AI 모델 전쟁은 끝났다. 이제 진짜 돈은 ‘실행권’을 가진 자가 번다

Title: Cognac(꼬냑) on X: “AI 모델 전쟁은 끝났다. 이제 진짜 돈은 ‘실행권’을 가진 자가 번다” / X

AI의 진짜 싸움은 에이전트의 실행권이라고 할 수 있다.

GPT가 더 똑똑해지고, Claude가 더 긴 문맥을 읽고, Gemini가 더 많은 도구와 연결되고, 오픈소스 모델이 벤치마크에서 폐쇄형 모델을 따라잡으면 경쟁이 끝날 것처럼 보였다. 하지만 실제로는 정반대의 일이 벌어지고 있다. 모델이 좋아질수록 경쟁은 줄어드는 게 아니라 더 격해지고 있다.

이유는 단순하다. AI가 이제 답변하는 기계에서 실행하는 근로자로 넘어가고 있기 때문이다.

Nous Research는 단순히 오픈소스 에이전트 모델 회사는 아니다

Bindu Reddy

@bindureddy

Nous Hermes 2 beats Mistral-Instruct MOE and becomes the best open-source model. Open-source AI continues to make strides on a daily basis. The latest release from the Nous team beats the best open-source model! 10-shot MMLU is better, but it would have been for them to

Nous는 현재 Hermes 시리즈로 유명하다. 오픈소스 LLM 커뮤니티에서 Hermes는 오래전부터 강한 존재감을 가지고 있었다. 멀티턴 대화, 지시 따르기, 긴 컨텍스트 처리, 상대적으로 덜 제한적인 응답 스타일 때문에 개발자들 사이에서 인기가 높았다.

Nous Research 공식 사이트를 보면 진행할 부분이 꽤 또렷하다. 이 회사는 model architecture, data synthesis, fine-tuning, reasoning을 핵심 연구 영역으로 내세운다. 여기까지만 보면 평범한 AI 연구소처럼 보인다. 그런데 메뉴를 보면 구성이 달라진다. Hermes Agent, API Portal, Psyche가 전부 따로 있다.

이건 단순한 모델 배포 회사의 구조가 아니라고 본다.

Nous Research

@NousResearch

Trinity-Large-Thinking,

‘s latest model, is now free on Nous Portal for the next week Sign up for Nous Portal to use it in your Hermes Agent today

모델을 만들고, 그 모델을 호출할 API를 만들고, 그 모델이 실제 작업을 수행하는 에이전트를 만들고, 장기적으로는 Psyche 같은 탈중앙 훈련 인프라까지 만들려는 구조를 미리 짜논 것이다. Hermes Agent는 2026년 2월 출시 이후 4월 말 v0.12.0 Curator Release까지 빠르게 업데이트를 이어가고 있다.

두뇌만 만드는 회사가 아니다. 두뇌가 움직일 몸까지 만들고 있다고 보면 된다.

챗봇 시대의 AI 경쟁은 비교적 단순했다.

누가 더 똑똑한가. 누가 더 긴 글을 읽는가. 누가 더 코딩을 잘하는가. 누가 더 적게 환각을 일으키는가.

이 기준에서는 모델 성능이 거의 전부였다. 사용자는 질문을 던지고, AI는 답을 했다. 틀리면 다시 묻고, 마음에 안 들면 다른 모델을 쓰면 됐다. AI는 화면 안에 갇힌 친구라고 보면 된다.

하지만 에이전트 시대에는 이 기준이 180도 바뀐다.

에이전트는 질문에 대한 답만 하지 않는다. 파일을 읽고. 코드를 수정하며. 서버를 재시작한다. API를 호출한다. 결제 요청을 처리한다. 캘린더를 보고, 이메일을 쓰고, 브라우저를 열고, 로그를 분석하고, 작업을 예약한다. 심지어 돈도 벌어온다.

이 순간 AI는 더 이상 “말 잘하는 모델”이 아니다. 작업 권한을 가진 소프트웨어가 된다. 그리고 소프트웨어가 권한을 가지는 순간, 경쟁의 본질은 성능에서 실행권으로 이동한다.

Hermes를 내가 흥미롭게 보는 이유가 여기에 있다.

Hermes Agent는 단순히 로컬에서 돌아가는 챗봇 수준이 아니다. 터미널, 파일 시스템, 브라우저, 크론 작업, 메모리, 스킬, 메시징 플랫폼을 하나의 에이전트 환경으로 묶는다. 텔레그램에서 대화하든, 서버에서 실행하든, 로컬 터미널에서 쓰든, 구성과 운용 방식은 같다.

결국에는 모델이 도구를 잡고 일을 한다.

여기서 중요한 건 모델 이름이 아니다. GPT를 쓰든, Claude를 쓰든, Nous 모델을 쓰든, DeepSeek를 쓰든, Hermes 같은 프레임워크는 모델을 실제 업무 환경에 연결하고 모델은 교체 가능해진다. 에이전트가 기억하는 것은 메모리, 도구, 권한, 작업 흐름이다.

