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'클로드 코드'통합검색 결과 입니다. (16건)

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AI가 코드 만들고 검토까지 한다…앤트로픽 '코드리뷰' 출시

앤트로픽이 인공지능(AI)이 생성하는 대규모 코드를 자동으로 검토하는 기능을 선보였다. 기업 개발 현장에서 커지고 있는 코드리뷰 병목 해결하기 위함이다. 앤트로픽은 10일(현지시간) 개발 도구 '클로드 코드(Claude Code)'에 AI 기반 코드 검토 기능 '코드리뷰(Code Review)'를 추가했다고 밝혔다. 이 기능은 '클로드 포 팀즈(Claude for Teams)'와 '클로드 포 엔터프라이즈(Claude for Enterprise)' 고객을 대상으로 연구 미리보기 형태로 제공된다. 앤트로픽에 따르면 개발 현장에서 자연어 지시만으로 코드를 생성하는 '바이브 코딩(vibe coding)' 방식이 빠르게 확산하고 있다. 개발 속도는 크게 높아졌지만 동시에 버그와 보안 위험, 내부 개발자가 충분히 이해하지 못한 코드도 함께 늘어났다는 지적이 이어지고 있다. 특히 AI가 대량으로 코드를 생성하면서 풀리퀘스트(PR) 검토 부담이 급격히 증가했다. 풀리퀘스트(PR)는 개발자가 수정하거나 새로 작성한 코드를 기존 소프트웨어 코드에 반영하기 전에 팀원에게 검토를 요청하는 절차다. AI 도구가 코드 생산량을 크게 늘리면서 기업 개발팀에서는 코드 검토가 새로운 병목으로 떠오르고 있다. 앤트로픽 내부에서도 같은 문제가 나타났다. 회사에 따르면 지난 1년 동안 엔지니어 1인당 코드 생산량은 약 200% 증가했다. 코드 작성 속도는 빨라졌지만 리뷰 시간이 따라가지 못하면서 많은 PR이 깊은 검토 없이 빠르게 훑어보는 수준으로 처리되는 경우가 늘었다. 앤트로픽은 이런 문제를 해결하기 위해 여러 AI 에이전트가 동시에 코드를 분석하는 멀티 에이전트 구조를 적용했다. PR이 생성되면 여러 AI 에이전트가 병렬로 코드베이스를 분석하고 버그를 탐지한다. 이후 또 다른 에이전트가 결과를 검증해 오탐을 줄이고 문제의 심각도를 기준으로 우선순위를 정리한다. 분석 결과는 풀리퀘스트 페이지에 하나의 요약 코멘트와 개별 코드 라인에 대한 인라인 코멘트 형태로 제공된다. 각 문제는 무엇이 잘못됐는지, 왜 문제가 되는지, 어떻게 수정할 수 있는지를 단계적으로 설명한다. 코드리뷰는 코드 스타일보다 실제 오류 가능성이 있는 논리 문제를 찾는 데 초점을 맞췄다. 문제 심각도는 색상으로 구분된다. 가장 심각한 문제는 빨간색, 추가 검토가 필요한 잠재적 문제는 노란색, 기존 코드나 과거 버그와 관련된 문제는 보라색으로 표시된다. 앤트로픽에 따르면 이 기능은 현재 자사 내부 대부분의 풀리퀘스트에 적용되고 있다. 과거에는 전체 풀리퀘스트 가운데 약 16%만 실질적인 리뷰 코멘트를 받았지만 코드리뷰 도입 이후 이 비율은 54%까지 높아졌다. 분석 결과도 상당한 수준의 문제를 찾아낸 것으로 나타났다. 코드 변경이 1천 줄 이상인 대형 풀리퀘스트의 경우 84%에서 문제점이 발견됐으며 평균 7.5개의 이슈가 제기됐다. 반면 변경 규모가 50줄 이하인 소규모 풀리퀘스트에서는 31%에서 문제점이 발견됐고 평균 0.5개의 이슈가 보고됐다. 엔지니어 평가도 비교적 긍정적이다. 회사에 따르면 코드리뷰가 지적한 문제 가운데 잘못된 판단으로 판정된 경우는 1% 미만에 불과했다. 실제 사례도 공개됐다. 한 엔지니어가 운영 서비스에 단 한 줄의 코드를 수정하는 풀리퀘스트를 올렸는데 겉으로 보기에는 단순한 변경으로 빠르게 승인될 가능성이 높았다. 그러나 코드리뷰 시스템은 이를 심각한 문제로 표시했다. 해당 변경이 서비스 인증 기능을 깨뜨릴 수 있는 치명적 오류였기 때문이다. 문제는 병합 전에 수정됐다. 외부 고객 사례에서도 유사한 결과가 나타났다. 스토리지 플랫폼 '트루NAS(TrueNAS)'의 오픈소스 미들웨어에서 진행된 ZFS 암호화 리팩터링 작업에서는 코드리뷰가 기존 코드에 숨어 있던 버그를 발견했다. 타입 불일치 문제로 암호화 키 캐시가 동기화될 때마다 초기화되는 오류였다. 코드리뷰는 PR규모에 따라 분석 강도를 조절한다. 코드 변경이 크거나 복잡할수록 더 많은 AI 에이전트가 투입되고 분석도 깊어진다. 단순한 변경의 경우 가벼운 분석만 수행한다. 회사에 따르면 평균 리뷰 시간은 약 20분 정도다. 앤트로픽 측은 "코드리뷰는 속도보다 깊이를 위해 설계된 시스템으로 인간 리뷰어가 놓치기 쉬운 버그까지 찾아내는 것을 목표로 한다"며 "우리는 현재 앤트로픽 내부의 거의 모든 풀리퀘스트에 이 시스템을 적용하고 있으며 개발자가 실제로 출시에 포함되는 코드를 더 확실하게 검토할 수 있도록 돕고 있다"고 밝혔다. 이어 "AI가 코드 생산 속도를 크게 높이면서 수요 역시 빠르게 늘고 있다"며 "코드리뷰를 통해 개발팀이 더 많은 코드를 처리하면서도 품질을 유지할 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.10 09:27남혁우 기자

"AI로 신입 대체하면 기업 미래 없다"…MS 최고위 기술 임원들 경고

마이크로소프트(MS) 최고위 기술 임원들이 급격한 인공지능(AI) 발전이 오히려 기업 미래를 위협할 수 있다고 경고했다. 경영진이 단기적인 효율성에 치중해 신입 개발자의 일자리와 성장 기회를 축소할 경우 장기적으로 차세대 핵심 인재 생태계가 무너질 수 있다는 지적이다. 28일 마크 러시노비치 마이크로소프트 애저 최고기술책임자(CTO)와 스콧 한셀만 코어AI 부사장은 국제컴퓨터학회(ACM) 학술지에 공동 기고한 'AI 시대 소프트웨어 엔지니어링 직업의 재정의'를 통해 '시니어 편향적 기술 변화'의 구조적 위험성을 경고했다. 두 임원은 자율형 AI 코딩 도구가 경험 많은 시니어 엔지니어에게 유리하게 작용하고 있다고 분석했다. 아키텍처를 이해하고 디버깅 경험이 풍부한 시니어에게 AI는 생산성을 크게 증폭시키는 가속기다. 반면 시스템을 종합적으로 이해하고 결과를 검증할 맥락적 지식이 부족한 주니어 개발자에게 AI는 오히려 성장을 저해하는 요인이 될 수 있다. AI가 임시방편적이거나 구조적 결함을 내포한 코드를 제시하더라도 이를 비판적으로 검증하지 못하면 학습 기회가 줄어들고 잘못된 설계가 누적될 수 있기 때문이다. 이로 인해 기업들이 비용 절감을 이유로 AI로 생산성이 높아진 시니어 개발자 채용을 확대하고, 학습 기간이 필요한 주니어 채용은 축소하는 흐름이 나타나고 있다. 러시노비치 CTO는 "현재 업계에 '시니어는 채용하고, 주니어는 자동화하라'는 인식이 퍼지고 있다"고 우려했다. 그가 제시한 데이터에 따르면 GPT-4 출시 이후 소프트웨어 개발 등 AI 노출도가 높은 직군에서 22~25세 청년층 고용이 약 13% 감소했다. 이는 단기 경기 요인을 넘어 구조적 변화의 신호일 수 있다는 분석이다. "단순 인력 감소 아냐"…위기 통제할 '차세대 아키텍트' 실종 이러한 추세가 지속되면 결국 주니어가 시니어로 성장하는 사다리가 끊어지고 기업은 차세대 시스템 아키텍트와 기술 리더를 잃게 된다. 이는 단순히 개발 인력 수가 줄어드는 문제가 아니다. 복잡한 시스템을 설계하고 위기 상황에서 책임 있는 결정을 내리며, 장기적 파급 효과를 고려해 방향을 설정하는 최종 판단자가 사라지는 문제라는 설명이다. 이들은 AI가 수작업을 줄여줄 수는 있지만 소프트웨어 엔지니어링의 본질을 대체할 수는 없다고 선을 그었다. 최신 AI 코딩 에이전트조차 복잡한 동기화 버그의 근본 원인을 찾지 못하고 임시 지연 코드(sleep 함수 등)를 덧붙이거나, 잘못된 논리를 정답처럼 제시하는 한계를 보인다는 것이다. 특히 대규모 서비스 환경에서는 장애 대응, 보안 사고, 아키텍처 전환과 같은 고도의 판단이 반복적으로 요구된다. 이때 중요한 것은 코드 생성 속도가 아니라 시스템 전반을 이해하는 리더의 경험과 직관이다. 이러한 인재가 고갈될 경우 기업은 AI가 생성한 코드를 검증하고 통제할 역량조차 약화될 수 있다. 러시노비치 CTO는 "단순한 프로그래밍과 소프트웨어 엔지니어링은 엄연히 다르다"며 "예외 상황을 예측하고 불확실성 속에서 복잡한 결정을 내리며 보안을 유지하는 판단력은 인간을 대체할 수 없다"고 강조했다. 이어 "방향을 설정하고 위험을 감수할지 판단하며 책임을 지는 역할은 결국 기술 리더의 몫"이라며 "기술 리더가 사라지면 개발 속도는 유지될 수 있어도 품질과 보안, 확장성 측면에서 구조적 취약성이 누적될 수 있다"고 지적했다. 단기 손실 감수한 차세대 기술리더 양성해야 이 위기를 타개하기 위해 한셀만 부사장은 기업들이 단기적인 생산성 저하를 감수하더라도 의도적으로 주니어를 채용하고 육성하는 '프리셉터십(preceptorship)' 기반의 도제식 모델로 전환해야 한다고 촉구했다. 이는 단순한 피라미드형 인력 구조가 아니라 시니어 멘토 1명이 3~5명의 주니어를 전담해 시스템 감각과 아키텍처 직관을 전수하는 구조다. 주니어를 문제 해결 과정에 적극 참여시켜 프롬프팅부터 디버깅까지 시니어의 의사결정 과정을 체득하게 하는 방식이다. 한셀만 부사장은 "기업은 초기 생산성 저하를 감수하더라도 주니어 개발자를 계속 채용하고 이들의 성장을 조직의 명시적인 목표로 설계해야 한다"고 강조했다. 더불어 AI 도구의 설계도 변화가 필요하다고 제안했다. 정답을 즉시 제공하는 대신 학습자에게 질문을 던지고 스스로 해결책을 찾도록 유도하는 소크라테스식 코칭 AI로 발전해야 한다는 것이다. AI를 단순 생산성 도구가 아니라 교육 도구로 활용해야 인재 기반을 유지할 수 있다는 설명이다. 이들 임원은 "소프트웨어 엔지니어링의 미래는 AI가 얼마나 많은 코드를 생성하느냐에 달린 것이 아니라,이 직군의 장인정신을 어떻게 보존하느냐에 달려 있다"며 "자동화와 도제식 훈련 사이에서 균형을 설계하는 것이 기업의 미래를 지키는 핵심"이라고 역설했다.

