전세계 AI 연구의 심장, 이곳 스탠포드 컴퓨터 사이언스 강단에서 다시 여러분을 마주하게 돼 반갑습니다. 저는 과거에 이곳 AI 연구소장으로서 학계 최전선에 있었고, 그 후에는 구글의 전설적인 엔지니어 잽 딘과 함께 구글 브레인을 공동 설립해 지금의 재미나이가 있게 한 딥러닝의 기초를 닦았습니다. 이후 2012년에는 코세라를 공동 설립해 전세계 1억 3천만 명이 사용하는 교육 플랫폼으로 키워냈고, 그 중 800만 명에게는 제가 직접 딥러닝과 AI 지식을 가르쳐 왔습니다. 그 후 중국으로 건너가 바이두의 수석과학자로서 1300명 규모의 AI 그룹을 총괄 지휘함으로써 중국 AI 기반 기술을 닦았습니다. 그리고 현재는 아마존 이사회에서 매분기 제프 베이조스, 앤디 제시와 함께 수조원 규모의 아마존 웹서비스 클라우드 서버 투자와 AI 칩 개발 예산을 검토하고 또 승인하는 위치에 있습니다. 또한 AI펀드와 랜딩 AI 그리고 딥러닝닷 AI를 직접 설립해 실리콘밸리의 유망한 스타트업을 발굴하고 산업현장을 혁신하는 AI 생태계의 가장 깊은 곳까지 뿌리를 내리고 있습니다. 하지만 오늘만큼은 저의 여러 직함과 이력을 내려놓고 대신 연구자이자 선배로서 오늘 여러분과 AI시대의 생존과 진로에 대해 솔직하고 가감없는 현실 조언을 나누고자 합니다. 최근 사람들 사이에서 이런 질문이 들려오더군요. GPT나 제미라이 모델이 그렇게 좋은가요? 글쎄요 제가 보기엔 그냥 좋은 수준이 아닙니다 확실히 좋습니다 하지만 여전히 AI 발전 속도가 둔화되지 않았냐 이제 끝물 아닌가 하는 의심어린 시선도 있기는 합니다 피부에 확 와닿는 업데이트 없이 지루한 시간이 좀 흘렀을 때죠 왜 이런 오해가 생겼을까요 범위는 바로 포화상태에 이른 벤치마크 때문입니다 쉽게 말해 고장난 점수표죠 생각해보시죠 우리가 AI에게 지어준 시험지의 만점은 100점으로 정해져 있습니다 이미 AI가 그 100점을 다 맞아버렸다면 그 뒤로 밤새워 공부의 천재가 되더라도 성적표에는 여전히 100점으로만 찍히겠죠 120점, 200점, 500점짜리 시험지가 없으니까요 하지만 우리 사용자들의 눈높이는 어떻습니까? 겨우 100점짜리 초등학생 시험지 따위엔 만족하지 못합니다 더더욱 복잡하고 더 어려운 현실 문제를 풀길 원하니까요 즉 성장이 멈춘 게 아니라 시험지가 너무 쉬워져서 그래프가 평평해 보이는 착시에 불과합니다 하지만 제 생각에 가장 큰 충격을 준 연구 중 하나는 오픈 AI나 엔트로피 같은 빅테크들의 최신 모델을 검증하는 미터라는 조직의 보고서입니다. 미터는 시간이 지남에 따라 AI가 해결할 수 있는 일의 크기를 연구했는데 그들이 사용한 독특한 측정 기준은 바로 인간이 그 일을 하는데 걸리는 시간이었습니다. 그래서 몇 년 전 GPT-2 시전에는 기껏해야 스마트폰 자동 완성 수준이었습니다. 우리가 애플이라고 치면 기계적으로 파이나 폰이 튀어나오듯이 거기엔 그 어떤 논리나 고민도 없었죠. 그건 깃털처럼 가벼운 과제였기에 AI는 생각할 필요도 없이 순식간에 답을 내뱉을 수 있었습니다. 그러다가 4초, 8초 단순히 문장 속 오타를 찾는 수준을 지나 1분, 2분짜리 일들, 복잡한 글을 읽고 요약하거나 코드 오류를 찾아내는 논리적인 일 등등 이처럼 시간이 기하급수적으로 늘어난다는 건 뭘 의미할까요? AI가 다루는 문제의 무게가 달라졌다는 뜻입니다. 깃털을 날리려면 1초만 쓰면 되지만 거대한 바위를 옮기려면 표시 물리적 시간이 필요하니까요. 즉 이 늘어난 시간은 버퍼링이 아니라 AI가 드디어 무거운 현실 문제를 지탱하기 시작했다는 기초 체력의 증거인 셈입니다. 이 연구의 추정체에 따르면 AI가 혼자서 해결할 수 있는 유효 작업 시간은 놀랍게도 매 7개월마다 2배로 길어지고 있습니다. 반도체가 2년마다 빨라진다는 무어의 법칙보다 무려 3.5배 이상 빠른 속도로 AI의 지능 지구력이 폭발하고 있다는 뜻이죠. 