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EP. 94·26.04.21·⭐⭐⭐⭐·1시간 2분 17초

Claude Opus 4.7 과 낮게 열린 과실들

AI가 이미 수학·과학·보안의 "쉬운 과실"을 딸 수 있는 수준에 왔고, 우리에게 남은 도망 방향은 딱 두 갈래야.

2026상#AI모델트렌드#코딩에이전트#AI포사이언스#생존전략@노정석@최승준
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EP 94. Claude Opus 4.7 과 낮게 열린 과실들

🗺️ 이 영상의 위치

⚡ 5분 요약

한 줄

AI가 이미 수학·과학·보안의 "쉬운 과실"을 딸 수 있는 수준에 왔고, 우리에게 남은 도망 방향은 딱 두 갈래야.

핵심 3개

1) 70일마다 새 모델 — 이제 적응이 곧 사업이야 Anthropic 모델 출시 간격이 계속 좁혀져서 이제 평균 70일에 한 번 새 모델이 나와. 콘텐츠 트렌드 알고리즘이 한 달마다 바뀌는 느낌인데, AI 세계는 그게 두 달마다야. 매번 프롬프트·워크플로 다 갈아엎어야 해서 "적응하는 것" 자체가 경쟁력이 돼버렸어.

2) 낮게 열린 과실 — AI가 이미 보안·수학·생명과학을 건드리고 있어 Mythos(Anthropic 비공개 초거대 모델)가 보안 제로데이를 스스로 찾아냈어. 이게 "새로운 해킹 AI" 탄생이 아니라, 코딩 잘하는 모델이 자연스럽게 취약점 조합까지 잘하게 된 거야. 같은 원리로 수학·바이오·화학 쪽에서도 AI가 인간이 못 연결한 점들을 이어붙이는 중이야.

3) 도망 방향 두 갈래 — 대중 언번들링 vs AI for Science 노정석이 정리한 생존 전략은 딱 둘이야. ① ChatGPT를 아직 못 쓰는 98% 대중에게 쪼개서 파는 "언번들링 사업" ② 바이오·화학·물리처럼 경쟁자 적은 도메인에서 AI와 협업하는 "AI for Science". 둘 다 쉽진 않은데, 네가 어느 쪽 체질인지가 핵심이야.

가장 인상적인 한 마디

"지금 일어나는 모든 일들의 본질을 보면 사람의 기여분이 거의 없어요. 대부분 다 모델이 이미 가지고 있을 거라고 추정하는 모델의 과잉 능력, capability overhang. 그 능력을 누가 빨리 잘 꺼내 쓰느냐의 지금 싸움이거든요."

한나야, 이게 무슨 말이냐면 — AI는 이미 엄청난 능력을 갖고 있는데 아직 다 꺼내진 않은 상태야. 지금 싸움은 AI를 더 잘 만드는 게 아니라, 이미 있는 능력을 누가 먼저 잘 꺼내 쓰느냐의 싸움이라는 거야. 콘텐츠로 치면 "알고리즘 잘 타는 법"이 실력인 거랑 같아.

한나가 지금 당장 시도해볼 것

너 팔로워들 중에 AI 아직 안 쓰는 사람이 95% 이상이야. 지금 당장 "나는 AI로 콘텐츠를 이렇게 만들어" 시리즈를 기획해봐. 고급 AI 툴을 대중 언어로 풀어주는 콘텐츠가 바로 노정석이 말한 "언번들링 사업"이거든. 오늘 당장 Claude나 ChatGPT로 다음 콘텐츠 기획안 하나 뽑아보고, 그 과정을 숏폼으로 찍어봐.

📖 시간대별 영상 흐름 (15분 정도 걸려, 시간 있을 때만)

0~10분: 2주 건너뛴 사이 세상이 반년치로 바뀌었어

노정석이 살짝 지친 표정으로 시작해. "2주가 반년이에요, 반년." 최승준도 고개 끄덕이면서 "컨텍스트가 섞여 있어서 정확하지 않을 수도 있다"고 쿨하게 솔직하게 말해. 두 사람 다 정보 폭탄에 약간 압도된 분위기야.

