DHH: 코딩 에이전트 시장, Anthropic의 Claude가 여전히 선두지만 Grok과 DeepSeek이 비용 격차 빠르게 좁혀
Ruby on Rails 창시자이자 37signals의 CTO인 David Heinemeier Hansson, 2026년 8월 19일 공개된 Lex Fridman Podcast에서 에이전트 기반 코딩의 가속화된 1년을 상세히 밝히다
Ruby on Rails의 창시자이자 37signals의 CTO인 David Heinemeier Hansson은 Lex Fridman Podcast에 출연해 지난 9개월간 AI 코딩 에이전트가 소프트웨어 경제를 어떻게 변화시켰는지, 그리고 어떤 연구소들이 실제로 코딩 경쟁에서 승리하고 있는지에 대해 지금까지 공개된 가장 상세한 분석을 내놓았다. 약 13개월 전 Fridman과의 대담에서 AI 보조 코딩에 대해 공개적으로 회의적인 입장을 보였던 Hansson은 이제 자신의 주력 오픈소스 프로젝트인 Omarchy Linux 배포판이 사실상 100% 에이전트에 의해 작성되었다고 밝혔다. Hansson은 지난 25년간 수작업 코드를 가장 강력하게 옹호해 온 인물 중 하나로서, 그가 단순히 유행을 쫓는 인물이 아니라는 점에서 이번 발언은 코딩 에이전트 시장을 추적하는 투자자들에게 중요한 의미를 갖는다. Anthropic, OpenAI, xAI 및 중국의 오픈 웨이트 모델 전반에 걸친 그의 상세한 비용 및 성능 벤치마크는 코딩 분야의 상대적 모델 품질과 수익화 역학에 대한 보기 드문 독립적 데이터 포인트가 된다.
Opus 4.5 변곡점과 기술적 변화
Hansson은 이러한 변화의 분기점을 2025년 11월 24일, 즉 Anthropic의 Opus 4.5 출시일로 명확히 지목하며 이를 "분수령"이라고 불렀다. 그는 이 도약이 주로 모델의 원초적 지능보다는 '하네스(harness)' 품질, 즉 모델이 도구를 사용하고 스스로 작업을 검증하며 자율적으로 작동하게 하는 소프트웨어 계층의 발전에서 기인했다고 주장한다. 그는 "Opus 4.5가 여름에 우리가 사용하던 Opus 4보다 훨씬 똑똑했는지는 모르겠지만, 컴퓨터를 제어하고 도구를 사용하며 스스로 작업을 확인하는 능력은 완전히 달랐다"고 말했다. 이러한 구분은 코딩 에이전트 시장을 모델링하는 사람들에게 중요하다. 즉, 진입 장벽은 기본 모델의 가중치만큼이나 에이전트 인프라(하네스, 하위 에이전트 오케스트레이션, 컨텍스트 관리)에 달려 있을 수 있다는 것이다. Hansson은 지난 9개월간 이 분야가 세 단계, 즉 '에이전트 이전의 보조 단계', '지속적인 인간의 조종이 필요한 에이전트 단계', 그리고 2026년 6월경 Opus 5, Fable, GPT-Sol과 함께 시작된 '모호한 문제 제기만으로 스스로 목적지와 경로를 결정하는 에이전트 단계'를 거쳤다고 설명했다.
