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[AI는 지금] '커서' 요금제 논란에 핵심 인재 2명 이탈?…AI 코딩 시장 기싸움 '치열'

인공지능(AI) 코딩 시장을 선점하기 위한 글로벌 테크 기업 경쟁이 불 붙고 있는 가운데 인재 확보를 위한 눈치전도 치열해지고 있다. 19일 디인포메이션 등 주요 외신에 따르면 앤트로픽과 애니스피어는 최근 핵심 기술 인재 2명을 두고 기싸움을 벌였다. 앤트로픽의 AI 코딩 제품 '클로드 코드' 팀에 있던 보리스 체르니, 캣 우 등 2명이 주인공으로, 이들은 애니스피어에 합류한 지 2주 만인 지난 16일 다시 앤트로픽으로 복귀했다. 체르니는 클로드 코드 개발을 이끈 인물로, 이달 초 애니스피어에 최고 설계 책임자 겸 엔지니어링 총괄로 합류했다. 함께 이동했던 우는 앤트로픽에서 클로드 코드의 프로덕트 매니저로, 애니스피어에서 제품 총괄을 맡았다. 하지만 최근 애니스피어가 '커서'의 요금제 변경과 관련해 적절치 않은 대응으로 논란에 휩싸인 것이 이들의 마음이 빠르게 돌아서게 한 요인으로 지목됐다. 실제 애니스피어는 지난 달 16일 '커서 프로' 사용자에게 제공하던 500회 고속 응답 혜택을 없애고 API 요금으로 청구하는 방식으로 전환했다. 고성능 AI 모델 사용료를 사용자에게 전가하는 구조로 바꾼 것이다. 이전에는 '커서 프로' 사용자가 오픈AI, 앤트로픽, 구글 하이엔드AI 모델에서 500개 빠른 응답을 받을 후 더 느린 속도로 무제한 응답을 이용할 수 있었다. 하지만 요금 방식 변경으로 20달러 한도에 도달할 때까지만 사용 할 수 있게 했고, 더 사용하기 위해선 추가 크레딧을 구매하도록 유도했다. 이 탓에 앤프로픽 '클로드'처럼 토큰 사용량이 많은 고성능 모델을 사용하면 몇 번의 요청만으로도 한도가 소진됐다는 불만이 제기됐다. 애니스피어는 AI 모델 사용량 급증에 따른 운영 비용 부담 여파로 요금제를 개편한 것으로 알려졌다. 그러나 사전 고지 부족과 혼란스러운 과금 체계로 일부 이용자들의 비판을 받았다. 경쟁 서비스인 레플릿도 고성능 모델의 사용 비용이 커지자 최근 요금을 인상했다가 이용자들의 불만이 잇따랐다. 이에 마이클 트루엘 애니스피어 최고경영자(CEO)는 블로그를 통해 "요금제 변경에 대해 제대로 소통하지 못해 죄송하다"며 이용자들에게 사과했지만, 앤트로픽에서 영입한 인재들의 이탈을 붙잡진 못했다. 업계에선 두 리더의 앤트로픽 재합류가 '클로드 코드'의 경쟁력 유지와 향후 발전에 중요한 모멘텀으로 작용할 것으로 봤다. 앤트로픽은 지난 2월 '클로드 코드'를 독립형 AI 코딩 도우미로 출시하며 본격적으로 시장에 진입한 후 빠른 속도로 점유율을 끌어올리고 있다. '클로드 코드'의 연 매출은 2억 달러 수준인 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "이들의 앤트로픽 이탈과 복귀는 AI 인재 쟁탈전이 여전히 치열하다는 것을 입증한 것"이라며 "앤트로픽이 인재 유치 경쟁에서 좀 더 우위에 있다는 것을 보여줬다"고 평가했다. 오픈AI, 구글, 아마존 등 다른 빅테크 기업들도 AI 코딩 시장을 노리고 투자를 아끼지 않고 있다. 구글은 오픈AI가 노렸던 윈드서프에서 핵심 인재를 데려오며 사실상 인수 효과를 얻었다. 바룬 모한 윈드서프 CEO와 공동창업자 더글라스 첸 및 주요 연구자 등을 영입했기 때문이다. 애니스피어와 AI 코딩 시장을 양분하고 있는 윈드서프는 이전에 '코디움'으로 잘 알려진 곳으로, 지난해 12억5천만 달러였던 기업가치는 올해 30억 달러까지 급등했다. 구글 측은 "윈드서프 팀의 최고 AI 코딩 인재들이 구글 딥마인드에 합류하게 돼 기쁘다"며 "이들이 우리의 '에이전트 기반 코딩' 연구를 더욱 진전시킬 것으로 기대한다"고 밝혔다. 이에 대해 WSJ는 "(구글이) 우수 AI 인재와 기술을 확보하기 위해 지분 인수가 아닌 인력 채용과 기술 라이선스 중심의 어크하이어(acquihire·인수와 채용의 결합 방식) 전략을 구사하고 있음을 보여준다"고 분석했다. 하지만 오픈AI는 윈드서프를 약 30억 달러(한화 4조2천510억원)에 인수하려 했으나, 최근 실패했다. 이를 두고 일각에선 오픈AI의 최대 투자자인 마이크로소프트(MS)와의 갈등이 요인이 됐을 것으로 봤다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 MS는 현재 오픈AI의 모든 지식재산(IP)에 접근할 수 있지만, 오픈AI는 MS가 윈드서프의 AI 코딩 기술까지 확보하는 것을 원하지 않은 것으로 알려졌다. 이처럼 오픈AI가 우왕좌왕하는 사이 윈드서프는 최근 경쟁사인 코그니션 품에 안겼다. 코그니션은 윈드서프의 지식재산권, 제품, 상표, 브랜드 및 인재를 인수했다. 코그니션은 소프트웨어 개발을 돕는 AI 코딩 에이전트 '데빈'으로 잘 알려진 AI 스타트업으로, 지난 3월 약 40억 달러의 기업 가치를 인정받고 수 억 달러의 자금을 조달했다. 아마존도 이 시장을 노리고 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 이달 들어 1천500만 명을 넘겼다. 마크 저커버그 메타 CEO는 지난 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 전망했다.

2025.07.19 09:00장유미

깃허브 "한국 AI 개발 생태계 성장 '가시화'…기술 지원·협력 늘릴 것"

"한국 인공지능(AI) 개발 생태계가 획기적으로 성장했습니다. 개발자뿐 아니라 KT와 카카오, LG전자 등 국내 주요 기업까지 우리 서비스를 잇따라 이용하고 있기 때문입니다. 앞으로 한국은 글로벌 AI 개발 혁신을 대표하는 국가로 자리매김할 것입니다." 셰린 네이피어 깃허브 아시아·태평양(APAC) 지역 부사장은 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 이같이 밝혔다. 깃허브는 전 세계 개발자가 소프트웨어(SW) 코드를 저장·협업할 수 있게 지원하는 개발 플랫폼을 운영하고 있다. 대표 제품은 '깃허브 코파일럿'이다. 현재 오픈소스 프로젝트부터 기업용 개발까지 폭넓게 활용되고 있다. 2021년 해당 플랫폼에 AI를 접목해 코딩 자동화를 지원하고 있다. 올해 5월 '코파일럿 코딩 에이전트' 기능을 공식 출시하며 AI 코딩 지원의 범위를 대폭 확대했다. 네이피어 부사장은 APAC 지역 중 가장 깃허브 서비스를 활발하게 도입한 국가로 인도를 꼽았다. 실제 인도는 1천800만 명 개발자를 보유하고 있으며 매 분기 100만 명 넘는 신규 개발자가 깃허브에 유입되고 있다. 네이피어 부사장은 "다수 인도 개발자가 깃허브의 오픈소스 프로젝트에 적극 기여하고 있다"며 "다양한 산업에서 AI와 SW 융합을 주도하고 있다"고 강조했다. 그러면서 "인도 정부와 기업들은 AI·코딩 교육을 조기부터 장려하고 있어 향후 글로벌 SW 인재 허브 역할이 두드러질 것"이라고 전망했다. 그는 한국 AI 개발 생태계도 획기적으로 성장했다고 주장했다. 한국 시장에 깃허브 코파일럿 도입률이 꾸준히 상승세를 타고 있다는 이유에서다. 그는 "한국은 경제협력개발기구(OECD) 회원국 중 AI 도입률이 가장 높은 국가"라며 "기술 수용도와 응용 역량에서 선도적 위치를 점하고 있다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 인도처럼 한국도 AI 개발 혁신을 대표하는 국가로 자리매김할 것"이라며 "젊고 역동적인 개발자 인구, 빠른 디지털 전환 속도, 개방형 협업 문화가 뚜렷하기 때문"이라고 설명했다. 네이피어 부사장은 KT와 카카오, LG전자, 게임사 등 국내 주요 기업까지 깃허브 코파일럿을 사내 개발 환경에 도입한 것을 인지하고 있다고 말했다. 그는 "이들은 자동 코드 생성, 버그 탐지, 문서화 자동화 등 여러 기능을 활용해 개발 생산성과 품질을 동시에 끌어올리고 있다"며 "빠른 시장 출시와 유지보수 효율성 측면에서도 긍정적인 성과를 거두고 있는 것으로 파악했다"고 덧붙였다. 이어 그는 "한국 개발자들은 기술에 대한 호기심과 학습 속도가 매우 빠르다"며 "조직 내 새로운 툴을 실험하고 도입하는 데도 적극적"이라고 밝혔다. 그러면서 "우리는 한국 개발자 생태계와 긴밀히 협력해 더 많은 기술 지원을 제공할 계획"이라고 덧붙였다. 포춘 100대 기업 90% 이상이 효과..."10억 개발자 시대 열 것" 그동안 깃허브는 기업간거래(B2B)용 '깃허브 코파일럿 포 비즈니스'로 기업 고객 확장에 한창이다. 네이피어 부사장은 "현재 포춘 100대 기업 90% 이상이 깃허브를 사용하고 있다"며 "코파일럿과 오픈모델 플랫폼을 통해 개발 생산성과 진입 장벽을 동시에 낮춘 성과라고 평가했다. 그는 "현재 개발자 한 명당 하루 1~2시간 이상을 절약하고 있다"며 "특히 스타트업은 우리 서비스로 빠르게 제품을 출시하고, 대기업은 기존 시스템을 안정적으로 AI 환경으로 전환할 기회를 얻었다"고 강조했다. 네이피어 부사장은 개발자 누구나 고성능 AI 모델을 자유롭게 활용할 수 있도록 하기 위한 전략도 소개했다. 실제 깃허브는 최근 자체 오픈모델 플랫폼 '깃허브 모델'를 출시하고, 'GPT-4o'와 '라마 3.1' '미스트랄 라지 2' 등 외부 모델을 무료로 제공하기 시작했다. 해당 모델들은 깃허브 유저인터페이스(UI) 내 '통합 플레이그라운드'에서 직접 실행하거나 코드 프로젝트와 연동해 사용 가능하다. 네이피어 부사장은 "프로그래밍 경험이 적은 개발자도 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 환경서 AI를 적용한 애플리케이션을 설계할 수 있게 됐다"며 "이는 생성형 AI 개발의 진입장벽을 크게 낮춘 전환점"이라고 강조했다. 그는 "코파일럿은 더 이상 단순한 도우미가 아니다"며 "실제 개발팀 일원처럼 협업하고 결과를 만들기 시작했다"고 주장했다. 그러면서 "우리는 AI를 통해 '10억 개발자 시대'를 열 것"이라며 "더 많은 사람이 창의적 개발자로 성장할 수 있도록 기술 민주화를 이끌 것"이라고 포부를 밝혔다.

