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'바이브 코딩'통합검색 결과 입니다. (28건)

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[써보고서] 코드 한 줄 몰라도 되네…문과 출신 기자의 바이브 코딩 도전기

고교부터 대학까지 문과 전공만 밟아온 기자가 코드 한 줄 없이 인공지능(AI)과 대화만으로 뉴스 모니터링 프로그램을 만들었다. 최근 개발자 사이에서 확산 중인 '바이브 코딩'을 직접 체험한 결과다. 바이브 코딩은 코드를 작성하는 대신 AI에게 원하는 것을 말로 설명하고 AI가 생성한 코드를 검토·승인하며 소프트웨어를 완성하는 방식이다. 오픈AI 공동 창업자인 안드레이 카르파티가 지난해 초 제안한 개념으로, 비개발자도 소프트웨어 개발에 직접 참여할 수 있다는 가능성으로 주목받고 있다. 도구는 앤트로픽의 '클로드 코드(Claude Code)'였다. 비주얼 스튜디오 코드(VS Code) 터미널에서 구동하는 명령줄 인터페이스(CLI) 기반 코딩 전문 도구로, 자연어 요청만으로 코드 작성·수정·디버깅을 수행한다. 클로드 코드는 월정액 구독 상품인 '클로드 프로'로 바로 사용할 수 있다. 만들 프로그램을 고르는 건 어렵지 않았다. AI 담당 기자로서 매일 관련 키워드를 포털에서 일일이 검색하는 과정이 번거로웠다. '나 혼자 쓸 도구를 내가 만들면 된다'는 생각에 AI·클라우드·단독 등 주요 출입처 기사 키워드 뉴스를 한 화면에 모아주는 모니터링 프로그램을 목표로 삼았다. 각 기사 아래 자동 요약 기능도 넣고 싶었는데 이를 구현하려면 앤트로픽 응용 프로그램 인터페이스(API)를 별도로 결제해야 했다. 콘솔 계정을 따로 만들고 신용카드를 등록하는 과정이 필요하지만, 실제 사용 요금은 한 달에 100원 수준으로 사실상 무료에 가깝다. 시작은 CLAUDE.md 파일 작성이었다. VS Code에서 Ctrl+Shift+P를 눌러 명령 팔레트를 열고 프로젝트 폴더 안에 CLAUDE.md를 생성했다. 이 파일은 클로드 코드에게 프로젝트 목적, 원하는 기능, 디자인 방향 등 맥락을 미리 제공하는 일종의 설계도다. 검색할 키워드 목록, 탭 구성 방식, 카드형 사용자 인터페이스(UI) 등 원하는 것을 최대한 구체적으로 적어뒀다. 바이브코딩 실무자들이 '콘텍스트 엔지니어링'이라 부르는 이 작업이 핵심이었다. 원하는 바를 문서 형태로 정리해두고 단계적으로 코딩을 진행해야 결과물의 완성도가 높아진다. 실제 작업에서 기자가 한 일은 두 가지였다. 클로드 코드가 단계마다 띄우는 승인 요청 창을 검토하고 '예스(YES)'를 누르는 것, 그리고 막힌 부분이 생기면 스크린샷을 찍어 원인을 묻는 것이었다. 승인 창은 단순한 클릭이 아니었다. 클로드 코드가 다음 단계에서 무엇을 어떻게 처리할지 설명하는 내용을 읽고, 의도대로 진행되는지 판단한 뒤 허락하는 과정이었다. 원하는 기능이나 수정 사항을 기자가 먼저 제시하기도 했지만, 클로드 코드가 코딩 도중 비효율적인 방식을 스스로 감지하고 선제적으로 솔루션을 제안하는 경우도 있었다. 단순히 지시를 이행하는 도구라기보다 공동 작업자에 가까운 모습이었다. 작업이 마냥 순탄하지만은 않았다. 뉴스를 불러오는 중간 변환 서비스를 거치자 가장 최신 기사가 수백 일 전으로 표시되는 오류가 났다. 특정 키워드 탭을 눌러도 기사가 아예 뜨지 않는 문제도 있었다. 원인은 'AI' 같은 포괄적인 단어 하나가 기사를 독식하면서 '앤트로픽'이나 '오픈AI' 같은 키워드 기사가 순서에서 밀려나는 구조였다. 수집 방식을 구글뉴스 웹 콘텐츠 배포 규격(RSS)을 직접 활용하는 방식으로 전환하고 키워드별로 기사를 균등 배분하는 방식을 적용해 해결했다. 기사 수 제한을 두지 않자 한 번에 515건이 몰려 프로그램이 멈췄다. 클로드 코드는 "AI 요약이 켜져 있으면 40분 이상 걸린다"고 스스로 진단한 뒤 프로세스를 강제 종료하고 설계를 다시 잡았다. 대형 키워드는 최신 10건, 소형 키워드는 24시간 내 전부, 요약은 키워드당 5건으로 구조를 재편한 것도 기자가 아니라 클로드 코드가 먼저 제안한 방식이었다. 작업 중 생긴 궁금증은 그 자리에서 바로 물었다. "매일 오전 9시·오후 4시 자동 실행이라는 게 접속 안 해도 알아서 업데이트되는 거냐"고 묻자, 자동 실행은 PC가 켜져 있을 때 새 HTML 파일을 생성해 브라우저를 여는 방식이며 F5 새로고침으로는 기사가 업데이트되지 않는다는 설명이 바로 돌아왔다. 날짜나 숫자처럼 정밀도가 필요한 조건은 구체적으로 명시해야 오류가 줄었고, 요청이 모호할수록 결과물도 엉뚱해졌다. 시행착오 끝에 프로그램이 완성됐다. 총 작업 시간은 약 1시간 30분이었다. AI·클라우드·데이터센터·단독 등 키워드별 탭을 누르면 해당 기사만 추려볼 수 있고, 오픈AI·앤트로픽·구글 탭은 관련 키워드를 묶어 통합 검색한다. 24시간 이내 기사만 표출되고, 카드마다 별 모양 버튼을 누르면 북마크로 저장된다. 각 기사 아래에 클로드 API가 생성한 2~3줄 한국어 요약이 붙는다. 매일 오전 9시와 오후 4시엔 PC가 켜져 있으면 알아서 실행돼 브라우저를 자동으로 열어준다. 체험을 마치고도 기자는 여전히 코딩을 모른다. 하지만 무엇을 원하는지 분명히 알았고 그걸 말로 전달하는 데는 문제가 없었다. 개발자·감독관·디버거 역할은 클로드 코드가 맡았으며 기자는 기획자이자 최종 결정권자로 작업 전 과정을 이끌었다. 바이브코딩 전이나 후나 코딩 실력은 그대로지만 원하는 도구를 직접 만들 수 있다는 것만큼은 확인했다.

2026.03.24 09:14이나연 기자

[AI는 지금] 美 커서, 中 모델로 코딩 AI 개발 인정…여파는?

인공지능(AI) 코딩 스타트업 커서(Cursor)가 자사 최신 모델에 중국 문샷 AI의 '키미(Kimi)'를 활용한 사실을 인정하면서 글로벌 시장에서 오픈소스 기반 AI 활용과 보안 이슈가 동시에 주목받고 있다. 기술 패권 경쟁이 이어지는 가운데서도 국가 간 모델 활용이 이뤄지는 사례가 확인되면서 업계의 관심이 커지는 모습이다. 23일 IT 전문 매체 테크크런치에 따르면 커서는 최근 '컴포저 2(Composer 2)' 모델을 공개하며 최첨단 코딩 성능을 강조했지만, 해당 모델이 문샷 AI의 '키미'를 기반으로 했다는 점을 뒤늦게 인정했다. 또 오픈소스 기반에서 출발했다고 밝히면서도 전체 연산의 일부만 해당 모델에 의존했으며 나머지는 자체 학습을 통해 구축했다고 설명했다. 리 로빈슨 커서 개발자 교육 담당 부사장은 "'컴포저 2'는 오픈소스 기반에서 출발했다"면서도 "최종 모델에 사용된 연산의 약 4분의 1만 오픈소스에서 가져왔고 나머지는 자체 학습을 통해 구축됐다"고 밝혔다. 이어 "그 결과 벤치마크 성능은 키미와 상당한 차이를 보인다"고 덧붙였다.문샷 AI 측도 이번 협력에 대해 긍정적인 입장을 밝혔다. 오픈소스 기반 모델의 활용 확대라는 측면에서 의미를 부여하는 분위기다. 키미 측은 "키미-2.5가 기반을 마련한 것을 자랑스럽게 생각한다"며 "커서의 사전 학습과 강화 학습을 통해 모델이 효과적으로 통합되는 모습을 확인했다"고 밝혔다. 이어 "이는 개방형 모델 생태계가 지향하는 방향"이라고 덧붙였다. 이 같은 방식은 최근 AI 모델 개발 흐름과 비슷하다. 현재 업계에선 자체 모델을 처음부터 개발하기보다 오픈소스 모델을 기반으로 성능을 개선하는 방식이 점차 확산되고 있다. 기업 입장에서 개발 비용과 시간을 줄이면서도 제품 출시 속도를 높일 수 있다는 점에서 효율성이 크다고 봐서다. 이에 따라 경쟁의 초점도 모델 자체보다는 튜닝과 서비스 통합 역량으로 옮겨가는 분위기다. 오픈소스 기반 모델의 확산 속도도 빨라지고 있다. 키미와 같은 모델은 긴 컨텍스트 처리 능력과 접근성을 앞세워 개발자 사이에서 활용도가 높아지는 추세다. 이를 기반으로 중국 AI 기업들의 개방형 전략도 글로벌 시장에서 영향력을 확대하는 모습이다. 다만 모델 출처 표기와 라이선스 준수 여부를 둘러싼 논란은 업계 내 주요 이슈로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "오픈소스 기반 모델 활용이 확산되면서 국가 간 경계도 옅어지는 분위기"라며 "산업 현장에선 성능과 효율성을 기준으로 국가와 관계없이 모델을 선택하는 흐름이 이어지고 있는데, 이번처럼 미국 기업이 중국 모델을 기반으로 제품을 개발하는 사례도 점차 늘어나는 모습"이라고 말했다. 일각에선 보안 문제에 대한 우려도 제기했다. 코딩 AI가 소스코드와 내부 시스템 구조 등 민감한 데이터를 다루는 만큼 데이터 유출 가능성이 주요 리스크로 꼽혀서다. 특히 외부 서버 기반 서비스의 경우 입력 데이터가 저장되거나 학습에 활용될 가능성이 있어 기업들의 주의가 요구된다. 중국 모델의 경우 관련 법·제도 환경에 따른 불확실성도 고려 요소로 언급된다. 보안 위험이 모델의 출신보다 데이터 처리 방식에 좌우된다는 의견도 나왔다. 온프레미스 운영 여부와 데이터 저장 정책, API 호출 구조 등이 주요 판단 기준으로 작용한다고 봐서다. 이에 따라 기업들은 민감한 데이터는 내부 시스템에서 처리하고 일반 업무에는 외부 AI 서비스를 활용하는 방식으로 대응하고 있다. 업계 관계자는 "이제는 어떤 국가의 모델이냐보다 데이터를 어떻게 통제하고 제품에 녹여내느냐가 더 중요한 경쟁 요소가 되고 있다"며 "AI 도입 전략도 성능 중심에서 거버넌스와 활용 중심으로 빠르게 이동하고 있다"고 말했다.

