AI 에이전트가 대규모로 작동하는 소프트웨어를 만들면서, 전통적인 프로그래밍이 어떻게 변화할지에 대한 고찰.
2026-08-25 지난주 Bun 1.4가 출시되었다. 이 버전에는 Bun을 Zig에서 Rust로 다시 작성한 내용이 포함되어 있으며, Rust 코드가 100만 줄 이상 새로 추가된 것으로 보인다. 언어 전환을 중심으로 프로그래밍 커뮤니티에서 많은 논란이 일었지만, 내가 보기에 이 출시에서 가장 중요한 점은 재작성 방식과 그 규모다. 이에 대한 세부 사항, 내 경험, 그리고 곧 도래할 AI의 발전을 종합하면, 우리가 알던 프로그래밍의 종말에 도달했다고 믿게 된다.
내가 말하는 바는, 유용하고 작동하는 소프트웨어를 만들기 위해 사람이 직접 코드를 작성하고 다른 사람이 이를 검토하는 행위가 사라질 방향으로 가고 있다는 것이다. 혹은 적어도 에이전트가 만들어 내는 유용하고 작동하는 소프트웨어의 엄청난 홍수에 묻힐 것이다. 사람은 코드 자체가 아니라 최종 결과만 검토하게 될 것이다. 우리는 그 어느 때보다 많은 소프트웨어를 갖게 되겠지만, 그중 대부분의 코드는 사람이 작성하지도, 심지어 읽어 보지도 않았을 것이다.
물론 허접한 결과물도 산더미처럼 나올 것이다. 버그가 있고, 쓸모없고, 형편없고, 불쾌하며, 어떤 프로그래머의 미적 감각이나 목적 의식, 스타일에도 부합하지 않는 소프트웨어 말이다. 하지만 실제 문제를 해결하면서도 사람의 눈으로 세세하게 검토되지 않은, 잘 설계되고 작동하는 소프트웨어도 나올 것이다.
이러한 소프트웨어 폭증은 이미 GitHub의 8월 17일 장애에 관한 게시물의 이 그래프에서 볼 수 있다.
지난해 이후 생산되는 코드의 양이 가파르게 기하급수적으로 늘고 있다. 내 가설은 이 중 대부분이 사이드 프로젝트, 기업 내부의 비밀 프로젝트, 혹은 개인 사용자를 위한 프로젝트에서 나온다는 것이다. 중요하지 않다고 여겨지는 것들이다. 대부분의 회사에서는 사업을 이끄는 제품에 관해서조차 개별 개발자가 2x 더 많이 출시하는 데 상당한 조직적 마찰이 있으며, 10x나 100x는 말할 것도 없다.
그 그래프에 있는 코드의 거의 전부는 현재 최전선에 있지 않은 모델이 생산했다. 몇 달 전의 최전선 모델, 다시 말해 Fable 5도 GPT 5.6 Sol도 아닌 모델이 만든 것이다.
Bun Rust 재작성의 세부 사항을 읽어 보면, 핵심은 개발자 한 명인 Jarred Sumner가 사전 출시 버전의 Fable 5와 사실상 무제한의 토큰 예산을 사용해 이를 주도했다는 점이다. 그는 에이전트가 병렬로 작업하며 Zig 코드베이스를 Rust로 변환할 수 있도록 작동하는 하니스와 프레임워크를 만들었다.
11일 동안 여러 에이전트가 6,778개의 커밋을 만들었고, API 가격으로 환산하면 대략 $165,000가 들었을 만큼의 토큰을 소진했다.
위 블로그 게시물이 작성되기 훨씬 전인 5월 초, 이 재작성을 둘러싼 논란이 처음 불거졌던 때가 기억난다. 이는 재작성 내용을 병합한 기록을 통해서만 드러났는데, 변경 사항은 +1,009,257-4,024로 표시되었다. 나는 그 규모에 놀랐고, 이들이 Mythos로 이를 해냈을 것이라고 추측했다.
또한, 이것이 무제한 Mythos 토큰으로 이루어진 것인지 정말 알고 싶다. 이것이 나머지 우리에게도 닥칠 가까운 미래인가? 아니면 지금 이미 가능한 일이며 Opus 4.7 토큰으로 해낸 것인가? 내 추측은 전자다. 그렇다면 올해 말에 무엇이 가능해질지 미리 보여 주는 사례다.
당시 내 경험상 Opus 4.7로는 이런 일이 가능하다고 생각하지 않았기에, 실제로 작동하는 이런 재작성을 가능하게 한 것은 아직 출시되지 않은 Mythos였음이 틀림없다고 봤다.
