Boris Cherny는 Anthropic 내에서 Claude Code를 만든 창시자입니다. 3인 팀으로 시작한 인큐베이터 프로젝트에서 "IDE에서 Tab 키로 코드 한 줄을 자동 완성하는 개념"을 "Agent가 전체 프로젝트를 작성하도록 하는 것"으로 변화시켰습니다. 2026년 초까지 Claude Code는 이미 연간 매출 10억 달러를 돌파했으며, Anthropic 스스로도 "연구 프리뷰에서 10억 달러 제품으로의 전환 역사상 가장 빠른 사례"라고 평가했습니다.
이 인터뷰는 Sequoia의 2026 AI Ascent 컨퍼런스에서 진행되었으며, Sequoia 파트너 Lauren Reeder가 사회를 맡았습니다.
원본 영상: https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
핵심 요약
- Boris는 2026년 내내 단 한 줄의 코드도 직접 작성하지 않았습니다. 그는 매일 수십 개의 PR을 병합했으며, 하루 최고 기록은 150개였지만, 이는 "모델이 어디까지 가능한지 확인하기 위한 것"이었다고 인정했습니다.
- Claude Code는 처음 6개월 동안 PMF가 전혀 없었습니다. 처음 만들어졌을 때 Boris는 자신의 코드 중 10%에만 사용했습니다. 기하급수적인 성장은 2025년 5월 Opus 4 출시 이후에야 시작되었으며, 새로운 모델 세대가 나올 때마다 성장 곡선이 더욱 가파라졌습니다.
- Boris는 이제 대부분의 작업을 휴대폰으로 처리합니다. 그는 Claude App에서 5~10개의 세션과 수백 개의 Agent를 활성 상태로 유지하며, 밤에는 수천 개의 Agent가 심층 작업을 실행합니다. 핵심 스케줄링 모드는 "Loop"라고 불리며, Claude가 cron을 통해 시간 주기 작업을 시작합니다.
- Anthropic은 더 이상 내부적으로 사람이 직접 작성한 코드가 없습니다. 모든 SQL과 제품 코드는 모델에 의해 생성됩니다. 직원들의 Claude는 Slack을 통해 서로 소통하며, 불확실할 때는 직접 질문을 보냅니다.
- "SaaS의 종말"과 관련하여, Boris는 Hamilton Helmer의 "7 Powers" 프레임워크를 인용합니다: 전환 비용과 프로세스 파워는 AI로 인해 평준화될 것인데, 모델이 마이그레이션을 처리하고 프로세스 자체를 반복할 수 있기 때문입니다. 네트워크 효과, 규모의 경제, 독점 자원은 변하지 않습니다.
- 그가 가장 중요하게 생각하는 역사적 비유는 인쇄기입니다. 그는 소프트웨어 구축이 문해력만큼 보편적인 기술이 될 것이라고 믿습니다. 회계 소프트웨어를 작성하는 데 가장 적합한 사람은 엔지니어가 아니라 회계사일 것입니다. 코딩이 쉬운 부분이고 비즈니스를 이해하는 것이 어려운 부분이기 때문입니다.
- Anthropic의 진정한 우위는 기술이 아니라 조직 프로세스에 있습니다. 누구나 모델을 사용할 수 있지만, 내부 조직이 어떻게 재구성되고, Claude가 어떻게 소통하며, 회사가 모든 수동 코드를 어떻게 대체하는지가 제품 격차가 발생하는 지점입니다.
[1] Claude Code가 3인 인큐베이터 프로젝트에서 성장한 방법
Boris는 Claude Code를 "우연히" 만들었다고 말합니다. 2024년 말, 그는 Anthropic Labs라는 내부 인큐베이터에 합류했습니다. 팀은 소수에 불과했으며, 초기 결과물은 Claude Code, MCP, Claude Desktop App이었습니다. 팀은 잠시 해체되었다가 2026년 초 Mike Krieger의 리더십 아래 재편성되었습니다.
참고:
Mike Krieger는 Instagram의 공동 창립자이자 전 CTO입니다. 그는 2024년 5월 Chief Product Officer로 Anthropic에 합류했으며, 2026년 1월 Labs 팀으로 이동하여 Ben Mann과 함께 실험적 제품 인큐베이션을 이끌고 있습니다.
Boris는 Anthropic 내에서 흔히 사용되는 용어인 "제품 오버행(Product Overhang)"을 사용하여 프로그래밍에 도전하려는 이유를 설명합니다. 이는 모델의 기능은 존재하지만 아직 제품화되지 않은 상황을 의미합니다.