제가 AI의 미래를 낙관하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 얘는 단순한 속도 경쟁이 아닙니다. AI가 해결할 수 있는 생각의 깊이가 2배씩 깊어지고 있다는 명백한 증거니까요. 그리고 더 충격적인 건 바로 제가 사랑하는 코딩 분야입니다. 여기서 AI의 실력이 2배로 점프하는 시간, 즉 더블링 타임은 얼마였을까요? 고작 70일이었습니다. 인간 개발자가 수년을 굴려야 얻는 그런 숙련도를 비웃기라도 하듯 코딩 영역에서만큼은 단 두 달 남짓마다 괴물같은 속도로 능력이 폭주하고 있다는 뜻입니다. 그러니까 예전에는 제가 작성하는데 30분에서 1시간이 걸리던 복잡한 코드를 이제 2026년의 AI는 눈 하나 깜짝 안하고 혼자서 처리한다는 뜻입니다. 무서운 속도로 인간의 영역을 집어삼키고 있는 거죠. 그래서 저는 확신합니다. 지금이야말로 무언가를 만들어내려는 사람들에게 역사상 유례없는 골드러쉬, 즉 최고의 황금기라고 말입니다. 왜일까요? 우리의 손엔 과거에 본 적 없던 두 개의 거대한 무기가 쥐어졌기 때문입니다. 하나는 더 강력해진 지능, 그리고 또 하나는 더 빨라진 속도입니다. 그래서 이제 우리는 불과 1년 전만 해도 지구상 그 어떤 천재 개발자도 구현할 수 없었던 그런 압도적인 소프트웨어를 누구나 손쉽게 만들 수 있게 됐습니다. 비결이 뭘까요? 바로 우리가 손에 쥔 AI 빌딩 블록 덕분입니다. 쉽게 말해 복잡한 코드를 한 줄 한 줄 짜는 게 아니라 이미 완성된 지능형 레고 블록을 조립만 하면 되는 시대가 온 거죠. AI 빌딩 블록에는 거대 언어 모델은 기본이고 AI가 내 자료를 찾아보고 답하는 검색 증강 생성, 즉 RAG 기술, 스스로 계획을 짜서 행동하는 에이전틱 워크플로우, 그리고 보고 듣는 음성 AI와 이 모든 것의 뿌리인 딥러닝이 포함됩니다. 흥미로운 건 지금 나와있는 수많은 LLM들이 자신들의 뿌리인 딥러닝에 대해 이미 박사급 연구원 수준의 깊은 이해도와 구현 능력을 갖추고 있다는 사실입니다. 따라서 여러분이 최첨단 모델에게 오늘날 AI 기술의 정점이라 불리는 최신 신경망 코드를 짜달라고 시켜보세요 가령 최체 PT를 탄생시킨 전설적인 엔진 바로 트랜스포머 설계도를 바닥부터 구현해보라고 하는 겁니다 이러한 지능형 블록들을 레고처럼 끼워 맞춰 새로운 소프트웨어를 조립하는 데 있어 AI는 단순히 잘하는 수준이 아닙니다 우리가 상상했던 것보다 훨씬 더 섬뜩할 정도로 능숙한 실력을 보여줍니다 그래서 이제 여러분은 즉 우상 그 어떤 거대 기업이나 가장 앞서나가는 엘리트 개발팀조차 불과 1년 전엔 엄두도 못 냈던 일들을 혼자서 해낼 수 있게 됐습니다. 과거에는 수백 명의 박사급 엔지니어가 붙어야만 가능했던 나사 프로젝트 같은 거대 과업을 이제는 여러분이 방구석에서 고작 랩차판하로 지휘하고 또 완성할 수 있게 됐습니다. 그리고 이 AI 코딩과 함께라면 속도의 차원이 달라집니다. 과거엔 아이디어를 코드로 옮기는데 몇 시간, 며칠이 걸렸다면 이제는 여러분 머릿속 상상이 현실판 소프트웨어로 튀어나오는 데까지는 거의 시차가 존재하지 않는 즉각적인 구현의 시대가 열린 겁니다. 저는 개인적으로 우리가 도구의 최전선, 즉 늘 신기술을 가장 먼저 선점해야 한다고 생각합니다. 왜일까요? 지금 이 AI 코딩 도구들, 커서나, 커파일럿의 발전 양상이 정말 뭐라고 표현해야 할까요? 자고 일어나면 세상이 바뀌어 있을 정도로 미친 듯이 요동치고 있기 때문입니다. 예를 들어 제가 지금 가장 아끼는 도구 중 하나는 엔트로픽의 클라우드 코드입니다. 이 녀석은 단순한 챗보셔입니다. 여러분의 터미널 심장부까지 직접 들어와서 수천 개의 파일 속을 헤집고 다니며 스스로 버그를 고치는 일종의 자율주행 에이전트죠. 그리고 G55가 출시되면서 오픈 AI의 O3 같은 고성능 추론 모델 역시 코딩 영역에서 말 그대로 퀀텀 점프를 이뤄냈습니다. 구글의 재미나이 3만 봐도 그렇습니다. 제가 이 모델의 초기 벤치마크와 멀티모달 추론 능력을 면밀히 뜯어본 결과 단원칸데 이는 단순한 업데이트가 아닙니다. 또 한 번의 명백한 종의 진화에 가까운 거대 도약입니다. 