실리콘밸리 IT 톱 10 기업은 어떻게 AI와 코딩하나
시총 기준으로 애플, MS, 알파벳, 아마존, 메타 등 10개 기업
"AI 없이 10명이서 서비스 개발" vs "코파일럿과 5명이서 서비스 개발"
여러분에게 선택의 기회가 있다면 둘 중 무엇을 선택하겠는가?
챗GPT, 깃허브 코파일럿, 클로드 같은 미친 성능의 LMM 시대,
자고 일어나면 성능 향상이 되어 있다.
나라면 "코파일럿과 5명이서 서비스 개발"를 선택할 것이다.
심지어 5명이 아니라 3명이라도 말이다.
물론 그 3명은 좀 탄탄한 실력을 갖춰야겠다.
그러면 커뮤이케이션 비용은 줄고 진척 속도는 "AI 없이 10명이서 서비스 개발"에 뒤지지 않을 것이라 생각한다.
바야흐로 AI 페어 프로그래밍 시대다.
비단 나만의 생각일까?
그렇다면 실리콘밸리 (시총 기준) IT 톱 10 기업은 어떻게 코파일럿을 쓰는지 살짝 살펴보자.
애플은 iOS 앱 개발자들이 코파일럿을 사용하여 코드 작성 시간을 단축하고 오류를 최소화할 수 있도록 지원한다. 한 개발자는 "코파일럿 덕분에 반복적인 코드 작성 작업을 줄이고, 더 창의적인 부분에 집중할 수 있게 되었다"고 말했다. 애플은 또한 Siri와 같은 AI 기반 음성 비서를 통해 사용자 경험을 개선하고 있다.
마이크로소프트는 GitHub와 협력하여 코파일럿을 개발했으며, 자사의 개발 도구인 Visual Studio Code에 통합하여 개발자들의 생산성을 높이고 있다. 마이크로소프트의 엔지니어링 매니저는 "코파일럿은 단순히 코드를 자동 완성하는 것 이상의 역할을 한다. 개발자들이 베스트 프랙티스를 따르고, 더 나은 코드를 작성할 수 있도록 가이드한다"고 설명했다. 이와 더불어 마이크로소프트는 Azure 클라우드 플랫폼에서 다양한 AI 서비스를 제공하며, OpenAI의 GPT 모델을 활용한 제품 개발에도 박차를 가하고 있다.
구글을 보유한 알파벳은 TensorFlow와 Keras 등의 머신러닝 프레임워크를 오픈소스로 공개하여 AI 기술의 대중화에 기여했다. 구글의 Android Studio에는 코파일럿이 통합되어 모바일 앱 개발자들의 업무를 보조한다. 한 스타트업 개발자는 "코파일럿 덕분에 Android 플랫폼에 익숙하지 않아도 쉽게 앱을 개발할 수 있게 되었다"고 전했다. 구글은 검색, 이메일, 번역 등 다양한 서비스에 AI 기술을 적용하여 사용자들에게 최적화된 경험을 제공한다.
아마존 웹 서비스(AWS)는 클라우드 기반의 다양한 AI 서비스를 제공하고 있다. 특히 CodeWhisperer는 코파일럿과 유사한 코드 작성 보조 도구로, 개발자들이 더욱 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는다. 아마존은 알렉사 음성 비서와 아마존 고 무인 매장 등에서 AI 기술을 활용하여 혁신적인 서비스를 선보이고 있다. 한 아마존 개발자는 "CodeWhisperer를 사용하면서 API 호출이나 데이터베이스 쿼리 작성 등 번거로운 작업을 줄일 수 있었다"고 말했다.
엔비디아는 GPU를 활용한 고성능 컴퓨팅 분야에서 선도적인 역할을 하고 있다. CUDA 플랫폼과 cuDNN 라이브러리를 통해 개발자들이 GPU 가속을 활용한 AI 모델을 효과적으로 학습할 수 있도록 지원한다. 한 대학원생은 "엔비디아의 GPU와 소프트웨어 스택 덕분에 대규모 딥러닝 모델을 빠르게 학습할 수 있었다"고 전했다. 엔비디아의 AI 기술은 자율주행, 의료 영상, 게임 등 다양한 산업 분야에서 활용되며 새로운 가능성을 열어가고 있다.
메타(구 페이스북)는 자체 개발한 PyTorch 딥러닝 프레임워크를 오픈소스로 공개하여 AI 개발 생태계의 발전에 기여했다. 메타의 연구원은 "PyTorch는 동적 계산 그래프를 지원하여 더욱 유연한 모델 개발이 가능하다"며 장점을 설명했다. 또한, 코파일럿과 유사한 InCoder 모델을 내부적으로 사용하여 개발자들의 업무 효율성을 높이고 있다. 메타는 AI 기술을 활용하여 메타버스와 AR/VR 등 미래 기술 개발에 주력하고 있다.
어도비는 Creative Cloud 제품군에 AI 기술을 접목하여 디자이너와 크리에이터들의 작업 효율성을 높이고 있다. Adobe Sensei는 이미지, 비디오, 문서 등 다양한 미디어에 대한 인식 및 편집 작업을 자동화한다. 한 그래픽 디자이너는 "Adobe Sensei 덕분에 이미지 선택과 마스킹 작업에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있었다"고 말했다.
세일즈포스는 Einstein AI 플랫폼을 기반으로 영업, 마케팅, 고객 서비스 부문에 인공지능 기술을 활용하고 있다. 고객 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고, 챗봇 등 AI 기반 자동화 도구를 통해 업무 효율성과 고객 경험을 개선한다. 한 영업 담당자는 "Einstein AI가 제공하는 고객 성향 분석과 추천 기능 덕분에 영업 성과를 크게 향상시킬 수 있었다"고 전했다.
인텔은 OpenVINO 툴킷을 통해 개발자들이 더욱 쉽게 AI 비전 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원한다. 한 스타트업 대표는 "OpenVINO를 활용하여 엣지 디바이스에서 실시간으로 객체를 인식하는 애플리케이션을 개발할 수 있었다"고 말했다. 또한, 인텔은 데이터센터용 AI 가속기 칩인 Habana를 출시하여 클라우드 및 엣지 환경에서의 AI 워크로드 처리 속도를 높이고 있다.
시스코는 AI 기술을 네트워크 인프라 분야에 접목하여 자동화와 최적화를 추구한다. DNA Center와 같은 솔루션에 AI 기능을 탑재하여 네트워크 운영을 간소화하고 이상 징후를 사전에 탐지할 수 있다. 한 네트워크 엔지니어는 "DNA Center의 AI 기능 덕분에 네트워크 트래픽 패턴을 파악하고 잠재적인 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있게 되었다"고 설명했다. 시스코는 웹엑스 등의 협업 플랫폼에도 AI를 활용하여 사용자 경험을 개선하고 있다.
실리콘 밸리의 주요 IT 기업들은 코드 작성 보조부터 음성 인식, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 AI 기술을 제품과 서비스에 적용하여 개발 생산성과 사용자 경험 향상을 추구하고 있다. 또한 클라우드와 엣지 환경에서 AI 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어 인프라를 구축하는 데도 주력하고 있다. AI 기술은 전 산업 분야에 걸쳐 혁신을 가속화할 것으로 전망되며, 개발자들에게는 관련 기술력과 활용 역량이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 기업들의 AI 기술 도입 사례를 통해 개발자들은 AI가 가진 잠재력과 실제 적용 방안에 대한 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.
그렇다 AI와 페어 프로그래밍은 이제 곁가지가 아니다.
당당히 프로그래밍이라는 집을 세우는 한 기둥으로 자리잡았다.
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