작성: Y Combinator 팀(Garry Tan, Brad Flora, Diana Hu, Jared Friedman, Gustaf Alströmer, Ankit Gupta, Jon Xu 등)
번역·정리: 深潮 TechFlow
深潮导读: 실리콘밸리와 글로벌 벤처 생태계의 진화 과정에서 Y Combinator가 발표하는 '창업 위시리스트(Request for Startups, RFS)'는 늘 기술 물결 최전선의 풍향계이자 폭풍의 눈으로 여겨져 왔다. 역사를 돌아보면 초기 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷, Stripe식 금융 인프라에서 이후의 버티컬 SaaS에 이르기까지, YC의 RFS는 기술의 질적 전환이 일어나기 전야에 창업자와 자본에게 거대 기업이 아직 독점하지 못했지만 기술적 재구성이 절실한 처녀지를 정확히 짚어주곤 했다.
이번에 새로 나온 RFS에서 YC는 매우 명확하고도 무게 있는 거시적 판단을 내놓았다. AI 발전의 최대 병목은 더 이상 기초 대형 모델의 파라미터와 알고리즘 자체에만 머물지 않고, 현실 세계로 빠르게 확산하고 있다는 것이다. 순수 소프트웨어 차원의 얕은 겉포장은 프리미엄을 잃고 있으며, 진정한 파괴적 기회는 실물 제조업, 에너지·전력망 인프라, 공공 행정의 고립된 데이터, 고보안 격리 체계, 그리고 상업용 우주 같은 자본집약적이고 물리적 제약이 큰 심수구역으로 전면 이동하고 있다.
이번 장문은 YC 핵심 파트너 팀이 중점적으로 베팅한 11대 최전선 방향을 정리한 것이다. 시급 $15의 대중화된 AI 전문가, 진짜 문학 수준의 필력을 갖춘 글쓰기 대형 모델부터 미국 내 로봇 제조, 데이터센터 전력·냉각 공급망, 조 단위 인프라를 위한 월가식 금융 도구, 그리고 기업 전용 프라이빗 모델 체계까지 아우른다. 深潮 TechFlow가 전문을 심층 번역해, AI 물결 최전선에 선 모든 창업자·연구자·투자자에게 산업 전경도와 항해 지침을 제공한다.
'창업 위시리스트(Request for Startups, RFS)'를 발표하는 것은 오래도록 우리 Y Combinator의 전통이며, 글로벌 창업자들과 우리가 가장 목말라하는 핵심 과제를 공유하기 위한 자리다.
다만 이 방향들은 우리 투자 지형의 아주 일부일 뿐이다. 이 중 어떤 의제가 당신의 열정을 불태웠다면, 그것을 그 일에 뛰어들라는 강력한 보증으로 여기면 된다. 하지만 당신의 창업 프로젝트가 여기에 없더라도 YC에 지원서를 내는 데는 전혀 지장이 없다.
지금 하나의 중대한 흐름은 이것이다. AI가 마주한 최대 병목이 모델 계층 자체에서 외부로 빠르게 번지고 있다.
우리는 새로운 물결의 스타트업을 기대하고 있다. 이들은 필요한 하드웨어, 인프라, 금융 체계 그리고 전용 버티컬 소프트웨어를 만들어, 최전선의 지능을 공장 제조와 데이터센터에서 정부 행정은 물론 외기권에 이르기까지 광활한 영역의 현실 실물 경제에 실제로 주입하고 있다.
저렴한 우주 발사 시대의 스타트업
작성자: Ankit Gupta(YC 그룹 파트너)
SpaceX는 명확한 근미래의 그림을 그리고 있다. 머지않아 스타십(Starship)의 연간 발사 횟수가 10,000회에 이를 것이다.
현재 재사용이 불가능한 일회용 스타십 한 기의 발사 비용조차 재사용 가능한 팰컨 9(Falcon 9)과 거의 같은 수준이며, 킬로그램당 궤도 진입 비용은 크게 낮아졌다.
