[🦈죠스레터] 모델은 빠르게 발전합니다. 해자(Moat)는 복리처럼 쌓입니다.

모델 경쟁은 요란합니다.
더 크고, 더 빠르고, 더 저렴하게 – 매주 새로운 벤치마크가 등장합니다.

하지만 진실은 이렇습니다: 모델은 점점 범용화되고 있지만, 해자는 그렇지 않습니다.

모델에만 베팅하고 있다면, 당신은 이미 뒤처져 있습니다.

AI에서 가장 지속적인 가치는 더 나은 LLM을 구축하는 데서 나오지 않을 것입니다. 그것은 매 사용자, 매 상호작용, 매 루프마다 개선되는 복리적 우위를 구축하는 데서 나올 것입니다.

1단계: 가장 독특한 데이터를 소유하세요

지난주 게시글에서 언급했듯이, 차세대 100억 달러 규모의 AI 기업은 아마도 모델 아키텍처로 승리하지 않을 것입니다. 지저분하고, 간과되고, 대체 불가능한 데이터에 대한 접근성으로 승리할 것입니다.

다음과 같은 종류의 데이터입니다:

• 수집하기 어렵고
• 레이블링 비용이 많이 들고
• 대부분의 사람들에게 지루하지만
• 일단 구조화되면 매우 귀중한 데이터

📊 예시:

• 지게차 텔레메트리 로그
• 1,000개 지역의 허가 워크플로우
• 케어 코디네이터의 음성-텍스트 변환 기록
• 외딴 지역 산불 감시탑의 영상

이런 데이터셋은 스크래핑하거나 시뮬레이션할 수 없습니다. 직접 들어가 서비스를 제공하고 노력으로 얻어야 합니다.

2단계: 엣지(Edge)에서 행동을 포착하세요

지난 글에서 우리는 엣지 AI에 대해 이야기했습니다. 단순히 배포 전략으로서가 아니라, 데이터 전략으로서 말이죠.

엣지는 행동이 필터링되기 전에 발생하는 곳입니다.긴급성, 원시 신호, 그리고 방어 가능성이 존재하는 곳입니다.

예를 들어:

• 수술 후 노트를 입력하는 간호사
• 기계적 결함을 기록하는 현장 기술자
• 실시간으로 연기를 감지하는 산불 탐지 시스템

이러한 인터페이스를 제어하는 스타트업은 단순히 데이터를 수집하는 것이 아닙니다. 그들은 다른 사람들이 넘을 수 없는 해자를 구축하고 있는 것입니다.

엣지를 소유하면, 데이터 흐름을 소유하게 됩니다.
데이터 흐름을 소유하면, 복리 효과를 내는 루프를 소유하게 됩니다.

3단계: 데이터와 제품 간의 루프를 내재화하세요

해자는 출시가 아니라 루프 안에서 형성됩니다. 최고의 AI 기업들은 단순히 데이터를 처리하는 데 그치지 않습니다. 그들은 데이터를 먹고 삽니다. 피드백 루프를 강화하여 모든 사용자 상호작용이 제품을 더 스마트하게 만듭니다.

📚 예시:

• 배송 밴이 주행하는 모든 경로는 라우팅 모델을 개선합니다.
• 글쓰기 도구에서 편집된 모든 문서는 더 나은 요약기를 훈련시킵니다.
• 임상 코파일럿(clinical copilot)의 도움을 받은 모든 진단은 치료 정확도를 개선합니다.

이것이 바로 기본 기술이 범용화되더라도 모델이 사용자들을 계속 끌어당기는(sticky) 이유입니다.

🧱 새로운 사고 모델: 해자 스택(The Moat Stack)

제가 AI 기업을 평가할 때, 저는 "모델이 얼마나 큰가요?"라고 묻지 않습니다. 저는 "해자가 얼마나 깊은가요?"라고 묻습니다.

제가 사용하는 관점은 다음과 같습니다:

대부분의 창업자들은 저에게 자신들의 모델을 보여줍니다. 최고의 창업자들은 그것이 어떻게 복리 효과를 내는지 보여줍니다.

🧠 창업자에게: 이것이 바로 여러분의 불공정한 우위입니다

가장 큰 모델이 필요한 것이 아닙니다. 가장 견고한 루프가 필요합니다.

다음과 같은 시스템을 구축하세요:

• 다른 사람들이 접근할 수 없는 신호를 포착하고
• 모든 상호작용을 통해 스스로 개선되며
• 사람들이 이미 신뢰하는 워크플로우에 깊숙이 통합되는 시스템

이것이 바로 단순한 제품이 아닌, 해자를 만드는 방법입니다.

🎯 투자자에게: 방어 가능성에 대한 더 날카로운 시각

벤치마크는 왔다가 사라질 것입니다. 해자는요? 복리처럼 쌓입니다.

제가 아는 가장 날카로운 투자자들은 다음과 같은 다른 질문들을 합니다:

• 행동이 처음 포착되는 곳은 어디인가?
• 의사 결정 순간에 AI가 내장되어 있는가?
• 데이터셋이 독점적이고 복제하기 어려운가?
• 사용량이 시간이 지남에 따라 모델을 더 스마트하게 만드는가?
• AI가 단순한 기능이 아니라 핵심 가치인가?

왜냐하면 만약 내일 OpenAI가 더 나은 모델을 내놓는다고 해도... 올바른 기업들은 살아남는 것을 넘어 더욱 강력해지기 때문입니다.

Models move fast. Moats compound.

Why the best AI companies aren’t chasing benchmarks—they’re building unfair advantages across data, distribution, and workflow

Unfair Advantage by Parul SinghParul Singh