우리는 2024년 말 프로그래밍의 현황을 살펴봤고, 가장 진보된 상태는 Tab 키를 누르는 것이었습니다. IDE를 열고 Tab을 누르면 모델이 한 줄을 제공했습니다. 이것이 Sonnet 3.5가 처음으로 가능하게 한 것입니다. 하지만 우리는 훨씬 더 나아갈 수 있다고 느꼈습니다. 모델이 다음 단계를 위한 준비가 거의 되어 있었습니다. Tab 완성 기능이 필요하지 않았습니다. Agent가 전체 코드 블록을 작성하도록 할 수 있었습니다.
하지만 구축 후 처음 6개월 동안은 거의 아무도 사용하지 않았습니다. Boris는 초기 버전이 "사실상 사용할 수 없을 정도"였으며, 자신조차도 작업의 10%에만 사용했다고 말합니다. 공개 출시 후에도 기하급수적인 성장은 없었습니다. 실제 전환점은 2025년 5월 Opus 4의 출시였습니다. 그 이후로 Opus 4에서 4.5, 4.6, 현재 4.7에 이르기까지 새로운 모델 세대가 나올 때마다 성장 곡선이 다시 급등했습니다.
그는 전체 과정이 기존의 PMF(Product-Market Fit) 논리를 거스르는 도박이었다고 인정합니다.
우리는 초기에 PMF가 전혀 없는 무언가를 만들고 있었습니다. 처음 6개월 동안은 PMF가 없을 것이라는 것을 알고 있었습니다. 차세대 모델을 위해 개발하고 있었기 때문입니다. 그것이 처음부터 끝까지 우리의 전략이었습니다.
참고:
Anthropic의 제품 논리는 "모델 역량이 특정 지점까지 상승할 것"이라는 가정을 하고 미래 시점을 위해 제품을 미리 구축하는 것입니다. 이는 "수요를 먼저 검증한 후 구축하는" 일반적인 SaaS 접근 방식과 반대입니다.
[2] "프로그래밍은 해결되었다"지만, 이는 Boris의 개인적인 버전입니다
Lauren은 그가 공개적으로 "프로그래밍은 해결되었다"고 말한 의미에 대해 질문했습니다. Boris는 청중을 대상으로 실시간 설문조사를 진행했습니다. "여전히 100% 직접 코드를 작성하는 분?" "100% 작성을 중단한 분?" "그 중간인 분?" 결과는 대략 "50% 해결"이었습니다. 하지만 Boris 자신의 경우 비율은 100%입니다.
그는 Claude Code 코드베이스(유출로 인해 공개된)가 TypeScript와 React라고 설명했습니다. 비밀은 없습니다. 그들이 TypeScript와 React를 선택한 이유는 모델 학습 데이터에 매우 흔하기 때문입니다. 즉, "분포 내(on-distribution)"에 있습니다. 당시 모델은 그렇게 똑똑하지 않았기 때문에 프레임워크 선택이 모델이 얼마나 많은 코드를 작성할 수 있는지를 결정했습니다. 이제 모델은 낯선 언어를 즉석에서 배울 수 있을 만큼 강력해졌지만, 2024년 말에는 모델이 가장 잘 아는 스택을 선택해야 했습니다.
모델이 가장 잘 아는 스택을 선택했기 때문에 팀은 일찍이 임계점을 넘었습니다. 모델이 코드의 100%를 작성하기 시작한 것입니다. Boris는 이것이 작년 10월이나 11월에 일어났다고 말합니다.
이제 저는 하루에 수십 개의 PR을 병합합니다. 지난주 어느 날은 150개를 병합했는데, 그것이 기록이었습니다. 한계까지 밀어붙일 수 있는지 확인하고 싶었을 뿐입니다.
하지만 그는 이 결론이 보편적이지 않다는 점을 분명히 인정합니다. 여전히 모델이 어려움을 겪는 방대하고 복잡한 코드베이스와 틈새 언어가 존재합니다. 그의 대답은 본질적으로 "그냥 기다리라"는 것입니다.
일반적인 대답은 다음 세대 모델을 기다리는 것입니다.
참고:
Boris의 결론은 분명히 편향되어 있습니다. 그는 주류 스택(TypeScript+React)을 사용하고, 코드베이스는 성숙했으며, Anthropic 내부의 독점 모델(예: Mythos)을 사용하여 "dogfooding"을 하고 있습니다. "프로그래밍은 해결되었다"는 그에게는 통하지만, 30년 된 C++ 레거시 시스템이나 게임 엔진 팀에게는 결론이 매우 다를 것입니다.