스타십 기술이 규모화되고 완전 재사용이 실현되면, 우리는 킬로그램당 유효 탑재량의 발사 비용이 수 개 자릿수 단위로 곤두박질치는 것을 목격하게 될 것이다.
이는 '풍요로운 우주 접근 시대'의 창업 기회를 체계적으로 사고하기에 지금이 바로 황금기라는 뜻이다.
오늘날 발사 비용 때문에 성립하기 어려운 비즈니스 모델 가운데, 발사 비용이 100분의 1 이하로 폭락하고 궤도 경제가 전면 개화하면 얼마든지 실현 가능해질 것은 무엇인가.
우리는 이런 기업이 지금 당장 창업에 나서야 한다고 본다. 이 분야를 탐구하고자 하는 빌더라면 YC는 당신의 지원서를 간절히 기다린다.
시급 $15의 전문가: AI가 이끄는 보편화된 전문 서비스
작성자: Brad Flora(YC 그룹 파트너)
AI에 관한 현재 대다수 논의는 그것이 기존 노동자를 어떻게 대체할지에 집중되어 있다. 그러나 우리를 진짜 흥분시키는 것은 정반대의 경로다. AI를 통해 평범한 노동자를 곧바로 전문가 수준의 인재로 전환하는 것.
점점 더 많은 기업이 학위와 자격증의 제약에서 벗어나 통찰력과 실행력이 뛰어난 평범한 사람을 채용하는 모습을 우리는 목격하고 있다. 최첨단 AI의 전방위 무장 아래 이들은 과거에 오직 베테랑 전문가만 처리할 수 있었던 복잡한 업무를 해낸다.
상상해 보라. 커뮤니케이션 능력이 탁월하고 AI 활용에도 극히 능숙한 한 고객 서비스 상담원이, 갑자기 복잡한 기업 인수합병(M&A), 공급망 최적화, 글로벌 무역 컴플라이언스에 대한 컨설팅을 제공할 수 있게 되는 상황을.
공적 복지, 세무 설계, 보험금 청구, 의료비 청구서 심사, 이민 비자 서류 등의 영역에는 이와 유사한 일자리가 수백만 개 존재한다.
간단히 말해, 전문 자격 인증이 서비스 공급을 가로막는 병목이 되는 곳이라면 이 모델이 위력을 발휘할 수 있다.
지난 산업혁명이 공장 블루칼라 일자리를 통해 거대한 현대 중산층을 만들어냈다면, 이번 기술 변혁은 보편화된 전문가형 일자리를 통해 완전히 새로운 중산층 체계를 재편성할 수 있다.
우리는 이 비전을 실현하려는 스타트업을 전력으로 지원하고자 한다.
미국산 로봇: 하드웨어의 본국 회귀
작성자: Diana Hu(YC 그룹 파트너)
오늘날 최고 수준의 로봇 파운데이션 모델은 이미 형태와 기종을 넘나드는 범용 기술 전이를 구현하기 시작했다. 내가 보기에 로봇 분야의 경쟁 병목은 빠르게 물리적 하드웨어 쪽으로 이동하고 있다.
2025년 미국에는 총 38,400대의 산업용 로봇이 설치됐다. 전년 대비 12% 늘어난 수치다. 그러나 대부분의 로봇은 여전히 일본과 유럽에서의 수입에 크게 의존한다.
미국에서 조립된 로봇조차 그 기저의 핵심은 중국산 자석에 깊이 의존하는 경우가 많다.
2024년 중국은 전 세계 소결 희토류 영구자석의 94%를 생산했다. 2025년 4월 수출 제한 정책이 나오자 일부 자동차 제조 대기업은 생산량을 직접 줄여야 했다.
7월에 이르러 미국 연방통신위원회(FCC)는 신형 네트워크 연결 이동형 로봇에 대한 인증 승인을 중단했고, 해당 로봇이 전적으로 미국에서 제조되거나 극소수의 면제 허가를 받은 경우가 아니면 불가능하게 만들었다.
