많은 AI 솔루션이 범람하고 있지만, 최근에는 주목 받는 몇 개의 솔루션에 집중되고 있는 것 같습니다.
그 중에서 Meta에 인수되었다는 소식과 함께 떠오른 마누스 AI (Manus AI) 솔루션에 대해 소개해드리려고 합니다.
마누스 AI는 2025년 3월에 대중에게 등장했는데요. 공개 데모 영상 하나만으로도 48시간 만에 수십만 명의 대기자가 몰렸다고 합니다.
마누스 AI는 일반 LLM보다는 AI 에이전트 모델이며, 스스로 움직이는 모델이 부족했던 당시에는 큰 눈길을 끌 수 있었습니다. 결국 1년 후에 메타에 약 20억 달러에 인수됐고, 중국 정부가 이 인수를 막으면서 미중 AI 패권 경쟁의 한 가운데에 위치하게 되었습니다.
이번 글은 마누스에 대해 소개하면서, 주요 기능, 사용후기와 함께 다른 솔루션과도 비교해 보았습니다.
1. 마누스 AI 이란? (Manus AI)
(1) 자율 AI 에이전트
마누스 AI는 초기 출시 때에 항공편 예약, 코드 작성, 스프레드 시트 사용이 가능한 솔루션으로 주목 받았습니다. 사람의 개입 없이 자율적으로 움직이는 모습에 많은 이들에 관심을 끈 것 입니다.
당시만 해도 기존 ChatGPT, Claude 등은 항공편 예약을 위해서는 우리에게 방법을 알려줬습니다. 어디 사이트에 접속해서 가격을 비교하고, 예약하는 등 절차를 알려줬습니다.
그런데 마누스는 달랐습니다. 예를 들어 “5월 27일 서울에서 도쿄 항공편 예약해줘” 라고 한다면,
- 크롬 등 브라우저 직접 오픈
- 항공사 사이트 접속
- 날짜 선택
- 최저가 확인
- 예약 완료
즉, AI가 인간이 하는 행동과 유사하거나 거의 동일하게 행동해서 업무를 완료해줍니다.
이처럼 자율형 AI 에이전트 필요성에 시장이 주목하고 있던 시점에 등장했고, 또한 중국에서 발현된 AI라는 점도 크게 관심을 끌게된 이유였습니다.
(2) 마누스 AI 작동법
마누스가 어떻게 이런 작동이 가능하는지를 이해하려면 가상 컴퓨터를 이해해야 합니다.
가상 컴퓨터란 물리적인 컴퓨터 없이 클라우드 서버 위에서 실행되는 것을 말합니다. 즉, 사람이 자신의 노트북이나 데스크롭을 사용하듯, AI가 가상에서 컴퓨터를 열고 파일을 만들고 프로그램을 실행할 수 있습니다.
그래서 마누스에 항공편 예약이라는 목표를 설정해주면 인간의 개입 없이도 최선의 경로를 스스로 설정해서 그에 따라 움직이게 됩니다.
Manus는 브라우저 탐색 중 스크린샷을 찍고 비전 모델을 사용해 작업이 올바르게 완료됐는지 확인합니다. 단순히 명령을 실행하는 것을 넘어 결과를 스스로 검증하는 구조입니다.
2. 주요 기능 및 사용 후기
마누스의 주요 기능은 상단 이미지를 통해 확인해보실 수 있습니다.
모바일 앱 개발부터 AI 디자인, AI 슬라이드, 와이드 리서치까지 업무와 관련된 다양한 스킬들을 제공하고 있기 때문에 거의 대부분의 직종에서 활용할 수 있습니다.
(1) Wide Research
먼저 보편적으로 가장 많이 사용 될 것으로 보이는 와이드 리서치를 사용한 후기 입니다.
