AI 시대에 ‘자바’야말로 최적화된 언어? - 애플경제

Mojo, 러스트 등 부상 불구, “최고의 런타임과 훌륭한 생태계” 장점 AI 구축에 최적화, 개발 속도 높여, ‘기업용 AI 앱 구축의 최고의 언어’ “자바는 AI를 위한 준비 되어 있고, AI는 자바 위한 준비 되어 있다” 자바 가상머신 ‘JVM’의 효율성, 강력한 생태계도 무기 [애플경제 엄정원 기자] AI시대에 최적화된 다양한 언어들이 최근 다수 거론되고 있다. 예를 들어 ‘AI 세상을 위한 프로그래밍 언어’인 Mojo나, 바이브코딩에 적합한 ‘러스트’ 등이 새삼 부각되기도 한다. 그러나 다수의 전문가들은 “AI 경쟁에서 자바를 배제하는 것은 위험한 발상”이라며 여전히 ‘AI시대의 가장 중요한 언어’로 꼽고 있다. 빠른 런타임, 준비된 프레임워크, 그리고 강력한 엔터프라이즈급 성능을 강조한다. 실제로 ‘깃허브’나 마이크로소프트 등 AI기업들의 각장 앱과 제품들을 보면, 이를 실감할 수 있다. 자바는 여전히 “강력하고 확장 가능하며 안정적이고 비용 효율적인‘ 차세대 AI 언어로서 핵심적인 첨단 애플리케이션을 지원하고 있다. 자바는 ERP, 전자상거래 백엔드, 분석, 물류, 비즈니스 워크플로 등 기업 플랫폼 전반에서 사용되는 언어다. 수십 년 동안 JVM(자바 가상머신)을 기반으로 구축된 코드나, 빌드 파이프라인, 배포 사례, 운영 매뉴얼이 지속되어왔다. 하지만 최근엔 ‘AI용 언어’를 생각할 때면 흔히 파이썬이나, Node.js, 타입스크립트, 심지어 Go를 먼저 떠올리기도 한다. ‘레딧’의 한 댓글러는 “물론 핵심 엔터프라이즈 시스템에 유용한 AI 기능을 파악할 때는 파이썬과 같은 언어로 실험해 보는 것이 효과적일 수 있다.”며 “하지만 실험 단계에서 실제 운영 단계로 넘어갈 때, 자바가 AI 구축에 최적화되어 있으며, 업계 전반의 개발 속도를 높여주는 AI 도구들 또한 자바를 지원한다”고 밝혔다. 자바는 이처럼 AI 기반 시스템의 토대이자, 특히 ‘기업용 AI 애플리케이션 구축을 위한 최고의 언어’라고 해도 과언이 아니다. 그래서 “자바는 AI를 위한 준비가 되어 있고, AI 또한 자바를 위한 준비가 되어 있다”는 말이 나올 정도다. 자바가 이처럼 오랫동안 꾸준히 인기를 누려온 이유 중 하나는 ‘JVM’의 효율성과 강력한 생태계 덕분이다. 그래서 ‘레딧’이나 ‘디벨로퍼 인사이더’ 등 개발자 사이트에선 여전히 ‘자바 예찬론’이 다수 등장하고 있다. MS의 한 관계자도 블로그에서 “벤치마크를 살펴보고 다른 언어 런타임과 비교해 보면, 특히 파이썬과 Node.js의 성능과 효율성은 JVM처럼 런타임이 제공하는 비용 효율성과는 큰 차이가 있다.”고 비교했다. MS 등 빅테크, 자바 기반 AI 기반 플랫폼 다수 MS는 (자바를 기반으로 한) 수많은 AI 기반 플랫폼과 도구를 개발한다. 애저 앱 플랫폼은 최신 앱을 위한 가장 광범위한 관리형 서비스를 제공하며, .NET, 자바, 파이썬, Node.js, PHP 및 엔터프라이즈 워크로드를 안전하고 확장할 수 있게 지원한다. 특히 AI 환경에선 런타임에 소요되는 비용이 토큰이나 API 호출에 사용할 수 있는 비용과 직결된다. 효율적인 Java 런타임을 사용하면 효율적이고 확장 가능한 에이전트를 작성할 수 있다. 이젠 에이전트가 단순히 코드 작성 이상의 다양한 작업에 활용됨에 따라 이런 효율성은 더욱 중요해질 것으로 보인다. 그래서 “수백 또는 수천 개의 AI 에이전트를 실행할 경우 각 에이전트가 가능한 한 적은 리소스를 사용하도록 하는 것이 중요하다”는 얘기도 나온다. 그렇다면 “최고의 런타임 성능과 훌륭한 에코시스템을 제공하는 언어를 사용하지 않을 이유가 없다”는 것이다. 