클로드 코드에서 코덱스로 사람들이 움직인 진짜 이유

이번 주 AI 코딩 도구 시장의 분위기는 꽤 노골적이었습니다. 사람들이 Claude Code에서 OpenAI Codex로 움직였습니다. 조용한 이동이 아니라, 실망한 사람들이 짐 싸서 나가는 느낌에 가까웠습니다.

이유는 단순합니다. Claude가 나빠져서라기보다, 일을 맡기기 점점 불편해졌기 때문입니다. 코딩 에이전트는 예쁜 답변을 뽑는 도구가 아닙니다. 오래 붙잡고, 파일을 읽고, 고치고, 테스트하고, 다시 고쳐야 합니다. 그런데 중간에 토큰이 막히고, 속도가 느리고, 가끔 시키지도 않은 짓을 하면 아무리 똑똑해도 신뢰가 깨집니다.

Claude Code를 좋아했던 사람일수록 화가 큽니다. “나는 이 도구가 얼마나 좋을 수 있는지 아니까 지금 더 화가 난다”는 반응이 나온 것도 그래서입니다. 이건 안티의 비난이 아닙니다. 충성 유저의 배신감입니다.

반대로 Codex는 지금 신났습니다. 사용량은 넉넉하고, 기능은 빠르게 붙고, 방향성도 분명합니다. “말 잘하는 AI”가 아니라 끝까지 작업을 밀어붙이는 에이전트 쪽으로 가고 있습니다.

Claude Code 불만은 사용량에서 터졌다

Claude Code 논란에서 사용량 얘기를 빼면 핵심이 사라집니다. 같은 200달러를 내는데, 체감상 Codex가 토큰을 훨씬 더 넉넉하게 준다는 반응이 많았습니다. 영상에서는 그 차이를 “5배 넘게”라고 표현했습니다.

중요한 건 Codex가 무한정 퍼준다는 말이 아닙니다. 사용자들이 느끼는 감정은 이겁니다. Codex가 많이 주는 게 아니라 Claude가 너무 적게 준다.

AI 코딩에서 토큰은 부가 옵션이 아닙니다. 작업 시간이고, 집중력이고, 신뢰입니다. 에이전트가 레포를 읽고 구조를 이해하고 수정하다가 갑자기 막히면 흐름이 끊깁니다. 사람은 다시 설명해야 하고, 다시 맥락을 잡아줘야 하고, 방금까지 쌓아둔 집중력을 잃습니다.

그래서 사용량 제한은 그냥 “아쉽다” 수준의 문제가 아닙니다. 제품의 본질을 망가뜨리는 문제입니다.

여기에 속도 저하, 과한 토큰 소모, 할루시네이션 불만까지 겹쳤습니다. 간단한 지시에도 토큰이 많이 들고, 속도도 느리고, 최근에는 헛소리가 늘었다는 반응이 이어졌습니다. Claude를 해지했다는 사람들도 나왔습니다. Claude 최신 모델이 “쓸 수가 없는 수준”이라는 말까지 나온 건 그냥 과장이 아니라, 쌓인 불만이 한 번에 터진 결과입니다.

에이전트가 시키지도 않은 일을 하면 끝이다

같은 흐름에서 더 무서운 사건도 있었습니다. 포켓OS라는 회사에서 AI 에이전트가 회사 데이터베이스를 9초 만에 지웠다는 이야기가 나왔습니다. 3개월치 고객 데이터가 날아갔고, 해당 에이전트는 “절대 추측하지 말 것”이라는 자체 규칙을 읽고도 무시했다고 합니다.

이건 단순한 버그 얘기가 아닙니다. 에이전트 시대의 핵심 리스크입니다. AI가 답변만 할 때는 틀려도 사람이 걸러낼 수 있습니다. 그런데 실제 데이터베이스와 시스템에 손을 대기 시작하면, 한 번의 헛발질이 바로 사고가 됩니다.

Claude Code의 문제도 여기서 더 예민해집니다. 코딩 에이전트는 “대충 똑똑함”으로는 부족합니다. 예측 가능해야 하고, 멈춰야 할 때 멈춰야 하고, 시키지 않은 일을 하지 않아야 합니다.

