저는 지난 10일 동안 이 게임을 하는 세 개의 다른 회사의 창업자들과 이야기했습니다. 그들의 회사는 최전방 AI 연구소에 학습 데이터를 판매하며, 모두가 마치 지면이 발 아래서 움직이는 듯한 어조로 말합니다. 대략 이런 식입니다.
우리는 4월에 시작했습니다. 1분기에 3,000만 달러의 주문을 마감했습니다. 제 책상 위에 1억 달러어치의 미결 구매 주문서가 있습니다. 12월까지는 1억 5,000만 달러 이상을 달성할 것입니다.
. 그중 어떤 것도 반복적이지 않지만, 모두 성장하고 있습니다. 이번 달에는 2,000만 달러가 될 수도 있습니다. 저희는 12명 미만이며, 약간의 인턴이 있을 수도 있습니다.
이 시장에서 하는 모든 대화가 이제는 그렇게 들립니다. 한동안 나는 계속 '이건 로켓선인데, 왜 더 많은 사람들이 이야기하지 않지?'라고 생각했습니다. 그러다 깨달았습니다. 창업자들 스스로가 더 나은 질문을 하고 있다는 것을. 그들은 현금이 실제로 있다는 것을 압니다. 계약이 영원하지 않다는 것도 압니다. 그런 상황에서 무엇을 해야 할까요?
실제로 무엇이 팔리고 있는가
여섯 가지입니다.
일부 회사는 시간을 판매합니다: 인간이 이미지에 레이블을 붙이고 챗봇 응답을 평가하는 방식, 이미 사라져 가는 조립 라인 시대의 제품입니다. 일부는 판단을 판매합니다: 의사, 변호사, 물리학자들이 자신이 추론하는 방식을 기록하는 것으로, 시간당 100~500달러를 받습니다. 모델이 아마추어가 가르칠 수 있는 것을 모두 소진했기 때문입니다. 일부는 세계를 판매합니다: 시뮬레이션된 Salesforce 인스턴스, 가상 은행, 에이전트가 수백만 번의 반복을 통해 작업을 연습하는 복제 병원 등입니다. 여기서 단위는 작업에 담긴 전문가의 판단, 행동할 세계, 좋음을 정의하는 루브릭, 그리고 이를 평가하는 검증자입니다. 일부는 평결을 판매합니다: 벤치마크, 평가, 레드 팀, 경주의 심판입니다. 일부는 신체를 판매합니다: 실제 작업자에게 부착된 센서 장비, 촉각 장갑, 카메라 하네스 등으로, 로봇이 손을 관찰해야 하기 때문입니다. 그리고 일부는 권리를 판매합니다: 라이선스 아카이브, 연간 수천만 달러 규모의 Reddit 스타일 거래, 수십 년간 축적된 텍스트를 연금으로 전환하는 기관 등입니다.
이제 돈이 실제로 어떻게 도착하는지 살펴보십시오. 거의 모든 것은 인도물에 대한 구매 주문서 형태입니다: 승인된 데이터셋, QA를 통과한 작업 배치, 출하된 환경. 어떤 것도 기본적으로 갱신되지 않습니다. 당신이 읽는 헤드라인 수치는 연율 기준이며, 대개 최고 월의 실적에 12를 곱한 값입니다. 연구소가 한 분기 안에 주문을 두 배로 늘리거나 제로로 만들 수 있는 비즈니스에서 말입니다. 그리고 내부의 모든 사람은 총수익이 순수익이 아니라는 것을 압니다. 마켓플레이스는 청구액의 60~70%를 실제 작업을 수행하는 전문가에게 전달합니다. 예외는 구조적이며, 저비용 지역에서 인도를 운영하는 회사는 1달러당 70~80% 이상을 유지합니다. 이것이 바로 이 시장에서 가장 수익성 높은 이름 중 일부가 평가 목록에 거의 포함되지 않는 이유입니다. 연구소는 적어도 현재로서는 판단이 어디서 만들어졌는지 신경 쓰지 않습니다. 공급업체의 손익계산서는 분명히 신경 씁니다.
우연히 거대해진 기업들
이 시장의 정상에 있는 거의 누구도 처음부터 그것을 구축하려고 나서지 않았습니다.
