클로드 코드와 코덱스는 본래 코드를 짜는 도구다. 그런데 두 도구를 만든 앤트로픽과 오픈AI가 최근 내놓은 계획을 보면, 이제는 코드뿐 아니라 메일을 정리하고 일정을 챙기고 문서를 다루는 일까지 맡으려 한다. 코딩을 돕던 창이 사용자의 하루 업무 전체로 넓어지고 있다.

두 회사가 같은 곳을 향해 달린다

한 회사만 그런 게 아니다. 앤트로픽은 최근 상시 작동 에이전트 ‘콘웨이(Conway)’의 윤곽을 드러냈다. 한 번 답하고 끝나는 도구가 아니라, 전용 작업 공간에서 계속 돌아가다가 필요할 때 스스로 깨어나 일을 처리한다. 메일과 일정, 코드 저장소를 살펴 사용자에게 먼저 말을 거는 비서 ‘오빗(Orbit)’도 함께 만들고 있다. 오픈AI도 비슷한 시기에 개발자용 코드 도구 코덱스(Codex)를 챗GPT에 합쳐 일반 직장인까지 끌어안았다. 두 회사가 거의 같은 주에, 같은 방향으로 움직인 셈이다.

영역별로 나란히 놓고 보면, 두 회사가 같은 칸을 하나씩 채우고 있다는 게 한눈에 보인다.

코딩에서 출발해 일상 업무 비서로, 다시 사이버 보안으로 칸을 넓혀간다. 방식은 다르다. 앤트로픽은 클로드를 용도별 에이전트로 나눠 묶고, 오픈AI는 챗GPT 하나에 모든 기능을 욱여넣는다. 가는 길은 달라도 노리는 자리는 같다. 사용자가 하루를 통째로 자기 울타리 안에서 보내게 만드는 것이다.

왜 둘 다 플랫폼으로 달려가는가

방향이 같으니 그 속내가 궁금해진다. 두 회사가 약속이나 한 듯 모델에서 플랫폼으로 무게를 옮기는 데는 세 가지 사정이 맞물려 있다.

먼저 상장이다. 앤트로픽은 6월 초 미국 증권거래위원회(SEC)에 상장을 비공개로 신청했고, 기업가치 9,650억 달러를 인정받아 오픈AI(8,520억 달러)를 처음으로 앞질렀다. 상장을 앞둔 회사가 가장 신경 쓰는 건 매달 꾸준히 들어오는 매출이다. 모델을 한 번 파는 것보다, 사용자를 플랫폼에 붙들어 두고 다달이 돈을 받는 쪽이 회사 가치를 훨씬 높게 평가받는다.

다음은 견제다. 코딩과 기업 시장에서 앤트로픽에 밀리자, 오픈AI는 챗GPT를 만능 앱으로 키워 같은 자리를 파고든다. 한쪽이 비서를 내놓으면 다른 쪽도 비서를, 한쪽이 보안에 손대면 다른 쪽도 곧장 보안에 손댄다. 상대가 채운 칸을 그대로 따라 채우며 쫓고 쫓기는 형국이다.

마지막은 돈이다. 두 회사 모두 막대한 적자를 견디며 모델을 키워 왔다. 오픈AI는 2029년까지 적자가 누적 440억 달러에 이를 수 있다고 투자자에게 털어놓은 바 있다. 모델을 한 번씩 파는 것만으로는 이 구멍을 메우지 못한다. 그래서 사용자를 플랫폼 안에 오래 붙들어 두고 한 사람당 매출을 끌어올리는 길을 택했다. 구글마저 흩어진 도구를 하나로 묶는 ‘안티그래비티’를 내놓았으니, 통합은 한 회사의 결정이 아니라 업계 전체가 향하는 흐름이 됐다.

사용자에게는 무엇이 달라지는가

편한 점은 분명하다. 메일과 일정, 코드와 문서를 한자리에서 다루니 이 창 저 창 옮겨 다닐 일이 없다. 걸리는 건 두 가지, 비용과 유연성이다.

비용부터 보자. 상시 작동 에이전트는 시키지 않아도 알아서 움직인다. 챗봇은 물어볼 때만 토큰을 쓰지만, 이런 에이전트는 뒤에서 쉬지 않고 돌면서 토큰을 소모한다. 얼마나 쓰는지 눈에 보이지 않으니 청구서가 얼마 나올지 가늠하기 어렵다. 지난 글 코딩 1위를 내준 자리에 놓인 카드에서 같은 작업에 토큰이 두 배 가까이 늘었다는 측정을 짚었는데, 에이전트가 알아서 더 자주 부를수록 그 격차는 더 벌어진다.

