At the heart of Brier’s system is Obsidian, a popular note-taking application that stores notes as plain markdown files in a user’s local file system. This choice is deliberate, offering flexibility and ownership that traditional cloud-based note apps often lack. “One of the big advantages with Obsidian as a note-taking platform is that it’s a bunch of markdown files and a bunch of folders,” Brier explains, “and they can then be synced with Git and you can do lots of other fun kinds of things.”

On top of this Obsidian vault, Brier runs Claude Code, Anthropic’s AI assistant designed for coding and text processing. But Brier’s primary use isn’t for writing code; it’s for interacting with his vast archive of notes. His most recent “obsession,” he shares, has been standing up a home server in his basement to host this entire setup, making his Claude Code-powered Obsidian vault accessible and fully functional on his phone. This seemingly simple step has been transformative, turning his phone from a device primarily for consumption into a powerful tool for deep intellectual engagement.

“I found whether it’s like Claude Code and Obsidian or… even Claude Code and code right,” Brier notes, “being able to sign in on your phone and have Claude Code push a small update to something because you just realize it while you’re out is amazing.” This capability extends the reach of his second brain, allowing him to seamlessly transition between desktop and mobile environments for complex tasks.

A core philosophy underpinning Brier’s workflow is the distinction between “thinking mode” and “writing mode.” He observes that most AI models, often labeled “generative,” are overly eager to produce artifacts – outlines, drafts, or completed pieces. This, he argues, misses the AI’s most powerful, yet often overlooked, capability: its ability to “read.”

“I think partially because we call it generative, there’s entirely too much focus on its ability to write and not enough focus on its ability to read,” Brier states. “Its ability to read is incredible, right? And I think, arguably, sort of like much more useful on a day-to-day basis. Like we produce artifacts far less frequently than we just like think about things.”

To enforce this distinction, Brier employs a specific “thinking partner” sub-agent within Claude Code. This agent is meticulously prompted with instructions like: “Your role is to facilitate thinking… don’t try to write the thing.” He even includes explicit directives: “I do not under any circumstances want you to try to write it. Take this literally. Do not create outlines, drafts, or any versions of talks/writing. Only gather and organize the requested materials.” This ensures the AI acts as a Socratic guide, asking sharp questions and helping him explore complex problems, rather than prematurely drafting solutions.

When embarking on a new project, such as preparing for a conference talk, Brier’s process is meticulous:

1. Project Initialization: He creates a new folder (following the PARA method for organization) and starts Claude Code in his root Obsidian directory, giving it access to his entire vault.
2. Contextualization: He feeds the AI past talks and general ideas to establish style and scope.
3. Vault-Wide Research: Crucially, he instructs Claude Code to search his entire 1500+ note archive for existing research relevant to the new project and pull it into a dedicated “research” folder. This jumpstarts the process with his own prior knowledge.
4. External Chats: Transcripts from conversations with other AI models (ChatGPT, Grok, Claude) are also clipped and stored in a “chats” folder, becoming part of the research corpus.
5. Daily Progress Log: At the end of each day, Brier has Claude Code review all new notes and chats, then summarize what he’s learned and the best ideas that emerged, helping to push the project forward.

Perhaps one of the most powerful features for maintaining deep work is the “catch me up” command. After interruptions, Brier can simply ask Claude Code, “Can you catch me up on the last three days of research?” The AI then sifts through all new material in the project folder, providing a concise summary of progress and insights. “It’s pretty amazing also to just be able to kind of revisit deep work like this,” Brier marvels, acknowledging that picking up work after a break is often the hardest part.

While Claude Code powers his Obsidian vault, Brier also champions Grok’s voice mode as a superior tool for on-the-go deep thinking. He singles out Grok 2, 3, or 4 for its intelligence and “tool calling” capabilities – its ability to integrate with other functions or search the web effectively – which he finds significantly better than competitors like ChatGPT or Gemini.

“I will fight anybody who says anything different,” he declares, adding, “I just found Grok’s voice mode to be significantly smarter than anybody else’s.” He describes it as “a podcast made specifically for you about whatever you’re curious about.”

Brier shares several anecdotes illustrating Grok’s utility:

• A 5-hour drive to New Hampshire for summer camp drop-off turned into a 2-hour research session, working through a complex piece just by connecting his phone to Bluetooth.
• A “mind-blowing session” on self-attention mechanisms, where Grok delivered the best explanation he’d ever heard.
• Using Grok in his Tesla (where it’s now integrated) to research Walter Benjamin’s “The Work of Art in the Age of Mechanical Reproduction,” exploring themes of elitist critiques against new technologies.

This ability to engage in profound intellectual exploration while commuting or driving represents a paradigm shift. “It’s just I… and you know obviously all the sort of other ChatGPT and Claude and all these things of just being able to sort of like go and do research and really think and and explore things in this device that’s always been useful but like not useful for deep work,” he explains. “I feel like it it it’s really changed my ability to do that.”

