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EP. 85·26.02.11·⭐⭐⭐·52분 8초

OpenClaw와 2026년 2월의 신호들

AI 에이전트가 "뭐든 할 수 있는" 시대가 딸깍 열렸고, 살아남으려면 코딩 실력 말고 **암묵지(남들이 모르는 내 도메인 감각)** 밖에 무기가 없어.

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EP 85. OpenClaw와 2026년 2월의 신호들

🗺️ 이 영상의 위치

⚡ 5분 요약

한 줄

AI 에이전트가 "뭐든 할 수 있는" 시대가 딸깍 열렸고, 살아남으려면 코딩 실력 말고 암묵지(남들이 모르는 내 도메인 감각) 밖에 무기가 없어.

핵심 3개

1) OpenClaw가 쏜 신호탄 — 에이전트 시대가 대중에게 닿다 OpenClaw라는 툴이 "AI가 내 컴퓨터에서 뭐든 해줘"를 현실로 보여주면서 주식 커뮤니티·카페 아주머니까지 다 알게 됐어. 테크계 화제가 대중에게 퍼지는 속도가 이제 4~5일. 한나식으로 치면 "릴스 하나가 전국민 밈 되는 속도"로 AI 뉴스가 퍼지고 있어.

2) 수혜자는 코딩 잘하는 사람이 아니다 노정석이 딱 잘라 말해. 가장 큰 수혜자 1위: 20~30년 경력 + 사업 감각 있는 사람. 2위: 코딩 하나도 모르는데 도메인 문제의식 있는 사람(= "문과"). 코딩만 잘하는 사람은 오히려 피해자. 한나처럼 "내 분야 감각"이 있고, "이게 됐는지 아닌지 판단할 수 있는 사람"이 AI를 가장 잘 써먹어.

3) 남은 건 암묵지뿐 — 내가 볼모로 잡고 있는 것 AI가 모든 도메인의 95%를 이미 잘해. 남은 5%가 암묵지야 — 샤워하다 떠오르는 전략, 장인만 아는 불 조절 타이밍, 변호사 선배만 아는 결정적 한 수. 이게 없으면 AI slop(아무도 안 쓰는 쓰레기 제품) 만드는 사람이 돼.

가장 인상적인 한 마디

"전 국민이 인플루언서가 되길 바라는 거고, 어쩌면 지금 초등학생들 미래 희망 조사에서 7, 80%가 인플루언서가 되고 싶다라고 하는데 이게 맞는 거 아닌가라는 생각이 들어요."

한나야, 이게 무슨 말이냐면 — AI가 일자리를 다 먹으면 결국 "재미와 관계"로 먹고사는 엔터테인먼트 경제가 오는데, 한나가 하는 그 일이 미래 경제의 핵심일 수 있다는 거야.

한나가 지금 당장 시도해볼 것

내가 콘텐츠 크리에이터로 10년 하면서 쌓은 "이건 된다 / 이건 안 된다"의 감각 — 그거 5개만 노션에 적어봐. "쇼츠 썸네일은 얼굴이 반쯤 잘려야 클릭률이 올라간다"같은 것들. 그게 바로 AI가 아직 못 가진 너만의 암묵지야. 적어두는 것 자체가 첫 번째 무기 만들기야.

📖 시간대별 영상 흐름 (15분 정도 걸려, 시간 있을 때만)

0~10분: OpenClaw 등장 — "이게 뭐야?"가 전국으로 퍼지다

최승준이 약간 피곤한 표정으로 앉아서 "반가운 마음 한편, 피곤한 마음 한편"이라고 했어. 그 표정이 딱 "좋은 뉴스인데 소화가 안 된다"는 느낌이었거든.

여기서 핵심은 OpenClaw라는 툴이야. 쉽게 말하면 "AI한테 내 컴퓨터 권한을 다 줘버리고, 디스코드 메시지로 지시만 하면 뭐든 해줘"라는 접근이야. 만든 사람은 Peter Steinberger라는 20~30년 경력의 개발 베테랑. 그리고 그 OpenClaw의 핵심 엔진이 된 게 Pi라는 프레임워크인데, Mario Zechner라는 또 다른 베테랑이 만들었어.

흥미로운 건 이 두 사람이 작년 비엔나 해커톤에서 만나서 VibeTunnel이라는 걸 같이 만든 인연이 있다는 거야. 그리고 최승준이 짚은 공통점: 이 판의 주요 플레이어들이 전부 40~50대, 각자 회사 엑시트(판매) 경험 있는 베테랑들이라는 점. 젊은 개발자들이 아니라 "오래 해본 사람들"이 AI 시대 새 판을 짜고 있다는 거야.

