폴라리스오피스 자회사 폴라리스AI파마 는 보건복지부가 주관하고 한국보건산업진흥원이 시행하는 '2026년 바이오헬스산업 공급망 안정 지원 사업' 중 '핵심의약품 비축 지원 사업' 수행기관으로 선정됐다고 12일 밝혔다.
사업 핵심은 수요 대비 공급이 불안정한 의약품의 적시 공급 체계를 구축하는 것이다. 대상은 생산·수입·공급 중단 보고대상 의약품과 국가필수의약품이다.
폴라리스AI파마는 단기간 수요가 급증할 수 있는 의약품 특성을 고려해 원료의약품과 완제의약품을 단계적으로 병행 비축할 계획이다. 수요 분석부터 생산과 비축, 공급 대응까지 이어지는 통합 운영 모델을 구축할 방침이다.
폴라리스AI파마는 이번 사업 선정으로 국가필수의약품과 국산화 원료 사용에 따른 건강보험공단 약가 우대 혜택을 적용받는다. 정부는 공급 공백 최소화에 기여하는 기업을 대상으로 약가 우대와 보관 창고 임대료, 품질 테스트 비용, 전담 인력 인건비 등을 지원한다. 향후 5년간 정부와 협력해 지원 대상 의약품을 의무 비축한다. 품질 관리 기준에 맞는 보관 환경과 재고 관리 시스템을 강화해 장기 보관 상황에서도 의약품 안정성을 유지할 방침이다.
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폴라리스AI파마는 원료의약품과 완제의약품 생산 역량을 보유한 제약 기업이다. 최근 원료 국산화와 공급망 안정화 사업에 참여하며 국가필수의약품 공급 체계 구축에 역할을 확대하고 있다.
회사 관계자는 "이번 사업 단독 수행은 우리 회사 공급 대응 역량이 국가적 수준임을 입증한 것"이라며 "약가 우대 혜택 등 정부 지원을 바탕으로 핵심 의약품의 비축 규모를 안정적으로 운영함으로써 매출 성장과 함께 중장기적인 기업 가치를 높일 것"이라고 밝혔다.
AI 투자판 '닷컴 버블' 오나…2000년 붕괴 직전급 경고 신호 떴다
AI 투자 시장에서 종목 간 밸류에이션 격차와 대형 IPO 대기 행렬이 닷컴 버블 직전과 비슷한 과열 신호로 지목됐다. 다만 전문가들은 현재 AI 기업들이 실질적 현금흐름과 인프라 투자를 갖춘 만큼 단순한 버블 재연으로 보기는 어렵다고 평가했다.
AI 투자 시장에서 닷컴 버블 직전과 비슷한 과열 신호가 포착됐다. [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 AI리포터] 글로벌 인공지능(AI) 투자 시장에서 닷컴 버블 붕괴 직전과 유사한 과열 신호가 나타나고 있다는 분석이 나왔다.
10일(이하 현지시간) 홍콩 사우스차이나모닝포스트에 따르면, 고평가 종목과 저평가 종목 간 격차가 2000년 3월 닷컴 버블 붕괴 직전 수준까지 벌어진 데다 대형 기업공개(IPO)가 잇따라 대기하면서 시장 고점 우려가 커지고 있다.
뱅크오브아메리카는 이달 보고서에서 가장 비싼 종목과 가장 싼 종목의 성과 격차를 과도한 투기 신호로 평가했다. 장기 성장 기대가 지나치게 높아지면서 시장이 실수 가능성을 거의 반영하지 않고 있다는 분석이다. 또 자체 시장 스트레스 지표 10개 가운데 7개가 경고 신호를 나타냈다. 이는 1990년 이후 주요 약세장 직전 평균과 비슷한 수준이다.
신규 상장 증가세도 부담 요인으로 꼽혔다. SPI애셋매니지먼트와 더글로벌CIO오피스는 최근 IPO 시장 흐름이 2000년 닷컴 버블 붕괴와 2008년 금융위기 이전 국면과 유사하다고 평가했다. 대형 IPO는 일반적으로 밸류에이션이 높아진 시기에 집중되는 만큼, 신규 주식 공급 확대가 시장 정점 우려를 키울 수 있다는 분석이다.
이 같은 불안은 최근 기술주 약세와 맞물리며 더욱 커지고 있다. 금리 긴축 우려와 쏠림 현상에 대한 부담으로 지난주 금요일 기술주가 급락했고, 이번 주 나스닥100지수도 저평가 종목으로 자금이 이동하면서 부진한 흐름을 보였다. 아시아 AI 투자 열기의 중심에 있는 코스피 역시 외국인 매도와 개인투자자들의 레버리지 포지션 청산이 겹치며 사상 최고치 대비 10% 이상 하락했다.
스페이스X는 12일 거래를 시작할 예정이며, 앤트로픽과 오픈AI도 상장을 준비하고 있다. 더글로벌CIO오피스는 이들 3개 기업의 예상 조달 규모가 약 2000억달러에 이를 것으로 추산했다. 이는 2022년부터 올해 1분기까지 5000만달러 이상 규모 IPO 전체 조달액을 합친 수준과 맞먹는다.
다만 이러한 신호가 곧바로 AI 투자 붕괴나 닷컴 버블 재연을 의미하는 것은 아니라는 신중론도 나온다. 뱅크오브아메리카는 현재 주요 AI 기업들이 1990년대 말 기업들과 달리 실제 현금흐름과 상대적으로 건전한 재무구조, 실질적인 AI 인프라 투자를 갖추고 있다고 평가했다.
사이라 말릭(Saira Malik) 누빈애셋매니지먼트 최고투자책임자(CIO)는 앞으로는 자본지출 규모보다 생산성 개선과 마진 확대, 이익의 질을 입증하는 기업을 선별하는 것이 중요해질 것이라고 말했다.
샤루 차나나(Charu Chanana) 삭소 수석 투자전략가는 AI 랠리의 쉬운 구간은 끝났을 가능성이 크다며, 앞으로는 관련 기업들이 보다 명확한 수익화 전략과 이익 창출 능력, 자본지출 통제 역량, 인프라 투자 수익률을 입증해야 한다고 지적했다.
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농부가 공원용으로 기부한 땅을 시가 데이터센터 부지로 1,000만 달러에 매각 (tomshardware.com)
텍사스 Taylor의 87에이커 부지 는 1999년 지역 공원 용도로 10달러에 이전됐지만, 2025년 데이터센터 개발사에 1,000만 달러로 매각됨 원래 증서에는 해당 토지가 미래 공원 부지 로 신탁 보유돼야 한다는 조건이 있었고, 주민들은 이 조건이 무시됐다고 봄 계획된 시설은 13만5,000제곱피트 데이터센터 이며, 주민들은 공기·물·전기·소음 영향을 우려함 시의회는 개발을 막을 권한이 없다는 입장을 보이며, 향후 10년간 3,000만 달러 세수 와 그중 2,000만 달러의 학군 배정을 긍정적 요소로 제시함 주민 Pamela Griffin과 가족은 법적 분쟁에서 현재까지 Blueprint에 유리한 결과가 나온 뒤, 텍사스 Austin의 제3항소법원 에 항소를 진행함 1999년 공원용 기부와 2025년 데이터센터 매각 1999년 텍사스 Taylor의 87에이커 토지가 농부 Bland에 의해 시에 기부됐고, 증서에는 지역 공원 용도로 쓰인다는 조건이 붙음 이전 대가는 명목상 10달러 였으며, 2025년에는 해당 토지가 데이터센터 개발사 Blueprint에 1,000만 달러 로 매각됨 인근 주민들은 대규모 건설 프로젝트를 막기 위해 법적 대응을 이어왔고, 현재 항소법원으로 사건을 가져가려 함 오래 거주한 Pamela Griffin은 어린 시절 해당 농지에서 놀았고, 자녀들도 같은 공간을 즐겼다고 회상함 토지 이전의 주요 흐름 1999년 이전 Bland는 이웃에게 아이들이 놀 곳이 없다는 이유로 땅을 공원용으로 주는 방안을 말함 1999년 7월 7일 Bland는 Texas Parks and Recreation Foundation에 10달러로 토지를 넘겼고, 공원으로 쓰인다는 조건이 붙음 2003년 Texas Parks and Recreation Foundation은 토지를 Williamson County Park Foundation에 넘김 2003년 한 달 뒤 Williamson County Park Foundation은 토지를 City of Taylor에 넘김 2008년 City of Taylor는 토지를 Taylor Economic Development Corporation에 1만5,000달러 로 매각함 2025년 Taylor Economic Development Corporation은 토지를 Blueprint에 1,000만 달러 로 매각함 주민 우려와 완화 조치 Griffin은 2025년 지역 조직자들이 인근 주민에게 알리기 전까지 해당 부지에 13만5,000제곱피트 데이터센터 가 계획됐다는 사실을 몰랐음 Griffin은 당시 데이터센터가 무엇인지도 몰랐고, 가족과 함께 찾아본 뒤 집 앞에 그런 시설이 들어서는 구상이 마음에 들지 않았음 주민들은 데이터센터가 공기, 물, 전기, 소음에 미칠 영향을 우려함 시의회와의 서신에서 주민들은 인근 거주자의 건강 위험을 줄이기 위한 작업이 진행될 것이라는 답을 받음 완화 조치로는 방음·차폐벽 , 조경, 폐쇄 루프 수랭, 개발사의 자체 전력 변전소 건설이 거론됨 세수 논리와 시의 권한 문제 시의회는 향후 10년 동안 추가 3,000만 달러 세수 가 지역에 긍정적이라고 봄 이 가운데 2,000만 달러 는 학군에 배정될 예정임 데이터센터 인근 거주는 앞서 언급된 이유로 주민들이 원하지 않을 수 있으며, 인근 주택 재판매 가격에도 부정적 영향을 줄 수 있음 시의회 FAQ는 시가 데이터센터 개발에 저항할 힘이 없는 상황이라고 설명함 해당 부지에는 기존 Employment Center zoning 이 적용되며, 시는 기능이 아니라 형태만 규제할 수 있는 것으로 다뤄짐 개발사는 아직 시의 계획 승인과 건축 허가를 확보하지 못함 법적 대응과 증서 조건 시의회 답변에 만족하지 못한 Griffin과 가족은 변호사를 고용함 이후 여러 법적 분쟁이 이어졌고, 현재까지 결과는 Blueprint에 유리했음 Griffin과 가족은 텍사스 Austin의 제3항소법원 에 항소를 제기함 데이터센터에 반대하는 활동가들은 1999년 7월 7일 원본 증서를 찾아냈고, 해당 문서에는 87.97에이커 토지가 “미래 공원 부지로 신탁 보유”돼야 한다는 문구가 있음 Griffin은 단순히 데이터센터 때문이 아니라, 해당 토지가 공원 부지로 증서화됐기 때문에 싸우고 있다고 밝힘 주민 입장에서는 텍사스의 토지 증서가 지켜져야 하며, 지역사회에는 공원이 있어야 함
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AI 기획부터 실행까지 돕는 크리에이티브 에이전트 ‘Luma AI’
지금 써보러 갑니다 6 분 2026.05.06. 2.6K
지금 써보러 갑니다 6 분 2026.05.06.
배송하러 내렸더니 에어컨 꺼졌다…아마존 배송기사들 '폭염 속 악몽'
아마존용 리비안 배송차가 소프트웨어 업데이트 후 문을 연 채 30초 동안 자리를 비우면 에어컨이 꺼지도록 바뀌면서 기사들의 반발이 커지고 있다. 아마존은 기사 편의를 위한 조치라고 설명했지만 현장에서는 냉방 효과가 사실상 사라졌다는 불만이 제기됐다.
[디지털투데이 AI리포터] 아마존용 리비안 배송차의 소프트웨어 업데이트 이후 운전자가 측면 문을 연 채 30초 동안 자리를 비우면 에어컨이 자동으로 꺼지도록 변경되면서 배송 기사들의 반발이 커지고 있다.
12일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 이번 업데이트는 운전자가 차량에서 내린 뒤에도 에어컨이 최대 10분간 작동하도록 유지하되, 측면 문이 열린 상태에서 30초 동안 운전석이 비어 있으면 냉방 기능이 자동으로 꺼지도록 설계됐다.
배송 기사들은 업무 특성상 차량을 자주 오르내리고 측면 문을 열어둔 채 이동하는 경우가 많다고 주장했다. 이 때문에 차량으로 돌아왔을 때 실내 온도가 다시 높아져 사실상 에어컨이 제대로 작동하지 않는 것과 다를 바 없다는 불만이 온라인을 중심으로 확산하고 있다.
기사들은 "우리 모두 이 업데이트를 싫어한다", "운전하는 시간보다 차 밖에서 움직이는 시간이 훨씬 길다", "찬 공기가 나오기 전에 다시 다음 배송을 하러 내려야 한다"라고 토로했다. 또 "사실상 에어컨이 작동하지 않는 것과 같다"라며 차량 내부 온도가 지나치게 높아진다고 주장했다.
아마존은 이번 변경이 여름철 배송 기사들의 쾌적한 근무 환경을 위한 조치라고 설명했다. 아마존 대변인은 아마존 브랜드 차량에는 모두 에어컨이 장착돼 있으며 이는 업계 표준을 웃도는 수준이라고 밝혔다. 또 에어컨이 정상적으로 작동하지 않는 차량은 즉시 운행에서 제외하고 운전석에는 냉각 시트도 적용돼 있다고 덧붙였다.
아마존은 배송 기사를 포함한 전 직원을 대상으로 물과 냉각용 반다나, 자외선 차단제를 무상 제공하고 있다. 더위가 일정 기준을 넘으면 배송 경로를 조정해 휴식 시간을 늘리는 방안도 시행 중이다. 다만 기사들은 전국 하청업체 네트워크가 이러한 기준을 항상 동일하게 적용하는 것은 아니라고 주장했다.
아마존 배송 현장에서는 기술 도입이 기사들의 부담으로 이어졌다는 지적도 꾸준히 제기돼 왔다. 안전운전 감시 애플리케이션(이하 앱) '멘토'는 제동, 가속, 속도 등을 바탕으로 운전 점수를 산정해 근무 평가에 반영했다. 이에 대해 기사들은 배송 물량을 소화하는 동시에 점수까지 관리해야 하는 압박을 받았다고 호소했다. 과거에는 업무 강도가 지나치게 높아 화장실을 가기조차 어렵다는 불만이 온라인에서 확산하기도 했다.
키워드 #아마존 #리비안 #배송 #소프트웨어 #멘토
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발행일: 2026-06-13 06:22 (토)
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코스피 8100선 회복...외국인 24거래일 만에 순매수
[디지털투데이 오상엽 기자] 코스피가 12일 4% 넘게 오르며 8100선을 회복했다. 전날 미국 증시 호조와 반도체주 강세가 국내 증시에 반영된 가운데 외국인이 지난 5월7일 이후 24거래일 만에 순매수로 전환하고 기관도 매수에 가세하며 지수 상승을 이끌었다. 코스닥도 3%대 강세를 보이며 1000선을 지켰다.
코스피는 이날 전장보다 359.67포인트(4.63%) 오른 8123.62에 거래를 마쳤다. 지수는 499.90포인트(6.44%) 오른 8263.85로 출발한 뒤 장중 8434.40까지 올랐다.
이날 코스피는 장 초반 8300선을 웃돌며 강하게 출발했다. 코스피200 야간선물 강세와 미국 반도체주 반등 영향이 반영되며 전날에 이어 상승 흐름을 이어갔다. 장중 상승 폭은 일부 줄었지만 8000선 위에서 거래를 마쳤다.
수급은 외국인과 기관이 이끌었다. 유가증권시장에서 외국인은 2조1063억원, 기관은 2조4013억원 순매수했다. 특히 외국인은 지난 5월7일 이후 24거래일 만에 순매수로 돌아서며 지수 반등에 힘을 보탰다. 반면 개인은 4조3367억원 순매도했다.
시가총액 상위 종목은 대체로 상승했다. 삼성전자는 전장보다 2만3500원(7.86%) 오른 32만2500원에 거래를 마쳤다. SK하이닉스는 4만9000원(2.33%) 오른 215만원에 마감했다. 반도체 대형주가 동반 상승하며 지수 반등을 뒷받침했다.
이 외에도 SK스퀘어는 10.59%, 현대차는 1.68%, LG에너지솔루션은 4.03%, 삼성생명은 5.62%, 삼성물산은 5.37%, HD현대중공업은 0.62% 올랐다. 반면 삼성전기는 5.04% 하락했다.
코스닥도 상승했다. 코스닥은 전장보다 32.12포인트(3.22%) 오른 1029.05에 거래를 마쳤다. 전날 996.93으로 1000선에 근접했던 코스닥은 이날 다시 1000선을 넘어 상승 폭을 키웠다.
서울외환시장에서 미국 달러화 대비 원화 환율은 전장보다 3.00원 오른 1522.00원을 기록했다. 환율은 소폭 상승했지만 외국인 매수세가 유입되며 증시 부담은 제한됐다.
한지영 키움증권 연구원은 "최근 국내 증시 조정을 통해 역대급 폭등 및 쏠림 현상 부담이 해소되는 과정에서 순환매 환경이 개선되고 있다는 점도 생각해볼 시점"이라고 말했다.
그러면서 "코스닥은 여전히 코스피 대비 성과를 크게 하회할 정도로 소외 현상이 과도한 상태인 만큼 이전보다 관심을 높게 가져갈 필요가 있다"고 말했다.
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크립토퀀트 창업자 “비트코인, 스트래티지·ETF 덕분에 2만달러대 추락 피했다”
코드 라인 수가 더 나은 홍보 담당자를 얻었다 (curlewis.co.nz)
개발자 생산성 평가는 코드 양보다 고객 가치, 매출, 신뢰성 같은 결과 지표 로 판단해야 함 Google, Anthropic, OpenAI, Cursor의 최근 AI 코딩 홍보 수치는 모두 코드 생성 비율 이나 코드 라인 수 같은 양적 주장에 집중함 GitHub Copilot의 과거 55% 작업 속도 향상 주장은 검증 가능한 결과였지만, “AI가 작성한 코드 비율”은 개선 여부와 무관하게 커질 수 있음 실제 연구는 엇갈리며, Cui et al.의 +26% 완료율부터 METR의 "19% 느려짐" 및 이후 번복, 기업 90%가 측정 효과 없다는 조사까지 조직 단위 효과는 약 10% 수준 AI 도입은 필요하지만 성과 측정은 DORA 지표 , 신뢰성, 의미 있는 변경 속도, 매출, 고객 가치처럼 검증된 기준에 기반해야 함 코드 라인 수 지표의 부활 15년 전 SaaS 기업의 두 시니어 개발자 중 한 명이 다른 한 명보다 40% 더 많은 코드 를 작성했다는 사실만으로 더 뛰어난 개발자라 볼 수 없음 실제 중요한 것은 무엇이 출시(ship) 되어 고객·매출·안정성에 기여했는가이며, 코드 라인 수와 PR 개수는 수십 년간 나쁜 측정 방식으로 학습됨 2026년 업계가 내세운 대표 수치는 모두 AI 작성 코드 비율 에 집중 Google: 신규 코드의 75%를 AI가 생성 Anthropic: 병합된 프로덕션 코드의 약 80%를 Claude가 작성 , 엔지니어는 분기당 "8배 더 많은 코드"를 배포함 OpenAI: 마찬가지로 약 80% Cursor: “하루 1억 줄 이상의 엔터프라이즈 코드 작성” 이들 수치는 전부 양적(volume) 주장 이며, "AI가 작성한 코드 비율"은 더 세련된 홍보 문구를 얻은 코드 라인 수 에 불과함 해당 기업들이 모두 AI 벤더 라는 점에서 채택률 부풀리기가 중요한 동기로 작용 과거에는 성과를 주장했음 몇 년 전 핵심 수치는 규모가 아니라 종류 자체가 달랐음 GitHub의 대표 주장은 Copilot 사용 시 작업을 55% 더 빠르게 완료 한다는 것 비판이 많았으나 이는 성과(outcome) 주장 으로, 대담하고 반증 가능하며 가치에 관한 것 — 틀렸다면 틀렸음을 입증할 수 있음 2026년의 주장은 실패할 수 없는 구조 "코드의 75%가 AI 작성"은 더 빠른 배포·장애 감소·고객 만족 등 실제 개선과 무관하게 사실일 수 있고 계속 상승함 볼륨 수치는 채택이 정체될 때만 실망을 주며, 채택이 진짜라는 점에는 대부분 동의함 주장은 커졌으나 말하는 바는 줄어듦 광고판에 오르지 않는 부분 성과 증거가 복잡해진 것이 그 사이 벌어진 일 채택을 지지하는 결과 Cui et al. : 약 5,000명 개발자 대상 완료 작업 +26% , 특히 주니어 개발자에서 가장 큰 향상 — 거의 논쟁의 여지 없음 반대 방향의 증거 GitClear : Copilot 채택이 깊어질수록 코드 처닝(churn) 증가 , 리팩터링 붕괴 METR : 숙련된 오픈소스 개발자가 자신의 코드베이스에서 AI 사용 시 19% 더 느려졌으나 , 본인은 20% 더 빠르다고 믿음 METR의 입장 번복 2026년 2월 METR은 사실상 입장을 철회 — 후속 추정치 가 속도 향상(speedup) 으로 뒤집힘(오차 범위는 매우 넓음) 개발자들이 이제 AI 없이 작업하기를 거부하고 에이전트 작업의 소요 시간을 신뢰성 있게 자가 보고하지 못해 연구 설계 자체를 폐기 최신 입장: 2026년 AI가 개발자 속도를 높일 가능성이 크나 그 정도를 깔끔하게 측정할 수 없음 기업 단위 효과 NBER의 약 6,000명 임원 조사: 69% 기업이 AI 활용 중 , 약 10곳 중 9곳이 측정 가능한 생산성 효과 없다고 보고 교차 연구 합의는 조직 단위 약 10% 향상 수준 — 유용하나 "개발자가 더는 필요 없다"는 수준은 아님 여전히 "19% 느려짐"만 인용하는 회의론자도 체리피킹이며, 연구는 계속 갱신되고 업계는 측정 대상만 바꿈 AI 버전의 허영 지표 AI 벤더 주장만의 문제는 아님 성숙도 모델과 사다리 Carnegie Mellon SEI와 Accenture가 며칠 전 AI Adoption Maturity Model 출시 — 5단계·8차원, "조직 95%가 수익 없음" 통계를 마케팅에 활용 Steve Yegge의 " 8 levels of AI-assisted development "는 어떤 도구를 쓰고 얼마나 감독하는지로 순위 매김 모든 도구 벤더가 성숙도 사다리를 출시하며 최상단은 보통 "자사 제품을 더 많이 사용" 이들 사다리는 채택 강도 를 측정하면서 성숙도라 부르는, 포장만 다른 동일한 대체 정의의 혼란 Augment가 219명 엔지니어링 리더에게 " AI-native engineering " 정의를 물었더니 219개의 서로 다른 답변 이 나옴 Anthropic의 양면 "8배 더 많은 코드 출시" 주장과 동시에 올해 가장 엄밀한 연구 중 하나 제시 RCT 결과 AI 지원 개발자가 방금 출시한 코드 이해도에서 17% 낮은 점수 , 통계적으로 유의미한 생산성 향상은 없음 연구 부문은 갱신하고 마케팅 부문은 볼륨을 세는, 두 가지가 동시에 참인 상황 이 문제에 주목하는 이유 이 수치들은 장식이 아니라 예산·성과 기대치·인력 계획 을 움직임 AI를 명분으로 한 감원 2월 Jack Dorsey가 Block 인력의 40% 이상(4,000명+) 감축 , AI를 명시적 핵심 논거로 제시 — "더 작은 팀이 우리가 만드는 도구로 더 많이, 더 잘 할 수 있음" 몇 주 뒤 Atlassian이 10%(약 1,600명) 감축 , "AI가 필요한 기술 구성이나 역할 수를 바꾸지 않는 척하는 건 솔직하지 못함"이라 인정 Dorsey는 같은 발표에서 사업이 견조하고 총이익이 성장 중 이라 언급 생산성 주장에 대한 의문 "AI로 모두가 더 생산적이 되어 인력이 덜 필요하다"면 그 증거를 보고 싶으나 현재 존재하지 않는다고 봄 인력 일부가 실제 유휴·저활용 상태임을 입증해야 하며, 제품/SaaS 기업은 끝없는 로드맵을 가지므로 늘어난 여력을 고객 가치·속도 에 써야 정상 — MAU·전환·매출로 나타나야 함 감원을 택했다는 것은 생산성 주장이 이미 다른 이유(과잉 채용, 투자자 압박)로 내려진 결정의 PR 역할 을 한다는 신호 효율성 기반 감축이 정당할 때도 있으나, 그럴 때는 토큰 수나 "AI 작성 코드 비율", 성숙도 사다리 등급이 아니라 이미 운영 중인 개인 성과 시스템 을 사용해야 함 선별 근거가 허영 지표라면 그 선별은 "립스틱 바른 복권"에 불과함 결론 반(反)AI가 아니며, 모든 엔지니어가 매일 AI를 사용해야 한다 는 입장임 AI-first든 AI-proficient든 이름과 무관하게 새 도구와 최신 모델을 호기심 있게 시험하는 일이 필요함 업계는 고급 언어, IDE, 자동완성, 애자일, devops를 흡수해 왔고 늘 옛 시절을 그리는 저항자가 있었으나 결국 합류함 이번에 다른 점은 속도 — "클라우드" 도입은 몇 년 미뤄도 생존했으나 AI는 몇 달뿐일 수 있음 AI 도입은 출발선이지 점수판이 아님 엔지니어링 성과 측정법은 이미 알려져 있음 — DORA 지표 , 신뢰성, 의미 있는 변경 비율, 궁극적으로 매출과 고객 가치 검증된 방식을 버리고 AI 허영 점수를 택할 이유가 없음 벤더 피칭·임원 리뷰·LinkedIn 피드에서 던질 질문: "그것은 성과인가, 볼륨인가? " 일하는 방식은 AI-first로, 측정하는 방식은 검증된(battle-tested) 방식으로 해야함
함께 보면 좋은 글 β AI 시대의 코드 리뷰 AI 시대, 가장 가치 있는 개발자는 장인이면서 빌더인 사람이 될 것 코드 리뷰를 잘하면 AI 에이전트도 잘 다룰 수 있음 AI 보조 코딩에 대해 틀리는 열두 가지 방식 병목은 "조직"에 있다
AI 시대, 가장 가치 있는 개발자는 장인이면서 빌더인 사람이 될 것
코드 리뷰를 잘하면 AI 에이전트도 잘 다룰 수 있음
AI 보조 코딩에 대해 틀리는 열두 가지 방식
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▲ GN⁺ 6시간전 [-] Hacker News 의견들 이 이상한 흐름은 2026년 2월 OpenAI 블로그 글 [1]에서 정점에 달한 듯함. 최근 프런트에 올라온 글 [2]인데, 에이전트가 100% 작성한 무언가를 만드는 과정을 다룸 정작 그 물건이 무엇인지, 사용자에게 어떤 가치를 주는지는 설명이 없음. 가장 가까운 설명이 “이 제품은 내부에서 수백 명이 사용했고, 매일 쓰는 내부 파워 유저도 있다” 정도임 그런데 코드 100만 줄 이라는 사실은 앞부분 몇백 단어 안에서 두 번이나 반복됨 [1] https://openai.com/index/harness-engineering/ [2] https://news.ycombinator.com/item?id=48416264 “이 제품은 내부에서 수백 명이 사용했고, 매일 쓰는 내부 파워 유저도 있다”라면 아마 이메일 필터 일 듯함 “코드 100만 줄”이고 “에이전트가 100% 작성”했다면 더더욱 그럴 것 같음. 아니면 부서 위키용 JS 메뉴인데, 사실상 jquery를 MS JScript로 다시 만들고 JS 5로 변환하는 물건일 수도 있음 전체 Linux 커널 이 약 4천만 줄이고, 드라이버를 빼면 대략 1,600만 줄 정도임. OpenAI가 말한 그 무언가가 Linux 커널의 6%만큼의 코드 줄 수를 가졌다고 해서, 유용성도 6%에 근접한다고는 상상하기 어려움 LLM이 아무리 강력하더라도 유지보수 가능성도 거의 없을 것 같음 Anthropic 주변의 현실 왜곡장 도 강함. Anthropic도 전부 AI가 쓴 듯한, 아무 말도 안 하는 허튼 블로그 글을 잔뜩 올리는데 프런트에 가고 꾸준히 수백 업보트를 받음 이거 아니었나? https://github.com/openai/symphony 세부 내용이 너무 적어서 실망스러웠음. 그래서 조만간 이런 것들이 실제로 얼마나 효과적인지 보여주는 오픈소스 프로젝트 나 시도가 나올 거라고 봄 팟캐스트 인터뷰에서는 사용자가 다운로드하는 Electron 앱이고, 그래서 주기적으로 새 빌드를 만든다고 말함. 여기의 “Autonomous Merging Flow” 섹션 참고: https://www.latent.space/p/harness-eng Microsoft 쪽 사람이 “엔지니어 1명당 매달 코드 100만 줄 을 원한다” 비슷한 말을 올렸던 게 계속 떠오름. 내가 이야기한 대부분의 엔지니어에게는 풍자처럼 읽혔지만, 실제로는 전혀 풍자가 아니었고 LLM 코드 생성에 대한 많은 CEO들의 태도를 꽤 잘 반영한 듯했음 다만 최근 몇 달 사이에는 유지보수 불가능한 양의 코드 줄을 만들어내는 것에 대한 과열이 조금 식는 느낌임. 더 실용적이고 현실적인 견해가 공개적으로 더 많이 공유되고, 일부 기술 기업의 최고위층에도 조금씩 닿는 것 같음. 아직 완전히 망한 건 아닐지도 모름 예전에 코드 커버리지 80% 요구사항이 있는 회사에서 일한 적이 있음. 어떤 영리한 계약자가 전체 코드베이스 기준으로 80%를 맞출 수 있게 크기를 조절하는 단일 파일과 그 자체 테스트 스위트를 생성하는 스크립트를 갖고 있었음 실제로는 대부분의 코드가 테스트되지 않았음 1,000,000 / 25 / 8 / 60 = 분당 83줄 이상임 한 달 100만 줄 / 월 25일 / 하루 8시간 / 시간당 60분 코드 리뷰 하는 사람에게는 꽤 문제가 커 보임 임원진이 토큰에는 돈이 든다 는 걸 갑자기 깨닫고, 직원들의 AI 사용 지침을 즉시 고치는 모습을 보는 게 정말 웃겼음 엔지니어마다 매달 코드 100만 줄을 만들게 하면서, 그 줄들이 회사에 어떻게 돈을 벌어줄지나 그 과정에서 얼마나 많은 토큰이 얼마의 비용으로 타버릴지를 생각하지 않았던 건 아무래도 충분히 숙고된 계획이 아니었던 듯함 AI가 대량으로 생성한 코드를 말할 때 slop 이라는 단어는 좋은 선택이었음. 비기술자에게도 와닿고 역겨움도 전달됨. slop은 피해야 한다는 게 명확함 반면 기술 부채 는 경영진을 같은 방식으로 붙잡지 못했음. 부채는 일반적으로 문제가 될 수는 있지만, 문제가 되기 전까지는 피하거나 처리할 필요가 없는 것으로 여겨져서 계속 뒤로 미뤄짐 최근 몇 달 사이 유지보수 불가능한 코드 줄 수를 생산하는 과열이 줄어든 데에는, 비즈니스와 제품 쪽 사람들이 실제로 AI를 일상 업무에 넣어보기 시작한 영향도 조금 있을지 궁금함 내가 일하는 두 소규모 회사 모두에서 이런 모습을 봤음. 