그래서 만약 여러분이 제게 3개월마다 찾아와 지금 최고의 도구가 뭡니까? 라고 묻는다면 제 대답은 장담컨데 길어야 6개월 아니 높은 확률로 단 3개월마다 매번 바뀔 겁니다. 이 바닥의 왕좌는 우리가 적응할 틈도 주지 않고 미친 속도로 교체되고 있으니까요. 솔직히 경고하겠습니다. 이 무자비한 도구들의 세계에선 딱 반세대, 즉 고작 3개월, 한두 번의 업데이트만 뒤처져도 여러분의 생산성은 눈에 띄게, 아니 회복 불가능할 정도로 치명적으로 떨어질 겁니다. 네 저도 압니다. 다들 AI가 너무 빠르다, 현기증 난다 라고 호소하는 거 잘 알고 있습니다. 하지만 냉정하게 현실을 뜯어보면 떠들썩한 호들갑에 비해 실제 기술 속도는 그만큼 빠르지 않은 분야도 많습니다. 하지만 단 하나, AI 코딩 도구만큼은 예외입니다. 이곳은 제가 보기에 다른 분야와는 비교조차 안될 정도로 정말 미친 속도로 폭주하는 유일한 분야입니다. 그렇게 거듭 강조합니다. 익숙함에 속아 반세대 뒤처진 녹슨 칼을 고집하지 마십시오. 언제나 가장 최신 도구를 갈아타는 유연함, 그것만이 이 폭주하는 시대에 여러분을 대체 불가능한 존재로 만들어줄 유일한 생존 열쇠니까요. 앞서 말했듯 지금 우리 손엔 더 강력한 소프트웨어를 그 어느 때보다 훨씬 더 빨리 만들 수 있는 힘이 주어졌습니다. 그렇기에 제가 1, 2년 전보다 아니 과거 그 어느 때보다 더 강력하게 거의 호소하듯 드리는 조언이 하나 있습니다. 복잡하게 생각 말고 그냥 가서 뭐라도 만드십시오. 물론 이 강의실에 앉아 있거나 온라인 수업을 열심히 듣는 일 모두 다 좋습니다. 훌륭한 시작이죠. 하지만 단순히 배우는 것에만 머물지 마십시오. 지금 여러분에겐 직접 뭔가를 만들고 그 결과물을 세상에 보란 듯이 증명할 수 있는 기회가 역사상 가장 활짝 열려 있으니까요. 하지만 이 엄청난 속도 뒤에는 한가지 기묘한 역설이 숨어있습니다 슬리콘밸리의 현장 고수들은 이미 뼈저리게 느끼고 있지만 아직 대중에게는 잘 알려지지 않은 불편한 진실이죠 그것은 이제 기술이 아니라 결정이 발목을 잡는 제품관리의 병목 현상입니다 무슨 말이냐 하면 이제 잘 짜인 기획안을 던져주면 그걸 실체 코드로 바꾸는 건 AI에게 시군중 먹기보다 쉬운 일이 됐다는 겁니다 그렇다면 진짜 문제는 어디서 터질까요? 병목의 위치가 완전히 뒤집혔습니다. 이제 가장 어렵고 비싼 건 구현이 아닙니다. 도대체 무엇을 만들 것인가 이 근본적인 질문 그리고 머릿속의 그 막연한 아이디어를 AI가 오해 없이 실행할 수 있도록 명확한 의도로 번역해내는 능력 바로 여기가 새로운 순부처가 됐습니다. 저는 소프트웨어를 개발할 때 항상 하나의 거대한 루프를 머릿속에 그립니다. 일단 코드를 짜서 내놓고 사용자의 피드백을 받아 다시 뜯어 고치는 끊임없는 숨환이죠. 과거에는 이걸 개발이라고 불렀지만 저는 이제 이 과정을 철저한 프로덕트 매니지먼트 즉 제품 관리의 영역이라고 정의합니다 이제 여러분은 벽돌을 나르는 인부가 아닙니다 건축 결과를 평가하는 현장 소장이 된 것입니다 AI가 순식간에 지어올린 결과물을 보고 사용자들의 냉정한 평가를 듣는 거죠 이 현관문은 너무 들어가기 힘들어요 저 기둥은 굳이 왜 세운 거죠? 그럼 여러분은 직접 벽을 허무는 대신 조용히 설계도를 수정합니다 이 수정과 재건축의 루프를 빠르게 반복하며 결국 사용자들이 살고 싶어 안달이 나는 완벽한 꿈의 집을 완성해 나가는 일 이것이 바로 제가 말하는 AI 시대의 창작입니다 이게 가능한 이유는 명확합니다 AI 코딩 덕분이죠 소프트웨어를 실제로 구현하는 과정 자체가 과거의 인력 기반 방식과는 비교조차 할 수 없을 만큼 압도적으로 저렴해졌고 또 물리적으로 빨라졌기 때문입니다 하지만 참으로 아이러니하게도 구현이 너무나 쉬워진 탓에 모든 병목이 기술적인 단계에서 무엇을 만들지 결정하는 단계로 완전히 옮겨가 버렸습니다. 그래서일까요? 최근 제가 실리콘밸리의 테크 기업들을 둘러보며 목격한 아주 기이한 현상이 하나 있습니다. 