# 오퍼스 5.5도 앱도 “빠르게” 되었습니다만, 저는 그 점을 눈치채지 못했습니다.

> https://bookfactory.kr/board/news/18602
> 게시판: 뉴스
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-26T03:09:57.251Z

---

![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/317568370/rectangle_large_type_2_d4111e65cbb98ab45b44dff338ef89a4.png?width=1280)

8월 말부터 클로드 웹 버전과 데스크톱 버전의 속도가 약 3배로 빨라졌다고 합니다. Anthropic은 9월 23일에 공개한 기술 블로그 “How we made claude.ai 3x faster in two weeks”에 그렇게 적혀 있었습니다.

8월에도 브라우저와 데스크톱 앱 모두에서 클로이드(Claude)를 사용했지만, 아무런 실마리도 찾지 못했습니다.

마찬가지로, 또 하나 있습니다. 9월 22일에 나온 Opus 5.5는 공식 발표에서 “Opus 5보다 30% 이상 빠르다”고 명시되어 있습니다. 저는 Opus 5와 함께 사용해 보았는데 (비교한 내용은 다음 링크 참조), 답변이 돌아오는 속도는 크게 달라지지 않는다는 느낌이었습니다.

속도가 빨라졌다는 발표가 두 가지 있어서, 저는 그 두 가지 모두를 인지하지 못했습니다. 제 감각이 둔한 탓일까요, 아니면 측정하고 있는 것이 다른 것일까요. 원본을 열어보았습니다.

## 측정되고 있던 것은 답을 기다리는 시간이었을까

블로그에 따르면, Anthropic 팀은 이용량의 95%를 차지하는 4가지 시나리오에 집중하여 측정하고 있습니다. 바로 앱을 열기, 대화를 시작하기, 대화를 불러오기, 메시지를 보내기, 이 4가지입니다. 웹 버전과 데스크톱 버전, Claude Code나 Claude Cowork와 같은 제품별로 나누면 측정은 총 13가지로 이루어집니다.

숫자는 “75퍼센타일”로 나타나 있습니다. 3분의 2, 3분의 1은 이보다 빠르게 끝나는 값입니다. 예를 들어 claude.ai를 새로 열고 텍스트를 입력할 수 있게 될 때까지는 8월 13일의 3.1초가 8월 27일에는 0.55초가 되었습니다. “3배”는 13번을 나눈 값으로, 상황에 따라 개선 폭에는 큰 차이가 있습니다.

제가 시선을 끈 것은 전송 숫자였습니다. 전송 측정은 화면 측에서 처리하는 부분만 고려한 것이고, 웹 버전의 채팅의 경우 0.18초가 0.06초로 줄어들었습니다. AI가 답변을 생각하고 쓰는 시간을 측정한 것은 13가지 방법 안에 포함되지 않았습니다.

제가 기다리는 건 답변이 모이도록 기다리는 시간입니다. 긴 요청의 경우 수십 초에서 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 그에 비하면 0.1초 단위의 차이는 무의미해지는 것 같습니다.

오пус 5.5의 “30% 이상”은 답변을 빠르게 생성하는 속도에 대한 이야기입니다. 하지만 9월 23일 기사에서 두 모델에 동일한 요청을 하고, 둘 다 초기 설정 그대로 비교했을 때 오пус 5.5의 답변은 오пус 5의 1.67배의 길이였습니다. 답변을 빠르게 생성하더라도 답변 자체가 길어진다면 대기 시간은 줄어들지 않을 수 있습니다. 하지만 그 실험에서는 시간을 측정하지 않았으며, 하나의 요청을 두 번씩만 제출했을 뿐입니다. 이를 간과한 이유는 여기서 제 제안으로만 남겨둡니다.

## 숫자는 “양호”하다고 표시되었지만, 녹화에는 흔들림이 찍혀 있었다.

읽다가 가장 걸리는 부분은 사이드바에 대한 내용이었습니다.

팀원들이 페이지를 열었을 때 사이드바의 행이 늦게 바뀌는 현상을 화면 녹화로 공유했습니다. 하지만 팀이 보유하고 있던 모니터링 숫자들은 이를 제대로 감지하지 못했습니다.

Cumulative Layout Shift 지표에서는 1회의 ずれ는 0.008 정도로, “良好”하다고 여겨지는 0.1를 훨씬 밑돌고 있었습니다. 숫자는 이상 없지만, 살펴보면 흔들리고 있는 것입니다.

팀은 Claude라는 내부 연구용 모델에 페이지의 어느 부분이 언제 움직였는지 기록하는 시스템을 구축하도록 지시했습니다. 실제 사용 데이터를 수집한 결과, 웹 페이지 로딩 시 31%에서 사용 가능한 상태가 된 후에 어떤 요소가 움직이는 현상이 관찰되었습니다.

