우리가 제공할 에이전트 인프라의 세 가지 중요한 구성 요소는

1) 맥락적 지능(contextual intelligence),

2) 장기 실행(long-running execution),

3) 진정한 협업(genuine collaboration)

입니다.

 

맥락적 지능: (설명 생략된 듯하나 앞선 '협력적' 설명과 연결됨. 개인/팀/조직의 선호도를 학습하고 기억하는 능력)

장기 실행: 실제 가치 있는 일들은 과학자처럼 가설을 세우고, 실험하고, AB 테스트를 하고, 배우고, 반복하는 과정입니다. 이런 일들은 며칠, 몇 주가 걸립니다. 우리는 에이전트가 오랫동안 실행될 수 있기를 원합니다. 적절한 자율성을 가지면서도, 자신의 깊이를 벗어났을 때(모를 때) 심리적으로 안전하게 도움을 요청할 수 있어야 합니다.

진정한 협업: 단순히 시키는 대로 하는 것이 아니라, 여러분의 시야를 넓혀주는 것입니다. 이것이 에이전트의 미래 모습입니다.

앞으로 제품과 플랫폼에서 무엇을 기대할 수 있을까요?

오늘날 대부분은 채팅을 통해 AI를 경험합니다. 이를 확장하면 조만간 키보드 없는 Claude를 보게 될 것입니다. 채팅 인터페이스나 키보드에 얽매이지 않는다는 것이죠.

 

...

 

마지막으로 2차 산업혁명 당시 1899년의 한 농담을 인용하며 마치겠습니다. 누군가 "발명될 수 있는 것은 이미 다 발명되었다"라고 했죠. 그리고 2~3년 후 미국 특허청장은 "지금까지 발명된 모든 것은 앞으로 일어날 일에 비하면 너무나 하찮게 느껴질 것"이라고 말했습니다. 그는 "앞으로 일어날 놀라운 혁신들을 목격하기 위해 다시 태어나고 싶다"라고도 했죠.

100년의 혁신이 향후 5~10년으로 압축된다고 상상해 보십시오.

모든 빌더들을 향한 저의 요청은 이것입니다. 정말 크게 꿈꾸십시오(Dream really big). 그리고 불가능한 것을 구축하십시오(Build something impossible). 감사합니다.

 

 

 

전체 내용

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[니라자 루파바타람 (Neeraja Rupavatharam), 앤스로픽 인도 담당 매니징 디렉터]

(영상 시작 부분 생략됨)... 소프트웨어, 서비스, 그리고 애플리케이션을 매일매일 만들어내는 여러분과 같은 사람들에 의해 구동됩니다. 한번 생각해 보세요. 여러분은 식료품을 주문하고, 약을 사고, 보험에 가입합니다. 아마 여기 오실 때 택시를 타셨을 수도 있겠죠. 이 모든 상호작용의 이면에는 서비스의 사슬이 존재하며, 그 서비스들은 소프트웨어에 의해 구동됩니다.

저는 27년 전 벵갈루루에 왔습니다. 그땐 저와 제 이륜차, 그리고 영업직 일자리뿐이었습니다. 삶은 매우 단순했습니다. 그 당시에는 소프트웨어라는 것이 없었으니까요.

하지만 27년 전 저는 어떤 변화가 일어날지 몰랐습니다. 그리고 우리가 지금 당연하게 여기고 있는 이 변화들은 아마도 여러분에 의해 만들어진 바로 그 소프트웨어 인프라에 의해 구축된 것일 겁니다.

여러분이 하는 모든 클릭, 모든 상호작용, 모든 결정은 애플리케이션에 의해 구동됩니다. 표면적으로는 매우 단순해 보입니다. 하지만 시민으로서, 보이지 않는 필터가 존재합니다. '내가 하고 있는 모든 것을 신뢰할 수 있는가?' 이 모든 것의 뒤에는 '신뢰(Trust)'가 있습니다.

그리고 여러분은 소프트웨어가 추진되는 방식 안에 이 전체 신뢰 인프라를 구축했습니다. 어쩌면 깨닫지 못했을 수도 있지만, 소프트웨어 인프라는 바로 그것에 의해 만들어지고 있습니다. 빌더(Builder)로서 여러분은 여러분이 하는 모든 일에 신뢰를 불어넣었습니다.

하지만 지금, 무언가가 변화하고 있습니다. 소프트웨어는 단순히 작성된 코드를 실행하는 것에 그치지 않습니다. 소프트웨어는 실제로 생각하고, 해석하고, 결정하고 있습니다. 그리고 소프트웨어가 생각하기 시작하면, 신뢰는 더 이상 당연하게 여길 수 있는 것이 아닙니다.

여러분은 여러분이 하는 모든 일의 핵심(core)에 신뢰를 신중하게 설계해 넣어야 합니다. 나중에 덧붙이는 것이 아니라 설계 단계에서부터 생각해야 합니다. 이것이 제가 앤스로픽(Anthropic)에 끌리게 된 이유입니다.

앤스로픽은 안전하고 유익하며, 해석 가능성(interpretability)과 신뢰가 우리가 하는 모든 일의 핵심에 오도록 제품을 만드는 회사입니다. 앤스로픽은 공익 기업(Public Benefit Corporation)입니다. 따라서 대기업들과 협력하며 우리가 세상에 만들어내는 영향력, 그 모든 것은 잘 기록되고 잘 관리됩니다. 이것이 앤스로픽과 그것이 세상에 미치는 영향에 대해 제가 생각하게 만든 계기입니다.

마지막으로 한 가지만 더 말씀드리고 싶습니다. 제 가슴에 와닿는 이야기인데요. 15년 전, 저는 'My Little Bit(나의 작은 조각)'이라는 재단을 시작했습니다. 소외된 소녀들을 위한 것이었는데, 처음엔 실험실 하나에 컴퓨터 한 대로 시작해서 소녀들에게 엑셀, 파워포인트 등을 가르쳤습니다. 지금은 STEM 장학금, 기술 교육, 취업 지원으로 확대되어 수십만 명의 소녀들에게 영향을 미치고 있습니다.