과거엔 우리가 팀을 짤 때 엔지니어와 제품 관리자를 몇 대 몇으로 구성할지 그 인력 비율을 따지는 게 불문율이었는데요. 전통적인 실리콘밸리 공식에 따르면 통상적으로는 1대6 혹은 1대8 이런 비율이 황금 비율로 통했습니다. 즉 PM 한 명이 느렷해진 엔지니어 8명에게 일감을 던져줘도 그들이 그걸 다 소화하는데 한 세월이 걸렸으니까요. 충분히 감당이 됐던 거죠. 논리는 간단합니다. PM 한 명이 작성한 기획서 하나만 던져줘도 엔지니어 수십 명을 며칠이고 바쁘게 묶어둘 수 있었던 그런 시대였으니까요. 하지만 보세요. 이제 AI 코딩 덕분에 엔지니어링의 속도는 우주선처럼 날아가는데 정작 무엇을 만들지 결정하는 인간의 제품 관리 속도는 어떻습니까? 여전히 자전거를 타고 있습니다. AI가 도와준다고는 해도 결국 인간의 직관과 판단이 개입되어야 하기에 그만큼의 속도감을 내지 못하고 있습니다. 그 결과 슬리콘밸리에서는 지금 엔지니어와 PM의 비율이 급격히 무너지는 하향 추세가 뚜렷해지고 있습니다. 이제 1대8 같은 숫자는 옛말입니다. 2대1 심지어는 1대1까지 개발자 한 명당 기획자 한 명이 붙어야만 AI의 폭주하는 속도를 간신히 감당할 수 있는 시대가 온 겁니다. 현장에서 목격하고 있는 변화들은 훨씬 더 파격적입니다. 최근 제가 자문을 맡고 있는 몇몇 최전선 팀들은 아예 2026년 인력 채용 계획을 짜면서 PM 1명당 엔지니어 1명을 배정하겠다고 제안했습니다. 심지어 어떤 곳은 PM 2명당 엔지니어 1명을 말하기도 합니다. 네, 비율 역전도 이미 시작됐습니다. 이건 특수한 사례가 아닙니다. 제가 운영하는 AI펀드 역시 아이디어를 직접 사업화하는 회사임에도 1대1을 추구하고 있습니다. 구글이나 메차 같은 전통적인 빅테크 기업들이 지난 수십 년간 고수해온 1대8이라는 황금 비율을 완전히 뿌리째 뒤흔드는 거대한 시대적 변화입니다. 그리고 제가 목격하고 있는 또 다른 놀라운 현상은 엔지니어가 스스로 제품의 방향을 직접 결정할 수 있을 때 그 팀의 속도가 비약적으로 빨라진다는 사실입니다. 여기서 한 걸음 더 나가볼까요? 어쩌면 우리는 이제 엔지니어와 기획자라는 이 두 개의 역할을 단 한 명의 인간으로 통합시켜야 할지도 모릅니다. 물론 저도 잘 압니다. 사용자를 직접 만나 속을 떠보거나 그들의 감정 섞인 요구사항을 조율하는 그런 피곤한 인간관계라면 질색하는 엔지니어들이 분명 많다는 사실을요. 그분들에겐 복잡한 세상사나 구구절절한 사연보다는 오로지 모니터 속의 완벽한 로직과 순수한 코드만이 유일한 안식철 겁니다. 한마디로 말보다는 코드로 대화하고 싶은 분들이죠. 하지만 제가 현장에서 점점 더 많이 목격하는 모습은 전혀 다릅니다. 사용자와 대화하는 법을 익히고 그들의 피드백을 빨아들이며 나아가 사용자에게 깊이 공감할 줄 아는 엔지니어들이 무섭게 치고 올라오고 있거든요. 이들은 더 이상 기획서가 내려오길 기다리지 않습니다. 사용자의 마음을 읽어서 무엇을 만들지 스스로 결정해버리죠. 단언컨대, 지금 실리콘밸리에서 가장 앞서나가는 이들은 최고의 코딩 실력을 갖춘 사람이 아닙니다. 바로 이런 공감하는 엔지니어들입니다. 사실 제 커리어 초창기에 지금까지도 마음 한구석에 후회로 남는 일이 하나 있습니다. 어느 프로젝트에선가 제가 엔지니어들에게 제품 기획 업무까지 좀 더 맡아주시겠어요? 라며 강하게 설득한 적이 있었거든요. 그 과정에서 정말 실력 있는 엔지니어들이 아 나는 기획에 재능이 없나봐. 라며 자책하게 만들고 말았습니다. 명백한 자실수였죠. 그들의 본질을 존중하지 못했던 그 선택을 저는 수년 동안 후회해왔습니다. 그러지 말았어야 했죠. 그런데 말입니다. 지금 제 마음 한구석에서 아주 기분 나쁜 기시감이 들고 있습니다. 어쩌면 제가 지금 수년 전 범했던 그 똑같은 실수를 여러분 앞에서 다시 반복하려 하고 있는 건 아닐까 하는 두려움이죠. 또다시 엔지니어들에게 코딩만 하지 말고 제품 기획까지 하시죠. 라며 등을 떠밀고 있는 건 아니지 말입니다. 