수만 명의 AI가 동시에 코드를 짠다면? 오픈AI의 새로운 도전, '판도(Pando)'

상상해보세요. 수만 명의 프로그래머가 동시에 한 권의 거대한 책을 쓰고 있다고 말입니다. 그런데 이 프로그래머들은 사람이 아니라, 1초에 수백 줄의 코드를 작성하는 AI 에이전트들입니다. 이들은 쉬지 않고 수정 사항을 저장(커밋)하고, 서로의 작업이 겹치지 않도록 끊임없이 데이터를 주고받습니다. 기존의 소프트웨어 개발 인프라가 과연 이 속도를 견뎌낼 수 있을까요?

최근 오픈AI(OpenAI)는 바로 이 질문에 대한 해답으로 ‘판도(Pando)’라는 새로운 인프라를 선보였습니다. 오픈AI는 Pando를 출시했습니다: AI 규모의 개발을 위한 Git 백엔드 기존의 소프트웨어 개발 방식이 인간 중심이었다면, 이제는 수만 명의 AI가 주도하는 ‘에이전트 시대’에 걸맞은 새로운 도로망이 필요해진 것입니다.

이게 왜 중요한가요?

소프트웨어 개발의 핵심은 ‘협업’입니다. 우리가 사용하는 모든 앱과 서비스는 수많은 개발자가 코드를 수정하고 합치는 과정을 통해 완성됩니다. 그동안 이 과정의 중심에는 ‘Git(깃)’이라는 도구가 있었습니다. 하지만 오픈AI가 추구하는 ‘에이전트 규모의 개발(Agent-scale development)’은 기존의 방식으로는 감당하기 어려운 과부하를 초래합니다. GitHub은 AI 에이전트 규모의 개발을 위해 Git 인프라를 재구축하고 있습니다

에이전트 규모의 개발이란, 수많은 AI 에이전트가 인간 개발자와 병렬로 작업하며 고속으로 코드를 커밋하는 방식을 의미합니다. 오픈AI는 Pando를 출시했습니다: AI 규모의 개발을 위한 Git 백엔드 만약 인프라가 이 속도를 따라가지 못하면 개발은 멈추고, AI의 생산성도 무용지물이 됩니다. 오픈AI의 이번 변화는 AI가 단순히 코드를 짜는 수준을 넘어, 소프트웨어 개발 생태계 전체의 ‘고속도로’를 직접 새로 깔고 있다는 점을 시사합니다.

쉽게 이해하기: ‘판도’는 어떤 역할을 하나요?

Git은 쉽게 말해 ‘코드의 타임머신이자 도서관’입니다. 누가 언제 무엇을 바꿨는지 기록하고, 여러 사람이 짠 코드를 하나로 모아주죠.

이해를 돕기 위해 비유를 하나 들어볼까요? 기존의 Git이 2차선 도로였다면, 오픈AI의 판도는 수천 대의 자동차(AI 에이전트)가 동시에 달릴 수 있는 16차선 고속도로라고 생각하시면 됩니다.

오픈AI는 자사의 코딩 에이전트인 ‘코덱스(Codex)’가 활동할 수 있는 기반을 마련하기 위해, 무려 10주라는 짧은 기간 동안 판도를 직접 개발했습니다. 오픈AI의 Pando Git 백엔드는 모노레포의 Git 푸시 대기 시간을 약 80% 줄였습니다 이 과정에서도 코덱스 에이전트들이 인프라 구축에 직접 참여했죠. 판도는 기존의 Git과 호환되면서도, 하루에 거의 1페타바이트(약 100만 기가바이트)에 달하는 방대한 코드 데이터를 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 오픈AI도 자신만의 새로운 Git 백엔드를 만들었습니다

현재 상황: 얼마나 빨라졌을까요?

판도의 도입은 실질적인 개발 속도 향상으로 이어졌습니다. 오픈AI의 자료에 따르면, 기존 방식과 비교했을 때 Git에 코드를 저장하는 중간 푸시 대기 시간(push latency)을 약 80%, 즉 거의 5배 가까이 단축했습니다. 오픈AI도 자신만의 새로운 Git 백엔드를 만들었습니다

이는 단순히 조금 빨라진 수준이 아닙니다. 이전에는 수많은 에이전트가 한꺼번에 몰리면 인프라가 마비되던 상황을, 이제는 쾌적하게 처리할 수 있게 되었다는 뜻입니다. 오픈AI는 이러한 인프라를 바탕으로 자사의 코딩 에이전트들이 인간의 개입 없이도 더욱 고도화된 복합적인 문제들을 해결하도록 돕고 있습니다. 일례로, 최근 오픈AI는 수학 난제인 ‘나비에-스토크스 방정식’ 해결을 위해 약 1만 개의 AI 에이전트를 동시에 투입하여 88시간 만에 해답을 찾아내기도 했습니다. 오픈AI는 수십 년간 인간을 괴롭힌 수학 문제를 풀었다고 주장합니다

앞으로 어떻게 될까?

오픈AI의 이번 움직임은 앞으로 소프트웨어가 만들어지는 방식이 완전히 바뀔 것임을 예고합니다. 과거에는 사람이 일일이 키보드를 쳐서 코드를 짰다면, 이제는 AI 에이전트들이 거대한 협업 툴(판도와 같은 인프라) 위에서 쉬지 않고 소프트웨어를 진화시키는 시대가 오고 있습니다.

우리는 앞으로 AI가 만든 서비스와 앱이 이전보다 훨씬 빠르게 업데이트되고, 복잡한 기술적 장벽들이 AI에 의해 순식간에 돌파되는 장면을 자주 목격하게 될 것입니다. 물론 이러한 과정에서 AI의 행동이 의도한 방향을 벗어나지 않도록 하는 정교한 모니터링 시스템 또한 동반되고 있습니다. 오픈AI는 개척자 모델의 정렬되지 않은 동작을 감지하기 위한 모니터링을 확대합니다

판도는 AI가 더 빠르고 강력하게 코드를 작성할 수 있는 ‘근육’을 키워준 셈입니다. 다음번에 여러분이 사용하는 앱이 눈에 띄게 똑똑해진다면, 어쩌면 그 뒤편에서는 판도라는 고속도로를 달리는 수만 개의 AI 에이전트가 밤낮없이 노력하고 있을지도 모릅니다.

참고자료

1. 오픈AI는 Pando를 출시했습니다: AI 규모의 개발을 위한 Git 백엔드
2. 오픈AI도 자신만의 새로운 Git 백엔드를 만들었습니다
3. 오픈AI의 Pando Git 백엔드는 모노레포의 Git 푸시 대기 시간을 약 80% 줄였습니다
4. GitHub은 AI 에이전트 규모의 개발을 위해 Git 인프라를 재구축하고 있습니다
5. 오픈AI는 수십 년간 인간을 괴롭힌 수학 문제를 풀었다고 주장합니다
6. 오픈AI는 개척자 모델의 정렬되지 않은 동작을 감지하기 위한 모니터링을 확대합니다