![[한글자막] Claude Code 책임자 Boris Cherny와의 대담](https://i.ytimg.com/vi/uvg9UmI0PuQ/hqdefault.jpg)
[요약] Claude Code 책임자 Boris Cherny와의 대담: AI 코딩 시대의 현재와 미래
이 영상은 메타(Meta)의 제품 디렉터가 Anthropic의 Claude Code 책임자인 보리스 체르니(Boris Cherny)와 만나, AI가 소프트웨어 개발을 어떻게 혁신하고 있는지 심도 있게 다룬 대담입니다. 대담에서는 AI가 코딩의 병목 현상을 해결한 이후 개발자들이 집중해야 할 새로운 역할과, Loops 및 Fable 모델 등을 활용한 개발 자동화의 미래를 구체적으로 제시합니다. 또한, 단순한 비용 절감이 아닌 ROI(투자 대비 수익) 관점에서 AI를 바라보고, 비엔지니어 직군까지 AI 활용을 확장하는 실질적인 인사이트를 제공합니다.
1. AI 코딩의 일상화와 모바일 코딩 시대
행사장에 모인 수많은 개발자들에게 영상의 진행자가 "자신의 코드 100%를 AI가 작성한다"는 사람이 얼마나 되는지 묻자, 과거보다 훨씬 더 많은 사람들이 손을 번쩍 듭니다. 본격적인 대담이 시작되고, 보리스는 올해 자신이 추가한 코드가 약 40만 줄, 삭제한 코드가 25만 줄이며, 지난 3월부터 무려 80억 개의 토큰을 사용했다고 밝힙니다. 😲
"작년 11월 Opus 4.5 모델이 나온 이후로, 제가 작성하는 코드의 100%는 Claude Code가 작성하고 있습니다."
가장 놀라운 점은 그의 코딩 환경이었습니다. 보리스는 예전 같으면 상상도 못 했을 변화를 이렇게 표현합니다.
"정말 미친 소리 같지만, 요즘 제가 하는 코딩의 대부분은 휴대폰으로 이루어집니다. 6개월 전에 누군가 제가 폰으로 코딩하게 될 거라고 말했다면 미쳤다고 했을 겁니다. 하지만 지금 우리가 그렇게 하고 있네요."
2. AI 모델 비용과 ROI(투자 대비 수익) 최적화
많은 기업들이 고성능 AI 모델의 비싼 사용료 때문에 도입을 주저하거나 예산을 제한하곤 합니다. 하지만 보리스는 AI 토큰 비용을 단순한 '비용'이 아닌 ROI(투자 대비 수익) 관점에서 접근해야 한다고 강력히 주장합니다.
가장 성공적인 기업들은 엔지니어뿐만 아니라 기획자, 디자이너, 마케터 등 모든 직원에게 토큰을 제공하고 자유롭게 실험할 수 있는 환경을 만들어줍니다. 혁신적인 아이디어는 종종 예상치 못한 부서의 평범한 직원에게서 나오기 때문입니다.
"코드의 100%를 AI가 작성하게 된 시점부터는 '어떻게 수익을 측정할 것인가'가 매우 어려워집니다. 과거에는 개발 생산성이 연간 2~3%만 올라도 훌륭했지만, 지금 우리는 수백 퍼센트의 향상을 보고 있으니까요. Anthropic 내부에서는 올해 초부터 엔지니어 1인당 코드량이 무려 8배나 증가했습니다."
보리스는 코딩 병목 현상이 해결되고 나면, 기업은 '어떻게 하면 좋은 아이디어를 더 빨리 낼 수 있을까?', '어떻게 시장(GTM)에 더 빨리 출시할 수 있을까?'와 같은 완전히 새로운 병목 현상을 고민하고 해결해 나가야 한다고 조언합니다.
3. 코드에서 에이전트로, 그리고 '루프(Loops)'로의 진화
코딩의 추상화 단계는 끊임없이 발전하고 있습니다. 과거에는 인간이 직접 소스 코드를 작성했다면, 그다음은 에이전트(Agent)가 코드를 작성하는 단계였습니다. 그리고 이제는 '루프(Loops)'라는 새로운 패러다임이 등장했습니다.
