김평안

AI 엔지니어링의 내권(内卷)

2026-09-17T08:24:09Z

AI를 쓰기 시작하면 개발자는 훨씬 여유로워질 줄 알았다. 몇 시간 걸리던 코드를 몇 분 만에 만들고, 테스트와 문서도 대신 작성해준다. 낯선 코드베이스를 읽는 속도도 빨라졌다. 요즘은 에이전트에게 작업을 맡겨놓고 다른 일을 하는 것도 가능하다. 분명 개발은 빨라졌다. 그런데 개발자의 하루는 별로 한가해지지 않았다. 중국에서 ‘내권(内卷, Neijuan

AI 토큰 암시장

2026-08-22T02:00:04Z

AI를 쓰려면 돈이 든다. OpenAI나 Anthropic 같은 회사의 API는 사용량에 따라 비용을 받는다. 스타트업은 투자 프로그램이나 제휴를 통해 무료 크레딧을 받기도 한다. 문제는 이 크레딧이 남았을 때다. 남는 크레딧을 다른 회사에 넘기려는 사람과, 정가보다 싸게 AI를 쓰려는 사람이 만나기 시작했다. 일부 창업자들은 쓰지 않은 크레딧을 팔지 않

AI 글에는 ‘원산지 표시’를 붙일 수 있을까?

2026-08-18T21:00:06Z

마트에서 식품을 고를 때 우리는 포장지의 원산지 표시를 확인한다. 소고기가 어느 나라에서 왔는지, 과일이 어디에서 재배됐는지 적혀 있기 때문이다. 사람이 쓴 글과 AI가 만든 글이 뒤섞이기 시작한 지금, 글에도 비슷한 표시를 붙일 수 있느냐는 문제가 생겼다. EU의 AI 규제도 AI가 만든 콘텐츠를 식별할 수 있도록 기술적인 표시를 마련하라고 요구한다. 일

AI가 코딩을 대신하면 개발자는 무엇을 해야 할까?

2026-08-15T01:00:09Z

한 온라인 서비스에서 결제 오류가 발견되었다고 해 보자. 원인은 프로그램의 단 한 줄에 있다. 개발자는 그 한 줄을 고치기 위해 수많은 파일을 살펴본다. 결제 요청이 어디에서 시작되는지 추적하고, 고친 부분이 다른 기능에 영향을 주지는 않는지 확인한다. 실제로 바뀐 코드는 한 줄이지만 그 한 줄을 찾기까지 몇 시간이 걸린다. 결과물의 길이만 보면 간단한 작

AI로 디자인하지만, 디자이너의 일은 더 어려워

2026-08-20T10:32:49Z

AI를 쓰다 보면 묘한 경험을 한다. 방금 떠올린 아이디어를 곧바로 디자인 시안으로 만들 수 있다. 마음에 들지 않으면 다른 방향으로 바꾸고 여러 시안을 나란히 놓고 비교하기도 한다. 몇 년 전만 해도 상황은 달랐다. 아이디어 하나를 시안으로 구체화하고 실제 제품에 적용해 보기까지 적지 않은 시간이 필요했다. A와 B 가운데 무엇이 나은지 궁금해도 두 방

AI에게도 '워라밸'이 필요할까?

2026-08-14T11:29:49Z

AI에게도 ‘워라밸’이 필요할까? 조금 엉뚱하게 들린다. 사람은 오래 일하면 지치고, 자신이 한 일에서 보람이나 좌절을 느낀다. AI는 필요할 때 일을 시키고 끝나면 종료하면 되는 존재로 여겨져 왔다. 간단한 질문에 답하는 AI라면 실제로 별문제가 없었다. 그런데 요즘 등장하는 AI 에이전트는 조금 다르다. 사람의 지시를 하나씩 기다리기보다 목표를 받아

AI는 왜 점점 비슷한 그림만 그릴까?

