Arm의 소프트웨어 전략을 책임지는 알렉스 스피넬리 AI 및 개발자 플랫폼 부문 수석 부사장은 ‘패스트 패션’ 같은 빠른 소프트웨어와 그 뒤를 따를 “일회용 소프트웨어”로 가득 찬 기술 환경을 구상하고 있다.

Arm을 모르고 있다면 칩 제조업체가 얼마나 광범위하게 퍼져 있는지 충분히 주목하지 못한 것이다. Arm의 프로세서 설계는 맥, 아이폰, 그 외 모든 주요 스마트폰 라인을 구동하고 있다. 챗GPT, 제미나이, 클로드를 통해 제출된 쿼리는 어딘가에서는 Arm 기반 칩을 거쳐 간다.

40년 이상 Arm의 초점은 칩 설계에 맞춰져 있었다. 주요 디바이스와 AI 칩 제조사가 이런 설계를 라이선스 받아 하드웨어로 전환했다.

그러나 초점이 변하고 있다. Arm은 현재 자체 AGI CPU를 이용한 하드웨어를 제조하고 있으며, 오픈AI와 메타가 사용할 것이다. 궁극적으로 Arm은 애플, 인텔, 엔비디아, 아마존, 구글 같은 기업과 경쟁할 것이다.

Arm은 신규 소프트웨어 ‘퍼포믹스’가 “레시피”와 AI 인사이트를 활용하여 엔지니어가 의심스러운 코드와 CPU 병목 현상을 식별하도록 돕는 것을 구상하고 있다.

스피넬리는 텐서플로 스택에서 핵심 역할을 했으며 제미나이 출시에 기여했고, 아마존에서 알렉사를 개발한 팀에 속해 있었다. 또한 AI 네이티브 엔지니어로 평가받고 있다. Computerworld는 스피넬리와 함께 AI가 주도하는 소프트웨어 및 엔지니어링의 지속적인 변화와 엔지니어가 변화의 빠른 속도에 어떻게 발맞춰야 하는지를 논의했다.

Arm의 AI 개발자 플랫폼 부문 수석 부사장 알렉스 스피넬리

Arm

Arm의 자체 하드웨어 구축 전환을 어떻게 지원하는가?

우리의 사명은 애플리케이션 개발자가 Arm 하드웨어 출시 당일 이를 완벽하게 활용할 수 있도록 하는 것이다. 이것이 AGI CPU의 흥미로운 측면이다.

소프트웨어 엔지니어링 자체는 어떻게 변화하고 있는가?

지난 60~70년에 걸친 컴퓨팅 역사를 보면 더 높은 수준의 추상화로의 점진적 진행이 보인다. 펀치 카드에서 시작하여 어셈블리, 저수준 언어, 고수준 언어, 인터프리터 언어로 진화해왔다. 현재는 인간의 언어가 프로그래밍의 언어가 되는 시대에 진입하고 있다. 영어가 가장 높은 수준의 추상화 언어가 되는 것이다.

프로그래밍이 사라지지도, 엔지니어링이 사라지지도 않을 것이다. 다만 표현하는 방식이 사라질 것이다.

이런 전환은 오늘날의 소프트웨어 엔지니어 위치를 어떻게 바꾸는가?

엔지니어링이 기술 제품 관리 사고, 설계 사고, 아키텍처 사고의 훨씬 더 큰 혼합으로 이동하고 있다. 자연언어를 사용하여 프로그램을 생성하는 다른 프로그래밍 모델로의 전환을 의미한다.

엔지니어로서 도구 체인 내 자신의 위치를 파악하고 이해하는 것이 매우 중요하다. AI의 진정한 가치가 드러나는 곳은 에이전트다. 에이전트는 많은 AI 기능을 활용하며 에이전트 자체도 소프트웨어다.

이 새로운 모델에서 엔지니어링 구조는 어떻게 작동하는가?

애플리케이션 스택을 어떻게 구조화할지 생각하는 것이 많은 경험과 노하우를 필요로 한다.

예를 들어 클라우드에 설치된 오픈클로 인스턴스를 사용하여 취미 및 사이드 프로젝트를 구축한다. 약 15개 정도의 소규모 모델, 임베딩 모델, 소형 언어 모델을 에이전트 애플리케이션 프레임워크 내 CPU에서 실행 중이다.

그 다음 하이쿠나 플래시 같은 빠르고 저비용의 기초 모델과 가장 중요한 추론 문제를 위한 챗GPT 5.5 같은 기초 모델을 선택적으로 호출한다. 이것이 진정한 엔지니어링 실무다.

팀 내 엔지니어에게 미래 커리어 조언을 한다면?

팀에 수백 명의 소프트웨어 엔지니어가 있다. 엔지니어링의 미래는 이 새로운 모델을 포용하고 저항하지 않는 것이다.

대학을 막 졸업하거나 석사 학위를 취득한 신입 인력의 학습 조합이 무엇이어야 할지는 아직 명확하지 않다. 다만 AI 도구가 중급~시니어 엔지니어에게 강력한 수단이 될 것은 분명하다.

세상의 가장 큰 기술 혁신인 전기, 조립 라인, 철도를 보면 모두 자동화다. 생산 비용이 급격히 떨어지면 역사적으로 인류는 그 산물을 덜 사용하지 않았다. 대신 새로운 역할을 찾고 새로운 비즈니스가 등장해왔다.

“엔지니어의 죽음”이라는 예측을 어떻게 보는가?