몇 달 전 Claude Cowork를 받게 되어 다들 매우 들떴고 지금도 매일 쓰지만, 기대했던 마법에 비하면 꽤 실망한 편이라고 봄 결과물이 평범하고 장황하며, 아주 기본적인 것도 틀리고, 토큰 한도에 계속 걸리며, 직접 하는 편이 더 빨라서 다시 손으로 처리한다는 불만이 나옴 처음에는 도구를 잘못 쓰는 부분도 있겠지만, AI CEO, LinkedIn 장사꾼, YouTube AI 보충제 판매자들이 말하는 것과 현실 사이에는 아직 격차가 있다는 걸 사람들이 깨닫고 있음 “AI가 모두를 더 생산적으로 만들었으니 인원이 덜 필요하다”고 회사가 말한다면 근거를 보고 싶음. 지금은 그런 근거가 존재한다고 믿지 않음 실제로는 헛소리하면서, 코로나 시기 과잉 채용 을 되돌리는 핑계로 AI를 쓰는 것임. 동시에 투자자에게는 최신 유행 기술을 받아들여 더 날렵하고 비용 효율적인 조직이 된 것처럼 보이게 만듦 투자자에게 최신 유행 기술을 받아들여 더 날렵하고 비용 효율적인 조직이 된 것처럼 보이게 하는 건 새롭지 않음. 이름만 새로 붙은 것임 코로나 시기 과잉 채용이라는 건 꽤 관대한 변명임. 내 눈에는 전반적으로 임금을 낮추려는 시도 로 보임. 그 이후로 해고가 여러 차례 있었으니, 6년 된 변명은 특히 공허하게 들림 투자자들이 최신 유행 기술 수용을 중시한다기보다는 수익을 중시한다고 생각했음 그리고 “침실의 아무 바보나 쓸 수 있는 번쩍이는 기술을 우리도 씁니다!”라고 말하는 회사는 완전히 경쟁력 없는 회사이기도 함 우리 업계가 수십 년 동안 “우리가 하는 일은 복잡하고 오래 걸리기 때문에 생산성을 쉽게 측정할 수 없다”고 설명해왔는데, AI가 등장하자 갑자기 코드 줄 수 , N배 승수, 주당 티켓 수 같은 것이 유용하거나 객관적인 지표처럼 떠받들어지는 게 끝없이 우습기도 함 코드 줄 수 같은 지표를 거부했던 이유는 변하지 않았음. 핵심은 코드 산출량이 아니라 품질 산출물임. AI도 사람이 가진 문제를 그대로 가짐. 그런데 왜인지 우리가 배운 걸 내던지고 있어서 좀 창피함 비기술자가 권한을 잡고 있고, 엔지니어처럼 현실에 묶여 있지 않음. 결국 객관적 현실 이 이기겠지만, 단기적으로 피해가 나는 건 막지 못함 정말 우리가 수십 년 동안 생산성이 쉽게 측정되지 않는다고 설명해왔나? 지난 10년 동안 내가 본 건 엔지니어와 비엔지니어 모두가 Github 활동 그래프 를 점점 더 숭배하는 모습뿐이었음. 내 생각에는 이 바자르는 AI 이전부터 이미 길을 잃었음 일부 소프트웨어 엔지니어 집단은 신중한 측정의 필요성을 키웠을지 모름. 하지만 프로그래밍 분야 전체가 단순 지표라는 생각에서 벗어난 적은 없음 느슨하게 관여하면서도 공격적이고 요구가 많은 상사는 항상 있었기 때문임. 직원에게 더 많은 노력을 짜내는 것이 주된 업무이고 조율 등에는 기여하지 않는 상사에게도 안타깝게나마 경제적 가치가 있음 그래서 실제 성과와 코드 줄 수 같은 측정이 겹쳐 있는 두 접근법의 구름이 늘 존재했음 AI는 이런 느슨하게 관여하면서 요구만 많은 상사를 만족시킬 도구를 모두 제공함. 그래서 이제 코드 줄 수와 기능 추가를 지표로 좋아하는 사람이 더 많아질 것임. 이제 그게 쉬워졌기 때문임 억만장자 계층이 사람들을 거리로 내몰 수 있게 slop 기계 를 밀어붙이려고 이 모든 걸 하는 셈임 A+ 시니어 개발자가 8개월 동안 기능을 만들었는데 결국 출시되지 않거나 MVP가 폐기된다면, 그 A+ 시니어 개발자를 낭비한 것이고 생산성은 같은 프로젝트에 참여한 B+ 엔지니어 둘과 같아짐 이건 실제로 아주 흔한 문제인데, 채용이나 프로젝트 리소스 배정에서는 보통 무시됨. AI가 이를 의미 있게 바꾸지는 못할 것임 팀이 작업을 훨씬 빨리 끝낼 수는 있겠지만, 위쪽의 관료적 계층 은 그대로일 가능성이 높고, 그러면 AI 코딩으로 얻은 이득은 미미해짐. AI에 맞추려면 회사를 위에서부터 다시 만들어야 하는데, 그런 일은 거의 일어나지 않을 것임 엔지니어들은 이런 걸 낭비 로 과하게 보는 경향이 있음. 그 투자를 낭비한 게 아니라, 그 기능이나 MVP를 출시할 수 있는 선택권과 출시가 타당한지 알아보기 위한 연구 비용을 낸 것임 그 8개월이 정말 “코딩”에만 쓰였다고 확신할 수 있나? 설계, 제품팀 입력, 반복 작업 등이 있음. A+ 엔지니어가 혼자 칸막이 안으로 들어가 X개월 뒤 고립된 상태에서 MVP를 들고 나온다는 장면을 어디서 봤는지 모르겠음 끝부분의 AI 밀어붙이기는 이상할 정도로 근거가 없음. 이유도, 목표도, 이득에 대한 주장도 없이 “그냥 AI를 쓰라, 개발자는 새것을 받아들여야 한다”는 식임 최근에 읽은 글 중에도 짧은 맥락으로 AI를 비판하는 척하다가 결국 AI 광고 로 끝나는 글이 있었고, 둘을 이어주는 내용은 없었음 AI는 새로운 클라우드 임. AI에 전념하지 않는 사람이나 회사에는 시장이 없음. AI 사용을 거부하는 개발자는 어떤 회사도 고용하지 않을 것이고, 어떤 회사가 AI를 쓰지 않기로 하면 개발자를 붙잡기 어려울 것임. 더 많은 개발자가 필요해질 테니까 투자자와 큰 고객도 주요 계약에 서명하기 전에 다시 생각할 것임 그러니 AI를 써야 함. 비용과 이익을 사소하게 따지지 말아야 함. 세상은 이 방향으로 가고 있고, 소프트웨어 개발로 먹고살고 싶다면 본인도 그 방향에 있어야 함 그래도 AI의 가치는 0보다 큼. 그건 논쟁적인 얘기가 아님 “이번 차이는 속도다. 클라우드는 몇 년 늦게 받아들여도 살아남을 수 있었다. AI는 몇 달일 수 있다”라는 대목이 이상함 글쓴이는 AI 회사들이 제품의 필수성에 대해 하는 친AI 주장이 반증 불가능하다는 걸 이해하는 듯하다가, 곧바로 “잠깐, 내가 반AI라고 생각하진 말라”로 물러남 위 주장이 글 나머지에서 비판하는 생산성 주장보다 어떻게 더 엄밀한가? 몇 달 안에 AI를 받아들이지 않으면 “살아남지” 못한다는 말이? AI CEO가 말해도 사실이 아니고, AI CEO의 헛소리를 지적하는 사람이 어떤 이유로 똑같이 말해도 사실이 아님 AI CEO가 그렇게 말하는 건 주가를 띄우기 위해서임. 검증 불가능한 주장을 뒷받침 없이 하기 때문에 AI CEO들을 믿은 적이 없음 AI 때문에 사람을 해고한다고 말하는 건 해석의 여지가 너무 넓고, 책임을 자신이 아니라 AI로 옮김. 현실적으로는 CEO가 한 일을 AI 탓으로 돌리면 안 됨. 직원을 AI에 맞게 재교육할 수도 있었는데 그러지 않았음. 왜일까? 어쩌면 AI 때문이 아니기 때문일 수 있음 그는 생산성이 아니라 채용 가능성 과 관련한 문화적 고려를 말하는 것임 글쓴이임. 타당한 비판이고 읽어줘서 고마움. “몇 달”이라고 한 건 회사 생존이 아니라 개인의 실무 습관을 말하려던 것이었는데, 충분히 명확하게 쓰지 못했음 실제로 직접 썼고, 다른 곳에서 말하듯 “AI slop”으로 만든 건 아니니 아마 끝부분에서 “인간적으로 sloppy”해진 것 같음 “잠깐” 부분을 근거로 뒷받침하지 못했다는 점은 맞지만, 그래도 사람들이 AI를 써봐야 한다는 생각은 유지함. 실험하고, 자신에게 도움이 되는 방식을 찾아야 함. 비슷한 엔지니어들 사이에서도 가치를 얻는 방식의 스펙트럼이 매우 넓었음 도구를 제대로 시도해보는 데 드는 비용은 거의 없고, “의도적으로 도입하고 검증된 지루한 방법으로 측정하라”는 입장은 “도입하지 않으면 죽는다”와 같지 않음 사람들이 발언 뒤의 동기를 고려하는 건 맞음. 여기서는 동기가 충분히 달라서 차이가 있다고 봄. AI CEO에게는 거짓말할 명확한 동기가 있지만, 헛소리라고 부르는 사람에게는 그런 동기가 뚜렷하지 않음 회사가 “AI가 모두를 더 생산적으로 만들었으니 인원이 덜 필요하다”고 말할 때, 암묵적으로는 회사가 더 생산적이 되고 싶지 않다고 말하는 셈임 더 생산적인 소수에게 더 적게 지불해서 같은 생산성을 원한다는 뜻임 생산 단위당 고용주가 받는 돈과 직원이 받는 돈 사이에 왜 불균형 이 있는 걸까? 노동이 착취되어 소유주를 더 부자로 만들기 때문임. 그게 기본 사실이고, 소유주 계급은 이를 정당화하고 가리기 위해 많은 선전에 돈을 대왔음 “같은 생산성”이 아니라 같은 산출물 에 더 적은 사람을 말하려는 것 아닌가? 정의상 그러면 회사 생산성은 높아진 것임. 회사나 국가 수준의 생산성은 산출을 투입으로 나눈 비율이기 때문임 더 적은 사람으로 같은 산출을 얻으면 회사나 국가의 생산성이 개선된 것임 더 적은 사람에 같은 생산성이라면 산출도 그에 맞춰 줄어들기 때문에 회사에는 이득이 없고, 고정비가 있으면 오히려 더 나쁠 수도 있음 https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explaine... 코드 줄 수는 사무실에 있는 시간과 크게 다르지 않다고 봄. 팬데믹 전에는 늘 “사무실에 없으면 일하고 있는지 어떻게 알지?”라고 말했음 간단함. 모든 직원 평가에 쓰는 산출 지표 로 그들이 비즈니스에 무엇을 기여하는지 보면 됨 코드 줄 수가 여전히 부채가 아니라 자산처럼 여겨지는 데에는 우리 엔지니어들의 책임이 크다고 봄. 우리는 자신이 만든 것을 자랑스러워하지만, 무언가가 얼마나 “큰지” 설명하려면 지표가 필요하고 결국 계산하기 가장 쉬운 지표로 돌아감 용어를 바꿔야 함. 특히 “...그리고 그 비용은 코드 N줄이었다”라는 표현을 많이 써야 함. 그 코드 줄을 어디에 썼는지도 말해야 함 “새 기능 X를 구현했는데 200줄밖에 들지 않았다 ” “그 버그는 찾기 정말 힘들었지만, 결국 코드 6줄만 들었다” “X 경우에는 하던 일을 Y 경우에는 하지 않았는데, 알고 보니 그 구분 자체가 필요 없었다. 그래서 문제를 고치면서 동시에 코드 20줄을 절약했다” 코드 줄은 우리가 지불하는 가격임. 우리는 무엇을 샀는지 말하지 않고 200달러를 썼다고 자랑하지 않음. 왜 코드 줄에서는 그렇게 하는가? “늦게 신청해서 200달러를 더 내야 했다”와 “손으로 칠한 장인 도자기 램프 걸이를 200달러밖에 안 주고 샀다. Amazon의 공장제는 1,200달러가 넘는다”는 완전히 다른 말이고, 코드에서도 정확히 같은 차이에 대응됨 답변달기
Hacker News 의견들 이 이상한 흐름은 2026년 2월 OpenAI 블로그 글 [1]에서 정점에 달한 듯함. 최근 프런트에 올라온 글 [2]인데, 에이전트가 100% 작성한 무언가를 만드는 과정을 다룸 정작 그 물건이 무엇인지, 사용자에게 어떤 가치를 주는지는 설명이 없음. 가장 가까운 설명이 “이 제품은 내부에서 수백 명이 사용했고, 매일 쓰는 내부 파워 유저도 있다” 정도임 그런데 코드 100만 줄 이라는 사실은 앞부분 몇백 단어 안에서 두 번이나 반복됨 [1] https://openai.com/index/harness-engineering/ [2] https://news.ycombinator.com/item?id=48416264 “이 제품은 내부에서 수백 명이 사용했고, 매일 쓰는 내부 파워 유저도 있다”라면 아마 이메일 필터 일 듯함 “코드 100만 줄”이고 “에이전트가 100% 작성”했다면 더더욱 그럴 것 같음. 아니면 부서 위키용 JS 메뉴인데, 사실상 jquery를 MS JScript로 다시 만들고 JS 5로 변환하는 물건일 수도 있음 전체 Linux 커널 이 약 4천만 줄이고, 드라이버를 빼면 대략 1,600만 줄 정도임. OpenAI가 말한 그 무언가가 Linux 커널의 6%만큼의 코드 줄 수를 가졌다고 해서, 유용성도 6%에 근접한다고는 상상하기 어려움 LLM이 아무리 강력하더라도 유지보수 가능성도 거의 없을 것 같음 Anthropic 주변의 현실 왜곡장 도 강함. Anthropic도 전부 AI가 쓴 듯한, 아무 말도 안 하는 허튼 블로그 글을 잔뜩 올리는데 프런트에 가고 꾸준히 수백 업보트를 받음 이거 아니었나? https://github.com/openai/symphony 세부 내용이 너무 적어서 실망스러웠음. 그래서 조만간 이런 것들이 실제로 얼마나 효과적인지 보여주는 오픈소스 프로젝트 나 시도가 나올 거라고 봄 팟캐스트 인터뷰에서는 사용자가 다운로드하는 Electron 앱이고, 그래서 주기적으로 새 빌드를 만든다고 말함. 여기의 “Autonomous Merging Flow” 섹션 참고: https://www.latent.space/p/harness-eng Microsoft 쪽 사람이 “엔지니어 1명당 매달 코드 100만 줄 을 원한다” 비슷한 말을 올렸던 게 계속 떠오름. 내가 이야기한 대부분의 엔지니어에게는 풍자처럼 읽혔지만, 실제로는 전혀 풍자가 아니었고 LLM 코드 생성에 대한 많은 CEO들의 태도를 꽤 잘 반영한 듯했음 다만 최근 몇 달 사이에는 유지보수 불가능한 양의 코드 줄을 만들어내는 것에 대한 과열이 조금 식는 느낌임. 더 실용적이고 현실적인 견해가 공개적으로 더 많이 공유되고, 일부 기술 기업의 최고위층에도 조금씩 닿는 것 같음. 아직 완전히 망한 건 아닐지도 모름 예전에 코드 커버리지 80% 요구사항이 있는 회사에서 일한 적이 있음. 어떤 영리한 계약자가 전체 코드베이스 기준으로 80%를 맞출 수 있게 크기를 조절하는 단일 파일과 그 자체 테스트 스위트를 생성하는 스크립트를 갖고 있었음 실제로는 대부분의 코드가 테스트되지 않았음 1,000,000 / 25 / 8 / 60 = 분당 83줄 이상임 한 달 100만 줄 / 월 25일 / 하루 8시간 / 시간당 60분 코드 리뷰 하는 사람에게는 꽤 문제가 커 보임 임원진이 토큰에는 돈이 든다 는 걸 갑자기 깨닫고, 직원들의 AI 사용 지침을 즉시 고치는 모습을 보는 게 정말 웃겼음 엔지니어마다 매달 코드 100만 줄을 만들게 하면서, 그 줄들이 회사에 어떻게 돈을 벌어줄지나 그 과정에서 얼마나 많은 토큰이 얼마의 비용으로 타버릴지를 생각하지 않았던 건 아무래도 충분히 숙고된 계획이 아니었던 듯함 AI가 대량으로 생성한 코드를 말할 때 slop 이라는 단어는 좋은 선택이었음. 비기술자에게도 와닿고 역겨움도 전달됨. slop은 피해야 한다는 게 명확함 반면 기술 부채 는 경영진을 같은 방식으로 붙잡지 못했음. 부채는 일반적으로 문제가 될 수는 있지만, 문제가 되기 전까지는 피하거나 처리할 필요가 없는 것으로 여겨져서 계속 뒤로 미뤄짐 최근 몇 달 사이 유지보수 불가능한 코드 줄 수를 생산하는 과열이 줄어든 데에는, 비즈니스와 제품 쪽 사람들이 실제로 AI를 일상 업무에 넣어보기 시작한 영향도 조금 있을지 궁금함 내가 일하는 두 소규모 회사 모두에서 이런 모습을 봤음. 몇 달 전 Claude Cowork를 받게 되어 다들 매우 들떴고 지금도 매일 쓰지만, 기대했던 마법에 비하면 꽤 실망한 편이라고 봄 결과물이 평범하고 장황하며, 아주 기본적인 것도 틀리고, 토큰 한도에 계속 걸리며, 직접 하는 편이 더 빨라서 다시 손으로 처리한다는 불만이 나옴 처음에는 도구를 잘못 쓰는 부분도 있겠지만, AI CEO, LinkedIn 장사꾼, YouTube AI 보충제 판매자들이 말하는 것과 현실 사이에는 아직 격차가 있다는 걸 사람들이 깨닫고 있음 “AI가 모두를 더 생산적으로 만들었으니 인원이 덜 필요하다”고 회사가 말한다면 근거를 보고 싶음. 지금은 그런 근거가 존재한다고 믿지 않음 실제로는 헛소리하면서, 코로나 시기 과잉 채용 을 되돌리는 핑계로 AI를 쓰는 것임. 동시에 투자자에게는 최신 유행 기술을 받아들여 더 날렵하고 비용 효율적인 조직이 된 것처럼 보이게 만듦 투자자에게 최신 유행 기술을 받아들여 더 날렵하고 비용 효율적인 조직이 된 것처럼 보이게 하는 건 새롭지 않음. 이름만 새로 붙은 것임 코로나 시기 과잉 채용이라는 건 꽤 관대한 변명임. 내 눈에는 전반적으로 임금을 낮추려는 시도 로 보임. 그 이후로 해고가 여러 차례 있었으니, 6년 된 변명은 특히 공허하게 들림 투자자들이 최신 유행 기술 수용을 중시한다기보다는 수익을 중시한다고 생각했음 그리고 “침실의 아무 바보나 쓸 수 있는 번쩍이는 기술을 우리도 씁니다!”라고 말하는 회사는 완전히 경쟁력 없는 회사이기도 함 우리 업계가 수십 년 동안 “우리가 하는 일은 복잡하고 오래 걸리기 때문에 생산성을 쉽게 측정할 수 없다”고 설명해왔는데, AI가 등장하자 갑자기 코드 줄 수 , N배 승수, 주당 티켓 수 같은 것이 유용하거나 객관적인 지표처럼 떠받들어지는 게 끝없이 우습기도 함 코드 줄 수 같은 지표를 거부했던 이유는 변하지 않았음. 핵심은 코드 산출량이 아니라 품질 산출물임. AI도 사람이 가진 문제를 그대로 가짐. 그런데 왜인지 우리가 배운 걸 내던지고 있어서 좀 창피함 비기술자가 권한을 잡고 있고, 엔지니어처럼 현실에 묶여 있지 않음. 결국 객관적 현실 이 이기겠지만, 단기적으로 피해가 나는 건 막지 못함 정말 우리가 수십 년 동안 생산성이 쉽게 측정되지 않는다고 설명해왔나? 지난 10년 동안 내가 본 건 엔지니어와 비엔지니어 모두가 Github 활동 그래프 를 점점 더 숭배하는 모습뿐이었음. 내 생각에는 이 바자르는 AI 이전부터 이미 길을 잃었음 일부 소프트웨어 엔지니어 집단은 신중한 측정의 필요성을 키웠을지 모름. 하지만 프로그래밍 분야 전체가 단순 지표라는 생각에서 벗어난 적은 없음 느슨하게 관여하면서도 공격적이고 요구가 많은 상사는 항상 있었기 때문임. 직원에게 더 많은 노력을 짜내는 것이 주된 업무이고 조율 등에는 기여하지 않는 상사에게도 안타깝게나마 경제적 가치가 있음 그래서 실제 성과와 코드 줄 수 같은 측정이 겹쳐 있는 두 접근법의 구름이 늘 존재했음 AI는 이런 느슨하게 관여하면서 요구만 많은 상사를 만족시킬 도구를 모두 제공함. 그래서 이제 코드 줄 수와 기능 추가를 지표로 좋아하는 사람이 더 많아질 것임. 이제 그게 쉬워졌기 때문임 억만장자 계층이 사람들을 거리로 내몰 수 있게 slop 기계 를 밀어붙이려고 이 모든 걸 하는 셈임 A+ 시니어 개발자가 8개월 동안 기능을 만들었는데 결국 출시되지 않거나 MVP가 폐기된다면, 그 A+ 시니어 개발자를 낭비한 것이고 생산성은 같은 프로젝트에 참여한 B+ 엔지니어 둘과 같아짐 이건 실제로 아주 흔한 문제인데, 채용이나 프로젝트 리소스 배정에서는 보통 무시됨. AI가 이를 의미 있게 바꾸지는 못할 것임 팀이 작업을 훨씬 빨리 끝낼 수는 있겠지만, 위쪽의 관료적 계층 은 그대로일 가능성이 높고, 그러면 AI 코딩으로 얻은 이득은 미미해짐. AI에 맞추려면 회사를 위에서부터 다시 만들어야 하는데, 그런 일은 거의 일어나지 않을 것임 엔지니어들은 이런 걸 낭비 로 과하게 보는 경향이 있음. 그 투자를 낭비한 게 아니라, 그 기능이나 MVP를 출시할 수 있는 선택권과 출시가 타당한지 알아보기 위한 연구 비용을 낸 것임 그 8개월이 정말 “코딩”에만 쓰였다고 확신할 수 있나? 설계, 제품팀 입력, 반복 작업 등이 있음. A+ 엔지니어가 혼자 칸막이 안으로 들어가 X개월 뒤 고립된 상태에서 MVP를 들고 나온다는 장면을 어디서 봤는지 모르겠음 끝부분의 AI 밀어붙이기는 이상할 정도로 근거가 없음. 이유도, 목표도, 이득에 대한 주장도 없이 “그냥 AI를 쓰라, 개발자는 새것을 받아들여야 한다”는 식임 최근에 읽은 글 중에도 짧은 맥락으로 AI를 비판하는 척하다가 결국 AI 광고 로 끝나는 글이 있었고, 둘을 이어주는 내용은 없었음 AI는 새로운 클라우드 임. AI에 전념하지 않는 사람이나 회사에는 시장이 없음. AI 사용을 거부하는 개발자는 어떤 회사도 고용하지 않을 것이고, 어떤 회사가 AI를 쓰지 않기로 하면 개발자를 붙잡기 어려울 것임. 더 많은 개발자가 필요해질 테니까 투자자와 큰 고객도 주요 계약에 서명하기 전에 다시 생각할 것임 그러니 AI를 써야 함. 비용과 이익을 사소하게 따지지 말아야 함. 세상은 이 방향으로 가고 있고, 소프트웨어 개발로 먹고살고 싶다면 본인도 그 방향에 있어야 함 그래도 AI의 가치는 0보다 큼. 그건 논쟁적인 얘기가 아님 “이번 차이는 속도다. 클라우드는 몇 년 늦게 받아들여도 살아남을 수 있었다. AI는 몇 달일 수 있다”라는 대목이 이상함 글쓴이는 AI 회사들이 제품의 필수성에 대해 하는 친AI 주장이 반증 불가능하다는 걸 이해하는 듯하다가, 곧바로 “잠깐, 내가 반AI라고 생각하진 말라”로 물러남 위 주장이 글 나머지에서 비판하는 생산성 주장보다 어떻게 더 엄밀한가? 몇 달 안에 AI를 받아들이지 않으면 “살아남지” 못한다는 말이? AI CEO가 말해도 사실이 아니고, AI CEO의 헛소리를 지적하는 사람이 어떤 이유로 똑같이 말해도 사실이 아님 AI CEO가 그렇게 말하는 건 주가를 띄우기 위해서임. 검증 불가능한 주장을 뒷받침 없이 하기 때문에 AI CEO들을 믿은 적이 없음 AI 때문에 사람을 해고한다고 말하는 건 해석의 여지가 너무 넓고, 책임을 자신이 아니라 AI로 옮김. 현실적으로는 CEO가 한 일을 AI 탓으로 돌리면 안 됨. 직원을 AI에 맞게 재교육할 수도 있었는데 그러지 않았음. 왜일까? 어쩌면 AI 때문이 아니기 때문일 수 있음 그는 생산성이 아니라 채용 가능성 과 관련한 문화적 고려를 말하는 것임 글쓴이임. 타당한 비판이고 읽어줘서 고마움. “몇 달”이라고 한 건 회사 생존이 아니라 개인의 실무 습관을 말하려던 것이었는데, 충분히 명확하게 쓰지 못했음 실제로 직접 썼고, 다른 곳에서 말하듯 “AI slop”으로 만든 건 아니니 아마 끝부분에서 “인간적으로 sloppy”해진 것 같음 “잠깐” 부분을 근거로 뒷받침하지 못했다는 점은 맞지만, 그래도 사람들이 AI를 써봐야 한다는 생각은 유지함. 실험하고, 자신에게 도움이 되는 방식을 찾아야 함. 비슷한 엔지니어들 사이에서도 가치를 얻는 방식의 스펙트럼이 매우 넓었음 도구를 제대로 시도해보는 데 드는 비용은 거의 없고, “의도적으로 도입하고 검증된 지루한 방법으로 측정하라”는 입장은 “도입하지 않으면 죽는다”와 같지 않음 사람들이 발언 뒤의 동기를 고려하는 건 맞음. 여기서는 동기가 충분히 달라서 차이가 있다고 봄. AI CEO에게는 거짓말할 명확한 동기가 있지만, 헛소리라고 부르는 사람에게는 그런 동기가 뚜렷하지 않음 회사가 “AI가 모두를 더 생산적으로 만들었으니 인원이 덜 필요하다”고 말할 때, 암묵적으로는 회사가 더 생산적이 되고 싶지 않다고 말하는 셈임 더 생산적인 소수에게 더 적게 지불해서 같은 생산성을 원한다는 뜻임 생산 단위당 고용주가 받는 돈과 직원이 받는 돈 사이에 왜 불균형 이 있는 걸까? 노동이 착취되어 소유주를 더 부자로 만들기 때문임. 그게 기본 사실이고, 소유주 계급은 이를 정당화하고 가리기 위해 많은 선전에 돈을 대왔음 “같은 생산성”이 아니라 같은 산출물 에 더 적은 사람을 말하려는 것 아닌가? 정의상 그러면 회사 생산성은 높아진 것임. 회사나 국가 수준의 생산성은 산출을 투입으로 나눈 비율이기 때문임 더 적은 사람으로 같은 산출을 얻으면 회사나 국가의 생산성이 개선된 것임 더 적은 사람에 같은 생산성이라면 산출도 그에 맞춰 줄어들기 때문에 회사에는 이득이 없고, 고정비가 있으면 오히려 더 나쁠 수도 있음 https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explaine... 코드 줄 수는 사무실에 있는 시간과 크게 다르지 않다고 봄. 팬데믹 전에는 늘 “사무실에 없으면 일하고 있는지 어떻게 알지?”라고 말했음 간단함. 모든 직원 평가에 쓰는 산출 지표 로 그들이 비즈니스에 무엇을 기여하는지 보면 됨 코드 줄 수가 여전히 부채가 아니라 자산처럼 여겨지는 데에는 우리 엔지니어들의 책임이 크다고 봄. 우리는 자신이 만든 것을 자랑스러워하지만, 무언가가 얼마나 “큰지” 설명하려면 지표가 필요하고 결국 계산하기 가장 쉬운 지표로 돌아감 용어를 바꿔야 함. 특히 “...그리고 그 비용은 코드 N줄이었다”라는 표현을 많이 써야 함. 그 코드 줄을 어디에 썼는지도 말해야 함 “새 기능 X를 구현했는데 200줄밖에 들지 않았다 ” “그 버그는 찾기 정말 힘들었지만, 결국 코드 6줄만 들었다” “X 경우에는 하던 일을 Y 경우에는 하지 않았는데, 알고 보니 그 구분 자체가 필요 없었다. 그래서 문제를 고치면서 동시에 코드 20줄을 절약했다” 코드 줄은 우리가 지불하는 가격임. 우리는 무엇을 샀는지 말하지 않고 200달러를 썼다고 자랑하지 않음. 왜 코드 줄에서는 그렇게 하는가? “늦게 신청해서 200달러를 더 내야 했다”와 “손으로 칠한 장인 도자기 램프 걸이를 200달러밖에 안 주고 샀다. Amazon의 공장제는 1,200달러가 넘는다”는 완전히 다른 말이고, 코드에서도 정확히 같은 차이에 대응됨
이 이상한 흐름은 2026년 2월 OpenAI 블로그 글 [1]에서 정점에 달한 듯함. 최근 프런트에 올라온 글 [2]인데, 에이전트가 100% 작성한 무언가를 만드는 과정을 다룸 정작 그 물건이 무엇인지, 사용자에게 어떤 가치를 주는지는 설명이 없음. 가장 가까운 설명이 “이 제품은 내부에서 수백 명이 사용했고, 매일 쓰는 내부 파워 유저도 있다” 정도임 그런데 코드 100만 줄 이라는 사실은 앞부분 몇백 단어 안에서 두 번이나 반복됨 [1] https://openai.com/index/harness-engineering/ [2] https://news.ycombinator.com/item?id=48416264
Microsoft 쪽 사람이 “엔지니어 1명당 매달 코드 100만 줄 을 원한다” 비슷한 말을 올렸던 게 계속 떠오름. 내가 이야기한 대부분의 엔지니어에게는 풍자처럼 읽혔지만, 실제로는 전혀 풍자가 아니었고 LLM 코드 생성에 대한 많은 CEO들의 태도를 꽤 잘 반영한 듯했음 다만 최근 몇 달 사이에는 유지보수 불가능한 양의 코드 줄을 만들어내는 것에 대한 과열이 조금 식는 느낌임. 더 실용적이고 현실적인 견해가 공개적으로 더 많이 공유되고, 일부 기술 기업의 최고위층에도 조금씩 닿는 것 같음. 아직 완전히 망한 건 아닐지도 모름
“AI가 모두를 더 생산적으로 만들었으니 인원이 덜 필요하다”고 회사가 말한다면 근거를 보고 싶음. 지금은 그런 근거가 존재한다고 믿지 않음 실제로는 헛소리하면서, 코로나 시기 과잉 채용 을 되돌리는 핑계로 AI를 쓰는 것임. 동시에 투자자에게는 최신 유행 기술을 받아들여 더 날렵하고 비용 효율적인 조직이 된 것처럼 보이게 만듦
우리 업계가 수십 년 동안 “우리가 하는 일은 복잡하고 오래 걸리기 때문에 생산성을 쉽게 측정할 수 없다”고 설명해왔는데, AI가 등장하자 갑자기 코드 줄 수 , N배 승수, 주당 티켓 수 같은 것이 유용하거나 객관적인 지표처럼 떠받들어지는 게 끝없이 우습기도 함 코드 줄 수 같은 지표를 거부했던 이유는 변하지 않았음. 핵심은 코드 산출량이 아니라 품질 산출물임. AI도 사람이 가진 문제를 그대로 가짐. 그런데 왜인지 우리가 배운 걸 내던지고 있어서 좀 창피함
A+ 시니어 개발자가 8개월 동안 기능을 만들었는데 결국 출시되지 않거나 MVP가 폐기된다면, 그 A+ 시니어 개발자를 낭비한 것이고 생산성은 같은 프로젝트에 참여한 B+ 엔지니어 둘과 같아짐 이건 실제로 아주 흔한 문제인데, 채용이나 프로젝트 리소스 배정에서는 보통 무시됨. AI가 이를 의미 있게 바꾸지는 못할 것임 팀이 작업을 훨씬 빨리 끝낼 수는 있겠지만, 위쪽의 관료적 계층 은 그대로일 가능성이 높고, 그러면 AI 코딩으로 얻은 이득은 미미해짐. AI에 맞추려면 회사를 위에서부터 다시 만들어야 하는데, 그런 일은 거의 일어나지 않을 것임
끝부분의 AI 밀어붙이기는 이상할 정도로 근거가 없음. 이유도, 목표도, 이득에 대한 주장도 없이 “그냥 AI를 쓰라, 개발자는 새것을 받아들여야 한다”는 식임 최근에 읽은 글 중에도 짧은 맥락으로 AI를 비판하는 척하다가 결국 AI 광고 로 끝나는 글이 있었고, 둘을 이어주는 내용은 없었음
“이번 차이는 속도다. 클라우드는 몇 년 늦게 받아들여도 살아남을 수 있었다. AI는 몇 달일 수 있다”라는 대목이 이상함 글쓴이는 AI 회사들이 제품의 필수성에 대해 하는 친AI 주장이 반증 불가능하다는 걸 이해하는 듯하다가, 곧바로 “잠깐, 내가 반AI라고 생각하진 말라”로 물러남 위 주장이 글 나머지에서 비판하는 생산성 주장보다 어떻게 더 엄밀한가? 몇 달 안에 AI를 받아들이지 않으면 “살아남지” 못한다는 말이? AI CEO가 말해도 사실이 아니고, AI CEO의 헛소리를 지적하는 사람이 어떤 이유로 똑같이 말해도 사실이 아님
회사가 “AI가 모두를 더 생산적으로 만들었으니 인원이 덜 필요하다”고 말할 때, 암묵적으로는 회사가 더 생산적이 되고 싶지 않다고 말하는 셈임 더 생산적인 소수에게 더 적게 지불해서 같은 생산성을 원한다는 뜻임 생산 단위당 고용주가 받는 돈과 직원이 받는 돈 사이에 왜 불균형 이 있는 걸까?