현행 컴플라이언스 기준에 따르면 로봇은 부품 비용의 65% 이상을 자국 제조에서 조달해야 하며, 이 비율은 2029년 75%까지 올라간다. 이는 수입 부품을 자국으로 가져와 조립하기만 하는 OEM(라벨링) 경로가 완전히 막혔다는 뜻이다.
우리는 미국에서 로봇과 그 완전한 업스트림 공급망을 자체 개발하는 창업자를 전력으로 지원하고자 한다.
여기에는 희토류 자석, 모터, 하모닉 감속기(Strain-Wave Gears), 엔코더, 토크 센서, 말단 그리퍼, 전용 칩, 배터리 팩, 그리고 이런 부품을 제조하는 고정밀 공작기계와 생산설비가 포함된다.
당신이 이 분야를 깊이 파고들고 있다면, 우리는 당신과 깊이 이야기하기를 매우 기대한다.
진짜 높은 수준의 필력과 심층적 글쓰기 능력을 갖춘 대형 언어모델
작성자: Jared Friedman(YC 그룹 파트너)
대형 언어모델이 코딩과 수학 추론 능력에서 비약적으로 발전하는 동안, 문장력과 글쓰기 표현에서는 조용히 퇴보하고 있다.
이것은 결코 당신의 착각이 아니다. 2024년과 2025년의 모델과 비교하면, 오늘날 주류 대형 모델은 어조가 확실히 더 딱딱하고 더 기계적인 냄새가 난다.
이는 우연한 일시적 기술 결함이 아니라, 심층적인 구조적 난제로 보인다.
모델에 최고 수준의 코딩 능력을 부여하기 위해 설정된 강화학습 보상 신호(Reward Signals)가, 실제 학습에서 모델의 어조 색채와 정서적 기복, 독특한 문체를 능동적으로 깎아내린다는 것이다.
연구개발 자원의 저울질 앞에서 주요 선도 AI 연구소들은 의심의 여지 없이 연산 자원을 코드 생성과 에이전틱 워크플로(Agentic Workflows)에 우선 배분하고, 텍스트의 질감과 문체에 대한 엄격한 요구는 포기한다.
바로 이 지점이 스타트업에게 거대한 시장 공백을 남겼다. 사람들이 진심으로 교류하고 싶어 하고, 문장에 온기와 깊이가 담긴 특색 있는 모델을 만드는 것이다.
당신이 이 방향에서 돌파구를 만들고 싶다면, 우리는 당신의 편지를 매우 기대한다.
정부 복지·공적 지원 분야의 'Plaid': 행정 데이터 사일로 허물기
작성자: Gustaf Alströmer(YC 그룹 파트너)
정부 기관에 공적 복지를 신청해 본 적이 있다면, 이 번거로운 절차에 치를 떨었을 것이다. 소득 증명서 발급, 동거 가구원 확인, 상시 거주지 증명. 그런 다음 다른 지원 프로그램으로 옮기면 모든 서류를 처음부터 다시 제출해야 하고, 연간 자격 심사 때가 되면 온갖 고통이 또다시 반복된다.
정부 행정 부서마다 별도의 포털이 있고, 서로 연결되지 않으며, 데이터는 완전히 사일로로 갈라져 있다.
수많은 신청인이 사소한 비핵심 서류 하나를 빠뜨렸다는 이유로 곧바로 반려되고, 공무원들은 날마다 육안으로 급여 명세서를 손수 대조해야 한다.
극히 아이러니하게도, 정직한 시민을 문 밖으로 밀어내는 이 관료 시스템은 사기 방지에서는 구멍투성이다.
미국 정부회계감사원(GAO)은 각종 복지 사기가 매년 미 연방정부에 약 5,000억 달러에 달하는 재정 손실을 입힌다고 추산한다. 설상가상으로 이제는 생성형 AI를 쓰면 몇 초 만에 진짜와 구별하기 어려운 가짜 급여 명세서를 위조할 수 있다.
핀테크 인프라 Plaid가 등장하기 전에는 모든 금융 앱이 각자 은행들과 힘겹게 연동해야 했다. 그러나 Plaid가 나온 뒤 사용자는 버튼 한 번만 누르면 매끄럽게 연결된다. 공공 행정 분야에도 이런 인프라 계층이 절실하다.
