인공지능(AI) 스타트업 앤트로픽(Anthropic)이 AI 에이전트 클로드(Claude)가 생성하는 엄청난 양의 코드를 감당하기 위해 기존 깃(Git) 시스템을 버리고 자체 버전 관리 시스템 '사이언(Scion)'을 구축했습니다. 클로드의 자율적인 코드 생성 및 최적화 능력 덕분에 앤트로픽의 하루 코드 병합(merge) 건수는 5개월 만에 2,500건에서 30,000건 이상으로 10배 이상 급증했으며, 이는 개발 과정의 가장 큰 병목 현상으로 작용했습니다.
앤트로픽은 이러한 폭발적인 코드 증가에 대응하기 위해 깃의 분산형(decentralized) 설계가 더 이상 적합하지 않다고 판단했습니다. 깃은 오프라인 작업을 위해 저장소 전체 복사본을 필요로 하지만, 앤트로픽의 클라이언트 대부분은 항상 온라인 상태인 AI 에이전트와 작업(job)이었기 때문입니다. 주 브랜치(main branch)의 기록만 100GB에 달하고, 압축된 작업 복사본도 25GB를 넘어서는 상황에서, 하루 2,500만 건의 CI 체크아웃(checkout)은 600PB 이상의 깃 트래픽을 유발할 수 있었습니다. 이에 앤트로픽은 구글의 파이퍼(Piper)나 메타의 새플링(Sapling)과 같은 대규모 모노레포(monorepo) 시스템의 선례를 참고하여, 클라이언트가 항상 온라인 상태임을 전제로 하는 중앙 집중형(centralized) 방식의 사이언을 5개월 만에 개발하고 기존 깃 모노레포를 완전히 이전했습니다. 사이언은 클라이언트-서버 비대칭 구조를 통해 클라이언트가 최소한의 데이터만 로컬에 유지하고, 서버가 파일 기록, 커밋, 병합 등 대부분의 작업을 처리하며, 모든 소스 컨트롤 질의를 API로 노출하여 다양한 내부 도구와의 연동성을 높였습니다.
앤트로픽의 이번 사례는 AI 코딩 도구가 개발 프로세스에 가져올 근본적인 변화를 보여줍니다. 현재는 앤트로픽과 같이 AI를 광범위하게 활용하는 소수의 기업만이 겪는 문제일 수 있지만, AI 코딩 도구의 확산과 함께 다른 기업들도 곧 유사한 병목 현상에 직면할 가능성이 높습니다. 이는 소프트웨어 개발의 패러다임이 '인간 규모'에서 'AI 에이전트 규모'로 전환되고 있음을 시사하며, 기존 개발 인프라, 특히 버전 관리 시스템의 재설계 필요성을 강조합니다. 앤트로픽의 사이언은 이러한 미래에 대비하는 선도적인 사례로, AI 시대의 개발 효율성을 극대화하기 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다.