그 작은 일이 저에게 가르쳐 준 것은, 기술의 힘은 기술 그 자체를 위한 것이 아니라, 공동체의 나머지 사람들에게 확산될 때 비로소 의미가 있다는 것입니다. 그것이 제가 오늘 여기에 가져오고 싶은 관점입니다.

인구 규모의 문제를 해결하고 수십억 명의 사람들에게 영향을 미치는 소프트웨어를 구축해 온 여러분 모두와 함께, 우리는 미래를 위한 무언가를 추진하고 구축하는 방식에서 파트너가 되고자 합니다.

이제 화제를 조금 바꿔서, 제가 오늘 보고 있는 상황에 대해 말씀드리겠습니다. 인도는 이미 전 세계적으로 Claude.ai의 두 번째로 큰 사용자 기반입니다. (박수) 여러분 모두에게 큰 박수를 보냅니다.

그리고 지난 10월 인도에서 운영을 발표한 이후, 연간 환산 매출(run rate revenue)은 거의 두 배가 되었습니다. 전체 대화의 6%가 인도에서 발생하고 있습니다. 하지만 단순히 대화의 양만이 중요한 것이 아니라, 어떻게 사용하고 있느냐가 중요합니다.

대화의 50%는 계산 및 수학적 작업에 관한 것입니다. 이곳의 개발자들은 산업을 추진하고, 대규모 데이터베이스를 현대화하며, 대규모 프로덕션 등급의 소프트웨어를 구축하는 코드를 만들고 있습니다.

최근 연구에 따르면, Claude를 통해 깃허브(GitHub)에 커밋된 전체 코드의 4%가 불과 한 달 만에 두 배로 증가했습니다. 이것이 우리가 인도에 대한 투자를 바라보는 방식입니다.

지난 6개월 동안 우리는 Claude가 다양한 언어로 구동되는 방식을 발전시켰습니다. 힌디어, 벵골어, 말라얄람어, 구자라트어 등 10개의 인도 언어가 이제 Claude에 주입되었습니다. Opus 4.6(역주: 영상 화면 자막에는 4.6이라 나오나 문맥상 모델 버전 언급)에서 보시는 것이 Claude가 발전해 온 최신 반복 버전이며, 우리는 그 위에 계속해서 구축해 나가고 있습니다.

자주 받는 질문 중 하나는 '전 세계 사람들은 이걸 어떻게 사용하고 있나요?'입니다. 여기 우리가 자랑스럽게 공유할 몇 가지 예시가 있습니다.

우리는 Claude를 단순히 사용하는 것에 그치지 않고 가장 포괄적인 방식으로 소비자들에게 제공하는 조직들과 파트너십을 맺고 있습니다. 코그니전트(Cognizant)는 조직 내 35만 명의 직원들에게 힘을 실어주고, 데이터베이스를 현대화하며, 클라이언트를 위한 레거시 애플리케이션을 현대화하는 데 Claude를 사용하고 있습니다.

에어 인디아(Air India)는 코드 작성을 최적화하고 고객 서비스를 위한 에이전트 애플리케이션을 구축했습니다. 레이저페이(Razorpay)는 위험 관리와 의사 결정에 많은 활용을 하고 있습니다. 카리야(Karya)와 집단 지성 프로젝트(Collective Intelligent Project)는 다국어 인터페이스 구축의 핵심인 데이터를 통해 미래의 AI를 실제로 구축하고 있습니다.

제가 많은 기업들과 이야기를 나누다 보면, 더 이상 '만약에(if)'나 '언제(when)' 대규모 개발을 할 것인가에 대한 질문은 없습니다. 이제는 이 주입(infusion)이 일어나는 속도(velocity)에 관한 것입니다.

제 관점에서 인도의 조직들은 다른 많은 시장보다 훨씬 빠르게 도입하고 있습니다. 여러분의 위치에서 이 소프트웨어를 만들고 구축할 때, 우리는 내일 만들어질 것들의 설계자들이 오늘 우리와 함께 앉아 있다고 느낍니다.

AI 시대가 다가오는 방식은 바로 여기에서 결정될 것입니다. 왜냐하면 인도가 가장 복잡한 도전 과제, 가장 복잡한 네트워크 인프라 가용성, 그리고 다국어라는 복잡한 다양성을 해결하며 소프트웨어를 개발한다면, 우리는 그것을 전 세계로 가져갈 준비가 된 것이기 때문입니다.

오늘 함께해 주신 모든 분께 다시 한번 감사드립니다. 이제 다리오(Dario)와 함께 이에 대해 조금 더 깊이 이야기해 보겠습니다. 영광스럽게도 다리오를 무대로 모시겠습니다. 감사합니다.

(니라자와 다리오 아모데이, 앤스로픽 CEO가 무대에 앉음)

[니라자 루파바타람]
다리오, 지난 6개월 동안 인도를 두 번이나 방문하셨는데요. 우리는 이곳의 빌더들과 개발자들로부터 놀라운 모멘텀을 보고 있습니다. 이곳의 기업가들과 개발자 커뮤니티로부터 무엇을 배우셨나요? 그리고 놀라웠던 점이 있다면 무엇인가요?

[다리오 아모데이, 앤스로픽 CEO]
네, 인도의 가장 독특한 점 중 하나는 기술적 강도(technical intensity)라고 생각합니다. 특히 Claude 사용에 있어서요. 우리는 항상 일반 소비자 사용과 프로슈머 및 개발자 사용이 섞여 있는 것을 봐왔고, Claude는 항상 생산성과 전문적인 용도에 조금 더 치우쳐 있었습니다. 하지만 인도에서는 그 경향이 훨씬 더 강합니다. API를 사용하는 개발자, Claude Code를 사용하는 개발자들의 커뮤니티가 엄청나게 큽니다.

앤스로픽의 인도 내 연간 환산 매출(run rate revenue)은 제가 마지막으로 방문했던 4개월 전보다 두 배로 성장했다고 믿고 있습니다. Claude Code는 이 개발자 그룹 내에서 더 빠르게 성장했을 수도 있고요. 일이 진행되는 속도를 보면 정말 놀랍습니다.

이것은 클라우드 모델과 코딩 모델의 일반적인 발전과 폭발적인 성장을 반영하는 것이지만, 전 세계 다른 어떤 곳보다 인도에서 그 현상이 더 극단적으로 나타나고 있다고 생각합니다.

