변호사, 도로 검사원, 심장내과 의사가 코딩 대회에 나갔다 — 그리고 이겼다

2026년 2월 20일, Anthropic은 “Built with Opus 4.6” 해커톤의 수상자를 발표했다. 13,000명이 지원하고 500명이 선발된 이 대회에서 277개의 실제 작동하는 소프트웨어가 만들어졌다¹. 6일간 2,100만 줄 이상의 코드가 작성되었다². 그런데 결과 발표를 본 사람들은 수상작의 기술력보다 수상자의 이력서에 먼저 놀랐다.

1위는 캘리포니아의 개인상해 변호사였다. 2위는 12살 딸을 위해 프로그래밍 환경을 만든 아버지였다. 3위는 브뤼셀의 심장내과 의사였다. 특별상은 우간다의 도로 검사원과 인도네시아의 음악가에게 돌아갔다. 상위 5개 수상작 중 전통적 의미의 소프트웨어 엔지니어가 만든 것은 하나도 없었다.

수상작: 각자의 현장에서 나온 소프트웨어

1위 – CrossBeam(Mike Brown)

Mike Brown은 캘리포니아의 변호사다. 소프트웨어 엔지니어도, 컴퓨터 과학 전공자도 아니었다. 그의 친구 Cameron은 ADU(부속 주거 단위, 이른바 ‘뒷마당 별채’)를 짓는 건설업자였는데, 허가 과정에서 끊임없이 보정 요청서에 시달렸다. 2018년 이후 캘리포니아에서 발행된 ADU 허가건은 42만 9,000건이 넘지만, 90% 이상이 첫 번째 제출에서 보정 요청을 받는다. 한 번의 보정 주기마다 수 주와 수천 달러가 소요되며, 일반적인 6개월 허가 지연은 프로젝트당 약 3만 달러의 비용을 발생시킨다².

Brown은 CrossBeam을 만들었다. 보정 요청서와 건축 도면을 업로드하면, 13개의 커스텀 “스킬”과 28개 파일로 구성된 캘리포니아 ADU 지식 베이스가 작동한다. 각 에이전트는 격리된 샌드박스에서 실행되고, 단일 분석에 10–30분이 걸리기 때문에 서버리스 함수의 제한 시간을 초과한다. Supabase를 통한 실시간 데이터베이스 동기화와 병렬 스킬 실행까지 갖춘 멀티 에이전트 AI 시스템이었다. 변호사가 6일 만에 만든 것이다².

Buena Park 시장 Connor Trout는 데모 영상에 등장해 이렇게 말했다. “2029년까지 ADU 포함 3,000채 이상의 주택 허가가 필요한데, 작년에는 100채도 안 됐다. 현재 인력으로는 불가능하다. 이 소프트웨어가 필요하다.”²

2위 – Elisa(Jon McBee)

아이들을 위한 비주얼 프로그래밍 환경이다. 아이들이 블록을 끌어다 놓으면 — 목표, 규칙, 스킬을 자연어로 서술하면 — AI 에이전트가 실제 코드를 생성한다. 에이전트가 작업하는 동안 교육 엔진이 무슨 일이 벌어지고 있는지 아이의 눈높이에 맞춰 설명한다. 3만 9,000줄의 코드를 혼자서 6일 만에 작성했다. 첫 번째 사용자는 McBee의 12살 딸이었다¹.

3위 – Postvisit.ai(Michal Nedoszytko)

브뤼셀의 심장내과 의사 Michal Nedoszytko는 수천 건의 심장 시술을 해왔다. 그가 말하는 진짜 어려움은 “시술실을 나서는 순간” 시작되었다. 환자들은 진단을 이해하지 못하고, 의사가 무슨 말을 했는지 기억하지 못한 채 집으로 돌아갔다². 출퇴근길에 해커톤 소식을 듣고 참가를 결심한 그는, Opus 4.6의 백만 토큰 컨텍스트 윈도우를 활용해 진료 기록과 의료 파일을 분석하고 환자 맞춤형 건강 안내를 제공하는 AI 동반자를 만들었다. 의사가 쓰기 시작한 AI 스크라이브 기술을, 환자 쪽 테이블로 가져온 셈이었다.