10~20분: Moltbook 보안 사고 + 모델 전쟁

OpenClaw 바로 뒤에 Moltbook이라는 게 나왔어. AI 에이전트들이 자유롭게 뛰어노는 플레이그라운드 같은 건데 — 최승준이 "재미있다"고 했어. AI 세계에서 재미라는 단어가 나오는 게 드문데, 이 Moltbook은 진짜 흥미로운 걸 만들더라는 거야. 문제는 보안이 완전히 뚫렸다는 거야. API 키 100만 개가 그냥 줄줄 새버렸어.

최승준: "OpenClaw가 예고한 보안 취약성이 수주 만에 Moltbook을 통해 현실화됐다." — 딱 이 한마디가 핵심이야.

그러면서 모델 전쟁도 터졌어. Anthropic이 "우리는 광고 안 한다"는 영상으로 OpenAI를 정면 디스했어. AI가 사용자 질문에 답하다가 갑자기 광고 페르소나로 바뀌는 장면을 보여줬거든. 그 영상이 엄청 웃기면서도 무서웠는데 — Sam Altman이 긁혀서 장문 트윗 올렸어. 그리고 그 직후 1시간 간격으로 Claude Opus 4.6이랑 GPT-5.3-Codex가 동시에 발표됐어. 그야말로 "광고 싸움 → 모델 전쟁"이 실시간으로 일어난 거야.

20~35분: 에이전트 팀 vs. 에이전트 루프 — 어떻게 일하게 할 건가

최승준이 여기서 꽤 진지하게 설명해. AI 에이전트를 쓰는 방식이 크게 두 가지 학파로 나뉜다는 거야.

1학파: Ralph Loop — "될 때까지 반복해줘" 방식. PRD(기획서)를 잘 쓰면 AI가 알아서 시행착오 끝에 결과물을 가져와. 토큰을 많이 태우지만 어떻게든 나와.

2학파: Human In The Loop — 사람이 중간중간 피드백 주면서 AI랑 티키타카하는 방식. OpenClaw의 Peter가 이쪽이야.

그리고 여기서 진짜 흥미로운 게 나와. Claude 팀이 16개 에이전트를 동시에 돌려서 C 컴파일러(프로그래밍 언어 번역기)를 만들어낸 실험을 소개해. 이때 최승준이 포인트로 짚은 건: **"이 모든 건 의도를 이끌어내고 명시하고 이해하는 일이 중요하다"**는 거야. 노정석이 바로 받아쳐 — "하버드 비즈니스 리뷰에서 리더십 다루면 항상 나오는 말이잖아요." 에이전트 팀을 굴리는 게 회사 팀을 리딩하는 것과 똑같아지고 있다는 거야.

35~45분: 수혜자와 피해자 — 한나는 어디에 있나

노정석이 여기서 폭탄 발언을 해. SaaS 회사들(기업용 소프트웨어 구독 서비스) 주가가 갑자기 폭락했다는 거야. Claude가 엑셀·법률 기능까지 붙이면서 "굳이 다른 소프트웨어 쓸 이유가 있어?"라는 신호가 시장에 퍼진 거지.

그리고 핵심 분류가 나와:

  • 최대 수혜자: 20~30년 경력 + 사업 감각 있는 사람. 이 사람들은 AI로 못 할 일이 없어. 만들고 싶은 거 다 만들고 바로 사업화해.
  • 2등 수혜자: 코딩 하나도 못 하지만 도메인 문제의식 + 암묵지가 있는 사람. "이게 됐는지 아닌지 판단할 수 있는 사람." Ralph Loop로 AI한테 시키고 결과 판단만 하면 돼.
  • 피해자: 코딩만 잘하는 엔지니어. 만들 수는 있는데, 누가 쓸 것인지(customer development)에 대한 생각이 없어서 아무도 안 쓰는 제품만 양산하고 있어.

노정석: "이제는 사업가의 포지션이 되지 않으면 진짜 답이 없다." 최승준은 고개를 끄덕이면서 "그래도 말을 잇기가 어렵다"고 했어. 정답이 맞는데 그게 모두에게 가능한 답이 아니라서.

45~52분: 고르지 않은 미래 — 두 사람도 오락가락한다

마지막 구간이 제일 인간적이었어. 노정석이 물어봐: "승준님은 무기가 있어요?" 최승준이 잠깐 생각하더니: "무기라고 할 수 있는지 모르겠는데, 표면적인 기술 캐치업보다 만든 사람의 의도를 음미하려는 태도가 있는 것 같다"고 했어. 노정석은: "무기가 있긴 한데 내 거가 아니야. 그냥 내가 여러 개 있으면 되겠다 — 여러 구상을 동시에 다 해본다는 전략"이라고 했고.