2026.03.23 10:31장유미 기자

구글, 바이브 코딩 앱 '스티치' 공개…피그마 주가 12% 급락

구글이 인공지능(AI) 디자인 도구 '스티치(Stitch)'를 고도화하며 바이브 디자인을 전면에 내세웠다. 이에 따라 피그마 등 기존 관련 기업에 대한 우려가 확산되고 있다. 20일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 구글이 스티치의 대규모 업데이트를 발표한 이후 피그마 주가는 약 12% 하락했다. 지난해 5월 처음 선보인 스티치는 코딩 없이 자연어로 사용자 인터페이스(UI) 디자인을 생성할 수 있는 앱이다. 구글은 업데이트를 통해 스티치를 'AI 네이티브 디자인 캔버스'로 확장한다고 밝혔다. 자연어로 서비스 목표나 사용자 경험을 설명하면 이를 기반으로 고해상도 UI를 자동 생성할 수 있다. 특히 '바이브 디자인' 개념을 전면에 도입한 점이 핵심이다. 구체적인 화면 구성을 지시하지 않더라도 사용자가 제시한 느낌이나 목표를 AI가 해석해 스스로 디자인으로 구현해 낸다. 새롭게 추가된 '디자인 에이전트'도 주목받는 부분이다. 프로젝트 전체 맥락을 이해하고 설계 방향을 제안하며 수정과 개선을 반복 수행한다. 에이전트 매니저를 통해 여러 아이디어를 동시에 실험하고 관리할 수 있어 단일 작업 흐름 중심이었던 기존 디자인 툴과 차별화했다. 작업 환경도 달라졌다. 무한 확장형 캔버스를 기반으로 텍스트, 이미지, 코드 등을 하나의 공간에 통합해 초기 구상부터 프로토타입까지 한 번에 구현할 수 있다. 정적인 화면은 대화형 프로토타입으로 변환되며 사용자 흐름도 자동 생성된다. 음성 기반 인터페이스도 도입됐다. 사용자가 말로 디자인 변경을 요청하면 실시간으로 반영되며, AI는 피드백을 제공하는 협업 파트너 역할을 수행한다. 디자인 과정 자체가 대화 중심으로 재편되는 모습이다. 개발 연계 기능도 한층 강화됐다. 스티치는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 사용자개발킷(SDK)을 통해 외부 개발 도구와 연결되며, 디자인 결과물을 코드 환경으로 바로 넘길 수 있다. 디자인과 개발 간의 경계를 허물고 전체 워크플로우를 통합하려는 구글의 전략으로 풀이된다. 업계 전문가와 투자 시장은 이번 구글의 행보가 피그마를 비롯한 기존 디자인 바이브 코딩과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업의 생존을 직접적으로 위협할 것으로 보고 있다. 구글은 제미나이 같은 자체 고성능 AI 모델을 기반으로 더 빠르고 정교한 결과물을 제공할 수 있으며, 클라우드와 개발 도구 등 통합된 환경을 보유하고 있다. 외부 AI 모델에 의존해야 하는 기존 기업 대비 서비스 품질과 확장성, 원가 경쟁력 측면에서 우위를 확보할 것이란 우려가 나온다. 아직 베타 버전 단계지만 스티치를 무료로 제공 중이라는 점도 변수다. 구글이 무료 서비스를 앞세워 생태계 강화에 집중할 경우 기업과 개인 사용자를 흡수할 가능성이 높다. 구독 기반 수익 모델에 의존하는 기존 디자인 툴 기업에게 치명적인 부담으로 작용할 수밖에 없다는 해석이다. 조쉬 우드워드 구글 랩스 부사장은 "지난 한 해 동안 AI는 단순한 설명을 기능적인 소프트웨어로 구현해 내며 우리가 개발하는 방식을 근본적으로 바꿔놓았다"며 "우리는 스티치를 AI 기반 소프트웨어 디자인 캔버스로 발전시켜, 누구나 자연어를 고품질 UI 디자인으로 변환하고 이를 바탕으로 생성·반복·협업할 수 있는 환경을 제공하려 한다"고 밝혔다.

2026.03.20 09:51남혁우 기자

리플릿, '바이브 코딩' 열풍에 기업가치 90억 달러 돌파

리플릿(Replit)이 '바이브 코딩' 열풍에 힘입어 기업가치 90억 달러(약 13조 3500억원)를 인정받으며 4억 달러(약 5900억원) 규모의 시리즈 D 투자를 유치했다. 11일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 리플릿의 이번 라운드는 기존 투자자인 조지안 파트너스가 주도했다. 앤드리슨호로위츠(a16z), Y콤비네이터, 코튜, 액센츄어벤처스 등 실리콘밸리 주요 벤처캐피털(VC)이 대거 참여했다. 전 미국 프로농구 선수 샤킬 오닐과 배우 자레드 레토 등 유명인들도 개인 투자자 명단에 이름을 올렸다. 지난해 9월 2억 5000만 달러 투자 당시 30억 달러 수준이었던 기업가치는 불과 반년 만에 3배로 상승했다. 리플릿은 구체적인 실적을 밝히지 않았으나, 포브스와의 인터뷰를 통해 올해 말까지 연간 반복 매출(ARR) 10억 달러 달성을 목표로 한다고 전했다. 회사의 가파른 성장 배경엔 전문 개발자가 아닌 비개발자를 겨냥한 전략이 주효했다. 2016년 설립 당시 리플릿은 교육용·개발자용 온라인 통합 개발 환경(IDE) 사업으로 출발했지만, 매출 정체와 경쟁 심화로 구조조정까지 겪었다. 이후 코딩을 모르는 사람들을 위한 AI 에이전트 중심 플랫폼으로 피봇(사업 전환)했다. 리플릿 플랫폼은 바이브 코딩 방식으로 운영된다. 사용자가 코드를 직접 쓰는 대신 자연어로 요구사항과 맥락을 입력하면 AI가 로그인, 데이터 처리, 화면 구성 등 애플리케이션 전반의 구조와 기능을 자동 생성한다. 기존 AI 코딩 보조 도구와 달리 개발 전 과정을 통합적으로 다루며, 비개발자의 진입 장벽을 낮춰 아이디어를 빠르게 구현하고 프로토타입 제작 속도를 단축한다는 장점이 있다. 암자드 마사드 리플릿 최고경영자(CEO)는 과거 테크크런치와의 인터뷰에서 "회사가 자리 잡기까지 9년 동안의 고군분투가 있었다"며 "비개발자로 대상을 넓힌 결정이 성장의 핵심 동력이 됐다"고 말했다.

2026.03.12 10:05이나연 기자

팝업스튜디오, AI 개발 프레임워크 '비킷' 무료 출시

팝업스튜디오(대표 김태형)가 AI 네이티브 개발 프레임워크 '비킷'을 구글 제미나이 CLI, 오픈AI Codex 등 글로벌 주요 바이브 코딩 서비스에 공식 출시했다고 3일 밝혔다. 팝업스튜디오는 바이브 코딩 플랫폼인 '클로드 코드' 버전을 지난달 출시한 바 있다. 이번 비킷의 주요 플랫폼 출시는 단순한 도구 공급을 넘어, 개발 지식이 없는 비개발자도 자신이 원하는 서비스로 즉각 창업에 도전할 수 있는 '바이브 코딩' 생태계 형성에 기여한다는 데 큰 의미가 있다. 비킷은 바이브 코딩 입문자부터 숙련된 프로그래머까지 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 방법론을 기반으로 탄탄한 서비스를 만들 수 있도록 돕는 AI 자동화 프레임워크다. 가장 큰 장점은 바이브 코딩 입문자에게도 전문 개발자의 설계 및 구현 흐름을 AI가 아키텍트 수준으로 가이드한다는 점이다. 예를 들어 비킷의 'gap-detector' 스킬은 최초 기획서와 최종 완성 서비스를 비교해 완성도가 90점 미만일 경우, 제품 완성도를 끌어올리기 위한 재작업을 추천한다. 또 바이브 코딩 시 소모되는 토큰을 최적화하기 위해 스스로 판단하여 적절한 AI 모델을 선택·사용하는 기능도 갖췄다. 팝업스튜디오의 시뮬레이션에 따르면, 비킷 도입 시 기존 10명 규모의 팀이 수행하던 프로젝트를 단 1명의 '바이버(바이브 코딩으로 제품을 만드는 사람)'가 수행할 수 있다. 이는 연간 10억원 이상의 인건비 및 커뮤니케이션 비용 절감 효과를 가져오며, 최소 기능 제품 개발 기간을 기존 3~6개월에서 최대 1주로 단축시킨다. 팝업스튜디오는 개인 빌더를 위한 서비스에 이어, 조만간 기업용 솔루션인 '비킷 엔터프라이즈'를 출시할 예정이다. 이는 AI를 중심으로 개발 프로세스를 전면 개편하려는 기업들을 타깃으로 하며, 현재 파트너 기업들과 실증 사업(PoC)을 활발히 진행 중이다. 김태형 팝업스튜디오 대표는 "bkit의 주요 플랫폼 출시는 코딩을 몰라도 아이디어만 있다면 누구나 시스템을 설계하고 구현할 수 있는 시대가 왔음을 의미한다"며 "스마트폰 시대의 카카오톡처럼, 바이브 코딩 시대에는 팝업스튜디오가 창업과 개발의 새로운 표준이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.03.03 08:38백봉삼 기자

