노정석의 핵심 주장은 AI를 둘러싼 경쟁 지형이 이미 두 개의 축으로 갈라졌다는 것이다. 한 축은 AGI 인프라(칩, 클라우드)이고, 다른 축은 프론티어 모델이 완벽히 처리하지 못하는 수직 통합 영역이다. 그가 ‘non-verifiable data domain’이라고 부르는 후자의 영역이 스타트업의 유일한 생존 공간이다. 왜냐하면 프론티어 모델은 수학, 코딩, 과학처럼 reward function이 명확한 verifiable domain에서는 이미 인간을 넘어섰고, 이 영역의 데이터는 AI가 스스로 생성하고 학습할 수 있기 때문이다.
근거
“무언가 reward function이 확실하게 만들어지는, algorithmic한 방법으로 만들어지는 영역은 그냥 Big Tech player들이 다 dataset을 자동 생성할 거다. 자동 생성하고, 거기에 대한 능력은 프런티어 모델들이 다 탑재하게 될 거다.”
“그럼 그런 것들을 가능하게 하는 AI 서비스나 simulator를 뭐라고 정의하면 될까? ‘non-verifiable을 verifiable로 바꿔주는 이 closed-loop system이구나’라고 저는 이렇게 정의했어요.”
연결된 생각
- 20260606-non-verifiable-data-domain — 개념의 정의와 속성으로 연결.
- 20260606-data-flywheel-strategy — 비슷한 맥락에서 테슬라의 데이터 플라이휠 사례.