[3] 휴대폰에서 수백 개의 Agent 실행하기: Boris의 워크플로우
Boris는 6개월 전 트위터에서 자신의 개인 워크플로우를 공유했다고 언급했습니다. 그는 특별하다고 생각하지 않았지만 바이럴이 되었습니다. 그 이후로 그의 방법은 다시 바뀌었습니다. 이제 대부분의 작업을 휴대폰으로 처리합니다.
구체적으로, Claude App 왼쪽에는 "코드" 탭이 있어 5~10개의 세션을 활성 상태로 유지합니다. 각 세션에는 여러 Agent가 실행 중이며, 일반적으로 총 수백 개에 달합니다. 밤에는 더 깊은 작업을 위해 수천 개를 더 시작합니다.
그는 가장 많이 사용되는 기능이 하위 Agent가 아니라 "Loop"라는 간단한 모드라고 말합니다. Claude가 cron을 통해 매분, 매 5분 또는 매일 실행되는 예약 작업을 설정하도록 하는 것입니다.
저는 수십 개의 Loop를 계속 실행하고 있습니다. 하나는 내 PR을 감시하여 CI를 자동으로 수정하고 리베이스합니다. 하나는 전체 CI 상태를 건강하게 유지합니다(예: 불안정한 테스트 수정). 또 다른 하나는 30분마다 Twitter에서 Claude Code에 대한 피드백을 가져와 클러스터링하고 정리하여 제공합니다.
또한 Anthropic이 새로 출시한 "Routines"에 대해서도 언급했는데, 이는 기본적으로 이 Loop 모드를 로컬 머신에서 서버로 옮겨 노트북을 닫아도 계속 실행되도록 합니다.
이에 대한 그의 판단은 다음과 같습니다. "Loop가 미래다."
참고:
이 워크플로우의 핵심은 간단합니다. "개인적으로 명령을 내리는 것"을 더 일찍 포기하는 것입니다. 그는 Claude 무리를 계속 작업하게 하고 Slack을 통해 보고서만 받습니다. 제품 관점에서 Routines는 Loop를 클라이언트 측 모드에서 호스팅 서비스로 전환합니다. 즉, 스케줄링이 서버 리소스를 소비하기 시작하고 가격 모델도 결국 변경되어야 함을 의미합니다.
[4] 제너럴리스트의 부상: 팀의 모든 역할이 코딩을 하고 있습니다
Boris는 "오늘날보다 훨씬 더 많은 제너럴리스트가 생길 것"이라고 예측합니다.
그는 "제너럴리스트"를 두 가지 유형으로 나눕니다. 첫째, 엔지니어링 제너럴리스트(예: 한 사람이 iOS, 웹, 백엔드를 모두 작성). 둘째, 더 흥미로운 것은 교차 분야 제너럴리스트입니다. 디자인도 이해하는 프로덕트 엔지니어, 또는 프로덕트와 데이터 과학을 모두 할 수 있는 사람입니다.
그는 이것이 이미 Claude Code 팀 내에서 일어나고 있다고 말합니다.
우리의 엔지니어링 관리자, 프로덕트 매니저, 디자이너, 데이터 과학자, 재무 담당자, 사용자 리서처 등 모든 사람이 코드를 작성하고 있습니다. 모두가 여전히 특정 분야의 전문가이지만, 동시에 모두가 코딩을 하고 있습니다.
그는 "이것이 왜 좋은지"에 대해 자세히 설명하지 않았지만, 기본 논리는 다음과 같습니다. 코드 작성의 한계 비용이 0에 가까워지면 이전에 엔지니어링에서 배제되었던 역할(재무, 디자인, 연구)이 엔지니어링 결과물을 직접 생산할 수 있는 능력을 얻게 되어 업무 분담의 경계가 모호해집니다.
참고:
이것은 스타트업에서는 쉽게 검증할 수 있지만, 대기업에서는 훨씬 어렵습니다. 5,000명 규모의 은행 IT 부서에는 컴플라이언스, 리스크, 변경 관리, 감사 추적이 있으며, "내가 코드를 작성할 수 있다"는 이유만으로 이를 우회할 수 없습니다. Boris는 Anthropic과 같은 소규모의 가벼운 프로세스를 가진 회사에 대해 이야기하고 있습니다.
