OpenAI o1이나 DeepSeek R1과 같은 추론 모델(Reasoning Model)의 등장은 ‘검증 가능한 영역(Verifiable Domain)‘에서의 인간 우위가 끝났음을 시사한다. 수학, 물리, 코딩처럼 명확한 정답이 존재하고 이를 알고리즘적으로 검증할 수 있는 분야는 빅테크가 무한한 컴퓨팅 파워를 투입해 합성 데이터를 스스로 생성하며 자가 학습할 수 있기 때문이다. 이러한 환경에서 스타트업이 모델 성능만으로 경쟁하는 것은 불가능에 가깝다.
결국 스타트업의 유일한 생존 전략은 빅테크의 모델이 스스로 정답을 맞혔는지 틀렸는지 판단할 수 없는 ‘검증 불가능한 영역’으로 이동하는 것이다. 이는 단순한 도피가 아니라, AI가 정답을 도출하기 위해 반드시 ‘나의 시스템’이나 ‘나의 환경’에 물어봐야만 하는 구조를 만드는 전략적 선택이다.
근거
노정석 대표는 비즈니스 가치 포착(Value Capture) 측면에서 알고리즘 레이어는 이미 민주화(Democratize)되어 이익을 얻기 힘들다고 분석한다.
“reward function이 확실하게 만들어지는, algorithmic한 방법으로 만들어지는 영역은 그냥 Big Tech player들이 다 dataset을 자동 생성할 거다. … 검증 불가능한 영역으로 그럼 도망가면 되겠구나.”
연결된 생각
- 20260602-non-verifiable-data-domain — 개념적 토대: 무엇이 검증 불가능한 영역인가
- 20260602-closed-loop-system-as-label-generator — 실행 전략: 어떻게 그 영역을 비즈니스화할 것인가