안드레이 카파시는 왜 12월부터 코드를 안 쓸까? 루프의 시대
조이
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- 개념정리
오늘 유튜브를 둘러보다가 흥미로운 영상을 하나 발견했습니다. "꼭 알아야할 안드레 카파시 30분 인터뷰 완전정리" 라는 영상이었는데, 30분이라는 시간에 비해 너무 많은 인사이트가 담겨 있어서, 원본 인터뷰까지 찾아 들어보고 정리해봤습니다.
원본은 2026년 3월에 공개된 No Priors 팟캐스트 에피소드입니다. Sarah Guo가 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)를 약 66분간 인터뷰한 영상인데, 제목이 또 도발적이에요. "Skill Issue: Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI".
Skill Issue. 게임에서 진 쪽에게 "너 실력이 모자란 거임👎👎" 이라고 놀릴 때 쓰는 바로 그 단어죠. 카파시는 이 단어를 진지하게 들고 나왔습니다.
카파시가 누구냐고요?
혹시 모르는 분들을 위해 짧게!
OpenAI 공동창업자였고, 테슬라 AI 부문 총괄이었고, 지금은 본인 회사 Eureka Labs에서 AI 교육 프로젝트를 하고 있는 사람입니다. AI 업계에서 카파시가 무슨 말을 하면 다들 일단 들어보는, 그런 위치에 있는 사람이라고 생각하시면 됩니다.
그런 그가 이번 인터뷰에서 던진 핵심 메시지는 충격적이었습니다.
"You are the bottleneck. (당신이 곧 병목입니다.)"
이 한 문장이 사실 이 인터뷰의 전부예요. 하ㅋㅋ 내가 병목이라니? 내가? 나? 내가?ㅠ
1. 2025년 12월, 카파시는 손으로 코드 쓰는 걸 멈췄습니다
카파시는 본인이 그동안 작성하는 코드의 80%를 직접 손으로 타이핑했다고 합니다. AI 도구를 안 쓴 게 아니라, "쓰긴 쓰는데 내가 더 빨라"라는 입장이었던 거죠.
그런데 2025년 12월의 어느 시점을 기점으로, 그는 단 한 줄도 손으로 코드를 쓰지 않게 되었습니다.
이게 왜 충격적이냐면, 카파시는 지난 20년간 AI 모델 코드를 직접 손으로 다듬어온 사람이에요. 본인 손맛이 있는 사람이라는 뜻이죠. 그런 사람이 이제 16시간 동안 컴퓨터 앞에 앉아서 하는 일은 단 하나, "의지를 표현하는 일(expressing his will)" 입니다.
"이걸 원해"
"이 방향으로 가줘"
"여기 잘못됐어, 다시 해봐"
"이 방향으로 가줘"
"여기 잘못됐어, 다시 해봐"
이게 다입니다. 실제 타이핑은 AI 에이전트가 합니다.
그는 이걸 단순한 생산성 향상으로 표현하지 않습니다. "Phase shift(상태 전환)" 이라고 부릅니다. 물이 끓어서 수증기가 되는 것처럼, 이전과 이후가 완전히 다른 상태가 됐다는 의미죠.
"이건 2배, 3배 빨라지는 게 아니에요. 일하는 방식 자체가 바뀐 겁니다."
이 부분이 저한테는 가장 무겁게 다가왔어요. 우리는 보통 "AI 덕분에 일이 빨라졌어"라고 말하잖아요. 카파시는 그 단계를 이미 넘어선 거예요.
2. Software 3.0의 시대가 열렸다
카파시는 소프트웨어의 진화 단계를 이렇게 정리합니다.
•
Software 1.0: 사람이 코드를 직접 작성하는 시대 (전통 프로그래밍)
•
Software 2.0: 신경망이 데이터로부터 스스로 학습하는 시대 (딥러닝)
•
Software 3.0: 자연어로 의도만 전달하면 AI가 알아서 처리하는 시대 (지금)
재미있는 건, 이 인터뷰를 진행한 Sarah Guo의 투자사 이름이 "Conviction" 인데, 이 회사가 본인들을 "Software 3.0 회사들에 투자하는 펀드" 라고 정의한다는 거예요. 즉, 3.0 시대라는 게 단순한 개념이 아니라 이미 자본이 흐르기 시작한 트렌드라는 뜻이죠.