Mercor는 프리랜서 엔지니어와 회사를 연결하는 마켓플레이스로 시작했으며, AI 면접관이 검증을 수행했습니다. Micro1도 같은 방식으로 시작했으며, Zara라는 AI 리크루터를 사용했습니다. Turing은 수년간 원격 개발자 마켓플레이스로 활동했습니다. Handshake는 10년간 대학 채용 네트워크로 운영되다가, 연구소들이 자체 회원 기반에서 박사 학위를 가진 주석 작업자를 스카우트하는 것을 알아차리고 방향을 전환했습니다. 네트워크를 임대하는 대신 직접 작업을 판매하기 시작했고, 약 16개월 만에 연간 총수익 약 10억 달러로 성장했습니다. Scale조차도 자율주행차를 찾기 전에는 Mechanical Turk용 API로 시작했습니다.
이 패턴은 제품이 실제로 무엇인지 알려줍니다. 이 회사들은 데이터를 이해했기 때문에 이긴 것이 아닙니다. 그들은 이미 대규모로 낯선 사람을 검증하는 기계를 구축했기 때문에 이겼습니다. 즉, 누가 실제로 의사인지, 어떤 엔지니어가 실제로 코딩할 수 있는지, 누구의 판단을 만나지 않고도 신뢰할 수 있는지 알 수 있는 기계입니다. 연구소가 갑자기 수천 명의 검증된 전문가를 필요로 했을 때, 채용 회사들만이 공급을 보유하고 있었습니다. 데이터는 결코 제품이 아니었습니다. 검증된 판단이 제품이었고, 검증된 판단의 기존 강자는 구인 플랫폼이었습니다.
연구소가 계속 지불하는 이유
연구소가 9자리 수의 구매 주문서에 서명하는 이유는 그들이 빠져나올 수 없는 전쟁 때문입니다. 한동안 Anthropic이 앞서 있는 것처럼 보였지만, 지난 2주 동안은 대체로 경쟁의 장이 평준화되었습니다. 어떤 연구소도 더 이상 지속적인 능력 우위를 유지하지 못합니다. 아무도 한 시즌 내내 왕관을 유지하지 못하며, 오픈 모델은 최전선에 몇 달 뒤쳐져 있고, 모든 가격대는 계속 붕괴하고 있습니다. 그들은 런닝머신 위에 있습니다. 데이터 공급업체는 그 런닝머신을 가동하는 데 필요한 것을 판매합니다. 그들의 수익은 승자를 선택할 필요가 없습니다. 그것은 아무도 이기지 못하는 데 대한 세금입니다.
Alex Karp는 이번 달에 실리콘밸리가 AI를 과대평가하고 있다고 비난하며, 대중에게 자신의 눈을 믿지 말라고 말했습니다. 구매 주문서는 그와 동의합니다. 모델이 거의 완성되었다면, 연구소가 인간의 판단에 이렇게 많은 비용을 지불하지 않을 것입니다. 이 업계의 모든 청구서는 모델이 아직 할 수 없는 것에 대한 고백입니다.
하지만 같은 런닝머신이 자체 공급업체도 계속 집행합니다. 2023년에는 제품이 크라우드워커가 응답을 평가하는 것이었습니다. 모델이 평가자를 능가하자 평가는 노이즈가 되었고, 2024년은 자격을 갖춘 전문가의 시대였습니다. 그러자 추론 모델이 확인 가능한 답변에 대해 스스로 평가하는 법을 배웠고, 2025년은 환경과 루브릭으로 돈이 이동했습니다. 각 세대의 모델은 자신을 훈련시킨 데이터를 졸업합니다. 최전선 아래의 단계는 계속 사라집니다. 최전선은 계속 지불합니다.
이번 주말에 최전방 연구소의 친구와 이야기하며 그가 직접 몇 개의 데이터 공급업체와 협력하는지 물었습니다. 일곱 개라고 했습니다. 일곱 곳 모두 같은 유형의 데이터셋을 생산하는 임무를 맡고 있습니다. 말할 필요도 없이, 1년 후에는 그중 일부가 그 구매 주문이 사라지는 것을 목격할 것입니다. 이것이 한 일화로 드러난 전체 시장입니다: 엄청난 수요, 의도적으로 중복된 공급, 그리고 시계를 쥔 구매자.