Brier’s current talk preparation, a detailed example he walks us through, ties together historical insights with his vision for AI’s impact on organizations. The talk explores the OSS’s (Office of Strategic Services, precursor to the CIA) “Simple Sabotage Field Manual” – a guide for citizen saboteurs during WWII. He highlights the manual’s recommendations for white-collar workers: “always refer things to committee,” “always revisit previously made decisions,” “don’t act with too much haste.”

Brier connects this historical bureaucracy to modern organizational challenges, proposing that AI can “sidestep a lot of the bureaucracy that exists inside large organizations because it sort of has this… goo-like effect where it can kind of fit into any crevice or crack.” He calls this his “Thomas’s English muffin theory of AI,” where AI gets into “the nooks and crannies.”

This theory posits that unlike past technologies, which often forced companies to adopt new structures or centralize tools (e.g., everyone must use Jira, not Asana), AI can act as a “fuzzy interface.” It doesn’t care what tools or data structures teams use because “it’s all just data structures to them.” This allows companies to maintain diverse, decentralized workflows while AI models in the middle translate and integrate information.

He draws a parallel to Wild Bill Donovan, who started the OSS, and his emphasis on “empowering individuals” and “autonomy at the edges” – a philosophy he sees echoed in AI’s potential to enable distributed, yet coordinated, work. Brier even floats a nascent idea: “bureaucracy as positional encoding,” suggesting that bureaucracy, while often negative, was an innovation for large-scale operations. AI, through its ability to parallelize work (like transformers displacing sequential models), might offer a new way to achieve structure and hierarchy without the traditional rigidities.

This isn’t just theoretical. The host, Dan, offers a real-world example from Every, the company behind the video. With 15 people running six different products, each with its own tech stack, AI is enabling “tacit code sharing.” Instead of abstracting common functionalities (like fast file search) into modular libraries – a “heavy lift” – developers can simply use Claude Code to understand and adapt code from other product repos. “Everyone gets more productive because AI can kind of translate,” Dan explains.

Noah Brier’s journey into building an AI-powered second brain reveals a profound shift in how we can engage with information and deepen our thinking. By treating AI as a collaborative partner rather than just a generative tool, and by leveraging its unique capabilities to read, organize, and stimulate thought across all devices, he demonstrates a future where deep work is not only more accessible but also more profound. This isn’t just about personal productivity; it’s a blueprint for how AI can fundamentally reshape our intellectual processes and organizational structures, one thought, one research query, one “nook and cranny” at a time.

The contrast with President Trump’s first visit to China in 2017 couldn’t have been starker. Then, he was a freshly minted president, treated to the full spectacle of Chinese hospitality. “President Xi, I want to thank you for that incredible welcoming ceremony,” Trump had declared, addressing the “chronic imbalance” in trade and pledging to protect American intellectual property. He was just beginning to shape his China policy, focusing on the nation’s rise and envisioning a stronger bilateral relationship.

This time, however, Trump arrived under a significant cloud: the ongoing conflict with Iran. The summit, originally planned for April, had been postponed with the expectation that by mid-May, Iran would have capitulated. Instead, Iran was resisting, with other world leaders like Chancellor Mertz of Germany suggesting the United States had been humiliated. The Chinese themselves were reportedly “a bit mystified” by the US’s struggles to secure the Strait of Hormuz or defeat what they perceived as a “second or third rate power” like Iran.

“All summits are about optics,” Sanger observed, “and while I’m sure there will be all the pomp and ceremony that goes with these, the fact of the matter is he comes into this summit looking a bit weakened.” This shift in perceived strength was a critical backdrop to any negotiations.

With Trump’s arrival, discussions inevitably began with trade and economic relationships. While the fundamental divides between the two superpowers loomed large, the immediate focus would likely be on what David Sanger termed “the low-hanging fruit.”

“This is Donald Trump and his idea of a summit is to emerge with a bunch of business deals, even if they don’t fundamentally change the nature of the relationship,” Sanger explained. The predictable announcements would revolve around “the three Bs: beef, beans, and Boeing.” These distinctly American exports—soybeans, aircraft, and specialty beef—were items China often purchased anyway. They offered President Trump tangible “deliverables” to present to the American people, allowing him to declare “the biggest purchases ever,” even if they were essentially commodities.

The true test, however, lay in the more contentious “T”: tariffs. China had been a primary target of Trump’s tariff regime, making it a dominant discussion point. Yet, Xi Jinping likely felt he held a strong hand. China had previously demonstrated leverage by cutting off rare earths and magnets to the US in retaliation. Moreover, recent US Supreme Court and trade court decisions had forced the repayment of some collected tariffs and challenged the president’s ability to impose sweeping duties.

