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EP. 52·25.05.17·⭐⭐⭐·1시간 6분 49초

OpenAI Codex, Google AlphaEvolve - 빨라도 너무 빠른 발전속도

AI가 코딩을 "같이 하는 친구"에서 "믿고 맡기는 팀원"으로 업그레이드됐고, 이제 AI가 AI를 개선하는 단계까지 왔어.

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EP 52. OpenAI Codex, Google AlphaEvolve - 빨라도 너무 빠른 발전속도

🗺️ 이 영상의 위치

⚡ 5분 요약

한 줄

AI가 코딩을 "같이 하는 친구"에서 "믿고 맡기는 팀원"으로 업그레이드됐고, 이제 AI가 AI를 개선하는 단계까지 왔어.

핵심 3개

1) OpenAI Codex — "시키면 알아서 해오는" 코딩 에이전트 등장 지금까지 AI 코딩은 "질문하면 답 복붙" 방식이었어. 근데 Codex는 달라. 깃허브 저장소 통째로 연결하면 버그 찾고, 할 일 목록 짜고, 여러 작업을 동시에 돌리고 결과만 가져와. 마치 인스타 피드 전체 분석해서 "이 콘텐츠 고쳐야 해요, 이 방향 가야 해요" 다 정리해주는 어시스턴트가 생긴 것 같은 느낌이야.

2) AlphaEvolve — AI가 56년 된 수학 난제를 스스로 풀었어 Google이 만든 AlphaEvolve는 AI가 수많은 가능성을 뿌려보고, 좋은 것만 골라 진화시키는 방식으로 인간이 56년 동안 못 푼 행렬 계산 문제를 해결했어. 이게 왜 중요하냐면, 이 행렬 계산이 바로 AI 학습의 핵심 연산이라서 — Google 전체 컴퓨터 효율이 1% 올라간다는 건데, Google 스케일에서 1%는 어마어마한 숫자야.

3) "큰 그림 그리는 사람이 이긴다" — 위임 능력이 핵심 스킬로 Codex든 AlphaEvolve든, AI가 강해질수록 "뭘 시켜야 하는지 아는 사람"이 폭발적으로 유리해져. 노정석이 직접 얘기해 — 주니어 개발자가 AI 써도 못 따라가는 이유는 "AI한테 뭘 시킬지를 모르기 때문"이라고. 콘텐츠로 치면, 기획력 있는 크리에이터가 AI 쓰면 신이 되는 세상이 온 거야.

가장 인상적인 한 마디

"news를 안 보면 unlearning을 하고 새롭게 적응할 timing을 놓칩니다."

한나야, 이게 무슨 말이냐면 — AI 판이 너무 빨리 바뀌어서 어제 알던 게 오늘 구식이 돼. 최신 뉴스를 꾸준히 봐야 "이건 이제 버려야 해"를 제때 알 수 있다는 거야.

한나가 지금 당장 시도해볼 것

지금 콘텐츠 만드는 과정 중에 반복하는 일 한 가지만 찾아봐. 예를 들어 영상 설명문 쓰기, 캡션 번역, 댓글 답변 분류 같은 것들. 그걸 ChatGPT나 Claude한테 딱 한 번 제대로 설명하고 "매번 이렇게 해줘"라고 세팅해봐. 위임의 첫 걸음이 거기서 시작이야.

📖 시간대별 영상 흐름 (15분 정도 걸려, 시간 있을 때만)

0~15분: OpenAI가 슈퍼위크 전날 밤에 기습 발표한 Codex

노정석이 "오늘은 2025년 5월 17일 토요일 아침"이라고 시작하는데, 표정부터 좀 신난 것 같아. 왜냐면 바로 전날 밤 OpenAI가 Codex를 갑자기 발표했거든. 원래 다음 주가 Google I/O, Microsoft Build 같은 빅 이벤트들이 몰린 "슈퍼위크"였는데, OpenAI가 경쟁사들 발표 전에 치고 나와서 분위기를 흐려놓는 전략을 쓴 거야.

최승준이 이걸 "스컹크웍스"라고 부르는데 — 상대방 발표 직전에 관련 주제를 먼저 선점해서 김 빼는 기술이야. OpenAI가 이걸 원래 잘 한대. 그리고 연초에는 모델 성능 얘기가 많았는데, 이제 모델은 이미 너무 좋아서 얘기가 사라지고 "뭘 만드냐"가 중심이 됐다는 흐름 정리도 이 구간에 나와.

