안녕하세요. 수수입니다.
“바이브 코딩(Vibe Coding)”. 2025년 초, AI 개발 업계를 뒤흔든 이 용어를 만든 사람이 있습니다.
안드레이 카르파시(Andrej Karpathy). OpenAI 창립 멤버, 테슬라 AI 디렉터 출신, 그리고 2017년에 이미 “Software 2.0” — AI가 코드를 대체하는 시대 — 을 예견한 사람입니다.
이전 글에서 다뤘던 피터 레벨스가 “바이브 코딩의 실천자”라면, 카르파시는 그 개념의 창시자입니다. 렉스 프리드먼 팟캐스트에서도 피터 레벨스가 직접 카르파시의 이름을 언급했습니다.
오늘은 이 사람이 누구인지, 왜 중요한지, 그리고 그가 제시한 비전이 지금 어떻게 현실이 되고 있는지를 정리합니다.
목차
- 1. 핵심 프로필
- 2. 커리어 — 슬로바키아 소년에서 AI의 중심으로
- 3. Software 2.0 — 2017년에 이미 예견한 미래
- 4. “바이브 코딩” — 450만 조회의 트윗 하나
- 5. YouTube 교육자 — 100만 구독자의 선생님
- 6. Eureka Labs — AI가 가르치는 학교
- 7. 피터 레벨스와의 연결
- 8. 정리하며
- 관련 포스팅
- 참고 자료
1. 핵심 프로필
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 이름 | 안드레이 카르파시 (Andrej Karpathy) |
| 출생 | 1986년 10월 23일, 브라티슬라바 (당시 체코슬로바키아, 현 슬로바키아) |
| 국적 | 캐나다 (15세에 이민) |
| 학력 | 토론토 대학교 (학사) → UBC (석사) → 스탠퍼드 대학교 (박사, 지도교수: 페이페이 리) |
| 주요 경력 | OpenAI 창립 멤버 → 테슬라 AI 디렉터 → OpenAI 복귀 → Eureka Labs 설립 |
| 대표 개념 | Software 2.0 (2017), 바이브 코딩 (2025) |
| YouTube | 구독자 ~100만 명+, “Zero to Hero” 시리즈 |
| X | @karpathy |
2. 커리어 — 슬로바키아 소년에서 AI의 중심으로
Stanford에서의 출발 (2011~2015)
카르파시의 커리어는 스탠퍼드 대학교 박사 과정에서 본격적으로 시작됩니다.
그 전에도 토론토 대학교(학사)와 UBC(석사)에서 컴퓨터과학을 공부했지만, 스탠퍼드 박사가 전환점이었습니다. 지도교수는 페이페이 리(Fei-Fei Li) — ImageNet을 만들어 딥러닝 혁명의 불씨를 당긴 사람입니다.
카르파시는 이 연구실에서 이미지 인식과 자연어 처리를 결합하는 연구를 했습니다. 사진을 보고 설명 문장을 생성하는 모델 — 지금은 당연해 보이지만, 당시에는 최첨단이었습니다.
박사 과정 중 cs231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 강의를 공동 개설했습니다. 이 강의는 스탠퍼드에서 가장 인기 있는 수업 중 하나가 됐고, 온라인 공개 이후 전 세계 딥러닝 입문자의 필수 코스가 됐습니다.
OpenAI 창립 멤버 (2015~2017)
2015년 12월, OpenAI가 설립됩니다. 샘 알트먼, 일론 머스크 등이 이끈 AI 연구소. 카르파시는 창립 멤버로 합류했습니다.
OpenAI에서 생성 모델과 강화 학습 연구에 참여했습니다. 하지만 2017년, 예상치 못한 곳에서 러브콜이 옵니다.
테슬라 AI 디렉터 (2017~2022)
일론 머스크가 직접 카르파시를 스카우트했습니다. 테슬라의 오토파일럿(Autopilot) 시스템을 이끌어달라고.
