최근 인공지능(AI) 기술 발전으로 에이전트 코딩(Agentic Coding)이 주목받으면서, 코드를 생성하는 비용이 크게 낮아지고 있습니다. 이로 인해 '모든 코드를 AI가 공짜로 만들어줄 것'이라는 기대감이 커지고 있지만, 업계 전문가들은 플랫폼 엔지니어링(Platform Engineering)의 중요성이 여전히 크다고 강조합니다. AI가 코드를 생성하는 데 드는 토큰(token) 비용은 엄연히 존재하며, 이는 유한한 자원이므로 무분별한 코드 생성보다는 효율적인 재사용이 여전히 경제적이라는 설명입니다.
AI 시대에 재사용의 필요성에 대한 논쟁은 뜨겁습니다. 일부에서는 AI가 맞춤형 코드를 즉시 생성할 수 있으니 기존 프레임워크나 라이브러리를 고집할 필요가 없다고 주장하는 반면, 다른 한편에서는 AI가 널리 쓰이는 검증된 프레임워크의 모범 사례를 잘 알고 있으니 이를 활용해야 한다는 의견도 있습니다. 하지만 소프트웨어 엔지니어링의 기본 원리는 변하지 않습니다. 즉, 기존 구성 요소 위에 더 적은 코드를 추가하여 목적을 달성하는 '추상화 계층'의 개념은 AI 시대에도 유효합니다. AI가 기능에 필요한 전체 스택을 처음부터 끝까지 작성할 수는 있지만, 이미 잘 만들어진 하위 플랫폼이나 검증된 라이브러리를 재사용하고 그 위에 필요한 부분만 AI에게 만들게 하는 것이 훨씬 효율적이고 비용도 적게 듭니다.
플랫폼 엔지니어링의 가치는 이제 사람의 개발 시간을 절약하는 것을 넘어, AI 에이전트의 토큰 소비와 반복 작업을 줄이는 데서 찾을 수 있습니다. 여러 팀이 공통으로 겪는 문제를 해결하기 위해 구축된 사내 플랫폼은 AI가 불필요하게 동일한 코드를 반복 생성하는 것을 막아줍니다. 이는 곧 AI 활용 비용을 절감하는 효과로 이어집니다. 리팩터링(Refactoring) 역시 마찬가지입니다. 잘 정리되고 재사용 가능한 코드베이스는 AI가 이후 더 적은 코드와 컨텍스트를 다루게 하여 미래의 토큰 소비를 줄이는 경제적 이점을 제공합니다. 결국, AI 기술은 소프트웨어 개발의 추상화 수준을 한 단계 높였을 뿐, '한 번 잘 만들어 여러 번 활용한다'는 플랫폼 엔지니어링의 핵심 원리는 변함없이 중요합니다.