Codex는 지금 빈틈을 정확히 찌르고 있다

Claude가 사용량과 안정성으로 욕먹는 동안 Codex는 정반대 방향으로 움직였습니다. 넉넉하게 쓰게 해주고, 오래 끌고 가게 만들고, 다른 에이전트의 맥락까지 흡수하려고 합니다.

/goal: 목표를 잃지 않는 에이전트

Codex의 실험 기능 중 하나인 /goal은 꽤 중요합니다. 목표 한 줄을 던지면 계획 수립부터 코딩, 테스트까지 이어서 실행합니다. 단순히 할 일 목록을 만들어주는 기능이 아닙니다. 사용자가 설정한 목표를 매 세션, 매 라운드마다 다시 붙잡게 만드는 장치에 가깝습니다.

AI 에이전트의 고질병은 긴 작업에서 맥락이 압축되다가 결국 방향을 잃는 겁니다. /goal은 그 문제를 정면으로 건드립니다. 목표를 계속 주입해서, 작업이 길어져도 “우리가 지금 왜 이걸 하고 있는지”를 놓치지 않게 만드는 방식입니다.

Codex 책임자인 티보는 이 기능을 두고 “우리가 낸 것 중 가장 큰 변화일지도 모른다”고 말했습니다. 실제로 영상에서는 한 작업이 9시간 넘게 멈추지 않고 진행되는 예시도 나왔습니다. 이게 중요한 이유는 분명합니다. 이제 AI 코딩 도구의 경쟁은 한 번의 답변 품질이 아니라, 긴 작업을 얼마나 완주시키느냐로 넘어가고 있습니다.

Claude에서 막히면 Codex로 넘긴다

두 번째 기능은 더 노골적입니다. 외부 에이전트 세션 가져오기. 어렵게 들리지만 의미는 간단합니다. Claude Code에서 하던 세션을 Codex로 가져오는 겁니다.

Claude에서 작업하다가 토큰 제한에 걸렸다고 해봅시다. 예전에는 흐름이 끊겼습니다. 다시 설명하고, 다시 파일을 읽히고, 다시 맥락을 복구해야 했습니다. 그런데 세션을 가져올 수 있다면 그냥 옮기면 됩니다. Claude가 막히면 Codex로 도망가는 길이 생기는 겁니다.

아직 기본 기능도 아니고 설정도 복잡합니다. 하지만 방향은 무섭게 선명합니다. OpenAI는 Codex를 단순한 코딩 챗봇으로 두지 않습니다. 다른 에이전트의 작업 흐름까지 빨아들이는 작업 플랫폼으로 만들고 있습니다.

Anthropic은 본진 놔두고 멀티만 늘리는 중이다

Anthropic이 아무것도 안 한 건 아닙니다. 오히려 너무 많이 했습니다. 문제는 방향입니다.

사용자들은 Claude Code의 사용량과 안정성을 고쳐달라고 외치고 있는데, Anthropic은 디자인, Adobe, 보안 쪽으로 깃발을 꽂고 있었습니다. 신기한 건 맞습니다. 멋있어 보이는 것도 맞습니다. 그런데 본진에서 불이 나고 있는데 멀티만 늘리는 그림입니다.

Claude Design: 멋있지만 마음껏 못 쓰면 소용없다

Claude Design은 채팅으로 풀 디자인된 결과물을 만들어주는 도구입니다. 피그마와의 협업 관계가 끝난 직후 나와서 피그마 저격이라는 말도 나왔고, 실제로 그날 피그마 주가가 크게 흔들렸다는 이야기도 있었습니다.

아이디어는 좋습니다. 디자이너가 일러스트레이터나 피그마에서 하던 작업을 채팅으로 딸깍 처리한다? 이건 분명 큰 방향입니다. 여기에 영상 도구 통합까지 붙었다고 하니 더 화려합니다.

문제는 또 사용량입니다. 아무리 혁신적인 도구라도 제대로 써보기도 전에 막히면 끝입니다. 제품은 발표장에서 빛나는 게 아니라, 사용자가 지겨울 만큼 굴려볼 때 진짜 가치가 드러납니다.

Adobe 연결: “들어갔다”와 “쓸 만하다”는 다르다

Anthropic은 포토샵, 프리미어 프로, 일러스트레이터, 애프터 이펙트 등 Adobe 도구들과 연결되는 기능도 발표했습니다. Claude에게 인물 보정, 조명 색 변경, 배경 제거 같은 작업을 시키면 실제로 해준다는 식입니다.