카르파시는 테슬라에서 AI 및 오토파일럿 비전 부문 시니어 디렉터를 맡았습니다. 그의 팀이 한 일:
- 순수 비전 기반 자율주행 시스템 개발 (레이더, 라이다 없이 카메라만으로)
- 전 세계 테슬라 차량의 카메라 데이터를 활용한 대규모 신경망 학습
- 자율주행을 위한 실시간 3D 환경 인식 시스템 구축
테슬라가 레이더 센서를 제거하고 카메라만으로 자율주행을 추진한 핵심 결정 뒤에 카르파시가 있었습니다. 논란이 많았지만, 이것이 바로 “Software 2.0”의 실전 적용이었습니다 — 규칙을 코딩하는 대신, 데이터에서 학습시키는 것.
2022년 7월, 약 5년간의 테슬라 생활을 마치고 퇴사합니다.
OpenAI 복귀 & 다시 떠남 (2023~2024)
2023년 초, 카르파시는 OpenAI에 복귀합니다. GPT-4 시대, AI의 발전이 가장 빠르게 일어나는 곳으로 돌아간 것입니다.
하지만 약 1년 만인 2024년 2월, 다시 OpenAI를 떠납니다. 이번에는 자신만의 비전이 있었습니다.
Eureka Labs 설립 (2024~현재)
2024년 7월, 카르파시는 자신의 회사 Eureka Labs를 발표합니다. “AI 네이티브 스쿨” — AI가 교육의 중심이 되는 새로운 형태의 학교입니다.
(자세한 내용은 아래 Eureka Labs 섹션에서 다룹니다.)
커리어 타임라인
| 시기 | 소속 | 역할 |
|---|---|---|
| 2011~2015 | 스탠퍼드 대학교 | 박사 과정 (페이페이 리 연구실), cs231n 공동 개설 |
| 2015~2017 | OpenAI | 창립 멤버, 연구 과학자 |
| 2017~2022 | 테슬라 | AI 및 오토파일럿 비전 시니어 디렉터 |
| 2023~2024 | OpenAI | 복귀 후 약 1년 근무 |
| 2024~현재 | Eureka Labs | 설립자 |
3. Software 2.0 — 2017년에 이미 예견한 미래
원본 글
2017년 11월 11일, 카르파시는 Medium에 “Software 2.0”이라는 글을 게시합니다.
“소프트웨어의 가장 좋은 코드는 인간이 작성하는 것이 아니라, 신경망의 가중치(weights)로 작성됩니다.”
— Andrej Karpathy, Software 2.0 (2017.11.11)
핵심 주장은 이것이었습니다: 전통적인 코딩(Software 1.0)은 한계에 도달하고 있고, 신경망이 그 자리를 대체할 것이다.
1.0 vs 2.0 vs 3.0
카르파시의 프레임워크를 확장하면, 소프트웨어의 진화를 세 단계로 정리할 수 있습니다:
| 구분 | Software 1.0 | Software 2.0 | Software 3.0 |
|---|---|---|---|
| 코드 | 사람이 직접 작성 | 신경망 가중치 (데이터에서 학습) | 자연어 프롬프트 |
| 프로그래머 역할 | 로직을 한 줄 한 줄 코딩 | 데이터셋 큐레이션 + 아키텍처 설계 | AI에게 지시 (프롬프팅) |
| 대표 기술 | C, Java, Python | 딥러닝, CNN, RNN | LLM, GPT, Claude |
| 디버깅 | 로그, 브레이크포인트 | 데이터 분석, 학습 곡선 | 프롬프트 수정 |
| 시대 | ~2010년대 | 2010년대~2020년대 | 2020년대~ |
무엇이 바뀌는가?
카르파시가 2017년 글에서 든 대표적인 예시들입니다:
| 분야 | Software 1.0 (전통) | Software 2.0 (AI) |
|---|---|---|
| 이미지 인식 | 사람이 특징을 설계 (edge detection 등) | 신경망이 수백만 이미지에서 자동 학습 |
| 음성 인식 | 규칙 기반 신호 처리 | 신경망이 음성 데이터에서 패턴 학습 |
| 번역 | 문법 규칙 코딩 | 병렬 텍스트로 신경망 학습 |
| 게임 | 전략을 직접 프로그래밍 | 강화 학습으로 스스로 전략 습득 |
왜 중요한가?
