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스페이스X, AI 코딩 스타트업 '코그니션' 인수 불발..."협력 논의는 지속"

스페이스X가 인공지능(AI) 코딩 스타트업 코그니션 인수를 추진했지만 성사되지 않은 것으로 전해졌다. 최근 몇 달 사이 스페이스X가 AI 경쟁력 강화를 위해 커서에 이어 추진한 두 번째 대형 인수 시도였지만 이번 거래는 불발에 그쳤다. 20일 블룸버그는 복수의 소식통을 인용해 스페이스X가 코그니션에 인수 의사를 타진했지만 코그니션이 이에 응하지 않았다고 보도했다. 다만 인수 논의는 현재 진행되고 있지 않지만, 양측은 협력 가능성을 놓고 대화를 이어가고 있는 것으로 전해졌다. 소식통에 따르면 코그니션이 스페이스X의 컴퓨팅 역량을 활용하는 방안 등이 논의되고 있다. 스콧 우 코그니션 최고경영자(CEO)도 소셜플랫폼 엑스(X)를 통해 입장을 밝혔다. 그는 "스페이스X 팀에 대한 존경심은 크지만, 코그니션은 매각 대상이 아니며 우리는 매각을 논의한 적이 없다"고 말했다. 코그니션은 지난 5월 투자 라운드에서 260억달러, 한화 약 36조원의 기업가치를 인정받았다. 블룸버그는 앞선 보도에서 코그니션이 최소 400억달러, 한화 약 55조원 수준의 기업가치를 바탕으로 신규 투자 유치를 위한 초기 협상을 진행 중이라고 전한 바 있다. 이번 인수 시도는 불발됐지만, 머스크가 AI 경쟁에서 우위를 점하기 위해 대규모 자금 투입도 불사하고 있음을 보여준다는 평가가 나온다. 스페이스X는 지난 14일 AI 코딩 도구 커서(Cursor) 개발사 애니스피어(Anysphere) 인수를 600억달러, 한화 약 83조원 규모에 마무리했다. 업계에서는 스페이스X가 커서에 이어 코그니션 인수까지 시도한 배경으로 스페이스XAI의 코딩 분야 경쟁력 보강 필요성을 꼽는다. 스페이스X 내부 엔지니어들 사이에서도 챗봇 그록(Grok)의 코딩 성능이 경쟁 서비스에 미치지 못한다는 평가가 나오면서, 앤트로픽의 클로드 등 외부 도구를 활용해왔다는 점이 영향을 미쳤다는 분석이다. 스페이스X는 최근 커서와의 결합을 바탕으로 코딩 역량 강화에 속도를 내고 있다. 커서 데이터를 활용해 공동 개발한 '그록 4.5'를 선보였고 앤트로픽의 클로드 코드를 겨냥한 범용 업무 에이전트 '그록 봇'도 출시하며 오픈AI, 앤트로픽과의 격차를 좁히는 데 주력하고 있다. 한편 코그니션은 그동안 공개 석상과 투자자와의 대화에서 매각 의사가 없다는 입장을 일관되게 밝혀왔다. 스콧 우 CEO는 지난 5월 10억달러 규모 투자 유치와 관련해 "이번 투자를 통해 우리는 독립성을 유지하고 독립적인 회사로 계속 사업을 이어갈 수 있다"며 "이는 우리에게 매우 중요한 부분"이라고 말한 바 있다.

2026.08.20 09:28남혁우 기자

전 세계 개발자 10명 중 8명 "업무에 AI 도구 활용"…코딩 시장서 '클로드·파이썬' 대세

전 세계 개발자 절반 이상이 이미 업무에 인공지능(AI) 도구를 활용하고 있는 것으로 나타났다. AI 활용 능력을 기업들이 요구하면서 개발자의 필수 역량으로도 점차 자리 잡는 모양새다. 21일 사이트 운영업체 스택 익스체인지가 공개한 '스택 오퍼플로우 디벨로퍼 서베이 2025'에 따르면 개발자 10명 중 8명은 이미 업무에 AI 도구를 활용 중인 상태다. 특히 AI 코드 어시스턴트를 사용하는 기업 소프트웨어 엔지니어는 2023년 초 10% 미만이었으나, 2028년에는 75%까지 증가할 것으로 전망됐다. 미국 벤처 캐피탈(VC)인 멘로 벤처스가 공개한 '2025 미드-이어 거대언어모델 시장 업데이트(2025 Mid-Year LLM Market Update)'에선 개발자들이 앤트로픽의 '클로드'를 코딩에 가장 많이 활용하고 있는 것으로 드러났다. 클로드는 전체 42%로, 오픈AI 챗GPT를 제치고 코딩 분야 1위로 부상했다. 2위는 21%를 차지한 '챗GPT', 3위는 구글 '제미나이(16%)' 순으로 나타났다. LLM에 가장 많이 활용되는 개발언어는 '파이톤(Python)'으로 조사됐다. 학습데이터의 절대 다수가 '파이톤' 기반으로, 자연어와 유사한 문법, 풍부한 라이브러리 생태계와 실행 난이도 등의 이유로 LLM에서 개발자들이 가장 많이 활용하고 있는 것으로 나타났다. 개발 업무 활용분야에서는 ▲설계 단계에서 아키텍처 설계 아이디어 제안 및 기능 정의서 작성 ▲코딩 단계에서 기초코딩 작성, 로직 개선, 다른 개발언어로 코드 이식 ▲디버깅 및 테스트 단계에서 에러메세지 해석, 단위 테스트 코드 생성, 코드 리뷰 보조 ▲문서화 및 커뮤니케이션 단계에서 주석 자동 생성, 리드미(README.md) 자동 작성, 코드요약본 생성 등 각 단계별로 작업을 효율화, 자동화하고 있는 것으로 드러났다. 개발자 AI 활용 역량 평가 솔루션 '아이사(AISA)'를 출시한 구름은 이번 보고서를 분석하며 "LLM 활용에 있어 단순히 '코드 생성'을 주문하기보다는 '단계별 요청, 설명 요청, 비교 요청, 예외 처리 추가 요청' 등 맥락을 부여하는 질문이 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다"며 "다만 AI 도구의 사용률은 급격히 증가했지만 신뢰도와 활용 역량 측면에서는 여전히 큰 격차를 보였다"고 밝혔다. 실제 AI 출력 정확성에 대한 개발자들의 신뢰도는 33%에 그쳤다. 46%는 AI 결과에 대해 의문을 제기한다고 응답했다. AI 도구의 신뢰성 부족으로 인해 디버깅 시간이 증가하는 등 경험 많은 개발자가 오히려 작업 시간이 19% 증가하기도 했다. 구름은 "최근 다양한 산업 분야에서 전사적인 AI 도입이 늘어나고 있다"며 "그러면서 객관적인 AI 활용 역량 평가에 대한 수요도 동반해 증가하고 있다"고 밝혔다.

2025.08.21 16:06장유미 기자

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