오픈소스 해부학

왜 지금 이게 문제인가 2025년 11월, 오스트리아 개발자 Peter Steinberger가 “Clawdbot"이라는 이름으로 오픈소스 AI 에이전트를 공개했다. 터미널에서 코드를 읽고, 브라우저를 돌리고, 테스트를 실행하는 – 말 그대로 ‘행동하는’ AI 에이전트였다. 이름이 Anthropic의 Claude와 너무 유사하다는 법적 경고를 받아 “OpenClaw(오픈클로)“로 리브랜딩한 뒤, 2026년 1월 말 갑자기 바이럴을 탔다. 72시간 만에 GitHub 60,000 스타. 2026년 3월 3일 기준 250,829 스타로, React가 10년에 걸쳐 쌓은 기록을 3개월 만에 넘어섰다. 그런데 진짜 사건은 그 이후에 터졌다. 2026년 2월 14일, Sam Altman이 직접 트위터에서 Peter Steinberger의 OpenAI 합류를 발표했다. 오픈소스 AI 에이전트의 상징적 인물이 가장 공격적인 상용 AI 기업으로 이직한 것이다. 프로젝트는 독립 오픈소스 재단으로 이전됐지만, 커뮤니티에는 불안감이 퍼지고 있다. ...

왜 지금 이게 문제인가 “Pod가 Pending 상태로 멈춰 있습니다.” Kubernetes를 운영하는 팀이라면 한 번쯤 들어본 문장이다. 대부분의 경우 리소스 부족이 원인이지만, 클러스터가 1,000노드를 넘어가고 GPU 워크로드가 섞이기 시작하면 이야기가 완전히 달라진다. 스케줄러가 병목이 되는 것이다. 국내에서 AI 워크로드가 폭증하면서 이 문제는 더 이상 해외 빅테크만의 이야기가 아니다. 네이버 클라우드 HyperCLOVA 학습 클러스터, 카카오 클라우드의 GPU 인스턴스 풀, 그리고 수많은 스타트업의 A100/H100 클러스터에서 스케줄러 성능은 인프라 비용과 직결된다. GPU 한 장이 시간당 수만 원인 환경에서 스케줄링 지연 10초는 곧 돈이다. ...