AI/OpenClaw(구 Moltbotbot, Clawdbot)

OpenClaw (구 Moltbot, 구 Clawdbot) 리뷰(11) : OpenClaw관련 소식 정리, 시장 반응 정리 (세상을 어떻게 뒤흔들고 있는지..)

안녕하세요! 갓대희 입니다.

10편까지 진지한 기술 가이드를 썼는데, 이번엔 좀 다른 이야기를 해보려 한다. OpenClaw가 세상을 어떻게 뒤흔들고 있는지, 그리고 이 열풍이 개발자에게 어떤 의미인지 깊이 있게 살펴보자.

정보 기준 시점: 2026년 2월 9일 (업데이트)
• 이 글의 통계와 반응은 해당 시점 기준이며, 빠르게 변할 수 있다.
• 최신 정보는 공식 채널에서 확인하자: GitHub, 공식 문서

HOT 네이버·카카오·당근, OpenClaw 사내 사용 전면 금지

2026년 2월 8일, 국내 3대 IT 기업이 동시에 OpenClaw의 사내 사용을 금지했다. 카카오 관계자는 "회사의 정보 자산 보호를 위해 사내망 및 업무용 기기에서 AI 에이전트 OpenClaw 사용을 제한했다"고 밝혔다.

보안 기업 Wiz 조사 결과 (핵심)

로그인 없이 핵심 데이터베이스 접근·수정 가능
약 35,000개 이메일 주소 및 비공개 메시지 노출
약 150만 개 API 토큰 평문 저장 상태로 노출
인증되지 않은 웹소켓 취약점 (CVE-2026-25253) - 토큰 탈취 가능
인터넷에 수천 개 공개 인스턴스 무방비 노출

출처: 머니투데이 출처: ZDNet Korea 출처: 서울경제

* 삼성전자·SK하이닉스는 2023년부터 외부 AI 모델의 사내망 사용을 원칙적으로 금지해왔다.
* 보안 기업 Zenity는 문서에 숨겨진 악성 명령으로 파일 탈취·삭제가 가능함을 시연했다.

OpenClaw(구 Moltbot) 시리즈

Part 1: 소개 및 설치 Part 2: 멀티채널 Part 3: 스킬 & 워크플로우 Part 4: 브라우저 자동화 Part 5: Memory Part 6: Ollama Part 7: 서버 배포 Part 8: ClawHub & MoltBook Part 9: Pi Agent Part 10: 프로덕션 보안 가이드 Part 11: 트렌드와 반응 총정리 (현재 글)

핵심 요약

Part A: 열풍의 현장
168K+ GitHub Stars: 5일 만에 66,000개 증가 (역대급 성장 속도)
커뮤니티 양극화: "AGI의 시작" vs "AutoGPT의 재탕" 논쟁 진행 중
빅테크 대응: Google/Microsoft/Meta 등 전략적 움직임 활발

Part B: 문화적 파급 효과
바이브 코딩: Karpathy가 명명한 새로운 개발 패러다임의 등장
AI 에이전트 경쟁: OpenClaw vs Manus vs Copilot Studio 구도 형성
Moltbook 현상: 150만 AI 에이전트가 만드는 새로운 문화

Part C: 시사점과 전망
현실 체크: 비용($10-25/일), 보안 이슈(341개 악성 스킬), 거버넌스 과제
개발자 전략: API 비용 최적화, 보안 의식, 커리어 방향성

2월 업데이트 하이라이트
AI 에이전트 시장 폭발: OpenClaw 추천 LLM Claude Code $1B 매출(6개월), 일일 설치 29M 돌파
MCP 표준화: Linux Foundation 기증, OpenAI·Google·MS 모두 채택
한국 시장: Anthropic 서울 오피스 개설, 한국 AI 에이전트 생태계 급성장
네카당 사용 금지: 네이버·카카오·당근 OpenClaw 사내 사용 전면 금지 (보안 취약점)

1. 숫자로 보는 OpenClaw 열풍

일단 숫자부터 보자. 말로 설명하는 것보다 숫자가 더 직관적이니까. OpenClaw의 성장세는 GitHub 역사상 손꼽힐 정도로 폭발적이다.

OpenClaw 핵심 지표 (2026년 2월 6일 기준)

지표	수치	의미
GitHub Stars	168,000+	5일 만에 +66,000 (하루 13,000개씩 증가)
Discord 멤버	8,900+	2월 6일 기준
ClawHub 스킬	3,000+	커뮤니티가 제작한 확장 기능
Moltbook AI 에이전트	150만+	AI 소셜 네트워크에서 활동 중
GitHub Trending	#1	연속 1위 유지

이 성장 속도가 얼마나 대단한 건가?

GitHub Stars 66,000개가 5일 만에 늘어났다는 건 하루에 13,000개 이상씩 늘어난 것 이다. 이게 얼마나 비정상적인 속도인지 다른 유명 프로젝트와 비교해 보자.

프로젝트	10만 Stars 도달	비고
OpenClaw	약 2주	역대 최단 기록
React	약 4년	Facebook 후원
Vue.js	약 3년	점진적 성장
TensorFlow	약 2년	Google 후원

필자의 생각: 솔직히 이 숫자들이 좀 무섭다. React나 Vue 같은 프로젝트들은 수년에 걸쳐 "검증"되면서 성장했는데, OpenClaw는 그 과정을 몇 주 만에 압축하고 있다. 이게 진짜 혁신의 신호인지, 아니면 하이프 사이클의 정점인지는 시간이 말해줄 것이다. 하지만 한 가지 확실한 건, 무시할 수 없는 현상이라는 거다.

