불과 3개월 전, AI 에이전트에 대해 “작동하지 않는다”고 단언했던 사람이 있습니다. 그런데 지금은 “수동 코딩으로 돌아가는 건 상상하기 어렵다”고 말합니다. 어떻게 이런 일이 가능했을까요?

Tesla와 OpenAI의 전 AI 책임자 Andrej Karpathy가 자신의 X(트위터)와 블로그를 통해 AI 코딩 도구 사용 경험을 공유했습니다. 11월에서 12월 사이 단 몇 주 만에 그의 개발 워크플로우가 완전히 뒤집혔다는 내용이죠. 수동 코딩 80% + AI 도구 20%에서 AI 에이전트 80% + 수동 편집 20%로 비율이 역전됐고, 이제는 “영어로 프로그래밍한다”고 표현합니다. 20년 경력의 개발자에게 일어난 가장 큰 변화라는 평가와 함께요.

출처: Andrej Karpathy X Thread – X / 2025 LLM Year in Review – Karpathy’s Blog

회의론자에서 전면 수용으로

2024년 10월, Karpathy는 팟캐스트 인터뷰에서 AI 에이전트에 대해 냉정한 평가를 내렸습니다. “‘에이전트의 해’가 아니라 ‘에이전트의 10년’이라고 해야 한다”며 “인지적으로 부족하고, 멀티모달 기능도 제한적이며, 제대로 된 메모리도 없다”고 지적했죠. 그의 결론은 명확했습니다. “그냥 작동하지 않는다.”

그런데 3개월 후인 2025년 1월, 그는 완전히 다른 이야기를 합니다. Claude Code를 비롯한 AI 코딩 에이전트들이 “2025년 12월경 어떤 일관성의 임계점을 넘었다”며 소프트웨어 엔지니어링에 “상전이(phase shift)”를 일으켰다고 평가합니다. 무엇이 달라졌을까요?

영어로 프로그래밍한다는 것

Karpathy는 이제 코드를 직접 작성하기보다 AI에게 “말로” 무엇을 만들지 설명합니다. “자존심이 좀 상하긴 하지만, 큰 ‘코드 액션’ 단위로 소프트웨어를 다룰 수 있는 힘이 너무 유용하다”는 게 그의 솔직한 고백입니다.

그의 현재 워크플로우는 이렇습니다. 왼쪽에는 Claude Code 세션 몇 개를 띄워두고, 오른쪽에는 IDE를 열어 코드를 확인하고 수동 편집을 합니다. AI가 코드를 생성하면 개발자는 “매처럼” 감시하며 검토하는 역할로 바뀐 거죠.

이런 변화가 일어나는 건 Karpathy만이 아닙니다. 그는 “엔지니어의 10% 이상”이 비슷한 경험을 하고 있을 거라고 추정하지만, 일반 대중의 인식은 “1% 수준”에 불과하다고 지적합니다.

AI 에이전트의 진짜 강점: 끈기

Karpathy가 가장 인상 깊어 한 건 AI의 “끈기”입니다. 사람이라면 진작 포기했을 문제에도 AI는 지치지 않고 계속 시도합니다. 30분 동안 씨름하다가 결국 해결해내는 모습을 보면 “AGI를 느끼는 순간”이라고 표현합니다.

속도보다 중요한 건 “확장성”입니다. 이전에는 시간이 아까워서 만들지 않았을 것들을 이제는 만들 수 있고, 지식이나 기술 부족으로 손대지 못했던 코드에도 접근할 수 있게 됐습니다. 단순히 빨라진 게 아니라 할 수 있는 일의 범위 자체가 넓어진 거죠.

그는 AI와의 협업이 오히려 프로그래밍을 더 재미있게 만들었다고도 말합니다. 단순 반복 작업은 AI가 처리하고, 창의적인 부분에 집중할 수 있기 때문입니다.

하지만 여전히 “약간 엉성한 주니어 개발자”

AI 에이전트가 완벽하다는 건 아닙니다. Karpathy는 구체적인 문제점들을 나열합니다.

실수의 종류가 바뀌었습니다. 예전처럼 단순한 문법 오류는 이제 거의 없지만, 대신 “약간 엉성하고 급한 주니어 개발자가 할 법한 미묘한 개념적 실수”를 합니다. 잘못된 가정을 하고는 확인도 없이 그대로 진행하는 식이죠.

더 큰 문제는 소통 방식입니다. AI는 혼란스러워도 관리하지 못하고, 명확한 설명을 요청하지도 않으며, 불일치를 지적하지도 않습니다. 트레이드오프를 제시하거나 반대 의견을 내야 할 때도 그냥 고분고분 따릅니다. “아직 너무 아첨을 잘한다”는 게 Karpathy의 평가입니다.

코드 품질도 문제입니다. AI는 코드를 과도하게 복잡하게 만들고, 불필요한 추상화를 쌓아올리며, 사용하지 않는 코드를 정리하지 않습니다. 1000줄짜리 비효율적인 코드를 짜놓고는, “이렇게 하면 안 돼요?”라고 물어보면 “물론이죠!”하며 100줄로 줄여버립니다.

개발자에게 미치는 영향: 기술은 퇴화하고, 직군은 분화한다

Karpathy는 자신의 “손으로 코드 작성하는 능력이 서서히 퇴화하고 있다”고 인정합니다. 코드를 생성하는 능력과 검토하는 능력은 뇌에서 다른 기능이기 때문에, 리뷰는 잘할 수 있어도 직접 작성하는 건 어려워질 수 있다는 겁니다.

AI 코딩은 개발자들을 두 진영으로 나눌 것이라고도 예측합니다. “코딩 자체를 좋아하는 사람들”과 “무언가를 만드는 것을 좋아하는 사람들”로요. 전자는 AI로 인해 즐거움을 잃을 수 있지만, 후자는 더 많은 것을 만들 수 있게 되는 거죠.

그는 2026년을 “slopacolypse(대충 만든 것들의 재앙)”의 해로 예측합니다. GitHub, 논문 사이트, SNS, 모든 디지털 미디어에 걸쳐 “거의 맞지만 완전히 맞지는 않은” 저품질 AI 생성 콘텐츠가 범람할 거라는 경고입니다.

무엇이 달라졌나

Karpathy가 입장을 바꾼 건 단순히 마음이 변해서가 아닙니다. Claude와 Codex 같은 LLM 에이전트들이 “2025년 12월경 어떤 일관성의 임계점”을 넘었다는 게 그의 분석입니다. 기술 자체가 질적으로 변화했다는 거죠.

흥미로운 건 그가 제기하는 질문들입니다. “10배 엔지니어”의 개념은 어떻게 될까요? LLM으로 무장하면 평균과 최고 엔지니어 사이의 생산성 격차가 훨씬 커질 수도 있습니다. 제너럴리스트가 스페셜리스트를 앞지르게 될까요? LLM은 “세부 채우기”는 잘하지만 “큰 그림 전략”은 약하니까요.

Karpathy는 2026년을 “고에너지의 해”라고 예측합니다. AI의 능력은 앞서 나갔지만, 도구 통합, 조직 워크플로우, 프로세스 개선은 아직 따라가지 못했습니다. 업계가 이 새로운 능력을 소화하는 과정이 2026년 내내 이어질 거라는 전망입니다.

불과 3개월 만에 회의론자에서 전면 수용자로 바뀐 그의 변화는, 기술이 얼마나 빠르게 발전하고 있는지를 보여주는 살아있는 증거입니다.