딥리서치 — 돈이 어디로 가는가
RL 훈련장 · 월드모델, 그리고 3년 안에 잘 될 AI 1인 기업 아이디어
작성 2026-09-11 · Connect AI LAB 내부 리서치 · 출처 약 180건(웹 검색·원문 확인) · 한국 사례는 제외(제이가 직접 추가)
0. 한 줄 요약
실리콘밸리 돈은 "AI 앱"이 아니라 "AI를 가르치는 훈련장과 시험장"으로 가고 있다. 두 스레드는 방향이 맞다. 다만 숫자 몇 개는 과장이거나 아직 검증 전이다. 1인 기업이 들어갈 자리는 앱을 만드는 쪽이 아니라, 자기 전문성을 "문제와 채점 기준"으로 파는 쪽에 있다.
스크린샷 검증
| 주장 | 판정 | 근거 |
|---|---|---|
| Anthropic 이 RL 환경에 1년 10억 달러 이상 쓰는 걸 논의 | 맞음 (논의) | The Information 2025-09 보도, TechCrunch 인용. 단, Wing VC 는 실제 집행은 "연 수천만 달러, 2026년 3~5배 성장" 추정 |
| Karpathy "검증 가능한 과제로 훈련하면 추론처럼 보이는 전략이 저절로 생긴다" | 맞음 (원문 확인) | karpathy.bearblog.dev/year-in-review-2025 (2025-12-19) |
| 한국은 래퍼·자동화 앱 얘기, 실리콘밸리는 훈련장으로 | 방향 맞음 | 50여 벤더 합산 매출 ~85억 달러 추정(7월), Mercor 매출의 91%가 AI 랩 |
| Robbyant 가 LingBot-World 2.0 "Small" 1.3B 공개 | 대체로 맞음 | 2026-09-10 공개. 정식 이름은 `lingbot-world-v2-1.3b-causal-fast`. "Small"은 별칭 |
| 일반 소비자용 GPU 에서 실시간 | 미검증 | 논문은 "단일 GPU 배포 가능"이라 쓰지만 README 예시는 1.3B 도 GPU 4장. 공개 하루째라 4090/5090 실측 없음 |
| 720p·60fps | 맞음 (실시간 변형, 데이터센터 GPU 기준) | 논문 명시 |
| 14B Causal Pretrain + Bidirectional 공개 | 맞음 | 같은 날 공개 |
| "Versa" | 제품명 아님 | 논문 제목 "Infinite Worlds with Versatile Interactions" |
| (스레드에 없지만 중요) 라이선스 | CC BY-NC-SA 4.0 = 비상업 | 1.0 은 Apache 2.0 이었는데 2.0 에서 후퇴. 상업 서비스에 못 쓴다 |
1. 트렌드 1 — RL 환경(에이전트 훈련장) 경제
쉽게 말하면
AI 에이전트가 세일즈포스·엑셀·슬랙·병원 차트 프로그램의 복제본 안에서 실제 업무를 수천 번 연습한다. 그 복제본 + 과제 + 채점기(검증기) 묶음이 "환경"이고, 랩들이 이걸 돈 주고 산다. 예전엔 사람이 정답 라벨을 달아 팔았다면, 지금은 "문제와 채점 기준" 을 판다.
