출근길 지하철에서 Slack으로 버그 수정을 지시하면 도착하기 전에 앱 배포가 완료됩니다. Spotify는 이미 이런 방식으로 일하고 있습니다.

Spotify가 2026년 2월 10일 발표한 2025년 4분기 실적 발표에서 흥미로운 사실이 공개됐습니다. 공동 CEO Gustav Söderström에 따르면, 회사의 최고 개발자들이 지난 12월 이후 단 한 줄의 코드도 직접 작성하지 않았다고 말했다고 합니다. 내부 시스템 ‘Honk’와 Claude Code를 활용해 개발 속도를 “엄청나게(tremendously)” 높인 결과입니다.

출처: Spotify says its best developers haven’t written a line of code since December, thanks to AI – TechCrunch

출근 전에 끝나는 배포 프로세스

Spotify 엔지니어의 하루는 이렇게 시작됩니다. 출근길 지하철에서 휴대폰으로 Slack을 열고, Claude에게 “iOS 앱의 이 버그를 고쳐줘” 또는 “이 기능을 추가해줘”라고 지시합니다. Claude Code가 작업을 완료하면 새 버전의 앱이 Slack으로 전달되고, 엔지니어는 검토 후 바로 프로덕션에 머지할 수 있죠. 사무실에 도착하기도 전에 배포가 끝납니다.

이 시스템은 단순한 코드 자동 생성을 넘어섭니다. 원격에서 실시간으로 코드를 배포할 수 있는 파이프라인이 구축되어 있고, 생성형 AI가 그 과정을 처음부터 끝까지 처리합니다. 개발자는 의도를 전달하고 결과를 검증하는 역할에 집중하게 된 거죠.

2025년 50개 이상 기능 출시

Spotify는 2025년 한 해 동안 50개 이상의 새 기능과 개선사항을 스트리밍 앱에 반영했습니다. 최근 몇 주 동안만 해도 AI 기반 Prompted Playlists, 오디오북 Page Match, About This Song 같은 기능들이 연달아 출시됐어요.

Söderström은 “이게 AI 개발의 끝이 아니라 시작”이라고 강조했습니다. Spotify는 AI 코딩 도구가 앞으로 더 발전할 것으로 보고 있고, 이미 그 흐름에 올라탄 상태입니다.

복제 불가능한 음악 데이터셋

실적 발표에서 Spotify는 흥미로운 차별화 전략도 공개했습니다. 바로 다른 LLM이 쉽게 복제할 수 없는 고유한 음악 데이터셋을 구축하고 있다는 겁니다.

“운동할 때 듣는 음악이 뭐냐”고 물으면 정답이 하나가 아니에요. 미국인들은 대체로 힙합을 선호하지만 수백만 명은 데스메탈을 좋아하죠. 유럽인 중 많은 이들은 EDM을 들으면서 운동하지만, 스칸디나비아 사람들은 헤비메탈을 선호합니다.

이런 지역별, 취향별로 다층적인 음악 선호 데이터는 Wikipedia처럼 객관적인 지식이 아니라서 일반 LLM이 학습하기 어렵습니다. Spotify는 이 데이터를 실시간으로 쌓고 있고, 모델을 재학습할 때마다 개선되고 있다고 설명했어요. 이 데이터셋은 Spotify만의 경쟁력이 될 것으로 보입니다.

참고자료: Spotify (SPOT) Q4 2025 Earnings Call Transcript – The Motley Fool