모델이 흔해진 시대, 돈이 되는 AI 제품의 3대 모트: 데이터·유통·평가 실전 로드맵

핵심 요약

• 주요 발견사항

  • 모델은 빠르게 상품화되고 있으며, 차별화는 모델 성능이 아니라 제품 데이터 루프, 유통 채널, 그리고 재현 가능한 평가 체계에서 나온다.

  • OpenAI-Convogo 사례는 “사용 격차”를 줄이는 목표지향형 앱과 가치사슬 통제가 방어력으로 작동함을 보여준다. 해당 거래는 팀 인수(acqui-hire)로, Convogo의 IP는 포함되지 않았고 제품은 중단되며, 3인 창업자는 OpenAI의 “AI 클라우드” 이니셔티브에 합류했다. 이 거래는 지난 1년간 OpenAI의 9번째 인수라는 점에서 조직 역량 축적 속도를 시사한다¹².

  • Epoch AI의 연구는 벤치마크가 깨졌음을 입증했고, 평가 역량 자체가 새로운 모트임을 확인했다. 업계 실무에서는 데이터셋 기반·LLM 심판·프로덕션 모니터링 등 “평가 레이어”를 필수 인프라로 채택하는 흐름이 강화되고 있다⁸⁷.

  • DeepSeek의 mHC는 모델 R&D의 기술적 진보가 이어지고 있음을 보여준다. Sinkhorn-Knopp 정규화(20회 반복)로 비음수·행/열합=1 제약을 둔 연결을 학습해 신호 증폭을 약 3,000배→1.6배로 억제하고, 오버헤드를 6.7%로 통제하며 3/9/27B 모델에서 일관된 안정성과 벤치마크 개선을 보였다⁵⁴.