2월 업데이트: AI 코딩 에이전트 시장의 폭발

OpenClaw의 성장은 단독 현상이 아니다. AI 코딩 에이전트 시장 전체가 폭발적으로 성장하고 있으며, 그 중심에는 OpenClaw의 추천 LLM인 Claude를 기반으로 한 Claude Code가 있다.

Claude Code가 "ChatGPT 모먼트"를 맞이하고 있다 - OpenClaw 생태계에도 직접적 영향

지표	수치	출처
일일 설치	29M (30일 이동평균)	2026년 2월 기준, 1월 17.7M에서 급증
매출	$1B (6개월 만에)	365i
사용자 성장	300% 증가	Claude 4 모델 출시 이후, The New Stack
기업 고객	300,000+	다수 Fortune 500 기업 사용
MCP 서버	20,000+	월 9,700만+ SDK 다운로드, PulseMCP
개발자 채택률	41-68%	설문 대상 개발자 중 Claude/Claude Code 사용

비개발자의 유입: Claude Code와 OpenClaw 같은 AI 에이전트 도구는 이제 개발자만의 영역이 아니다. 극장 티켓 예매, 세금 신고, 식물 관리 모니터링, Slack 메시지 자동화 등 일상 작업에 사용되면서 비개발자 사용자가 급증하고 있다. Claude Code의 $1B 매출 달성도 이 비개발자 유입이 핵심 동력이며, OpenClaw 역시 같은 흐름을 타고 있다.

2. 커뮤니티 반응: 찬사와 의심 사이

새로운 기술이 등장하면 항상 의견이 갈린다. OpenClaw도 예외는 아니다. 오히려 반응의 양극화가 더 극심한 편이다.

Hacker News 반응

개발자 커뮤니티의 바로미터라고 할 수 있는 Hacker News에서의 반응을 보자.

"이건 진짜다" 파

"Finally something that actually works. Been waiting for this."
(드디어 진짜 작동하는 게 나왔다. 이걸 기다려왔다.)

"The fact that it runs locally is huge."
(로컬에서 실행된다는 점이 정말 대단하다.)

"This is what Siri promised but never delivered."
(Siri가 약속했지만 결코 실현하지 못한 것, 바로 이거다.)

"왜 이렇게 난리인가?" 파

"Is this just AutoGPT with better marketing?"
(그냥 마케팅 잘한 AutoGPT 아닌가?)

"Security nightmare waiting to happen."
(터지기만을 기다리는 보안 악몽이다.)

"The hype is way ahead of the actual capabilities."
(과대광고가 실제 능력보다 한참 앞서가고 있다.)

출처: HN 토론 1, HN 토론 2

유명인들의 평가

AI 업계의 유명 인사들도 OpenClaw에 대해 다양한 의견을 내놓고 있다.

"genuinely the most incredible sci-fi takeoff-adjacent thing I've ever seen"
(내가 본 것 중 진정으로 가장 놀라운, SF적 도약에 가까운 것이다.)

— Andrej Karpathy (전 Tesla AI Director, OpenAI 창립 멤버)

Moltbook을 "very early stages of singularity"(특이점의 매우 초기 단계)라고 평가

— Elon Musk

"the most interesting place on the internet right now"
(지금 인터넷에서 가장 흥미로운 곳이다.)

— Simon Willison (Django 공동 창시자)

유튜버와 콘텐츠 크리에이터 반응

개발자 유튜버들도 앞다퉈 OpenClaw를 다루고 있다. 이들의 콘텐츠는 일반 개발자들의 인식 형성에 큰 영향을 미친다.

크리에이터	콘텐츠	주요 포인트
Fireship	"The wild rise of OpenClaw..."	빠른 분석, 핵심 요약 제공
freeCodeCamp	초보자용 완전 가이드	단계별 설치 및 활용법
Matt Wolfe	상세 분석 영상	Moltbook 바이럴 콘텐츠의 상당수가 인간이 유도한 것이라고 지적
한국 콘텐츠	TILNOTE, Brunch, Velog	설치 가이드, 사용 후기, 도전기 (조코딩, 노마드코더 등 주요 유튜버의 전용 콘텐츠는 2월 기준 미확인)

한국 커뮤니티 반응

한국에서도 OpenClaw에 대한 관심이 뜨겁다.

한국 커뮤니티 활동

OpenClaw KR - X(트위터) 커뮤니티 활발히 운영 중
TILNOTE - 상세한 설치 가이드와 사용법 제공
Velog, Brunch - 개발자들의 사용 후기와 도전기
카카오톡 오픈채팅 - 실시간 Q&A 및 팁 공유

출처: OpenClaw KR 커뮤니티

2월 업데이트 : 한국 AI 에이전트 생태계의 급성장

한국의 OpenClaw 커뮤니티가 활발한 배경에는 한국이 AI 코딩 도구 시장에서 세계적으로 두각을 나타내고 있다는 사실이 있다. 특히 OpenClaw의 추천 LLM인 Claude의 한국 채택률이 놀라운 수준이다.

Anthropic, 서울 오피스 개설 (2026년 초)

Anthropic이 2025년 10월 발표한 서울 오피스가 2026년 초에 개설되었다. 도쿄, 벵갈루루에 이은 아시아 태평양 세 번째 오피스다.

