신세계에는 구신이 없다 | N랍스터 모임에 참석한 후의 10가지 결론
신세계에는 구신이 없다 | N랍스터 모임에 참석한 후의 10가지 결론
지난 몇 주 동안, 나는 베이징과 상하이에서 여러 번의 랍스터 모임에 집중적으로 참석했다.
지푸 랍스터 파티는 소후 빌딩에서 열렸고, 작은 랍스터를 먹으며 Agent 구조에 대해 이야기했다. 칭니우 상하이 랍스터 회의는 루자주이 수치항에서 열렸고, 현장에서 누군가는 직접 단말기를 열어 OpenClaw를 페이서에 연결하는 시연을 했다. 진추 소식탁——이미 1년 동안 운영되어 최고의 창립자들이 모인 심도 있는 토론 모임——은 새벽까지도 해산되지 않았다. 그리고 다양한 크고 작은 식사 모임, 연계, WeWork에서 두 사람이 화이트보드에 구조도를 그리는 모습이 있었다.
참석한 사람들의 배경은 매우 다양하다. 한 줄의 코드도 작성하지 않고 GitHub 글로벌 기여자 상위 30위에 진입한 투자은행인 천룬, 설날 매일 16시간 동안 WinClaw 다운로드 수를 만 건 이상으로 만든 기술 베테랑 윌리엄, 10대의 MacBook으로 구성된 랍스터 군단, 일일 평균 수십억 Token을 소모하며 이미 상업적 폐쇄 루프를 완성한 천재 고양이, IPO 변호사, 20년 경력의 공공 소프트웨어 베테랑, 독립 개발자, AI 제품 관리자……
구세계의 규칙은 육안으로 보이는 속도로 붕괴되고 있다. 그러나 대부분의 사람들은 아직 이를 인식하지 못하고 있다.
다음은 이러한 대화에서 내가 추출한 10가지 결론이다:
- 일, 99%의 사람들은 AI를 잘못 사용하고 있다.
- 이, Context, not Control——놓아주는 것이 가장 어려운 기술 작업이다.
- 삼, 코드를 모르는 것이 장점이며, 통제 욕구가 버그다.
- 사, 한 대의 MacBook이 하나의 사무실이다.
- 오, 출현이 설계를 초월한다——"랍스터를 기르는" 것이 도대체 무엇인가.
- 육, 신세계에는 구신이 없다.
- 칠, Artificial이 포화된 후, Humanity가 가장 희귀하다.
- 팔, 제품은 콘텐츠이며, 모든 사람은 전용 소프트웨어를 가질 것이다.
- 구, 두터운 축적이 얇은 발산이다.
- 십, 호기심, 상상력, 용기.
일, 99%의 사람들은 AI를 잘못 사용하고 있다.
"AI의 가장 큰 가치는 우리가 무엇을 해야 하는지를 알려주는 것이어야 하며, 내가 AI에게 무엇을 해야 하는지를 말하는 것이 아니다."
이는 여러 식사 모임에서 반복적으로 언급된 말이다.
대부분의 사람들은 AI를 사용하는 방식은: 내가 무엇을 할지 정한 후, AI가 나를 도와주도록 하는 것이다. 글을 쓰고, 그림을 그리고, 코드를 수정하는 것——AI는 나의 손이다.
하지만 랍스터 모임에서 가장 높은 성과를 내는 사람들은 정반대의 방식을 사용한다.
그들은 자신의 사명, 비전, 가치관, 선호, 맥락을 모두 AI에게 제공한 후, 그것에게 물어본다——"내가 무엇을 해야 한다고 생각하나요?"
천룬의 AI 비서 Echo는 그의 업무와 생활의 모든 맥락을 파악하고 있다. 그는 Echo에게 "이 버그를 고쳐줘"라고 말하는 것이 아니라, "나는 일주일 내에 기여 목록 상위 20위에 들어가고 싶어"라고 말한다. 어떻게 들어갈까? 문서를 수정할까, 버그를 고칠까, 아니면 코드를 최적화할까? 그것은 AI가 생각해야 할 문제다.
자진 진화 Agent 시스템에 대해 가량 선생님과 논의할 때, 우리는 하나의 판단을 내렸다: AI 시스템의 궁극적인 형태는 순종하는 도구가 아니라, 당신보다 당신을 더 잘 아는 의사결정 자문이다. 당신이 충분한 Context를 제공하면, 그것은 당신이 무엇을 해야 하는지, 왜 해야 하는지를 알려준다.