유연성, 곧 언제든 갈아탈 수 있는 여지는 더 빠르게 줄어든다. AI 도구를 바꾸는 건 앱 하나 갈아 끼우는 일이 아니다. 손에 익은 명령 방식, 짜둔 자동화 스크립트, 팀이 맞춰 둔 작업 흐름이 한 플랫폼에 얽혀 있으면, 다른 곳으로 옮기는 순간 그 모두를 처음부터 다시 짜야 한다. 모델이야 메뉴에서 한 번 누르면 바뀌지만, 플랫폼은 그렇게 안 된다. 편해질수록 떠나기 어려워진다.

한국은 사정이 더 답답하다. 이 플랫폼 다툼에 내놓을 카드가 없다. 모델 하나라면 국산을 찾아볼 수도 있지만, 하루 업무를 통째로 감싸는 플랫폼에는 마땅한 국산이 없다. 코딩 도구든 업무 비서든, 한국의 개발자와 기업이 결국 기댈 곳은 미국 두 회사의 울타리 둘 중 하나다.

갈아탈 수 있는 자리를 남겨두는 일

그렇다고 이 흐름을 등질 일은 아니다. 알아서 일을 챙기는 비서는 분명 편하고, 손이 덜 간다. 다만 편해지는 만큼 묶인다는 사실을 같이 기억하면 된다. 이 분야에서 일하는 한국 사람이라면, 지금 스스로에게 물어볼 건 하나다. 내 일 가운데 무엇을 한 플랫폼에 깊이 맡기고, 무엇을 언제든 떼어 옮길 수 있게 남겨 둘 것인가.

시리즈 [알파고10년 기획-5]에서 적은 자세는 플랫폼 시대에도 변함없다. 변화에 뒤처지지도, 한곳에 매이지도 않는다. 모델이 무엇으로 바뀌든, 플랫폼이 어디로 가든, 언제든 갈아탈 구석 하나를 남겨 둔 사람이 다음 청구서 앞에서도, 다음 종속 앞에서도 가장 자유롭다.

한 걸음 더 — 종속은 이미 국가 차원으로 번지고 있다

개인과 기업 이야기를 했지만, 이 문제는 이미 국가 차원으로도 번지기 시작했다. 가장 먼저 불거진 곳이 보안이다. 앤트로픽이 내놓은 보안 모델 미소스는 출시 두 달 만에 전 세계 150개 기관으로 퍼졌는데, 그 명단에 삼성과 SK하이닉스, SK텔레콤, 그리고 한국 정부 기관이 들어 있다. 한 번 뚫리면 온 국민이 영향을 받는 전력·통신·반도체를 지키는 자리에, 국산이 아닌 해외 AI가 들어앉은 셈이다.

정부도 위기를 느꼈다. 지난달 말 과학기술정보통신부는 “해외 AI 보안에 종속되면 국가 안보가 흔들린다”며, 2027년부터 한국형 보안 체계를 직접 만들겠다고 밝혔다. 개인이 쓰는 코딩 도구는 마음에 안 들면 갈아타면 그만이지만, 국가의 핵심 시설을 지키는 보안은 한 번 맡기고 나면 발을 빼기가 훨씬 어렵다. 보안에서 먼저 터졌을 뿐, 코딩과 일상 업무라고 안전하란 법은 없다.

결국 같은 흐름이 개인의 책상에서 기업의 사무실로, 다시 국가의 기간 시설로 차례차례 올라오고 있다. 두 미국 회사가 통합 플랫폼의 칸을 마저 채우는 동안, 한국은 일반 사용자부터 정부까지 각자의 자리에서 이 흐름을 눈여겨봐야 한다. 어떤 기능을 들이고 어디까지 맡길지, 갈아탈 여지를 어디에 남겨 둘지를 지금부터 따져 두는 쪽이 다음 국면에서 덜 끌려간다. 미소스 같은 모델의 일반 공개가 예고된 만큼, 이 지형도가 앞으로 몇 달 사이 또 어떻게 다시 그려질지는 계속 지켜볼 일이다.