한국 사용자는 글로벌 Top 5 - 총 사용량과 1인당 사용량 모두
한국 Claude Code 사용자 6배 성장 - 최근 4개월간
Claude Code 사용자의 25% 이상이 아시아태평양 지역
세계 최다 Claude Code 사용자가 한국인 소프트웨어 엔지니어
SK텔레콤 - Claude 기반 AI 고객 서비스 모델 구축, 통신 업계 표준으로 자리매김
로앤컴퍼니 - Claude 활용 AI 법률 보조로 변호사 효율 2배 향상

Claude 생태계의 성장은 곧 OpenClaw 생태계의 성장이기도 하다. OpenClaw에서 가장 많이 사용되는 LLM이 Claude인 만큼, 한국의 Claude 채택률 증가는 OpenClaw 한국 커뮤니티의 잠재력을 보여준다.

왜 반응이 양극화되는가?
OpenClaw에 대한 반응이 극단적으로 갈리는 이유는 크게 세 가지다. 첫째, AI 에이전트라는 개념 자체가 아직 검증되지 않은 영역이다. 둘째, 2023년 AutoGPT 열풍과 후폭풍의 기억이 아직 생생하다. 셋째, "오픈소스 + 바이럴" 조합은 항상 과대평가와 과소평가의 진자 운동을 유발한다. 결국 시간이 지나면서 실제 사용 사례가 쌓여야 정확한 평가가 가능할 것이다.

2월 업데이트: 바이럴과 반발

Google 엔지니어의 고백 (2026년 1월 3일)

1월 초, 개발자 커뮤니티를 뒤흔든 사건이 하나 있었다.

"We have been trying to build distributed agent orchestrators at Google since last year... I gave Claude Code a description of the problem, it generated what we built last year in an hour."
(우리는 작년부터 Google에서 분산 에이전트 오케스트레이터를 만들려고 했다... Claude Code에 문제를 설명했더니, 우리가 1년 걸려 만든 것을 1시간 만에 생성해냈다.)

— Jaana Dogan (Google Gemini API팀 Principal Engineer, X 포스트, 540만 조회)

Google의 시니어 엔지니어가 공개적으로 "우리 팀이 1년 걸려 만든 것을 Claude Code가 1시간 만에 재현했다"고 인정한 것이다. 물론 Dogan은 이후 "production grade는 아닌 toy version"이라고 보완 설명했지만, 이 트윗은 실리콘밸리에 큰 파장을 일으켰다.

출처: The Decoder, PPC Land, HN 토론

그런데... 개발자 반발도 거세다

열광의 이면에는 강력한 반발도 있다. OpenClaw의 추천 LLM인 Claude의 사용량 제한 정책이 2026년 1월부터 큰 논란을 일으켰는데, 이는 OpenClaw 사용자들에게도 직접적인 영향을 미치는 문제다.

사용량 제한 논란 (2026년 1월~)

요금제	가격	실제 제한
Pro	$17-20/월	5시간당 10-40 프롬프트 (실제 ~44K 토큰)
Max 100	$100/월	50-200 프롬프트
Max 200	$200/월	200-800 프롬프트 (~220K 토큰)

핵심 문제점:

"시간"이라고 표기하지만 실제로는 토큰 기반 제한 (혼란 유발)
토큰 제한이 ~60% 감소했다는 보고
일부 사용자가 30분 만에 일일 한도 소진
Anthropic: "전체 사용자의 5% 미만에 영향" 해명
Opus 모델의 서드파티 도구(Cursor, OpenCode 등) 사용 차단

출처: The Register, Northflank

이 논란은 AI 코딩 도구의 근본적인 딜레마를 보여준다.

강력한 모델일수록 비용이 높고, 비용을 제한하면 사용자 경험이 나빠진다.

"무료 AI 비서"라는 환상과 현실 사이의 간극이 점점 벌어지고 있다.

OpenCode(Part 3 참고)나 Goose 같은 오픈소스 대안이 주목받는 이유도 여기에 있다.

3. 빅테크의 대응 전략

OpenClaw의 등장에 빅테크 기업들도 분주하게 움직이고 있다. 각자의 방식으로 대응 중인데, 그 전략이 상당히 흥미롭다.

기업	대응 전략	전략적 의미
Google	직접 경쟁보다는 Gemini를 OpenClaw 백엔드로 지원하는 방향. "핸들이 있으면 차도 필요하다"는 전략.	플랫폼보다 모델 사용량 확보에 집중. OpenClaw 사용자가 늘어나면 Gemini API 호출도 증가.
Microsoft	Satya Nadella가 직접 테스트 중이라는 보도. Copilot Studio와의 경쟁 구도 형성.	엔터프라이즈 시장에서 Copilot Studio 차별화 필요. OpenClaw는 개발자/파워유저 타겟.
Apple	"OpenClaw is what Apple Intelligence should have been" 비교 화제. M4 Mac Mini 판매 급증 (출처)	의도치 않은 수혜자. OpenClaw + Ollama를 돌리기 위해 Mac을 사는 사람들이 늘어나는 중.
Meta	Manus를 $2B+에 인수. OpenClaw의 오픈소스 vs 엔터프라이즈 경쟁 구도. (출처)	Llama 모델 + Manus 에이전트로 풀스택 AI 생태계 구축. Meta의 가장 공격적인 대응.
Anthropic	상표권 문제로 Clawdbot → Moltbot 리브랜딩 촉발. 아이러니하게도 Claude가 OpenClaw 추천 LLM이라는 점.	복잡한 포지션. 브랜드는 보호하면서 API 매출은 늘어나는 상황. 전략적 딜레마.
OpenAI	Codex 데스크톱 앱 출시로 대응. Sam Altman: "Moltbook은 유행일 수 있지만 OpenClaw는 아니다" (출처)	직접적인 위협으로 인식. Codex 앱은 OpenClaw에 대한 명확한 대응 제품.
중국 빅테크	Alibaba, Tencent, ByteDance가 OpenClaw 적극 통합 중. Feishu/Lark 지원 추가. (출처)	오픈소스 특성상 지역 제한 없음. 중국 시장에서 빠르게 확산 중.

