「개발자는 이제 끝났다」는 AI 기업의 광고입니다

「6개월 이내에, AI가 전체 코드의 90%를 작성하게 될 것이다」― Anthropic CEO, Dario Amodei (2025년 3월) -
「1년 이내에, 대부분의 프로그래머는 AI로 대체될 것이다」― 전 Google CEO, Eric Schmidt (2025년 4월) -
「AI는 중견 엔지니어의 일을 대신하게 될 것이다」― Meta CEO, Mark Zuckerberg (2025년 1월)

AI 업계를 쫓고 있는 엔지니어라면, 이러한 대사들을 적어도 한 번은 눈에 담았을 것입니다. 「코딩을 배우는 것은 시간 낭비다」, 「개발자는 끝났다」 ― 그런 톤의 기사들이 매주 흐르고 있습니다.

그런데, 이러한 예언이 나온 지 이미 1년 이상이 경과했습니다. 그리고 현실은 어떻게 되어 있을까요?

전혀 그렇게 되지 않고 있습니다. 오히려 개발자의 구인(채용)은 계속해서 늘어나고 있습니다.

이 기사에서는 CEO들의 두머(Doomer, 파멸론자) 발언과, 실제 데이터가 보여주는 현실 사이의 격차를 엔지니어의 관점에서 분해해 나갑니다. 마지막에는 AI 시대에 진정으로 평가받는 개발자상 ― 즉 「우리가 지금 무엇을 갈고닦아야 하는가」라는 이야기까지 깊이 있게 다룹니다.

먼저, 흥미로운 데이터가 있습니다. 「AI가 개발자를 대체할 것」이라고 발언한 CEO들이 속한 회사의 현재 채용 페이지를 살펴보면 ― 입이 다물어지지 않습니다.

회사	CEO의 발언 (요약)	현재 상황
Anthropic	AI가 90%의 코드를 작성하게 된다	소프트웨어 엔지니어를 대량 모집 중
Replit	이제 코딩을 배울 필요가 없다	엔지니어직을 지속적으로 모집
Salesforce	2025년에는 엔지니어를 신규 채용하지 않는다	AI 구축을 위해 1,000명을 신규 채용

여기서 누구나 품게 되는 소박한 의문이 있습니다.

「당신의 AI가 정말로 개발자를 대체할 수 있다면, 왜 아직도 엔지니어를 채용하고 있습니까?」

이 회사들은 자사의 AI에 무제한으로, 무료로 액세스할 수 있는 입장에 있습니다. 사내 서버에서 돌아가고 있기 때문입니다. 만약 그 AI가 정말로 개발자의 일을 해낼 수 있다면, 그들은 진작에 엔지니어 팀을 해고했을 것입니다. 혹은 자사 제품의 결함을 그 AI로 자동 수정하고 있어야 합니다.

하지만 현실은 그렇지 않습니다.

즉, 구조적으로는 이렇습니다.

Oreo의 CEO는, 당신이 Oreo를 더 많이 먹어주길 바란다.
AI의 CEO는, 당신이 AI가 더 대단하다고 생각해주길 바란다.
이것은 음모가 아니다. 영업 멘트다.
...

AI 기업의 CEO가 「AI가 인간을 대체한다」고 발언하는 것은, 그들의 비즈니스 측면에서 합리적인 행동입니다. 주가가 올라갑니다. 자금 조달 시의 밸류에이션(Valuation)이 올라갑니다. 그 이상도 이하도 아닙니다.

여기서 흥미로운 점은 NVIDIA의 CEO, Jensen Huang의 발언입니다. 그 역시 AI로 이익을 얻는 입장 ― AI가 구동되는 칩을 팔고 있기 때문에 ― 이익 상충의 여지가 있습니다. 그럼에도 그의 주장은 다른 AI CEO들과는 톤이 완전히 다릅니다.

그의 핵심적인 지적은 다음과 같습니다.

「AI가 방사선 전문의를 대체할 것」이라고 과학자들이 경고하면, 젊은 세대는 그 말을 듣고 방사선과를 지망하지 않게 된다. 하지만 만약 장래에 역시 방사선 전문의가 필요하게 된다면 ― 그것은 사회에 매우 유해하다.

즉, AI 업계의 두머 토크(Doomer talk) 자체가 사회에 대한 해악이라고 그는 지적하고 있는 것입니다.

그리고 그의 발언 중에서 가장 엔지니어의 가슴에 와닿는 것은 다음의 구분입니다.

