카파시는 옳았다 — AI 조언의 90%가 6개월 안에 사라지는 진짜 이유
바이브랩스가 전하는 메시지: AI 도구와 프롬프트는 빠르게 낡지만, **문제 구조화 능력과 작업 구조(harness)**는 오래 남는다.
요약
안드레이 카파시가 YC AI Startup School에서 말한 소프트웨어 3.0 프레임워크를 중심으로, AI 시대에 무엇이 빠르게 낡고 무엇이 오래 남는지를 분석한다.
소프트웨어의 세 단계 (Karpathy)
| 단계 | 설명 |
|---|---|
| Software 1.0 | 사람이 직접 코드를 작성 (if/for/function/class) |
| Software 2.0 | 신경망 가중치가 코드가 되는 시대 (데이터 → 학습) |
| Software 3.0 | 자연어가 프로그램이 되는 시대 — 프롬프트 = 프로그램 |
빨리 낡는 것 (90%, 6개월 안에 사라짐)
- 특정 프롬프트 템플릿 (모델 바뀌면 효과 소멸)
- 특정 확장 프로그램 (서비스 정책 변경 시 사망)
- 특정 UI 사용법 (업데이트 한 번이면 끝)
- 특정 모델 순위 (다음 주에 뒤집힘)
오래 남는 것 (10%)
- 컨텍스트 엔지니어링 — AI에게 무엇을 알리고, 기억하게 하고, 참고하게 할 것인가
- 도구 설계 (Tool Design) — AI에 손과 발을 붙이는 일 (파일 읽기, 검색, 코드 실행 등)
- 오케스트레이터 + 서브에이전트 패턴 — 하나의 거대 AI가 아닌 작은 팀 구성
- 평가 규율 (Evaluation Discipline) — 결과 검증, 정답률 측정, 통과/재시도 기준
- 프로토콜 레이어 (MCP 등) — 개별 도구보다 연결 방식이 중요
- 하네스 마인드셋 (Harness Mindset) — 모델보다 작업대(harness)가 중요. 모델은 바뀌어도 작업 구조는 남음
핵심 통찰
AI 시대의 진짜 자산은 데이터 + 데이터를 다루는 구조 + 그 구조를 계속 고쳐 나가는 사람의 감각이다. 최신 도구를 가장 빨리 익히는 사람이 아니라, 문제를 구조화하고 시스템을 설계하며 검증 루프를 만드는 사람이 마지막에 승리한다.