AI가 코드 100만 줄을 작성하고, 이후 몇 달에 걸쳐 이를 다듬어 현재 수백만 개발자 기기에서 실행 중인 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만들었다는 사실은 정말 믿기 어려울 정도다. 물론 “비교할 오라클이 있었으니 그렇게 인상적이지 않다. 한 언어에서 다른 언어로 옮기는 일은 단순했다”라고 말할 수 있다. 하지만 나는 그것이 이 일 전체를 과소평가하는 것이라고 생각한다. 검증 시스템을 구축하고 적절한 지시를 내릴 수 있다면, AI는 매우 복잡하고 정교한 소프트웨어를 만들어 낼 수 있으며, 제대로 작동할 때까지 계속 개선할 수 있다.
최근 몇 달 동안 Anthropic과 OpenAI 개발자들이 X에서 말한 내용을 보면, 이들은 각자 매주 수십 또는 수백 개의 PR을 출시하고 있으며, 더 상위 계층으로 관심을 옮겼다. 개발자가 매주 수백 개 PR 분량의 코드를 면밀히 검토하면서 자신의 작업까지 해내는 것은 사실상 불가능하므로 이는 당연하다.
그들이 공개적으로 말하는 내용을 그대로 받아들인다면, 이제 그들은 출시되는 코드의 모든 줄을 매우 면밀하게 검토하지 않는다. 대신 AI가 대규모로 고속의 소프트웨어를 생산하도록 만드는 시스템, 프롬프트, 검증 도구를 구축하는 데 시간을 쓰고 있다. 적어도 그들이 루프에 관해 이야기할 때 나는 그렇게 해석한다.
하지만 그들은 무제한 Fable 및 Astra(OpenAI의 다음 모델) 접근 권한을 가진 세상에서 일하고 있다. 그들은 우리 같은 평범한 사람들이 아마 1년 뒤에 경험하게 될 가까운 미래에 살고 있다. AI를 이용해 소프트웨어를 개발하는 그들의 경험은 매주 Fable 할당량이 초기화되기를 기다리는 현장의 나머지 우리 경험과 다르다.
Bun 1.4 출시는 Fable 수준의 지능과 거의 무제한의 토큰을 결합하면 무엇이 가능한지 보여 주어야 한다. 수백만 개의 작동 중인 배포 환경에서 입증된, 대규모로 작동하는 소프트웨어 제공이다.
내 경험에서 최근 일화 두 가지를 소개하고자 한다. 내 감으로는 Fable은 이전 모델들과 질적으로 다르다. 지난 11월 말 출시된 Opus 4.5가 다르다는 것을 사람들이 알아차렸던 방식과 비슷하다. 더 높은 수준의 지시와 더 적은 감독으로 더 많은 것을 만들 수 있는 임계점을 넘었다. 내가 개발하고 싶은 기능의 요구 사항, 아키텍처, 지침을 주면, 추가 상호작용 없이 여러 작업 시간에 걸쳐 완전히 작동하는 첫 버전을 만들 수 있다.
두 사례 모두 아직 InfluxDB에 출시되지는 않았지만, 포크에서 내가 구축한 새로운 기능들이다. 새 모델로 무엇이 가능한지 확인하려고 이들을 선택했다.
첫 번째는 Iceberg 통합으로, InfluxDB의 데이터에 Iceberg REST를 통해 또는 외부 S3 버킷과 Glue 카탈로그에서 접근할 수 있게 하는 기능이다. 이는 다음을 요구하는 복잡한 기능이다.
이는 수천 줄의 구현 및 테스트 코드에 해당한다. 나는 대략적인 아키텍처 설계와 요구 사항을 정리한 뒤, 하위 에이전트를 통해 작업하고 코드 검토를 촉발하며 과정을 감독하도록 Fable에 지시했다. 14시간 후 작동하는 버전이 만들어졌다. 이후 실행 중인 InfluxDB 클러스터와 외부 클라이언트인 DuckDB 및 PyIceberg를 사용하여 모든 것을 처음부터 끝까지 검증하라고 지시했다. 몇 가지 버그를 수정했고, 모든 것이 작동함을 검증했다.
두 번째 사례는 InfluxDB를 위한 엣지 데이터 복제 시스템의 생성이다. 이는 위성처럼 실행되는 여러 개별 InfluxDB 노드가 압축된 데이터를 주기적으로 중앙 InfluxDB 클러스터로 복제하는 방식이다. 이 시스템은 다음을 정의한다.
나는 아키텍처를 제시하고 사용자 경험이 어떤 모습이어야 하는지 예를 들었다. Fable과 협업해 설계를 만들고, 감독자 역할을 하며 작업을 수행하라고 지시했다. 28시간 후에는 대부분 작동하는 구현이 나왔다.