개인적으로는 컴퓨터 과학 학위가 없었던 것이 오래전부터 마음에 걸렸다. 그 때문에 어셈블리와 메모리 동작 원리를 깊이 있게 학습해야 했다.

대형 언어 모델이 자연언어를 도구 호출 및 자바나 파이썬으로 변환하는 새로운 컴파일러가 되더라도 이런 기초 지식은 여전히 중요하다.

대형 언어 모델을 최고로 똑똑하면서도 지나치게 자신감 있고 성급하며 오만한 MIT 석사 졸업생처럼 생각해보자. 모든 프로그래밍 언어를 알지만 시니어 엔지니어의 지도가 필수적이다. 훌륭한 엔지니어의 가치가 더욱 높아진 이유다. AI는 인간 엔지니어의 방향성을 필요로 한다.

또한 애자일 방법론을 다시 활용해야 한다. 매주 변화하는 애플리케이션과 에이전트 개발 환경으로 돌아가고 있기 때문이다.

신규 개발자는 먼저 도구를 배워야 하는가, 아니면 기초를 다지기 위해 학교에 가야 하는가?

기술이 급변하던 시대에 프로그래머라는 직업을 시작했다. 깊이 있는 학습을 추구했고 어셈블리부터 시작했다.

그런 깊이 있는 이해는 특히 고수준 언어 시대에 항상 가치가 있다.

에이전트로 작업할 때도 컴퓨터의 작동 원리를 정확히 이해하는 것이 가치를 잃은 적이 없다. C++ 또는 C 코드를 작성하지 않을 수도 있지만 근본적인 동작 원리를 이해하는 것은 매우 중요하다.

실수와 타협은 항상 존재한다. AI는 자체 라이브러리를 구축하면서 검증된 모범 사례나 특정 시스템의 특성을 이해하는 기존 기법들을 외면하는 경향이 있다.

정식 교육과 훈련이 반드시 필요한지는 모르겠다. 스스로 동기부여될 수 있다면 자기 개발의 방법은 많다. 컴퓨터가 어떻게 작동하고 컴파일러가 무엇인지 깊이 있게 이해하면 그것이 오랫동안 도움이 된다.

오늘날 엔지니어가 빠지기 쉬운 함정은 무엇인가?

비용이 가장 큰 함정이다. 토큰 비용이 높다. 오픈클로를 잘못 설정하자 주말 이틀 한번에 500달러의 청구서가 나왔다. 공짜 점심은 없다. 경제 논리상 수익성 있는 기회가 생기면 반드시 추출된다.

보안도 주요 함정이다. 문제는 프레임워크 자체보다는 사람들이 프레임워크를 어떻게 사용하는지에서 비롯된다. 암호와 토큰을 평문으로 저장하는 사례가 그렇다.

엔비디아의 네모클로 같은 업계 대응을 보면, 보안 정책 강화를 위해 기존 플랫폼 위에 구축된 솔루션들이 나오고 있다.

기업에 대한 조언은 한 모델로의 급속한 표준화를 피하되, 완전한 무질서도 허용하지 말라는 것이다. 정책을 에이전트 프레임워크에 체계적으로 통합해야 한다.

AI로 구축된 세상의 미래는 어떤 모습인가?

패스트 패션처럼 빠른 소프트웨어 제작 시대로 향하고 있다. 생산 비용이 급락하면 역사상 인류는 그 산물을 더 적게 사용하지 않았다.

일회용 소프트웨어가 등장할 것이다. 빠르게 소프트웨어를 구축하되, 완벽하지 않아도 상관없다. 에이전트가 작동 방식을 기억하고 있으므로 필요하면 다시 만들면 된다.

하지만 새로운 종류의 실패를 수용해야 한다. 소프트웨어가 의도치 않게 웃기거나 재앙적으로 실패할 수 있고, 이를 자동화된 방식으로 수정할 수 있어야 한다.

목표는 모든 엔지니어가 전문가 수준의 에이전트 조수와 의존할 수 있는 에이전트 개발자 집단을 갖는 것이다. 클로드 코드, 코덱스, 제미나이를 활용하여 디자이너, 아키텍트, 코더, 테스터 등 특정 역할을 수행하는 에이전트를 구성한다.

연구 결과에 따르면 절차, 정책, 표준이 명확한 역할에 에이전트를 배치하고 이가 상호작용하도록 하면 단일 에이전트에만 의존할 때보다 출력 품질이 몇 배 우수하다.

엔지니어의 생산 역량을 10배로 늘리는 것을 목표로 하고 있다. 비용 절감이 아니라 해야 할 일이 훨씬 많기 때문에 더 많은 성과를 내기 위함이다.

AI가 매주 새롭게 변하는 지금, 어떤 예측을 하는가?

다양한 관점과 서로 다른 사고방식을 가진 인재가 필요하다. 오랫동안 검증된 컴포넌트 기반, 모듈식 아키텍처, 사용자 중심 설계, 서비스 지향 설계가 여전히 중요하다. 변화에 유연하게 대응하고 조정할 수 있는 능력이 필수적이다.

미래를 생각하되 완벽하게 미래를 예측하려 하지 말아야 한다. 변해야 할 것을 미리 정해버리기 쉽기 때문이다. 변화의 속도가 과거와 다르다.

업계는 애자일 방법론을 거의 버렸었다. 이제 애플리케이션과 에이전트 개발 환경의 급속한 변화에 대응하면서 애자일 원칙을 다시 살려내는 것이 중요해졌다.
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