3.0 시대의 인간 역할은 더 이상 "타이핑하는 사람"이 아닙니다. "방향을 정하는 사람(Orchestrator)" 입니다.
비유하자면 이전엔 우리 모두 작곡가이면서 동시에 연주자였다면, 이제는 작곡가 또는 지휘자만 남고 연주는 AI가 한다는 거예요. 어떤 곡을 만들지 정하고, 어떤 부분이 마음에 안 드는지 피드백을 주는 게 우리의 일이죠.
3. AutoResearch — AI가 카파시를 이긴 사건
이번 인터뷰에서 카파시가 가장 흥분해서 이야기한 부분이 있습니다. 바로 본인이 진행 중인 AutoResearch 프로젝트.
그는 본인이 20년간 직접 손으로 튜닝해온 모델이 있다고 합니다. 하이퍼파라미터를 어떻게 세팅하고, 데이터를 어떻게 정제하고, 학습 스케줄을 어떻게 짤지를 손으로 다 만진 모델이죠. 그 모델은 카파시 본인이 "이 정도면 거의 한계지" 라고 생각하던 모델이었습니다.
그런데 AutoResearch에 그 모델을 던졌더니, AI 에이전트가 자율적으로 실험을 돌리고, 결과를 분석하고, 새로운 하이퍼파라미터를 시도하면서… 카파시가 20년간 도달하지 못한 개선점을 찾아냈습니다.
"내가 20년 동안 못 한 걸, AI가 며칠 만에 해버렸어요."
"이제 인간이 루프 안에 머무를 이유가 없다."
AI 에이전트는 실험을 자동으로 돌리고, 학습을 자동으로 시키고, 결과를 자동으로 분석하고, 다음 실험을 자동으로 설계할 수 있습니다. 인간이 이 과정에 끼어드는 건 오히려 시스템을 느리게 만드는 일이라는 거죠.
그래서 그는 이 시대를 "Loopy Era(루프의 시대)" 라고 부릅니다.
4. 당신이 루프 안에 있는 모든 1분은, 시스템이 멈춰 있는 1분
이 부분이 인터뷰 전체를 관통하는 가장 강력한 메시지입니다.
"Every minute you spend in the loop is a minute the system is held back."
생각해보면 우리가 AI를 쓰는 방식이 그래요. ChatGPT 창을 열고, 질문을 하고, 답을 기다리고, 답을 보고, 다음 질문을 입력하고…
이 모든 순간순간, AI는 나를 기다리고 있습니다. 내가 다음 프롬프트를 입력해야 다음 일을 할 수 있으니까요. 카파시는 이걸 명확하게 짚어냅니다.
"당신이 다음 프롬프트를 입력하려고 머뭇거리는 그 시간 동안, 시스템은 멈춰 있는 겁니다."
진짜 효율을 내려면, 인간을 루프 밖으로 빼내야 합니다. 시스템이 스스로 굴러가도록 설계해야 한다는 거죠.
이 대목에서 카파시는 새로운 생산성 지표를 제안합니다. "Token Throughput(토큰 처리량)".
이전엔 "내가 오늘 얼마나 일했나"가 생산성 지표였다면, 이제는 "내 의지가 얼마나 많은 출력으로 전환되었나" 가 지표라는 거예요. 내가 직접 타이핑한 시간이 아니라, 내 의도가 만들어낸 결과물의 총량이 중요하다는 의미입니다.
5. 결국 "Skill Issue" — 당신이 AI를 못 쓰는 겁니다
여기서 인터뷰 제목의 의미가 드러나요. Skill Issue.
카파시는 AI 에이전트가 실패하는 대부분의 케이스를 분석한 결과, 모델의 한계 때문이 아니라고 합니다.
"에이전트가 일을 못 하는 게 아니에요. 사용자가 좋은 지시를 못 내리는 겁니다."
그의 말은 일리가 있습니다. 우리는 보통 AI에게 이렇게 지시하잖아요.
•
❌ "이거 좀 해줘"
•
❌ "에러 났는데 고쳐줘"
•
❌ "더 좋게 만들어줘"
카파시는 좋은 지시를 이렇게 정의합니다.
