최근 달레줄레 팟캐스트를 듣다가 Zed라는 에디터를 알게 되었다. “Rust로 만든 빠른 에디터”라는 한 줄 소개가 흥미로워서 곧장 설치해 며칠 동안 실제 작업에 써봤다. 결론부터 말하면, Zed는 분명 인상적인 도구지만 ML 엔지니어의 일상 작업을 통째로 옮겨가기에는 아직 빈틈이 보였다.
1. 첫인상은 단연 속도
Zed를 처음 실행하면 가장 먼저 느껴지는 건 속도다. 실행도 빠르고, 타이핑 반응도 즉각적이고, 전체적으로 가볍다. VSCode를 오래 쓰다 보면 익숙해진 미세한 끊김이 Zed에는 거의 없다.
VSCode는 Electron 위에서 동작하지만, Zed는 Rust로 작성되었고 GPU 렌더링을 사용한다. 텍스트를 그리는 것까지 GPU에 맡기는 구조 덕분에, 오래 켜두어도 무거워지는 느낌이 거의 없다. 평소 VSCode 창을 서너 개씩 띄워 두는 처지에서는 매우 반가운 차이점이다.
2. 그래서 VSCode를 대체할 수 있을까
빠르다는 점은 분명한 장점이지만, 에디터의 가치가 속도만으로 결정되지는 않는다. 특히 ML/DL 작업은 단순히 텍스트를 편집하는 일이 아니라, 실험 환경을 함께 다루는 일에 가깝다. Zed로 며칠을 보내면서 막힌 지점은 크게 두 가지였고, 둘 다 ML 엔지니어 입장에서 양보하기 어려운 부분이었다.
3. Dev Container 지원이 부족하다
요즘 내 프로젝트는 거의 전부 .devcontainer로 환경을 잡는다. CUDA 버전, PyTorch 버전, 시스템 라이브러리까지 한데 묶어 두면 노트북을 바꾸거나 외부에 공개할 때 환경 차이로 시간을 쓰지 않아도 된다.
Zed도 .devcontainer를 인식하긴 한다. 그런데 실제로 컨테이너 안에서 Zed를 띄우려고 해보면 사정이 다르다. 내부에서 zed .을 실행해도 결국 호스트 쪽 Zed가 열린다. 그러다 보니 다음과 같은 문제가 따라온다.
- 컨테이너 안에 설치된 Python, CUDA 툴체인이 에디터에 연결되지 않는다.
- 파일 경로와 권한이 호스트 기준으로 꼬인다.
- LSP, 디버거가 컨테이너 안의 인터프리터를 찾지 못한다.
결국 “컨테이너 안에서 그대로 개발한다”는 워크플로우 자체가 깨진다.
반면 VSCode는 Dev Container, SSH, Codespaces까지 한 묶음으로 통합되어 있다. Remote 확장만 켜면 에디터가 컨테이너 안에 들어가 있는 것처럼 동작하고, 디버거와 터미널까지 모두 원격 환경을 바라본다. ML 엔지니어 입장에서 이 차이는 단순한 편의 기능이 아니라 재현 가능한 실험 환경을 유지할 수 있느냐의 문제다.
4. Jupyter Notebook을 지원하지 않는다
이건 내 경우에 더 치명적이었다. 강화학습 공부 노트, 실험 코드, 결과 시각화 — 거의 모든 작업이 Jupyter Notebook 위에서 돌아간다. 학습 곡선을 한 셀에서 그리고, 모델 출력을 다음 셀에서 분석하는 식의 흐름이 없으면 ML 작업의 절반이 멈춘다.
그런데 Zed는 현재 .ipynb 파일을 편집할 수 없다. JSON 형태의 원본을 열 수는 있지만, 그건 노트북을 쓰는 것과 다른 이야기다. 셀 단위 실행, 출력 확인, 그래프 인라인 표시 — Jupyter의 핵심 경험이 통째로 빠져 있다.
이러면 자연스럽게 작업이 둘로 쪼개진다.
- 일반 코드와 모듈은 Zed에서 편집한다.
- 실험과 분석은 다시 VSCode를 열어서 진행한다.
에디터를 두 개 띄워놓고 왔다 갔다 하다 보면, 빠른 실행 속도로 아낀 시간보다 컨텍스트 전환에 쓰는 시간이 더 길어진다.
5. 기능과 속도, 어느 쪽을 우선할 것인가
지금까지 써본 인상을 정리하면 대략 이렇게 된다.
| 항목 | VSCode | Zed |
|---|---|---|
| 실행 속도 | 보통 | 매우 빠름 |
| 확장 생태계 | 매우 강함 | 제한적 |
| Dev Container | 완전 통합 | 부족 |
| Jupyter Notebook | 지원 | 미지원 |
| 실시간 협업 | 보통 | 강점 |
Zed는 잘 만든 에디터다. 한편 VSCode는 단순한 에디터를 넘어, 확장과 원격 개발 기능이 합쳐진 개발 플랫폼에 가깝다. 두 도구가 같은 카테고리에서 경쟁한다고 보기에는 아직 결이 다르다.
6. 지금 내 결론
당분간 진행 중인 중요한 작업은 모두 VSCode 안에 떠 있을 것 같다. 컨테이너 기반 학습 코드, Jupyter 실험, 원격 GPU 머신 접속 — 어느 것 하나 Zed로 옮기기가 쉽지 않다.
다만 잠깐 코드 한 조각을 열어보거나, 마크다운 파일을 빠르게 다듬을 때는 Zed를 자주 꺼내게 된다. “가장 빠르게 켜지는 텍스트 도구”라는 자리를 차지하기에는 충분하다.
언젠가 Zed에 Dev Container 통합과 Jupyter Notebook 지원이 들어온다면, 그때는 이야기가 달라질지도 모르겠다. 아직 ML 엔지니어의 메인 에디터 자리를 노리기에는 너무 이르지만, 적어도 눈여결볼 만한 도전자임은 분명하다.