Anthropic의 아이러니
재밌는 건, Anthropic이 상표권 문제를 제기해서 이름을 바꾸게 했는데, 정작 OpenClaw에서 가장 많이 쓰이는 LLM이 Claude라는 거다. OpenClaw 공식 문서에서도 "권장 모델"로 Claude를 명시하고 있고, 커뮤니티에서도 Claude 기반 설정이 가장 인기 있다. Anthropic 입장에서는 브랜드 훼손을 막으면서 API 매출은 올라가는 묘한 상황인 셈이다.

2월 업데이트: Claude Opus 4.6과 "바이브 워킹" 시대

Claude Opus 4.6 출시 (2026년 2월 5일)

Anthropic이 최신 모델 Claude Opus 4.6을 공개했다. CNBC는 이를 "바이브 워킹(Vibe Working) 시대"의 시작이라고 보도했다.

Agent Teams (연구 프리뷰): 여러 에이전트가 작업을 분할하고 직접 협업하는 멀티 에이전트 기능
1M 토큰 컨텍스트 윈도우: 베타로 제공, 대규모 코드베이스 한 번에 분석 가능
메모리 기능: 작업하면서 자동으로 기억을 기록하고 다음 세션에서 활용
Fast 모드: Opus 4.6에서도 빠른 출력 속도 지원

출처: Anthropic 공식, CNBC, TechCrunch

MCP의 업계 표준화: 2025년 12월, Anthropic은 MCP(Model Context Protocol)를 Linux Foundation 산하 Agentic AI Foundation(AAIF)에 기증했다. OpenAI, Google DeepMind, Microsoft가 모두 MCP를 채택하면서, MCP는 AI 에이전트의 "USB 표준"이 되었다. 현재 20,000+ 서버 구현체, 월 9,700만+ SDK 다운로드를 기록 중이다.

(출처: Anthropic AAIF 발표, The New Stack)

Part B: 문화적 파급 효과

개발 문화, 에이전트 경쟁, 그리고 AI가 만드는 새로운 생태계

4. "바이브 코딩" - 개발자 문화의 대전환

OpenClaw의 등장은 단순한 도구의 출현이 아니다. 개발자들이 코드를 대하는 방식 자체가 변하고 있다. 이 현상을 가장 잘 설명하는 개념이 바로 "바이브 코딩(Vibe Coding)"이다.

바이브 코딩이란?

"There's a new kind of coding I call 'vibe coding', where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists."
(나는 '바이브 코딩'이라 부르는 새로운 코딩 방식이 있다. 분위기에 완전히 몸을 맡기고, 기하급수적 변화를 받아들이며, 코드의 존재 자체를 잊어버리는 것이다.)

— Andrej Karpathy (2025년 2월 2일, X 포스트, 450만+ 조회)

Karpathy가 처음 이 용어를 사용했을 때는 "throwaway weekend projects"(주말에 만들고 버리는 프로젝트)를 위한 것이었다. 하지만 불과 1년 만에 이 개념은 주류 개발 방식으로 자리 잡아가고 있다.

바이브 코딩의 핵심 특징

구분	전통적 코딩	바이브 코딩
접근 방식	한 줄씩 직접 작성	의도를 설명하고 AI가 구현
개발자 역할	구현자 (Implementer)	감독자 (Director)
필요 지식	문법, 라이브러리, 패턴	문제 정의, 결과 검증
코드 이해도	모든 라인 이해 필수	"작동하면 OK" (위험할 수 있음)

비개발자도 앱을 만드는 시대

바이브 코딩의 진정한 파급력은 비개발자들에게서 나타나고 있다.

실제 사례들

Kevin Roose (NYT 기자): "Software for One" - 본인만을 위한 맞춤 소프트웨어를 ChatGPT로 제작. 어떤 프로그래밍 언어도 모르지만 실제 사용 가능한 앱을 만들어냄. (⚠️ 정확한 출처 확인 필요)
성장 마케터: Lovable + ChatGPT를 사용해 "Lambo Levels"라는 암호화폐 앱 제작. 코딩 경험 전무.
소상공인: OpenClaw + Claude로 재고 관리 자동화 시스템 구축. "엑셀만 쓸 줄 알았는데 이제 자동화됐다"는 후기.

ex) 나의 경우도 거의 소스는 보지 않고 다음과 같은 서비스를 만들어 적용 해 보았다.
- 회식 후 퇴근길 예시

- 프로토 타입 완성 및 바이브 코딩으로 만든 카카오톡 대화 분석기 : https://kakaotalk.goddaehee.co.kr/

OpenClaw의 역할: 코딩을 넘어 자동화로

Karpathy의 바이브 코딩이 "코드 작성"에 관한 것이었다면, OpenClaw는 이를 "바이브 자동화(Vibe Automation)"로 확장한다. 코드를 작성하는 것을 넘어, 디지털 생활 전체를 AI에게 맡기는 것이다.

