AGI(프런티어 모델)가 수학, 코딩, 과학 등 검증 가능한 영역을 인간 수준 이상으로 장악하고 있다. 스타트업이 이들과 직접 경쟁하는 것은 자살행위나 다름없다. 노정석은 이에 대한 해법으로 “검증 불가능한 데이터 영역으로 도피하라”는 전략을 제시한다. 이는 단순히 데이터를 모으라는 조언이 아니라, 알고리즘적으로 label을 생성할 수 없는 영역에서 고객과의 상호작용을 통해 독점적인 데이터를 만들어내는 환경을 구축하라는 의미다.
예를 들어, 메이크업 조합에 대한 취향 데이터는 기계가 판단할 수 없지만, 사용자의 ‘좋아요/싫어요’ 피드백을 통해 label을 쌓을 수 있다. 이러한 데이터는 프런티어 모델이 크롤링하거나 합성할 수 없으므로 진정한 moat이 된다. 발표자는 이를 “도피 일기”라고 자조적으로 표현했지만, 실제로는 가장 현실적인 생존 전략이다.
근거
노정석: “어떤 환경이 non-verifiable을 verifiable로 바꿔주는 closed-loop system이구나. … 똑같은 proprietary 데이터라도 ‘이건 LLM이 하겠네. 이건 LLM이 못 하겠네’라는 판단의 기준이 되더라.”
“우리는 option이 두 개밖에 없다. 스타트업 입장에서는 AGI 위에서 서비스 스타트업을 만들든지, 수직적인 통합을 통해서 proprietary 데이터를 만드는 두 번째 선택지.”
연결된 생각
- 20260602-non-verifiable-data-domain-concept — 검증 불가능 데이터 영역의 개념적 정의.
- 20260602-closed-loop-system-as-data-factory — 환경 자체가 데이터 공장이 되는 메커니즘.