GitHub 보고서에 따르면 AI 생성 코드의 대규모 유입을 관리하기 위해 추가된 4백만 CPU 코어와 160 페타바이트(PB) 저장 공간 및

대부분의 프로그래밍 코드가 이제 AI에 의해 만들어지고 있을까요? 증언하는 사람들의 수를 보면 믿기 어려울 정도이지만, 이제 우리는 그 진술 뒤에 있는 정확한 수치를 갖게 되었습니다. 세계 최대 코드 저장소인 GitHub는 올해 동안 AI 생성 코드의 유입을 따라잡기 위해 4백만 개의 CPU 코어, 160PB의 저장 공간, 그리고 50 Tb/s의 네트워킹 용량을 추가했다고 밝혔습니다.

Go deeper with TH Premium: AI shortages

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(Image credit: Nvidia)

• AI 데이터 센터가 세계 메모리 및 저장 공간 공급을 흡수하고 있다
• 데이터 센터 CPU 수요가 급증했으며, 그 원인은 AI 에이전트 때문이다
• Nexperia 및 DRAM 위기가 심화되는 가운데 칩 부족 현상이 자동차 산업을 강타하다
• 맞춤형 AI ASIC의 현황

GitHub의 기술 보고서에 따르면, 원시 저장소(Raw repository) 활동은 전년 대비 대규모 증가를 보였습니다. 코드 커밋(Code commits, 코드를 추가/제거하는 행위)은 6배 성장했으며, 병합된 풀 리퀘스트(merged pull requests, 기능이나 버그 수정을 확정하는 행위)는 4배 급증했습니다.

배수(multipliers) 자체만으로도 인상적이지만, 기하급수적인 성장 패턴은 그보다 더 놀랍습니다. 불과 반년 전인 4월에는 이미 월별 커밋 수가 14억 건에 달했으며, 이는 8월에는 29억 건으로 증가했고, 현재는 9월 기준으로 74억 건을 기록했습니다. GitHub는 지난 12개월 동안 총 179억 건의 코드 푸시(code pushes)를 기록했는데, 이는 2024년과 2025년 전체 분량을 합친 것보다 많은 수치입니다.

GitHub 2026 activity graph

GitHub 2026 활동 그래프 (이미지 출처: GitHub)

예상대로 회사는 이러한 코드 양의 눈부신 증가세가 에이전트형 AI(agentic AI) 때문이며, 이로 인해 기술 인프라를 업그레이드하고 재고찰해야 할 필요성이 생겼다고 말합니다. 지난 9월까지 풀 리퀘스트(pull requests) 중 40% 이상이 에이전트에 의해 시작되었는데, 이는 2026년 3월의 17%에서 증가한 수치입니다. 더욱이 AI를 사용하여 시작된 저장소는 일반적으로 수작업으로 진행된 작업에 비해 활동량이 8배 더 많은 경향을 보입니다.

이 모든 코드 활동은 CI/CD 파이프라인(CI/CD pipelines)에 불균형적인 부담을 주고 있습니다. 현대 개발 환경에서 누군가 코드를 커밋하거나 대기 중인 풀 리퀘스트를 병합할 때마다 여러 작업이 트리거됩니다. 예를 들어, 남아있는 "할 일(to-do)" 항목 확인, 일관성을 위해 코드를 시각적으로 정리하는 과정(linting), 그리고 새로운 코드가 애플리케이션 내 기존 기능에 문제를 일으키지 않고 관련 프로그램, 서비스 및 API와 올바르게 작동하는지 확인하기 위한 코드 및 통합 테스트(integration tests) 실행 등이 있습니다.

GitHub activity progress

GitHub 활동 진행도 (이미지 출처: GitHub)

위의 모든 과정을 커밋 및/또는 풀 리퀘스트마다 트리거한다는 것은 GitHub의 하드웨어 요구 사항이 급증하여, 막대한 양의 컴퓨팅 파워와 I/O를 필요로 하게 되었다는 것을 의미합니다. 그 증가세가 워낙 강렬했기 때문에, 회사는 저장소(storage)와 컴퓨트(compute)를 가능한 한 분리하려 백엔드 시스템을 재설계해야 했습니다(reengineer its backend). 수요가 얼마나 빠르게 증가하고 있는지를 고려할 때, GitHub는 조만간 업그레이드를 해야 할 가능성이 높습니다.