코드 줄 수는 사무실에 있는 시간과 크게 다르지 않다고 봄. 팬데믹 전에는 늘 “사무실에 없으면 일하고 있는지 어떻게 알지?”라고 말했음 간단함. 모든 직원 평가에 쓰는 산출 지표 로 그들이 비즈니스에 무엇을 기여하는지 보면 됨
코드 줄 수가 여전히 부채가 아니라 자산처럼 여겨지는 데에는 우리 엔지니어들의 책임이 크다고 봄. 우리는 자신이 만든 것을 자랑스러워하지만, 무언가가 얼마나 “큰지” 설명하려면 지표가 필요하고 결국 계산하기 가장 쉬운 지표로 돌아감 용어를 바꿔야 함. 특히 “...그리고 그 비용은 코드 N줄이었다”라는 표현을 많이 써야 함. 그 코드 줄을 어디에 썼는지도 말해야 함 “새 기능 X를 구현했는데 200줄밖에 들지 않았다 ” “그 버그는 찾기 정말 힘들었지만, 결국 코드 6줄만 들었다” “X 경우에는 하던 일을 Y 경우에는 하지 않았는데, 알고 보니 그 구분 자체가 필요 없었다. 그래서 문제를 고치면서 동시에 코드 20줄을 절약했다” 코드 줄은 우리가 지불하는 가격임. 우리는 무엇을 샀는지 말하지 않고 200달러를 썼다고 자랑하지 않음. 왜 코드 줄에서는 그렇게 하는가? “늦게 신청해서 200달러를 더 내야 했다”와 “손으로 칠한 장인 도자기 램프 걸이를 200달러밖에 안 주고 샀다. Amazon의 공장제는 1,200달러가 넘는다”는 완전히 다른 말이고, 코드에서도 정확히 같은 차이에 대응됨
발행일: 2026-06-13 06:22 (토)
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AI 정말로 지금은 Codex가 Claude Code보다 나을까?
덕파 10 분 2026.05.26. 인기 31.9K
캐나다 인공지능(AI) 기업 코히어가 개발자용 오픈소스 코딩 모델을 공개하며 소버린 AI 전략을 개발자 생태계로 넓히고 있다. 지난 4월 독일 AI 기업 알레프알파와의 결합으로 유럽 공공·규제 산업을 겨냥한 데 이어 이번에 기업 개발자가 자체 환경에서 운영할 수 있는 코딩 모델을 내세워 폐쇄형 대형언어모델(LLM) 의존도를 낮추려는 수요 공략에 나선 모습이다.
12일 업계에 따르면 코히어는 지난 9일 첫 에이전틱 코딩 모델 '노스 미니 코드(North Mini Code)'를 오픈소스로 출시했다. 이 모델은 총 30B 파라미터, 활성 3B 파라미터 규모의 혼합전문가(MoE) 구조로 설계됐으며 컨텍스트 길이는 256K, 최대 생성 길이는 64K다. 라이선스는 아파치 2.0으로, 허깅페이스에서 가중치를 내려받거나 코히어 API, 모델 볼트, 오픈라우터 등을 통해 사용할 수 있다.
코히어는 노스 미니 코드를 코드 생성뿐 아니라 에이전틱 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 코드 리뷰, 시스템 아키텍처 파악 등에 최적화했다. 최소 하드웨어 사양은 FP8 기준 H100 1개로 제시했다. 이를 통해 대형 폐쇄형 코딩 모델 대비 자체 운용과 비용 효율을 원하는 기업 개발 조직을 겨냥할 것으로 보인다.
노스 미니 코드 출시는 코히어가 지난 4월 알레프알파 결합을 통해 내세운 소버린 AI 전략의 연장선으로 읽힌다. 앞서 코히어와 알레프알파는 지난 4월 소버린 AI 기업 구축을 내세우며 결합 계획을 발표했다. 알레프알파는 독일을 기반으로 공공·규제 산업 고객을 확보해 온 기업으로, 코히어는 알레프알파의 유럽 내 고객 기반과 연구 역량을 더해 빅테크 중심 AI 생태계의 대안을 만들겠다는 구상을 내놨다.
이처럼 코히어가 코딩 모델을 다음 제품군으로 택한 것은 AI 에이전트 활용 범위가 개발 과정 전반으로 넓어지고 있어서다. 코딩 에이전트는 단순 코드 작성 보조를 넘어 저장소 탐색, 터미널 명령 실행, 테스트 수행, 코드 리뷰까지 수행하고 있다. 이 과정에서 기업의 소스코드와 개발 로그, 내부 시스템 구조가 AI 모델과 직접 연결되면서 보안과 배포 통제에 대한 요구도 커지고 있다. 노스 미니 코드가 오픈소스와 자체 배포 가능성을 앞세운 것도 이 같은 수요를 겨냥한 것으로 풀이된다. 기업 개발 조직 입장에선 모델 성능뿐 아니라 코드가 어느 환경에서 처리되는지, 추론 로그가 어떻게 관리되는지, 기존 개발 도구와 얼마나 안정적으로 연동되는지가 도입 기준이 될 수 있다.
코히어는 성능 면에서 노스 미니 코드의 속도와 비용 효율을 강조했다. 회사 측에 따르면 내부 테스트에서 노스 미니 코드는 동일 하드웨어 구성과 동시성 조건에서 데브스트랄 스몰 2보다 최대 2.8배 높은 출력 처리량을 기록했다. 토큰 간 지연 시간에서도 30% 우위를 보였다. 다만 첫 토큰 생성 시간은 데브스트랄 스몰 2가 일부 조건에서 앞선 것으로 평가됐다.
업계에선 코히어가 오픈소스 코딩 모델 경쟁을 더 키울지 주목하고 있다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등 폐쇄형 모델 사업자가 코딩 에이전트 시장에서 영향력을 넓히는 가운데 기업 내부망이나 온프레미스 환경에서 운용 가능한 모델 수요도 함께 늘고 있어서다. 메타, 미스트랄, 딥시크 등 개방형 모델 진영과의 경쟁도 한층 치열해질 전망이다.
[AI는 지금] 코히어, 릴라이언트 AI 품고 제약 AI 승부수…'주권형 AI' 공략 속도 2026.05.20 '오픈소스 리더' 레드햇은 오픈클로 시대를 어떻게 보나 2026.05.17 아이티센클로잇, AI 코드 에이전트 출시…공공·금융시장 정조준 2026.03.30 코히어, 차세대 음성인식 모델 공개…기업용 AI 음성 처리 시장 공략 2026.03.27
그러나 실제 기업 도입 확대를 위해 벤치마크 성능 외 검증이 필요하다는 점은 과제다. 코딩 모델은 장기 컨텍스트 처리, 저장소 이해도, 테스트 자동화, 보안 취약점 탐지, 개발 도구 연동성 등이 함께 평가된다. 코히어가 오픈코드 호환성을 강조한 것도 실제 개발 워크플로 안에서 모델 활용성을 높이려는 시도로 읽힌다.
업계 관계자는 "코히어의 노스 미니 코드는 단순한 코딩 모델 출시라기보다 소버린 AI의 적용 범위를 개발자 도구로 넓힌 움직임"이라며 "기업이 AI 모델을 어디에 두고 어떻게 통제할 수 있는지가 코딩 에이전트 시장에서도 중요한 경쟁 요소가 되고 있다"고 말했다.
암호화폐 ATM 퇴출 움직임 확산…美 델라웨어·뉴저지주 의회 심사 통과
미국 델라웨어와 뉴저지주가 암호화폐 ATM 전면 금지 법안을 본회의 단계로 넘겼다. 사기 피해가 급증하면서 미국 내 금지·거래한도 규제가 주와 도시로 확산하고 있다.
비트코인 ATM 기기 [사진: ChainBytes]
[디지털투데이 이윤서 기자] 미국 델라웨어·뉴저지주가 암호화폐 ATM 전면 금지 법안을 각각 의회 본회의 단계로 넘겼다.
11일(이하 현지시간) 블록체인 매체 코인텔레그래프에 따르면 두 주는 암호화폐 ATM이 사기에 주로 악용되고 있다는 판단 아래 소유·설치·운영 자체를 막는 방향으로 입법을 추진하고 있다.
델라웨어 하원 경제위원회는 10일 하원 법안 441호를 본회의로 보냈다. 이 법안은 암호화폐 ATM의 소유, 설치, 운영을 금지하는 내용이 핵심이다. 뉴저지 상원 상무위원회도 9일 암호화폐 ATM 금지 법안을 만장일치로 본회의에 넘겼다.
해당 법안은 사실상 암호화폐 ATM 퇴출에 가깝다. 델라웨어 법안은 현금과 암호화폐를 맞바꾸는 방식으로 ATM을 대체하거나 유사 기능을 하는 결제 단말기, 계산대 거래까지 금지 대상에 포함했다. 법안이 최종 통과돼 서명되면 기존 암호화폐 ATM은 90일 안에 철거해야 한다.
처벌 조항도 담겼다. 델라웨어주는 법안 위반 시 최대 1만달러의 벌금을 부과할 수 있도록 하고, 불법 운영이 적발되면 이용자에게 수수료를 환급하도록 했다. 이용자를 특정할 수 없는 경우 해당 금액은 소비자보호기금에 납부해야 한다. 뉴저지도 1차 위반에는 최대 1만달러, 재위반에는 최대 2만달러의 벌금을 부과하는 조항을 포함했다.
입법 배경에는 사기 피해 급증이 있다. 미국 연방수사국(FBI)은 2025년 암호화폐 ATM 관련 민원을 약 1만3500건 접수했으며, 피해액은 3억8800만달러를 넘겼다고 밝혔다. 이는 2024년과 비교해 민원은 23%, 피해액은 58% 늘어난 수치다. 전체 민원의 절반 이상은 50세 이상 고령층이었고, 피해액은 3억200만달러를 넘겼다.
법안을 발의한 신디 로머 델라웨어주 하원의원은 "암호화폐 ATM이 디지털 자산을 현금 약탈 수단으로 둔갑시키고 있다"고 지적했다. 그는 일반적인 암호화폐 거래자들은 훨씬 높은 수수료 때문에 암호화폐 ATM을 잘 사용하지 않는다며, 온라인 거래소 수수료가 0.4%에서 1% 수준인 반면 암호화폐 ATM은 거래금액의 20%를 넘길 수 있다고 밝혔다.
이 같은 규제는 다른 주로도 번지고 있다. 인디애나주는 지난 3월 관련 법에 서명하며 미국에서 처음으로 암호화폐 ATM을 금지했다. 테네시는 4월, 미네소타는 5월 각각 전면 금지에 나섰다. 일부 도시는 별도 조례를 통과시키거나 검토 중이며, 애리조나와 캘리포니아 등 일부 주는 전면 금지 대신 거래 한도를 두는 방식으로 대응하고 있다.
규제 압박은 사업자에도 영향을 주고 있다. 한때 전 세계에서 9000대가 넘는 키오스크를 운영하며 최대 사업자로 꼽혔던 비트코인 디포(Bitcoin Depot)는 지난달 파산 신청 배경 중 하나로 규제 압박을 지목했다.
다만 운영업체들은 기기 자체가 사기의 원인이라는 주장에는 선을 긋고 있다. 비트코인 디포는 지난해 12월 조사 과정에서 제3자 사기범의 범죄 행위에 책임을 질 수 없다고 밝혔고, 기기 화면과 거래 과정에 강력 경고 및 보호장치를 두고 있다고 설명했다. 실제로 일부 사업자는 화면 경고문과 자체 거래 한도를 도입해 불법 거래를 줄이려 하고 있다.
미국 내 규제 흐름은 암호화폐 ATM을 사기 차단의 직접 대상으로 보는 방향으로 옮겨가고 있다. 향후 델라웨어와 뉴저지 법안의 최종 통과 여부와 함께, 다른 주가 전면 금지와 거래 한도 중 어느 방식으로 규제를 강화할지가 다음 관전 포인트가 될 전망이다.
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키워드 #암호화폐 #암호화폐 ATM #비트코인 #비트코인디포
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AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체하지 않은 이유, 그리고 앞으로도 대체하지 못할 이유 (normaltech.ai)
소프트웨어 엔지니어링은 AI 도입이 빠른 직군이지만, AI가 일정 능력에 도달하면 대규모 해고 가 발생한다는 서사는 현재 증거로 지지되지 않음 Block, Snap, Intuit 사례에서 AI는 해고 명분으로 등장했지만, 실제 배경은 재무 압박 , 비용 절감 요구, 관리 계층 축소와 더 직접적으로 연결됨 소프트웨어 개발은 결정·실행·전달의 샌드위치 구조 이며, AI는 실행 층을 압축하지만 무엇을 만들지 정하고 결과를 검증·책임지는 층은 자동화에 강하게 저항함 “vibe coding”은 감독·검토 없이 에이전트에 맡기는 방식이고, 실제 엔지니어들은 인간이 통제와 책임을 유지하는 agentic engineering 방식으로 에이전트를 사용함 AI로 소프트웨어 생산 비용이 낮아지면 더 많은 소프트웨어 수요가 생길 수 있으며, 개별 엔지니어의 경력은 흔들릴 수 있어도 전체 수요는 강하게 유지될 가능성이 있음 AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체하지 않은 이유, 그리고 앞으로도 대체하지 못할 이유 Coding agents as normal technology AI가 일자리를 대체할지에 대한 불안과 불확실성은 크지만, 이 문제를 보려면 AI 능력과 도입이 빠르게 진행된 소프트웨어 엔지니어링 직군을 살펴볼 필요가 있음 AI 능력이 특정 임계점에 도달하면 대규모 해고가 발생한다는 서사는 충분한 증거로 기각할 수 있음 규제 장벽이 거의 없는 부문에서도 대규모 해고 서사가 성립하지 않는다면, 다른 직업군은 더 큰 완충 장치를 가질 가능성이 있음 지식 노동과 소프트웨어 개발은 decide-execute-deliver sandwich 로 볼 수 있으며, AI는 실행 층을 압축하지만 결정과 전달 층은 능력 향상만으로 자동화되지 않음 소프트웨어 엔지니어링 수요의 미래는 조심스러운 낙관이 가능하지만, 전체 수요가 건강해도 개인 엔지니어의 경력은 불안정할 수 있음 소프트웨어 분야의 AI발 대규모 해고 사례는 전형적인 “AI washing”에 가까움 Block 사례 Block은 2월에 직원 4,000명 해고를 발표했고, Jack Dorsey는 AI가 “더 작고 평평한 팀”을 가능하게 한다고 말하며 2025년 말 모델 능력 향상을 언급함 이후 보도는 Block이 팬데믹 기간 인원을 세 배 이상 늘린 뒤 강한 재무 압박 을 받고 있었다는 다른 그림을 보여줌 Cash App 팀 데이터 과학자 Naoko Takeda는 Block이 AI를 모두에게 강요했지만 생산성 향상은 매우 제한적이었다고 썼고, 75% 잔류 인상안을 거절하고 퇴사함 인터뷰에 응한 다른 직원들은 Block에서 AI가 무엇을 할 수 있는지와 Dorsey가 쟁점을 제대로 이해했는지에 대해 크게 다른 인식을 갖고 있었음 Aaron Levie는 CEO들이 빠른 프로토타입은 만들 수 있지만 완제품으로 만드는 데 필요한 90%의 작업을 보지 못해 AI 효용에 대한 착각에 빠지기 쉽다고 지적함 Snap 사례 Snap은 4월에 약 1,000명을 해고했고, Evan Spiegel은 해고 메모에서 AI를 주요 이유로 들었음 Spiegel은 신규 코드의 65% 가 AI로 생성됐다고 말함 실제 해고는 비용 절감을 요구한 행동주의 투자자의 캠페인 이후 발생함 Snap은 2017년 IPO 이후 매년 순손실을 냈고, 2026년 주가는 30% 이상 하락함 감원 성격은 증강현실 부문에서 다양한 직무 150개를 줄이는 방식이었고, AI가 원인이라면 예상되는 전사적 프로그래밍·AI 노출 직무 감원과 맞지 않음 Intuit 사례 Intuit은 5월에 3,000명 감원을 발표했고, Anthropic 및 OpenAI와의 계약도 함께 알려짐 언론은 이를 AI 중심 구조조정으로 연결했지만, CEO는 감원이 AI와 관련 없다고 반박함 감원 대상은 “조정이 많은 역할”과 과도한 관리 계층이었다고 밝힘 Block, Snap, Intuit 사례는 AI가 해고의 표면적 명분으로 쓰이지만 실제 조직 사정과 비용 구조가 더 직접적인 배경이었음을 보여줌 AI washing은 경제 전반의 현상임 검토한 AI발 소프트웨어 엔지니어링 해고 이야기마다 같은 방식의 서사 불일치가 나타남 미국 채용 관리자 59%는 채용 동결이나 해고를 설명할 때 재무 제약보다 AI를 강조하는 편이 이해관계자에게 더 잘 받아들여진다고 인정함 Forrester의 J. P. Gownder는 AI발 해고를 준비하는 기업에 성숙하고 검증된 AI 앱이 있는지 물으면 열에 아홉은 없고 시작도 하지 않았다고 말함 HBR 조사에서 전 세계 임원 1,000명 이상 중 21%는 AI를 “예상해” 대규모 인원 감축을 했고, 39%는 낮거나 중간 수준의 선제 감축을 했음 실제 AI 구현과 관련해 이미 대규모 인원 감축을 한 비율은 2%였고, 이는 예상 기반 감축과 실제 구현 기반 감축 사이에 큰 간극이 있음을 보여줌 WARN Act 데이터 WARN Act는 100명 넘는 노동자에게 영향을 주는 사업장 폐쇄와 대규모 해고에 특정 공시를 요구함 뉴욕주는 2025년 3월 미국 주 가운데 처음으로 WARN Act 제출 양식에 AI 공시 체크박스를 추가함 첫 1년 동안 160개 넘는 기업이 WARN 통지를 제출했지만, AI 박스를 체크한 기업은 하나도 없었음 5월 말 기준 뉴욕 노동부 확인으로는 Nespresso 한 곳만 체크박스를 선택함 제출 자료가 정확하다면 해당 기간 뉴욕주 해고자 약 25,000명 중 AI 영향을 받은 인원은 46명, 약 0.2%였음 해고는 AI 생산성 효과를 보는 잘못된 신호임 AI 생산성 효과는 기존 직원을 더 많이 해고하는 방식보다 채용 둔화 를 통해 작동한다는 연구 결과가 있음 기존 직원을 해고하면 AI를 효과적으로 쓰는 데 필요한 암묵지와 조직 자본을 잃게 됨 해고는 퇴직금, 사기 저하, 재채용 위험 측면에서도 비용이 큼 자연 감소만으로도 몇 년 안에 같은 결과를 얻을 수 있어 대규모 해고는 대체로 불필요함 고용 추세 데이터 Federal Reserve 경제학자들의 논문 은 미국 맥락에서 관련 증거를 종합함 고용은 여전히 증가하고 있지만, ChatGPT 이후에는 AI가 없었을 반사실적 경로보다 연간 약 3%포인트 느리게 성장함 이 연구 방법론은 자영업을 포착하지 못해 성장 둔화 일부가 창업으로 흡수됐을 가능성이 있음 다른 연구들은 AI가 창업을 더 쉽게 만든다는 증거를 제공함 실제 그림은 Federal Reserve 연구가 보여주는 것보다 더 건강할 수 있음 실제로 존재하지만 다른 유형의 AI 관련 일자리 손실 AI가 제품 수요를 줄이는 경우에는 소프트웨어 엔지니어링 일자리 손실이 발생할 수 있음 Chegg와 Stack Overflow는 AI가 숙제 도움이나 기술 도움 제품 수요를 줄인 사례로 제시되며, 두 회사 모두 해고를 했음 이 경우 AI가 노동자의 업무를 직접 수행한 것이 아니라 그 업무의 필요성을 줄였음 1950년 미국 인구조사의 270개 직업 중 자동화로 사라진 직업은 엘리베이터 운전원 하나였지만, 전신 기사처럼 신기술로 불필요해진 직업은 여럿 있었음 AI를 구매하는 기업이 아니라 판매하는 IBM이나 SAP 같은 기업의 해고는 노동자 대체보다 기존 기능에서 빠르게 성장하는 제품 라인으로 인력을 재배치하는 일반적 기업 구조조정에 가까움 코딩 에이전트가 노동 대체로 이어지지 않은 이유: decide-execute-deliver sandwich AI가 작성한 코드 비율은 노동 대체와 거의 연결되지 않음 일부 기술 리더들은 AI가 작성한 코드 비율을 해고나 미래 일자리 감소 전망과 함께 제시함 이 방식은 AI가 모든 코드를 쓰면 코더가 필요 없어진다는 단순한 사고방식을 강화함 하지만 AI 작성 코드 비율은 노동 대체를 판단하는 핵심 지표와 거의 무관함 코드 작성은 병목이 아니었고, 과거에도 병목이 아니었음 코드 작성은 병목이 아니었음 2019년 논문은 기존 연구를 종합해 개발자가 코딩에 쓰는 시간이 연구에 따라 9%에서 61%로 놀랄 만큼 적다고 결론 내림 이 결과는 Microsoft 개발자 6,000명의 자체 데이터와도 일치함 코딩 에이전트 도입이 시작된 뒤 2025년 말 여러 글은 코드 작성이 병목이 아니라고 지적함 개발자들은 에이전트가 코드 대부분을 쓰게 해도 전체 생산성에 미치는 영향이 작다는 점을 인식함 실제 병목 세 가지 실제 병목은 무엇을 만들지 결정하고 명세화하는 일임 전달된 결과를 검증하고 책임지는 일도 핵심 병목임 코드베이스, 비즈니스, 환경에 대한 깊은 인간 이해 는 결정과 전달 모두에 필요함 소프트웨어 엔지니어의 일은 결정·실행·전달의 샌드위치이며, 이해는 세 층 모두의 전제 조건임 AI는 샌드위치의 가운데를 압축했지만 양끝은 대체로 그대로 남겼음 “Writing Code vs. Shipping Code” 증거 Writing Code vs. Shipping Code 는 GitHub 개발자 100,000명을 대상으로 AI 생산성 효과를 분석함 AI 에이전트는 작성된 코드 줄 수를 8배 늘렸고, 이는 실행 층이 크게 압축된다는 설명과 일치함 릴리스 증가는 30%에 그쳤고, 이는 결정과 전달 층의 인간 병목이 여전히 남아 있음을 강하게 시사함 결정 층은 더 얇아지기 어려움 개발팀은 무엇을 만들지 결정해야 함 주니어 소프트웨어 엔지니어가 배우는 중요한 교훈 중 하나는 요구사항 명세가 예상보다 오래 걸린다는 점임 요구사항 명세를 압축하면 이후 단계에서 더 큰 고통이 발생함 이 층은 사용자 요구, 시장 신호, 조직 우선순위, 경우에 따라 규제 제약을 고려해야 하므로 자동화가 어려움 AI 능력이 향상되면 AI에 위임할 수 있는 결정의 종류는 늘어나지만, 위임 가능한 결정은 더 이상 경쟁우위의 원천이 되지 않음 인간 의사결정의 가치는 더 상위 단계로 이동하며, 소프트웨어 복잡성은 시간이 지날수록 증가하므로 이 과정에 명확한 천장은 없음 전달 층은 책임과 검증 때문에 남아 있음 인간 팀은 자신들이 전달하는 결과에 대해 책임져야 함 미래 어느 시점에는 팀이 충분히 테스트하고 이해하지 않은 미션 크리티컬 코드를 배포할 수도 있음 현재 AI는 매우 불안정해 그런 무질서한 방식은 소프트웨어 팀과 고객에게 실존적 위협이 됨 기술 장벽이 사라져도 인간이 AI에 통제를 넘길 필요는 없음 공유 규범, 법, 정책을 통해 인간 책임을 유지하는 선택이 가능함 책임법과 부문별 규제는 이미 속도 장벽으로 작동하고 있으며, 더 강화될 수 있음 미래 소프트웨어 엔지니어는 크레인 운전사에 가까워짐 실행 층이 더 많이 AI에 위임될수록 소프트웨어 엔지니어의 역할은 크레인 운전사와 비슷해짐 AI 에이전트는 인지적 무거운 작업 대부분을 수행하고, 인간은 에이전트를 감독하고 통제하는 일이 핵심 업무가 됨 일부는 인간이 통제하는 미래가 비용 때문에 가능하지 않다고 주장함 감독이 부족한 코딩 에이전트가 운영 데이터베이스를 삭제하거나 다른 피해를 낸 사례들이 이미 화제가 됨 이런 사례들은 새 규범이라기보다 충격성 때문에 퍼지는 예외적 사건이며, AI 과의존을 경계하게 만드는 학습 계기가 됨 고위험 작업에서 감독 부족 AI 사용이 증가하는지 감지하는 일은 소프트웨어 엔지니어링뿐 아니라 경제 전반의 중요한 데이터 공백임 프로그래밍 축소는 AI만의 현상이 아님 샌드위치가 눌리는 추세는 새롭지만 AI만의 결과는 아님 20년 넘게 전부터 Bureau of Labor Statistics는 프로그래밍과 소프트웨어 엔지니어링을 분리해 추적하기 시작함 대략 프로그래머는 실행만 맡고, 소프트웨어 엔지니어는 샌드위치의 더 큰 부분을 관리함 프로그래밍은 축소됐고, 단순 실행 업무로 여겨져 보수도 훨씬 낮음 AI는 오래된 추세를 가속하며 순수 기술 실행 능력의 가치를 더 낮춤 인간이 결정과 전달 양끝에 깊이 관여하고 AI가 중간 실행층을 자동화하는 패턴은 지식 노동 전반에 넓게 적용될 수 있음 Vibe coding은 agentic engineering이 아님 용어 혼란 “vibe coding”이라는 용어가 넓은 범위의 관행을 가리키는 데 부정확하게 쓰이면서 소프트웨어 엔지니어링 변화에 대한 혼란이 생김 실제 vibe coding에서는 사용자가 에이전트에게 할 일을 말한 뒤 실행 중 감독하지 않고 코드를 검토하지 않음 이 사용자는 코드를 검토할 역량이 없을 수도 있고, 눈에 띄게 망가진 경우를 제외하면 결과를 평가하지 않을 수도 있음 이는 대부분의 소프트웨어 엔지니어가 에이전트를 쓰는 방식과 다름 Agentic engineering 대부분의 소프트웨어 엔지니어는 인간이 결과에 대한 통제와 책임을 유지한 채 에이전트를 도구로 사용함 이런 관행을 가리키는 용어로 agentic engineering 이 확산되고 있음 agentic engineering이 표준이 되면서 엔지니어들은 코딩 에이전트 감독이 예상보다 시간이 많이 든다는 점을 발견함 Simon Willison은 에이전트를 감독하다 오전 11시쯤 정신적으로 지친다고 말했으며, 이는 실제 경험과도 일치함 SWE-chat 데이터 SWE-chat 은 로깅 도구에 자발적으로 참여한 오픈소스 개발자의 코딩 에이전트 상호작용 데이터셋임 이 연구에서 에이전트가 만든 코드 중 사용자 커밋까지 살아남은 비율은 44%였음 vibe-coded 커밋은 인간만 작성한 커밋보다 취약점을 9배 높은 비율로 도입함 가장 흔한 사용자 의도는 새 코드 생성이 아니라 기존 코드 이해였고, 비율은 19% 대 13%였음 데이터셋이 자기선택 표본이므로 이 연구만으로 강한 결론을 내릴 수는 없음 그래도 vibe coding과 agentic engineering이 서로 다른 패턴이라는 다른 증거들을 강화함 핵심 차이 vibe coding과 agentic engineering은 완전히 분리된 두 범주가 아니라 스펙트럼의 양끝임 모든 프로젝트가 일회성 프로젝트나 미션 크리티컬 프로젝트로 나뉘지는 않음 모든 워크플로가 표의 왼쪽 열이나 오른쪽 열에 정확히 맞지는 않음 일자리 문제에서 중요한 함의는 기업이 검증되지 않은 vibe coder를 소프트웨어 엔지니어 대신 고용해 프로덕션 소프트웨어를 배포할 수 없다는 점임 앞으로 어떤 일이 생길까 대규모 해고 전망이 성립하기 어려운 이유 AI 옹호자들은 대규모 해고가 아직 오지 않았을 뿐이라고 주장할 수 있음 하지만 샌드위치 모델이 맞다면 이런 예측은 실현되지 않음 AI는 이미 샌드위치의 중간 층을 크게 압축했고, 이 압축은 실제로 수십 년 전부터 시작됐음 실행 층이 즉각적이고 완벽해져도 현재 상태에서의 변화는 작음 결정과 전달 층이 AI에 저항하는 이유는 능력 한계 때문이 아님 소프트웨어 엔지니어 수요는 늘어날 수 있음 AI 때문에 소프트웨어 엔지니어링 일자리가 사라지지 않을 뿐 아니라 수요가 늘어날 수도 있음 기술 생산성 향상으로 소프트웨어를 만드는 비용이 낮아지면 사람들은 더 많은 소프트웨어를 구매함 소프트웨어는 경제학 용어로 가격 탄력성이 높음 AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체하지 않는다면, 더 많은 소프트웨어 수요는 더 많은 소프트웨어 엔지니어 파생 수요로 이어짐 “Jevons’ paradox”는 AI 담론에서 이 개념을 설명하는 데 자주 쓰이는 경제학 용어임 역사적 패턴 미국의 프로그래머 고용은 1950년 무렵 거의 0에 가까웠지만 오늘날 수백만 명으로 증가함 이는 기계화와 자동화로 노동 수요가 크게 줄어든 농업 같은 직업과 크게 다름 사람의 칼로리 소비량은 상대적으로 고정되어 있지만, 생산되는 소프트웨어 양은 백만 배 증가함 현대 자동차에는 여러 온보드 컴퓨터에서 작동하는 약 1억 줄의 코드가 들어감 코드 수요에 천장이 있다 해도 현재는 그 근처에 있지 않음 거의 모든 인지 업무는 소프트웨어의 혜택을 받으며, AI가 코딩 비용을 낮추면서 업무용·개인용 일회성 유틸리티가 만들어지고 있음 Big Tech만 커진다는 뜻은 아님 미래에 소프트웨어가 훨씬 많아지고 소프트웨어 엔지니어도 늘 가능성이 있지만, 대형 기술 기업이 더 커진다는 뜻은 아님 오늘날 소프트웨어 엔지니어의 다수는 이미 비소프트웨어 기업의 내부 조직에서 일함 이 비중은 앞으로 더 커질 수 있음 “AI rollups”는 벤처캐피털이나 사모펀드가 치과, 회계법인 같은 Main street 사업을 사들인 뒤 소프트웨어 엔지니어나 AI 엔지니어를 넣어 AI-native로 다시 만드는 구상을 가리킴 이 구상은 단순한 과대광고로 끝날 수도 있으며, 아직 판단하기 이름 민주화 예측에 대한 반론 일부는 AI가 소프트웨어 엔지니어링을 민주화해 소프트웨어 엔지니어링 수요가 줄어들 것이라고 예측함 이들은 생산되는 소프트웨어와 소프트웨어 생산에 쓰이는 인간 시간이 모두 늘지만, 그 일을 소프트웨어 엔지니어가 아닌 사람이 할 것이라고 봄 예를 들어 법률 소프트웨어는 소프트웨어 엔지니어링 훈련보다 법률 훈련을 받은 사람이 더 쉽게 만들 수 있다는 생각임 이런 주장은 vibe coding과 agentic engineering, 실행 층과 전체 샌드위치를 혼동하는 함정에 빠짐 FORTRAN, COBOL, SQL 같은 과거 언어도 등장 당시 프로그래밍 민주화 기대를 동반했지만, 그런 일은 일어나지 않았음 장벽은 문법 학습이 아니라 책임을 유지하면서 좋은 결정을 내릴 숙련된 판단력임 개인 경력에는 큰 구조 변화가 올 수 있음 시간이 지날수록 사람들이 컴퓨터로 새로운 일을 하게 만드는 데 쓰는 시간은 늘어날 가능성이 큼 이 활동은 소프트웨어 구축, 에이전트를 활용한 복잡한 워크플로 관리, 또는 다른 형태를 취할 수 있음 필요한 역량은 소프트웨어 기술, AI 기술, 도메인 전문성의 조합이 됨 오늘날의 소프트웨어 엔지니어가 이런 새 역할에 가장 잘 적응할지는 아직 알 수 없음 전체 소프트웨어 노동 수요가 강하더라도 개인 노동자가 영향을 받지 않는다는 뜻은 아님 AI는 소프트웨어 생산 방식에 큰 구조 변화를 만들고, 어떤 엔지니어가 이득을 보거나 손해를 볼지는 근무 기업 유형, 지역, 경력 수준, 적응 속도에 따라 달라짐
함께 보면 좋은 글 β 소프트웨어 엔지니어링은 더 이상 평생 직업이 아닐 수 있다 AI는 사고를 대체하지 말고 끌어올려야 함 AI가 Jira를 해킹하게 될 것임 AI는 소프트웨어 엔지니어링을 단순화하지 않았다: 나쁜 엔지니어링을 더 쉽게 만들었을 뿐 Ask HN: AI에 대한 열풍 속에서 소프트웨어 엔지니어들은 어떻게 생각하고 있나요?