특별상 – Conductr(Asep Bagja Priandana, “가장 창의적” 상)

음악가가 만든 AI 밴드 동료였다. MIDI 컨트롤러로 코드를 연주하면 Claude가 실시간으로 따라가며 4트랙 반주를 생성한다. C/WASM 엔진으로 약 15ms의 레이턴시를 달성했다. AI가 음악을 ‘생성’하는 것이 아니라, 음악가와 함께 ‘연주’하는 시스템이었다. Claude Code 창시자 Boris Cherny는 “음악이 훌륭하다. 폭탄이다”라고 평했다².

특별상 – TARA(Kyeyune Kazibwe, “Keep Thinking” 상)

우간다에서 만들어진 이 도구는 대시캠 영상을 도로 인프라 투자 감정서로 변환한다. 영상을 업로드하면 컴퓨터 비전 기반 노면 상태 분석, 거칠기 지수별 도로 구간 분류, 개입 비용 추정, IRR 계산을 포함한 경제성 분석, 그리고 누가 실제로 혜택을 받는지 평가하는 형평성 분석까지 나온다. 기존에 수 주가 걸리던 과정을 5시간으로 줄였다. 실제로 우간다에서 공사 중인 도로에서 테스트되었다¹².

”도메인이 구문을 이긴다”

이 결과가 우연이 아닌 이유가 있다. 해커톤 참가자 중 한 명은 이렇게 정리했다. “도메인이 구문(syntax)을 이긴다. 무엇을 만들어야 하는지 아는 것, 그리고 기계가 틀렸을 때 알아차리는 것 — 그게 여전히 필요하다.”²

변호사 Mike Brown이 캘리포니아 건축법 체계를 13개의 “스킬” 문서로 구조화할 수 있었던 건 그가 법률 문서를 읽고 교차 참조하는 일을 직업으로 해왔기 때문이었다. 심장내과 의사가 환자의 정보 격차를 정확히 짚어낸 건 수천 번의 시술 후 “시술실 밖”의 문제를 체감했기 때문이었다. 우간다의 도로 검사원이 IRR 계산과 형평성 분석을 요구사항에 포함시킨 건 실제로 그 과정을 수작업으로 해본 사람이었기 때문이었다.

코드를 작성하는 능력은 AI가 대체했다. 하지만 문제를 정의하는 능력은 대체되지 않았다. 오히려 그 능력의 가치가 극적으로 상승했다. Boris Cherny가 1위 CrossBeam을 평가하며 한 말이 이를 요약한다. “사용자에게 집중한 점이 좋았다. 사용자에게 가서 뭘 원하는지 묻고, 그걸 만든다. 다른 사용자에게 가서 또 묻고, 또 만든다. 그게 Claude Code 팀이 소프트웨어를 만드는 방식이기도 하다.”²

Vibe Coding의 현실화

2025년 2월, OpenAI 공동 창립자이자 전 Tesla AI 책임자인 Andrej Karpathy는 X에 이렇게 썼다. “새로운 종류의 코딩이 있다. 나는 이걸 ‘vibe coding’이라 부른다. 완전히 분위기에 몸을 맡기고, 지수적 성장을 받아들이고, 코드가 존재한다는 사실 자체를 잊는 것이다.”³ 이 한 문장이 하나의 개념을 낳았고, Wikipedia에 독립 항목이 생겼으며⁴, IBM이 공식 해설 페이지를 만들었다⁵.

2025년 12월, Karpathy는 1년을 돌아보며 vibe coding이 “자유롭고 폐기 가능한” 새로운 유형의 코드를 만들어냈다고 썼다. 그리고 예측을 덧붙였다. vibe coding이 “소프트웨어를 테라포밍하고 직업 정의를 바꿀 것”이라고⁶. Built with Opus 4.6 해커톤의 결과는 이 예측이 이미 현실이 되고 있음을 보여준다.

중요한 것은 이 해커톤의 수상자들이 “장난감”을 만든 게 아니라는 점이다. CrossBeam은 시장이 나서서 필요하다고 말한 소프트웨어였다. Postvisit.ai는 실제 임상 워크플로에 통합 가능한 수준이었다. TARA는 실제 공사 현장에서 테스트되었다. Conductr는 15ms 레이턴시의 실시간 음악 시스템이었다. 이것들은 프로토타입이라기보다는 초기 제품에 가까웠다.

