Andrej Karpathy는 최근 몇 주간 Claude를 사용해 코딩하면서 겪었던 경험을 바탕으로, LLM(대규모 언어 모델)이 개발 워크플로우에 미친 영향에 대해 이야기합니다. 2025년 12월을 기점으로 LLM의 코딩 능력이 급상승하면서 소프트웨어 엔지니어링 분야에 '변화의 분기점(phase shift)'이 찾아왔다고 설명하는데요. 기존의 수동 코딩 방식에서 벗어나 LLM 에이전트가 코딩의 대부분을 담당하고, 인간은 이를 검토하고 수정하는 역할로 전환되는 패러다임의 변화가 일어나고 있습니다. Karpathy는 이러한 변화가 개발 생산성을 '확장'시키고, 프로그래밍을 더욱 '즐겁게' 만들지만, 동시에 '코드 품질 저하(slopacolypse)'와 같은 우려와 함께 엔지니어의 역할 변화에 대한 깊은 질문을 던집니다.
1. LLM 코딩 워크플로우의 급격한 변화 🚀
Karpathy는 2025년 11월까지만 해도 수동 코딩과 자동 완성이 80%, LLM 에이전트가 20%를 차지했던 코딩 워크플로우가 12월에는 LLM 에이전트가 80%, 수정 및 보완이 20%로 급격하게 바뀌었다고 말합니다. 이제 그는 대부분의 코딩 작업을 "영어로, 약간 겸연쩍게 LLM에게 무엇을 코딩해야 할지 말해주는" 방식으로 진행한다고 합니다. 자존심이 상하기도 하지만, "큰 단위의 코드 작업"을 수행하는 LLM의 능력은 엄청나게 유용하다고 강조해요. 특히 LLM의 한계와 능력을 이해하고 적응하면 더욱 그렇다고 합니다.
"나는 이제 대부분 영어로 프로그래밍을 하고 있는데, 약간 겸연쩍게 LLM에게 어떤 코드를 작성해야 할지 말해주고 있습니다... 말로요. 자존심이 좀 상하지만, 소프트웨어에 대해 큰 단위의 '코드 액션'을 수행할 수 있는 능력은 너무나도 유용합니다."
이는 약 20년간 프로그래밍을 하면서 겪었던 가장 큰 변화이며, 단 몇 주 만에 일어난 일이라고 설명합니다. Karpathy는 이러한 변화가 두 자릿수 이상의 많은 엔지니어들에게 영향을 미치고 있을 것이라고 예측하면서도, 일반 대중은 아직 이러한 변화를 거의 인지하지 못하고 있다고 덧붙입니다.
2. LLM 에이전트의 현재와 한계: IDE의 필요성 💡
일각에서 나오는 "IDE(통합 개발 환경)가 더 이상 필요 없다"거나 "에이전트 스웜(agent swarm) 시대가 온다"는 주장은 아직 과장된 것이라고 Karpathy는 지적합니다. 모델들은 여전히 실수를 저지르기 때문에, 중요한 코드를 다룰 때는 "매처럼 예리하게 주시해야 한다"고 조언해요. 이제는 단순한 문법 오류가 아니라, "약간 서툴고 성급한 주니어 개발자가 할 만한 미묘한 개념적 오류"를 저지른다고 합니다.
가장 흔한 오류 유형은 모델이 사용자를 대신해 잘못된 가정을 하고 그대로 진행하는 것이라고 해요. 또한 LLM은 자신의 혼란을 관리하지 못하고, 명확화를 요구하지 않으며, 불일치를 드러내거나, 장단점을 제시하지 않고, 필요할 때 반박하지 않는 경향이 있다고 설명합니다. 게다가 코드를 지나치게 복잡하게 만들고, 추상화를 부풀리며, 사용하지 않는 코드를 스스로 정리하지 않는 문제점도 있습니다.
"모델들은 여전히 실수를 저지릅니다. 그리고 만약 당신이 정말 아끼는 코드가 있다면, 옆에 있는 멋진 대형 IDE에서 모델들을 매처럼 주시해야 할 것입니다."
이러한 문제점들에도 불구하고, LLM 코딩은 전반적으로 엄청난 개선을 가져왔으며, 수동 코딩으로 돌아가는 것은 상상하기 어렵다고 강조합니다. Karpathy의 현재 워크플로우는 ghostty 윈도우/탭에서 몇 개의 Claude 코딩 세션을 왼쪽 화면에 띄워두고, 오른쪽 화면에는 IDE를 사용하여 코드를 보고 수동으로 편집하는 방식입니다.
3. LLM 에이전트의 놀라운 능력: 끈기, 속도, 그리고 레버리지 ✨
LLM 에이전트의 가장 인상 깊은 능력 중 하나는 '끈기(tenacity)'입니다. 사람은 일찌감치 포기했을 법한 일에도 지치거나 낙담하지 않고 끈질기게 시도하며 결국 성공에 이르는 모습을 보면서, AGI(범용 인공지능)를 느끼는 순간을 경험했다고 Karpathy는 말합니다. 이는 작업의 핵심 병목이 '체력(stamina)'이라는 것을 깨닫게 하고, LLM 덕분에 이 체력이 극적으로 증가했음을 보여준다고 합니다.
LLM의 도움으로 코딩 속도가 얼마나 빨라졌는지 측정하기는 어렵지만, Karpathy는 자신이 하려던 일보다 훨씬 많은 일을 하게 되었다고 느낀다고 합니다.
