Anthropic 코드의 90%는 Claude가 짰다

2개월간 코드를 안 짠 개발자

Boris Cherny는 Anthropic에서 Claude Code를 총괄하는 사람이다. AI 코딩 도구의 책임자다. 그런데 그가 X에 올린 글이 업계를 뒤흔들었다.

"2개월 이상 코드를 작성하지 않았다."

그의 코드 100%가 Claude Code와 Opus 4.5로 작성된다. 어제 PR 22개를 올렸고, 그저께는 27개를 올렸다. 전부 100% Claude가 짠 코드다. AI 코딩 도구를 만드는 사람이 직접 코드를 쓰지 않는다. 이게 2026년 2월의 현실이다.

Anthropic 대변인은 회사 전체 수치를 공개했다. 70%에서 90% 사이의 코드가 AI로 생성된다. Claude Code 프로젝트 자체는 약 90%가 Claude Code로 작성되었다. AI가 자기 자신을 만드는 셈이다.

Microsoft CEO Satya Nadella가 2025년 4월에 밝힌 수치는 30%였다. 10개월 만에 Anthropic은 그 3배를 넘어섰다. 속도가 무섭다.

Spotify 개발자들도 코드를 안 쓴다

개발자가 컴퓨터 앞에 앉아 있다 — 하지만 더 이상 코드를 직접 타이핑하지 않는다

Anthropic만의 이야기가 아니다. 2026년 2월 12일, Spotify 공동 CEO Gustav Söderström이 실적 발표에서 놀라운 말을 했다.

"우리의 최고 개발자들은 12월 이후로 한 줄의 코드도 작성하지 않았다."

Spotify는 내부 시스템 Honk를 운영한다. Claude Code 기반의 원격 실시간 코드 배포 시스템이다. 작동 방식은 이렇다.

개발자가 출근길에 Slack으로 "iOS 앱의 이 버그 고쳐줘"라고 지시한다. Claude가 작업을 마치면, 완성된 앱 버전이 Slack으로 전송된다. 개발자는 리뷰하고 프로덕션에 병합한다. 사무실에 도착하기도 전에 기능이 배포된다.

이 방식으로 Spotify는 2025년에 50개 이상의 새 기능을 출시했다. AI 기반 Prompted Playlists, 오디오북용 Page Match, About This Song 기능이 모두 이렇게 만들어졌다.

Anthropic이 2025년 12월 Claude Opus 4.5를 출시한 시점과 맞물린다. Opus 4.5가 코딩 능력의 임계점을 넘긴 것이다.

개발자는 뭘 하나

코드를 안 짜면 개발자가 하루 종일 뭘 할까? Boris Cherny의 워크플로우를 보면 답이 나온다.

과거 (코드 작성)	현재 (AI 오케스트레이션)
요구사항 분석	요구사항 분석
설계	설계 + AI와 검증
코드 작성	AI에 지시
디버깅	AI에 지시
테스트 작성	AI에 지시
코드 리뷰	AI 결과물 리뷰
배포	자동화

핵심은 설계와 리뷰다. Cherny는 코드를 짜기 전에 AI와 함께 계획을 철저히 수립한다. "이게 정말 최선이야?"라고 묻고, AI의 답변에 반박하고, 다시 수정한다. 계획이 충분히 다듬어지면 그제서야 실행을 지시한다.

실행은 AI가 한다. Cherny는 그 결과물을 리뷰한다. 문제가 있으면 다시 지시한다. 이 루프가 반복된다.

The Pragmatic Engineer의 Gergely Orosz는 이렇게 정리했다.

"개발자의 역할이 '코드 작성자'에서 **'AI 오케스트레이터'**로 바뀌고 있다."

10배 생산성의 어두운 면

속도가 빨라지면 모든 게 좋아질까? Steve Yegge의 경고가 의미심장하다.

Yegge는 Amazon과 Google에서 수십 년간 일한 베테랑 엔지니어다. 그는 최근 **"AI 뱀파이어 효과"**라는 글을 Medium에 올렸다.

"AI는 너를 흥분시키고, 엄청난 가치를 포착하게 한다. 그런데 어느 순간 낮잠을 자게 된다."

Yegge 본인도 낮에 갑자기 쓰러져 자는 **"낮잠 발작"**을 경험한다. 그의 친구들, 스타트업 창업자들도 마찬가지다. AI 코딩 세션 후에 피로가 몰려온다.

그는 이 현상을 슬롯머신에 비유한다. AI가 끊임없이 도파민을 쏟아낸다. 코드가 완성되면 흥분, 버그가 고쳐지면 흥분, 기능이 추가되면 흥분. 이 속도를 뇌가 따라가지 못한다.

Yegge의 조언은 명확하다.

"바이브 코딩은 하루 3시간이 한계다. 그 이상은 지속 불가능하다."

