밈(meme) 애호가와 블록체인 빌더 여러분 안녕하세요! 최근 X(구 트위터)를 스크롤하다 보면 Tensor HQ와 Vector의 창립자 ilmoi의 강력한 한 마디를 본 적이 있을 겁니다. 그의 최근 트윗은 AI 도구들이 손안에 있는 2025년에도 컴퓨터과학(CS)이 여전히 유효한지에 대한 대화를 촉발했습니다. 결론부터 말하자면, ilmoi는 "그렇다"고 말합니다 — 특히 Solana 기반 프로젝트나 밈 토큰을 다루는 사람들에겐 CS 기초가 게임 체인저가 된다고 합니다.

논쟁을 촉발한 트윗

ilmoi는 직설적이었습니다: "you should not learn CS in 2025"는 "말 그대로 최악의 조언"이라고 했죠. 그의 주장 요지는 AI 덕분에 독학자가 이전보다 "10배 더 강력한 능력"을 갖게 되었다는 것입니다. 핵심은 간단합니다 — CS 기본 개념의 20%(심지어는 용어 정도만 알고 있어도)가 있다면, 나머지 80%의 무거운 작업은 AI에 맡길 수 있다는 것. 기본이 없다면 막히지만, 기본이 있으면 AI가 옆에 앉은 "10배 똑똑한 튜터"가 되어 준다는 논리입니다.

예시로, ilmoi는 ChatGPT에 넣은 복잡한 프롬프트 스크린샷을 공유했습니다. 내용은 Solana의 제약된 환경에서 데이터 구조를 최적화하는 것에 관한 겁니다 — 수십억 개의 키를 효율적으로 저장하면서 스토리지와 컴퓨트 비용을 최소화하는 식이죠.

해당 프롬프트에서는 삽입(insert)과 검색(find)을 로그 시간(log(n))에 처리하고, 삭제(deletions)는 필요 없으며, Anchor Rust로 구현 가능한 데이터 구조를 요구하고 있습니다. 우선순위는 저렴한 스토리지, 비차단(parallel) 실행, 그리고 단순한 코드입니다. Solana 개발자에게 이건 현실적인 문제입니다 — 특히 밈 토큰 출시나 NFT 마켓플레이스처럼 높은 처리량이 필요한 앱에서는 바이트와 사이클 하나하나가 중요합니다.

밈 토큰 제작자에게 CS가 중요한 이유

"이게 밈 토큰과 무슨 상관이지?"라고 생각할 수 있습니다. 핵심은 스케일입니다. 밈 토큰 프로젝트는 종종 대규모 에어드롭, 화폐 발행자 목록 관리, 또는 온체인 게임/유틸리티를 필요로 합니다. 수십억 개의 키(예: 32바이트 주소)를 다루어야 한다면, 단순히 각 키를 별도 계정(PDA)에 넣는 방식은 비용적으로나 성능적으로 불가능합니다.

ilmoi의 트윗 내용(요약):

• "you should not learn CS in 2025"는 최악의 조언이다.
• CS/수학의 기본을 배우면 AI를 훨씬 잘 활용할 수 있다.
• 최소한의 용어와 개념을 알면 ChatGPT에 적절한 질문을 던져 복잡한 구현을 빠르게 얻어낼 수 있다.
• 단, '무엇을 물어봐야 하는지'를 아는 기본은 반드시 필요하다.

프롬프트 이미지는 그런 활용 사례의 예시입니다 — CS 기본 지식을 바탕으로 AI에 정확한 요구사항을 던지면, 현실적인 솔루션을 얻을 수 있다는 것을 보여줍니다.

Solana에서 고려할 만한 데이터 구조(문제 분해)

프롬프트 요구사항을 다시 정리하면:

• 저장 대상: 최대 ~40억 개의 32바이트 키
• 연산: 삽입 및 검색 O(log n)
• 삭제 불필요
• 제약: PDA 하나당 키 저장은 너무 비용이 큼 → 하나의 계정에 다수 키를 집약해야 함
• 우선순위: 저렴한 스토리지, 병렬 실행, 단순한 Anchor Rust 구현

이 조건을 고려하면 다음과 같은 설계 방향이 현실적입니다.