2025.07.15 06:01김미정

"생산성 높인다더니 업무시간 더 늘었다"…AI 코딩 툴, 그래도 찾는 이유는?

인공지능(AI) 코딩 도구가 소프트웨어(SW) 개발을 더 빠르게 만들어 줄 것이란 기대와 달리 오히려 개발 속도를 늦출 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 비영리 연구단체 모델 평가 및 위협 연구(METR)는 'AI가 숙련된 오픈소스 개발자의 생산성에 미치는 영향'을 실험한 결과를 14일 공개했다. 이번 연구는 실제 오픈소스 프로젝트에 다년간 기여한 고숙련 개발자 16명을 대상으로 진행됐다. 이들은 평균 수천 건 이상의 커밋을 기록했고 기여한 프로젝트의 총 별점이 2만 개를 넘는 등 실력을 입증받은 인물들이었다. METR은 이들에게 총 246건의 실제 개발 작업을 맡기고 인공지능 보조 도구를 사용했을 때와 사용하지 않았을 때의 작업 속도를 비교했다. 실험에 활용된 AI 도구는 대표적으로 '커서 프로'라는 AI 통합 개발 환경과 앤트로픽의 대형 언어모델인 클로드 3.5와 3.7이었다. 모두 GPT-4와 함께 최상위 수준으로 평가받는 코딩 특화 모델들이다. 비교 결과 개발자 대부분은 작업 전에 AI 도구를 통해 24% 정도 업무 속도가 빨라질 것으로 기대했다. 작업을 마친 뒤에도 개발자들은 체감상 "작업이 약 20% 빨라졌다"고 응답했다. 하지만 결과는 예상 밖이었다. AI 코딩 도구를 활용했을 때 개발자들의 작업 시간은 평균 19% 증가했다. AI가 작업을 도와준 것이 아니라 오히려 방해가 됐지만, 개발자들은 스스로 생산성이 높아졌다고 느낀 것이다. 기대했던 성능 향상이 나타나지 않은 이유에 대해 연구진은 AI 도구 사용이 개발 과정에 여러 추가 부담을 유발했기 때문이라고 분석했다. 실험에 사용된 작업은 단순한 코드 작성이 아니라, 실제 개발 현장에서 자주 발생하는 과제들로 구성됐다. 예를 들어 기존 코드의 버그 수정, 새로운 기능 추가, 코드 리팩터링 등 현실적인 난이도와 맥락을 요구하는 작업이 중심이었다. 각 작업은 평균적으로 2시간 정도 소요됐다. 개발자들은 AI에게 문제를 설명하기 위한 프롬프트를 작성해야 했고 AI가 응답할 때까지 기다려야 했다. 이어 나온 AI의 코드 출력을 검토하고, 수동으로 정제하거나 코드베이스에 맞게 수정하는 과정이 필요했다. 이처럼 프롬프트 작성, 응답 대기, 결과 정제 등 'AI를 다루기 위한 시간'이 전체 작업의 약 9%를 차지했다. 특히 AI가 제안한 코드 중 실제로 채택된 비율은 평균 44%에 불과했다. 절반 이상은 아예 쓰이지 않았거나 전면 수정이 필요했다는 의미다. AI가 코드의 전반적인 방향을 제시하는 데는 유용했지만, 세부 구현에서는 코드베이스 특유의 문맥을 제대로 반영하지 못한 점도 문제로 지적됐다. 실제 코드 프로젝트는 변수명, 함수 구조, 네이밍 규칙 등 수많은 고유한 규칙과 패턴을 따르는데, AI는 이러한 세세한 부분을 파악하는 데 한계가 있어 사용자가 직접 수정해야 하는 부분이 많아지는 결과로 이어졌다. 하지만 AI가 전적으로 무용한 것은 아니다. 개발자들은 AI를 사용할 때 '작업이 덜 힘들게 느껴졌다', '심리적인 피로도가 낮았다'는 평가를 내렸다. 연구 결과를 본 뒤에도 대부분의 개발자들은 "앞으로도 AI 도구를 계속 사용할 것"이라고 밝혔다. 반복적이고 단순한 구현 작업을 스스로 하는 것보다 AI가 어느 정도 초안을 만들어주고 그 결과를 수정하는 편이 더 낫다고 느꼈다는 설명이다. 작업 시간이 늘었음에도 생산성이 높아졌다고 느낀 이유 역시 이러한 심리적 요인과 체감 부담 완화가 영향을 준 것으로 분석된다. METR은 이번 연구를 통해 AI 도구가 벤치마크 테스트에서는 뛰어난 성과를 내더라도 실제 현장의 복잡한 개발 환경에서는 그 효과가 제한적일 수 있음을 강조했다. 특히 경험 많은 개발자들이 이미 익숙한 코드베이스에서 작업할 경우 오히려 비효율이 발생할 수 있다는 점을 지적했다. 연구진은 "AI는 몇 분 안에 끝나는 짧은 작업에는 탁월하지만, 몇 시간씩 걸리는 복잡한 개발 과제에서는 여전히 신뢰하기 어렵다"고 밝혔다. 이어 "앞으로는 초급 개발자나 미숙련자가 AI를 활용할 경우 어떤 성과가 나오는지에 대한 후속 연구도 진행할 계획"이라고 말했다.

2025.07.14 10:23남혁우

"구글에 냉큼 빼앗겼다"…윈드서프 놓친 오픈AI, MS와 갈등 탓?

오픈AI가 생성형 인공지능(AI) 시장에서 선두를 유지하기 위해 AI 기반 코딩 툴 스타트업 윈드서프를 인수하려 했으나 무산됐다. MS와 갈등을 벌인 사이 구글이 윈드서프의 최고경영자(CEO)와 핵심 인재들을 모두 영입했기 때문이다. 13일 더버지 등 주요 외신에 따르면 오픈AI는 윈드서프를 약 30억 달러(약 4조2천510억원)에 인수하기 위한 협상을 진행했으나 실패한 것으로 알려졌다. 그간 윈드서프 인수를 위해 독점 협상을 벌였으나, 인수가 무산된 이유에 대해선 알려지지 않았다. 윈드서프는 이전에 '코디움'으로 잘 알려진 곳으로, 코딩 AI 프로그램 '커서'로 유명한 애니스피어와 업계를 양분하고 있다. 지난 2021년 MIT 출신 바룬 모한(Varun Mohan)과 더글러스 첸(Douglas Chen)이 공동 창업한 기업으로, 자연어 명령만으로 코드를 자동 생성해주는 AI 코딩 어시스턴트 서비스를 제공한다. 또 GPT-4.1 등 최신 오픈AI 모델을 가장 먼저 도입할 정도로 기술력을 인정받았다. 이에 지난해 12억5천만 달러였던 기업가치는 올해 30억 달러까지 급등했다. 일각에선 이번 인수 무산의 이유로 오픈AI의 최대 투자자인 마이크로소프트(MS)를 지목했다. 두 기업의 파트너십이 최근 불안한 양상을 보이는 가운데 윈드서프 인수 추진도 갈등 요인으로 작용했다는 관측이 나왔다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 MS는 현재 오픈AI의 모든 지식재산(IP)에 접근할 수 있지만, 오픈AI는 MS가 윈드서프의 AI 코딩 기술까지 확보하는 것을 원하지 않은 것으로 알려졌다. 이들이 갈등을 벌인 사이 구글은 윈드서프의 핵심 인력들을 데려오며 사실상 인수 효과를 얻었다. 바룬 모한 윈드서프 CEO와 공동창업자 더글라스 첸 및 주요 연구자 등을 영입했기 때문이다. 구글 측은 "윈드서프 팀의 최고 AI 코딩 인재들이 구글 딥마인드에 합류하게 돼 기쁘다"며 "이들이 우리의 '에이전트 기반 코딩' 연구를 더욱 진전시킬 것으로 기대한다"고 밝혔다. 구글은 윈드서프의 지분을 인수하거나 회사를 통제하지 않을 것으로 알려졌다. 또 윈드서프 기술 일부에 대해서는 라이선스를 확보했다. 이에 대해 WSJ는 "(구글이) 우수 AI 인재와 기술을 확보하기 위해 지분 인수가 아닌 인력 채용과 기술 라이선스 중심의 어크하이어(acquihire·인수와 채용의 결합 방식) 전략을 구사하고 있음을 보여준다"고 분석했다. 윈드서프는 구글 외 다른 기업에 기술을 자유롭게 제공할 수 있다. 약 250명 직원 대부분이 그대로 남은 상황으로, 윈드서프는 기업 고객 대상 AI 코딩 툴 서비스를 계속 제공할 예정이다. 업계에선 이번 일로 자연어 프롬프트를 기반으로 코드를 작성하는 등의 작업을 수행할 수 있는 시스템인 AI 기반 코딩 어시스턴트 시장 내 경쟁이 더 치열해질 것으로 봤다. 또 구글이 AI 코딩 분야에서 서비스를 제공하는 '앤트로픽'과 마이크로소프트 소유의 '깃허브', '애니스피어' 등과 같은 기업과 직접 경쟁에 나설 것으로 봤다. 모한과 첸은 "우리는 일부 윈드서프 팀과 함께 구글 딥마인드에 합류하게 됐다"며 "지난 4년간 윈드서프가 구축해 온 성과를 자랑스럽게 생각하고 세계적인 팀과 함께 다음 단계를 시작할 수 있어 기대된다"고 말했다.

2025.07.13 21:26장유미

"AI가 오히려 숙련 개발자 작업 속도 19% 늦췄다"

인공지능(AI) 기술이 숙련 개발자 업무 생산성을 떨어뜨릴 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 11일 테크크런치 등 외신에 따르면 AI 연구 비영리단체 METR는 올해 초 오픈소스 프로젝트에서 숙련 개발자들이 코딩 도구 '커서'를 사용해 작업한 결과 업무 소요 시간이 19% 증가했다고 밝혔다. 연구에 참여한 개발자들은 커서가 작업 속도를 24% 줄여줄 것이라 예상했으며 실험 후에도 20%가량 빨라졌다고 답했다. 연구 전 METR 연구진조차 작업 속도가 2배 빨라질 것으로 내다봤다. 그러나 실제 기록된 데이터는 정반대였다. 작업 속도 저하 원인은 AI 부정확성 때문인 것으로 나타났다. AI가 제안한 코드는 완전히 틀리진 않았지만 사람이 직접 검토하고 수정해야 했던 수준이었다. 방향은 맞췄지만 개발자의 의도나 코드 문맥은 제대로 파악하지 못했던 셈이다. 이번 실험은 숙련된 개발자가 이미 익숙한 코드베이스에서 작업할 때를 기준으로 진행됐다. 이에 초급 개발자나 처음 접하는 코드 환경에서는 다른 결과가 나올 수 있다는 가능성도 언급됐다. AI 도구의 효과는 사용자 숙련도나 작업 환경에 따라 달라질 수 있다는 의미다. 실험에 참여한 다수 숙련 개발자는 여전히 커서를 사용 중인 것으로 확인됐다. 작업 속도가 느려졌음에도 계속 사용하는 이유는 효율보다는 심리적 편의성이 더 크게 작용했기 때문인 것으로 나타났다. 연구에 참여한 한 개발자는 "AI가 제안하는 코드는 완벽하지 않지만 처음부터 모든 코드를 직접 짜야 하는 부담을 줄여준다"며 "마치 빈 화면에서 글을 쓰기보다 초안을 다듬는 과정에 가까운 느낌을 준다"고 밝혔다. 실제 사용자들은 개발 결과보다는 작업 과정이 더 편하고 쾌적해졌다는 점을 높이 평가한 것으로 전해졌다. 조엘 베커 METR 연구원은 "개발자에게는 가능한 한 빨리 작업을 완료하는 것 외에도 다양한 목표가 있다"며 "커서 등을 활용해 더 적은 노력이 드는 방식을 선택하고 있는 것"이라고 주장했다.

