이 글에서는 LLM을 활용한 Vibe-Coding 시대에 Go 언어가 가지는 장점들을 알아봅니다.

(영문 글을 번역했던 블로그 대부분의 포스트와는 달리 이 글은 제가 초안을 작성하고, Gemini 의 도움을 받아 개선된 originality 가 있는 글입니다.)

1. 강력한 정적 타입 시스템과 컴파일 단계#

Go는 정적 타입 언어이며 컴파일을 통해 실행 파일을 만듭니다. 이는 코드가 실행되기 전, 즉 컴파일 시점에 타입 불일치, 함수 인자 오류, 존재하지 않는 변수 참조 등 수많은 오류를 미리 잡아낼 수 있음을 의미합니다.

  • 근거: LLM이 자연어 ‘바이브’에 따라 코드를 생성할 때, 논리적으로는 그럴듯하지만 문법적으로는 사소한 실수를 포함할 확률이 높습니다. 이때 Go 컴파일러는 즉각적이고 정확한 피드백을 제공하는 훌륭한 교정 도구 역할을 합니다. 예를 들어, string 타입 변수에 int를 할당하려는 코드를 생성했다면, 컴파일러는 “cannot use (type int) as type string"과 같이 명확한 에러 메시지를 반환합니다. 이 피드백을 통해 LLM은 자신의 실수를 명확히 인지하고 다음 생성 시도에서 코드를 수정할 수 있습니다. 이는 동적 언어에서 런타임에 직접 실행해봐야만 알 수 있는 오류를 사전에 차단하여, 훨씬 효율적인 ‘생성 → 피드백 → 수정’ 사이클을 가능하게 합니다.
  • 참고: 이는 소프트웨어 공학의 ‘Shift-Left Testing’ 원칙과 일맥상통합니다. 개발 파이프라인의 최대한 왼쪽(초기 단계)에서 오류를 발견하고 수정하는 것이 비용과 시간을 절약한다는 개념으로, Go의 컴파일 단계는 이 원칙을 충실히 이행합니다.

2. 최소한의 키워드와 단순한 언어 명세#

Go는 의도적으로 언어의 복잡성을 최소화했습니다. 클래스, 상속, 생성자, 어노테이션(Annotation), 제네릭(제한적으로 추가됨) 등 다른 언어에서 흔히 볼 수 있는 복잡한 기능들을 과감히 배제했습니다. 공식적으로 사용하는 키워드는 25개에 불과합니다.

  • 근거: 언어 명세가 단순하다는 것은 LLM이 학습하고 코드를 생성할 때 고려해야 할 ‘문법적 경우의 수’가 적다는 의미입니다. 예를 들어, 어떤 객체의 기능을 확장해야 할 때, Java나 C++이라면 상속, 인터페이스 구현, 데코레이터 패턴 등 다양한 선택지 앞에서 고민해야 합니다. 하지만 Go는 관용적으로 컴포지션(Composition)과 인터페이스를 사용하도록 유도합니다. 이처럼 가야 할 길이 좁고 명확하기 때문에 LLM은 더 적은 추론으로도 관용적이고(idiomatic) 올바른 코드를 생성할 가능성이 커집니다. 이는 토큰 효율성을 높이고, 복잡한 언어 기능의 오용으로 인한 오류를 줄여줍니다.
  • 참고: Go의 창시자들은 벨 연구소에서 C언어를 개발한 경험을 바탕으로, 복잡성이 생산성을 저해한다고 판단했습니다. Go 공식 문서의 ‘Less is exponentially more’라는 문구는 이러한 미니멀리즘 철학을 잘 보여줍니다. “코드를 작성하는 것보다 읽는 데 훨씬 더 많은 시간을 쓴다"는 생각은, 사람이 읽기 쉬운 코드가 AI가 이해하고 생성하기에도 좋다는 사실을 시사합니다.

3. 암시적 동작을 배제하는 명시적 코드 문화#

AOP(관점 지향 프로그래밍) 를 추구하는 많은 현대 프레임워크는 어노테이션이나 XML 설정 등을 통해 ‘마법처럼’ 코드의 동작을 뒤에서 변경합니다. 이는 코드의 표면적인 모습과 실제 동작을 다르게 만들어 추론을 어렵게 합니다. Go는 이러한 암시적이고 마법적인 동작을 극도로 꺼립니다.

  • 근거: LLM이 특정 코드의 동작을 이해하기 위해선 그 코드와 관련된 모든 맥락을 함께 고려해야 합니다. Java Spring 프레임워크의 @Autowired 어노테이션이 붙은 코드를 이해하려면, LLM은 Spring의 DI(의존성 주입) 컨테이너가 런타임에 어떻게 동작하는지에 대한 방대한 배경지식을 함께 로드해야 합니다. 이는 엄청난 토큰 소모와 추론 비용을 유발합니다. 반면 Go에서는 의존성이 함수의 인자로 명시적으로 전달되므로, LLM은 해당 함수 블록만 보고도 그 동작을 거의 완벽하게 파악할 수 있습니다. 이처럼 “보이는 것이 전부(What You See Is What You Get)“라는 원칙은 AI가 코드를 분석하고 생성하는 데 필요한 컨텍스트의 범위를 크게 줄여주어, 더 빠르고 정확한 결과를 도출하게 합니다.
  • 참고: 이는 프로그래밍에서 “Spooky action at a distance"라고 불리는 안티패턴을 방지합니다. 한 부분의 변경이 멀리 떨어진 다른 부분에 예기치 않은 영향을 미치는 현상을 의미하는데, Go의 명시적인 설계는 이러한 부작용을 최소화합니다. 코드를 읽는 사람에게 명확함을 제공하려는 설계 철학이 결과적으로 AI에게도 최고의 장점이 된 것입니다.