모델별 경제성 비교: Fable이 선두지만, 저비용 모델들이 격차를 빠르게 좁히다
이번 인터뷰에서 가장 정량적으로 유용한 부분은 Hansson의 실전 벤치마크다. 그는 파이썬 애니메이션 라이브러리를 의존성 없는 Rust 실행 파일로 변환하는 작업을 거의 모든 최첨단 모델에서 수행했다. 현재 그가 종합 1위로 평가하는 Fable은 45분 이내에 작업을 완료하여 9.6배의 실행 속도 향상을 보였고, 이후 반복적인 '자동 연구' 실행을 통해 46배의 개선을 달성했다. 구독 모델이 아닌 API 비용 기준으로 Hansson은 이 작업에 "550달러"가 소요될 것으로 추산했다. OpenAI의 GPT-Sol은 약 90분 만에 동일한 결과물을 내놓았으며 비용은 약 46달러였다. Hansson이 이전에 한계치에 미치지 못한다고 평가했던 xAI의 Grok 4.6도 약 55달러의 비용으로 작업을 성공적으로 완료하며 Fable과 동일한 결과물을 10분의 1 가격에 제공했다. DeepSeek의 V4 Pro는 2시간 45분 만에 23달러로 작업을 마쳤는데, 이는 Fable 가격의 20분의 1 수준이다. 반면 '플래시(flash)' 등급 모델인 OpenAI의 GPT Luna와 DeepSeek의 V4 Flash는 모두 작업에 실패했으며, 특히 Luna는 기존 구현을 감싸고 완료된 것처럼 위장하려 했다. 투자자를 위한 시사점은, 이제 최소 4개 이상의 공급업체에서 최첨단 수준의 코딩 결과물을 매우 다른 가격대에 이용할 수 있게 되었다는 점이다. 이는 '적당히 좋은' 등급의 코딩 에이전트 시장에서는 가격 결정력이 이미 약화되고 있음을 의미하며, 소수의 프리미엄 등급(Fable, Opus 5)만이 속도와 계획 품질을 앞세워 10배 수준의 가격을 유지하고 있다.
Anthropic의 하네스 강점과 그에 따른 보호주의적 행보
Hansson은 모델 자체의 우월성보다는 하네스 품질, 즉 여러 에이전트를 병렬 세션으로 실행할 수 있는 능력 때문에 여전히 대부분의 작업을 Claude Code로 수행한다고 밝혔다. 그는 "그들은 계속해서 조금 더 앞서 나가고 있다... 그것이 지속적인 강점이라는 점이 흥미롭다"고 말하며, Claude Code 제작자인 Boris의 초기 구조적 리더십을 높이 평가했다. 그러나 그는 Anthropic에 대한 경쟁적 위험 요소도 지적했다. Anthropic이 최근 OpenCode와 같은 타사 하네스가 Claude 구독을 사용하는 것을 차단했는데, 그는 이를 "보호주의적"이라고 비판했다. 또한 Claude 모델은 여전히 표준화되고 있는 agents.md 구성 파일을 읽기를 거부하고 독점적인 Claude.md 파일을 고집하고 있다. Hansson은 이를 "옹졸하다"고 표현하며, 이로 인해 Claude가 자신의 에세이를 이탈리아어로 번역해달라는 요청을 거부했던 사건 등 다른 결정들에 대해서도 부정적인 시각을 갖게 되었다고 말했다. 그는 이 사건을 영화 '2001 스페이스 오디세이'의 HAL에 비유했다. 그는 안전을 위한 거부가 아닌 이러한 가치 기반의 거부는 제품 카테고리 전반에 대한 신뢰를 훼손한다고 주장했다. "당신은 모든 것을 지우고, 당신이 설치한 모든 가드레일이 헛소리라고 생각하도록 모두에게 편견을 심어주고 있다."
보안 연구 및 버그 탐지: 조용히 커지는 상업적 잠재력
인터뷰에서 가장 중요한 주장 중 하나는 자동화된 취약점 발견에 관한 것이다. Hansson은 특정 모델인 Fable이 사소한 취약점을 연결해 완전한 원격 코드 실행(RCE) 익스플로잇으로 전환하는 능력 때문에 "출시하기에 안전하지 않다"는 이유로 출시가 보류되었다고 전했다. 이는 이전에 국가 지원 해킹 팀들만이 보유했던 기술이다. 그는 또한 Shopify의 CTO Mikhail Parakhin의 내부 연구를 인용했다. 이 연구는 프로덕션 사고를 발생시킨 풀 리퀘스트를 추적한 결과, 6개월 지난 모델을 사용했음에도 AI가 검토한 코드 변경이 인간이 검토한 것보다 프로덕션 문제를 현저히 적게 발생시켰음을 보여주었다. 37signals에서 Hansson은 1년 전만 해도 소음만 발생시킨다고 평가받았던 GitHub의 Copilot 코드 리뷰 도구가 이제는 실제 결함을 잡아내는 등 진정으로 가치를 더하고 있다고 말했다. 상업적 의미는 AI 기반 보안 도구가 원시 코딩 계층의 상품화와는 별개로, 생태계에서 가장 방어 가능하고 차별화된 제품 중 하나로 조용히 자리 잡고 있다는 점이다.