2025.07.12 06:36김미정

카카오, 사내 해커톤 '10K' 진행…"AI와 협업"

카카오(대표 정신아)가 26일 경기도 용인에 위치한 '카카오 AI 캠퍼스'에서 사내 해커톤 '2025 10K'를 개최한다고 이날 밝혔다. '해킹'과 '마라톤'의 합성어인 해커톤은 개발자와 서비스 기획자들이 개인 또는 팀으로 참가해 특정 주제를 해결하거나 각자의 아이디어를 프로토타입(시제품)으로 구현하는 개발 경연대회다. 카카오는 2013년부터 '크루(임직원)를 위한 24시간'이라는 의미의 '24K'라는 이름으로 매년 사내 해커톤을 진행해왔다. 카카오는 AI를 활용해 짧은 시간 안에 더 높은 생산성을 경험하는 새로운 협업 방식과 개발 문화를 사내에 전파하고자 이번 해커톤을 기획했다. 이를 위해 해커톤 개최 이래 처음으로 AI 기반 개발 방식인 '바이브 코딩(Vibe Coding)'을 도입했으며, 기존 24시간에서 10시간으로 진행 시간을 대폭 축소해 진행한다. '바이브 코딩'이란 자연어로 명령하면 AI가 코딩 작업을 대신해주는 새로운 프로그래밍 방식이다. 또한, 이번 10K는 AI를 적극적으로 활용해 아이디어를 빠른 시간 안에 MVP(최소 기능 제품)로 구현하는 데 초점을 맞췄다. 참가자들은 다양한 AI 도구를 활용해 3시간 단위의 짧은 개발 스프린트를 반복하며 아이디어를 프로토타입(시제품)으로 만들고, 최종 결과물을 내기까지 기존 방식보다 2배 이상 빠른 속도로 프로젝트를 진행하게 된다. 개발 과정뿐 아니라 심사 과정에도 AI가 참여한다. AI 모델이 1차 개발 스프린트 후 진행되는 MVP의 완성도를 평가하며, 해당 점수가 최종 심사 점수에도 반영된다. 바이브 코딩 도입으로 올해는 개발자뿐 아니라 기획, 디자인, 비즈니스 등 다양한 직군의 크루들이 10K에 참여했다. 총 75개 팀, 250여 명이 참가해 지난해 대비 50% 이상 참여율이 증가하는 등 높은 관심을 나타냈다. 정규돈 카카오 최고기술책임자(CTO)는 “이번 사내 해커톤은 AI 도구를 동료삼아 누구나 자신의 아이디어를 최종 프로덕트로 구현해보는 경험을 제공하고자 기획됐다” 며 "AI 네이티브 기업을 지향하는 카카오의 비전처럼, 이번 해커톤이 일상 속에서 AI와 협업하는 새로운 개발 문화의 출발점이 되길 기대한다”고 말했다.

2025.06.26 14:17안희정

[현장] 삼성SDS 수장 이준희, 韓 첫 공식석상서 AI 에이전트 新 무기 공개…시장 주도 박차

"우리는 언어모델, 데이터, 기업용 시스템에 대한 복합적인 역량과 이해를 가지고 있습니다. 기업용 인공지능(AI) 에이전트 서비스를 가장 잘 할 수 있는 기업이라고 자신있게 말할 수 있습니다." 지난 해 말 삼성SDS 수장으로 올라선 이준희 사장이 국내 첫 공식석상에서 AI 에이전트 시대를 맞아 새로운 무기를 앞세워 시장을 주도하겠다는 포부를 밝혔다. 이 사장은 26일 서울 송파구 잠실캠퍼스에서 열린 미디어데이에 참석해 'AI 에이전트 시대'를 열어 나갈 것이라고 선언하며 이처럼 강조했다. 이 사장은 "패브릭스와 브리티 코파일럿, 브리티 오토메이션이 사용자를 돕는 조력자에서 한 단계 더 나아가 사람의 지시를 기다리지 않고 스스로 문제를 찾고 해결하는 '에이전틱(Agentic)' 단계로 서비스를 끌어올렸다"며 "기업뿐만 아니라 공공과 금융 영역에서도 우리는 생성형 AI 서비스를 누구보다도 빠르게 시장을 개척하며 업계를 리드하고 있다"고 피력했다. 앞서 삼성SDS는 지난 해 5월 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스'와 생성형 AI 기반 협업 솔루션 '브리티 코파일럿'을 출시하며 AI 시장에 출사표를 던졌다. 또 2018년부터 선보였던 업무자동화 솔루션 '브리티 오토메이션'에도 AI를 접목해 기술력을 더 끌어 올렸다. 그 결과 '패브릭스'는 현재 공공, 금융, 제조 등 다양한 업종의 70여 개 고객사, 13만여 명 이상이 사용하고 있는 국내 최대 규모의 기업용 생성형 AI 서비스 플랫폼으로 성장했다. 이에 자신감을 얻은 삼성SDS는 그간 선보인 AI 솔루션들을 더 쉽게 활용할 수 있도록 이번에 AI 에이전트 서비스를 선보였다. 특히 패브릭스는 클라우드 기반의 AI 에이전트 플랫폼으로 빠르게 키워가겠다는 의지를 내비쳤다. 삼성SDS에 따르면 기존 패브릭스가 사용자의 요구에 맞춰 필요한 결과물을 생성했다면, 에이전트가 탑재된 패브릭스는 사용자의 개입 없이 스스로 의사결정을 내리고 문제까지 해결하는 기능을 갖췄다. 삼성SDS 관계자는 "패브릭스를 활용하면 여러 사람이 나누어 수행해야 하는 업무를 에이전트 간 협업을 통해 효율적으로 해결할 수 있다"며 "패브릭스를 통해 고객사의 오랜 고민인 시스템 현대화(Modernization)를 손쉽게 해결할 수 있다"고 강조했다. 그러면서 삼성SDS는 대표적인 사례로 금융사들이 이용할 수 있는 '코드 전환 에이전트' 기능을 소개했다. 그동안 금융사들은 높은 전환 비용, 전문 개발자 부족 등의 어려움으로 노후화된 시스템의 현대화를 망설여왔다. 그러나 패브릭스의 코드 전환 에이전트를 적용하면 기존에 만들어져 있는 코드를 새로운 프로그래밍 언어로 자동 전환할 수 있다. 삼성SDS가 금융 고객사에 코드 전환 에이전트를 적용해 본 결과, 98.8%의 코드전환율을 보였으며 매뉴얼 전환 대비 약 68%의 개발비용을 절감하는 효과를 거뒀다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부 부사장은 "기업뿐만 아니라 주요 공공 AX 사업에도 패브릭스를 적용하고 있다"며 "올해 9월에는 공공 전용 패브릭스를 민관협력형 클라우드(Public Private Partnership, PPP)에서 제공할 계획"이라고 설명했다. 이어 "향후 AI 에이전트의 활용 영역과 생태계 확장에 더욱 힘쓸 것"이라고 덧붙였다. 삼성SDS는 고객사의 업무 효율을 높이고자 '브리티 코파일럿'과 '브리티 오토메이션'에도 AI 에이전트 기능을 덧입혔다. 우선 오는 9월에는 브리티 코파일럿에 '퍼스널 에이전트(Personal Agent)' 기능을 접목해 출시할 예정이다. '퍼스널 에이전트'는 개인 업무를 지원하는 맞춤형 AI 업무 비서로, 사용자가 설정한 업무 목표를 기초로 스스로 판단하여 업무를 수행한다. 또 삼성SDS는 퍼스널 에이전트를 위한 5가지 하위 에이전트를 통해 개인 맞춤형으로 업무를 지원한다. 지난 4월 출시한 '인터프리팅 에이전트(Interpreting Agent)'는 글로벌 회의 등에서 한국어와 영어 실시간 통역 서비스를 제공한다. 인터프리팅 에이전트는 지원 언어도 ▲오는 7월 베트남, 스페인, 중국, 일본 등 7개 언어 ▲11월 프랑스, 이탈리아, 포르투갈 등 17개 언어로 지속 확대할 계획이다. 이와 함께 삼성SDS는 오는 9월에 ▲업무데이터를 확인하여 주요 할 일을 알려주는 '브리핑 에이전트(Briefing Agent)' ▲나에게 온 업무 문의에 자동으로 답변하는 '앤서링 에이전트(Answering Agent)'를, 올해 12월에는 ▲업무 상황에 필요한 지식·참고자료를 추천하는 '큐레이팅 에이전트(Curating Agent)' ▲이동 중에도 음성으로 업무 처리를 지원하는 '보이스 에이전트(Voice Agent)' 등을 순차적으로 서비스를 확장해 나갈 계획이다. 이 부사장은 "사내 임직원의 메일과 메신저를 통해 들어오는 단순 문의 대응을 '앤서링 에이전트'에게 맡겼다"며 "그 결롸 하루 평균 3.8건의 단순 문의를 자동으로 답변해 일 평균 1.4시간 더 중요 업무에 몰입할 수 있게 됐다"고 설명했다. 또 삼성SDS는 '브리티 오토메이션'도 기존에서 한 발 더 나아가 오는 10월에 '에이전틱 봇'으로 발전시켜 나간다는 방침이다. 이번 변화로 '브리티 오토메이션'에는 단순 반복 업무와 같은 정형화된 업무뿐만 아니라 데이터나 UI가 변화하는 업무 시나리오도 자동화할 수 있는 기술이 적용될 예정이다. 에이전틱 봇 기능이 탑재된 브리티 오토메이션은 자연어 지시만으로도 자동화 설계를 진행하고 실행과정에서의 변경이나 오류도 스스로 해결한다. 삼성SDS는 에이전틱 봇 기능을 활용하면 오피스 업무의 약 70%를 자동화할 수 있을 것으로 전망했다. 이 수치는 단순 로봇프로세스자동화(RPA) 도입 대비 2배 이상의 업무를 자동화할 수 있다는 의미다. 실제 삼성SDS는 재무 경비 처리 업무에 브리티 오토메이션을 적용한 결과, 24시간이 걸리던 1천500건의 수작업 업무를 단 5시간 만에 완료한 것으로 파악했다. 송해구 삼성SDS 솔루션사업부 부사장은 "브리티 오토메이션은 가트너 MQ에 6년 연속 등재될 정도로 글로벌 시장에서도 충분히 경쟁력을 입증한 솔루션"이라며 "이에 6년 연속 등재된 곳은 전 세계에 5곳으로, IBM도 여기에 이름을 올리지 못했다"고 강조했다. 이어 "브리티 코파일럿과 브리티 오토메이션에 AI 에이전트 기능을 추가함으로써 기업의 업무 자동화는 한 단계 더 발전할 것"이라며 "올해 안에 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 구체적이고 효과적인 AI 에이전트를 경험할 수 있도록 제공하겠다"고 덧붙였다.

