CCC vs GCC: AI가 컴파일러를 만드는 시대, 개발자의 미래는?

요즘 개발 커뮤니티에서 정말 뜨거운 주제 중 하나가 바로 AI와 코딩의 결합이잖아요? 단순히 코드를 짜주는 걸 넘어서 이제는 개발 도구 자체까지 AI가 만들어내는 시대가 오고 있다는 걸 실감하게 되는 글이 있어서 한번 다뤄보려고 합니다. Anthropic의 Claude가 C 컴파일러를 만들고, 그걸 GCC랑 비교한 이야기인데요. 그냥 “와, AI가 컴파일러를 만들었네!” 하고 넘어갈 일이 절대 아니더라고요.

제가 이 글을 보고 가장 먼저 든 생각은 ‘선 넘네?’ 였습니다. 코드를 생성하는 LLM은 이미 익숙한 풍경인데, 컴파일러 같은 시스템 프로그래밍의 핵심 도구를 직접 만들어냈다는 건 차원이 다른 이야기거든요. 물론 완성도나 성능 면에서는 GCC와 비교할 바가 못 되지만, 그게 핵심이 아니라고 생각해요. 중요한 건 ‘할 수 있다’는 걸 보여줬다는 점이죠.

그래서 이게 왜 중요할까요?

보통 LLM이 코드를 생성한다고 하면, 대부분 특정 기능이나 애플리케이션 로직을 구현하는 경우가 많았잖아요. ‘이런 기능 하는 파이썬 코드 짜줘’, ‘데이터베이스 쿼리문 만들어줘’ 같은 식으로요. 그런데 컴파일러는 좀 다릅니다. 컴파일러는 고수준 언어를 저수준 기계어로 번역하는 아주 복잡하고 정교한 ‘도구’예요. 언어의 문법부터 의미론, 최적화 기법까지 깊은 이해가 필요한 영역이죠.

이런 컴파일러를 AI가 스스로 만들어냈다는 건, AI가 단순히 학습된 패턴을 나열하는 것을 넘어서 특정 목표를 달성하기 위한 복잡한 시스템 아키텍처를 설계하고 구현할 수 있다는 잠재력을 보여준 거라고 저는 해석합니다. 마치 ‘자, 너희들이 쓰는 망치랑 톱 만들어봐’ 했더니, 뚝딱뚝딱 진짜 도구를 만들어낸 느낌이랄까요.

GCC와 비교하는 게 핵심이 아니라는 것

글에서도 나오지만, Claude가 만든 컴파일러는 당연히 GCC에 비할 바가 못 됩니다. 성능도 느리고, 지원하는 기능도 제한적이고, 최적화 수준은 말할 것도 없겠죠. 그런데 이 지점에서 저는 “그래서 뭐? 어차피 못 써먹을 거 아니야?” 라고 생각하는 건 좀 위험한 발상이라고 봐요.

핵심은 현재의 ‘완성도’가 아니라 ‘생성 과정’과 ‘잠재력’에 있습니다. 수십 년간 수많은 개발자들이 참여해서 만들어낸 GCC와, 몇 번의 프롬프트 엔지니어링으로 단숨에 만들어진 AI 컴파일러를 같은 선상에 놓고 성능을 비교하는 건 애초에 공정한 게임이 아니거든요. 지금은 보잘것없어 보여도, 이런 식으로 ‘첫 발’을 내딛는다는 게 정말 중요하다고 생각해요. 앞으로 AI가 스스로를 개선하고, 더 많은 데이터를 학습하면서 이 컴파일러의 성능과 기능을 얼마나 빠르게 발전시킬 수 있을지 상상해 보세요. 섬뜩하면서도 기대되지 않나요?

개발자의 역할은 어떻게 변할까요?

AI가 이제 컴파일러까지 만드는 시대가 온다면, 우리 개발자들은 무엇을 해야 할까요? 저는 이 변화가 개발자의 ‘가치’를 높이는 방향으로 이끌 수 있다고 봅니다. 단순히 코드를 짜는 반복적인 작업은 AI에게 맡기고, 우리는 더 고차원적인 문제 해결에 집중할 수 있게 될 거예요.