One specific tariff issue of significant concern to China was the 100% tariff on Chinese cars entering the US, notably imposed by Joe Biden during his tenure. While China had globally exported 7 million cars last year, a million of which were destined for the US in Trump’s first term, the American market was now largely closed. Despite China’s push, a deal on this front was unlikely. The threat Chinese car production posed to American automakers mirrored the challenge Japan presented decades ago, making a significant concession politically unfeasible for the US.

These immediate trade tensions, while important, often overshadow the “much more fundamental divides” that truly define the US-China relationship.

Beneath the surface of trade deals and tariff disputes lies a profound “death struggle” for global dominance. President Xi Jinping has openly declared his ambition for China to be the world’s number one military, economic, political, and even cultural power by 2049. The central question for the United States, as Sanger articulated, is “how do you deal with a country that’s trying to displace you as the world’s number one power?”

One of the most concerning areas of this competition is nuclear weapons. For decades, China maintained a “minimum nuclear deterrent” of 100-200 weapons. However, under Xi, a massive buildup began, largely unnoticed by the US until years later. Today, China possesses approximately 600 nuclear weapons, with Pentagon estimates projecting 1,000 by 2030 and parity with the US and Russia by 2035.

This rapid expansion takes on critical significance following the expiration of the last remaining arms control treaty between Russia and the United States. President Trump, rightly, insisted that any new treaty must include China. Yet, the Chinese have firmly stated their disinterest in arms control discussions until they achieve an arsenal comparable in size to the US and Russia, refusing to negotiate from a perceived disadvantage. Trump’s stated intention to raise nuclear arms control with Xi was therefore unlikely to yield much progress.

Taiwan remains a perennial flashpoint. President Xi’s objective is to subtly shift US policy, making Taiwan more doubtful of American aid in the event of a Chinese takeover. This often manifests in seemingly minor “wording changes” in diplomatic language. For instance, American officials typically state they “would not support Taiwan declaring its own independence.” The Chinese, however, desire a shift to “oppose,” a word carrying immense diplomatic weight, implying US recognition of the People’s Republic as the sole legitimate China and opposition to any challenge to that claim.

Despite the critical importance of Taiwan—a major producer of advanced semiconductors through Taiwan Semiconductor Corporation (TSMC), essential for the AI revolution—President Trump has historically shown reluctance to fully engage on the issue. This creates a potential opening for Xi, who might offer guarantees on chip supply in exchange for a less robust US stance on the island’s broader autonomy.

Perhaps the most urgent and least understood challenge is the race for artificial intelligence dominance. The current discussions between world leaders on AI are “pretty limited and pretty superficial,” Sanger noted. Even basic agreements, like ensuring humans, not AI, control nuclear weapons, took months to negotiate during the Biden administration. The goal is to establish new forms of arms control for AI, recognizing that traditional methods of counting and inspecting physical weapons don’t apply to algorithms and code. These would largely be “codes of conduct,” inherently difficult to enforce.

Both the US and China are locked in a fierce competition to “win the AI battle,” making them hesitant to implement restrictions that might hinder their own growth. Yet, the need for guardrails is undeniable. This urgency was underscored by the recent emergence of “Mythos,” Anthropic’s advanced AI product, which was deemed so effective at conducting offensive cyberattacks—instantly finding vulnerabilities in utility grids and infrastructure—that it was withheld from public release. While Mythos could also be used defensively, China is undoubtedly developing similar large language models, likely just months away from their own version.

This prospect deeply worries the administration, but a significant concern among American China experts is that top officials, distracted by the Middle East conflict, are “ill-prepared” to tackle these complex AI issues.

The ongoing war in Iran fundamentally altered the conditions for this summit. President Trump had envisioned a swift resolution, with Iran capitulating and the Strait of Hormuz reopening. None of these outcomes materialized.

The Chinese have a profound economic interest in resolving the conflict, with over 30% of their oil and gas transiting the Strait of Hormuz. The soaring energy prices exacerbated by the war were devastating many Chinese enterprises, already struggling from a domestic economic slowdown. Trump would undoubtedly press Xi to stop supplying targeting data and technology to Iran for their missiles and interceptors. He would also urge China, as a major purchaser of Iranian goods, to use its influence to persuade Iran to reopen the strait. It remained to be seen whether the cautious President Xi, despite his strong interest in ending the war, would quietly intervene on the US’s behalf.

Given the complexity and urgency of these issues, what would constitute a “win” for each leader at the end of the day?

For President Trump, a win would likely be measured in tangible business deals, allowing him to return home and declare success as the “dealmaker-in-chief.” This narrative, however, would sidestep the deeper, more fundamental questions of power and influence. It would also fail to address the perception, particularly after the Iran conflict, that the United States might not be as invincible as some leaders once believed.

