김성현은 현재 AI 기술 발전의 성격이 ‘놀라운 혁신’보다 ‘기본에 충실한 개선’에 더 가깝다고 주장했다. 좋은 데이터, 안정적인 인프라, 충분한 연산 — 이런 기본 요소가 모델 성능을 결정하며, 이것은 제품 감각과도 연결된다. 또한 그는 ‘기술을 기다리는 전략’을 제시한다. 지금 당장 부족한 부분이 있더라도 6개월 뒤의 모델은 분명히 더 나을 것이므로, 조바심 내기보다는 기술 발전을 즐기면서 준비하는 태도가 더 현명하다는 것이다.
이 관점은 FOMO에 시달리는 많은 사람들에게 위안이 되기도 하지만, 동시에 경고이기도 하다. 기본기를 무시한 채 급진적 혁신만을 쫓는 조직은 점점 뒤처질 수 있다. 특히 ‘모델이 곧 제품’이라는 통찰과 결합하여, 제품 개발자들이 모델의 진화를 기다리며 현재의 한계에 절망하지 말아야 한다는 점을 배웠다.
근거
“지금 더더욱 중요하고 자명하게 느껴지는 건 지금의 시점이 어떤 놀라운 혁신, 그리고 놀라운 새로운 접근 방법이라기보다는 … 훨씬 중요한 게 기본에 충실한 것인 것 같습니다. 좋은 데이터를 만들고, 안정적인 인프라를 갖춰서, 그리고 많은 연산을 사용해서 모델을 만들어 나가는, 이 가장 기본적인 것.”
“기술을 기다리는 전략입니다. … 이미 그 시점에서도 사람들이 했던 이야기가, 이렇게 수많은 하네스들을 만들고 복잡하게 만들어서 나온 제품보다 한 3개월에서 6개월 정도 기다려서 새 모델 나왔을 때 그 모델을 가지고 단순한 하네스를 써서 제품을 만드는 것이 훨씬 만들기 쉽고 성능도 훨씬 강력하더라라는 이야기를 했습니다.”
연결된 생각
- 20260606-rl-centered-paradigm-and-environment-scaling — 기술 발전의 패러다임
- 20260606-environment-scaling-determines-ai-progress — 환경 스케일링 시나리오와 연결 (인내 전략이 유효한 상황)
- 20260606-model-self-context-management-via-rl — 점진적 개선의 구체적 예시