1. 오픈라우터 퓨전이 보여준 것
- 여러 모델을 동시에 돌리고, Judge가 비교한 뒤, Synthesizer가 최종 답변을 합성
- 딥리서치 벤치마크에서 Fusion 조합이 단일 프론티어 모델을 상회
2. 핵심은 더 큰 모델이 아니다
- 개별 모델은 각자 다른 실수를 함. 모델을 묶으면 오류가 상쇄되고, 강점이 합쳐짐
- 성능 향상의 약 75%가 합성, 25%가 모델 다양성에서 나옴
- 지능의 병목은 모델 크기가 아니라 라우팅·비교·검증·합성 구조로 이동
3. 이건 오픈소스 vs 폐쇄형 구도가 아님
- 진짜 구도는 단일 모델 vs 모델 네트워크
- 좋은 모델이 새로 나오면, 네트워크는 그 모델을 경쟁자로 보는 게 아니라 흡수함
- 더 강한 모델이 등장할수록, 단일 기업보다 모델 네트워크가 더 강해지는 구조
4. 지켜봐야 할 변화
- AI 밸류체인은 프론티어 모델 회사만 아니라, 좋은 지능 라우팅을 제공하는 레이어로 확장
- 모델 라우터, 추론 마켓플레이스, 벤치마크·평가 인프라, 에이전트 오케스트레이션, 저비용 추론 호스팅, 기업용 AI 워크플로우가 핵심 레이어
- 반대로 단일 모델 기업의 독점 프리미엄은 장기적으로 압축
5. 결론
- AI는 결국 몇 개의 초거대 모델 회사가 지배한다는 내러티브는 너무 단순
- 여러 모델, 여러 제공자, 여러 데이터, 여러 추론 경로가 연결되고, 사용자는 그 위에서 가장 좋은 답변을 사는 구조
- 크립토로 치면 단일 체인이 아니라 애그리게이터, 라우터, 유동성 허브가 뜨는 그림