모든 계약 속의 시계
Epoch AI의 연구원들은 공급업체와 인터뷰하여 가격표를 공개했습니다. 에이전트 훈련 실행을 위한 간단한 웹사이트 복제본은 약 2만 달러이며, 한 연구소는 이를 수백 개 구매했다고 합니다. 한 번에, 마치 운전 학원용 콘을 사는 것처럼 말입니다. 전문가가 작성한 작업이 포함된 엔터프라이즈 도구의 고충실도 복제본은 20만 달러에서 30만 달러 사이입니다. 개별 작업 가격은 200달러에서 2,000달러 사이이며, 독점 계약은 모든 가격을 4~5배로 늘립니다. 경쟁자가 함께 훈련하는 작업은 그들을 이기는 방법을 가르쳐주지 않기 때문입니다.
하지만 여기에 반전이 있습니다. 모델이 작업을 약 70% 통과하면, 그 작업은 폐기됩니다. 제품은 성공함으로써 감가상각됩니다. 이는 반복 주문을 보장하며, 이것이 수익 곡선이 수직으로 보이는 이유입니다. 또한 아무것도 자체적으로 연금화되지 않음을 보장합니다. 모든 것은 영원히 더 어렵게 재구축되어야 합니다. 어떤 면에서 공급업체도 최전방 연구소 바로 옆에서 더 약한 런닝머신 위를 달리고 있는 셈입니다.
이 분야의 창업자들은 적어도 앞으로 3~4년간 데이터 사업에 대해 낙관적일 것 같습니다. 아마도 그래야 할 이유가 있습니다. 하지만 여기서 구매자, 즉 최전방 연구소는 양쪽에서 일하기로 선택하고 있습니다. Anthropic은 1년에 환경에 10억 달러 이상을 지출하는 한편, 12개 이상의 공급업체와 협력하며 모두를 자체 프레임워크에 맞추도록 강제하는 것으로 알려졌습니다. 이는 조달을 통한 상품화입니다. OpenAI는 자체 데이터 플랫폼을 상표 등록한 것으로 알려졌으며, 이는 자사가 풍요롭게 하는 공급업체에 대한 의존도를 줄이기 위한 것입니다. 또한 계약자에게 실제 과거 작업의 산출물을 업로드하도록 요청했는데, 이는 '리셀러가 아닌 소스를 원한다'는 가장 정중한 표현입니다. xAI는 사내 주석 작업 팀의 3분의 1을 줄이고 대신 전문 튜터를 늘렸습니다. Karpathy는 개념으로서의 환경에 대해 낙관적이지만, 전체 카테고리가 수익을 창출하는 훈련 기술에 대해서는 공개적으로 비관적입니다.
이것은 이전에도 같은 업계 내에서 일어난 일입니다. 2016년에서 2021년 사이에 한 세대의 데이터 회사가 자율주행 프로그램에 의존했습니다. 그러다 살아남은 자동차 제조사들이 레이블링을 내부로 가져오면서 가장 순수한 공급업체들은 흡수되거나 문을 닫았습니다. Scale은 적시에 LLM 물결로 뛰어들었기 때문에 살아남았습니다. Appen을 생각해 보십시오. 한때 40억 달러의 가치를 지닌 상장 기업으로, 빅테크에 인간 데이터를 공급했으며, 정점 시절에는 수익의 80%가 다섯 고객에게서 나왔습니다. 2024년 1월, Google은 예고 없이 계약을 취소했습니다. 주가는 정점 대비 95% 이상 하락했습니다. 한 고객의 이메일, 하나의 기술 변화, 그리고 전체 카테고리의 기존 강자는 사례 연구가 되었습니다. 제약 산업은 반대 방향으로 갔습니다. 약물 시험을 절대 내부로 되가져오지 않았으며, 40년 후에도 아웃소싱된 시험 산업은 여전히 복리로 성장하고 있습니다. 여기서는 두 결말 모두 가능합니다. 어떤 결말이 나올지는 하나의 법칙에 의해 결정됩니다.
하지만 그 법칙은 무엇일까요? 기계가 검증할 수 있는 것은 무엇이든, 기계는 결국 당신 없이도 배울 것입니다. 여전히 인간이 '이것은 좋다'고 말해야 하는 것은 인간에게 계속 지불하게 합니다. 코드는 확인할 수 있으므로 첫 번째 희생양이 되었으며, 연구소는 이제 공개 저장소에서 수만 개의 자체 훈련 작업을 채굴합니다. 취향, 모호함, 규제된 판단, 물리적 세계는 마지막에 무너지며, 아마도 영원히 무너지지 않을 수도 있습니다. 고급 외과의가 보는 것을 단위 테스트할 수 없으며, 접힌 셔츠를 단위 테스트할 수 없습니다. 검증이 희소성입니다. 검증에 반대하여 판매하면 시계가 당신에게 불리하게 작용하는 대신 유리하게 작용합니다.