회사들이 이 사실을 인지해야 한다. 10배 생산성 향상은 10배의 업무량을 요구할 수 있다. 하지만 인간의 뇌는 10배로 확장되지 않는다.

AI 코딩의 역설

흥미로운 연구 결과가 있다. METR(Model Evaluation and Threat Research)의 2026년 1월 연구다.

숙련된 개발자들이 AI 도구를 사용했을 때, 실제로는 19% 더 오래 걸렸다. 그런데 본인들은 20% 더 빨랐다고 믿었다.

왜 이런 차이가 생길까?

체감	현실
AI가 코드를 빠르게 생성	리뷰와 수정에 시간 소요
반복 작업 감소	맥락 전환 비용 증가
생산적인 느낌	실제 완료 속도 변함없음

AI가 생성하는 코드의 양은 많다. 하지만 그 코드를 읽고, 이해하고, 검증하는 시간이 새로 생긴다. Yegge의 표현을 빌리면, "엄청난 양의 AI 생성 코드를 리뷰하는 게 직접 짜는 것보다 더 힘들 수 있다."

모든 개발자가 Boris Cherny처럼 일할 수 있는 건 아니다. 그는 오랜 경험을 바탕으로 AI에게 명확한 지시를 내릴 수 있다. 주니어 개발자가 같은 방식으로 일하면 AI가 만든 버그를 잡지 못할 수 있다.

Gary Marcus의 경고

AI 비판가 Gary Marcus는 이 모든 소식에 냉소적이다.

그는 최근 Matt Shumer의 바이럴 에세이를 **"무기화된 과대광고"**라고 비판했다. 최신 AI 시스템이 복잡한 앱을 에러 없이 만든다는 주장에 대해, "실제 데이터가 단 하나도 없다"고 반박했다.

Marcus의 핵심 주장은 이렇다.

"벤치마크 기준이 50% 정확도다. 100%가 아니다. AI는 여전히 **환각(hallucination)**과 오류를 만들어낸다."

그는 AI가 1~2년 내에 일자리를 대체할 가능성은 낮다고 본다. 더 큰 위험은 경영진의 오해다. AI가 실제보다 더 능력 있다고 착각하면, 비현실적인 기대와 비합리적인 해고가 뒤따른다.

Boris Cherny의 사례는 예외적인가, 일반적인가? Anthropic은 AI 회사다. 직원들이 AI에 가장 익숙한 집단이다. 일반 기업에서 같은 결과를 재현할 수 있을지는 미지수다.

개발자 50% 해고 예측

Steve Yegge는 더 대담한 예측을 내놓았다.

"빅테크 엔지니어의 50%가 해고될 것이다."

이 예측의 논리는 간단하다. AI가 생산성을 10배로 높이면, 같은 일을 하는 데 인력의 10%만 필요하다. 하지만 현실은 0%도 100%도 아니다. 그래서 Yegge는 50%를 제시한다.

Reddit 공동창업자 Alexis Ohanian은 이 흐름에 동의한다. 반면 Gary Marcus는 과장이라고 본다.

진실은 아마 중간 어딘가에 있다. 모든 개발자가 해고되지는 않을 것이다. 하지만 **"AI를 잘 다루는 개발자"**와 "그렇지 못한 개발자" 사이의 격차는 벌어질 것이다.

Boris Cherny가 하루에 22개의 PR을 올릴 수 있는 이유는 그가 AI와 협업하는 방법을 터득했기 때문이다. 이 기술을 가진 개발자는 살아남는다. 그렇지 못한 개발자는 도태된다.

회사별 AI 코딩 도입률

현재까지 공개된 수치를 정리하면 이렇다.

회사	AI 생성 코드 비율	시점
Anthropic	70~90%	2026년 2월
Boris Cherny (개인)	100%	2026년 2월
Spotify (상위 개발자)	~100%	2026년 2월
Google	30%+	2025년 4월
Microsoft	20~30%	2025년 4월

1년도 안 되는 사이에 선두 기업들의 AI 코드 비율이 2~3배 증가했다. 이 속도가 유지된다면, 2026년 말에는 대부분의 테크 기업에서 과반 이상의 코드가 AI로 생성될 수 있다.

다만 주의할 점이 있다. "AI가 생성한 코드"의 정의가 회사마다 다르다. 자동완성을 포함하는지, 전체 함수 생성만 포함하는지, PR 단위로 측정하는지에 따라 숫자가 달라진다.

주니어 개발자의 위기

이 변화가 가장 큰 타격을 줄 대상은 주니어 개발자다.

전통적으로 주니어 개발자는 코드를 많이 작성하면서 실력을 쌓았다. 버그를 만들고, 고치고, 리뷰받고, 다시 고치는 과정에서 배웠다.

AI가 이 과정을 대체하면 어떻게 될까?

