2026년에 인터넷은 계속 고장날 것이고, AI는 그 이유 중 하나이다

2025년이 인터넷이 계속 고장나는 해였다면, 2026년도 비슷한 양상으로 진행될 것으로 보인다. 아웃케이스, 사고, 생산 실패는 더 이상 놀라운 사건이 아니다. 그것들은 현대 소프트웨어 개발의 배경 조건이 되었다.

IsDown.app과 같은 아웃케이스 추적기에서 제공하는 데이터에 따르면, 2022년 이후로 사고가 매년 증가하고 있으며, 이는 독립적인 조사에서도 확인된다. 1,000명 이상의 CIO, CISO, 네트워크 엔지니어를 대상으로 한 글로벌 설문조사에 따르면, 84%의 조직이 아웃케이스가 증가했다고 보고했으며, 절반 이상의 조직이 2년 동안 10-24%의 증가를 보였다.

ThousandEyes에서도 유사한 변동성을 관찰했으며, 이는 분리된 실패보다는 지속적인 상승 압력을 나타낸다. 불편한 결론은 우리가 매일 사용하는 시스템이 더 강건해지기보다는 더 취약해지고 있다는 것이다. 이는 클라우드 인프라, 관찰 가능성, 자동화에 대한 투자에도 불구하고 발생한다.

주요 플랫폼이 다운되면, 영향은 즉시 발생한다. 결제가 실패하고, 소비자 앱이 동작하지 않으며, 내부 도구가 중단되고, 전체 공급망이 영향을 받는다. 이는 경제적 손실이 100억 달러에 달하는 경우도 있다. 예를 들어, Amazon은 웹사이트와 쇼핑 앱의 6시간 동안의 아웃케이스를 포함한 사고 증가를 생성적 AI의 도움으로 인한 변경으로 설명한다. 이는 회사가 최근의 아웃케이스 증가에 대한 심층 분석을 위한 엔지니어링 회의를 계획하게 만들었다.

대규모 아웃케이스 이후에, 동일한 대화가 반복된다.冗余, 멀티 클라우드 전략, 벤더 집중 위험에 대한 논의가 이루어진다. 이러한 논의는 중요하지만, 더 큰 그림을 놓치고 있다.

인프라 제공자가 더 나쁘지 않다면, 툴링이 계속 성숙한다면, 어떻게 사고가 증가할 수 있는가?

AI가 소프트웨어를 어떻게 변경하는가

사고가 증가하는 동안 발생하는 가장 큰 변화 중 하나는 AI 지원 소프트웨어 개발의 확산이다. AI 코딩 툴은 더 이상 실험적이지 않다. IDE 또는 CLI에 통합되어 코드를 생성하는 것이 더 쉬워졌다.

전체 산업에서 개발자당 풀 리퀘스트가 물질적으로 증가했으며, 일부 분석에 따르면 AI가 출력을 가속화함에 따라 약 20%의 연간 증가가 있다.同時에, 풀 리퀘스트당 사고가 더 빠르게 증가하여 23% 이상 증가했다.

이 상관관계는 인과관계를 입증하지는 않지만, 무시하기 어렵다. AI는 코드를 더 빠르게 작성할 수 있게 하지만, 위험의 형태를 변경한다. 대부분의 팀이 이미 AI 지원 코드에서 자신이 직접 도입하지 않았을 버그를 만났다.

이것은 드라마틱한 구문 오류나 명백하게 깨진 변경이 아니다. 이것은 미묘한 논리 오류, 잘못된 구성, 누락된 가드레일, 에지 케이스 실패이다. AI 생성 코드는 깨끗하게 컴파일되며, 기본 테스트를 통과하며, 합리적으로 올바른 코드로 보인다. 문제는 AI가 새로운 종류의 버그를 발명하는 것이 아니라, 익숙한 버그를 더 자주 생성하며, 기존의 리뷰 및 QA 프로세스를 압도하는 것이다.

AI가 더 많은 코드를 작성할 때 데이터는 무엇을 보여주는가

우리는 수백 개의 오픈 소스 풀 리퀘스트를 분석하여 우리의 AI 대 인간 코드 생성 보고서에서 이 직관을 뒷받침하는 숫자를 얻기 위해 노력했다. AI와 함께 작성된 변경 사항을 인간만의 풀 리퀘스트와 비교하여 크기를 정규화했을 때, AI 지원 PR에는 약 1.7배 더 많은 문제가 있었다.