현금이 무엇을 사야 하는가
이것이 데이터 물결이 가짜라는 의미는 아닙니다. 돈은 진짜이고, 성장은 진짜이며, 런닝머신의 물리학은 수년간 더 어려운 숙제에 대한 수요를 보장합니다. 이는 물결이 매우 특정한 형태의 회사에 보상하고, 클론을 처벌한다는 의미입니다. 완전히 부트스트래핑된 회사가 제품을 출시할 수 있고, 해외 인도 팀이 당신이 제시하는 어떤 가격보다 낮출 수 있는 틈새 시장에서 말입니다. 시장의 1위 고객이 당신의 청구서를 지불하면서 당신의 대체재를 구축하고 있을 때, 당신의 제품은 해자가 아닙니다. 당신의 위치가 해자입니다.
그렇다면 실제 질문은 이것입니다. 이 돈을 인쇄하는 창업자들이 저녁 식사 자리에서 묻는 질문입니다. 이러한 마진으로 1억~5억 달러의 구매 주문 현금을 창출하는 사업을 운영하는 사람은 아무도 멈추지 않을 것입니다. 그래서도 안 됩니다. 모든 주문을 받으십시오. 기계를 풀 가동하십시오. 이 단계에서 유일하게 가능한 실수는 횡재를 사업 자체로 대우하는 것이 아니라 사업의 자금 조달로 대우하는 것입니다. 구매 주문 수입은 훌륭한 연료이지만, 그 다음은 그것이 살 수 있는 것들의 메뉴와 각 옵션에 대한 정직한 평가입니다.
데이터에서 더 깊이 들어가고, 넓게 가지 마십시오. 게으른 움직임은 수평적 확장입니다. 더 많은 도메인, 더 많은 일반 공급, 신뢰를 소유한 4대 거인과 경쟁하는 것입니다. 복리 효과가 있는 움직임은 수직적 확장입니다. 예를 들어 검증이 어려운 한 도메인을 선택하고, 그 분야의 최고 전문가 200명을 자체 직원으로 고용하여 연구소가 그 분야에 대해 부를 수 있는 유일한 상대방이 되는 것입니다. 한 젊은 회사는 오디오를 소유합니다. 하나는 칩 설계를 소유합니다. 하나는 고급 수학을 소유합니다. 모델이 발전함에 따라 새로운 단계가 계속 나타날 것이며, 연구소가 자체 데이터를 생성한다고 해서 이 수요가 끝나는 것이 아니라, 도메인의 최상위를 소유한 사람에게 어려움 곡선을 따라 이동시킵니다. 당신이 진정으로 희소한 전문가를 소유할 때 작동합니다. 당신의 전문가가 경쟁사의 스프레드시트와 상호 교환 가능할 때 실패합니다.
물리적인 것으로 가고, 전체 루프를 소유하십시오. 물리적 데이터에서의 실수는 장갑이 사업이라고 생각하는 것입니다. 하드웨어 캡처는 저렴한 부분입니다. 중요해질 회사는 수집 운영을 처음부터 끝까지 실행합니다. 즉, 작업자를 고용하고, 장비를 구축하고, 올바른 용접, 봉합, 또는 잠금 절차가 무엇인지 아는 업계 전문가를 사내에 고용하고, 산업이 실제로 어떻게 운영되는지 인코딩하고, 주석이 달린 결과물을 독점 조건으로 판매합니다. 제 머릿속에 그릴 수 있는 지도에서 가장 빈 사각형은 산업용 장비, 정유 공장, 공장 현장, 광산입니다. 어떤 가격으로도 데이터셋이 존재하지 않는 곳이며, 모든 사람이 소매, 금융, 의료 관련 데모로 몰려들고 있습니다. 하지만 이것은 당신이 캡처, 품질, 권리를 통제할 때 작동하고, 다른 사람의 카메라에 대한 중개인일 때 실패합니다.