돈의 규모 (2026)
| 회사 | 숫자 | 비고 |
|---|---|---|
| Mercor | ARR 20억 달러(6월), 매출 91%가 AI 랩, 하루 150만 달러 이상 계약자에게 지급 | Sepal AI·Deeptune 인수, 200억 달러 밸류 협상 |
| Surge AI | 2024 매출 12억 달러(무투자) | 250억 달러 밸류 협상 보도 |
| Handshake AI | 18개월 만에 run-rate ~10억 달러, 월 6천만 달러를 3만 명 전문가에게 | "RL Environments" 직군 채용 중 |
| AfterQuery | 직원 30명으로 ARR 1억 달러 → 밸류 32억 달러(2026-09-01) | YC 최단 유니콘 |
| Scale AI | 메타 지분 인수 후 구글·OpenAI·xAI 이탈, 2026 매출 ~10억(전년 ~20억) | 노동 감독 조사 |
| Prime Intellect | 시리즈A 1.3억 달러, 밸류 10억, ARR ~1억, 고객 6천+ | 오픈 "환경 허브" |
| 전체 | 50여 벤더 합산 매출 ~85억 달러, 밸류 ~1천억 달러 (Deedy Das 집계, 미감사) | 상위 4곳이 75% |
가격표 (Epoch AI 벤더 인터뷰 등)
- 전문가가 쓴 과제 하나: 200~2,000달러 (복잡한 SWE 과제 드물게 2만)
- 웹사이트 복제 환경: ~2만 달러 / Slack급 제품 복제: ~30만 달러
- 독점 납품은 비독점의 4~5배
- 계약 단위: 분기당 6~7자리 달러
- 오픈 바운티(Prime Intellect): 입문 100~500달러, 심사형 1,000~5,000달러+, 총 "수십만 달러" 배정
- Datacurve/Shipd: 코딩 바운티로 1,400명에게 100만 달러+ 지급
사람 값 (시급)
| 역할 | 시급 |
|---|---|
| 일반 라벨러 | 15~20달러 (2023년 40~50에서 추락) |
| 자격 전문가(의·법·회계) | 75~300달러 |
| Surge 의료 펠로 | 250~450달러 |
| Surge VC 파트너·CEO | 500~1,000달러 |
| Mercor 의사 130~170, 변호사 110~130 | |
| 환경 엔지니어(코딩) | 70~160달러, Mechanize 는 연봉 50만 달러 |
핵심 신호: xAI 가 2025-09 범용 라벨러 500명을 해고하고 전문가 튜터를 10배 늘리겠다고 했다. "값싼 라벨"은 끝났고 "비싼 판단"만 남는다.
비개발자가 들어가는 길 (문서화됨)
랩과 벤더는 전문가 + 엔지니어 짝으로 일한다. 의사가 임상 추론 과제와 채점 기준을 쓰고, 엔지니어가 샌드박스·검증기를 코드로 만든다. 회계·세무, 병원 EHR, 칩 설계 환경이 이미 있다. 코딩 없이도 "과제 + 루브릭"으로 참여 가능. 반대로 환경 엔지니어는 Python·Docker·단위테스트식 채점기가 필수.
무엇이 값어치를 만드나
- Epoch: "보상 해킹 저항성"이 1순위 품질 기준, "규모 키우며 품질 유지"가 최대 병목
- Wing VC: "검증이 대부분의 RL 노력이 실패하는 지점", 모델이 좋아질수록 검증은 더 어려워진다
- Ross Taylor: 사람들이 퍼즐·게임 같은 "잘못된 종류의 환경" 을 만든다. 새 능력을 겨냥해야
- SWE-bench Verified 과제의 28.5%가 틀린 패치도 통과시킨다 → 채점기가 허술하면 환경은 버려진다
리스크
- 랩이 직접 만든다 (Anthropic "Environment Scaling"·"Universes" 팀, OpenAI 자체 인력)
- 통합: ~20개 스타트업 → 2030년 3~5개 승자 (Wing). 얕은 단일 앱 환경은 상품화
- 임금 압박: Mercor 가 한 프로젝트 임금 1/3 삭감(Forbes), xAI 튜터 채용 중단 보도
- 구매자 집중: 벤더 매출 90%가 소수 랩
2. 트렌드 2 — 개인 GPU 월드모델
쉽게 말하면
텍스트를 넣으면 걸어 다닐 수 있는 세계가 실시간으로 생성된다. 캐릭터 이동·카메라·전투·날씨가 입력에 반응하고 장면이 끊기지 않는다. 게임 엔진 없이 "영상이 곧 게임"이 되는 기술이고, 동시에 로봇이 연습할 가상 세계다.
