최근 AI 발전의 패러다임이 바뀌고 있다. 모델의 raw 성능 향상(예: Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro)도 놀랍지만, 그보다 더 주목할 점은 모델을 어떻게 조합하고 제어하느냐가 실제 성과를 결정한다는 사실이다. OpenAI의 이론물리학 문제 해결 사례에서 단순히 GPT-5.2 Pro를 사용한 것이 아니라, 특수한 스캐폴딩(하네스) 안에서 12시간 동안 반복 추론하면서 이전에 풀리지 않던 문제를 증명해냈다. 신정규 대표의 발언처럼 “Claude Code의 진짜 물건은 하네스”라는 인식이 업계에 퍼지고 있다. 이는 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어, 시스템 수준의 설계 역량이 차별화 요소임을 의미한다.
근거
“내부에 스캐폴딩이 적용된 모델이 12시간 넘게 연속적으로 사고한 끝에 그 공식을 증명해 냈다.”
“요새 벤치마크들을 보면 특정 단일 모델이 아니라 Grok 4.2 Agent Swarm과 같은 형태로 비교가 이루어지고 있다.”
연결된 생각
- 20260607-harness-engineering — 하네스 엔지니어링 개념 정의
- 20260607-pleasure-of-learning-in-ai-era — 하네스를 설계하는 즐거움과 학습 과정
- 취향이 있는 소프트웨어 — 엔지니어링은 기술뿐 아니라 취향이 개입되는 영역
출처
- 📎 클리핑: 20260613-ep87-ko-transcript