그럼에도 불구하고 저는 욕을 먹을 각오로 다시 한번 여러분께 잔인한 조언을 할 수밖에 없습니다. 직접 코드를 짜는 구현 능력과 사용자와 대화하며 제품을 빚어내는 기획 능력 이 두 세계를 하나로 통합한 프로덕트 엔지니어 즉 제품 엔지니어들만이 AI 시대에 살아남을 수 있습니다. 이들은 그렇지 못한 단순 코더들보다 비교할 수 없을 만큼 압도적인 속도로 세상을 앞서나가고 있기 때문입니다. 저 역시 그 짜릿한 속도감을 현장에서 매일같이 맞닥뜨리고 있고요. 그러니 이제 개발자 여러분 기획과 사용자 공감이라는 이 제품 관리 업무를 다시 한번 진지하게 살피시길 바랍니다. 누군가 완성된 기획서를 가져다주길 기다릴 필요는 없습니다. 여러분이 직접 코드를 짜고 동시에 다음에 무엇을 할지에 대한 여러분만의 직관을 믿고 거침없이 결과물을 다듬어 나간다면 단순히 작업속도 상향을 넘어 여러분의 상상이 그 즉시 현실이 되는 압도적인 창조의 희열을 맛보게 될 테니까요. 마지막으로 여러분의 커리어를 설계하는 관점에서 꼭 전하고 싶은 이야기가 하나 있습니다. 여러분이 앞으로 얼마나 빠르게 배우고 또 어느 정도로 성공을 거둘지 알 수 있는 가장 강력한 예측 변수가 뭔지 아십니까? 지능도 노력도 아닙니다. 바로 지금 여러분 곁에 어떤 사람들을 두고 있느냐입니다. 우리는 모두 사회적 동물입니다. 본능적으로 주변 사람들로부터 끊임없이 배우고 닮아가는 존재죠. 실제로 아주 흥미로운 사회학 연구 결과가 하나 있는데요. 만일 여러분과 가장 가까운 친구 5명이 흡연자라면 놀랍게도 여러분 역시 흡연자가 될 확률이 통계적으로 매우 높게 나타난다고 합니다. 나 오해는 마세요. 저는 지금 여러분께 금연 강의를 하려는 게 아닙니다. 그저 환경의 영향력이 우리의 생각보다 훨씬 더 끈질기고 강력하다는 사실을 말씀드리고 싶을 뿐입니다. 사실 가장 가까운 친구 여럿이 누구보다 치열하게 일하고 단호하게 결정하고 빛의 속도로 학습하고 AI로 세상을 바꾸려는 사람들이라면 여러분 역시 그렇게 될 확률이 높다라는 연구 결과는 솔직히 말씀드리면 제가 아는 한 아직 없습니다. 하지만 저는 확신합니다. 이것은 부인할 수 없는 사실입니다. 우리는 결국 주변 사람들에게 영감을 받고 닮아가는 존재니까요. 제대로 된 동료를 만나는 일만으로도 우리네 삶은 마치 로켓에 올라탄 것처럼 완전히 다른 궤도로 진입하게 됩니다 사실 저런 이곳 스탠포드에서 매일같이 참 운이 좋다고 느낍니다 제 곁에는 늘 환상적인 학생들과 존경스러운 동료 교수진이 함께하니까요 하지만 우리가 이곳에서 누리는 행운은 단순히 똑똑한 사람들이 많다는 사실에 그치지 않습니다 우리에겐 그보다 훨씬 더 중요한 우리 모두를 하나로 묶어주는 연결 조직이 있거든요 솔직히 말씀드리면 지금 전세계가 주목하는 프론티어 랩의 내부를 들여다보면 마치 스탠포드 동문회 같습니다. 처치 pt의 두뇌를 설계한 오픈 ai의 주역들부터 테슬라 자율주행의 아버지라 불리는 안드레이 카파시 그리고 구글 딥마인드와 오픈 ai를 거쳐 이제는 엔트로픽을 이끄는 다리오 아머데이까지 그들의 커리어를 거슬러 올라가면 결국 이곳 스탠포드 강의실 혹은 제가 처음 기초를 닦았던 구글 브레인 연구실과 연결되죠. 그들이 제 제자이거나 혹은 제 제자의 제자라는 사실이 가끔 저를 놀라게 하곤 합니다. 따라서 이런 거대한 인적 네트워크에 실피추를 타고 스탠포드에는 세상이 아직 모르는 원시 데이터들이 모여듭니다. 단순한 정보 교류가 아닙니다. 수년간 쌓아온 깊은 우정과 신뢰가 아니고서는 결코 도달할 수 없는 AI 생태계의 가장 깊숙한 이면을 들여다보게 됩니다. 어떤 회사가 전 세계를 상대로 화려한 쇼케이스를 할 때 이곳 스탠포드 교수들은 그냥 점심 메뉴를 고르듯 무심하게 전화를 겁니다. 아 그거 데모 영상은 그럴듯하던데 실제로는 어때? 또 마케팅이야? 공식 발표 뒤에 가려진 진짜 실체를 단 몇 초 만에 파악해버리는 거죠. 그들이 우리를 끌어주듯 우리 또한 그들을 잡아당깁니다. 서로가 서로의 성장을 보장하는 커리어 견인차가 되어주는 셈이죠. 