소프트웨어 개발의 대전환

이 현상을 단순히 “비개발자도 코딩할 수 있게 됐다”로 요약하면 절반만 맞는다. 더 정확한 서술은 이렇다. 소프트웨어 개발에서 가장 값비싼 병목이 ‘구현’에서 ‘문제 정의’로 이동했다.

미국 노동통계국(BLS)은 2024–2034년 사이 소프트웨어 개발자 고용이 15% 성장할 것으로 전망했다⁷. 그러나 이 수치는 AI 코딩 도구의 급격한 발전 이전에 산출된 것이고, 현실의 신호는 다른 방향을 가리킨다. TrueUp의 데이터에 따르면 2025년에 783건의 테크 기업 해고가 있었고 245,953명이 영향을 받았다. 2026년에도 이미 2월 말 기준 112건의 해고로 40,132명이 영향을 받았다⁸. 물론 해고의 원인이 모두 AI는 아니지만, AI가 코딩 생산성을 높이면서 동일한 결과물을 더 적은 인원으로 달성할 수 있다는 인식이 확산되고 있는 것은 사실이다.

동시에 새로운 유형의 소프트웨어가 폭발적으로 등장하고 있다. Boris Cherny는 해커톤에서 특별상을 받은 FenceFlow — 펜싱(검술) 토너먼트 자동화 도구 — 를 두고 “미래의 모습”이라 평했다. “너무 틈새시장이라 상업적 제품이 절대 나올 수 없는 커뮤니티를 위한 맞춤형 소프트웨어”라는 뜻이었다². 검술 세계를 위한 AI 분석 도구. 캘리포니아 ADU 허가 보정을 위한 전문 시스템. 우간다 도로 인프라를 위한 경제성 분석 파이프라인. 이런 소프트웨어는 기존 소프트웨어 시장에서는 만들어질 수 없었다. 시장 규모가 개발 비용을 정당화하지 못했기 때문이다.

AI 코딩 도구가 바꾼 것은 이 방정식의 ‘개발 비용’ 항이다. 6일, 한 명, API 크레딧. 이것만으로 실제 문제를 해결하는 소프트웨어를 만들 수 있다면, “소프트웨어를 만들 가치가 있는 문제”의 범위가 극적으로 넓어진다. 결과적으로 소프트웨어의 총량은 줄어드는 것이 아니라 폭발적으로 늘어날 가능성이 높다. 다만, 그 소프트웨어를 만드는 사람의 프로필이 달라진다.

누가 위협받고, 누가 부상하는가

이 해커톤의 교훈을 극단으로 밀면 두 가지 시나리오가 나온다.

비관적 시나리오에서는 “구현만 하는” 개발자의 가치가 급락한다. 요구사항을 받아 코드로 변환하는 능력 — 전통적으로 주니어 개발자의 핵심 역량 — 이 AI에 의해 상품화되면, 진입 장벽이 낮아지는 만큼 기존 종사자의 희소성도 낮아진다.

낙관적 시나리오에서는 도메인 전문가와 개발자의 경계가 흐려지면서, “기술적 문제 해결 능력”의 정의 자체가 확장된다. 변호사가 법률 시스템을 만들고, 의사가 의료 시스템을 만들고, 검사원이 인프라 시스템을 만드는 세계에서, “개발자”라는 직함은 특정 직업이 아니라 모든 직업에 내장되는 역량이 된다.

현실은 아마 그 사이 어딘가에 있을 것이다. 하지만 Built with Opus 4.6 해커톤이 보여준 것은 분명하다. 낙관적 시나리오가 더 이상 이론이 아니라 이미 벌어지고 있는 일이라는 점이다. 13,000명이 지원하고 500명이 선발된 대회에서, 가장 인상적인 소프트웨어를 만든 사람들은 소프트웨어를 만드는 것이 직업이 아닌 사람들이었다. 그들의 무기는 코딩 실력이 아니라 현장 경험이었다.

Karpathy는 vibe coding이 “직업 정의를 바꿀 것”이라 했다. 이 해커톤은 그 변화의 첫 번째 스냅샷이었다. 변호사, 도로 검사원, 심장내과 의사가 코딩 대회에 나갔다. 그리고 이겼다. 이것은 농담의 도입부가 아니다. 새로운 현실의 서막이다.