[니라자 루파바타람]
듣기 좋은 소식이네요. 감사합니다. 전 세계 여러 지역에서 글로벌 패턴이 나타나고 있는데요. 인도의 AI 기회에 대해 생각할 때, 인도가 주도하거나 기여할 수 있는 부분은 무엇이라고 생각하시나요?

[다리오 아모데이]
다시 말씀드리지만, 우리는 지금 AI로 소프트웨어를 구축하고, AI 위에서 개발자로서 구축하며, 새로운 애플리케이션을 만드는 능력을 겪고 있습니다. 여기서 시장의 효율성, 무언가를 찾아서 구축하려는 수많은 사람들의 에너지는 제가 다른 곳에서 본 것을 훨씬 능가한다고 생각합니다.

어제 들은 이야기인데, 이곳 통계청(Ministry of Statistics)에서 경제 데이터와 통계를 쿼리하기 위해 일종의 MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축하고 있다고 들었습니다. 일반적으로 다른 곳의 정부 기관들은 이렇게 빠르게 움직이지 않고, 이런 것에 밝지 않습니다. 따라서 기업가적 에너지와 기술적 통찰력은 정말 독특합니다.

또 하나 말씀드리고 싶은 것은 순수한 규모(pure scale)입니다. 여기서는 수억 명의 사람들을 대상으로 실험을 할 수 있습니다. 순수한 규모 덕분에 실험을 기꺼이 전환(pivot)할 의지만 있다면 매우 빠르게 배울 수 있습니다. 작은 시장에서는 할 수 없는 일이죠. 그래서 기업가와 빌더들이 빠르게 배우고 빠르게 실패할 수 있는 능력은 다른 많은 곳에서 본 것보다 뛰어나다고 생각합니다.

[니라자 루파바타람]
인도는 정말 엄청난 기회를 가지고 있습니다. 가장 큰 노동 계급 인구가 있고, 수십억 명에게 서비스를 제공하는 디지털 공공 인프라를 구축한 입증된 실적이 있으니까요. 이곳의 개발자와 빌더들이 미래를 바라볼 때, 그들이 영향력을 미칠 수 있는 방식으로서 앤스로픽과 함께 일하는 것에 대해 어떻게 생각해야 할까요?

[다리오 아모데이]
네, 여기서 특히 흥미로운 애플리케이션들을 많이 봤습니다. 꽤 독특한 것들이었죠.

한 가지는 인도의 수많은 언어와 관련된 것입니다. 언어 간 상호 운용성을 구축하고 다국어 사용을 더 쉽게 만드는 것이죠. Claude는 롱테일(long-tail) 언어들을 지원하기 위해 매우 열심히 노력하고 있으며, 인도에는 많은 지역 언어들이 있다는 것을 알고 있습니다.

비영리 및 사회적 이익 측면에서도 멋진 애플리케이션들을 봤습니다. 수많은 법원 판례 정보를 공개적으로 쿼리할 수 있게 만드는 'Adalat AI' 같은 노력이 있고요. 엑스텝(EkStep) 재단과 협력하여 디지털 인프라를 구축하는 작업도 있습니다. 소규모 농부들이 생산성을 높이는 방법에 대한 조언을 얻도록 돕는 것과 같은 애플리케이션들도 봤습니다.

세상에서 가장 단순한 것들이지만, AI를 디지털 인프라에 도입하여 생산성과 사회적 혜택이 이 나라의 수많은 사람들에게 확산되도록 하는 것입니다.

[니라자 루파바타람]
인도라는 맥락에서 전 세계적으로 일어나는 일들로 넘어가 보겠습니다. 전 세계적으로 기업들이 Claude를 통해 가장 큰 가치를 얻고 있는 것을 볼 때, 다른 사람들이 지금 보지 못하고 있는 것은 무엇일까요?

[다리오 아모데이]
여기서 가장 중요한 것 중 하나는 "하키 퍽이 갈 곳으로 스케이트를 타는 것(미래를 예측하여 움직이는 것)"입니다. 몇 년 전 저는 "지금 AI 모델이 있는 곳을 보고 만들지 말고, 1~2년 후에 모델이 어디에 있을지를 보고 만들어야 한다"라고 말하곤 했습니다. 대기업이 무언가를 만들려고 한다면 실제로 배포하고 테스트하는 데 시간이 걸릴 테니까요.

그러니 기술이 어디로 갈지에 대해 상상력을 발휘해야 합니다. 10단계 워크플로우 중 4단계를 위해서만 만들지 말고, AI 모델이 아직 완벽하게 수행하지 못하더라도 전체 워크플로우를 시도해 보세요. 2년 전만 해도 사람들은 이런 일이 일어나는 속도를 이해하지 못해서 제 조언에 의구심을 표하곤 했습니다. 하지만 모델이 출시될 때마다 사람들은 점차 이를 이해하기 시작했습니다.

가장 잘 이해하고 있는 사람들은 엔드 투 엔드(end-to-end)로 무언가를 변화시킨 사람들, 그리고 가장 확장된(expansive) 방식으로 사용하는 사람들입니다. 예를 들어, 우리가 비기술적 버전의 Claude Code인 'Cowork'를 출시하기 훨씬 전부터, 우리 법무팀, 재무팀, 커뮤니케이션팀은 Claude Code, 더 정확히 말하면 그 밑에 있는 에이전틱 엔진(agentic engine)을 사용하기 시작했습니다. 에이전트를 통해 과업을 수행한다는 아이디어는 단순히 코딩보다 훨씬 더 많은 분야에 적용되기 때문입니다.

그것을 이해한 회사와 사용자들은 다른 사람들보다 훨씬 앞서 나갔습니다. 그들은 우리가 아직 출시하지 않은 제품에 해당하는 방식으로 모델을 사용할 수 있기 때문에 미래를 봅니다. 우리 로드맵의 앞을 내다보는 것이죠. 우리와 협력하여 가장 효과적이었던 회사들은 매우 광범위하게 배포하고 미래를 향해 과감하게 나아갔습니다.

