OpenAI 공동 설립자 Karpathy 인터뷰: LLM은 새로운 유형의 컴퓨터이며, 모든 것을 "다시 작성"해야 함

원본 비디오 제목: Andrej Karpathy: Vibe Coding에서 Agentic Engineering으로

원본 비디오 출처: Sequoia Capital
번역: Bao Yilong, Wall Street View

OpenAI 공동 창업자 Andrej Karpathy는 최근 인터뷰에서 대규모 언어 모델이 "새로운 유형의 컴퓨터"로 전체적으로 컴퓨터 아키텍처를 혁신하고 있다고 언급했습니다.

4월 29일, 테슬라 Autopilot 개발을 이끈 인물로서 알려진 Karpathy는 OpenAI에서 중요한 위치를 차지하고 있는 인공지능 리더로서, AI Sent가 주최한 행사에서 현재 인공지능 에이전트의 기술적 전환 및 소프트웨어 및 하드웨어 생태계에 미치는 심각한 영향을 심층적으로 분석했습니다.

Karpathy는 작년 12월부터 에이전트를 중심으로 한 작업 흐름이 실제로 사용 가능해졌음을 깨달은 것으로 표현하며, 이러한 변화가 소프트웨어 3.0 시대의 본질적인 도래를 나타낸다고 밝혔습니다.

그는 말했습니다: 많은 사람들의 AI에 대한 인식은 작년에도 아직 ChatGPT에 머물렀지만, 특히 12월부터는 다시 검토해야 합니다 - 일이 근본적으로 변화했습니다.

동시에 그는 '에이전트 공학'이라는 새로운 개념을 제시하여, 지난해 그가 명명한 '기운 코딩'과 구별합니다. '에이전트 공학'은 전문 소프트웨어 개발에서 품질 기준의 연속성과 가속화를 의미합니다.

그는 기존의 많은 코드와 응용 프로그램이 새로운 패러다임 하에 "존재해서는 안 된다"며, 현재의 조직 구조, 채용 프로세스, 개발 도구 및 인프라가 여전히 인간을 위해 아닌 에이전트를 위해 설계되어 있다고 밝혔습니다.

소프트웨어 3.0의 동향: 기본 컴퓨팅 아키텍처의 권한 이양

기술 산업은 양적 변화에서 질적 변화로 나아가고 있습니다.

작년 12월은 중요한 전환점이었습니다. Karpathy는 최신 AI 모델에 직면하면서 깊은 영향을 받았다고 밝혔습니다:

시스템이 생성한 코드 조각이 점점 완벽해지고 있습니다. 저는 마지막으로 그것을 수정한 것이 언제였는지조차 기억조차 못 합니다. 저는 이 시스템을 점점 믿게 되고 있습니다... 나는 전혀 프로그래머로서 뒤처지는 느낌을 받지 못했습니다.

이러한 충격은 계산 패러다임에 완전한 변혁을 가져왔습니다. Karpathy에 따르면, 시장은 현재 이 변화의 심도를 과소평가하고 있습니다.

그는 우리가 "소프트웨어 1.0(코드 작성)"과 "소프트웨어 2.0(데이터 세트를 정리하고 신경망을 훈련시킴)"을 작별하고 공식적으로 "소프트웨어 3.0" 시대로 접어들고 있다고 지적합니다.

이 새로운 시대에서, 대형 언어 모델 자체가 "새로운 유형의 컴퓨터"입니다.

그는 말했습니다: 현재 여러분의 코딩은 단순히 힌트를 작성하는 것이 되었고, 컨텍스트 창 안의 내용이 대형 언어 모델을 인터프리터로 사용하여 디지털 정보 공간에서 계산을 실행하도록 하는 손잡이가 되었다.

시장의 주목을 끄는 것은 그가 미래 하드웨어 아키텍처 발전에 대한 대담한 예측입니다.

현재 신경망은 여전히 기존 컴퓨터에서 가상화 형태로 실행됩니다. 하지만 그는 미래에 이러한 주-종 관계가 뒤바뀔 것이라고 믿습니다: 여러분은 신경망이 주 프로세스가 되고 CPU가 어떤 형태의 부프로세서가 되었다고 상상할 수 있습니다. 신경망이 대부분의 무거운 작업을 담당하게 될 것입니다.

이는 시장의 전체적인 자금 지출을 주도하는 "지능형 컴퓨팅"이 미래에 더욱 굳건히 자리 잡을 것을 의미합니다.

다음 세대 인프라: "에이전트 네이티브" 생태계 재구축

실행과 코딩이 기계로 대체될 때, 인간의 핵심 가치와 미래 인프라 형태는 어디로 나아갈까요?