그다음 AWS의 테스트 인프라 내부에 이를 배포하고, 메트릭과 로그를 관찰하면서 버그를 수정하라고 지시했다. 짧은 반복을 몇 번 거친 후 처음부터 끝까지 작동하는 구현에 도달했고, 이는 몇 달이 지난 지금도 계속 실행 중이다. 나중에는 데이터 전송 속도와 함께 노드 간 복제 동작을 보여 주는 UI도 만들게 했다. 그냥, 왜 안 되겠는가.
물론 이 두 가지는 현재 출시되거나 지원되는 것도 아니며, 내가 프로덕션 준비가 된 소프트웨어라고 부를 만한 것도 아니다. 따라서 많은 사람이 AI에 대해 말하듯이, AI가 프로토타입을 더 빨리 출시하도록 도와준다고 말할 수 있다. 하지만 이는 여기서 충분한 평가가 아니다.
프로토타입은 작동하는 소프트웨어다. 그리고 그 프로토타입의 개선과 테스트는 AI를 통한 추가 개선 루프로 더욱 가능해진다. 인간 코드 검토가 아니라 사용과 테스트를 통해 더 좋아진다.
나는 주간 Fable 할당량과 내 구독을 이용해 각각을 수행했다(중간에 일주일을 기다려야 했다). 내가 하지 못한 일은 이를 클라우드에 두고 무제한 Fable 크레딧으로 개선 루프를 돌리는 것이었다. 최전선 에이전트에게 24/7 내 일을 하도록 보냈을 때 발생할 가능성이 큰 매달 수십만 달러의 비용을 감당할 수 없다.
Jarred는 11일 만에 Rust 재작성을 만들었지만, 이후 이를 공식 지원 출시로 내놓기 전까지 몇 달 동안 에이전트가 지속적인 개선 작업을 하도록 했다. 프로토타입은 시작일 뿐이지만, 에이전트는 반복 개선되고 견고해진 프로덕션 준비 제품을 출시하는 일도 도울 것이다.
작년 이맘때 우리는 Opus 4.1과 GPT-5를 가지고 있었다. 이제는 그보다 나은 지능을 훨씬 적은 가격에 살 수 있다. 지난해 11월 말과 12월 초에는 Opus 4.5와 GPT 5.2가 나왔다. 이 두 모델은 겨울 휴가 동안 모든 CTO가 원하는 대로 기능과 소프트웨어를 그냥 만들 수 있다는 사실에 경악하게 만든 모델이다.
올해 OpenAI와 Anthropic에서 한두 번의 큰 출시가 더 있을 것으로 예상한다. 가장 그럴듯한 추측은 OpenAI가 9월 중 Astra를 출시하고, 이는 Mythos/Fable 등급이며 Fable 5보다 더 뛰어난 성능을 보일 가능성이 크다는 것이다.
임계점을 넘은 Opus 4.5 및 GPT 5.2 출시작에 대응하는 Fable 및 Astra급 모델은 올해 말이나 내년 초까지 나올 것으로 예상한다.
그 정도의 모델 지능과 역량이라면 여러분의 소프트웨어를 위해 생각해 낼 수 있는 어떤 기능이든 만들 수 있다. 그리고 작동할 것이다. 테스트와 검증도 해 줄 수 있다. 여러분이 코드를 받아들일 의지만 있다면 가능한 한 빠르게 해낼 것이다. 유일한 질문은 무엇을 출시하고 싶은가다. 그리고 무엇을 지원하고 싶은가다.
내년 말이 되면 이 수준의 지능은 우리 대부분이 Jarred가 사전 출시 Fable을 사용해 Bun 1.4를 만든 것처럼 상시로 활용할 수 있을 만큼 저렴해질 것이다.
1~2년 더 지나면, 훨씬 적은 비용으로 10x에서 100x 속도로 토큰을 생산할 수 있는 시스템에 폭넓게 접근할 수 있게 될 것이다. Cerebras C4 발표와 OpenAI Jalapeño 결과를 보라. 엄청난 속도의 최전선 지능에 더 폭넓고 저렴하게 접근할 수 있는 시대가 오고 있다.
조직적 관성은 사람이 손으로 코드를 작성하고 동료가 모든 줄을 검토하는 일이 앞으로도 10년은 더 이어진다는 뜻일 가능성이 크다. 많은 회사, 어쩌면 대부분의 회사는 이전과 같은 방식으로 계속 소프트웨어를 개발할 것이다.
하지만 가장 생산적인 소프트웨어 창작자들은 전통적인 의미의 프로그래밍 없이 이를 해낼 것이다. 이들은 AI에 지시하고, 하니스와 소프트웨어 공장, QA 및 검증 시스템을 만들어, 우리가 전에 본 적 없는 속도로 작동하는 소프트웨어를 출시할 것이다.
그리고 우리는 인간이 작성한 것보다 AI가 작성한 실행 중인 프로덕션 소프트웨어가 더 많아지는 지점에 도달할 것이다. 그것이 프로그래밍의 종말일 것이다.