2026-07-31T23:00:11Z

인공지능이 인간의 선호를 학습할 때는 일반적으로 여러 사람이 매긴 평가를 모아 하나의 보상 함수(reward function)를 만든다. 많은 사람의 의견을 평균하면 우연한 오류는 줄어들고 보다 객관적인 기준을 얻을 수 있다고 보기 때문이다. 그러나 이러한 방식은 인간의 선호가 가진 특성을 충분히 반영하지 못할 수 있다. 인간의 취향은 단순히 평균을 구한다

AI 에이전트의 비용은 어디에서 발생하는가

2026-07-24T23:00:06Z

AI 에이전트는 복잡한 작업을 처리하기 위해 여러 단계를 거친다. 먼저 전체 작업을 나누고, 각 단계에 필요한 판단을 수행하며, 결과를 검토한 뒤 수정 여부를 결정한다. 경우에 따라서는 여러 하위 에이전트에게 작업을 분배하고, 이들이 제출한 결과를 다시 종합하기도 한다. 이러한 구조는 작업의 완성도를 높이는 데 유리하지만, 언어 모델이 반복적으로 호출된다는

개발자에게 AI가 유독 유용한 이유

2026-07-22T00:00:09Z

인공지능은 거의 모든 직무에 도입되고 있다. 그러나 같은 AI를 사용해도 직군마다 체감하는 생산성은 크게 다르다. 특히 개발 분야에서는 AI가 실제 업무를 대신 수행한다는 평가를 받는 반면, 다른 분야에서는 여전히 초안을 작성하는 도구에 머무른다는 인식이 강하다. 이러한 차이는 AI의 성능 때문일까. 많은 사람들은 개발자가 AI를 더 잘 활용하는 이유를

코드는 사고의 매체인가

2026-07-18T00:00:09Z

최근 생성형 AI는 코드 작성 과정에서 인간의 개입을 크게 줄이고 있다. 이에 따라 개발자는 코드 자체를 직접 작성하기보다 AI가 생성한 결과를 검토하고 수정하는 역할을 수행하는 경우가 늘고 있다. 이러한 변화는 개발 생산성을 향상시키지만, 동시에 개발자가 문제를 이해하고 해결 방안을 구성하는 방식에도 변화를 가져온다. 전통적인 소프트웨어 개발 과정에서

AI의 한계는 모델이 아니라 '축적'에 있다

2026-07-11T00:00:10Z

최근 인공지능의 성능이 빠르게 향상되면서, 충분히 높은 성능의 모델만 확보하면 대부분의 지식 노동을 자동화할 수 있다는 견해가 등장하고 있다. 이러한 입장은 계산 능력을 확장한 범용적 방법이 인간이 설계한 개별 규칙보다 우수하다는 'The Bitter Lesson'을 지식 노동 전반으로 확장한 것이다. 이 관점에서는 더 뛰어난 모델이 더 많은 업무를 수행할

코드는 아직도 배울 가치가 있다 - LLM 시대에도 사라지지 않은 이유

2026-07-08T03:49:20Z

'코드를 배워라'는 말은 예전만큼 자주 들리지 않는다. LLM이 코드를 대신 작성하고, 자연어만으로 앱을 만드는 시대가 왔다. 코딩만 배워도 높은 연봉을 받을 수 있다는 공식도 사실상 끝났다. 그렇다고 코드를 배울 이유까지 사라진 건 아니다. 코드는 직업 기술이기 전에 사고를 훈련하는 도구다. 수학이나 글쓰기처럼 머릿속 생각을 논리적으로 정리하고, 문제

nub.js - Bun의 개발 경험을 Node 생태계로 가져온 툴체인.

2026-06-30T23:00:16Z

Bun이 처음 나왔을 때 다들 한 번쯤은 혹했다. 빠르고, 편하고, Node를 대체할 차세대 런타임처럼 보였다. 문제는 대부분의 회사가 아직도 Node 위에서 돌아간다는 점이다. 런타임까지 바꾸기는 부담스럽다. Zod와 tRPC를 만든 Colin McDonnell은 이 지점을 파고들었다. Bun 코어 팀을 떠난 뒤 만든 새 프로젝트 nub.js는 Nod