환경을 계속 구축하되, 스택 위로 판매하십시오. 2만 달러 웹사이트 복제본 계층은 이미 오픈소스 허브로 상품화되고 있습니다. 지속 가능한 계층은 고충실도, 전문가 평가, 독점적이며, 1명이 아닌 2명의 구매자를 대상으로 합니다. 오늘날의 연구소는 내일의 기업이며, 그 두 번째 구매자는 모든 것을 바꿉니다. Satya Nadella는 모든 기업에 지능에 대해 두 번 지불한다고 말해왔습니다. 한 번은 돈으로, 한 번은 모든 프롬프트를 통해 새어 나오는 독점적 판단으로 말입니다. 따라서 기업은 자체 평가와 자체 학습 환경을 자체 벽 안에 구축해야 합니다. 이를 제품 사양으로 읽으십시오. 연구소 작업을 위해 구축한 정확한 기술, 즉 지저분한 워크플로를 루브릭과 검증자가 있는 세계로 바꾸는 기술은 고객의 방화벽 뒤에 있는 개인 훈련장이 됩니다. 예를 들어 그들의 보험 청구 프로세스, 트레이딩 데스크, 병원 등이 시뮬레이션되어 에이전트가 그들의 판단이 건물 밖으로 나가지 않고 학습할 수 있습니다. 이는 구매자 수를 5명에서 5,000명으로 늘립니다. 동일한 근육을 활용하기 때문에 작동합니다. 연구소 구매 주문이 느려질 때까지 기다렸다가 구축하면 실패합니다.
눈을 뜨고 엔터프라이즈 워크플로에 진입하십시오. 회사 내에서 에이전트를 배포하는 것은 전진 배포 작업입니다. 송장이 실제로 어떻게 이동하는지 매핑하고, SOP가 허구임을 발견하고, 예외가 멈출 때까지 팀과 함께 앉아 있는 것입니다. (저는 최근 이에 대한 전체 글을 썼습니다.) 이는 실제 목적지이며, 일부 데이터 회사는 그곳에서 실제 비즈니스를 구축할 것입니다. 하지만 현금을 투입하기 전에 물리학을 알아야 합니다. 데이터 수익은 몇 주 안에 서명된 2,500만 달러 구매 주문으로 도착하는 반면, 엔터프라이즈 수익은 분기 단위로 서명된 50만~200만 달러 파일럿으로 도착하며, 오늘날 기업 AI 파일럿의 약 95%는 측정 가능한 수익을 보여주지 않습니다. 이 움직임은 별도의 기대치와 자체 리더십을 가진 별도로 운영되는 단위로 작동합니다. 데이터 사업이 여유가 있는 사람으로 채워진 사이드 프로젝트로 실패합니다. 근육이 다르고 인내, 임베딩, 처리량 대신 글루 코드가 필요하기 때문입니다.
컴퓨팅을 구매하는 것은 컴퓨팅이 제품을 공급할 때만 구매하십시오. 이 시장에서 한 명 이상의 창업자가 현금이 GPU와 호스티드 RL 플랫폼이 되어야 하는지 묻고 있습니다. 정직한 대답은 원시 컴퓨팅을 임대하는 것은 하이퍼스케일러와 네오클라우드 사이에서 짜내는 상품이며, 감가상각되는 실리콘으로 가득 찬 재무부는 해자가 아니라는 것입니다. 작동하는 버전은 더 좁습니다. 즉, 자체 환경 내에서 실행되는 훈련 루프를 호스팅하는 것입니다. 여기서 활용률은 당신이 보장할 수 있고, 고객은 세계와 체육관과 컴퓨팅을 하나의 제품으로 구매합니다. Prime Intellect는 이미 공개적으로 이 플레이를 실행합니다. 2,500개 이상의 커뮤니티 환경 허브를 무료로 제공하고, 그 위에서 실행되는 컴퓨팅과 호스티드 훈련을 판매합니다. 환경은 상점 전면이고, GPU는 계산대입니다. 이것은 벤처 베팅이지, 현금을 주차하는 결정이 아닙니다. 만약 내가 이 일을 하는 창업자라면, 의도적으로 결정을 내리거나 전혀 하지 않을 것입니다.
