1. Anthropic은 코딩 회사가 아님
- Claude Code가 먼저 터졌을 뿐, 본질은 지능 생산 회사
- 코딩은 ROI가 가장 빠르고 측정이 쉬운 첫 번째 시장
- 모델 지능이 올라가면 적용처는 개발 → 리서치 → 법무 → 금융 → 의료 → 국방 → 교육으로 확장
- 즉, AI의 TAM은 인간 지능이 쓰이는 모든 영역
2. 지금은 Assist → Collaborate → Pioneer 전환 구간
- 2024년 AI는 개인을 도와주는 보조자
- 2025년 AI는 전문가와 함께 몇 시간 단위 작업을 처리하는 협업자
- 다음 단계는 AI가 인간 팀이 수년 걸릴 문제를 직접 개척하는 구간
- 현재는 AI가 도구에서 연구 파트너로 넘어가는 변곡점
3. 벤치마크보다 중요한 건 모델의 질감
- Fable/Mythos 관련 반응에서 중요한 건 점수표가 아님
- 사용자가 체감한 건 의도 추론, 문맥 장악, 장기 사고, 반복 개선 능력
- 이 영역은 기존 벤치마크로 잘 안 잡힘
- 모델이 실제 업무 흐름을 얼마나 대체하느냐가 더 중요
4. 모델이 다음 모델을 만든다
- 프론티어 AI 레이스는 재귀적 가속 구조로 진입
- 좋은 모델은 더 좋은 코딩툴, 더 좋은 연구 보조, 더 좋은 데이터 정제, 더 좋은 학습 파이프라인을 만듦
- 이 순간부터 선두 기업의 우위는 선형이 아니라 복리로 커져 후발주차가 따라올 수 없음
- 필요한 건 자본 이상의 컴퓨트, 인재, 데이터, 내부 툴체인, 모델 운영 경험
5. AI는 인프라·국가안보 테마
- 프론티어 모델은 대부분 비상장이라 직접 투자가 어려움
- 상장시장에서 더 정직한 베팅은 지능의 공급망
- GPU, HBM, DRAM, 네트워킹, 파운드리, 전력, 냉각, 데이터센터가 핵심 축
- AI가 똑똑해질수록 수요는 컴퓨트 병목은 커짐. 그 중 특히 메모리는 구조적 레버리지가 큼