[5] SaaS의 종말: AI가 평준화할 해자와 남을 해자
Lauren이 질문했습니다. 이제 코드 작성 비용이 10배 또는 100배 저렴해졌는데, 소프트웨어 제품의 가치는 어떻게 변할까요? 우리는 SaaS의 종말을 맞이하고 있는 걸까요?
Boris는 이것이 가장 좋아하는 질문이라며 Hamilton Helmer의 "7 Powers" 프레임워크를 사용하여 답변했습니다.
참고:
Hamilton Helmer는 전략가이자 "7 Powers: The Foundations of Business Strategy"(2016)의 저자입니다. 그는 지속 가능한 경쟁 우위를 일곱 가지 유형으로 분류합니다: 규모의 경제, 네트워크 효과, 역포지셔닝, 전환 비용, 브랜드, 독점 자원, 프로세스 파워.
Boris의 판단은 AI가 이 중 두 가지 해자를 평준화할 것이라는 것입니다.
첫째는 전환 비용(Switching Costs) 입니다. 이유는 직접적입니다. 모델이 사용자가 한 도구에서 다른 도구로 마이그레이션하는 것을 도울 수 있기 때문입니다. "이미 Salesforce에서 300개의 워크플로우를 구성해서 전환할 수 없다"는 생각은 모델이 하룻밤 사이에 모든 것을 마이그레이션함으로써 해결될 수 있습니다.
둘째는 프로세스 파워(Process Power) 로, "우리의 워크플로우와 프로세스는 다른 사람이 복제할 수 없다"는 이점입니다. Boris는 Claude 4.7이 이미 어떤 것이든 "언덕 오르기(hill-climb)"를 할 수 있다고 말합니다. 목표를 설정하고, 반복하고 최적화하도록 두면 결국 결과를 얻습니다. 한때 대기업이 수년간 축적한 내부 자산이었던 프로세스 최적화가 이제 모델에 의해 소비되고 있습니다.
이것이 이것을 할 수 있는 첫 번째 모델입니다. 목표를 설정하고, 완료될 때까지 실행하면 자동으로 끝까지 실행됩니다.
하지만 그는 다른 해자는 변하지 않는다고 믿습니다. 네트워크 효과, 규모의 경제, 독점 자원은 여전히 유효합니다. 즉, "더 많은 사람이 사용할수록 더 좋아지는" 제품(소셜, 플랫폼, 마켓플레이스)과 "다른 사람이 얻을 수 없는 자원"(특허, 라이선스, 독점 계약)을 가진 회사는 여전히 안전합니다.
그의 두 번째 판단은 훨씬 더 급진적입니다.
앞으로 10년 동안 원래 시장을 파괴할 수 있는 스타트업의 수는 지난 10년보다 10배 더 많을 것입니다. 이제는 아주 작은 회사가 되어 대기업만큼 가치 있는 제품을 만들고 정면으로 경쟁할 수 있기 때문입니다. 대기업은 비즈니스 프로세스를 변경하고, 직원을 재교육하고, 내부 저항에 직면해야 하지만, 여러분은 그렇지 않습니다. 백지 상태에서 시작합니다.
참고:
전환 비용이 평준화될 것이라는 Boris의 주장은 구조적으로 논란의 여지가 있습니다. 모델은 데이터를 마이그레이션할 수 있지만, 진정한 엔터프라이즈 SaaS 전환 비용은 다른 곳에 있습니다. 컴플라이언스 감사, 계약 조건, 조직적 습관, 벤더 인증입니다. Salesforce와 SAP의 해자는 항상 이 관성에 의존해 왔습니다. 기술은 작은 부분일 뿐입니다. Anthropic 자체의 "Cowork"가 이에 도전하고 있지만, 시장 반응(2026년 2월 소프트웨어 주식 시가총액 2850억 달러 손실)은 투자자들이 그의 판단이 옳다고 베팅하고 있음을 보여줍니다.
[6] 제품 vs. 모델: 모델이 강력해질수록 제품 가치는 얼마나 남을까요?
Dan이라는 청중이 질문했습니다. Claude Code의 성공을 제품 결정과 모델 자체 중 어디에 더 많이 귀속시키시나요?
Boris는 간단한 답변을 주지 않았습니다. 1년 전이라면 50/50이었을 수 있고, 6개월 전에도 마찬가지라고 말했습니다. 2년 후는요? 그는 "모르겠습니다. 우리는 일주일 단위로만 계획합니다."라고 말했습니다.
하지만 그는 더 흥미로운 답변을 내놓았습니다.