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▲ GN⁺ 20시간전 [-] Hacker News 의견들 컴퓨터 산업 역사 내내 우리는 소프트웨어 엔지니어링 자동화 를 공격적이고 열정적으로 해왔고, 그때마다 더 크고 좋은 것을 더 빨리 만들 수 있게 됐음 그렇게 생산성이 오르면 일의 가치도 커지고 기대치도 같이 올라갔으며, 지금까지 세계의 소프트웨어 수요는 끝이 없었음 AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체하지 못한 이유는 생산성이 올라갈 때마다 목표 지점도 함께 이동했기 때문임 이 흐름이 끝나는 경우는 두 가지인데, 첫째는 마침내 세계의 소프트웨어 수요를 다 채울 만큼 생산성이 높아지는 것임 아직 그런 증거는 보이지 않고, 이번이 컴퓨터 산업 전체 역사와 왜 다른지 명확히 설명해야 함 둘째는 AI가 자율적으로 행동할 때 인간보다 뛰어난 소프트웨어 엔지니어 가 되는 경우임 즉 AI+인간 개발자가 AI 단독보다 더 낫지 않은 상태인데, 지금까지 증거는 AI가 개발자의 증폭기이며 좋은 결과를 내려면 전문가가 방향을 잡고 AI가 최대 90%를 하는 정도로 보임 가까운 미래에 둘 중 하나가 일어날 강한 증거는 없어서 소프트웨어 엔지니어는 당분간 안전하다고 봄 다만 기술 폭이 좁고 특정 영역, 예컨대 프런트엔드 웹 개발에 집중한다면 더 걱정해야 함 AI가 소프트웨어 엔지니어 전체를 대체하지 못해도, 제너럴리스트가 지휘하는 형태로 특정 도메인을 완전히 흡수할 가능성은 꽤 높음 소프트웨어의 종착점이 그리 멀지 않았다고 봄 이미 전체적으로는 사람들이 정말 원하는 것보다 더 많은 소프트웨어를 만들고 있고, 그 상당수는 쓰레기에서 노골적 사기, 심지어 악성에 가까운 것까지 있음 최종적으로는 할 일 목록 관리나 파일 동기화처럼 일반인이 필요한 작은 소프트웨어를 각자의 AI가 맞춤형으로 작성하게 될 것 같고, 소프트웨어 엔지니어는 큰 기업 프로젝트에만 남게 될 듯함 지난 수십 년간 상용 소프트웨어의 압도적 추세는 극단적인 반사용자적 비맞춤화 였음 하나의 행복 경로만 남기고, 필요에 맞지 않으면 알아서 하라는 식이 됐음 일상적인 사람들을 위한 상용 소프트웨어는 거의 없고, 오픈소스조차 일반 사용자에게서 멀어지는 중임 곧 평범한 사람들이 자기 방식대로 문제를 해결하는 소프트웨어를 직접 만들 수 있게 될 것임 대부분의 경우 품질과 정확성은 크게 중요하지 않고, 맞춤형이며 무료이고 침습적인 감시·광고 플랫폼이 아니라는 점이 더 중요함 프런트엔드 웹 개발 예시는 좀 웃기게 느껴짐 프런트엔드 개발자로서 현재 최첨단 모델은 내가 신경 쓰지 않는 지루한 뒤쪽 배관 작업 은 잘하지만, 실제 고객이 원하는 맞춤형 디자인 작업은 아직 잘 못한다고 봄 누가 확실히 맞고 틀렸다는 뜻은 아니고, 더 일반적인 기술 폭이 새 시대에 성공하는 최선의 방법이라는 데는 동의함 다만 LLM이 스택의 어느 한 부분을 완전히 장악해서 그 분야 전문가가 사라질 정도는 아직 아님 “이런 일이 일어나는 증거가 보이지 않는다”는 말과 달리, 적어도 모바일 앱 스토어 에서는 이미 비슷한 현상이 보임 최근 분석에 따르면 출시 앱 수는 크게 늘었지만, 전체 리뷰 수와 다운로드 수는 정체되어 있음 즉 앱은 훨씬 많아졌지만 사용자는 그다지, 혹은 거의 늘지 않았다는 뜻임 "WRITING CODE VS. SHIPPING CODE: PRODUCTIVITY EFFECTS ACROSS GENERATIONS OF AI CODING TOOLS"의 p40 / figure 12를 보면 됨: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w35275/w352... 분석은 42~43쪽에 있음 파이가 고정됐다는 걸 증명할 수는 없지만, 반대로 파이가 무한하다는 것도 증명할 수 없음 소프트웨어의 경제 성장 이야기를 할 때 사람들이 놓치는 핵심은 돈이 어딘가에서 와야 한다는 점임 계속 성장하려면 지금 소프트웨어에 돈을 내지 않는 누군가가 새로 지불을 시작해야 하는데, 그들이 누구이고 얼마를 갖고 있으며 어떤 다른 비용과 경쟁하는지 봐야 함 “세계의 소프트웨어 수요는 끝이 없었다”는 말이 모두가 최신 최고 기술을 찾는다는 뜻은 아님 많은 기업은 여전히 맞춤 스프레드시트 나 Microsoft Access 같은 기술에 의존함 원하는 일을 정확히 해주고, 비용이 고정적이며, 추가 수정이나 유지보수가 거의 필요 없기 때문임 우리가 갇힌 거품 밖으로 나가 보면 많은 사람이 업그레이드에 관심이 있는 게 아니라, 이미 아는 낡은 것이 그냥 계속 작동하길 원한다는 걸 알게 됨 AI가 전문가 지휘 아래 90%의 작업을 할 수 있다면, 그건 개발자의 90% 를 일자리에서 밀어낸다는 뜻임 그리고 그 비율이 99%가 되지 못할 이유도 잘 모르겠음 AI는 분명 소프트웨어 엔지니어를 대체할 것임 빠진 부분은 글에서 말하듯 전달·운영 이고, 그건 소프트웨어 엔지니어보다 DevOps/SRE/Cloud 엔지니어의 영역임 클라우드 엔지니어로 일하는데, 비엔지니어 친구 여러 명이 이제 각자 사이드 프로젝트를 처음부터 여러 언어로 만들고 로컬, 웹앱, 네이티브 앱으로 실행할 수 있게 됐다고 연락해옴 그들에게 부족한 건 “보통 개발자”처럼 쉽게 배포하고 유지할 플랫폼임 지금은 이 발판을 만드는 일이 꽤 번거롭지만, AGENTS.md, skills, 엄격한 종합 테스트로 충분히 가능함 한 번 만들어두면 비기술 사용자는 claude/codex에 원하는 것을 말하는 방식으로 소프트웨어 엔지니어를 고용하지 않고도 계속 개발할 수 있음 claude/codex는 미리 정한 아키텍처를 바탕으로 판단하고 비기술 사용자를 안내할 수 있음 내 일화적 사례에서는 AI가 이미 여러 소프트웨어 엔지니어를 대체했음 이런 발판이 제품화되면 그린필드 프로젝트 는 에이전트 코더와 플랫폼 엔지니어링을 통해 제품 관점에서만 관리될 수 있다고 봄 이것이 지금이고, 5년 뒤를 상상해보면 됨 이런 추론은 잘 이해되지 않는데도 널리 퍼져 있음 비엔지니어가 만든 앱을 들고 온다고 해서 AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체했거나 대체할 것이라는 뜻은 아님 증상을 Dr. Google로 찾아보고 생활습관 변화, 약초 요법, 일반의약품을 시도해서 실제로 효과를 볼 수 있지만, 그렇다고 의사가 사라지는 건 전혀 아님 생성형 AI로 음악 이론도, 음악 감각도, 창의성도 없이 음악을 만들 수 있지만, 음악적 재능이 있는 사람들이 사라지는 것도 아님 AI 도움으로 집안 DIY를 할 수 있어도 엔지니어가 사라지는 것은 아님 도메인 전문가가 실제로 필요한 것을 프로토타입-개선 반복 으로 명확히 하도록 누가 도울 것인가 취미 소프트웨어 제작자들이 의존하는 운영체제, 언어, 버전 관리 시스템, 편집기와 터미널 에뮬레이터, 지식·문서 관리 시스템, PaaS 플랫폼 등은 누가 작성하고 유지할 것인가 그들이 만든 것을 견고하다고 보장할 만큼 제대로 테스트했는가 생길 수 있는 경계 조건을 이해하고 있는가 보안은 괜찮은가 프롬프트로 빠르게 뭔가를 만들어내는 것은 엔지니어링과 같지 않음 소프트웨어 엔지니어링의 가치가 주로 산출된 코드, 즉 비트 배열 자체에 있다고 보는 오류 때문에 이렇게 보지 못하는 것일 수 있음 프로젝트의 주된 가치는 이론과 추상화를 만들어가는 과정에 있음: https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/Naur.pdf 생성과 유지보수는 완전히 다른 짐승임 2주짜리 앱을 만들고 다시는 손대지 않는 엔지니어도 있겠지만, 그런 걸로 생계를 유지하는 사람은 잘 모르겠음 “당신의 사업을 위한 WordPress 사이트” 같은 일은 가능할지 모름 문제는 기능이 432개 있는데 433번째 기능을 추가하면서 나머지를 건드리지 않아야 할 때 생김 조금이라도 틀리면 안 되는 경우도 있고, 기능 하나가 엔지니어가 감당하는 속도보다 더 빠르게 복잡도를 늘려 시간이 지나며 프로젝트가 관리 불가능한 크기가 되는 경우도 있음 우리 회사에서는 비기술 팀이 기술 팀의 과부하 때문에 스스로 도구를 만들기 시작했음 큰 시스템과 연동되는 작은 애플리케이션 아이디어였고, 2~3일 만에 3~4커밋으로 개념 증명이 만들어졌음 인상적이긴 했지만 만든 사람이 지난 3개월 동안 그 프로젝트에 400커밋을 더 했고, 수정이 이어지면서 사실상 그 앱을 만들고 유지하는 일이 파트타임 또는 풀타임 일이 됐음 그 사람은 훈련받지 않은 소프트웨어 개발자 가 됐고, 보안이나 모범 사례는 이해하지 못함 Claude가 더 좋아지면 부담이 줄어 하루를 잡아먹지 않을 수도 있지만, 현재 우리 회사의 이런 초기 “바이브 앱”들은 모두 유지보수 업무가 되어 점점 더 많은 시간을 먹고 있음 사람들은 소프트웨어를 덜 원하는 게 아니라 더 원한다는 게 분명함 전통적 소프트웨어 엔지니어링은 사라질 수 있어도, 확장되는 플랫폼 관리, 보안, 복잡성, 문서화, 비즈니스 로직은 여전히 우리 회사 앞에 남아 있음 텍스트로 프로젝트를 만들 수 있다는 말은 맞지만, 가장 단순한 소프트웨어가 아닌 이상 “설정하고 잊기”는 없었다고 느낌 여전히 누군가는 전체를 관리해야 함 그 사람이 소프트웨어 엔지니어링 훈련을 받았든 아니든 말임 경험 있는 개발자는 여전히 훈련받지 않은 사람보다 더 잘할 가능성이 큼 물론 호기심 많은 빌더들은 빠르게 따라잡겠지만, 전통적 개발자에게는 큰 우위가 있음 우리는 늘 내부가 어떻게 작동하는지 알고 싶어 했기 때문임 그들이 몇 달 걸려 만든 현재 바이브 앱은 AI를 쓰면 내가 한 시간 안에 만들 수 있었음 소프트웨어 배포는 터미널에서 vercel 을 실행하는 수준까지 내려왔고, 에이전트도 요청만 받으면 아무 문제 없이 할 수 있음 데스크톱 소프트웨어 배포는 플랫폼에 따라 조금 더 어렵긴 함 그래도 사이드 프로젝트와 훌륭한 소프트웨어 사이의 간극은 여전히 매우 넓고, 그 간극이 언젠가 메워질 거라고 믿기 어려움 AI 이전에도 이미 풀린 문제가 먼저 대체되지 않을 이유가 뭔지 모르겠음 개인 프로젝트에 복잡한 인프라가 필요하다고 믿기도 어렵다 AI 보조 코딩은 훌륭하지만, 바이브 코딩은 폐기 가능한 프로토타입에나 좋다고 봄 무기한 유지해야 하는 금융 앱을 바이브 코딩으로 만들지는 않을 것임 레거시 시스템도 건드리지 않을 것임 AI가 일부 엔지니어를 대체한 것은 분명하지만, 비엔지니어 친구들이 사이드 프로젝트를 만든 사례는 관련성이 낮음 이제 가능해졌기 때문에 만든 것이지, 원래 누군가를 고용해서 만들 예정은 아니었을 가능성이 큼 지금까지 고용하지 않았던 것처럼 말임 개발 에이전시에서 일하고, 고객 대부분은 빠르게 시장에 나가야 하는 스타트업임 약 1년 반 동안 에이전트 기반 개발 을 써왔고, 그동안 우리의 역할은 크게 바뀌었음 프로젝트 유입량은 정확한 숫자를 몰라 말하기 어렵지만, 보이는 변화는 전달 가능 범위에 대한 기대치가 달라졌다는 점임 예전에는 5명이 하던 프로젝트를 이제 보통 1~2명이 함 현실적으로 그린필드 프로젝트는 상당 부분 자동화됐음 UX/UI 디자인 반복, 시스템 아키텍처 반복, 명확한 측정 지표가 없는 어려운 문제에 여러 접근을 시도하는 등의 많은 수작업이 이제 즉시 일어남 머릿속으로 이해할 수 있다면, 100분의 1 시간에 세상에 내놓을 수 있는 셈임 이 기간 동안 일하는 방식과 시스템을 생각하는 방식도 많이 바뀌었음 LLM과 공생하게 됐고, 이제 없이는 정말 어렵다 그렇다고 LLM이 쓰는 코드를 이해하지 못한다는 뜻은 아니고, 모든 변경을 따라가며 코드베이스도 LLM보다 훨씬 크게 이해하고 있음 다만 수동으로 코드를 작성하는 능력은 크게 퇴화했고, 그 점은 괜찮다고 생각함 현재는 비즈니스 목표와 그것을 가장 잘 뒷받침하는 기술 사이의 번역 계층 처럼 느껴짐 여전히 문제 해결이지만 훨씬 높은 수준의 문제 해결이고, 여전히 흥미롭고 재미있음 개발자에게 이 시대의 최선 전략은 비판적 사고를 유지하고 도구를 유리하게 쓰는 것 같음 이제 모두가 초능력을 얻었음 꼭 회사에서 일할 필요도 없고, 1인 개발자가 엄청난 것을 만들 수 있으니 다른 사람에게 의존할 필요도 예전만큼 없음 어쩌면 미래는 각자가 세상에 고유한 무언가를 제공하는 매크로 제품 경제 일지도 모름 “이제 모두가 초능력을 얻었다”는 식의 해석은 AI 열광론자들이 상황을 이상하게 오해하는 것 같음 에이전트 코딩으로 그린필드 프로젝트를 만들 만큼 충분히 좋아진다면, 개발자뿐 아니라 회사 전체와 산업 부문 전체에도 영향을 줌 개발 에이전시 사업 모델은 기술이 약한 회사들이 소프트웨어를 다루는 법을 모르기 때문에 존재하고, 어떤 경우에는 초기 인력 집약 작업을 외주화하려는 기회주의도 있음 그런데 이제 그 기술이 에이전시 고객 손끝에 이미 있으니, CEO와 관리자들이 바이브 코딩을 시작하고 “기술 감각이 조금 있는 개발자 한 명”만 필요하다고 깨닫는 건 시간문제임 이것은 많은 SaaS 사업에도 확장될 수 있음 여전히 많은 소기업이 수작업을 없애려고 맞춤 소프트웨어를 원하지만, 진지한 소프트웨어 개발자는 항상 너무 비쌌음 그래서 누군가의 조카가 만든 엉성한 코드나 겨우 작동하는 SaaS를 쓰곤 했음 이제는 여전히 꽤 엉성하겠지만 자기 맞춤 솔루션을 만들고 더 많은 것을 얻을 수 있음 빅테크가 하는 일은 경기침체에 맞춘 재조정에 가깝고, 더 걱정되는 건 중소 기술 부문 의 혼란임 회사에서 일하는 이유가 개발자가 혼자 결과물을 낼 수 없어서만은 아님 고객을 따낼 연결망 이 없기 때문임 대부분의 개발자는 자신이 잘하는 일에 집중할 수 있도록 회사가 적어도 마케팅을 맡아주길 필요로 함 코드 작성 능력의 퇴화는 이미 느끼고 있음 코드 생성과 코드 판별은 뇌에서 다른 능력임 프로그래밍에는 주로 작은 문법적 세부사항이 많기 때문에, 코드를 쓰는 데 어려움을 겪어도 리뷰는 잘할 수 있음 https://xcancel.com/karpathy/status/2015883857489522876 이론적으로 가능한 것과 현실적으로 가능한 것을 혼동하면 안 됨 실제 세상에서 성공한 회사들은 데이터, 특허·지식재산, 네트워크 효과 등으로 해자를 갖고 있음 개발 시간이 100분의 1이 됐다고 해서 곧바로 새 사업을 만들 수 있는 것은 아님 지금 기술 업계를 둘러보면 민첩한 AI 기반 빌더에게 와해될 수 있어 보이는 회사가 많지만, 잠금 효과 때문에 실제로는 그렇게 되지 않고 있음 “1950년 미국 인구조사의 270개 직업 중 자동화로 사라진 것은 엘리베이터 운전원 하나뿐”이라는 주장은 오해를 부름 같은 기간 농업 일자리 는 노동력의 15%에서 2%로 줄었음 글에서도 그 부분을 다루는 것 같음 농업처럼 기계화와 자동화로 노동 수요가 크게 줄어든 직업과는 다르다고 함 사람들이 소비하는 칼로리 양은 비교적 고정되어 있고 25% 증가만으로도 비만 유행이 생겼지만, 생산되는 소프트웨어의 양은 백만 배 커졌다는 차이임 농장 고용 자체는 1950년 대비 4분의 1로 줄었음 비율 수치는 전체 노동력이 커졌기 때문에 감소를 과장함 하지만 더 넓은 식품 산업 고용을 보면 상당히 늘었음 그래서 “코더” 고용은 줄어도 더 넓은 “소프트웨어/기술” 산업 고용은 늘어날 수 있음 벌목 산업을 찾아보면 됨 그 일자리의 95% 정도는 이미 자동화됐지만, 그들은 올빼미 탓을 하곤 함 통계를 선택적으로 쓰는 전형적인 방식임 공장, 컨베이어 벨트도 마찬가지임 자동화가 들어올 때마다 사람들은 계속 일자리를 잃고, 우리는 그들이 다른 일을 찾길 “희망”하거나 “제너럴리스트가 돼라”, “전문가가 돼라”, “서비스업으로 가라”, “코딩을 배워라”, “석탄을 캐라” 같은 극단적이고 앞뒤 안 맞는 희망론을 오감 @pmarca만 들어봐도 기술 리더십이 얼마나 길을 잃고 incoherent한지 보임 산업 자동화에 관한 Stripe Press 최신 책도 참고할 만함: https://press.stripe.com/origins-of-efficiency 가장 순진하게 AI를 믿는 사람들은 대체로 땜질하는 사람들 이었음 LLM 보조 코딩 덕분에 뭔가를 만지작거리는 속도는 놀라울 정도로 빨라졌으니 그럴 만함 땜질은 과정이고, 사람들은 만들고 조정하는 행위 자체에서 큰 즐거움을 얻음 결과는 2차나 3차 고려사항임 AI는 우리가 행동하고 따라서 만지작거릴 능력을 크게 넓혔지만, 스스로 의미 있는 영향, 즉 “엔지니어링”을 만들어내지는 못함 활동보다 영향이 중요함 땜질은 조직이 그 주변에 프로세스를 만들기 전의 엔지니어링처럼 보일 때가 많음 프로토타이핑, 디버깅, 테스트 등은 빨리 일어난다고 해서 가짜 일이 아님 컴파일러도 스스로 영향을 만들지는 않음 CI, IDE, 프레임워크, 클라우드 인프라도 마찬가지임 그것들은 사용하는 사람의 레버리지 를 높여줌 아내는 AI에게 대체됐음 프로그래머였고, 회사가 공개적으로 아내와 몇몇 사람을 대체할 목적으로 에이전트를 만들었으며, 작동하기 시작한 지 약 한 달 뒤에 해고했음 아직 남아 있는 동료들의 사기는 나쁠 것 같음 우리 팀은 18개월 전에 새 상사를 맞았는데, 노골적인 편애가 있었고 그가 좋아하는 사람은 팀플레이어가 아닌 유일한 사람이었음 그는 18개월 동안 원격 근무자를 과거 성과와 무관하게 모두 해고할 방법을 찾아냈음 그중 한 명은 상사보다 높은 레벨의 상도 여러 번 받았지만, 상사는 항상 그 유해한 사람만 인정했음 AI 대체는 아니었지만, 사람들이 가치 없다고 느끼는 분위기는 AI로 대체될 때와 비슷할 것 같음 내 감독자를 포함해 그 팀의 모두가 다른 직장에 지원 중임 감독자는 고기능 자폐가 있고, 상사에게 자주 조롱당함 그들의 정신 건강을 위해 꼭 성공하길 바람 HR에 문제를 몇 번 제기했고, 업무 규정에서 상사가 위반하는 조항도 찾았지만, 적어도 여기서는 그런 규정이 그냥 글자일 뿐이라는 걸 배웠음 오히려 내 등에 표적을 그리는 셈이라 떠나야 했음 다른 여러 명도 우려를 제기했고, 그중 대부분은 이후 다른 일을 찾은 사람들임 다행히 곧 갈 새 직장을 구했고 기대하고 있음 힘들겠다 괜찮길 바람 이후 어떻게 됐는지, 새 직장을 구했는지, 여전히 소프트웨어 쪽인지 궁금함 AI 해고에 관한 기업 커뮤니케이션이 가짜라고 해서 위험이 무효화되지는 않음 기업 쪽 이야기가 거짓일 수 있어도 기술의 영향은 실제가 될 수 있고, 이 맥락에서는 잡음일 뿐임 글의 버거 도표처럼 실행 단계는 줄어드는데 다른 모든 단계가 커져서 전체 버거 크기가 그대로라는 가정도 그다지 그럴듯하지 않음 다만 소프트웨어 엔지니어링의 일부 영역은 아직 위협받기 매우 먼 것 같음 특히 정확성이 핵심인 영역 이 그렇다 웹 개발은 대충 밀어붙일 여지가 훨씬 많지만, 로켓 항법 코드는 다름 LLM은 둘 다 할 수 있겠지만, 후자를 조만간 바이브 코딩하는 사람은 없을 것 같음 AI는 말 그대로 이미 일부를 대체했고 앞으로 더 그럴 것임 모든 소프트웨어 엔지니어를 대체하지는 않겠지만, 판도라의 상자가 열린 이상 저노력·저위험 작업 은 AI가 하게 됨 Lovable 같은 서비스에는 실제 운영 중인 프로젝트가 매우 많고, 대안은 사람이 만드는 것이었음 Lovable에서 비소프트웨어 전문가가 작성하거나 프롬프트한 것 중, 완전한 SaaS 도구로 유용할 만한 “훌륭한” 프로젝트를 보여줄 수 있나 대안이 사람이 만드는 것이 아니라, 아예 존재하지 않는 것이었을 수도 있음 일자리를 대체하는 것은 언제나 사업주 임 그래픽카드 묶음을 의인화하지 말아야 함 그 그래픽카드 묶음이 정말 더 효율적이 된다면, 인간을 고용하려는 사업주는 경쟁할 수 없게 됨 글의 이 부분은 확신이 안 듦 “진짜 병목은 (1) 무엇을 만들지 결정하고 명세하는 것, (2) 전달된 것을 검증하고 책임지는 것, (3) 코드베이스·비즈니스·환경에 대한 깊은 인간적 이해”라는 주장임 코딩이 비싸고 병목으로 여겨졌기 때문에, 그 입력이 맞고 출력물을 버리지 않도록 상류와 하류 모두에서 많은 노력이 들어갔던 것일 수 있음 코딩이 빠르고 싼 단계로 여겨진다면, 출력물을 버려도 되므로 상류에서 같은 수준의 감독이 필요하지 않을 수도 있음 잘못된 코드를 버리는 비용이 잘못된 것을 만드는 주된 비용은 아님 소프트웨어가 오작동했을 때의 영향과 하위 호환성 유지 가 훨씬 더 나쁨 답변달기
Hacker News 의견들 컴퓨터 산업 역사 내내 우리는 소프트웨어 엔지니어링 자동화 를 공격적이고 열정적으로 해왔고, 그때마다 더 크고 좋은 것을 더 빨리 만들 수 있게 됐음 그렇게 생산성이 오르면 일의 가치도 커지고 기대치도 같이 올라갔으며, 지금까지 세계의 소프트웨어 수요는 끝이 없었음 AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체하지 못한 이유는 생산성이 올라갈 때마다 목표 지점도 함께 이동했기 때문임 이 흐름이 끝나는 경우는 두 가지인데, 첫째는 마침내 세계의 소프트웨어 수요를 다 채울 만큼 생산성이 높아지는 것임 아직 그런 증거는 보이지 않고, 이번이 컴퓨터 산업 전체 역사와 왜 다른지 명확히 설명해야 함 둘째는 AI가 자율적으로 행동할 때 인간보다 뛰어난 소프트웨어 엔지니어 가 되는 경우임 즉 AI+인간 개발자가 AI 단독보다 더 낫지 않은 상태인데, 지금까지 증거는 AI가 개발자의 증폭기이며 좋은 결과를 내려면 전문가가 방향을 잡고 AI가 최대 90%를 하는 정도로 보임 가까운 미래에 둘 중 하나가 일어날 강한 증거는 없어서 소프트웨어 엔지니어는 당분간 안전하다고 봄 다만 기술 폭이 좁고 특정 영역, 예컨대 프런트엔드 웹 개발에 집중한다면 더 걱정해야 함 AI가 소프트웨어 엔지니어 전체를 대체하지 못해도, 제너럴리스트가 지휘하는 형태로 특정 도메인을 완전히 흡수할 가능성은 꽤 높음 소프트웨어의 종착점이 그리 멀지 않았다고 봄 이미 전체적으로는 사람들이 정말 원하는 것보다 더 많은 소프트웨어를 만들고 있고, 그 상당수는 쓰레기에서 노골적 사기, 심지어 악성에 가까운 것까지 있음 최종적으로는 할 일 목록 관리나 파일 동기화처럼 일반인이 필요한 작은 소프트웨어를 각자의 AI가 맞춤형으로 작성하게 될 것 같고, 소프트웨어 엔지니어는 큰 기업 프로젝트에만 남게 될 듯함 지난 수십 년간 상용 소프트웨어의 압도적 추세는 극단적인 반사용자적 비맞춤화 였음 하나의 행복 경로만 남기고, 필요에 맞지 않으면 알아서 하라는 식이 됐음 일상적인 사람들을 위한 상용 소프트웨어는 거의 없고, 오픈소스조차 일반 사용자에게서 멀어지는 중임 곧 평범한 사람들이 자기 방식대로 문제를 해결하는 소프트웨어를 직접 만들 수 있게 될 것임 대부분의 경우 품질과 정확성은 크게 중요하지 않고, 맞춤형이며 무료이고 침습적인 감시·광고 플랫폼이 아니라는 점이 더 중요함 프런트엔드 웹 개발 예시는 좀 웃기게 느껴짐 프런트엔드 개발자로서 현재 최첨단 모델은 내가 신경 쓰지 않는 지루한 뒤쪽 배관 작업 은 잘하지만, 실제 고객이 원하는 맞춤형 디자인 작업은 아직 잘 못한다고 봄 누가 확실히 맞고 틀렸다는 뜻은 아니고, 더 일반적인 기술 폭이 새 시대에 성공하는 최선의 방법이라는 데는 동의함 다만 LLM이 스택의 어느 한 부분을 완전히 장악해서 그 분야 전문가가 사라질 정도는 아직 아님 “이런 일이 일어나는 증거가 보이지 않는다”는 말과 달리, 적어도 모바일 앱 스토어 에서는 이미 비슷한 현상이 보임 최근 분석에 따르면 출시 앱 수는 크게 늘었지만, 전체 리뷰 수와 다운로드 수는 정체되어 있음 즉 앱은 훨씬 많아졌지만 사용자는 그다지, 혹은 거의 늘지 않았다는 뜻임 "WRITING CODE VS. SHIPPING CODE: PRODUCTIVITY EFFECTS ACROSS GENERATIONS OF AI CODING TOOLS"의 p40 / figure 12를 보면 됨: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w35275/w352... 