즉 자바 생태계엔 최고 수준의 AI 프레임워크와 LLM(로컬 런타임) 연결을 위한 SDK가 포함되어 있어 AI개발을 할 때도 한층 유리하다. 랭체인4j(LangChain4j)와 ‘Spring AI’는 익숙한 자바 프레임워크를 사용하면서, AI 모델을 자바 애플리케이션에 통합하고, 간소하게 RAG(Rapid Assessment Group)를 활용하기도 한다. 또한 ‘Embel’과 같은 에이전트 기반 프레임워크는 JVM에 에이전트 흐름을 추가한. 챗봇 구축, 이미지 생성, 텍스트 요약, 검색 서비스 개발 등 자바는 생성AI는 물론, 개발자들이 이미 익숙한 머신 러닝이나 빅 데이터 워크로드에도 적합하다. 자바의 전통적인 강점인 통합 기능은 애플리케이션에 AI 기능을 추가할수록 더욱 중요해진다. MS의 자바 개발책임자인 줄이엔 뒤봐도 자사 블로그에 “AI에는 컨텍스트가 필요하다. 도구, 데이터베이스, MCP 서버가 필요하다. 자바는 항상 타사 솔루션과의 통합에 탁월했기 때문에 이런 요구 사항을 충족시킬 수 있다”고 했다. 그는 특히 “자바의 언어 구조와 라이브러리 및 프레임워크 생태계야말로 AI에 적합하다”고 주장하며, “개발자가 기존 애플리케이션에 지능형 기능을 추가하는 것은 전혀 어렵지 않다”고 덧붙였다. ‘명시적이고 장황한 표현 방식’, AI 코드 어시스턴트 사용에 유리 자바 특유의 ‘명시적이고 장황한 표현 방식’은 AI 코드 어시스턴트를 사용할 때 오히려 강점이 된다. AI 어시스턴트가 제안하는 자바 코드는 “읽기 쉽고 이해하기 쉬워, 중요하고 고도로 최적화된 엔터프라이즈 애플리케이션에 추가하기에 적합”하다는 평가다. 특히 AI 에이전트가 대부분의 코드 작성을 담당하는 경우, 언어 선택은 “가장 짧고 간결한 코드가 아니라, 가독성을 기준으로 해야 한다”는 주장이다. 앞서 MS의 뒤봐는 “깃허브 코파일럿, 클로드 코드, 커서(Cursor)와 같은 최신 AI 코딩 도구들이 자바 코드 작성에 매우 뛰어나다”고 강조하며 “자바 개발자라면 ‘Spring Boot’나, ‘Hibernate’, ‘Elastic search’ 같은 프레임워크를 사용하고 있을 가능성이 높다”고 했다. 특히 깃허브 코파일럿은 풍부한 학습 데이터 덕분에 이런 프레임워크를 기반으로 코드를 작성하는 데 탁월한 성능을 보여줄 것이란 기대다. 효율적인 코딩, 기존 앱 현대화에도 기여 자바는 또 효율적인 코딩 도우미 역할을 하며, 개발자가 빠르게 이해하고 검토할 수 있는 코드를 조합한다. 이는 클라우드로 마이그레이션하려는 기존 자바 애플리케이션을 현대화하는 데 드는 비용을 크게 절감해준다. 수백 개의 클래스와 수백만 줄의 코드에 걸쳐 수십 개의 사용되지 않는 API가 포함된 레거시 자바 코드베이스를 분석하는 데만도 몇 달이 걸릴 수 있다. 그러나 AI 도구는 종속성을 매핑하고 어떤 종속성이 더 이상 사용되지 않는지 찾아내고, 애플리케이션을 최신 프레임워크 및 런타임 버전으로 마이그레이션한다. 그런 다음, ‘모놀리식 코드’를 마이크로서비스 또는 서버리스 패턴으로 리팩토링하는 코드에 대한 테스트를 생성할 수 있다. 사용자들은 AI 에이전트를 사용, 애플리케이션의 모든 도구나, 서비스, 라이브러리, 프레임워크, 언어 및 런타임의 변화에 지속적으로 대응하기 위해 AI를 도입하고 있다. 이런 과정에서 자바는 AI모델의 실행 레이어와 통합 레이어를 모두 제공한다. 자바의 전통적인 강점 중 하나가 AI 시대에도 여전히 유용함을 입증하는 대목이다. 자바 런타임의 효율성 덕분에, 추가적인 AI 실험에 사용할 수 있는 예산을 확보할 수도 있다.