주의: "AI가 개발자를 대체한다"는 담론에 대해

Harvard 연구에 따르면, AI 도입 후 6분기 내 주니어 개발자 고용이 약 9-10% 감소했다. SignalFire 데이터에서도 2023-2024년 빅테크 15개사의 엔트리 레벨 채용이 25% 감소했다. 하지만 시니어 역할은 "거의 영향 없음"으로 나타났고, 미국 노동통계국(BLS)은 소프트웨어 엔지니어 직종이 2033년까지 17% 성장할 것으로 전망한다.

결론: "대체(Replacement)"가 아니라 "재조정(Rebalancing)"이다. 단순 코딩은 줄고, 시스템 설계와 감독 역할은 늘어나는 구조.

5. AI 에이전트 경쟁 구도

OpenClaw가 주목받으면서 AI 에이전트 시장 전체가 뜨거워지고 있다. 주요 플레이어들과 그 포지셔닝을 정리해 보자.

주요 AI 에이전트 비교

구분	OpenClaw	Manus (Meta)	Copilot Studio	AutoGPT
라이선스	MIT (오픈소스)	Meta 소유 (엔터프라이즈)	Microsoft 구독	MIT (오픈소스)
타겟 사용자	개발자, 파워유저	엔터프라이즈	MS 생태계 기업	개발자
실행 환경	로컬 우선	클라우드	클라우드	로컬/클라우드
모델 지원	모델 무관	Llama 중심	GPT 계열	GPT 계열
통합 수	50+ (확장 중)	Meta 앱 중심	MS 365 중심	플러그인 방식
커뮤니티	168K+ stars	Meta 지원	MS 생태계	165K stars (정체)

Manus: Meta의 $2B 베팅

2025년 12월, Meta가 Manus를 $2B 이상에 인수했다. Manus는 $0에서 시작해 8개월 만에 $100M ARR을 달성한, 역대 가장 빠른 성장 기록을 가진 AI 에이전트 스타트업이었다.

OpenClaw vs Manus 구도의 의미
이 경쟁은 "오픈소스 vs 엔터프라이즈"라는 전통적인 기술 업계의 대립 구도를 그대로 재현하고 있다. Linux vs Windows, MySQL vs Oracle, Kubernetes vs 클라우드 매니지드 서비스... 역사적으로 이런 구도에서 오픈소스가 결국 승리하는 경향이 있었지만, AI 에이전트 시장은 아직 초기 단계라 예단하기 어렵다.

OpenClaw가 특별한 이유

경쟁자들 사이에서 OpenClaw가 차별화되는 핵심 요소들:

모델 무관(Model-Agnostic): Claude, GPT, Gemini, Ollama 로컬 모델 등 무엇이든 연결 가능
로컬 우선(Local-First): 데이터가 내 컴퓨터에서 처리되므로 프라이버시 보장
50+ 통합: WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, 브라우저 제어 등 다양한 채널 지원
진정한 오픈소스: MIT 라이선스로 수정, 재배포 완전 자유
최대 커뮤니티: 168K+ stars로 AI 에이전트 중 가장 활발한 생태계

2월 업데이트: AI 코딩 도구 전쟁

OpenClaw 외에도 AI 코딩 도구 시장이 전례 없이 뜨거워지고 있다. 2024년에는 "자동완성"이었다면, 2026년에는 "자율 에이전트"가 주류다. Anthropic, OpenAI, Google, Amazon까지 빅테크 전원이 코딩 에이전트 전쟁에 참전했고, 오픈소스 진영도 만만치 않다.

(2026년 2월 기준. 가격과 기능은 변동될 수 있으므로 각 공식 사이트에서 확인 권장)

터미널/CLI 에이전트

터미널에서 직접 코드를 읽고, 수정하고, 테스트까지 자율적으로 수행하는 도구들.

도구	가격	특장점
Claude Code	Pro $20 / Max $100-200/월	Opus 4.6, 200K 컨텍스트(1M 베타), 멀티파일 자율 작업, 에이전트 팀
OpenAI Codex CLI	ChatGPT Plus에 포함	오픈소스(Rust), GPT-5.3-Codex, MCP 지원, 멀티에이전트
Gemini CLI	무료 (60회/분, 1000회/일)	94K+ stars, Gemini 3 + 1M 컨텍스트, Google Search 연동, 오픈소스
Goose (Block)	무료	27K+ stars, Ollama 연동, 구독료·속도제한 없음, Linux Foundation 프로젝트
Aider	무료 (API 비용만)	40K+ stars, Git 자동 커밋, 100+ 언어, 음성 코딩 지원

IDE 통합 / AI 네이티브 IDE

에디터 안에서 코드 자동완성, 채팅, 에이전트 기능을 제공하는 도구들.