주니어가 AI에게 코드 생성을 맡기면, 코드가 왜 그렇게 동작하는지 이해하지 못할 수 있다. 버그가 발생해도 원인을 파악하지 못한다. AI가 만든 코드를 AI가 고쳐주니까, 본인은 배우지 못한다.

반면 시니어 개발자는 이미 기초가 탄탄하다. AI가 생성한 코드를 보면 문제점을 바로 파악한다. 경험이 판단력을 만들었기 때문이다.

역설적이게도, AI 시대에 경험의 가치가 더 올라간다. 코드 작성 속도는 AI가 평준화시켰지만, 코드를 판단하는 눈은 평준화되지 않았다.

바이브 코딩의 미래

바이브 코딩(Vibe Coding)이라는 용어가 2025년 말부터 유행하기 시작했다. Andrej Karpathy가 처음 제안한 개념이다. AI와 자연어로 대화하면서 코드를 만드는 방식을 뜻한다.

2026년 2월 현재, 바이브 코딩은 더 이상 실험이 아니다. Anthropic, Spotify, OpenAI 같은 선두 기업에서 기본 작업 방식이 되었다.

하지만 Yegge의 경고처럼, 바이브 코딩에는 인지적 부하가 따른다. AI가 빠르게 코드를 생성하고, 개발자는 그걸 빠르게 리뷰해야 한다. 컨텍스트 스위칭이 빈번하다. 뇌가 지친다.

Wikipedia에도 "바이브 코딩" 항목이 생겼다. 학술적 연구도 시작됐다. 이 방식의 장단점, 생산성 영향, 개발자 웰빙에 대한 논문들이 쏟아지고 있다.

결론은 아직 나지 않았다. 분명한 건, 돌아갈 수 없다는 것이다.

코드를 안 짜는 게 개발인가

Boris Cherny가 2개월간 코드를 짜지 않았다는 사실은 여러 감정을 불러일으킨다.

어떤 사람에게는 해방이다. 지루한 반복 작업에서 벗어나, 더 창의적인 일에 집중할 수 있다. 설계, 아키텍처, 사용자 경험 같은 고차원 문제에 시간을 쓸 수 있다.

어떤 사람에게는 상실이다. 코드를 손으로 타이핑하는 행위에서 오는 만족감, 문제를 직접 해결했을 때의 성취감, 이런 것들이 사라진다.

어떤 사람에게는 위협이다. 내 기술이 쓸모없어지는 건 아닐까, AI가 나를 대체하는 건 아닐까 하는 불안감이 밀려온다.

세 가지 감정 모두 타당하다. 그리고 세 가지 모두 현실이다.

새로운 개발자 역량

AI 시대에 살아남는 개발자는 어떤 역량을 가져야 할까?

첫째, 명확한 지시 능력. AI에게 모호하게 말하면 모호한 결과가 나온다. "로그인 기능 만들어줘"가 아니라, "OAuth 2.0 기반, JWT 토큰 사용, 리프레시 토큰 7일 만료, Redis 세션 저장" 같은 구체적 지시가 필요하다.

둘째, 코드 판독력. AI가 생성한 코드를 빠르게 읽고 문제점을 파악하는 능력이다. 이건 많은 코드를 읽어본 경험에서 나온다.

셋째, 시스템 설계 능력. AI는 함수 단위, 파일 단위에서는 강하다. 하지만 전체 시스템의 아키텍처를 설계하는 건 아직 인간의 영역이다. 어떤 컴포넌트가 필요하고, 어떻게 연결되어야 하는지 판단하는 능력이다.

넷째, 비판적 사고. AI의 제안을 무비판적으로 받아들이면 안 된다. "왜 이렇게 했지?", "더 나은 방법이 있지 않을까?"라고 끊임없이 질문해야 한다.

결론: 개발의 정의가 바뀌고 있다

Anthropic 코드의 90%가 Claude로 짜여졌다는 건 단순한 통계가 아니다. 개발이라는 직업의 정의가 바뀌고 있다는 신호다.

Boris Cherny는 더 이상 "코드를 짜는 사람"이 아니다. 그는 **"AI가 코드를 짜도록 지휘하는 사람"**이다. Spotify의 최고 개발자들도 마찬가지다. 그들은 Slack에서 지시를 내리고, 결과물을 리뷰하고, 배포를 승인한다.

이 변화에 적응하는 사람은 전례 없는 생산성을 얻는다. 하루에 22개의 PR, 50개 이상의 신기능 출시. 이전에는 불가능했던 속도다.

하지만 Yegge의 경고도 기억해야 한다. 10배 생산성은 10배 피로를 동반할 수 있다. 바이브 코딩은 하루 3시간이 한계다. 인간의 뇌는 AI처럼 확장되지 않는다.

개발자의 미래는 AI를 얼마나 잘 다루느냐에 달렸다. 코드를 직접 짜는 기술보다, AI와 협업하는 기술이 더 중요해지고 있다. 이게 2026년의 현실이다.

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