For President Xi, the game is a longer one. He has little interest in individual deals beyond their utility in “greasing the wheels of diplomacy.” Xi’s primary objective is to demonstrate that China is the more stable, reliable power on the global stage. As he recently said in a veiled swipe at Trump, China is “not invading other countries or following the law of the jungle.” His long-term plan is to show that the world will increasingly depend on Chinese power and capital to rebuild and establish new trading relationships. In this context, Xi might also seek to highlight any perceived lack of a coherent, long-term strategy from the United States.

Ultimately, this summit was less about immediate breakthroughs on the thorniest issues and more about a demonstration of strength, or perceived weakness, on a global stage where two superpowers are engaged in a relentless struggle for the future. The real outcomes would likely unfold not in the press conferences, but in the quiet shifts of diplomatic language and the strategic maneuvering that continues long after the leaders have departed Beijing.

노아 브라이어는 과거 에버노트(Evernote)를 독창적으로 활용하며 ‘사고 도구(Tools for Thought)’ 분야에서 선구적인 안목을 보여줬습니다. 하지만 그는 수많은 사람들과 마찬가지로 에버노트를 떠나 옵시디언(Obsidian)으로 전환했습니다. 옵시디언은 모든 노트가 마크다운(Markdown) 파일 형태로 로컬에 저장되며, 깃(Git)과 같은 버전 관리 시스템과 쉽게 연동되는 장점이 있습니다.

이러한 옵시디언의 유연성은 노아의 클로드 코드 활용에 핵심적인 기반이 됩니다. 그는 집 지하실에 홈 서버(Home Server)를 구축하고, 그 안에 옵시디언 볼트(Obsidian Vault, 노트 저장소)를 넣어두었습니다. 그리고 이 옵시디언 위에 클로드 코드를 실행시켜, 언제 어디서든 자신의 모든 노트에 접근하고 AI와 상호작용할 수 있는 환경을 만들었습니다. 클로드 코드의 가장 중요한 용도는 바로 이 노트들과의 상호작용에 있습니다. 이를 통해 노아는 스마트폰만으로도 생각하고, 연구하고, 글을 쓰고, 코드를 배포하는 등 심층적인 작업을 수행합니다.

노아는 AI가 모바일 환경에서의 생산성을 혁신적으로 변화시키고 있다고 강조합니다. 과거 스마트폰은 글쓰기나 코딩 같은 ‘심층 작업(Deep Work)‘에는 적합하지 않은 기기로 여겨졌습니다. 하지만 AI는 이러한 한계를 극복하고 휴대폰을 진정한 ‘생층 작업 도구’로 탈바꿈시켰습니다.

특히 그는 그록 음성 모드(Grock Voice Mode)의 탁월함에 깊은 인상을 받았습니다. 그는 그록의 음성 모드가 다른 AI 모델(챗GPT, 제미나이 등)의 음성 모드보다 “훨씬 뛰어나고, 훨씬 스마트하며, 도구 호출(Tool Calling)과 연구 수행 능력이 월등하다”고 단언합니다. 테슬라(Tesla) 차량에 그록이 내장된 이후 더욱 편리하게 사용하고 있으며, 심지어 테슬라에 탑재되기 전에도 5시간 운전 중 2시간 동안 그록 음성 모드를 통해 글의 주제를 연구하고 아이디어를 발전시켰던 경험을 공유합니다.

“마치 나만을 위한 팟캐스트를 듣는 것 같아요. 궁금한 모든 것에 대해 맞춤형 설명을 제공해주죠.” 노아는 그록 음성 모드가 복잡한 개념(예: 셀프 어텐션(Self-Attention))을 이해하는 데 최고의 설명을 제공했다고 극찬합니다. 그는 운전 중에도 발터 벤야민(Walter Benjamin)의 ‘이미지의 대량 생산(Mass Production of Images)‘에 대한 아이디어를 탐색하고, 그의 동시대 사상가들을 연구하는 등 깊이 있는 사고와 연구를 끊임없이 이어갈 수 있게 되었습니다.

노아는 AI 모델을 활용할 때 가장 중요한 통찰 중 하나로 ‘생각 모드’와 ‘작성 모드’를 명확히 분리해야 한다고 강조합니다. 많은 사람들이 AI를 ‘생성형(Generative)‘이라고 부르기 때문에, AI가 즉시 ‘결과물(Artifact)‘을 만들어내는 능력에만 초점을 맞춥니다. 하지만 노아는 AI의 진정한 가치가 ‘읽는(Reading)’ 능력에 있다고 주장합니다.

“AI의 읽는 능력은 놀랍고, 일상적인 측면에서 훨씬 더 유용합니다. 우리는 결과물을 만들어내는 것보다 생각하는 시간이 훨씬 많기 때문이죠.”

그는 AI가 너무 빨리 글쓰기나 요약 같은 결과물 생성에 뛰어들려는 경향이 있다고 지적하며, 이를 제어하기 위해 매우 구체적인 지시를 내립니다. 예를 들어, 클로드 코드에게 “지금은 글쓰기를 도와주지 마라. 오직 생각하고 질문을 던져라. 개요나 초안을 만들지 마라. 요청된 자료를 수집하고 정리하는 데만 집중하라”고 명시적으로 명령합니다.