분석은 42~43쪽에 있음 파이가 고정됐다는 걸 증명할 수는 없지만, 반대로 파이가 무한하다는 것도 증명할 수 없음 소프트웨어의 경제 성장 이야기를 할 때 사람들이 놓치는 핵심은 돈이 어딘가에서 와야 한다는 점임 계속 성장하려면 지금 소프트웨어에 돈을 내지 않는 누군가가 새로 지불을 시작해야 하는데, 그들이 누구이고 얼마를 갖고 있으며 어떤 다른 비용과 경쟁하는지 봐야 함 “세계의 소프트웨어 수요는 끝이 없었다”는 말이 모두가 최신 최고 기술을 찾는다는 뜻은 아님 많은 기업은 여전히 맞춤 스프레드시트 나 Microsoft Access 같은 기술에 의존함 원하는 일을 정확히 해주고, 비용이 고정적이며, 추가 수정이나 유지보수가 거의 필요 없기 때문임 우리가 갇힌 거품 밖으로 나가 보면 많은 사람이 업그레이드에 관심이 있는 게 아니라, 이미 아는 낡은 것이 그냥 계속 작동하길 원한다는 걸 알게 됨 AI가 전문가 지휘 아래 90%의 작업을 할 수 있다면, 그건 개발자의 90% 를 일자리에서 밀어낸다는 뜻임 그리고 그 비율이 99%가 되지 못할 이유도 잘 모르겠음 AI는 분명 소프트웨어 엔지니어를 대체할 것임 빠진 부분은 글에서 말하듯 전달·운영 이고, 그건 소프트웨어 엔지니어보다 DevOps/SRE/Cloud 엔지니어의 영역임 클라우드 엔지니어로 일하는데, 비엔지니어 친구 여러 명이 이제 각자 사이드 프로젝트를 처음부터 여러 언어로 만들고 로컬, 웹앱, 네이티브 앱으로 실행할 수 있게 됐다고 연락해옴 그들에게 부족한 건 “보통 개발자”처럼 쉽게 배포하고 유지할 플랫폼임 지금은 이 발판을 만드는 일이 꽤 번거롭지만, AGENTS.md, skills, 엄격한 종합 테스트로 충분히 가능함 한 번 만들어두면 비기술 사용자는 claude/codex에 원하는 것을 말하는 방식으로 소프트웨어 엔지니어를 고용하지 않고도 계속 개발할 수 있음 claude/codex는 미리 정한 아키텍처를 바탕으로 판단하고 비기술 사용자를 안내할 수 있음 내 일화적 사례에서는 AI가 이미 여러 소프트웨어 엔지니어를 대체했음 이런 발판이 제품화되면 그린필드 프로젝트 는 에이전트 코더와 플랫폼 엔지니어링을 통해 제품 관점에서만 관리될 수 있다고 봄 이것이 지금이고, 5년 뒤를 상상해보면 됨 이런 추론은 잘 이해되지 않는데도 널리 퍼져 있음 비엔지니어가 만든 앱을 들고 온다고 해서 AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체했거나 대체할 것이라는 뜻은 아님 증상을 Dr. Google로 찾아보고 생활습관 변화, 약초 요법, 일반의약품을 시도해서 실제로 효과를 볼 수 있지만, 그렇다고 의사가 사라지는 건 전혀 아님 생성형 AI로 음악 이론도, 음악 감각도, 창의성도 없이 음악을 만들 수 있지만, 음악적 재능이 있는 사람들이 사라지는 것도 아님 AI 도움으로 집안 DIY를 할 수 있어도 엔지니어가 사라지는 것은 아님 도메인 전문가가 실제로 필요한 것을 프로토타입-개선 반복 으로 명확히 하도록 누가 도울 것인가 취미 소프트웨어 제작자들이 의존하는 운영체제, 언어, 버전 관리 시스템, 편집기와 터미널 에뮬레이터, 지식·문서 관리 시스템, PaaS 플랫폼 등은 누가 작성하고 유지할 것인가 그들이 만든 것을 견고하다고 보장할 만큼 제대로 테스트했는가 생길 수 있는 경계 조건을 이해하고 있는가 보안은 괜찮은가 프롬프트로 빠르게 뭔가를 만들어내는 것은 엔지니어링과 같지 않음 소프트웨어 엔지니어링의 가치가 주로 산출된 코드, 즉 비트 배열 자체에 있다고 보는 오류 때문에 이렇게 보지 못하는 것일 수 있음 프로젝트의 주된 가치는 이론과 추상화를 만들어가는 과정에 있음: https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/Naur.pdf 생성과 유지보수는 완전히 다른 짐승임 2주짜리 앱을 만들고 다시는 손대지 않는 엔지니어도 있겠지만, 그런 걸로 생계를 유지하는 사람은 잘 모르겠음 “당신의 사업을 위한 WordPress 사이트” 같은 일은 가능할지 모름 문제는 기능이 432개 있는데 433번째 기능을 추가하면서 나머지를 건드리지 않아야 할 때 생김 조금이라도 틀리면 안 되는 경우도 있고, 기능 하나가 엔지니어가 감당하는 속도보다 더 빠르게 복잡도를 늘려 시간이 지나며 프로젝트가 관리 불가능한 크기가 되는 경우도 있음 우리 회사에서는 비기술 팀이 기술 팀의 과부하 때문에 스스로 도구를 만들기 시작했음 큰 시스템과 연동되는 작은 애플리케이션 아이디어였고, 2~3일 만에 3~4커밋으로 개념 증명이 만들어졌음 인상적이긴 했지만 만든 사람이 지난 3개월 동안 그 프로젝트에 400커밋을 더 했고, 수정이 이어지면서 사실상 그 앱을 만들고 유지하는 일이 파트타임 또는 풀타임 일이 됐음 그 사람은 훈련받지 않은 소프트웨어 개발자 가 됐고, 보안이나 모범 사례는 이해하지 못함 Claude가 더 좋아지면 부담이 줄어 하루를 잡아먹지 않을 수도 있지만, 현재 우리 회사의 이런 초기 “바이브 앱”들은 모두 유지보수 업무가 되어 점점 더 많은 시간을 먹고 있음 사람들은 소프트웨어를 덜 원하는 게 아니라 더 원한다는 게 분명함 전통적 소프트웨어 엔지니어링은 사라질 수 있어도, 확장되는 플랫폼 관리, 보안, 복잡성, 문서화, 비즈니스 로직은 여전히 우리 회사 앞에 남아 있음 텍스트로 프로젝트를 만들 수 있다는 말은 맞지만, 가장 단순한 소프트웨어가 아닌 이상 “설정하고 잊기”는 없었다고 느낌 여전히 누군가는 전체를 관리해야 함 그 사람이 소프트웨어 엔지니어링 훈련을 받았든 아니든 말임 경험 있는 개발자는 여전히 훈련받지 않은 사람보다 더 잘할 가능성이 큼 물론 호기심 많은 빌더들은 빠르게 따라잡겠지만, 전통적 개발자에게는 큰 우위가 있음 우리는 늘 내부가 어떻게 작동하는지 알고 싶어 했기 때문임 그들이 몇 달 걸려 만든 현재 바이브 앱은 AI를 쓰면 내가 한 시간 안에 만들 수 있었음 소프트웨어 배포는 터미널에서 vercel 을 실행하는 수준까지 내려왔고, 에이전트도 요청만 받으면 아무 문제 없이 할 수 있음 데스크톱 소프트웨어 배포는 플랫폼에 따라 조금 더 어렵긴 함 그래도 사이드 프로젝트와 훌륭한 소프트웨어 사이의 간극은 여전히 매우 넓고, 그 간극이 언젠가 메워질 거라고 믿기 어려움 AI 이전에도 이미 풀린 문제가 먼저 대체되지 않을 이유가 뭔지 모르겠음 개인 프로젝트에 복잡한 인프라가 필요하다고 믿기도 어렵다 AI 보조 코딩은 훌륭하지만, 바이브 코딩은 폐기 가능한 프로토타입에나 좋다고 봄 무기한 유지해야 하는 금융 앱을 바이브 코딩으로 만들지는 않을 것임 레거시 시스템도 건드리지 않을 것임 AI가 일부 엔지니어를 대체한 것은 분명하지만, 비엔지니어 친구들이 사이드 프로젝트를 만든 사례는 관련성이 낮음 이제 가능해졌기 때문에 만든 것이지, 원래 누군가를 고용해서 만들 예정은 아니었을 가능성이 큼 지금까지 고용하지 않았던 것처럼 말임 개발 에이전시에서 일하고, 고객 대부분은 빠르게 시장에 나가야 하는 스타트업임 약 1년 반 동안 에이전트 기반 개발 을 써왔고, 그동안 우리의 역할은 크게 바뀌었음 프로젝트 유입량은 정확한 숫자를 몰라 말하기 어렵지만, 보이는 변화는 전달 가능 범위에 대한 기대치가 달라졌다는 점임 예전에는 5명이 하던 프로젝트를 이제 보통 1~2명이 함 현실적으로 그린필드 프로젝트는 상당 부분 자동화됐음 UX/UI 디자인 반복, 시스템 아키텍처 반복, 명확한 측정 지표가 없는 어려운 문제에 여러 접근을 시도하는 등의 많은 수작업이 이제 즉시 일어남 머릿속으로 이해할 수 있다면, 100분의 1 시간에 세상에 내놓을 수 있는 셈임 이 기간 동안 일하는 방식과 시스템을 생각하는 방식도 많이 바뀌었음 LLM과 공생하게 됐고, 이제 없이는 정말 어렵다 그렇다고 LLM이 쓰는 코드를 이해하지 못한다는 뜻은 아니고, 모든 변경을 따라가며 코드베이스도 LLM보다 훨씬 크게 이해하고 있음 다만 수동으로 코드를 작성하는 능력은 크게 퇴화했고, 그 점은 괜찮다고 생각함 현재는 비즈니스 목표와 그것을 가장 잘 뒷받침하는 기술 사이의 번역 계층 처럼 느껴짐 여전히 문제 해결이지만 훨씬 높은 수준의 문제 해결이고, 여전히 흥미롭고 재미있음 개발자에게 이 시대의 최선 전략은 비판적 사고를 유지하고 도구를 유리하게 쓰는 것 같음 이제 모두가 초능력을 얻었음 꼭 회사에서 일할 필요도 없고, 1인 개발자가 엄청난 것을 만들 수 있으니 다른 사람에게 의존할 필요도 예전만큼 없음 어쩌면 미래는 각자가 세상에 고유한 무언가를 제공하는 매크로 제품 경제 일지도 모름 “이제 모두가 초능력을 얻었다”는 식의 해석은 AI 열광론자들이 상황을 이상하게 오해하는 것 같음 에이전트 코딩으로 그린필드 프로젝트를 만들 만큼 충분히 좋아진다면, 개발자뿐 아니라 회사 전체와 산업 부문 전체에도 영향을 줌 개발 에이전시 사업 모델은 기술이 약한 회사들이 소프트웨어를 다루는 법을 모르기 때문에 존재하고, 어떤 경우에는 초기 인력 집약 작업을 외주화하려는 기회주의도 있음 그런데 이제 그 기술이 에이전시 고객 손끝에 이미 있으니, CEO와 관리자들이 바이브 코딩을 시작하고 “기술 감각이 조금 있는 개발자 한 명”만 필요하다고 깨닫는 건 시간문제임 이것은 많은 SaaS 사업에도 확장될 수 있음 여전히 많은 소기업이 수작업을 없애려고 맞춤 소프트웨어를 원하지만, 진지한 소프트웨어 개발자는 항상 너무 비쌌음 그래서 누군가의 조카가 만든 엉성한 코드나 겨우 작동하는 SaaS를 쓰곤 했음 이제는 여전히 꽤 엉성하겠지만 자기 맞춤 솔루션을 만들고 더 많은 것을 얻을 수 있음 빅테크가 하는 일은 경기침체에 맞춘 재조정에 가깝고, 더 걱정되는 건 중소 기술 부문 의 혼란임 회사에서 일하는 이유가 개발자가 혼자 결과물을 낼 수 없어서만은 아님 고객을 따낼 연결망 이 없기 때문임 대부분의 개발자는 자신이 잘하는 일에 집중할 수 있도록 회사가 적어도 마케팅을 맡아주길 필요로 함 코드 작성 능력의 퇴화는 이미 느끼고 있음 코드 생성과 코드 판별은 뇌에서 다른 능력임 프로그래밍에는 주로 작은 문법적 세부사항이 많기 때문에, 코드를 쓰는 데 어려움을 겪어도 리뷰는 잘할 수 있음 https://xcancel.com/karpathy/status/2015883857489522876 이론적으로 가능한 것과 현실적으로 가능한 것을 혼동하면 안 됨 실제 세상에서 성공한 회사들은 데이터, 특허·지식재산, 네트워크 효과 등으로 해자를 갖고 있음 개발 시간이 100분의 1이 됐다고 해서 곧바로 새 사업을 만들 수 있는 것은 아님 지금 기술 업계를 둘러보면 민첩한 AI 기반 빌더에게 와해될 수 있어 보이는 회사가 많지만, 잠금 효과 때문에 실제로는 그렇게 되지 않고 있음 “1950년 미국 인구조사의 270개 직업 중 자동화로 사라진 것은 엘리베이터 운전원 하나뿐”이라는 주장은 오해를 부름 같은 기간 농업 일자리 는 노동력의 15%에서 2%로 줄었음 글에서도 그 부분을 다루는 것 같음 농업처럼 기계화와 자동화로 노동 수요가 크게 줄어든 직업과는 다르다고 함 사람들이 소비하는 칼로리 양은 비교적 고정되어 있고 25% 증가만으로도 비만 유행이 생겼지만, 생산되는 소프트웨어의 양은 백만 배 커졌다는 차이임 농장 고용 자체는 1950년 대비 4분의 1로 줄었음 비율 수치는 전체 노동력이 커졌기 때문에 감소를 과장함 하지만 더 넓은 식품 산업 고용을 보면 상당히 늘었음 그래서 “코더” 고용은 줄어도 더 넓은 “소프트웨어/기술” 산업 고용은 늘어날 수 있음 벌목 산업을 찾아보면 됨 그 일자리의 95% 정도는 이미 자동화됐지만, 그들은 올빼미 탓을 하곤 함 통계를 선택적으로 쓰는 전형적인 방식임 공장, 컨베이어 벨트도 마찬가지임 자동화가 들어올 때마다 사람들은 계속 일자리를 잃고, 우리는 그들이 다른 일을 찾길 “희망”하거나 “제너럴리스트가 돼라”, “전문가가 돼라”, “서비스업으로 가라”, “코딩을 배워라”, “석탄을 캐라” 같은 극단적이고 앞뒤 안 맞는 희망론을 오감 @pmarca만 들어봐도 기술 리더십이 얼마나 길을 잃고 incoherent한지 보임 산업 자동화에 관한 Stripe Press 최신 책도 참고할 만함: https://press.stripe.com/origins-of-efficiency 가장 순진하게 AI를 믿는 사람들은 대체로 땜질하는 사람들 이었음 LLM 보조 코딩 덕분에 뭔가를 만지작거리는 속도는 놀라울 정도로 빨라졌으니 그럴 만함 땜질은 과정이고, 사람들은 만들고 조정하는 행위 자체에서 큰 즐거움을 얻음 결과는 2차나 3차 고려사항임 AI는 우리가 행동하고 따라서 만지작거릴 능력을 크게 넓혔지만, 스스로 의미 있는 영향, 즉 “엔지니어링”을 만들어내지는 못함 활동보다 영향이 중요함 땜질은 조직이 그 주변에 프로세스를 만들기 전의 엔지니어링처럼 보일 때가 많음 프로토타이핑, 디버깅, 테스트 등은 빨리 일어난다고 해서 가짜 일이 아님 컴파일러도 스스로 영향을 만들지는 않음 CI, IDE, 프레임워크, 클라우드 인프라도 마찬가지임 그것들은 사용하는 사람의 레버리지 를 높여줌 아내는 AI에게 대체됐음 프로그래머였고, 회사가 공개적으로 아내와 몇몇 사람을 대체할 목적으로 에이전트를 만들었으며, 작동하기 시작한 지 약 한 달 뒤에 해고했음 아직 남아 있는 동료들의 사기는 나쁠 것 같음 우리 팀은 18개월 전에 새 상사를 맞았는데, 노골적인 편애가 있었고 그가 좋아하는 사람은 팀플레이어가 아닌 유일한 사람이었음 그는 18개월 동안 원격 근무자를 과거 성과와 무관하게 모두 해고할 방법을 찾아냈음 그중 한 명은 상사보다 높은 레벨의 상도 여러 번 받았지만, 상사는 항상 그 유해한 사람만 인정했음 AI 대체는 아니었지만, 사람들이 가치 없다고 느끼는 분위기는 AI로 대체될 때와 비슷할 것 같음 내 감독자를 포함해 그 팀의 모두가 다른 직장에 지원 중임 감독자는 고기능 자폐가 있고, 상사에게 자주 조롱당함 그들의 정신 건강을 위해 꼭 성공하길 바람 HR에 문제를 몇 번 제기했고, 업무 규정에서 상사가 위반하는 조항도 찾았지만, 적어도 여기서는 그런 규정이 그냥 글자일 뿐이라는 걸 배웠음 오히려 내 등에 표적을 그리는 셈이라 떠나야 했음 다른 여러 명도 우려를 제기했고, 그중 대부분은 이후 다른 일을 찾은 사람들임 다행히 곧 갈 새 직장을 구했고 기대하고 있음 힘들겠다 괜찮길 바람 이후 어떻게 됐는지, 새 직장을 구했는지, 여전히 소프트웨어 쪽인지 궁금함 AI 해고에 관한 기업 커뮤니케이션이 가짜라고 해서 위험이 무효화되지는 않음 기업 쪽 이야기가 거짓일 수 있어도 기술의 영향은 실제가 될 수 있고, 이 맥락에서는 잡음일 뿐임 글의 버거 도표처럼 실행 단계는 줄어드는데 다른 모든 단계가 커져서 전체 버거 크기가 그대로라는 가정도 그다지 그럴듯하지 않음 다만 소프트웨어 엔지니어링의 일부 영역은 아직 위협받기 매우 먼 것 같음 특히 정확성이 핵심인 영역 이 그렇다 웹 개발은 대충 밀어붙일 여지가 훨씬 많지만, 로켓 항법 코드는 다름 LLM은 둘 다 할 수 있겠지만, 후자를 조만간 바이브 코딩하는 사람은 없을 것 같음 AI는 말 그대로 이미 일부를 대체했고 앞으로 더 그럴 것임 모든 소프트웨어 엔지니어를 대체하지는 않겠지만, 판도라의 상자가 열린 이상 저노력·저위험 작업 은 AI가 하게 됨 Lovable 같은 서비스에는 실제 운영 중인 프로젝트가 매우 많고, 대안은 사람이 만드는 것이었음 Lovable에서 비소프트웨어 전문가가 작성하거나 프롬프트한 것 중, 완전한 SaaS 도구로 유용할 만한 “훌륭한” 프로젝트를 보여줄 수 있나 대안이 사람이 만드는 것이 아니라, 아예 존재하지 않는 것이었을 수도 있음 일자리를 대체하는 것은 언제나 사업주 임 그래픽카드 묶음을 의인화하지 말아야 함 그 그래픽카드 묶음이 정말 더 효율적이 된다면, 인간을 고용하려는 사업주는 경쟁할 수 없게 됨 글의 이 부분은 확신이 안 듦 “진짜 병목은 (1) 무엇을 만들지 결정하고 명세하는 것, (2) 전달된 것을 검증하고 책임지는 것, (3) 코드베이스·비즈니스·환경에 대한 깊은 인간적 이해”라는 주장임 코딩이 비싸고 병목으로 여겨졌기 때문에, 그 입력이 맞고 출력물을 버리지 않도록 상류와 하류 모두에서 많은 노력이 들어갔던 것일 수 있음 코딩이 빠르고 싼 단계로 여겨진다면, 출력물을 버려도 되므로 상류에서 같은 수준의 감독이 필요하지 않을 수도 있음 잘못된 코드를 버리는 비용이 잘못된 것을 만드는 주된 비용은 아님 소프트웨어가 오작동했을 때의 영향과 하위 호환성 유지 가 훨씬 더 나쁨
컴퓨터 산업 역사 내내 우리는 소프트웨어 엔지니어링 자동화 를 공격적이고 열정적으로 해왔고, 그때마다 더 크고 좋은 것을 더 빨리 만들 수 있게 됐음 그렇게 생산성이 오르면 일의 가치도 커지고 기대치도 같이 올라갔으며, 지금까지 세계의 소프트웨어 수요는 끝이 없었음 AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체하지 못한 이유는 생산성이 올라갈 때마다 목표 지점도 함께 이동했기 때문임 이 흐름이 끝나는 경우는 두 가지인데, 첫째는 마침내 세계의 소프트웨어 수요를 다 채울 만큼 생산성이 높아지는 것임 아직 그런 증거는 보이지 않고, 이번이 컴퓨터 산업 전체 역사와 왜 다른지 명확히 설명해야 함 둘째는 AI가 자율적으로 행동할 때 인간보다 뛰어난 소프트웨어 엔지니어 가 되는 경우임 즉 AI+인간 개발자가 AI 단독보다 더 낫지 않은 상태인데, 지금까지 증거는 AI가 개발자의 증폭기이며 좋은 결과를 내려면 전문가가 방향을 잡고 AI가 최대 90%를 하는 정도로 보임 가까운 미래에 둘 중 하나가 일어날 강한 증거는 없어서 소프트웨어 엔지니어는 당분간 안전하다고 봄 다만 기술 폭이 좁고 특정 영역, 예컨대 프런트엔드 웹 개발에 집중한다면 더 걱정해야 함 AI가 소프트웨어 엔지니어 전체를 대체하지 못해도, 제너럴리스트가 지휘하는 형태로 특정 도메인을 완전히 흡수할 가능성은 꽤 높음
AI는 분명 소프트웨어 엔지니어를 대체할 것임 빠진 부분은 글에서 말하듯 전달·운영 이고, 그건 소프트웨어 엔지니어보다 DevOps/SRE/Cloud 엔지니어의 영역임 클라우드 엔지니어로 일하는데, 비엔지니어 친구 여러 명이 이제 각자 사이드 프로젝트를 처음부터 여러 언어로 만들고 로컬, 웹앱, 네이티브 앱으로 실행할 수 있게 됐다고 연락해옴 그들에게 부족한 건 “보통 개발자”처럼 쉽게 배포하고 유지할 플랫폼임 지금은 이 발판을 만드는 일이 꽤 번거롭지만, AGENTS.md, skills, 엄격한 종합 테스트로 충분히 가능함 한 번 만들어두면 비기술 사용자는 claude/codex에 원하는 것을 말하는 방식으로 소프트웨어 엔지니어를 고용하지 않고도 계속 개발할 수 있음 claude/codex는 미리 정한 아키텍처를 바탕으로 판단하고 비기술 사용자를 안내할 수 있음 내 일화적 사례에서는 AI가 이미 여러 소프트웨어 엔지니어를 대체했음 이런 발판이 제품화되면 그린필드 프로젝트 는 에이전트 코더와 플랫폼 엔지니어링을 통해 제품 관점에서만 관리될 수 있다고 봄 이것이 지금이고, 5년 뒤를 상상해보면 됨
개발 에이전시에서 일하고, 고객 대부분은 빠르게 시장에 나가야 하는 스타트업임 약 1년 반 동안 에이전트 기반 개발 을 써왔고, 그동안 우리의 역할은 크게 바뀌었음 프로젝트 유입량은 정확한 숫자를 몰라 말하기 어렵지만, 보이는 변화는 전달 가능 범위에 대한 기대치가 달라졌다는 점임 예전에는 5명이 하던 프로젝트를 이제 보통 1~2명이 함 현실적으로 그린필드 프로젝트는 상당 부분 자동화됐음 UX/UI 디자인 반복, 시스템 아키텍처 반복, 명확한 측정 지표가 없는 어려운 문제에 여러 접근을 시도하는 등의 많은 수작업이 이제 즉시 일어남 머릿속으로 이해할 수 있다면, 100분의 1 시간에 세상에 내놓을 수 있는 셈임 이 기간 동안 일하는 방식과 시스템을 생각하는 방식도 많이 바뀌었음 LLM과 공생하게 됐고, 이제 없이는 정말 어렵다 그렇다고 LLM이 쓰는 코드를 이해하지 못한다는 뜻은 아니고, 모든 변경을 따라가며 코드베이스도 LLM보다 훨씬 크게 이해하고 있음 다만 수동으로 코드를 작성하는 능력은 크게 퇴화했고, 그 점은 괜찮다고 생각함 현재는 비즈니스 목표와 그것을 가장 잘 뒷받침하는 기술 사이의 번역 계층 처럼 느껴짐 여전히 문제 해결이지만 훨씬 높은 수준의 문제 해결이고, 여전히 흥미롭고 재미있음 개발자에게 이 시대의 최선 전략은 비판적 사고를 유지하고 도구를 유리하게 쓰는 것 같음 이제 모두가 초능력을 얻었음 꼭 회사에서 일할 필요도 없고, 1인 개발자가 엄청난 것을 만들 수 있으니 다른 사람에게 의존할 필요도 예전만큼 없음 어쩌면 미래는 각자가 세상에 고유한 무언가를 제공하는 매크로 제품 경제 일지도 모름
“1950년 미국 인구조사의 270개 직업 중 자동화로 사라진 것은 엘리베이터 운전원 하나뿐”이라는 주장은 오해를 부름 같은 기간 농업 일자리 는 노동력의 15%에서 2%로 줄었음
가장 순진하게 AI를 믿는 사람들은 대체로 땜질하는 사람들 이었음 LLM 보조 코딩 덕분에 뭔가를 만지작거리는 속도는 놀라울 정도로 빨라졌으니 그럴 만함 땜질은 과정이고, 사람들은 만들고 조정하는 행위 자체에서 큰 즐거움을 얻음 결과는 2차나 3차 고려사항임 AI는 우리가 행동하고 따라서 만지작거릴 능력을 크게 넓혔지만, 스스로 의미 있는 영향, 즉 “엔지니어링”을 만들어내지는 못함 활동보다 영향이 중요함
아내는 AI에게 대체됐음 프로그래머였고, 회사가 공개적으로 아내와 몇몇 사람을 대체할 목적으로 에이전트를 만들었으며, 작동하기 시작한 지 약 한 달 뒤에 해고했음
AI 해고에 관한 기업 커뮤니케이션이 가짜라고 해서 위험이 무효화되지는 않음 기업 쪽 이야기가 거짓일 수 있어도 기술의 영향은 실제가 될 수 있고, 이 맥락에서는 잡음일 뿐임 글의 버거 도표처럼 실행 단계는 줄어드는데 다른 모든 단계가 커져서 전체 버거 크기가 그대로라는 가정도 그다지 그럴듯하지 않음 다만 소프트웨어 엔지니어링의 일부 영역은 아직 위협받기 매우 먼 것 같음 특히 정확성이 핵심인 영역 이 그렇다 웹 개발은 대충 밀어붙일 여지가 훨씬 많지만, 로켓 항법 코드는 다름 LLM은 둘 다 할 수 있겠지만, 후자를 조만간 바이브 코딩하는 사람은 없을 것 같음
AI는 말 그대로 이미 일부를 대체했고 앞으로 더 그럴 것임 모든 소프트웨어 엔지니어를 대체하지는 않겠지만, 판도라의 상자가 열린 이상 저노력·저위험 작업 은 AI가 하게 됨 Lovable 같은 서비스에는 실제 운영 중인 프로젝트가 매우 많고, 대안은 사람이 만드는 것이었음
일자리를 대체하는 것은 언제나 사업주 임 그래픽카드 묶음을 의인화하지 말아야 함
글의 이 부분은 확신이 안 듦 “진짜 병목은 (1) 무엇을 만들지 결정하고 명세하는 것, (2) 전달된 것을 검증하고 책임지는 것, (3) 코드베이스·비즈니스·환경에 대한 깊은 인간적 이해”라는 주장임 코딩이 비싸고 병목으로 여겨졌기 때문에, 그 입력이 맞고 출력물을 버리지 않도록 상류와 하류 모두에서 많은 노력이 들어갔던 것일 수 있음 코딩이 빠르고 싼 단계로 여겨진다면, 출력물을 버려도 되므로 상류에서 같은 수준의 감독이 필요하지 않을 수도 있음
발행일: 2026-06-13 06:22 (토)
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소프트웨어는 커밋 사이에서 만들어진다 (zed.dev)
함께 보면 좋은 글 β Sequoia, Zed를 후원 Zed 1.0 릴리즈 내가 LLM으로 소프트웨어를 만드는 방법 나만의 GitHub를 만든다면 Git의 매직 파일들
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커밋 사이의 작업물은 지저분한 수프 라서 들여다봐도 누구에게도 유용하지 않음. git rebase 로 기록을 다시 써서 각 커밋을 작고 원자적으로 만들고, 커밋으로 만든 이야기가 왜 지금 모습이 되었는지 설명해 줌 실제로 어떤 시간순으로 진행됐는지는 중요하지 않음. 풀 리퀘스트 리뷰가 너무 늦다는 데는 동의하지만, 문제는 풀 리퀘스트가 브랜치 전체 결과를 한 번에 리뷰하도록 설계돼 개별 커밋 리뷰 가 어렵다는 것임. 해법은 모든 잡음을 공유하는 게 아니라, 기능이나 수정이 끝나기 전에 초기 작업을 리뷰할 수 있도록 작고 원자적인 커밋을 장려하는 쪽이어야 함
이건 Git에 대한 신뢰가 덜한 잦은 자동 커밋 처럼 들림. Git은 잦은 자동 커밋을 충분히 잘 처리할 수 있음 잦은 자동 커밋을 더 “깨끗한” 상위 커밋으로 말아 올리면서도 시점별 자동 커밋의 “대화”를 보존하고 싶다면, 가끔 git merge --no-ff 를 쓰고 --first-parent 같은 도구로 “대화” 커밋보다 상위 커밋에 집중하면 됨 Git 백엔드는 이미 Git pack과 다른 도구에 델타 DB 최적화 가 많이 들어가 있고, 사실 조금 손봐야 할 곳은 Git 프런트엔드—주로 --first-parent —와 수많은 “지하철 노선도 우선/전용” Git UI임. 많은 사람이 그 노선도를 못생기고 헷갈리고 불쾌하게 느끼니, --first-parent 에 대응하는 드릴다운 UI 가 더 많아야 함
“소프트웨어는 커밋 사이에서 만들어진다”에는 동의하지만, “DeltaDB가 각 커밋 사이의 모든 작업을 캡처한다”에는 동의하지 않음 우선 침해적 으로 느껴짐. 일하는 동안 24시간 돌아가는 화면 녹화기도 원하지 않음. 내 실수가 드러나는 게 잘못은 아니겠지만, 일을 제대로 하고 있다면 내가 만든 가치는 커밋에 담기고, 그 방식이 훨씬 덜 침해적으로 느껴짐 둘째, 나는 여러 도구를 쓰고 있고, 그 모든 걸 이상한 DB에 통합하고 싶지 않음. 어떤 시점에는 “외부 프로세스가 뭔가 했다”로 끝난다면 모든 걸 캡처하는 의미가 뭔가? Zed가 많은 것을 통합할 수 있다는 점은 좋지만, Zed에 통합된 모든 걸 쓰겠다는 뜻은 아님. 마지막으로 확인했을 때 Zed에서 ACP로 Claude Code를 쓰면 예전 메시지를 되감아 수정할 수도 없었음 마지막으로 개인적으로는 우리가 이미 커밋의 본질을 놓쳤다고 봄. 대부분은 임의의 무한정한 변경 묶음을 만든 뒤 git commit 을 실행하고, 그 변경 묶음은 거대한 덩어리로 리뷰된 다음 커밋들이 합쳐짐. 세상이 끝나는 일은 아니지만, 손으로 잘 빚은 커밋은 정말 훌륭함. 이런 방식을 강제하는 프로젝트에서 git blame 을 실행해 보면 무슨 말인지 바로 알 것임 DeltaDB 같은 건 커밋을 대충 뭉치는 관행을 더 강화하고 굳힐 뿐임. 무슨 일이 벌어진 건지 궁금하면 이제 사용자가 LLM과 나눈 대화를 관음적으로 재생해 보면 되는 셈임 마지막 지점은 흥미롭지만 짜증나기도 함. 팀원에게 도움이 되는 좋은 공학 관행이라는 이유만으로는 변경 내용과 동기를 문서화하게 설득할 수 없었지만, 모두가 LLM에게는 기꺼이 설명함. LLM이 일을 해주려면 필요하기 때문인 면이 크지만, 예전에는 하지 않았을 일을 LLM을 만족시키려고 얼마나 많이 하는지 흥미로움. 갑자기 이상하게 문서화되지 않았던 것들이 CLAUDE.md에 문서화됨
커밋 사이에 쓰는 코드는 내 사고 과정임. 코드를 써보고, 지우고, 다시 쓰면서 생각함 커밋으로 실려 나가는 코드는 다른 사람이 이해하도록 작성한 것이고, 생각을 위해 쓰는 과정의 결과물임. 내 생각이 직렬화되고 버전 관리되고 공개적으로 접근 가능해지는 건 원하지 않음 https://www.nature.com/articles/s44222-025-00323-4
Anthropic이나 OpenAI가 Zed를 인수 하는 건 피할 수 없다는 느낌이 들어 속이 불편함. 아이디어가 너무 좋고 소프트웨어도 너무 좋음
지금 이 분야에서 경쟁하는 초기 스타트업이 정말 많음. 최근 몇 주 동안 면접을 보면서 최소 두 곳과 이야기해 봄 이런 도구들이 대규모로 성공할 만큼 자리를 잡으려면 경쟁이 아주 치열할 것임. 다만 이 모든 게 내가 매우 불편하게 느끼는 수준의 개발자 감시 를 가능하게 하는 것 같다는 생각을 지울 수 없음
커밋은 먼저 정리했기 때문에 유용함. 그 사이의 시행착오는 뭔가를 시도하고 막다른 길을 지우는 곳이며, 대부분은 버려져야 함 모든 변경과 에이전트 메시지를 저장하면 그 쓰레기 가 계속 남을 뿐임
Google은 citc로 아마 10년쯤 전부터 이걸 해왔음. Gemini가 실제로 언제 이걸 활용할지는 모르지만, Google은 최소 10년 동안 거의 모든 개발자의 기록을 Ctrl-S 단위 로 사실상 완전히 갖고 있음 지금 Gemini가 멍청해 보인다면, 그건 계산 자원 할당을 아끼고 있기 때문일 뿐임 0 - https://en.wikipedia.org/wiki/Piper_(source_control_system)
여기서 가치 제안 이 뭔지 모르겠음. 여러 회사가 대략 이런 기능을 제안하는 걸 봤지만, 이 기술이 존재해야 할 설득력 있는 이유를 제시한 곳은 하나도 없었음
소프트웨어 팀의 일은 어떤 도메인에서 효과적으로 작동하는 모델을 협력해 학습하는 것임. 그 모델과 배움을 코드, 테스트, 관련 문서로 표현함 그래서 한편으로는 풀 리퀘스트와 코드 리뷰가 이 과정을 치명적으로 훼손한다는 데 전적으로 동의하지만, 곧바로 또 다른 부차적 절차와 산출물을 만들어 우리를 산만하게 한다는 생각에 움찔함. 이런 건 전부 코드베이스 에서 드러나야 함 별개의 무언가가 아님. 커밋 메시지나 ADR 묶음도 아님. 코드베이스가 인간과 AI 모두에게 무엇과 왜를 완전히 스스로 설명하지 못한다면 실패한 것이고, 그 실패를 관리하려고 평생 더 많은 절차를 만들게 될 것임
발행일: 2026-06-13 04:48 (토)
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리플서 'XRP 에스크로' 언제 바닥날까…전 CTO가 답했다
리플 XRP 에스크로는 현재 운용 방식이 이어지면 약 9.8년 뒤 소진될 수 있다. 다만 데이비드 슈워츠는 사용량과 재예치 규모에 따라 시점이 달라진다고 밝혔다.
