LLM의 부상은 프로그래밍 프로세스를 크게 간소화하여 개발자에게 언어 선택의 중요성을 덜어주었습니다. 다른 언어로 코드를 다시 작성하거나 익숙하지 않은 언어로 코드를 생성하는 능력은 인간의 마찰을 줄여줍니다. 이러한 변화로 인해 언어 선택은 성능과 같은 마케팅 및 인식된 이점에 의해 더 많이 좌우될 수 있습니다. 예를 들어, Rust는 더 빠른 소프트웨어에 대한 욕구 증가와 LLM의 효율적인 코드 최적화 능력 덕분에 채택이 증가했습니다. 성능에 중점을 두는 것으로 알려진 Mitchell Hashimoto와 같은 전문가들도 에이전트가 작성한 코드를 수용하고 있습니다. autoresearch와 같은 도구를 통해 개발자는 광범위한 사전 지식 없이도 최적화를 달성할 수 있습니다.Rust 외에도 Zig와 같은 다른 "어려운 언어"도 속도와 작은 풋프린트를 목표로 하는 프로젝트에서 인기를 얻고 있습니다. Zig를 활용하는 Cloudflare의 Artifacts 서비스와 Vercel의 fx agent는 종종 LLM의 지원을 받아 이러한 추세를 보여줍니다. 또한 개발자들은 DWARF 파일, eBPF, 사용자 지정 네트워크 드라이버, 심지어 오래된 컴퓨팅 하드웨어와 같은 전통적으로 어려운 기술을 다루고 있습니다. 이러한 영역 중 상당수는 이전에 접근할 수 없었거나 의도적으로 접근이 제한되었습니다. 이러한 변화가 일부 "슬로프(slop)"를 야기할 수 있지만, 속도와 효율성을 중시하는 더 많은 개발자를 참여시켜 고성능 소프트웨어의 새로운 시대를 열 수 있습니다.