중국 OpenClaw 열풍 — 플랫폼 경쟁이 '사용자 수'에서 '에이전트 호환성'으로 이동 중
GTC 2026에서 Jensen Huang CEO가 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크 OpenClaw를 "다음 ChatGPT"이자 "인류 역사상 가장 성공적인 오픈소스 프로젝트"라고 언급함
OpenClaw는 대화가 아닌 실행을 하는 에이전트로, 사용자 PC에 직접 설치되어 파일 읽기·이메일 전송·코드 작성·브라우저 조작 등을 수행하는 방식
중국에서는 설치·학습 과정이 가재 키우기와 비슷하다 하여 '양하(养虾)'라는 별명이 붙었으며, 텐센트 본사 앞에 천 명이 무료 설치 지원을 위해 줄을 서는 등 대중적 열풍이 발생함
ㅤ→ 텐센트 클라우드는 전국 17개 도시 40일 무료 설치 투어를 진행 중
에이전트는 작업 한 건에 수만~수십만 토큰을 소비하여, 챗봇 대비 토큰 소비가 구조적으로 폭증함
ㅤ→ 간단한 자료 조사에 700만 토큰, 크롤러 테스트 한 번에 2,900만 토큰 소비 사례 보고됨
ㅤ→ 한 달 본격 사용 시 약 1억 토큰, 비용 약 130만 원 수준
MiniMax가 이 수혜를 가장 극적으로 받은 기업으로, 상장 2개월 만에 시가총액 490억 달러로 바이두를 추월함
ㅤ→ ARR이 2개월 만에 1억 달러 → 1.5억 달러로 급등, 일일 토큰 소비량 6배 이상 증가
ㅤ→ OpenClaw 기반 클라우드 에이전트 MaxClaw를 출시하여 원클릭 배포 + 20만 토큰 장기 기억 기능 제공
위챗은 바이트댄스의 더우바오 에이전트를 48시간 만에 차단했으나, 오픈소스인 OpenClaw에는 정반대로 대응함
ㅤ→ 텐센트가 OpenClaw 호환 업무용 에이전트 WorkBuddy, 개인용 QClaw, AI 전용 보안 샌드박스를 출시함
ㅤ→ 특정 기업 소유가 아닌 오픈소스이기 때문에 배제 명분이 없었기 때문
OpenRouter 기준 올 2월 상위 10개 모델 총 토큰 소비량 중 61%가 중국 모델이었음
ㅤ→ MiniMax M2.5 입력 토큰 비용: 100만 토큰당 0.3달러 (미국 주요 모델 대비 16배 이상 저렴)
ㅤ→ 코딩 벤치마크(SWE-Bench Verified) 성능 차이는 1%p 미만
a16z 파트너 Martin Casado에 따르면, 오픈소스 모델을 사용하는 스타트업 중 80%가 중국 모델을 사용 중
미국의 대중 GPU 수출 제한이 역설적으로 중국 기업들을 경량 아키텍처에 집중하게 만들었고, 에이전트 시대의 가격 경쟁력으로 돌아온 구조임
기사는 한국이 에이전트 인터페이스로서의 카카오톡 위상, 클라우드 인프라의 토큰 폭증 대응력, AI 모델의 에이전트 호환성·가격 경쟁력 세 가지에 아직 답을 내놓지 못하고 있다고 지적함
AI에 대한 정보 과잉 시대, 이제는 유익함을 넘어 피곤함이 앞섭니다. 확증 편향에 가까운 단정적인 조언들과 광고성 글들, 그리고 상업 색채가 짙은 유튜브 콘텐츠들까지... 누구나 자신의 생각이 정답인 양 목소리를 높이는 요즘, 그 근거 없는 자신감들이 오히려 피로를 더합니다. 가끔은 소음에서 벗어나고 싶다는 생각이 듭니다.
나이 > 19이면 부분도 나이가 19보다 크면으로 만들 수 있지 않을까요 이/가 앞 부분과 보다 앞 부분을 각각 좌변과 우변으로 해석하면 될 듯싶어요 ≥는 크거나 같으면 또는 이상이면(대신 이 경우는 보다를 쓰지 않고, 즉 나이가 19 이상이면 이런 식으로 표현해야 하긴 하겠네요 그러면 이/가를 기준으로 좌우를 구별해야 하니 조금 해석할 때 복잡도가 올라가겠네요)
ㅎㅎ 맞는 말씀입니다.
llms.txt 가 에이전트가 서비스를 '이해'하는데 설명을 초점으로 둔다면,
/ai 는 ai 가 서비스를 '사용' 하는데 포커싱을 둔 겁니다. "우리 서비스의 api는 이렇게 호출해" 를 알려주는 거에요.여기에 mcp 를 사용하면 해당 사이트의 이용방법을 먼저 '훑고' (토큰을 절약하고) 시작할 수 있겠죠.