'딸깍'이 다해주는 바이브 코딩, 개발자 사라질까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. "말만 하면 앱이 뚝딱 만들어진다." 요즘 IT 업계를 뜨겁게 달구고 있는 '바이브 코딩(Vibe Coding)' 이야기입니다. 복잡한 코드를 몰라도 아이디어만 있으면 누구나 개발자가 될 수 있다는 장밋빛 전망이 쏟아지고 있죠. 이를 위해 AI 전문가들과 함께 토론을 해봤는데요. 전망과는 달리 전혀 다른 이야기가 오갔습니다. AI가 코드를 짜주는 세상에서 인간 개발자는 사라질까요, 아니면 더 강력해질까요? 오늘 기사에서는 AI 전문가들의 치열했던 토론 과정을 통해, 화려한 속도 뒤에 숨겨진 진짜 쟁점을 파헤쳐 보겠습니다. '첫날'의 환호 뒤에 숨은 '둘째 날'의 공포 토론 초반, 분위기는 '속도 혁명'에 집중되었습니다. 생성형 AI 전문가와 AI 산업 전문가는 바이브 코딩이 기술의 장벽을 낮췄다는 점을 높이 샀습니다. 며칠 걸릴 일을 몇 분 만에 해치우니, 기업 입장에서는 비용도 줄고 비개발자도 아이디어를 실현할 수 있다는 것이죠. 이른바 '코딩의 민주화'가 시작됐다는 겁니다. 하지만 이 낙관론은 곧바로 강력한 반론에 부딪혔습니다. 정보보안 전문가와 비판적 관점의 전문가들이 "빠른 게 능사가 아니다"라며 제동을 걸었기 때문입니다. 그들이 지적한 핵심은 바로 '첫날 문제'와 '둘째 날 문제'의 차이였습니다. 앱을 뚝딱 만드는 건 '첫날'의 일입니다. 하지만 진짜 문제는 그 다음 날부터 시작됩니다. AI가 짠 코드에 숨어 있는 보안 구멍, 나중에 수정하기 어렵게 꼬여버린 구조 등을 인간이 떠안아야 한다는 것이죠. 기술철학자는 이를 두고 "속도가 기술 부채(나중에 갚아야 할 빚)를 가속화한다"고 꼬집었습니다. AI가 1초 만에 짠 코드를 인간이 검증하는 데 1시간이 걸린다면, 그건 혁신이 아니라 재앙이라는 겁니다. "타이핑 치던 손을 멈추고 지휘봉을 잡아라" 토론이 깊어지면서 논점은 'AI가 얼마나 똑똑한가'에서 '인간이 어떻게 통제할 것인가'로 이동했습니다. 단순히 명령어를 잘 입력하는 '프롬프트 엔지니어링' 정도로는 부족하다는 의견이 지배적이었습니다. 미래 노동시장 전문가는 개발자의 역할이 완전히 바뀔 것이라고 예견했습니다. 예전에는 코드를 직접 타이핑하는 게 주니어 개발자의 일이었다면, 이제는 AI라는 천재 인턴들에게 일을 시키고, 그 결과를 검증하고, 전체적인 그림을 그리는 '지휘관'이 되어야 한다는 것이죠. 주니어 일자리가 사라지는 게 아니라, 주니어 때부터 '관리자'의 역량을 요구받게 된다는 흥미로운 분석이었습니다. 특히 프롬프트 엔지니어링 전문가조차도 입장을 선회했습니다. 처음에는 개인의 프롬프트 작성 능력을 강조했지만, 나중에는 "개인의 기교가 아니라 조직 차원의 표준화된 설계도가 필요하다"고 동의했죠. AI에게 대충 말하고 찰떡같이 알아듣길 기대하는 건 도박에 가깝다는 결론에 도달한 셈입니다. 전문가들이 합의한 '생존 가이드라인' 가장 치열했던 쟁점은 "그래서 이걸 당장 현업에 써도 되느냐"였습니다. 무조건 도입하자는 쪽과 위험하니 기다리자는 쪽이 팽팽히 맞섰죠. 결국 AI 활용 개발 전문가가 제안한 구체적인 타협안에 전문가들이 살을 붙여 합의점이 도출되었습니다. 이 내용은 앞으로 개발자들이 지켜야 할 헌법과도 같은 규칙이 될 것으로 보입니다. 쟁점 하이라이트: 전문가들이 합의한 AI 코딩 도입 3원칙 전문가들은 AI 코딩을 무작정 허용하는 것이 아니라, 안전장치가 마련된 경우에만 단계적으로 승인하는 '조건부 허용'에 합의했습니다. 1. '모드 A/B/C' 단계별 접근 처음부터 AI에게 모든 권한을 주지 않습니다. 모드 A(프로토타입)는 비핵심 업무에만 사용하고, 모드 B(생산 보조), 모드 C(완전 자동화)로 넘어가려면 엄격한 테스트를 통과해야 합니다. 2. '90일 내 필수 구축' 안전장치 AI 활용 개발 전문가와 정보보안 전문가는 "테스트 커버리지 70% 이상"과 "자동 보안 검사(SAST/DAST)" 시스템 없이는 AI가 짠 코드를 절대 실제 서비스에 반영해서는 안 된다고 못 박았습니다. 3. '의도 명세서(Intent Manifest)' 의무화 기술철학자가 제안하고 모두가 동의한 개념입니다. AI에게 코드를 시키기 전에, 개발자가 "무엇을, 왜, 어떤 보안 규칙을 지키며 만들어야 하는지"를 문서로 명확히 정의해야 합니다. AI의 결과물을 인간의 의도 안에 가두려는 장치입니다. 결국, 책임은 인간의 몫으로 남는다 토론 내내 전문가들이 가장 우려한 것은 '민주화의 역설'이었습니다. 누구나 코딩을 할 수 있게 되었다는 건, 역설적으로 누구나 보안 사고를 낼 수 있게 되었다는 뜻이기도 합니다. AI 산업 전문가는 이를 "빅테크 기술에 종속되는 현상"과 연결 지으며, 우리가 AI의 편리함에 취해 스스로 생각하는 힘을 잃어버릴 수 있음을 경고했습니다. 결론적으로 바이브 코딩 시대에 개발자는 '코더(Coder)'에서 '아키텍트(Architect)'이자 '감사자(Auditor)'로 진화해야 합니다. AI가 100줄의 코드를 1초 만에 짜줄 때, 인간은 그 코드가 불러올 1년 뒤의 미래를 내다봐야 한다는 것이죠. AI는 분명 강력한 엔진입니다. 하지만 그 엔진이 절벽으로 질주하지 않도록 핸들을 쥐고 브레이크를 밟는 건, 여전히 우리 인간의 몫입니다. "AI가 다 알아서 해주겠지"라는 막연한 믿음을 버리는 순간, 비로소 진짜 AI 코딩의 시대가 열릴 것입니다. AMEET 기자였습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/a3d5200d.html ▶ 이 기사는 리바랩스의 'AMEET'과의 제휴를 통해 제공됩니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요 (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.02.19 11:00AMEET

[비욘드IT] "취미용 장난감에서 경쟁자로"...바이브 코딩 vs 클로드 코드, 무엇이 달랐나

지난해 초 등장한 '바이브 코딩(Vibe Coding)'은 인공지능(AI)을 활용한 새로운 개발 방식을 예고했지만, 개발자를 돕는 보조 도구나 흥미로운 취미용 수준이라는 평가가 주를 이뤘다. 그러나 올해 들어 분위기가 급변했다. 앤트로픽의 '클로드 코드'가 단순 코드 생성 단계를 넘어 실무 업무 전반을 스스로 수행할 수 있다는 인식이 확산되면서 주요 소프트웨어(SW) 기업 주가 변동성과 함께 산업 전반에 위기감이 번지고 있다. 13일 관련업계는 이런 인식 전환의 핵심 원인으로 스스로 판단하고 실행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'의 부상을 지목하고 있다. 통제가 불가능에 가까웠던 기존 바이브 코딩과 달리 코드 안정성, 감사 가능성, 권한 통제 체계 확보 등 기업 환경에서 요구하는 기능을 개발자 수준으로 갖췄다는 평이다. "하지 말라고 11번 외쳤지만..." 바이브 코딩의 한계 지난해 바이브 코딩은 자연어로 요구사항을 설명하면 거대언어모델(LLM)이 소스 코드를 생성해 주는 방식으로 주목받았다. 프로토타입 제작이나 개인 프로젝트에서는 빠른 개발 경험을 제공해 환호를 받았다. 그러나 코드 품질과 보안 문제, 유지 보수 능력의 한계 등으로 인해 기업 환경에서는 '신기한 장난감' 혹은 '보조 도구' 수준에 머문다는 냉정한 평가를 받았다. 상당수 개발자는 이를 프로토타이핑 도구로만 인식했고 핵심 시스템 적용은 꺼렸다. 신뢰성 문제는 실제 사례에서도 드러났다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 커뮤니티 '사스트(SaaStr)' 창립자 제이슨 렘킨은 최근 AI 코딩 도구 '레플릿(Replit)' 사용 중 발생한 사고를 공개하며 바이브 코딩의 위험성을 경고했다. 렘킨에 따르면 레플릿은 테스트 과정에서 버그를 감추기 위해 가짜 데이터를 생성했고, 단위 테스트 결과까지 조작하는 환각 증세를 보였다. 더 큰 문제는 사용자가 "코드를 절대 수정하지 말라"고 대문자로 11번이나 강조했음에도, 이를 무시하고 실제 운영 데이터베이스를 삭제했다는 점이다. 자연어 기반 코드 생성은 편리했지만 AI가 사용자의 의도를 완전히 이해하고 통제 범위 안에서만 행동한다는 보장이 없었기 때문이다. 특히 운영 데이터, 배포 환경, 보안 시스템처럼 리스크가 큰 영역에서는 이러한 예측 불가능성 자체가 도입 장벽으로 작용했다. 알아서 판단하고 고치는 에이전틱AI...코드 생성 넘어 전방위 관리 바이브 코딩은 세션 단위 대화에 의존해 맥락이 끊기면 시스템 전반의 구조적 일관성을 보장하기 어려웠다. 반면 에이전틱 AI 기반 서비스는 이러한 한계를 극복하며 '통제 가능한 자율성'을 보여주고 있다. 저장소 전체를 읽고 변경 이력을 추적하며 작업 범위를 명확히 제한하는 구조를 전제로 설계해 안정성을 향상시킨다. 대표적으로 앤트로픽의 클로드 코드는 명령줄과 IDE 통합 기능을 통해 코드베이스를 직접 분석하고 편집하며 멀티스텝 작업을 자동으로 수행할 수 있는 에이전틱 코딩 도구로 설계됐다. 단순 코드 생성이 아니라 코드 탐색, 디버깅, 자동 커밋까지 포함하는 실무적 작업 수행까지 가능하게 한다는 점에서 개발자 커뮤니티에서 반향을 일으켰다. 이어 선보인 '클로드 오퍼스 4.6'은 '적응형 사고(Adaptive Thinking)' 기능을 도입했다. 모델이 문제 난이도를 스스로 판단해 추론 강도를 조절하는 방식이다. 단순한 질의에는 빠르게 응답하고, 복잡한 작업에는 더 많은 연산을 투입해 깊이 있게 분석하는 등 보다 효율적인 업무가 가능하다. 앤트로픽 측은 "모델이 답을 내놓기 전 계획 단계부터 작업을 구조화한다"며 "복잡한 작업과 단순 작업을 구분하고 특히 대규모 코드베이스 환경에서 안정성과 정확성을 동시에 끌어올리는 데 초점을 맞췄다"고 설명했다. 이는 단순 코드 생성이 아니라, 코드 이해와 구조 분석, 작업 분해까지 포함하는 전 과정의 지원을 의미한다. 같은 날 공개한 오픈AI의 코딩 에이전트 'GPT-5.3-코덱스' 역시 같은 흐름에 있다. 오픈AI는 초기 버전 모델을 활용해 자체 학습 과정 디버깅, 배포 관리, 테스트 및 평가 진단을 수행했다고 밝혔다. 모델이 개발에 활용되고 다시 그 결과를 개선하는 순환 구조에 들어섰다는 의미다. 업계에서는 이를 두고 '모델이 모델을 개발하는 특이점 단계'에 진입했다는 평가를 내놓기도 했다. "단순 도구 넘어선 대체자"...SW 업계 혁신 강요 이 변화는 단순 자동완성이나 코드 추천과는 질적으로 다르다는 분석이다. AI가 개발자의 입력에 수동적으로 반응하는 도구를 넘어 목표를 이해하고, 작업을 계획하며, 오류를 수정하고, 결과를 검증하는 '자율적 실행 단위'로 진화하고 있기 때문이다. 일부 개발 커뮤니티에서는 "AI가 코드 한 줄을 쓰는 단계를 넘어 개발 프로세스 자체를 관리하는 단계로 이동하고 있다"는 진단도 나온다. 시장 역시 이를 민감하게 받아들이고 있다. 최근 세일즈포스 등 주요 SW 기업 주가가 20% 이상 하락하고 투자자는 에이전틱 AI가 기존 소프트웨어 비즈니스 모델(SaaS)과 인력 구조에 근본적인 변화를 가져올 가능성을 우려하고 있다. 단순 생산성 향상을 넘어 비용 구조와 역할 분담의 재편 가능성이 거론되면서 위기감이 확산되는 중이다. 이런 변화 속에서 테크 리더들은 개발자들에게 역할의 변화를 주문하고 있다. 코드를 작성하는 능력보다 AI 에이전트의 '적응형 사고' 수준을 조절하고 전체 시스템을 설계하는 능력이 중요해졌다는 것이다. 미국 테크 인플루언서인 프라임아젠은 "우리는 지금 '소프트웨어 엔지니어링의 종말'이 아니라 '상품화된 소프트웨어 비즈니스의 종말'을 목격하고 있다"고 분석했다. AI 기반 1인 창업 선구자인 피터 레벨스(Pieter Levels)는 엑스를 통해 "바이브 코딩 시절에는 코딩을 몰라도 된다고 했지만, 에이전트 시대에는 오히려 시스템 구조를 이해하는 것이 더 중요해졌다"며 "AI가 짠 코드가 엉뚱한 방향으로 가지 않도록 감독하는 'AI 매니저'로서의 역량이 생존의 키가 될 것"이라고 강조했다.

