Open Source Summit 2026: 리누스 토발즈가 말하는 오픈소스와 AI

https://youtu.be/fi29pfLcW4I?si=Fs0rwnW4S9Wqtdn2

 

 

유튜브에 “나중에 봐야지” 폴더에 넣어두고 미뤄났던 영상을 드디어 봤다. 6월 4일자에 올라온, 아직 따끈따끈한 영상이다. 몇가지 인사이트를 정리해봤다.

1. 오픈소스는 왜 필수인가

오픈소스에 관한 리누스 토발즈의 철학을 볼 수 있는 대목이었다.

Software is very complicated and only way to manage complexity of complex infrastructure is open source and having everybody being able to be involved .

 

소프트웨어는 이미 너무 복잡해졌고, 이 복잡성을 관리할 수 있는 유일한 방법이 바로 오픈소스라는 것이다.

 

초반 스몰토크에서 3D 프린팅 관련 얘기를 간략하게 하는데 3D 프린팅 기술도 오픈소스인 점은 처음 알게된 부분이었다. 오픈소스는 더 이상 소프트웨어에 국한된 개념이 아니라 다른 기술까지 확장되고 있는 느낌을 받았다.

 

2. AI는 혁명인가?

최근 6개월 동안 커밋 수가 20% 증가한 것을 보고 처음에는 단순히 릴리즈나 버전업에 대한 관심이 높아진 줄 알았다고 한다.

하지만 실제 이유는 AI 도구의 영향이었다.

 

리누스는 AI에 대해 “love and hate relationship”이라고 표현했다. 실제로 AI는 오픈소스 기여의 진입 장벽을 낮추고 생산성을 높여주는 긍정적인 역할을 한다.

 

다만 그는 중요한 선을 명확하게 그었다. 결과에 대한 이해와 책임은 여전히 개발자에게 있다.

그는 컴파일러를 예로 들었다.

A lot of people will use AI to generate the code that the compilers use to generate the code that assemblers then use to generate machine code. This is revolutionary in the same sense it was revolutionary before. AI increases productivity by a factor of 10. Compilers increased productivity by a factor of 1000. AI is great, but it is not changing programming.

 

결국 AI는 강력한 도구이지만, 프로그래밍의 본질 자체를 바꾸는 존재는 아니라는 것이다.

 

3. AI의 진짜 문제: 코드가 아니라 “사람”

흥미로웠던 점은, 리누스가 AI 자체보다 AI로 인해 발생하는 사람 중심의 문제를 더 크게 보고 있다는 점이었다.

1) 버그 리포트의 변화

AI 도구로 버그를 쉽게 찾아내면서 다음과 같은 패턴이 반복된다.

1. 이슈 등록
2. maintainer가 추가 정보 요청
3. 아무도 응답하지 않음

이로 인해 수십, 수백 개의 중복 리포트가 쌓이고, 결국 maintainer의 번아웃으로 이어진다.

2) 보안 이슈의 변화

과거에는 보안 이슈가 발생해도 비교적 조용히 처리되는 경우가 많았다.

하지만 지금은 상황이 다르다.

• 블로그 글이 먼저 올라오고
• “내가 먼저 발견했다”는 경쟁이 생긴다

문제는 명확하다. 문제를 지적하는 사람은 많지만, 실제로 패치를 보내는 사람은 적다.

3) 일하는 방식의 변화

AI 도입으로 인해 가장 크게 바뀐 것은 코드가 아니라 일하는 방식이다.

• 기존 워크플로우가 깨지고
• 개발자가 comfort zone 밖으로 밀려난다

결국 이는 기술 문제가 아니라 협업과 문화의 문제로 이어진다.

 

4. 개발자는 이제 무엇을 해야하나

리누스의 메세지는 꽤 명확했다:

AI가 코드를 써줘도 결과를 이해해야한다.

 

단순히 프롬프트를 잘 작성하는 것만으로는 부족하다. 장기적으로 유지보수할 프로젝트라면, 결과 코드까지 이해할 수 있어야 한다.

1) 프로젝트 유형에 따라 AI 활용은 달라진다

• Throwaway project
  • AI를 활용한 빠른 개발 (일명 vibe coding)이 효과적
• 장기 프로젝트
  • 코드 이해가 필수
  • 단순 생성 방식은 한계가 있음

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2) “프롬프트 이상의 것”

AI로 무엇이든 만들 수 있는 시대지만, “진짜 프로젝트는 프롬프트 이상의 것” 이라는 말이 특히 인상 깊었다.

 

결론

영상에서 개인적으로 위로가 되었던 부분이 있다.

“We have 35 million lines of codes. We have a lot of code and that means that we do have bugs. They’re like daily occurrences. This is not something shocking or should not really surprise anybody.”

 

버그는 특별한 사건이 아니라, 그저 자연스럽게 발생하는 일상적인 현상이라는 점. 레전드 같은 개발자가 이렇게 말해주니 묘하게 안심이 됐다. (물론,, 그가 말하는 버그는 내가 생각하는 버그와 다른 수준일 수도ㅇ_ㅇ)

 

또한 내부 AI tooling (local AI)의 필요성에 대해서도 언급했는데, big tech에 대한 의존도를 줄일 필요가 있다는 점이 인상적이었다.

언젠가는 그들도 수익을 내야 하는 순간이 오기 때문에, 외부 플랫폼에 전적으로 의존하는 구조는 리스크가 될 수 있다는 것이다.

최근 AI 서비스들의 요금 정책 변화를 생각해보면, 꽤 현실적으로 다가오는 이야기였다.

 

35년간 장기 오픈소스 프로젝트를 하고 있다니, 리스펙 그 자체다.