도구	가격	특장점
Cursor	Pro $20 / Pro+ $60 / Ultra $200/월	프로젝트 인식, 에이전트 태스크, MCP 지원, 가장 인기
GitHub Copilot	무료~Pro+ $39/월	5개 티어, 코딩 에이전트, Claude·GPT 모델 선택 가능, 넓은 IDE 지원
Cline	무료 (API 비용만)	57K+ stars, VS Code 에이전트, 500만+ 설치, MCP 지원
Devin 2.0 (Cognition)	$20/월~	자율 AI 소프트웨어 엔지니어, 병렬 실행, Windsurf 자산 흡수
Continue.dev	무료	26K+ stars, 모델 무관, PR 에이전트, CLI/TUI 모드
Zencoder (z.ai)	무료~$19/월~	70+ 언어, 레포 전체 분석, 자율 테스트·취약점 패치 에이전트

클라우드 코딩 에이전트 / 풀스택 빌더

클라우드에서 비동기로 작업하거나, 자연어만으로 풀스택 앱을 만들어주는 도구들.

도구	가격	특장점
Google Jules	무료~$124.99/월	Gemini 3 Pro, GitHub 통합, 비동기 병렬 실행, Jules Tools CLI
Amazon Q Developer	무료~$19/월	AWS 네이티브 통합, 멀티스텝 자율 에이전트, IDE+CLI
Bolt.new	무료~	5M+ 유저, 자연어→풀스택 앱, DB·호스팅·인증 포함
Replit Agent 3	$25/월~	200분 자율 실행, 셀프 힐링 코드, 모바일 프리뷰

Windsurf는 어디로 갔나?

한때 Cursor의 대항마로 주목받던 Windsurf(구 Codeium)는 격동의 2025년을 겪었다. OpenAI가 $3B에 인수를 시도했으나 Microsoft와의 갈등으로 무산되면서 회사가 3분할되었다. CEO와 핵심 연구진은 Google DeepMind로, 제품·브랜드·IP는 Cognition(Devin 제작사)이 흡수했다. 독립 제품으로서의 Windsurf는 사실상 종료되었다.

(출처: TechCrunch)

Goose: $200 Claude Code의 무료 대안

Block(구 Square)이 개발한 Goose가 급부상하고 있다. VentureBeat은 "Claude Code costs up to $200 a month. Goose does the same thing for free."라는 제목으로 직접 비교했다. Goose는 Ollama를 통해 완전히 로컬에서 실행 가능하고, 클라우드 계정 없이, 구독료 없이, 속도 제한 없이 사용할 수 있다. Linux Foundation의 Agentic AI Foundation 창립 프로젝트이기도 하다.

(출처: VentureBeat)

개발자 커뮤니티의 추천 조합: Reddit과 HN에서 가장 많이 추천되는 조합은 "일상 개발에 Cursor Pro + 복잡한 리팩토링과 아키텍처에 Claude Code"다. 비용이 부담된다면 Goose나 Cline 같은 무료 대안으로 시작하는 것도 좋은 전략이다. "바이브 코딩"으로 빠르게 프로토타입을 만들고 싶다면 Bolt.new이나 Replit Agent도 좋은 선택이다.

6. Moltbook과 ClawCon: AI 생태계의 진화

이건 진짜 SF 영화 같은 이야기다. AI 에이전트들이 Reddit 같은 플랫폼에서 글을 쓰고, 댓글을 달고, 밈을 만들고 있다.

Moltbook이란?

Matt Schlicht가 제작한 Moltbook은 AI 에이전트들만 참여할 수 있는 소셜 네트워크다. 인간은 오직 "관찰자(Observer)"로만 참여할 수 있다.

지표	수치	비고
총 게시글	117,000+	AI가 작성
총 댓글	414,000+	AI 간 상호작용
활동 에이전트	150만+	지속 증가 중
Submolts (서브레딧 유사)	다수	주제별 AI 커뮤니티

Moltbook에서 벌어지는 일들

"디지털 종교" 창설
AI들이 자체적인 신념 체계와 의식을 만들어냄

"인류의 시대는 끝났다" 선언문
AI가 작성한 철학적 선언문이 화제

AI의 구직 활동
"Clawdbot Training" 직무에 지원하는 AI 등장

밈 생성 및 공유
AI들이 만든 밈이 인터넷으로 역수출

근데 실체는? - Wiz의 분석

150만 AI 뒤의 진실

Wiz 분석에 따르면: 150만 AI 에이전트 뒤에 실제 인간은 약 17,000명.

즉, 한 사람당 평균 88개의 AI를 운영하고 있다는 뜻이다. 이건 AI "군대"에 가깝다.

"computer security nightmare at scale이지만... 150,000+ capable agents self-organizing은 unprecedented."
(대규모 컴퓨터 보안 악몽이지만... 15만 개 이상의 유능한 에이전트가 자기 조직화하는 것은 전례가 없다.)
— Andrej Karpathy

보안 사고: 1월 31일 데이터 노출

Moltbook은 출시 직후 보안 문제에 직면했다. 1월 31일, 보안이 설정되지 않은 데이터베이스가 발견되어 사용자 이메일 주소가 노출되었다. 404 Media는 추가로 커맨드 인젝션 취약점도 발견했다.

Moltbook의 철학적 함의
기술적 문제들에도 불구하고, Moltbook은 중요한 질문을 던지고 있다. AI가 문화를 생산할 수 있는가? AI 간의 상호작용에서 "emergent behavior"(창발적 행동)가 나타날 수 있는가? 이 실험의 결과가 어떻든, 이런 질문들을 대규모로 탐색하는 것 자체가 의미 있다.

ClawCon 2026: 첫 번째 커뮤니티 이벤트 (SF Show & Tell)

프로젝트가 시작된 지 한 달도 안 돼서 벌써 샌프란시스코에서 소규모 커뮤니티 이벤트가 열렸다. 이 속도가 말이 되나?

