인터뷰/예측
Claude Cowork 펠릭스 리제베르크 “AI는 자기 컴퓨터를 가져야 한다”
작성자
하이룽룽
작성일
2026-03-18 22:11
조회
4
인터뷰 형식 요약 정리
주제: Anthropic은 왜 AI에게 ‘자기 컴퓨터’를 줘야 한다고 보는가
이 인터뷰는 단순히 Claude Cowork 기능 소개가 아니라, 더 크게 보면 이런 질문을 다룬다.- AI는 앞으로 채팅창 안에 머무는 도구일까
- 아니면 실제로 컴퓨터를 쓰면서 일을 대신하는 존재가 될까
- 그럴 때 AI는 클라우드에만 있어야 하는가, 아니면 내 컴퓨터/내 환경 근처에 있어야 하는가
- 그리고 이런 변화가 지식노동, 주니어 일자리, 소프트웨어 구조를 어떻게 바꿀까
1. 시작: Cowork는 무엇인가
진행자 쪽 문제의식
진행자들은 이미 Cowork를 꽤 많이 써본 상태다.단순히 “Anthropic이 새로 UI를 만든 제품” 정도가 아니라, 실제로
- 영상 업로드
- 제목 정리
- 브라우저 조작
- 반복 작업 자동화
- 디자인/코드 작업
Felix의 설명
Felix는 Cowork를 이렇게 정의한다.Cowork는 Claude Code의 사용자 친화적 버전이다.
터미널에 익숙하지 않은 사람도 사용할 수 있도록,
Claude Code를 가상 머신 위에 올리고,
약간의 안전장치와 편의성을 더한 것이다.
즉 핵심은:
- 엔진 자체는 Claude Code
- Cowork는 그 위에
- VM
- UI
- guardrails
- planning/ask-user 같은 사용자 경험 계층
을 덧댄 것
Felix도 여기에 동의한다.
“user-friendly”라고 하면 보통 약한 버전처럼 들리는데
실제로는 오히려 상위 집합에 가깝다.
즉 Cowork는 “쉽게 만든 버전”이면서 동시에
브라우저, VM, 파일, 시각적 인터페이스 덕분에 더 강력한 작업 흐름도 가능하게 만든다.
2. 왜 Cowork를 따로 만들었나
배경
Anthropic 내부에서는 꽤 오랫동안“질문에 답하는 Claude”에서
“실제 작업을 수행하는 Claude”로 넘어가려는 시도가 있었다고 한다.
Felix 말에 따르면:
- 이런 프로토타입은 1년 반 이상 전부터 있었고
- 내부적으로 여러 형태를 시험해봤고
- Cowork는 갑자기 무(無)에서 10일 만에 튀어나온 게 아니라
- 이미 있던 여러 프로토타입 조각 중 맞는 것들을 조합해 공개한 결과물이다
이미 있던 내부 자산과 실험을 빨리 제품화했다는 뜻이다.
3. 제품 개발 방식 변화: “기획보다 그냥 다 만들어본다”
이 인터뷰에서 꽤 중요한 부분 중 하나가 여기다.Felix는 예전 제품 개발 방식과 지금을 대비시킨다.
예전 방식
- PM이 사용자 인터뷰를 한다
- 고객 문제를 파악한다
- 스펙을 쓴다
- 디자인한다
- 구현한다
지금 방식
그냥 후보를 여러 개 빨리 만들어보고
실제로 써보게 한 뒤
뭐가 더 나은지 본다
Felix는 이 변화의 이유를 “실행 비용이 너무 싸졌기 때문”이라고 본다.
예전에는 실행이 비쌌기 때문에,
무엇을 만들지 오래 고민하고 신중히 선택해야 했다.
지금은 AI 덕분에:
- 프로토타입을 여러 개 만들기 쉬워졌고
- 기술 A vs 기술 B 같은 갈림길에서도
- 굳이 긴 문서와 긴 논쟁 대신
- 둘 다 빨리 만들어서 테스트해볼 수 있다
Electron 기반으로 하던 걸 Swift로 하루아침에 다시 짰다는 식의 경험을 얘기한다.
핵심 로직만 중요하고, 바인딩이나 구현 언어 선택 비용은 예전보다 훨씬 줄었다는 것이다.
4. 인터뷰의 핵심 철학: AI는 자기 컴퓨터를 가져야 한다
이게 제목과 가장 직접적으로 연결되는 부분이다.Felix의 핵심 주장은 매우 단순하다.
Claude 같은 존재가 정말 유용하려면
당신이 접근할 수 있는 도구들에
Claude도 접근할 수 있어야 한다.
