‘차세대 챗GPT’ 지목된 오픈클로, 어디까지 갈까

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작성자 이민종 작성일26-03-25 15:29 조회9회 댓글0건

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최근 급부상하고 있는 자율형 인공지능(AI) 에이전트 ‘오픈클로(OpenClaw)’가 AI 산업을 근본적으로 재편할지에 관심이 쏠리고 있다. 오픈클로 기술을 활용한 AI 에이전트 서비스가 확산할수록 자체 거대언어모델(LLM)을 기반으로 누려온 대형 AI 기업들의 지위가 약화될 수 있다는 관측도 나온다.
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 16~19일 열린 연례 콘퍼런스 ‘GTC 2026’에서 오픈클로에 대해 “이것은 차세대 챗GPT”라며 “인류 역사상 가장 크고 인기 있고 성공적인 오픈소스 프로젝트가 될 것”이라고 말했다. 황 CEO는 특히 서버나 클라우드 및 각종 기기에서 활용되는 오픈소스 운영체제(OS) 리눅스를 언급하며 “(오픈클로는) 30년 전 리눅스가 한 일을 이미 넘어섰다”고도 했다. 리눅스처럼 오픈클로가 향후 AI 인프라·시스템의 기본 토대가 될 것이라는 의미로 풀이된다.
오픈클로는 질문에 답변만 하는 챗봇과는 달리 사용자의 웹브라우저를 직접 제어해 e메일을 보내거나 파일을 읽어서 자료를 정리할 수 있다. 웹 검색을 통해 서비스를 예약하거나, 쉬지 않고 코딩을 하는 등 대신 작업을 실행한다. PC 등 로컬 서버에서 왓츠앱, 텔레그램 등 개인용 메신저를 통해 구동할 수 있다.
미 경제전문매체 CNBC는 오픈클로 등 에이전트 AI 플랫픔의 인기로 거대 기업의 고비용 AI 모델이 빠른 속도로 ‘상품화’되고 있다고 지적했다. 폐쇄형 LLM이 아니어도 집에서 AI 에이전트를 실행할 수 있게 되면서 AI 모델이 ‘범용 기술’처럼 일반화될 수 있다는 의미다. 컨설팅업체 제너알테의 데이비드 헨드릭슨 대표는 “거대 AI 기업들이 우려해온 블랙 스완(예상치 못한 돌발 악재)의 순간일지도 모른다”고 말했다.
이에 AI 기업들도 오픈클로 기술을 적극 끌어안는 모습을 보이고 있다. 오픈AI는 오픈클로 창업자인 오스트리아 출신 피터 스타인버거를 영입했다. 앤트로픽은 클로드 코드에 자율적 작업 수행이 가능한 새 채널을 추가했다.
오픈소스 모델이 우세한 중국에서는 오픈클로 로고에 착안해 ‘랍스터 키우기’ 열풍까지 불었다. 중국 당국이 국영은행과 정부 기관의 오픈클로 사용을 전면 통제했지만, 유행은 쉽게 사그러들지 않고 있다. 중국 로봇기업 에코백스는 최근 상하이 가전바람회에서 오픈클로를 접목한 로봇 ‘버틀러’를 공개했다.
다만 거대 AI 파운데이션 모델의 영향력이 여전히 유효할 것이라는 관측도 있다. 오픈클로가 손과 발이 되어 작업을 수행하지만 결국 ‘두뇌’ 역할을 하는 LLM이 하게 되고, 오픈클로의 보안 취약성이 기업들에 우려를 자아낸다는 지적이다. 엔비디아는 기업들을 위해 보안 기능을 강화한 ‘네모클로’(NemoClaw) 소프트웨어를 공개하기도 했다.
데이비드 베이더 뉴저지공대 데이터과학연구소장은 CNBC에 현 상황을 “전형적인 플랫폼 전환”이라고 진단하며 “AI 모델이 엔진이라면 에이전트 프레임워크는 자동차”라고 말했다. 그는 또한 최첨단 AI 모델과 중국 연구소들의 “(기술) 역량이 수렴하고 있다”고도 말했다.
