4장. 실행 인프라 레이어: Bun 인수와 AI 네이티브 런타임

4. 실행 인프라 레이어: Bun 인수와 AI 네이티브 런타임

여기까지는 주로 “생각하는 쪽(모델·에이전트·프로토콜)”을 봤습니다.

이제 시야를 한 단계 아래로 내려가서, **“그 생각을 실제로 어디에서 어떻게 실행시키는지”**를 보려고 합니다.

Agentic AI를 진짜 서비스로 만들려면,

모델만큼이나 중요한 것이 바로 런타임과 실행 인프라입니다.

이 지점에서 최근 가장 상징적인 사건이

Anthropic의 Bun 인수와, 이를 둘러싼 “AI 네이티브 런타임” 논의입니다.(Anthropic)

4.1 Bun의 기술적 포지셔닝

Bun은 겉으로 보기에는 “Node.js 대체 런타임”처럼 보이지만,

조금만 뜯어보면 포지셔닝이 꽤 다릅니다.

가장 큰 특징은 올인원 웹/서버 런타임이라는 점입니다.

  • JavaScript / TypeScript 런타임

  • 번들러

  • 패키지 매니저 (bun install)

  • 테스트 러너 (bun test)

이 네 가지를 단일 바이너리 안에 통합한 툴킷입니다.(bun.com)

기술적으로는 다음과 같은 지점을 강하게 밀고 있습니다.

  • Zig로 구현된 런타임 + WebKit의 JavaScriptCore 엔진 기반

    • Node.js의 V8 기반 구조 대비,

      시작 속도와 메모리 사용량을 크게 줄이는 것을 목표로 합니다.(GitHub)

  • 런타임 + 번들러 + 테스트 러너 + 패키지 매니저를 통합

    • 별도 도구(Jest, Webpack, npm 등)를 조합하는 대신

      “처음부터 함께 설계된 툴체인”으로 가는 구조입니다.(Strapi)

  • 높은 HTTP 처리량, 빠른 cold start, 빠른 테스트 실행

    • 벤치마크에서는 Node.js 대비 수 배 수준의 처리량과

      테스트 실행 속도 향상을 강조합니다.(Strapi)

이 특성들을 Agentic 워크로드 관점에서 보면 의미가 더 뚜렷해집니다.

에이전트 워크로드는 보통 이런 패턴을 가집니다.

  • 짧은 작업을 매우 자주 호출합니다.

  • 다양한 I/O(파일, 네트워크, DB, 도구 실행)를 섞어서 사용합니다.

  • 테스트·검증·툴 호출을 반복적으로 수행합니다.

이런 워크로드에서는

  • 시작이 빠른 런타임(cold start latency),

  • 비동기 I/O에 최적화된 이벤트 루프,

  • 툴체인 통합으로 인한 오버헤드 감소

같은 요소가 꽤 직접적인 성능·비용 차이로 이어집니다.(Strapi)

정리하면, Bun은 단순히 “Node.js를 대체할 수 있는 또 하나의 JS 런타임”이 아니라,

“에이전트가 자주 호출하는 종류의 작업들을

한 번에 다루기 좋은, 고성능 올인원 JS/TS 실행 환경”

으로 포지셔닝된 런타임이라고 볼 수 있습니다.

4.2 Anthropic의 Bun 인수 의미

이제 질문은 자연스럽게 이렇게 이어집니다.

“왜 모델 회사가 굳이 일반 목적 JS 런타임을 인수했을까?”

Anthropic의 공식 발표를 보면, 그림이 분명해집니다.

  • Claude Code는 출시 6개월 만에

    연 10억 달러(run-rate) 매출을 돌파했다고 밝힙니다.(Anthropic)

  • 동시에, 이 Claude Code와 앞으로의 AI 코딩 제품들의 성능을 더 끌어올리기 위해

    Bun을 인수했다고 명시합니다.(Anthropic)

Bun 쪽 블로그에서도 같은 방향성을 강조합니다.

  • Bun은 앞으로

    • Claude Code,
    • Claude Agent SDK,
    • 향후 AI 코딩 제품들의 핵심 인프라가 된다고 선언합니다.(bun.com)

  • 동시에, 런타임 자체는 MIT 라이선스 오픈소스로 유지하겠다고 밝혀

    커뮤니티·생태계를 계속 유지하겠다는 메시지를 줍니다.(bun.com)

이 조합이 의미하는 바는 꽤 전략적입니다.

첫째, 실행 기반의 수직 통합입니다.

  • 모델 회사가 단순히 “API + UX 레이어”만 담당하는 것이 아니라,

    그 아래에서 코드를 실제로 실행하는 런타임까지

    직접 소유·최적화하는 구조로 가고 있습니다.(Jimmy Song)

  • 이 말은 곧,

    • 모델 호출,

    • 코드 실행,

    • 테스트,

    • 툴 호출을 하나의 통합된 실행 경로에서

      최적화할 수 있다는 뜻이기도 합니다.

둘째, 오픈소스와 제품의 이중 트랙입니다.

  • Bun은 계속해서 오픈소스로 공개되고,

    일반적인 JS/TS 런타임·툴체인으로 널리 쓰이는 생태계를 유지합니다.(bun.com)

  • 동시에 Anthropic 내부에서는

    Claude Code와 에이전트 제품의 필요에 맞추어

    성능·안정성·관측성(Observability)을 깊이 있게 튜닝할 수 있습니다.

셋째, AI 제품이 런타임 선택을 주도하는 구조입니다.

