이것은 단순한 낙관론이 아니라, AI 시대에 ‘문제의 난이도’를 추론하는 실용적인 기준이다. 팟캐스트에서 최승준이 “누군가 이미 성공했다면 될 일이다”라고 말한 것은, 성공 사례가 곧 ‘모델 + 적절한 하네스/스캐폴딩’ 조합이면 해결 가능함을 증명했다는 뜻이다. 정규 님의 100만 라인 코드베이스, 김민태 님의 25만 라인 시스템, 강규영 님의 4만 LOC 프로젝트는 모두 이 조건을 만족한다.
그러나 이 통찰에는 함정이 있다. 성공 사례가 많아질수록 ‘될 일’의 기준이 빠르게 상향 평준화되므로, 남은 ‘덜컹 구간’을 먼저 찾는 사람이 차별화를 얻는다. Donald Knuth가 AI로 미해결 조합론 문제를 풀었다는 사실은, ‘안 될 것 같은 일’조차도 곧 ‘될 일’로 전환될 수 있음을 시사한다.
근거
“그러면 어떤 인물이 뭔가를 딸깍 만들었다. 그런데 인물의 역량도 중요하지만, 사실 그게 가능했던 거는 모델과 하네스의 영향이 있기 때문에 가능한 것 같다. 그러면 ‘야 나두’, 즉 성공 케이스는 ‘나두, 나두’가 된다. 어떤 인물이 뭔가를 만들었다는 것 자체가 굉장히 큰 힌트라는 거죠.” — 최승준
또한 “안타까운 점은 최승준 님이 저걸 했다라는 소식을 밖에 포스팅하면 누군가도 쉽게 복제할 수 있다”는 노정석의 발언은, 성공 사례의 공개가 경쟁을 낳지만 동시에 문제 해결의 문턱을 낮춘다는 이중성을 보여준다.
연결된 생각
- 20260606-clunk-zone — ‘될 일’이 아닌 ‘덜컹 구간’을 식별해야 하는 이유.
- 20260606-harness-scaffolding-dilemma — 성공 사례를 복제하기 위해 필요한 도구들.
출처
- 📎 클리핑: 20260613-ep89-ko-transcript