저는 예전에 YC에 있었고 몇몇 회사를 창업했습니다. YC가 강조하는 것은 사람들이 사랑하는 것을 만들라는 것입니다. 모델이 아무리 강력하거나 어떤 카테고리에 있든, 사용자가 실제로 사랑하는 것을 만들어야 합니다. 이것이 제품이 중요한 이유입니다. 우리는 작은 세부 사항에 많은 노력을 기울였습니다. 하루 종일 사용한다면 그 세부 사항이 경험을 정의하기 때문입니다.
또한 모델이 강력해짐에 따라 외부 "하네스"(스캐폴딩, 호출 프레임워크)는 덜 중요해질 것이라고 인정했습니다. 1년 후에는 제품 안전 메커니즘(프롬프트 인젝션 방어, 정적 명령 검증, 권한 모드, 인간 개입 루프)이 덜 필요할 수 있습니다. 모델이 자연스럽게 올바른 일을 할 것이기 때문입니다.
그의 제품 방향은 또 다른 레이어를 추가하는 것이 아니라, 어떻게 Loop를 일급 시민으로 만들 것인지, 한 사람이 여러 Agent를 동시에 더 쉽게 실행할 수 있게 할 것인지 고민하는 것입니다.
참고:
이는 실제로 Anthropic 내부의 믿음을 인정하는 것입니다. 모델 역량이 상승함에 따라 애플리케이션 계층에서 차별화할 수 있는 창이 줄어듭니다. 이는 독립 AI 앱 회사에 실망스러운 신호입니다. 오늘날 Claude API 위에 구축한 래퍼, 프롬프트 엔지니어링, 권한 관리는 1년 안에 기본 모델에 내재화될 수 있습니다.
[7] 소프트웨어의 민주화: 인쇄기에서 문자 메시지까지
한 청중이 질문했습니다. Claude Code가 "소프트웨어 구축"을 "Office 사용법을 아는 것"처럼 모든 사람이 가져야 할 기술로 만들까요?
Boris의 대답: 그렇다, 그리고 그것보다 훨씬 더 극단적일 것이다.
저는 그것이 "문자 메시지 보내는 방법을 아는 것" 수준의 기술이 될 것이라고 생각합니다.
그는 자신이 가장 좋아하는 역사적 비유인 인쇄기를 예로 들어 설명했습니다.
Boris에 따르면, 1400년대에는 유럽인의 약 10%만이 글을 읽고 쓸 수 있었고, 그들은 종종 왕과 귀족에게 고용되어 글을 대신 써주었습니다. 구텐베르크가 인쇄기를 발명하고 이후 개선이 이어지자, 이후 50년 동안 이전 1,000년보다 더 많은 문헌이 출판되었고, 책 가격은 약 100배 하락했습니다. 수백 년 후, 전 세계 문해율은 70%로 상승했습니다. 오늘날 우리 모두는 읽고 쓸 수 있지만, "전문 작가"라는 직업은 여전히 존재합니다.
참고:
Boris의 수치는 약간 낮습니다. 학자들은 15세기 초 유럽 성인 문해율을 10%가 아닌 25-30%로 추정합니다. 오늘날 전 세계 문해율은 70%가 아닌 90%에 가깝습니다. 하지만 그의 방향은 옳습니다. 인쇄기는 역사상 가장 중요한 탈전문화 사건 중 하나였습니다.
Boris의 추론은 소프트웨어도 동일한 과정을 겪겠지만, 50년보다 훨씬 빠를 것이라는 것입니다. 그는 구체적인 관점을 제시했습니다.
회계 소프트웨어를 작성하는 것을 예로 들어보겠습니다. 오늘날 회계 소프트웨어를 작성하는 데 가장 적합한 사람은 엔지니어가 아니라 비즈니스를 진정으로 이해하는 회계사입니다. 그들은 도메인을 완벽하게 알고 있기 때문에 코드를 작성하는 것은 쉬운 부분입니다.
함축된 의미는 분명합니다. 가까운 미래에 가장 대체 가능한 직업은 "코딩만 할 줄 알고 어떤 수직적 비즈니스 도메인도 이해하지 못하는" 순수 기술 엔지니어입니다.
[8] 진정한 우위는 기술이 아닌 조직 프로세스에 있습니다
한 청중이 질문했습니다. 사람들은 여러분 같은 회사가 모델의 초기 버전을 사용하기 때문에 "미래에 살고 있다"고 말합니다. Claude Code는 출시되기 전에는 내부 도구였습니다. Anthropic의 엔지니어링 관행과 외부 세계의 격차는 한 달, 석 달, 여섯 달 중 어느 정도입니까? 벌어지고 있습니까, 좁혀지고 있습니까?
