실리콘밸리 3주 현장 보고: 프론티어 랩의 포스트트레이닝 데이터 전쟁과 20대 창업 열기

핵심 메시지

• 2025년 후반까지 도메인별로 벌어져 있던 격차가 코딩·리걸·파이낸스·사이언스·로보틱스·컨슈머까지 프론티어 모델로 응축되는 흐름이 6월 현장의 가장 큰 인상이었다.
• 프론티어 랩들이 가장 많은 노력을 쏟는 곳은 프리트레이닝이 아니라 포스트트레이닝 파이프라인과 그 데이터이며, 전문가 암묵지를 RLVR용 연습 문제로 바꿔 파는 데이터셋 회사들이 호황이다.
• OpenAI는 코딩·리걸·바이오는 직접 하고 나머지는 스타트업과 협업하는 쪽으로 전선을 나눴다고 전해지며, 기준은 디지털 안에서 검증(verify)이 끝나는 영역인지 여부로 보인다.
• AI와 바이오의 경계에서 전통 연구실의 문제별 파이프라인 접근과 소프트웨어 엔지니어들의 파운데이션 모델 접근이 완전히 갈라져 있고, 그 격차가 큰 사업 기회로 읽힌다.
• 창업자 나이는 20대 초반이 표준이 됐고 ARR 30~40억 원 수준에서 3억 달러(약 4천억 원) 밸류에이션이 형성되는 등 한국 대비 자릿수가 다른 가격이 매겨진다.

쉽게 이해하기

3주 넘게 샌프란시스코 헤이스밸리에 머물며 프론티어 랩과 그 출신들이 세운 이른바 네오랩, 스타트업, 벤처캐피털, 그리고 AI와 바이오의 경계에 있는 회사들을 만난 현장 보고입니다. 진행자는 프론티어 랩 사람들에게 한국의 칩 생태계 정보를 내놓고 대신 시장의 분위기를 얻어 오는 식으로 정보를 교환했다고 말합니다. 지금 투자가 가장 몰리는 곳은 서비스 회사가 아니라 데이터센터에서 모델 직전까지, 즉 부동산·전력·송전·냉각·칩과 그 위의 오케스트레이션 소프트웨어 구간이라는 관찰이 이어집니다.

시장 지형에 대한 판단이 바뀐 지점이 분명합니다. 2025년 후반에는 프론티어 랩과 추격 그룹 사이의 시간 격차와 도메인별 격차가 함께 있었지만, 2026년 3월에 시간 격차가 줄고 6월에는 도메인 격차마저 프론티어 모델로 흡수되는 느낌이라는 것입니다. 그는 시장을 프론티어 랩(마켓 1), 같은 사고방식이지만 도메인이 다른 영역(마켓 2), 그리고 가장 큰 마켓 3으로 나눠 보며, 코딩 영역의 준(準)프론티어 랩들도 결국 흡수되는 흐름이라고 봅니다.

컴퓨트·데이터·알고리즘 세 축 중 알고리즘이 게임 체인저라는 시각은 작았고, 프리트레이닝 이야기는 거의 나오지 않고 대화의 대부분이 포스트트레이닝 파이프라인이었다고 전합니다. 랩 내부에 데이터를 만드는 조직이 있으면서도 외부에서 데이터를 대량 구매하고, 아직 공개되지 않은 고품질 사람 작성 소스 코드까지 사들이는 중입니다. 파이낸스도 IB 회계·주식·채권·선물처럼 갈래별로 전문가를 비싸게 고용해 RLVR용 데이터셋을 만들고 어느 정도 완성되면 랩들이 사 가는 구조이며, 추론 스택을 밑바닥까지 고쳐 최적화하고 벤치마크가 나빠지면 체크포인트를 되돌리는 지저분한 최적화 루프가 실제로 돌아간다고 말합니다.

가장 공들여 본 영역은 AI와 바이오의 경계입니다. 노벨상 수상자인 다우드나 교수는 챗봇이 사람의 혁신은 못 한다는 취지로 말했지만, 정작 본인이 발견한 Cas9과 같은 역할을 하는 단백질 후보를 AI가 오픈크리스퍼로 찾아냈고 그 접근은 완전한 파운데이션 모델 방식이었다는 지적입니다. 전통 연구실과 대형 제약사는 문제마다 파이프라인·데이터셋·아키텍처가 다른 트랜스포머 이전 시대의 구조를 유지하는 반면, 소프트웨어 출신들은 데이터를 늘리고 평가를 잘 짜는 방식으로 접근합니다. 그래서 도메인 전문가를 설득해 협업하는 것보다 AI 엔지니어가 그 도메인을 배우는 쪽이 빠를 수 있다는 결론에 도달합니다.

스타트업 신에 대해서는 '사람들이 다 미쳤다'는 표현을 씁니다. 창업자 나이는 20대 초반이 표준이고 30대 초반이면 늙었다는 소리를 들으며, 연 환산 매출 30~40억 원 수준에서 3억 달러, 약 4천억 원 밸류에이션이 매겨지는 식으로 한국보다 자릿수가 하나 더 붙습니다. 벤처캐피털의 관심은 애플리케이션보다 데이터센터·칩·인프라 소프트웨어에 몰려 있었고, 이 영역이 끝난 시장이라는 인식과 정반대로 이제 시작이라는 관점이 지배적이었다고 합니다. 마지막으로 그는 한국의 좋은 스타트업을 영어로 소개하는 월간 데모데이를 열어 내년 서울 AI 엔지니어 행사의 마중물로 삼겠다는 채널 개편 계획을 밝힙니다.

주요 인사이트

• 프론티어 랩이 직접 하겠다고 고른 도메인은 시장이 크기도 하지만, 더 본질적으로는 디지털 안에서 검증기(verifier)를 만들 수 있는 영역이다. 로봇이 실제로 움직이거나 실험이 한 번 돌아야 검증되는 영역은 스케일 문제에 부딪히므로 남겨 두고 있다.
• 모델 성능을 벤치마크 점수 몇 퍼센트포인트로 비교하는 관행은 수명이 끝나가고 있다. 같은 최적점에 더 적은 추론 토큰으로 도달하는 것이 지능의 지표라면, 비교는 추론 예산을 고정한 상태에서 이뤄져야 한다.
• 바이오에서 벌어지는 일은 언어 모델이 겪은 패러다임 전환의 반복으로 읽힌다. 문제마다 파이프라인을 따로 만드는 접근과 파운데이션 모델 접근의 격차가 GPT-1에서 GPT-2로 넘어가던 시기와 비슷하다는 진단이다.
• 실리콘밸리의 높은 밸류에이션은 매출보다 사람에 대한 가격이다. 아이템보다 사람을 고르는 게임이라는 벤처캐피털의 오래된 전제가, 창업자 연령을 끌어내리고 시드 단계 가격을 밀어 올리는 방향으로 작동하고 있다.
• 한국의 강점으로 지목된 것은 칩·인프라만이 아니라 아직 열리지 않은 AI 컨슈머 서비스 시장이다. 다만 국내에서만 경쟁하면 카피와 소모전으로 타이밍을 잃는다는 문제의식이 채널 개편의 동기로 이어진다.

자주 묻는 질문

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