2017년 당시, 대부분의 개발자들은 “AI가 코드를 대체한다”는 개념을 진지하게 받아들이지 않았습니다.
하지만 카르파시는 이미 테슬라에서 이것을 실전에 적용하고 있었습니다. 자율주행 시스템의 핵심 로직을 규칙으로 코딩하는 대신 데이터에서 학습시킨 것. if 문을 수천 개 쓰는 대신, 수백만 장의 이미지를 보여주고 신경망이 스스로 패턴을 익히게 하는 것 — 이것이 Software 2.0의 실체였습니다.
8년이 지난 지금, ChatGPT, Claude, Cursor 같은 도구들이 등장하며 Software 3.0 시대가 열렸습니다. 카르파시가 2017년에 그린 그림이 현실이 된 것입니다.
4. “바이브 코딩” — 450만 조회의 트윗 하나
원문
2025년 2월, 카르파시는 X에 이런 글을 올립니다:
“There’s a new kind of coding I call ‘vibe coding’, where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It’s possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w/ Sonnet) are getting too good. I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff, and it mostly works.”
— Andrej Karpathy, X (2025.02)
이 트윗 하나가 450만 회 이상 조회됐습니다.
바이브 코딩이란?
직역하면 “분위기로 코딩한다”입니다. 핵심은 이것입니다:
| 전통적 코딩 | 바이브 코딩 |
|---|---|
| 코드를 한 줄 한 줄 직접 작성 | AI에게 자연어로 지시 |
| 문법, 로직, 타입을 정확히 이해해야 함 | “대충 이런 느낌으로 만들어줘” |
| 디버깅도 직접 | AI가 에러를 보고 수정 |
| 프로그래밍 언어 숙달 필수 | 의도를 명확히 전달하는 능력이 핵심 |
카르파시가 말하는 것은 단순한 게으름이 아닙니다. 패러다임의 전환입니다.
코딩의 핵심이 “어떻게 구현할 것인가”에서 “무엇을 만들 것인가”로 옮겨가고 있다는 것. AI가 구현을 담당하고, 인간은 방향을 설정합니다.
왜 이 용어가 폭발적으로 퍼졌는가?
- 타이밍 — Cursor, Claude, GitHub Copilot 등 AI 코딩 도구가 급속히 발전하던 시점
- 권위 — OpenAI 창립 멤버, 테슬라 AI 디렉터 출신이 한 말
- 공감 — 이미 많은 개발자들이 경험하고 있었지만, 이름이 없었던 현상
- 간결함 — “Vibe Coding” 두 단어로 새로운 패러다임을 포착
Software 2.0에서 바이브 코딩까지
카르파시의 사상은 일관됩니다:
| 2017년 (Software 2.0) | 2025년 (바이브 코딩) |
|---|---|
| “신경망이 코드를 대체한다” | “LLM에게 말하면 코드가 나온다” |
| 데이터로 학습 | 자연어로 지시 |
| 프로그래머 → 데이터 큐레이터 | 프로그래머 → 디렉터 |
8년 전의 예측이 현실이 됐고, 카르파시가 그 현실에 이름을 붙여준 것입니다.
5. YouTube 교육자 — 100만 구독자의 선생님
카르파시는 세계 최고 수준의 AI 연구자이면서 동시에 최고의 AI 교육자 중 한 명입니다.
Neural Networks: Zero to Hero
카르파시 유튜브 채널의 핵심 시리즈입니다.
| 강의 | 내용 |
|---|---|
| micrograd | 역전파(backpropagation)를 처음부터 직접 구현 |
| makemore | 문자 단위 언어 모델을 단계별로 구축 |
| Building GPT | GPT를 처음부터 코드로 구현 |
| Tokenization | LLM의 토큰화 과정을 깊이 설명 |
이 시리즈의 특징은 코드를 한 줄 한 줄 따라가면서 설명한다는 것입니다. 수학 공식을 나열하는 대신, 실제 작동하는 코드를 보여주며 “이것이 왜 이렇게 되는지”를 설명합니다.