[니라자 루파바타람]
사람들이 읽어보았고 당신에게도 소중한 것 중 하나가 'AI의 사춘기(Adolescence of AI)'에 관해 쓴 논문입니다. 여기 있는 많은 사람들은 미래를 위해 어떻게 구축해야 할지에 대한 철학을 이해하고 싶어 할 것입니다. 그들에게 남기고 싶은 조언이 있나요?

[다리오 아모데이]
네, 이것은 상업적인 측면에서 한발 물러나서 AI가 어디로 가고 있는지에 대한 큰 그림입니다. 물론 시장은 많은 혜택을 가져올 수 있지만, 무언가를 만들 때 우리는 이 기술이 전례 없는 속도와 정도로 세상을 바꿀 것이라는 점을 이해해야 합니다. 과장처럼 들릴 수 있지만, 개선 속도와 확산 및 채택 속도를 보면 현대사에서 전례가 없는 일입니다.

우리가 조심해야 할 것들이 있습니다. 모델은 사용될 수 있지만 오용될 수도 있습니다. 예를 들어 코딩을 돕는 모델을 만들면 사이버 공격에도 사용될 수 있습니다. 우리는 안전장치를 마련하려고 노력하지만, 고객들의 도움이 필요합니다.

또 다른 것은 민주주의를 위해 구축하는 것입니다. 인도는 세계 최대의 민주주의 국가입니다. 정부가 더 효율적으로 국민에게 봉사하도록 돕는 것은 정말 가치 있는 기술 활용입니다.

그리고 모든 사람이 경제적으로 혜택을 볼 수 있도록 구축해야 합니다. 이 기술은 큰 가치를 창출하는 동시에 큰 경제적 혼란을 가져올 것입니다. 우리는 모두가 그 혜택을 공유할 수 있도록 해야 합니다.

[니라자 루파바타람]
다른 측면을 보자면, '사랑스러운 은혜의 기계(Machines of Loving Grace)'에 대해 생각할 때, 즉 공존에 대해 생각할 때, 사람들은 그들이 만드는 소프트웨어와 어떻게 함께 살아가고 조화를 이루며 살아가야 할까요?

[다리오 아모데이]
이것은 여러 방향으로 갈 수 있습니다. 제가 긍정적인 측면에서 가장 기대하는 것은 기술의 의학적 혜택입니다. 사람들이 AI와 의학, 건강, 생물학 같은 분야가 교차하는 지점에서 무언가를 만들기를 진심으로 권장합니다.

소프트웨어적인 기능만 하는 단순한 앱이나 UI를 만드는 것은 누구나 할 수 있습니다. 하지만 가장 큰 해자(moat)를 가질 수 있는 것은 물리적 세계, 원자의 세계와 관련된 것, 또는 하기 쉽지 않은 것, 많은 사람들이 갖지 못한 기술셋과 관련된 것입니다. 생물학과 의학이 그런 조건에 딱 맞습니다. 전문적인 지식이 필요하고, 규제 시스템을 다뤄야 하니까요. 힘든 일이지만, 그 힘든 일이 그 분야에서 지속 가능한 사업으로 이어질 것입니다.

두 번째로 권하고 싶은 것은 사람들의 삶을 더 낫게 만드는 것을 구축하라는 것입니다. 앤스로픽은 주로 B2B 기업이지만, 소비자 AI 제품을 보면 중독적이거나 단기적인 흥미만을 끄는 모델을 만들기는 쉽습니다. 하지만 우리는 사람들의 장기적인 이익에 부합하고, 삶을 안내하며 더 나은 삶을 살도록 돕는 것을 만들 수도 있습니다.

이것이 제가 '사랑스러운 은혜의 기계'에서 쓴 핵심 아이디어 중 하나입니다. 우리는 우리의 장기적인 이익을 위해 행동하고 적절하게 생각하는 AI, 에이전트, 모델을 실제로 만들 수 있습니다. 사람들이 그런 방향으로 구축하도록 권장하고 싶습니다.

[니라자 루파바타람]
감사합니다. 마지막 질문입니다. 이 방에 250명의 빌더들이 있습니다. 앞으로 몇 달 동안 무엇을 기대하며 만들어야 할까요?

[ 다리오 아모데이]
이미 몇 가지 영역에 대해 이야기했습니다. 과학과 건강, 생물학 분야에서 모델들이 점점 더 좋아지고 있습니다. 이전에는 모델들이 그 정도 수준이 아니었지만, 이제 그 복잡한 기술 영역에 도달하기 시작했습니다.

소프트웨어 측면에서는 점점 더 엔드 투 엔드(end-to-end)로 가고 있습니다. 모델들은 다단계 워크플로우를 수행하기 시작했고, 인간은 감독자(supervisor) 역할로 물러나면서 스스로를 10배에서 100배 가속화할 수 있습니다.

또한 재무나 법률 같은 작업에서도 모델들이 점점 더 좋아지고 있습니다. 이 분야에서 실제 진전이 가능한 스타트업들이 많이 나올 것이라고 생각합니다. 물론 이미 그 분야에서 일하는 스타트업들이 있지만, 그런 산업에서 어떻게 일할지에 대한 다양한 접근 방식들이 있을 것입니다. 수천 개의 꽃이 피어나게 두고, 전 세계 다양한 위치와 산업의 다양한 부분에서 다양한 접근 방식을 시도해 봐야 합니다. 수십 개의 스타트업이 들어설 여지가 있습니다. 매우 흥미로운 시기라고 생각합니다.

[니라자 루파바타람]
정말 감사합니다, 다리오. 오늘 청중들과 말씀을 나눌 수 있어 큰 기쁨이자 영광이었습니다. 감사합니다.

(다리오 퇴장, 니라자가 다음 연사 소개)

다음 세션은 앤스로픽의 글로벌 CTO인 라훌 파틸(Rahul Patil) 님을 무대로 모시겠습니다. 그전에 짧은 영상을 먼저 보시겠습니다.

(영상 상영: Claude 홍보 영상 - "문제는 언제나 존재했다... 당신의 문제를 찾아라... 계속 연구하고, 배우고, 코딩하고, 생각하라.")

[라훌 파틸 (Rahul Patil), 앤스로픽 글로벌 CTO]

안녕하세요 여러분.

