가장 큰 컴퓨팅 낭비는 당신이 출시하지 못한 프로젝트입니다

당신은 거의 완성 단계에 이르기 위해 역사상 가장 강력한 도구를 사용하고 있습니다.

당신에게는 호출 가능한 백만 명의 무료 컨설턴트가 있습니다. 그들은 코드를 작성하고, 스키마 (schema)를 초안하며, 인증 (auth) 구조를 만들고, 에러를 설명합니다. 인류가 만든 단일 도구 중 가장 유능한 빌딩 도구가 지금 바로 다른 탭에 열려 있습니다.

그런데도 사이드 프로젝트 (side project)는 여전히 80% 완료 상태입니다. 지난달과 마찬가지로 말이죠.

이것은 동기 부여의 문제가 아닙니다. 사용 방식의 문제입니다. 그리고 전직 Google 임원은 제가 하는 것보다 더 명확하게 이를 정의했습니다.

"가장 큰 컴퓨팅 낭비 (The Biggest Waste of Compute)"

_Solve for Happy_의 저자이자 Google X의 전 최고 비즈니스 책임자 (Chief Business Officer)인 Mo Gawdat는 최근 인터뷰에서 직설적으로 말했습니다. 오늘날 가장 큰 컴퓨팅 낭비는 우리가 사람들에게 궁극의 형태인 지능을 쥐여주었더니, 그들이 그것을 여자친구에게 보낼 문자 메시지를 쓰는 데 사용한다는 것입니다.

개발자들에게 이 버전은 더 구체적입니다. 당신에게는 절반쯤 만들어진 프로젝트를 결승선까지 끌고 갈 수 있는 도구가 있습니다. 하지만 당신은 그것을 단지 계획을 하나 더 세우는 데 사용합니다. 버릴 파일을 리팩터링 (refactor) 하는 데 사용합니다. 이미 답을 절반쯤 알고 있는 질문을 던지는 데 사용합니다.

그 역량은 엄청납니다. 하지만 사용은 얕습니다. 그리고 엄청난 도구를 얕게 사용하는 것은 생산적인 것처럼 느껴지는데, 그것이 바로 함정입니다. 당신은 일을 했다는 기분을 느끼며 탭을 닫지만, 출시된 것은 아무것도 없습니다.

"AI를 게으른 사람처럼 사용하지 마세요"

Gawdat의 실제 처방은 모니터에 문신으로 새길 가치가 있는 부분입니다:

"당신은 AI를 사용하는 법을 배워야 합니다... 게으른 사람처럼 말이죠. 그러니 AI가 당신을 대신해 일을 하게 하지 마세요. AI가 당신을 더 똑똑하게 만들도록 하세요. 따라서 하나의 프롬프트 (prompt)로 동일한 작업을 끝내려 하지 말고, 더 많은 노력을 들여 훨씬 더 흥미롭고 까다로우며 지능적인 작업을 완수하려고 노력하세요.");

이를 서로 다른 두 명의 개발자로 읽어보십시오.

개발자 A는 "대시보드를 만들어줘"라고 프롬프트를 입력하고, 결과물을 붙여넣고, 에러가 발생하면 조용히 멈춥니다. 단 하나의 프롬프트. 게으른 사용입니다. 도구가 그들을 '대신해' 무언가를 했고, 그들은 전혀 앞으로 나아가지 못했습니다.

개발자 B는 동일한 모델을 사용하여 실제 장애물(blocker)을 심문합니다. 왜 배포가 실패하는지, 실제 데이터 모델은 무엇인지, 단 한 명의 사용자에게라도 작동하는 흐름을 보여줄 수 있는 가장 작은 단위는 무엇인지 묻습니다. 더 까다로운 작업이며, 더 많은 노력이 필요합니다. 하지만 그들은 출시(shipping)에 더 가까워져 있습니다.

동일한 도구. 동일한 토큰. 완전히 다른 결과. 차이는 AI에 있는 것이 아닙니다. 인간이 AI를 강하게 몰아붙이고 있는지, 아니면 그저 올라타서 흘러가는 대로 내버려 두고 있는지의 차이입니다.

도구는 단지 도구일 뿐입니다

AI 인프라 기업인 DDN의 CEO Alex Bouzari는 모두가 속으로 생각하지만 차마 말하지 못하는 부분을 언급했습니다:

"AI 도구가 당신을 대신해 코드를 작성해 줄 것입니다. 당신이 가져오는 가치는 문제를 생각하고, 문제를 공식화하는 데 있습니다. 도구는 알지 못합니다. 그것은 자동차와 같습니다. 자동차는 당신에게 어디로 갈지 말해주지 않습니다. 당신이 자동차에게 말해주는 것입니다."