LingBot-World 2.0 사실 관계
- Robbyant = Ant Group(알리페이) 산하 피지컬AI 회사. 2.0 은 7월 9일 기술보고서·14B 공개, 9월 10일 나머지(14B pretrain, 14B bid, 1.3B causal-fast) 공개
- Wan2.2 기반, 양방향+자기회귀 혼합 어텐션, 60분 연속 세션 20개 장면 전환에도 붕괴 없음(자체 주장)
- 상호작용: 카메라, 근접 공격, 활, 마법, 사격 + 텍스트로 날씨·시간대·개체 소환, 멀티플레이
- 한계(논문 자인): 장기 기억, 정체성 표류, 물체 겹침
- 라이선스 CC BY-NC-SA → 상업 이용 불가. 상업용 오픈 베이스는 Matrix-Game(MIT), Wan(Apache 2.0), WHAM(MIT), Cosmos
지형 (2026-09)
| 모델 | 공개 | 소비자 GPU | 가격 |
|---|---|---|---|
| Google Genie 3 / Project Genie | 비공개 | 아니오 | AI Ultra 월 200달러 등급에만 |
| World Labs Marble (페이페이 리) | 비공개, API 있음 | 아니오 | 무료 4회, Pro 월 35달러(상업권), Max 95 |
| Decart Oasis 3 / Lucy 2.5 | Oasis 1 오픈, 이후 비공개 | 아니오 | 주행 시뮬 초당 0.02달러(시간당 72달러) |
| Odyssey 2 Max | 비공개 | 아니오 | 사용자 시간당 인프라 1~2달러 |
| Tencent HY-World 1.5 (WorldPlay) | 오픈(커스텀 라이선스) | 5B, 단일 GPU 72GB | — |
| Skywork Matrix-Game 3.0 | MIT | 2.0(1.8B)은 4090 권장, 3.0(5B) 40fps 는 GPU 9장 | — |
| NVIDIA Cosmos 3 | 오픈 | Nano/Edge 변형 | 200만 다운로드 |
| Runway GWM-1 | 비공개 | 아니오 | 아바타 분당 0.22달러 |
| LingBot-World 2.0 1.3B | 오픈(비상업) | 미검증 | — |
하드웨어 현실 (중요)
- 1.3B 급만 단일 소비자 GPU 실증: ABot-World-0 이 RTX 5090 한 장에서 720p 16fps, 피크 19GiB (2026-07); DreamForge-World 이 4090 한 장 480p 14~15fps (2026-06)
- 5B 급: 28~72GB 필요 → 4090(24GB)로 부족
- 14B 급: GPU 8장 기준 설정
- 맥(Apple Silicon)에서 도는 인터랙티브 월드모델은 없다. Wan 2.2 는 M1 Max 에서 2초 클립에 82분. 맥 사용자는 Marble/Genie/Decart 같은 클라우드뿐
- 스레드의 "일반 소비자용 GPU에서 실시간"은 1.3B 세대 전체의 방향으로는 맞고, LingBot 2.0 구체 수치로는 아직 미검증
돈은 어디에
- 2026 상반기 월드모델 스타트업에 30억 달러+ (World Labs 10억, AMI Labs(르쿤) 시드 10.3억)
- General Intuition 시리즈A 3.2억 달러, 밸류 23억 — 게임플레이 영상 데이터로 로봇 훈련
- Worldmodeldata 시드 700만 파운드 — 게임 데이터 라이선스
- 로보틱스 합성데이터 시장 24.8억 달러(2026) → 77.1억(2030), CAGR 32.9%
- Wayve GAIA-3 로 합성 테스트 불합격 5배 감소, 시리즈D 12억 달러
- 젠슨 황: "피지컬 AI 의 빅뱅이 코앞", "피지컬 AI 의 ChatGPT 모먼트"
아직 안 되는 것
- 스팀·itch 에 월드모델로 만든 상업 게임 히트작은 검증된 게 없다. AI 네이티브 히트작은 LLM 기반(Death by AI 3개월 2천만 명)
- 기억: 화면 밖으로 나간 영역은 "기억"이 아니라 "재생성"
- 비용: Oasis 3 시간당 72달러, Genie 월 200달러 — 무료 게임 경제로는 불가
- IP: Project Genie 가 마리오·GTA 풍 세계 생성, 독일 GEMA v. OpenAI 판결(2025-11) 학습 데이터 암기 = 침해
3. 이 층에서 실제로 돈 버는 사람들 (해외)
| 누가 | 무엇을 | 얼마 |
|---|---|---|
| AfterQuery (30명) | 전문가 평가·데이터를 랩에 | ARR 1억 달러, 밸류 32억 |
| Datacurve/Shipd 기여자 1,400명 | 코딩 바운티 | 합계 100만 달러+ |
| Prime Intellect 허브 기여자 | 환경 바운티 | 건당 100~5,000달러, 2달 만에 400개 |
| Troveo 권리자 7,000명 | 영상 라이선스 | 합계 2천만 달러, 평균 2,900달러, 분당 1~4달러 |
| GoPro 구독자 | 영상 30만 시간 라이선스 | (2025) |
| Tesla 데이터 수집 오퍼레이터 | 모션캡처 슈트 착용 하루 7시간 | 시급 25~48달러 |
| 텔레옵 계약자 | 로봇 원격조작 | 시급 30~55달러 |
| 1인칭(에고센트릭) 영상 알바 | 집안일 촬영 | 시급 4~9달러 (낮음), 중국 시급 3~6달러 |
| 이중팔 데모 (구매자 단가) | ALOHA 식 시연 | 건당 50~150달러, 시급 40~150달러 |
교훈: 아래층(범용 라벨·집안일 촬영)은 시급 5달러로 무너지고, 위층(전문가 판단·검증기·희소 데이터)은 시급 100~450달러가 유지된다. 1인 기업은 반드시 위층으로.
