코인 관점에서 해석할 때, 향후 핵심 요소는 Private Outputs(결과물)과 Evals(평가 기준)입니다. Grok, Claude, Codex와 같은 프론티어 모델은 구독만으로 접근 가능하며, 우월한 모델이 등장하면 API만 교체하여 적용할 수 있습니다. 과거에는 최신 모델 활용 자체가 경쟁 우위였으나, 현재는 이를 해자로 구축하기 어렵습니다.
차이는 어디에서 발생하는가?
어떤 프로젝트가 우수한지, 어떤 거래 파라미터가 최적화된 상태인지, 어떤 콘텐츠가 실제 반응을 얻는지 판단하는 기준은 각자가 직접 구축해야 합니다. 예를 들어 지난 2년간 축적된 다음과 같은 데이터는 자동적으로 취득할 수 있는 것이 아니라 각자가 보유해야 할 자산입니다.
- 에어드랍 프로젝트 데이터
- 실제 수익률 데이터
- 작업 성공 패턴
- 러그풀 패턴
- VC 투자 이력
- TGE 이후 성과
더욱 중요한 것은 데이터 자체가 아니라 다음과 같은 질문을 판단하는 기준입니다.
"이 프로젝트는 지금 참여할 가치가 있는가?"
이것이 바로 Eval(평가 시스템)입니다. 결국 모델은 모두 유사하게 활용 가능하나, 평가 기준은 개인화될 수밖에 없습니다. AI 시대의 알파는 더 나은 모델에서 도출되는 것이 아니라, 더 우수한 평가 시스템과 더 양질의 데이터셋에서 발생할 가능성이 높다고 판단됩니다.