2025.06.26 10:44장유미

패스트캠퍼스, '바이브코딩' 출시 5개월만에 수강생 3천명 돌파

데이원컴퍼니(대표 이강민)의 실무 교육 브랜드 패스트캠퍼스가 올해 선보인 '바이브코딩' 교육이 출시 5개월 만에 수강생 3천 명, 누적 매출 4억원을 달성했다고 23일 밝혔다. 바이브코딩은 오픈AI 공동 창립자이자 AI 교육 스타트업 유레카랩스의 CEO 안드레이 카르파티가 제시한 차세대 코딩 방식이다. 복잡한 프로그래밍 언어 대신 자연어로 소프트웨어를 개발할 수 있는 접근성 높은 개념으로, 발표 직후 글로벌 IT 업계 전반에 빠르게 확산되며 개발 패러다임의 전환을 예고했다. 패스트캠퍼스는 이런 트렌드를 선제적으로 포착했다. 지난 1월 바이브코딩이라는 용어가 정립되기 전부터 대표적인 AI 코딩 도구인 '커서(Cursor) AI'를 활용한 교육 콘텐츠를 출시했다. 이후 개발자뿐만 아니라 기획자, 마케터, 디자이너 등 다양한 직군으로 교육 대상을 확대하며 5개월 만에 10개 콘텐츠 라인업을 완성했다. 이 같은 선제적 대응은 시장에서 높은 반향을 일으켰다. 현재까지 바이브코딩 교육 콘텐츠의 누적 수강생은 3천 명을 넘어섰으며, 누적 거래액은 약 4억원을 기록했다. AI 활용 개발에 대한 관심이 높아지면서 수강 신청과 매출 모두 가파른 상승세를 보이고 있다. 바이브코딩 교육 콘텐츠가 실무자들 사이에서 큰 호응을 얻고 있는 이유는 '즉시 활용 가능한 실전성'이다. 개발자는 기존 챗GPT만 활용하던 방식보다 훨씬 빠르게 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있으며, 커서 AI를 피그마나 n8n 같은 다양한 도구와 연계할 경우 개발 생산성을 비약적으로 향상시킬 수 있다. 비전공자 직군도 바이브코딩을 통해 기술 장벽을 낮추며 개발자 의존도를 줄일 수 있어 생산성과 자율성이 함께 제고되는 효과가 있다. 패스트캠퍼스는 이런 실무 수요에 맞춰 '현장 밀착형 커리큘럼'을 구성했다. 실제 현장에서 AI 도구를 업무에 활용 중인 현직 전문가들이 강사로 나서 살아있는 노하우를 전수한다. 대표 강의인 'AI로 코딩하는 시대! 비개발자도 할 수 있는 Cursor AI 실전 웹 제작'은 "내용이 현업과 밀접하게 연결돼 있어 실질적인 도움이 크다"는 소비자 평가가 있다. 이강민 데이원컴퍼니 대표는 "바이브코딩은 일시적인 트렌드가 아니라 개발 문화를 근본적으로 바꾸는 흐름"이라며 "올해를 'AI 네이티브 인재 발굴의 원년'으로 만들기 위해 과감한 투자를 이어갈 것이며, 다양한 직무와 산업군의 디지털 전환을 이끌 핵심 인재를 양성해 AI 실무 교육의 절대 강자로 자리매김할 것"이라고 말했다. 패스트캠퍼스는 향후 바이브코딩을 넘어 다양한 AI 도구 활용 교육으로 영역을 확장해 급변하는 기술 환경에서 실무자들의 경쟁력 강화를 지원한다는 계획이다.

2025.06.23 11:50백봉삼

깃허브 CEO "AI가 짠 코드, 80%만 믿어야…20%는 인간 몫"

인공지능(AI) 시대에 지나친 '바이브 코딩' 의존은 코드 품질을 해칠 수 있다는 전문가 경고가 나왔다. 토마스 돔케 깃허브 최고경영자(CEO)는 23일 타임즈 오브 인디아와의 인터뷰에서 "AI 코딩 도구의 진정한 가치는 인간 개발자 전문성에서 나온다"며 "지나친 바이브 코딩 의존은 금물"이라고 밝혔다. 바이브 코딩은 생성형 AI로 코드를 작성하는 새 프로그래밍 방식이다. 개발자가 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 코드를 생성하는 식이다. 이 과정에서 개발자는 전체적인 설계와 검증·최적화에 집중할 수 있다. 돔케 CEO는 AI 시대 인간 개발자의 수동 코딩 실력 중요성을 재차 강조했다. 그는 AI 가 작성한 코드에 무비판적으로 의존하기보다 이를 유연하게 조정하고 빠르게 대응할 수 있는 능력이 개발자에게 필요하다고 주장했다. 돔케 CEO는 개발자가 바이브 코딩에 지나치게 기대는 경향을 피해야 한다고 주장했다. 또 직관만으로 코딩을 해결하려는 태도는 효율성과 품질 모두를 해칠 수 있다고 지적했다. 그는 "AI가 제시하는 코드는 많은 경우 80%까지는 괜찮다"며 "사람이 나머지 20%를 수정·보완하는 역량이 AI 효능 성패를 가른다"고 주장했다. 그러면서 "향후 에이전틱 AI 시대가 와도 인간 개발자의 비판적 사고력과 실전 경험이 여전히 중심일 것"이라고 덧붙였다.

2025.06.23 10:14김미정

[AI는 지금] 개발 코드 30%는 AI가 작성…개발 문화도 조용히 '혁신'

개발자들이 작성하는 코드의 30%는 이미 생성형 인공지능(AI)에 의해 만들어지고 있는 것으로 나타났다. 단순한 자동완성 수준을 넘어 AI가 실질적인 개발 파트너로 자리잡고 있다는 분석이다. 21일 업계에 따르면 네덜란드 위트레흐트대학교와 오스트리아 복잡성 과학 허브(CSH) 등으로 구성된 국제 공동 연구팀은 '생성형 AI의 세계적 확산과 영향(Global Diffusion and Impact of Generative AI)'이라는 제목의 논문을 아카이브를 통해 이 같은 내용을 발표했다. 연구진은 2019년부터 2024년까지 깃허브(GitHub)에 업로드된 약 8천만 건의 오픈소스 파이썬(Python) 커밋을 분석해 생성형 AI가 실제로 코드 생산에 얼마나 활용되고 있는지를 정량적으로 측정했다. 그 결과 2024년 말 기준 미국 깃허브 사용자들이 작성한 파이썬 함수 중 30.1%가 AI에 의해 생성된 것으로 확인됐다. 이번 연구는 단순한 설문이나 사용자 보고에 의존하지 않고 AI가 작성한 코드와 사람이 작성한 코드를 구분하는 딥러닝 분류 모델을 구축해 실데이터에 적용한 것이 핵심이다. 연구진은 파이썬 함수 단위의 코드 블록을 분석 대상으로 삼아 그래프코드버트(GraphCodeBERT) 기반 언어 모델에 함수 내부의 토큰, 주석, 변수 흐름 등을 입력해 AI 생성 여부를 자동 판별하도록 훈련시켰다. 해당 모델은 외부 테스트셋 기준 정확도(AUC) 0.964, 정밀도 0.969라는 높은 성능을 기록했다. AI 판별 모델을 훈련하는 데에는 세 가지 종류의 데이터셋이 활용됐다. 먼저 생성형 AI가 등장하기 전인 2018년 이전에 작성된 인간 고유의 코드와 사람과 AI가 코딩 문제를 해결한 결과가 담긴 벤치마크 데이터셋과 테스트셋이 사용됐다. 마지막으로는 AI가 설명을 바탕으로 직접 생성한 코드 쌍이다. 이렇게 다양한 데이터로 훈련된 AI 판별 모델을 통해 연구팀은 깃허브 코드 중 어떤 것이 AI가 작성한 것인지를 높은 정밀도로 판별할 수 있었고, 이를 바탕으로 시간 흐름, 국가별 차이, 사용자 특성 등 다양한 분석을 수행할 수 있었다. 국가별로는 미국이 가장 높은 AI 코드 작성 비율을 기록했다. 2020년에는 사실상 0%였던 비율이 2024년 말에는 30.1%까지 급등했다. 이는 챗GPT, 깃허브 코파일럿 등 주요 AI 도구가 출시된 이후 급속히 확산된 결과로 풀이된다. 그 뒤는 독일(24.3%), 프랑스(23.2%), 인도(21.6%), 러시아(15.4%), 중국(11.7%) 순으로 나타났다. 한국은 이번 분석 대상 국가에 포함되지 않았다. 특히 인도는 2023년 이후 AI 활용이 급격히 증가, 프랑스와 독일을 빠르게 추격하고 있다. 반면 중국과 러시아는 상대적으로 낮은 도입률을 보였는데, 이는 기술 접근성, 규제 환경, 깃허브 대신 기티(Gitee) 등 독자 플랫폼을 사용하는 개발 생태계의 차이 때문으로 분석된다. 개발자 개인 특성에 따른 AI 활용 양상도 뚜렷했다. 깃허 활동 기간이 짧은 신입 개발자일수록 AI 도구를 더 적극적으로 사용하는 경향을 보였다. 최근 가입자는 전체 코드의 41%를 AI로 작성한 반면 10년 이상 경력자는 28% 수준에 머물렀다. 성별에 따른 AI 활용률은 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. 깃허브 사용자 이름을 기반으로 성별을 예측한 결과 남성과 여성 모두 유사한 수준의 AI 도입률을 보였다. AI 활용은 단순히 코드 양을 늘리는 데 그치지 않았다. 연구진은 동일 개발자의 활동 변화를 추적한 결과, AI 사용률이 높을수록 분기별 커밋 수가 평균 2.4% 증가했다고 밝혔다. 또 새로운 소프트웨어 라이브러리 도입과 기존에 없던 라이브러리 조합 실험도 함께 증가했다. 이는 AI가 반복 작업을 대신할 뿐 아니라 개발자의 기술 탐색성과 창의성까지 확장시키고 있다는 점을 보여준다. 연구진은 "생성형 AI는 개발자의 학습 속도와 폭을 넓히고 새로운 기술 영역으로의 진입 장벽을 낮춘다"고 설명했다. AI 도입이 가져오는 경제적 효과도 상당한 수준이다. 연구진은 미국 내 소프트웨어 개발 업무에서 AI가 가져온 생산성 향상을 보수적으로 추산했을 때 연간 96억144억 달러(약 13조20조원) 규모의 경제적 가치가 발생한다고 분석했다. 이 수치는 AI 사용률 30%, 커밋 수 2.4% 증가라는 데이터를 바탕으로 미국 전체 개발자 임금 총액을 고려해 산출됐다. 여기에 최근의 무작위 대조 실험(RCT) 및 자연실험에서 나타난 더 큰 생산성 향상을 반영할 경우 그 가치는 최대 640억 달러(약 131조원)까지 확대될 수 있다고 연구진은 강조했다. 이번 연구의 핵심은 단순한 AI 도입률이 아니라 AI가 개발자의 일하는 방식 자체를 바꾸고 있다는 사실을 실증 데이터로 보여줬다는 점이다. AI를 적극 활용한 개발자는 코드의 양뿐 아니라 내용, 구조, 기술적 폭에서도 유의미한 변화를 보였다. 이는 AI가 단순한 자동화 도구가 아니라 실제 코딩 과정에 깊숙이 관여하는 협업 파트너로 자리잡고 있음을 의미한다. 신입 개발자일수록 AI 도입에 개방적이고 숙련 개발자일수록 신중한 태도를 보인다는 점은 향후 세대 간 개발 문화의 차이로도 이어질 수 있다는 시사점을 던진다. 네덜란드 위트레흐트대학교의 시몬 다니오티 등 연구진은 논문에서 "이제 중요한 것은 AI에 접근할 수 있느냐가 아니라 얼마나 깊이 작업에 통합해 실제로 활용하고 있는가"라며 "국가·기업·개인 간의 AI 활용 격차가 결국 생산성과 소득 격차로 이어질 수 있다"고 밝혔다.

