- 지금은 실패 비용이 역사상 가장 저렴한 시대
- 앤드류 응이 스탠포드 제자들에게만 털어놓은 'AI 시대 생존법'

‼️'지금은 Building의 시대', 빌더가 될 것인가, 사용자가 될 것인가.

구글 브레인 공동 창립자, 코세라 창업자, 바이두 수석 과학자, 현재 아마존 이사회 멤버. 이 정도면 AI 업계에서 '레전드'라는 타이틀이 과하지 않다. 그 앤드류 응의 최근 스탠포드 강연, "AI 시대의 생존과 진로".

1. AI 발전이 멈췄다고? 시험지가 너무 쉬워진 거다

• 요즘 "GPT도 이제 끝물 아니냐"는 소리가 들린다. 벤치마크 점수가 더 이상 안 오르니까.
• 근데 생각해보라. 100점 만점 시험에서 이미 100점을 맞았는데, 더 올라갈 데가 어딨나. 시험지가 고장 난 거지, AI가 멈춘 게 아니다.
• AI가 혼자서 해결할 수 있는 '유효 작업 시간'을 측정했더니, 매 7개월마다 2배로 늘어나고 있더라.
• 반도체가 2년마다 빨라진다는 무어의 법칙보다 3.5배 빠른 속도다.

2. 코딩 분야는 더 무섭다 - 70일마다 2배

• 특히 코딩 영역에서 AI 실력이 두 배로 점프하는 시간? 고작 70일이다.
• 예전에 30분~1시간 걸리던 복잡한 코드를, 2026년 AI는 눈 하나 안 깜빡하고 처리한다.
• 앤드류 응의 표현을 빌리자면, "무서운 속도로 인간의 영역을 집어삼키고 있다."

3. 도구의 유효기간은 3개월이다

• 지금 최고의 AI 코딩 도구가 뭐냐고 묻는다면? 3개월 후면 답이 바뀐다.
• 커서(Cursor), 코파일럿(Copilot), 클로드 코드(Claude Code)... 자고 일어나면 세상이 달라져 있다.
• "반 세대, 즉 3개월만 뒤처져도 생산성이 회복 불가능할 정도로 떨어진다"는 게 그의 경고다.
• 익숙함에 속아 녹슨 칼을 고집하지 말라는 얘기.

4. PM과 개발자 비율이 뒤집어지고 있다

• 전통적인 실리콘밸리 공식: PM 1명당 엔지니어 6~8명.
• 그런데 지금? 1:1, 심지어 PM 2명당 엔지니어 1명을 말하는 팀도 나왔다.
• 왜? AI 코딩 덕분에 구현 속도는 우주선처럼 날아가는데, "뭘 만들지 결정하는 속도"는 여전히 자전거 수준이니까.
• 병목이 '코딩'에서 '기획'으로 완전히 옮겨갔다.

5. Product Engineer가 살아남는다

• 앤드류 응이 "욕먹을 각오로" 던진 조언이 있다.
• 코드를 짜는 능력 + 사용자와 대화하며 제품을 빚어내는 능력. 이 두 세계를 통합한 'Product Engineer'만이 살아남는다.
• 기획서 내려오길 기다리는 개발자? 이미 밀리고 있다.
• 사용자의 마음을 읽어서 "뭘 만들지 스스로 결정"하는 개발자들이 치고 올라오고 있다.

6. 브랜드보다 동료다

• "화려한 브랜드가 여러분을 키워줄 거라는 환상은 버려라."
• 실제 사례: 어떤 스탠포드 학생이 최고의 AI 빅테크에 입사했는데, 배정받은 곳은 '10년 된 레거시 자바 결제 시스템' 팀이었다.
• 트랜스포머 설계를 꿈꾸던 ML 전공자에게 결제 코드 유지보수라니. 1년 버티다 퇴사했다.
• 배정 팀을 안 알려주는 회사? "도망치라(Run)"는 게 앤드류 응의 직설적인 조언이다.

7. 정보의 격차는 '연결'에서 온다

• 스탠포드가 강한 이유? 똑똑한 사람이 많아서가 아니다.
• OpenAI, 구글 딥마인드, 앤스로픽의 핵심 인물들과 연결된 '인적 파이프라인' 때문이다.
• "세상을 뒤흔들 핵심 정보는 구글 검색창에 먼저 나타나지 않는다."
• 아침 뉴스에서 접하는 건 실리콘밸리 거물들이 새벽 2시에 주고받은 대화의 '찌꺼기'

8. 허락받지 않는 혁신

• "팀장 승인? 교수 허락? 투자 결정? 그런 건 필요 없다."
• 지금은 실패 비용이 역사상 가장 저렴한 시대다. 망해봤자 잃는 건 넷플릭스 볼 수 있었던 주말 이틀.
• 소파와 한 몸이 되어 도파민에 주말을 헌납하는 대신, 나를 위해 일해 줄 에이전틱 코더를 직접 설계하는 쪽을 택하겠다는 게 그의 선택이다.

"열심히 일하라"는 말이 요즘 시대에 맞지 않다는 것도 앤드류 응 본인이 인정. 그럼에도 그가 지켜본 성공한 제자들 중 "단 한 명의 예외도 없이 믿을 수 없을 만큼 지독하게 일했다"는 건 변치 않는 사실이라고.

AI가 코드를 짜주는 시대에 결국 남는 건 '무엇을 만들 것인가'를 결정하는 능력, 그리고 그걸 끈질기게 실행하는 의지.

출처: Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 9: Career Advice in AI (17 Dec 2025)