이 살벌한 속도전을 견뎌내는 그 견인줄의 정체가 궁금하신가요? 답은 간단합니다. 연결 조직 그리고 아직 인터넷 어디에도 공개되지 않은 블리딩 엣지입니다. 조금 차갑게 들리겠지만 이게 이 바닥의 생리입니다. 세상을 뒤흔들 핵심 정보는 결코 여러분의 모니터 위나 구글 검색창에 먼저 나타나지 않습니다. 여러분이 아침 뉴스나 엑스에서 접하는 정보들은 사실 실리콘밸리의 거물들이 새벽 2시에 주고받은 비밀스러운 첼레그램이나 통화를 통해 이미 단물까지 다 빠진 뒤 던져진 지식의 부스러기일 뿐입니다. 승패는 논문이 인쇄되기도 전 작동 여부를 묻는 짧은 전환통에서 결정됩니다. 우리는 그들이 다 먹고 남긴 파편을 주우며 최첨단을 달리고 있다고 착각하고 있는지도 모릅니다. 그러니 스탠포드에 있는 동안 친구를 사귀고 그 풍부한 연결 조직을 형성하세요. 부끄러운 고백이지만 저 역시 그런 경험이 허다합니다. 솔직히 말씀드리면 제가 어떤 기술적 로드맵을 그리고 이 방향이 맞아 라고 확신하고 있을 때조차 말이죠. 그럴 때 스탠포드의 젊은 연구원이나 프론티어랩의 현역 동료들에게 전화를 걸어봅니다. 그러면 그들은 제가 미쳐보지 못했던 혹은 세상에 아직 나오지 않은 결정적인 한 조각을 툭 던져주고 납니다. 그 짧은 통과 한두 통이 제 연구의 방향을 완전히 뒤바꿔놓는 기술적 피벗의 순간이 되는 겁니다. 그리고 그 찰나의 정보는 제가 6개월간 공들여온 프로젝트의 뿌리 즉 기술적 아키텍처를 송두리째 뒤흔들어 놓습니다 때로는 아예 갈아엎어라는 신호가 되기도 하죠 결국 여러분을 둘러싼 동료 집단 그들이 툭툭 던지는 짧은 조각들이 승부를 가릅니다 이건 한번 파봐 그건 하지마 그냥 거품일 뿐이야 거긴 시간 낭비하지마 이런 투박한 한두 마디가 여러분의 프로젝트라는 거대한 배가 엉뚱한 곳으로 가지 않도록 키를 잡는 조타 능력의 결정적 차이를 만듭니다 스탠포드가 가진 이 연결 조직은 솔직히 독보적입니다. 물론 MIT나 카네기 멜론 또 옥스포드 같은 훌륭한 대학이 있습니다만 적어도 지금 이 AI 전쟁의 최전선에서만큼은 아 제가 무슨 입학처 직원처럼 들리기 원치는 않지만 냉정하게 말해서 현재 전세계 그 어떤 대학도 스탠포드만큼의 특권을 누리고 있지는 못합니다. 단순히 학생들이 똑똑하고 연구원들의 성과가 탁월해서가 아닙니다. 현 시점 모든 선도적인 AI 그룹들과 맺고 있는 인적 파이플라인의 압도적인 풍부함 그 측면에서 말이죠. 자 이제 실전적인 이야기를 해봅시다. 여러분의 커리어에 다음 행보를 결정할 때 혹은 어떠한 회사로 옮길지 고민할 때 말이죠. 이제 여러분의 성공을 결정짓는 바는 회사 이름표가 아닙니다. 그보다 훨씬 더 본질적인 매일 아침 눈을 떠서 밤늦게까지 살을 맞대며 일하게 될 동료들 그들이 누구냐는 겁니다 대단한 브랜드가 여러분을 키워줄 거라는 환상은 버리세요 결국 여러분의 실력을 깎고 다듬는 존재는 매일같이 코드 리뷰를 주고받으며 치열하게 논쟁할 바로 그 동료들이니까요 자 제가 예전에 수업에서 들려드렸던 이야기를 하나 다시 꺼내볼까 합니다 몇 년 전 스탠포드에서 소위 하이플라이어라 불렸던 정말 앞날이 창창한 학생이 한 명 있었죠 그 친구는 누구나 이름만 되면 아는 가장 핫한 AI 브랜드를 가진 빅테크 기업으로부터 입사 제안을 받았습니다. 그의 부모님은 가문의 영광이라며 기뻐하셨고 친구들은 와 너 인생 폈다라며 부러워했죠. 그런데 거기엔 기묘한 독소조항이 하나 붙어 있었습니다. 회사는 그가 정확히 어떤 팀에서 일하게 될지 끝까지 말해주지 않았습니다. 소위 말하는 통합채용이었죠. 인사팀은 이렇게 꼬들겼습니다. 일단 오셔서 도장부터 찍으시죠. 우리 회사는 워낙 유연하니까 입사 후에 팀 매칭을 통해 당신에게 딱 맞는 환상적인 AI 프로젝트를 찾아줄게요 그는 그 이름표를 믿고 계약서에 서명했습니다 설레는 마음으로 첫 출근을 마친 그가 마주한 현실은 무엇이었을까요? 그는 AI 연구실이 아니라 지하 3층 레거시 자바 결제 처리 시스템 팀에 처박혔습니다. 