4. 왜 "3년"인가 — 큰손들의 지도
- YC RFS(2026 가을): "실제 세계를 위한 데이터", "프론티어 연구 에이전트를 위한 환경과 평가"
- a16z Big Ideas 2026: Marble·Genie 세계가 로봇·에이전트 훈련장이 된다, "영상 안으로 들어가는 해"
- Bessemer 2026 인프라 5대 프론티어: "RL 플랫폼(환경 제작·경험 큐레이션·RL-as-a-service)", "월드모델"
- Epoch AI: 엔터프라이즈 워크플로 환경(스프레드시트·CRM·경비)이 "폭발" 예정
- Wing VC: 2030년까지 3~5개 승자로 통합. 승자의 해자 = 도메인 깊이 + 하이브리드 검증 + 랩과의 밀착
- Karpathy: "환경과 에이전트 상호작용에는 강세, RL 자체에는 약세"
- Amodei(2026-02): 모델이 스스로 문제를 만들고 검증하면 데이터 부족을 우회 → 사람이 쓴 과제엔 역풍 (반대 신호도 기록)
3년의 의미: 2026~27 은 사람 손이 가장 비싼 구간(랩이 환경을 사고, 전문가를 시급 수백 달러로 고용). 2028~29 는 자동 생성·인하우스로 단가가 눌리기 시작. 지금 들어가 도메인과 검증기 실력을 쌓은 사람은 단가 압박 뒤에도 남고, 범용 노동으로 들어간 사람은 쓸려 나간다.
5. 3년 안에 잘 될 AI 1인 기업 아이디어 10선
기준: 지금 돈이 실제로 흐르는가 / 3년 뒤에도 남는가 / 한 사람으로 되는가 / 40대·비개발자가 가능한가 / 우리 4기둥(콘텐츠·바이브코딩·자동화 에이전트·로컬AI)과 이어지는가
① 전문 분야 "문제+채점기준" 작가 → 루브릭 라이브러리 상품화
- 무엇: 내 분야(세무·보험·부동산·의료·교육·물류)의 실제 업무를 "과제 + 정답 기준 + 채점 루브릭"으로 쓴다. 처음엔 Mercor·Surge·Handshake·Alignerr 계약자로, 그다음 루브릭 묶음을 벤더에 직접 판다
- 누가 돈 내나: 데이터 벤더 → AI 랩
- 지금 증거: 시급 110~450달러 문서화, xAI 전문가 10배 확대
- 3년: 2027까지 강세, 이후 단가 압박. 그 전에 "내 도메인의 루브릭 표준"이 되면 남는다
- 비용/역량: 0원 / 비개발자 가능 (엔지니어 짝은 벤더가 붙여 줌)
- 4기둥: 자동화 에이전트(에이전트가 뭘 못 하는지 아는 사람이 채점기를 쓴다)
- 첫 걸음: 내 업무 중 "정답이 명확히 판정되는" 과제 20개를 써 본다. 판정이 애매하면 그건 안 팔린다
② 좁은 업무 RL 환경 팩 (예: 국내 세무 신고, 등기, 병원 접수 흐름)
- 무엇: 바이브코딩으로 특정 업무 소프트웨어의 복제본 + 과제 + 검증기를 Docker 로 묶어 HUD·Prime Intellect·벤더에 비독점 판매
- 누가: 랩, 환경 벤더(Fleet·Halluminate·AfterQuery), 6천 개 기업(Prime Intellect 고객)
- 증거: 웹 복제 2만 달러, 과제 200~2,000달러, Halluminate 는 "금융 특화"로 좁힘
- 3년: 엔터프라이즈 워크플로 환경 폭발(Epoch). 얕으면 상품화, 깊으면 인수 대상(Sepal·Deeptune 이 Mercor 에)
- 비용/역량: 500달러 미만 / 코더 + 도메인 파트너
- 4기둥: 바이브코딩 + 자동화 에이전트
- 첫 걸음: `verifiers` 라이브러리로 환경 하나 만들어 Prime Intellect 입문 바운티(100~500달러) 받기
③ 보상 해킹 감사 · 검증기 강화 서비스
- 무엇: 남이 만든 환경의 채점기를 공격해 구멍을 찾고(틀린 답이 통과되는지) 고쳐 준다
- 증거: SWE-bench 28.5% 취약, 랩 1순위 품질 기준, "검증에서 대부분 실패"
- 3년: 표준 QA 항목이 된다. 모델이 좋아질수록 수요 증가
- 비용/역량: 300달러 미만 / 코더 (의심 많은 성격이 자산)
- 4기둥: 로컬AI(로컬 모델로 공격 시뮬 무한 반복, 원가 0)
④ 이중팔 텔레옵 데모 스튜디오 ("피지컬AI 데이터 공장", 1~2대)
- 무엇: ALOHA 식 로봇팔 1~2대로 주방·소매·조립 시연 데이터를 건당 판매