2025.06.21 15:00남혁우

혼자 만든 AI 코딩툴, 6개월 만에 1천억원에 팔렸다…'바이브코딩'이 뭐길래

인공지능(AI)이 개발자의 감과 의도를 읽어 코드를 작성하는 이른바 '바이브코딩' 기술이 본격적으로 활용될 전망이다. 바이브코딩을 활용한 1인 스타트업이 설립 6개월 만에 1천억원에 인수되며 직관 중심의 차세대 코딩 방식에 대한 관련 업계 이목이 쏠리고 있다. 20일 테크크런치 등 외신에 따르면 글로벌 웹 플랫폼 기업 윅스(Wix)는 바이브코딩 스타트업 베이스44(Base44)를 8천만 달러(약 1천100억원)에 인수했다고 밝혔다. 바이브코딩은 명령어나 코드를 비롯해 개발자가 만들고자 하는 방향, 흐름, 감각까지 AI가 파악해 앱이나 서비스를 만드는 방식이다. 그 동안은 기능 하나를 구현하기 위해 개발자가 수많은 명령어를 정확하게 입력해야 했다. 반면 바이브코딩은 마치 디자이너가 스케치를 하듯 대략적인 설명만으로도 AI가 전체 구조를 이해하고 코드를 자동으로 생성해준다. 예를 들어 사용자가 "사용자 로그인 기능이 있는 일정 관리 앱을 만들고 싶다"고 입력하면, 바이브코딩 툴은 로그인 시스템, 캘린더 인터페이스, 사용자 데이터 저장 구조 등을 자동으로 구성해준다. 베이스44는 이스라엘 출신 개발자 마오르 슐로모가 6개월 전 단독으로 개발한 AI 코딩 툴이다. 그는 이전에도 AI 데이터 분석 스타트업을 공동 창업했던 경험이 있으며 이번에는 단독으로 창업해 자연어 입력만으로 웹 앱을 만들 수 있는 개발 보조 플랫폼을 만들었다. 다만 개발 과정 전체를 마오르 슐로모 혼자 진행하진 않은 것으로 나타났다. 윅스는 8명의 직원을 확인했으며 인수 금액 8천만 달러 중 2천500만 달러가 해당 직원을 유지하기 위한 보너스라고 밝혔다. 하지만 초기에 제품의 핵심 기능 설계와 첫 버전 개발까지 그가 단독으로 개발했으며 이후 제품의 기술 설계나 전략적 방향도 그가 주도해왔다. 이 플랫폼은 대규모 언어모델(LLM)인 클로드(Claude)를 기반으로 하며 자체 백엔드 시스템과 데이터베이스, 인증, 이메일 전송 등의 기능이 통합됐다. 이를 통해 개발자가 아닌 일반 사용자도 마치 챗봇과 대화하듯 원하는 앱을 만들 수 있도록 설계된 점이 특징이다. 베이스44는 서비스 출시 후 단 3주 만에 1만 명의 사용자를 확보했으며 이후 6개월 만에 25만 명으로 급증했다. 특히 유료임에도 불구하고 최근 한 달 매출이 18만9천 달러(약 2억6천만원)에 이르며, 수익성까지 입증했다. 마오르 슐로모는 부업을 목적으로 베이스44를 설립했으며 링크드인과 트위터등 SNS에 꾸준히 공유하며 자연스러운 입소문 확산을 유도했다고 밝혔다. 베이스44를 인수한 윅스는 웹사이트 제작 플랫폼으로 잘 알려진 글로벌 기업이다. 코딩 없이 드래그 앤 드롭 방식으로 홈페이지를 만들 수 있도록 도와주는 이 회사는 이번 인수를 통해 AI 기반 개발 툴 시장에 본격적으로 진입하겠다는 전략을 드러냈다. 윅스는 이미 디자이너와 중소기업들을 위한 노코드 플랫폼 시장에서 입지를 다져왔다. 이제는 바이브코딩을 기반으로 개발자들이 더 빠르고 직관적으로 웹 애플리케이션을 만들 수 있는 환경을 제공하겠다는 것이다. 특히 이번 인수는 오픈AI가 AI 코딩툴 '윈드서프(Windsurf)'를 30억 달러(약 4조원)에 인수한 사례와 비교되며 더 빠르고 저렴한 시점에 핵심 기술을 확보한 것으로 평가된다. 관련 업계에선 베이스44의 사례가 코딩 기술의 진입 장벽이 급격히 낮아지고 있음을 상징적으로 보여준다는 평가다. 전문 프로그래머만 가능했던 웹 서비스 개발영역이 이제는 일반인도 접근할 수 있다는 것이다. 이미 교육용 게임, 정신 건강 지원 앱, 간단한 사내 관리도구 등 다양한 분야에서 실제로 구현되고 있으며 스타트업, 소상공인, 비개발자 중심의 시장에서 빠르게 확산되고 있다. 슐로모는 "혼자서 시작한 실험이 단기간에 글로벌 사용자에게 도달했고 더 많은 기능과 성장을 위해 윅스와의 협업을 선택했다"며 "앞으로도 사용자의 언어만으로 원하는 소프트웨어를 만들 수 있는 시대를 열고 싶다"고 말했다.

2025.06.20 09:07남혁우

AI 시대 엇갈린 프로그래밍 인기, 파이썬 뜨고 SQL 내려간다

인공지능(AI)의 부상과 함께 프로그래밍 언어의 인기 순위도 변화하고 있다. AI 시대에 최적화된 파이썬은 독보적인 상승세를 보이고 있는 반면 오랜 기간 데이터베이스 언어의 표준으로 군림해온 SQL은 하락세를 면치 못하고 있다. 18일 소스코드 품질 평가 기업 티오베(TIOBE)는 프로그래밍 언어 인기 지수인 6월 티오베 인덱스(TIOBE Index)를 발표했다. 이번 발표에 따르면 파이썬은 25.87%를 기록하며 1위를 유지했다. 특히 10.68%을 기록한 2위 C++와의 격차가 15% 이상 벌어졌다. 티오베 인덱스 집계 역사상 가장 큰 차이다. 파이썬은 간결한 문법과 풍부한 라이브러리를 바탕으로 웹 개발, 자동화, 통계 분석은 물론 최근 각광받는 생성형 AI, 머신러닝, 딥러닝 분야까지 폭넓게 활용되고 있다. 실제로 오픈AI의 GPT, 구글의 텐서플로, 메타의 파이토치 등 주요 AI 프레임워크들이 파이썬을 인터페이스 언어로 채택하고 있어 AI 개발에서는 사실상 필수 언어로 자리잡고 있다. 반면 SQL은 이번 순위에서 12위로 밀려나며 역대 최저 순위를 기록했다. 불과 몇 년 전까지만 해도 상위권을 지켜왔던 SQL의 하락에는 데이터 환경 변화가 큰 영향을 미친 것으로 분석된다. SQL은 고정된 테이블 구조를 기반으로 한 정형 데이터 중심의 환경에서는 강력한 도구로 평가 받았다. 하지만 최근 이미지, 음성, 자연어 등 비정형 데이터의 폭발적인 증가로 인해 NoSQL 기반 시스템이 더 적합해지고 있다. 몽고DB, 레디스, 카산드라 같은 NoSQL 기술은 비정형 데이터를 유연하게 다룰 수 있어 AI 기반 애플리케이션에 널리 채택되고 있다. 이로 인해 SQL의 활용 분야가 축소되며 자연스럽게 순위에서도 밀려난다는 분석이다. 레거시 언어의 부활도 눈에 띈다. 에이다(Ada)는 25위에서 11위, 펄(Perl)은 27위에서 13위로 각각 큰 폭의 상승을 보였으며, R 역시 14위에 올랐다. 포트란과 코볼도 각각 10위, 20위를 기록했다. 이러한 변화는 항공우주, 금융, 제조업 등에서 수십 년간 운영돼 온 기존 시스템의 유지보수 수요와 맞물린 결과로 해석된다. 또한 클라우드 전환 과정에서 레거시 코드를 해석하고 연계할 수 있는 신규 인력에 대한 수요도 증가하고 있다. 한편 챗GPT, 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 등 AI 기반 개발 도구가 실무에서 점차 비중을 확대하면서 자동화에 종속되지 않는 수작업 기반 언어에 대한 관심도 다시 높아지고 있다는 지적도 제기된다. 폴 얀센 티오베 소프트웨어 CEO는 "SQL은 티오베 인덱스가 시작된 2001년부터 항상 주목받아온 언어였고, 여러 논란 속에서도 높은 인기를 유지해왔다"며 "그러나 비정형 데이터 중심의 AI가 급성장하면서 이제는 AI 친화적인 언어가 인기의 핵심 요소로 작용하고 있다"고 말했다.