오해하지 마십시오. 자바는 훌륭한 언어입니다. 하지만 트랜스포머 모델을 설계하며 AI의 최단선을 꿈꾸던 천재적인 머신러닝 전공자에게 10년된 결제 코드를 유지 보수하라는 명력은 일종의 커리어 사용 선고나 다름없었습니다. 없었습니다. 그는 꼬박 1년을 좌절 속에서 버티다 결국 회사를 떠났습니다. 더 소름돋는 사실은 뭔지 아십니까? 제가 이 비극을 수업시간에 신신당부하며 경고했음에도 불구하고 불과 몇 년 뒤에 똑같은 회사에서 똑같은 수법에 당한 또 다른 학생이 제 연구실 문을 두드렸습니다. 여러분 기억하세요. 화려한 브랜드가 여러분의 실력을 깎아주거나 다듬어주지 않습니다. 진짜 중요한 바는 여러분이 매일 아침 눈을 떠서 누구와 대화하고 어떤 코드 리뷰를 주고받으며 어떤 거인의 어깨 위에 올라타 있느냐입니다 여러분의 승부처를 정할 때 회사 이름표라는 커튼 뒤에 숨은 동료들의 실체를 반드시 확인하십시오 자 이제 교수로서의 점자름은 내려놓고 아주 노골적으로 말씀드리겠습니다 만약 어떤 회사가 여러분이 배정될 팀이 어디인지 당신의 매니저가 누구인지 끝까지 숨긴다면 도망치십시오 상식적으로 생각해보세요 정말 좋은 팀과 프로젝트라면 왜 숨기겠습니까 서로 오라고 난리였겠죠 그들이 배정지를 비밀로 한다는 건 아무도 가고 싶어 하지 않는 기피 부서에 여러분을 부품처럼 끼워 넣겠다는 강력한 폭탄 돌리기 신호일 확률이 높습니다 그래서 저는 여러분께 제안합니다 가장 핫한 브랜드라는 이름의 파티에 참석하는 대신 때로는 회사의 로고가 그리 매력적이지 않더라도 진짜 실력자들이 모여 세상을 바꿀 AI를 고민하는 진짜 배기 팀을 찾아내십시오 설령 간판은 초라한 스타트업이더라도 지적 밀도가 높은 곳 즉 지독하게 똑똑하고 섹시한 뇌를 가진 사람들이 모인 진짜 배기 아지트를 발견한다면 주저하지 말고 합류하십시오. 저런 단언컨대 그것이 여러분의 커리어를 성층권으로 쏘아올릴 최고의 가속 페달이 된다고 확신합니다. 이유는 간단합니다. 우리는 아침마다 사무실 로비에서 마주치는 그 화려한 회사 로고가 주는 3초짜리 도파민에서 아무것도 배우지 못하기 때문입니다. 우리의 뇌를 깨우고 실력을 깎고 다듬으며 진짜 성장의 근육을 키워주는 반은 매일 아침 살을 맞대고 치열하게 논쟁할 바로 그 동료들입니다. 그러니 여러분의 커리어라는 지도에서 승부처를 정할 때 누구와 함께 항해할 것인가를 절대적인 북극성으로 삼길 권합니다. 비즈니스 카드는 얇지만 함께 성장한 동료와 그 연결 조직은 평생 여러분을 지켜줄 자산이 될 테니까요. 하지만 제 조언 중 가장 중요한 제1원칙은 따로 있습니다. 지금은 그 어느 때보다 강력한 소프트웨어를 쉽고 빠르게 만들 수 있는 시대입니다. 이 말은 곧 여러분에게 반드시 책임감을 가져야 한다라는 의무가 생겼음을 의미합니다. 사람을 해치는 소프트웨어는 만들지 마세요. 동시에 여러분 각자가 세상에 내놓을 수 있는 결과물은 정말이지 무궁무진합니다. 제가 현장에서 발견한 사실은 또렷합니다. 세상에는 해결을 기다리는 수많은 아이디어가 넘쳐나지만 그것을 실제로 구현해낼 엔지니어는 여전히 턱없이 부족하다는 점입니다. 갓 대학을 졸업한 신입들에게 취업 문턱이 그 어느 때보다 높아졌다는 사실 저도 잘 알고 있습니다. 하지만 역설적이게도 현장의 수많은 팀은 여전히 함께 일할 실력자를 찾지 못해 애태우죠. 이 간극은 여러분에게 엄청난 기회입니다. 지금 세상에는 여러분이 직접 에이전트를 시켜서 만들지 않으면 영영 세상에 나오지 못할 가치 있는 프로젝트들이 도처에 널려 있습니다. 여러분이 안 만들면 아무도 안 만듭니다. 그러니 여러분 책임감이라는 안전벨트만 맸다면 이제 그 누구의 허락도 기다리지 마십시오. 팀장 승인, 교수의 허락, 투자 결정 그런 건 필요 없습니다. 허락받지 않는 혁신, 그것이 바로 코딩이 우리에게 준 특권입니다. 지금은 실패 비용이 역사상 가장 저렴한 시대입니다. 설령 거창하게 시도했다가 망하더라도 여러분이 읽는 건 뭐죠? 