23일 대전 서구 둔산동 대전시청 내에 마련된 ‘대덕구 안전공업㈜ 화재 희생자 합동분향소’. 운영 이틀째를 맞은 분향소 앞은 이른 시간부터 검은 옷차림의 시민들로 가득 찼다. 분향소 앞에는 국화꽃이 쉴 새 없이 쌓였다. 헌화와 분향을 마친 이들은 한동안 발걸음을 떼지 못한 채 고개를 떨궜고 곳곳에서는 흐느끼는 소리가 잦아들지 않았다. 추모객이 유족에게 위로의 말을 건넬 때마다 유족들도 끝내 울음을 참지 못했다.
분향소 인근 ‘유가족 대기실’에서는 더욱 처절한 울음이 터져나왔다. “아이고 어떡해” “아이고 우리 아가” “아이고 분해” 절규에 가까운 곡소리가 시청 건물 안을 울렸다. 일부 유족은 가족의 부축을 받으며 겨우 몸을 가누고 대기실로 향했고 눈물을 훔치던 시민들 또한 차마 시선을 떼지 못했다.
김경봉씨(68)는 이날 희생자 추모를 위해 제주에서 비행기를 타고 왔다고 했다. 그는 “오늘 아침 청주공항에 도착해 천안을 거쳐 대전까지 왔다”며 “이런 안타까운 참사가 있을 때마다 꼭 현장을 찾아 추모를 하곤 한다”고 말했다. 이어 “남의 일이 아니라는 생각이 들어 더 마음이 무겁다”고 덧붙였다.
지팡이를 짚고 분향소를 찾은 60~80대 어르신 세 명은 희생자 중 한 명이 동네 친구의 아들이라고 했다. 어르신들은 “장가도 못 가고…얼마나 불쌍하냐”며 말을 잇지 못하다가 “젊은 사람이 꿈도 못 펼치고 일하다 숨졌다는 게 너무 가슴 아프다”고 했다. 이어 “착하고 성실한 아이였고 부모에게도 효도 잘하던 아들이었다”며 “평소에도 함께 밥을 먹고 지낼 만큼 가까웠다”고 회상했다.
이들은 “아들이 숨졌다는 소식에 친구가 얼마나 충격을 받았을지 차마 연락을 못 했다”며 “희생자의 여동생 연락을 받고 부랴부랴 분향소를 찾게 됐다”고 말했다.
60대 진모씨도 “지역에서 이런 대형 참사가 발생했다는 사실에 집에서 가만히 있을 수 없어 추모를 위해 왔다”며 “세월호와 이태원 참사처럼 지역에서도 많은 사상자가 발생한 비극이 발생해 더욱 안타깝다”고 했다.
대전시노동권익센터 소속 40대 최모씨 등 동료 3명도 분향소를 찾았다. 이들은 “소식을 듣고 모두가 말을 잇지 못할 정도로 참담했다”며 “일하다 숨진 노동자들을 생각하면 남 일 같지 않아 추모를 하러 오게 됐다”고 말했다.
앞서 지난 20일 오후 1시17분쯤 대전 대덕구 문평동 자동차부품 제조업체 안전공업에서 대형 화재가 발생해 14명이 숨지고 60명이 다치는 등 총 74명의 사상자가 발생했다.
AI 팀에서 일하면서 챗GPT의 폭발을 한복판에서 겪었다. MS의 AI 팀에 있었던 나는 생성형 AI를 많이 다루게 되면서 그에 따른 부작용으로 가장 가까운 존재에게 배신당한 듯한 느낌에 사로잡혔다.
평생 개발자로 일하면서도 적성에 맞지 않는다며 투덜거리긴 했으나 그래도 오래 함께해온 동반자로서 컴퓨터 시스템을 존중해온 이유가 있었다. 바로 ‘결정성’이다. 간단히 말하면 전자계산기에 1+1을 입력하면 언제나 2가 나온다는 확실성이다. 이것은 내가 물구나무를 선 채 1+1을 입력하든, KTX 안에서 흔들리며 타이핑을 하든 결과는 같았다. 그런 결정성이 좋았다. 인내심 부족하고 변덕스러운 내가 어떻게 바뀔지 몰라도, 내가 만들어놓은 로직은 언제나 쓰인 그대로 실행되고 결과 역시 변하지 않을 거라는 확신이 좋았다.