2009년에 사람들은 10억 명 인구의 국가를 위한 생체 인식 솔루션을 구축하는 것은 불가능하다고 말했습니다. 그리고 인도는 아다르(Aadhaar)를 구축했습니다. 여러분 모두 잘 아시죠.

아다르는 14억 명의 사람들에게 디지털 신원을 부여했고, 엄청난 규모의 필수 서비스들을 가능하게 했습니다. 이제 모든 인도인이 불과 10년도 안 되어 이것에 접근할 수 있게 되었습니다.

너무나 성공적이어서 전 세계 50개 이상의 국가들의 템플릿이 되었습니다.

또 하나의 불가능한 이야기. 2016년, 보편적인 즉시 결제(Universal Instant Payments)는 특히 인도에서는 불가능하다고 여겨졌습니다. 그래서 신용카드 회사들이 인도 소비자들과 상인들로부터 막대한 수수료를 떼어가고, 더 중요하게는 금융 서비스를 소수 엘리트들에게만 한정시키는 운명인 것처럼 보였습니다.

인도는 무엇을 했나요? 스스로에게 베팅했고, UPI를 구축했습니다. UPI가 얼마나 성공적이었을까요? 오늘날 UPI는 연간 2,300억 건의 거래를 처리합니다.

맥락을 설명해 드리자면, 이는 미국, 영국, EU 전체의 실시간 거래를 합친 것보다 12배 더 많은 수치입니다. 불과 10년도 안 되어 달성한 엄청난 성과입니다. 저는 스트라이프(Stripe)에서 일했기 때문에 이것이 얼마나 특별한 일인지 잘 알고 있습니다.

더 저렴하고, 더 안정적이며, 더 빠릅니다. 그리고 가장 특별한 점은 이것이 인도를 위해 작동한다는 것입니다. 노점상, 사업가, 직원, 조직 모두를 위해 작동합니다. 모두가 승리합니다.

시간이 지날수록, 인도는 새로운 기술을 받아들이고 그것을 행성 규모(planet level)로 확장하는 방법을 찾아내는 것을 봅니다.

저는 라훌 파틸이고 앤스로픽의 CTO입니다. 저는 우리가 Claude를 어디로 데려가고 있는지, 그리고 왜 인도가 우리 이야기의 거대한 중심인지에 대해 이야기하러 왔습니다.

저는 이 방에 있는 모든 빌더들에게 우리가 수차례 해왔던 일에 동참해 달라고 요청하기 위해 왔습니다. 기술 혁명의 일부가 되어, 전 세계 모든 사람이 접근할 수 있도록 만드는 것입니다.

(본인 소개) 저는 뼛속까지 빌더들을 위한 빌더입니다. 저는 벵갈루루에서 태어나고 자랐습니다. 부모님은 여기서 2km 떨어진 곳에 사십니다. 저는 6학년 때 컴퓨터 과학과 사랑에 빠졌는데, 어머니가 컴퓨터 과학 선생님이셨기 때문입니다. 어머니는 여전히 직장에서 일이 어떻게 돌아가는지 저를 귀찮게 하시는 영감의 원천입니다.

저는 볼드윈(Baldwins), 조셉스(Josephs)에서 공부했고 PES 대학에서 공부했습니다. 그 후 미국으로 건너가 더 공부했습니다. 저에게 최고의 교육은 항상 배우는 법을 배우는 것이었습니다.

PES 대학에 대한 재밌는 이야기가 있는데, PES가 얼마나 엄격한지 아시나요? 꽤 많은 분들이 아시는군요. 정말 엄격합니다. 재밌는 사실은 제가 공대 1학년 때 아내를 만났는데, 학교가 엄격했음에도 바로 데이트를 시작했습니다. 말씀드렸다시피, 인도에서는 불가능한 일들이 가능합니다.

저의 소명은 항상 빌더들을 위한 플랫폼을 만드는 것이었습니다. 커리어 내내 그 점에 집중했습니다. 저는 이 행성에서 가장 큰 4개의 클라우드 중 3개를 구축하는 것을 도왔습니다. 그리고 저는 풀뿌리 수준에서의 확장된 영향력을 갈망했습니다. 그 후 스트라이프에서 인터넷을 위한 결제 및 금융 서비스 인프라를 구축하는 일을 이끌었습니다. 각 여정마다 많은 배움이 있었고 그에 매우 감사합니다.

약 1년 전 특별한 일이 일어났습니다. 저는 삶의 다른 부분에서 AI를 사용하며 관찰하고 있었는데, AI가 너무나 빠르게 성장하고 개선되는 것을 목격했습니다. 처음엔 다들 환각(hallucination)이나 오류에 대해 이야기했지만, 저는 그것이 얼마나 빠르게 개선되는지를 보았습니다. 그것이 제 마음을 강타했습니다.

저는 많은 기술 혁명에 참여해 봤지만, 무언가가 이렇게 빠르게 개선되는 것은 본 적이 없습니다. 그리고 이것이 향후 100년 동안 일어날 가장 변혁적인 일이 될 것이라는 생각이 들었습니다. 저는 제 자신에게 어디에 있고 싶은지, 무엇을 하고 싶은지 물었습니다. 앤스로픽이 저의 소명이었습니다. 올바른 야망과 비전을 가지고 있었을 뿐만 아니라, 그것을 확장 가능하고 책임감 있게 수행할 수 있는 올바른 기반을 가지고 있었기 때문입니다.

그래서 앤스로픽에서 일하는 것이 저의 소명이자 임무가 되었습니다. 제 삶에서 할 수 있는 가장 중요한 일이라고 생각합니다.

앤스로픽에서의 제 임무는 기술 그룹, 여러분 모두에게 익숙한 핵심 지능(core intelligence), 그리고 글로벌 규모의 인프라, 그리고 우리가 지금까지 사랑해 온 제품들을 구축하는 것을 하나로 모으는 것입니다.

궁극적으로 제 목표는 가장 빠르게 개선되는 제품과 플랫폼을 제공하고, 여러분이 중요한 경로(critical path)에서 신뢰할 수 있도록 매우 안정적으로 만들며, 안전을 신뢰할 수 있게 만드는 것입니다. 그리고 더 중요하게는, 전 세계적으로 이 전환을 매우 책임감 있게 만들기 위해 여러분 모두와 파트너가 되고 싶습니다.