본 콘텐츠는 검색 및 뉴스, 보고서 등 공개된 다양한 정보를 바탕으로 작성한 전문가적 견해이며, 실제 비즈니스 의사결정이나 실행 시에는 반드시 해당 분야 전문가의 자문을 구하시기 바랍니다.

참고자료

• ITWorld, “오픈AI, 사이버 방어 플랫폼 ‘데이브레이크’ 공개…앤트로픽 ‘미토스’ 대항마”, 2026.05.13
• CIO, “분산된 AI 개발 도구 하나로…구글 ‘안티그래비티 2.0’ 전략 공개”, 2026.05
• AI타임스, “앤트로픽, 상시 에이전트 ‘콘웨이’ 개발…플랫폼 진화 시동”, 2026.06.01
• 뉴시스, “내년 한국형 미토스 나온다…’해외 AI보안 종속됐다가는 국가 안보 흔들'”, 2026.05.30
• AI타임스, “오픈AI, 사무직 겨냥 ‘코덱스’ 대규모 업데이트…’클로드 코워크’에 맞불”, 2026.06.03
• AI타임스, “앤트로픽, ‘미소스’ 전 세계 150개 조직으로 확대…삼성·SK 포함”, 2026.06.03

게시물 코딩 도구가 내 일정표를 들여다본다? — AI 경쟁이 옮겨가는 다음 전장이 Value Chain of Life에 처음 등장했습니다.

신입의 비중이 12.4%로 줄었다

온라인 채용 플랫폼 원티드랩이 2025년 12월 발표한 ‘2026 채용 트렌드 서베이’를 보면 변화의 모양이 분명하다. 국내 153개 기업 인사담당자가 응답한 결과, 2026년에 가장 집중적으로 채용할 연차는 4~7년차로 49.7%, 절반 가까이였다. 1~3년차는 19.6%, 8~11년차는 17.6%, 신입은 12.4%였다. 12~15년차는 0.7%에 불과했다. 직무 중에서는 개발이 28.1%로 1위였고, 인재상에서는 ‘AI·데이터 활용 역량’이 직무와 무관하게 24.2%로 네 번째로 높게 꼽혔다.

같은 시기 신입·인턴 채용 플랫폼 캐치가 2024년과 2025년 자사 사이트의 대기업 정규직 신입 채용 공고를 비교한 자료는 또 다른 단면을 보여준다. 2024년 3,741건이었던 공고가 2025년 2,145건으로 줄어 43% 감소했다. 인턴·계약직 포함 전체 신입 채용 공고는 34% 감소였으니, 정규직 신입의 감소가 9%포인트 더 가팔랐다. 사다리의 첫 칸이 두 자리수에서 한 자리수로 좁아진 셈이고, 그 좁아진 칸 중에서도 가장 안정적인 자리는 더 빠르게 사라졌다.

사다리의 첫 칸이 사라지면 5~10년 뒤 허리도 비어버린다

신입 12.4%라는 숫자가 가지는 무게는 당장의 채용 위축에 그치지 않는다. 신입 1명이 4~7년차 즉시 전력으로 자라기까지 평균 4~7년이 걸린다. 2026년에 12.4%만 뽑힌 신입이, 4~7년 뒤 시장에 공급될 즉시 전력의 모집단이 된다는 뜻이다. 같은 해 49.7% 비중으로 가장 많이 빠져나간 4~7년차의 자리를 그 뒤를 이어야 할 인력이 채울 수 있을 만큼 충분히 양성되지 않는 구조다.

3편 vibe coding 14개월의 후폭풍이 인용한 한 중견 SW 기업의 사례도 같은 맥락이다. 창립 25년 만에 처음으로 개발직 신입을 한 명도 뽑지 않았다는 보도였다. 크래프톤은 신규 채용을 중단하면서 매년 300억 원을 AI 툴 예산으로 잡았다. 한 해 신입 0명이 누적되면 4~7년 뒤의 4~7년차도 0명에 가까워진다. AI 도구가 만든 단기 효율이 인재 사다리의 허리 칸을 비워가는 흐름이, 한국 IT 산업의 5년에서 10년 뒤를 미리 결정짓고 있다. 단기 절감이 장기 기술부채로 돌아오는 구조다.