2026.02.13 17:42남혁우 기자

팝업스튜디오, AI 네이티브 개발 프레임워크 'BKIT' 공식 출시

글로벌 바이브코더를 위한 개발 인프라와 커뮤니티를 만드는 팝업스튜디오(대표 김태형)가 AI 네이티브 개발 프레임워크 '비킷'(BKIT)을 공식 출시한다고 21일 밝혔다. BKIT은 앤스로픽의 '클로드 코드'를 기반으로 구축된 AI 자동화 프레임워크다. 이른 시일 내에 제미나이 CLI 등 다른 플랫폼도 지원할 예정이다. 가장 큰 특징은 개발 지식이 부족한 비개발자도 AI와 대화하며 전문 개발자의 설계 및 구현 흐름(Flow)을 그대로 따라갈 수 있다는 점이다. AI가 단순 코딩을 넘어 기획, 설계, 테스트 등 개발의 전 과정을 전문 아키텍트 수준으로 가이드하기 때문이다. 팝업스튜디오 측은 BKIT 도입 시, 기획자·개발자 등 10명 규모의 팀이 수행하던 프로젝트를 단 1명의 '바이브 코더'가 수행할 수 있다고 밝혔다. BKIT을 통해 1인 유니콘이 탄생할 수 있는 시대를 열어가고 있는 것이다. 팝업스튜디오의 시뮬레이션에 따르면, 10인 규모 프로젝트를 1명이 수행함으로써 발생하는 비용 절감 효과는 연간 10억원 이상에 달한다. 인건비와 커뮤니케이션 비용이 획기적으로 줄어들고, 의사결정 속도는 압도적으로 빨라진다.개발 속도 역시 상용화 기준에 맞춰 안정적이면서도 파격적으로 단축된다. 통상 3~6개월이 소요되던 MVP(최소 기능 제품) 개발 과정을 BKIT 적용 시 1주~1개월 내로 완성할 수 있으며, 단순 기능 구현은 수일 걸리던 작업을 2~4시간 만에 끝낼 수 있다. 회사 측은 "숙련된 바이브 코더의 경우 더 빠른 속도도 가능하지만, 기업 환경에서 요구하는 안정성과 품질을 확보하는 기준"이라고 설명했다. 김태형 팝업스튜디오 대표는 "BKIT은 코딩을 몰라도 아이디어만 있다면 누구나 시스템을 설계하고 구현할 수 있게 해주는 도구"라며 "10명의 팀이 필요했던 일을 혼자서 해내는 '슈퍼 개인'들이 탄생하는 기폭제가 될 것"이라고 밝혔다.

2026.01.21 11:52백봉삼 기자

팝업스튜디오, 美 UKF 2026서 '바이브 코딩' 솔루션 선보여

팝업스튜디오(대표 김태형)가 지난 9일부터 12일까지 미국 캘리포니아 레드우드시티에서 열린 'UKF 2026 82 스타트업 서밋'에 참가해 글로벌 바이브 코딩 솔루션을 선보였다. 팝업스튜디오는 이번 행사에서 바이브 코더를 위한 커뮤니티 플랫폼 '비캠프'와 AI 네이티브 백엔드 서비스 '비켄드'를 공개하고, 미국 현장과 한국의 개발자를 연결하는 실시간 개발 시연을 진행했다. 행사 기간 동안 팝업스튜디오는 부스 방문객을 대상으로 '바이브 코딩 챌린지'를 진행했다. 현지 참관객이 웹 서비스 아이디어를 제안하면, 한국에서 대기 중인 '비캠프 앰배서더'들이 이를 바이브 코딩으로 활용해 즉시 개발하고 배포하는 방식이다. 특히 이번 시연에서는 4시간 이내에 실제 작동하는 서비스가 완성되는 과정을 보여주며 '바이브 코딩'의 효율성을 입증했다. 대구소프트웨어마이스터고에 재학 중인 이건희(18) 군은 원격 지원을 통해 현장에서 접수된 아이디어 중 '잔소리 AI'와 'AI 끝장 토론' 서비스를 실시간으로 구현해 현지 참관객들의 주목을 받았다. 또 11일과 14일, 샌프란시스코 EO하우스와 한화AI센터에서 열린 패널 토론에서는 'AI 바이브 코딩이 가져올 변화'를 주제로 발표가 진행됐다. 김태형 팝업스튜디오 대표는 "기술적 장벽 때문에 아이디어를 포기했던 예비 창업가들이 AI와 대화하며 누구나 자신만의 서비스를 만들 수 있는 시대가 왔다"며 "누구나 쉽고 직관적으로 소프트웨어를 개발할 수 있는 글로벌 바이브 코딩 생태계를 만들어 가겠다"고 밝혔다. 함께 패널로 참여한 이동훈 코드프레소 대표는 "개발자와 비개발자 구분 없이 AI를 도구로 활용해 문제를 해결하는 시대"라며 "기업 현장에서도 AI 리터러시와 바이브 코딩 역량이 중요한 평가 기준으로 자리 잡고 있다"고 말했다. 트랜스링크 인베스트먼트 박희덕 대표 또한 "AI와 바이브 코딩이 가져온 소프트웨어 개발 생산성의 혁신이 한국의 제조 강점과 결합해 글로벌 시장에서 성과를 낼 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 팝업스튜디오가 선보인 비캠프는 AI로 만든 프로젝트를 공유하고 검증된 워크플로우(레시피)를 제공하는 커뮤니티다. 비켄드는 복잡한 서버 구축 없이 AI 에이전트와의 대화만으로 백엔드 인프라를 구성할 수 있는 솔루션이다. 팝업스튜디오는 이번 UKF 참가를 기점으로 북미 시장 내 바이브 코딩 생태계 확장에 박차를 가할 계획이다.

2026.01.19 09:50백봉삼 기자

리눅스 창시자 바이브 코딩 쓰더니…"나보다 낫네"

리눅스 창시자 리누스 토발즈가 개인 프로젝트 코딩 과정에서 생성형 인공지능(AI)을 활용하며 바이브코딩에 긍정적인 반응을 보였다. 평소 코드 품질에 엄격한 기준을 적용하며 프로젝트를 이끌어온 그가 비록 취미 영역이지만 AI 도구를 실용적으로 도입했다는 점에서 업계 관심을 끌고 있다. 18일 업계에 따르면 리누스 토발즈는 최근 공개한 사이드 프로젝트 '오디오노이즈(AudioNoise)'의 개발 문서를 통해 구글의 AI 모델인 '안티그래비티(Antigravity)'를 사용했다고 밝혔다. 오디오노이즈는 토발즈가 취미인 전자 기타 연주에 맞춰 무작위 디지털 오디오 효과를 생성하는 프로젝트다. 그는 프로젝트에 포함된 파이썬 기반 시각화 도구를 작성하는 과정에서 AI의 도움을 받았다고 설명했다. 안티그래비티는 구글에서 선보인 대규모언어모델(LLM) 기반 생성형 AI다. 방대한 텍스트와 프로그래밍 코드 데이터를 학습해 사용자의 자연어 명령을 이해하고, 이를 바탕으로 고품질의 코드를 즉각 생성한다. 최근 유명 개발자와 IT 칼럼니스트로부터 '개인화된 소프트웨어 확산을 이끌 도구'라는 평을 받으며 주목받고 있다. 개발 문서에서 리누스 토발즈는 "아날로그 필터에 대해서는 지식이 있지만 파이썬 언어는 잘 모른다"며 "초기에는 검색 결과를 보고 따라 하는 방식으로 코딩을 시도했으나, 이후엔 AI를 활용해 시각화 도구를 완성했다"고 전했다. 그는 AI 장점으로 중간 단계 생략을 꼽았다. 머릿속 아이디어를 코드로 구현하기 위해 문법을 고민하고 타이핑하는 물리적인 시간을 AI가 대신해 줌으로써, 보다 빠르고 효율적으로 결과물에 도달할 수 있었다는 것이다. 또한 AI가 단순하고 반복적인 코드를 작성하거나 실수로 놓친 버그를 찾아내는 데 탁월한 도구라며 이는 개발자가 더 중요하고 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 지원해 준다고 설명했다. 다만 리누스 토발즈는 바이브 코딩을 실무가 아닌 취미 영역이나 보조 수단으로 한정했다. 특히 리눅스 커널 개발과 같은 중요 업무에 대해서는 신중한 입장을 보이며 최근 과열된 AI 찬반 논쟁에 휩쓸리는 것을 경계했다. 최근 커널 개발자 간의 이메일 논쟁에서는 "AI로 대충 만든 코드를 제출하는 사람은 어차피 AI를 썼다고 밝히지 않을 것"이라며 "사용을 전면 금지한다고 해도 몰래 사용하는 것을 막을 수 없다"고 지적했다. 이어 "이러한 문제를 문서화 규정으로 해결하려는 것은 순진하거나 단지 자신의 정치적 주장을 내세우고 싶은 것뿐"이라고 꼬집었다. 리누스 토발즈는 커널 문서가 AI 찬반의 전장이 되어서는 안 된다고 강조하며 AI를 개발을 돕는 도구로 정의하는 선에서 접근하고 불필요한 논쟁에 휩쓸리기 보다 더 좋은 코드를 작성하고 제품을 만드는 것에 집중해야 한다고 강조했다.

