16개 AI가 2주 만에 C 컴파일러 완성, 개발자는 이제 매니저가 될까?

16개의 AI가 2주 동안 협업해서 10만 줄의 C 컴파일러를 완성했다. 사람 개발자 팀이라면 몇 달은 걸렸을 프로젝트를 말이다.

Anthropic의 연구원 니콜라스 칼리니는 목요일, 회사의 Claude Opus 4.6 모델 16개 인스턴스를 공유 코드베이스에 풀어놓고 최소한의 감독 하에 C 컴파일러를 처음부터 구축하도록 했다고 발표했다. 결과는 놀라웠다. AI들이 만든 Rust 기반 컴파일러는 x86, ARM, RISC-V 아키텍처에서 부팅 가능한 리눅스 6.9 커널을 빌드할 수 있었다.

2만 달러로 산 개발팀

이 실험에는 약 2만 달러의 API 비용이 들었다. 거의 2,000번의 Claude 코드 세션을 통해서 말이다. 시니어 개발자 한 명의 2주 급여와 비슷한 수준이다.

하지만 여기서 중요한 건 비용이 아니라 방식이다. 16개의 AI가 각각 다른 부분을 담당하면서도 하나의 통합된 결과물을 만들어냈다는 점이다. 마치 잘 조율된 개발팀처럼 말이다.

이는 단순히 코드 생성을 넘어선 차원이다. 프로젝트 전체를 이해하고, 다른 AI들과 협업하며, 복잡한 시스템을 구축할 수 있다는 의미다. OpenAI와 Anthropic이 이번 주에 멀티 에이전트 도구를 연달아 출시한 것도 우연이 아니다.

개발자의 미래는 매니저?

이 뉴스가 개발자들에게 던지는 질문은 명확하다. 앞으로 개발자의 역할은 무엇이 될까? 코드를 직접 작성하는 것보다 AI들을 관리하고 조율하는 것이 주된 업무가 될까?

실제로 이미 많은 개발자들이 GitHub Copilot이나 ChatGPT를 활용해 코딩 속도를 높이고 있다. 하지만 이번 실험은 한 단계 더 나아간다. AI가 단순히 도구가 아니라 팀원이 될 수 있다는 가능성을 보여준다.

국내 IT 기업들도 주목하고 있다. 네이버는 이미 AI 코딩 어시스턴트 개발에 투자하고 있고, 삼성도 소프트웨어 개발 프로세스에 AI를 적극 도입하고 있다. 개발자 채용 시장에도 변화가 예상된다.

하지만 현실은 복잡하다

물론 한계도 명확하다. 칼리니 연구원도 "핵심 주의사항들"이 있다고 언급했다. 컴파일러는 상대적으로 명확한 스펙이 있는 프로젝트다. 요구사항이 모호하고 창의성이 필요한 프로젝트에서도 같은 성과를 낼 수 있을지는 의문이다.

또한 2만 달러라는 비용도 간과할 수 없다. 단순 계산으로는 저렴해 보이지만, 실제 기업 환경에서는 디버깅, 유지보수, 품질 보증 등의 추가 비용이 발생한다. AI가 만든 코드를 검토하고 책임지는 것도 결국 사람의 몫이다.

한국의 개발 문화도 고려해야 한다. 코드 리뷰, 팀 협업, 도메인 지식 공유 등은 여전히 사람이 더 잘하는 영역이다. AI가 아무리 뛰어난 코드를 작성해도, 비즈니스 맥락을 이해하고 사용자의 니즈를 파악하는 것은 다른 차원의 문제다.