Meta는 AI 인프라에 대한 투자가 실제 매출에 얼마나 기여하는지 파악하기 위해 Causal Inference(인과 추정) 기법을 활용했습니다. A/B 테스트를 수행하기 어려운 인프라 환경의 특성을 고려하여, 컴퓨팅 자원(GPU), 팀 규모, 모델의 복잡도와 같은 변수들을 통제한 채 관찰 데이터를 분석했는데요. 그 결과, 사용률은 낮더라도 모델의 확장성을 높여주는 특정 플랫폼이 매출 기여도가 훨씬 높다는 사실을 발견했습니다. 이를 통해 Meta는 데이터에 기반하여 투자 우선순위를 조정할 수 있었습니다.