그의 작업 흐름은 다음과 같습니다:

1. 프로젝트 폴더 생성: 새로운 강연이나 글쓰기 프로젝트가 시작되면, 옵시디언에 전용 폴더를 만듭니다.
2. 초기 프롬프트: 클로드 코드에게 자신이 ‘생각 모드’에 있으며, 과거 강연 자료를 제공하여 자신의 스타일을 이해시키고, 강연의 핵심 아이디어를 공유합니다.
3. 기존 지식 활용: 클로드 코드에게 옵시디언 볼트 전체(약 1,500개의 노트)를 검색하여 프로젝트와 관련된 기존 연구 자료나 노트를 ‘연구(Research)’ 폴더로 가져오도록 지시합니다. 이때 AI는 단순한 키워드 검색을 넘어, 노아의 기존 사고 흐름과 관련된 자료를 찾아내는 데 도움을 줍니다.
4. 사고 파트너 에이전트 활용: 클로드 코드 내에 “복잡한 문제를 탐색하는 데 특화된 협력적 사고 파트너” 역할을 하는 서브 에이전트(Sub-agent)를 생성합니다. 이 에이전트는 노아에게 날카로운 질문을 던지고, 그의 생각을 정리하며, 탐색 과정에서 얻은 통찰을 지속적으로 기록합니다.
5. 외부 대화 통합: 챗GPT, 클로드, 그록 등 다른 AI와 나눴던 대화 내용(전체 스크립트)을 옵시디언 내 ‘대화(Chats)’ 폴더에 클리핑하여 클로드 코드가 참고하도록 합니다. 이를 통해 AI는 노아의 다양한 사고 과정을 종합적으로 이해할 수 있습니다.
6. 데일리 진행 상황 기록: 매일 AI가 그날 생성된 모든 노트를 검토하고, 강연 진행에 도움이 되는 학습 내용과 아이디어를 정리하여 기록하도록 합니다.
7. 흐름 끊김 방지: 업무 등으로 인해 작업 흐름이 끊겼을 때, “지난 며칠간의 연구 내용을 요약해달라”고 요청하면, AI는 해당 기간 동안의 모든 노트를 읽고 주요 통찰과 진행 상황을 정리해줍니다. 이는 다시 작업에 몰입하는 데 큰 도움을 줍니다.

이러한 과정을 통해 노아는 ‘트랜스포머가 세상을 집어삼키고 있다(Transformers are eating the world)‘는 그의 핵심 아이디어(특수 목적 코드를 대체하는 트랜스포머 모델, 테슬라가 신경망으로 30만 줄의 코드를 제거한 사례 등)와 ‘관료주의(Bureaucracy)‘의 본질, 그리고 OSS(전략사무국) 설립자 와일드 빌 도노반(Wild Bill Donovan)의 리더십 철학을 엮는 복잡한 강연 아이디어를 구체화하고 있습니다.

노아는 AI가 조직의 관료주의를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것이라는 흥미로운 철학을 제시합니다. 그는 관료주의가 한때 기업 운영 방식의 혁신이었으며, 대규모 조직 운영에 필요한 계층과 구조를 제공했다고 설명합니다. 그러나 현대에 와서는 비효율과 경직성의 상징이 되었습니다.

과거의 기술들은 조직에게 기존 구조를 유지하며 기술을 통합할지, 아니면 새로운 구조를 채택할지 결정하도록 강요했습니다. 대부분의 경우 새로운 소프트웨어는 새로운 구조를 요구했고, 이로 인해 많은 소프트웨어 프로젝트가 실패했습니다. 하지만 AI는 다릅니다.

노아는 AI를 “토마스 잉글리시 머핀(Thomas’s English Muffin) 이론”에 비유합니다. 잉글리시 머핀의 ‘누크 앤 크래니(nooks and crannies)‘처럼, AI는 조직의 ‘틈새와 균열’ 속으로 파고들어 기존의 다양한 작업 방식을 그대로 유지하면서도 전체를 연결하는 ‘퍼지 인터페이스(Fuzzy Interface)’ 역할을 할 수 있다는 것입니다.

예를 들어, 한 팀은 아사나(Asana)를, 다른 팀은 지라(Jira)를, 또 다른 팀은 리니어(Linear)를 사용하는 회사에서 기존에는 모든 팀이 하나의 도구로 통합되도록 강요받았습니다. 이 과정에서 많은 팀이 불만을 가졌습니다. 그러나 AI는 각 팀이 선호하는 도구를 계속 사용하도록 허용하면서도, 모든 데이터를 AI 모델이 이해할 수 있는 공통 구조로 변환하여 중앙에서 관리할 수 있게 합니다. AI는 어떤 도구를 사용하든 상관하지 않기 때문입니다. 이는 기업용 소프트웨어 도입의 근본적인 문제였던 ‘도입 및 변화 관리(Adoption and Change Management)‘의 부담을 크게 줄여줄 수 있습니다.

