Nous Research의 Hermes MoA 2.0 출시는 거대한 개별 모델 학습(training runs)을 무차별적으로 수행하는 방식이 수확 체감의 법칙(diminishing returns)이라는 벽에 부딪히고 있음을 증명합니다. 진정한 능력의 향상은 오케스트레이션 계층(orchestration layer)으로 이동하고 있습니다.

GPT, Claude, DeepSeek를 병렬로 실행하고 그 출력값들을 합성함으로써, 이 오픈 소스(open-source) 프레임워크는 복잡한 추론(complex reasoning)에서 이들 각각의 모델보다 더 높은 점수를 기록합니다. 복합 시스템(composite system)이 공식적으로 개별 구성 요소 중 가장 똑똑한 모델보다 더 영리해진 것입니다.

이는 폐쇄형 소스(closed-source) 연구소들의 경제 구조를 뒤엎습니다. 만약 오픈 소스 계층이 기존 모델들을 앙상블(ensemble)하여 차세대 단독 프런티어(frontier) 모델의 출시를 앞지를 수 있다면, 독점적 API의 프리미엄 가격 결정력은 붕괴할 것입니다. 궁극적인 가치는 더 이상 파운데이션 모델(foundation model)에 있지 않으며, 가장 효율적인 조정 엔진(coordination engine)을 구축하는 자에게 귀속될 것입니다.