리플이 보유한 XRP 에스크로 물량을 두고 의견이 오가고 있다. [사진: Reve AI]
[디지털투데이 이윤서 기자] 리플이 보유한 XRP 에스크로 물량이 현재 운용 방식대로 유지될 경우, 2035년에서 2036년 사이 소진될 수 있다는 관측이 나왔다.
11일(현지시간) 블록체인 매체 더 크립토 베이직에 따르면 리플의 전 최고기술책임자(CTO)이자 명예 CTO인 데이비드 슈워츠는 최근 XRP 에스크로 고갈 시점과 관련된 커뮤니티 질문에 이같이 답했다.
온체인 데이터 플랫폼 XRP스캔에 따르면 리플은 현재 약 329억XRP를 에스크로 계정에 보관하고 있다. 해당 구조에서는 매달 10억XRP가 해제된다. 다만 리플은 이 물량을 전부 시장에 사용하지 않고, 통상 7억~8억XRP를 다시 에스크로에 예치한 뒤 2억~3억XRP만 활용하는 방식으로 운영해 왔다.
이 같은 패턴이 이어질 경우 XRP 에스크로 잔량은 이론적으로 약 9.8년 더 유지될 수 있다. 커뮤니티에서는 이 계산을 바탕으로 리플의 XRP 에스크로가 2035년 전후 소진될 수 있다는 전망을 제기했고, 슈워츠에게 이에 대한 확인을 요청했다.
슈워츠는 특정 시점을 단정하기는 어렵다고 선을 그었다. 그는 "리플이 XRP를 얼마나 사용하는지, 매달 풀린 물량 가운데 얼마를 이후 에스크로에 다시 넣는지에 대한 가정이 필요해 예측이 어렵다"고 말했다. 리플의 사업 수요와 시장 상황, XRP 활용 방식이 바뀌면 소진 속도도 달라질 수 있다는 설명이다.
비트코인과의 단순 비교에도 선을 그었다. 커뮤니티에서는 리플 에스크로 소진 시점을 비트코인의 마지막 채굴 보상 시점처럼 장기 분배가 종료되는 사건으로 볼 수 있다는 의견이 나왔지만, 슈워츠는 비트코인의 채굴 보상이 갑자기 끝나는 구조가 아니라 시간이 지날수록 점진적으로 줄어드는 모델이라고 짚었다. 완전히 0이 되는 시점은 먼 미래일 수 있지만, 경제적 중요성은 그보다 훨씬 앞서 약해질 수 있다는 의미다.
그는 두 네트워크가 안고 있는 과제도 다르다고 설명했다. 비트코인은 거래 수수료만으로 채굴 유인을 충분히 제공하기 어려운 경우 블록 보상이 네트워크 보안을 떠받치는 역할을 한다. 그러나 블록 보상이 지나치게 작아지면 일부 채굴자는 전력 비용을 감당하기 어렵다고 판단해 채굴을 중단하고, 거래 증가로 수수료가 높아질 때까지 기다릴 수 있다는 것이다.
이어 이러한 구조가 채굴 활동의 불균형으로 이어질 수 있다고 봤다. 그는 비트코인이 이러한 결과를 막기 위해 구조적 변화를 도입할 가능성도 있지만, 반대로 거래 수수료가 충분히 올라 채굴자를 계속 유인할 가능성도 있다고 언급했다.
XRP는 상황이 다르다. 리플은 매달 에스크로 해제를 통해 자사 활동에 활용할 수 있는 XRP를 확보한다. 슈워츠는 이 월별 해제가 리플의 여러 활동을 지원하는 토큰 접근 경로라고 설명했다. 또 에스크로 해제가 끝난 뒤에도 리플이 역할을 이어갈 수는 있지만, 더 이상 매달 에스크로 해제로 XRP를 받지 않게 되면 운영 방식은 달라질 수 있다고 밝혔다.
이에 따라 시장의 관심은 단순히 리플의 에스크로 잔고가 언제 0이 되느냐보다, 리플이 앞으로 매달 풀리는 XRP 가운데 얼마를 실제로 사용하고 얼마를 다시 묶느냐에 쏠릴 전망이다. 현재 구조가 유지되면 종료 시점은 대략 계산할 수 있지만, 리플의 운용 전략이 바뀌는 순간 그 일정도 함께 달라지게 될 것으로 보인다.
It's hard to predict because you have to make assumptions about how much XRP Ripple uses and how much gets put back into subsequent escrow months. Also, BTC's rewards trickle down over time so even though they won't go to zero for a very long time, they may become economically…
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키워드 #리플 #XRP #XRP 에스크로 #암호화폐 #비트코인 #이더리움
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왜 작별을 말할 수밖에 없는가: Google 경영진은 도덕적 나침반을 잃었다 (mayrhofer.eu.org)
Android 보안 리더의 사임은 Google 경영 방향 이 과거의 개방성·윤리 원칙과 달라졌다는 판단에서 비롯됨 2017년 당시 Android는 오픈소스 우선 운영체제로 여겨졌고, Google 내부 문화는 다양한 가치와 공개적 토론을 장려하는 환경이었음 Android Security 팀은 기기 가격이나 사용자 지위와 무관하게 보호 수준을 높이는 목표 아래 전체 기기 암호화 , 종단 간 암호화 백업, 디지털 자격증명 같은 작업을 추진함 Google 경영진은 AI 모델 에너지 사용으로 탄소중립 목표를 조용히 포기했고, 미국 국방 관련 계약을 내부 토론 없이 추진했다는 점이 사임의 직접 이유가 됨 사임자는 2026년 8월 31일까지 내부 채널로 연락 가능하지만, 해당 계약에 해당할 수 있는 AI 시스템 업무에서는 즉시 분리되며 이후에도 암호화 통신·디지털 신원·운영체제 보안 분야를 계속 다룸 사임 배경 Google 동료들에게 보낸 작별 메모는 Android Security 및 Privacy 팀의 직접 연락 창구 역할을 더 이상 맡을 수 없게 된 상황을 공개하기 위해 게시됨 사임 전 직책은 Android Security의 Principal Engineer/Architect였고, 이전에는 가족을 오스트리아로 다시 옮기기 전까지 Director 역할을 맡았음 현재 계약상 사직 통보가 접수된 달의 마지막 날부터 3개월의 통보 기간이 적용됨 2017년 Google 합류 당시의 판단 2017년 Director of Android Platform Security 제안은 거절하기 어려운 기회였음 당시 Android는 오픈소스 우선 으로 여겨졌고, 사용자 수가 20억 명을 막 넘어선 상태였음 Android 소스코드는 공개되어 있었지만, Google 외부 학계와 산업 연구자가 내부 Android 팀과 직접 접촉해 보안 완화책이나 모바일 디지털 ID 같은 새 아키텍처를 논의하기는 매우 어려웠음 내부에서 세계에서 가장 널리 쓰이는 Linux 기반의 대부분 오픈소스 운영체제에 관여할 수 있다는 점은 큰 기회였음 Google 문화는 투명하고 다양한 논의에 열려 있었으며, Googler는 자신의 정체성과 가치를 업무에 가져오는 일이 환영되고 기대되는 환경이었음 당시 Google의 원칙과 조직 문화 회사 차원에서는 완전한 탄소중립 을 목표로 삼고 있었음 직원들이 반대 의사를 낸 뒤 Pentagon 계약이 갱신되지 않았고 , 2018년 공개서한에도 서명했음 2018년 Sundar Pichai가 공개한 AI principles 는 사람에게 상해를 일으키거나 직접 촉진하는 무기, 국제적으로 받아들여진 규범을 위반하는 감시 기술, 국제법과 인권 원칙에 반하는 기술을 추구하지 않겠다고 명시했음 Larry와 Sergey는 매주 어려운 리더십 질문에 답했고, “Don’t Be Evil”은 어려운 결정을 내리는 팀의 기준점으로 작동했음 Android Security 팀의 모토는 “기기가 1000달러든 100달러든, 사용자가 유명인이든 난민이든, 우리 자신도 깨뜨릴 수 없을 만큼 안전하게 만든다”였음 Android Security 팀의 성과와 작업 방식 Android Security 팀은 수십억 사용자를 보호하는 팀으로, Google의 다른 앱과 서비스의 사업적 이해와 충돌할 때도 사용자 이익을 우선하려 했음 합류 초기부터 내부 전문가들은 신규 구성원에게 친절했고, 기술과 내부 절차에 관한 지식을 공유했음 Android 10에서 가장 저렴한 기기까지 전체 기기 암호화 를 기본값으로 만든 일은 세계를 앞으로 움직인 성과로 평가됨 종단 간 암호화 Android 백업 은 Apple 관련 논의가 집중되던 시기에 조용히 활성화되었고, 현재 법 집행과 사용자 프라이버시 논의에서도 강하게 남아 있는 사실상의 기준을 형성함 Insider Attack Resistance , ARM MTE, 프라이버시 우선 디지털 자격증명 등은 사용자 보안을 높이기 위해 함께 추진된 작업이었음 일부 성과는 잠재적으로 악의적인 Google 내부 하위 조직으로부터도 사용자를 보호하는 방향을 포함했음 달라진 Google 경영 방향 Google 경영진은 AI 모델 에너지 사용 때문에 탄소중립 목표를 조용히 포기했음 Google 경영진은 미국 “Ministry of War”와 계약 을 체결하고 있음 계약의 “any lawful purpose”는 현재 미국 정부의 행위가 국제법 위반으로 반복적으로 나타난 상황과 연결되어 있음 이런 변화는 회사 내부에서 토론되거나 소통되지 않았고, 최고위 경영진이 결정했음 과거 경영 체계에 속해 있었지만, 이런 변화는 내부 채널을 통해 듣지 못했음 사임이 불가피해진 이유 사임자는 자신의 도덕적·윤리적 원칙상 현재 진행 중인 미국 “Ministry of War”의 행동을 명시적·암묵적·직접적·전이적으로 지원할 수 없다고 판단함 최고위 경영진의 방향과 최근 입장 강화 때문에 사임 외 선택지가 없다고 판단함 결정은 매우 어려웠고, 여전히 지구의 다른 사람들을 위해 좋은 일을 하려는 동료들, 긍정적 변화를 만들 기회, 뛰어난 엔지니어, 기술 중심 의사결정, 비난 없는 사후분석, 실패를 다루는 성숙한 문화를 그리워하게 됨 동시에 사임은 불가피해졌기 때문에 쉬운 결정이기도 했음 사임자는 평화주의자이며, 공격 전쟁에 참여하는 군대를 위해 개인적으로 일하지 않겠다고 오래전에 결정했음 현 미국 정부는 유럽 학자인 자신에게 적대적이 되었고, “any lawful purpose”에는 EU 시민에 대한 대규모 감시가 반드시 포함된다고 판단함 이 계약은 Google AI 제품이 자신과 주변인을 상대로 직접 사용될 가능성을 뜻한다고 봄 남은 기간과 이후 작업 내부 채널로는 2026년 8월 31일까지 제한된 시간 범위에서 연락 가능함 남은 기간 동안 진행 중인 일부 프로젝트를 마무리하거나 다른 사람에게 넘길 예정임 DoW 계약에 해당할 수 있는 AI 시스템 업무에서는 즉시 분리됨 지금까지 그런 업무에 관여했다는 사실은 인지하지 못하고 있음 이후에는 외부의 여러 채널을 통해 연락 가능할 예정임 앞으로도 종단 간 암호화 된 회복력 있는 통신·저장 프로토콜, 프라이버시 보존 디지털 신원, 임베디드 시스템 보안, 운영체제 및 공급망 보안, 관련 주제를 계속 다룸 이 주제들의 교차점 중 하나는 여전히 Android, 특히 AOSP 보안과 프라이버시임 추가 입장 작별 메모는 예상보다 더 넓게 공개됨 Android는 개방성, 유연성, 보안의 균형을 갖춘 현재 최고의 모바일 기기용 최종 사용자 운영체제라고 여전히 믿고 있음 오래된 문제와 새 문제가 일부 남아 있지만, 현재 더 나은 대안은 알지 못함 Android Security 및 Privacy 팀은 사용자 보호를 지속적이고 일관되게 개선하는 데 전념하고 있음 Google을 떠나는 결정은 해당 팀 구성원들에 대한 평가가 아니며, 남은 팀들이 계속 올바른 결정을 내릴 것이라고 신뢰함
함께 보면 좋은 글 β 구글의 국제관계 책임자, '내가 퇴사한 이유 - 회사의 모토였던 "Don't be evil"이 바뀌었다.' 이제 리눅스폰이 그 어느 때보다 중요함 구글, 다음주부터 안드로이드 OS 완전 비공개로 개발 시작 Apple, Google Gemini 모델을 중심으로 구축한 새 AI 아키텍처 공개 Anthropic CEO, OpenAI의 군사 계약 관련 발언을 ‘명백한 거짓말’이라 비판
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▲ GN⁺ 22분전 [-] Hacker News 의견들 특별히 신경 쓰는 건 아니지만, Google이 이제 와서 도덕적 나침반 을 잃었다고 말할 수 있는 건 퇴사하는 게 아니라 은퇴할 만큼 부자가 된 사람만 할 수 있는 주장임 Google은 말 그대로 세계에서 가장 크고 체계적인 추적·프로파일링 회사 이고, LLM의 부상으로 그 규모는 더 커지는 중임 그런 점을 기회 때문에든 뭐든 눈감아 오다가 이제야 도덕적 나침반을 잃었다고 말하는 건 위선처럼 보임 맞음. Rene은 존중하지만, 이런 HN식 퇴사 선언문 기준으로 보면 Google은 지난 20년 동안 여러 시점에서 최소 50번은 도덕적 나침반을 잃었음 회사는 계속 변하지만 동시에 크게 변하지도 않았고, 늘 그럴듯한 말을 하며 남들에게 어떻게 행동해야 하는지 말하길 좋아했지만, 옳은 일을 위해 실제 매출을 포기하려 한 적은 거의 없었음 흔한 정당화는 Google이 안 하면 다른 누군가가 할 것이고, 그 누군가는 당연히 Googler들만큼 도덕적이지 않다는 식이었음 나이가 좀 있다면 Google이 사생활 침해적이고 방해되는 디스플레이 광고에 공개적으로 반대하던 시절을 기억할 것임. 그게 Google의 핵심 이미지였지만, DoubleClick 인수로 큰돈을 벌 수 있다는 걸 깨닫기 전 이야기였음 대체로 동의함. 이 글을 처음 보고 날짜부터 확인했는데, 2014년쯤 올라온 글이라고 생각했을 것 같았음 Google의 도덕적 나침반은 이 사람이 입사하기 훨씬 전부터 사라져 있었음. 그렇다고 특별히 사악하다는 뜻은 아니지만, 평범한 상장기업 의 대열에 합류한 것임 DOW 계약 이전의 Google 행적이 완벽과는 거리가 멀다는 건 알지만, 왜 그게 많은 사람에게 선을 넘은 일인지 이해하기가 그렇게 어려운가? 왜 광고 추적·타기팅 과 자율 치명 무기 개발 을 도덕적으로 같은 층위에 놓는 것처럼 구는지 모르겠음 이 사람이 완전한 이상주의자는 아닐 수 있지만, 자기 나름의 선이 있었고 그 선은 넘지 않겠다는 것임 비꼬는 말들이 꼭 정당한지는 모르겠음. Google 사람들이 순수한 선행가가 아니었다는 건 모두 알지만, 그건 받아들여도 전쟁에서의 특정 AI 사용은 받아들일 수 없다는 말이 비일관적으로 들리진 않음 다른 말로 하면, 내 주식은 드디어 전부 베스팅됐고, 2017년에 Google이 윤리적 희망의 보루가 아니라는 걸 아무도 알 수 없었으니 이제 도덕만을 이유로 퇴사 한다고 신호 보낼 만큼 독립적으로 부자가 됐다는 뜻임 재정적으로 독립했어도 자기 도덕적 나침반 을 따르지 않는 사람은 많음 진심임을 증명하려면 Google과 그 주식으로 번 돈을 한 푼도 남김없이 기부 해야 하는 거 아닐까? 도덕 과시 라는 건 확실히 맞음 다만 “Google이 도덕적 나침반을 잃었다”는 표현은 사실 한 번도 제대로 맞았던 적이 없음 이 시점에서는 기업들이 오직 경제적 흐름에만 반응한다는 게 꽤 분명하고, 그 흐름은 사람들이 진짜로 원하는 것에 의해 좌우됨. 일반적으로는 사람들이 도덕적 나침반을 잃었다고 봄. 말로 하는 것 말고, 정치에서의 투표와 지갑으로 하는 투표 기준으로 2026년 6월에 이런 글을 쓰는 건 정말 이상함. Google이 아직 어떻게든 회복 가능하다고 생각했다 해도, 1년 반 전 Google이 Trump에게 매년 100만 달러 뇌물 로 바로 무릎 꿇은 뒤에도 어떻게 계속 남아 있었는지 모르겠음 개인적으로는 사람들이 군과의 협업을 무조건 거부하는 이유를 잘 모르겠음. 평화주의자라는 건 이해하지만 그래도 납득은 안 됨 역사를 보면 약함 때문에 생긴 비극이 너무 많음. 예를 들어 독일과 소련은 둘 다 폴란드를 침공할 수 있었고, 카틴 학살 은 국가적 상처로 남아 있음. 칭기즈 칸 같은 침략자를 물리치고 싶지 않을 사람이 누가 있겠나? 양저우 학살이나 자딩 삼대학살은 들어봤나? 왜 문명이 야만에 굴복하게 둬야 하나? 오해는 말아야 함. 전쟁은 싫어함. 이라크 전쟁 같은 끝없는 전쟁에는 끝없이 분노하고, G.W. Bush와 그 내각은 정말 사악했다고 생각함. 물론 위험은 현실적임. 방어를 위해 만들어진 군대도 견제받지 않으면 쉽게 폭정이나 제국주의의 도구가 될 수 있음. 그래서 엄격한 문민 통제 와 권력에 대한 견제와 균형을 유지해야 함. 하지만 그렇다고 군대가 기본적으로 항상 악이라는 뜻은 아니지 않나? 미국인들과 미군의 방패 아래 있는 많은 유럽인들은 평생 외부 위협에 대한 공포를 한순간도 느껴본 적이 없기 때문임 그들은 자기 존재의 핵심 사실, 즉 압도적 군사력 없이는 불가능했을 만큼 세계의 풍요를 불균형하게 누리고 있다는 사실을 제대로 직면할 필요가 없음. 우크라이나에 사는 사람들은 이런 식으로 말하지 않을 것 같음 나이가 들수록 Jessup 대령에게 더 공감하게 됨: https://www.youtube.com/watch?v=9FnO3igOkOk 이 특정 경우에는 글쓴이의 나라가 아닌 다른 나라의 군대 임 그 나라는 동맹국들에 점점 더 적대적이 되고 있고, 국제 무대에서 정당화하기 어려운 이상한 일을 하고 있음 아마 군대가 공격적으로 사용 되는 걸 보기 때문에 거부하는 것 아닐까? 글쓴이도 당신에게 동의할 수 있음. 이렇게 썼음: strictly defensive action is somewhat different 이 문제를 많이 생각해 봤고, 오늘날의 평화는 대체로 모든 주요 강대국이 핵무기 를 보유하고 있으며 각국 지도부가 핵전쟁 회피를 최우선으로 이해하기 때문에 생긴다고 결론 내렸음 모든 외교정책 선택은 군사 충돌과 핵전쟁을 막는 방향으로 정렬되어 있음. 그래서 분쟁을 외교로 해결하려는 경향이 과도하게 강해짐 하지만 보통 사람들은 이를 이해하지 못하고, 핵무기가 뒷받침하는 오늘날의 평화를 진짜이고 영구적인 것으로 가정함. 지하에 숨겨진 핵무기는 고려하지 않고, 현실을 반영하지 않는 평화주의 같은 정책을 옹호함 현재 상황은 이 문장으로 요약됨: 힘든 시기는 강한 사람을 만들고, 강한 사람은 좋은 시기를 만들며, 좋은 시기는 약한 사람을 만들고, 약한 사람은 힘든 시기를 만든다 “Don’t Be Evil” wasn’t just a slogan (...) —it was a north star for teams making hard calls 이런 “ 단순한 X가 아니라 Y였다 ” 식의 LLM스러운 문장을 읽으면 탭을 즉시 닫아버리는 근육 반사 같은 게 생겼음 글쓴이가 사람일 수도 있다는 건 알고, 그렇다면 미안하지만 어쩔 수 없음 나도 같음. 이건 LLM 글쓰기의 스펙트럼 신호임 글 쓰는 사람인데, 지난주에 LLM이 나오기 몇 년 전에 쓴 내 책을 다시 읽다가 “X가 아니라 Y다” 구조를 내가 쓴 걸 보고 움찔했음 이제 도덕적 딜레마가 생김. 너무 고통스러운 LLM 로봇 말투 처럼 느껴져서 다음 판에서 그 문장을 고치고 싶음. 하지만 동시에 그건 내가 쓴 것이고 LLM이 아니라 내가 말한 것이었으니 남겨두고도 싶음. 사람이 마주해야 하는 도덕적 딜레마란! 글쓴이가 사람일 수는 있지만, 편지를 초안 잡는 데 LLM 을 썼을 수 있음 나도 가끔 생각을 LLM에 쏟아 넣고 정리하게 한 뒤, 반복해서 내가 말하고 싶은 내용을 다듬음 20여 년 전에 『Zen and the Art of Motorcycle Maintenance』를 읽었는데, 무엇을 말할지와 어떻게 말할지를 동시에 결정하려 하면 글쓰기가 어렵다는 요지가 계속 남아 있음. LLM에 생각을 쏟아 넣는 건 추진력을 얻는 한 방법임 다만 LLM이 과하게 쓰는 부정 병렬 패턴은 정말 미치게 하고, 항상 수동으로 지워야 함. 그런 식으로 생각하는 게 코딩에는 장점이 있는지 궁금하기도 함. 예를 들어 코딩에서 방어적 부정은 코드 품질을 높일 수 있지만, 글쓰기에서는 과하게 쓰면 좋은 글을 희석함 그 예문은 자연스럽게 흘러가서 내게는 튀지 않았음 하지만 무언가가 LLM의 도움으로 만들어졌는지 꽤 높은 확률로 판단할 수 있다는 느낌이 더 이상 없어진다면 어떻게 할 건가? 어차피 구분 못 하니 괜찮다고 볼 건지, 아니면 혹시 LLM 보조 작업물 을 소비할까 봐 아무것도 읽지 않을 건지 궁금함 나는 흔한 신호들로 가득하지만 않다면 괜찮음. 그런 건 그냥 나쁜 글이고 읽기 싫을 뿐임 이 이분법이 좋음 “Claude로 내가 만든 것 좀 봐, LLM이 세상을 바꿀 거야!” “별로네, 글쓴이가 블로그 글 쓰는 데 LLM 썼네” Google은 2018년 5월 행동강령에서 Don’t be evil 을 제거했음 글쓴이가 윤리적 입장을 세우는 데 8년이 걸렸다는 게 놀라움. 그 기간 동안 Google 주식은 600% 올랐고 Google에서 일했던 사람으로서, Google이 이 10년대에 와서야 도덕적 나침반을 잃었다고 주장하는 건 완전히 우스움 하물며 이 사람이 입사한 2017년에 Google이 도덕적 나침반 을 갖고 있었다고 암시하는 건 말도 안 됨 완전한 농담이니 자기 성찰 좀 해야 함 여기의 부정적인 분위기를 이해하지 못하겠음 그는 보안 분야의 최고 전문가이고, Android 플랫폼 보안 을 이끄는 일은 많은 사람에게 엄청난 긍정적 영향을 줄 기회였음. 실제로 그는 10년 동안 그렇게 했음 사람들은 여러 상충 요소를 저울질함. 처음에는 흥미롭고 연구 지향적인 아이디어를 Android에 적용하겠다는 높은 포부가 있었을 수 있고, 지금은 그중 많은 것을 이뤘을 수 있음. 그래서 이제는 다른 요소들을 고려하는 것일지도 모름 사람들이 오직 돈 때문에 움직인다거나, 개인 자산이 어느 기준을 넘어서서 결정을 내렸다고 추측하는 건 끔찍함. 특히 그 사람을 모른다면 더 그렇음 내가 아는 거의 모든 학자들은 개인적 호기심, 지적 야망, 문제를 찾고 해결하려는 필요, 긍정적으로 기여하려는 강한 욕구에 의해 움직임. 나도 학자이고, Rene을 알며 그에게도 이것이 맞다고 믿음 사람들이 문제 삼는 건 결론 임 그 사람이 자기 일로 돈을 벌었다면 그건 좋은 일임 이제 내가 소수파는 아닌 것 같음. 이 스레드의 전반적인 태도는 “부정적”일 수 있어도, 훨씬 더 현실적이고 직설적인 진실을 담고 있음 늘 그렇듯 덧붙이면, 이 사람은 Google이 지급한 돈을 모두 돌려줘야 함. 물론 이런 경건한 글들의 역사에서 그런 일은 단 한 번도 일어난 적이 없고, 그래서 밈 은 계속됨 모두가 자기 도덕적 나침반 에 맞춰 Google이 언제 도덕적 나침반을 잃었는지 임의의 날짜를 내놓는 것 같음 그런 흐름이라면, Brin과 Page가 PageRank는 광고와 결합되면 소비자에게 결코 이로울 수 없다는 논문을 내고, 그 뒤 PageRank 기반 광고 회사를 시작한 순간 Google은 악해졌다고 느낌 9년 동안 큰돈을 범 퇴사함 자신이 비난하는 모든 것에서 큰 이익을 얻었으면서 나가며 도덕적 우위에 섬 내가 보기엔 꽤 좋은 인생임 Google의 전체 사업은 최고경영진이 도덕적 나침반 을 버린 위에 세워져 있음 Sergey Brin과 Larry Page는 “광고로 자금을 대는 검색엔진은 본질적으로 광고주 쪽으로 편향되고 소비자의 필요에서 멀어질 것”이라고 썼음. 그러고도 결국 광고 사업에 뛰어들었음 답변달기
Hacker News 의견들 특별히 신경 쓰는 건 아니지만, Google이 이제 와서 도덕적 나침반 을 잃었다고 말할 수 있는 건 퇴사하는 게 아니라 은퇴할 만큼 부자가 된 사람만 할 수 있는 주장임 Google은 말 그대로 세계에서 가장 크고 체계적인 추적·프로파일링 회사 이고, LLM의 부상으로 그 규모는 더 커지는 중임 그런 점을 기회 때문에든 뭐든 눈감아 오다가 이제야 도덕적 나침반을 잃었다고 말하는 건 위선처럼 보임 맞음. Rene은 존중하지만, 이런 HN식 퇴사 선언문 기준으로 보면 Google은 지난 20년 동안 여러 시점에서 최소 50번은 도덕적 나침반을 잃었음 회사는 계속 변하지만 동시에 크게 변하지도 않았고, 늘 그럴듯한 말을 하며 남들에게 어떻게 행동해야 하는지 말하길 좋아했지만, 옳은 일을 위해 실제 매출을 포기하려 한 적은 거의 없었음 흔한 정당화는 Google이 안 하면 다른 누군가가 할 것이고, 그 누군가는 당연히 Googler들만큼 도덕적이지 않다는 식이었음 나이가 좀 있다면 Google이 사생활 침해적이고 방해되는 디스플레이 광고에 공개적으로 반대하던 시절을 기억할 것임. 그게 Google의 핵심 이미지였지만, DoubleClick 인수로 큰돈을 벌 수 있다는 걸 깨닫기 전 이야기였음 대체로 동의함. 이 글을 처음 보고 날짜부터 확인했는데, 2014년쯤 올라온 글이라고 생각했을 것 같았음 Google의 도덕적 나침반은 이 사람이 입사하기 훨씬 전부터 사라져 있었음. 그렇다고 특별히 사악하다는 뜻은 아니지만, 평범한 상장기업 의 대열에 합류한 것임 DOW 계약 이전의 Google 행적이 완벽과는 거리가 멀다는 건 알지만, 왜 그게 많은 사람에게 선을 넘은 일인지 이해하기가 그렇게 어려운가? 왜 광고 추적·타기팅 과 자율 치명 무기 개발 을 도덕적으로 같은 층위에 놓는 것처럼 구는지 모르겠음 이 사람이 완전한 이상주의자는 아닐 수 있지만, 자기 나름의 선이 있었고 그 선은 넘지 않겠다는 것임 비꼬는 말들이 꼭 정당한지는 모르겠음. Google 사람들이 순수한 선행가가 아니었다는 건 모두 알지만, 그건 받아들여도 전쟁에서의 특정 AI 사용은 받아들일 수 없다는 말이 비일관적으로 들리진 않음 다른 말로 하면, 내 주식은 드디어 전부 베스팅됐고, 2017년에 Google이 윤리적 희망의 보루가 아니라는 걸 아무도 알 수 없었으니 이제 도덕만을 이유로 퇴사 한다고 신호 보낼 만큼 독립적으로 부자가 됐다는 뜻임 재정적으로 독립했어도 자기 도덕적 나침반 을 따르지 않는 사람은 많음 진심임을 증명하려면 Google과 그 주식으로 번 돈을 한 푼도 남김없이 기부 해야 하는 거 아닐까? 도덕 과시 라는 건 확실히 맞음 다만 “Google이 도덕적 나침반을 잃었다”는 표현은 사실 한 번도 제대로 맞았던 적이 없음 이 시점에서는 기업들이 오직 경제적 흐름에만 반응한다는 게 꽤 분명하고, 그 흐름은 사람들이 진짜로 원하는 것에 의해 좌우됨. 일반적으로는 사람들이 도덕적 나침반을 잃었다고 봄. 말로 하는 것 말고, 정치에서의 투표와 지갑으로 하는 투표 기준으로 2026년 6월에 이런 글을 쓰는 건 정말 이상함. Google이 아직 어떻게든 회복 가능하다고 생각했다 해도, 1년 반 전 Google이 Trump에게 매년 100만 달러 뇌물 로 바로 무릎 꿇은 뒤에도 어떻게 계속 남아 있었는지 모르겠음 개인적으로는 사람들이 군과의 협업을 무조건 거부하는 이유를 잘 모르겠음. 평화주의자라는 건 이해하지만 그래도 납득은 안 됨 역사를 보면 약함 때문에 생긴 비극이 너무 많음. 예를 들어 독일과 소련은 둘 다 폴란드를 침공할 수 있었고, 카틴 학살 은 국가적 상처로 남아 있음. 칭기즈 칸 같은 침략자를 물리치고 싶지 않을 사람이 누가 있겠나? 양저우 학살이나 자딩 삼대학살은 들어봤나? 왜 문명이 야만에 굴복하게 둬야 하나? 오해는 말아야 함. 전쟁은 싫어함. 이라크 전쟁 같은 끝없는 전쟁에는 끝없이 분노하고, G.W. Bush와 그 내각은 정말 사악했다고 생각함. 물론 위험은 현실적임. 