이 시스템이 커지면 대단한 일이 벌어진다.

사용자는 특정 모델에만 묶이지 않는다. 오히려 자신의 데이터가 쌓여진 에이전트 환경에 묶인다. 기억, 스킬, 자동화 루틴, 연결된 계정, 서버 접근권, 작업 기록이 축적될수록 바꾸기 어려워진다. 락인이 된다는 말이다.

예를 들어, 스마트폰을 바꾸는 것보다 카톡에서 텔레그램으로 메신저를 바꾸기가 더 어려운 이유와 비슷하다. 하드웨어보다 관계망이 더 강한 락인이 된다. 에이전트도 마찬가지다. 모델보다 나의 데이터가 있는 환경이 더 강한 락인이 될 수 있다.

문제는 여기서 시작된다. 에이전트가 실제 세계를 움직이기 시작하면, 모델 회사의 경쟁 상대는 더 이상 모델 회사만이 아니다.

그럼 왜 에이전트 경쟁은 모델 경쟁보다 훨씬 더 치열해지는가?

모델 성능보다 권한, 도구, 메모리, 작업 기록이 더 큰 해자가 되는 이유가 이거다

앞으로 돈을 버는 회사의 조건 좋은 답변을 만드는 회사가 아니라, 에이전트가 실제 일을 끝내게 만드는 회사가 승리한다.

에이전트 경쟁이 심해지는 첫 번째 이유는 권한 때문이다.

챗봇은 틀려도 대체로 안전하다. 이상한 답변을 하면 사용자가 그냉 채팅방을 닫으면 된다. 하지만 에이전트는 다르다. 잘못된 명령으로 파일을 지울 수 있고, 잘못된 API 호출로 비용을 태울 수 있고, 잘못된 코드 수정으로 서비스를 망가뜨릴 수 있다.

João Queirós

@joaojbqueiros

Replying to

If you experiment with Hermes Agent, my advice is simple: do not run it casually on your main machine. An agent with memory, tools, browser access, scheduled tasks, and server execution is powerful. That also means you need a safety setup. My approach: - Docker isolation -

그래서 에이전트 시장에서는 단순한 실행보다 안전한 실행이 훨씬 중요해진다. 이 문제는 폐쇄형과 오픈소스 진영 모두에게 해당한다. 특히 오픈소스 에이전트는 사용자가 직접 권한 범위를 설계해야 한다. 더 많은 자유를 주는 대신, 잘못된 실행의 책임도 사용자 몫이다.

이건 자율주행과 비슷하다. 차 안에서 운전 조언을 해주는 AI와 실제 핸들을 잡는 AI는 완전히 다른 제품이다. 전자는 똑똑하면 되지만 후자는 똑똑하면서도 예측 가능해야 하고, 멈춰야 할 때 멈춰야 하고, 위험한 선택을 스스로 거부해야 한다.

AI 에이전트도 같은 시스템으로 갈 확률이 높다.

그래서 오픈AI는 GPT를 작업 공간으로 확장하려 하고, 엔트로픽은 Claude Code와 Computer Use로 개발자와 업무 환경에 들어가려 하고, 구글은 Gemini를 안드로이드/워크스페이스/검색에 붙이려 한다. 각 회사가 원하는 건 API 사용량만이 아니다.

사용자의 작업 권한이 절실하게 필요한 것이다.

두 번째 이유는 메모리 때문이다.

모델은 매번 새로 시작할 수 있다. 하지만 에이전트는 그러면 가치가 없다.

Praveen Govindaraj

@Praveen_G07

AgentMemory What if your AI agent could actually remember things long-term? Not just context… but real memory like humans Problem Most AI agents forget everything after each session. This makes them bad at personalization, long tasks, and learning over time. What

진짜 에이전트는 사용자와 기업이 누구인지 알고, 어떤 프로젝트를 하는지 알고, 어떤 실수를 반복했는지 알고, 어떤 명령은 묻지 말고 진행해야 하는지 알고, 어떤 작업은 반드시 멈춰야 하는지 알아야 한다.

이 기억이 쌓이면 에이전트는 단순 도구가 아니라 개인과 회사의 운영체제에 가까워진다.

사람들이 새 노트 앱으로 쉽게 못 옮기는 이유도 여기에 있다. 기능 때문이 아니다. 그 안에 쌓인 기록, 분류 방식, 개인 습관, 링크, 문맥 때문이다. 에이전트도 똑같다. 사용자가 몇 달 동안 에이전트에게 작업을 맡기면, 그 에이전트는 사용자의 업무 방식 자체를 흡수한다.

이때 경쟁은 오늘 어느 모델이 더 높은 점수를 받았나가 아니다. 누가 사용자의 장기 맥락을 차지했는가가 된다.

Hermes가 스킬과 메모리를 강조하는 이유도 여기 있다. 모델은 바뀔 수 있다. 하지만 사용자의 스킬, 자동화, 작업 기록, 선호도는 남는다. 오픈소스 에이전트가 강해지는 지점은 바로 이 부분이다.