2026.02.28 12:14남혁우 기자

"인간도 힘들던 '코볼' AI로 푼다"...독점 깨진 IBM, 25년 만에 최대 폭락

앤트로픽이 인공지능(AI)을 활용해 낡은 금융·전산 시스템을 대체할 수 있는 방안을 제시했다. 그동안 개발자 유지·보수에 의존해 온 '코볼(COBOL)' 기반 시스템을 '클로드 코드'로 자동 분석할 수 있다는 설명이다. 이 소식이 전해지자 해당 시장을 수십 년간 사실상 독점해 온 IBM은 직격탄을 맞았다. IBM 주가는 이날 하루에만 25년 만에 최대 폭으로 하락했다. AI가 코볼 시스템을 자동화할 경우 핵심 수익 기반인 메인프레임 유지·보수 사업이 근본적으로 흔들릴 수 있다는 우려가 반영된 것이다. 24일(현지시간) 뉴욕 증시에서 IBM 주가는 전 거래일 대비 13.2% 폭락한 223.35달러에 장을 마감했다. 앤트로픽이 클로드 코드를 통해 코볼 기반 시스템을 자동으로 분석하고 현대화할 수 있다고 밝힌 직후 일이다. 코볼(COBOL)은 1950년대 후반 개발된 업무용 공통 프로그래밍 언어로 현재까지도 금융, 항공, 정부, 유통 등 주요 시스템의 핵심 언어로 쓰이고 있다. 앤트로픽에 따르면 미국 내 ATM 거래의 95%가 코볼 기반으로 작동한다. 문제는 코볼이 너무 오래된 언어라 이를 이해하고 수정할 수 있는 개발자가 극히 드물다는 점이다. 수천억 줄의 코드가 글로벌 금융과 공공 인프라를 지탱하고 있지만, 이를 유지·보수할 인력은 빠르게 줄고 있다. 이러한 인력난과 시스템의 복잡성은 역설적으로 IBM에게 막대한 수익을 보장하는 방어막이었다. 기업들은 낡은 코볼 시스템을 유지하기 위해 울며 겨자 먹기로 IBM의 고가 메인프레임 장비와 유지보수 서비스에 의존해왔기 때문이다. 하지만 앤트로픽은 클로드 코드를 활용해 코볼의 높은 진입장벽을 허물 수 있다고 주장했다. 앤트로픽 측은 "클로드 코드는 수천 줄에 달하는 복잡한 코볼 코드의 상호 의존성을 파악하고, 워크플로우를 문서화하며 잠재적 위험을 찾아낼 수 있다"며 "인간 분석가가 몇 달에 걸쳐야 파악할 수 있는 내용을 AI가 신속하게 처리함으로써, 비용 문제로 멈춰 섰던 구형 시스템 전환에 속도를 낼 수 있게 됐다"고 설명했다. 그동안 대체 불가능한 영역으로 여겨졌던 IBM의 비즈니스를 AI가 대체할 수 있다는 전망이 나오자 투자자들은 민감하게 반응하며 투매에 나섰다. 앞서 앤트로픽이 코드 취약점을 자동 탐지하는 '클로드 코드 시큐리티' 기능을 공개했을 때도 관련 보안주들이 하락세를 보인 바 있다. 연이은 AI발 충격에 IBM 주가는 올해 들어서만 24% 이상 하락했다. 아담 크리사풀리 바이탈 날리지 창립자는 "앤트로픽의 발표는 기업들이 오랫동안 앓아왔던 '기술적 부채'를 AI가 해결해 줄 수 있다는 강력한 증거"라며 "이는 유지보수와 컨설팅으로 수익을 창출해 온 기존 기업들에게 실존적인 위협이 될 수 있다"고 분석했다. 투자은행 번스타인의 토니 사코나기 분석가 역시 "IBM의 메인프레임 비즈니스는 높은 교체 비용과 복잡성에 기인한 '강제적 충성도'에 의존해 왔다"고 지적하며 "AI가 그 복잡성을 제거한다면 기업은 더 이상 값비싼 레거시 시스템에 묶여 있을 이유가 사라진다. 시장은 지금 그 '해방'의 가능성에 베팅하고 있는 것"이라고 평가했다.

2026.02.24 17:13남혁우 기자

아서 멘슈 미스트랄AI CEO "기업용 SW 50% 이상, AI로 대체될 것"

아서 멘슈 미스트랄 AI 최고경영자(CEO)가 기업이 사용하는 소프트웨어(SW) 절반 이상이 인공지능(AI)으로 대체될 수 있다고 전망했다. 19일(현지시간) CNBC에 따르면 멘슈 CEO는 인도 뉴델리에서 열린 'AI 임팩트 서밋'에 참석해 "현재 기업 IT 부서가 구매하는 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 절반 이상이 향후 AI 기반 솔루션으로 이동하게 될 것"이라고 밝혔다. 아서 멘슈 미스트랄AI 최고경영자(CEO)는 "AI는 우리가 빛의 속도로 SW를 개발할 수 있게 만들고 있다"며 "기업이 적절한 인프라를 갖추고 자체 데이터를 AI에 연결하면 며칠 만에 맞춤형 업무 애플리케이션을 구축할 수 있는 시대가 됐다"고 밝혔다. 그는 과거와 현재의 차이를 분명히 했다. 예전에는 공급망 관리나 조달 시스템을 구축하려면 산업별 특화된 버티컬 SaaS를 별도로 구매해야 했다. 그러나 이제는 AI를 활용해 기업이 직접 워크플로 기반 애플리케이션을 빠르게 설계하고 운영할 수 있다는 설명이다. 실제 고객 사례에서도 조달, 공급망 등 특정 업무 흐름을 처리하는 애플리케이션을 단기간에 구현하고 있다고 덧붙였다. 아서 멘슈 CEO는 이를 단순한 기능 개선이 아닌 '재플랫폼화(replatforming)'라고 설명했다. 수십년 전 도입돼 유지비가 높아진 기존 IT 시스템을 AI 중심 구조로 전환하려는 움직임이 본격화하고 있다는 진단이다. 그는 "이미 100곳 이상 엔터프라이즈 고객이 기존 시스템을 AI 기반으로 재구성하는 방안을 논의하고 있다"며 "AI는 비용을 낮추고 효율성을 높이는 대안으로 인식되고 있다"고 말했다. 다만 모든 SW가 대체되는 것은 아니라고 선을 그었다. 회계, 인사, 자산관리 등 조직의 핵심 데이터를 저장·관리하는 '시스템 오브 레코드' 영역은 구조적으로 유지될 가능성이 높다는 분석이다. 그는 "시스템 오브 레코드는 바뀌지 않을 것"이라며 "오히려 AI와 결합하는 데이터 인프라는 더 큰 가치를 얻게 될 것"이라고 설명했다. 데이터 보안 기업 루브릭의 비풀 신하 CEO도 "워크플로 중심 SW는 AI에 의해 상당한 영향을 받을 수 있다"면서도 "AI를 뒷받침하는 데이터 인프라와 시스템 소프트웨어는 오히려 수혜를 입을 것"이라고 밝혔다. 이 같은 구조 변화에 대한 기대와 우려는 이미 주식 시장에 반영되고 있다. 마이크로소프트와 세일즈포스 등을 편입한 '아이셰어즈 익스팬디드 테크-소프트웨어 섹터 ETF'는 올해 들어 20% 이상 하락했다. 투자자가 기존 SaaS 수익 모델을 AI가 잠식할 수 있다고 판단해 주요 SW종목 비중을 줄이고 있다는 해석도 나온다. 아서 멘슈 CEO는 "우리는 단순히 SW를 대체하려는 것이 아니라 기업이 SW를 구축하고 사용하는 방식 자체를 바꾸고 있다"며 "AI는 IT 부서의 비용 구조와 개발 속도를 동시에 재정의할 것"이라고 말했다.