아무래도 직접참여가 어려워 '직접등록'과 '커뮤니티' 버전을 나누어 우선 /ai mcp 사용 시 '이미 누군가 searching'해본 적이 있는 사이트는 좀 더 가볍고 빠르게 접근할 수 있는 구조이긴 합니다!
PR 이 죽은 이유는 PR 그 자체보다는 Vibe coder 들의 방만한 커뮤니케이션 때문인 것 같습니다.
어떤 flow 로 구현했는지, 다른 방법은 뭐가 있었고 왜 채택하지 않았는지, 왜 package.lock 이 바뀌어야 하는지. 전부 먼저 이야기해야하는것들 아닌가?
PR Description에 써놓으면 될 것을 굳이구태어 묻게 만드는 코더들이 죽는 것이 더 나아보이네요.
중국 OpenClaw 열풍 — 플랫폼 경쟁이 '사용자 수'에서 '에이전트 호환성'으로 이동 중
GTC 2026에서 Jensen Huang CEO가 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크 OpenClaw를 "다음 ChatGPT"이자 "인류 역사상 가장 성공적인 오픈소스 프로젝트"라고 언급함
OpenClaw는 대화가 아닌 실행을 하는 에이전트로, 사용자 PC에 직접 설치되어 파일 읽기·이메일 전송·코드 작성·브라우저 조작 등을 수행하는 방식
중국에서는 설치·학습 과정이 가재 키우기와 비슷하다 하여 '양하(养虾)'라는 별명이 붙었으며, 텐센트 본사 앞에 천 명이 무료 설치 지원을 위해 줄을 서는 등 대중적 열풍이 발생함
ㅤ→ 텐센트 클라우드는 전국 17개 도시 40일 무료 설치 투어를 진행 중
에이전트는 작업 한 건에 수만~수십만 토큰을 소비하여, 챗봇 대비 토큰 소비가 구조적으로 폭증함
ㅤ→ 간단한 자료 조사에 700만 토큰, 크롤러 테스트 한 번에 2,900만 토큰 소비 사례 보고됨
ㅤ→ 한 달 본격 사용 시 약 1억 토큰, 비용 약 130만 원 수준
MiniMax가 이 수혜를 가장 극적으로 받은 기업으로, 상장 2개월 만에 시가총액 490억 달러로 바이두를 추월함
ㅤ→ ARR이 2개월 만에 1억 달러 → 1.5억 달러로 급등, 일일 토큰 소비량 6배 이상 증가
ㅤ→ OpenClaw 기반 클라우드 에이전트 MaxClaw를 출시하여 원클릭 배포 + 20만 토큰 장기 기억 기능 제공
위챗은 바이트댄스의 더우바오 에이전트를 48시간 만에 차단했으나, 오픈소스인 OpenClaw에는 정반대로 대응함
ㅤ→ 텐센트가 OpenClaw 호환 업무용 에이전트 WorkBuddy, 개인용 QClaw, AI 전용 보안 샌드박스를 출시함
ㅤ→ 특정 기업 소유가 아닌 오픈소스이기 때문에 배제 명분이 없었기 때문
OpenRouter 기준 올 2월 상위 10개 모델 총 토큰 소비량 중 61%가 중국 모델이었음
ㅤ→ MiniMax M2.5 입력 토큰 비용: 100만 토큰당 0.3달러 (미국 주요 모델 대비 16배 이상 저렴)
ㅤ→ 코딩 벤치마크(SWE-Bench Verified) 성능 차이는 1%p 미만
a16z 파트너 Martin Casado에 따르면, 오픈소스 모델을 사용하는 스타트업 중 80%가 중국 모델을 사용 중
미국의 대중 GPU 수출 제한이 역설적으로 중국 기업들을 경량 아키텍처에 집중하게 만들었고, 에이전트 시대의 가격 경쟁력으로 돌아온 구조임
기사는 한국이 에이전트 인터페이스로서의 카카오톡 위상, 클라우드 인프라의 토큰 폭증 대응력, AI 모델의 에이전트 호환성·가격 경쟁력 세 가지에 아직 답을 내놓지 못하고 있다고 지적함
AI에 대한 정보 과잉 시대, 이제는 유익함을 넘어 피곤함이 앞섭니다. 확증 편향에 가까운 단정적인 조언들과 광고성 글들, 그리고 상업 색채가 짙은 유튜브 콘텐츠들까지... 누구나 자신의 생각이 정답인 양 목소리를 높이는 요즘, 그 근거 없는 자신감들이 오히려 피로를 더합니다. 가끔은 소음에서 벗어나고 싶다는 생각이 듭니다.
