techcrunch 통신에 따르면 최근 AI 스타트업 사이에서 파운데이션 모델의 중요성에 대한 회의론이 퍼지고 있다. 예전에는 GPT와 같은 대형 모델을 보유한 기업이 AI 생태계의 중심으로 여겨졌지만, 최근에는 이들 모델을 단순한 부품처럼 취급하는 흐름이 뚜렷해지고 있다.Boxworks 컨퍼런스에서는 이러한 변화가 극명하게 드러났다. AI 인터페이스와 특정 작업을 위한 맞춤형 소프트웨어가 전면에 나섰으며, 그 기반이 되는 모델은 상황에 따라 교체 가능한 구성 요소로 여겨졌다.
이는 파운데이션 모델의 핵심 강점으로 여겨졌던 '사전 훈련'의 효과가 점차 줄어들고 있기 때문이다. 하이퍼스케일 기반의 대규모 모델이 제공하던 초기 이점이 감소하면서, 최근에는 미세 조정과 인터페이스 설계가 AI 성능 개선의 주요 수단으로 떠올랐다.Anthropic의 Claude Code 사례에서 알 수 있듯, 파운데이션 모델 개발 기업도 여전히 성과를 내고 있지만, 과거와 같은 압도적인 우위는 유지하기 어렵다는 평가다.
벤처캐피털 a16z의 마틴 카사도는 "OpenAI가 최초로 코딩, 이미지, 비디오 생성 모델을 내놨지만 모두 경쟁사에 추월당했다"며 "AI 기술 스택에는 본질적인 해자(moat)가 존재하지 않는다"고 말했다.
이런 상황은 AI 산업의 판도를 흔들고 있다. AGI(범용 인공지능) 경쟁보다는, 기업 데이터 관리나 이미지 생성 등 특정 분야의 고도화에 집중하는 것이 현실적인 전략으로 보인다. 이 과정에서 파운데이션 모델 기업은 고부가가치 영역이 아닌 '스타벅스에 원두를 공급하는 업체' 같은 백엔드 역할로 밀려날 수 있다는 우려도 나온다.
물론 OpenAI, Anthropic, Google 등은 여전히 막강한 인프라와 브랜드 파워를 갖추고 있다. 하지만 단순히 더 큰 모델을 만드는 전략은 이미 매력을 잃었으며, Meta처럼 수십억 달러를 투자한 기업에는 큰 리스크가 될 수 있다는 분석이다.
앞으로의 관건은 파운데이션 모델이 아니라, 이를 어떻게 쓰고 사용자에게 전달할 것인가이다. AI 비즈니스의 무게 중심이 모델에서 인터페이스로 이동하고 있다는 사실은, 기존 질서의 재편을 예고하고 있다.
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