# AI가 만든 Excel 클론, $15K의 함정

> 한 크리에이터의 데모는 플레이 가능한 슈팅 게임에서 작동하는 스프레드시트까지 이어지며, "소프트웨어는 죽었다"는 말을 농담처럼만 들리지 않게 합니다. 그러나 가장 시사적인 부분은 모델이 무엇을 만들었는지가 아니라, 각 결과물에 들어간 시간, 토큰, 사람의 감독 비용입니다.

- Source: https://www.stork.ai/blog/ko/ai-built-an-excel-clone-the-15k-catch
- Publisher: Stork.AI editorial team
- Published: 2026-11-09
- Updated: 2026-11-09
- Language: ko
- Reading time: 4 min

## 세 줄짜리 프롬프트, 플레이 가능한 슈팅 게임

Matthew Berman은 Anthropic의 [Claude Claude Fable 5.2](/en/anthropic-workbench)를 시연하며, Unreal Engine으로 제작된 완전히 플레이 가능한 *Gears of War* 클론을 선보였습니다. 이 데모에는 동적 엄폐 메커니즘, 적 전투 AI, 대표적인 타이밍 재장전 시스템이 포함되었으며, 모두 간결한 프롬프트 하나로 생성되었습니다. 플레이어 부활 장면까지 포함되어, 포괄적인 요청이 작동하는 게임 레벨로 바뀌었습니다.

중요한 점은 Berman의 프롬프트가 의도적으로 불완전하게 작성되었다는 것입니다. "Unreal Engine을 사용해 Gears of War E-Day의 가장 정확한 클론을 만드세요. 레벨은 하나만 만들면 되지만, 방금 출시된 실제 Gears of War E-Day만큼 (그래픽, 게임플레이, 캐릭터 면에서) 완성도 있게 보이고 느껴져야 합니다." 적의 행동부터 환경 디테일에 이르기까지 빠진 설계 결정을 모델이 스스로 채워 넣는 능력은 단순히 코드를 생성하는 것보다 더 인상적이었습니다.

그러나 이 야심 찬 실행에는 상당한 컴퓨팅 비용과 눈에 띄는 단서가 따랐습니다. Berman은 어색한 엄폐 애니메이션을 지적했는데, 이는 전반적으로 인상적인 결과물 속의 사소한 결점입니다. 이 프로젝트는 "ultra code mode"에서 며칠에 걸쳐 **85억 토큰**을 소비했고, 추정 API 비용은 약 **$15,000**였습니다. 즉시 완성되는 게임 개발이 아니라, 며칠이 걸리고 자원이 많이 드는 자율 빌드였습니다.

## 게임에서 그치지 않았습니다

게임 외에도 Claude Claude Fable 5.2는 놀라울 정도로 폭넓은 활용 범위를 보여주었습니다. Berman은 완전히 작동하는 수식과 피벗 테이블을 갖춘 **브라우저 기반 Excel 스타일 클론**을 선보였으며, 이는 약 50시간 만에 완성되었습니다. 또 다른 데모에서는 DaVinci Resolve 같은 상용 소프트웨어에 견줄 만한 데스크톱 비디오 편집기가 등장했습니다.

이 AI는 Tumble Beans라는 **Fall Guys 스타일 멀티플레이어 게임**도 생성했으며, 여러 레벨과 복잡한 물리 효과를 갖추고 있습니다. 이 야심 찬 프로젝트에는 약 71시간이 걸렸고 추정 API 비용은 $13,000였습니다. 반면 설정 가능한 소규모 3D 물풍선 시뮬레이션은 약 $91에 만들어졌습니다.

이러한 수치는 중요한 차이를 보여줍니다. 인상적이긴 하지만, 많은 컴퓨팅 시간과 토큰이 필요한 프로젝트에는 상당한 비용도 따랐습니다. Berman의 시연과 비용 추정치는 AI가 복잡한 소프트웨어를 생성할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.

다만 이는 제작자가 밝힌 실행 시간과 추정치입니다. 기능 목록이 방대하긴 하지만, 기존 상용 소프트웨어 제품군과의 완전한 동등성을 독립적으로 검증한 것은 아닙니다. 만들어낼 수 있는 능력은 분명하지만, 비용 효율성과 모든 기능에 걸친 기능적 동등성은 여전히 추가 검증이 필요합니다.

## 진정한 돌파구는 장시간 실행입니다

인상적인 개별 데모를 넘어, 진정한 패러다임 전환은 **장기간의 빌드-테스트-수정 사이클**에 있습니다. 어시스턴트에게 단일 함수를 요청하던 단계에서 벗어나, 방대하고 복잡한 결과물을 만들어내는 며칠간의 과정을 자율 에이전트에게 맡기는 단계로 나아가고 있습니다. 이는 코드 조각보다는 지속적이고 목표 지향적인 개발 작업을 조율하는 일에 가깝습니다.