AI 제공사의 출혈경쟁과 종속의 두 얼굴

4편에서 본 시장·앱 분석 기업 와이즈앱·리테일의 데이터를 다른 각도에서 다시 보면, 한국 시장의 흐름이 단순한 성장이 아니라 다극화임이 드러난다. 챗GPT 2,345만 명, 제미나이 845만 명, 클로드 241만 명. 1년 만에 클로드가 1,148%, 제미나이가 1,034% 성장하는 동안 챗GPT는 34% 성장에 머물렀다. 한국 사용자는 이미 본능적으로 한 도구에만 묶이지 않고 분산하는 방향으로 움직였다.

문제는 기업과 개발자가 같은 분산 흐름을 따라가지 못할 때 발생한다. 4편이 정리한 앤트로픽의 4월과 5월 회수 시계열, 즉 외부 AI 에이전트 도구 오픈클로(OpenClaw) 차단, 토크나이저 변경, Pro 요금제 클로드 코드 제거 시도, Agent SDK 분리는 한 가지를 분명히 보여줬다. AI 제공사가 인프라 비용 압박에 직면하면 가격 정책은 사용자가 바꿀 수 없는 속도로 바뀐다. 4월 23일 자 Anthropic IPO 레이스의 그늘에서 짚었던 표현을 다시 빌리면, 대안이 있을 때 이탈 결정은 빠르다. 한 도구에만 워크플로우를 묶어둔 조직과 개발자는 그 변화에 그대로 청구서로 노출된다. 출혈경쟁의 끝에서 살아남은 제공사가 누구든, 그 제공사에만 종속된 쪽이 첫 번째 청구서를 받는다.

닷컴 버블 붕괴와의 결정적 차이

지금의 풍경을 2000년대 초 닷컴 버블 붕괴와 비교하는 시선도 있다. 그때도 IT 산업의 대량 해고와 신규 채용 위축이 있었고, 산업이 한 차례 정리된 뒤 새 사이클이 시작됐다. 같은 사이클이 또 도는 것 아니냐는 해석이다.

다만 결정적 차이가 하나 있다. 닷컴 버블 시기에는 코드를 쓰는 방식 자체는 그대로였다. 회사가 줄어들었을 뿐, 살아남은 개발자가 일하는 방식, 즉 요구사항을 읽고 설계하고 코드를 쓰고 검토하고 배포하는 흐름은 변하지 않았다. 그래서 시장이 회복되자 같은 방식의 일자리가 다시 열렸다.

지금은 코드를 쓰는 방식 자체가 변하고 있다. 신입이 코드를 쓰며 배우던 학습 메커니즘이 AI 코딩 도구로 대체되면서, 코드를 쓰는 사람이 줄면 코드를 읽고 이해하는 사람도 같이 줄어드는 구조다. 사이클이 돌아 시장이 다시 열렸을 때, 그때 회복된 자리에 들어갈 인력이 어떻게 양성됐는지가 닷컴 시기와 다른 변수다. 이 변수에 답을 준비하지 않으면, 시장이 회복돼도 그 자리에 들어갈 사람이 없다.

시니어가 마주한 두 갈래

이 환경에서 시니어 개발자는 두 갈래를 마주한다. 한쪽은 AI 도구를 빠르게 받아들이고 자기 작업에 통합한 시니어다. 코드 생성과 검토, 문서 작성, 디버깅의 속도가 크게 빨라지면서 같은 시간에 더 많은 결과물을 낸다. 다른 한쪽은 AI 도구를 거부하거나 미루는 시니어다. 기존 방식의 안정성을 지키지만, 같은 작업을 더 오래 걸려서 처리하면서 점차 시장 평균에서 멀어진다.

둘 다 함정이 있다. AI를 적극 활용하는 시니어는 도구의 가격 정책과 정책 변경에 직접 노출된다. 도구가 갑자기 비싸지거나 사용 한도가 좁아지면 작업 흐름 전체가 흔들린다. AI를 거부하는 시니어는 종속의 위험은 없지만 변화의 속도에서 점점 뒤로 처진다. 답은 둘 사이의 균형이다. 도구를 능숙하게 다루되, 그 도구가 바뀌어도 작업이 유지될 수 있게 받쳐주는 기술 지식의 토대를 같이 쌓아두는 자세다. 도구 위에 토대가 있어야 도구가 바뀔 때 토대만 들고 옮겨갈 수 있다.