15~30분: Codex 데모 — 이건 그냥 코딩 도구가 아니야

Codex 데모 영상을 같이 보는 구간인데, 최승준이 화면 보면서 "못 보던 인터페이스다"라고 중얼거려. 기존 Cursor나 WindSurf(코딩 AI 도구들)는 "AI한테 물어보면 코드 알려줌 → 내가 복붙" 방식이었어. 근데 Codex는 깃허브 저장소 통째로 연결하면 스스로 버그 찾고, 할 일 제안하고, 여러 작업을 동시에 병렬로 돌려.

노정석이 여기서 회사 조직 비유를 꺼내. "처음엔 혼자 다 하다가, 팀이 생기고, 팀이 체계가 잡히는 과정이잖아. Codex가 딱 그 체계를 만들어준 거야." 그리고 Codex 화면 하단에 "반드시 코드 리뷰 하라"는 작은 경고문이 있다는 얘기하면서 두 사람이 웃어 — "테슬라 자율주행도 사고 나면 운전자 책임이잖아, 이것도 마찬가지야"라고.

30~45분: AlphaEvolve — AI가 스스로 진화해서 56년 묵은 문제를 풀었다

분위기가 갑자기 진지해지는 구간이야. Google DeepMind가 AlphaEvolve를 발표했는데, 이게 뭐냐면 — AI가 수많은 해법을 마구 시도해보고, 좋은 것만 골라서 다음 단계로 넘기고, 반복하는 방식으로 스스로 진화하는 시스템이야. 이걸 통해 56년 동안 인간이 못 풀었던 행렬 곱셈 최적화 문제를 해결했어.

노정석이 흥분하면서 "모델이 이걸 할 거야, 그냥"이라고 하고, 최승준이 "그렇게 되리라는 생각이 확 드네요"라고 받아. 그리고 두 사람이 "plateau(정체기)가 언제 오냐"는 철학적인 얘기로 흘러가 — 최승준은 "물리적 한계는 있는데 아직은 안 보인다"고. 분위기는 설레면서도 약간 어지러운 느낌이야.

45~55분: 우리 이 팟캐스트도 AI가 하면 안 되냐?

최승준이 갑자기 자기 작업 화면을 보여줘. 영상 오디오 다운받고 → 자동 자막 → 번역 → SNS 포스팅까지, 30분짜리 영상을 수작업으로 5분 만에 끝내는 파이프라인을 만들었대. 그러면서 "근데 이걸 내가 언제까지 손으로 할 거냐"면서 이것도 자동화하려고 시도하는 과정을 보여줘.

노정석이 갑자기 진지하게 "이 섹션은 다음에 별도 세션으로 해야 돼"라고 끊어. 그리고 두 사람이 "뉴스를 안 보면 unlearning 타이밍을 놓친다"는 말을 주고받는데, 노정석이 "500% 강조하고 싶다, 한 번 더 말해줘"라고 해서 최승준이 다시 한 번 또박또박 반복해. 진짜 핵심이라고 생각하는 거 티 난다고.

55~끝: 다음 10년의 본게임은 "버티컬 AI 애플리케이션"

노정석이 마무리하면서 닷컴 버블 얘기를 꺼내. 90년대 말에 인터넷 붐이 왔다가 버블로 꺼졌지만, 진짜 서비스들(Google, Facebook)은 그 뒤에 나왔잖아. 지금도 비슷한 시점인 것 같다고. RAG 솔루션들이 2~3년 동안 대세였는데, 이제 그 레이어도 곧 구식이 되고, 특정 분야에 딱 맞춘 AI 앱이 진짜 본게임이 될 것 같다고 해.

Cursor, WindSurf 같은 코딩 AI가 코딩이라는 "버티컬"에서 이미 보여줬으니까, 이게 다른 분야에도 다 일어난다는 거야. "그 섹터별 Uber, 배달의 민족 모멘트를 향후 10년간 보게 될 것"이라고 흥분해서 얘기하다가 — "아 다음 주 지나면 다 헛소리였습니다 이러고 있을 수도 있죠"라며 두 사람이 웃으면서 끝내.