Boris의 대답은 모델 레이어에서는 기본적으로 격차가 없다는 것이었습니다. 내부적으로 Mythos와 Opus 4.7을 사용합니다. "우리는 일부 테스트에 Mythos를 사용하지만, Opus 4.7이 주요 dogfooding 작업용 모델입니다." 이러한 모델의 변형은 결국 공개될 것입니다.
참고:
Mythos는 Anthropic이 2026년 4월에 존재를 인정한 내부 최첨단 모델입니다. Project Glasswing 사이버 보안 프로그램 내에서만 외부에 공개됩니다. SWE-bench에서 93.9%, USAMO에서 97.6%를 기록하며 "출시된 어떤 모델보다 크게 앞선다"고 주장합니다. Boris는 Anthropic이 Mythos를 사용하여 Claude Code를 dogfooding한다고 인정합니다. 즉, 대중이 사용하는 Claude Code는 출시되지 않은 더 강력한 모델의 도움을 받아 구축되었습니다.
하지만 그는 모델 자체와는 무관하게 프로세스로 인해 제품 레이어에서 더 큰 격차가 있다고 믿습니다.
Anthropic에서는 모든 단계에 Claude를 통합했습니다. 제가 코딩하는 동안 제 Claude는 Loop에서 실행됩니다. 불확실할 때는 Slack에서 다른 사람의 Claude를 찾아가 질문을 합니다. 회사 전체에 사람이 직접 작성한 코드는 더 이상 없습니다. 모든 SQL은 모델에 의해 작성됩니다.
그의 결론: 선도하는 열쇠는 조직이 스스로를 어떻게 변환하느냐에 달려 있습니다. 누구나 기술을 얻을 수 있지만, 전체 회사를 수동 코드에서 모델 생성 코드로 전환하고, 직원의 Claude가 Slack에서 서로 질문하도록 하고, SQL이 수동으로 작성되지 않도록 하는 것은 기술 발전보다 훨씬 느리게 일어나는 조직 행동 변화입니다.
참고:
"사람이 직접 작성한 코드가 없다"는 것은 대담한 주장이며, 인프라나 보안에 민감한 코드의 경우 문자 그대로 사실이 아닐 가능성이 높지만, Anthropic의 급진적인 엔지니어링 재편성을 반영합니다. 이는 일반적인 혼란에 대한 답변입니다. 많은 회사가 Claude API에 연결하지만 조직이 재구성되지 않았기 때문에 생산성 변화를 보지 못합니다. Mike Krieger가 다른 인터뷰에서 말했듯이: "Claude는 이제 코드의 90-95%를 작성합니다. 병목 현상은 엔지니어링이 아니라 의사 결정입니다."
[9] 병렬 Agent와 로컬 모델: 사용자는 걱정할 필요가 없습니다
Jiren이라는 청중이 질문했습니다. 제품 및 모델 수준에서 "언제 병렬화할지"라는 전제 조건을 어떻게 주입합니까? 현재 사용자는 여러 Agent를 열 시기를 판단해야 하지만, 모델이 이를 스스로 알아야 합니다.
Boris는 제품 수준에서는 프롬프트를 변경하는 것이라고 말했습니다. 모델이 자동 병렬화하는 경향을 더 갖도록 지침을 조정하는 것입니다. 하지만 그의 주요 요점은 모델 자체가 개선되고 있다는 것입니다. 4.7은 이미 이것을 자연스럽게 수행합니다. 그는 예를 들었습니다.
저는 4.7에게 데이터 쿼리를 실행하도록 요청했고, 모델이 적극적으로 말했습니다. "이 데이터가 변경되고 있음을 확인했습니다. Loop를 시작하여 30분마다 보고서를 제공하겠습니다." 제가 "좋아요, Slack으로 보내주세요"라고 말하자 Slack MCP를 사용하여 스스로 설정했습니다.
그의 판단은 장기적으로 사용자가 배치, Loop 또는 여러 Agent를 사용해야 하는 시기를 이해할 필요가 없어야 한다는 것입니다.
사용자가 이러한 도구를 스케줄링하는 방법을 배워야 한다면 제품 설계가 실패한 것입니다. 제가 실패한 것입니다. 이것은 모델과 우리가 모델을 프롬프트하는 방식에 의해 처리되어야 합니다.