그렇다면 Claude란 무엇일까요? 몇 가지로 나눌 수 있는데, 이 멘탈 모델을 갖는 것이 중요합니다.

첫째, 기본 인공지능 모델(base AI models)입니다. 이것은 우리의 핵심 연구이자 우리가 설립된 이유입니다. 여전히 우리는 최전선에 있으며, 마음속 깊이 우리는 새로운 것을 추구하는 연구소(research lab)입니다.

둘째, 여러분 모두가 이 지능을 경험할 수 있게 해주는 플랫폼과 제품입니다. 플랫폼과 제품 측면에서 우리는 여러분이 이 지능을 소비하는 방식의 아주 초기 단계에 있습니다.

모델의 깊이로 들어가기 전에, 우리가 이 AI 모델들에 대해 어떤 철학을 가지고 있는지 공유하겠습니다. 우리가 항상 묻는 첫 번째 질문은 "우리가 이 지능을 구축하고 있는데, 이것이 사람들이 **실제 업무(real work)**를 더 잘하도록 돕는가?"입니다. 이것은 우리가 연구나 제품화로 깊이 들어가기 전 가장 중요한 테스트입니다.

왜 이것이 중요할까요? 관객석 어딘가에 있는 사켓(Saket, 2Care.ai CEO) 님이 보낸 이 메모 같은 것 때문입니다. 발표 하루 반 전에 이 메모를 받았는데, 2Care.ai는 헬스케어, 특히 환자의 만성 질환 관리를 전문으로 하는 아주 초기 스타트업입니다. 그들이 Claude를 사용하여 입원을 예방할 수 있는 명확한 징후를 이해할 수 있었다는 사실. 이런 종류의 영향력이 우리를 움직이게 합니다.

우리가 모델을 만들 때, 우리는 실제 업무를 위해, 자신뿐만 아니라 최종 사용자를 위해 상황을 개선하려는 이런 고객들을 생각합니다.

따라서 우리의 초집중(hyper-focus) 대상은 생산적인 업무입니다. 다리오도 말했듯이 코딩은 문제 해결에 관한 것입니다. 금융, 생명 과학, 생물학, 화학, 물리학, 법률 업무, 지식 노동 등을 생각해 보세요. 이 모든 영역에 대해 무언가를 가르치면, 그 기술들은 다른 영역으로 전이됩니다.

물리학자는 제1원리(first principles)로부터 추론하는 데 뛰어납니다. 코딩을 잘하는 것은 세상의 문제를 분해하고 해결하는 방법을 알아내는 데 뛰어납니다. 법률에 능숙하다는 것은 추론에 능숙하다는 것입니다. 이 모든 것을 합치면 실제 문제를 해결할 수 있고, 여러분 모두에게 훌륭한 사고 파트너(thinking partner)가 될 수 있습니다.

만약 우리가 단기적이고 중독적인 엔터테인먼트 같은 것을 추구한다면, 그런 기술들도 전이될 것입니다. 중독적인 엔터테인먼트를 위해 훈련된 무언가가 코드 리뷰를 돕거나, 의학적 문제를 추론하는 데 도움을 줄 것이라고 정말 신뢰할 수 있을까요? 만약 그것이 항상 저를 기쁘게 하고 비위만 맞추도록 설계되었다면, 제가 가진 도구로 더 나은 사람이 되고 더 효율적인 사람이 되는 것에 대해 반박하거나 논쟁하지 않을 것입니다. 그래서 우리의 초집중이 모델을 구축할 때 정말 중요합니다.

저는 안전이 가장 중요하다는 말을 하는 데 지치지 않을 것입니다. 모델들은 점점 더 유능해지고 있습니다. 이 그래프에서 보시다시피 모델의 성능이 올라감에 따라 우리는 안전에도 훨씬 더 많은 투자를 하고 있으며, 매 출시마다 점점 더 안전해지고 있습니다.

우리는 안전하다고 느낄 때까지 AI 모델과 제품의 출시를 자주 지연시킵니다. 우리는 매일 이 결정을 내립니다. 출시해도 안전한가? 사용자와의 상호작용을 고려했는가? 잘못된 일을 하지 않도록 반박할 것을 알고 있는가? 그 후에야 세상에 내놓습니다.

모두가 Claude가 코딩을 선도한다는 것을 알고 있습니다. 하지만 벤치마크를 넘어 실제로 스타트업과 기업들에게 매일 업무에서 무엇을 사용하는지, 코딩을 위해 누구를 가장 신뢰하는지 물어보면 항상 Claude였습니다. 코딩 리더십은 우리가 하는 모든 일의 기반입니다. 왜 우리가 코딩을 잘할까요? 우리가 정말 중요한 도메인들에서 교차 훈련(cross-trained)을 했기 때문입니다.

코딩을 넘어, Claude는 법률, 의학 문헌, 정책 작성, 계약 협상 등을 위한 가장 신뢰할 수 있는 추론 파트너입니다. 이 모든 도메인의 지식 노동자들은 Claude와 앤스로픽을 최고의 추론 파트너로 대우합니다.

왜 최고의 추론 파트너가 되는 것이 중요할까요? 노보 노디스크(Novo Nordisk) 같은 제약 회사의 예를 들어보겠습니다. 만약 그들이 임상 연구의 효율성을 높이고 생명을 구하는 약과 백신을 시장에 출시하는 시간을 줄일 수 있다면, 우리 모두가 혜택을 볼 것입니다.

이제 모델의 세 가지 등급(tier)에 대해 이야기해 보겠습니다.

첫 번째는 **오푸스(Opus)**입니다. 오푸스는 가장 똑똑하고 가장 큰 모델입니다. 가장 발전된 기능을 먼저 얻고 미래가 어떤 모습일지 보여줍니다. 가장 복잡한 작업과 코딩 문제에 가장 적합합니다. 아직 주류가 되지 않은 영역에서 어떻게 앞서 나갈 수 있는지 이해하는 데 사용됩니다.