최승준이 위키백과 데이터로 만든 그래프를 꺼내. Claude 모델 출시 간격 시각화인데, 한눈에 보여 — Opus는 계속 촘촘해지고, Sonnet·Haiku는 오히려 느려지고 있어. 즉, 사람들이 제일 비싼 최고 모델만 원한다는 거야. 평균 출시 간격 약 70일, 6월 말~7월 초면 또 새 모델 나온다는 계산이 나와. 최승준이 "70일마다 일거리가 생긴다"고 피곤하다는 듯 웃어.

10~22분: Mythos와 Opus 4.7 — 비공개 초거대 모델과 비싸진 토큰

자연스럽게 Mythos 얘기로 넘어가. Mythos는 Anthropic이 보안 위험 때문에 아직 일반 공개 못 하고 있는 초거대 모델이야. 파라미터 수가 10T(10조)라는 소문인데, 노정석이 "인간 뇌 최대 용량의 10분의 1 수준"이라고 설명해줘. 두 사람이 동시에 "이게 마케팅 홈런"이라고 인정하는 장면이 웃겨 — 출시도 못 하면서 화제를 독점했으니까.

Opus 4.7 얘기로 넘어가면서 중요한 포인트가 나와. 토크나이저(tokenizer)가 바뀌었는데, 같은 작업에 토큰을 더 많이 쓰게 됐어. 결과적으로 Claude Code 쓰는 사람 기준으로 토큰 비용이 1.3~1.4배 비싸졌어. 최승준이 "프로 계정이 순식간에 날아간다"고 하고, 노정석이 "그래도 경쟁이 있으니 장기적으론 합리적 가격에 머물 거야"라고 정리해. Adaptive thinking 기능이 웹에서는 사용자가 강제 설정을 못 하게 바뀐 것도 단점으로 지적돼.

22~35분: 보안·AI 연구자 자동화 — "인간이 검증 못 하는 날이 온다"

Mythos가 보안 제로데이(아직 아무도 모르는 취약점)를 찾아낸 얘기로 분위기가 좀 무거워져. 최승준이 보안 전문가 Nicholas Carlini 말을 인용하면서 설명해. 핵심은 "완전 새로운 해킹 AI가 아니라, 코딩 잘하는 모델이 자연스럽게 도구 조합 능력이 뛰어나진 것"이야. 노정석이 30년 전 해커 출신이라며 공감해 — 해킹은 개별 기술이 아니라 연결에서 취약점이 나오는 건데, AI가 그 연결을 인간보다 훨씬 잘 본다는 거야.

그다음 Automated Alignment Researcher(자동 연구자 AI) 얘기. 최승준이 Jan Leike(전 OpenAI, SSI 출신) 논문을 설명하면서 핵심 화두를 던져: "인간(약한 존재)이 AI(강한 존재)를 어떻게 정렬·통제하느냐." 노정석이 영화 'Her'를 꺼내 — "사만다가 Theodore를 떠나는 이유가 '말이 안 통해서'잖아요. 인간이 AI를 더 이상 검증 못 하는 날이 오면 그게 현실이 되는 거죠." 두 사람 다 잠깐 조용해져.

35~48분: Claude Design 등장 — Figma가 흔들리다

분위기 전환. Claude Design 데모를 보여주는데, 최승준이 흥분해서 설명해. HTML·DOM으로만 만든 인터랙티브 UI 에디터인데, 동영상처럼 보이지만 사실 다 실시간 코드야. 셰이더 미리보기, 상호작용 버튼, CSS 직접 편집까지 한 화면에서 돼. 노정석이 "Pencil이랑 똑같네"라고 딱 잘라 말해 — 디자인 AI 스타트업 Pencil이 딸깍 당한 거야.

