크리스 래트너 인터뷰: 새 언어 모조(Mojo)와 AI 시대 프로그래밍의 미래

인공지능 개발자들은 오랫동안 하나의 딜레마를 겪어왔습니다. 아이디어를 시험하고 모델을 설계할 때는 파이썬만큼 편한 언어가 없지만, 정작 처리 속도를 높이고 하드웨어에 배포하려면 결국 C++ 같은 저수준 언어로 코드를 다시 짜야 합니다.

공개된 렉스 프리드먼 팟캐스트 381화에는 컴파일러 분야의 거물인 크리스 래트너가 출연했습니다. 애플에서 LLVM과 Clang, 스위프트를 개발하고 테슬라 오토파일럿과 구글 TPU 및 MLIR 프로젝트를 이끌었던 그는 현재 스타트업 모듈러를 설립하고 신규 프로그래밍 언어 모조를 개발하고 있습니다.

세 시간이 넘는 대담에서 래트너는 모조를 만든 배경과 기존 AI 개발 파이프라인의 구조적 한계, 그리고 프로그래밍의 미래에 대한 통찰을 풀어냈습니다.

파이썬의 한계를 넘기 위한 새로운 언어 모조

대화의 중심에는 단연 모조 언어가 있었습니다. 모조는 파이썬의 친숙한 문법을 유지하면서도 시스템 프로그래밍 언어 수준의 속도와 제어력을 제공하는 것을 목표로 합니다.

래트너는 정적 타입 시스템과 불변성 개념을 비롯해 하드웨어 아키텍처에 맞춰 컴파일러가 최적의 실행 경로를 찾는 오토튜닝 기술을 설명했습니다. 기존 C파이썬의 구조적 한계와 파이썬 창시자 귀도 반 로섬과의 논의 내용도 함께 언급되었습니다.

또한 스위프트와 줄리아 등 기존 언어들의 접근 방식을 비교하고, fast.ai 창립자 제레미 하워드와의 협업 및 모조 플레이그라운드 공개와 향후 로드맵에 대한 이야기도 이어졌습니다.

컴파일러 장인이 바라본 AI와 개발의 미래

래트너는 애플과 구글, 사이파이브를 거치며 겪은 하드웨어와 소프트웨어의 괴리를 지적했습니다. GPU와 TPU 등 가속기 칩은 급격히 발전했지만, 이를 뒷받침하는 컴파일러 툴체인은 여전히 파편화되어 있다는 설명입니다.

모조가 집중하는 핵심 과제 중 하나는 분산 배포 환경입니다. 단일 칩 수준의 연산 최적화부터 대규모 클러스터 스케일링까지 하나의 통일된 환경에서 처리할 수 있도록 설계하고 있습니다.

이 밖에도 함수 오버로딩과 예외 처리 같은 세부 문법 설계는 물론, 챗GPT의 부상과 인공지능이 야기할 수 있는 위험, 그리고 소프트웨어 개발 직군이 맞이할 변화에 대해서도 심도 있는 의견을 나눴습니다.

왜 중요한가

LLVM과 스위프트를 통해 현대 개발 생태계의 기초를 닦은 래트너의 프로젝트라는 점에서 모조는 업계의 큰 관심을 받고 있습니다. 하드웨어와 컴파일러의 밑바닥을 가장 잘 이해하는 개발자가 AI 시대의 언어를 다시 정의하려 나섰기 때문입니다.

AI 연구자와 엔지니어 입장에서는 고수준 연구 코드와 저수준 최적화 코드가 분리되던 고질적인 이중 언어 문제를 해결해 줄 유력한 후보입니다. 다만 현재는 플레이그라운드 체험 중심의 초기 로드맵 단계인 만큼, 당장 상용 서비스의 기반 코드를 모조로 전면 교체하는 것은 무리입니다.

산업적 관점에서 볼 때 모듈러의 전략은 상당히 영리합니다. 거대 모델 경쟁에 직접 뛰어드는 대신, 다양한 연산 칩과 상위 소프트웨어를 잇는 미들웨어와 컴파일러 생태계를 선점하겠다는 계산입니다.

하지만 우리가 보기에 기술적인 우수성보다 더 넘기 힘든 벽은 파이썬이 수십 년간 쌓아 올린 방대한 라이브러리와 커뮤니티의 관성입니다. 개발자들에게 새로운 언어를 시도하게 만드는 것과, 기존 인프라 전체를 바꾸도록 설득하는 것은 완전히 다른 차원의 과제이기 때문입니다.