방어를 위해 만들어진 군대도 견제받지 않으면 쉽게 폭정이나 제국주의의 도구가 될 수 있음. 그래서 엄격한 문민 통제 와 권력에 대한 견제와 균형을 유지해야 함. 하지만 그렇다고 군대가 기본적으로 항상 악이라는 뜻은 아니지 않나? 미국인들과 미군의 방패 아래 있는 많은 유럽인들은 평생 외부 위협에 대한 공포를 한순간도 느껴본 적이 없기 때문임 그들은 자기 존재의 핵심 사실, 즉 압도적 군사력 없이는 불가능했을 만큼 세계의 풍요를 불균형하게 누리고 있다는 사실을 제대로 직면할 필요가 없음. 우크라이나에 사는 사람들은 이런 식으로 말하지 않을 것 같음 나이가 들수록 Jessup 대령에게 더 공감하게 됨: https://www.youtube.com/watch?v=9FnO3igOkOk 이 특정 경우에는 글쓴이의 나라가 아닌 다른 나라의 군대 임 그 나라는 동맹국들에 점점 더 적대적이 되고 있고, 국제 무대에서 정당화하기 어려운 이상한 일을 하고 있음 아마 군대가 공격적으로 사용 되는 걸 보기 때문에 거부하는 것 아닐까? 글쓴이도 당신에게 동의할 수 있음. 이렇게 썼음: strictly defensive action is somewhat different 이 문제를 많이 생각해 봤고, 오늘날의 평화는 대체로 모든 주요 강대국이 핵무기 를 보유하고 있으며 각국 지도부가 핵전쟁 회피를 최우선으로 이해하기 때문에 생긴다고 결론 내렸음 모든 외교정책 선택은 군사 충돌과 핵전쟁을 막는 방향으로 정렬되어 있음. 그래서 분쟁을 외교로 해결하려는 경향이 과도하게 강해짐 하지만 보통 사람들은 이를 이해하지 못하고, 핵무기가 뒷받침하는 오늘날의 평화를 진짜이고 영구적인 것으로 가정함. 지하에 숨겨진 핵무기는 고려하지 않고, 현실을 반영하지 않는 평화주의 같은 정책을 옹호함 현재 상황은 이 문장으로 요약됨: 힘든 시기는 강한 사람을 만들고, 강한 사람은 좋은 시기를 만들며, 좋은 시기는 약한 사람을 만들고, 약한 사람은 힘든 시기를 만든다 “Don’t Be Evil” wasn’t just a slogan (...) —it was a north star for teams making hard calls 이런 “ 단순한 X가 아니라 Y였다 ” 식의 LLM스러운 문장을 읽으면 탭을 즉시 닫아버리는 근육 반사 같은 게 생겼음 글쓴이가 사람일 수도 있다는 건 알고, 그렇다면 미안하지만 어쩔 수 없음 나도 같음. 이건 LLM 글쓰기의 스펙트럼 신호임 글 쓰는 사람인데, 지난주에 LLM이 나오기 몇 년 전에 쓴 내 책을 다시 읽다가 “X가 아니라 Y다” 구조를 내가 쓴 걸 보고 움찔했음 이제 도덕적 딜레마가 생김. 너무 고통스러운 LLM 로봇 말투 처럼 느껴져서 다음 판에서 그 문장을 고치고 싶음. 하지만 동시에 그건 내가 쓴 것이고 LLM이 아니라 내가 말한 것이었으니 남겨두고도 싶음. 사람이 마주해야 하는 도덕적 딜레마란! 글쓴이가 사람일 수는 있지만, 편지를 초안 잡는 데 LLM 을 썼을 수 있음 나도 가끔 생각을 LLM에 쏟아 넣고 정리하게 한 뒤, 반복해서 내가 말하고 싶은 내용을 다듬음 20여 년 전에 『Zen and the Art of Motorcycle Maintenance』를 읽었는데, 무엇을 말할지와 어떻게 말할지를 동시에 결정하려 하면 글쓰기가 어렵다는 요지가 계속 남아 있음. LLM에 생각을 쏟아 넣는 건 추진력을 얻는 한 방법임 다만 LLM이 과하게 쓰는 부정 병렬 패턴은 정말 미치게 하고, 항상 수동으로 지워야 함. 그런 식으로 생각하는 게 코딩에는 장점이 있는지 궁금하기도 함. 예를 들어 코딩에서 방어적 부정은 코드 품질을 높일 수 있지만, 글쓰기에서는 과하게 쓰면 좋은 글을 희석함 그 예문은 자연스럽게 흘러가서 내게는 튀지 않았음 하지만 무언가가 LLM의 도움으로 만들어졌는지 꽤 높은 확률로 판단할 수 있다는 느낌이 더 이상 없어진다면 어떻게 할 건가? 어차피 구분 못 하니 괜찮다고 볼 건지, 아니면 혹시 LLM 보조 작업물 을 소비할까 봐 아무것도 읽지 않을 건지 궁금함 나는 흔한 신호들로 가득하지만 않다면 괜찮음. 그런 건 그냥 나쁜 글이고 읽기 싫을 뿐임 이 이분법이 좋음 “Claude로 내가 만든 것 좀 봐, LLM이 세상을 바꿀 거야!” “별로네, 글쓴이가 블로그 글 쓰는 데 LLM 썼네” Google은 2018년 5월 행동강령에서 Don’t be evil 을 제거했음 글쓴이가 윤리적 입장을 세우는 데 8년이 걸렸다는 게 놀라움. 그 기간 동안 Google 주식은 600% 올랐고 Google에서 일했던 사람으로서, Google이 이 10년대에 와서야 도덕적 나침반을 잃었다고 주장하는 건 완전히 우스움 하물며 이 사람이 입사한 2017년에 Google이 도덕적 나침반 을 갖고 있었다고 암시하는 건 말도 안 됨 완전한 농담이니 자기 성찰 좀 해야 함 여기의 부정적인 분위기를 이해하지 못하겠음 그는 보안 분야의 최고 전문가이고, Android 플랫폼 보안 을 이끄는 일은 많은 사람에게 엄청난 긍정적 영향을 줄 기회였음. 실제로 그는 10년 동안 그렇게 했음 사람들은 여러 상충 요소를 저울질함. 처음에는 흥미롭고 연구 지향적인 아이디어를 Android에 적용하겠다는 높은 포부가 있었을 수 있고, 지금은 그중 많은 것을 이뤘을 수 있음. 그래서 이제는 다른 요소들을 고려하는 것일지도 모름 사람들이 오직 돈 때문에 움직인다거나, 개인 자산이 어느 기준을 넘어서서 결정을 내렸다고 추측하는 건 끔찍함. 특히 그 사람을 모른다면 더 그렇음 내가 아는 거의 모든 학자들은 개인적 호기심, 지적 야망, 문제를 찾고 해결하려는 필요, 긍정적으로 기여하려는 강한 욕구에 의해 움직임. 나도 학자이고, Rene을 알며 그에게도 이것이 맞다고 믿음 사람들이 문제 삼는 건 결론 임 그 사람이 자기 일로 돈을 벌었다면 그건 좋은 일임 이제 내가 소수파는 아닌 것 같음. 이 스레드의 전반적인 태도는 “부정적”일 수 있어도, 훨씬 더 현실적이고 직설적인 진실을 담고 있음 늘 그렇듯 덧붙이면, 이 사람은 Google이 지급한 돈을 모두 돌려줘야 함. 물론 이런 경건한 글들의 역사에서 그런 일은 단 한 번도 일어난 적이 없고, 그래서 밈 은 계속됨 모두가 자기 도덕적 나침반 에 맞춰 Google이 언제 도덕적 나침반을 잃었는지 임의의 날짜를 내놓는 것 같음 그런 흐름이라면, Brin과 Page가 PageRank는 광고와 결합되면 소비자에게 결코 이로울 수 없다는 논문을 내고, 그 뒤 PageRank 기반 광고 회사를 시작한 순간 Google은 악해졌다고 느낌 9년 동안 큰돈을 범 퇴사함 자신이 비난하는 모든 것에서 큰 이익을 얻었으면서 나가며 도덕적 우위에 섬 내가 보기엔 꽤 좋은 인생임 Google의 전체 사업은 최고경영진이 도덕적 나침반 을 버린 위에 세워져 있음 Sergey Brin과 Larry Page는 “광고로 자금을 대는 검색엔진은 본질적으로 광고주 쪽으로 편향되고 소비자의 필요에서 멀어질 것”이라고 썼음. 그러고도 결국 광고 사업에 뛰어들었음
특별히 신경 쓰는 건 아니지만, Google이 이제 와서 도덕적 나침반 을 잃었다고 말할 수 있는 건 퇴사하는 게 아니라 은퇴할 만큼 부자가 된 사람만 할 수 있는 주장임 Google은 말 그대로 세계에서 가장 크고 체계적인 추적·프로파일링 회사 이고, LLM의 부상으로 그 규모는 더 커지는 중임 그런 점을 기회 때문에든 뭐든 눈감아 오다가 이제야 도덕적 나침반을 잃었다고 말하는 건 위선처럼 보임
다른 말로 하면, 내 주식은 드디어 전부 베스팅됐고, 2017년에 Google이 윤리적 희망의 보루가 아니라는 걸 아무도 알 수 없었으니 이제 도덕만을 이유로 퇴사 한다고 신호 보낼 만큼 독립적으로 부자가 됐다는 뜻임
개인적으로는 사람들이 군과의 협업을 무조건 거부하는 이유를 잘 모르겠음. 평화주의자라는 건 이해하지만 그래도 납득은 안 됨 역사를 보면 약함 때문에 생긴 비극이 너무 많음. 예를 들어 독일과 소련은 둘 다 폴란드를 침공할 수 있었고, 카틴 학살 은 국가적 상처로 남아 있음. 칭기즈 칸 같은 침략자를 물리치고 싶지 않을 사람이 누가 있겠나? 양저우 학살이나 자딩 삼대학살은 들어봤나? 왜 문명이 야만에 굴복하게 둬야 하나? 오해는 말아야 함. 전쟁은 싫어함. 이라크 전쟁 같은 끝없는 전쟁에는 끝없이 분노하고, G.W. Bush와 그 내각은 정말 사악했다고 생각함. 물론 위험은 현실적임. 방어를 위해 만들어진 군대도 견제받지 않으면 쉽게 폭정이나 제국주의의 도구가 될 수 있음. 그래서 엄격한 문민 통제 와 권력에 대한 견제와 균형을 유지해야 함. 하지만 그렇다고 군대가 기본적으로 항상 악이라는 뜻은 아니지 않나?
strictly defensive action is somewhat different
“Don’t Be Evil” wasn’t just a slogan (...) —it was a north star for teams making hard calls 이런 “ 단순한 X가 아니라 Y였다 ” 식의 LLM스러운 문장을 읽으면 탭을 즉시 닫아버리는 근육 반사 같은 게 생겼음 글쓴이가 사람일 수도 있다는 건 알고, 그렇다면 미안하지만 어쩔 수 없음
Google에서 일했던 사람으로서, Google이 이 10년대에 와서야 도덕적 나침반을 잃었다고 주장하는 건 완전히 우스움 하물며 이 사람이 입사한 2017년에 Google이 도덕적 나침반 을 갖고 있었다고 암시하는 건 말도 안 됨 완전한 농담이니 자기 성찰 좀 해야 함
여기의 부정적인 분위기를 이해하지 못하겠음 그는 보안 분야의 최고 전문가이고, Android 플랫폼 보안 을 이끄는 일은 많은 사람에게 엄청난 긍정적 영향을 줄 기회였음. 실제로 그는 10년 동안 그렇게 했음 사람들은 여러 상충 요소를 저울질함. 처음에는 흥미롭고 연구 지향적인 아이디어를 Android에 적용하겠다는 높은 포부가 있었을 수 있고, 지금은 그중 많은 것을 이뤘을 수 있음. 그래서 이제는 다른 요소들을 고려하는 것일지도 모름 사람들이 오직 돈 때문에 움직인다거나, 개인 자산이 어느 기준을 넘어서서 결정을 내렸다고 추측하는 건 끔찍함. 특히 그 사람을 모른다면 더 그렇음 내가 아는 거의 모든 학자들은 개인적 호기심, 지적 야망, 문제를 찾고 해결하려는 필요, 긍정적으로 기여하려는 강한 욕구에 의해 움직임. 나도 학자이고, Rene을 알며 그에게도 이것이 맞다고 믿음
이제 내가 소수파는 아닌 것 같음. 이 스레드의 전반적인 태도는 “부정적”일 수 있어도, 훨씬 더 현실적이고 직설적인 진실을 담고 있음 늘 그렇듯 덧붙이면, 이 사람은 Google이 지급한 돈을 모두 돌려줘야 함. 물론 이런 경건한 글들의 역사에서 그런 일은 단 한 번도 일어난 적이 없고, 그래서 밈 은 계속됨
모두가 자기 도덕적 나침반 에 맞춰 Google이 언제 도덕적 나침반을 잃었는지 임의의 날짜를 내놓는 것 같음 그런 흐름이라면, Brin과 Page가 PageRank는 광고와 결합되면 소비자에게 결코 이로울 수 없다는 논문을 내고, 그 뒤 PageRank 기반 광고 회사를 시작한 순간 Google은 악해졌다고 느낌
9년 동안 큰돈을 범 퇴사함 자신이 비난하는 모든 것에서 큰 이익을 얻었으면서 나가며 도덕적 우위에 섬 내가 보기엔 꽤 좋은 인생임
Google의 전체 사업은 최고경영진이 도덕적 나침반 을 버린 위에 세워져 있음 Sergey Brin과 Larry Page는 “광고로 자금을 대는 검색엔진은 본질적으로 광고주 쪽으로 편향되고 소비자의 필요에서 멀어질 것”이라고 썼음. 그러고도 결국 광고 사업에 뛰어들었음
코스피 8100선 회복...외국인 24거래일 만에 순매수
[디지털투데이 오상엽 기자] 코스피가 12일 4% 넘게 오르며 8100선을 회복했다. 전날 미국 증시 호조와 반도체주 강세가 국내 증시에 반영된 가운데 외국인이 지난 5월7일 이후 24거래일 만에 순매수로 전환하고 기관도 매수에 가세하며 지수 상승을 이끌었다. 코스닥도 3%대 강세를 보이며 1000선을 지켰다.
코스피는 이날 전장보다 359.67포인트(4.63%) 오른 8123.62에 거래를 마쳤다. 지수는 499.90포인트(6.44%) 오른 8263.85로 출발한 뒤 장중 8434.40까지 올랐다.
이날 코스피는 장 초반 8300선을 웃돌며 강하게 출발했다. 코스피200 야간선물 강세와 미국 반도체주 반등 영향이 반영되며 전날에 이어 상승 흐름을 이어갔다. 장중 상승 폭은 일부 줄었지만 8000선 위에서 거래를 마쳤다.
수급은 외국인과 기관이 이끌었다. 유가증권시장에서 외국인은 2조1063억원, 기관은 2조4013억원 순매수했다. 특히 외국인은 지난 5월7일 이후 24거래일 만에 순매수로 돌아서며 지수 반등에 힘을 보탰다. 반면 개인은 4조3367억원 순매도했다.
시가총액 상위 종목은 대체로 상승했다. 삼성전자는 전장보다 2만3500원(7.86%) 오른 32만2500원에 거래를 마쳤다. SK하이닉스는 4만9000원(2.33%) 오른 215만원에 마감했다. 반도체 대형주가 동반 상승하며 지수 반등을 뒷받침했다.
이 외에도 SK스퀘어는 10.59%, 현대차는 1.68%, LG에너지솔루션은 4.03%, 삼성생명은 5.62%, 삼성물산은 5.37%, HD현대중공업은 0.62% 올랐다. 반면 삼성전기는 5.04% 하락했다.
코스닥도 상승했다. 코스닥은 전장보다 32.12포인트(3.22%) 오른 1029.05에 거래를 마쳤다. 전날 996.93으로 1000선에 근접했던 코스닥은 이날 다시 1000선을 넘어 상승 폭을 키웠다.
서울외환시장에서 미국 달러화 대비 원화 환율은 전장보다 3.00원 오른 1522.00원을 기록했다. 환율은 소폭 상승했지만 외국인 매수세가 유입되며 증시 부담은 제한됐다.
한지영 키움증권 연구원은 "최근 국내 증시 조정을 통해 역대급 폭등 및 쏠림 현상 부담이 해소되는 과정에서 순환매 환경이 개선되고 있다는 점도 생각해볼 시점"이라고 말했다.
그러면서 "코스닥은 여전히 코스피 대비 성과를 크게 하회할 정도로 소외 현상이 과도한 상태인 만큼 이전보다 관심을 높게 가져갈 필요가 있다"고 말했다.
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와이콤비네이터 "결국 모든 기업이 암호화폐 쓸 것…클래리티법 하루 빨리 통과돼야"
YC가 클래리티 법안의 상원 통과를 촉구하며 모든 기업이 결국 암호화폐 기술을 쓰게 될 것이라고 밝혔다. 법안은 디지털 자산 분류와 CFTC 등록 경로를 담았지만 상원 본회의 60표 확보가 남아 있다.
이번 발언은 암호화폐를 특정 업종의 실험이 아니라 전 산업의 인프라로 본 시각을 드러냈다. [사진: 챗GPT]
[디지털투데이 홍진주 기자] 미국의 대표적인 스타트업 액셀러레이터 와이콤비네이터(Y Combinator·YC)가 디지털 자산 시장구조 법안인 '클래리티(CLARITY) 법안'의 상원 통과를 공개적으로 촉구했다. 와이콤비네이터는 향후 모든 스타트업이 스테이블코인을 포함한 암호화폐 기술을 활용하게 될 것이라며 관련 규제 체계 마련의 필요성을 강조했다.
12일(이하 현지시간) 블록체인 매체 코인포스트에 따르면, 와이콤비네이터는 지난 11일 소셜미디어(SNS) 엑스(구 트위터)를 통해 "모든 YC 기업은 결국 스테이블코인을 포함한 암호화폐 기술을 사용하게 될 것"이라는 입장을 밝혔다.
와이콤비네이터는 암호화폐 기업이나 핀테크 기업에만 해당하는 이야기가 아니라고 설명했다. 블록체인 기술이 향후 인터넷처럼 범용 인프라가 될 수 있으며, 다양한 산업 분야에서 자연스럽게 활용될 것이라는 전망이다.
회사는 블록체인을 "모든 자산의 인터넷(Internet of Assets)"이라고 표현했다. 자산 이동을 실시간으로 처리하고 비용을 낮추며, 24시간 거래가 가능하도록 만드는 동시에 누구나 개방형 API를 활용해 서비스를 구축할 수 있다는 설명이다.
구체적 활용 사례도 제시했다. 해외 외주 인력에게 급여를 지급하는 서비스는 국가 간 송금을 즉시 처리할 수 있고, 온라인 마켓플레이스는 판매자 정산 시간을 수일에서 수초 단위로 단축할 수 있다. 또한 글로벌 기업들은 복잡한 은행 연동 없이도 150개국 이상에서 결제와 청구 서비스를 운영할 수 있다고 주장했다. 와이콤비네이터는 이러한 변화가 특정 산업에 국한되지 않고 전반적인 스타트업 생태계에 영향을 미칠 것으로 전망했다.
이번 발언의 배경에는 미국 의회에서 논의 중인 클래리티 법안이 있다. 해당 법안은 디지털 자산을 증권, 상품, 스테이블코인 등으로 구분해 감독 체계를 명확히 하는 내용을 담고 있다. 특히 상품으로 분류되는 디지털 자산에 대해서는 미국 상품선물거래위원회(CFTC)의 감독 경로를 제공하고, 거래소 파산 시 고객 자산 보호 장치도 포함하고 있다.
클래리티 법안은 지난 5월 14일 상원 은행위원회에서 15대 9의 초당적 찬성으로 통과됐다. 앞서 스테이블코인 관련 제도 정비를 담은 지니어스(GENIUS) 법안이 추진된 데 이어, 클래리티 법안이 통과되면 미국 디지털 자산 시장의 제도적 틀이 상당 부분 완성될 것으로 평가된다.
와이콤비네이터는 "지니어스 법안이 스테이블코인의 법적 지위를 정리했다면 클래리티 법안은 시장 구조를 정의하는 역할을 한다"며 조속한 상원 본회의 통과를 촉구했다.
다만 최종 입법까지는 정치적 변수가 남아 있다. 상원 본회의 통과를 위해서는 최소 60표 이상의 찬성이 필요하며, 일부 의원들이 제기한 이해충돌 조항을 둘러싼 논쟁도 계속되고 있다.
법안 처리 시점 역시 중요한 변수로 꼽힌다. 업계에서는 2026년 중간선거 이전, 특히 의회 휴회가 예정된 8월 이전에 본회의 표결이 이뤄지지 않을 경우 법안 추진 동력이 약화될 수 있다는 관측을 내놓고 있다.
상원 내 지지 목소리는 이어지고 있다. 대표적인 친암호화폐 성향 의원인 신시아 루미스 상원의원은 최근 "위원회를 통과했다. 다음은 본회의다. 여기까지 와서 포기하지 않겠다"고 밝히며 법안 통과 의지를 재확인했다.
업계에서는 이번 와이콤비네이터의 공개 지지가 의미 있는 신호라고 평가한다. 단순히 암호화폐 산업 내부의 요구가 아니라 미국 스타트업 생태계를 대표하는 기관이 블록체인과 스테이블코인을 차세대 디지털 인프라로 보고 있다는 점을 보여주기 때문이다.
이에 따라 클래리티 법안이 상원 본회의를 통과해 미국 디지털 자산 시장의 규제 틀을 확정할 수 있을지 관심이 집중되고 있다.
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키워드 #클래리티 #암호화폐 #스테이블코인 #클래리티법 #와이콤비네이터 #CFTC
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Firefox 루트 인증서 저장소에 다시 한 번 등록 시도중인 대한민국 정부 (GPKI) (bugzilla.mozilla.org)
GPKI 루트 인증서는 주로 정부에서 .go.kr TLD를 비롯한 여러 국공립 웹 사이트의 도메인에 인증서를 발급하는데 주로 사용돼었습니다. ( 과거형 임에 유의, 현재는 정부 사이트들이 각자 다른 업체로부터 인증서를 발급 받아서 HTTPS 서비스 제공 중) 타 브라우저와 달리 Firefox는 자체적인 루트 인증서 목록을 갖고 있고 TLS 연결 시 운영체제의 인증서 목록을 따르지 않습니다. 예를 들어 Windows의 경우 GPKI 인증서가 선탑재돼있지만 Firefox는 그걸 읽지 않습니다. (다만, 요즘에는 about:config 설정 페이지의 보안 탭에서 체크박스 하나로 쉽게 변경하여 따르도록 할 수 있음) GPKI 루트 인증서의 대표적인 등록 거부 사유로는 과거에 정부가 *.or.kr , *.ac.kr 등 초광범위 인증서 발급 전적이 밝혀진 바 있습니다. 그런데 단순히 그 무제한급 발급 사례 하나로 등록 시도가 막히는 것은 아니고 Mozilla 측에서 요구하는 외부 감사 결과, 인증서 폐기 목록 확인 방법(CRL), 인증서 유효성 확인 방법(OCSP) 등 까다로운 신뢰 인증 절차를 정부가 모두 제때 능히 따르지 않았기 때문에 등록이 지연되거나 거절되고 있습니다. 혹은, 제때 하였더라도 행안부 인증서와 교육부 인증서를 같은 업체로부터 감사를 받는 등 결과 그 자체가 문제가 있는 경우도 있습니다. BugZilla 내에서 이슈를 찾아보다보면 수년이 넘는 장기간에 걸쳐 등록 시도를 계속하고 있다보니 담당 공무원의 순환보직, 정권 교체로 인한 정부 조직 개편 등의 사유로 실무를 진행하는 담당자명과 소속 기관명이 연도에 따라 계속 바뀌는게 관전 포인트입니다.
타 브라우저와 달리 Firefox는 자체적인 루트 인증서 목록을 갖고 있고 TLS 연결 시 운영체제의 인증서 목록을 따르지 않습니다. 예를 들어 Windows의 경우 GPKI 인증서가 선탑재돼있지만 Firefox는 그걸 읽지 않습니다. (다만, 요즘에는 about:config 설정 페이지의 보안 탭에서 체크박스 하나로 쉽게 변경하여 따르도록 할 수 있음)
GPKI 루트 인증서의 대표적인 등록 거부 사유로는 과거에 정부가 *.or.kr , *.ac.kr 등 초광범위 인증서 발급 전적이 밝혀진 바 있습니다.
그런데 단순히 그 무제한급 발급 사례 하나로 등록 시도가 막히는 것은 아니고 Mozilla 측에서 요구하는 외부 감사 결과, 인증서 폐기 목록 확인 방법(CRL), 인증서 유효성 확인 방법(OCSP) 등 까다로운 신뢰 인증 절차를 정부가 모두 제때 능히 따르지 않았기 때문에 등록이 지연되거나 거절되고 있습니다.
혹은, 제때 하였더라도 행안부 인증서와 교육부 인증서를 같은 업체로부터 감사를 받는 등 결과 그 자체가 문제가 있는 경우도 있습니다.
BugZilla 내에서 이슈를 찾아보다보면 수년이 넘는 장기간에 걸쳐 등록 시도를 계속하고 있다보니 담당 공무원의 순환보직, 정권 교체로 인한 정부 조직 개편 등의 사유로 실무를 진행하는 담당자명과 소속 기관명이 연도에 따라 계속 바뀌는게 관전 포인트입니다.
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▲ yeobi222 9시간전 [-] 어차피 외부 대민 사이트에 자체 인증서 탑재할 계획은 없습니다. 감당 안되거든요. 다만 이게 본의아니게 크롬의존도를 엄청나게 높여버린다는거. 내부망에선 어차피 외부인증서도 검증 안되긴 매한가지고 답변달기
어차피 외부 대민 사이트에 자체 인증서 탑재할 계획은 없습니다. 감당 안되거든요. 다만 이게 본의아니게 크롬의존도를 엄청나게 높여버린다는거. 내부망에선 어차피 외부인증서도 검증 안되긴 매한가지고
개인적인 의견을 bugzilla에 달았지만 아직 갈 길이 먼 것 같네요.
과거에 있던 내용부터 차례대로 쭉 읽어봤는데 CA 인증서 감사한 곳이 2016-2017년에 감사한 곳이랑 동일하고.. 예전에 그런 문제가 있었으면 감사 업체를 진작에 교체했을법한데, 그대로 유지하는 것도 조금 당황스럽네요..
여러 노력이 있음에도 불구하고 영문 문서에는 자잘한 논리적 오류나 오타 등이 많이 보이기도 하고 인증서 자체도 표준 규정이 업데이트가 되어서 새로 만들어야할 필요가 보입니다. (CPS 문서를 자주 갱신하는 것 같아보이는데, 이정도로 업데이트할 정도면 인증서 정도는 다시 만드실 수 있을거라 봅니다.)
담당 공무원 분들도 고생이 많을 것 같지만 이미 과거에 한번 실수를 했으니 비판받는건 어쩔 수 없다고 생각합니다
▲ stypr 2일전 [-] 규정에 맞춰 매년 감사를 하고 있다곤 하는데, 웹트러스트 인증 사이트는 2023년에 머물러있네요. 2024, 2025년에 감사가 제대로 이루어졌는지 의문입니다. https://www.gpki.go.kr/pds/WebTrustAction.action CPS 문서 또한 마찬가지로 언제든지 빈번하게 바꿀 수 있다는 조항이라던지 법을 따르기 때문에 문서상에선 책임이 없다고 기재한다던지. 뭔가 애매한 부분들이 많아서 과거의 일들을 전부 무시하더라도 신뢰도가 떨어지긴 하네요. 답변달기
규정에 맞춰 매년 감사를 하고 있다곤 하는데, 웹트러스트 인증 사이트는 2023년에 머물러있네요. 2024, 2025년에 감사가 제대로 이루어졌는지 의문입니다. https://www.gpki.go.kr/pds/WebTrustAction.action CPS 문서 또한 마찬가지로 언제든지 빈번하게 바꿀 수 있다는 조항이라던지 법을 따르기 때문에 문서상에선 책임이 없다고 기재한다던지. 뭔가 애매한 부분들이 많아서 과거의 일들을 전부 무시하더라도 신뢰도가 떨어지긴 하네요.
CPS 문서 또한 마찬가지로 언제든지 빈번하게 바꿀 수 있다는 조항이라던지 법을 따르기 때문에 문서상에선 책임이 없다고 기재한다던지.
뭔가 애매한 부분들이 많아서 과거의 일들을 전부 무시하더라도 신뢰도가 떨어지긴 하네요.
▲ aigirlfriend 2일전 [-] 기초적인 밑작업도 못하는거 보니 생각보다 정부 감청 강화는 "무능해서" 제대로 못할 확률이 커보이네요 하긴 똘똘하면 공무원 하기 힘들죠 답변달기
기초적인 밑작업도 못하는거 보니 생각보다 정부 감청 강화는 "무능해서" 제대로 못할 확률이 커보이네요 하긴 똘똘하면 공무원 하기 힘들죠
▲ chickendreamtree 2일전 [-] 쟤네 왜 저리 멍청해? (x) 쟤네가 멍청이가 아닐 텐데 왜 저래? (o) 단편만 보고 멍청하네 바보네 이런 소리 하는건 아직까지 현실에서 힘숨찐을 만나 참교육을 당해본 경험이 없던지, 아니면 운이 좋아 힘숨찐을 만나본적 없던지 둘중 하나입니다 답변달기
쟤네 왜 저리 멍청해? (x) 쟤네가 멍청이가 아닐 텐데 왜 저래? (o) 단편만 보고 멍청하네 바보네 이런 소리 하는건 아직까지 현실에서 힘숨찐을 만나 참교육을 당해본 경험이 없던지, 아니면 운이 좋아 힘숨찐을 만나본적 없던지 둘중 하나입니다
쟤네 왜 저리 멍청해? (x) 쟤네가 멍청이가 아닐 텐데 왜 저래? (o)
단편만 보고 멍청하네 바보네 이런 소리 하는건
아직까지 현실에서 힘숨찐을 만나 참교육을 당해본 경험이 없던지, 아니면 운이 좋아 힘숨찐을 만나본적 없던지 둘중 하나입니다
▲ qwkjsan99 1일전 [-] 똘똘한 사람이 없는게 아니라 조직이 목줄을 죄니 그런거죠. 한두사람이 아니라 수만, 수십만이 같은 문제를 반복한다면 그건 개인의 문제가 아니라 시스템의 문제입니다. 답변달기
똘똘한 사람이 없는게 아니라 조직이 목줄을 죄니 그런거죠. 한두사람이 아니라 수만, 수십만이 같은 문제를 반복한다면 그건 개인의 문제가 아니라 시스템의 문제입니다.
▲ chcv0313 2일전 [-] 경솔히 그런 소리 하시는거 아닙니다 답변달기
▲ regentag 2일전 [-] 공무원을 안 해도 될 정도로 똘똘하신가보군요. 답변달기
공무원을 안 해도 될 정도로 똘똘하신가보군요.
게리 겐슬러, 예측시장 규제 공방서 주 정부 지지
게리 겐슬러가 예측시장 규제 소송에서 주 정부를 지지하며 CFTC의 전속 관할 주장에 반대했다. 도박과 중독 우려는 주 정부가 다뤄야 한다는 입장으로, 칼시를 둘러싼 소송전도 확대되고 있다.
게리 겐슬러 SEC 위원장 [사진: SEC 트위터]
[디지털투데이 AI리포터] 게리 겐슬러 전 미국 상품선물거래위원회(CFTC)·증권거래위원회(SEC) 위원장이 예측시장 규제 공방에서 주 정부 편에 섰다.