에브리(Every)사 내부의 사례는 이러한 노아의 이론을 뒷받침합니다. 에브리는 6개의 제품을 15명의 인원으로 운영하며, 각 제품마다 서로 다른 기술 스택(레일즈, 타입스크립트 등)을 사용합니다. 최근 ‘스파클(Sparkle)‘이라는 파일 검색 도구와 ‘파라(Parah)‘라는 법률 보조 AI 제품을 개발하면서, 두 제품 모두 ‘빠른 파일 검색’ 기능이 필요했습니다.

과거라면 스파클의 파일 검색 기능을 추상화하고 모듈화하여 재사용 가능한 라이브러리로 만들어야 했을 것입니다. 이는 상당한 시간과 노력이 드는 작업입니다. 하지만 에브리는 대신 파라 개발자를 스파클 레포(Repo, 저장소)에 추가하고, 클로드 코드에게 스파클의 작동 방식을 파악한 후 파라에 맞는 자체 버전을 만들도록 지시했습니다.

이처럼 AI는 서로 다른 환경과 방식으로 유사한 문제를 해결하는 여러 레포 사이에서 ‘암묵적 코드 공유(Tacit Code Sharing)‘를 가능하게 합니다. AI가 코드를 번역하고 이해함으로써, 개발자들은 복잡한 추상화나 모듈화 작업 없이도 다른 팀의 지식과 경험을 활용하여 생산성을 높일 수 있게 된 것입니다.

노아 브라이어의 사례는 AI가 단순한 도구를 넘어 개인의 사고와 학습, 그리고 조직의 작동 방식까지 혁신할 수 있는 잠재력을 명확히 보여줍니다. 클로드 코드를 ‘제2의 뇌’이자 ‘사고 파트너’로 활용하는 그의 방식은 우리가 AI를 어떻게 활용해야 하는지에 대한 중요한 청사진을 제시합니다.

핵심은 AI의 ‘생성’ 능력보다 ‘이해’ 능력에 집중하고, AI에게 명확한 역할을 부여하여 우리의 사고 과정을 보완하도록 만드는 것입니다. 또한, AI는 조직 내 다양한 시스템과 인간의 작업 방식을 연결하는 유연한 인터페이스가 되어, 비효율적인 관료주의를 완화하고 ‘변화 관리’의 부담 없이 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

AI는 더 이상 미래의 기술이 아니라, 지금 바로 우리의 지식 관리와 생산성을 재정의하는 강력한 동반자입니다. 노아 브라이어의 경험은 이러한 AI 시대를 살아가는 우리에게 깊은 영감과 실용적인 지침을 제공하고 있습니다.

그러나 이번 방문은 상황이 완전히 달랐습니다. 트럼프 대통령은 본래 4월에 중국을 방문할 예정이었으나, 이란과의 갈등이 중순까지는 이란의 항복으로 끝날 것이라는 확신 아래 6주 연기했습니다. 하지만 그의 예상은 빗나갔고, 이란은 여전히 저항하고 있으며 독일의 메르츠 총리를 비롯한 다른 세계 지도자들은 이란이 미국을 굴욕시켰다고 평가하는 상황입니다. 중국 내부에서도 미국이 호르무즈 해협과 같은 수역을 개방하거나 이란과 같은 2, 3류 국가를 제압하는 데 왜 그렇게 어려움을 겪는지 의아해하는 분위기입니다. 모든 정상회담이 그렇듯 ‘외관(optics)‘이 중요하지만, 트럼프 대통령은 이번 회담에 다소 약화된 모습으로 임하게 되었습니다.

특히 주목받는 것은 이른바 ‘3B’입니다: 소고기(Beef), 콩(Beans), 보잉(Boeing). 이들은 중국이 어차피 구매해야 하거나, 미국이 즉각적인 성과로 제시하기 좋은 대표적인 미국산 수출품입니다.

• 콩(Soybeans): 중국은 오랫동안 미국산 콩을 구매해왔지만, 가격이 비싸다고 여깁니다.
• 보잉(Boeing): 중국은 보잉 항공기에 의존해왔지만, 이제는 자체적으로 훌륭한 항공기를 생산하고 있습니다.
• 소고기(Beef): 중국도 자체 소고기 산업을 육성하고 있지만, 여전히 특정 미국산 고급 소고기를 구매하고 있습니다.

이러한 품목들은 중국이 어느 정도 필요로 하는 것들이기에, 트럼프 대통령은 이를 통해 미국 국민에게 즉각적인 성과를 보여줄 수 있습니다. 그는 “역대 최대 구매량”이라고 선언할 테지만, 본질적으로 이들은 양국이 가장 쉽게 거래할 수 있는 상품들입니다.

