나도, 우리도 모두 앱을 만드는 시대

2022년 ChatGPT가 미래를 예고했다면, 이번에는 Anthropic의 Claude Opus 4.5가 그 미래를 현실로 끌어당겼다는 평가가 나온다. 단순한 영어 설명만으로 누구나 앱이나 프로그램을 즉석에서 만들 수 있게 된 것. 실제로 Axios 공동창업자 Jim은 단 하루, 단순한 스마트폰으로 네 개의 완성형 앱을 만들어내며 “평생 이런 충격은 처음”이라고 표현했다.

스마트폰으로 8시간 만에 ‘완성된 앱’ 4개

Jim은 개발자도 아니고, 회사에서 최소 수주 걸릴 작업을 혼자 몇 시간 만에 구현했다. 직관적인 UI, 매끄러운 기능, 실전에서 바로 쓸 수 있는 완성도까지 갖춘 앱들이다.

예를 들어, AI 활용 능력을 측정하는 30문항 테스트 앱을 두 시간 만에 만들고, 이어서 스킬별 5분짜리 교육 코스까지 자연스럽게 추가했다. Claude는 사용자가 요구하는 복잡한 기능들을 정확히 이해하고 즉시 구현해주는 수준에 도달한 것.

경쟁은 더 빨라지고, 변화는 더 커진다

Anthropic의 Claude는 이미 Google, OpenAI, xAI 등 경쟁자들에게 또 한 번의 “레벨업” 압박을 주고 있다. AI가 작업을 이해하고 → 설계하고 → 구현하고 → 인터페이스를 꾸미고 → 즉시 실행 가능한 상태로 제공하는 과정이 순식간에 이뤄지는 시대가 온 것. 

2026년은 ‘AI 실사용 대전환’의 해가 될 가능성

이제 AI는 흥미로운 장난감 단계가 아니라, 실제 업무·잡무·사업 전체를 뒤엎는 수준의 생산성 도구로 자리 잡고 있다. OpenAI 고위임원은 “능력의 수위 자체가 전체적으로 올라가, 큰 배든 작은 배든 모두 동시에 떠오르고 있다”며 “지금의 속도라면 AI 활용 능력이 개인 격차를 만드는 핵심 변수”라고 말했다. 2026년은 AI가 대중적으로 본격 투입되는 분기점이 될 가능성이 크다.

캐나다가 중국산 전기차 관세를 100%에서 6.1%로 대폭 낮추기로 하면서 북미 시장 흐름이 흔들리고 있다. 이는 중국이 캐나다산 카놀라 씨앗 관세를 85%에서 15%로 낮추는 맞교환 성격의 합의다.

무슨 일인데

현재 미국은 중국 EV에 100% 관세를 유지하고 있고, 사실상 중국 브랜드가 미국 시장에 직접 진입하기 어려운 구조다. 하지만 캐나다는 다른 선택을 하면서 북미 북쪽 국경을 중심으로 중국 전기차 유입 가능성이 커졌다.

중국 자동차 브랜드는 이미 멕시코에서 빠르게 확산 중이고, 일부 차량은 미국 국경 인근에서도 적지 않게 목격된다. 이번 캐나다 조치로 비슷한 현상이 북쪽에서도 나타날 가능성이 높다. 글로벌 시장에서는 2030년 중국 브랜드가 30% 이상을 점유할 것으로도 예상된다.

소비자 옵션 많아져

캐나다는 우선 연간 4만 9천 대로 수입량을 제한하지만, 중국산 EV 가격이 3만 5천 달러 이하로 들어올 가능성이 높아 소비자 선택지는 늘어난다. 관세를 피해 캐나다 현지 공장을 설립하는 방식의 우회 진출 가능성도 제기되는 상황.

중국은 국내 생산 과잉 문제로 인해 수출 확대가 절실하고, 유럽 시장은 이미 중국차 공세로 뒤흔들리고 있다. 미국은 이를 경계하고 있지만, 캐나다와 멕시코를 통한 우회 압력이 점점 커지는 중이다.

북미 자동차 시장은 앞으로 ‘미국의 차단’, ‘캐나다의 개방’, ‘중국 업체의 우회 전략’이 동시에 맞물리는 구조로 재편될 가능성이 크다.

엔비디아가 수학·코딩·칩 설계 문제를 ‘정확하게 증명하며’ 해결하는 AI 스타트업 하모닉(Harmonic)에 투자했다. 이번 투자로 하모닉은 12억 달러 규모의 시리즈 C를 마감했고, 기업가치는 약 14억 5천만 달러(약 2조 원)로 평가됐다. 현재 LLM들이 수학 시험 성적은 개선됐지만, ‘정답을 내놓고도 왜 맞는지 설명하지 못하는’ 근본적 한계가 있는 상황에서, 하모닉은 이를 정면 돌파하는 모델을 만들고 있어 주목받고 있다.

엔비디아까지 합류한 이유

이번 라운드에는 엔비디아를 포함해 Emerson Collective가 신규 합류했고, 기존 투자자인 Sequoia, Ribbit, Index Ventures, Kleiner Perkins도 재투자했다. 하모닉의 AI ‘Aristotle(아리스토텔레스)’는 단순히 답을 예측하는 게 아니라, 정답을 어떻게 도출했는지 논리적으로 증명(formal verification) 할 수 있는 것이 강점. LLM이 “그럴듯하게 틀릴 수 있는” 반면, 하모닉은 정확성과 신뢰성이 필요한 분야에서 강점을 갖는다.

수학만 하는 줄 알았더니 코딩·칩 설계까지

Aristotle은 단순 계산을 넘어 복잡한 수학 증명, 프로그래밍 문제, 심지어 칩 설계까지 영역을 확장하고 있다. 회사는 현재 30명 미만인 팀을 50~75명 규모로 키울 계획이며, 투자금 대부분은 고가의 컴퓨팅 자원 확보에 사용될 예정이다.

LLM이 못하는 ‘근본적 정확성’을 노린다

GPT·Claude 같은 기존 LLM은 “다음 단어를 예측하는 방식”으로 작동하기 때문에 논리 기반의 수학·코딩 문제에서 오류가 잦다. 반면 하모닉은 기본 원리·정리·논리 구조를 기반으로 문제를 풀어 검증 가능한 정답을 만든다. 업계에서는 “AI가 만든 코드와 하드웨어도 결국 모두 검증 가능한 형태로 이동할 것”이라는 전망이 나온다.

하모닉의 API는 현재 무료 베타로 제공되고 있다. 회사는 언제, 어떻게 과금할지 아직 발표하지 않았다.