개념	내용
태스크 (Task)	일의 「하고 있는 것」 (예: 코드를 타이핑하는 것)
퍼퍼스 (Purpose)	일의 「왜 하고 있는가」 (예: 프로덕트를 만드는 것)

AI가 빼앗는 것은 태스크(Task)이지, 퍼퍼스(Purpose)가 아닙니다.

우리의 태스크는 「코드를 쓰는 것」일지도 모릅니다. 하지만 우리의 퍼퍼스는 「시스템을 만드는 것」입니다. AI는 타이핑을 대신해 줍니다. 하지만 「무엇을 만들 것인가」, 「어떻게 설계할 것인가」, 「어디까지가 완성인가」를 결정하는 것은 대신해 주지 않습니다.

이 부분을 혼동하고 있기 때문에, 「개발자가 사라진다」는 논의가 성립되는 것입니다.

여기서부터는 감상이 아닌 데이터에 대해 이야기하겠습니다. a16z (Andreessen Horowitz)가 「AI Job Apocalypse is a Complete Fantasy (AI 실업의 종말론은 완전한 망상이다)」라는 리포트를 공개했습니다. 내용을 살펴보면, 디스토피아적 담론 (Doomer talk)이 완전히 현실과 동떨어져 있다는 것을 알 수 있습니다.

App Store에 대한 신규 앱 제출 수는 전년 대비 60% 증가했습니다. AI가 개발자를 대체하기는커녕, 지금까지 가장 많은 소프트웨어가 출하되고 있는 것이 현상입니다.

직종	상황
소프트웨어 엔지니어 (Software Engineer)	2025년 초부터 지속적으로 증가 중
프로덕트 매니저 (Product Manager)	2022년 이후 최고 수준
SWE 채용 (전체)	2년 이내에 코로나 이전 수준을 넘어설 전망

이것은 흥미로운 데이터입니다. Goldman Sachs가 수천 개 기업의 실적 발표 컨퍼런스 콜 (Earnings conference call)을 분석한 결과,

AI로 인간을 「대체하는 (replacement)」 기업 : 1개사
AI로 인간을 「강화하는 (augmentation)」 기업 : 8개사
비율은 1 : 8

대체 (replacement)의 8배에 달하는 기업이 AI를 **강화 (augmentation)**를 위해 사용하고 있습니다. AI는 사람을 없애는 것이 아니라, 사람의 능력을 증폭시키는 방향으로 사용되고 있는 것이 기업의 실제 움직임입니다.

제가 가장 좋아하는 데이터가 이것입니다. 1980년대에 Excel이 등장했을 때, 완전히 똑같은 논쟁이 있었습니다.

「부기 담당자는 끝났다. 왜 소프트웨어로 할 수 있는 일에 인간을 고용하는가?」

실제로 미국에서는 부기 담당자의 일자리가 약 100만 건 사라졌습니다. 디스토피아론자(Doomer)의 관점에서는 정답입니다.

하지만 같은 기간에 어떤 일이 일어났을까요?

기간	부기 담당자	재무 분석가 (Financial Analyst)
1980년대 이후	−100만 건	+150만 건

차이로 +50만 건 ― 즉, Excel을 폐지했어야 마땅할 금융 업계에서 더 고도화되고, 더 높은 급여를 받는 일자리가 늘어난 것입니다.

Excel은 부기 담당자를 없앴습니다. 하지만 그것은 「더 상위 레이어의 일」을 새롭게 만들어내기 위한 토대였습니다. AI도 아마 같은 구조로 다가올 것입니다.

참고로, 현대 미국의 일자리의 과반수는 1940년에는 존재하지 않았다는 사실이 있습니다.

• 소프트웨어 엔지니어 (Software Engineer)
• UX 디자이너 (UX Designer)
• 데이터 사이언티스트 (Data Scientist)
• 클라우드 아키텍트 (Cloud Architect)

이러한 직업들은 할아버지가 일을 시작했을 때는 그림자조차 없었습니다. 기술이 등장한 후에 생겨난 일들입니다. AI에게도 똑같은 일이 일어날 것입니다. 5년 후에는 아직 아무도 이름을 붙이지 않은 직업이 대량으로 생겨나 있을 것입니다. 그리고 그들 중 상당수는 아마 개발자의 파생 형태가 될 것입니다.

디스토피아적 발상의 근저에는 두 가지 고전적인 경제학적 오류가 있습니다. 엔지니어의 관점에서 보면 이것은 「멘탈 모델 (Mental model)의 버그」입니다.