신입 개발자에게 — 사다리의 첫 칸을 어디서 찾을까

신입 개발자 입장에서는 채용 자체가 줄어든 시장에서 첫 칸을 찾는 일이 쉽지 않다. 다만 12.4%라는 비중이 0%는 아니라는 점은 분명하다. 그 12.4%에 들어가기 위해 필요한 건 두 가지를 동시에 잡는 일이다.

하나는 AI 도구를 빠르고 능숙하게 다루는 능력이다. 앤트로픽의 클로드 코드든, OpenAI의 코드 도구 코덱스(Codex)든, 구글의 제미나이 코드 어시스트든, 도구의 흐름을 따라가는 속도가 그 자체로 채용 시 변별력이 된다. 다른 하나는 그 도구 위에 자기 기술 지식의 토대를 쌓는 일이다. 도구는 1년에 두세 번 바뀌고, 가격 정책은 한 달에도 여러 번 바뀐다. 도구가 바뀌어도 자기 작업이 유지되려면, 자료구조와 알고리즘과 시스템 설계 같은 도구와 무관한 기본기를 같이 가지고 있어야 한다. 한 도구의 명령어 사전을 외운 사람이 아니라, 새 도구가 나왔을 때 그 도구의 명령어 사전을 1주일 만에 익힐 수 있는 사람이 12.4% 안에 들어간다.

알파고 10년의 마지막 풍경, 그리고 다음 10년

이 시리즈는 2016년 3월 알파고와 이세돌의 다섯 경기에서 시작해 2026년 봄 한국 사용자가 받게 될 청구서에서 멈췄다. 10년의 곡선은 양 끝이 정반대 방향을 가리킨다. 1편의 한쪽 끝은 정부가 첨단학과 정원을 1,829명까지 늘리고 부트캠프에 4,000명이 몰리던 풀 베팅의 시작이었고, 2편의 정점을 지나 3편의 후폭풍을 거쳐 4편의 청구서에 닿는 다른 쪽 끝은 같은 사이클의 비용 회수가 시작되는 자리다.

변화에 뒤쳐지지 않는다는 명제와 종속되지 않는다는 명제는, 사실 같은 명제의 두 표현이다. 흐름을 보는 눈만 있으면 두 가지는 자연스럽게 같이 풀린다. 도구를 빨리 익히되 도구 위에 자기 기술 지식을 같이 쌓고, 한 제공사에만 워크플로우를 묶지 않으면서도 시장에서 가장 빠른 도구를 알고 있어야 한다는 두 줄짜리 자세가 다음 10년의 출발점이다.

알파고가 한국에 던진 첫 질문은 인간이 기계를 이길 수 있느냐였다. 10년이 지나 같은 자리에서 한국 개발자가 마주한 질문은 더 단순하고 더 무겁다. 누가 어떤 도구를 가지고 있는가가 아니라, 그 도구가 바뀌어도 자기 일이 흔들리지 않는가다. 4편의 청구서에 답하는 자리, 시리즈가 멈추는 자리에서 이 질문을 남긴다.

본 콘텐츠는 검색 및 뉴스, 보고서 등 공개된 다양한 정보를 바탕으로 작성한 전문가적 견해이며, 실제 비즈니스 의사결정이나 실행 시에는 반드시 해당 분야 전문가의 자문을 구하시기 바랍니다.

참고 자료

• 원티드랩, “2026 채용 트렌드 서베이”, 2025.12.08
• 아시아타임, “기업 10곳 중 7곳 내년 채용 규모 유지하거나 늘릴 계획”, 2025.12.08
• ZDNet 코리아, “일할 자리가 없다… 대기업 정규직 신입 얼마나 줄었길래”, 2025.12.24
• 와이즈앱·리테일, “챗GPT, 제미나이, 클로드 앱 사용자 역대 최대”, 2026.05
• 지디넷코리아, “챗GPT 1위는 그대로인데 클로드 사용자가 1년 새 12배 폭증한 이유”, 2026.05.20
• 서울신문, “한국 신입 개발자 9,000명 감소 vs 3년 이상 경력 4만 2,000명 증가”, 2026.01.06
• AI타임스, “앤트로픽, 데이터센터 임대료로 스페이스X에 매달 1.9조 지불”, 2026.05.21
• 매일경제, “인공지능 과부하로 잦은 먹통 … 클로드 1년 중 5일 블랙아웃”, 2026.05.17

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