1. 노드 단위로 여러 키를 묶는 트리 구조(B-tree / B+ tree 계열)

   • 이유: 삽입/검색이 O(log n)이고, 한 계정에 여러 키(노드)를 집어넣어 PDA 비용을 줄일 수 있음.
   • 장점: 리프 노드에 다수의 키를 배치하여 계정 수를 줄이고, 노드 단위로 병렬 접근 가능.
   • 구현 포인트: 노드 직렬화(serialize), zero-copy 접근, 노드 분할(split) 로직.

2. 머클 트리(Merkle tree) + 샤딩(파티셔닝)

   • 이유: 검증 가능한 스냅샷을 원할 때 유용. 저장은 오프체인이나 압축된 체계로, 루트만 온체인에 보관.
   • 단점: 개별 삽입/검색을 빠르게 하려면 추가 인덱싱 필요.

3. 해시 기반 파티셔닝(예: 해시-버킷 + B-tree)

   • 이유: 키를 해시로 분산해 여러 샤드로 나누면 병렬 처리에 유리. 각 샤드는 별도의 계정(또는 계정 그룹)에 저장.
   • 단점: 샤드 균형 및 핫스팟 관리 필요.

실무적으로는 B-tree/B+ tree를 계정 단위 노드로 구현하고, 샤딩을 조합하는 방식이 프롬프트 요구사항(저렴한 스토리지 + 병렬성 + O(log n))을 충족시키는 현실적인 선택입니다. Anchor Rust로는 각 노드를 Account로 정의하고, zero-copy 또는 borsh 같은 직렬화로 성능을 끌어올리는 패턴이 흔합니다.

AI를 활용한 개발 흐름 예시

ilmoi가 말한 것처럼, CS 용어와 기초 개념을 알고 있다면 다음과 같은 워크플로우가 가능합니다.

1. 문제 정의(예: 4bn 32-byte keys, O(log n) insert/find, no deletes).
2. AI에 설계 옵션 요청(예: "Suggest a Solana-friendly data structure in Anchor Rust that supports X and Y").
3. AI가 제시한 초안으로 프로토타입 생성 — Anchor 위에서 노드 계정 구조와 인서트/파인드 로직의 스켈레톤 코드 생성.
4. 로컬/테스트넷에서 벤치마크 및 병렬 처리 테스트.
5. 병목 지점이나 비용 문제가 있으면 AI에게 성능 튜닝(예: node size 변경, sharding strategy) 질문 후 반복.

이 과정에서 CS 기본(시간복잡도, 트리/해시 개념, 직렬화/메모리 모델)에 익숙하면 AI의 출력을 빠르게 리뷰하고 필요한 안전성/성능 수정을 할 수 있습니다.

밈 토큰 개발자에게 주는 실전 팁

• 먼저 CS 기초(데이터 구조, 알고리즘, 복잡도 분석)와 Rust/Anchor 기본을 배우세요. 이건 장기적 투자입니다.
• AI는 코드 생성과 설계 아이디어 도출에 강력하지만, 보안과 비용 트레이드오프 판단은 개발자가 해야 합니다.
• Solana는 병렬 거래 처리와 계정 기반 모델의 특성이 있으니, "한 키 = 한 계정" 패러다임은 비용 측면에서 비효율적입니다. 노드 단위 압축이 필수적입니다.
• 대규모 에어드롭, 온체인 랭킹, 멤버십 검증 등 밈 토큰 유틸리티를 기획할 때는 저장 구조와 조회 성능을 초기 설계 단계에서 고려하세요.

마무리 — CS + AI = 더 나은 블록체인 혁신

ilmoi의 메시지는 명확합니다: 2025년에도 CS를 배우는 건 가치가 있고, AI는 그 가치를 배가시킵니다. 특히 Solana 같은 고성능 블록체인에서 밈 토큰과 같은 실험적 프로젝트를 빠르고 효율적으로 확장하려면 CS 기초가 큰 차이를 만듭니다. AI는 튜터이자 가속기일 뿐, 방향을 잡아 주는 능력은 결국 개발자의 지식에서 나옵니다.

Solana 개발 입문자라면 공식 문서(Solana Docs)와 Anchor 자료(Anchor Framework)로 기초를 다진 뒤, ChatGPT 같은 도구로 설계 아이디어나 코드 스켈레톤을 얻어 프로토타이핑 속도를 높여 보세요. 밈 토큰 아이디어에 CS와 AI를 결합하면, 다음 바이럴 프로젝트가 바로 여러분의 손에서 나올지도 모릅니다.