세상의 일의 양은 고정되어 있으며, AI가 그 일부를 수행하면 인간에게 남는 일은 그만큼 줄어든다는 생각입니다.

이것은 역사상 매번 틀렸습니다.

신기술은 태스크 (Task)를 없애지만, 직업 (Job) 그 자체를 없애지는 않습니다. 오히려 사람을 해방함으로써, 사람은 **「다음 단계의 것」**을 발명하기 시작합니다. 일의 파이는 고정된 것이 아니라, 기술이 올 때마다 부풀어 올랐습니다.

1800년대의 경제학자 제번스 (Jevons)가 발견한 유명한 역설이 있습니다.

증기 기관이 석탄을 더 효율적으로 태울 수 있게 되었을 때, 사람들은 석탄 소비가 줄어들 것이라고 예상했다. 실제로는 석탄 소비가 폭발적으로 늘어났다.

왜일까요? 저렴하게 사용할 수 있게 되었기에, 더 많은 상황에서 사용할 수 있게 되었기 때문입니다. 철도, 공장, 배, 가정용 난방 ― 효율화된 결과, 수요 자체가 몇 배로 불어났습니다.

비용이 낮아진다
↓
사용할 수 있는 상황이 단번에 넓어진다
...

이것이 코드에 일어나고 있습니다.

AI가 코드를 작성하는 비용을 낮춥니다. 그러면 코드를 작성하는 양은 줄어드는 것이 아니라, 폭발적으로 늘어납니다.

세계는 소프트웨어로 가득 차 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 아직 소프트웨어가 침투하지 않은 영역투성이입니다. 의료, 행정, 제조, 에너지, 니치 (Niche) 산업, 개인용 도구 ― AI로 한계 비용 (Marginal cost)이 낮아지면, 이곳으로 소프트웨어가 단번에 흘러 들어갑니다.

세계는 10억 줄의 코드를 필요로 하는 것이 아니라, 1조 줄의 코드를 필요로 하고 있습니다.

그렇다면 코드 타이핑이 AI로 넘어간 세상에서, 개발자는 무엇을 해야 할까요? 이전보다 더 성장하는 개발자와 이전보다 더 도태되는 개발자를 가르는 것은 무엇일까요?

제 대답은 세 가지입니다. 이는 저 자신이 AI 에이전트 (AI Agent)를 일상적으로 사용하게 되면서 뼈저리게 실감하고 있는 것이기도 합니다.

AI를 움직이려면, **「사물의 이름」**을 알고 있어야 합니다.

• 해시맵 (Hash Map)
• 경쟁 상태 (Race Condition)
• 멱등성 (Idempotency)
• 뮤텍스 (Mutex)
• 데이터베이스 인덱스 (Database Index)
• N+1 문제
• 스키마 정규화 (Schema Normalization)

이러한 어휘 (Vocabulary)가 없으면, AI에게 의도한 방향의 지시를 내릴 수 없습니다.

구체적인 예를 하나 들겠습니다. 얼마 전 제가 겪은 이야기입니다.

의뢰: "이 리스트에서 중복을 제거해줘"
AI의 첫 번째 출력:
- 이중 for 루프를 통한 비교
...

여기서 중요한 것은, 「set」이라는 단어를 알고 있느냐가 운명을 갈랐다는 점입니다. 만약 「set」이라는 개념을 몰랐다면, 처음 나온 이중 루프 코드를 그대로 머지 (Merge)했을 것입니다. 운영 환경에서 데이터가 불어나는 순간, 시스템은 죽습니다.

어휘 (Vocabulary)는 AI를 조종하기 위한 핸들입니다. 어휘가 빈약하다면, 핸들이 덜덜거리는 차를 타고 있는 것과 같습니다.

AI는 파일 1개의 코드를 쓰는 것은 잘합니다. 파일 5개 정도라면 그럭저럭 해냅니다.

하지만, **「이 시스템을 어떻게 분할할 것인가」**라는 판단은 AI가 절망적으로 못하는 분야입니다.

• 어디를 서비스로 분리할 것인가
• 어디에 비동기 큐 (Asynchronous Queue)를 둘 것인가
• 어디를 캐시 (Cache)할 것인가
• 어디를 도메인 경계 (Domain Boundary)로 할 것인가
• 어디에 피처 플래그 (Feature Flag)를 둘 것인가

이러한 판단은 코드베이스 (Codebase) 전체에 장기적인 영향을 미칩니다. 시니어 엔지니어가 평소 당연하게 수행하는 시스템 레벨의 설계 판단 ― 이 영역이 바로 AI로 대체될 수 없는 영역입니다.