고작 넷플릭스를 볼 수 있었던 주말 이틀뿐입니다 리스크는 0에 수렴하지만 얻게 될 배움은 엄청나죠 그러니 책임감을 갖되 멈추지 말고 시도하십시오 닥치는 대로 많은 것을 만들어 보십시오 데이터에서 가치를 정제해내는 파이플라인 설계든 기존 모델을 목적에 맞게 튜닝하든 혹은 여러분이 배운 기술적 난제를 글로 정리해서 불특정 다수와 공유하든 상관없습니다 이것이 바로 여러분의 커리어를 확실하게 밀어올릴 제가 드리는 첫 번째 조언입니다. 그리고 마지막으로 논란이 될 만한 이야기를 하나 하겠습니다. 아마 이 영상이 나가면 일부는 저를 정치적으로 올바르지 못한 꼰대라고 비난할지도 모릅니다. 어쩔 수 없습니다. 이건 진실이니까요. 사실 요즘 같은 시대에 누군가에게 열심히 일하라 하고 독려하는 일 자체가 마치 PC주의에 어긋난 일처럼 돼버렸습니다. 모두가 효율과 균형을 말할 때 치열한 노력을 강조하는 태도는 시대착오적으로 보일지도 모릅니다. 그럼에도 불구하고 저는 여러분께 감히 말씀드리고 싶습니다. 제발 지독할 정도로 열심히 일하십시오. 물론 어떤 이들이 이 말을 거북해하는 이유도 충분히 이해합니다. 우리 인생에는 분명 지독하게 열심히 일하고 싶어도 그럴 수 없는 처지에 놓이는 때가 있어서죠. 저 역시 아이들이 태어난 직후에는 한동안 일에 매진할 수 없었습니다. 누군가는 부상을 입었을 수도 있고 장애라든가 혹은 그 외에 지극히 타당한 이유들로 인해 잠시 걸음을 멈춰야 하는 분들도 계실 겁니다. 우리가 기억해야 할 내용은 단 하나입니다. 그분들이 지금 당장 전력질주하지 못한다고 해서 그 가치가 훼손되지는 않습니다. 우리는 그들을 마땅히 존중해야 하고 지지해야 하며 공동체의 따뜻한 품 안에서 보살펴야 합니다. 그럼에도 불구하고 제가 지켜본 수많은 성공한 제자들, 그들 중 단 한 명의 예배도 없이 믿을 수 없을 만큼 지독하게 일했다는 사실은 변치 않습니다. 모두가 잠든 새벽 2시, 적막한 연구실, 모니터 앞에 홀로 앉아 모델의 하이퍼 파라미터 수치를 0.01씩 튜닝하며 여러 메시지와 밤새 씨름하던 그 고독하지만 위대한 시간 말입니다. 저 역시 그 길을 수없이 걸어왔고 사실 지금도 가끔은 밤을 짖습니다. 여러분, 만약 여러분이 지금 건강이나 환경 덕분에 무언가에 지독하게 몰입할 수 있는 위치에 있는 그 운좄분들이라면 그 행운을 절대 가벼이 여기지 마십시오. 여러분의 그 압도적인 노력이 지금 당장 바꿀 수 있는 이 세상 일들은 정말이지 무궁무진하니까요. 저처럼 주말 저녁의 고요함을 코딩과 창작 그리고 내 작업물에 대한 사용자 피드백을 확인하는 그 짜릿한 설렘으로 채우는 분들이라면 이 거대한 흐름 속으로 진심을 다해 몸을 던질 준비가 되어 있다면 저는 확신합니다. 여러분이 이 시대의 주인공으로 성공할 확률은 의심의 여지 없이 압도적으로 높아집니다. 만약 제가 지금 2026년의 여러분이라면 소파와 한몸이 되어 넷플릭스 알고리즘이 떠먹여주는 도파민의 내 주말을 헌납하는 대신 저는 그 주말을 전부 쏟아부어 나를 위해 일을 해줄 에이전틱 코드를 직접 설계하는 쪽을 택하겠습니다. 그 어떤 달콤한 휴식보다 나만의 AI 에이전트가 코드를 짜고 문제 해결해 나가는 과정을 지켜보는 일이 저는 훨씬 더 큰 희열을 느끼니까요. 여러분도 후자를 택하길 바랍니다. 자 이것이 오늘 제가 여러분께 전하고 싶었던 이야기의 전부입니다. 이제 이 무대를 제 오랜 친구이자 동료인 러런스 머런이에게 넘기려 합니다. 그는 지난 10년간 구글의 목소리이자 전세계 수백만 개발자들에게 탄사플로우라는 무기를 쥐어준 이 분야 최고의 실천가입니다. 이제 그가 나와서 제가 말한 이 철학을 어떻게 실제 코드로 구현하는지 보여줄 겁니다. 아마 여러분 책상 위에 놓인 머슬러닝 교과서 중 하나는 그의 저설 확률이 높을 정도로 그의 이론을 실제 코드로 구현해내는 데 있어 독보적인 업적을 쌓아온 인물이죠. 제가 오늘 말씀드린 이 책임감과 노력이 실제 세상에서 어떻게 강력한 시스템으로 대동하는지 이제 로런스가 그 해답을 직접 보여주겠습니다. 감사합니다.