즉 AI가 정말 “동료”처럼 일하려면,
단순히 텍스트 생성만 하는 모델이 아니라
- 파일을 다루고
- 브라우저를 열고
- 필요한 프로그램을 설치하고
- 코드를 실행하고
- 결과를 보고 다시 수정하는
Felix의 비유
그는 이걸 아주 직관적으로 설명한다.개발자에게 컴퓨터를 안 주고
코드 조각을 이메일로 주고받게 하면
아주 비효율적일 것이다.
즉 지금의 많은 AI 사용 방식은,
사람이 직접 컴퓨터를 쓰고 AI는 옆에서 조언만 해주는 구조다.
Anthropic이 보기에 그건 중간 단계일 뿐이고,
진짜 유용한 형태는:
AI가 자기 컴퓨터를 가지고 직접 일하는 구조
다.
5. 왜 하필 VM인가
Cowork는 Claude를 그냥 호스트 OS 위에서 막 돌리는 게 아니라,가벼운 Linux VM 안에서 돌린다.
Felix는 이 선택 이유를 몇 가지로 설명한다.
5-1. 안전성
가장 표면적인 이유는 안전이다.- Claude가 Python을 설치하고
- Node를 설치하고
- 스크립트를 실행하고
- 파일을 조작하고
- 웹사이트를 돌아다니게 하려면
이걸 사용자 본체 환경에서 그대로 하게 두면 부담이 크다.
그래서 VM으로 분리하면:
- Claude가 필요한 툴을 마음껏 설치할 수 있고
- 사용자 컴퓨터와 어느 정도 격리되며
- 네트워크/파일 시스템 차원에서 제어도 쉬워진다
5-2. 승인 피로도 감소
이 부분도 중요하다.Felix는 업계 전반의 문제를 지적한다.
지금 많은 AI 도구는 “안전하게 쓰려면 매 단계 승인” 구조다.
예:
- 이 명령 실행해도 되나요?
- 이 설치 해도 되나요?
- 이 클릭 해도 되나요?
즉 진짜로 일을 맡길 수가 없다.
Felix 표현을 빌리면:
가장 안전한 시스템은 아무것도 안 하는 시스템이다.
하지만 그건 쓸모가 없다.
유용한 시스템이 되려면 일정 부분 권한 위임이 필요하다.
VM은 그 중간 지점이다.
- 무제한 자유를 주지도 않으면서
- 모든 단계 승인도 피할 수 있게 해준다
5-3. 기본적인 컴퓨터 환경 확보
Felix는 “대부분의 일반 사용자 컴퓨터에는 Python도 Node도 없다”고 말한다.특히 회사 PC는:
- 설치 제한이 있고
- IT 정책이 강하고
- 사용자 권한도 좁다
VM을 쓰면:
- 사용자 PC가 잠겨 있어도
- 내부에 필요한 실행 환경을 갖춰둘 수 있다
6. 로컬 컴퓨터를 과소평가하지 말아야 한다
이 인터뷰에서 Felix가 꽤 강하게 밀고 있는 주장 중 하나가 이거다.실리콘밸리는 로컬 컴퓨터를 과소평가하고 있다.
그의 논리는 이렇다.
- 정말 로컬이 중요 없었다면
- 왜 사람들은 여전히 MacBook을 쓰고
- iPad나 Chromebook으로 완전히 넘어가지 않았을까?
왜냐하면 로컬에는:
- 파일
- 앱
- 계정
- 쿠키
- 작업 습관
- 각종 미묘한 컨텍스트
즉 인간의 실제 업무환경은 아직도 “내 컴퓨터”를 중심으로 조직되어 있고,
AI가 진짜 도움이 되려면 그 환경과 멀리 떨어져 있으면 안 된다는 것이다.
7. 왜 “모든 걸 클라우드로”가 답이 아닐 수 있나
Felix는 클라우드 중심 접근도 가능하다는 걸 인정한다.하지만 거기에 몇 가지 근본적인 문제가 있다고 본다.
7-1. 권한 관리 피로
모든 서비스마다- 계정 연결
- 권한 승인
- 토큰 갱신
- 보안 정책 조율
그는 이런 식의 “모든 것을 하나씩 클라우드 권한으로 엮는 방식”이
현실적으로 너무 피곤하고 복잡하다고 본다.
7-2. 개인 데이터 전체 복제 문제
Felix가 직접 던지는 질문:당신 컴퓨터 전체를 클라우드에 복사하는 버튼이 있다면
정말 누르겠는가?
기술적으로는 매력적으로 보일 수 있다.