이 기사에 대해 GIGAZINE이 보도한 내용은 “시각으로는 감지할 수 없었다”라고 썼습니다. 원문에서는 반대로, 눈으로 보이는 것은 사람의 눈이었고, 감지되지 않았던 것은 숫자였습니다.

## 체감과 맞지 않는 기준은 먼저 버렸습니다.

블로그에서 가장 중요한 것은 바로 여기서부터입니다.

실제 대기 시간은 측정마다 달라지므로, Claude가 작성한 프로그램 수정 사항을 반영해도 되는지 자동으로 판단하는 기준으로는 활용하기 어렵다. 이에 팀은 Claude에게 변동이 없는 측정 방법을 만들게 하도록 지시했다. 프로그램 실행 명령어 수와 화면 다시 그리기 횟수 등을 활용한다.

하지만, 그 숫자를 그대로 믿지는 않습니다. 블로그에는 이 숫자를 낮추면 실제 대기 시간도 줄어든다는 것을 증명하는 Claude에게 요청한 지시가 게시되어 있습니다. 증명할 수 없는 방식은 제외해야 한다고도 쓰여 있습니다.

실제로 두 가지 처리 방법을 시도했을 때, 명령의 수를 48% 줄인 처리는 대기 시간이 78%, 31% 줄인 처리는 44% 감소했습니다. 명령의 수와 대기 시간이 같은 방향으로 움직인다는 것을 확인한 후, 이 계산 방식을 채택하여 숫자가 증가하는 수정은 반영하지 않는 방식으로 구현했습니다.

클로드(Claude)가 측정 가능한 것은 클로드만큼 빠르고 할 수 있다”는 취지의 문구는 블로그의 중심이었지만, 저는 그 문구의 바로 전, 즉 ‘측정하기 전에 그 기준이 사람의 감성과 일치하는지 확인하는 것’에 더 큰 의미를 찾았습니다.

9월 9일 기사에서, 같은 혈액에 6개의 ‘노화 시계’를 적용했을 때 연령이 21년 차이 나는 결과를 보도했습니다(해당 기사 링크 참조). 측정 도구가 많아질수록, 측정 도구들이 서로 일치하는지 확인하는 문제가 중요해집니다. Anthropic 팀은 새로 만든 측정 도구를 실제 대기 시간이라는 1개의 기준에 맞춰 사용했습니다.

## 제 앱을 사용하시면 무엇을 측정해야 할지

저는 Claude Code에 제 개인용 앱을 몇 개 만들어 달라고 부탁하고 있습니다 (예정 관리 소프트 제작 관련 글은 여기). 다음에 “더 빠르고”, “더 사용하기 쉽게”라고 요청할 때는 미리 한 가지만 결정해 두자 생각했습니다.

개선 여부를 어떤 기준으로 판단할 것인지. 그리고 그 숫자가 자신의 실제 경험과 일치하는지.

예를 들어, 일정 관리 소프트웨어의 경우 “열어본 후 오늘 할 일이 보일 때까지의” 초 단위 측정입니다. 스톱워치를 사용하여 한 번 측정하고, 그 숫자가 “느리다”라고 느껴지는 상황과 일치하는지 확인합니다. 일치하지 않는다면, 측정 위치를 조정해 보려고 합니다.

최근에 “개선되었다”고 들었던 것이 어떤 숫자로 측정되었을까요. 그리고 그것은 당신이 기다리고 있던 곳과 같은 곳이었을까요.

이 글은 Anthropic의 제품인 Claude와 함께 작성되었습니다.

죄송합니다. 제공된 정보가 없어 번역할 내용이 없습니다. 참고 자료를 제공해주시면, 요청하신 대로 자연스럽고 정확한 한국어 번역문을 출력해 드리겠습니다.

- Anthropic「클로드 AI 속도 3배 향상, 2주 만에 구현한 방법」（2026년 9월 23일）https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/
- Anthropic「클로드 오퍼스 5.5」 소개

클로드 오퍼스 5.5는 Anthropic에서 개발한 최신 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 이전 버전인 클로드 3 Haiku보다 훨씬 강력하며, 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 특히 복잡한 추론, 창의적인 콘텐츠 생성, 다양한 형식의 데이터를 처리하는 데 탁월합니다.

오퍼스 5.5는 Anthropic의 가장 발전된 모델로, 특히 다음과 같은 측면에서 차별화됩니다.