💡 한나 버전 사전

"스컹크웍스(Skunkworks)"가 뭐야?

  • 전문가 설명: 경쟁사 빅 이벤트 직전에 관련 주제를 먼저 발표해서 상대방 발표의 임팩트를 줄이는 전략.
  • 한나 버전: 경쟁 크리에이터가 대형 콜라보 발표하기 직전에, 내가 먼저 비슷한 콘텐츠 올려서 "원조는 나야" 분위기 만드는 거야. OpenAI가 이걸 되게 잘 한대.

"Agentic Workflow(에이전틱 워크플로우)"가 뭐야?

  • 전문가 설명: AI가 단순 답변을 주는 것을 넘어, 여러 단계의 작업을 스스로 계획하고 실행하는 방식.
  • 한나 버전: "편집해줘"라고 한 마디 하면 AI가 알아서 컷 편집, 자막, 썸네일 제안, 업로드 스케줄까지 다 짜오는 거야. 내가 중간중간 "ㅇㅋ" 눌러주기만 하면 되는 구조.

"버티컬(Vertical)"이 뭐야?

  • 전문가 설명: 특정 산업이나 직군에 특화된 서비스 영역. 모든 분야를 다루는 수평(horizontal)의 반대.
  • 한나 버전: 인스타 전용 앱, 유튜브 전용 앱처럼 딱 한 분야만 파는 거야. Cursor는 코딩 분야의 버티컬 AI야.

"RAG"가 뭐야?

  • 전문가 설명: Retrieval-Augmented Generation. AI가 답변할 때 외부 자료를 실시간으로 검색해서 정확도를 높이는 기술.
  • 한나 버전: AI한테 내 유튜브 영상 대본 파일들 다 넣어두고, 질문하면 그 파일들 뒤지면서 답해주는 방식이야. 기억력 좋은 조수 같은 거.

"Dogfooding(개밥 먹기)"이 뭐야?

  • 전문가 설명: 자기 회사가 만든 제품을 직원들이 직접 쓰면서 테스트하는 문화.
  • 한나 버전: 내가 만든 레시피 브랜드 제품을 내가 직접 매일 쓰면서 "이거 진짜 좋냐?"를 확인하는 거야.

"AlphaEvolve"가 뭐야?

  • 전문가 설명: Google DeepMind가 만든 AI 시스템. LLM(언어모델)과 진화 알고리즘을 결합해서, AI가 스스로 수많은 해법을 생성하고 검증하며 개선하는 방식으로 수학·과학 문제를 푸는 도구.
  • 한나 버전: AI가 유튜브 썸네일 1만 개를 만들어보고, 그 중 반응 좋은 패턴만 골라서 다음 세대 썸네일을 또 1만 개 만들고, 계속 반복하다가 인간이 절대 못 찾을 공식을 발견하는 것과 비슷한 개념이야.

"Verifiable Reward(검증 가능한 보상)"가 뭐야?

  • 전문가 설명: AI가 학습할 때 "이 답이 맞다/틀리다"를 객관적으로 판단할 수 있는 명확한 기준이 있는 환경.
  • 한나 버전: 조회수, 좋아요 수처럼 숫자로 딱 떨어지는 목표가 있어야 AI가 제대로 학습해. "느낌 있는 콘텐츠 만들어"는 애매해서 AI가 헤매는데, "조회수 100만 이상" 기준이 있으면 AI가 명확하게 방향을 잡는 거야.

"부트스트래핑(Bootstrapping)"이 뭐야?

  • 전문가 설명: 자기 자신이 만든 결과물을 자신의 개선에 다시 사용하는 자기 강화 구조. 컴퓨터 분야에서는 1968년 Douglas Engelbart가 제시한 개념.
  • 한나 버전: 내가 콘텐츠로 번 돈으로 더 좋은 장비 사고, 그 장비로 만든 콘텐츠가 더 많은 수익 내고, 그 수익으로 또 업그레이드하는 복리 사이클. AI가 지금 이걸 하고 있어.

"In-weight(인 웨이트)"가 뭐야?

