Talk is cheap, and so is code

개요

노정석, 최승준님의 유튜브에 사이오닉 고석현님이 나온 유튜브를 보고 느끼는 바가 있어 적어둔다.

AI 시대, 코드 이후의 가치

"Talk is cheap. Show me the code." — Linus Torvalds

리누스 토발즈는 말하는 건 쉽다, 코드를 보여줘라고 했다. 나도 비즈니스의 아이디어들은 넘쳐나지만 그걸 실제 제품으로 만들고 뚝심 있게 결과물을 보여주는 것이 어렵다고 생각해왔다.

하지만 이제 AI가 있다. 코드를 보여주는 것이 쉬워졌다.

 

그럼 이제 무엇이 남았는가?

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1. Claude Code 유출이 보여준 것

2026년 3월 31일, Claude Code 51만 줄이 npm source map을 통해 통째로 유출됐다. 누군가가 그 코드를 AI로 2시간 만에 Python/Rust로 재작성해서 올렸고, 하룻밤 만에 GitHub 역사상 최단기 100K 스타를 달성했다. 실제로 돌아가지도 않는 코드에.

노정석님은 이렇게 말했다.

"소스 코드라는 것의 가치도 많이 낮아진 거죠. 몇 개의 PRD만 있으면 그것조차도 지금 나온다고 보여지고 있는 세상이잖아요."

 

그리고 고석현님은 유출된 코드를 직접 확인한 뒤 이렇게 말했다.

"Anthropic의 대부분의 코드는 AI로 쓰여진다, 그게 정말 사실이었던 겁니다. 사람이 짰다고 전혀 볼 수 없는 코드들이었고... 코드 자체의 가치가 정말 낮아지고 있지 않을까."

 

코드를 보여주는 것은 더 이상 어렵지 않다. 51만 줄을 2시간에 포팅할 수 있는 세상이다.

2. Anthropic의 "노고"란 무엇이었나

유출에 분노하는 측은 Anthropic의 노고를 탈취한 행위로 본다. 그런데 잠깐 보자.

Ralph loop, 팀 모드, 서브 에이전트 아키텍처 — 이것들은 커뮤니티에서 먼저 생겨난 아이디어다. 노정석님이 직접 짚었다.

"그들이 만들어야 되는 많은 혁신들의 원형들이 커뮤니티에서 먼저 다 생겨요. Ralph loop 생겼지, 팀 하는 거 생겼지."

"Anthropic도 바깥에 존재하는 이런 것들을 AI로 딸깍해가지고 전부 안에다 넣어 놓은 것들의 덩어리인데, 이거를 100% 얘네들 거라고 봐야 되는지."

 

Anthropic의 노고? AI로 딸깍한 것이다. 이건 비난이 아니라 사실의 확인이다. Claude Code의 코드는 AI가 짰고, 그 아이디어의 상당 부분은 커뮤니티에서 왔다.

3. 저작권의 근원으로 돌아가야 할 때

고석현님이 특허의 근원을 짚었다.

"특허의 근원을 찾아가면 단순히 지적 재산권을 보호하겠다가 아니라 인류에 더 도움이 되기 위해서, 특정 기간 보호해주되 내용을 공개해서 지식이 공유되어야 된다는 것."

 

그리고 Anthropic의 자가당착.

"AI 업계의 일관적인 주장은 'AI로 재작성된 것은 추론에 의한 것이므로 저작권 문제가 없다'였는데, 자사 코드가 유출되자 DMCA를 발동했다. 그런데 AI로 리라이팅된 Claw Code는 DMCA 대상에서 빠져 있었다."

 

저작권, 특허 등의 침해에 민감한 시대지만, 이러한 것들이 왜 생겨났는지를 고민해봐야 하는 시점이 온 것이다. AI 딸깍의 시대에 저작권과 특허는 어떤 의미를 가질까? 아직 답을 내리기보다 관찰 중이다. 다만 Anthropic 스스로도 답을 못 내고 있다는 것은 분명하다.

4. 그래서 남는 가치는 — 브랜딩, 그러니까 "믿음"

코드의 가치가 0에 수렴한다. 아이디어는 커뮤니티에 넘쳐난다. AI가 둘 다 딸깍해준다.

그러면 뭐가 남나?

고석현님은 "인간의 취향과 선호만 남지 않을까"라고 했다. 내 솔직한 생각으로 이건 어느 정도 인간의 정신승리가 아닐까 한다. 쉽게 휩쓸리는 인간에게 취향과 선호가 얼마나 의미를 지닐까? AI의 취향이 훨씬 고상할지도 모른다.

진짜 남는 것은 브랜딩이다. 그리고 브랜딩이란 결국 "이 팀이 이 제품을 지속적으로 케어해줄 것이라는 믿음"이다.

고석현님이 이 지점의 한 부분을 짚었다.

"어떤 모델이 중요하지 않고 어떤 하네스가 중요하지 않고, 고객이 원하는 일을 최적 비용으로 설계할 수 있는 팀이 다음 회사를 가져갈 수밖에 없고."

 

제품을 만드는 건 쉬워졌다. 하지만 그 제품을 만들고, 운영하고, 고객의 문제를 계속 풀어주겠다는 실행 끈기와 운영의 지속성 — 이것이 AI가 대체하지 못하는 영역이다.

5. 하나의 단서 — 사람은 느리게 변한다

기술은 빠르지만 사람은 느리다. 일본 사람들은 여전히 현금을 선호한다. 이건 비즈니스에서 양면이다.

• 기회: 느린 변화 = 기존 방식에도 아직 먹거리가 있다. 과도기에 돈을 벌 수 있다.
• 리스크: 느린 변화 = 우리 자신도 뒤처질 수 있다. 변화 대응을 게을리하면 안 된다.

노정석님이 죄수의 딜레마에 비유한 것이 정확하다.

"이 변화의 방향은 멈출 수가 없을 거예요. 나는 가만히 있더라도, 행동하는 사람이 나를 밟고 이익을 얻을 텐데. 모두가 다 그 방향을 향해서 달리는 게 가장 합리적인 방법이거든."

 

빠른 변화에 대응하되, 기존 방식에도 먹거리가 있다는 것을 잊지 말자.