2026년 2월 9일, AI 스타트업 OthersideAI(현 Hyperwrite)의 CEO인 Matt Shumer는 자신의 블로그에 「Something Big Is Happening」이라는 글을 게시했다. 그는 GPT-5.3 Codex, Claude Opus-4.6과 같은 최신 프론티어 모델들이 이미 산업적 변곡점에 도달했으며, 많은 사람들이 그 잠재력을 제대로 인식하지 못하고 있다고 지적했다. 그의 핵심 메시지는 단순했다. 모델의 발전 속도는 이미 구조적 변화를 만들 수 있는 수준에 이르렀지만, 산업과 조직은 그 속도를 체감하지 못하고 있다는 것이다.
이 발언은 단순한 기술 낙관론이 아니다. “모델이 좋아졌다”는 이야기가 아니라, “이제 활용 방식이 더 중요해졌다”는 경고에 가깝다.
모델의 성능은 상한선일 뿐이다
새 모델이 등장할 때마다 우리는 벤치마크 점수, 컨텍스트 길이, 추론 능력 개선에 주목한다. 그러나 이것은 모델이 도달할 수 있는 이론적 상한선에 대한 정보일 뿐이다. 상한선은 가능성을 의미하지만, 가치를 자동으로 생성하지는 않는다.
동일한 모델이라도
- 단순 질의응답 시스템으로 사용할 것인지
- 도메인 지식 기반 RAG에 연결할 것인지
- 외부 툴을 호출하는 에이전트로 설계할 것인지
- 기업 의사결정 프로세스에 통합할 것인지
에 따라 가치 창출 규모는 극적으로 달라진다. 따라서 모델 경쟁은 점차 의미가 줄어들고 있다. 이제 차별화의 핵심은 모델이 아니라 설계 구조다.
잠재력은 사용자 수준에 의해 실현된다
모델의 잠재력은 모델 내부에 고정되어 있지 않다. 그것은 사용자와 조직의 설계 능력에 의해 실현된다.
GPU가 동일해도 연구자는 신약 후보를 찾고, 일반 사용자는 게임을 실행한다. 하드웨어는 동일하지만 경제적 가치는 다르다. LLM 역시 마찬가지다.
모델의 진짜 가치는 다음 질문에 의해 결정된다.
- 어떤 데이터와 연결되는가
- 어떤 검증 체계를 갖추는가
- 어떤 반복 업무를 자동화하는가
- 인간의 판단 체계를 어떻게 보조하거나 대체하는가
결국 “잠재력”은 모델의 능력이 아니라, 그것을 구조화하는 인간의 사고 수준을 반영한다.
바이오 산업에서의 구조적 활용 가능성
바이오 분야는 지식 밀도가 높고 불확실성이 크며 데이터가 분절되어 있다. 이 환경은 단순 요약형 AI와는 맞지 않는다. 대신 구조형 AI에 적합하다.
예를 들어 다음과 같은 시스템이 가능하다.
- 논문, 특허, 오믹스 데이터를 통합하여 가설을 생성하는 타겟 발굴 엔진
- 변이 해석 결과를 임상 의사결정 언어로 자동 변환하는 리포트 시스템
- 실험 로그와 SOP를 연결하여 실패 원인을 추론하는 실험 분석 에이전트
- GMP 규정을 자동 인용하며 CAPA 문서를 생성하는 QA 보조 시스템
이 경우 AI는 단순 도구가 아니라 산업 운영의 일부가 된다. 이 지점에서 모델의 잠재력은 실질적 경제 가치로 전환된다.
빠른 출시가 문제인가
일부에서는 모델이 너무 빠르게 출시되어 혼란을 초래한다고 말한다. 그러나 본질적인 문제는 출시 속도가 아니다. 문제는 조직의 학습 속도와 구조 설계 역량이 기술 발전 속도를 따라가지 못한다는 점이다.
기술은 기하급수적으로 발전하지만, 조직은 선형적으로 학습한다. 이 격차가 “잠재력을 모른다”는 인식을 만든다.
Shumer의 메시지는 모델의 과대평가가 아니라, 활용 전략의 과소설계에 대한 경고로 해석하는 것이 타당하다.
앞으로 중요한 질문
앞으로의 경쟁은 모델 성능 경쟁이 아니라, 활용 구조 경쟁이다. 진정한 질문은 다음과 같다.
첫째, 우리는 AI를 보조 도구로 둘 것인가, 아니면 의사결정 프로세스 안에 삽입할 것인가. 도구로 사용하면 생산성은 개선되지만 구조는 유지된다. 프로세스에 삽입하면 산업의 작동 방식이 바뀐다.
둘째, 우리는 AI를 지식 검색 엔진으로 쓸 것인가, 아니면 불확실성을 관리하는 시스템으로 설계할 것인가. 고도 산업에서는 답 자체보다 불확실성의 정량화와 리스크 관리가 더 중요하다.
셋째, 우리는 AI를 인력 대체 수단으로 볼 것인가, 아니면 지적 자본의 증폭 장치로 볼 것인가. 전자는 비용 절감 전략이고, 후자는 산업 경쟁력 전략이다.
넷째, 우리는 모델을 소비할 것인가, 아니면 모델을 중심으로 새로운 워크플로우를 설계할 것인가. 소비는 단기 효율을 만든다. 설계는 장기 구조를 만든다.
결국 AI의 시대는 “누가 더 좋은 모델을 쓰는가”의 문제가 아니다. “누가 더 높은 수준의 문제 구조를 설계하는가”의 문제다.
모델의 잠재력은 이미 상당 수준에 도달했다. 이제 차이를 만드는 것은 기술이 아니라 설계 역량이다.