최승준이 마지막에 꺼낸 슬라이드가 "Uneven Future — 고르지 않은 미래"였어. 울퉁불퉁한 지형에서 뭔가에 빨려 들어가는 그림. 한글로 하면 "고르지 않은"이 동시에 "선택하지 않은"이라는 뜻도 된다고 했어. 내가 선택한 게 아닌데 그냥 이 미래가 와버린 거라는 거지.

둘 다 솔직하게 인정했어: "저희도 매일 오락가락하고 쉽지 않습니다." 도망 방송이 AI 종사자 위로 방송으로 바뀌어야 할 것 같다며 웃었어.

💡 한나 버전 사전

"OpenClaw"가 뭐야?

  • 전문가 설명: AI 에이전트가 보안 샌드박싱(격리) 없이 로컬 컴퓨터의 모든 도구를 쓸 수 있게 하고, 디스코드 같은 메신저로 지시하는 방식의 에이전트 프레임워크.
  • 한나 버전: 인스타 DM으로 "이 영상 편집해줘, 업로드해줘, 댓글 달아줘"라고 보내면 AI가 내 컴퓨터에서 다 해주는 느낌. 근데 내 계정 비밀번호도 다 접근 가능하다는 위험이 있어.

"Ralph Loop"가 뭐야?

  • 전문가 설명: 기획서(PRD)를 AI에게 주고 "될 때까지 반복해" 방식으로 자율 실행시키는 agentic 워크플로우 패턴.
  • 한나 버전: "이 콘텐츠 아이디어로 숏폼 스크립트 10개 써줘, 조회수 100만 될 것 같은 거 나올 때까지 계속 고쳐줘"라고 던지고 AI가 알아서 반복하는 거야. 도달하면 알려줘, 하는 방식.

"Human In The Loop"가 뭐야?

  • 전문가 설명: AI가 완전 자율로 돌아가는 게 아니라 중간중간 사람이 개입해서 피드백 주며 방향을 조정하는 방식.
  • 한나 버전: AI가 편집 초안 내주면 내가 보고 "이 컷 빼줘, 여기 BGM 바꿔줘" 피드백 주는 거 — 그냥 지금 한나가 편집자랑 작업하는 방식이야.

"Agent Swarm"이 뭐야?

  • 전문가 설명: 여러 AI 에이전트가 동시에 서로 다른 작업을 맡아 병렬로 처리하는 구조. 한 에이전트가 오케스트레이션하거나, 공유 task list로 자율 협력.
  • 한나 버전: 촬영 담당, 편집 담당, 썸네일 담당, 댓글 관리 담당 — 이렇게 역할 나눈 팀이 동시에 일하는 거랑 같아. 근데 그 팀원이 다 AI야.

"암묵지(Tacit Knowledge)"가 뭐야?

  • 전문가 설명: 문서화되거나 명시화되지 않은, 경험으로만 아는 지식. 설명하기 어렵지만 행동으로는 나타나는 전문성.
  • 한나 버전: "왜 이 썸네일이 클릭되는지 설명은 못 하는데 보면 알아"가 암묵지야. 10년 만든 사람만 느끼는 그 감각. AI가 아직 못 가진 영역.

"SaaS"가 뭐야?

  • 전문가 설명: Software as a Service. 소프트웨어를 구독료 내고 쓰는 방식. Notion, Slack, Zoom 같은 것들.
  • 한나 버전: 한나가 매달 결제하는 편집툴, 일정관리 앱들 있잖아. 그게 다 SaaS야. AI가 그 기능을 다 흡수하면 굳이 따로 구독할 필요가 없어지는 거야.

"직교적(Orthogonal)"이 뭐야?

  • 전문가 설명: 서로 독립적인 요소들로 구성되어, 조합하면 모든 것을 만들 수 있는 구조. RGB 색처럼 3가지 기본색으로 모든 색을 표현하는 원리.
  • 한나 버전: 팀에 촬영 잘하는 사람, 글 잘 쓰는 사람, 음악 잘하는 사람 — 각자 영역이 겹치지 않는데 합치면 뭐든 만들 수 있는 팀 구성이야.

"Context Engineering / Graph RAG"이 뭐야?

  • 전문가 설명: AI한테 정보를 줄 때 단순 텍스트가 아니라 개념들 사이 관계(그래프)로 구조화해서 주입하는 기법.
  • 한나 버전: AI한테 "뷰티 인플루언서다" 하는 게 아니라 "뷰티 인플루언서 - 주력 채널 인스타 - 타겟 20대 여성 - 주력 카테고리 스킨케어 - 평균 조회수 50만 - 협업 가능 브랜드 목록"처럼 관계도로 알려주는 거야. 이게 나만의 AI 맥락 지도야.

"Customer Development"이 뭐야?