그렇게 되면 AI는 클라우드에서 모든 걸 처리할 수 있다.
하지만 그는 사람들이 사회적으로/심리적으로 그걸 원할지 확신하지 못한다.
이건 단순 보안이 아니라,
그가 말하듯 “privacy보다 intimacy에 가까운 문제”다.
즉:
- 내 데이터가 다 넘어가는 게 괜찮은가
- 내 일의 맥락 전체를 넘기는 게 괜찮은가
- 내 인증 상태와 쿠키까지 복제되는 게 괜찮은가
7-3. 실제 웹 서비스들이 준비 안 됨
이 부분은 꽤 구체적이다.Felix는 예시로 Chrome 쿠키를 들며 말한다.
기술적으로는:
- 데스크톱 앱이 사용자의 Chrome 쿠키를 읽고
- 복호화해서
- 클라우드로 올리고
- 거기서 AI가 대신 로그인한 상태로 작업하게 만드는 것
하지만 실제 서비스, 특히 은행 같은 곳은:
- 같은 인증정보가 다른 지역에서 보이면
- 계정을 잠그거나
- 추가 본인확인을 요구할 수 있다
그래서 지금 당장은
AI를 가능한 한 사용자가 실제로 일하는 환경 가까이에 두는 것이 더 현실적이라는 이야기다.
8. Cowork가 실제로 잘하는 일: “질문응답”보다 “실행”
인터뷰 중 진행자가 보여주는 실제 사례들이 이 제품의 성격을 잘 드러낸다.예시 1. Zoom 녹화본 업로드 → YouTube 게시
진행자는 처음엔- Zoom에서 녹화본 다운로드
- YouTube 업로드
- 제목 정리
점점 더 Cowork에 맡기게 됐다고 말한다.
처음엔 일부만 자동화했다가,
나중에는 다운로드 단계까지 맡기고,
심지어 영상 프레임을 읽어 제목까지 추정하게 만든다.
예시 2. 스킬 생성과 분해
진행자는 Cowork에게“이 반복 작업을 스킬로 만들어라”고 시키고,
그 다음엔
“하나의 큰 스킬을 3개로 쪼개라”고도 시킨다.
즉 Cowork는 단순히 작업만 하는 것이 아니라,
자기 작업을 재사용 가능한 자동화 묶음으로 재구성할 수 있다.
이 대목에서 Felix는 스킬의 장점을 강조한다.
- 그냥 텍스트/마크다운이면 된다
- 누구나 만들 수 있다
- 구조가 강제되지 않는다
- 아주 개인적인 자동화도 쉽게 담을 수 있다
예시 3. Figma MCP 세팅 / Google Cloud 계정 작업
진행자는 복잡한 문서 읽기나 계정 설정이 싫어서,그런 작업도 Cowork에 넘긴다고 말한다.
예:
- Figma MCP 설정
- Google Cloud에서 API key 발급
귀찮고 실수하기 쉬운 클릭/문서/설정 작업인데,
오히려 그런 종류의 노동에서 큰 체감 가치가 있다는 흐름이다.
예시 4. 캘린더 충돌 관리
Felix 본인도 Cowork를 일상적으로 쓴다.그는 아침마다:
- 캘린더를 보고
- 일정 충돌이 있는지 확인하고
- 어떤 미팅이 더 중요한지 판단하도록
여기서 흥미로운 점은, 단순 자동화가 아니라
개인적 우선순위 규칙까지 넣고 있다는 것이다.
예를 들어:
- 특정 사람이 잡은 미팅이면 더 우선
- 어떤 종류의 일정은 밀어도 됨
- 언제는 일하고 싶고 언제는 덜 바쁘고 싶음
개인적 기준이 반영된 지식노동 자동화 도구로 쓰이고 있다.
9. Planning UI와 Ask-user 경험
진행자는 Cowork를 쓰며 특히 인상적이었다고 느낀 부분으로:- 여러 단계 계획을 세워 보여주는 것
- 그 계획을 사용자가 수정할 수 있는 것
- 중간에 “이렇게 할까요?”라고 물어보는 것
Felix는 이것이 마법 같은 독자 기술이라기보다,
상당 부분은 시스템 프롬프트와 UX 설계라고 설명한다.
즉 Cowork는:
- 긴 작업을 더 자주 계획하게 하고
- 애매한 상황에서 사용자를 더 자주 질문하게 하며
- 너무 오래 혼자 작업하다가 엉뚱한 결과를 내지 않도록 유도한다
Cowork는 장기적이고 모호한 지식작업에 맞게 더 적극적으로 드러내는 쪽이라는 설명이다.
