 Gizmo 개발팀의 기술과 인력을 바탕으로 만들어졌다. 따라서 Style Sketch나 Waddle World가 AI만으로 빠르게 만들어졌다고 단정할 수는 없다. 확인되는 것은 Meta가 AI를 개발 효율을 높이는 기술로 보고 있으며, 이를 바탕으로 독립 앱 출시를 늘리려 한다는 점이다.
이 과정에서 앱의 역할도 달라질 수 있다. 과거에는 하나의 서비스에 여러 기능을 통합해 몸집을 키우는 방식이 중요했다. 개발이 빨라진 환경에서는 특정 목적에 집중한 작은 앱을 먼저 내놓고 반응을 보는 접근도 가능해진다. 큰 서비스 하나에 모든 기능을 넣기보다, 여러 독립 앱으로 이용자가 실제로 원하는 경험을 찾아가는 것이다.
작은 앱이지만, 기존 플랫폼의 자산을 활용한다
앱을 빠르게 만들 수 있게 됐다고 모든 기업이 같은 조건에서 경쟁하는 것은 아니다. AI 모델과 개발 도구는 누구나 쓸 수 있게 되더라도, 이용자가 원하는 경험을 만들려면 그들의 관심과 행동을 이해해야 한다. 여기서 Meta가 가진 기존 플랫폼과 이용자 접점은 중요한 자산이 된다.
Style Sketch가 대표적인 예다. 패션 앱을 새로 깔았을 때 가장 번거로운 일은 내 옷과 취향을 등록하는 것이다. Meta는 Instagram·Facebook에 이미 올린 사진을 쓰게 해 이 과정을 줄이려 한다. 이용자의 동의와 계정 연결을 전제로, 기존 서비스의 시각 정보를 새 앱으로 가져오는 방식이다. 이미지 생성 기술 자체보다 이미 쌓인 정보와 새 기능을 연결하는 일이 차별점이 될 수 있다는 의미다.
Waddle World는 다른 형태의 개인화를 보여준다. 사진에서 취향을 읽는 대신, 대화와 일상 기록으로 캐릭터의 반응을 만든다. 반려동물이 들었던 이야기를 기억해 일기와 그림, 주간 엽서를 만들면서 같은 앱이라도 이용자마다 다른 경험이 쌓인다. AI가 매번 새 답변을 만드는 데 그치지 않고, 이전 상호작용을 다음 경험으로 잇는 것이다.
두 앱 모두 개인화가 핵심이지만, 다루는 정보는 다르다. 한쪽은 옷과 사진, 취향이고 다른 쪽은 일상과 대화 기록이다. 이런 정보는 서비스를 더 유용하고 친근하게 만들지만, 이용자의 사생활과도 맞닿아 있다. 오래된 게시 사진에는 옷 말고도 함께 찍힌 사람이나 장소 같은 정보가 담겨 있을 수 있다. Meta는 Waddle World의 일기와 반려동물 메시지가 이용자가 엽서를 직접 공유하지 않는 한 다른 사람에게 공개되지 않는다고 밝혔다. 그럼에도 어떤 정보가 저장되고 추천이나 응답에 쓰이는지, 이용자가 이를 확인하고 관리할 수 있는지는 여전히 중요한 문제다.
Meta는 Facebook과 Instagram이라는 유통 경로도 갖고 있다. 저커버그는 새 앱을 내놓은 뒤 추천 시스템으로 관심을 가질 만한 이용자에게 퍼뜨리겠다고 했다. Threads에서 했던 방식이다. Threads는 같은 실적발표 기준 월간 활성 이용자 5억 명을 넘었다. 앱을 만드는 비용뿐 아니라, 이용자를 찾아 연결하는 능력까지 경쟁 요소가 되는 셈이다.
AI 앱의 빠른 실험은 지속 가능한 사업이 될 수 있을까
앱을 빨리 내놓는 것과 오래 쓰이는 서비스를 만드는 것은 다른 문제다. 생성형 AI로 초기 개발 일부를 효율화할 수는 있다. 하지만 운영 단계에서는 모델 추론 비용, 데이터 관리, 콘텐츠 안전성, 업데이트, 고객 지원 같은 비용이 계속 든다.
특히 AI 앱은 이용자가 기능을 쓸 때마다 모델을 돌리는 비용이 생길 수 있다. 이용자가 늘수록 반가운 일이지만, 이용량에 비례해 늘어나는 비용도 관리해야 한다. 개발 문턱이 낮아져도 운영과 수익화의 숙제는 그대로다.
Meta도 수익화 방식을 시험하고 있다. Vibes에는 기본 이용은 무료로 두고, 구독하면 영상 생성량을 늘려주는 부분 유료화 모델을 예고했다. 실적발표에서는 여러 앱에 추가 기능과 AI 기능을 제공하는 구독 상품 Meta One도 소개했다. 반면 Style Sketch와 Waddle World는 현재 무료이며, 수익 모델은 알려진 바 없다.
Style Sketch는 패션·쇼핑 서비스로, Waddle World는 캐릭터 콘텐츠나 개인화된 엔터테인먼트로 확장될 여지가 있다. 그러나 아직 가능성일 뿐이고, 이용자 유지 성과도 공개되지 않았다. 두 앱이 한 나라 또는 세 나라에서만 조용히 출시됐다는 점도, 본격 서비스보다 시장 반응을 살피는 시험 단계에 가깝다는 것을 보여준다.
결국 각 앱이 꾸준히 쓰일 이유를 만들어야 한다. 코디 추천 앱은 생활에서 반복적으로 필요한 순간을 만들어야 하고, 가상 반려동물 앱은 접속 보상 없이도 다시 찾아올 이유를 줘야 한다. 연속 접속이나 점수를 강조하지 않는 Waddle World의 설계는 흥미로운 실험이지만, 장기적으로 이용자를 붙잡는 데 어떤 영향을 줄지는 지켜봐야 한다.
빠른 앱 출시는 더 많은 시도를 가능하게 하지만, 무엇이 살아남을지는 결국 이용자가 정한다. 출시가 쉬워질수록 출시만으로는 차별화가 어려워지고, 특정 활동에서 얼마나 실질적인 가치를 주는지가 더 중요해진다. Creative Labs의 앱들처럼 일부는 사라지고 일부 기능만 본 앱에 흡수될 수도 있다.
AI 서비스는 더 많아지고, 더 구체적이 된다
Style Sketch와 Waddle World는 생성형 AI가 반드시 하나의 거대한 통합 서비스 안에서만 발전하지는 않는다는 점을 보여준다. AI는 범용 질문에 답하고 복잡한 업무를 돕는 쪽으로 발전하는 한편, 옷을 고르거나 하루를 기록하는 익숙한 활동에도 스며들고 있다.
이 변화는 소프트웨어 산업에도 새로운 가능성을 연다. 기업은 더 많은 아이디어를 실제 서비스로 만들고, 제한된 시장에서 반응을 본 뒤 다음 방향을 정할 수 있다. 다만 앱이 많아질수록 이용자의 관심을 얻기 위한 경쟁도 치열해지고, 차별화된 경험과 운영의 지속 가능성은 여전히 과제로 남는다.
AI가 소프트웨어를 만드는 방식까지 바꾸기 시작한 지금, 중요한 것은 얼마나 많은 앱을 만들 수 있느냐가 아니다. 그중 어떤 앱이 이용자의 일상에 남느냐다.
