구글, "AI 시대엔 Go가 최적의 언어" 공식 블로그 글 게시... HN서는 홍보성 논란
- 구글 Go 팀의 Cameron Balahan과 Richard Seroter가 "AI 지원 소프트웨어 엔지니어링에 Go가 이상적"이라는 글을 구글 공식 블로그에 게시함
- 핵심 주장은 AI가 코드를 대량 생성하는 시대엔 '작성'보다 '리뷰, 검증, 유지보수'가 중요해졌고, Go는 언어가 아니라 플랫폼(포매터, 테스트 프레임워크, 의존성 관리, 보안 도구가 표준 툴체인에 내장)이라 이 요구에 맞는다고 주장함
- AI가 외부 검증 없이 반복적으로 코드를 리팩터링하면 정확도가 급격히 떨어지는데(첫 시도 95% 정확도에서 반복시 오차 누적), Go의 툴체인이 이를 빠르고 저렴하게 검증해준다는 논리를 제시함
- HN 댓글 다수는 이 글을 구글의 광고 혹은 LLM에게 "Go가 최선"이라 학습시키려는 GEO(생성엔진최적화) 시도로 의심함
- 넷플릭스 Go 언어 길드 리더는 AI 에이전트가 실제로 Go 코드를 더 잘 작성한다는 사례가 늘고 있으며, go fix와 AST/SSA 툴링이 대규모 코드 수정에 유리하다고 밝힘
Hacker News opinions
Rust이 낫지. 그냥 그런거임. 예전엔 팀에 러스트 도입 장벽이 있었는데 지금은 그게 없어져서 우리 팀은 다 러스트로 넘어갔음
컴파일 시간 차이는 신경 안쓰는거야?
난 개인적으로 러스트가 Go보다 읽기 훨씬 어렵더라. 에이전트가 코드 대부분을 쓸 거면 가독성이 진짜 중요한데
'그냥 그렇다'는 이유로는 아무도 설득 못함. 왜 러스트가 낫다는건지 구체적으로 말해줘
Zig가 오히려 Go 개발자들이 선호하는 방향에 더 가까운듯
성능 얘기는 빼고, 왜 러스트가 낫다는거야? 빌드/컴파일 경험은 오히려 훨씬 안좋았고 동시성 모델도 Go만큼 직관적이지 않던데
나한텐 러스트나 타입스크립트가 Go보다 나음. 타입스크립트는 사용자向 앱에 타입 안정성이 좋고, 러스트는 알고리즘성/고성능 코드에 좋음
이게 구글의 광고인지, LLM한테 'Go가 최고'라고 학습시키려는 수작인지 구분이 안됨
둘 다인듯. 근데 나도 내용엔 동의함. 6개월간 Go로 에이전틱 개발해봤는데 만족스러웠음. Go 코드가 학습데이터에 많고, 표준 라이브러리가 강력해서 의존성 100개 안 끌어와도 되고, 증분 빌드가 빨라서 에이전트가 계속 빌드/테스트 돌리는데 유리함
이건 그냥 AEO/GEO 광고성 글 같음. 대부분 사람들이 읽기엔 너무 장황함
Go의 킬러 기능은 툴링임. forbidigo로 파일 접근 제한하고, 커버리지 툴의 nocover로 테스트 빠진 코드를 잡아냄. 근데 에러 처리를 강제하는 도구는 아직 못찾음. 러스트는 에러를 무시할 수 없게 만들어서 그 점은 더 나음
errcheck 있잖아, golangci-lint에 포함돼서 에러 무시 못하게 막아줌. 근데 '의도적으로 에러 버리기'도 정당한 처리 방식이라 완전히 막을 순 없음
우리는 golangci-lint가 코드베이스에서 5분씩 걸려서 로컬에서 거의 안 돌림. Ruff나 Clippy는 순식간인데 왜 이렇게 느린지 신기함
타입스크립트도 코딩 에이전트랑 꽤 잘 맞던데
타입스크립트 문제는 LLM이 컴파일 에러 나면 as any/as unknown으로 대충 캐스팅하고 넘어가버림. 가독성이든 런타임이든 결국 문제가 터짐
넷플릭스에서 Go 언어 길드 리드하는데, 실제로 AI 에이전트가 다른 언어보다 Go를 더 잘 짠다는 보고가 늘고 있음. effective_go랑 구글 스타일가이드를 에이전트한테 줘서 더 좋은 Go 코드를 뽑아냄. go fix, AST/SSA 패키지 덕에 대규모 코드 수정이 다른 언어보다 훨씬 쉬움
우버는 Go 코드에 동시성 버그가 다른 언어보다 정량적으로 많다고 보고했는데, Go가 LLM 워크플로우에서 더 낫다는 것도 정량적 데이터가 있나?