"제 머릿속의 모델은 이렇습니다. 소스 코드가 프로그래밍의 기본 '구문(statement)'이라면, 에이전트가 코드를 작성하는 것은 '함수(function)'와 같습니다. 그리고 루프(Loops)는 한 단계 더 추상화된 '고차 함수(higher order function)'라고 볼 수 있죠. 에이전트가 코드를 작성하는 또 다른 에이전트를 프롬프팅하는 단계입니다."
보리스는 루프를 활용해 주기적으로 스레드(Threads)의 사용자 피드백을 읽고 자동으로 버그 수정 PR(Pull Request)을 올리게 하거나, 코드 리뷰를 자동화합니다. 그는 현재 자신의 코드 중 약 30%가 이 루프를 통해 작성되고 있다고 밝히며, 조만간 업계 전반에서 루프가 차지하는 비중이 폭발적으로 늘어날 것이라고 예측했습니다. 🔄
4. 비엔지니어를 위한 AI 비서, Co-work의 마법
Anthropic은 엔지니어가 아닌 사람들도 Claude의 강력한 에이전트 기능을 안전하게 사용할 수 있도록 Co-work(코워크)라는 기능을 제공하고 있습니다. Co-work는 Claude Code와 동일한 인프라를 사용하지만, 사용자가 실수로 중요한 파일을 지우지 않도록 가상 머신(VM)과 강력한 안전장치가 결합되어 있습니다.
보리스는 Co-work를 활용해 일상적인 업무를 마법처럼 자동화하는 흥미로운 사례들을 소개합니다.
- 프로젝트 관리 자동화: 매일 아침 스탠드업 미팅을 하는 대신, Co-work가 스프레드시트를 열고 슬랙(Slack)을 통해 엔지니어들에게 작업 진행 상황을 자동으로 묻습니다.
"가끔은 엔지니어들의 개인 Claude가 답변을 하기도 해요. 말 그대로 '클로드들끼리 서로 대화(clouds talking to clouds)'를 나누는 셈이죠. 그리고 Co-work가 그 내용을 시트에 알아서 정리합니다."
- 여행 예약 자동화: Co-work가 주기적으로 보리스의 이메일과 캘린더를 스캔합니다. 타 지역 일정이 발견되면, 사용자의 비행기 및 호텔 선호도를 반영하여 알아서 예약 사이트를 열고 티켓을 예매합니다. 보리스는 최근 도쿄와 런던 출장 예약 과정에 본인이 단 한 번도 개입하지 않았다고 말합니다. ✈️
5. 압도적인 성능의 'Fable' 모델과 무한한 가능성
대담에서는 최근 잠깐 공개되었다가 화제를 모은 Anthropic의 새로운 모델 Fable에 대한 이야기도 등장했습니다. 보리스는 Fable이 가져온 충격이 과거 Opus 4.5 모델이 처음 등장했을 때 느꼈던 충격만큼이나 거대하다고 평가합니다.
"Fable은 제 주변에서 가장 똑똑한 동료들과 비슷한 차원의 뉘앙스와 문제 접근 방식을 보여줍니다. 뉘앙스가 중요한 데이터 분석이나, 가설을 세우고 추적해야 하는 디버깅에 엄청나게 유용하죠. 코딩에 관해서는... 솔직히 Fable에게 던져줄 어려운 문제를 더 이상 찾지 못할 정도였습니다."
보리스는 비용 절감을 위해 모델을 섞어 쓰기보다는, Fable과 같은 가장 뛰어난 모델을 기본으로 사용하라고 권장합니다. 비용을 조금 아끼려다 AI가 가져다줄 수천, 수만 퍼센트의 잠재적 수익(Upside)을 놓칠 수 있기 때문입니다.
6. 병목 현상의 연쇄적 해결과 테스트 타임 컴퓨팅(Test Time Compute)
코딩 속도가 기하급수적으로 빨라지자, 당연히 코드를 리뷰하고 보안을 점검하는 뒷단(Downstream)의 과정이 새로운 병목으로 떠올랐습니다. Anthropic은 이 문제를 또 다른 AI 도구로 해결하고 있습니다.
