품아이 4차 전환 — “지미가 곧 품아이”
2026-04-14 — 4차 방향 전환 “LLM을 만드는 일은 삽질. 국산이든 미제이든.”
배경: 세 가지 딜레마
- 도구가 빨리 바뀐다 — AI 학습에 시간을 써도 6개월 뒤 의미가 있는가?
- 후니님 시간 배분 문제 — 시스템·자동화(2·3영역)를 만드느라 방향 설정·사람 연결(1영역)을 못 하고 있음
- 위임의 역설 — 위임 구조를 만드는 일 자체가 위임이 안 된다
엔지니어로서의 주도권(즉각적) vs 경영자로서의 주도권(느리지만 판을 바꿈). 어느 쪽에 서야 하는가.
세 층위의 질문과 답
| 질문 | 답 |
|---|---|
| AGI 시대에 도메인 특화 AI가 의미 있는가? | 도메인 특화 모델은 의미 없다. 도메인 특화 데이터+구조는 의미 있다. |
| 적정 투자금은? 현실적으로 만들 수 있나? | 별도 모델 개발 불필요. 지금 비용 범위 내 가능. |
| 지원사업 먼저? 지금 조건에서 먼저? | 없어도 진행 가능. 있으면 가속. |
핵심 깨달음
“LLM을 만드는 일은 삽질. 국산이든 미제이든.”
- 파인튜닝으로 고정된 지식을 넣는 것보다, 실시간 검색 + 종합 + 추론이 중요
- 지미는 이미 드라이브 · Supabase · 자동화 시스템 · 텔레그램에 접근 가능
- 별도 모델을 만드는 게 아니라, 이 연결 구조 자체가 품아이
- 모델은 범용 AI가 갈수록 좋아진다 → 갈아끼우면 된다
재정의
| Before | After |
|---|---|
| 도메인 특화 LLM 개발 | 로컬푸드 현장 데이터 × 범용 AI 연결 시스템 |
| 파인튜닝 | 데이터 파이프라인 + 연결 구조 |
| 모델 개발비 수십억 | 지금 비용 범위 내 |
| 지원사업 필수 | 없어도 진행 가능, 있으면 가속 |
방향 전환 이력
| 차수 | 시점 | 핵심 |
|---|---|---|
| 1차 | — | 자기 데이터 축적 |
| 2차 | — | 맞춤형 고객서비스 |
| 2.5차 | 04-11 | Gemini = 품아이, 한 몸 |
| 3차 | 04-11 | 하네스 파인튜닝 + Claude API |
| 4차 | 04-14 | 지미 = 품아이, 모델 개발 폐기 |
후니님 역할 전환
- 이전: 엔진 설계, 파인튜닝, 코딩
- 이후: “뭘 연결하고 뭘 시킬까” 설계 → 첫 번째 영역(방향 설정, 판단)에 집중
미결정 사항
- 기존 파인튜닝 데이터셋 작업 존폐
- 기존 engine.py / ChromaDB 구조 처리 방안
- 지원사업 구체 전략
연결
- 품아이 하네스 전환 — 3차 전환, 이번 전환의 직전 단계
- 모델은 부품, 데이터가 본체 — 이 전환의 이론적 토대
- 품아이 브레인맵 — 전체 구조
- 품아이 헌법 — 변하지 않는 원칙
- poomasi.org 팩트시트 — 상위 프로젝트 정체성