두 번째는 **소넷(Sonnet)**입니다. 이것은 최고의 '기본값(default)'입니다. 의심스러울 땐 소넷을 사용하세요. 지능, 비용, 속도 사이의 균형을 맞춥니다. 오푸스와 같은 기능을 몇 달 후에 얻게 됩니다. 더 가볍고 빠르게 훈련되었습니다. 대부분의 사람들이 프로덕션에서 사용하는 것입니다.

마지막으로 하이쿠(Haiku) 모델은 광범위한 행성 규모의 배포를 위해 사용됩니다. 언어 번역 등이 예시입니다.

이 3단계 모델을 통해 오푸스로 가능한 것을 탐색하고 가장 어려운 일을 하며, 소넷으로 주류화하고, 하이쿠로 행성 규모로 확장할 수 있습니다.

제가 가장 많이 받는 질문은 '이 모델들이 어디로 가고 있느냐'입니다. 벤치마크가 포화 상태에 도달했냐고요? 저는 모델들이 빠르게 더 지능적으로 변하고 있다고 말씀드릴 수 있습니다. 다리오와 공동 창립자들이 초기에 쓴 스케일링 법칙(laws of scaling)은 여전히 유효합니다.

인문학 시험 그래프 하나만 봐도 알 수 있듯이, 우리는 더 많은 것을 내놓고 있고, 매 릴리즈마다 기능의 도약이 점점 더 흥미로워지고 있습니다.

중요한 것은, 만약 여러분이 어떤 앱이 오늘 겨우 작동 가능한 수준(barely viable)이라고 생각한다면, 몇 달 안에는 확실히 작동 가능하게 될 것이라는 점입니다.

그래서 여기 계신 모든 빌더들에게 드리는 부탁은 가능한 한 크게 꿈꾸라는 것입니다. 지금 겨우 가능한 것이라면 곧 확실히 가능해질 것입니다. 계속해서 더 크게 꿈꾸고 계속 생각하십시오.

모델이 더 유능해지면 어떤 결과가 나올까요? AI 이후의 세상에서 모든 것이 풍족해진다고 상상해 보세요. 우리가 깊이 관심을 가질 것은 무엇일까요? 건강 같은 것들이겠죠. 100년의 혁신이 10년으로 압축된다고 생각해 보세요. 100년 분량의 의학, 생명을 구하는 약, 건강 관련 연구개발(R&D)이 엄청나게 가속화될 것입니다.

저는 개인적으로 우리가 의학 연구의 황금기를 맞이할 것이라고 생각합니다. 그리고 인도는 다시 한번 훌륭한 위치에 있습니다. 인도는 의약품을 전 세계로 대규모로 수출하고 있고, 기술 인재와 규모, 노하우를 모두 갖추고 있기 때문입니다.

이제 제품과 플랫폼에 대해 이야기해 봅시다.

제가 플랫폼 구축을 좋아한다고 말씀드렸는데, 제가 배운 것은 가장 광범위한 사용 사례를 위한 플랫폼을 구축해야 한다는 것입니다. 우리도 우리 솔루션을 위해 플랫폼을 사용하겠지만, 여러분 모두가 생각할 수 있는 모든 사용 사례를 위해 구축할 수 있도록 플랫폼을 제공하고자 합니다.

두 번째로, 우리가 구축하는 모든 추상화 계층(layer of abstraction)을 확장 가능(extensible)하게 만들고 싶습니다. 결코 완전하지 않겠지만, 여러분이 여러분을 위해 작동하도록 확장할 수 있는 포인트를 제공할 것입니다.

빌더들은 우리에게 무엇을 원할까요? 어떤 빌더들은 원시 지능(raw intelligence)에 대한 접근 권한만 달라고 합니다. "토큰을 넣으면 토큰이 나오게 해 줘, 나머지는 내가 알아서 할게." 좋습니다. 우리는 그 원시 지능을 노출할 것입니다.

어떤 사람들은 "나는 이미 에이전트를 만들고 싶어. 하지만 에이전틱 루프, 자율성, 컨텍스트 유지, 재시도, 언제 작업을 끝내고 고객에게 물어볼지 판단하는 것 등 귀찮은 기반 작업(crud work)을 다 하고 싶진 않아. 그런 인프라를 제공해 주면 안 돼?"라고 합니다. 우리는 그것도 합니다. 사람들은 에이전트 SDK 위에 자신만의 에이전트를 구축합니다.

우리는 또한 가장 큰 고객들을 위해 맞춤형 에이전트(custom agents)를 구축하기도 합니다. 그들이 독특하고 흥미로우며 게임 체인저가 될 수 있다는 것을 알기 때문이죠.

Claude Code는 훌륭한 예입니다. 이것은 우리의 에이전트 SDK와 자사 API(first-party APIs) 위에 구축되었습니다. 여러분 중 누구라도 오늘 당장 자신만의 Claude Code를 만들 수 있습니다.

마지막으로 Cowork와 Cowork 플러그인이 있습니다. 많은 빌더들이 기성품(off-the-shelf) 솔루션을 원하지만 플러그인, 스킬, MCP 커넥터 같은 확장 가능한 포인트를 원합니다. 이를 통해 조직의 컨텍스트와 워크플로우를 훨씬 쉽게 가져올 수 있습니다.

이 전체 스택을 합치면 어떤 모습일까요? 'Adalat AI'가 훌륭한 예입니다. 법정 운영 체제 같은 것이죠. 22개 공식 언어와 1,000개 방언을 사용하는 평범한 사람들, 그리고 다양한 언어와 문맥으로 흩어진 법률 문서를 다룹니다. 어떻게 이것을 일반인, 변호사, 법원이 효율적으로 사용하게 만들까요? Adalat AI는 공공-민간 파트너십의 훌륭한 예이며, 이 전체 스택을 사용하여 이를 실현하고 있습니다.

많은 분들이 에이전트에 대해 생각하고 계실 텐데, 앞으로 에이전트와 관련해 무엇을 기대해야 할지 말씀드리겠습니다.

에이전트란 무엇일까요? 우리는 그것이 여러분의 **최고의 추론 파트너(best reasoning partner)**라고 생각하길 바랍니다. 최고의 추론 파트너는 어떤 모습일까요?