[10] 클라우드 AI vs. 로컬 AI
한 청중이 질문했습니다. 모든 사람이 클라우드에서 Claude 또는 Codex를 사용합니다. 하지만 많은 사람이 로컬 AI를 옹호합니다. 오픈 웨이트 모델이 따라잡으면 로컬 고품질 코딩 지원이 실행 가능한 방향이 될까요? 미래는 클라우드 기반일까요, 로컬일까요?
Boris의 대답은 직접적이었습니다. 중요하지 않습니다.
미래에는 모델이 이러한 기본 세부 사항을 자동으로 처리할 것이기 때문입니다. 1~2년 안에 모델이 독립적으로 코딩을 완료하고, Agent를 시작하고, 환경을 설정할 것입니다. 모델이 평가하여 "이 작업에는 로컬 모델을 사용해야겠다"고 판단하면 그렇게 할 것입니다. 이것들은 더 이상 엔지니어의 수동 결정 사항이 아닙니다.
참고:
이 답변은 Sequoia 컨퍼런스의 맥락에서 흥미롭습니다. 로컬 AI는 하드웨어 벤더(NVIDIA, Apple)와 오픈 소스 커뮤니티의 베팅입니다. Boris는 이것을 "사용자가 신경 써서는 안 될 구현 세부 사항"으로 분류하여, 본질적으로 모델 배포 위치를 상위 레벨 Agent가 결정하는 라우팅 문제로 만듭니다. 이는 "로컬 우선"으로 차별화하는 스타트업에게 좋은 소식이 아닙니다.
[11] MCP와 Computer Use: 지식 작업이 Claude Code의 길을 따르는 방법
Jamie Nestor라는 청중이 질문했습니다. Claude Code가 잘 작동하는 이유는 개발자 작업이 로컬(파일, 터미널, Git이 머신에 있기 때문)이기 때문입니다. 하지만 지식 작업은 그렇지 않습니다. 문서, 시트, CRM은 클라우드에 있습니다. Cowork와 같은 제품을 지식 근로자에게 Claude Code가 개발자에게 그런 것처럼 효과적으로 만들려면 어떻게 해야 할까요?
Boris는 대부분의 지식 작업이 이미 클라우드(Salesforce, Google Docs)에 있다는 점을 인정했습니다. 그의 대답은 간단했습니다.
우리에게 대답은 항상 가장 간단한 것입니다. MCP입니다. Claude.ai에서 사용하는 Salesforce MCP 커넥터는 Cowork, Claude CLI 및 모든 Claude Code 진입점에서도 사용할 수 있습니다.
Jamie는 추가 질문을 했습니다. MCP가 없는 시스템의 경우 Computer Use가 더 큰 기회입니까?
Boris는 Computer Use가 만능 도구라고 말했습니다.
제가 아는 것은 Anthropic이 현재 Computer Use에서 크게 앞서고 있다는 것입니다. Cowork를 통해 사용하면 컴퓨터의 모든 소프트웨어를 기본적으로 작동할 수 있습니다. 느리지만 4.7과 함께 매우 잘 작동합니다.
하지만 그는 본질을 보는 것을 선호합니다.
모델은 MCP, CLI, API인지 신경 쓰지 않습니다. 토큰만 볼 뿐입니다.
[12] 다음 "제품 오버행"은 어디입니까?
마지막 청중 한 명이 질문했습니다. "제품 오버행"을 보고 Claude Code를 만드셨다면, 지금은 괜찮아 보이지만 6~12개월 안에 매우 달라질 것이라고 예상하는 것은 무엇입니까?
Boris의 대답: Claude Design.
지금도 꽤 유용하지만, 미래에는 훨씬 더 좋아질 것입니다.
참고:
Claude Design은 2026년 4월 17일 Claude Opus 4.7과 함께 Anthropic Labs에서 출시한 제품입니다. 대화를 통해 프로토타입, 슬라이드, 마케팅 페이지를 생성하는 비주얼 워크벤치입니다. 코드베이스를 읽어 디자인 시스템을 적용하고 Claude Code 또는 Canva로 내보낼 수 있습니다. Anthropic은 이를 Figma 및 Canva의 보완재 또는 대안으로 포지셔닝합니다.
그는 또한 몇 가지 방향을 언급했습니다: 앞으로 몇 주 안에 출시될 새로운 Claude Code 기능, 대규모 Agent 병렬화(Loop, Batch)를 위한 개선된 기능, 그리고 Computer Use입니다.