사용자 승인을 전제로, 그것은 가장 권위 있는 공식 원천에서 검증된 실제 소득·세무·거주 기록을 가져와 각 행정 심사 시스템에 동기화해 배포할 수 있다.
'한 번 검증하면 모든 곳에서 통용된다'. 이는 도움이 절실한 성실한 시민이 매우 빠르게 승인을 받게 할 뿐 아니라, 사기꾼이 서류를 위조할 여지를 근원에서 잘라낸다.
2027년부터 미국 각 주는 6개월마다 수백만 명에 이르는 메디케이드(Medicaid, 의료보조 프로그램) 가입자의 자격을 재검증하도록 의무화된다.
머지않아 AI 에이전트가 행정 신청과 자격 심사 업무를 전면 인수하게 되겠지만, 그 전제는 AI가 완전히 신뢰할 수 있고 위·변조가 불가능한 기저의 실제 데이터 원천을 갖추는 것이다.
누구든 행정을 관통하는 이 데이터 파이프라인을 구축하는 쪽이, 현대 사회 안전망의 핵심 디지털 인프라를 실질적으로 쥐게 된다. 당신이 이 핵심 파이프라인을 만들고 있다면, 우리는 당신과 손잡기를 매우 기대한다.
실물 인프라 대건설 시대의 '월가': 새로운 자본 운용과 금융 구조
작성자: Brad Flora(YC 그룹 파트너)
소프트웨어 개발의 초기 비용은 매우 낮다. 그러나 기계 설비, GPU 연산 클러스터, 초대규모 데이터센터는 전혀 다르다.
프로젝트 시작 첫날에 수만 톤의 특수강과 첨단 실리콘 기반 칩에 누군가는 실제 현금을 지불해야 한다. 그런데 지금의 금융시장에는 이런 자산을 위한 성숙한 조달 도구가 거의 전무하다.
전통적인 상업은행은 여신 심사를 할 때 여전히 값비싼 첨단 지능형 로봇을 평범한 농업용 지게차처럼 감가상각 평가하고 있다.
바로 그래서 YC와 협업하는 예민한 창업자들이 직접 나서 새로운 금융 파생 도구를 발명하기 시작했다. 예컨대 연간 50만 달러의 안정적 수익을 창출하는 로봇을 위한 신형 신용 한도, 또는 미래 GPU 연산 용량을 대상으로 설계한 전용 풋옵션 계약 같은 것이다.
역사를 돌아보면, 모든 위대한 물리적 세계의 대건설은 대륙횡단 철도망이든 전국 전력망이든 도시와 농촌을 뒤덮은 현대 통신 인프라든, 실물이 우뚝 솟는 동시에 그에 상응하는 규모의 금융 거물을 잉태했다.
우리는 실물 AI 경제를 위한 전용 대출 기관, 자산 리스 플랫폼, 자산유동화(ABS) 구조, 그리고 리스크 헤지 도구를 구축할 금융 혁신형 창업자를 찾고 있다.
당신이 실물 기계의 물리적·산업적 법칙을 깊이 알고 있으면서 자본 운용의 기저 논리에도 통달했다면, 우리는 당신과 깊은 대화를 매우 기대한다.
버티컬 분야 기초 대형 모델
작성자: Diana Hu(YC 그룹 파트너)
내 생각에 Jev가 업계의 아픈 지점을 정확히 겨냥할 수 있었던 것은, 끝없이 늘어놓는 생성형 텍스트 대신 강타입의 구조화된 의사결정과 명확한 신뢰 확률을 개발자에게 직접 출력하고, 동시에 세부 과제마다 분류기를 따로 학습해야 하는 무거운 부담을 완전히 없애주기 때문이다.
나는 더 많은 최전선 연구개발 팀이 제조업, 에너지·전력, 생명과학 같은 실물 산업을 위해 맞춤형 전용 버티컬 기초 모델을 만들어내기를 바란다. 이런 모델은 제로샷(Zero-Shot)이나 소량의 예시만으로도 정확하게 작동할 수 있어야 한다.