  • 전문가 설명: AI 모델이 학습 과정에서 지식을 모델 파라미터(가중치) 안에 내재화한 상태. 외부 자료 없이도 스스로 알고 있는 것.
  • 한나 버전: 외부 메모장 없이 내 머릿속에 이미 새겨진 지식이야. 책 외우는 게 아니라 몸으로 익힌 것. 노정석이 "미적분도 ChatGPT가 다 풀어주지만, 내 머릿속에 새기려면 고통스럽게 공부해야 한다"고 할 때 이 개념 나와.

🔥 노정석 어록 모음

"저것의 다음 단계가 사실은 사람이 필요 없는 거거든요."

분위기: 최승준이 "위임"을 키워드로 정리하고 나서, 노정석이 말을 잠깐 멈추고 담담하게 던진 한 마디. 무겁게.

한나 풀이: 지금 Codex가 "사람이 위임하면 AI가 해온다"까지 왔는데, 다음 단계는 위임하는 사람도 필요 없어진다는 거야. 두 사람 다 이 말 하고 나서 살짝 침묵 흘렀어. 한나 입장에서 보면 — 내 콘텐츠 기획부터 촬영 지시, 편집, 업로드까지 다 AI가 하는 날이 오는 게 어쩌면 생각보다 빠를 수 있다는 얘기야.


"일주일 전에 내가 정리했던 생각이 새로운 발전 때문에 다 무효화, obsolete 돼 버리거든요. 근데 그거를 명확하게 탐지하지 않으면 나보다 더 뒤에 더 좋은 tool을 들고 있는 자에게 질 수밖에 없는 게임이다."

분위기: 최승준의 unlearning 발언에 노정석이 500%로 공감하면서 뒤이어 한 말. 목소리에 긴장감 있어.

한나 풀이: AI 판에서는 "열심히 공부했어"가 소용없어. 지금 알고 있는 게 다음 주에 구식이 돼. 유튜브 알고리즘 변화에 빨리 적응하는 크리에이터가 살아남듯이, AI 툴 변화에 빨리 적응하는 사람이 폭발적으로 앞서 나가는 게임이라는 거야.


"걔들도 AI로 강력해질 거야라는 거는, 그거는 그렇지 않을 것 같다. 왜냐하면 AI한테 뭘 시켜야 될지를 진짜 몰라요."

분위기: 주니어 개발자 교육 고민을 얘기하다가, 노정석이 결론처럼 툭 던진 말. 약간 씁쓸한 톤.

한나 풀이: AI 도구만 쥐어준다고 다 잘하는 게 아니야. "뭘 시켜야 하는지"를 아는 기획력, 구조화 능력이 없으면 AI는 그냥 빈 그릇이야. 팔로워 많다고 다 브랜드 협업 잘하는 게 아닌 것처럼 — AI 잘 쓰는 건 결국 기획 실력 싸움이야.


🎬 한나 적용 포인트

1) 내 콘텐츠 제작 파이프라인을 글로 한 번 써봐 최승준이 영상 다운로드 → 자막 → 번역 → 포스팅을 글로 정리했듯이, 한나도 "인스타 릴스 하나 올리는 데 내가 뭘 하는지" 순서대로 써봐. 한 줄씩. 그래야 어디를 AI한테 시킬 수 있는지 보여. 막연하게 "AI 써야지"가 아니라, 과정을 쪼개야 위임이 가능해.

2) 큰 그림 그리는 연습 — "이번 달 콘텐츠 전략" AI한테 물어봐 노정석이 "목표를 명확하게 정의하는 사람이 AI 시대에 압도적으로 유리하다"고 했잖아. 지금 당장 ChatGPT 열고 "이번 달 내 채널 목표는 OOO야, 여기서 뭘 만들면 좋을지 전략 짜줘"라고 해봐. 결과보다 이 질문 자체를 잘 쓰는 연습이 중요해.

3) 내 분야의 "버티컬 AI 앱"이 뭔지 찾아봐 노정석이 "코딩 말고 다른 버티컬에서도 다 일어난다"고 했어. 콘텐츠 크리에이터 분야에서 Cursor 같은 역할을 하는 AI 도구가 이미 나와 있거나 곧 나와. 영상 편집, 숏폼 자동 생성, 브랜드 협업 매칭 같은 분야를 한 번 검색해봐. 남들보다 6개월만 일찍 써도 격차가 어마어마해.

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