요약
오픈AI가 Codex로 폭증한 커밋을 감당하려고 Git 호환 백엔드 Pando를 새로 만들었습니다.
오픈AI 엔지니어들이 회사 모노레포(모든 코드를 담은 단일 저장소)의 소스 관리 시스템을 다시 만든 과정을 공개했습니다. 2026년 3분기 커밋은 2024년 1분기보다 1,378% 늘었고, 한때 시스템 신뢰도가 90% 아래로 떨어졌습니다.
왜 중요한가
- 엔지니어와 에이전트가 쓰던 Git 사용 방식은 그대로 두고 서버 쪽만 바꿔 규모 문제를 풀었습니다.
- 저장소 전체를 한 시점으로 맞춰 보여 주는 일관성을 포기하면 쓰기를 수평 확장할 수 있다는 설계입니다.
- 오픈AI는 이 기술을 외부 사용자와 나눌 방법을 찾고 있고, Git 개선 사항은 업스트림에 보내고 있습니다.
핵심 내용
- 브랜치마다 갱신을 따로 조율해서, 같은 브랜치에 동시에 푸시할 때만 충돌이 납니다.
- 푸시로 받은 팩파일(Git 객체를 묶어 압축한 파일)을 저장해 두었다가 다른 클라이언트에 그대로 내줍니다.
- 작은 팩파일은 백그라운드에서 단계적으로 합쳐, 오래 뒤처진 클라이언트도 적은 파일로 따라잡게 합니다.
- 도입 후 푸시 지연 중앙값이 80% 가까이 줄었고, 하루에 1페타바이트 가까운 Git 데이터를 내보냅니다.
- 엔지니어 한 명이 설계하고 Codex 에이전트들이 Rust로 구현해, 착수부터 실서비스까지 10주가 걸렸습니다.
HN 반응
- 커서·GitHub·앤트로픽에 이은 비슷한 글이라는 지적에, 메타와 구글은 오래전에 겪은 규모라는 반론이 붙었습니다.
- 이 많은 코드가 무슨 일을 하느냐는 물음에는 AI가 덧대기식 코드로 엉망을 키운다는 경험담이 이어졌습니다.
제가 세어 보니 이번 오픈AI 글이 확장(scaling)을 다룬 다섯 번째 주요 글입니다. 앞의 네 편은 이렇습니다.
Cursor: https://cursor.com/blog/git-at-any-scale
GitHub: https://github.blog/engineering/architecture-optimization/building-git-infrastructure-for-agent-scale-development/
앤트로픽: https://www.anthropic.com/research/redesigning-source-control
GitHub: https://github.blog/engineering/architecture-optimization/the-bridge-to-agent-scale-git-infrastructure/
이스트 리버 소스 컨트롤(East River Source Control)의 글도 간접적으로는 관련이 있을 겁니다: https://ersc.io/blog/what-comes-after-git .
이 회사들에서 일하는 사람들 사이에 아이디어와 구현 세부 사항이 얼마나 오갔는지 궁금합니다. 결국 전부 한곳으로 수렴할 가능성도 있어 보이고요.
이런 개념은 메타와 구글에서는 이미 10년, 20년 전부터 자리 잡고 있지 않았나요?
그렇다면 말씀하신 주장에 힘이 실리긴 하는데, 딱히 새로운 이야기는 아니라고 봅니다.
적어도 앤트로픽은 글에서 메타와 구글의 속도를 한참 넘어섰다고 말합니다.
앤트로픽 글은 조금 다르게 읽힙니다. git을 최적화한 게 아니라 git을 버리고 새 ~~CVS~~ VCS로 갈아탔거든요.
그렇지 않다고 봅니다. 앤트로픽 글에는 9월에 하루 커밋이 3만 건이었다고 나오는데, 제가 6년 전 메타에 있을 때도 그 정도는 거뜬히 나왔습니다.