12일(현지시간) 블록체인 매체 디크립트에 따르면 겐슬러는 미국 제6순회항소법원에 법정 의견서를 내고, 2010년 도드-프랭크법이 CFTC에 전국 단위 스포츠 베팅 규제 권한까지 부여한 것은 아니라고 주장했다.
쟁점은 예측시장 플랫폼 칼시가 주 정부의 영업 중단 명령에 맞서 연방의 전속 관할을 주장하는 부분이다. 오하이오를 비롯해 부족 단체와 게임업계 단체, 주 규제기관들은 칼시의 주장에 반대하고 있다.
겐슬러는 오하이오를 지지하는 측에 이름을 올렸다. 인디언 게이밍 협회, 미국 게이밍 협회, 베터 마켓츠도 같은 입장으로 의견서를 냈다. 네바다와 함께한 공동 서명자에는 스포츠 베팅이 전면 금지된 유타주의 법무장관도 포함됐다.
겐슬러는 도드-프랭크법의 입법 취지를 강조했다. 그는 CNBC 인터뷰에서 당시 입법은 2008년 금융위기 이후 신용부도스와프와 금리스와프를 규제하기 위한 것이었고, CFTC 같은 작은 기관에 스포츠 베팅 규제 권한을 주자는 논의는 없었다고 말했다.
겐슬러는 CFTC의 새 267쪽 규정안에도 반대했다. 이 안은 스포츠 경기 결과에 대한 베팅은 허용하면서도 전쟁, 암살, 일부 부상 및 심판 관련 계약은 금지하는 내용이다. 그는 CFTC가 2011년 무렵 만장일치로 채택한 규칙을 되돌리려 한다고 비판했다.
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키워드 #게리 겐슬러 #암호화폐 #가상자산 #블록체인 #크립토
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美 월가 "테슬라, 레벨4 자율주행 사실상 달성"…보험료가 증거?
월가 애널리스트 알렉산더 포터가 테슬라 FSD를 두고 대부분 조건에서 사실상 레벨4 자율주행에 도달했다고 평가했다. 다만 악천후 대응과 로보택시 운영 데이터, 사고 책임 구조 등 검증 과제가 남았다는 반론도 만만치 않다.
월가 애널리스트가 테슬라 FSD를 두고 대부분의 조건에서 레벨4 자율주행에 도달했다고 평가했다. [사진: Reve AI]
[디지털투데이 유승아 인턴기자] 테슬라의 완전자율주행 소프트웨어 풀셀프드라이빙(FSD)이 대부분의 조건에서 사실상 레벨4 자율주행에 도달했다는 월가의 평가가 나왔다.
11일(이하 현지시간) 전기차 매체 클린테크니카에 따르면, 파이퍼 샌들러의 애널리스트 알렉산더 포터(Alexander Potter)는 테슬라 FSD가 "적어도 대부분의 조건에서 사실상 레벨4 자율성에 도달했다"라고 주장했다.
이번 평가는 테슬라가 여전히 FSD를 '감독형'으로 운영하는 가운데 나왔다. 알렉산더 포터는 기술 성능 자체보다 최근의 사업 행보를 근거로 들었다. 먼저 그는 테슬라가 FSD 사용 비중이 높은 고객에게 더 낮은 보험료를 적용하는 점을 짚었다. 그는 "보험금 청구를 유발할 것으로 보는 제품의 가격을 내리지는 않는다"라고 말했다.
로보택시 사업 준비도 근거로 제시됐다. 알렉산더 포터는 테슬라가 4월부터 '사이버캡' 양산에 들어간 것으로 보고, 이 투자 규모가 수억달러에서 10억달러(약 1조5210억원) 이상에 이를 수 있다고 추산했다. FSD를 대규모로 배치할 준비가 되지 않았다면 이런 자본 투자는 성립하기 어렵다는 것이다. 테슬라는 텍사스주 어빙에서 주차면 200개와 슈퍼차저 16기를 갖춘 시설의 인허가 확보 작업도 진행 중인 것으로 전해졌다.
서비스 확장 신호도 언급됐다. 테슬라는 2026년 1분기부터 그동안 공개를 꺼렸던 FSD 구독자 수를 밝히기 시작했다. 알렉산더 포터는 이를 FSD가 "초기 수용층을 넘어 확산할 준비가 됐다"라는 의미로 해석했다. 테슬라는 2026년 상반기 중 로보택시 서비스를 7개 도시로 추가 확대하겠다고도 밝혔다. 다만 그는 이 목표가 "비현실적일 수 있다"라고 인정하면서도 "추세는 분명하다"라고 말했다.
알렉산더 포터는 실제 사용 경험도 판단 근거로 삼았다. 그는 FSD를 탑재한 테슬라 차량을 직접 보유하고 있으며, 4월 몬태나주 미줄라에서 미네소타주 미니애폴리스까지 FSD만으로 주행한 사례를 소개했다. 날씨가 좋은 조건에서는 사람의 개입 없이 장거리 주행을 마친 경우가 여러 차례 기록됐다고 설명했다.
다만 반론도 적지 않다. 악천후에서 성능이 충분하지 않고, 비와 눈, 강한 햇빛 같은 환경에 대응할 센서 구성이 부족하다는 지적이 대표적이다. 복잡한 도심 주행에서는 아직 안정성이 떨어진다는 비판도 이어진다. 실수가 과거보다 줄어든 것은 맞지만, 이용자가 시스템에 익숙해질수록 개입이 필요한 상황에 오히려 늦게 대응할 수 있다는 우려도 나온다.
로보택시 운영 지표도 논쟁거리다. 텍사스주 오스틴에서 운행 중인 테슬라 로보택시의 충돌 데이터가 기대에 못 미친다는 지적이 나왔다. 테슬라는 2025년 말 오스틴에서 서비스를 시작했지만 운영 대수는 아직 많지 않은 것으로 전해졌다. 일론 머스크는 2025년 7월 "연말까지 미국 인구의 절반가량이 자율 승차호출 서비스를 이용하게 될 것"이라고 말했지만, 서비스 확대 속도는 이 발언에 미치지 못한다는 평가다.
책임 구조도 과제로 남아 있다. 현재 테슬라는 운전자가 FSD를 사용하던 중 사고가 나더라도 법적 책임을 직접 지지 않는다. 감독형 FSD의 통계를 비감독형 자율주행의 준비 상태를 보여주는 근거처럼 활용한다는 비판도 있다. 기술 성능이 개선된 것은 분명하지만, 실제 레벨4 상용화로 이어졌는지는 별도의 검증이 필요하다는 지적이 나온다.
이에 따라 테슬라의 다음 관전 포인트는 두 가지로 좁혀진다. 첫째는 약속한 도시 확장이 실제로 이뤄지는 지다. 둘째는 감독형 FSD의 성능 개선이 비감독형 로보택시 운영으로 이어질 수 있는지를 입증하는 일이다. 테슬라가 서비스 지역과 운영 규모를 늘리는 과정에서 안전 데이터와 책임 체계를 어떻게 제시할지가 핵심이 될 전망이다.
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XRP 반등 분수령은 1.12달러·1.25달러…추가 하락 가능성도 남아
XRP가 1.05달러까지 밀린 뒤 반등했지만, 시장은 아직 바닥 형성을 단정하지 못하고 있다. 1.12달러 지지와 1.25달러 돌파 여부가 반전과 추가 하락을 가를 핵심 구간으로 꼽힌다.
[디지털투데이 이윤서 기자] XRP가 연중 최저치까지 급락한 뒤 소폭 반등하면서 이번 하락이 바닥이었는지를 둘러싼 논쟁이 커지고 있다.
10일(이하 현지시간) 블록체인 매체 더 크립토 베이직에 따르면 XRP는 6일 1.05달러까지 떨어지며 올해 들어 가장 큰 낙폭을 기록한 뒤, 분석 시점에는 1.11달러 안팎에서 거래됐다.
이번 급락은 암호화폐 시장 전반의 매도 압력이 다시 강해진 가운데 나왔다. 이에 따라 시장 참가자들은 수개월간 이어진 XRP 조정이 마무리 단계에 들어섰는지, 아니면 한 차례 추가 하락이 남아 있는지를 놓고 차트 구간별 반응을 주시하고 있다.
시장 분석가 캐시는 XRP가 1.09달러 부근의 0.786 매크로 되돌림 구간에서 지지를 받은 뒤 반등했다고 봤다. 이후 가격은 1.17달러 안팎의 국지적 0.382 되돌림 수준까지 올라왔고, 현재는 1.12달러 부근의 0.5 되돌림 구간을 지키는지가 핵심이라고 짚었다. 그는 XRP가 표준적인 ABC 조정 패턴으로 전개된다면 1.12달러 위를 유지한 채 다음 저항선인 1.25달러로 서서히 향해야 한다고 봤다.
관건은 1.25달러 구간이다. 캐시는 이 가격대가 현재의 4파 반등이 이어질 수 있는 상단 범위이면서도, 동시에 마지막 5파 하락 가능성을 남겨두는 자리라고 설명했다. XRP가 이 구간을 넘지 못하면 매도세가 다시 유입돼 1.09달러 지지선 아래로 밀릴 수 있고, 이 경우 0.90달러 부근까지 추가 하락하며 더 큰 조정이 마무리될 수 있다는 전망이다.
강세 시나리오도 열려 있다. 캐시는 향후 며칠간 XRP가 1.12달러 위를 지키고 인근 저항선을 돌파하면 반등 동력이 살아날 수 있다고 봤다. 1.30달러 돌파를 강한 신호로 봤고, 1.65달러까지 오르면 0.90달러대로 다시 떨어질 가능성이 크게 낮아진다고 분석했다.
또 다른 분석가 타라는 XRP가 이미 1.17달러 안팎의 목표 저항선에 도달했다고 짚었다. 다만 비트코인이 아직 자체 목표 구간에 닿지 못한 만큼, 비트코인이 6만6300달러까지 오르면 XRP도 추가로 올라 1.20달러 저항선에 닿을 수 있다고 봤다.
다만 그는 XRP가 1.17달러를 확실히 넘어서는지 봐야 한다고 경고했다. 이 구간에서 새 고점을 만들지 못하면 예상된 5파 하락 목표가 여전히 유효하다는 것이다. 이어 5파의 0.618 확장 목표가 더 넓은 매크로 0.786 지지선인 0.88달러와 거의 겹친다며, 최종 바닥이 아직 형성되지 않았을 수 있다고 덧붙였다.
결국 단기 분수령은 1.12달러 지지선과 1.25달러 저항선이다. 향후 1~2일 동안 XRP가 이 구간에서 어떤 흐름을 보이느냐에 따라 이미 바닥을 확인했는지, 아니면 한 차례 더 하락할지가 가려질 전망이다.
Was that the Bottom on XRP?
After reaching the major .786 macro support at $1.09, XRP has pushed up to a local .382 retracement (A) and is now completing what looks like a Wave B correction. That B wave targets the .5 retracement around $1.12, and so far price is holding… pic.twitter.com/CD2zZIg208
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아이폰18 프로, 바꿀 이유 늘었다…3대 변화 주목
아이폰18 프로가 카메라 하드웨어 개선, 배터리 성능 향상, 디자인 변경을 통해 교체 수요를 자극할 것이라는 전망이 나왔다. 특히 가변 조리개 카메라와 역대 최장 수준 배터리 수명이 핵심 변화로 주목받고 있다.
아이폰18 프로 더미 유출본 [사진: 엑스 @SonnyDickson]
[디지털투데이 AI리포터] 아이폰18 프로가 올가을 카메라, 배터리, 디자인 변화로 교체 수요를 자극할 수 있다는 전망이 나왔다.
10일(현지시간) IT매체 나인투파이브맥은 신형 프로 모델의 핵심 변화로 카메라 하드웨어 개선, 역대 최고 수준의 배터리 수명, 외형 업데이트를 꼽았다.
가장 주목받는 변화는 카메라다. 아이폰 소식통 마크 거먼은 아이폰18 프로에 아이폰 역사상 가장 큰 폭의 카메라 하드웨어 업그레이드 가운데 일부가 적용될 것이라고 전망했다. 현재 거론되는 변화로는 메인 카메라의 가변 조리개, 더 넓은 조리개를 적용한 망원 카메라, 재설계된 카메라 컨트롤 버튼 등이 있다.
이 가운데 가변 조리개는 가장 큰 변화로 꼽힌다. 사용자는 촬영 환경에 맞춰 피사계 심도를 더욱 세밀하게 조절할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 망원 카메라의 조리개가 넓어질 경우 4배 및 8배 줌 촬영 시 저조도 성능 개선도 기대된다.
배터리 수명 역시 주요 변화로 거론된다. 아이폰18 프로의 배터리 성능 개선 요인으로는 더 큰 배터리 용량, 전력 효율이 향상된 A20 프로 칩, 더욱 효율적인 C2 모뎀이 꼽힌다. 올해 초 공개된 유출 정보에 따르면 아이폰18 프로 맥스에는 기존보다 소폭 더 큰 배터리가 탑재될 가능성이 있다.
여기에 A20 프로 칩의 2나노 공정과 퀄컴 5G 모뎀에서 애플 자체 설계 C2 모뎀으로의 전환이 더해질 경우, 아이폰18 프로와 아이폰18 프로 맥스는 역대 아이폰 가운데 가장 긴 배터리 사용 시간을 제공할 가능성이 있다는 전망이 나온다.
디자인은 큰 틀을 유지하면서 일부 변화가 적용될 것으로 예상된다. 애플은 아이폰17 프로의 코스믹 오렌지에 이어 새로운 대표 색상을 추가할 것으로 전망된다. 유출 정보로는 버건디와 커피, 짙은 보라색이 혼합된 색상과 딥 레드, 다크 체리 계열 색상이 거론되고 있다. 스페이스 그레이 또는 블랙 계열 색상이 추가될 가능성도 제기됐다.
후면 유리는 알루미늄 프레임과 색상을 더욱 가깝게 맞춰 기존 투톤 디자인 느낌을 줄일 것으로 예상된다. 또한 다이내믹 아일랜드는 현재보다 약 35% 작아질 것으로 전망된다. 이에 따라 화면 활용 공간이 늘어나면서 시각적 몰입감도 향상될 것으로 기대된다.
키워드 #아이폰18 프로 #아이폰 #애플 #카메라 #배터리 #A20 프로
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'클래리티법' 통과 막판 진통…갤럭시디지털 CEO가 美 워싱턴주 찾은 이유
마이크 노보그라츠는 미국 '클래리티 법안' 통과를 막는 쟁점이 2~3개만 남았다고 밝혔다. 핵심 변수는 웹3 개발자 지위, 수사기관과의 충돌, 여름 휴회 전 4주뿐인 의회 일정이다.
클래리티 법안(CLARITY Act)의 의회 통과가 쉽지 않을 전망이다 [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 이윤서 기자] 미국 암호화폐 시장의 핵심 입법으로 꼽히는 '클래리티 법안'(CLARITY Act) 통과 여부가 웹3 개발자 규제 범위와 수사기관 반발, 촉박한 의회 일정이라는 세 가지 쟁점에 걸려 있다는 진단이 나왔다.
10일(현지시간) 블록체인 매체 유투데이에 따르면 마이크 노보그라츠(Mike Novogratz) 갤럭시디지털 최고경영자(CEO)는 법안 처리가 마지막 2~3개 사안에 달려 있다며, 여름 휴회 전 남은 4주 안에 통과시키기 위해 직접 워싱턴으로 가 의회와 긴급 회동을 이어갔다.
노보그라츠는 여전히 법안 통과 가능성을 높게 보고 있지만, 시장 분위기는 반대 방향으로 움직이고 있다.
예측시장 폴리마켓에서 2026년 안에 해당 법안이 통과될 가능성은 62%에서 48%로 낮아졌다. 백악관이 사법당국과 비공개 회의를 진행했고, 일부 민주당 상원의원들이 수사기관 승인 전까지 지지를 보류하면서 투자자들의 의구심도 커졌다는 것이다.
마이크 노보그라츠 갤럭시 디지털 최고경영자(CEO) [사진: 노보그라츠 페이스북]
첫 번째 쟁점은 웹3 개발자의 법적 지위다. 노보그라츠는 변화의 부담이 동일하게 배분되지는 않을 것이라고 말했다. 60여명의 암호화폐 업계 리더들은 블록체인 규제 명확성 법안(BRCA)을 통해 소프트웨어 개발자 보호 조항을 반영해야 한다고 요구하고 있다. 이들은 오픈소스 프로그래머와 검증자를 거래소나 브로커와 같은 규제 틀로 묶어서는 안 된다고 주장한다.
두 번째는 수사기관과의 충돌이다. 수사기관은 개발자를 감독 대상에서 제외하면 자금세탁방지(AML) 대응이 더 어려워질 수 있다고 보고 있다. 이 문제에서 타협이 이뤄지지 않으면 상원 표결로 넘어가기 어렵다는 점이 가장 큰 병목으로 꼽힌다. 노보그라츠와 업계 로비스트들이 워싱턴에서 집중적으로 조율하는 지점도 여기에 맞춰져 있다.
세 번째는 시간이다. 노보그라츠는 남은 4주를 '시장의 마지막 기회'라고 규정했다. 여름 휴회가 시작되면 중간선거 국면이 본격화되고, 그 뒤에는 정파 대립이 더 심해져 양당 합의가 사실상 어려워질 수 있다는 판단이다. 법안 내용 자체뿐 아니라 의회 일정이 입법 성사 가능성을 좌우하는 변수로 떠오른 셈이다.
그는 워싱턴의 로비 작업을 '참호전'에 비유하며 소모적인 과정이라고 평가했다. 동시에 관련 로비스트들의 끈질긴 노력도 높이 샀다. 노보그라츠는 이번 법안 통과가 분열된 의회도 여전히 협력할 수 있다는 점을 미국 사회에 보여주는 계기가 돼야 한다고 밝혔다.
이런 상황에서 법안의 향방은 기술 산업과 수사기관 사이의 규제 경계선을 어디에 그을지에 달리게 됐다. 개발자를 거래 인프라 사업자와 같은 선상에 둘지, 아니면 별도 범주로 다룰지를 둘러싼 조정이 이뤄져야 상원 표결 단계로 넘어갈 수 있다. 여기에 여름 휴회 전 4주라는 시한까지 겹치면서, 미국 암호화폐 입법 논의는 단기간 내 정치적 타협을 끌어낼 수 있을지가 최대 관전 포인트가 됐다.
Headed to DC for a full day of meetings. I still am an optimist and think we will get this Clarity act over the hill. Senators on both sides have spent an inordinate amount of time on this bill. It’s a very complicated piece of legislation and we are down to two or three…
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[디지털투데이 추현우 기자] 암호화폐 시장이 '극단적 공포' 국면에 빠져든 한 주였다. 비트코인이 6만달러 지지선 붕괴 위기에 몰리는 사이, 미국 디지털자산 시장구조 법안인 클래리티법(CLARITY Act)은 상원 일정 난항 속에서 연내 통과 가능성이 다시 낮아졌다. XRP는 고점 대비 66% 급락에도 큰손들이 포지션을 유지하며 버텼고, 리플은 스테이블코인 RLUSD를 중심으로 기관 금융 생태계 확장에 박차를 가하고 있다.
이번 주 암호화폐 시장의 최대 이슈는 비트코인의 가파른 하락세였다. 미국 비트코인 현물 상장지수펀드(ETF)는 5월 15일부터 6월 3일까지 13거래일 연속 순유출을 기록했고, 같은 기간 누적 유출액은 약 43억7000만달러에 달했다. 지난주 한 주에만 약 14억1000만달러가 빠져나가며 출시 이후 최악의 주간 성적을 경신했다.
⦁ 비트코인 6만2000달러까지 밀려…중동 정세·ETF 흐름이 변수 ⦁ 극도의 공포 속 비트코인…단기 보유자 손절 확대 ⦁ 암호화폐 시장 심리 '극단적 공포'…비트코인 ETF 13일 연속 순유출
비트코인은 한때 6만달러 아래로 밀려나며 약 3개월 만의 최저치를 기록했다. 암호화폐 공포·탐욕 지수는 11~15 구간인 '극심한 공포' 영역으로 떨어졌다. 시장 참여자들은 중동 정세 불안, 미국 고용지표 강세로 인한 금리 인하 기대 후퇴, 인공지능(AI)·기술주로의 자금 이동이 복합적으로 작용한 결과라고 분석한다.
⦁ 비트코인 부진 진짜 원인 있었다…"美 증시 자금 집중 영향"
특히 세계 최대 비트코인 보유 기업인 스트래티지(Strategy·구 마이크로스트래티지)가 5월 말 비트코인 32개를 매도했다는 사실이 알려지면서 시장 심리를 더욱 얼어붙게 만들었다. 스트래티지는 이후 1550개를 재매수하며 진화에 나섰지만, '절대 매도 않겠다'는 원칙이 깨진 데 대한 불안감은 쉽게 가라앉지 않았다.
그레이스케일 리서치는 "비트코인이 견고한 바닥을 형성하려면 스트래티지 외에 새로운 대규모 매수 주체가 필요하다"고 진단하며, ETF 자금 유입 회복, 6만4000~6만5000달러 저항선 탈환 여부가 반등의 관건이라고 지목했다.
⦁ 그레이스케일, 비트코인 바닥 조건 제시…'스트래티지 외 새 매수 주체 필요' ⦁ 비트코인, 6만달러 지지선 무너지면, 어디까지 밀릴까
클래리티법 심의가 계속해서 지연되고 있다. [사진: Reve AI]
미국 디지털자산 시장구조 법안인 클래리티법의 연내 통과 가능성이 다시 낮아졌다. 갤럭시리서치 연구총괄 알렉스 손은 클래리티법의 2026년 내 통과 가능성 전망치를 기존 75%에서 60%로 하향 조정했다. 상원이 대외정보감시법(FISA) 관련 현안을 우선 처리해야 하는 상황에 놓이면서 법안 논의 일정이 밀릴 가능성이 커졌다는 이유다.
⦁ 클래리티법 통과 가능성 75%→60%…상원 일정·스테이블코인 쟁점 부담 ⦁ 백악관은 조기 처리 압박, JP모건은 난항 전망…'클래리티법' 온도차
클래리티법은 디지털자산 규제 권한을 미국 증권거래위원회(SEC)와 상품선물거래위원회(CFTC) 간에 명확히 구분하는 핵심 법안으로, 업계에서는 이 법안의 통과 여부를 미국 내 가상자산 산업 제도화의 분수령으로 보고 있다. 그러나 상원 내에서는 윤리조항과 불법금융(illicit finance) 관련 조항을 둘러싼 민주당과 공화당의 이견이 여전히 해소되지 않은 상태다.
백악관은 조기 처리를 압박하는 반면, JP모건은 8월 의회 휴회와 11월 중간선거를 감안하면 올해 안에 처리되지 못할 위험이 커졌다고 내다봤다. 업계 내 위기감도 고조되고 있다. 갤럭시디지털 CEO 마이크 노보그라츠는 "6월은 클래리티법의 달"이라며 "지금 아니면 영원히 기회가 없을 수 있다"고 강조했다.
XRP는 여전히 논쟁적인 자산이지만, 기관 투자자들의 관심이 커지는 점은 주목할 만하다. [사진: Reve AI]
XRP는 이번 주 1달러 선이 다시 흔들릴 것이라는 우려 속에서도 기관 투자자와 대형 보유자들의 매도 자제가 눈에 띄었다. 고점 대비 66% 급락했음에도 대규모 보유자들이 포지션을 유지한 것은 반등 국면에서 주목받을 변수로 거론된다.
실제로 전 리플 최고기술책임자(CTO)는 "기업들이 XRP 레저에서 주식·레포·대출 등을 토큰화하게 될 것"이라고 전망했다. 리플이 준비 중인 스테이블코인 RLUSD는 XRP의 대체재가 아니라 생태계의 확장 통로로 기능하며, 기관 자금 유입의 촉매제가 될 수 있다는 평가도 이어졌다.
⦁ 전 리플 CTO "기업들, XRP 레저에서 주식·레포·대출 토큰화할 것"
시장이 바닥에 근접했다는 신호와 추가 하락 가능성을 경고하는 목소리가 동시에 나왔다. 크립토퀀트 창업자는 "비트코인이 스트래티지와 ETF 덕분에 2만 달러대 추락을 피했다"며 기관 자금의 구조적 역할을 강조했다.
⦁ 크립토퀀트 창업자 "비트코인, 스트래티지·ETF 덕분에 2만달러대 추락 피했다"
반등을 위한 세 가지 조건 중 두 가지가 이미 충족됐다는 분석도 나왔다. 남은 변수로는 국내 거래소의 김치 프리미엄 회복과 코인베이스 거래량 증가가 꼽혔다. 스트래티지 회장 마이클 세일러는 "비트코인이 ETF를 넘어 은행·신용시장으로 확장해야 한다"고 주장하며 비트코인의 금융 인프라 편입을 재차 촉구했다.
⦁ 비트코인 반등 조건 3개 중 2개 충족…남은 변수는 코인베이스·김치 프리미엄 ⦁ 스트래티지 회장 "비트코인, ETF 넘어 은행·신용시장으로 확장해야" ⦁ 비트코인·이더리움, 2026년 전통 자산 강세장서 동반 부진
또한 지정학적 위기 속에서도 전통적 안전자산인 금값이 오히려 하락하는 기현상이 나타나면서, 비트코인이 진정한 '디지털 금'으로 자리매김할지에 대한 관심이 다시 높아지고 있다. 탈중앙화 자산으로서의 가치 저장 능력이 시험대에 오른 셈이다.
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도지코인, 지지선 이탈에 골든크로스 무산…0.08달러 방어 주목
도지코인이 핵심 지지선을 밑돌며 골든크로스 기대가 사실상 무산됐다. 시장은 0.08달러 방어와 0.093~0.10달러 구간 회복 여부를 주시하고 있다.
[디지털투데이 AI리포터] 도지코인이 핵심 지지 구간 아래로 밀리면서 골든크로스 기대가 무산됐다.
12일(현지시간) 블록체인 매체 유투데이에 따르면 도지코인은 최근 하락으로 중요 지지 구간을 이탈했고, 상승 쪽으로 형성되던 기술적 흐름도 꺾였다.
도지코인은 최근 몇 주간 연중 저점에서 서서히 반등했다. 이 과정에서 50일 이동평균선이 100일 이동평균선에 가까워지면서 시장은 두 지표의 교차 가능성을 주시했다. 하지만 실제 신호가 나오기 전에 매도세가 다시 우위를 잡았다.
가격은 현재 0.085달러 부근에서 거래되고 있다. 2월 이후 회복세를 떠받치던 상승 지지 추세선도 무너졌다. 50일선과 100일선은 여전히 가격 위에 있어 강한 저항 구간을 만들고 있다. 한 차례 돌파 시도도 실패하면서 강세 동력은 눈에 띄게 약해졌다.
기술 지표는 엇갈린다. 상대강도지수(RSI)는 과매도 구간에 가까워져 매도 압력이 마무리될 가능성을 시사했다. 다만 전체 추세가 여전히 약세인 만큼, 과매도만으로 장기 반전을 기대하기는 어렵다.
시장 심리도 혼재돼 있다. 코인글래스 데이터상 주요 거래소에서는 롱 포지션이 숏 포지션보다 많은 상태가 이어지고 있다. 롱·숏 비율도 여전히 강세 베팅 쪽으로 기울어 있다. 다만 이들 포지션이 청산되면 추가 하락 변동성이 커질 수 있다.
당분간 핵심 지지선은 0.08달러다. 이 구간은 매수세가 여러 차례 방어한 가격대다. 0.08달러 아래로 뚜렷하게 내려가면 더 큰 조정 가능성이 커질 수 있다. 반대로 골든크로스 기대가 다시 살아나려면 0.093~0.10달러 구간을 먼저 회복해야 한다.
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키워드 #도지코인 #암호화폐 #가상자산 #블록체인 #크립토
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XRP 거래 수수료 91% 폭락…시장선 "1달러 아닌 0.65달러라도 지켜야"
XRP 네트워크 수수료 평균이 91.5% 줄고 투자자 실현 손익비도 0.38까지 떨어졌다.시장은 1달러~0.65달러 구간을 핵심 지지선이자 매집 구간으로 보고 있다.
이번 흐름은 XRP 가격 약세를 단순 매도 압력보다 온체인 활동 둔화와 손익 구조 악화로 해석하게 한다 [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 홍진주 기자] XRP 네트워크의 거래 수요가 지난해 고점 이후 급격히 위축되면서 시장의 관심이 단기 반등보다 핵심 지지선 방어 여부로 옮겨가고 있다. 온체인 지표는 투자 심리 악화와 손실 실현 확대를 보여주고 있으며, 일부 분석가들은 XRP가 1달러에서 0.65달러 구간을 시험할 가능성에 주목하고 있다.
11일(현지시간) 블록체인 매체 코인텔레그래프에 따르면, XRP의 90일 평균 네트워크 수수료는 지난 2월 5900XRP에서 최근 500XRP 수준으로 감소했다. 약 91.5% 줄어든 수치다.
네트워크 수수료는 일반적으로 블록체인 이용량과 거래 수요를 나타내는 대표적인 온체인 지표로 활용된다. 이번 감소는 XRP 가격이 올해 상반기 3달러를 웃돌았던 시기와 비교해 시장 참여와 거래 활동이 크게 위축됐음을 보여준다.
온체인 분석업체 글래스노드는 네트워크 활동 감소와 함께 투자자 수익성도 빠르게 악화되고 있다고 분석했다. 실제로 XRP의 90일 실현 손익비는 50에서 0.38까지 하락했다. 이는 투자자들이 1달러의 손실을 확정하는 동안 평균 0.38달러의 이익만 실현하고 있다는 의미다.
올해 초 XRP가 3.40달러 부근까지 상승했을 당시에는 차익 실현 거래가 시장을 주도했지만, 현재는 취득가 이하 가격에서 매도하는 손절 물량이 늘어나고 있는 것으로 나타났다. 시장에서는 이러한 흐름이 약세장이나 투매 국면에서 자주 관찰되는 패턴이라고 보고 있다.
다만 대형 보유자들의 움직임은 다소 다른 신호를 보내고 있다. 암호화폐 분석가 펠린 아이는 100만XRP 이상이 바이낸스로 이동한 거래가 2025년 고점 이후 감소했다고 밝혔다. 과거 큰 폭의 조정 전에는 10만~100만XRP와 100만XRP 이상 유입 구간이 함께 급증했지만, 최근에는 반대 흐름이 이어졌다는 설명이다.
실제로 지난해 10월 이후 바이낸스로 이동한 XRP 가운데 10만~100만XRP 규모 유입은 15%, 100만XRP 이상 유입은 20% 감소한 것으로 집계됐다. 펠린 아이는 현재 가격 하락이 대형 보유자의 집중 매도보다는 레버리지 청산과 위험 회피 심리 확대에 더 가까운 움직임이라고 평가했다.
기술적 분석에서는 1달러에서 0.65달러 구간이 핵심 지지 영역으로 부상하고 있다. 주간 차트 기준으로 XRP는 지난해 말 급등 과정에서 형성된 0.63달러~1달러 가격 공백 구간을 향해 하락하고 있다. 이미 주요 지지선으로 여겨졌던 1.40달러 수준이 무너진 만큼 시장의 시선은 다음 지지 구간으로 이동한 상태다.
거래량 분포 지표 역시 비슷한 가격대를 가리키고 있다. 현재 가격 아래 구간에서는 거래가 상대적으로 적게 형성돼 있지만 0.50달러~0.65달러 사이에는 과거 대규모 거래가 집중된 흔적이 남아 있다. 특히 가장 많은 거래가 발생한 구간은 0.52달러~0.55달러 수준으로 분석됐다. 여기에 XRP의 5년 장기 상승 추세선 역시 향후 수개월 내 0.60달러~0.65달러 부근과 만날 것으로 예상된다.
이 때문에 일부 트레이더는 이 구간을 매집 범위로 보고 있다. 크립토 파텔은 1달러~0.60달러를 선호 매수 구간으로 제시했고, 자본 마크스는 장기 돌파 목표가로 15달러~18달러를 유지했다.
다만 현재 시장이 먼저 주목하는 지점은 장기 목표가보다 단기 지지선 방어 여부다. 온체인 수요 둔화와 손실 실현 확대가 이어지는 상황에서 XRP가 1달러~0.65달러 구간에서 매수세를 회복할지가 다음 관전 포인트가 됐다.
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