더욱 문제는, 중요하고 주요 문제가 1.4-1.7배 더 많았다. 논리 및 정당성 문제, 잘못된 제어 흐름, 잘못된 의존성 사용, 구성 오류는 약 75% 더 흔했다. 오류 처리 격차, 누락된 null 체크, 불완전한 예외 경로, 누락된 가드레일은 거의 두 배로 흔했다.

보안 문제도 증폭되었으며, 일부 범주는 2.7배 더 높았다. 특히 자격 증명 처리 및 불안정한 객체 참조에서 그렇다. 동시성 및 의존성 정당성 문제도 약 2배 증가했다.

2026년이 다르게 보이는 것을 결정하는 것은 무엇인가

보안 관점에서 볼 때, 이 추세는 무시하기 어렵다. 논리 결함, 안전하지 않은 기본값, 구성 오류는 단일 취약점이孤立적으로 보이지 않더라도 공격 표면을 확장한다. 오류 처리 격차와 의존성 오류는 실패가 안전하게 감소하는 대신에 연쇄적으로 발생할 가능성이 더 높다.

강력한 분리, 최소 특권 실행, 短暂한 자격 증명, 암호화는何か가 잘못된 경우에 블래스트 반경을 제한할 수 있지만, 개발 라이프사이클의 이전 단계에서 도입된 결함을 보상할 수는 없다. 보안 및 신뢰성은 더 이상 인프라 문제만이 아니다. 소프트웨어가 어떻게 구축되고, 검토되고, 테스트되는지에 직접적인 결과이다.

2026년에도 인터넷은 계속 고장날 것이다. 이는 AI에 대한 논쟁이 아니다. AI는 이미 여기 있으며, 사라지지 않을 것이다. 가장 잘 적응하는 팀은 AI를 피하는 팀이 아니다. AI에 대한 가드레일을 조정하는 팀이다.

그것은 리뷰 및 QA 팀을 더 높은 출력에 맞게 자원할 것을 의미한다. 테스트 및 검증을 개발 루프의 앞으로 이동하는 것을 의미한다. AI 생성 문제에 더 깊은 검토가 필요하다는 것을 명시하는 것을 의미한다. 또한 AI 지원 코드를 기본적으로 신뢰할 수 있는 출력이 아닌 더 높은 분산 입력으로 간주하는 것을 의미한다.

교훈은 간단하다. 책임을 자동화할 수 없다. AI가 더 많은 코드를 작성할수록, 팀은 더 少ない 코드를 검토하는 것이 아니라, 더 많은 코드를 검토해야 한다. AI의 다음 단계는 코드가 얼마나 빠르게 생성되는지에 대한 것이 아니다. 코드가 얼마나自信적으로 배송되는지에 대한 것이다.

검토가 이제 병목 현상이다

AI는 코드 생성 능력을 크게 증가시켰다. 그러나 검토 능력을 자동으로 증가시키지는 못했다. 그 격차는 위험을 생성한다. AI의 다음 단계는 코드가 얼마나 빠르게 생성되는지에 대한 것이 아니다. 팀이 코드를 얼마나自信적으로 배송할 수 있는지에 대한 것이다.

그것은 다음을 의미한다.

• 더 높은 출력을 위한 검토 및 QA를 자원하는 것.
• 개발 루프의 앞으로 검증을 이동하는 것.
• 검토자가 중요한 것에 집중할 수 있도록 풀 리퀘스트에 시그널을 증가시키는 것.
• AI 지원 코드를 더 깊은 검토를 받을 자격이 있는 것으로 간주하는 것.

인터넷은 계속 고장날 필요는 없다. AI는 근본적인 문제가 아니다. 검토되지 않은 AI 생성 코드가 근본적인 문제이다. AI가 점점 더 많은 생산 소프트웨어를 작성한다면, 그것을 배송하기 전에 검토할 수 있는 것과 동일한 엄격성이 필요하다.

그것이 바로为什么 AI 코드 검토가 기본 인프라가 되고 있는 이유이다. CodeRabbit과 같은 플랫폼은 Git 워크플로에 컨텍스트 인식 AI 검토를 직접 통합하여 팀이 논리 오류, 보안 격차, 에지 케이스를 사전에 발견할 수 있도록 도와준다.

코드 생성이 확장한다면, 검토도 확장해야 한다. 그렇지 않으면, 2026년은 2025년과 똑같이 보일 것이다. 단지 더 빠르기만 할 뿐이다.