이것이 가장 미묘하면서도 가장 중요한 기술입니다.

AI는 실수를 「실수처럼 보이지 않는 형태」로 출력합니다.

• 컴파일 (Compile)은 통과한다
• 테스트 (Test)는 통과한다
• 간단한 입력으로는 동작한다
• 하지만, 그 문제에 대한 해답으로는 근본적으로 어긋나 있다

이때 필요한 것은, AI의 출력을 보고 **「아니, 이건 틀렸어, 이렇게 하는 게 아니야」**라고 말할 수 있는 감각입니다.

테이스트 (Taste)는 프롬프트 (Prompt)에서 오지 않는다.
테이스트는 수년간 코드를 읽은 경험에서 온다.
테이스트는 나쁜 코드에 찔렸던 고통의 기억에서 온다.
...

AI가 작성한 코드를 아무 생각 없이 받아들이는 사람과, 「응?」 하고 멈춰 설 수 있는 사람의 차이는, 최근 몇 년 사이 연봉으로 치면 1,000만 엔 이상의 차이를 만들어낼 것입니다.

여기까지를 정리하면 다음과 같습니다.

기존의 개발자상:
- 코드를 작성할 수 있다
- 지시받은 사양 (Specification)을 구현할 수 있다
...

기준점 (Bar)은 확실히 높아지고 있습니다. 낮아지고 있는 것은 오직 「코드 타이핑 능력」뿐입니다. 타이핑 전문가는 사라지겠지만, 아키텍트 (Architect)는 오히려 희소 가치가 높아집니다.

그리고 여기서부터가 본론입니다만, 만약 당신이 어휘 (Vocabulary), 아키텍처 (Architecture), 테이스트 (Taste)라는 세 가지를 갖추고 있다면, AI는 단순히 시간을 절약해 주는 정도의 존재가 아닙니다. AI는 당신에게 초인적인 레버리지 (Leverage)를 부여합니다.

• 혼자서 과거의 팀이 만들던 것을 만들 수 있다
• 솔로 파운더 (Solo Founder)가 진짜 프로덕트를 한 달 만에 출시할 수 있다
• 2인 스타트업이 200명 규모의 기업과 경쟁할 수 있다

이것은 이제 일상이 되어가고 있습니다. 우리는 「기업가형 개발자 (Entrepreneur Developer) 의 시대」 ― 즉, 상상한 것을 스스로 만들고 스스로 출시할 수 있는 인간이 단숨에 늘어나는 시대의 입구에 서 있습니다.

• CEO의 비관론(Doomer) 발언은 그들의 비즈니스 포지션 토크(Position Talk)이다. "90%의 코드는 AI가 작성한다"라고 말하면서도, AI 기업들은 오늘도 엔지니어를 대량 채용하고 있다. -
  데이터는 정반대의 사실을 보여준다. App 제출 수는 전년 대비 +60% 증가했고, SWE(Software Engineer) 구인도 증가하고 있으며, 기업의 AI 이용은 '대체'보다 '강화 (Augmentation)'가 8배 더 많다. -
  역사적으로도 동일한 패턴이 반복되어 왔다. Excel은 경리직을 없앴지만, 그보다 훨씬 더 고액 연봉을 받는 재무 분석가(Financial Analyst) 직무를 만들어냈다. -
  직관적으로 잘못 판단하는 이유는 노동량의 오류 (Lump of Labor Fallacy)와 제번스의 역설 (Jevons' Paradox)을 무시하기 때문이다. 비용이 낮아지면 수요는 줄어드는 것이 아니라 폭발한다. 코드 또한 예외가 아니다. -
  AI 시대에 성장하는 개발자는 어휘력(Vocabulary), 아키텍처(Architecture), 취향(Taste)을 연마한 인간이다. 타이핑 기술이 아니라, AI를 올바른 방향으로 달리게 하는 능력이 요구된다. -
  개발자의 역할은 끝나는 것이 아니라 진화한다. "코드를 쓰는 사람"에서 "AI에게 무엇을 만들게 할지 설계하는 사람"으로. 지금까지 중 가장 야심 찬 일들을 실현할 수 있는 10년이 여기서부터 시작된다.

비관론자(Doomer)의 위협에 겁을 먹고 개발자라는 선택지에서 물러나는 것 ― 이것이 현시점에서 가장 손해 보는 선택이라고 나는 생각한다. 방 안에 머물며, AI를 사용하고, 비상하십시오.