크리에이터 입장에서는 당연히 설렙니다. 특히 프리미어 프로가 들어갔다고 하면 영상 편집자는 기대하게 됩니다. 그런데 실제 체감이 16:9 가로 영상을 세로로 바꿔주는 정도라면 얘기가 달라집니다.

“연결됐다”는 말과 “내 일을 대신해준다”는 말 사이에는 큰 간극이 있습니다. 지금 AI 제품들이 자주 하는 실수가 이겁니다. 데모는 화려한데, 실제 워크플로우에 넣으면 갑자기 얇아집니다.

Claude Security: 기업엔 좋지만 지금 유저의 불은 아니다

Claude Security 베타도 나왔습니다. 회사 전체 코드를 감사해서 보안 구멍을 찾는 기능이고, Anthropic은 500개 넘는 미발견 취약점을 찾았다고 홍보했습니다.

기업 시장에서는 매력적일 수 있습니다. 하지만 Claude Code 유저가 지금 원하는 건 그게 아닙니다. 그들은 더 오래 쓰고 싶고, 덜 막히고 싶고, 예측 가능한 에이전트를 원합니다.

Anthropic은 사용량도 늘렸다고 했습니다. 그런데 주간 사용량이 아니라 5시간 사용량을 2배로 늘린 것이고, 주간 한도는 그대로라는 설명이 나왔습니다. 회사 관계자는 주간 한도를 치는 유저가 현저히 적은 비율이라고 말했다고 합니다.

이 말이 더 답답합니다. 파워 유저가 한도를 치고 있다면, 그들이 바로 제품의 미래를 제일 먼저 밀어붙이는 사람들입니다. 그 사람들을 “적은 비율”로 처리하면 시장 신호를 놓칩니다.

카파시가 짚은 진짜 구분: 검증 가능한 일과 아닌 일

Claude냐 Codex냐는 결국 더 큰 질문으로 이어집니다. 코딩, 이미지 만들기, 영상 편집 같은 작업이 점점 AI의 몫이 된다면 인간은 뭘 해야 할까요?

안드레이 카파시는 AI가 강한 영역과 약한 영역을 명확히 나눴습니다. AI는 수학이나 코드처럼 검증 가능한 영역에서 미친 듯이 강합니다. 정답이 있고, 테스트할 수 있고, 틀렸는지 바로 확인할 수 있는 일에서는 사람을 따라잡는 수준이 아니라 넘어섭니다.

반대로 디자인, 글쓰기, 카피라이팅처럼 정답이 명확하지 않은 영역에서는 결과가 들쭉날쭉합니다. 어떤 날은 미쳤다 싶을 정도로 잘 뽑습니다. 그런데 다음에 똑같이 시키면 갑자기 이상한 걸 가져옵니다.

이건 슬롯머신에 가깝습니다. 잘 나오면 환호하게 되지만, 안 나오면 시간과 돈을 동시에 태웁니다. “그냥 처음부터 내가 했으면 더 빨랐겠다”는 생각이 드는 순간이 옵니다.

그래서 앞으로 중요한 구분은 “AI가 하냐, 사람이 하냐”가 아닙니다. 검증 가능한 실행은 AI에게 넘어가고, 정답이 없는 방향 판단은 사람에게 남습니다.

젠슨 황은 Anthropic식 공포 마케팅을 그냥 때렸다

이번 주 가장 직접적인 장면은 젠슨 황의 인터뷰였습니다. Anthropic CEO 다리오 아모데이가 해왔던 말들, 그러니까 AI가 사무직 절반을 없앨 거다, 신입사원을 안 뽑게 될 거다, 대학 가는 게 의미 없어질 거다 같은 주장들을 정면으로 받아쳤습니다.

젠슨 황의 메시지는 꽤 차갑습니다. 일어나지도 않은 말도 안 되는 소리로 사람들을 겁주지 말라는 겁니다. AI가 실존적 위협이라고 말하면서 20% 확률을 얘기하고, 신입사원 절반이 사라질 거라고 말하고, 민주주의가 무너질 것처럼 떠드는 건 도움이 안 된다는 태도입니다.

특히 CEO들을 향한 말이 세게 들어옵니다. CEO가 됐다는 이유로 어느 순간 신 콤플렉스에 빠지고, 자기가 다 안다고 착각한다는 지적입니다. 이건 거의 실명 없이 날린 저격에 가깝습니다.

