AI 시대, 개발자는 코딩 대신 AI를 활용하는 오케스트레이터로!

AI 모델 성능은 GPU 스펙에 크게 의존하며, PTX 레이어까지의 깊이 있는 이해가 필요하다. 구체적으로, CUDA를 통해 작성된 코드는 디바이스별 PTX로 컴파일되며, Compute Capability 버전 및 정밀도 차이로 인한 비결정성 문제를 해결해야 한다. 따라서, 하드웨어 제어는 AI 인프라 구축의 핵심 과제이다.

구글은 AI 퍼스트 전략을 통해 조직 내 AI 프로젝트를 적극적으로 지원하고 있다. 조직 개편을 통해 AI 관련 프로젝트를 경험하도록 유도하고, 엔지니어들이 자율적으로 실험할 수 있는 환경을 조성했다. 반면, 이러한 변화는 혼란을 야기할 수 있지만, 엔지니어의 낭비를 통해 다음 도약을 위한 기반을 마련했다.

AI 시대 개발자는 더 이상 코딩하는 사람이 아닌, AI 에이전트를 활용하는 오케스트레이터로 진화한다. 따라서, AI 모델의 능력을 기준으로 로드맵을 수립하고, AI 툴을 활용하는 능력이 중요해진다. 결과적으로, 개발 프로세스는 POC 기반으로 변화하고, 스펙 주도 개발 방식이 부상할 것이다.