무료 버전으로 테스트한 내용인데, 정말 놀랍지 않나요? 물론 수치적인 데이터를 검증해볼 필요성은 있고, 최신 분기에 대한 정보가 다소 미흡한 것은 아쉽지만 정말 간단한 질문 하나로 저런 엄청난 분석 사이트를 만들어 내었습니다.
사용 내역은 다음과 같습니다.
- 사용 모델 : Manus 1.6 Lite
- 질문 기능 : Manus Wide Research
- 소요 시간 : 약 7분
- 질문 프롬프트 : “삼성전자, SK하이닉스, 마이크론, TSMC 반도체 경쟁력을 구분해서 분석해줘”
- 제공 사항 : 반도체 4사의 심층 리서치, 웹 분석 보고서 제공
Wide Research 기능을 직접 사용해서 글로벌 반도체 4대 기업 경쟁력 분석 리포트를 만들어봤습니다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론, TSMC를 대상으로 한 심층 분석입니다.
결과물 수준이 정말 놀라웠습니다.
단순 텍스트 요약이 아닙니다. Manus가 만들어낸 결과물은 실제 웹 기반 인터랙티브 대시보드입니다.
물론 데이터 자체는 AI가 만들었고 검증하지 않았기 때문에 확인이 필요하지만 이 정도 퀄리티를 한 줄의 문장과 7분 만에 만들어 낸다니 정말 놀라웠습니다.
결과물에 포함된 내용도 놀라웠는데요.
- 기업 개요 및 비즈니스 모델 비교
- DRAM, HBM, NAND, 파운드리 시장 점유율 분기별 추이
- 4개 기업 연간 매출, 영업이익, CAPEX 비교
- 메모리 기술 노드 로드맵 비교표
- AI 메모리 공급망 구조도
- 지정학적 리스크 수준 분석
- 종합 경쟁력 레이더 차트 (6개 항목)
- 스코어카드 (100점 만점 기준)
이러한 내용을 인터렉티브 차트와 함께 제공하고 데이터 출처를 명시하고 있으며, 난이도가 높은 HBM 세대별 기술 로드맵까지 제공해주는 것을 보며 정말 깜짝 놀랐습니다.
(2) 추가 기능
위에 기능 외에도 추가로 다양한 기능들과 솔루션들을 제공합니다.
데스크톱 앱 – 클라우드를 넘어 내 PC로
Manus는 데스크톱 애플리케이션을 출시하면서 AI 에이전트를 클라우드 너머 개인 컴퓨터로 직접 이전했습니다. 시스템에는 사용자가 통제권을 유지하도록 설계된 권한 제어가 포함되어 있으며 신뢰 수준과 작업 빈도에 따라 한 번 허용 또는 항상 허용 옵션을 선택할 수 있습니다.
Manus Slides – AI가 발표자료 자동 생성
2025년 11월 PowerPoint 템플릿 기능이 추가되면서 브랜드에 맞는 슬라이드를 자동 생성할 수 있게 됐습니다. 주제만 입력하면 리서치부터 디자인까지 완성된 발표자료가 나옵니다. Gamma와 유사하지만 웹 리서치를 병행하면서 만든다는 점이 차이점입니다.
노코드 모바일 앱 빌더
2026년 1월 Xcode나 기존 개발 도구 없이 모바일 앱을 만들고 배포할 수 있는 기능이 출시됐습니다. 앱을 만들고 싶지만 개발자가 없는 팀을 위한 기능으로 Manus를 통해 직접 배포까지 가능합니다.
Connectors – 외부 툴 연동
2025년 9월 외부 툴과 통합하는 Connectors 기능이 출시됐습니다. Notion, Google Drive, Slack 등 주요 업무 툴과 연동해서 Manus가 직접 데이터를 가져오거나 결과물을 저장할 수 있습니다.
3. 마누스 가격
마누스를 테스트해볼 때는 무료로 사용했지만, 사용하는 토큰이 많은 만큼 무료로는 제한되는 사용량이 많았습니다.
결국 어느정도 유료 버전을 사용해야 전체를 테스트해볼 수 있을 것이라 생각됩니다.