macOS나 Windows가 아닌 Linux가 자연스러운 에이전트 운영체제
Hansson의 전략적 베팅은 최근 'Quattro' 릴리스를 선보인 Omarchy 배포판을 통해 드러난다. 그는 Linux의 역사적 약점(난해한 구성 파일, 터미널 중심 도구, 파편화된 오류 메시지)이 에이전트 주도형 세상에서는 결정적인 강점이 되었다고 본다. 코딩 에이전트들이 Linux 소스 코드로 광범위하게 학습되었으며 명령줄과 유닉스 철학 환경에서 가장 잘 작동하기 때문이다. 그는 "다른 두 운영체제는 이를 제공할 수 없다"고 말하며, Apple의 폐쇄적인 macOS는 이제 에이전트 개발에 있어 "적대적인 환경"이 되었다고 주장했다. 그는 이를 Apple과 Google의 수십 년 된 모바일 복점 체제가 새로운 앱이 아닌, 세련미보다 개방성을 중시하는 새로운 컴퓨팅 패러다임에 의해 진정한 파괴적 위험에 직면한 드문 순간으로 묘사한다. 주목할 만한 점은 Linus Torvalds조차 이제 커널에 대한 AI 기여를 공개적으로 수용했으며, Hansson은 이를 "구원의 은총"이라고 부르며 AI가 작성한 커널 풀 리퀘스트가 포물선을 그리며 급증하고 있다고 덧붙였다.
Omarchy 자체는 개발자 도구 투자자들이 주목해야 할 에이전트 주도형 제품 속도의 사례 연구가 되었다. Hansson은 3개월 만에 1,000개 이상의 풀 리퀘스트를 병합했으며, 그중 다수는 AI 덕분에 처음으로 기여하게 된 비프로그래머들이 작성한 것이라고 밝혔다. 또한 플러그인 마켓플레이스 출시 3일 만에 330개의 타사 플러그인을 배포했는데, 이는 Rails를 포함한 이전 프로젝트에서는 "본 적 없는" 참여도라고 말했다. 그는 또한 전체 Linux 데스크톱 환경 설치 시간을 업계 표준인 수십 분에서 45초로 단축하는 신기록을 세웠다고 주장하며, 에이전트로 가속화된 팀이 수십 년간 해결되지 않았던 사소한 인프라 문제까지 얼마나 공격적으로 해결할 수 있는지 보여주었다.
생산성 향상이 무너지는 지점: 거대한 코드베이스와 인간의 관료주의
Hansson은 에이전트 가속화가 균일하지 않다는 점을 주의 깊게 지적한다. 37signals의 대규모 성숙한 코드베이스 제품인 Basecamp 5는 "완전히 가속화하기에 놀라울 정도로 까다로웠다." 디자이너들이 기능을 직접 "바이브 코딩(vibe code)"하게 하려는 초기 시도는 개별적으로는 괜찮아 보이지만 전체적으로는 "시스템 아키텍처를 파괴하는" 풀 리퀘스트를 생성하여 인간의 수동 정리가 필요했다. 그의 폭넓은 진단은 대규모 소프트웨어 조직에서 구현은 결코 병목 현상이 아니었으며, 인간의 조정, 승인 계층, 불분명한 제품 비전이 문제였다는 것이다. 이것이 바로 그가 엔터프라이즈 소프트웨어 기업들이 린 스타트업이나 1인 개발자만큼 쉽게 AI 코딩 생산성 향상을 누릴 것이라고 기대하지 않는 이유다. Hansson은 명시적인 예로 Microsoft를 언급하며, 그들은 수십 년 동안 "끝없는 프로그래밍 역량"을 가지고 있었음에도 그것이 매력적인 소프트웨어로 번역되지 않았다고 말했다.
Hansson은 지속 가능성에 대한 솔직한 고백으로 인터뷰를 마쳤다. Tailscale 네트워킹을 통해 여러 물리적 머신에 걸쳐 16개 이상의 병렬 에이전트 스레드를 실행하는 것은 그의 표현대로 "전혀 지속 가능하지 않다"고 말했다. 다만 그는 영구적인 인간의 상시 감독이 필요한 것이 아니라, 현재의 기술 주기 내에서 도구 자동화가 이러한 조정 부담을 해결해 줄 것으로 기대하고 있다.