“Let’s build GPT from scratch, in code, spelled out”
2023년 1월에 올린 이 영상이 카르파시를 AI 교육의 아이콘으로 만들었습니다.
약 2시간 동안, GPT의 핵심인 트랜스포머 아키텍처를 빈 파일부터 완성까지 코딩하며 설명합니다. 수천만 조회수를 기록했고, AI를 공부하는 사람이라면 한 번은 봐야 하는 영상이 됐습니다.
왜 카르파시의 교육이 특별한가?
AI 분야의 교육 콘텐츠는 넘쳐납니다. 하지만 카르파시의 강의가 유독 인기 있는 이유는 명확합니다:
- 실제 구현 — 이론이 아니라 작동하는 코드를 처음부터 만든다
- 깊이 — 표면적인 API 사용법이 아니라 내부 원리를 설명한다
- 권위 — OpenAI, 테슬라에서 실제 AI 시스템을 만든 사람이 가르친다
- 페이스 — 빠르지 않다. 천천히, 꼼꼼하게, 모든 것을 설명한다
채널 현황
| 항목 | 수치 |
|---|---|
| 구독자 | ~100만 명+ |
| 대표 시리즈 | Neural Networks: Zero to Hero |
| 대표 영상 | “Let’s build GPT from scratch” |
| 스타일 | 코드 중심, 수학보다 구현, 느리고 꼼꼼하게 |
카르파시의 교육 철학은 명확합니다: “이해하려면 직접 만들어봐야 한다.” 이 철학이 나중에 Eureka Labs로 이어집니다.
6. Eureka Labs — AI가 가르치는 학교
발표
2024년 7월 16일, 카르파시는 X에서 Eureka Labs를 발표합니다:
“I’m starting an AI+Education company called Eureka Labs. The core idea is that the ideal learning experience is a 1:1 expert tutor, and AI can provide this for everyone.”
— Andrej Karpathy, X (2024.07.16)
핵심 컨셉
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 회사명 | Eureka Labs |
| 비전 | AI 네이티브 교육 — AI가 교사, 인간 전문가가 커리큘럼 설계 |
| 첫 번째 과정 | LLM101n: “Building a Storyteller” |
| 방식 | 오픈소스 커리큘럼 + AI 튜터 |
왜 교육인가?
카르파시의 이력을 보면 논리가 보입니다:
- 스탠퍼드 cs231n — 딥러닝 교육의 명강의를 만들었던 경험
- YouTube — 100만 구독자에게 AI를 가르치며 쌓은 교육 노하우
- OpenAI + 테슬라 — AI의 현재 능력과 한계를 가장 잘 아는 위치
그가 내린 결론: 교육은 AI로 가장 크게 혁신될 수 있는 분야 중 하나다.
현재의 교육 시스템은 1명의 교사가 30명의 학생을 가르치는 구조입니다. 학생 개개인에게 맞춘 설명은 현실적으로 불가능합니다. 하지만 AI라면? 모든 학생에게 1:1 전문가 수준의 튜터를 제공할 수 있습니다.
LLM101n
Eureka Labs의 첫 번째 과정입니다. “Building a Storyteller” — 스토리를 만들어내는 LLM을 처음부터 구축하는 과정.
GitHub에 오픈소스로 커리큘럼이 공개되어 있으며, AI 튜터가 학습을 도와주는 구조입니다.
연구 → 산업 → 교육
카르파시의 커리어에는 일관된 흐름이 있습니다:
| 단계 | 활동 | 성과 |
|---|---|---|
| 연구 (스탠퍼드) | 딥러닝 연구, cs231n 강의 | 차세대 AI 인재 양성의 토대 |
| 산업 (테슬라, OpenAI) | 자율주행, LLM 연구 | Software 2.0의 실전 적용 |
| 교육 (YouTube, Eureka Labs) | AI 교육 콘텐츠, AI 네이티브 스쿨 | 교육 혁신의 새로운 모델 |
AI를 연구하고, 만들고, 이제 가르치는 것. Eureka Labs는 이 일관된 흐름의 최신 장입니다.
