이 대목이 가장 강력하게 와닿았다: “누군가 이미 성공했다면 될 일이다.” 단순한 낙관론이 아니다. AI 모델이 그 성공 사례를 decompose하고 계획을 세우며 재현할 수 있는 환경이 갖춰졌기 때문에, 한 번 증명된 작업은 거의 항상 반복 가능해진다는 의미다. 이는 AI 시대의 복리 효과를 설명하는 핵심 메커니즘이다.
근거
그게 됐다라는 결과만 있고 그 결과물에 대해 코드 베이스가 있으면 사실은 설계서를 입수한 거나 마찬가지고, 마지막으로 돌아가는 use만 봐도 그걸 모델에 넣으면 모델이 그걸 decompose해서 계획을 세워주고 어떻게 만들면 되겠다. … 누군가 이미 성공한 일이라면 될 가능성이 매우 높은 일인 것 같다.
예를 들어, 정규 님의 100만 라인 코드베이스, 김민태 님의 25만 라인 시스템, 그리고 승준 님의 3D 메쉬 도전 모두 “누군가 해냈다는 사실”이 출발점이 되었다. Donald Knuth마저 AI의 도움을 받아 미해결 조합론 문제를 풀었다는 소식은 이 패턴의 보편성을 증명한다.
연결된 생각
- 20260605-harness-engineering — ‘될 일’은 하네스 엔지니어링으로 검증 가능한 영역이다.
- 20260605-compounding-returns-of-ai — 성공 사례가 쌓일수록 다음 복제의 비용이 기하급수적으로 낮아진다.