4. 강력하고 일관된 표준 라이브러리 (Batteries-Included)#

LLM이 코드를 생성할 때, 외부 라이브러리나 프레임워크에 대한 의존성은 결과물의 일관성과 정확성을 떨어뜨리는 주요 원인이 됩니다. 특정 라이브러리의 버전별 차이나 미묘한 사용법까지 학습하는 것은 AI에게 큰 부담입니다.

Go는 “Batteries-Included” 철학에 따라, 웹 서버, JSON 처리, 암호화, 동시성 등 현대적인 애플리케이션 개발에 필요한 대부분의 기능을 강력한 표준 라이브러리 안에 내장하고 있습니다.

  • 근거: LLM에게 “간단한 웹서버를 만들어줘"라고 요청했을 때, Python이라면 Flask, Django, FastAPI 등 여러 선택지 사이에서 고민해야 하지만, Go는 net/http라는 명확하고 단일한 표준을 사용해 코드를 생성합니다. 이는 AI가 고민해야 할 경우의 수를 줄여 더 예측 가능하고 안정적인 코드를 생성하게 만듭니다. 결과적으로 토큰 소모를 줄이고, 부정확한 라이브러리 사용으로 인한 오류 가능성을 원천적으로 차단합니다.
  • 참고: Go의 창시자 중 한 명인 롭 파이크(Rob Pike)는 Go의 설계 목표 중 하나로 “소프트웨어 엔지니어링 문제를 해결하는 것"을 꼽았으며, 강력한 표준 라이브러리는 이러한 철학의 핵심적인 결과물입니다.

5. 코드 형식의 강제성과 gofmt#

코드 스타일은 프로그래밍의 본질은 아니지만, LLM이 코드를 ‘학습’하고 ‘생성’하는 데에는 지대한 영향을 미칩니다. 다양한 코드 스타일이 혼재하는 데이터는 AI에게 혼란을 유발하는 노이즈가 됩니다.

Go는 gofmt라는 공식 포맷터를 통해 거의 모든 Go 코드의 형식을 강제적으로 통일합니다. 들여쓰기, 괄호 위치, 임포트 순서 등 모든 것이 단 하나의 스타일로 귀결됩니다.

  • 근거: 이 강제성 덕분에 LLM은 코드의 ‘스타일’이 아닌 ‘구조와 논리’에만 집중하여 학습할 수 있습니다. 생성된 코드는 별도의 스타일링 과정 없이도 즉시 “Go스러운(Idiomatic)” 코드가 됩니다. 이는 마치 모든 사람이 동일한 표준 악센트와 문법으로 말하는 언어를 배우는 것과 같아서, AI의 학습 효율과 생성 결과물의 품질을 극적으로 향상시킵니다. 전 세계의 거의 모든 Go 코드가 동일한 형식이라는 점은 LLM에게 매우 품질 높은 정규화된(normalized) 학습 데이터를 제공하는 셈입니다.

6. 명시적이고 예측 가능한 에러 처리#

Java의 try-catch나 다른 언어의 예외(Exception) 시스템은 눈에 보이지 않는 제어 흐름을 만들어내어 코드의 복잡성을 높입니다.

Go의 에러 처리는 if err != nil { return err }라는 명시적이고 반복적인 패턴을 사용합니다. 이는 언뜻 번거로워 보일 수 있지만, AI에게는 최고의 장점입니다.

  • 근거: 이 패턴은 매우 예측 가능하고 기계적으로 생성하기 쉽습니다. LLM은 에러를 반환할 가능성이 있는 모든 함수 호출 뒤에 이 코드 블록을 추가하도록 학습하면 그만입니다. 숨겨진 예외나 복잡한 제어 흐름을 추론할 필요가 없으므로, AI가 함수의 동작을 이해하고 안정적인 코드를 생성하는 데 필요한 추론의 깊이가 얕아집니다. 이는 토큰 효율성과 결과물의 안정성 모두에 기여합니다.

7. 단순하고 명시적인 동시성 모델#

동시성 처리는 현대 프로그래밍의 핵심이지만, 많은 언어에서 복잡한 문법(async/await)이나 라이브러리(Promise, Future)를 통해 구현됩니다.

Go는 go 키워드 하나로 함수를 비동기적으로 실행하고, 채널(chan)을 통해 명시적으로 데이터를 주고받습니다.

  • 근거: “A와 B 작업을 동시에 실행하고, 둘 다 끝나면 결과를 알려줘"라는 자연어 ‘바이브’를 코드로 옮길 때, Go는 매우 직관적인 코드를 생성할 수 있습니다. 
    // Pseudo-code that an LLM could easily generate
done := make(chan bool)
go doA(done)
go doB(done)
<-done // Wait for one
<-done // Wait for the other
    이처럼 자연어 명령과 Go의 동시성 코드 구조 간의 매핑이 다른 언어에 비해 훨씬 직접적입니다. 스레드 풀 관리나 콜백 지옥(callback hell) 같은 복잡한 패턴을 생성할 필요 없이, go와 chan이라는 단순한 문법만으로 강력한 동시성 로직을 구성할 수 있어 LLM이 더 정확한 코드를 생성하게 돕습니다.