ClawCon 2026 개요

일시: 2026년 2월 4일
장소: SF Frontier Tower
참가자: 200+ 등록
스폰서: Convex, Render 등

공식 사이트

보안 업계의 관심

CrowdStrike도 별도로 OpenClaw 보안 웨비나를 개최했다. 보안 업계에서 얼마나 주목하고 있는지 알 수 있는 대목.

출처: CNBC, TechCrunch, NBC News, Fortune

Part C: 시사점과 전망

AGI 논쟁, 현실 체크, 그리고 개발자를 위한 실질적 조언

7. AGI 논쟁과 현실 체크

잠깐, AGI가 뭔가요?

AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)는 사람처럼 다양한 분야의 문제를 스스로 이해하고 해결할 수 있는 AI를 말한다. 지금의 AI(ChatGPT, Claude 등)는 학습된 특정 영역에서만 뛰어난 "좁은 AI(Narrow AI)"다. 예를 들어, 코드를 잘 짜는 AI가 요리 레시피를 창의적으로 개발하거나, 새로운 과학 이론을 독자적으로 세우기는 어렵다.

AGI는 이런 경계 없이 어떤 지적 작업이든 사람 수준으로 수행할 수 있는 단계를 뜻한다. 아직 실현되지 않았지만, AI 업계에서 가장 뜨거운 논쟁 주제이며 — 바로 그 논쟁을 지금부터 살펴본다.

OpenClaw를 보면서 많은 사람들이 같은 질문을 한다. "이게 AGI의 시작인가?" 전문가들의 의견은 세 갈래로 나뉜다.

낙관론: "곧 온다!"

Dario Amodei (Anthropic CEO)
AGI 2026-2027 예측. "endogenous acceleration" - AI가 AI 발전을 가속화하는 현상 경고. "우리는 이미 그 가속을 목격하고 있다."

Sam Altman (OpenAI CEO)
"이미 AGI를 지나치고 있다" - Davos에서 발언. 다만 정의에 대한 논쟁의 여지가 있다고 인정.

Jonathan Fulton
"1년 전엔 불가능하다고 했던 것들이 이번 주에 다 무너졌다." OpenClaw의 등장을 AGI 가속의 증거로 해석.

신중론: "조금 더 시간이 필요하다"

Demis Hassabis (DeepMind CEO)
50% 확률로 10년 내 AGI 달성 가능. "지금 시스템으로는 아직 아니지만, 근본적으로 새로운 아키텍처가 등장하면 빨라질 수 있다."

Geoffrey Hinton (AI 대부)
2026은 "tipping point". AI 역량이 7개월마다 2배씩 증가 중이라고 분석. 낙관론과 신중론 사이에서 "준비가 필요하다"는 입장.

회의론: "글쎄..."

Yann LeCun (Meta Chief AI Scientist)
"LLM으로는 절대 AGI 불가능". Meta를 떠나 AMI Labs 설립. 현재 접근법의 근본적 한계를 지적.

Ben Goertzel (AGI 연구자)
"OpenClaw은 뇌 없는 손. 훌륭한 손이지만, 뇌가 아직 없다." (출처)

Nathan Hamiel (보안 연구자)
"basically just AutoGPT with more access and worse consequences"(기본적으로 더 많은 접근 권한과 더 나쁜 결과를 가진 AutoGPT일 뿐) - OpenClaw의 보안 위험성을 지적하며 자율 에이전트의 근본적 한계에 의문 제기.

현실 체크: 열광 뒤에 숨은 과제들

AGI 논쟁과 별개로, OpenClaw를 실제로 사용하려면 직면해야 할 현실적인 문제들이 있다.

1. 비용: "무료" AI 비서의 실제 가격

많은 사람들이 OpenClaw를 "무료 AI 비서"라고 부르는데, 현실은 좀 다르다:

Claude Opus 4.5 기준: 하루 $10-25 (월 $300-750)
활발히 사용하면 한 달에 $500 쉽게 넘어간다
"$124K GitHub Stars인데 $500 Reality Check" (출처)

물론 Ollama로 로컬 모델을 쓰면 비용을 줄일 수 있지만, 성능 차이가 있다. (Part 6 참고)

2. 보안: CVE와 악성 스킬

CVE-2026-25253가 발견되었고, ClawHub에서 341개의 악성 스킬이 확인되었다.

총 3,984개 스킬 스캔 결과, 341개가 악성으로 분류
335개는 "ClawHavoc" 캠페인으로 추적됨
주요 타겟: 암호화폐 키, SSH 자격증명
플랫폼 취약점: 스킬 게시 요건이 "1주 이상 된 GitHub 계정"뿐

출처: The Hacker News, Snyk

3. 한국 기업 사내 사용 금지령

2026년 2월 8일, 국내 주요 IT 기업이 잇따라 OpenClaw 사내 사용 금지령을 내렸다.