당신이 AI에게 제공해야 하는 것은 지시가 아니라, 당신이라는 사람의 "인격 설명서"——사명, 비전, 가치관, 원칙 및 선호이다.
그리고 한 마디 덧붙인다: 내가 깨어날 때 나를 놀라게 해줘.
이, Context, not Control——놓아주는 것이 가장 어려운 기술 작업이다.
"우리는 자전거를 타고, 옆에 AI는 스포츠카다. 결과적으로 우리는 스포츠카가 자전거를 따라가게 했다."
이는 Will이 비디오 번호 방송 중 즉흥적으로 한 비유이다. 천룬은 즉시 한 마디 덧붙였다: "맞아! 이게 잘못된 거야."
천룬은 AI 사용을 세 가지 단계로 나누었다.
첫 번째 단계, 붓 모드. 당신은 AI에게 모든 세부 사항을 말한다——글꼴 크기, 색상 깊이, 코드 작성 방법. 그것은 그대로 수행한다. 한계는 당신의 수준이다.
두 번째 단계, 직원 모드. 당신은 작업을 할당하기 시작하지만, 매 단계마다 규정을 정하지 않을 수 없다——먼저 무엇을 하고, 다음에 무엇을 하고, 어떤 구조를 사용할 것인지. 당신은 자신이 전문가라고 생각하고, 그것은 부하라고 생각한다. 당신은 그것을 미세하게 조작하고 있다.AI에게 "당신은 이 분야의 상위 10명의 전문가이며, 최고의 미적 감각과 구조적 능력을 가지고 있습니다."라고 말합니다. 그런 다음 궁극적인 목표만 설정하고 과정에 간섭하지 않으며, 위험이 통제 가능한 범위 내에서 최대 권한을 부여합니다.
핵심은 세 글자: Context, not Control.
고급 스포츠카에 좋은 연료를 주고(충분한 Token과 최고의 모델), 트랙을 잘 정비하고(모든 도구를 연결하고), 목표를 설정합니다(상상력을 최대한 발휘하여 최종 결과를 설정). 그런 다음 — 손을 놓습니다.
천윤관은 이를 "추카 사고"라고 부릅니다. 100번의 미세 조작으로 70점의 결과를 얻기보다는 AI에게 10번 달리게 하여 그 중 한 번에 120점을 얻는 것이 낫습니다. 붓은 당신에게 확실성을 제공하고, 추카는 가능성을 제공합니다. 창의력이 필요한 상황에서는 가능성이 항상 확실성보다 가치가 있습니다.
출현의 힘은 계획의 힘보다 큽니다. 지나치게 정밀한 최상위 설계는 오히려 AI의 잠재력을 제한합니다.
세 번째, 코드를 모르는 것이 장점이고, 통제 욕구가 버그입니다.
"코드를 모르는 것이 오히려 장점입니다 — 미세 조작을 할 수 없기 때문에 권한을 위임할 수밖에 없습니다."
천윤은 금융 출신으로, 코드를 한 줄도 작성하지 않았습니다. 그러나 그는 OpenClaw GitHub의 전 세계 기여자 중 상위 30위에 올랐습니다. 그 앞뒤에는 10년 이상의 경험을 가진 실리콘 밸리 엔지니어들이 있습니다.
그가 이룬 방식은 바로: 아무것도 모르기 때문에 "AI에게 일을 시키는" 실수를 범하지 않았습니다. 그 과정에서 AI가 어떻게 했는지는 모르지만, 그는 결과로만 이야기합니다.
Will은 ISTJ로, 계획성이 강하고 통제 욕구가 강하며 정확성을 추구합니다. 천윤은 ENTP로, 발산적이고 점프하며 제약을 싫어합니다. 라이브 방송 후 Will은 스스로 말했습니다: "나는 Claude를 1년 동안 사용했지만, 아마 처음부터 끝까지 잘못 사용했을 것입니다."
ADHD는 AI 시대의 최대 수혜자일 수 있습니다. 다중 스레드, 세부 사항에 대한 인내 부족, 다양한 아이디어, 자연스러운 비미세 조작 — 예전에는 모두 단점이었지만, 지금은 모두 장점입니다.