  • 지금까지는 JS 런타임 선택이

    웹·서버 애플리케이션 중심의 논리로 결정되는 경우가 많았습니다.

  • Bun 인수는 “AI 코딩·에이전트 제품이 런타임 생태계의 방향을 좌우하기 시작했다”는

    구조적 신호로도 읽힙니다.(Jimmy Song)

정리하면, 이 인수는 단순히 “괜찮은 오픈소스 프로젝트를 사들였다” 수준이 아니라,

“에이전트·코딩 제품의 경쟁력을 위해

실행 인프라까지 통째로 끌어안고 최적화하겠다”는 선언에 가깝습니다.

4.3 연구 포인트: “AI 네이티브 런타임”이라는 개념

이제 남는 질문은 이것입니다.

“전통적인 애플리케이션 런타임과

에이전트/AI 시대의 ‘AI 네이티브 런타임’은 무엇이 다른가?”

이 장에서 던져볼 연구·분석 포인트를 정리하면 대략 다음과 같습니다.

1) AI 네이티브 런타임의 요구사항 정리

전통적인 웹/서버 런타임은 대체로 이런 것에 최적화되어 있습니다.

  • 장시간 살아 있는 프로세스

  • 비교적 예측 가능한 요청 패턴(웹 요청, API 호출)

  • 주류는 “HTTP 처리량·지연 시간·스케일아웃” 중심의 튜닝

반면 Agentic/AI 워크로드는 요구사항이 조금 다르게 보입니다.

  • 짧고 자주 호출되는 코드 조각

    • 프롬프트 한 번 → 코드 생성 → 실행 → 결과 확인
    • 이런 루프가 수없이 반복됩니다.

  • 매우 다양한 I/O 패턴

    • 파일, Git, DB, SaaS API, CLI, MCP 서버 호출까지

      종류가 훨씬 다양합니다.

  • 에이전트 중심의 관측·로깅

    • “이 코드가 얼마나 빨랐나”보다

      “이 에이전트가 어떤 결정·행동 경로를 밟았나”를 추적해야 합니다.

이런 환경에서 AI 네이티브 런타임이라면 적어도 다음을 고민해야 합니다.

  • cold start와 짧은 수명의 작업에 대한 최적화

    • 함수/스크립트 단위 실행이 아주 빈번하게 일어납니다.(Strapi)

  • 비동기 I/O와 이벤트 루프의 효율

    • 여러 외부 시스템과의 통신을 병렬적으로 처리해야 합니다.(LinkedIn)

  • 테스트·검증 루프의 비용

    • 에이전트가 제안한 코드를 테스트·롤백·재시도하는 비용을

      최소화하는 방향의 튜닝이 요구됩니다.(Medium)

  • 관측성과 보안

    • 어떤 코드가 어떤 맥락에서 실행되었는지,

      어떤 리소스에 접근했는지 추적 가능한 구조가 중요해집니다.

이런 요구사항을 염두에 두고 Bun의 설계를 보면,

“AI 네이티브 런타임”이라는 표현이 단순 수사가 아니라

실제 설계 방향과 맞물린다는 점을 확인할 수 있습니다.(Jimmy Song)

2) IDE/에이전트 서비스의 성능·비용 구조에 미치는 영향

Claude Code, GitHub Copilot 류의 코딩 어시스턴트와

각종 에이전트 서비스의 내부를 떠올리면, 다음과 같은 경로가 있습니다.

  • 모델이 코드를 생성하거나 수정합니다.

  • 런타임이 그 코드를 실행합니다.

  • 테스트·툴 호출·파일 조작 등이 연속적으로 일어납니다.

  • 결과가 다시 모델에게 피드백으로 들어갑니다.

이 경로에서 런타임 선택은 직접적으로 다음에 영향을 줍니다.

  • 지연 시간

    • 코드 실행 및 검증 루프가 짧아질수록

      사용자는 “실시간에 가깝게” 에이전트와 상호작용하는 경험을 합니다.

  • 비용·리소스 사용량

    • 동일한 작업을 처리하는 데 필요한 CPU·메모리·인프라 비용이

      런타임에 따라 큰 차이를 보일 수 있습니다.(Strapi)

  • 제품 설계의 자유도

    • 성능과 비용 여유가 생기면

      더 잦은 재시도, 더 풍부한 검증, 더 세밀한 에이전트 플로우를 설계할 수 있습니다.

따라서 Bun 인수는 단순히 “라이브러리를 바꿨다”가 아니라,

“에이전트·코딩 제품의 내부 실행 경로를

AI 워크로드에 맞게 아래에서부터 다시 짜겠다는 선택”

으로 해석할 수 있습니다.

4장은 이렇게 정리할 수 있습니다.

  • Bun은 JS/TS 생태계에서

    고성능 올인원 런타임으로 자리 잡고 있는 도구입니다.

  • Anthropic은 이 런타임을 인수함으로써

    Claude Code와 에이전트 제품의 실행 기반을 직접 소유·최적화하는 길을 택했습니다.

  • 이 흐름은 “AI 네이티브 런타임”이라는 개념을 전면으로 끌어올리며,

    IDE/에이전트 서비스의 성능·비용·설계 방식에 구조적인 변화를 예고합니다.

다음 5장에서는 실행 인프라 위에서 돌아가는 애플리케이션 레이어,

특히 Claude Code를 사례로 삼아

“Agentic 코딩 환경이 실제로 어떻게 작동하는지”를 이어서 살펴보겠습니다.