폐쇄형 모델은 강력하지만, 사용자는 점점 묻게 된다.

“내 일의 기억을 전부 한 회사 서버에 맡겨도 되는가?”

세 번째 이유는 도구 연결 때문이다.

AI가 말을 잘하는 것과 일을 끝내는 것은 다르다.

회사에서 똑똑하지만 아무 권한 없는 인턴을 떠올리면 된다. 말은 잘하고 전략도 잘 낸다. 그런데 파일 접근권이 없고, 결제 권한이 없고, 배포 권한이 없고, 고객 데이터도 못 본다. 그러면 결국 누군가 옆에서 계속 대신 눌러줘야 한다.

지금 많은 AI가 딱 이 상태다.

반대로 에이전트는 도구를 가져야 한다. 터미널, 브라우저, 파일 시스템, API, 데이터베이스, 캘린더, 이메일, 결제, 배포 시스템과 연결돼야 한다. 이 연결이 많아질수록 모델은 더 이상 고립된 두뇌가 아니라 조직 안의 실행자가 된다.

그리고 여기서 경쟁이 심화된다.

왜냐하면 도구 연결은 한 번 붙으면 쉽게 안 떨어지기 때문이다. 사용자가 특정 에이전트에 GitHub, Slack, Telegram, 서버, 문서, 결제 API를 연결해두면 그 에이전트는 업무의 허브가 된다. 모델이 조금 더 좋아졌다고 매번 옮기기 어려워진다.

여기서 Nous Research의 위치가 흥미로워진다.

오픈AI와 엔트로픽은 강한 모델과 유료 제품을 앞세운다. 구글은 안드로이드, 검색, 워크스페이스라는 거대한 배포망을 갖고 있다. 메타는 Llama로 오픈소스 모델 생태계를 밀고 있다.

Nous는 조금 다른 길을 간다.

오픈소스 커뮤니티의 신뢰, 상대적으로 자유로운 모델 문화, Hermes 모델 시리즈, Hermes Agent, Psyche 같은 분산 훈련 인프라를 엮고있다. 이 조합은 폐쇄형 AI 회사가 주기 어려운 느낌을 준다.

“내가 조종할 수 있는 AI”라는 개인의 느낌이다.

이건 생각보다 강력한 심리다. 사람들은 편리함 때문에 폐쇄형 서비스를 쓰지만, 어느 순간 통제권을 잃고 있다는 불안을 느낀다. AI가 더 많은 업무를 대신할수록 이 불안은 커진다. 이메일 초안 정도는 맡길 수 있다. 하지만 서버 권한, 코드베이스, 고객 데이터, 장기 메모리, 결제 루틴까지 맡기기 시작하면 이야기가 달라진다.

그때 오픈소스 에이전트는 단순한 대안이 아니라 보험이 된다. 폐쇄형 AI가 더 강해질수록, 통제 가능한 AI를 원하는 수요도 같이 커진다.

물론 오픈소스 에이전트에는 위험도 있다.

제한이 적다는 것은 자유롭다는 뜻이지만, 동시에 악용 가능성도 커진다는 뜻이다. 에이전트가 도구와 권한을 가지면 잘못된 사용의 비용도 커진다. 폐쇄형 회사는 중앙에서 가드레일을 걸지만 오픈소스 진영은 그 책임을 사용자에게 넘긴다. 어느 쪽이 낫다는 게 아니라, 이 차이가 에이전트 시대에는 결정적으로 중요하다는 의미다.

그래서 앞으로의 AI 경쟁은 모델 크기나 벤치마크 점수만으로 설명되지 않을 것 같다. 진짜 경쟁은 누가 사용자의 작업 환경 안에 들어가느냐, 누가 장기 기억을 갖느냐, 누가 도구 실행권을 얻느냐, 누가 안전하게 멈출 수 있느냐로 주제가 이동 한다.

이 네 가지를 잡는 회사가 AI 에이전트 시대의 운영체제가 되지 않을까?

Nous Research가 중요한 이유는 바로 이 지점에 있다는 부분이다.

Nous는 오픈소스 모델 회사가 아니라, 오픈소스 에이전트 시대의 실행권을 노리는 회사라고 할 수 있다.

그리고 이 경쟁은 앞으로 더 심해질 수밖에 없다. AI가 더 똑똑해질수록 사람들은 더 많은 일을 맡길 것이고. 더 많은 일을 맡길수록 AI는 더 많은 권한을 요구할 것이다. 더 많은 권한을 가진 AI는 단순 모델이 아니라 인프라로 변해갈 것이다.

오픈클로가 일으킨 혁명이 이제 새롭게 바뀌고 있다.

AI모델은 답변을 만든다. 에이전트는 결과를 만든다.

앞으로 돈은 답변보다 결과에 붙을것이다.

Hermes Agent Meetup Seoul을 축하 기념으로 써봤습니다. 참고로 Nous는 상장회사가 아니라 투자는 불가합니다 ㅋㅋㅋ

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원문: https://x.com/supernovajunn/status/2052380480436363752?s=20