•
✅ "이 20분짜리 매크로 작업을 처리해줘. 결과는 X 형식으로 정리하고, 중간에 막히면 Y 방법으로 시도해줘."
•
✅ "병렬로 3개 에이전트를 돌려서 각자 다른 방법으로 풀어봐. 끝나면 비교 결과를 보고해."
차이가 보이시나요? AI를 한 번에 큰 단위의 일로 위임하고, 결과만 검토하는 구조입니다. 매번 다음 단계를 알려주는 게 아니라요.
6. 그래서 우리는 어떻게 일해야 할까?
카파시가 인터뷰에서 제시한 실천 방안을 정리하면 이렇습니다.
① 20분짜리 매크로 작업을 위임하라
작은 단위로 쪼개서 일일이 지시하지 마세요. "이 코드 한 줄 짜줘"가 아니라 "이 기능 전체 구현해봐"로 나가야 합니다. 카파시는 코딩, 리서치, 분석 같은 작업은 모두 20분 단위 이상으로 위임 가능하다고 봅니다.
② 병렬 에이전트를 굴려라
하나의 에이전트에게 순차적으로 시키지 말고, 여러 에이전트를 동시에 굴리세요. 그리고 그 결과를 비교하고 합치는 게 인간의 일입니다. 작업 자체가 아니라요.
③ 자신을 루프 밖으로 빼내라
당신이 시스템 안에서 다음 입력을 기다리고 있다면, 그건 잘못 설계한 거예요. 에이전트가 알아서 실험을 돌리고, 결과를 받고, 다음 단계를 결정할 수 있도록 시스템을 만들어야 합니다.
7. 카파시도 사실은 "Psychosis" 상태였다
흥미로운 디테일이 하나 있어요. Fortune 기사에 따르면, 카파시 본인도 이 새로운 작업 방식을 처음 시작했을 때 "a state of psychosis(혼란 상태)" 라고 표현했다고 합니다.
손코딩을 멈춘 첫 몇 주 동안, 카파시는 "내가 진짜 일을 하고 있는 게 맞나?" 라는 불안에 시달렸다고 해요. AI가 알아서 다 하는데, 내가 왜 월급을 받지? 라는 생각이 든다는 거죠.
그런데 그 단계를 지나니까, 본인이 할 수 있는 일의 규모가 완전히 달라졌다고 합니다. 혼자서 한 팀이 할 일을 처리하고 있다는 거예요.
이 부분은 좀 인상적이었어요. 카파시 같은 사람도 적응 기간이 필요했다는 거잖아요. 우리 같은 일반인은 더 큰 혼란을 겪는 게 당연합니다. 중요한 건 그 혼란을 지나야 다음 단계가 보인다는 점이고요.
정리하면
긴 글이지만 한 줄로 줄이면 이렇습니다.
"AI가 일을 못 하는 게 아닙니다. 우리가 AI를 잘 못 쓰고 있는 거예요. 그리고 그건 곧 바뀌어야 합니다."
카파시가 이번 인터뷰에서 전한 메시지는 어찌 보면 불편합니다. "당신이 병목이다"라는 말은 듣기 좋은 말이 아니죠. 그런데 또 한편으로는, 그가 이미 그 다음 단계에 가서 살고 있다는 사실이 위안이 됩니다. 즉, 우리가 도달할 수 있는 길이 있다는 뜻이거든요.
저도 최대한 위임하고, 알아서 굴러가게 하고 있다고 생각했는데.. 돌이켜보니 그런 저에게도 '병목'이 참 많았습니다. 중요도가 높은 일의 경우 제가 개입하는 일이 많아서 실제로 AI들이 제 피드백을 기다리는 대기시간들이 있었거든요. 그리고 결과물이 좀 약하다, 아직도 못믿겠다는 핑계로 강도 약한 업무만 풀 자동화를 한 것 같네요..🤔
이번 내용을 정리하면서 더더더 큰 단위로 위임하고 검토하는 방식으로 바꾸고, 또 그게 잘 될 것 같다는 강한 확신이 들었습니다.
📺 영상 링크
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원본 인터뷰 (No Priors, 약 66분): Skill Issue: Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI
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