*   **향상된 추론 능력:** 오퍼스 5.5는 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하고, 논리적인 문제를 해결하며, 다양한 정보를 종합하여 새로운 통찰력을 도출하는 능력이 크게 향상되었습니다.
*   **창의적인 콘텐츠 생성:** 시, 소설, 스크립트, 음악 등 다양한 형식의 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 오퍼스 5.5는 사용자의 요구사항에 맞춰 독창적이고 고품질의 콘텐츠를 만들어낼 수 있습니다.
*   **다양한 데이터 형식 처리:** 오퍼스 5.5는 텍스트, 코드, 이미지, 오디오 등 다양한 형식의 데이터를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 더욱 풍부하고 다각적인 방식으로 오퍼스 5.5와 상호 작용할 수 있습니다.

오퍼스 5.5는 클로드 3 Haiku와 비교하여 더욱 강력하고 유연한 모델입니다. Anthropic은 오퍼스 5.5를 통해 사용자들이 더욱 혁신적인 방식으로 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원할 것입니다.

Anthropic은 오퍼스 5.5의 성능을 입증하기 위해 다양한 벤치마크 테스트를 수행했습니다. 이러한 테스트 결과는 오퍼스 5.5가 현재까지 개발된 가장 강력한 LLM 중 하나임을 보여줍니다.

오퍼스 5.5에 대한 자세한 정보는 Anthropic 웹사이트([https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5))에서 확인할 수 있습니다.
- GIGAZINE「‘클로드’를 2주 만에 3배 속도로 만든 방법, Anthropic이 해설」 (2026년 9월 24일) https://gigazine.net/news/20260924-anthropic-faster-claude/

AI가 내는 숫자나 답을 어떻게 확인해야 할까요. 같은 주제의 기사를 매거진에 모아 정리하고 있습니다.

AI를 제대로 활용하기 위해

AI 기술의 발전은 눈에 띄게 이루어지고 있으며, 우리의 삶과 일에 큰 영향을 미이기 시작했습니다. 하지만 AI를 단순한 편리한 도구로만 생각하지 않고, 그 잠재적인 위험성과 윤리적인 과제를 이해하고 적절하게 대처해야 합니다.

AI와 건강한 관계를 구축하기 위해, 다음 사항들을 인지해 봅시다.

1. **AI의 한계를 이해하라:** AI는 인간이 만든 프로그램이며, 인간의 지능을 초월할 수 없습니다. AI의 강점과 약점을 이해하고, 지나친 기대를 갖지 않도록 합시다.

2. **AI의 편향에 주의하라:** AI는 학습 데이터에 기반하여 판단을 수행하기 때문에, 학습 데이터에 편향이 있으면 AI의 판단에도 편향이 생길 수 있습니다. AI의 판단 결과를 맹신하지 말고, 비판적인 시각을 갖도록 합시다.

3. **AI의 윤리적 문제를 고려하라:** AI의 사용은 개인 정보 보호, 차별, 고용 등 다양한 윤리적 문제를 제기합니다. AI의 사용이 사회에 미치는 영향을 고려하고, 윤리적인 관점에서 논의를 심화시켜야 합니다.

4. **AI와의 협업을 의식하라:** AI는 인간의 일을 대체하는 것뿐만 아니라, 인간의 능력을 확장하는 도구로도 활용될 수 있습니다. AI와 협력함으로써, 더욱 효율적이고 창의적인 활동이 가능해집니다.

5. **AI에 대한 지식을 심화하라:** AI 기술의 최신 동향과, AI에 대한 윤리적 논의를 항상 파악하는 것이 중요합니다. 서적, 논문, 세미나 등을 활용하여 AI에 대한 지식을 심화합시다.

특히, 『AI와 사회의 미래』(저: 다나카 켄타)는 AI의 현황과 미래 전망에 대해 쉽게 설명하고 있습니다. 또한, 『알고리즘의 윤리』(저: 코바야시 유스케)는 AI의 편향과 윤리적인 문제에 대해 깊이 파고들고 있습니다. 이 책들을 읽음으로써, AI와 더욱 깊이 교감할 수 있을 것입니다.

AI는 우리의 삶을 풍요롭게 할 가능성을 품고 있는 기술이지만, 동시에 우리의 사회를 위협할 가능성도 내포하고 있습니다. AI와 건강한 관계를 구축하고, AI의 혜택을 최대한 활용하기 위해서는, AI에 대한 이해를 깊게 하고, 윤리적인 관점에서 논의를 심화시켜 나가는 것이 필수적입니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/caret_smiles/n/n29914c33b305)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 16청크*

[원문 보기](https://note.com/caret_smiles/n/n29914c33b305) | 출처: note.com