10. 모델 vs 스캐폴딩: 무엇이 더 중요한가
여기서 인터뷰가 꽤 중요한 메타 수준 논의로 간다.진행자가 묻는다:
- 실패 원인은 모델 지능 부족인가
- 아니면 도구/스캐폴딩/프롬프트/환경 부족인가
모델은 이미 사용자들이 실제로 쓰는 것보다 더 강할 수 있다.
문제는 그 능력을 발휘할 도구와 구조가 충분히 주어지지 않는다는 점이다.
하지만 동시에,
그도 “스캐폴딩에 너무 많이 투자하는 것이 맞는가”를 고민한다고 말한다.
왜냐하면:
- 어떤 보정/특화/프롬프트/구조는
- 다음 세대 모델이 나오면 금방 덜 중요해질 수 있기 때문이다.
아주 세밀한 교정보다
가능한 많은 능력을 안전하게 열어주고
다음 모델 발전을 기다리는 편이 낫다
즉 장기적으로는
“초특화된 보조 구조”보다
“더 강한 범용 모델 + 충분한 권한과 도구”가 이길 수 있다는 시각이다.
11. 특화 스타트업들에 대한 시각
이 부분은 은근히 날카롭다.인터뷰 내내 반복되는 메시지는 대략 이렇다.
- 지금은 특정 업무에 특화된 AI 앱들이 인상적으로 보인다
- 그러나 모델 일반화 능력이 더 좋아질수록
- 그런 특화된 마지막 1마일 포장들이 얼마나 오래 가치가 있을지는 불확실하다
- 특정 계획만 잘 짜는 툴
- 특정 검색만 잘하는 툴
- 특정 자동화만 해주는 툴
Felix가 말하는 skills의 사례도 같은 맥락이다.
처음엔 별도 툴/MCP 같은 형태로 만들 것 같던 것이,
알고 보니 “모델에게 마크다운으로 설명만 해도 충분히 잘 된다”는 식으로 더 추상화된 방향으로 간다.
12. 수치적 예측
나오는 숫자들
직접 언급되는 건 주로 이런 것들이다.- Cowork를 10일 만에 만들었다는 이야기
→ 단, 완전히 처음부터 만든 게 아니라 기존 프로토타입 자산이 있었음을 강조 - “1년 전보다 지금 computer use가 훨씬 좋아졌다”
→ 속도감 강조 - “특이점/급가속이 1년일 수도, 10년일 수도 있다”
→ 매우 넓은 범위의 불확실성 표현 - VM이 10~15GB처럼 보인다는 사용자 인식
→ 실제 저장 방식상 체감과 다를 수 있다고 설명 - 실행 시작이 10초, 체감상 30초 같다는 대화
→ 기술적 UX 문제
1. 방향성
- AI는 더 긴 작업을 맡게 될 것
- 더 독립적으로 일하게 될 것
- 사용자는 점점 덜 개입하게 될 것
2. 구조 변화
- 질문응답 → 위임
- 채팅 → 실행
- 단일 모델 → 동료 같은 agent
3. 사회적 영향의 강도
- 주니어/신입 직무는 꽤 큰 영향을 받을 수 있다
- 사회는 아직 준비가 안 되어 있다
13. 노동시장 이야기: 특히 주니어가 위험하다
Felix는 이 부분에서 꽤 조심스럽지만 솔직하다.그는 Anthropic 내부적으로도
이 도구들이 노동시장에 큰 영향을 줄 수 있다는 걸 심각하게 보고 있다고 말한다.
핵심 우려는:
- 우리가 귀찮다고 생각하는 일들
- 반복적이고 정리 위주의 지식노동
- 초기에 맡는 잡일
즉 고급 인력이 싫어하던 사소한 업무를 자동화하는 것이,
사실은 누군가의 첫 직장 역할을 지워버릴 수 있다는 이야기다.
진행자의 반론/대안
진행자는 흥미로운 아이디어를 낸다.그럼 초기 경력 단계를
실제 일 대신 “시뮬레이션된 일”로 압축 학습시키면 어떨까?
예를 들어:
- 원래 3년 동안 회사에서 천천히 배우는 걸
- AI 시뮬레이터로 1년 안에 진하게 훈련시키는 식
초기 커리어를 압축할 수 있지 않겠냐는 제안이다.
Felix는 이 아이디어 자체엔 흥미를 보이지만,
더 넓은 사회적/경제적 차원의 문제는
개인 엔지니어보다 사회 전체가 논의해야 할 문제라고 선을 긋는다.