사용 스크린샷이 있으면 좋겠습니다.
SEO 포이즈닝..
이것 때문에 테일스케일 MagicDNS를 며칠동안 못쓰고 있습니다..
코파일럿이 훨씬 싸고 좋은데 커서를 쓸 이유가 없어지는 것 같다.
PR 하나에 파일이 500개씩 바뀌는데, 제출한 사람은 30분 안에 리뷰 해주지 않았다고 불만이 많네요. 설명란에는 대여섯줄 적어주고 땡이니, 그냥 이거 믿고 승인 해줘야 하나...?
테스트 다 했지?
네
그래 잘 하자
나이 > 19이면 부분도 나이가 19보다 크면으로 만들 수 있지 않을까요 이/가 앞 부분과 보다 앞 부분을 각각 좌변과 우변으로 해석하면 될 듯싶어요 ≥는 크거나 같으면 또는 이상이면(대신 이 경우는 보다를 쓰지 않고, 즉 나이가 19 이상이면 이런 식으로 표현해야 하긴 하겠네요 그러면 이/가를 기준으로 좌우를 구별해야 하니 조금 해석할 때 복잡도가 올라가겠네요)
이걸 언어라고 부르는게 어그로인건지 그런 시대가 된건지
카카오톡 chatgpt pro때문에 쓰긴 한데 gpt 가 만들어주는 프론트 디자인은 전부 칙칙한거같아요
프론트엔드에는 gpt 절대 쓰지 마세요. 최악입니다.동일 프롬프트로 opus랑 비교해보세요.
동감합니다. 과거 PR은 내가 만든 결과물을 내가 책임진다는 느낌이 있었지만,
Vibe coder의 PR은 "내가 뭘 만들었는지도 모르겠고 어쨌든 결과물은 있으니 니가 평가해서 문제점을 찾아라" 같습니다.
애플의 원래 스탠스가 이랬는데 이게 싫으면 애플이 싫은거죠. 다른 걸 쓰세요.
역사상 최악의 개발도구는 xcode 라고 생각합니다
ㅎㅎ 맞는 말씀입니다.
llms.txt 가 에이전트가 서비스를 '이해'하는데 설명을 초점으로 둔다면,
/ai 는 ai 가 서비스를 '사용' 하는데 포커싱을 둔 겁니다. "우리 서비스의 api는 이렇게 호출해" 를 알려주는 거에요.여기에 mcp 를 사용하면 해당 사이트의 이용방법을 먼저 '훑고' (토큰을 절약하고) 시작할 수 있겠죠.
아무래도 직접참여가 어려워 '직접등록'과 '커뮤니티' 버전을 나누어 우선 /ai mcp 사용 시 '이미 누군가 searching'해본 적이 있는 사이트는 좀 더 가볍고 빠르게 접근할 수 있는 구조이긴 합니다!
말씀 감사해요~
동감합니다.
프론트 디자인은 gpt가 영 별로여서 다른 모델이 만들게 했는데, 이걸로 좀 괜찮게 나왔으면 하네요.
pencil.dev 나온지 얼마 안 된 것 같은데 바로 오픈소스 대체제가 나오네요
PR 이 죽은 이유는 PR 그 자체보다는 Vibe coder 들의 방만한 커뮤니케이션 때문인 것 같습니다.
어떤 flow 로 구현했는지, 다른 방법은 뭐가 있었고 왜 채택하지 않았는지, 왜 package.lock 이 바뀌어야 하는지. 전부 먼저 이야기해야하는것들 아닌가?
PR Description에 써놓으면 될 것을 굳이구태어 묻게 만드는 코더들이 죽는 것이 더 나아보이네요.
어이쿠 커서팀이 이거 보면 좀 아프겠네요..