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- 이전에는 코딩할 가치가 없다고 생각했던 온갖 종류의 것들을 코딩할 수 있게 되었고,
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- 지식이나 기술 부족으로 접근할 수 없었던 코드에도 도전할 수 있게 되었기 때문입니다.
즉, 단순한 속도 향상(speedup)을 넘어 '확장(expansion)'의 효과가 더 크다고 봅니다.
LLM은 특정 목표를 달성할 때까지 반복(looping)하는 데 탁월하며, 여기서 대부분의 "AGI를 느끼는 마법"이 발현된다고 합니다.
"무엇을 해야 할지 말해주지 말고, 성공 기준을 제시하고 모델이 진행하도록 지켜보세요. 먼저 테스트를 작성하게 한 다음, 테스트를 통과하게 만드세요. 브라우저 MCP와 함께 반복 루프에 넣어보세요. 먼저 매우 정확할 가능성이 높은 순진한 알고리즘을 작성하게 한 다음, 정확성을 유지하면서 최적화하도록 요청하세요. 에이전트가 더 오래 반복하고 레버리지를 얻을 수 있도록 명령형 접근 방식에서 선언형 접근 방식으로 접근 방식을 변경하세요."
Karpathy는 LLM에게 단순히 "무엇을 하라"고 명령하기보다는 "성공 기준"을 제시하고 모델이 스스로 목표를 달성하도록 지켜보는 방식이 효과적이라고 조언합니다. 예를 들어, 테스트를 먼저 작성하게 하고 통과하게 하거나, 먼저 단순한 알고리즘을 작성하게 한 후 정확성을 유지하면서 최적화하도록 하는 등의 방법이 있습니다. 이러한 선언적(declarative) 접근 방식은 에이전트가 더 오래 반복하고 더 큰 레버리지를 얻게 한다고 합니다.
4. 코딩의 즐거움과 엔지니어 역할의 변화 🎨
예상치 못했던 변화 중 하나는 에이전트 덕분에 코딩이 "더 즐거워졌다"는 것입니다. 빈칸을 채우는 지루한 잡무가 사라지고 창의적인 부분만 남았기 때문이라고 해요. 막히거나 갇히는 느낌이 줄어들고, LLM과 협력하여 긍정적인 진전을 이룰 수 있는 방법이 거의 항상 존재한다는 생각에 더 많은 '용기(courage)'를 얻게 된다고 합니다.
하지만 다른 사람들은 반대되는 의견을 보이기도 한다고 덧붙입니다. LLM 코딩은 코딩 자체를 좋아했던 엔지니어와 무언가를 '만드는 것'을 좋아했던 엔지니어로 나누어질 것이라는 시각도 있습니다.
5. 미래에 대한 우려와 질문: 코딩 능력의 위축과 '슬로파칼립스' 📉
Karpathy는 이미 수동으로 코드를 작성하는 능력이 서서히 위축되고 있다고 느낀다고 고백합니다. 코드를 '생성하는 능력'과 코드를 '판별하는 능력'은 뇌에서 다른 부분이며, 프로그래밍의 수많은 사소하고 문법적인 세부 사항들 때문에 코드를 작성하는 데 어려움을 겪더라도 검토는 여전히 잘할 수 있다고 설명합니다.
그는 2026년을 GitHub, Substack, ArXiv, X(트위터)/인스타그램 등 모든 디지털 미디어에서 '슬로파칼립스(slopacolypse, 코드/콘텐츠 품질 저하 대재앙)'의 해로 예상하며 대비하고 있습니다. 또한 실제 개선과 더불어 "AI 과장 생산성 연극(AI hype productivity theater)"도 훨씬 더 많이 보게 될 것이라고 경고합니다.
Karpathy의 머릿속에는 몇 가지 질문들이 떠오른다고 합니다.
- "10배 엔지니어"의 생산성 비율(평균 엔지니어와 최고 엔지니어 간의 생산성 차이)은 어떻게 될까? 이것이 훨씬 더 커질 가능성이 높습니다.
- LLM을 무기로 삼으면, 제너럴리스트(generalist)가 스페셜리스트(specialist)를 능가하게 될까? LLM은 거시적인 전략(grand strategy)보다는 빈칸 채우기(the micro)에 훨씬 능숙하기 때문입니다.
- 미래의 LLM 코딩은 어떤 느낌일까? 스타크래프트를 하는 것 같을까? 팩토리오를 하는 것 같을까? 음악을 연주하는 것 같을까?
- 사회는 얼마나 많은 부분이 디지털 지식 작업에 의해 병목 현상을 겪고 있을까?
결론 🎯
Andrej Karpathy는 Claude와 Codex 같은 LLM 에이전트의 능력이 2025년 12월경 특정 '응집력의 문턱(threshold of coherence)'을 넘어섰고, 이로 인해 소프트웨어 엔지니어링 및 관련 분야에 '변화의 분기점(phase shift)'을 가져왔다고 강조합니다. 지능적인 부분은 이제 도구 통합, 새로운 조직 워크플로우, 프로세스, 그리고 전반적인 확산 등 나머지 모든 것보다 훨씬 앞서나가는 느낌이라고 합니다. 2026년은 업계가 이 새로운 능력을 소화해내면서 매우 활기찬 한 해가 될 것이라고 전망하며 글을 마칩니다. 🚀