기사 원문 - https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-now-produces-three-times-as-much-code-as-before-ai-specialized-version-of-cursor-is-being-used-by-over-30-000-nvidia-engineers-internally
　
   
엔비디아는 모든 엔지니어에게 AI 기반 프로그래밍 도구를 도입한 이후 내부 코드 커밋 횟수가 세 배로 증가했습니다. 애니스피어(Anysphere)에서 개발한 IDE인 커서(Cursor)는 현재 엔비디아의 3만 명이 넘는 개발자들이 AI 기반 코드 생성을 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다 .

"커서는 거의 모든 제품 영역과 소프트웨어 개발의 모든 측면에서 사용됩니다. 팀들은 코드 작성, 코드 검토, 테스트 케이스 생성, QA에 커서를 활용하고 있습니다. 커서 덕분에 전체 SDLC(소프트웨어 개발 수명주기)가 가속화되었습니다. 커서에 다양한 사용자 지정 규칙을 구축하여 전체 워크플로를 완벽하게 자동화했습니다. 이를 통해 커서의 진정한 잠재력을 발휘할 수 있었습니다." — 웨이 루이오, 엔비디아 엔지니어링 부사장

그렇다고 해서 엔비디아에서 출시되는 모든 상용 코드가 갑자기 AI 기반의 엉터리 코드가 된다는 의미는 아닙니다. 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)는 여전히 사람이 모니터링하고 감독하지만, 모든 단계에 AI를 적용하여 병목 현상을 해소하고 효율성을 극대화합니다. Cursor의 참여 덕분에 엔지니어들은 이전보다 3배 더 많은 코드를 생성할 수 있게 되었습니다.

화면 가득 컴퓨터 코드가 표시됨
그뿐만 아니라, Cursor는 디버깅과 같은 다른 영역에서도 탁월한 성능을 발휘합니다. 특히 드물지만 지속적인 버그를 찾아내고 이를 신속하게 해결하기 위한 에이전트를 배포하는 데 강점을 보입니다. 엔비디아 팀은 또한 사용자 지정 규칙을 사용하여 Git 워크플로를 자동화하고 있습니다. 이 규칙을 통해 티켓과 문서에서 컨텍스트를 가져오고, Cursor가 적절한 테스트를 통해 검증하면서 버그 수정을 처리하도록 합니다.

"커서 도입 전에도 엔비디아는 자체 개발한 도구와 외부 업체에서 제공하는 도구를 포함하여 여러 AI 코딩 도구를 사용해 왔습니다. 하지만 커서를 도입한 후 개발 속도가 눈에 띄게 향상되기 시작했습니다."라고 루이오는 말했습니다. 그에 따르면 커서는 일반적인 사람이 처리하기에는 너무 복잡한, 오랜 기간에 걸쳐 방대하게 확장된 데이터베이스를 이해하는 데 특히 탁월한 성능을 발휘한다고 합니다.

덧붙여 말하자면, Cursor는 풍부한 지식을 바탕으로 마치 길잡이처럼 작용하기 때문에 연수생이나 신입 사원들이 빠르게 업무에 적응할 수 있도록 도와줍니다. 반대로, 숙련된 개발자들은 이제 인간의 창의력이 필요한 다른 과제들을 해결하며 아이디어와 구현 사이의 간극을 좁힐 수 있습니다. 마치 생성형 AI가 본래 의도했던 대로 일상적인 작업에 활용되는 것과 같습니다.

Cursor는 코드 양과 전반적인 생산성 향상에도 불구하고 "버그 발생률은 변동이 없다"고 발표하며 기자 회견을 마무리했습니다. 이는 게이머와 전문가 모두가 사용하는 GPU 드라이버와 같은 핵심 구성 요소가 중요한 코드에 의존하는데, 이제 그 코드의 일부가 AI에 의해 생성되고 있다는 점에서 중요한 의미를 갖습니다. 또한, DLSS는 이미 수년 동안 슈퍼컴퓨터에서 구동되어 왔기 때문에 엔비디아에게는 새로운 기술이 아닙니다.