Python은 현대 기업 AI 요구를 충족하기 위해 빠르게 진화하고 있다
Source: The New Stack
소개
Python은 어디에나 존재합니다. 과학자부터 소프트웨어 개발자에 이르기까지 수백만 명의 전문가가 이를 사용합니다. Google과 Meta와 같은 기업들은 핵심 인프라를 Python으로 구축했습니다. Python은 이미지 처리 능력 덕분에 NASA가 화성을 탐사하는 데에도 기여했습니다.
2024년에 Python은 GitHub에서 가장 인기 있는 언어로 JavaScript를 제치며, 오늘날 현대 AI 시스템의 핵심이 되었습니다. Python의 다재다능함과 열정적인 커뮤니티가 오늘날의 위치를 만들었습니다. 그러나 기업들이 웹 서비스부터 AI 모델까지 모든 분야에 Python을 의존하게 되면서, 가시성, 성능, 거버넌스, 보안 등 비즈니스 연속성, 빠른 시장 출시, 진정한 차별화를 보장하기 위한 고유한 요구 사항을 해결해야 합니다.
Python이 보편적인 AI 언어가 된 과정
가장 인기 있는 언어들은 기업 스폰서십의 혜택을 받아왔습니다. Oracle은 Java를, Microsoft는 C#을, Apple은 Swift를 지원합니다. 하지만 Python은 거의 항상 커뮤니티 프로젝트였으며, 여러 기업의 지원을 받으며 수십 년 동안 자원봉사자들에 의해 개발되었습니다. Guido van Rossum이 2018년까지 평생 독재자(Benevolent Dictator for Life)로 이끌었습니다.
- 1980년대에 van Rossum은 단순하면서도 아름다운 언어를 만들고자 했습니다.
- 1990년대 초부터 오픈소스 프로젝트로서 Python은 누구든지 검토·수정·개선할 수 있게 되었습니다.
Tim Peters가 만든 Zen of Python은 언어 철학을 요약합니다: 가독성, 단순성, 명시성.
Python은 동료 언어들과 차별화에 성공했습니다. 배우기 쉽고, 쓰기 쉽고, 이해하기 쉬웠습니다. 개발자는 자신과 다른 사람의 코드를 보기만 해도 무슨 일이 일어나고 있는지 쉽게 파악할 수 있었으며, 이는 Perl, C++, 복잡한 셸 스크립트가 주를 이룬 시절에는 드문 일이었습니다. 이러한 낮은 진입 장벽은 새로운 사용자를 크게 끌어들였습니다.
확장성 덕분에 Python은 다른 언어와 시스템에 쉽게 통합될 수 있었습니다. 2000년대 초 인터넷이 급성장하면서, 이 확장성은 Python을 스크립트 수준의 솔루션에서 웹 서버·서비스·애플리케이션을 위한 프로덕션 언어로 전환시켰습니다.
2010년대에 Python은 사실상의 수치 연산 및 데이터 과학 언어가 되었습니다. 오늘날 세계 최고의 AI·머신러닝 패키지—PyTorch, TensorFlow, scikit‑learn, SciPy, Pandas 등—는 모두 Python 기반입니다. 이들이 사용하는 고성능 데이터·AI 알고리즘은 C 또는 C++와 같은 컴파일 언어로 작성된 최적화 코드를 기반으로 합니다. Python이 이러한 언어와 매끄럽게 바인딩할 수 있는 능력은 수백만 사용자가 쉽게 인터페이스를 활용하도록 하면서, 전문가들은 자신이 선호하는 언어로 성능을 최적화할 수 있게 합니다.
Python이 이제 현대 AI 시스템을 구동하는 접착제이자 엔진이 되면서, 기업은 컴플라이언스·보안·성능과 관련된 고유한 요구 사항을 인식해야 하며, 커뮤니티는 이를 해결하기 위해 노력해야 합니다.
Python이 기업 요구를 충족하도록 돕기
오랜 기간 Python 핵심 기여자였던 Brett Cannon은 유명하게 말했습니다:
“언어 때문에 왔지만, 커뮤니티 때문에 머물게 되었다.”
커뮤니티의 사명은 언제나 모든 사람—프로그래머, 과학자, 데이터 엔지니어—에게 맞는 언어를 만드는 것이었습니다. 이러한 포용적 접근 방식 때문에 Python은 원래 기업의 구체적인 요구를 위해 설계된 것은 아니지만, 그 요구는 충분히 해결될 수 있습니다.
Anaconda의 2025 State of Data Science and AI Report에 따르면, 기업은 데이터와 AI 애플리케이션을 프로덕션으로 옮길 때 반복적인 어려움에 직면하고 있습니다. 57 % 이상이 AI 프로젝트를 개발 단계에서 프로덕션으로 이동하는 데 한 달 이상이 걸린다고 답했습니다. 설문 응답자들은 다음과 같은 비즈니스 관점을 강조했습니다:
- 생산성 향상 (58 %)
- 비용 절감 (48 %)
- 수익 영향 (46 %)
- 고객 경험·충성도 (45 %)
15년 전 클라우드 컴퓨팅이 등장했을 때와 비슷합니다. 조직은 막대한 비용·운영 이점을 빠르게 체감했지만, 보안·컴플라이언스·비용 모델이 완전히 바뀌었다는 것도 깨달았습니다. Python도 기업에게 비슷한 전환점에 도달했습니다.
보안
- 82 %의 조직이 오픈소스 Python 패키지의 보안을 검증합니다.
- 거의 40 %가 여전히 보안 취약점을 자주 만나며, 이는 전체 조직의 3분의 2 이상에서 배포 지연을 초래합니다.
오픈소스 소프트웨어는 무료로 다운로드·사용할 수 있어 빠른 실험과 프로덕션을 가능하게 합니다. 그러나 이러한 개방성은 악의적인 행위자에 의해 악용되거나, 취약한 패키지가 실수로 포함될 위험을 동반합니다. 특히 인간의 감독 없이 Python 코드를 생성·실행하는 AI 시스템이 늘어나면서 문제는 더욱 심각해집니다. 기업은 사람·시스템·데이터를 보호하면서 안전한 AI 배포를 보장해야 합니다.
성능 최적화
Python의 사용 편의성은 때때로 성능 비용을 동반합니다. 기업은 종종 Python 런타임을 미세 조정할 시간·전문성·도구가 부족해 다음과 같은 문제에 직면합니다:
- 과도한 컴퓨팅 사용과 높은 클라우드 비용.
- 지연 시간·처리량 요구 사항을 충족하지 못해 사용자 경험이 저하되는 AI 시스템.
성능 최적화는 현대 기업이 요구하는 생산성 향상과 비용 절감을 달성하기 위해 필수적입니다.
감사 가능성
EU AI Act부터 내부 SOC 2·ISO 27001 감사에 이르기까지 규제 압력은 기업이 어떤 코드가 어디서 실행되고, 민감한 데이터·시스템과 어떻게 상호 작용하는지를 증명하도록 요구합니다. 오픈소스 소프트웨어는 다음과 같은 이유로 이를 복잡하게 만듭니다:
- 새로운 Python 애플리케이션이 IT 통제 밖에서 등장할 수 있음.
- 패키지가 지속적으로 업데이트되어 알 수 없는 종속성이 끌어들여짐.
- 런타임 가시성이 제한적임.
기업은 Python 생태계 전체에 대한 완전한 감사 가능성을 확보하기 위해 강력한 도구와 거버넌스 프로세스가 필요합니다.