Redis의 창시자 안티레즈(antirez)가 최근 텍스트를 입력받아 영상과 오디오를 함께 생성하는 모델을 애플 실리콘(Apple Silicon)에서 실행하는 추론 엔진 ‘H3-metal’을 C, Objective-C, Metal로 개발해 공개했습니다. 이는 범용 AI 프레임워크를 사용하는 대신, 특정 모델을 효율적으로 구동하기 위한 작고 특화된 구현체입니다. AI가 코드를 생성하는 시대에 가장 오래된 시스템 언어 중 하나인 C언어로 최신 AI 모델을 구현하는 그의 행보는 주목할 만합니다.
안티레즈의 이러한 작업은 갑작스러운 것이 아닙니다. 그는 지난 반년간 의존성을 최소화하고 모델에 특화된 로컬 실행 엔진들을 꾸준히 선보였습니다. 순수 C 기반의 이미지 생성 엔진 'Flux 2 Klein', 실시간 음성 인식 엔진 'Voxtral Realtime 4B', 그리고 언어 모델 추론 엔진 'ds4' 등이 그 예시입니다. 그는 AI의 도움으로 구현 속도가 빨라졌음을 인정하면서도, 코드를 한 줄씩 읽는 것보다 소프트웨어의 아이디어와 설계를 통제하는 데 집중해야 한다고 강조합니다. 이는 불필요한 복잡성과 과도한 의존성을 비판하며, '바퀴를 다시 만들지 말라'는 조언에 반박하며 재발명을 통해 배우고 발전해야 한다는 그의 철학과 일맥상통합니다.
안티레즈는 LLM(대규모 언어모델)을 '많이 아는 바보(savant)'로 규정하며, 초기에는 문서가 부족한 모델의 출력 형식을 해석하는 데 유용했지만, C언어 시스템 프로그래밍에서는 한계가 뚜렷했다고 말합니다. 하지만 LLM이 개발의 '시작 장벽'을 없애주어 시도조차 하지 않았을 프로젝트를 가능하게 했다고 평가합니다. 시간이 지나면서 LLM의 성능이 향상되자, 그는 LLM을 '스마트한 러버덕'처럼 아이디어를 검증하고 반론을 구하는 보조자로 활용했으며, 이제는 '자동 프로그래밍'을 통해 며칠 걸리던 작업을 몇 분 만에 해낼 수 있게 되었습니다.
그는 AI가 수천 줄의 코드를 생성할 수 있는 상황에서 모든 코드를 사람이 읽는 것은 물리적으로 불가능하며, LLM이 함수 단위의 국소적 최적화에는 강하지만 큰 아이디어와 설계에는 약하다고 지적합니다. 따라서 코드를 읽는 시간 대신 원하는 설계를 지시하고, 그 모델이 맞는지 평가하는 편이 더 빠르다고 말합니다. 그의 통제 단위는 이제 코드 한 줄에서 아이디어, 설계, QA(품질 보증)로 이동했으며, AI 생성 코드의 오류 탐지 능력이 사람보다 뛰어날 수 있다고 예상합니다.
안티레즈의 이러한 접근 방식은 많은 개발자가 기존 방식에서 벗어나는 것을 주저하는 상황에서, 프로그래밍 자체가 변화하고 있음을 보여주려는 의도도 담고 있습니다. 그는 소스 코드보다 'DESIGN.md'와 같은 설계 문서를 중요하게 여기며, 개발자들이 수천 줄의 구현 대신 설계 문서에서 핵심 아이디어를 이해하고 AI 에이전트에 작업을 요청하는 방식을 제안합니다. 이는 '지속적으로 갱신되는 설계 문서'를 코드보다 상위에 두는 방식으로, 이미 그의 다른 프로젝트에서 성공적으로 적용된 바 있습니다. 궁극적으로 그는 AI를 활용해 생산성을 극대화하면서도, 소프트웨어의 본질적인 비전과 설계를 인간이 통제하는 새로운 개발 패러다임을 제시하고 있습니다.