또한, 미국 대법원의 판결로 이미 징수된 일부 관세를 환급해야 했고, 최근 무역 법원의 판결은 트럼프 대통령이 모든 국가에 10%의 관세를 부과할 수 있는 능력에 제동을 걸었습니다. 시진핑 주석은 이미 싸움의 절반은 이기고 시작한다고 느낄 수 있습니다.

특히 중국은 특정 품목에 대한 관세, 그중에서도 중국산 자동차에 대한 관세를 크게 우려합니다. 트럼프 대통령의 첫 임기 동안 중국은 연간 약 100만 대의 자동차를 수출했지만, 작년에는 전 세계적으로 700만 대를 수출했습니다. 그러나 미국 시장에서는 조 바이든 대통령이 100%의 관세를 부과하여 사실상 수출이 차단된 상태입니다. 중국은 이러한 상황에 대해 강력히 불만을 제기하고 있으며, 미국 시장으로의 자동차 수출 재개를 강력히 원할 것입니다.

하지만 미국은 이 문제에서 양보하지 않을 것으로 예상됩니다. 수십 년 전 일본 자동차가 그랬듯이, 중국의 자동차 생산 능력은 미국 자동차 제조업체에 상당한 위협이 되기 때문입니다. 이러한 관세 관련 논의는 국가 간의 일상적인 무역 갈등의 일부이며, 이번 회담에서 해결될 수 있는 “쉬운 과제”로 분류될 수 있습니다.

정상회담에서 다뤄지는 즉각적인 무역 문제 외에도, 양국 간에는 향후 수십 년간 누가 지배적인 경제, 군사, 기술 강국이 될 것인가 하는 근본적인 질문과 관련된 훨씬 더 깊은 분열이 존재합니다. 이러한 핵심 의제들은 직접적인 형태로 논의되지 않을 가능성이 높습니다.

마오쩌둥 시대 이후 수십 년 동안 중국은 최소한의 핵 억지력을 유지하며 100~200기의 핵무기를 보유했습니다. 그러나 시진핑 주석 집권 이후 중국은 대규모 핵무기 증강을 시작했으며, 미국은 수년이 지나서야 이를 완전히 인지했습니다. 현재 중국은 약 600기의 핵무기를 보유하고 있으며, 미국 국방부(Pentagon)는 2030년까지 약 1,000기, 2035년까지는 미국과 러시아 수준의 핵무기를 보유할 것으로 추정합니다.

이것이 중요한 이유는 몇 달 전 러시아와 미국 간의 마지막 군비 통제 조약이 만료되었기 때문입니다. 트럼프 대통령은 중국이 합의에 참여하지 않는 한 새로운 조약을 협상하는 것은 무의미하다고 주장했습니다. 그러나 중국은 자신들이 미국과 대등한 수준의 핵무기를 보유하기 전까지는 군비 통제에 관심을 두지 않겠다는 입장을 고수하고 있습니다. 트럼프 대통령은 시 주석에게 핵 군비 통제 문제를 제기할 계획이지만, 중국이 논의할 준비가 되어 있지 않아 큰 진전을 이루기는 어려울 것입니다.

가장 흔히 언급되는 예시는 미국 관리들이 대만의 독립 선언을 “지지하지 않는다(not support)“고 말하는 것을 중국이 “반대한다(oppose)“로 바꾸기를 원하는 것입니다. 이는 작은 변화처럼 들리지만, 외교적으로는 엄청난 의미를 가집니다. “반대한다”는 것은 미국이 유일한 진정한 중국은 중화인민공화국이며, 이에 도전하려는 어떤 노력도 반대한다는 특정 견해를 취할 것임을 의미하기 때문입니다. 이러한 “말 바꾸기”는 실제적인 행동이 아니더라도 대만에게는 큰 위협으로 다가올 수 있습니다. 트럼프 대통령의 즉흥적인(freelance) 성향을 고려할 때, 중국은 그가 이 문제에서 예상치 못한 발언을 하기를 바랄 것입니다.

대만은 또한 인공지능(AI) 관련 핵심 기술인 반도체 칩의 주요 생산국입니다. 세계에서 가장 발전된 반도체 제조업체인 대만 반도체 회사(Taiwan Semiconductor Corporation, TSMC)의 시설은 대만에 집중되어 있습니다. AI 혁명의 핵심인 AI 칩 생산을 위해 미국은 TSMC의 생산에 의존하고 있습니다. 시진핑 주석은 트럼프 대통령에게 칩 공급을 보장하며 대만 섬의 나머지 부분에 대해서는 신경 쓰지 않도록 유도할 수도 있습니다.

AI 시대에는 핵 시대의 군비 통제 방식이 잘 적용되지 않습니다. AI는 쉽게 검사하거나 수를 세거나 통제할 수 있는 특정 무기가 아니기 때문입니다. 따라서 AI에 대한 통제는 주로 강제하기 어려운 행동 강령(codes of conduct)의 형태가 될 것입니다. 양국 지도자들이 이 주제를 언급하거나 실무진에게 논의를 지시할지조차 불확실합니다.