예를 들어, 특정 도메인에 최적화된 새로운 언어나 개발 도구가 필요하다고 할 때, 직접 바닥부터 만드는 대신 AI에게 ‘이런 언어, 이런 특성을 가진 컴파일러를 만들어줘’ 라고 프롬프트만 잘 작성하면 되는 시대가 올 수도 있겠죠. 그럼 우리는 AI가 만든 도구를 검증하고, 미세 조정하고, 우리 프로젝트에 맞춰 커스터마이징하는 역할에 더 집중하게 될 거고요.

새로운 형태의 버그와 보안 취약점

물론 걱정되는 부분도 있습니다. AI가 만든 코드는 아직 우리가 예측하기 어려운 버그나 취약점을 가질 수 있잖아요. 사람이 만든 코드도 그런데, AI가 만든 컴파일러는 더더욱 그럴 수 있죠. 만약 AI가 실수로 특정 최적화 과정에서 미묘한 로직 오류를 내포하거나, 특정 패턴의 코드를 악용할 수 있는 취약점을 만들어낸다면 어떻게 될까요? 그걸 찾아내고 수정하는 건 또 다른 형태의 도전이 될 겁니다.

이런 문제를 해결하기 위해 AI가 만든 도구를 ‘신뢰’하는 방법, 그리고 그 신뢰를 ‘검증’하는 방법론이 더 중요해질 거라고 저는 생각해요. AI가 코드를 짜주는 건 개발자의 생산성을 높이지만, AI가 시스템의 핵심 도구를 만드는 건 ‘신뢰성’이라는 훨씬 근본적인 질문을 던지거든요.

한 가지 더 짚어볼 점: 언어의 경계가 무너지는 경험

이건 제 개인적인 경험에서 우러나온 생각인데요. 저는 요즘 LLM을 쓰면서 “언어의 경계”가 점점 무너지고 있다는 느낌을 강하게 받아요. 예전에는 C로 짜야 할 것, Python으로 짜야 할 것, JavaScript로 짜야 할 것이 명확히 구분되어 있었잖아요. 그런데 AI에게 ‘이런 기능을 구현하는 C 코드 만들어줘’ 했다가, ‘아니 잠깐, 이걸 Python으로 바꿔줘’ 하면 바로 바꿔주는 걸 보면서, AI는 특정 언어에 갇혀 있지 않고 더 상위 레벨의 ‘로직’이나 ‘개념’을 이해하고 있다는 생각이 들더라고요.

컴파일러를 만들었다는 것도 비슷한 맥락이라고 봅니다. C라는 언어의 문법과 의미론을 이해하고 그걸 번역하는 도구를 만들어냈다는 건, AI가 언어 자체를 ‘데이터’로 보고 조작하고 변형하는 능력에 도달했다는 의미가 아닐까요? 이게 발전하면 특정 플랫폼이나 아키텍처에 종속되지 않는 새로운 종류의 컴파일러나 런타임 환경을 AI가 직접 만들어낼 수도 있을 것 같아요. 그러면 ‘이 언어는 이 플랫폼에서만 돼’ 같은 제약이 상당 부분 사라질 수도 있겠죠.

개발 도구의 미래는 AI 손에?

결국 이번 이야기는 단순히 AI가 C 컴파일러를 만들었다는 뉴스거리를 넘어서, 미래의 개발 도구 생태계에 대한 중요한 단서라고 저는 생각합니다. 이제 우리는 AI가 코드를 짜주는 것을 넘어, AI가 그 코드를 실행하고 관리하고 최적화하는 데 필요한 ‘도구’ 자체를 만들어내는 시대의 문턱에 서 있는 거죠.

이 변화가 개발자들에게는 분명 새로운 도전이자 기회가 될 겁니다. AI가 우리의 일을 뺏어간다기보다는, 우리가 상상하지 못했던 방식으로 우리의 능력을 확장시켜 줄 수 있다는 거죠. 중요한 건, 이런 변화의 흐름을 빠르게 이해하고, 적극적으로 받아들이며, 우리 스스로도 계속해서 학습하고 진화해야 한다는 점입니다. 개발자로서 더 창의적이고 전략적인 문제 해결에 집중할 수 있는 미래, 저는 기대 반 걱정 반으로 그 미래를 기다리고 있습니다. 여러분은 어떠신가요?