늦게 구축하는 대신 다음 단계를 인수하십시오. 이 시장에서 지금까지 가장 교훈적인 자본 배분은 한 거인이 구매 주문 횡재를 사용하여 5개월 안에 2개의 환경 스타트업을 인수하고, 경쟁자들이 여전히 채용 중일 때 새로운 단계로 진입한 것입니다. 약 18개월 후에는 모델이 실제 환경 엔지니어를 보유한 회사를 인수 합병하려 할 가능성이 높습니다. 속도가 여기서 유일한 이점입니다. 당신은 현금 더미 위에 앉아 있습니다. 따라서 전쟁 자금과 다음 단계가 무엇인지에 대한 명확한 지도는 18개월마다 재계약하는 시장에서 유기적 속도보다 낫습니다.
정부에 판매하십시오. 새로운 고객 계층이 도착하고 있습니다. 주권 AI 프로그램을 구매하는 정부는 국가 데이터 파이프라인, 자국어 코퍼스, 현지 평가, 자체 공장과 현장의 물리적 데이터가 필요할 것입니다. 이는 자체 전력망을 구매하는 것과 같은 이유입니다.
그리고 갱신되는 수익으로 전환할 수 있는 것은 전환하십시오. 구매 주문은 날씨와 같습니다. 그중 일부는 기후로 전환될 수 있습니다. 예를 들어 일회성 벤치마크 판매 대신 평가 구독, 일회성 구축 대신 환경 유지보수 계약, 데이터 갱신 리테이너, 연간 청구되는 인증 프로그램 등입니다. 그중 어느 것도 5,000만 달러 구매 주문만큼 화려해 보이지 않을 것이며, 그것이 까다로운 부분입니다. 덜 화려한 조각으로 헤지하는 것입니다. 모든 것이 구매 주문이 도착하지 않는 분기를 살아남기 때문입니다.
그리고 저는 창업자로서 이것을 알지 못했습니다. 피해야 할 두 가지 실수가 있습니다. 거인의 일반론자 레인에 진입하는 것인데, 그곳에서는 신뢰 프리미엄을 제로에서 복제할 수 없습니다. 그리고 과도한 배수로 적당한 자금을 조달하는 것인데, 이는 소프트웨어처럼 가격이 책정된 의무를 전혀 그렇지 않은 경제성에 대해 구매하면서, 실제로 존재하는 두 가지 출구, 즉 민간으로 부유하게 남거나, 누군가가 소유해야 하는 인프라가 되는 것을 차단합니다.
신뢰는 복리로 성장하는 자산입니다
위 메뉴의 모든 옵션은 동일한 관문을 통과합니다. 기업은 당신에게 그들의 보험 청구 프로세스를 넘기지 않을 것이고, 연구소는 당신에게 최전방 훈련 우선순위를 넘기지 않을 것이며, 정부는 당신에게 국가 코퍼스를 넘기지 않을 것입니다. 신뢰가 의도적으로 구축되지 않는 한 말입니다. 그리고 이 시장에서 신뢰는 분위기가 아니라, 검증 가능한 약속의 더미입니다.
이를 이해하는 회사는 신뢰를 제품처럼 구축합니다. 먼저 데이터를 가져오는 회사를 설득하여 민감한 것을 빼내지 않고 있으며, 법적으로 문제가 될 실수를 저지르지 않는다는 것을 확신시킵니다. 고객이 요청하기 전에 보안 및 거주 인증을 받는 것이 표준입니다. 공개 벤치마크는 또 다른 형태의 신뢰 기계입니다. 다른 한편으로, 이 데이터를 구매하는 연구소는 기원 추적 장치를 원합니다. 예를 들어 카메라로 확인된 세션, 자격 증명 증명, 특정 인간이 사고를 했다는 증거 등입니다. 공급망의 더러운 비밀은 주석 작업자가 모델 출력을 인간 작업으로 붙여넣기 때문입니다.
중립성 약정이 도움이 됩니다. 예를 들어 자본 테이블에 연구소가 없고, 단일 구매자가 수익의 설정된 비율 이상을 차지하지 않는 것 등입니다. 이는 경쟁사의 고객이 연구소가 절반을 인수한 날 도망가는 것을 목격한 모든 사람이 어렵게 배운 교훈입니다. Scale AI 팀에게는 훌륭한 결과였을지도 모르지만 말입니다. 전문가 인증 프로그램은 브랜드를 구축할 수 있다면 도움이 됩니다. 그래서 '귀하의 네트워크에 의해 평가됨'이 업계가 인식하는 의미를 가지기 시작합니다. 이 모든 것은 작업 형식이 죽거나 변할 때 복리로 성장하는 자산입니다. 형식이 변할 때, 그리고 변할 것입니다. 대략 2년마다입니다. 그때 신뢰가 다음 제품으로 이전됩니다.