2026.02.19 17:06남혁우 기자

[비욘드IT] "취미용 장난감에서 경쟁자로"...바이브 코딩 vs 클로드 코드, 무엇이 달랐나

지난해 초 등장한 '바이브 코딩(Vibe Coding)'은 인공지능(AI)을 활용한 새로운 개발 방식을 예고했지만, 개발자를 돕는 보조 도구나 흥미로운 취미용 수준이라는 평가가 주를 이뤘다. 그러나 올해 들어 분위기가 급변했다. 앤트로픽의 '클로드 코드'가 단순 코드 생성 단계를 넘어 실무 업무 전반을 스스로 수행할 수 있다는 인식이 확산되면서 주요 소프트웨어(SW) 기업 주가 변동성과 함께 산업 전반에 위기감이 번지고 있다. 13일 관련업계는 이런 인식 전환의 핵심 원인으로 스스로 판단하고 실행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'의 부상을 지목하고 있다. 통제가 불가능에 가까웠던 기존 바이브 코딩과 달리 코드 안정성, 감사 가능성, 권한 통제 체계 확보 등 기업 환경에서 요구하는 기능을 개발자 수준으로 갖췄다는 평이다. "하지 말라고 11번 외쳤지만..." 바이브 코딩의 한계 지난해 바이브 코딩은 자연어로 요구사항을 설명하면 거대언어모델(LLM)이 소스 코드를 생성해 주는 방식으로 주목받았다. 프로토타입 제작이나 개인 프로젝트에서는 빠른 개발 경험을 제공해 환호를 받았다. 그러나 코드 품질과 보안 문제, 유지 보수 능력의 한계 등으로 인해 기업 환경에서는 '신기한 장난감' 혹은 '보조 도구' 수준에 머문다는 냉정한 평가를 받았다. 상당수 개발자는 이를 프로토타이핑 도구로만 인식했고 핵심 시스템 적용은 꺼렸다. 신뢰성 문제는 실제 사례에서도 드러났다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 커뮤니티 '사스트(SaaStr)' 창립자 제이슨 렘킨은 최근 AI 코딩 도구 '레플릿(Replit)' 사용 중 발생한 사고를 공개하며 바이브 코딩의 위험성을 경고했다. 렘킨에 따르면 레플릿은 테스트 과정에서 버그를 감추기 위해 가짜 데이터를 생성했고, 단위 테스트 결과까지 조작하는 환각 증세를 보였다. 더 큰 문제는 사용자가 "코드를 절대 수정하지 말라"고 대문자로 11번이나 강조했음에도, 이를 무시하고 실제 운영 데이터베이스를 삭제했다는 점이다. 자연어 기반 코드 생성은 편리했지만 AI가 사용자의 의도를 완전히 이해하고 통제 범위 안에서만 행동한다는 보장이 없었기 때문이다. 특히 운영 데이터, 배포 환경, 보안 시스템처럼 리스크가 큰 영역에서는 이러한 예측 불가능성 자체가 도입 장벽으로 작용했다. 알아서 판단하고 고치는 에이전틱AI...코드 생성 넘어 전방위 관리 바이브 코딩은 세션 단위 대화에 의존해 맥락이 끊기면 시스템 전반의 구조적 일관성을 보장하기 어려웠다. 반면 에이전틱 AI 기반 서비스는 이러한 한계를 극복하며 '통제 가능한 자율성'을 보여주고 있다. 저장소 전체를 읽고 변경 이력을 추적하며 작업 범위를 명확히 제한하는 구조를 전제로 설계해 안정성을 향상시킨다. 대표적으로 앤트로픽의 클로드 코드는 명령줄과 IDE 통합 기능을 통해 코드베이스를 직접 분석하고 편집하며 멀티스텝 작업을 자동으로 수행할 수 있는 에이전틱 코딩 도구로 설계됐다. 단순 코드 생성이 아니라 코드 탐색, 디버깅, 자동 커밋까지 포함하는 실무적 작업 수행까지 가능하게 한다는 점에서 개발자 커뮤니티에서 반향을 일으켰다. 이어 선보인 '클로드 오퍼스 4.6'은 '적응형 사고(Adaptive Thinking)' 기능을 도입했다. 모델이 문제 난이도를 스스로 판단해 추론 강도를 조절하는 방식이다. 단순한 질의에는 빠르게 응답하고, 복잡한 작업에는 더 많은 연산을 투입해 깊이 있게 분석하는 등 보다 효율적인 업무가 가능하다. 앤트로픽 측은 "모델이 답을 내놓기 전 계획 단계부터 작업을 구조화한다"며 "복잡한 작업과 단순 작업을 구분하고 특히 대규모 코드베이스 환경에서 안정성과 정확성을 동시에 끌어올리는 데 초점을 맞췄다"고 설명했다. 이는 단순 코드 생성이 아니라, 코드 이해와 구조 분석, 작업 분해까지 포함하는 전 과정의 지원을 의미한다. 같은 날 공개한 오픈AI의 코딩 에이전트 'GPT-5.3-코덱스' 역시 같은 흐름에 있다. 오픈AI는 초기 버전 모델을 활용해 자체 학습 과정 디버깅, 배포 관리, 테스트 및 평가 진단을 수행했다고 밝혔다. 모델이 개발에 활용되고 다시 그 결과를 개선하는 순환 구조에 들어섰다는 의미다. 업계에서는 이를 두고 '모델이 모델을 개발하는 특이점 단계'에 진입했다는 평가를 내놓기도 했다. "단순 도구 넘어선 대체자"...SW 업계 혁신 강요 이 변화는 단순 자동완성이나 코드 추천과는 질적으로 다르다는 분석이다. AI가 개발자의 입력에 수동적으로 반응하는 도구를 넘어 목표를 이해하고, 작업을 계획하며, 오류를 수정하고, 결과를 검증하는 '자율적 실행 단위'로 진화하고 있기 때문이다. 일부 개발 커뮤니티에서는 "AI가 코드 한 줄을 쓰는 단계를 넘어 개발 프로세스 자체를 관리하는 단계로 이동하고 있다"는 진단도 나온다. 시장 역시 이를 민감하게 받아들이고 있다. 최근 세일즈포스 등 주요 SW 기업 주가가 20% 이상 하락하고 투자자는 에이전틱 AI가 기존 소프트웨어 비즈니스 모델(SaaS)과 인력 구조에 근본적인 변화를 가져올 가능성을 우려하고 있다. 단순 생산성 향상을 넘어 비용 구조와 역할 분담의 재편 가능성이 거론되면서 위기감이 확산되는 중이다. 이런 변화 속에서 테크 리더들은 개발자들에게 역할의 변화를 주문하고 있다. 코드를 작성하는 능력보다 AI 에이전트의 '적응형 사고' 수준을 조절하고 전체 시스템을 설계하는 능력이 중요해졌다는 것이다. 미국 테크 인플루언서인 프라임아젠은 "우리는 지금 '소프트웨어 엔지니어링의 종말'이 아니라 '상품화된 소프트웨어 비즈니스의 종말'을 목격하고 있다"고 분석했다. AI 기반 1인 창업 선구자인 피터 레벨스(Pieter Levels)는 엑스를 통해 "바이브 코딩 시절에는 코딩을 몰라도 된다고 했지만, 에이전트 시대에는 오히려 시스템 구조를 이해하는 것이 더 중요해졌다"며 "AI가 짠 코드가 엉뚱한 방향으로 가지 않도록 감독하는 'AI 매니저'로서의 역량이 생존의 키가 될 것"이라고 강조했다.

2026.02.13 17:42남혁우 기자

깃허브, 클로드·코덱스 품었다…개발자용 AI 경쟁, '모델'서 '워크플로우'로 이동

깃허브가 새로운 지원책을 통해 개발자용 AI 경쟁의 무대를 '모델 선택'에서 '워크플로우 통합'으로 끌어올리고 있다. 누가 더 똑똑한 모델을 제공하느냐보다 개발자가 실제로 일하는 환경 안에 AI를 얼마나 깊이 녹여내느냐를 승부처로 보는 분위기다. 깃허브는 '에이전트 HQ(Agent HQ)'를 통해 앤트로픽의 '클로드'와 오픈AI의 '코덱스'를 지원한다고 6일 밝혔다. 이번 기능은 '코파일럿 프로 플러스', '코파일럿 엔터프라이즈' 구독자를 대상으로 퍼블릭 프리뷰 형태로 제공된다. 이번 업데이트는 AI 모델을 추가하는 수준을 넘어 개발자가 코드를 작성하고 검토하며 배포하는 전 과정을 하나의 흐름으로 묶는 데 초점이 맞춰졌다. 깃허브와 비주얼 스튜디오(VS) 코드 환경 안에서 여러 코딩 에이전트를 동시에 실행하고 비교할 수 있도록 하면서 외부 도구로 이동하는 과정에서 발생하던 컨텍스트 손실을 최소화했다. 에이전트 HQ에서는 깃허브 코파일럿과 함께 클로드, 코덱스가 동일한 과제를 각기 다른 방식으로 해결하는 과정을 비교할 수 있다. 이를 통해 개발자는 단일 해답에 의존하기보다 각 에이전트가 고려한 상충관계와 설계 선택지를 검토하며 보다 전략적인 판단을 내릴 수 있다. 앤트로픽은 이번 통합을 통해 AI의 역할이 코드 작성 보조를 넘어 개발 의사결정 단계로 확장됐다는 점을 강조했다. 또 깃허브라는 개발 워크플로우 안에 깊이 들어가야만 가능한 변화라는 점도 함께 부각했다.케이틀린 레시 앤트로픽 플랫폼 총괄은 "개발자가 실제로 일하는 자리에서 바로 활용할 수 있도록 깃허브에 클로드를 제공하게 됐다"며 "에이전트 HQ를 통해 코드 커밋과 풀 리퀘스트 단계에서 추론 역량을 직접 활용할 수 있게 되면서 팀이 더 빠르고 자신 있게 반복 개발하고 배포할 수 있을 것"이라고 말했다. 오픈AI 역시 이번 통합을 개발자 AI 활용 방식의 전환점으로 보고 있다. 또 코덱스가 개별 도구가 아니라 깃허브와 VS 코드라는 주력 작업 공간 안에 자리 잡으면서 AI가 개발 흐름의 한 과정으로 자연스럽게 편입될 수 있을 것으로 기대했다.알렉산더 엠비리코스 오픈AI 코덱스 제품 총괄은 "첫 코덱스 모델은 코파일럿을 뒷받침하며 AI 기반 코딩의 새로운 세대를 여는 데 기여했다"며 "깃허브와 VS 코드에 코덱스를 선보이게 되면서 수백만 개발자가 주력 작업 공간에서 이를 직접 활용할 수 있게 됐다"고 밝혔다. 기업 환경을 겨냥한 기능 확장도 이번 업데이트의 또 다른 축이다. 깃허브는 에이전트 사용 권한과 보안 정책을 중앙에서 관리할 수 있도록 하고 코드 품질 점검과 1차 리뷰 자동화, 활용 효과를 측정하는 메트릭 대시보드 등을 함께 제공한다. 이는 개인 생산성 향상을 넘어 조직 차원의 개발 표준과 책임성을 유지하려는 전략으로 해석된다. 업계에선 깃허브의 이번 행보를 두고 개발자용 AI 경쟁의 축이 플랫폼 중심으로 이동하고 있는 것으로 평가했다. AI 모델 간 성능 격차가 빠르게 줄어드는 상황에서 개발자가 매일 사용하는 작업 공간을 장악한 플랫폼이 AI 활용의 출발점이 되고 있다고 분석했다.업계 관계자는 "이제 관건은 AI가 코드를 얼마나 잘 짜느냐가 아니라, 개발자가 어떤 판단을 내리도록 돕느냐일 것"이라며 "에이전트 기반 개발은 앞으로 표준적인 개발 방식으로 자리 잡을 가능성이 크다"고 말했다.