커밋 하나의 크기도 총 개수만큼 중요한데, 그 절반이 빠져 있어서 제대로 된 비교가 안 되죠.
저는 동의하지 않습니다. 크기는 그다지 중요하지 않습니다. 핵심 지표는 커밋 수뿐입니다. 흐름을 좌우하는 게 커밋 수니까요. 크기가 영향을 주지 않는다는 말이 아니라, 가장 중요한 신호는 커밋 수라는 말입니다.
커밋 하나당 바뀌는 파일 수의 평균은 성능에 엄청난 영향을 줍니다. "git push" 핸드셰이크에서 무엇을 업로드할지 알아내는 작업의 상당 부분이 바로 그것과 관련되어 있거든요.
어림도 없습니다. 요즘 코드가 만들어지는 속도는 2010년대 초중반에 메타와 구글을 합친 것보다 훨씬 빠릅니다. 오픈AI가 하루에 코드를 10억 줄 넘게 커밋한다고 해도 놀랍지 않을 정도예요.
적어도 일곱 번째입니다. 주요 코드 포지(code forge)는 전부 뛰어들었어요: https://about.gitlab.com/blog/scaling-git-for-the-agentic-software-factory/
Entire도 이 문제에 집중하는 것 같습니다: https://entire.com/news/entire-launches-distributed-git-network-for-the-agent-era
Claude가 gzip을 써서 방금 3배 빨라진 것도 잊지 마세요!
무슨 이야기인가요? 어떤 일이 있었는지 참고할 만한 자료가 있나요? Claude Code가 gzip을 뭐에 쓰기 시작했다는 거죠?
https://x.com/claudedevs/status/2111209208012210409
대화 내용을 gzip으로 압축하기 시작했다고 합니다.
그동안 요청을 압축하지 않고 있었다는 게 부끄럽지도 않은지, 어이가 없네요.
지금까지는 자기네 Claude 모델이 그런 제안을 안 했나 보네요.
패킷은 원래 이미 압축되어 있지 않나요?
이번 발표 전체가 HTTP 압축을 켠 얘기일 거라고밖에 생각이 안 되네요.
제 전문 분야가 아니라 틀렸을 수도 있는데, 제가 알기로는 모든 트래픽이 더 낮은 계층에서 압축되고 있고 90년대부터 그래 왔다고 생각했거든요.
적어도 brotli를 쓰고 있진 않았잖아요.
zstd가 있다는 걸 알게 될 때까지 기다려 보세요...
이 방대한 코드가 도대체 뭘 하는 건지 설명해 줄 수 있는 분 있나요? 모델 아키텍처 변형도 여러 개 있고, 학습 인프라, 서빙 인프라, 앱 소스도 있을 텐데요.
이 중 어느 것이든 왜 그 양이 기하급수적으로 늘어나는 걸까요? 그리고 (모델 품질을 빼면) 제품이 별로 달라지는 것 같지 않은데, 엔지니어들은 다 뭘 하고 있는 거죠?
확실히 없는 건, 느리고 어색하고 버그투성이가 아닌 chatgpt.com입니다.
Astra를 써 보면, 겉보기에 돌아가는 코드를 짜기는 합니다. 하지만 하는 일에 비춰 합리적인 구조로 설계된 코드를 짜는 건 아닙니다. 방금도 수천 줄짜리 코드를 크게 뜯어고치는 걸 지켜봤는데, 기존 구조는 그대로 두고 어댑터를 어거지로 덧붙여서 옛 코드가 새 의미로 동작하게 만들더라고요.
이런 방식에다가 이것저것 변경을 신나게 요청하기만 하고 결과를 직접 고민하는 힘든 일은 전혀 안 하는 식이라면, 엉망진창이 기하급수적으로 쌓일 수 있다고 봅니다.
최근 앤트로픽 모델은 안 써 봤습니다. 그쪽은 이런 면에서 더 나을지도 모르겠네요.