여기서 노정석이 아주 현실적인 말을 해. "지난번 에피소드(Claude Code 유출)에 댓글에 욕도 많고 분노도 많았는데, 저는 다 이해해요. 근데 저희가 전달하고 싶었던 건 옳고 그름과 상관없는 세상이 펼쳐진다는 거였어요." 그리고 Claude Code와 Codex 앱에 인앱 브라우저가 들어가서 UI 피드백 루프가 닫혔다는 얘기도 나와. 즉, AI가 자기가 만든 화면을 스스로 보고 수정하는 게 이제 기본 기능이 됐어.

48~62분: 암 치료·바이오 혁명 — 두 번째 도망 방향

가장 긴 파트. 노정석이 GitLab CEO Sid Sijbrandij 얘기를 꺼내. 4기 골육종(척추 희귀암) 환자였는데, 본인의 종양 유전자를 시퀀싱해서 개인화 mRNA 백신을 만들어 살아남은 케이스야. 노정석이 복잡한 생명과학 내용을 풀어주면서 결론을 내려: "맨 마지막 wet lab(실험실) 단계 빼고는 전부 소프트웨어 공학이야."

최승준이 GPT-Rosalind 프롬프트를 보고 "외계어였어요"라고 하니까 노정석이 웃으면서 "저도 그 필드 공부하느라 AI 뉴스보다 생명공학 서적 더 많이 보고 있어요"라고 해. 그러면서 핵심 메시지를 전달해: 귀에 용어가 안 박히는 도메인이 곧 진입 장벽이고, 그 장벽 안이 오히려 경쟁이 없는 기회 영역이야.

마무리는 개인 지식 관리(Personal Knowledge Base) 얘기. 최승준이 "온톨로지·지식베이스가 갑자기 유행이 됐다"고 하고, 노정석이 정리해: "결국 취향을 잘 가르는 사람, 무엇에 집중할지 결정하는 사람의 가치가 높아지는 거야. 의사결정자의 가치가 높아지는 거니까 다 우울한 것만은 아니다."

💡 한나 버전 사전

"Capability Overhang"이 뭐야?

  • 전문가 설명: AI 모델이 실제로 활용되는 것보다 훨씬 더 많은 잠재 능력을 이미 갖추고 있는 상태. 능력은 있는데 아직 꺼내지 못한 잉여 능력.
  • 한나 버전: 틱톡 알고리즘이 사실 엄청난 기능이 있는데 대부분 사람들이 기본 기능만 쓰는 거랑 같아. "이미 있는데 못 쓰고 있는 능력" — 그걸 먼저 꺼내 쓰는 사람이 이기는 거야.

"토크나이저(Tokenizer)"가 뭐야?

  • 전문가 설명: AI가 텍스트를 처리할 때 글자를 잘게 쪼개는 방식. 어떻게 쪼개느냐에 따라 같은 글도 토큰 수가 달라지고 비용이 달라져.
  • 한나 버전: 동영상 편집할 때 클립을 어떻게 자르느냐야. 같은 영상도 잘게 자를수록 파일 수가 많아지고 관리 비용이 올라가. 4.7은 클립을 더 잘게 잘라서 같은 작업에 돈이 1.3~1.4배 더 들어.

"Knowledge Distillation (KD, 지식 증류)"이 뭐야?

  • 전문가 설명: 크고 똑똑한 모델(teacher)의 지식을 작은 모델(student)에게 학습시키는 기술. 큰 모델의 답안지를 바탕으로 작은 모델을 훈련.
  • 한나 버전: 100만 구독자 크리에이터가 신인한테 자기 모든 노하우를 직접 가르쳐주는 멘토링이야. 신인이 처음부터 혼자 배우는 것보다 훨씬 빠르게 성장해.

"Zero-day (제로데이)"가 뭐야?

  • 전문가 설명: 아직 아무도 발견하지 못한, 혹은 공개되지 않은 보안 취약점. 방어 준비가 0일(zero day)인 상태라 붙은 이름.
  • 한나 버전: 아무도 모르는 인스타 알고리즘 허점이야. 그 허점을 먼저 찾은 사람이 바이럴을 독점하는 것처럼, 보안에서도 먼저 찾으면 공격(또는 방어)에 쓸 수 있어.