가격 구조는 가장 저렴한 버전이 $17에서 $167까지 제공됩니다. 가장 큰 차이는 크레딧 차이로 보이며, 일반적으로 기능면에서는 더 딥하게 와이드 리서치를 사용할 수 있는지 여부, 베타 기능 얼리 억세스 등이 큰 차이로 보입니다.
4. Meta 인수 및 중국 통제
Manus를 둘러싼 가장 큰 이슈는 메타가 인수하고 이를 중국이 막아섰다는 점 입니다.
단순한 기업 인수 뉴스가 아니라 미중 AI 패권 경쟁의 상징적 사건입니다. 조사해보니 다음과 같은 인수 타임라인으로 진행되었는데요.
- 2025년 3월 : Manus 바이럴 데모, 대기자 폭발
- 2025년 4월 : 시리즈B $7,500만 (벤치마크 주도, 기업가치 $5억)
- 2025년 12월 : Meta, 약 $20억에 Manus 인수 발표 → 싱가포르 본사 유지, 중국 사업 중단 계획
- 2026년 5월 : 중국 정부, 인수 차단 (국가 안보 이유) → 거래 상태 현재까지 미해결
법인은 싱가포르에 있지만, 중국계 기술이 들어간 만큼, 딥시크 이후에 중국 AI 기술이 미국으로 넘어가는 것을 막으려는 흘므으로 보입니다.
메타는 현재 마누스 인수를 통해 자율 에이전트 기술을 Meta AI 어시스턴트를 포함한 전체 제품에 통합할 계획에 있지만, 다소 차질이 있을 것이라 보입니다.
그럼에도 거래 자체는 확정되지 않았지만, 제품 사용은 가능하며, 업데이트도 지속되고 있었습니다.
5. 마누스 사용을 마치며
마누스를 사용해보며 3번 놀랐습니다.
- 하나의 질문으로 복잡한 재무 분석 보고서를 만들어내는 에이전트 능력에 놀랐고,
- 딥시크 이후로 중국계 AI 기술이 정말로 뛰어나다는 점에 놀랐습니다.
- 마지막으로, AI 패권 전쟁이 점차 심화되고 있고, 그 전쟁이 반도체에서 기술로 그리고 인재 영역까지 넘어가고 있다는 점이었습니다.
실제로 Wide Research를 사용해보며, 반도체 4사 인터랙티브 분석 대시보드를 만들어낸 결과물을 직접 확인하니 단순한 리서치 AI와는 분명히 다른 수준이었습니다. 물론 아직 데이터 수치의 정확성에 대해 검증하지는 못했습니다만, 작업 시간 대비 퀄리티가 놀라웠습니다.
아마도 앞으로는 다음과 같은 구조가 되지 않을지, 기대와 두려움이 교차했습니다.
- 인간의 생산성 = 토큰의 생산성
- 노동 시간 = 토큰량
- 급여 = 인간의 생산성 x 노동 시간 = AI 사용 비용 = 토큰의 생산성 x 토큰량
즉, 사람 1명을 채용하는 대신, 그 생산성만큼을 AI를 통해 취할 수 있다면, 채용 대신 AI 사용을 기하급수적으로 늘릴 수 있을 것이라는 생각이 들었습니다.
물론 인간의 판단, 책임, 관계는 토큰으로 대체되지 않습니다. 다만 대체 가능한 영역이 생각보다 빠르게 넓어지고 있다는 점은 분명합니다!!!
이 글을 마치며, “AI 에이전트를 아직 경험해보지 않으셨다면 Manus를 첫 번째 선택지로 추천드립니다.”
오늘 소개한 Manus 외에도 최근 테크뷰에서는 구글 프로젝트 지니, 몰트봇, Genspark AI 등 다양한 솔루션을 소개해드리고 있는데요.
아래 테크뷰 홈페이지를 통해 많은 관심 부탁드리겠습니다.
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