모델이 하네스를 먹는다는 뜻: Sequoia

Google은 Gemini를 모든 제품의 공통 AI 기반으로 쓰기 시작했고, 이제는 Antigravity라는 agent harness를 다음 공통 기반으로 보려는 흐름임
Antigravity는 단순 IDE가 아님. IDE, 웹 agent 경험, CLI, SDK, Gemini API의 managed agent까지 포함하는 생태계에 가깝고, Google Search, Gemini app, Cloud, AI Studio 같은 제품에도 같은 harness가 들어갈 수 있음
Logan Kilpatrick은 “모델이 하네스를 먹는다”는 말에 동의함. 예전에는 바깥 scaffolding으로 만들던 agent 기능이 점점 모델 시스템 안으로 흡수된다는 뜻
다만 스타트업 기회가 사라진다는 말은 아님. 모델 회사는 넓은 문제를 풀고, 스타트업은 특정 산업과 고객에 집중해 더 빠르게 움직일 수 있다는 설명
Sequoia Capital의 Training Data 인터뷰. Google DeepMind의 Logan Kilpatrick이 Agentic Gemini, Antigravity, coding agent, world model, Omni를 설명한 대담

Agentic Gemini era는 무엇인가?

Sundar Pichai가 IO에서 말한 Agentic Gemini era는 Gemini가 단순 답변 모델을 넘어 Google 제품 안에서 행동하는 agent 기반이 된다는 뜻에 가까움
예전의 공통선은 Gemini API였음. 여러 Google 제품이 같은 언어 모델을 쓰는 방식
이제는 여기에 agent harness가 붙음. agent harness는 모델이 도구를 쓰고, 코드를 실행하고, 여러 step을 이어가고, 사용자 대신 작업을 수행하게 만드는 실행 구조임
Logan은 coding harness와 agent harness가 완전히 같지는 않지만, coding이 범용 agent harness의 가장 강한 증명 사례가 됐다고 봄
제품별로는 80% 정도 같은 base harness를 쓰고, 나머지는 AI Studio의 vibe coding, Gemini app의 24시간 개인 agent, Search의 agent 기능처럼 각 제품에 맞게 특화될 수 있음

모델이 하네스를 먹는다는 말은 무슨 뜻인가?

2년 전 모델은 거의 “가중치 파일”에 가까웠음. 토큰을 넣고 토큰을 받는 단순한 형태였음
지금의 모델은 검색, 코드 실행, tool calling, container 실행, agent loop까지 포함하는 거대한 시스템에 가까워지고 있음
그래서 예전에는 앱 회사가 바깥에서 직접 만들던 scaffolding이 시간이 지나면 모델 제공자 쪽으로 들어감
예를 들어 agent harness도 지금은 제품 회사가 열심히 직접 만드는 영역처럼 보이지만, 12개월 뒤에는 많은 기본 기능이 모델 시스템에 흡수될 수 있다는 전망
그렇다고 외부 harness가 완전히 사라지는 것은 아님. 검색 provider, 코드 실행 방식, 특정 업무 환경처럼 제품별 선택과 제어가 필요한 부분은 남을 수 있음

구분	예전 모델	지금 모델 시스템
기본 형태	가중치와 텍스트 입출력	도구, 실행 환경, agent loop 포함
앱 회사 역할	prompt와 wrapper 작성	업무별 harness와 평가 루프 설계
위험	모델 성능 부족	기본 기능이 모델에 흡수됨
남는 기회	단순 기능 구현	특정 고객, workflow, 데이터, 책임 있는 실행

스타트업은 어디에서 살아남나?

Logan은 두 가지가 동시에 참이라고 봄. 모델은 더 많은 기능을 먹고 있지만, 동시에 만들 기회도 더 많아지고 있음
이유는 큰 모델 회사가 모든 vertical 문제에 집중할 수 없기 때문임. Google 같은 회사는 제품도 많고 사용자도 많아서 한 산업의 좁은 workflow에 끝까지 몰입하기 어려움
반대로 스타트업은 한 고객군, 한 업무, 한 위험을 붙잡고 빠르게 움직일 수 있음. Logan은 focus가 스타트업의 가장 큰 힘이라고 말함
또 agentic primitive 자체가 새 제품 범주를 만들고 있음. 예전에는 불가능했던 긴 작업, 개인용 앱 생성, 업무 자동화가 이제 제품이 될 수 있음
coding agent가 큰 회사의 코드베이스 장벽을 낮춘 것도 중요함. 작은 팀이 더 빨리 만들고, 더 위험한 실험을 하고, 특정 사용자층을 먼저 잡을 수 있음

world model과 Omni는 어떻게 연결되나?

인터뷰 후반부에서는 Google의 Omni 이야기도 나옴. Omni는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 여러 모델로 나눠 처리하는 대신 하나의 모델로 다루려는 방향
Logan은 world model의 정의가 흐려지고 있다고 말함. 예전에는 action-conditioned video model처럼, 행동을 넣으면 다음 장면을 만드는 모델을 world model이라고 부르는 경우가 많았음
지금은 “세계를 어느 정도 이해하고, 그 이해를 바탕으로 여러 출력 형태를 만들 수 있는 모델”까지 world model로 부르는 쪽으로 넓어지고 있음
게임 생성도 비슷함. 단기적으로는 world model만으로 게임을 만드는 것보다, coding agent와 game engine, asset 생성 도구를 묶는 scaffolding이 더 현실적이라고 봄
핵심은 모델 능력만으로 끝나지 않는다는 점임. 모델이 강해져도 실제 제품이 되려면 반복 가능한 경험, 도구, UI, 사용 사례에 맞춘 구조가 필요함

Antigravity는 단순 코딩 IDE인가요?

아님. IDE도 포함하지만 웹 agent 경험, CLI, SDK, Gemini API의 managed agent까지 포함하는 생태계에 가까움. Google 내부에서는 같은 harness가 Search, Gemini app, Cloud, AI Studio 같은 제품에 연결될 수 있는 공통 기반으로 설명됨.

모델이 하네스를 먹으면 앱 회사는 위험한가요?

일부는 위험함. 단순 wrapper나 얇은 agent 기능은 모델 제공자 쪽으로 흡수될 수 있음. 다만 특정 산업의 workflow, 고객 관계, 데이터, 평가 기준, 책임 있는 실행 구조는 여전히 앱 회사의 진입장벽이 될 수 있음.

coding agent 다음으로 강해질 분야는 무엇인가요?

Logan은 검증 가능한 분야가 먼저 강해질 가능성을 언급함. 수학, 금융, 과학처럼 결과를 어느 정도 확인할 수 있는 영역이 coding 다음 vertical super intelligence 후보가 될 수 있다는 관점임.

1인기업 관점

이 글은 하네스를 너무 믿으면 안 된다는 쪽으로 읽힘. 지금 내가 만든 wrapper나 workflow가 좋아 보여도, 12개월 뒤에는 모델 기본 기능이 될 수 있다는 전제를 깔아야 할 듯함. 1인기업 입장에서는 하네스 자체보다 특정 고객의 반복 업무, 평가 기준, 실패 데이터, 배포 후 운영 루프를 잡는 게 더 오래 갈 것 같음.

관련: Cursor가 Composer 2를 직접 훈련한 이유와 Google AI를 더 못 믿게 된 이유도 같이 보면 좋음.

모델이 하네스를 먹는다는 뜻: Sequoia (youtube.com) ↗