자동차는 상상할 수 있는 가장 자유로운 도구인 동시에, 목적지와 그 길을 끝까지 운전할 의지가 있는 사람이 없다면 완전히 비활성(inert) 상태입니다. 정체된 대부분의 사이드 프로젝트는 진입로에서 공회전 중인 훌륭한 자동차를 가지고 있는 것과 같습니다. 아무도 어디로 갈지 결정하지 않았고, 아무도 4일째가 지난 후에도 운전대를 잡고 있겠다고 약속하지 않았습니다.

더 많은 AI가 결여된 절반은 아니었습니다

여기 불편한 실증적 기록이 있습니다. METR는 2025년에 숙련된 개발자들을 대상으로 실제 작업을 측정했으며, 그들이 AI 도구를 사용할 때 19% 더 느려졌다는 사실을 발견했습니다 (arxiv.org/abs/2507.09089). 더 빨라진 것이 아니라 더 느려진 것입니다. 얕고 구조화되지 않은 사용 방식이 문맥 전환 (context-switching)을 유발하고, "완료되었다"는 가짜 확신을 심어주기 때문입니다.

따라서 해결책은 '더 많은' AI가 될 수 없습니다. Gawdat의 프레임워크가 올바른 방향을 제시합니다. 우리는 **증강 지능 (augmented intelligence)**의 시대에 살고 있습니다. 즉, 인간과 기계가 함께 협력하여 어느 한쪽이 단독으로 수행할 때는 만들 수 없는 결과물을 만들어내는 시대입니다. 기계 측면은 이미 해결되었습니다. 기계는 풍부하고, 저렴하며, 매주 더 좋아지고 있습니다.

부족한 나머지 절반은 기계를 깊이 있게 사용하고 실제로 작업을 끝마치게 만드는 인간의 구조입니다. 즉, 목적지, 마감 기한, 그리고 당신이 나태해질 때 이를 알아차려 주는 누군가가 필요합니다.

이것이 내재화되었을 때의 모습

저는 전업 개발자들을 위한 30일 스프린트 (sprint)를 운영하고 있습니다. 매일 주어지는 프롬프트 (prompt)는 단순히 "계속 나아가세요"라고 말하지 않습니다. 대신 그날 수행할 하나의 구체적인 행동을 요구하며, 당신이 보고하는 체크인 (check-in)은 봇 (bot)이 분석하는 것이 아니라 실제 사람이 읽습니다.

이 단 하나의 제약 조건이 나태한 사용을 차단합니다. 오늘 밤 실제 사람에게 당신이 실제로 무엇을 진행했는지 직접 써야 한다면, "그냥 만들어줘"라는 식으로 요행을 바랄 수 없습니다. 그리고 당신이 침묵할 때, 당신은 단 한 문장의 답장을 받게 됩니다: 어제 무슨 일이 있었나요?

AI는 여전히 작업의 90%를 수행하고 있습니다. 부족했던 나머지 10%는 결코 더 많은 컴퓨팅 파워 (compute)의 문제가 아니었습니다. 그것은 바로 컴퓨팅 파워를 잘 사용할 수 있도록 만들어주는 인간 참여형 (human in the loop) 구조였습니다.

질문할 가치가 있는 질문

당신의 리포지토리 (repo)를 여세요. 그 안에 놓여 있는 AI가 생성한 계획들, 스캐폴드 (scaffolds), 그리고 반쯤 만들어진 기능들의 수를 세어보세요. 이제 그것들 중 실제 사람이 사용하게 된 것이 몇 개인지 세어보세요.

그 격차가 바로 컴퓨팅 파워의 낭비입니다. 토큰 (tokens)이 아닙니다. 역사상 가장 강력한 도구가 '거의 완성할 뻔한' 수준에서 사용되었기 때문에 여전히 상상 속에만 존재하는, 출시되지 못한 프로젝트가 바로 낭비입니다.

도구가 병목 현상 (bottleneck)이 아닙니다. 이미 한동안 그렇지 않았습니다. 병목은 바로 당신이며, 이는 사실 좋은 소식입니다. 왜냐하면 그것은 이번 주에 당신이 바꿀 수 있는 부분이기 때문입니다.

만약 당신의 프로젝트가 3개월 동안 "거의 다 됐음" 상태였다면, 더 많은 AI를 투입한다고 해서 해결되지 않습니다. 마감 기한과 당신의 일일 체크인을 읽어주는 사람이 있다면 가능할 것입니다. Cohort #2 모집이 시작되었습니다 — 추가 판매는 없으며, 링크만 제공합니다: mvpbuilder.io/pipeline

Building in public. Day 120.