- 증거: 구매 단가 건당 50~150달러, 시급 40~150달러, Figure·1X 는 가정 데이터에 목마름
- 3년: 가정용 휴머노이드(1X NEO 2026 말) 확산으로 2028까지 성장. 중국이 가격으로 누르지만 한국 주방·편의점·병원 같은 도메인 장면은 못 베낀다
- 비용/역량: 1~3만 달러 / 운영자(비개발자 가능)
- 4기둥: 10월 로봇 두뇌 과정과 직결
- 주의: 사용 가능 데이터는 촬영분의 ~50%. 품질 관리가 곧 마진
⑤ 희소 현장 1인칭 영상 팩
- 무엇: 집안일(시급 5달러로 붕괴)이 아니라 용접·배관·주방·실험실·현장 시공 같은 희소 작업을 1인칭 카메라로 찍어 Troveo 류 마켓에 라이선스
- 증거: 분당 1~4달러, 2천만 달러가 7천 명에게 지급됨
- 3년: 범용은 0원으로, 희소 장면은 가치 유지
- 비용/역량: 500달러(스마트글라스·짐벌) / 크리에이터, 현장 기술자에게 최적
- 4기둥: 콘텐츠(같은 촬영이 유튜브 콘텐츠도 된다)
⑥ 월드모델 부동산·건축 워크스루 서비스
- 무엇: 도면·사진 → 걸어 다니는 3D 세계(Marble Pro, 월 35달러 상업권). 분양·인테리어·펜션에 판매
- 증거: World Labs 건축·부동산 케이스, 가상투어는 이제 기본 상품
- 3년: 툴은 상품화되지만 영업과 현장 이해가 남는다
- 비용/역량: 월 35달러 / 비개발자 가능
- 4기둥: 콘텐츠 + 바이브코딩(뷰어 페이지)
- 연결: 우리 아파트 회차 시청자에게 바로 던질 수 있는 아이디어
⑦ "4090에서 돌아가게" 툴링 판매
- 무엇: Matrix-Game(MIT)·Wan(Apache) 계열 월드모델의 양자화 빌드, 원클릭 설치, ComfyUI 노드를 Gumroad·Patreon 으로
- 증거: 5090 한 장 19GiB 실증, Cosmos 200만 다운로드, Decart 개발자 10만 = 학습자 풀
- 3년: 하이프 따라 성장, 공식 툴이 좋아지면 소멸 → 2년짜리 창구
- 비용/역량: 0원 / 코더
- 4기둥: 로컬AI 그 자체. LingBot 2.0 은 비상업이라 제외
⑧ 소규모 로보틱스팀용 시뮬 환경 제작
- 무엇: Genesis·Isaac Lab 으로 도메인 랜덤화된 창고·주방·매장 씬을 만들어 로봇 스타트업에 납품. 상업 가능한 오픈 월드모델을 파인튜닝
- 증거: 로보틱스 합성데이터 24.8억→77.1억 달러
- 3년: 성장하지만 2028년쯤 월드모델이 씬을 자동 생성하기 시작 → 그 전에 "특정 산업 씬 전문가"로 자리
- 비용/역량: 1천 달러 미만 / 코더 또는 3D 크리에이터
⑨ 벤치마크 재현 · 평가 하네스 바운티
- 무엇: 알려진 평가를 `verifiers`/OpenEnv 로 다시 구현해 점수를 재현
- 증거: Prime Intellect 심사형 1,000~5,000달러+
- 3년: 꾸준하지만 자동 검증이 나오면 단가 하락 → 입문 사다리로 쓰고 ①②③으로 올라간다
- 비용/역량: 200달러 미만 / 코더
⑩ 이 층을 가르치고 툴을 파는 사람 (제이의 자리)
- 무엇: OpenEnv·verifiers·GRPO 를 맥에서 돌리는 법, 루브릭 쓰는 법을 가르치고 템플릿을 판다
- 증거: "RL 환경 엔지니어"가 가장 구하기 힘든 직군, Prime Intellect 레지던시 지원 500명+, Unsloth GRPO 는 1.5B 모델을 5GB VRAM 으로, 맥용 mlx-tune/ART-MLX 등장
- 3년: 하이프와 함께 성장, 인하우스가 지배하면 둔화. 단, 교육은 언제나 파도보다 반 박자 앞에 서 있으면 된다
- 4기둥: 전부
하지 말 것 (돈이 이미 빠져나간 곳)
- 토큰 보상형 데이터 DePIN(Hivemapper 수익 붕괴, NATIX 앱 종료)
- 범용 라벨링·집안일 촬영 알바(시급 5달러)
- 월드모델로 직접 게임 출시(상업 히트 검증 0, 시간당 72달러 비용, IP 리스크)
- LingBot 2.0 을 상업 서비스에 쓰는 것(비상업 라이선스)
6. 채널에서 말할 때의 프레임