이 트랙의 평가 기준은 매우 엄격하다. 몇 자릿수 낮은 추론 연산 비용으로 범용 대형 모델의 업무 정확도에 도달하거나 능가해야 하며, 그래야 이런 모델이 아주 저렴한 비용으로 모든 단말기에 매끄럽게 배포될 수 있다.
구글이 내놓은 TimesFM-3은 시계열 예측의 매우 대표적인 사례다.
고작 3억 3,000만 개(330M) 파라미터의 이 작은 모델은 특정 과제를 위한 미세조정 없이도 단 한 번의 전방 전파에서 여러 연관 시계열 데이터에 대한 완전한 예측을 동시에 수행한다. 모델은 한 번만 학습하면 되고, 새로 접속하는 사용자는 자신의 과거 데이터를 컨텍스트로 넣기만 하면 곧바로 호출할 수 있다.
버티컬 대형 모델의 진짜 어려움은 고품질이면서 특정 산업에 고유하고 수학적으로 엄격히 검증 가능한 보상 신호(Verifiable Rewards)를 확보하는 데 있다.
창업팀은 합법적인 데이터 소유권을 갖춰야 할 뿐 아니라, 예측 정확도와 연산 소모에서 기존 전문가 모델을 압도하는 경쟁 우위를 입증해야 한다.
특정 버티컬 실물 산업에 대해 충분히 깊은 이해가 있고 그 전용 모델을 구축할 역량이 있다면, 우리는 당신의 방안을 매우 기대한다.
시청과 지방정부의 AI 혁명
작성자: Gustaf Alströmer(YC 그룹 파트너)
미국에서 집을 짓거나 가게를 열려면, 첫 단계로 해당 시청의 행정 허가를 받아야 한다.
끝없는 신청 서식, 긴 설계도면 심사, 번거로운 현장 실사 때문에 몇 달, 심지어 그보다 오래 끝없이 기다려야 한다. 어떤 도시에서는 허가 승인을 기다리는 시간이 실제 집을 짓는 공사 기간보다 긴 경우도 있다.
시청 공무원들은 고도로 반복되는 자잘한 행정 업무에 완전히 파묻혀 있다. 엄밀한 건축법규 원본과 대조해 도면을 조항별로 심사하고, 용도와 조닝 규정을 글자 단위로 비교하고, 부서 사이에서 수정 의견을 주고받는 일이다.
그런데 이 모든 일을 현대 AI 모델은 독립적이고 효율적으로 해낼 능력이 충분히 있다.
행정 허가의 긴 지연은 극히 무거운 경제적 대가를 치르게 한다. 한 달을 더 기다릴 때마다 개발 비용은 한 단계씩 치솟고, 계획 중이던 많은 프로젝트가 이 때문에 중도에 무산된다.
새로 들어서는 모든 건축물이 향후 수십 년간 도시에 부동산 세수를 꾸준히 기여한다는 점을 생각해야 한다.
우리는 대략적인 경제 계산을 해봤다. 미국 전체 건축 허가의 심사 소요 시간이 현재의 10%로 줄어든다면, 미국 각 도시는 매년 최대 160억 달러의 재정 세수를 추가로 거둘 수 있다.
우리는 AI로 시청의 일상 운영을 지원하고 재편하려는 기술 기업을 지원하고 싶다. 진입점은 건축 공사 허가일 수 있고, 이후 311 시정 서비스 핫라인, 공공 기록 관리, 상업용 라이선스 발급, 현장 안전 점검 등 더 넓은 영역으로 확장할 수 있다.
미국에는 19,000개가 넘는 각급 시·읍이 있고, 그 대다수는 지금도 이 모든 일을 극히 원시적인 수작업 공정에 전적으로 의존해 처리하고 있다.
기술 창업계에는 오래된 신조가 떠돈다. "정부 기관에는 절대 소프트웨어를 팔지 마라."