2025.06.18 08:43남혁우

"코딩은 AI가, 전략은 사람이"…생존하는 개발자의 조건 바뀐다

인공지능(AI)이 코드를 대신 써주는 시대가 도래해 소프트웨어(SW) 전문가의 경쟁력이 프로그래밍 언어가 아니라 문제를 정의하고 비즈니스 흐름을 읽는 사고력에서 나온다는 분석이 나왔다. 단순한 코더가 아닌 전략가와 설계자로의 전환이 요구된다는 점에서 향후 개발자 교육과 채용 기준에도 적잖은 변화가 예상된다. 9일 업계에 따르면 김득중 연세대학교 공과대학 기술정책협동과정 박사는 최근 '생성형 AI 등장에 따른 SW 전문가의 핵심 역량 변화에 대한 연구' 논문을 발표했다. 해당 연구는 평균 경력 20년 이상의 현업 전문가들을 대상으로 델파이 조사 방식으로 진행됐으며 '챗GPT' 출시 이후 생성형 AI를 정기적으로 활용해온 이들이 참여해 현실 기반의 인사이트를 도출했다. 이 논문은 소프트웨어 전문가의 역량을 하드 역량, 소프트 역량, 새롭게 등장한 AI 활용 역량으로 구분했다. 특히 생성형 인공지능의 확산에 따라 사고 중심의 역량이 급부상하고 있으며 단순 지식 기반 역량은 상대적으로 중요도가 낮아지고 있다고 평가했다. 연구에 따르면 현재는 설계 경험이나 비즈니스 도메인 지식 같은 전통적인 전문성이 중요하다고 여겨지지만 향후 5년 뒤에는 문제 정의 능력, 맥락 파악 능력, 전략적 사고가 핵심 자산이 될 것으로 나타났다. 일례로 코딩 실력보다 프로젝트의 방향성과 사용자 요구를 꿰뚫는 인지적 역량이 더 중요한 시대가 오고 있다는 것이다. 생성형 AI를 얼마나 잘 다루느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다는 결론도 도출됐다. 이에 다양한 AI 도구를 조합하고 적절한 프롬프트를 설계하며 최신 기술 트렌드를 학습하는 능력이 강조된다. 반대로 테스트 코드 작성이나 산업 표준 지식처럼 기계가 자동화할 수 있는 역량은 대체 가능성이 높다는 분석이다. 연구는 이를 구조화해 'AI 스펙(AI-SPEC)'이라는 프레임워크를 새로 제시했다. AI 활용 역량, 소프트 역량, 퍼스널 역량, 하드 역량, 소셜 역량의 다섯 축으로 구성되며 각 항목별로 중요도의 변화 흐름을 시각화했다. 향후 교육 및 정책 설계 시 참고할 수 있는 기준 틀로 기능할 수 있다. 핵심 역량 13가지는 최신 기술 습득과 AI 활용, 윤리적 책임감 같은 역량뿐 아니라 큰 그림을 보는 능력, 고객 이해, 도전적 문제 해결, 신기술 수용성 같은 인간 중심의 사고 역량까지 포함된다. 또 이번 연구는 개인뿐 아니라 기업, 대학, 정부 등 각 주체에게도 뚜렷한 행동 지침을 제시하고 있다. 연구는 기업이 소프트웨어 개발의 전 라이프사이클에 생성형 인공지능을 적극 도입하고 직원 대상 재교육을 통해 새로운 핵심 역량을 내재화할 것을 주문했다. 이를 위해 최고 인공지능 책임자(CAIO)를 두고 AI 활용 예산을 별도로 배정하는 등 조직 거버넌스 체계를 전환해야 한다는 분석이다. 대학의 역할도 명확히 언급됐다. 기존의 암기 위주 교육에서 벗어나 사고력과 창의적 문제 해결 능력을 중심으로 커리큘럼을 개편하고 생성형 AI 활용 역량과 AI 윤리 교육을 필수 과목으로 편성해야 한다는 것이다. 특히 AI 스펙에서 제시된 사고 관련 역량은 교육 과정과 직접적으로 연계돼야 한다는 점에서 교육제도 전반에 구조적 조정이 필요하다. 정부는 국가 경쟁력 확보를 위해 AI 관련 정책 지원에 더욱 적극적으로 나서야 한다는 지적이다. 국민의 AI 리터러시를 높이고 산업별 AI 도입과 활용을 촉진하며 평생 학습 및 직업 전환을 위한 훈련 프로그램을 마련해야 한다. 더불어 AI 윤리 기준과 규제 프레임워크를 구축해 인공지능의 사회적 수용성과 신뢰성을 확보하는 것도 정부의 몫으로 제시됐다. 김득중 연세대 박사는 "생성형 AI의 등장으로 코딩이라는 도구 자체의 희소성은 줄어들고 있다"며 "인간이 해야 할 일은 도구의 능력을 이해하고 이를 설계와 문제 해결에 적절히 끌어다 쓰는 쪽으로 이동하고 있다"고 밝혔다.

2025.06.09 11:26조이환

AI 코드 편집기 '커서' 출시…코드 리뷰·에이전트·기억 기능까지

인공지능(AI) 기반 인기 코드 편집기 '커서(Cursor)'가 정식 출시됐다. 정식 버전은 단순한 코드 자동완성을 넘어, 코드 리뷰, 원격 수정, 작업 맥락 기억 등 개발 전반의 흐름을 AI가 지원하는 구조로 진화한 것이 특징이다. 8일 개발사 애니스피어(Anysphere)는 공식 홈페이지를 통해 커서 1.0 버전을 공개하고 주요 신규 기능을 소개했다. 커서는 오픈소스 코드 에디터인 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)를 기반으로 만들어진 AI 편집기다. 친숙한 사용자 인터페이스(UI)와 다양한 대형 언어 모델(LLM)을 선택할 수 있는 유연성 덕분에 베타 테스트 단계부터 많은 개발자들 사이에서 인기를 끌었다. 이 편집기는 단순 자동완성 수준을 넘어 프로젝트의 맥락을 이해하고 일관된 방향으로 코드를 생성·관리하는 'AI 개발 동반자'를 지향한다. 예를 들어 사용자가 이전에 만든 로그인 기능을 언급하며 "여기에 보안 인증을 추가해줘"라고 지시하면 커서는 과거 작업을 기억하고 이에 맞는 코드를 생성해주는 방식이다. 정식 버전에서 가장 주목받는 기능은 '버그봇(BugBot)'이다. 깃허브에 올라온 코드 변경 요청(PR)을 자동으로 살펴보고 버그가 있을 만한 부분이나 비효율적인 코드를 찾아서 그 자리에서 댓글로 알려준다. 내용을 확인한 사용자는 댓글에 달린 '픽스 잇 커서(Fix in Cursor)' 버튼을 클릭해 커서 편집기로 이동하고 사전 작성된 프롬프트를 바탕으로 문제를 손쉽게 수정할 수 있다. 이 기능은 코드 리뷰 자동화뿐 아니라 팀 단위 협업에서 생산성과 품질을 동시에 높일 수 있다는 평가를 받고 있다. 또 다른 핵심 기능은 '백그라운드 에이전트(background Agent)'다. 이 에이전트는 사용자의 코드를 복사해서 새로운 작업 공간을 만들고, AI가 코드를 수정한 뒤 자동으로 저장소에 올려준다. 개발자는 자연어로 변경 사항을 지시하면 나머지 작업은 자동으로 처리된다. 단, 저장소에 대한 쓰기 권한이 필요한 만큼, 일부 사용자들은 보안 측면에서 우려를 제기했다. 특히 외부 명령이나 웹 기반 인터페이스를 통한 악성 행위 가능성을 고려할 때, 보다 정교한 권한 관리와 작업 로그의 투명성이 필요하다는 지적도 있었다. 이와 함께 프로젝트 맥락을 기억하는 '메모리즈(Memories)' 기능도 새롭게 추가됐다. 메모리즈는 프로젝트별로 대화 중 나온 사실이나 지시사항을 기억하고, 이후 유사한 요청이 있을 때 이를 반영해 보다 일관된 응답을 제공한다. 예컨대 특정 API 사용 금지를 지시했을 경우 이후 관련 코드가 등장하면 이를 감지해 수정 제안을 하거나 경고할 수 있다. 해당 기능은 현재 베타 상태이며 설정에서 사용자가 직접 활성화할 수 있다. 이 외에도 다양한 기능이 개선됐다. 특히 데이터 과학자를 위한 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 환경 지원이 대표적이다. AI가 셀 단위로 여러 부분을 동시에 편집하거나 설명할 수 있어 데이터 분석 및 머신러닝 실무에서도 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 모델 컨택스트 프로토콜(MCP) 서버는 원클릭 설치와 OAuth 인증 기능이 지원돼, 외부 개발 도구를 커서 환경에 쉽게 연결할 수 있다. 개인 및 팀 단위 사용 통계를 시각적으로 확인할 수 있는 대시보드와, 도구 호출 내역 접기, 네트워크 연결 진단 기능 등도 함께 도입됐다. 또한 팀 관리자를 위한 프라이버시 설정 및 어드민 API도 제공돼 엔터프라이즈 환경에서도 사용이 가능하다. 정식 출시에 대한 개발자 반응은 대체로 긍정적이다. 커뮤니티에서는 "드디어 안정적인 커서가 나왔다", "기존 VS Code에서 커서로 넘어갈 만한 충분한 이유가 생겼다"는 의견이 이어졌다. 특히 버그봇과 메모리즈에 대한 호평이 많았다. 반면, 백그라운드 에이전트 기능에 대해서는 "코드를 자동으로 푸시한다는 것은 위험 요소가 될 수 있다", "명시적인 승인 절차가 없다면 불안하다"는 우려도 함께 나왔다. 애니스피어는 향후 오픈소스 플러그인 생태계 확장, 온프레미스 배포, 보안 기능 강화 등을 계획하고 있으며, 기업 및 팀 단위 고객 확보에도 본격적으로 나설 예정이다. 커서 개발팀은 "초기 릴리스 이후 많은 발전을 거듭해왔고, 이제 정식 버전으로 도약할 적기라고 판단했다"며, "소프트웨어 엔지니어링은 단순히 코드 작성만이 아닌 협업과 검토, 맥락 이해까지 포함된다는 점을 고려해 앞으로도 더욱 강력하고 유용한 도구를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2025.06.08 17:21남혁우

오픈AI, AI 코딩 비서 '코덱스' 러스트로 개편한 이유는?

오픈AI가 인공지능(AI) 코딩 보조 도구 '코덱스 CLI'를 시스템 프로그래밍 언어 러스트(Rust)로 전면 재작성 했다. 설치와 실행을 간편하게 만들고 보안성과 성능을 동시에 강화하기 위한 조치다. 3일 오픈AI는 타입스크립트(Typescript) 기반에서 러스트로 교체한 신형 '코덱스 CLI'를 깃허브를 통해 공개했다고 밝혔다. 코덱스 CLI는 자연어를 입력하면 코드 변경, 생성, 설명까지 자동으로 처리해주는 AI 명령줄 도구다. 사용자는 '코덱스(codex)' 명령을 통해 특정 파일에 대한 설명을 요청하거나 코드 수정을 지시하고, 그 결과를 확인하고 적용할 수 있다. 타입스크립트로 개발된 기존 버전은 노드JS(Node.js) 22 이상과 리액트 기반 Ink 프레임워크 등의 추가환경이 필요하다. 이러한 의존성은 일부 사용자에게 설치의 복잡함이나 성능 저하, 플랫폼 제한 등 불편을 초래했다. 오픈AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 코덱스 CLI를 러스트로 전면 재작성 했다. 신규 버전은 외부 런타임 없이 자체 실행 가능한 단일 바이너리로 제공돼 설치가 훨씬 간편하다. 더불어 윈도, 리눅스 맥OS 등 다양한 운영체제(OS)에서 즉시 실행할 수도 있다. 덕분에 사전 환경 구성에 대한 부담 없이 가볍게 사용을 시작할 수 있는 편의성을 제공한다. 보안 면에서도 한층 강화됐다. AI가 생성한 잘못된 코드나 명령어가 시스템에 피해를 주는 일을 막기 위해 실행되는 명령을 다른 프로그램이나 시스템 전체와 격리하는 '랜드락(Landlock)' 기능이 적용됐다. 이를 통해 의도치 않은 명령 실행으로부터 시스템을 보다 안전하게 보호할 수 있다. 성능도 크게 좋아졌다. 러스트는 불필요한 메모리 정리 작업을 하지 않아도 되는 언어로 더 빠르고 효율적으로 프로그램을 실행할 수 있다. 오픈AI는 이를 통해 새롭게 바뀐 CLI가 기존 타입스크립트 버전보다 메모리를 훨씬 덜 쓰고, 실행 속도도 눈에 띄게 빨라졌다고 설명했다. 특히 내부 테스트 결과 여러 개의 파일을 동시에 다뤄야 하는 대형 프로젝트일수록 새 버전의 속도 개선 효과가 더 뚜렷했다고 밝혔다. 또 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 신규 기능도 선보인다. 외부 프로그램과 정보를 주고받을 수 있도록 지원하는 기능으로 향후 다양한 개발 도구 또는 팀 협업 플랫폼과 연동해 더욱 폭 넓게 코딩 업무를 지원할 수 있을 전망이다. 오픈AI는 기존 타입스크립트 버전에 대한 지원은 한동안 병행되지만, 핵심 기능과 개선은 러스트 버전 중심으로 집중될 예정이라고 밝혔다. 이번 오픈AI의 러스트 전환은 최근 전 세계 개발 도구 생태계 변화에 따른 움직임으로 해석된다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트, 구글 등 주요 기술 기업들도 러스트 도입을 가속화하고 있으며, Vue.js의 창시자인 에반 유(Evan You) 역시 기존 자바스크립트 번들러인 롤업(Rollup)을 대체하기 위해 러스트 기반 빌드 도구인 '롤다운(Rolldown)'을 개발해 공개한 바 있다. 오픈AI의 푸아드 마틴 소프트웨어 엔지니어는 "오픈AI는 이번 개편이 단순한 언어 전환이 아닌 코덱스 CLI를 보다 안정적이고 확장 가능한 도구로 발전시키기 위한 첫걸음"이라며 "특히 반복적으로 모델을 호출하는 에이전트 루프 구조를 더 빠르고 안전하게 구현하기 위해 러스트를 선택했다"고 밝혔다. 이어 "코덱스 CLI가 궁극적으로는 다양한 개발 도구 및 플랫폼과의 유연한 연동을 통해 실무 환경에 최적화된 AI 코딩 도우미로 자리매김할 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 덧붙였다.

