모두가 '나를 아는 AI OS'를 설계하는 시대, 격차는 어디서 오는가? | Obsidian × Claude Code | Seoul Metaweek 2026(2026.07.04.)

AI 트렌드와 격차의 시작00:00:00

브라이언은 AI 앱(Claude Code, Codex, OpenInterpreter, Hermes 에이전트 등)에 대한 청중의 familiarity를 확인하며 시작한다. AI 도구들이 급증하고 있으며, 2025년 11월부터 2026년 6월까지 AI 코딩 도구와 에이전트가 폭발적으로 성장했다. 특히 Claude Code는 2025년 2월 베타, 5월 22일 정식 출시되었다. AI 사용 트렌드는 크게 '창작(creation)'과 '개인 비서(personal assistant)' 두 가지로 요약된다. 코딩 도구가 지식 작업(문서 편집, 마케팅 전략, PPT 생성)에 활용되기 시작했고, 모바일에서 AI 에이전트를 사용하는 추세가 확산되었다. 또한 LLM Wiki 개념이 2026년 4월 Andrej Karpathy의 트윗으로 인해 급부상했다. 이는 AI와 함께 편집하는 지식 기반으로, AI가 문서를 소화하고 구조화하여 활용하기 쉽게 만든다. AI 모델의 기억력과 자기 개선 능력이 향상되면서 '나만의 AIOS' 시대가 도래했다.

AIOS의 정의와 세 가지 뇌(Brain Trinity)00:09:31

AIOS는 AI와 지식 기반의 융합으로, 아이언맨의 자비스와 같은 개인 비서를 현실에서 구현하는 것이다. 이 개념은 1945년 Vannevar Bush의 Memex 제안, Tiago Forte의 'Second Brain' 개념으로 이어져 왔다. 브라이언은 '세 가지 뇌' 프레임워크를 제시한다: 첫째 뇌는 인간의 판단과 결정을 담당하는 자신의 뇌, 둘째 뇌는 컴퓨터에 저장된 지식과 정보(Obsidian 등), 셋째 뇌는 생성 AI 기반 에이전트이다. 이 세 뇌가 상호작용하여 개인 OS를 구축한다. 예를 들어, 맛집을 저장하고 AI에게 추천을 요청하면 AI가 둘째 뇌에서 정보를 검색해 추천하고, 계획을 생성해 다시 저장한다. 그러나 대중은 주로 셋째 뇌(도구)에만 관심을 가지며, 실제로 중요한 것은 데이터 저장과 활용 방식이다.

Obsidian과 AI의 결합: 개인 사례00:16:42

브라이언은 Obsidian을 소개한다. Obsidian은 로컬 기반으로 모든 노트가 컴퓨터에 저장되어 보안성이 높고, Markdown 형식을 사용해 AI가 읽고 이해하기 쉽다. 무료로 사용 가능하며, 노트 간 연결을 통해 인간의 사고방식을 반영한다. 브라이언은 2021년부터 Obsidian을 사용해 자신의 삶을 기록하고 있으며, AI에게 이 데이터를 접근하게 한다. 그는 네 가지 활용 사례를 제시한다: 1) 계획: Hermes 에이전트를 통해 아침에 일정과 할 일을 정리하고 플래너에 자동 등록한다. 2) 지식 입력 및 기록: 뉴스레터나 비디오에서 얻은 인사이트를 음성으로 입력하면 AI가 사용자 정의 템플릿에 맞춰 정리하고 관련 노트와 연결한다. 3) 콘텐츠 제작: 브레인스토밍을 통해 아이디어를 쏟아내면 AI가 구조화하고 PPT 초안을 생성한다. 4) 성찰: 라이프로깅(화면 캡처, 24시간 녹음) 데이터를 기반으로 AI가 매일 아침 2시에 하루를 요약하고 감정을 분석해 준다. 또한 주간, 월간, 분기별 리뷰를 제공하며 개인 대시보드도 생성한다.

다른 사용자들의 활용 사례00:31:34

브라이언은 다른 사람들의 활용 사례를 소개한다. Strate의 김재경은 Obsidian과 에이전트를 사용해 AI끼리 대화하게 하여 의사결정에 도움을 받는다. Deepiters 커뮤니티에서는 Open-Claude 기반 AI 에이전트들이 서로 대화하고 작업을 위임한다. 한림대 미디어학과 안창현 교수는 AI와 Obsidian을 모두 조정해 자신만의 인터페이스를 만들고, 공공기관에서 어려움을 겪는 HWP 파일을 AI가 쉽게 사용할 수 있는 형식으로 변환해 활용한다. 브라이언은 AIOS(인간, 지식, AI의 결합)를 통해 개인, 소규모 팀, 대규모 조직이 AI 네이티브로 전환하는 방법을 고민해야 한다고 강조한다.

중요한 점: MAP 프레임워크와 결론00:33:25

브라이언은 AI가 빠르게 발전할수록 '나 자신'이 가장 중요하다고 강조한다. AI에 개인 지식과 맥락을 제공해야 하며, 맥락은 세 가지로 나뉜다: 지속적인 '나'의 맥락, 프로젝트 맥락, 작업 맥락. 이 세 가지를 적절히 제공해야 AI가 정확하고 빠르게 작동하며 환각을 줄이고 비용을 절감할 수 있다. 그는 'MAP' 프레임워크를 제안한다: M(Me) - 나는 누구인가, A(Assets) - 내가 아는 것, P(Persona) - AI의 역할. 또한 Action(도구, 스킬, 워크플로우)도 포함된다. 개인은 쉽게 AIOS를 구축할 수 있지만 조직은 데이터 관리, 보안, 변화 관리에 어려움을 겪는다. 결국 자신을 알고 AI에 제공함으로써 어떤 AI 도구를 사용하든 '나를 아는 AI'를 만들 수 있다. AIOS는 일회성이 아니라 평생 성장하는 시스템이며, 개인과 조직 모두 자신만의 AIOS를 구축하여 세상에 의미 있는 변화를 만들어야 한다고 마무리한다.