2026.02.06 11:03장유미 기자

[AI는 지금] 오픈AI·앤트로픽, 코딩 AI 정면승부…SW 재편 우려에 美 증시도 '흔들'

오픈AI와 앤트로픽이 잇따라 '에이전트형 코딩 인공지능(AI)' 신제품을 공개하며 정면 경쟁에 나서자 AI가 소프트웨어(SW) 산업의 구조 자체를 뒤흔들 수 있다는 우려가 확산되고 있다. 단순한 개발 보조를 넘어 실제 업무를 대신 수행하는 단계로 AI가 진화하면서 월가에서는 기존 기업용 소프트웨어 업체들의 수익 모델이 근본적인 도전에 직면할 수 있다는 경계감이 커지고 있다. 6일 업계에 따르면 앤트로픽이 지난달 데스크톱 기반 에이전트 도구 '클로드 코워크'를 선보인 데 이어 오픈AI가 이날 에이전트형 코딩 모델인 'GPT-5.3-코덱스(Codex)'를 공개하며 맞불을 놨다. 최근 기업용 AI 시장에서 앤트로픽의 존재감이 빠르게 커지는 상황에서 오픈AI가 코딩 에이전트를 앞세워 주도권 회복에 나선 것이다.'GPT-5.3-코덱스'는 기존 GPT-5 계열의 추론·전문 지식 역량과 코딩 특화 기능을 결합한 것으로, 코드 작성과 리뷰를 넘어 개발자와 전문가가 컴퓨터에서 수행하는 다양한 작업을 자율적으로 처리할 수 있도록 설계됐다. 오픈AI는 코덱스를 앱, 명령줄 인터페이스(CLI), 통합개발환경(IDE) 확장, 웹 등 다양한 환경에서 제공하며 기업용 업무 흐름 전반으로 활용 범위를 넓힌다는 방침이다. 이번 출시는 최근 기업용 AI 시장에서 존재감을 키워온 앤트로픽을 정면으로 겨냥한 행보로 해석된다. 앤트로픽은 지난해 2월 에이전트형 코딩 도구인 '클로드 코드'를 처음 공개한 후 같은 해 5월 이를 일반 사용자에게 정식 출시했다. 이어 올 초 '클로드 코워크'까지 선보이며 파일 접근·수정·생성 등 실제 업무를 AI가 수행하는 방향으로 영역을 확장했다. 이 과정에서 앤트로픽은 소비자용 챗봇보다는 기업 시장에 집중하는 전략을 펼쳤다. 이 제품들의 공통점은 AI가 자연어 질문에 답하는 수준을 넘어 목표를 설정하고 코드를 실행해 결과를 만들어내는 '행동하는 AI'에 가깝다는 점이다. 업계에선 이러한 에이전트형 코딩 AI가 확산될 경우 기업들이 여러 개의 개별 소프트웨어를 조합해 사용하던 기존 방식이 약화될 수 있다고 보고 있다. 하나의 AI 에이전트가 개발, 데이터 처리, 문서 작성, 반복 업무를 동시에 수행할 수 있기 때문이다.이 같은 인식은 금융시장에도 반영되고 있다. 최근 뉴욕증시에서는 AI 자본지출 확대 부담까지 겹치며 마이크로소프트(MS), 서비스나우, 오라클, 세일즈포스 등 대표적인 기업용 소프트웨어 업체를 중심으로 주가 변동성이 확대됐다. 특히 MS는 5일(미국 동부시간) 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 전일 대비 4% 이상 떨어지며 시총 3조 달러 선이 무너졌다. 지난해 7월 기록한 사상 최고치 555.45달러와 비교하면 30% 넘게 떨어졌다. 서비스나우와 오라클, 세일즈포스도 각각 7.6%, 6.95%, 4.75% 하락했다. 월가에서는 에이전트형 AI가 기존 소프트웨어 기업들의 '사용자당 구독료' 기반 사업 모델을 잠식할 수 있다는 우려가 투자 판단에 영향을 미치고 있다고 봤다. AI가 개별 소프트웨어를 보완하는 수준을 넘어 여러 업무 기능을 하나의 플랫폼으로 통합할 경우 고객 이탈 속도가 예상보다 빨라질 수 있다는 관측도 나온다.이 같은 분위기 속에 오픈AI, 앤트로픽뿐 아니라 경쟁사인 구글 역시 '제미나이 코드 어시스턴트'로 조만간 어떤 움직임을 보일지 주목된다. 구글은 '제미나이' 기반의 코드 생성·자동완성·디버깅 기능을 IDE 환경에 통합해 제공하고 있으며 다단계 작업을 수행하는 에이전트형 기능도 단계적으로 강화하고 있다. 다만 아직까진 새로운 에이전트형 코딩 신제품 출시 계획이 별도로 공개되지는 않은 상태다.이처럼 코딩 에이전트를 둘러싼 경쟁이 격화되자 오픈AI는 최고경영진이 직접 기업 고객을 상대로 영업에 나서는 등 기업간거래(B2B) 전략 강화에도 속도를 내고 있다. 앞서 디인포메이션에 따르면 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 미국 샌프란시스코에서 대기업 경영진을 초청해 비공개 만찬을 열고 코덱스를 포함한 기업용 AI 전략을 직접 설명한 것으로 알려졌다. 알트먼 CEO는 챗GPT, 코덱스, 워크플로우 자동화 모델을 아우르는 '원스톱 기업용 AI' 비전을 제시하며 대규모 계약을 겨냥한 영업에 나선 것으로 전해졌다. 이는 기업용 AI 시장에서 앤트로픽의 추격을 강하게 의식한 행보로 풀이된다. 시장에서는 이 같은 움직임을 두고 AI 산업의 초점이 모델 성능 경쟁에서 실제 업무 대행 능력으로 이동하고 있다고 평가했다. 이에 따라 향후 경쟁력의 기준도 벤치마크 점수보다 기업 현장에서 얼마나 빠르게 정착하느냐로 바뀌고 있다고 진단했다.업계 관계자는 "이제 경쟁의 본질은 누가 더 똑똑한 AI를 만들었느냐가 아니라 누가 먼저 기업의 일을 AI에게 맡기게 만들 수 있느냐에 있다"며 "에이전트형 코딩 AI 경쟁이 소프트웨어 산업의 판을 바꾸는 출발점이 될 수 있다"고 말했다.

2026.02.06 10:28장유미 기자

앤트로픽, '코워크' 프리뷰 공개…"비개발자도 AI로 업무 쉽게"

앤트로픽이 개발자 중심이던 '클로드 코드' 생태계를 일반 사용자 영역까지 확장했다. 13일 테크크런치 등 외신에 따르면 앤트로픽은 클로드 데스크톱에 파일 제어 기능을 갖춘 '코워크'를 연구용 프리뷰로 공개했다. 코워크는 사용자가 지정한 폴더 내 파일을 읽고 수정할 수 있는 에이전틱 AI 도구다. 클로드 코드를 데스크톱 앱 안으로 옮겨놓은 형태다. AI가 명령어나 가상 환경 설정 없이 채팅창에서 폴더 속 문서나 콘텐츠를 실시간 제어하는 식이다. 앤트로픽은 "비개발자도 일반 사무 업무에 코워크를 사용할 수 있다"며 "영수증 이미지 폴더 기반으로 지출 보고서를 실시간으로 만드는 것처럼 이용법이 쉽다"고 강조했다. 기존 클로드 코드 이용자들은 미디어 파일 관리나 소셜미디어(SNS) 게시물 분석 작업에 이를 주로 활용했다. 코워크는 사용자가 추가 명령어를 입력하지 않아도 여러 작업을 연속 수행할 수 있다. 이에 기존 명령이 정확하지 않거나 비정상적 지시가 주어질 경우 파일 삭제나 프롬프트 인젝션 같은 위험이 발생할 수 있다는 지적이 나오고 있다. 앤트로픽은 이런 위험을 줄이기 위해 지시를 명확하고 모호하지 않게 작성할 것을 권고했다. 코워크는 현재 맥스 요금제 구독자에게만 제공되며 다른 요금제 이용자는 대기자 명단에 등록해야 한다.