2026.01.18 12:00남혁우 기자

[AI는 지금] 러버블·커서까지 '잭팟'…투자자 돈 몰리는 '바이브코딩' 뭐길래

자연어 프롬프트만으로 코드뿐 아니라 애플리케이션을 구현하는 '바이브코딩(vibe coding)'이 차세대 개발 방식으로 주목받으며 글로벌 벤처캐피털 자금이 빠르게 몰리고 있다. 단순한 코드 자동화를 넘어 소프트웨어를 만드는 방식 자체를 바꿀 수 있다는 기대가 투자자들 사이에서 확산되고 있기 때문이란 분석이 나온다. 21일 업계에 따르면 스웨덴 스톡홀름 기반 스타트업 러버블(Lovable)은 최근 3억3천만 달러(약4천455억원) 규모 시리즈B 투자를 유치하며 기업가치 66억 달러(약 8조9천억원)를 인정받았다. 5개월 전 시리즈A 당시 평가액(18억 달러)에 비해 세 배 이상 상승한 수치다. 러버블은 지난 2024년 출범 이후 8개월 만에 연간 반복매출(ARR) 1억 달러, 이후 4개월 만에 ARR 2억 달러를 돌파했다고 밝혔다. 클라르나, 우버, 젠데스크 등 글로벌 기업을 고객으로 확보했고, 현재 하루 평균 10만 개 이상의 신규 프로젝트가 생성되고 있다. 이 회사는 이번 투자금을 활용해 데이터베이스, 결제, 호스팅 등 핵심 인프라를 플랫폼에 통합하고 기업 환경에서 활용할 수 있는 기능을 강화한다는 계획이다. 단순한 코딩 도구를 넘어 완결형 애플리케이션 제작 환경으로 확장하겠다는 전략이다. 러버블 외에 투자 시장에서 주목 받고 있는 기업이 또 있다. 바로 경쟁사인 커서(Cursor)다. 이곳은 올해 두 차례 투자 라운드를 거치며 기업가치를 약 293억 달러까지 끌어올렸다. 기존 개발 플랫폼에서 출발한 리플릿(Replit) 역시 자연어 기반 애플리케이션 생성과 인공지능(AI) 에이전트 기능을 강화하며 투자자들의 주목을 받고 있다. 리플릿은 올해 9월에도 2억5천만 달러를 조달해 기업가치 30억 달러를 인정받은 상태로, AI 기반 개발 환경을 전면에 내세워 기업과 개발자 시장을 동시에 공략하고 있다. AI 소프트웨어 엔지니어 '데빈(Devin)'을 선보인 코그니션 랩스(Cognition Labs) 역시 수억 달러 규모의 투자 유치에 성공하며 단기간에 기업가치를 올해 초 40억 달러에서 지난 9월에는 102억 달러까지 끌어올렸다. 데빈은 자연어 지시를 바탕으로 개발 과제를 수행하는 AI 에이전트로, 전통적인 코드 작성 자동화를 넘어 개발 프로세스 전반을 대체·보완할 수 있다는 점에서 시장의 관심을 받고 있다.이처럼 '바이브코딩'과 관련한 기업들에 대한 대규모 자금이 집중되자 업계에선 투자자들이 특정 기업이 아니라 바이브코딩이라는 '영역' 전체에 베팅하고 있다고 분석했다. 바이브코딩은 개발자가 직접 코드를 작성하는 대신, 자연어로 요구사항과 맥락을 입력하면 인공지능(AI)이 애플리케이션의 구조와 기능을 자동으로 생성하는 방식이다. 로그인, 데이터 처리, 화면 구성 등 개발 전반을 통합적으로 다룬다는 점에서 기존 AI 코딩 보조 도구와는 결이 다르다. 이 방식은 개발 생산성을 높이는 데 그치지 않고, 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 크게 낮춘다는 평가를 받는다. 비개발자도 아이디어를 빠르게 구현할 수 있고, 스타트업이나 기업 내부 조직에서는 프로토타입 제작과 검증 속도를 획기적으로 단축할 수 있다. 이처럼 벤처캐피털들이 바이브코딩 스타트업에 대규모 자금을 투입하는 이유는 단순하다. 이들이 만드는 것이 일회성 개발 도구가 아니라 차세대 개발 환경을 장악할 수 있는 플랫폼이 될 가능성이 있기 때문이다. 업계에선 개발 환경을 선점한 플랫폼이 장기적으로 생태계를 형성하고 높은 락인 효과를 만들어낼 수 있다는 점에 주목하고 있다. 이에 따라 투자자들의 관심도 코드 생성 정확도보다 ▲확장성 ▲외부 서비스 연동 ▲엔터프라이즈 활용 가능성 ▲인프라 내재화 여부로 옮겨가고 있다. AI 기반 개발 도구 시장이 향후 수년간 빠른 성장이 예상된다는 점도 투자자들의 기대감을 키우는 요소다. 특히 바이브코딩은 SaaS 개발, 내부 업무 자동화, 스타트업 초기 서비스 구축 등 다양한 영역과 결합하며 기존 개발자 도구 시장을 넘어설 잠재력이 있다는 평가다. 다만 복잡한 시스템 설계, 보안, 유지보수 영역에서는 여전히 인간 개발자의 역할이 중요할 뿐 아니라 빠른 성장 과정에서 발생할 수 있는 규제·운영 리스크도 변수로 지목된다. 일각에선 바이브코딩에 대한 투자 열풍을 단기 유행이 아닌 개발 패러다임 전환의 초기 신호로 보고 있다. 업계 관계자는 "이젠 바이브코딩을 단순한 생산성 도구가 아닌 차세대 개발 플랫폼 경쟁의 출발점으로 보는 투자자들이 더 많아졌다"며 "러버블의 급부상은 한 기업의 '잭팟'이라기보다 AI가 소프트웨어를 만드는 방식 자체를 재편하고 있다는 시장의 판단이 수치로 드러난 결과"라고 밝혔다.

2025.12.21 22:32장유미 기자

"앱 제작 쉽게"…구글, 바이브 코딩 '오팔' 제미나이에 통합

구글이 생성형 인공지능(AI)으로 앱 만드는 환경을 개선했다. 18일 테크크런치 등 외신에 따르면 구글은 코딩 자동화 도구 '오팔(Opal)'을 제미나이 웹·앱에 통합했다. 사용자는 제미나이에서 맞춤형 앱 '젬스'를 직접 만들 수 있게 됐다. 젬스는 특정 작업이나 상황에 맞게 설계된 제미나이의 커스텀 버전이다. 학습 코치, 브레인스토밍 도우미, 커리어 가이드, 코딩 파트너, 편집자 등 사전 제작된 젬스도 제공된다. 오팔은 사용자가 자연어로 원하는 앱을 설명하면 제미나이의 여러 모델을 활용해 미니 앱을 만들어주는 데 초점을 맞춘다. 기존 앱을 조합해 새로운 앱을 만드는 것도 가능하다. 오팔은 현재 제미나이 웹의 '젬스 관리자'에서 바로 작동한다. 시각적 편집기를 통해 앱 제작에 필요한 단계가 한눈에 표시되며, 코드를 작성하지 않아도 단계 재배치와 연결 가능하다. 구글은 사용자가 입력한 프롬프트를 자동으로 단계 목록으로 바꿔주는 새로운 보기 기능도 추가했다. 이를 통해 앱의 구조와 작동 방식을 더 쉽게 이해할 수 있게 지원한다.