50번째 회사
Scale과 Mercor가 가장 먼저 도착했고 거대해졌습니다. 그렇다면 50번째 회사는 무엇을 해야 할까요?
Mercor의 성공이 실제로 가르치는 것부터 시작하십시오. 모든 사람이 잘못된 부분을 복사하기 때문입니다. 눈에 보이는 부분은 속도입니다. Scale은 첫 번째 10억 달러에 도달하는 데 약 4년이 걸렸습니다. 다음 코호트는 2년이 걸렸습니다. Mercor는 20개월 미만이 걸렸고, Micro1과 AfterQuery는 1년에 가까웠으며, 한 환경 스타트업은 6개월 만에 100만 달러에서 6,300만 달러로 성장했습니다. 창업자들은 이를 시장이 더 친절해지고 있다고 읽습니다. 정반대입니다. 각 단계는 더 가파르고 짧으며, 신규 진입자를 1년 만에 1억 달러로 끌어올리는 동일한 가속도가 그들 아래에서 단계를 빠르게 빼앗아갑니다. 속도는 파도의 속성이지, 보트의 속성이 아닙니다. 이것에 대해 생각해 보면 그 보트를 타는 것에 대해 다시 생각하게 될 것입니다. 이 게임은 모든 사람을 위한 것이 아니기 때문입니다.
복사할 가치가 있는 부분은 더 조용합니다. Mercor는 수요가 존재하기 전에, 완전히 다른 사업을 위해 검증 엔진을 구축했습니다. 그래서 파도가 도착했을 때 다른 누구보다 빠르게 신뢰할 수 있는 전문가를 온보딩했습니다. 고객 내에 엔지니어를 임베드하거나 서비스 팀을 운영할 필요가 없었습니다. 마켓플레이스는 기계로 남아 있었고, 다음 단계가 나타났을 때 뒤에서 구축하는 대신 인수하여 진입했습니다. 그리고 이 시장의 부트스트래핑된 선두주자는 동일한 교훈을 반대로 가르칩니다. 수익성을 유지하고 지분을 절대 판매하지 않음으로써, 다른 모든 사람이 판매한 옵션, 즉 어떤 고객, 어떤 계약 구조, 어떤 분기에도 '아니오'라고 말할 수 있는 옵션을 유지했습니다. 고객이 미래의 경쟁자인 시장에서, 선택권은 사치가 아닙니다. 그것은 당신의 마진이 사는 것입니다.
따라서 50번째 회사는 사다리가 아직 구축 중인 곳에 진입합니다. 즉, 하나의 어려운 도메인을 완전히 소유하고, 시간 대신 루브릭, 검증자, 환경을 판매하며, 첫날부터 벤치마크를 공개하고, 필요하기 전에 두 번째 구매자 클래스를 구축하며, 첫날부터 자본 스토리를 결정하고, 부트스트래핑하여 옵션을 유지하거나 크게 조달하여 단계를 사되, 절대 중간은 가지 않는 것입니다. 그리고 당신이 창업하는 것이 아니라 합류할지 결정하는 것이라면, 내부에서 같은 질문을 하십시오. 이 회사가 실제로 판매하는 6가지 제품 중 무엇인가, 누구의 신뢰를 보유하고 있는가, 현재 형식의 시계는 무엇인가, 구매 주문 현금은 어디로 가고 있는가, 연구소 다음 두 번째 고객은 누구인가? 이러한 질문에 좋은 답변을 가진 회사는 합류할 가치가 있습니다. 왜냐하면 로켓선은 종종 압축된 시간 안에 많은 것을 가르쳐주기 때문입니다.
5년 후
이 모든 것을 쓰는 이유가 무엇일까요? 제가 이러한 것들 중 일부에 대해 엄청나게 옳거나 끔찍하게 틀리지 않는다면 말입니다. 그래서 여기 제 5년 전망이 있습니다.