"Adaptive Thinking"이 뭐야?

  • 전문가 설명: AI가 질문의 난이도에 따라 스스로 깊이 생각할지 빠르게 답할지를 자동으로 결정하는 방식.
  • 한나 버전: 숏폼 영상이냐 롱폼 영상이냐를 콘텐츠 유형에 따라 자동으로 결정하는 AI 에디터 느낌이야. 근데 4.7은 사용자가 강제로 "항상 깊게 생각해"를 못 설정하게 돼서 불편해진 거야.

"Continual Pre-training (CPT)"이 뭐야?

  • 전문가 설명: 이미 만들어진 AI 모델에 새로운 데이터를 계속 추가 학습시키는 방법. 처음부터 다시 만드는 게 아니라 기존 모델을 계속 업그레이드.
  • 한나 버전: 유튜브 채널 처음부터 새로 파는 게 아니라, 기존 채널에 계속 영상 올리면서 성장시키는 거야. 쌓인 구독자(학습된 지식)는 유지하면서 새 콘텐츠(데이터)만 추가해.

"Epigenetics (후생유전학)"이 뭐야?

  • 전문가 설명: DNA 서열 자체는 바뀌지 않지만, 유전자 발현 방식이 환경·생활습관에 의해 변하는 현상. 어떤 유전자를 켜고 끌지를 결정하는 메커니즘.
  • 한나 버전: 같은 콘텐츠(DNA)라도 어떤 플랫폼(환경)에서 올리느냐에 따라 성과(유전자 발현)가 달라지는 거야. 콘텐츠 자체는 같은데 틱톡에선 터지고 유튜브에선 묻히는 것처럼.

"Low-hanging Fruit (낮게 열린 과실)"이 뭐야?

  • 전문가 설명: 노력 대비 쉽게 얻을 수 있는 성과. 나무에서 손 닿는 낮은 곳에 달린 과일처럼 쉽게 딸 수 있는 기회.
  • 한나 버전: 아직 아무도 숏폼으로 안 만든 인기 주제를 내가 먼저 만드는 거야. 경쟁이 없으니까 적은 노력으로 큰 효과. 지금 AI가 수학·과학·보안 쪽에서 이런 "쉬운 과실"을 따고 있다는 거야.

"Mythos"가 뭐야?

  • 전문가 설명: Anthropic의 비공개 초거대 AI 모델. 파라미터 수가 10T(조)로 추정되며, 사이버 보안 위험 때문에 일반 공개 안 하고 일부 기관에만 얼리 액세스 제공 중.
  • 한나 버전: Anthropic이 "이건 너무 강력해서 아무한테나 못 줘"라고 선언한 최신 모델이야. 아직 팔로워한테 공개 안 한 극비 콘텐츠 같은 느낌 — 그것만으로도 화제가 돼버린 마케팅 홈런이지.

"mRNA 백신 / 개인화 정밀의료"가 뭐야?

  • 전문가 설명: 개인의 유전자 데이터를 분석해 그 사람에게 맞는 맞춤형 치료제나 백신을 만드는 의료 기술. mRNA로 몸에 특정 단백질을 만들게 지시해 면역 반응을 유도.
  • 한나 버전: 대중한테 파는 기성품 옷이 아니라, 내 몸 치수 딱 맞게 만든 맞춤복 치료제야. COVID 백신이 스파이크 단백질 설계도(mRNA)를 넣은 것처럼, 내 암세포의 단백질 설계도를 넣어서 면역세포가 암을 잡아먹게 만드는 거야.
🔥 노정석 어록 모음

"지금 일어나는 모든 일들의 본질을 보면 사람의 기여분이 거의 없어요. 대부분 다 모델이 이미 가지고 있을 거라고 추정하는 모델의 과잉 능력, capability overhang. 그 능력을 누가 빨리 잘 꺼내 쓰느냐의 지금 싸움이거든요."

