AI가 구현 시간을 압축하면서 명세·검증이 진짜 병목이 되고, 모델 자체보다 이를 둘러싼 “하네스”(지시·도구·가드레일)가 성패를 가른다는 정리.
“모델 10%, 하네스 90%”라는 도발이 과장으로 안 읽히는 건 근거가 구체적이어서다. 같은 모델로 하네스만 바꿔 벤치마크 순위가 뒤집힌 사례들, 그리고 구현은 빨라졌는데 리뷰까지 치면 오히려 느려지기도 한다는 실측 — AI 투자의 다음 지점이 모델 구독이 아니라 명세·평가·검증 체계라는 걸 수치로 보여준다.