미국과 중국 모두 AI 패권 경쟁에서 승리하기 위해 전력투구하고 있습니다. 이러한 경쟁 때문에 양국 모두 성장을 제한할 어떤 조치도 취하고 싶어 하지 않을 수 있습니다. 그러나 양국 모두 상대방에 대한 일종의 안전장치(guardrails)를 마련하는 데 이해관계가 있다는 것은 분명해 보입니다.

트럼프 행정부는 처음에는 “한 국가가 이 경쟁에서 승리할 것이며, 이는 산업이 규제 없이 자유롭게 활동하도록 허용하는 국가가 될 것”이라는 입장이었습니다. 그러나 최근 몇 주 동안 이러한 태도는 변화했습니다. 변화의 계기는 인공지능 기업 앤트로픽(Anthropic)이 개발한 ‘미토스(Mythos)‘라는 가상의 제품 때문입니다. 이 제품은 공격적인 사이버 공격을 수행하는 데 매우 효과적이어서 대중에게 공개되지 않았습니다. 미토스는 유틸리티 그리드나 다른 인프라 코드의 취약점을 거의 즉시 찾아내 공격을 명령할 수 있습니다. 물론 이는 방어에도 유용할 수 있지만, 중국 역시 미토스와 유사한 대규모 언어 모델을 개발 중이며, 6개월에서 1년 안에 자체적인 미토스를 갖게 될 것입니다. 이는 미국 행정부를 심각하게 우려하게 만들 사안입니다. 많은 미국 내 중국 전문가들은 트럼프 행정부 고위 관리들이 중동 사태에 너무 몰두하여 이번 회담에 제대로 준비되지 않은 상태로 임하고 있다는 점을 우려하고 있습니다.

중국은 호르무즈 해협이 개방되기를 강력히 원합니다. 중국은 석유 및 가스의 30% 이상을 이 해협을 통해 운송하며, 이란 전쟁 이전에도 자국 경제 상황이 좋지 않았던 터라 에너지 가격 상승이 많은 중국 기업들을 고사시키고 있기 때문입니다. 그러나 중국은 직접 개입할 만한 역량이 크지 않습니다.

시진핑 주석은 매우 신중한 인물이지만, 전쟁 종식에 대한 강력한 이해관계를 가지고 있습니다. 따라서 그가 미국의 편에서 조용히 이란에 개입할지 여부가 주목됩니다. 이는 중국에게 복잡한 딜레마가 될 것입니다.

이번 정상회담에서 두 지도자가 각각 ‘승리’라고 느낄 만한 것은 무엇일까요? 그리고 그들이 대중에게 ‘승리’로 포장할 수 있는 것은 무엇일까요?

트럼프 대통령에게는 분명합니다. 그는 항상 대규모 사업 거래를 통해 회담에서 벗어나며, 자신을 ‘최고의 협상가(dealmaker-in-chief)‘로 선언하고 싶어 할 것입니다. 그러나 데이비드 상어 기자가 지적했듯이, 이러한 단기적인 성과는 이란 사태 이후 중국이 미국을 과거처럼 무적의 존재로 보지 않을 수도 있다는 근본적인 질문에는 답하지 못합니다.

시진핑 주석에게는 ‘장기적인 게임’입니다. 그는 개별적인 거래 자체에는 크게 관심이 없습니다. 만약 그런 거래들이 외교의 윤활유 역할을 한다면 괜찮습니다. 시 주석은 자신이 현재 더 안정적인 강대국을 운영하고 있음을 보여주고 싶어 할 것입니다. 그는 다른 나라를 침략하거나 ‘정글의 법칙(law of the jungle)‘을 따르지 않는다고 최근 트럼프 대통령을 겨냥한 듯한 발언을 했습니다. 그는 시간이 지남에 따라 전 세계가 중국의 힘과 자본에 의존하여 재건하고 새로운 무역 관계를 구축하게 될 것이라고 믿고 있습니다. 이것이 시 주석의 장기적인 계획이며, 그는 미국이 자체적인 장기 계획을 가지고 있는지 의심할 수도 있습니다.

이번 미중 정상회담은 단순히 두 정상의 만남이 아닌, 격변하는 국제 질서 속에서 두 초강대국이 펼치는 치열한 패권 경쟁의 한 장면입니다. 이란 사태라는 예상치 못한 변수 속에서 트럼프 대통령은 자신의 입지를 회복하려 애쓰고, 시진핑 주석은 장기적인 비전을 가지고 중국의 위상을 강화하려 할 것입니다. 이번 회담의 결과는 단기적인 사업 성과를 넘어, 향후 수십 년간 세계의 권력 지형을 결정하는 데 중요한 이정표가 될 것입니다.