7. 피터 레벨스와의 연결
카르파시와 피터 레벨스는 직접적인 연결고리가 있습니다.
렉스 프리드먼 팟캐스트에서의 언급
렉스 프리드먼 팟캐스트 #440에서 피터 레벨스는 카르파시의 “Software 2.0” 개념을 직접 언급하며, 이미 자신이 그 방식으로 일하고 있다고 말했습니다.
AI가 코드를 작성하고, 인간은 방향을 설정하는 것 — 피터 레벨스는 이것을 이론이 아닌 실전으로 증명하고 있는 사람입니다.
카르파시의 피터 레벨스 평가
2024년 8월, 카르파시는 X에서 피터 레벨스에 대해 긍정적인 평가를 남겼습니다.
카르파시가 피터 레벨스에게 주목한 이유는 명확합니다 — 레벨스는 카르파시가 제시한 비전(AI가 코딩의 중심이 되는 미래)을 가장 적극적으로 실천하는 개발자 중 한 명이기 때문입니다.
바이브 코딩의 가장 유명한 실천자
카르파시가 “바이브 코딩”이라는 용어를 만들었다면, 피터 레벨스는 그것을 가장 극적으로 보여준 사람입니다:
| 카르파시 (개념) | 피터 레벨스 (실천) |
|---|---|
| “바이브 코딩” 용어 창시 | AI만으로 비행 시뮬레이터 제작 (Fly Pieter) |
| “Software 2.0” 개념 제안 | PHP + AI로 월 3억 매출 |
| AI 교육 (YouTube, Eureka Labs) | Claude Code로 서비스 운영 (VibeOps) |
이론가와 실천가. 두 사람의 관점은 같은 미래를 가리키고 있습니다 — AI가 코딩의 중심이 되는 시대.
8. 정리하며
안드레이 카르파시를 한 줄로 정리하면:
“AI가 코드를 대체할 것”이라고 2017년에 말하고, 2025년에 그 현상에 이름을 붙여준 사람.
그의 기여를 정리합니다:
| 기여 | 내용 | 영향 |
|---|---|---|
| Software 2.0 (2017) | AI가 전통적 코딩을 대체한다는 비전 | 자율주행, AI 서비스의 이론적 토대 |
| 바이브 코딩 (2025) | AI 시대의 새로운 코딩 패러다임에 이름 부여 | 전 세계 개발자의 공감, 문화적 밈 |
| YouTube 교육 | 100만 명에게 AI를 가르침 | 차세대 AI 인재 양성 |
| Eureka Labs | AI 네이티브 교육의 시작 | 교육 혁신의 새로운 모델 |
테슬라에서 자율주행을 만들고, OpenAI에서 GPT를 연구하고, YouTube에서 AI를 가르치고, 이제 Eureka Labs에서 교육을 혁신하려는 사람.
연구 → 산업 → 교육 — 이 일관된 흐름이 카르파시가 AI 분야에서 독보적인 위치를 차지하는 이유입니다.
피터 레벨스와 함께 보면 그림이 더 완성됩니다:
이상, 수수였습니다. 궁금한 점은 댓글로 남겨주세요!
관련 포스팅
- PhotoAI와 피터 레벨스 — 70번 실패하고 월 3억 버는 1인 개발자
- 피터 레벨스 × 렉스 프리드먼 — 월 3억 1인 개발자의 솔직한 3시간
- 피터 레벨스 테크 스택 — 월 3억 1인 개발자가 쓰는 도구 총정리
참고 자료
- Software 2.0 - Andrej Karpathy (Medium)
- Vibe Coding 원문 트윗 - @karpathy (X)
- Eureka Labs 발표 트윗 - @karpathy (X)
- Karpathy on Pieter Levels - @karpathy (X)
- Year in Review 2025 - Andrej Karpathy (Blog)
- Andrej Karpathy - YouTube
- cs231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition - Stanford
- @karpathy - X