요약:
인공 지능 회사인 Anthropic은 최근 Claude가 코드를 너무 빨리 생성하기 때문에 전통적인 소프트웨어 개발 인프라가 새로운 병목 현상이 되었다고 밝혔습니다. 이 문제를 해결하기 위해 회사는 단 5개월 만에 과감한 개혁을 완료했습니다. 즉, 핵심 버전 관리 시스템인 Git을 버리고 독립적으로 개발하여 Scion이라는 새로운 플랫폼으로 완전히 마이그레이션하는 것입니다.
Anthropic은 회사 내에서 코드 작성이 더 이상 소프트웨어 개발 및 연구 작업의 주요 제한 요소가 아니라고 말했습니다. Claude가 코드 생성 및 시스템 구축에 점점 더 많이 참여함에 따라 실제 병목 현상은 버전 제어, CI(지속적 통합) 및 시스템 구축과 같은 기존 개발 인프라로 이동하기 시작했습니다.
데이터에 따르면 Anthropic의 내부 코드 제출량이 단기간에 폭발적으로 증가한 것으로 나타났습니다. 2026년 5월 회사는 하루 평균 약 2,500개의 코드 변경을 병합했습니다. 9월까지 이 숫자는 30,000건을 넘어 10배 이상 증가했습니다. 회사는 이러한 성장 추세가 앞으로도 계속될 것으로 예상하고 있다.
코드 크기의 확장은 인프라에도 큰 부담을 줍니다. Anthropic은 단일 코드 웨어하우스의 주요 지점의 기록 데이터가 100GB에 가깝고 압축된 작업 복사본이 25GB를 초과한다고 밝혔습니다. 지속적인 통합 시스템만으로도 매일 약 2,500만 개의 코드 체크아웃을 수행해야 하며, 여기에는 개발 환경, AI 에이전트 샌드박스 및 연구 작업으로 인해 생성되는 추가 요구 사항은 포함되지 않습니다.
Anthropic에 따르면 Git의 가장 중요한 디자인 개념 중 하나는 분산 아키텍처입니다. 각 클라이언트는 웨어하우스의 전체 복사본을 갖고 있으며 오프라인 환경에서 기록을 보고, 차이점을 생성하고, 버전을 전환할 수 있습니다. 이 디자인은 전통적인 소프트웨어 개발 시대에 매우 성공적인 것으로 입증되었으며 Git이 업계 표준이 된 중요한 이유이기도 합니다.
그러나 회사는 인간 개발자를 위해 설계된 이 모델이 AI 시대에 새로운 도전에 직면하고 있다고 믿습니다. Anthropic의 관점에서는 수많은 AI 기반 개발 작업과 자동화 시스템이 거의 항상 온라인으로 실행되며 더 이상 웨어하우스의 완전한 로컬 복사본이 필요하지 않습니다. 따라서 Git의 전통적인 장점 중 상당수가 확장에 장애물이 되었습니다.
이를 위해 Anthropic은 새로운 Scion 시스템을 개발했습니다. Git과 달리 Scion은 상당히 중앙 집중화된 아키텍처 설계를 채택하고 코드 제출, 병합, 기록 쿼리, 충돌 처리 및 기타 작업을 포함하여 대부분의 컴퓨팅 작업이 서버 측에서 완료됩니다. 클라이언트는 제한된 캐시만 유지하고 필요에 따라 데이터를 가져옵니다.
Scion 개발을 완료하는 동안 Anthropic은 Antique라는 코드 검토 플랫폼, 코드 검색 시스템, 보다 완벽한 권한 관리 메커니즘, AI 규모 개발 환경을 위한 새로운 워크플로를 포함한 일련의 지원 도구도 출시했습니다.
앤트로픽은 7명으로 구성된 팀이 전체 프로젝트를 5개월 만에 완료했으며, 개발 과정에서 클로드 자신도 중요한 역할을 했다고 밝혔다. 어떤 의미에서 사이온의 탄생을 촉진한 것은 AI의 코드 생성 능력이었고, 사이온은 더욱 더 많은 코드를 생성할 수 있도록 AI를 지원하는 인프라가 됐다.
성능 측면에서 Scion은 상당한 개선을 가져왔습니다. Anthropic은 새 시스템의 CPU 및 메모리 소비가 원래 Git 미러 인프라의 약 20분의 1에 불과하다고 주장합니다. 지속적인 통합 환경에서 코드 체크아웃 시간이 몇 분에서 몇 초로 단축되었으며, 회사는 CI 컴퓨팅 리소스를 약 25% 절약할 수 있었습니다.
그러나 Anthropic은 Scion이 Git의 보편적인 대체품이 아니라는 점을 강조했습니다. 회사는 Git이 여전히 대부분의 소프트웨어 프로젝트에 가장 적합한 선택이라고 믿습니다. Scion은 주로 AI 생성 코드에 크게 의존하는 대규모 단일 코드 기반 및 대규모 개발 환경을 위해 설계되었습니다.
Anthropic은 AI 프로그래밍 도구가 대중화됨에 따라 앞으로 다른 회사들도 비슷한 문제에 직면할 수 있다고 예측합니다. 현재 하루에 수만 건의 코드 병합 규모에 도달하는 조직은 거의 없지만 에이전트와 자동화된 개발이 더욱 발전함에 따라 인간 개발자를 위해 설계된 기존 개발 도구 체인은 더 많은 조정이 필요할 수 있습니다.
Git 포기 결정은 업계에서도 AI가 소프트웨어 엔지니어링 인프라를 재구성하기 시작한 획기적인 사례로 간주됩니다. AI가 코드의 주요 생산자로서 점차 인간을 대체함에 따라 소프트웨어 개발 도구 자체도 새로운 시대의 요구에 적응해야 합니다.
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