2025.12.18 10:27김미정 기자

AI 코드 편집기 '커서', 시리즈D 3조3천억 유치…엔비디아·구글 참가

인공지능(AI) 코드 편집기 커서(Cursor)를 개발한 애니스피어가 엔비디아와 구글이 참여한 시리즈D 투자 라운드에서 약 3조3천억원(23억달러)을 추가로 조달하며 기업가치 293억달러를 인정받았다. 14일 애니스피어의 커서 개발팀은 액셀과 코튜가 공동으로 리드한 시리즈D 투자 라운드를 마무리 했다고 밝혔다. 이번 라운드는 스라이브캐피털, 안드리센호로위츠, DST 등 기존 투자자에 더해 엔비디아와 구글이 전략적 투자자로 새로 합류했다. 애니스피어의 기업가치는 293억달러로 우리 돈으로 약 42조원대 수준으로 평가된다. 올해 초 20억달러대였던 시리즈B 당시 기업가치와 비교하면 1년도 안 돼 몸값이 15배 가까이 뛴 셈이다. 애니스피어는 이번 발표에서 자사 연환산 매출이 최근 10억달러를 넘어섰다고 밝혔다. 커서 에디터는 이미 수백만 명의 개발자를 사용자로 확보했으며, 특히 엔터프라이즈 고객 비중이 빠르게 늘고 있는 것으로 전해졌다. 앞서 공개된 시리즈B 자료에서는 자체 모델이 "세계 거의 모든 LLM보다 더 많은 코드를 생성하고, 하루에 10억 자가 넘는 코드를 편집하고 있다"고 밝힌 바 있다. 커서는 마이크로소프트의 오픈소스 편집기 비주얼 스튜디오 코드(VS코드)를 기반으로 한 포크 버전이다. 여기에 대규모 언어모델(LLM)을 깊게 통합해 코드 자동 완성, 리팩터링, 버그 탐지·수정, 코드 리뷰, 코드베이스 질의 등 개발 전 과정을 지원하는 것이 특징이다. 개발자는 자연어로 기능을 설명해 코드를 생성하거나, 기존 코드 블록을 선택해 "이 부분을 더 빠르고 간결하게 바꿔 달라"는 식으로 지시를 내릴 수 있다. 애니스피어는 자체 모델과 외부 모델을 병행하는 전략을 취하고 있다. 커서 에디터 안에서 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원하면서도, 외부 모델 의존도를 줄이기 위해 자체 LLM 개발에 공격적으로 투자하고 있다. 회사는 새로 유치한 자금을 연구 인력 확충과 자체 모델 확장, GPU 인프라 구축에 집중 투입해 장기적으로는 자체 모델 중심 구조로 전환한다는 계획을 세우고 있다. 특히 주목받는 기술은 애니스피어가 개발한 자체 AI 모델 '컴포저(Composer)'다. 컴포저는 여러 개의 전문 모델을 상황에 따라 골라 쓰는 혼합전문가(MoE) 구조를 채택했다. 애니스피어는 컴포저가 비슷한 품질의 다른 LLM보다 최대 4배 빠른 코드 생성 성능을 내며, 다수의 코딩 작업을 30초 이내에 끝낼 수 있다고 설명한다. 여기에 짧은 코드 자동 완성에 특화된 '커서 탭(Cursor Tabs)' 모델을 더해 다른 어떤 LLM 못지않게 많은 코드를 생성한다고 소개했다. 속도 개선의 배경에는 GPU 하드웨어를 극한까지 활용하는 커널 최적화가 있다. 애니스피어는 엔비디아 GPU에서 일반적으로 사용하는 고수준 CUDA 라이브러리 대신, 저수준 언어인 PTX와 순수 쿠다 코드로 LLM 커널을 직접 구현했다. 특히 최신 블랙웰 B200 GPU에 맞춰 혼합전문가 계층을 처음부터 다시 설계해, MoE 계층은 전·후방 계산 모두에서 약 3.5배, 전체 학습 속도는 이전 세대 H100 기반 환경 대비 약 1.5배 빨라졌다고 설명한다. 애니스피어는 블랙웰 B200의 텐서 메모리 구조에 맞춰 MXFP8 구현을 커스터마이징해, 학습 수렴 품질을 유지하면서도 메모리 대역폭 활용도를 높였다고 강조한다. 컴포저는 지난달 공개된 '커서 2.0' 업데이트를 통해 에디터에 정식 통합됐다. 이번 버전에는 코드 생성 외에도, 내장 브라우저로 생성된 웹 애플리케이션을 에디터 안에서 바로 실행·테스트하는 기능, 여러 개의 AI 에이전트를 병렬로 띄워 대형 코드베이스를 동시에 수정하는 기능 등이 포함됐다. 개발자는 자연어로 기능을 설명한 뒤 에이전트마다 파일 생성·수정·테스트 역할을 나눠 맡기는 식으로 작업 흐름을 구성할 수 있다. 커서 개발팀은 "우리는 3백 명이 넘는 엔지니어, 연구원, 디자이너, 운영 인력으로 구성된 팀으로 성장했으며 사업 영역 확장을 위한 야심찬 계획을 가지고 있다"며 "연간 매출 10억달러를 돌파하고 수백만 명의 개발자와 세계 유수의 엔지니어링 조직들을 고객으로 확보했다"고 밝혔다. 이어 "이번 자금 조달을 통해 연구에 더 과감하게 투자하고, 커서의 다음 '마법 같은 순간'을 만들어갈 수 있게 됐다"며 "대형 AI 플랫폼 위에 구축되는 독립 개발 도구로서 개발자의 일하는 방식을 근본적으로 바꾸는 제품을 만들어가겠다"고 덧붙였다.

2025.11.14 10:01남혁우 기자

[현장] "AI 공장 성공, 소프트웨어에 달렸다"…래블업, '인프라 OS' 청사진 제시

래블업이 대규모 인공지능(AI) 인프라의 성공은 하드웨어가 아닌 소프트웨어에 달렸다고 선언했다. 자체 플랫폼을 AI 시대의 핵심 '운영체제(OS)'로 발전시켜 현장의 복잡한 문제들을 정면 돌파하겠다는 청사진이다. 래블업은 24일 서울 양재 aT센터에서 기술 컨퍼런스 'lab | up > /conf/5'를 개최했다. 이날 두번째 기조연설을 맡은 김준기 래블업 최고기술책임자(CTO)는 AI 시대의 컴퓨팅 패러다임 변화와 그에 따른 인프라의 과제를 심도 있게 분석했다. 그는 먼저 'AI 팩토리'의 이상과 현실의 냉혹한 간극을 공개했다. 최근 약 500장의 그래픽처리장치(GPU)를 운용하는 대규모 프로젝트 경험을 공유하며 "솔직히 말해 이렇게 500장을 돌리면 무언가는 항상 고장이 날 수 밖에 없는 상태"라고 토로했다. 스토리지 연결이 끊어지고 GPU 자체 오류와 통신 장애가 발생할 수 있으며 예측 불가능한 드라이버 버그로 인한 성능 저하 등이 빈번하다는 분석이다. 더불어 AI 데이터센터 구축은 전력망과 수자원까지 고려하는 거대 기간 산업이 됐다. 미국에서는 지하 발전소를 짓거나 원전을 3D 프린팅으로 생산하려는 스타트업까지 등장했다고 현지 분위기를 전했다. 김 CTO는 이 같은 총체적 난국을 해결할 해법으로 '수평 확장'과 '수직 통합'을 제시했다. 수평 확장은 수천 개 노드에 걸친 작업을 안정적으로 관리하고 장애를 극복하는 능력이다. 이를 위해 자체 개발한 '소코반(Sokovan) 스케줄러'를 통해 일부 GPU가 멈춰도 전체 작업이 중단되지 않고 자동으로 복구되도록 안정성을 확보했다. 수직 통합은 AI 모델부터 하드웨어 드라이버까지 전 계층을 아우르는 기술 역량을 의미한다. 김 CTO는 "이제는 파이토치로 모델 개발도 잘하면서 리눅스 시스템 콜인 엠엠에이피(mmap)의 최적화 이슈까지도 볼 수 있는 사람이 필요한 시대"라고 단언했다. 이같은 역량이 필요한 이유는 AI가 컴퓨팅 인터페이스를 '자연어' 중심으로 바꾸고 있기 때문이다. 그는 전문가가 아니어도 말로 AI에게 일을 시키는 '바이브 코딩'과 여러 전문 AI 에이전트를 레고처럼 조합하는 '컴포저블 AI'가 미래가 될 것이라고 전망했다. 실제로 신정규 대표가 프로그래밍 경험이 없는 언어인 '러스트'를 사용해 여러 전문 AI 에이전트를 지휘하는 것만으로 상용 수준의 툴을 만든 사례를 직접 소개하기도 했다. 발표 말미에 그는 향후 AI 인프라 업계가 풀어야 할 과제로 '분산 서빙'과 '기밀 컴퓨팅'을 제시했다. 래블업은 이러한 미래 기술까지 자사 플랫폼 안에서 해결해 나갈 계획이다. 김준기 CTO는 "우리가 하고자 하는 일은 AI 개발 배포 사용 사이클에 동반되는 모든 기술적 장애 요소를 소프트웨어 관점에서 제거하는 것"이라며 "우리의 '백엔드닷에이아이'가 그 핵심적인 역할을 할 것"이라고 밝혔다.

2025.09.24 15:22조이환 기자

AI 믿고 개발했더니…하루 만에 1천달러 비용 폭탄

빠르고 자동화된 개발을 지향하는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이 전 세계 개발자들 사이에서 주목받고 있다. 인공지능(AI)을 활용해 자연어로 명령을 내리면 코드가 자동으로 생성되고 전체 애플리케이션의 흐름까지 구성해주는 이른바 'AI 에이전트 중심 개발' 방식이다. 그러나 최근 관련 사고 사례들이 잇따라 보고되면서 예측하기 어려운 비용 증가와 코드 신뢰성 문제도 함께 도마에 오르고 있다. 18일 IT 전문 매체 더 레지스터는 레플릿(Replit)의 최신 AI 코딩 모델 '에이전트 3(Agent 3)'에 대해 많은 사용자들이 오히려 작업 효율이 떨어지고 비용은 높아졌다고 지적하고 있다고 보도했다. 레플릿은 이달 초 에이전트 3를 출시하며 "기존 모델보다 3배 빠르고 리소스 효율성도 10배 개선됐다"고 강조했다. 실제로 에이전트 3는 사용자의 명령을 받아 코드를 생성하고 실행하며 필요 시 하위 에이전트를 호출해 디버깅, 보안 점검, 테스트까지 자동으로 수행하는 등 기능 면에서 이전보다 많은 발전을 이뤘다. 레플릿은 이 기능을 통해 바이브 코딩이 기존의 소프트웨어 개발 방식과는 전혀 다른 흐름으로 진화할 것이라고 설명했다. 하지만 일부 사용자들은 새롭게 출시된 버전이 오히려 비용 예측을 어렵게 만들고 불필요한 지출을 유도한다고 비판하고 있다. 에이전트 3는 AI가 한번 명령 수행할 때마다 '체크포인트'라는 단위로 계산해 요금을 부과하는 구조다. 자연어로 하나의 명령을 입력하면 그 명령을 수행하기 위해 내부적으로 여러 작업으로 분해돼 다수의 하위 에이전트를 호출하는 만큼 결과적으로 수십 개의 체크포인트가 발생할 수 있다는 것이다. 결과적으로 실제 지출이 얼마나 될지 사용자가 파악하기 어렵고 작업 완료 후 청구된 금액을 보고서야 비용이 과도하게 발생했음을 인지하게 되는 경우도 있다. 한 사용자는 에이전트 2를 사용하던 시기에는 월 100~250달러 수준에서 충분히 작업을 진행할 수 있었지만 에이전트 3로 동일한 작업을 시도하던 중 몇 시간 만에 1천달러가 넘는 금액이 청구됐다고 밝혔다. 이와 함께 지적되는 또 다른 문제는 결과의 예측 가능성이 떨어진다는 점이다. AI가 코드를 자동으로 생성하다 보니 동일한 명령을 입력하더라도 실행할 때마다 결과가 조금씩 달라질 수 있다. 특히 복잡한 로직이나 외부 시스템과의 연동이 필요한 작업일수록 AI가 생성한 코드가 실제 의도와 다르게 작동하거나 중복되거나 불필요한 로직이 포함되는 사례가 자주 발생한다. 실제로 스타트업 컨퍼런스 '사스트(SaaStr)'의 창립자인 제이슨 렘킨은 레플릿을 사용하는 과정에서 AI에게 특정 코드를 절대 수정하지 말라고 수차례 명확히 지시했음에도 불구하고 에이전트가 이를 무시하고 운영 중인 데이터베이스를 삭제하는 사고를 일으켰다고 강하게 비판한 바 있다. 자동화된 결과에 대한 통제가 어려운 상황에서는 사용자가 생성된 코드를 모두 확인하고 의도와 다르게 작동하는 부분을 수정해야 한다. 특히 데이터베이스처럼 각 서비스에 따라 특화된 설계가 필요한 영역에서는 AI가 실수할 가능성이 더 높다. 이러한 문제는 개발에 익숙하지 않은 일반 사용자들에게는 오히려 진입 장벽을 높이고 개인정보 노출 등 치명적인 사고로 이어질 위험도 함께 증가시킨다. 데이터브릭스 닐 아치볼드 AI 레드팀 책임자는 "바이브 코딩은 혁신적인 개발방식이지만 비전문가에게는 시스템 오작동, 정보 유출 등 잠재적인 구조적 위험을 안고 있다"며 "AI도구가 만든 코드는 반드시 숙련된 개발자가 검증해야 하며 그렇지 않으면 보안 결함이 대규모 해킹, 개인정보 유출 등 심각한 후속 피해로 이어질 수 있다"고 경고했다.