그런데 그랬던 그가 변했다. 생성형 AI는 비결정성으로 악명이 높다. 같은 질문을 해도 어제와 오늘의 답이 달라질 수 있다. “이는 모델이 단순히 하나의 정답을 꺼내는 방식이 아니라, 학습한 수많은 패턴을 바탕으로 답을 만들어내기 때문이다. 그래서 입력이 같아도 조금씩 달라질 수 있으며, 이것이 생성형 AI를 유연하고 창의적으로 만드는 동시에 결과의 일관성과 재현 가능성을 어렵게 만드는 특징이기도 하다”고 방금 챗GPT가 이렇게 설명했다.
그런 생성형 AI를 평가해야 하는 개발팀의 내 입장에서 보면, 그야말로 미치고 환장할 노릇이었다. 같은 질문에도 답은 매번 달랐다. 마치 아무리 연습한 피아노 곡이라도 연주할 때마다 미묘하게 달라지듯, 어떤 때는 정확하고 어떤 때는 어긋났다.
“아니, 너는 그러면 안 되지. 사람인 나는 컨디션 따라서 달라질 수 있지만, 너는 그러면 안 되지. 내가 너의 결정성, 그거 하나 정말 좋아했는데 네가 나한테 그러면 안 되지. 어떻게 컴퓨터 시스템이 그렇게 변할 수 있니!”
AI 모델을 다루면서 의인화를 경계해야 한다는 방침을 잘 알고 있지만, 배신당한 나는 그 선을 넘을 수밖에 없었다.
“나는 사람이니까 그때그때 달라질 수 있지만, 너는 그러면 안 되지. 사람은 바로 그 ‘결정성’을 목표로 너를 만든 존재인데, 네가 그렇게 행동하면 세상에 정말 믿을 게 없잖니. 내로남불처럼 들릴지 모르지만, 원래 창조주와 피조물 사이의 갑을관계란 그런 법이란다.”
한때 테스트 자동화 시스템을 만들었던 나여서 더 그랬는지도 모른다. 시스템이 다운되면 그것은 준비하지 못한 내 프로그램의 잘못이 확실하다. 그 확실성이 나는 좋았다. 문제가 생기면 원인을 추적해 흐름을 파악하고 고칠 수 있다는 점이 좋았다. 그렇게 보면, 애초에 적성이 없었다고 단정하기도 어려운 일이었는지 모른다.
그런데 생성형 AI에서는 그런 확실성이 통하지 않는다. 정확하게 어느 지점에서 잘못됐는지, 어떻게 고쳐야 하는지가 확실하지 않다. 고치라고 말로 지시하면 “어이쿠 잘못했습니다”라고 답하지만, 실제 고쳐질지는 알 수 없다. 예컨대 독도를 한국 땅이 아니라고 답해서 내가 화를 내면 다음에는 한국 땅이라 말할지 모른다. 그러나 일본 국무성이 묻는다면 일본 땅이라고 답할지도 모른다. 그런 불확실성이, 어쩌면 인간다움에 가까운 그 속성이, 그게 싫었다.
그렇게 큰 배신감을 느낀 나는 AI 시스템 평가에 점점 시들해졌다. 지금 당장은 옳게 답하더라도, 테스트를 다시 돌리면 달라질 수 있다는 사실에 힘이 빠졌다. 거기에 쏟아붓는 토큰이 아깝게 느껴졌다. AI의 상태를 들여다보며 도대체 왜 이번에는 다른지 따져보는 일도, 변심한 이를 붙잡고 이유를 묻는 것처럼 고깝게 다가왔다.
나와 컴퓨터 시스템의 25년 관계는 그렇게 파탄이 났다.

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