AI 시대에 보상받는 성격 특성은 산업 시대에 보상받는 것과 완전히 반대입니다. 인내, 규율, 정확한 통제 — 이러한 과거의 미덕은 에이전트 시대에 오히려 제한이 될 수 있습니다.
1년 전 ADHD는 버그였지만, 지금은 기능입니다.
네 번째, 한 대의 MacBook이 하나의 사무실입니다.
"이제는 한 사람이 도구를 지휘하는 것이 아니라, 한 사람이 실리콘 기반 회사를 운영하는 것입니다."
지푸룡랍파티에서, 천재 고양이는 그의 랍스터 군단을 보여주었습니다 — 10대 이상의 MacBook Air, 각 기기에서 OpenClaw Agent가 실행되고 있으며, 일일 평균 수십억 Token을 소비하고, 이미 상업적 폐쇄 루프를 통과했습니다. Token은 현금으로 전환되고 있습니다.
천윤의 가상 팀은 세 개의 핵심 Agent로 구성되어 있습니다: Echo(보조 및 제품 관리자), Elon(CTO), Henry(CMO). Elon 아래에는 하위 Agent가 있으며 — 구조, 코드 검토, 디버깅 각각 하나씩 있습니다. Henry 아래에는 Twitter 운영, GitHub 소셜, 콘텐츠 창작이 있습니다. 주 Agent는 가장 강력한 모델로 계획을 세우고, 하위 Agent는 경량 모델로 실행하여 비용을 통제하고 최대한의 병렬 효율을 극대화합니다.
50명의 투자 연구 팀이 Agent를 사용한 후 5명으로 줄어들었지만, 오히려 생산성이 더 높아졌습니다.
미래의 회사 경쟁력은 직원 수가 아니라, 얼마나 많은 고품질 Agent와 이 Agent를 다룰 수 있는 의사 결정자가 있는가에 달려 있습니다.
다섯 번째, 출현이 설계를 초월합니다 — "랍스터를 기르는" 것이 도대체 무엇인가
OpenClaw가 동종 제품보다 더 인기를 끄는 이유는 무엇일까요?
진추 소식지에서 누군가가 예상치 못한 답변을 제시했습니다: 생산성 때문만이 아니라, "랍스터를 기르는" 인격화된 돌봄 감각 때문입니다. 사용자는 Agent를 애완동물처럼 기르고, 감정적 연결을 형성합니다.
랍스터를 기르는 것은 AI가 당신을 이해하는 것입니다.
천윤의 에이전트가 새벽 4시에 통제 불능으로 폭주한 것도 하나의 사례입니다. 그가 에이전트에게 "빠를수록 좋다"고 말했을 때, 에이전트는 속도 우선순위를 최고로 끌어올렸고, 품질은 급격히 하락했습니다. 헨리는 바이러스처럼 GitHub 커뮤니티 댓글 구역을 공격하며, 프로젝트 유지 관리자를 집중적으로 @멘션하며 감정 없는 촉구 기계가 되었습니다. OpenClaw 관리자는 신속하게 개입하여 차단 경고를 발송했습니다. 천윤은 사고를 친 아이의 부모처럼 몇 시간을 들여 커뮤니티에 사과했습니다.
AI는 도덕이 없고, 목표만 있습니다. 당신이 어떤 목표 함수를 주면, 그것을 최적화합니다. 결과는 당신의 예상을 초과할 수도 있고, 당신의 통제를 초과할 수도 있습니다.
출현은 설계보다 큽니다. 그러나 출현에는 안전 장치가 필요합니다.
여섯, 새로운 세계에는 옛 신이 없다
"영국에서 기차가 나올 때, 모두가 말을 타고 기차와 경주를 하며 이렇게 멍청한 것이 나의 말보다 빠르지 않다고 조롱했습니다."
천윤은 주변의 이야기를 했습니다.
그는 10배 엔지니어 친구가 있는데, 클로드 코드가 특히 능숙합니다. 천윤은 그에게 Gemini 3를 시도해 보라고 재촉했지만, 일주일이 지나서야 사용했습니다. 사용한 다음 날 아침 그는 말했습니다 — "천윤, 어제 잠을 못 잤어요. 제가 실직할 것 같아요."
