OpenClaw 창업자가 말하는 미래: 앱의 80%는 사라진다
이번 설 연휴, 맥 미니(Mac mini) 품절 대란과 함께 영화 '아이언맨'의 인공지능 비서 '자비스'를 직접 구현할 수 있다는 소식이 큰 화제를 모았습니다. 그 열풍의 중심에는 바로 오픈소스 기반의 AI 에이전트인 '오픈 클로(OpenClaw)'가 있었습니다. 사실 시중에는 오픈 클로의 설치법이나 활용 사례를 다룬 콘텐츠가 넘쳐나지만
이번 설 연휴,
맥 미니(Mac mini) 품절 대란과 함께
영화 ‘아이언맨’의 인공지능 비서 ‘자비스’를 직접 구현할 수 있다는 소식이 큰 화제를 모았습니다.
그 열풍의 중심에는 바로 오픈소스 기반의 AI 에이전트인 ‘오픈 클로(OpenClaw)’가 있었습니다.
사실 시중에는
오픈 클로의 설치법이나 활용 사례를 다룬 콘텐츠가 넘쳐나지만,
정작 개발자가 어떤 철학으로 이 제품을 설계했는지에 대한 깊이 있는 정보는 찾아보기 어렵습니다.
이러한 갈증을 해소해 줄 특별한 대담 영상이 세계적인 스타트업 액셀러레이터 와이콤비네이터(YC)의 공식 유튜브 채널에 올라왔는데요.
오픈 클로를 만든 페터 슈타인베르거(Peter Steinberger)와
YC의 라파엘 샤드(Raphael Schaad)가 나눈 대화가 그것입니다.
클로드봇(Clawdbot), 몰트봇(Moltbot) 등 다섯 번이나 이름을 바꾼 이 프로젝트는 깃허브(GitHub)에서 순식간에 별(Star) 16만 개를 획득하며 전 세계 개발자 커뮤니티를 뒤흔들었습니다.
약 20분간 진행된 대담에는 오픈 클로의 탄생 배경과 그 이면에 숨겨진 개발자의 신념이 고스란히 담겨 있었습니다.
본지는 이 대담의 내용을 4가지 주제로 정리했습니다.
9초의 기적: AI가 스스로 문제를 해결했다
‘내 데이터는 내 것’ — 오픈 클로가 던지는 AI 데이터 주권 선언
‘앱의 80%는 사라진다’ — AI 에이전트가 다시 그리는 디지털 생태계
봇을 위한 규약 대신, 인간의 도구를 그대로 — MCP를 우회하다
이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.
1. 9초의 기적: AI가 스스로 문제를 해결했다
페터 슈타인베르거는 자신을 “은퇴했다가 다시 현업으로 돌아온 개발자”로 이날 소개했습니다.
깃허브(GitHub)에 40개가 넘는 프로젝트를 공개했을 만큼 베테랑 개발자인 페터.
사실 페터에게 “오픈 클로”는 거창한 목표로 시작한 프로젝트가 아니었습니다.
그의 개발 동기는 매우 단순했습니다. 컴퓨터에 무언가를 입력하면, 컴퓨터가 곧장 그 일을 처리해 주길 바랐을 뿐이었습니다.
사실 지난해 5~6월경 초기 버전을 만들었으나 결과물이 만족스럽지 않아 잠시 내려두었던 그는, 11월에 다시 필요를 느끼게 됩니다.
주방에 있으면서도 작업 중인 코딩이 끝났는지 확인하고 싶었던 것이 계기였습니다.
대신 5개월 만에 이 프로젝트에 다시 착수한 그는 이번에는 터미널에 복잡한 명령어를 입력하는 대신, 마치 친구와 대화하는 듯한 방식을 택했습니다.
다시 말해 사용자가 맥락 압축이나 세션 관리, 모델 선택 같은
기술적 세부 사항을 고민할 필요 없이 말만 걸면,
AI가 마우스와 키보드를 직접 제어해 업무를 처리하는 구조를 설계했습니다.
왓츠앱(WhatsApp)과 ‘클로드 코드(Claude Code)’를 연결하는 코드를 짜는 데는 단 한 시간이 걸렸고, 이것이 오픈 클로의 실질적인 출발점이 되었습니다.
사실 결정적인 오픈 클로가 만들어지는 전환점. 그 전환점은 여행 중에 찾아왔습니다.
생일 파티를 위해 방문한 모로코 마라케시는 인터넷 환경이 열악했습니다.
하지만 텍스트 기반인 왓츠앱 봇은 무리 없이 작동했고,
그는 이 봇을 활용해 식당을 검색하거나 메뉴판 사진을 번역하며 요긴하게 사용했습니다.
사건은 어느 날 길을 걷다 무심코 보낸 음성 메시지에서 시작되었습니다. 메시지를 보내는 순간, 그는 ‘이 기능은 구현한 적이 없으니 당연히 작동하지 않겠지’라고 생각했습니다.
하지만 10초 뒤, 봇의 답장이 도착했습니다.
봇은 확장자조차 없는 음성 메시지의 헤더를 분석해 파일 형식을 파악했고,
이를 FFmpeg(멀티미디어 처리 도구)으로 변환했습니다.
또한 로컬 환경에 음성 인식 프로그램(Whisper)이 없자, 시스템에 저장된 OpenAI API 키를 스스로 찾아내어 데이터를 받아왔습니다.
특히 모델을 새로 내려받으면 시간이 오래 걸릴 것이라는 점까지 계산해 가장 빠른 경로를 스스로 판단했습니다.
개발자인 슈타인베르거가 단 한 단계도 직접 구현하거나 의도하지 않은 과정이 단 9초 만에 벌어진 것입니다.
그럼 이러한 현상은 왜 벌어졌을까요?
페터는 이 현상이 가능했던 이유로