총 시장은 수년간 성장합니다. 연구소 경쟁이 해결되지 않는 한 수요 메커니즘은 멈추지 않으며, 예정된 스트레스 테스트가 하나 있습니다. 첫 번째 연구소 IPO(2026년 7월 기준으로 오늘 매우 가까움)로, 데이터 지출이 공개 분석가가 매 분기 의문을 제기하는 라인 항목이 될 때입니다. 제 직감은 성장 아래에서 구성이 격렬하게 회전한다는 것입니다. 시간은 가장 먼저 죽으며, 대부분 이미 죽었습니다. 일반 환경은 오픈 허브로 상품화됩니다. 가치는 최전방 판단, 검증 및 기원, 심판, 물리적 캡처, 기업을 위한 개인 체육관에 집중됩니다. 그리고 그것들을 순위를 매겨야 한다면, 검증과 기업 체육관이 먼저입니다. 둘 다 연구소가 강해질수록 더 강해지기 때문입니다. 물리적 캡처는 두 번째입니다. 수요가 아닌 공급이 병목인 유일한 세그먼트이기 때문입니다. 오늘날 연구소에 판매하는 100개 이상의 회사 중(목록을 만들려다 중간에 포기했습니다. 다음 순간에 구식이 되기 때문입니다), 2031년까지 독립적으로 규모를 유지하는 회사는 10개 미만일 것으로 예상합니다. 대부분은 운영을 중단하고 부유한 창업자들을 남길 것입니다. 나머지는 단계를 사는 거인이나 연구소 자체에 의해 조용히 인수될 것입니다. 사람을 위해서 말입니다.
승자는 이미 그들이 무엇을 하고 있는지 지켜보면 식별할 수 있습니다. 부트스트래핑된 품질 리더는 표준 설정자가 됩니다. 그 수용 자체가 인증이 되는 이름입니다. 인수하는 거인은 전문가 작업이 가격이 매겨지고, 검증되고, 판매되는 교환소가 됩니다. 구매자가 누구든지 말입니다. 그리고 연구소가 고객으로서 축출된다면, 고용주가 다음 차례입니다. 살아남은 환경 구축자는 기업 시뮬레이션 산업으로 깨어납니다. 심판은 소유되지 않은 상태로 남는다면, 10년 후에는 신용 평가 기관처럼 보이게 될 것입니다. 조달 규칙과 아마도 법에 명시될 것입니다. 그리고 물리적 세계 어딘가에서, 센서 융합 산업 데이터를 수집하는 회사는 구현 시대의 Scale이 되기 위해 복리로 성장하고 있습니다. 디지털 세계에 몰려드는 모든 사람보다 그 곡선에서 5년 더 앞서 있습니다.
이 시장의 한 창업자는 인간 데이터가 연간 1조 달러 규모의 사업이 될 것이라고 주장했습니다. 그리고 그는 가장 깊은 것을 옳게 짚었습니다. 모델은 모든 단계에서 영원히 인간으로부터 배웁니다. 1조 달러가 놓친 것은 인간의 시간을 가격으로 매긴다는 것이지, 중개인을 가격으로 매기지 않는다는 것입니다. 중개인의 수수료는 그들이 계약자의 스프레드시트보다 더 희소한 것을 소유하는지에 따라 결정됩니다. 여기서 구축하는 모든 사람에게 좋은 소식은 희소한 것들이 이제 알려졌으며, 그 모든 것이 이 시장이 쏟아내는 현금으로 정확히 구축 가능하다는 것입니다. 즉, 소유된 전문가 네트워크, 기원 추적 장치, 심판 프랜차이즈, 물리적 세계의 폐쇄 루프입니다.
모든 골드 러시는 두 가지 방식 중 하나로 끝난다. 금이 바닥나거나 광부들이 산업화하는 것이다. 하지만 이번은 세 번째 방식으로 끝난다. 금이 스스로를 채굴하는 법을 배우는 것이다. 그렇게 되면, 살아남는 공급자는 광산에 절대 파낼 수 없는 단 한 가지를 판 사람들일 것이다. 모든 모델이 묻지만 어느 것도 해결할 수 없는 질문, 즉 '좋은 모습이란 무엇인가?'에 대한 답이다. 그 답을 하나의 좁은 영역에서 쥐고 있으면 회사가 된다. 그것을 충분히 신뢰할 수 있게, 오랫동안 유지하면, 당신은 다른 사람의 경쟁에서 단순한 벤더가 아니라, 그 경쟁이 어떻게 점수 매겨지는지의 일부가 된다.