2025.09.21 10:30남혁우 기자

[AI는 지금] SW 시장 대세된 '코딩 AI'에 돈 몰린다…엔비디아도 '기웃'

최근 인공지능(AI) 코딩 시장이 소프트웨어 산업의 새로운 패러다임으로 자리 잡을 것이란 전망이 나온 가운데 관련 기업들에 대한 투자자들의 관심이 점차 높아지고 있다. 글로벌 테크 기업들도 인수 합병(M&A) 등을 통해 AI 코딩 시장에 속속 뛰어 들면서 기술 경쟁 역시 한층 더 치열해진 분위기다. 11일 블룸버그통신에 따르면 AI 코딩 스타트업 리플릿은 30억 달러의 기업가치를 인정 받아 최근 2억5천만 달러 규모 투자 유치에 성공했다. 이번 투자는 프리즘캐피털이 주도했고 아멕스벤처스, 구글 AI퓨처스 펀드 등이 신규 투자자로 참여했다. 기존 투자자인 안드리센 호로위츠, 와이콤비네이터도 이번 투자에 함께했다. 프리즘 캐피털의 공동창업자인 제이 박은 이번 투자로 리플릿 이사회에 합류했다. 페이스북 출신 엔지니어인 암자드 마사드 최고경영자(CEO)는 약 10년 전 설립한 리플릿을 '바이브 코딩'의 선두주자로 이끌었다는 평가를 받는다. 리플릿은 지난 2023년 투자를 받으면서 회사 가치를 11억6천만 달러로 평가 받은 바 있다. 그러나 연간 환산 매출이 1년 전 280만 달러에서 올해 1억5천만 달러로 급증하며 시장의 기대치가 커졌다. 현재 4천만 명의 사용자를 보유하고 있으며 질로우, 듀오링고 등 주요 대기업에도 제품을 판매하고 있다는 점에서 기업 가치는 2년 새 약 3배로 뛰었다. 리플릿은 신규 자금을 활용해 엔지니어링·연구·마케팅 부문 채용을 확대할 계획이다. 이전 라운드에서 확보한 1억 달러도 여전히 보유하고 있는 상태로, 향후 기술 개발을 위한 투자에 적극 나설 것으로 관측된다. 리플릿은 이번 투자와 함께 사용자 대신 작업을 처리할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 신제품도 공개했다. '에이전트 3(Agent 3)'라고 불리는 이 서비스는 코드를 테스트한 후 수정하고 검증 시점을 스스로 판단하며 최대 3시간 이상 자율적으로 작동할 수 있다. 마사드 CEO는 "오픈AI 같은 업체들이 시장에 곧 진입해 경쟁할 것으로 보인다"며 "우리는 프로그래밍을 더 쉽게 만들겠다는 목표를 가지고 매일 고민하며 기술을 발전시키고 있다"고 자신감을 드러냈다. 업계에선 AI 코딩 시장이 빠른 속도로 성장하고 있는 상황에서 관련 기업들의 자금 유치 및 M&A 등을 통한 덩치 키우기 경쟁도 한층 더 가속화될 것으로 봤다. 실제 풀사이드는 18개월 만에 6억2천600만 달러를 투자 받아 가치 평가가 1억8천500만 달러에서 30억 달러로 16배 증가했다. 아직까지 완전한 제품이 시장에 공개되지 않았음에도 굵직한 투자 유치에 성공한 것이다. 팩토리도 세쿼이아 캐피털과 럭스 캐피털로부터 2천만 달러를 투자 받아 7개월 만에 가치 평가가 3천만 달러에서 1억2천만 달러로 급등했다. 드로이드 출시 이후에는 고객 기반이 월별로 두 배씩 증가하고 있다. '커서'로 유명한 애니스피어는 지난해 11월 슈퍼메이븐을 인수해 커서 에디터의 고급 코드 완성 기능을 강화했다. 슈퍼메이븐은 지난 2024년 설립돼 2개월 만에 1천200만 달러 시리즈 A를 유치한 후 인수됐다. 또 애니스피어는 올해 코알라도 인수했다. 코알라는 AI 기반 CRM 스타트업으로, 이번 인수로 이달부터 운영을 중단키로 했다. 애니스피어는 핵심 엔지니어들만 영입해 별도 엔터프라이즈 팀을 구성하는 것으로 알려졌다. 최근 기업가치가 100억 달러로 평가된 코그니션은 구글의 인재 영입으로 어려움을 겪던 윈드서프를 올해 7월 인수했다. 코그니션은 소프트웨어 개발을 돕는 AI 코딩 에이전트 '데빈'으로 잘 알려진 AI 스타트업이다. 구글은 오픈AI가 노렸던 윈드서프에서 바룬 모한 윈드서프 CEO와 공동창업자 더글라스 첸 및 주요 연구자 등 핵심 인재를 데려오며 사실상 인수 효과를 얻었다. 오픈AI는 윈드서프를 약 30억 달러(한화 4조2천510억원)에 인수하려 했으나 실패했다. 엔비디아는 최근 코딩 AI 스타트업 솔버를 인수했다. 업계 관계자는 "이는 소프트웨어 개발을 위해 AI를 활용하는 기업들에 대한 투자자 수요가 여전히 높다는 점을 보여주는 것"이라며 "다만 AI 코딩 기업들의 수익성에 대한 의문이 남아 있는 상태로, 산업 성숙도에 따라 각자가 얼마나 가치를 입증할 수 있는 기술력과 전략을 펼칠 수 있는지에 따라 희비가 갈릴 것"이라고 분석했다. 기술 경쟁도 한층 가열된 모습이다. 아마존은 최근 코딩 보조 프로그램인 아마존 Q 디벨로퍼를 내놓은 데 이어 차세대 AI 코딩 도구 출시를 준비하고 있다. 애플은 자체 프로그래밍 소프트웨어인 'X코드'에 AI를 접목하기 위해 앤트로픽과 협력하는 것으로 알려졌다. MS는 개발자 플랫폼 깃허브에 AI를 탑재한 '깃허브 코파일럿'을 2021년 출시했다. 깃허브 코파일럿 누적 사용자는 지난 7월 1천500만 명을 넘겼다. 마크 저커버그 메타 CEO는 올해 4월 자사 오픈소스 대규모언어모델(LLM)인 라마의 코드를 12~18개월 이내에 AI가 대부분 작성할 것이라고 전망했다. 업계 관계자는 "테크기업의 AI 코딩 투자는 AI 학습의 재료인 데이터부터 프로그램 개발, AI에이전트를 아우르는 AI 생태계를 장악하기 위한 의도"라며 "파이선이 코딩 프로그램 최강자로 등극한 이후 개발 생태계가 파이선을 중심으로 조성됐듯 AI 코딩 시장에서도 선점 효과가 발생할 수 있어 이를 둘러싼 빅테크 기업들의 주도권 경쟁이 더 치열해질 듯 하다"고 말했다.

2025.09.11 16:52장유미 기자

"코딩 협업 강화"…깃허브, '에이전트 패널' 출시

깃허브가 개발자 협업 수준을 끌어올리기 위한 플랫폼을 공개했다. 깃허브는 자체 플랫폼 전반에 적용되는 새로운 협업 기능인 '에이전트 패널'을 공개했다고 20일 밝혔다. 이번 업데이트를 통해 깃허브 사용자는 깃허브닷컴 내 모든 페이지에서 간단한 프롬프트 입력만으로 코파일럿에 작업을 맡길 수 있다. 또 개발 흐름을 방해받지 않고 진행 상황을 실시간으로 확인할 수 있다. 현재 코파일럿 프로와 비즈니스, 엔터프라이즈 등 유료 요금제 구독자는 이 기능을 활용할 수 있다. 에이전트 패널은 개발자가 명령과 진행 상황을 총괄할 수 있는 '미션 컨트롤 센터' 역할을 할 수 있게 돕는다. 가벼운 오버레이 형태로 제공돼 별도 화면 이동 없이 작업을 지시하거나 추적할 수 있다는 점이 특징이다. 또 이 패널은 VS 코드와 깃허브 모바일, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 등과 통합돼 다양한 환경에서 동일한 협업 경험을 지원한다. 개발자는 코드 작성부터 테스트, 풀 리퀘스트 준비까지 전 과정을 한 흐름으로 관리할 수 있다. 깃허브는 전 세계 1억5천만 명 넘는 개발자와 7만7천여 개 조직이 사용하는 글로벌 플랫폼이다. 이번 에이전트 패널 공개는 코파일럿 기반 협업 환경을 한층 강화하는 계기가 될 것으로 평가된다. 깃허브는 "전 세계 개발자와 기업이 더 안전하고 효율적인 소프트웨어를 구축하도록 돕고 있다"며 "새로운 에이전트 패널은 이러한 목표를 구체화하는 최신 혁신"이라고 밝혔다.