첫째, **매우 협력적(highly collaborative)**입니다. 협력적이라는 것은 항상 동의하거나 기쁘게 한다는 뜻이 아닙니다. 여러분을 유능하게 만든다는 뜻입니다. 틀렸을 때 반박하고, 충분한 맥락이 있을 때 결정을 내리지만, 또한 배우고 성장합니다. 에이전트 사용 10일 차는 1일 차보다 나아야 하고, 100일 차는 10일 차보다 나아야 합니다.

둘째, 시간이 지남에 따라 스스로 더 긴 작업을 수행할 수 있어야 하고, 충분한 **자율성(autonomy)**을 가져야 합니다. 이것은 에이전트의 바람직한 속성이지만 실제로는 구현하기 어렵습니다. 오늘날 에이전트가 150일, 200일이 지나면 기억을 잃거나 기억을 압축하여 사용할 수 없게 되기도 합니다. 우리는 여기에 있는 흥미로운 인프라 문제들을 해결하고 있습니다.

우리가 제공할 에이전트 인프라의 세 가지 중요한 구성 요소는 **1) 맥락적 지능(contextual intelligence), 2) 장기 실행(long-running execution), 3) 진정한 협업(genuine collaboration)**입니다.

맥락적 지능: (설명 생략된 듯하나 앞선 '협력적' 설명과 연결됨. 개인/팀/조직의 선호도를 학습하고 기억하는 능력)

장기 실행: 실제 가치 있는 일들은 과학자처럼 가설을 세우고, 실험하고, AB 테스트를 하고, 배우고, 반복하는 과정입니다. 이런 일들은 며칠, 몇 주가 걸립니다. 우리는 에이전트가 오랫동안 실행될 수 있기를 원합니다. 적절한 자율성을 가지면서도, 자신의 깊이를 벗어났을 때(모를 때) 심리적으로 안전하게 도움을 요청할 수 있어야 합니다.

진정한 협업: 단순히 시키는 대로 하는 것이 아니라, 여러분의 시야를 넓혀주는 것입니다. 이것이 에이전트의 미래 모습입니다.

앞으로 제품과 플랫폼에서 무엇을 기대할 수 있을까요?

오늘날 대부분은 채팅을 통해 AI를 경험합니다. 이를 확장하면 조만간 키보드 없는 Claude를 보게 될 것입니다. 채팅 인터페이스나 키보드에 얽매이지 않는다는 것이죠.

앰비언트(Ambient) Claude: 오늘날 우리는 대화를 먼저 시작해야 합니다. 하지만 대화가 배경에서 좀 더 미묘하게 일어난다고 상상해 보세요. 물론 안전하고 유익하게 수행되어야 합니다.

세 번째는 **실제 세계에서의 반복(iterating in real world)**입니다. 농업부터 생명 과학, 소프트웨어에 이르기까지 실제 세계에서의 반복이 꽤 중요해질 것입니다. 이것이 향후 1~2년 동안의 흐름입니다.

(인도의 준비됨에 대한 요약) 인도는 AI에 대해 가장 낙관적이며(75%), 글로벌 관점을 가지고 있고, 가장 큰 개발자 커뮤니티(신규 깃허브 개발자 3명 중 1명이 인도인)를 가지고 있습니다. 하지만 가장 중요한 것은 점진적 채택이 아니라 **압축(compression)**입니다. 인도의 지적 개방성과 적응성은 기술 변화를 뛰어넘게 만듭니다.

또한 인도는 빠르게 확장하고 있습니다. 엑센츄어, IBM, 코그니전트, 딜로이트 등과 파트너십을 맺었고, 이미 50만 명의 직원이 Claude 교육을 받고 있습니다. 프라탐(Pratham), 우디암(Udhyam), 엑스텝(EkStep) 같은 공공-민간 파트너십의 훌륭한 예시들도 있습니다.

마지막으로 2차 산업혁명 당시 1899년의 한 농담을 인용하며 마치겠습니다. 누군가 "발명될 수 있는 것은 이미 다 발명되었다"라고 했죠. 그리고 2~3년 후 미국 특허청장은 "지금까지 발명된 모든 것은 앞으로 일어날 일에 비하면 너무나 하찮게 느껴질 것"이라고 말했습니다. 그는 "앞으로 일어날 놀라운 혁신들을 목격하기 위해 다시 태어나고 싶다"라고도 했죠.

100년의 혁신이 향후 5~10년으로 압축된다고 상상해 보십시오.

모든 빌더들을 향한 저의 요청은 이것입니다. 정말 크게 꿈꾸십시오(Dream really big). 그리고 불가능한 것을 구축하십시오(Build something impossible). 감사합니다.

(라훌 퇴장, 니라자 재등장)

[니라자 루파바타람]
다시 돌아왔습니다. 이번에는 오전과 오후 내내 들었던 '무엇을 만들 수 있는가'에 대한 이야기를 넘어, 이미 구축하고 확장한 사람들의 대화로 넘어가 보려 합니다. 그들의 배운 사례를 들어보겠습니다.

규모에 맞는 애플리케이션을 구축한, 우리 대부분에게 잘 알려진 조직의 세 분을 무대로 모시겠습니다.

 

하실 마투르(Harshil Mathur, Razorpay CEO), 아비짓 카네(Abhijit Kane, Postman Co-founder), 마두수단 에캄바람(Madhusudhan Ekambaram, KreditBee Co-founder) 님을 환영해 주십시오.

(패널 착석)

[니라자 루파바타람]
감사합니다. 첫 번째 질문을 드립니다. 1년 전, 프로덕션 환경에서의 AI는 주로 챗봇, 대화형 AI, 코파일럿 등을 의미했습니다. 그 이후로 'AI 보조자(Assistant)'에서 'AI 행위자(Actor)'로 전환되고 있습니다. 여러분의 조직 내에서 결정적인 경험은 무엇이었으며, 어떻게 그것을 추진하셨나요?

[하실 마투르 (Razorpay CEO 추정)]
네, 너무나 다양한 차원에서 변화가 있어서 하나로 콕 집어 말하기 어렵지만, 첫 번째 주요 영향은 엔지니어링과 코딩 측면이었습니다. 지난 1년 동안 우리는 코드를 작성하도록 '보조(assist)'해 주는 것에서, 계획을 세우고 거의 스스로 (무언가를 수행하는) 단계로 전환되는 것을 보았습니다... (영상 종료)