이 신조는 과거에는 성립했을지 모르나, 오늘날에는 이미 완전히 진부해졌다. YC는 정부 부처를 겨냥해 AI 솔루션을 판매하는 스타트업 여러 곳에 이미 투자했고, 그중 일부 팀의 업무 성장 속도는 우리가 본 어떤 전통적 엔터프라이즈 SaaS도 능가할 정도다.
당신이 이 분야에서 영역을 개척하고 있다면, 우리는 당신의 편지를 간절히 기다린다.
AI 데이터센터 공급망 혁신: 전력, 냉각, 계통 연계
작성자: Jared Friedman(YC 그룹 파트너)
미국 전역에서 요란하게 펼쳐지는 AI 데이터센터 대확장은 미국 상업사에서 규모가 가장 방대한 단일 자본지출 프로젝트다.
그 투자 규모는 이미 과거의 미국 대륙횡단 철도, 주간 고속도로망, 그리고 맨해튼 프로젝트를 모두 합친 것도 능가한다.
이 전례 없는 규모의 대건설은 위에서 아래까지 산업 전반에 가늠하기 어려운 사업 기회를 만들어내고 있다.
그중 일부 트랙은 이미 모두가 아는 이야기다. 최전선 연산 GPU 칩, 기초 전력 공급, 고숙련 전문 전기기사에 대한 시장 수요는 이미 전례 없는 백열 상태에 이르렀다.
그러나 스포트라이트 밖에는 널리 알려지지 않았으면서도 산업 전체의 진도를 막아버릴 수 있는 숨은 병목이 여전히 많이 도사리고 있다.
현재 대형 고압 전력변압기의 납기 대기 기간은 무려 3년에 이르렀고, 고·저압 배전 개폐기, 고압 차단기, 첨단 액침 냉각 시스템 설비는 시장에서 완판 상태다.
심지어 최상류의 핵심 원자재까지 공급 부족 경보가 울렸다. 변압기 철심 제조에 없어서는 안 되는 방향성 전기강판(Grain-Oriented Electrical Steel)은 현재 미국 내 단 한 곳의 공장만 생산할 수 있고, 그 생산능력은 이미 심각하게 초과 사용되고 있다.
우리는 데이터센터의 전체 업·다운스트림 공급망에 힘을 실어주고 병목을 뚫으려는 스타트업에 투자하기를 극도로 갈망한다. 당신이 이 전투에 뛰어들고 있다면, 우리는 당신의 지원서를 매우 기대한다.
물리적 격리 경제 체계 속의 AI: 국방, 기밀, 고보안 환경
작성자: Brad Flora(YC 그룹 파트너)
세계에서 가장 핵심 가치가 큰 상업 비밀과 전략 데이터는 결코 공용 클라우드에 보관되지 않는다.
국방·방위산업 계약업체, 대형 상업은행, 최상위 의료기관, 원자력발전소는 모두 생명줄 같은 데이터를 물리적으로 격리된 높은 담장 안에 깊이 가둬 둔다. 가장 엄격한 기밀 유지와 컴플라이언스 요건 때문에 그들은 이 데이터를 어떤 제3자 AI API로도 절대 업로드하지 않는다.
이것이 현실 경제에 아직도 이토록 거대한 조 단위 기간산업이 AI 물결의 문밖에서 애태우며 배회하는 이유다.
우리와 함께하는 많은 창업자가 같은 벽에 반복해서 부딪친다. 목표 고객은 AI 제품의 강력한 기능에 극찬을 보내면서도, 유일한 요구 조건으로 전체 시스템을 100% 자사 건물 내부에 배치하고 어떤 공용 네트워크에도 절대 연결하지 말 것을 내건다.
우리는 최전선 AI 기술을 이 물리적 격리 담장 안으로 실제로 들여보낼 수 있는 기술 선구자를 전력으로 지원하고자 한다.
여기에는 순수 프라이빗 로컬 배치 대형 모델, 풀스택 배치·운영 도구 체인, 권위 있는 보안 컴플라이언스 인증 체계, 그리고 고도로 맞춤화된 특수 하드웨어 인프라가 포함된다.