2025.06.03 09:41남혁우

[유미's 픽] "신입 SW 개발자 안뽑습니다"…'AI 코딩' 맛 본 기업들, 조직 효율화 '스타트'

"12개월 이내에 인공지능(AI)이 대다수 프로그래머를 대체할 것이라고 믿습니다." 에릭 슈미트 구글 전 최고경영자(CEO)가 지난해 12월 ABC 뉴스와의 인터뷰에서 했던 이 발언이 점차 현실화되는 분위기다. AI 코딩 도구 프로그램들이 우후죽순 등장하며 인간의 일자리를 대체하기 시작하자, 국내외 기업들이 신입 소프트웨어(SW) 개발자를 채용하지 않거나 조직 개편을 통한 인력 효율화 작업에 적극 나서고 있어서다. 22일 업계에 따르면 서울 영등포구에 위치한 IT 기업 A사는 최근 진행된 최고 경영진 회의에서 앞으로 SW 개발자 신규 채용을 진행하지 않기로 결정했다. 단순 코딩 작업을 AI로 대체하는 것이 훨씬 더 효율적이라고 판단해서다. 실제 이곳은 최근 AI 코딩 도구 '커서' 프로그램을 도입해 업무 효율을 1.5배 높였다. '커서'는 사용자가 프롬프트를 적으면 의도를 파악해 코드 제작을 도와주는 AI 소프트웨어로, 이를 개발한 미국 기업 애니스피어는 오픈AI의 인수 제안을 받는 등 90억 달러(약 12조원)의 기업 가치를 인정 받았다. 최근 오픈AI가 약 30억 달러(한화 4조2천억원)에 인수키로 한 '윈드서프'도 '커서'와 함께 이 시장에서 주목 받고 있다. A사 임원은 "커서 프로그램이 2~3명의 업무를 처리할 수 있는 상황인 만큼 앞으로 신입 개발자는 안뽑을 것 같다"며 "이를 잘 활용할 수 있고 업무 숙련도가 높은 개발자 몇 명과 일하는 것이 더 낫다고 오너가 판단해 경영진에게 이처럼 지시했다"고 분위기를 전했다. 해당 기업 오너는 "이제는 AI 혁명이 아닌 AI가 집권하는 시대가 된 만큼, 이를 제대로 활용하는 것이 기업의 존폐를 결정하게 될 것"이라며 "신입 SW 개발자를 채용하지 않을 뿐 아니라 기존 SW 개발자들 50여 명 정도도 AI 플랫폼 개발로 전환배치한 상태로, 앞으로는 AI 플랫폼 개발에 모든 임직원이 전력을 다할 것"이라고 강조했다. 삼성전자도 최근 스마트폰 등을 담당하는 MX(모바일경험) 사업부가 '커서'를 SW 개발에 활용하는 방안을 검토하고 나섰다. 이를 위해 해당 사업부 소속 개발자 400여 명은 지난달부터 약 한 달간 '커서'를 활용할 수 있는 교육을 받은 것으로 알려졌다. 삼성전자 내 개발직군 일부 팀에선 이미 '커서'를 업무에 활용해왔던 것으로 전해졌다. 업계 관계자는 "IT 기업이 밀집한 경기도 판교나 서울 가산동 일대에선 AI를 통해 코딩 작업에 나서면서 관련 개발 직무에 대한 신규 채용을 하지 않은 분위기가 빠르게 확산되고 있다"며 "AI 모델에 직접 코드를 입력하지 않고 원하는 결과물의 느낌(바이브)만 제시해 프로그래밍하는 '바이브 코딩'이 대세가 되면서 SW 개발자, 즉 '코더'들이 점차 구직난에 시달리고 있다"고 말했다. 해외 기업에선 이미 '코더'들의 설자리가 사라진 지 오래다. IBM의 경우 지난 2023년 AI로 대체할 수 있는 업무에는 사람 직원을 뽑지 않겠다고 선언했다. 마이크로소프트도 지난 13일 AI 투자에 따른 수익률 저하로 직원 3% 미만인 6천 명을 해고한다고 발표했다. 2023년 약 1만 명을 감원한 이후 최대 규모로, 대상자에는 SW 엔지니어링 분야가 40%로 가장 큰 비중을 차지했다. 제품 관리나 기술 프로그램 관리 직책 등 중간 관리자는 약 30%로 뒤를 이었다. 메타 역시 올해 2월 전체 인력의 5%인 약 3천600명을 해고한 데 이어 지난 4월에는 가상현실 사업부인 리얼리티 랩스에서 수백 명을 해고했다. 또 AI가 대체할 수 있는 분야는 채용을 하지 않거나 기존 인력을 정리하는 분위기다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 지난달 말 진행된 메타 AI 개발자 회의 '라마콘'에서 이를 시사했다. 그는 "내년에는 AI가 자사 개발의 절반을 수행하게 될 것"이라며 "비중은 앞으로 더 증가할 것"이라고 전망했다. 이 자리에 함께 참석한 사티아 나델라 MS CEO도 "MS에 저장된 코드의 20~30%는 AI가 작성했다"며 "일부 프로젝트는 아마 전체가 AI로 개발됐을 것"이라고 말해 눈길을 끌기도 했다. 최근 MS가 감원에 나선 이유를 뒷받침하고 있어서다. 일부 기업들은 AI 코딩 에이전트도 속속 내놓고 있다. 최근 '코덱스'를 공개한 오픈AI가 대표적이다. 오픈AI 추론 모델 'o3'를 기반으로 작동하는 '코덱스'는 코드 작성과 버그 수정, 검사 실행, 개발자의 코드베이스(codebase·소스 코드의 집합) 관련 질문에 답 등 여러 작업을 동시에 수행할 수 있다. MS가 소유한 깃허브와 구글, 아마존, 앤트로픽 등 많은 기술 기업도 개발자용 AI 도구를 제공하고 있다. 특히 MS는 최근 연례 개발자 콘퍼런스 'MS 빌드 2025'를 통해 새로운 AI 에이전트를 공개해 주목 받았다. 이 AI 에이전트는 개발자가 작성하던 코드에 기반해 일부 코드만을 자동 생성하던 기존 에이전트와 달리, 간단한 지시만으로 전체 코드를 작성하고 작업이 끝나면 이용자에게 검토를 요청한다. '클로드 코드'를 선보이고 있는 앤트로픽의 수장 다리오 아모데이 CEO는 1년 내 AI가 사실상 모든 코드를 작성하는 세상이 올 수도 있다고 봤다. 개리 탠 와이콤비네이터 최고경영자(CEO)는 "'바이브 코딩'으로 인해 이제는 많은 코더가 필요 없다"고 밝혔다. 미국 노동통계국의 인구조사 자료에서도 '코더'의 입지가 좁아졌다는 사실은 확연하게 드러났다. 이에 따르면 지난 3월 미국 컴퓨터 프로그래머의 고용은 인터넷이 등장하기 수년 전인 1980년 이후 최저 수준으로 급감했다. 1980년대에는 30만 개가 넘는 프로그래밍 일자리가 있었고 2000년대 초 닷컴 버블 당시에는 70만 개로 최고치를 기록했으나, 현재는 절반 수준으로 떨어졌다. 미국 노동통계국은 오는 2033년까지 '코딩' 관련 일자리가 10% 감소할 것으로 내다봤다. 미국 대표 구인 플랫폼 인디드의 통계에서도 지난 2월 미국 전체 일자리는 1년 전보다 10%나 늘었으나, SW 개발자 채용 공고는 35%나 감소했다. 조직 내 중간 관리자들도 AI로 대체되는 경우가 많아졌다. AI를 통해 의사 결정이나 보고 체계 자동화가 가능해진 탓이다. 인텔의 경우 올해 들어서만 2만2천 명을 감원했는데 이 중 상당수가 중간 관리직이었다. 아마존도 지난 4월 비슷한 기조로 아마존웹서비스(AWS) 부문에서 400여 명을 감원했다. 투자은행 골드만삭스는 생성 AI로 인해 10년 내 3억 개의 일자리가 증발할 것이라고 내다봤다. 업계에선 기업들이 인건비 절감 비용을 AI에 집중 투자하고 있다고 분석했다. AI 시장 경쟁이 치열해지는 상황에서 기술·인프라에 가용 자원을 총동원하려면 다른 부문에서 비용을 절감할 수밖에 없어서다. 로이터는 "빅테크 기업들이 최근 데이터센터와 AI 기술 개발에 집중 투자하고 있다"며 "이 외 부문 투자는 축소하는 추세"라고 밝혔다. 업계 관계자는 "AI가 코딩을 자동화하며 인간 일자리를 위협하고 있지만, 프로그래밍 전반을 관리하며 기계가 할 수 없는 다양하고 복잡한 일을 담당하는 개발자에 대한 수요는 여전하다는 점에서 기회 요소는 있다"며 "단순 코딩 실력이 아닌 기획, 분석, 운영 등 복합 역량을 기반으로 다양한 AI 기술을 접목해 개발 효율성을 높일 수 있는 전문가들이 기업들의 선택을 받을 것"이라고 말했다.