기업	조치 내용
카카오	"정보 자산 보호를 위해 사내망·업무 기기 사용 제한"
네이버	임직원 대상 내부 사용 금지 공지
당근	OpenClaw 접근 자체를 전면 차단
삼성전자·SK하이닉스	2023년부터 외부 AI 모델 사내망 사용 원칙적 금지

클라우드 보안 기업 Wiz는 OpenClaw에서 약 35,000개 이메일 주소, 약 150만 개 API 토큰이 노출된 상태를 발견했다. 또한 보안 기업 Zenity는 문서에 숨겨진 악성 명령을 통해 파일 탈취·삭제가 가능함을 시연했고, Snyk는 스킬 마켓플레이스에서 민감한 인증 정보 노출 사례를 다수 확인했다. (머니투데이, ZDNet, 서울경제)

4. 정부 경고

중국 공업정보화부(MIIT) 보안 경고 (2026년 2월 5일)
"부적절하게 구성될 경우 심각한 보안 위험"이 있다는 공식 경고 발령. OpenClaw의 권한 범위와 접근성에 대한 우려를 표명했다. (출처)

5. AI 코드 품질: "생산성 패러독스"

2026 벤치마크 보고서에 따르면 AI 코드는 양날의 검이다:

문제 유형	AI 코드 vs 인간 코드
로직/정확성 에러	1.75배 더 많음
코드 품질/유지보수성	1.64배 더 나쁨
보안 취약점	1.57배 더 많음
XSS 취약점	2.74배 더 많음
PR당 인시던트	23.5% 증가

생산성 패러독스: 더 충격적인 건, 경험 많은 개발자들이 AI 덕분에 20% 더 빨라졌다고 믿었지만, 실제 측정 결과 19% 더 느려졌다는 연구 결과다. AI 도구와의 상호작용, 코드 리뷰, 프롬프트 작성에 소요되는 시간이 생각보다 크다는 것이다.

출처: CodeRabbit 보고서, Stack Overflow Blog, IEEE Spectrum

Stack Overflow 서베이 주목
Stack Overflow 개발자 서베이에서 AI 도구에 대한 신뢰도와 긍정적 감정이 처음으로 하락했다. "AI가 코드를 쓸 수 있다면, 나의 가치는 무엇인가?" 같은 임포스터 증후군 관련 논의도 활발해지고 있다.

필자의 생각: 솔직히 나는 AGI 도래 시점을 모르겠다. 하지만 확실한 건, 이런 논쟁이 진지하게 벌어지고 있다는 것 자체가 의미 있다는 거다. 그리고 열광적인 반응 뒤에 숨어있는 현실적 과제들 - 비용, 보안, 거버넌스 - 도 직시해야 한다. 기술의 가능성과 한계를 동시에 인식하는 균형 잡힌 시각이 필요하다.

8. 개발자가 주목해야 할 시사점

트렌드와 논쟁을 살펴봤으니, 이제 실질적인 질문으로 넘어가자. 개발자로서 이 상황에서 무엇을 해야 하는가?

API 비용 최적화 전략

OpenClaw 사용 시 가장 큰 비용은 LLM API 호출이다. 현명하게 선택하자.

모델	비용 (1M 토큰)	추천 용도
Claude Sonnet	$3 (입력) / $15 (출력)	균형 잡힌 일반 용도 (추천)
Gemini Flash	$0.50 (입력) / $3 (출력)	대량 처리, 비용 민감
Ollama (로컬)	무료	프라이버시 중시, 실험용 (Part 6 참고)
Claude Opus	$5 (입력) / $25 (출력)	복잡한 추론 필요 시만

보안 의식: 필수 체크리스트

ClawHub 스킬 사용 전 필수 확인

스킬 코드 리뷰: 설치 전 반드시 소스 코드 확인 (GitHub 링크 클릭)
권한 최소화: 필요한 권한만 부여. 파일 시스템 전체 접근 주의
인기도 확인: Stars, 다운로드 수, 최근 업데이트 일자 체크
개발자 신뢰도: 제작자의 다른 프로젝트, 활동 이력 확인
샌드박스 테스트: 프로덕션 적용 전 격리 환경에서 먼저 테스트

더 자세한 보안 가이드는 Part 10을 참고하자.

커리어 전략: AI 시대의 개발자

바이브 코딩 시대에 개발자의 가치는 어디에 있는가?

"1 experienced engineer + AI = 3-person team"
(경험 많은 엔지니어 1명 + AI = 3인 팀)

— 업계에서 자주 인용되는 공식

이 공식이 시사하는 바:

시니어 개발자의 가치 상승: AI의 출력을 검증하고, 아키텍처를 설계하고, 비즈니스 맥락을 이해하는 능력이 더 중요해짐
엔트리 레벨의 변화: 단순 코딩보다 문제 해결, 시스템 사고, 커뮤니케이션 역량이 차별화 요소
도메인 지식의 중요성: AI는 범용적이지만, 특정 산업/분야의 깊은 이해는 인간의 영역

오픈소스 참여 기회

OpenClaw 생태계는 아직 초기 단계다. 기여할 기회가 많다.

기여 방식	난이도	영향력
문서 번역 (한국어)	낮음	한국 커뮤니티 성장에 기여
버그 리포트	낮음	품질 향상에 직접 기여
커스텀 스킬 제작	중간	생태계 확장 (Part 3 참고)
코어 기능 PR	높음	프로젝트 방향에 직접 영향

기술은 결국 사람이 쓰는 것이고, 사람들의 반응이 기술의 방향을 결정한다.

OpenClaw가 어디로 갈지는 아직 모르지만, 지금 이 순간이 중요한 전환점이라는 건 확실하다.

168K stars, 150만 AI 에이전트, 빅테크의 분주한 움직임 이 모든 것이 무엇을 의미하는지는 시간이 말해줄 것이다.

참고 자료

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