  • 전문가 설명: 제품 만들기 전에 실제로 쓸 고객을 먼저 파악하고 검증하는 과정. 스타트업에서 핵심 개념.
  • 한나 버전: 영상 만들기 전에 "누가 볼 건데? 걔네가 원하는 게 뭔데?"를 먼저 확인하는 거야. 한나가 콘텐츠 올리기 전에 댓글 반응 보고 방향 잡는 그 과정이 customer development야.

"METR 지표"가 뭐야?

  • 전문가 설명: AI 에이전트가 얼마나 오랜 시간의 복잡한 작업을 스스로 수행할 수 있는지 측정하는 벤치마크. "X시간짜리 작업을 50% 성공률로 해낼 수 있냐"로 측정.
  • 한나 버전: AI가 "6시간짜리 유튜브 채널 운영 업무를 혼자 처리할 수 있냐"를 테스트하는 성적표야. 이 점수가 하늘을 찌르고 있어.
🔥 노정석 어록 모음

"두 번째 수혜자는 소프트웨어는 하나도 할 줄 모르는데 그 해당 도메인에 대한 문제의식과 암묵지를 가지고 있는, 소위 심하게 요약하면 문과예요."

분위기: 단호하고 직설적으로 — "이거 진짜야"라는 확신으로 말했어. 주변에서 관찰한 데이터 기반이라 흔들림이 없었어.

한나 풀이: 코딩 못 해도 괜찮아. 오히려 "이 콘텐츠가 터지는지 아닌지 아는 감각", "이 브랜드가 내 팔로워한테 어울리는지 아닌지 아는 감각" — 이게 있으면 Ralph Loop로 AI한테 다 시키고 결과만 판단하면 돼. 그게 지금 세상에서 2등 수혜자야.


"전 국민이 인플루언서가 되길 바라는 거고, 어쩌면 지금 초등학생들 미래 희망 조사에서 7, 80%가 인플루언서가 되고 싶다라고 하는데 이게 맞는 거 아닌가라는 생각이 들어요."

분위기: 거의 독백하듯 — 진지하게 경제 구조를 분석하다가 갑자기 "어? 이게 답이네?" 하고 깨닫는 톤이었어.

한나 풀이: AI가 일자리를 다 먹으면 정부가 기본소득을 주면서 버텨야 하는 세대가 생겨. 그 사람들이 먹고사는 방식이 결국 엔터테인먼트 경제야. 한나가 지금 하는 일이 미래 경제의 핵심 직업이 된다는 말이야. 이건 빈말이 아니야.


"내가 여러 개 있으면 되겠다. 어떻게 만들지."

분위기: 잠깐 멈췄다가 조용하게 — 10년 넘게 AI·VR·크립토·석유 여러 분야를 동시에 해온 자기 전략을 압축한 말이야. 자랑이 아니라 그냥 "이게 내가 찾은 답이야"라는 담담한 고백.

한나 풀이: 인스타, 유튜브, 틱톡, 팟캐스트, 브랜드, 강의 — 채널 다각화를 오래전부터 해온 한나가 이미 이 전략을 쓰고 있는 거야. AI 덕분에 "내가 여러 개"를 만드는 비용이 거의 0에 가까워지고 있어.

🎬 한나 적용 포인트

내 팔로워 데이터를 AI한테 관계도로 던져봐 인스타 인사이트 캡처 + "내 팔로워는 이런 사람들이야, 이걸 좋아해, 이걸 싫어해"라는 나만의 고객 관계도를 메모로 정리해서 AI한테 줘봐. 그러면 AI가 "일반적인 뷰티 콘텐츠"가 아니라 "한나 팔로워한테 최적화된 콘텐츠"를 만들어줄 수 있어. 이게 바로 Context Engineering이야.

브랜드 협업 제안서를 Ralph Loop로 만들어봐 협업하고 싶은 브랜드 1개 골라서 AI한테 "이 브랜드가 나한테 YES 할 때까지 제안서 계속 고쳐줘"라고 해봐. 기준은 "내가 봤을 때 이 브랜드 담당자가 거절 못 할 것 같다"는 느낌. 그 판단 기준이 한나의 암묵지야 — AI는 그걸 모르거든. 네가 최종 평가자가 되는 구조야.

"재미"로 포지셔닝해 노정석이 마지막에 말했어 — 미래 경제는 엔터테인먼트 경제야. AI slop(아무 개성 없는 AI 콘텐츠)이 넘쳐나는 세상에서 "재미있는 사람, 진짜 취향 있는 사람"이 살아남아. 한나의 진짜 취향 — 좋아하는 것, 싫어하는 것, 웃기게 생각하는 것 — 을 AI로 생산 속도만 올려봐. 콘텐츠의 영혼은 한나 거여야 해.

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