1. "돈은 앱이 아니라 훈련장으로 간다." 스레드 검증 결과를 숫자로. Anthropic 10억 논의는 맞지만 실제는 수천만, 그래도 벤더 매출 85억. 2. "값싼 라벨은 죽었고 비싼 판단만 남았다." xAI 500명 해고 + 전문가 10배. 시급 5달러 vs 450달러 표 하나로 끝난다. 3. "40대의 무기는 코딩이 아니라 20년 업무 경험이다." 의사·회계사·현장 기술자가 문제와 채점 기준을 쓴다. 이게 1인 기업의 입구. 4. "월드모델은 게임보다 로봇 훈련장이다." 히트 게임 0, 로봇 데이터 시장 3배. 우리 10월 로봇 과정과 연결. 5. "소비자 GPU 실시간"은 방향은 맞고 오늘 당장은 과장. 1.3B 세대가 5090 한 장에서 돌기 시작. 맥은 아직.
7. 핵심 출처
- TechCrunch, Silicon Valley bets big on environments (2025-09-16) — techcrunch.com/2025/09/21/silicon-valley-bets-big-on-environments-to-train-ai-agents/
- Karpathy, Year in Review 2025 (2025-12-19) — karpathy.bearblog.dev/year-in-review-2025/
- Epoch AI, State of RL environments (2026-01-12) — epoch.ai/gradient-updates/state-of-rl-envs
- Wing VC, Who will win the RL environment market (2026-01) — wing.vc
- SemiAnalysis, RL environments and RL for science (2026-01-06)
- TechCrunch, AfterQuery $3.2B (2026-09-01) / Mercor–Deeptune (2026-07-09) / Prime Intellect $130M (2026-07-08)
- Prime Intellect, Scaling Environments Program (2025-10-27) — primeintellect.ai/blog/scaling-environments-program
- Hugging Face, OpenEnv (2025-10-23) — huggingface.co/blog/openenv
- aitraining.jobs, Agentic eval rate card (2026-07-29)
- Robbyant, lingbot-world-v2 (2026-09-10) — github.com/Robbyant/lingbot-world-v2 / arXiv 2607.07534
- ABot-World-0 단일 5090 실측 (2026-07-21) — arXiv 2607.19191
- DeepMind Genie 3 (2025-08) / Google AI Ultra 요금 (2026-05)
- World Labs Marble 가격 (2025-11) / TechCrunch Decart Oasis 3 (2026-06-10)
- Axios, General Intuition $320M (2026-06-26)
- Research and Markets, Synthetic data for robotics (2026)
- a16z Big Ideas 2026 / Bessemer AI Infrastructure Roadmap (2026-03-30) / YC RFS Fall 2026
- Troveo AI training data statistics (2026-08) / Rest of World, China robotics training data (2026-06-03)
- Forbes, Mercor wage cut (2025-11-12) / TechCrunch, xAI layoffs (2025-09-13)
- arXiv 2606.16062, SWE-bench 28.5% hackable (2026-06-14)
- Ben Anderson, Don't build an RL env startup (2025-09-07)
검증 못 한 것: Surge 2026 매출·밸류, Micro1 ARR(추정치), Fleet 라운드(단일 매체), Matrices 계약(자체 주장), LingBot 1.3B 단일 GPU 실측, Mercor 임금 삭감 원문(403, 신디케이션 인용).