“현재 과소평가되고 있는 병목 요인은 모델 성능이 아니라, 인간이 프롬프트를 입력하고 여러 작업을 동시에 처리하는 속도다.”

“내년부터는 AI를 먼저 제대로 도입한 곳들부터 생산성이 비선형적으로 폭증하기 시작할 거다.”

 

---

Q1. Codex는 정확히 무엇인가요?

A.
Codex는 OpenAI의 코딩 에이전트(coding agent)다.
단순한 코드 자동완성 도구가 아니라, 소프트웨어 엔지니어의 “동료(teammate)”를 목표로 한다.

• VS Code 확장, CLI 형태로 사용
• 코드 작성, 테스트 실행, 디버깅, 커맨드 실행 가능
• 현재는 “아주 똑똑한 인턴” 수준
  → 하지만 기획, 구현, 검증, 배포, 유지보수까지 참여하는 동료로 진화 중

“지금의 Codex는 Slack을 안 보고, Datadog도 안 보는 인턴이다.
하지만 우리가 원하는 건 스스로 판단하고 일하는 동료다.”

---

Q2. OpenAI에서 제품을 만드는 방식은 뭐가 다른가요?

A.
가장 큰 차이는 속도와 야망, 그리고 완전한 bottom-up 문화다.

• 미리 정교한 계획을 세우기보다:
  
  • 빠르게 만들고
  • 실험하고
  • 실사용 데이터로 배운다
• 1년 뒤는 매우 불확실 → “퍼지한 방향성”만 설정
• 몇 주~몇 달 단위의 실행은 철저히 실험 중심

“OpenAI는 진짜로 bottom-up이다.
대부분의 회사는 그렇게 말만 한다.”

---

Q3. Sora 앱을 28일 만에 #1 앱으로 만든 게 사실인가요?

A. 네.

• Sora Android 앱
  • 18일: 내부 직원용 버전 완성
  • +10일: 일반 공개 (총 28일)
• 참여 인원: 엔지니어 2~3명
• Codex를 이용해:
  
  • iOS 앱을 분석
  • Android 포팅 계획 자동 생성
  • 구현까지 대부분 자동화

→ 출시 직후 앱스토어 1위

“이건 거의 ‘이지 모드’에 가까운 가속이었다.”

---

Q4. Codex가 갑자기 이렇게 잘해진 이유는?

A. 핵심은 ‘모델 + API + 하네스(harness)’를 동시에 최적화했기 때문이다.

1. 모델
   • GPT-5.1 Codex Max
   • 기존 대비:
     
     • ~30% 빠름
     • 더 깊은 추론 가능
   • “몇 시간~하루 종일” 작업 가능
2. Compaction (맥락 압축)
   • 컨텍스트 한계를 넘는 장기 작업 가능
   • 밤새 돌려도 끊기지 않음
3. 하네스 전략
   • 복잡한 툴 대신 쉘(shell) 중심
   • 샌드박스 환경에서 안전하게 실행
   • 모델이 “컴퓨터를 쓰는 가장 좋은 방법은 코드 작성”이라는 판단

“에이전트를 만들고 싶다면, 결국 코딩 에이전트를 만들게 된다.”

---

Q5. Codex는 다른 코딩 도구(Cursor 등)와 뭐가 다른가요?

A. 목표가 다르다.

• 기존 도구:
  
  • “어떻게 AI를 호출하지?”를 사용자가 고민
• Codex:
  
  • 기본적으로 알아서 도움
  • 사용자가 AI를 의식하지 않아도 됨

“우리는 ‘언제 AI를 써야 하지?’를 고민하지 않아도 되는 세계를 만들고 있다.”

---

Q6. 에이전트의 진짜 병목은 무엇인가요?

A. 인간의 타이핑 속도와 검증 속도다.

• 코드 작성은 이미 충분히 빠름
• 문제는:
  
  • 리뷰
  • 검증
  • 확신
• 사람이 모든 결과를 직접 확인해야 하면 병목 발생

→ Codex 팀의 핵심 과제:

• 에이전트가 스스로 검증
• 인간은 확인만 하는 구조

---

Q7. Codex는 OpenAI 내부에서도 쓰이나요?

A. 매우 많이 쓴다.

• Codex가:
  
  • 자기 자신의 학습 인프라 코드 작성
  • 학습 설정 오류를 코드 리뷰로 잡아냄
  • 심지어:
    
    • 자기 학습(run)을 모니터링하는 “온콜 에이전트” 실험 중

“Codex가 Codex를 훈련하는 미래가 보이기 시작했다.”

---

Q8. PM·디자이너 같은 비엔지니어도 Codex를 쓰나요?

A. 그렇다.

• PM:
  
  • 분석 코드
  • 프로토타입 제작
• 디자이너:
  
  • 애니메이션 툴 직접 제작
  • ‘바이브 코딩’으로 UI 프로토타입 → 바로 PR
• 마케팅:
  
  • Slack에서 문서·카피 직접 수정

→ 직무 경계가 빠르게 붕괴 중

---

Q9. 미래에는 스펙(spec)만 쓰고 코드는 안 쓰게 될까요?

A. 일부는 그렇겠지만, 전부는 아니다.

• 스펙 기반 개발은 유효
• 하지만:
  
  • 스펙 쓰는 것도 싫어하는 사람 많음
• 미래 모습:
  
  • 채팅
  • 슬랙 대화
  • 사용자 신호
    → 에이전트가 알아서 작업 제안

“어쩌면 ‘채터 기반 개발(chatter-driven development)’이 될 수도 있다.”

---

Q10. 왜 브라우저(Atlas)를 만들었나요?

A. 진짜 ‘맥락적 어시스턴트’를 만들기 위해서다.

• 웹에서 일이 가장 많이 일어남
• 스크린샷/접근성 API는 한계
• 브라우저를 직접 만들면:
  
  • 사용자의 의도
  • 현재 보고 있는 것
  • 행동 맥락 을 정확히 이해 가능

“게임에서 ‘X 버튼’을 누르면 상황에 맞는 행동이 나오듯,
AI도 상황을 이해해야 한다.”

---

Q11. AGI는 언제 올까요?

A. 갑자기 오지 않는다. 점진적 ‘하키스틱’이다.

• 핵심 조건:
  
  • 인간이 계속 프롬프트 치고 검증하지 않아도 되는 구조
• 2026년부터:
  
  • 작은 팀·스타트업에서 생산성 폭증
• 이후:
  
  • 대기업
  • AI 연구 자체로 확산

“AGI의 신호는 모델 성능보다
‘인간 병목이 사라지는 순간’이다.”

---

Q12. 개발자로서 앞으로 무엇을 준비해야 할까요?

A.

1. 도구를 적극적으로 쓰는 사람
2. 시스템 전체를 이해하는 능력
3. 문제 해결 능력 (코딩 그 자체보다)

“타이핑 속도는 중요하지 않다.
무엇을 만들지, 어떻게 검증할지가 중요하다.”

---

한 줄 요약

Codex는 코딩 도구가 아니라
‘코드를 통해 세상을 조작하는 범용 에이전트’의 출발점이다.