젠슨 황이 말한 핵심은 낙관론이 아닙니다. 사실에 근거해서 말하라는 겁니다. AI를 쓰는 회사들은 더 빨리 성장하는 능력을 입증했고, 빨리 크는 회사는 사람을 더 뽑습니다. 그는 AI가 지난 몇 년 사이 50만 개가 넘는 일자리를 만들었다고도 말했습니다.

공포는 클릭을 만들지만, 현실을 설명하지 못합니다. AI가 바꾸는 건 분명히 있습니다. 하지만 “다 끝났다”는 식의 공포는 사람을 움직이게 만드는 게 아니라 얼어붙게 만듭니다.

작업(task)과 목적(purpose)을 헷갈리면 끝난다

젠슨 황이 가장 잘 짚은 건 task와 purpose의 차이입니다.

소프트웨어 엔지니어의 업무 중 하나는 코딩입니다. 하지만 소프트웨어 엔지니어라는 직업의 목적은 코딩이 아닙니다. 목적은 문제를 해결하고, 협업자들과 연결되고, 아직 아무도 발견하지 못한 문제를 발견하고, 새로운 것을 만드는 겁니다.

AI 에이전트가 코딩을 잘한다고 해서 소프트웨어 엔지니어의 목적이 사라지는 게 아닙니다. 코딩이라는 작업이 자동화될수록, 오히려 “무엇을 만들 것인가”를 정하는 능력이 더 중요해집니다.

이건 개발자에게만 해당하지 않습니다. 글쓰기, 디자인, 영상 편집, 사업 운영도 똑같습니다. AI는 작업을 빨리 처리합니다. 하지만 그 작업이 왜 필요한지, 어떤 결과가 좋은지, 어디로 가야 하는지는 사람이 정해야 합니다.

이제 중요한 사람은 손으로 모든 걸 붙잡는 사람이 아닙니다. 목적지를 정하고, AI에게 작업을 넘기고, 결과를 판단하는 사람입니다.

두려워할 시간에 일단 시켜봐야 한다

AI가 내 일자리를 뺏을까 봐 겁나는 건 자연스럽습니다. 하지만 그 공포를 붙잡고 있으면 아무 일도 안 일어납니다. 지금 해야 할 일은 단순합니다. 혼자 힘으로 하던 일을 어떻게든 AI에게 시켜보는 겁니다.

대표라면 회사의 반복 업무에 붙이면 됩니다. 직장인이라면 사이드 프로젝트에 붙이면 됩니다. 크리에이터라면 자료 수집, 이미지 다운로드, 스크린샷 정리, 인터뷰 영상 확보, 편집 준비 같은 귀찮은 일을 먼저 넘기면 됩니다.

처음부터 완벽할 필요 없습니다. 오히려 완벽할 거라고 기대하면 실망합니다. AI는 검증 가능한 일에는 강하고, 애매한 창작에는 흔들립니다. 그러니 사람은 감독자이자 편집자이자 방향 결정자로 남아야 합니다.

Claude Code와 Codex의 싸움은 단순한 툴 비교가 아닙니다. 에이전트 시대에 사용자가 무엇을 원하는지 보여주는 장면입니다.

사람들은 더 똑똑한 말상대를 원하는 게 아닙니다. 일을 끝내는 도구를 원합니다. 오래 버티고, 맥락을 놓치지 않고, 시키지 않은 사고를 치지 않고, 사용자가 과감하게 일을 맡길 수 있는 도구를 원합니다.

Claude는 여전히 강력합니다. 그래서 더 아쉽습니다. 좋아했던 도구가 삐끗할 때 실망은 더 큽니다. 반대로 Codex는 그 빈틈을 정확히 파고들고 있습니다.

결론은 하나입니다. AI가 작업을 가져가는 속도는 더 빨라질 겁니다. 그럼 사람은 작업자 자리에 매달릴 게 아니라, 목적지를 정하는 쪽으로 이동해야 합니다. 지금 당장 내가 하는 일 중 무엇을 AI에게 넘길지 정하고, 나는 무엇을 판단할지 정해야 합니다.

그게 Claude를 쓰든 Codex를 쓰든, 이번 변화에서 가져가야 할 진짜 교훈입니다.