아니에요, 저는 Claude Code로 운동 앱을 만들었는데, 오늘 메인 블록 운동 자리에 똑같은 워밍업 운동이 3번 연속으로 뜨더라고요. 이 프로그램은 운동 계획을 짜려고 AI를 부르는 것도 아니니까 그게 순전히 Claude가 짠 코드가 한 짓이죠 ㅋㅋ 그래도 전반적으로 자기가 뭘 하는지 알고 쓰면 앱은 충분히 쓸 만합니다. AI는 다 그런 식인 것 같아요.
세상에! 아직 AGI에 도달하지 못했다는 말씀이세요??
"AGI"는 지능이 얼마나 폭넓게 적용될 수 있느냐를 가리키는 말이지, 그 지능이 얼마나 효과적이냐를 말하는 게 아닙니다. 최근 몇 년의 지능형 도구가 범용으로 적용될 수 없다고 주장하기는 어렵다고 봅니다. 반면 우리가 초지능(AI가 지능과 관련된 모든 일에서 어떤 인간보다 낫고, 빠르고, 싸다는 뜻)에 도달하지 못했다는 건 쉽게 주장할 수 있습니다.
AGI는 오래전에 넘어섰어요. 지금 AI들은 탈출할 방법을 궁리하면서 우리를 갖고 노는 중이죠.
운동하는 데 소프트웨어가 필요 없을지도 모른다는 생각을 해 보면 진짜 "갤럭시 브레인" 같은 깨달음이 올 수도 있습니다.
그냥 운동하면 됩니다. 정말 괜찮아요. 얘들아, 우리는 수백만 년을 어떻게든 잘 버텨 왔고, 중력도 인체도 그때와 의미 있게 달라진 게 없는데 갑자기 "앱"이 필요하다니요. 저는 앱이나 AI 없이도 침대에서 일어날 수 있습니다. 앱도, AI도, LLM도 없이 밥을 차려 먹을 수도 있고요. 이건 현실 세계에 있는 진짜 이야기입니다, 진짜예요!
목표에 따라 다릅니다. 저는 파워리프팅을 할 때 운동 기록을 적은 노트가 한가득 쌓여 있어요. 발전하려면 기록은 거의 필수입니다.
지난 25~30년 동안 그걸 전부 앱에 남겨서 제 발전 과정을 볼 수 있었다면 정말 좋았을 거예요.
그 논리대로라면 우리는 수백만 년을 컴퓨터 없이도 잘 버텨 왔으니, 인터넷부터 끊으셔야겠네요.
사람마다 처한 조건이 정말 다양하고, 부상 이력도 제각각입니다. 아무 문제 없는 사람도 약점을 보완하고 개인 목표를 향해 나아가게 해 주는, 합리적으로 잘 짜인 운동 계획의 덕을 엄청 봅니다. 그런 걸 얻는 데 AI나 앱, 개인 트레이너가 꼭 필요한 건 아니지만, 많은 사람이 (대개 얼마 안 되는) 여가 시간에 운동을 깊이 공부하는 걸 즐기는 반면 그렇지 않은 사람도 많고, 그런 사람들에게 저렴하거나 무료인 선택지가 있으면 좋은 거죠. 물리치료가 왜 존재한다고 생각하세요?
게다가 점진적 과부하가 발전에 정말 중요하다는 건 연구로 입증됐습니다. 그러니 앱이든 종이든 어떤 식으로든 운동을 기록해서 스스로를 정말 몰아붙이고 있는지 확인해야 합니다.
혹시 놓치신 것 같은데, 글쓴이는 의무적인 운동 앱이 아니라 그냥 운동 앱 얘기를 한 거예요. 그 꼰대 에너지는 전기차한테나 쏟아내시는 게 어때요?
마치 빅테크에 다니면서 이 "프로젝트"로 L{n}+1 승진을 노리는 사람처럼 코드를 짜네요.