14. 왜 신입보다 시니어가 더 빨라질 수도 있나
Felix는 또 다른 포인트도 말한다.- 지금은 주니어가 위험하다는 걱정이 많지만
- 동시에 시니어 엔지니어는 훨씬 더 가속되고 있다
- 주니어 업무는 사라질 수 있고
- 시니어 생산성은 커질 수 있다
현장 경험이 있는 학생들이 훨씬 빨리 적응한다고 말한다.
즉 미래엔 단순 학위보다
- 실제 제품 만들기
- 실제 협업
- 실제 현장 흐름
15. AI는 결국 “동료”가 될까
인터뷰 전반에서 Felix는 AI를 자꾸 인간 동료에 비유한다.- Claude를 사람처럼 생각해보라
- 사람에게 컴퓨터를 주듯 Claude에도 컴퓨터를 줘야 한다
- 사람처럼 Slack/Gmail을 갖게 될 수도 있다
즉 미래에는:
- 내 Cowork
- 동료의 Cowork
- 다른 팀의 Cowork
Slack처럼 메시지를 주고받고,
승인 필요한 업무만 인간에게 올리는 구조도 생각할 수 있다는 것이다.
다만 이 부분은 아직 실험적이다.
Felix는 여기에 대해:
- 커스텀한 전용 협업 프로토콜을 만들지
- 그냥 기존 도구(Slack, Gmail)를 쓰게 할지
- 어느 수준이 적절한지
16. “creepy”와 “powerful”는 붙어다닌다
이 인터뷰의 감정적인 핵심 중 하나가 이 대목이다.Felix는 말한다.
강력한 기능과 소름끼치는 느낌은 종종 같이 간다.
예를 들어:
- AI가 내 작업을 계속 지켜보고
- 내 습관을 파악하고
- 옆 사람의 컴퓨터와 가깝다는 것도 알고
- 적절한 skill을 서로 주고받는 것
하지만 동시에 사람들에게
“이건 좀 무섭다”고 느껴질 수도 있다.
그래서 제품 설계는 단순 기능의 문제가 아니라,
사용자가 심리적으로 받아들일 수 있는 선을 정하는 문제이기도 하다는 걸 드러낸다.
17. 앞으로 무엇이 나올 것 같다고 말하나
Felix는 구체적으로 미리 발표하지는 않지만,방향은 꽤 분명하게 말한다.
17-1. 더 자주, 더 많이 출시
Cowork는 앞으로도- 거의 매주
- 작게든 크게든
기능이 계속 추가될 거라고 한다.
17-2. Claude를 “당신의 컴퓨터” 위에서 더 강하게 만들기
그는 이 방향을 계속 밀겠다고 한다.즉:
- 사용자의 실제 작업 환경과 더 잘 연결되고
- 그 안에서 더 많은 일을 할 수 있도록 만드는 것
17-3. 더 장시간/대규모 위임
지금은 사용자가 아직 많이 지시해야 하지만,점점 더:
- 넓은 범위의 작업
- 긴 시간의 작업
- 더 적은 사용자 개입
17-4. “이건 당연히 와야 하는 기능인데?” 수준의 기능들
진행자들이 아이디어를 던질 때마다 Felix가 보이는 반응이 재밌다.대놓고 확인은 안 하지만,
대체로 “그건 너무 obvious해서 누군가 당연히 하고 있어야 하는 문제”라는 식이다.
즉 그는
Cowork의 미래가 완전히 기상천외한 기능이라기보다,
사용자 입장에서 보면
“당연히 이 정도는 해줘야지”
싶은 것들을 하나씩 실현하는 과정일 가능성이 높다는 인상을 준다.
18. 인터뷰 전체를 관통하는 핵심 문장들
이 인터뷰를 관통하는 메시지를 문장으로 압축하면 대략 이런 느낌이다.1
AI는 더 이상 답변 생성기가 아니라, 실제 일을 수행하는 시스템이 되어야 한다.2
그렇게 되려면 AI는 인간과 비슷하게 컴퓨터와 도구를 가져야 한다.3
그 컴퓨터는 완전히 멀리 있는 클라우드보다, 사용자 작업환경 가까이에 있는 편이 현실적일 수 있다.4
지금의 병목은 모델 지능보다도 도구, 권한, 인터페이스, 스캐폴딩일 가능성이 크다.5
앞으로의 경쟁력은 작은 기능 하나가 아니라, 범용적이면서도 강력한 실행 플랫폼이 될 수 있다.6
이 변화는 특히 주니어 지식노동에 큰 압박을 줄 수 있으며, 사회는 아직 충분히 준비되지 않았다.
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