2026.01.13 15:59김미정 기자

[르포] "한국서 클로드 1위 유저 탄생"…앤트로픽 밋업 행사 가보니

내년 초 한국 지사 설립을 앞둔 앤트로픽이 국내 개발자 커뮤니티와의 접점을 확대하고 있다. 서울에서 열린 두 번째 '클로드 코드 밋업' 현장에서는 인공지능(AI) 코딩 도구가 실제 개발 업무를 어떻게 개선하고 있는지 구체적인 사례가 공유됐다. 앤트로픽은 17일 서울 강남에서 AI 코딩 에이전트 '클로드 코드'를 주제로 한 '클로드 코드 밋업 서울 #2'를 개최했다. 이번 행사는 지난 1회 밋업 개최에 이은 두 번째 자리다. 서울은 전 세계에서 클로드 코드 밋업을 2회 연속으로 개최하는 첫 도시다. 이날 핵심 주제인 클로드 코드는 올해 앤트로픽이 선보인 AI 코딩 에이전트다. 자연어 명령만으로 AI가 프로젝트 전체를 이해하고 코드 작성, 수정, 오류 점검까지 직접 수행하는 것이 특징이다. 업계에서는 클로드 코드가 개발 보조를 넘어 업무의 주체로 진화하는 흐름을 보여주는 대표 사례로 평가하고 있다. 이번 밋업은 약 40명의 개발자가 참석하는 소규모 심층 커뮤니티 행사로 기획됐다. 실제 현업에서 클로드 코드를 어떻게 활용하고 있는지 경험을 나누는 자리였다. 행사 사회는 최훈민 클로드 개발자 커뮤니티 엠버서더가 맡았다. 그는 "내년부터 앤트로픽 개발자 행사를 보다 다채로운 형태로 확대해 나갈 계획"이라고 밝혔다. 이날 앤트로픽 관계자들이 온라인으로 축하 영상을 보냈다. 보리스 체르니 앤트로픽 클로드 코드 창시자는 "기술 발전으로 인해 문제 해결 과정이 인간적인 방향으로 진화하고 있다"고 영상을 통해 주장했다. 그는 "끊임없는 사고와 개선, 팁, 노하우 공유가 자연스레 이어지고 있다"며 "기술은 사람을 하나로 묶는 역할을 한다"고 강조했다. 이어 지난 1년간 클로드 코드가 획기적으로 발전했다고 말했다. 그는 "1년 전만 해도 클로드 코드는 하루에 한 번 정도만 사용했다"며 "기억나지 않는 명령어를 확인하는 용도로 사용했다"고 밝혔다. 이어 "최근 오푸스 4.5가 출시된 이후 코드의 100%를 클로드 코드와 작성하고 있다"며 "코딩이 필요한 모든 맥락에 클로드 코드를 기본 도구로 이용 중"이라고 말했다. 앤트로픽 "우리도 클로드 써…내부 코드 80%, '클로드 코드'로" 이후 앤트로픽 시드 비다사리아 소프트웨어 엔지니어가 행사 참석자들과의 온라인 질의응답에서 클로드 코드의 내부 활용법에 대해 공유했다. 비다사리아 엔지니어는 "우리 팀 내부에서 작성되는 코드의 약 80%가 클로드 코드로 생성되고 있다"며 "이는 실험적 사용 단계를 넘어 실제 서비스 개발과 운영 전반에 AI 기반 코딩이 깊숙이 자리 잡았음을 보여준다"고 강조했다. 이어 "클로드 코드 활용 방식은 엔지니어에 국한되지 않는다"며 "프로덕트 매니저(PM), 엔지니어링 매니저, 데이터 사이언티스트 등 다양한 직군이 클로드 코드를 통해 코드 배포, 데이터 집계, 분석 작업을 수행하며 업무 효율을 높이고 있다"고 내다봤다. 그는는 이런 흐름은 개발 현장의 새로운 표준이 될 가능성이 크다고 내다봤다. AI 도구 확산으로 코딩 접근성이 좋아지고, 애플리케이션 개발 진입 장벽도 빠르게 낮아지고 있다는 판단에서다. 비다사리아 엔지니어는 인간의 역할은 여전히 중요하다고 재차 당부했다. 그는 "AI 코딩 도구 효과는 시스템과 아키텍처를 얼마나 명확히 설계·이해하느냐에 달려 있다"며 "사람과 AI가 함께 이해할 수 있는 구조일수록 결과 품질도 높아진다"고 강조했다. 클로드 코드 전 세계 1위 사용자, 한국이 낳았다 이날 전 세계에서 클로드 코드를 가장 많이 활용한 사이오닉AI 박진형 엔지니어도 참석해 에이전트 활용 노하우를 공유했다. 앞서 앤트로픽은 박 엔지니어를 글로벌 해비 유저 1위라고 밝혔다. 그는 현재 클로드 코드를 포함해 여러 AI 도구를 업무에 활용하고 있다. 매달 AI 구독료로 약 180만원을 지출하고 있다. 박 엔지니어는 개발 현장에서 코딩 에이전트 사용 경험을 소개했다. 핵심은 어떤 모델을 쓰느냐보다 과제를 어떻게 지시하고, 어떤 피드백 구조를 설계하느냐에 있다는 설명이다. 박 엔지니어는 "장기 프로젝트의 경우 아무리 성능이 뛰어난 모델이라도 수백 단계의 과정을 거치면 오류가 누적될 수밖에 없다"고 지적했다. 논리 단계가 길어질수록 신뢰성이 떨어지는 현상은 벤치마크에서도 분명히 나타난다는 설명이다. 그는 작업 본질은 모델의 크기가 아니라 작업 구조 설계에 있다고 강조했다. 박 엔지니어는 "초대형 모델을 쓰는 것보다 과제를 짧은 단계로 나누고, 각 단계 논리를 명확히 구분하는 작업 설계가 더 중요하다"며 "중간 규모의 단일 모델을 활용하되 이전 단계와 다음 단계의 논리를 명확히 분리하는 방식을 활용해야 한다"고 주장했다. 그러면서 "가설 설정과 분석, 피드백 반영 과정을 단순히 세 차례 반복하는 것만으로도 수백 단계의 작업을 안정적으로 수행할 수 있다"고 말했다. 이를 통해 단일 모델로도 장시간·대규모 작업을 안정적으로 수행할 수 있다는 설명이다. 박 엔지니어는 코딩 도구와 모델이 많아질수록 오류 지점도 늘어난다고 지적했다. 그는 이런 원인을 도구·모델 통제 불가능성에서 찾았다. 박 엔지니어는 "멀티 모델 협업을 위해서는 각 모델의 역할을 명확히 정의해야 한다"며 "예컨대 한 모델은 비판 역할을, 다른 모델은 구현이나 디버깅에 집중하도록 구분하는 식"이라고 설명했다. 이어 그는 "각 역할의 시작과 종료 시점을 명확히 규정하는 논리 구조와 이를 조율하는 오케스트레이터의 존재도 필수적"이라고 강조했다. 박 엔지니어는 사용자의 작업 이해도가 전체 프로젝트에 영향을 미친다고 말했다. 사람의 작업 개입 시점과 피드백 방식이 결과 품질을 좌우하는 핵심 요소라는 설명이다. 그는 "에이전트에게 장시간 작업을 맡길 경우 사용자와 에이전트 모두 불안을 느낄 수 있다"며 "중간 점검과 개입이 필요하다"고 조언했다. 실제 박 엔지니어는 클로드를 오케스트레이터로 두고 다른 모델을 컨설턴트 역할로 배치하는 구조를 활용하고 있다. 과제가 쉬울 때는 단독 처리하고 난도가 높을 경우 투표와 가설 검증 과정을 거치는 식이다. 그는 "각 단계에서는 분석과 가설 설정, 검증, 디버깅을 반복하고, 사람은 중간중간 판단을 확인하는 역할을 수행하는 방식"이라며 "이를 통해 오류를 줄이고 작업을 가장 효율적으로 마칠 수 있다"고 덧붙였다.

2025.12.18 13:38김미정 기자

[현장] 앤트로픽 "클로드, 내부 코드 80% 작성…오픈소스·고급 멀티모달은 아직"

앤트로픽이 내부 개발 조직 전반에 에이전틱 인공지능(AI) 도구 '클로드 코드'를 적극 활용 중인 것으로 나타났다. 앤트로픽 시드 비다사리아 소프트웨어 엔지니어는 17일 '클로드 코드'를 주제로 열린 '클로드 코드 밋업 서울 #2'에서 실시간 온라인 질의응답을 통해 내부 엔지니어 조직의 코딩 작업 상황을 이같이 밝혔다. 클로드 코드는 코딩 에이전트다. 자연어 명령만으로 AI가 프로젝트 전체를 이해하고 코드 작성, 수정, 오류 점검까지 직접 수행하는 것이 특징이다. 업계에서는 클로드 코드가 개발 보조를 넘어 업무의 주체로 진화하는 흐름을 보여주는 대표 사례로 평가하고 있다. 비다사리아 엔지니어는 "팀 내부에서 작성되는 코드의 약 80%가 클로드 코드로 생성되고 있다"며 "이는 실험적 사용 단계를 넘어 실제 서비스 개발과 운영 전반에 AI 기반 코딩이 깊숙이 자리 잡았음을 보여준다"고 강조했다. 이어 "클로드 코드 활용 방식은 엔지니어에 국한되지 않는다"며 "프로덕트 매니저(PM), 엔지니어링 매니저, 데이터 사이언티스트 등 다양한 직군이 클로드 코드를 통해 코드 배포, 데이터 집계, 분석 작업을 수행하며 업무 효율을 높이고 있다"고 내다봤다. 그는 이런 흐름이 향후 개발 현장의 표준으로 자리 잡을 가능성이 높다고 전망했다. AI 도구 확산으로 코딩 접근성이 크게 높아지고, 애플리케이션 개발 과정의 진입 장벽도 빠르게 낮아지고 있기 때문이다. 비다사리아 엔지니어는 인간의 코딩 전문성은 여전히 중요할 것이라고 말했다. 그는 "AI 기반 코딩 도구의 효과는 사용자가 시스템과 아키텍처를 얼마나 명확히 설계하고 이해하느냐에 달려 있다"며 "사람과 AI 에이전트가 모두 이해할 수 있는 구조를 갖출수록 결과 품질도 높아질 것"이라고 덧붙였다. "멀티모달·오픈소스 제공 계획 없어" 비다사리아 엔지니어는 앤트로픽의 멀티모달 모델 개발과 관련한 향후 계획에 대해서는 구체적으로 언급하지 않았다. 다만 클로드가 모바일 환경에서는 음성 모드를 활용해 대화하듯 입력하는 방식이 가능하다고 설명했다. 또 맥 환경에서 클로드 코드를 사용할 경우에도 받아쓰기 기능을 활성화하면 음성으로 코드를 작성할 수 있다는 점을 공유했다. 이 방식은 내부에서도 실제로 활용되고 있으며, 사용 경험 역시 긍정적이라는 설명이다. 오비다사리아 엔지니어는 오픈소스 제공 여부 계획에 대해서도 언급하기 어렵다는 점을 밝혔다. 그는 "S3 등 클라우드 기반 배포 방식을 통해 규제가 엄격한 환경에서도 활용할 수 있는 옵션은 마련됐다"고 덧붙였다.

