가장 두드러진 부분은 재귀적 자기개선이다. 앤트로픽의 다리오는 26년 1월 에세이 「The Adolescence of Technology」에서 AI가 앤트로픽 코드 대부분을 쓰면서 다음 세대 개발을 이미 가속하고 있으며, 현 세대 AI가 다음 세대를 자율적으로 만드는 시점이 1~2년밖에 남지 않았을 수 있다고 밝혔다. 프론티어 모델이 다음 세대 개발을 위한 코드를 작성하고 사후학습에 쓰일 합성 데이터를 만들기 때문에 SOTA 모델을 보유한다는 것은 지금의 우위를 넘어 다음 모델을 만들 기반을 가진다는 점에서 그 의미가 배가된다.
OpenAI의 티보 역시 지난 몇 달간 OpenAI가 가진 가장 큰 경쟁 우위는 Astra를 업무에 쓸 수 있었다는 점이라고 밝혔고, 일론이 Grok 신모델을 매달 내겠다고 하는 것 역시 재귀적 자기개선 플라이휠이 프론티어랩 전반에서 돌기 시작했음을 보여준다. 지금 플라이휠을 돌리지 못하는 AI랩은 경쟁력 확보에 큰 어려움을 겪을 수밖에 없다.
다음으로 OpenAI와 앤트로픽은 프론티어 모델이 만든 매출 증가를 컴퓨트로 전환하고 있고, 이는 그 자체로 큰 해자가 된다. 27~28년 전 세계 신규 컴퓨트의 절반 이상을 두 회사가 가져갈 것으로 예상된다. 컴퓨트 확보는 1)마진 70%를 넘는 추론 비즈니스를 가능하게 하는 동시에 2)기하급수적으로 개선되는 모델의 훈련 기반이 된다. 현재의 수익화 능력 차이가 미래의 수익과 모델 개선의 근간이 된다.
또한 프론티어랩의 경쟁력은 단순 벤치마크에 있지 않다. 개발자들이 IDE에서 코딩 에이전트로 넘어가는 것은 작업 주체가 사람에서 모델로 바뀌었기 때문이다. Claude Code와 Codex가 잘 작동하는 것은 모델 깡성능 덕도 있지만, 모델 회사가 하네스까지 직접 만들어 자기 모델을 그 안에서 훈련시키기 때문이다. 도구 호출 패턴과 컨텍스트 관리 습관이 모델에 새겨지고, 수많은 사용자의 사용 로그가 다음 모델 훈련으로 되돌아온다. 이 결합은 서드파티 하네스가 따라올 수 없는 프론티어랩의 자산이 된다. 비싸도 Claude Code를 쓰는게 사람들이 바보라서가 아니다.
프론티어랩의 경쟁력 층위는 벤치마크가 조금 좋거나, 토큰 효율이 조금 낫거나, 특정 프롬프트에 동영상과 게임을 잘 만드는 것을 넘어선다. 1)프론티어 모델이 다음 모델을 만드는 재귀적 자기개선, 2)현재의 압도적 수익화가 확보해주는 미래의 컴퓨트, 3)자체 하네스에서 되돌아오는 사용 데이터와 모델·하네스 결합. 이 세 가지는 각각 독립된 해자가 아니라 서로를 강화한다. 더 좋은 모델이 더 많은 매출을 만들고, 매출이 컴퓨트를 사고, 컴퓨트와 사용 데이터가 다음 모델을 만든다.