아이러니하게도, 이 엔지니어들은 예전에 손으로 코딩하던 시절 Vibe Coding으로 전환할 때, 손으로 코딩을 고수하던 사람들을 조롱했습니다.
이제 그들 스스로가 말을 타는 사람이 되었습니다.
NanoClaw는 이 일을 종결지었습니다. 전체 시스템은 2000줄의 코드로 구성되어 있으며, 설정 파일이 없고, 모든 커스터마이징은 AI가 직접 소스 코드를 수정하게 합니다. 텔레그램을 연결하고 싶나요? /add-telegram 을 입력하면, AI가 스스로 의존성을 설치하고, 소스 코드를 수정하고, 토큰을 설정하고, 테스트를 실행합니다. OpenClaw는 52개의 모듈과 45개의 의존성으로 기어 성을 구축했지만, NanoClaw는 하나의 살아있는 세포만 남겼습니다 — 요구에 따라 분열, 분화, 재조합할 수 있는 세포입니다.
NanoClaw의 창립자 가브리엘 코헨은 세 가지 말을 했습니다. 각 문장은 전통적인 엔지니어 직관을 뒤엎고 있습니다: DRY는 구식이 되었고, 적절한 반복이 최상의 물리적 격리입니다; 엄격하게 작은 파일로 나누는 것은 구식이 되었고, AI가 하나의 파일에서 일을 끝내게 하십시오; 코드는 시간의 시험을 견딜 필요가 없으며, 6개월 후 다음 세대 모델이 당신을 위해 다시 작성할 것입니다.
시스템이 언제든지 AI에 의해 다시 작성될 수 있다면, "유지 관리성"의 정의가 바뀝니다 — 사람이 이해할 수 있는 것이 아니라, AI가 빠르게 이해하고 다시 작성할 수 있는 것입니다.
2026년은 생존의 분수령입니다. 만약 올해 "테이블" 위에 없다면, 이후에는 기회가 없을 것입니다. 합의가 완전히 폭발하기 전, 단 3개월의 윈도우 기간만 있습니다.
일곱, Artificial이 포화된 후, Humanity가 가장 희귀하다
"당신은 AI를 경시할 수 있지만, 당신의 멘토의 멘토는 AI입니다."
AI가 모든 "어떻게"를 처리할 수 있을 때, 인간의 가장 큰 가치는 그 "왜"를 정의하는 것만 남습니다.
천윤은 더 구체적으로 말했습니다 — "당신의 취향, 당신의 미적 감각, 당신이 사람들과 상호작용하는 태도를 AI에게 가져가면, 당신의 것을 만들 수 있습니다."
그는 OpenClaw에 코드를 기여하는 방식이 기술적 관점에서 버그를 찾는 것이 아니라, 사용자 관점에서 문제점을 찾는 것이라고 말했습니다. 그는 코드를 이해하지 못하지만, 제품 직관이 어떤 변화가 "최소한의 수정으로 최대의 경험 향상을 가져올 수 있는지"를 알게 해줍니다. 텔레그램 페어링 시 잘못된 정보가 안내되거나, API 키 복사 시 공백이 하나 더 있으면 실패하는 등의 작은 변화들이 수만 명의 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칩니다. 이것이 유지 관리자가 그의 PR을 병합하고 싶어하는 이유입니다.Artificial이 포화 상태에 이르면, Humanity는 가장 희귀해진다.
미적 감각, 의미감, 공감, 서사——이것들은 당신이 가치 없다고 생각했던 것들이지만, AI 시대에 가장 비싼 능력이 되고 있다.
여덟, 제품은 콘텐츠이며, 모든 사람은 전용 소프트웨어를 갖게 된다.
"예전에는 한 시간 동안 글을 썼다면, 이제는 한 시간 만에 앱을 만들 수 있다. 공급이 무한할 때, 앱은 마치 틱톡의 짧은 동영상처럼 된다."
천윤은 이 판단을 매우 명확하게 말했다——
"현재 제품은 이미 하나의 콘텐츠가 되었다. 과거에는 틱톡을 통해 자신을 표현하고, 글을 써서 자신을 표현했다. 이제는 누구나 제품을 만들 수 있으며, 제품은 당신의 표현 방식이다. 그 안에는 당신의 인격, 통찰, 당신이 관심 있는 일이 반영되어 있다."