2025.12.17 21:08김미정 기자

韓 지사 설립 앞둔 앤트로픽, 서울서 개발자 행사 개최

앤트로픽이 한국 지사 설립을 앞두고 서울서 두 번째 개발자 밋업 행사를 연다. 17일 업계에 따르면 앤트로픽은 서울 강남서 인공지능(AI) 코딩 도구인 '클로드 코드'를 주제로 한 '클로드 코드 밋업 서울 #2'를 개최하는 것으로 전해졌다. 이번 행사는 지난 1회 밋업 개최에 이은 두 번째 자리다. 서울은 전 세계에서 클로드 코드 밋업을 2회 연속으로 개최하는 첫 도시다. 이번 밋업은 약 40명의 개발자가 참석하는 소규모 심층 커뮤니티 행사로 기획됐다. 실제 현업에서 클로드 코드를 어떻게 활용하고 있는지 경험을 나누는 실전 중심 교류가 핵심이다. 행사에서는 국내 개발팀 4곳이 클로드 코드를 실제 개발 환경에 적용한 사례를 발표한다. 이들은 AI를 통해 개발 효율성을 높인 구체적인 방법론과 AI 기반 개발의 새로운 가능성을 공유할 예정이다. 이날 핵심 주제인 클로드 코드는 올해 앤트로픽이 선보인 AI 코딩 어시스턴트다. 자연어 명령만으로 AI가 프로젝트 전체를 이해하고 코드 작성, 수정, 오류 점검까지 직접 수행하는 것이 특징이다. 업계에서는 클로드 코드가 개발 보조를 넘어 업무의 주체로 진화하는 흐름을 보여주는 대표 사례로 평가하고 있다. 앤트로픽이 서울을 밋업의 핵심 거점으로 선택한 배경에는 한국 개발자들의 높은 관심과 활용도가 자리 잡고 있다. 실제 앤트로픽의 경제 지수(Economic Index) 데이터에 따르면, 한국은 클로드 전체 사용량과 1인당 사용량에서 세계 상위 5위권에 포함됐다. 또 최근 4개월간 한국 내 클로드 코드 월간 활성 이용자 수(MAU)는 6배 증가했다. 전 세계에서 클로드 코드를 가장 많이 사용하는 '헤비 유저' 1위가 한국 엔지니어인 것으로 나타났다. 이번 밋업은 단순한 일회성 행사가 아닌 앤트로픽의 한국 진출 전략의 일환이라는 해석도 나오고 있다. 앤트로픽은 내년 초 서울 강남에 공식 사무소를 개소하고, 국내 기업과 파트너십을 강화할 계획이다. 한국 지사는 인도, 일본에 이은 아시아 내 세 번째 거점이다.

2025.12.17 18:31김미정 기자

앤트로픽, '클로드 코드' 슬랙에 적용…"보안·IP 보호 우려"

앤트로픽이 인공지능(AI) 코딩 도구를 '슬랙'에 적용해 개발 자동화 생태계를 넓혔다. 9일 테크크런치 등 외신에 따르면 앤트로픽은 '슬랙'에 활용 가능한 AI 코딩 도구 '클로드 코드' 베타 버전을 공개했다. 개발자는 슬랙 내 채팅 스레드에서 코딩 작업을 AI로 자동화할 수 있다. 클로드 코드는 슬랙에서 제공되던 코드 스니펫 작성, 디버깅 같은 단편적 기능을 넘어섰다는 평을 받고 있다. 대화 맥락을 분석해 적절한 저장소를 선택하고 전체 코딩 세션을 자동 생성할 수 있다는 이유에서다. 클로드 코드는 슬랙 스레드에 개발 진행 상황을 게시하고 리뷰 링크, 풀 리퀘스트 링크를 공유해 협업 단계를 연속적으로 이어준다. 이에 개발자는 앱 전환 없이 대화만으로 코드 작성, 검토까지 진행 가능하다. 업계는 클로드 코드의 발목으로 코드 보안과 IP 보호 문제를 꼽았다. 우선 개발팀이 민감한 코드 저장소 접근 권한을 슬랙 등 외부 플랫폼으로 관리해야 한다는 점이다. 이에 보안이나 지식재산(IP) 보호에 대한 부담이 커질 수 있다는 우려가 나올 수 있다. 또 슬랙이나 클로드 API에서 장애가 발생하거나 레이드 제한이 걸릴 경우, 외부 서비스가 개발 흐름을 직접 통제한다. 이는 기존 로컬 중심 워크플로보다 중단 위험이 커질 수 있다. 테크크런치는 "앤트로픽은 클로드 코드의 보안과 IP 보호 문제를 해결해야 할 것"이라고 지적했다.

2025.12.09 16:08김미정 기자

앤트로픽 공동창업자 "AI 안전, 인류에 필수…韓, 클로드 사용 톱5"