이 폐쇄적 시장을 향한 영업과 확장 주기는 실제로 더 느리고 진입 장벽도 매우 높다.
그러나 동전의 다른 면은 이곳에 업계에서 가장 넉넉한 구매 예산이 쌓여 있고, 해자가 가장 견고한 위대한 기업도 반드시 탄생할 것이라는 점이다. 당신이 이 높은 성벽을 공략하고 있다면, 우리는 당신과 깊고 긴 대화를 매우 기대한다.
당신만의 지능을 장악하라: 프라이빗·오픈소스 주권 모델
작성자: Jon Xu(YC 방문 파트너)
오늘날 AI로 제품을 만드는 거의 모든 기업은 본질적으로 외부에서 지능을 '임대'하고 있다.
당신의 시스템은 몇몇 최전선 AI 연구소에 끊임없이 토큰 데이터를 보내고 생성 결과를 돌려받은 뒤, 매달 비싼 호출 청구서를 지불한다.
과거에 이 거래는 당연해 보였다. 최고 수준의 클로즈드소스 모델이 다른 오픈소스 생태계보다 몇 년 앞서 있었고, 자체 사설 데이터에 아무리 공을 들여도 이 세대급 격차를 메울 수 없었기 때문이다.
그러나 시대의 풍향은 근본적으로 바뀌었다.
오픈 웨이트 모델은 실무 가치가 큰 핵심 벤치마크 다수에서 이미 최전선 클로즈드소스 모델과 겨룰 수 있는 실력을 갖췄다.
AI가 기업 비즈니스 운영의 중추 신경으로 빠르게 진화하면서, 점점 더 많은 기업이 외부 모델 임대 서비스에 대한 높은 의존을 깊이 경계하기 시작했다.
우리는 앞으로 더 많은 기업이 자신이 생존의 기반으로 삼는 핵심 모델을 진정으로 '소유'하기를 갈망할 것이라고 확신한다. 기업에 축적된 사설 데이터로 끊임없이 재학습시키고, 스스로 선택한 인프라에서 자율적으로 운용하며, 모델을 언제 업그레이드하고 변경할지에 대한 절대적 통제권을 갖는 것이다.
이는 강규제 산업에서 특히 치명적이다. 극히 엄격한 데이터 주권 컴플라이언스 요구와 물리적으로 잠긴 네트워크 아키텍처 아래에서는, 외부 모델을 계속 임대하는 잠재 비용이 실제 업무 산출 대비 극히 불리해진다.
그러나 오픈소스 커뮤니티에서 공개 모델 하나를 내려받는 것과, 기업이 자율 진화하는 전용 지능 시스템을 실제로 보유하는 것 사이에는 여전히 거대한 엔지니어링과 인식의 간극이 가로놓여 있다.
기업이 복잡한 업무 워크플로를 정밀한 평가 기준(Evals)으로 전환하고, 직원들의 암묵적 업무 경험을 고품질 학습 코퍼스로 축적하며, 온라인 프로덕션 환경의 돌발 장애를 모델의 지속적 반복 개선을 위한 양분으로 바꾸고, 기저 모델이 세대교체될 때마다 이 핵심 자산을 매끄럽게 계승하도록 돕는 전문적인 역량이 반드시 있어야 한다.
가장 극단적이고 복잡한 범용 미지의 난제를 다룰 때 기업은 여전히 최전선 연구소의 공용 연산을 임대하는 쪽을 택할지 모른다. 그러나 우리는 대다수 기업이 반드시 자신만의 버티컬 전용 모델을 보유해야 한다고 믿는다.
이 모델들은 기업 자체의 업무 작동 기제를 온전히 부호화하고, 기업의 사업이 발전함에 따라 오래될수록 더욱 새로워지며 비할 데 없는 전용 가치를 갖게 될 것이다.
당신이 각 산업의 기업이 자신만의 전용 지능을 실제로 장악하고 보유하도록 돕고 있다면, 우리는 당신의 목소리를 매우 기대한다.