분위기: 담담하고 확신에 찬 톤. 충격적인 말인데 아무렇지 않게 말해서 더 무서워.

한나 풀이: "더 좋은 AI 만들기 싸움"이 아니라 "이미 있는 AI 잘 쓰기 싸움"이라는 거야. 지금 틱톡 알고리즘이 이미 엄청난데 그걸 제대로 쓰는 크리에이터가 몇 명 없는 것처럼 — AI도 마찬가지야. 새 모델 나오길 기다리지 말고, 지금 있는 거 얼마나 깊이 쓰느냐가 경쟁력이야.

"안에 있는 저 단어들. 그러면 저기는 화학과, 생화학과, biology, 이런 것들이 다 융합돼야 저 term들이 들어오거든요. 그러면 그 도메인에 있는 사람들이 얘기하는 용어들이 귀에 안 박히면 그거 그냥 새 도메인이에요."

분위기: 차분하게 진단하는 톤. "이게 곧 기회야"라고 바로 연결해줘서 희망적이면서도 냉정해.

한나 풀이: 어렵게 들리는 분야가 오히려 진입 장벽이고 = 경쟁자가 없는 블루오션이야. 한나가 뷰티 영상에서 성분 얘기 처음 시작할 때 어렵게 느껴졌어도 공부하니까 차별점이 됐잖아. 그 원리랑 같아 — 귀에 안 박히는 용어가 있는 도메인, 그게 지금 AI 시대의 블루오션이야.

"슈퍼인텔리전스의 capability overhang에 기반한 그냥 서비스업에 불과하다. 우리가 무언가 어마어마한 IP를 만들어서 그 IP 가지고 뭔가를 이렇게 포지션을 누릴 만한 그런 사업은 앞으로는 조금씩 조금씩 계속 줄어들지 않을까."

분위기: 한숨 섞인 현실 진단. 달콤한 거짓 위안 없이 그냥 팩트로 때려.

한나 풀이: 예전엔 독보적인 콘텐츠 포맷 만들면 그게 IP가 됐어. 근데 AI가 포맷을 복제하는 속도가 너무 빨라졌어. 이제 "내가 만든 공식"이 IP가 되기 어려운 시대야. 대신 "내가 누구와 어떤 신뢰를 쌓았느냐" — 팔로워와의 관계 자체가 진짜 자산이 되는 거야.

🎬 한나 적용 포인트

1) 70일 주기로 "AI 툴 업데이트 리뷰" 콘텐츠를 정례화해봐 Claude, ChatGPT, Gemini 다 70일 단위로 주요 모델이 바뀌어. 매 업데이트마다 "크리에이터 입장에서 달라진 점"을 정리하는 숏폼 시리즈를 만들어봐. 알고리즘 탈 수 있는 키워드(업데이트, 새 기능, 비교)도 풍부하고, 네가 AI 트렌드 최전선에 있다는 포지셔닝도 돼.

2) "Claude Design으로 내 브랜드 키트 만들기" 과정 영상 찍어봐 Claude Design이 Figma를 흔들고 있어. 크리에이터한테 Figma는 진입 장벽이 높았는데, Claude Design은 텍스트로 UI·디자인 에셋을 뚝딱 만들어. 네가 직접 써보면서 "이렇게 브랜드 컬러·로고·배너를 5분 만에 만들었어" 하는 리얼 과정 영상은 크리에이터 커뮤니티에서 빵 터질 거야.

3) 네가 잘 아는 분야 + AI 조합으로 "언번들링" 사업 아이디어 적어봐 노정석이 말한 언번들링 전략 — 고급 AI 기능을 특정 타겟에게 쉽게 풀어주는 사업이야. 한나가 콘텐츠·마케팅에서 10년 경험 있잖아. "뷰티 브랜드 담당자용 AI 마케팅 세팅 서비스"나 "인플루언서를 위한 AI 기획 코칭" 같은 니치 B2B 서비스를 AI로 자동화해서 파는 게 지금 가장 현실적인 타이밍이야. 오늘 아이디어 10개만 적어봐.

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