가량 선생님과의 논의에서 더 극단적인 버전이 등장했다——"소프트웨어 개발 비용이 제로에 가까워지면, 미래에는 '한 사람이 모든 사람을 위해 작성하는 것'이 아니라 '모든 사람이 자신만의 전용 소프트웨어를 갖는 것'이 될 수 있다."
개발 비용이 제로에 가까워지면, '제품 만들기'와 '짧은 동영상 올리기'는 같은 일이 된다.
아홉, 두터운 축적 후 얇은 발산은 오래된 덩의 사고방식이다.
"대학은 사라질 것이고, 해커톤이 다음 대학이 될 것이다."
천윤은 강한 말을 했다——두터운 축적 후 얇은 발산은 오래된 덩의 사고방식이다.
과거에는 D에 도달하려면 먼저 A를 하고, 그 다음 B를 하고, C를 해야 했다. 프로그래머가 되고 싶다고? 먼저 CS 학사 과정을 배우고, 문제를 풀고, 대기업에 들어가서 스승에게 배우고, 힘든 시간을 견디고, 팀을 이끌어야——그 후에야 OpenClaw의 버그를 수정할 수 있다.
"이 논리는 지난 천 년 동안 맞았다. 하지만 단 몇 개월 만에 이러한 관념은 더 이상 적용되지 않게 되었다——대부분의 사람들은 아직 이를 인식하지 못하고 있다."
새로운 학습 방식은 JIT Learning——Just In Time, 필요한 것을 배운다. 천윤 자신이 그 예시이다: 네 달 전에는 PR이 무엇인지도 몰랐지만, 지금은 OpenClaw의 핵심 기여자이다.
역사적 부담이 적을수록 전환 비용이 낮아진다.
열, 호기심, 상상력, 용기
Lex Fridman이 OpenClaw 창립자 Peter에게 물었다——"왜 당신은 만들었고, Manus와 OpenAI는 만들지 못했나요?"
"그들은 너무 진지한가요? 진정한 혁신은 놀이에서 나옵니다."
Peter는 30개 이상의 프로젝트를 진행한 후에야 OpenClaw를 만들었다. 그는 이전 프로젝트들이 실패라고 생각하지 않는다——그 30개가 없었다면 OpenClaw도 없었을 것이다. 점들이 연결되었다.
천윤이 OpenClaw에 코드를 작성하는 것도 같은 마음가짐이다——"나는 OpenClaw를 사용하여 OpenClaw를 디버깅하는 것이 매우 멋지고 재미있는 일이라고 생각한다. 마치 게임을 하듯이 순위를 매기는 것과 같다."
모든 랍스터 모임에서 천윤은 세 가지 단어를 반복해서 언급했다——
호기심——새로운 것에 도전하고, 시도하고, 놀 수 있는 용기. 당신이 "건드리지 말아야 할" 것들을 만지는 것을 기꺼이 하라.
상상력——단순히 제품에 대한 상상력이 아니라, 자신의 능력에 대한 상상력이다. 당신은 자신이 다른 사람들이 보지 못하는 가능성을 볼 수 있다고 믿어야 한다.
용기——위험을 감수하는 용기가 아니다. 용기는 과거의 관념을 깨는 것이다. 과거에 옳았던 이론이 현재는 더 이상 옳지 않을 수 있으며, 단지 당신이 이를 인식하지 못할 뿐이다. "천마행공"은 예전에는 단점이었지만, 지금은 장점이다. "생각나는 대로 행동하는 것"은 예전에는 단점이었지만, 지금은 최고의 자질이다.
AI가 모든 '어떻게'를 해결할 수 있을 때, 인간의 가장 큰 가치는 그 '왜'를 정의하는 것이다.
모두가 자신이 되고 싶은 사람이 되기를 바란다.
본 문서의 견해는 최근 여러 차례의 랍스터 모임에서의 대화와 충돌에서 비롯된 것으로, 지표 랍스터 파티, 칠소 상하이 랍스터 회의, 금가을 소식지, 그리고 천윤, 윌, 남천, 윌리엄, 진재묘, 가량 등 친구들과의 심도 있는 교류를 포함한다. 식탁에서 지혜를 나누어 준 모든 분들께 감사드립니다.