영상에서 볼 수 있듯이 사람의 역할은 여전히 중요합니다. 사용자는 초기 목표와 제약 조건을 설정하고, 게임플레이 메커니즘과 사용자 인터페이스를 평가하며, "어색한" 장애물 접근 동작 같은 결함을 찾아내고, 최종적으로 게시할지 다시 개선할지를 결정합니다. 이는 직접 코딩하는 방식에서 **조율과 비판적 평가**로의 전환이며, AI가 개선 루프를 거치도록 이끄는 일입니다.

"소프트웨어는 죽었다"라는 도발적인 주장은 헤드라인으로는 좋지만, 이러한 데모는 빠른 프로토타이핑의 진입 장벽이 낮아졌음을 시사할 뿐 소프트웨어 엔지니어링의 종말을 의미하지는 않습니다. 다음과 같은 장기적 과제에 대해서는 거의 알려주는 바가 없습니다.
- 보안 취약점
- 복잡한 코드베이스의 유지보수성
- 다양한 사용자를 위한 접근성
- 안정적인 프로덕션 사용

Anthropic의 Claude Claude Fable 5.2를 활용한 이번 시연은 소프트웨어 제작의 초기 중노동이 크게 가속화될 미래를 암시합니다. 기반 모델에 대한 자세한 내용은 [Anthropic Official Website](https://www.anthropic.com)에서 확인하세요. 사람의 역할은 장인에서 설계자로 바뀌어, 점점 더 정교해지는 디지털 세계의 자동화된 구축을 감독하게 됩니다.

## 가격표가 이야기를 바꿉니다

설득력 있는 프로토타입이 곧 고객이 신뢰할 수 있는 제품은 아닙니다. **Claude Claude Fable 5.2** 데모는 인상적이지만, 비용과 실용성 측면에서 중요한 단서가 따릅니다. *Gears of War* 클론에는 수십 시간 동안 실행하며 **85억 토큰**을 소비했고, Excel 클론에는 50시간이 걸렸으며, 이는 API 비용만 약 **$15,000**로 추정됩니다. 이 정도의 컴퓨팅 예산은 쇼케이스에서는 가능하지만, 대부분의 개발자가 일상적인 개발에 쓰기에는 지나치게 큽니다.

최초 빌드 이후에도 완성된 제품에는 훨씬 많은 것이 필요합니다. 견고한 테스트, 까다로운 버그 수정, 서드파티 라이선싱, 성능 최적화, 지속적인 유지보수와 같은 핵심 요건은 이러한 자율 에이전트 시스템에서 대부분 다뤄지지 않았습니다. 이는 현재도 사람의 감독과 전문 기술에 크게 의존하는 복잡하고 반복적인 과정입니다.

따라서 이러한 시스템의 진정한 척도는 가장 화려한 데모나 개발자가 불필요해졌다는 대담한 주장이 아닙니다. 대신 **1달러당 완료된 유용한 작업량**과 **사람의 검토 시간당 완료된 유용한 작업량**으로 평가해야 합니다. 이러한 실용적 관점은 희망 섞인 과장과 실제 출시 현실을 구분해 주며, 놀라운 잠재력을 일반 개발자를 위한 구체적이고 경제적인 가치에 근거하게 합니다.

## 자주 묻는 질문

### 영상에서 Claude Fable 5.2가 무엇을 만드는 모습을 보여주나요?

Matthew Berman은 플레이 가능한 Gears of War 스타일 레벨, Excel과 유사한 스프레드시트, 비디오 편집기, 멀티플레이어 게임, 3D 장면 등의 프로젝트를 시연합니다.

### Gears of War 스타일 데모에는 비용이 얼마나 들었나요?

Berman은 약 85억 토큰을 사용한 후 API 요금 기준으로 약 $15,000가 든 것으로 추정합니다. 이는 해당 데모에 대한 그의 추정치이며, 일반적인 모델 가격이 아닙니다.

### 이 영상은 AI가 소프트웨어 개발자를 대체했음을 입증하나요?

아니요. AI 시스템이 장시간 실행을 통해 야심 찬 프로토타입을 만들어낼 수 있음을 보여주지만, 프로덕션 환경에서의 신뢰성, 유지보수성 또는 총비용 절감을 입증하지는 않습니다.

### 데모에서 드러난 주요 한계는 무엇인가요?

이러한 프로젝트에는 막대한 토큰 예산과 긴 실행 시간이 필요할 수 있으며, 일부에는 여전히 눈에 띄는 결함이 있습니다. 사람의 검토는 여전히 중요합니다.