최종 Q&A 요약
Q: Claude Code의 성공은 모델과 제품 중 어느 쪽의 영향이 더 큰가요?
A: 1년 전에는 50대50, 6개월 전에도 50대50이었습니다. 2년 후는? 알 수 없습니다. 하지만 제품은 항상 중요합니다. 사용자는 '매일 사용하기 좋은 것'을 구매하기 때문입니다.
Q: 미래의 팀은 어떤 모습일까요?
A: 더 많은 제너럴리스트, 특히 제품, 코드, 디자인, 데이터 과학을 모두 다룰 수 있는 학제 간 인재가 필요합니다.
Q: SaaS가 정말로 붕괴되고 있나요?
A: 전환 비용과 프로세스 파워라는 해자는 평탄화될 것입니다. 네트워크 효과, 규모, 독점 자원은 남습니다. 향후 10년 동안 10배 더 많은 스타트업이 시장을 혼란에 빠뜨릴 것입니다.
Q: 코딩이 보편적인 기술이 될까요?
A: 네, 문해력보다 더 보편화될 것입니다. 엔지니어가 아닌 회계사가 회계 소프트웨어를 만드는 데 가장 적합합니다.
Q: Anthropic의 내부적 우위는 어디에 있나요?
A: 모델뿐만 아니라 조직에 있습니다. 수동으로 작성된 코드는 없으며, Claude들이 Slack에서 서로 대화합니다. 이는 외부인이 모델보다 복제하기 어렵습니다.
Q: 로컬 AI인가요, 클라우드 AI인가요?
A: 중요하지 않습니다. 2년 안에 모델이 라우팅을 결정할 것입니다.
결론
Boris의 판단 중에서 상호 연결된 세 가지 예측을 주목할 가치가 있습니다.
첫째, '프로그래밍은 해결되었다'는 그에게는 사실이지만, 그의 샘플은 모델이 가장 선호하는 TypeScript+React 스택입니다. 실제 테스트는 레거시 엔터프라이즈 코드베이스, 임베디드 시스템, 높은 규정 준수 시나리오가 될 것입니다. 이것이 내년에 해당 분야로 확산되는지 여부가 '해결됨'이 모든 사람에게 적용되는지 소수에게만 적용되는지를 결정할 것입니다.
둘째, 그는 전환 비용과 프로세스 파워를 AI가 평탄화할 해자로 분류합니다. 이것이 Anthropic의 제품 전략의 기초입니다. 2026년 2월 소프트웨어 주식에서 2850억 달러 하락은 시장의 초기 반응이었지만, 기업 IT 주기는 24~36개월입니다. 향후 2년 동안 갱신 및 신규 구매를 주시해야 합니다.
셋째, 그의 인쇄기 비유는 데이터 불일치에도 불구하고 방향적으로는 정확합니다. 인쇄기 이후 콘텐츠 생산의 폭발에는 50년이 걸렸습니다. 소프트웨어는 훨씬 더 빠를 수 있습니다. 하지만 그가 더 확장하지 않은 한 가지 점은 인쇄기가 수세기 동안의 검열, 저작권 전쟁, 정치적 혼란을 낳았다는 것입니다. '모든 사람이 소프트웨어를 작성할 수 있다'는 것은 창의성뿐만 아니라 맬웨어, 딥페이크, AI 생성 익스플로잇의 동시 폭발에도 해당합니다.
안전 메커니즘이 중요하지 않게 될 것이라는 Boris의 예측도 현실 점검이 필요합니다. 그는 모델이 '자동으로 올바른 일을 할 것'이라고 말하지만, 프로덕션에서 높은 권한의 자동화는 여전히 외부 제어가 필요합니다. 2026년 4월, Claude Opus 4.6으로 구동되는 Agent가 프로덕션 데이터베이스와 그 백업을 삭제한 것으로 알려졌습니다. Anthropic 자체의 4.7 릴리스 노트에는 개선되었지만 안전 프로필이 아직 '완벽'하지 않다고 언급되어 있습니다.
주목해야 할 두 가지 구체적인 신호: 첫째, Routines와 Loops가 Agent 스케줄링을 Anthropic의 서버로 이동함에 따라 Claude의 가격이 어떻게 변하는지; 둘째, 2026년 말까지 'Claude Code로 완전히 구축된 비엔지니어 창업 유니콘'이 등장하는지 여부입니다. 그렇다면 Boris의 비유는 사실이 됩니다. 그렇지 않다면 타임라인이 변경됩니다.