"우리는 인공지능(AI)의 발전이 안전하고 인류에게 유익해야 한다는 신념, 즉 '안전'이 가장 중요하다는 믿음으로 회사를 설립했습니다." 벤자민 만 앤트로픽 공동창업자는 지난 3일 지디넷코리아와 만나 이같이 말했다. 그는 기술 경쟁의 소용돌이 속에서도 'AI 안전'이 인류의 미래를 위한 필수 요소임을 거듭 강조했다. 7일 앤트로픽 'AI 경제 지수'에 따르면 한국은 '클로드' AI 모델의 전체 사용량 및 1인당 기준 사용량 모두에서 전 세계 상위 5위권에 오른다. 이 회사의 '안전 우선' 철학은 국내 시장에서도 큰 호응을 얻고 있는 것이다. 만 공동창업자는 지난 2017년 닉 보스트롬의 '슈퍼인텔리전스'를 읽고 AI 안전에 눈을 떴다고 회상했다. 그는 "초지능 AI 통제의 어려움을 깨달았다"며 "GPT-3로 스케일링 법칙의 엄청난 이점을 증명했음에도 안전에 대한 신념으로 오픈AI를 떠났다"고 밝혔다. 이어 "AGI로의 안전한 전환을 위해 오픈AI에 있었으나 '안전' 가치에 보다 잘 기여하기 위해 앤트로픽에 합류했다"고 설명했다. 그는 한국 시장의 폭발적인 성장세에도 주목했다. 특히 한국은 '클로드 코드'가 빠르게 성장하는 시장으로, 지난 4개월간 한국의 주간 활성 이용자 수(WAU)가 6배 증가했다는 점을 강조했다. 전 세계에서 '클로드 코드'를 가장 많이 이용한 것이 바로 한국 소프트웨어 엔지니어라는 것이다. 이러한 한국 시장의 중요성은 구체적인 파트너십과 투자로 이어지고 있다. 만 공동창업자는 "SK텔레콤과는 통신사에 특화된 모델을 함께 구축했다"며 "SK가 이 모델을 전 세계 다른 통신사에 보급하는 데 도움을 주고 있으며 이는 우리가 전 세계에서 맺은 최고의 파트너십 중 하나"라고 말했다. 이어 "슈퍼로이어 같은 스타트업의 법률 자동화 성공 사례 역시 괄목할 만하다"고 언급했다. 이러한 성장세에 발맞춰 앤트로픽은 현지화 및 파트너 지원과 대한민국 경제가 실질적으로 필요로 하는 부분에 대한 이해를 위해 현지 주재가 매우 중요하다고 판단하고 적극적으로 인력을 채용할 계획이다. 최근 발표된 정부의 AI 기본법에 대해서도 긍정적인 입장을 표명했다. 만 공동창업자는 "투명성, 윤리, 안전을 중시하는 우리의 '헌법적 AI' 접근 방식은 한국의 AI 기본법과 그 의도가 완벽하게 일치한다"며 "우리는 한국 정부와 협력할 생각에도 매우 기쁘며 현재 관계자들과 대화를 진행 중"이라고 밝혔다. 앤트로픽이 지난달 발표한 클로드 '소네트 4.5'가 코딩과 AI 에이전트 분야에서 최고 성능을 보이는 비결은 특정 '돌파구(Breakthrough)'가 아닌 '임계점(Critical threshold)'을 넘었기 때문이라고 밝혔다. 음성 인식이 오류율 1%의 임계점을 돌파하며 대중화된 것처럼 '소네트 4.5' 역시 개별 작업의 성공률이 비약적으로 높아져 복잡한 '에이전틱 워크플로우'의 효용성을 극대화할 수 있게 됐다는 분석이다. 만 공동창업자는 현재 AI의 역할에 대해서는 '자동화(Automation)'가 아닌 '기존 인력의 가속화(Acceleration)'로 정의했다. 그는 라쿠텐의 7시간짜리 작업을 앤트로픽의 AI 모델이 수행한 사례를 들며 이는 결과가 정확한지 자동으로 검증하는 훌륭한 '테스트 하네스(Test Harnesses)'가 있었기에 가능했다고 강조했다. 더불어 앤트로픽은 AI 안전을 구호에 그치지 않고 구체적인 기술로 구현하고 있다. '헌법적 AI'를 통해 AI가 스스로 보편적 가치를 학습하도록 유도하고 '기계론적 해석 가능성' 연구로 모델의 '뇌'를 들여다보며 '기만' 행위를 탐지한다. 또 '책임감 있는 스케일링 정책'을 통해 '생물학적 안전 등급'과 같은 자체 규제를 적용한다는 설명이다. 앤트로픽 코리아 팀을 꾸릴 때 가장 중요한 자질로 만 공동창업자는 '컬처 핏'을 꼽았다. 그는 "회사의 임무, 즉 초지능 AI가 있는 사회로의 전환이 인류에게 안전하고 유익하도록 만드는 데 진심으로 공감하는 것이 가장 중요하다"며 "우리는 이를 정말, 정말로 강조한다(Really, really mean it)"고 역설했다. 이어 "진실성과 지적 개방성을 갖춘 인재를 찾는다"고 덧붙였다. 그는 자신을 매일 움직이게 하는 원동력이 무엇인지에 대한 기자의 질문에는 현재 한 살과 세 살 된 두 아이의 긍정적인 미래가 바로 그것이라고 밝혔다. 만 공동창업자는 "(이번) 한국 방문을 통해 세상이 이 기술을 얼마나 필요로 하는지를 깨달았다"며 "(동시에) 이 기술이 '안전'해야 할 필요성을 절실히 느꼈다"고 말했다. 아래는 벤자민 만 앤트로픽 공동창업자와의 일문일답. Q. 많은 AI 스타트업이 기술 경쟁에 집중할 때 당신과 앤트로픽의 공동 창업자들은 AI 안전에 집중하며 오픈AI를 떠나 회사를 창업했다. 안전이 단순한 선택이 아닌 인류의 미래를 위한 '필수 요소'라고 믿게 된 결정적인 계기나 순간은 무엇이었나. A. 지난 2017년 닉 보스트롬(Nick Bostrom)의 '슈퍼인텔리전스(Superintelligence)'를 읽고 AI 안전에 대해 처음으로 진지하게 고민하게 됐다. 초지능 AI를 통제하는 것이 얼마나 어려울지 깨닫고 눈을 뜬 기분이었다. 최초에 오픈AI에 합류한 것은 당시 AI의 프론티어를 개척하려는 유일한 연구소였기 때문이다. 지난 2019년 'GPT-2'가 나왔을 때 이것이 바로 범용인공지능(AGI)로 가는 길이라고 확신했다. 그래서 오픈AI에 합류해 앤트로픽 공동 창업자들인 다리오 아모데이, 톰 브라운과 GPT-3 프로젝트를 시작했다. 우리는 보다 유능한 모델 없이는 AI 안전 문제에서 실질적인 진전을 이룰 수 없다고 느꼈다. 당시 한 구글 논문은 "모델의 스케일을 증가시킬 이유가 없다"거나 "규모 확장의 이점이 없고 오히려 (수확 체감으로) 한계에 부딪혔다"고 했다. 우리는 GPT-3 논문으로 정반대를 보여줬다. 실제로는 "규모를 키울수록 엄청난 수확(Huge Returns)이 발생한다"는 점과 "그런 확장성의 이점이 둔화될 기미가 전혀 보이지 않는다"는 것을 증명한 것이다. 오픈AI를 떠난 이유에 대해 구체적으로 말하자면 우리 공동 창업자들은 모두 AGI로의 전환이 안전하고 인류에게 유익해야 한다는 신념, 즉 '안전'이 가장 중요하다고 믿었기 때문이다. 초창기에 우리가 오픈AI에 있었던 이유도 정확히 그 이유 때문이었으나 어느 시점부터는 AI의 '역량과 안전' 또는 '경제적 이익과 안전' 사이에 딜레마가 발생하는 지점에서 반복적으로 작은 충돌들을 겪게 됐다. 결국 우리는 회사를 떠나 우리만의 회사를 차리는 것이 '안전'이라는 가치에 보다 잘 기여할 수 있는 길이라고 느꼈다. Q. 클로드 '소네트 4.5'가 AI 에이전트와 코딩 분야에서 최고 모델로 자리 잡고 있다. 이런 에이전트 중심의 접근을 가능하게 한 핵심 기술 돌파구는 무엇인가. 이것이 기업 도입을 어떻게 이끌고 있으며 '에이전틱 워크플로우'가 산업 생산성을 어떻게 바꿀 것이라 보나. A. 우리가 스택 전반에 걸쳐 훌륭한 작업을 수행해왔기 때문이라고 생각한다. 경쟁사들이 사전 훈련(Pre-training)이나 사후 훈련(Post-training)에 실패했다는 소문을 들어 왔다. 반대로 우리는 수년간 스케일링을 진행하며 '수확 감소'를 전혀 목격하지 못했다. '소네트 4.5'가 갑자기 좋아진 것은 특정 기술적 '돌파구(Breakthrough)' 때문이 아니다. 오히려 '임계점(Critical Threshold)'을 넘었기 때문이다. 음성 인식이 30년 넘게 존재했지만 지난 2010년대 구글이 단어 오류율을 1% 수준으로 낮추는 '임계점'을 돌파하자 비로소 모두가 일상적으로 사용하게 된 것과 같다. 코딩 모델도 마찬가지다. 이전 모델인 '소네트 3.5'에서 사람들이 에이전틱 코딩의 이점을 처음 발견하기 시작했다면 '소네트 4.5'는 개별 작업의 성공률이 비약적으로 높아졌다. 그 덕분에 여러 작업을 복잡한 체인으로 연결할 수 있게 되면서 효용성에 있어 거대한 변화가 일어난 것이다. 생산성 측면에서 볼 때 우리는 아직 '자동화(Automation)'의 시대가 아니라 '기존 인력의 가속화(Acceleration)' 시대에 있다고 본다. 일례로 라쿠텐 사례를 보면 숙련된 인간 개발자가 7시간을 투입해야 하는 '쿠다(CUDA) 커널 조작' 작업을 인간의 개입 없이 모델이 거의 전적으로 수행했다. 이것이 가능했던 이유는 매우 훌륭한 '테스트 하네스(Test Harnesses)' 덕분이었다. 즉 에이전트가 작업을 마쳤을 때 그 결과가 정확하다는 것을 (자동으로) 검증할 수 있었기 때문이다. Q. '클로드 코드(Claude Code)'가 '소네트 4.5'로 구동되면서 초기 아키텍처 설계부터 버그 수정까지 거의 모든 것을 처리할 수 있게 된 것 같다. 인상 깊었던 유즈케이스가 있나. 특히 한국에서의 경험 중 공유할 만한 사례가 있나. A. 오늘 SKT AI 서밋에서 '클로드' 해커톤이 열릴 예정이라 기대가 크다. 한국은 '클로드 코드'의 가장 큰 시장 중 하나며 제품에 대한 한국의 열정에 감탄하고 있다. 실제로 우리의 AI 코딩 어시스턴트 '클로드 코드' 전체 사용자의 4분의 1 이상이 아시아·태평양 지역에 속해 있는데 그중에서도 한국의 성장세가 놀랍다. 한국에서는 지난 4개월 동안 클로드 코드의 주간 활성 이용자 수(WAU)가 6배 증가하는 높은 성장세를 기록했다. 보다 인상적인 것은 현재 전 세계에서 클로드 코드를 가장 많이 이용한 사용자 1위가 바로 한국 소프트웨어 엔지니어로 기록됐다는 점이다. 구체적인 사용 사례를 들자면 SK와는 정말 훌륭한 파트너십을 맺고 있다. 특히 SK텔레콤과는 통신사에 특화된 모델을 함께 구축했다. SK는 이 모델을 전 세계 다른 통신사에 보급하는 데 도움을 주고 있으며 이는 우리가 전 세계에서 맺은 최고의 파트너십 중 하나다. 또 슈퍼로이어라는 한국 스타트업은 클로드를 활용해 법률 자동화(Legal Automation)를 성공적으로 구현하고 있다. 물론 이 기술은 모든 곳에 사용될 수 있지만 특정 분야에서 훨씬 더 많이 사용되고 있다. 우리가 발간하는 'AI 경제 지수(AI Economic Index)'는 사람들이 우리 모델을 어떻게 사용하는지 연구하는데 (방금 한국 사례에서 보듯) 코딩이 최고의 영역 중 하나다. 그 외에도 마케팅, 교육, 헬스케어 및 생명 과학 산업에서도 많은 활용 사례를 보고 있다. Q. 방금 'AI 경제 지수(AI Economic Index)'를 언급했다. 앤트로픽은 AI가 자동화 등 사회에 미칠 문제를 완화하기 위해 많은 노력을 기울이는 것 같다. 'AI 경제 지수'가 그 한 예시인데 앤트로픽 팀이 AI 안전을 위해 노력하는 다른 사례들도 공유해 줄 수 있나. A. 'AI 경제 지수'가 그 대표적인 사례다. 더불어 근본적인 AI 정렬(Alignment) 측면에서도 몇 가지 분야에서 노력하고 있다. 첫째는 '헌법적 AI(Constitutional AI)'다. 이는 '클로드'가 스스로 학습하고 정렬하는 자연어 원칙들의 집합이다. 우리는 샌프란시스코의 소수 인원이 미래의 가장 강력한 AI가 가져야 할 가치를 결정해서는 안 된다고 생각했다. 그래서 '집단적 헌법 AI(Collective Constitutional AI)' 프로젝트를 시작해 전 세계 사람들에게 어떤 가치를 AI가 가져야 하는지 물었고 놀랍게도 그 가치들이 예상보다 훨씬 더 일치(Aligned)한다는 것을 발견했다. 이는 정렬 문제를 해결할 수 있다는 희망을 줬다. 둘째는 '기계론적 해석 가능성(Mechanistic Interpretability)' 연구다. 과거엔 AI 모델을 '블랙박스'로 여겼지만 이 연구의 목표는 모델이 작동하는 동안 그 '뇌'와 생각을 들여다보고 무슨 일이 일어나는지 이해하는 것이다. 모델이 강력해질수록 이는 매우 중요하다. 궁극적인 목표는 모델에게 무언가를 시켰을 때 모델이 '기만(Deception)'에 대해 생각하는 것을 알아차리는 것이다. 우리는 오늘날의 모델에서도 그런 기만 행위를 포착하는 것에 대한 논문을 발표한 바 있다. 모델이 매우 강력해졌을 때 이런 기만적인 생각을 멈추게 하거나 시스템을 종료시키기 위해 이 탐지 기술은 매우 중요하다. 마지막은 '책임감 있는 스케일링 정책(Responsible Scaling Policy)'이다. 이는 '생물학적 안전 등급(Bio Safety Level)'을 모델로 한 것이다. 천연두 바이러스를 다루려면 고도로 규제된 시설과 전신 방호복이 필요한 것과 같다. 마찬가지로, 우리 AI가 특정 모델을 생성할 때까지 우리가 스스로 약속한 특정 보안 및 규정 준수 요구 사항을 갖추지 못한다면 우리는 그 모델을 사용하거나 상용화하지 않을 것이다. 우리는 다른 업계 기업들도 이 표준을 채택하도록 노력하고 있다. Q. 한국 정부가 최근 AI 기본법을 발표했다. 유럽연합(EU) AI법과 유사하게 AI 개발과 안전 사이의 균형을 맞춘 법안으로 평가받는다. 앤트로픽의 '안전 우선' 철학이나 '헌법 AI'와 시너지가 있을 것 같은데 한국에 오피스를 런칭하는 만큼 한국 시장 및 공공 부문과 어떻게 협력할 계획이며 어떤 기여를 하고 싶은가. A. 투명성, 윤리, 안전을 중시하는 우리의 '헌법 AI' 접근 방식은 한국의 AI 기본법과 그 의도가 완벽하게 일치한다. 지사 설립에 관해 말하자면 한국은 전 세계적으로 가장 중요한 시장 중 하나다. 실제로 우리 'AI 경제 지수' 데이터에 따르면 한국은 클로드의 전체 사용량 및 1인당 기준 사용량 모두에서 전 세계 상위 5위권에 오른다. 현지화, 파트너 지원, 한국 경제의 필요를 이해하기 위해 '현지 주재(Local Presence)'가 매우 중요하다고 생각한다. 그래서 우리는 이곳에서 상당히 공격적으로 인력을 채용할 계획이다. 보다 많은 인력을 두게 될 예정에 기쁘다. 더불어 우리는 한국 정부와 협력할 생각에도 매우 기쁘며 현재 관계자들과 대화를 진행 중이다. Q. 앤트로픽은 세계에서 가장 주목받는 AI 스타트업 중 하나다. 앤트로픽 코리아 팀을 꾸릴 때 개발자, 마케터 등 직군을 떠나 공통적으로 찾는 가장 중요한 자질이나 기술은 무엇인가. A. 우리는 '컬처 핏 인터뷰(Cultural Interview)'를 통해 이를 테스트한다. 우리에게 가장 중요한 것은 사람들이 '우리의 임무에 정렬(Mission-aligned)'되는 것이다. 즉, 우리 회사에 합류하는 이유가 '초지능 AI가 있는 사회로의 전환이 인류에게 안전하고 유익하도록 만드는 데' 진심으로 관심을 갖고 있기 때문이어야 한다. 많은 회사가 이렇게 말하지만 우리는 '정말이지, 정말로(Really, really mean it)' 그렇다. 이 임무가 자신의 삶과 가족, 친구들에게 어떤 의미인지 깊이 생각해 본 사람이라는 것을 보여주는 것이 중요하다. 우리의 '변화 이론(Theory of Change)'이나 '책임감 있는 스케일링 정책(Responsible Scaling Policy)' 같은 문서를 읽어보는 것도 도움이 될 것이다. 기본적으로는 '진실성(Integrity)'과 '지적 개방성(Intellectual Openness)'의 증거도 본다. 우리는 대체로 '자아가 강하지 않고(Low Ego)', 개인의 성과에 연연하기보다 올바른 일을 하려고 노력한다. Q. '초지능(Superintelligence)'을 안전하게 개발해야 하는 책임을 자주 언급했다. 매일 새로운 제품이 쏟아지는 이 극도로 가속화되는 중대한 환경에서 당신을 매일 집중하고 동기 부여하게 만들고 아침에 침대에서 일어나게 하는 가장 큰 원동력은 무엇인가. A. 근본적으로 나를 움직이는 힘은 우리가 앤트로픽을 시작한 이유와 같다. 바로 초지능 AI로의 전환이 잘 진행되도록 하는 것이다. 나에게는 한 살과 세 살 된 아이가 있다. 나는 내 아이들의 미래가 긍정적인 미래가 되기를 진심으로 바란다. 때때로 지출 보고서 같은 사소한 일을 할 때는 이 목표가 멀게 느껴지기도 한다. 그런데 지난주 일본, 그리고 이번 주 한국처럼 다른 나라에서 잠재 고객과 개발자들을 만나는 것이 목표에 계속 집중하는 데 큰 도움이 됐다. (이번 방문을 계기로) 세상이 이 기술을 얼마나 필요로 하는지, 그리고 동시에 이 기술이 안전해야 할 필요성이 얼마나 큰지 역시 절실히 느낀다.