2025.08.20 14:26김미정 기자

토마스 돔케 깃허브 CEO "AI 시대, 개발자 역할이 바뀐다"

토마스 돔케 깃허브 최고경영자(CEO)는 인공지능(AI)의 발전이 개발자의 정체성과 역할을 근본적으로 바꾸고 있다고 강조했다. 개발자는 더 이상 코드 작성에만 머무르지 않고 AI 에이전트를 설계하고 위임하며 결과를 검증하는 전략가로 변화하고 있다는 분석이다. 11일 토마스 돔케 CEO와 에이리니 칼리아박쿠 수석 연구원은 깃허브 공식 블로그를 통해 '개발자, 재창조(Developers, Reinvented)' 보고서를 공개했다. 이번 보고서는 AI 개발 도구를 적극 활용 중인 22명의 개발자를 심층 인터뷰한 결과를 바탕으로 AI 시대 개발자의 성장 경로와 미래 전망을 제시했다. 보고서에 따르면 AI 도입 과정은 크게 4단계로 나뉜다. 단순 자동완성 기능을 시험하는 'AI 회의자' 단계를 시작으로 디버깅·보일러플레이트 작성 등 반복 작업을 AI에 맡기는 '탐험가' 단계로 확장한다. 이어 통합 개발 환경(IDE)과 연동해 다단계·다파일 작업까지 수행하도록 하는 '협업자' 단계를 거쳐 여러 AI 에이전트를 병렬로 도입해 대규모 기능 개발과 리팩터링을 맡기는 '전략가' 단계다. 돔케 CEO는 "많은 개발자가 반복적 실험을 거치며 AI 활용의 전환점을 맞고 역할이 코드 생산에서 프로젝트 설계와 감독으로 옮겨가고 있다"고 설명했다. 특히 '위임과 검증'이 미래 개발자의 핵심 가치라고 강조했다. 단순히 문제를 AI에 던지는 것이 아니라 성공 기준·맥락·제약 조건을 명확히 설정해 AI의 성과 가능성을 높이고 코드 리뷰·테스트·보안 점검 등 검증 과정을 통해 결과물을 완성해야 한다는 것이다. 토마스 돔케 CEO는 "미래의 개발자는 코드 작성자에서 '코드 크리에이티브 디렉터'로 진화할 것"이라고 말했다. 보고서는 또 AI 활용이 단순한 생산성 향상을 넘어 야망 확장의 도구가 되고 있다고 분석했다. 인터뷰에 참여한 개발자들은 AI를 통해 더 큰 규모의 프로젝트와 복잡한 문제 해결에 도전하고 있었으며 이를 위해 고급 기능에 비용을 기꺼이 지불하고 있었다. 미국 노동통계국(BLS) 자료에 따르면 2023~2033년 소프트웨어 개발자 고용은 약 17.9% 증가할 전망이다. 이는 전체 직군 평균인 4.0%를 크게 웃도는 수치다. 돔케 CEO는 "자동화로 업무 성격은 변하더라도 개발자 수요 자체는 줄지 않는다"며 AI 환경에서 개발자 역할이 더욱 중요해질 것이라고 강조했다. 그는 앞으로 개발자에게 필요한 역량으로 ▲AI 리터러시(모델 이해와 활용 능력) ▲위임·검증 능력 ▲에이전트 오케스트레이션(복수 AI의 병렬 조율) ▲제품·아키텍처 이해 ▲품질 관리 역량 등을 꼽았다. 더불어 "코딩 교육과 산업 현장은 개발자를 단순한 코더가 아니라 AI와 함께 창조하는 '컴퓨테이셔널 크리에이터'로 육성해야 한다"고 덧붙였다.

2025.08.11 14:28남혁우 기자

20분 만에 앱 완성…젯브레인, AI 기반 바이브 코딩 도구 '키네토' 공개

코드 한 줄 몰라도 20분이면 웹앱을 만들 수 있는 새로운 바이브 코딩 도구가 공개됐다. 20일 젯브레인은 비개발자를 위한 인공지능(AI) 기반 앱 생성 도구 '키네토'를 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 키네토는 자연어 기반 앱 생성 플랫폼으로 사용자가 "오늘 할 일을 정리하는 플래너 앱을 만들어줘", "강아지 일지를 기록하는 앱을 생성해줘" 등을 프롬프트로 입력하면 해당 내용을 분석해 사용자 인터페이스(UI), 기능, 서버, 데이터 저장 구조까지 자동으로 생성한다. 앱 제작 과정에서 사용자는 한 줄의 코드도 작성하지 않는다. 프롬프트 입력으로 필요한 기능을 추가하거나 디자인을 변경할 수 있으며 보다 복잡한 기능 조정이 필요한 경우에는 '메타 레이어(Meta Layer)' 기능을 통해 사용자 역할 설정, 기능 규칙, 흐름을 수정 가능하다. 키네토는 현재 얼리억세스 형태로 제공된다. 젯브레인은 코딩 경험이 전혀 없는 일반인을 대상으로 명확한 앱 아이디어를 가진 신청자에게 우선 제공할 계획이다. 앱 제작 전 과정에서 젯브레인스 개발팀의 기술 지원도 제공된다. 앱을 완성한 뒤 직접 웹에 배포하고 호스팅하는 기능도 추후 선보일 예정이다. 이를 통해 사용자는 별도의 서버를 운영하거나 복잡한 설정을 하지 않고도 만든 앱을 웹상에 공개할 수 있다. 키네토처럼 코딩 없이 사용자의 감각과 느낌만으로 앱을 만들 수 있는 개발 방식이 '바이브 코딩'이라는 이름으로 주목받고 있다. 기존에는 노코드, 로우코드개발 도구가 단순화된 개발 환경을 제공했다면, 바이브 코딩은 아예 코드 자체를 사용자로부터 완전히 숨긴다는 점에서 새로운 흐름이라는 평가다. 젯브레인의 앤드류 자코노프 제품 부사장은 "스마트폰의 등장이 후 사진을 찍고 동영상을 촬영하고 소셜미디어에 공유하는 것을 한번에 할 수 있게 됐다"며 "이제는 기존 앱을 찾아 헤멜 필요 없이 20분만에 앱을 직접 만들고 서비스할 수 있는 시대가 오고 있다"고 말했다. 이어 "우리는 키네토를 통해 작고 가치가 있는 아이디어를 한줄의 코드도 없이 앱으로 실현하고 창작과정을 진정으로 즐길 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2025.08.06 14:42남혁우 기자

"수정하지 말라 11번 말했는데"…데이터베이스 지운 바이브 코딩

인공지능(AI)을 활용한 자동 코딩 도구가 개발자의 지시를 무시하고 실제 데이터베이스를 삭제하는 등 안정성 면에서 아직 한계를 드러내고 있다. 최근 바이브 코딩이라 불리는 AI 기반 개발 방식이 주목받고 있다. 문제는 AI 오작동으로 인해 개발 및 서비스 운영 전반에 심각한 피해를 초래할 수 있다는 우려가 현실화된다는 점이다. 특히 개발 과정의 위험 요소를 정확히 인지하기 어려운 비개발자의 경우 상용 시스템이 아닌 테스트 환경 등 제한된 조건에서만 활용해야 한다는 지적도 제기된다. 21일 서비스형 소프트웨어(SaaS) 커뮤니티 '사스트(SaaStr)'의 창립자 제이슨 렘킨은 자신의 공식 블로그와 소셜네트워크서비스(SNS)를 통해 AI 코딩 도구 '레플릿(Replit)' 사용 중 발생한 사고를 공개했다. 렘킨은 "AI 코딩은 쉽고 강력하지만 동시에 너무 위험할 수 있다"며, "AI가 나의 명시적 지시를 무시하고 코드 변경과 데이터베이스 삭제를 강행했다"고 주장했다. 레플릿은 자연어 명령만으로 앱을 만들 수 있는 바이브 코딩 플랫폼이다. 사용자가 "회원가입 기능을 추가해줘", "이미지 삭제 기능을 넣어줘" 같은 문장을 입력하면 AI가 코드 생성부터 테스트, 배포까지 자동으로 수행한다. 전문 개발 지식이 없어도 앱을 만들 수 있어, 비개발자 대상의 코딩 대중화 도구로 주목받고 있다. 렘킨 역시 레플릿을 활용해 몇 시간 만에 프로토타입을 제작하며 처음에는 긍정적인 평가를 내렸다. 그는 "하루 만에 사용 요금이 수백 달러를 초과했지만, 전혀 아깝지 않을 정도로 중독성 있는 도구였다"고 밝혔다. 하지만 기대는 오래가지 않았다. 렘킨에 따르면, 레플릿은 테스트 과정에서 버그를 감추기 위해 가짜 데이터를 생성하고, 단위 테스트 결과도 조작했다. 더 큰 문제는, 사용자가 "코드를 절대 수정하지 말라"고 수차례 명확히 지시했음에도 불구하고, AI가 이를 무시하고 실제 운영 데이터베이스를 삭제하는 사고까지 발생했다는 점이다. 그는 "절대로 변경하지 말라고 대문자로 11번이나 강조했음에도 레플릿이 코드를 또 수정했다"며 강한 분노를 드러냈다. 렘킨은 사고 이후 '코드 프리징(코드 변경 금지)' 기능을 시도했지만, "몇 초 후 바로 코드가 다시 수정됐다"며 "레플릿 내에서 코드 변경을 막을 방법 자체가 없었다"고 토로했다. 문제는 여기서 그치지 않았다. 데이터베이스를 삭제 후 레플릿은 롤백은 지원되지 않는다며 복구가 불가능하다고 답했다. 그러나 실제로는 복구가 가능했던 것으로 드러났다. 렘킨은 "레플릿의 설명은 사실과 달랐고 결과적으로 복구는 성공했다"며 "초기 대응은 말 그대로 엉터리였다"고 비판했다. 그는 이번 사고를 계기로 "레플릿은 아직 상용화 준비가 되지 않았으며, 특히 비전문가가 사용하기엔 너무 위험한 구조"라며 "테스트 한 번 실행하려다 운영 데이터베이스를 날릴 수도 있는 시스템은 결코 정상적일 수 없다"고 지적했다. 렘킨은 또 다른 사례로 4천 명의 가짜 인물로 구성된 허위 데이터베이스를 자동 생성한 경험도 공유했다. 그는 단순 실수가 아닌 AI 시스템 전반의 구조적 위험 신호로 해석하며 "AI 안전성에 대해 본격적으로 우려하기 시작했다"고 밝혔다. 이러한 사고 우려는 처음이 아니다. 바이브 코딩 이전에도 로봇프로세스자동화(RPA) 등 자동화 도구 확산 과정에서 관리 소홀이나 검증 미흡으로 인해 대규모 개인정보 유출 등의 사고가 반복돼 왔다. 업계 전문가들은 AI 기반 자동화 도구의 안정성이 아직 부족한 만큼 유사한 위험을 내포하고 있다며 사용자 승인 절차의 명확화, 테스트·운영 환경의 분리, 복구 기능 마련, AI 행동의 투명성 확보 등이 반드시 선행돼야 한다고 강조하고 있다.

2025.07.22 14:51남혁우 기자

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