Karpathy는 솔직히 말했습니다: 모든 것이 다시 쓰여져야 합니다.

현재 인터넷의 여러 프레임워크 및 라이브러리 설명서는 여전히 "인간을 위해 작성된" 것이며, 이는 그를 매우 짜증나게 만듭니다.

Karpathy는 불평했습니다: 왜 내게 뭘 해야 하는지 계속 말해주는 거지? 내가 아무것도 하기 싫은데. 내 AI 에이전트에게 어떤 텍스트를 복사하여 붙여넣어야 하는지 알려주는 것이어야 합니다.

미래 시장의 큰 기회는 "에이전트 중심" 인프라를 구축하는 데 있습니다.

이 세계에서 시스템은 "센서"로 체계화되어 피드백을 받고, "실행기"로 입력을 해석하며, 데이터 구조는 대형 언어 모델이 크게 가독성 있게 처리할 수 있도록되고, 기계 대리인이 개인 및 기관을 대신하여 클라우드상에서 상호 작용합니다.

이렇게 높은 자동화 수준의 미래에서는 인간의 핵심 희귀성이 미적 감각, 판단력 및 가장 깊은 비즈니스 이해로 되돌아갈 것입니다.

Karpathy는 자신이 여러 차례 깊이 생각하게 된 한 마디를 요약으로 인용했습니다: 당신은 당신의 사고를 외부에 위탁할 수 있지만, 당신의 이해는 외부에 위탁할 수 없습니다.

에이전트 엔지니어링: "10배 엔지니어"를 훨씬 뛰어넘는 생산성 폭발

시장이 가장 관심을 두는 생산성 증진 측면에서, Karpathy는 두 가지 핵심 개념을 구분했습니다: "분위기 코딩(Vibe coding)"과 "에이전트 엔지니어링(Agentic engineering)".

그는 "분위기 코딩"이 모든 사람이 소프트웨어를 개발할 수 있는 최소 선을 높였지만, "에이전트 엔지니어링"은 전문 소프트웨어의 품질 한계를 유지하기 위해 노력합니다.

"에이전트 엔지니어링"은 단순히 속도를 높이는 것뿐만 아니라 개발자가 "다소 실수를 저지르기 쉬우며 무작위성이 있지만 강력한" AI 에이전트들을 조율하여 품질을 희생하지 않고 속력을 내도록 요구합니다.

이는 기업이 생산성의 상상력을 크게 확장할 것입니다.

Karpathy는 말했습니다: "예전에 사람들은 '10배 엔지니어'에 대해 자주 이야기했지만, 10배로는 여러분의 속력을 설명하기에 부족합니다. 제 의견으로는, 이 분야에서 우수한 성과를 내는 사람들의 생산성 피크는 10배를 훨씬 뛰어넘습니다."

이러한 생산성 폭발에 직면하면 기업의 조직 구조와 인재 선발 논리가 재구성되어야 할 필요가 있습니다.

그는 기업이 전통적인 알고리즘 문제 해결 면접을 포기하고 대신 지원자가 여러 AI 에이전트를 협업하여 대규모 프로젝트를 구축하고 다른 AI 에이전트의 공격에 대항할 수 있는지를 살피는 것을 제안했습니다.

AI 비즈니스 실현의 발판

현재 AI 응용 프로그램의 실현 가능한 시나리오를 섬기기 위해 급한 창업가와 투자자들을 위해, Karpathy는 매우 실질적인 평가 프레임워크를 제공했습니다: 검증 가능성.

현재 AI의 능력은 매우 이상한 "톱니날 모양"을 보여줍니다.

그는 이렇게 말했습니다: 오늘날 가장 선두적인 모델은 10만 줄의 코드베이스를 동시에 다시 작성하거나 제로데이 취약점을 찾을 수 있으나, 나에게 50m 떨어진 세차소까지 걸어가서 자동차를 세차해야 한다고 알려주는 것은 미친 소리입니다.

이러한 이질성이 발생하는 이유는, 선도적인 실험실(예: OpenAI 등)이 "수학"과 "코드"와 같이 결과를 검증하기 쉬운 영역에 대량의 강화 학습 리소스를 투입했기 때문입니다.

따라서 결과가 검증 가능한 비즈니스 시나리오에 있다면 AI는 엄청난 힘을 발휘할 수 있습니다.

Karpathy는 시장에는 아직 주요 연구소들이 주목하지 않은 고가치 환경이 많이 존재하는데, 이는 스타트업이 모델을 세밀하게 조정하고 상업화할 기회를 가진 거대한 블루오션입니다.

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