- Claude Code Review: 수많은 토큰을 사용해 매우 값비싼 방식으로 작동하지만, 인간 엔지니어가 PR을 확인하기 전에 이미 98~99%의 버그를 찾아 고쳐놓습니다.
- Claude Security: 주기적으로 전체 코드베이스를 스캔하며 취약점을 스스로 찾아 수정합니다. 심지어 전문 모의 해킹(Penetration test) 전문가들도 놓친 보안 취약점을 잡아낼 정도입니다. 🛡️
더 나아가 보리스는 CI(지속적 통합) 속도를 최적화하기 위해 사용했던 아주 단순하고 강력한 프롬프트 경험을 공유했습니다.
"어젯밤에 제 프롬프트는 딱 하나였습니다. '워크플로우(workflow)를 사용해서 내 데이터를 보고 CI 속도를 훨씬 빠르게 최적화해 줘.' 그게 전부였어요. 모델이 알아서 수십, 수백 개의 하위 에이전트들을 동적으로 조직해서 몇 시간 동안 분석하더니, CI 시간을 50%나 단축하는 4개의 PR을 만들어냈습니다."
이러한 마법은 AI의 4번째 확장 법칙(Scaling Law)으로 불리는 테스트 타임 컴퓨팅(Test Time Compute) 덕분입니다. 모델에게 더 많은 토큰을 생성할 수 있는 시간과 자원을 허락함으로써, 결과물의 품질을 폭발적으로 끌어올리는 방식입니다.
7. 엔지니어의 새로운 역할과 나태함 방지 전략
AI가 코딩의 대부분을 담당하게 되면서, 엔지니어의 역할은 코드를 직접 짜는 것에서 에이전트를 감독하고 올바른 아이디어와 프롬프트를 기획하는 일로 옮겨가고 있습니다.
하지만 AI에게 모든 것을 맡기다 보면 엔지니어가 결과를 제대로 검토하지 않는 '프롬프트 피로감(Prompt fatigue)'과 나태함이 생길 수 있습니다. Claude Code가 시스템 명령어를 실행할 때마다 사용자에게 허가를 구(Yes/No)하게 했더니, 사람들이 내용을 읽지도 않고 맹목적으로 'Yes'를 누르는 보안 문제가 발생한 것입니다.
이를 해결하기 위해 Anthropic은 자동 모드(Auto Mode)를 도입했습니다.
"매번 묻는 대신, 대화의 맥락을 바탕으로 모델이 스스로 승인 여부를 결정하게 만들었습니다. 놀랍게도 이 방식이 보안상 훨씬 안전할 뿐만 아니라, 엔지니어의 개입을 줄여 에이전트가 몇 시간, 며칠씩 알아서 긴 작업을 수행할 수 있게 만들어 주었죠."
또한, 보리스는 엔지니어들이 코드를 직접 짜지 않더라도 지속적으로 시스템을 이해하고 학습할 수 있는 꿀팁을 제공합니다. 바로 Claude의 출력 스타일(Output Styles) 설정을 exploratory(탐구형) 또는 learning(학습형)으로 맞추는 것입니다. 이렇게 설정하면 Claude가 단순히 정답 코드만 던져주는 것이 아니라, 아키텍처의 작동 원리나 새로운 언어의 특성을 친절하게 설명하며 스스로 코드를 수정할 수 있도록 가이드를 제공합니다. 💡
결론: 지속적인 병목 해결과 끊임없는 진화
보리스 체르니는 현재 AI 산업이 매주, 매월 단위로 계획을 수정해야 할 만큼 압도적인 기하급수적 성장을 겪고 있다고 말합니다. 코딩 병목이 해결되면 코드 리뷰가, 리뷰가 해결되면 아이디어 생성이 새로운 과제로 떠오르듯, 앞으로의 개발 문화는 쏟아지는 AI의 공급량을 다루기 위해 워크플로우 전체를 혁신하는 방향으로 나아갈 것입니다. 개발자는 더 이상 코더가 아니라, AI라는 강력한 제트팩을 메고 더 높은 차원의 문제를 해결하는 지휘자가 되어가고 있습니다.