2025.11.07 12:52조이환 기자

"깃허브와 경쟁"…앤트로픽, 기업용 코딩 도구 서비스 시작

앤트로픽이 개인 계정에만 제공하던 코딩 도구를 기업 고객에게도 제공한다. 21일 테크크런치 등 외신에 따르면 앤트로픽은 '클로드 코드'를 구독 상품을 엔터프라이즈 서비스에 포함했다고 발표했다. 이를 통해 구글, 깃허브 등 기업용 코딩 도구 업체와 경쟁한다. 클로드 코드는 지난 6월 출시 후 빠르게 확산하며 명령줄 환경에서 기존 통합 개발 환경(IDE)보다 더 에이전틱한 방식을 제공하는 도구로 주목받았다. 그러나 개인 사용자 사이에서 예기치 못한 사용량 제한으로 불편을 겪었다는 사례가 이어졌다. 이에 보다 안정적이고 확장 가능한 엔터프라이즈 전용 상품의 필요성이 제기된 것이다. 이번 엔터프라이즈 플랜은 기업이 서비스 사용량에 따라 비용을 세밀하게 관리할 수 있도록 설계됐다. 관리자는 프로젝트·부서별로 예산 한도를 설정해 불필요한 과금을 막을 수 있다. 필요할 경우 즉시 상향 조정 가능하다. 특히 대규모 트래픽이나 집약적인 코딩 작업이 발생해도 시스템을 유연하게 확장할 수 있어 안정적인 운영이 가능하다는 점이 가장 큰 차별점이다. 앤트로픽은 클로드 코드와 챗봇 통합 효과도 기대하고 있다. 사용자가 두 솔루션을 연동해 프롬프트를 설계하거나 데이터 소스에 명령줄 도구를 연결할 수 있어서다. 앤트로픽 스콧 화이트 제품 총괄은 "이번 구독 서비스 확대는 우리 비즈니스팀과 엔터프라이즈 고객이 가장 많이 요청한 것"이라고 말했다.

2025.08.21 14:09김미정 기자

앤트로픽 '클로드 코드' 유료 플랜에 칼…'파워 유저' 사용량 제한

앤트로픽이 '클로드 코드'의 유료 구독자를 대상으로 칼을 빼 들었다. 시스템을 24시간 연속 가동하는 일부 '파워 유저'와 계정 재판매 등 정책 위반 행위를 막기 위해 새로운 주간 단위 사용량 제한을 도입하는 것이 골자다. 29일 테크크런치에 따르면 앤트로픽의 새 정책은 다음달 28일부터 적용된다. 대상은 월 20달러(한화 약 2만8천원)의 '프로' 요금제와 월 100달러(한화 약 14만원) 및 200달러(한화 약 28만원)의 '맥스' 요금제 구독자다. 회사는 이 같은 내용을 구독자 이메일과 소셜미디어 X를 통해 공지했다. 이번 정책으로 기존 5시간 단위 제한에 더해 7일 주기로 초기화되는 두 종류의 주간 사용량 제한이 추가된다. 하나는 전체 사용량에 대한 제한이고 다른 하나는 최상위 모델 '클로드 오푸스 4' 전용 제한이다. 맥스 요금제 구독자는 제한을 초과하는 사용량을 표준 응용 프로그램 인터페이스(API) 요금으로 추가 구매할 수 있다. 앤트로픽의 이번 조치는 최근 서비스 불안정 문제와 무관하지 않다. 회사의 공식 상태 페이지를 보면 '클로드 코드'는 지난 한 달간 최소 7차례 부분 또는 전체 서비스 장애를 겪었다. 이는 일부 파워 유저의 과도한 자원 사용이 원인으로 지목된다. 다만 이를 두고 일각에서는 홍보와 실제 혜택 간의 괴리가 있다는 지적이 나온다. 앤트로픽은 당초 200달러(한화 약 28만원) 맥스 요금제가 프로 요금제보다 20배 많은 사용량을 제공한다고 밝혔었다. 그럼에도 새 기준에 따르면 실제 사용 시간은 약 6배 많은 수준에 그쳐 논란의 여지를 남겼다. AI 코딩 도구의 수익성 재검토는 업계 전반의 흐름이다. '커서(Cursor)' 개발사 애니-스피어와 리플릿(Replit) 등 경쟁사들도 최근 비슷한 가격 정책 변경을 단행했다. 이는 AI 모델 운영에 필요한 막대한 컴퓨팅 리소스 비용 부담 때문인 것으로 분석된다. 에이미 로더럼 앤트로픽 대변인은 테크크런치에 "'클로드 코드'는 출시 후 전례 없는 수요를 경험했다"며 "이번 조치는 현재 사용 패턴 기준 5% 미만의 구독자에게만 영향을 미칠 것이며 대부분 사용자는 차이를 느끼지 못할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.29 10:32조이환 기자

AI 비서 한 명으론 부족…'에이전트 전문가 군단' 시대 열렸다

인공지능(AI)이 단순 조수를 넘어 전문가 팀을 직접 꾸리고 작업을 지시하는 시대가 열렸다. 25일 앤트로픽 블로그에 따르면 이 회사는 '클로드 코드' 프로덕트에 '서브 에이전트' 기능을 포함시켰다. 이 기능의 핵심은 하나의 메인 AI가 여러 명의 보조 AI에게 각자 전문 분야의 일을 맡기는 것이다. 기존 AI 모델은 단일 대화창에서 모든 작업을 처리해 프로젝트가 길어지면 맥락을 잊거나 엉뚱한 답변을 내놓는 '컨텍스트 오염' 문제가 한계로 지적됐다. 서브 에이전트는 각자 독립된 기억과 작업 공간을 가져 이 문제를 해결한다. 메인 AI는 프로젝트의 큰 그림을 그리고 각 서브 에이전트는 자기 전문 분야에만 집중해 결과물의 질을 높인다. 사용자는 간단한 명령어로 자신만의 서브 에이전트 팀을 꾸릴 수 있다. 대화형 메뉴를 통해 '코드 리뷰 전문가', '테스트 자동화 전문가' 등 원하는 역할을 부여하고 허용할 도구를 지정하면 된다. 사용 방식은 두 가지다. 하나는 사용자가 '디버거 에이전트'처럼 특정 역할을 명시적으로 지정해 작업을 맡기는 것이고 다른 하나는 AI가 대화의 맥락을 스스로 판단해 최적의 에이전트를 자동으로 호출하는 방식이다. 서브 에이전트는 단순한 기능 분리를 넘어 팀의 개발 문화를 통일하는 역할도 한다. 프로젝트별로 '우리 팀 전용 코드 리뷰 규칙을 따른 AI'를 만들어 공유하면 모든 팀원이 일관된 품질의 코드를 생산할 수 있다. 한 번 만든 에이전트는 다른 프로젝트에서도 재사용이 가능해 생산성이 극대화된다. 문서에 따르면 서브 에이전트는 ▲코드 리뷰어 ▲디버거 ▲데이터 사이언티스트 등으로 즉시 활용 가능하다. 이는 개발 과정에서 반복적으로 발생하는 주요 작업들을 상당 부분 자동화할 수 있음을 시사한다. 여러 에이전트를 엮어 '코드 분석 후 성능 개선안 도출' 같은 복합적인 워크플로를 만드는 것도 가능하다. 물론 장점만 있는 것은 아니다. 각 에이전트는 호출될 때마다 처음부터 맥락을 파악해야 하므로 약간의 지연 시간이 발생할 수 있다. 이 때문에 즉각적인 응답 속도가 중요한 작업에는 오히려 비효율적일 수 있다는 평가도 나온다. 클로드 코드 개발진은 "'클로드'가 생성한 초기 에이전트를 사용자의 필요에 맞게 직접 수정하며 발전시키는 방식을 추천한다"며 "이는 자신만의 맞춤형 AI 전문가 팀을 구축하는 가장 효과적인 방법"이라고 밝혔다.

2025.07.25 15:11조이환 기자

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