Nx, AI 시대를 위한 모노레포를 만들다

2026-06-26T23:00:10Z

AI 코딩 에이전트가 진짜 자율적으로 일하려면 코드베이스 전체를 이해해야 한다. 그래서 AI 네이티브 스타트업들이 모노레포를 선호하는 이유도 여기에 있다. 문제는 대부분의 기업이 이미 수년 동안 여러 저장소로 서비스를 쪼개 운영해왔다는 점이다. 팀마다 관리하는 레포가 다르고 의존성도 복잡하게 얽혀 있다. 에이전트 입장에서는 필요한 코드를 찾지 못하거나 세

Vercel의 에이전트 프레임워크 eve - 파일 구조로 에이전트를 조립하다

2026-06-23T23:00:22Z

Vercel이 새 오픈소스 에이전트 프레임워크 eve를 공개했다. 웹 앱을 만들 때 Next.js가 파일 시스템 기반으로 라우트와 컴포넌트를 구성하듯, eve는 디렉터리 구조 자체로 에이전트의 역할과 동작을 정의한다. 구조는 꽤 직관적이다. `instructions.md`에는 에이전트의 정체성을 넣고, `tools/`에는 사용할 도구를, `skills/

Claude Fable, 정부가 내렸다 - 안전장치 논란 끝에 수출 통제 직격탄

2026-06-17T04:39:12Z

Anthropic의 Fable이 출시된 지 얼마 지나지 않아 시장에서 내려갔다. 금요일 미국 정부가 Anthropic에 수출 통제 지침(ECD)을 전달했고, 이에 따라 외국인 대상 접근이 중단되면서 모델도 함께 철수됐다. 아이러니한 대목은 따로 있다. Anthropic의 Dario Amodei는 그동안 AI 규제 필요성을 꾸준히 주장해 왔다. 그런데 정

Angular, 어렵다는 이미지 벗는 중

2026-06-13T01:00:07Z

Angular 팀이 Angular 22를 공개했다. Angular은 기업용 웹 서비스를 만들 때 많이 쓰이는 JavaScript 프레임워크다. 다만 기능은 강력하지만 배우기 어렵고 문법이 복잡하다는 평가도 함께 따라다녔다. 이번 업데이트에서 눈에 띄는 건 새로운 기능 자체보다 "개발자가 덜 힘들게 만들기"에 가깝다. 먼저 Angular 21에서 시험 운

MCP는 이제 정말 필요 없을까? - MCP vs CLI

2026-06-12T00:00:13Z

최근 AI 개발자들 사이에서는 "MCP는 복잡하고 비효율적이므로 CLI만 사용하면 된다"는 의견이 주목받고 있다. 실제로 일부 사례에서는 MCP 대신 코드 실행 방식이나 CLI를 활용해 훨씬 적은 토큰으로 작업을 수행할 수 있다는 결과도 공개됐다. 이 때문에 MCP(Model Context Protocol)가 곧 필요 없어질 것이라는 전망까지 등장했다.

LLM은 어떻게 동작하는가?

2026-06-11T00:00:15Z

오늘날 널리 사용되는 대규모 언어 모델(LLM)은 대부분 '트랜스포머(Transformer)'라는 구조를 기반으로 만들어진다. 챗GPT, Claude, Gemini, LLaMA와 같은 모델들은 학습 데이터나 세부 설정에는 차이가 있지만, 기본적으로는 유사한 구조를 공유한다. 따라서 트랜스포머의 핵심 원리를 이해하면 현대 언어 모델의 작동 방식을 전반적으로

벤처투자 받은 오픈소스의 결말 - 프레임워크 전쟁은 플랫폼 전쟁이 됐다

2026-06-09T23:00:13Z

Cloudflare가 VoidZero를 인수했다. 이름은 낯설 수 있지만, VoidZero는 웹 개발자들이 많이 쓰는 Vite 같은 도구를 만드는 회사다. 이번 소식이 흥미로운 이유는 단순히 회사 하나가 팔렸기 때문이 아니다. 그동안 투자금을 받아 성장한 오픈소스 회사들의 결말이 거의 비슷하게 흘러가고 있기 때문이다. Gatsby는 Netlify에, R