2025.05.22 16:26장유미

미스트랄AI, 경량 코딩 모델 '데브스트랄' 공개

프랑스의 대표 인공지능(AI) 기업 미스트랄AI가 코딩에 초점을 맞춘 새로운 AI 모델을 공개해 주목받고 있다. 22일 테크크런치 등 외신에 따르면 미스트랄AI는 AI 기업 올 핸즈 AI와 협력해 상업적으로 이용 가능한 코딩 특화 AI인 '데브스트랄(Devstral)'을 개발했다. 데브스트랄은 240억 개의 매개변수를 갖춰 다른 상용 AI 모델 대비 비교적 규모가 작은 편이다. 그럼에도 미스트랄AI는 데브스트랄이 코딩 기술을 측정하는 벤치마크에서 구글의 '젬마3 27B'와 중국 딥시크의 'V3' 등 다른 공개 모델보다 우수한 성능을 보였다고 주장했다. 미스트랄AI는 "데브스트랄은 코드베이스 탐색, 파일 편집, 소프트웨어(SW) 엔지니어링 에이전트 구동을 위한 도구 활용에 우수하다"며 "데브스트랄은 단일 엔비디아 RTX 4090 또는 32GB 램(RAM)이 장착된 맥(Mac)에서도 실행할 수 있을 만큼 가벼워 로컬 배포 및 기기 내 사용에 이상적"이라고 설명했다. 앞서 미스트랄AI는 코드 생성 모델인 '코드스트랄(Codestral)'을 출시하며 보조 프로그래밍 분야에 진출한 바 있다. 다만 코드스트랄은 개발자가 상용 애플리케이션에서 이 모델을 사용할 수 있도록 허용하는 라이선스로 출시되지 않아 사용에 제약이 있었다. 이에 새로운 대중적인 AI 코딩 어시스턴트인 데브스트랄을 출시해 애플리케이션 프로그래밍 작업 최적화를 지원한다는 전략이다. 데브스트랄은 현재 허깅 페이스를 비롯한 AI 개발 플랫폼에서 다운로드할 수 있으며 미스트랄AI의 API를 통해서도 이용할 수 있다. 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.1달러, 출력 토큰 100만 개당 0.3달러다. 미스트랄AI는 "향후 몇 주 안에 출시될 더 큰 에이전트 코딩 모델을 구축하는 데 박차를 가하고 있다"고 밝혔다.

2025.05.22 14:03한정호

'MS 빌드' 등장한 알트먼…"에이전트로 만든 SW가 대세 된다"

"'코덱스'는 코드 생성기를 넘어 '가상 팀원'처럼 작동하는 인공지능(AI) 에이전트로 진화했습니다. 개발자는 코덱스에 작업을 위임하고 여러 업무를 동시에 요청할 수 있습니다. 향후 에이전트로 만든 소프트웨어(SW)가 주를 이룰 것입니다." 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 20~22일 미국 워싱턴주 레드먼드에서 열린 개발자 컨퍼런스 '마이크로소프트 빌드 2025'에 온라인으로 등장해 이같이 밝혔다. 앞서 오픈AI는 2021년 코덱스 초기 버전을 출시해 깃허브와 코딩 프로젝트를 시작한 바 있다. 이어 지난주 AI 코딩 에이전트 버전의 코덱스를 내놨다. 이는 코드 작성부터 버그 수정, 리팩토링, 테스트 작성, 코드 관련 응답 등 개발 작업을 동시에 수행할 수 있다. 오픈AI의 추론모델 'o3'를 개발에 맞게 조정한 '코덱스-1' 모델 기반으로 작동한다. 코덱스는 마이크로소프트 깃허브를 통해 실시간 코드 기반 작업을 진행할 수 있다. 코드 리뷰부터 자동화 테스트, 문서화 등 전방위 개발 흐름을 에이전트 주도로 처리할 수 있도록 설계됐다. 알트먼 CEO는 "이제는 AI 에이전트에게 작업을 안심하고 넘길 수 있는 시점"이라며 "개발자는 작업에 몰입하면서도 AI와 협업할 수 있을 것"이라고 강조했다. 그러면서 "이것이 바로 진정한 프로그래밍 환경의 혁신"이라고 덧붙였다. 알트먼 CEO는 "향후 멀티모달 기능과 고도화된 도구를 코덱스에 추가할 예정"이라며 "사용자 개입을 더 줄이고 자동화를 높여 코딩 환경을 지속적으로 개선할 것"이라고 강조했다. 그는 향후 수년 내 에이전트 기반 소프트웨어(SW) 개발이 주류가 될 것이라고 봤다. 이에 따라 에이전트가 작업 흐름을 기억하고 이어서 처리하는 '상태 기반 애플리케이션'을 만들 수 있도록 지원할 계획이다. 또 여러 에이전트가 협업하는 '멀티 에이전트 오케스트레이션' 기능도 확대할 방침이다. 알트먼 CEO는 "지금은 AI 에이전트에 대한 몰입과 적응의 시기"라며 "먼저 뛰어든 이들이 가장 큰 보상을 얻게 될 것"이라고 말했다.

2025.05.20 02:47김미정

오픈AI가 품은 스타트업 기업, 자체 AI 모델 출시 '주목'

오픈AI가 30억 달러(약 4조2천억원)에 인수한 코딩 스타트업 윈드서프가 소프트웨어(SW) 개발을 돕는 자체 인공지능(AI) 모델을 출시해 주목받고 있다. 16일 테크크런치 등 외신에 따르면 윈드서프는 첫 번째 SW 엔지니어링(SWE) AI 모델 제품군을 출시했다. 이번에 출시된 윈드서프의 제품군은 SWE-1, SWE-1-라이트, SWE-1-미니로, 단순 코딩뿐 아니라 전체 SW 엔지니어링 프로세스에 최적화되도록 학습돼 있다. 윈드서프에 따르면, SWE-1 모델은 내부 프로그래밍 벤치마크에서 클로드 3.5 소넷, 챗GPT-4.1, 제미나이 2.5 프로와 경쟁할 만한 성능을 보였다. 다만 SW 엔지니어링 작업에서는 클로드 3.7 소넷과 같은 최첨단 AI 모델에 미치지 못하는 것으로 나타났다. 윈드서프는 SWE-1-라이트와 미니 모델을 자사 플랫폼의 모든 사용자에게 제공할 방침이다. SWE-1 모델은 유료 사용자에게만 제공한다. 서비스 가격이 공개되진 않았지만, 클로드 3.5 소넷보다 비용이 저렴하다고 발표했다. 윈드서프는 SW 엔지니어가 AI 챗봇과의 대화를 통해 코드를 작성하고 편집할 수 있는 '바이브 코딩' 지원 기업으로 알려져 있다. 대부분의 코딩 스타트업은 오픈AI와 앤트로픽, 구글의 AI 모델을 활용해 왔지만, 윈드서프는 SW 엔지니어링을 위한 자체 AI 모델을 개발해 주목받고 있다. SWE 모델 발표 영상에서 윈드서프의 니콜라스 모이 연구 책임자는 "오늘날의 프론티어 모델은 코딩에 최적화돼 있으며 지난 몇 년 동안 엄청난 발전을 이뤘다"면서도 "하지만 코딩은 진정한 의미의 SW 엔지니어링이 아니다"라고 말했다. 다른 AI 모델들이 코드 작성에는 뛰어나지만, 터미널·IDE,·인터넷 등 여러 표면에서 작동하는 데 어려움을 겪는다는 지적이다. 윈드서프 측은 "SWE-1은 새로운 데이터 모델과 미완료 상태, 장기 실행 작업, 그리고 여러 표면을 포괄하는 학습 레시피를 사용해 훈련됐다"고 밝혔다. 이어 "SWE-1은 현재 초기 개념 증명(PoC) 단계"라며 "앞으로 더 많은 AI 모델을 출시할 계획"이라고 덧붙였다.

2025.05.16 13:56한정호

"AI가 만든 코드, 기술 발전 가속"…구글 딥마인드, 진화형 알고리즘 '알파이볼브' 개발

구글 딥마인드가 알고리즘을 설계하고 성능까지 개선하는 인공지능(AI)을 선보였다. 언어모델 기반의 코드 생성 능력에 진화적 평가 구조를 결합해 대규모 컴퓨팅 인프라부터 수학적 난제까지 범용 최적화가 가능해진 것이다. 16일 구글 공식 블로그에 따르면 딥마인드는 지난 14일 코드 기반의 알고리즘을 진화시키는 AI 시스템 '알파이볼브'를 발표했다. 이 시스템은 구글의 최신 언어모델 '제미나이' 시리즈에 자동 평가 알고리즘을 접목한 구조로, 구글의 데이터센터·칩 설계·AI 모델 학습 등 실제 운영 환경에 투입돼 성능을 입증했다. '알파이볼브'는 기존의 함수 단위 코드 생성과 달리 수백 줄 규모의 복잡한 알고리즘 전체를 설계할 수 있는 구조다. 속도 중심의 '제미나이 플래시'와 논리 구조를 강화하는 '제미나이 프로'를 병행 활용해 코드 제안을 생성한다. 이렇게 생성된 코드는 자동 평가 시스템이 정확성, 속도, 자원 활용도 등을 따져서 평가하고 성능이 좋은 코드만 다음 세대에 반영된다. 처음 성과를 낸 분야는 구글의 데이터센터 스케줄링이다. 이 시스템은 내부 클러스터 관리 도구인 보그(Borg)에 적용돼 일부 자원만 남은 서버를 더 잘 활용할 수 있도록 새로운 방식의 스케줄링 규칙을 만들어냈다. 사람이 읽고 관리하기 쉬운 단순한 코드 형태로 제공돼 전체 컴퓨팅 자원의 0.7%를 꾸준히 절약할 수 있게 됐다. 칩 설계 영역에서도 적용 사례가 나왔다. '알파이볼브'는 구글 텐서플로우 처리장치(TPU) 내 고성능 산술 연산 회로에서 불필요한 비트를 제거하는 베릴로그(Verilog) 코드를 제안했다. 이는 기능 검증을 거쳐 차세대 설계에 반영된 상태로, AI가 하드웨어 설계 언어 수준에서 의미 있는 구조 개선을 제안할 수 있음을 입증하는 계기가 됐다. 특히 구글 '제미나이' 모델 학습에 쓰이는 행렬 곱셈 연산을 최적화해 속도를 23% 끌어올렸다. 전체 학습 시간도 1% 줄었으며 기존에는 수주가 걸리던 커널 최적화 작업이 수일 내 자동 실험으로 가능해졌다. 반복 작업 부담이 줄어들면서 연구 효율도 함께 높아졌다. 사람이 직접 손대지 않던 그래픽처리장치(GPU) 저수준 명령어 영역에서도 성과가 나왔다. '플래시어텐션' 커널에서 최대 32.5%의 속도 향상을 기록했으며 기존 컴파일러 최적화를 넘어선 성능이라는 평가를 받는다. AI가 병목 지점을 스스로 찾아내고 개선 방향까지 제시한 사례로, 실제 코드 개선 작업의 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 수학 난제를 해결하는데도 기존 한계를 뛰어넘는 성과를 냈다. 일례로 복소수 4×4 행렬 곱셈 문제에서 기존보다 곱셈 횟수를 더 줄인 새로운 알고리즘을 찾아냈는데 이는 지난 1969년 수학자 스트라센이 세운 기록을 처음으로 넘어선 사례다. 수십 년간 누구도 개선하지 못한 수학적 구조 자체를 AI가 새롭게 설계해낸 것이다. 이외에도 이 시스템은 수학 분석, 기하학, 조합론, 수론 등 다양한 미해결 문제 50여 개에 적용됐다. 전체의 약 75%에서 기존 최고 해법을 재현했고 심지어 20%의 경우에는 보다 나은 해법을 제시했다. 구글 딥마인드는 현재 '피플+AI 리서치' 팀과 함께 '알파이볼브'의 사용자 인터페이스를 개발 중으로, 학술 연구자 대상 얼리 액세스 프로그램을 준비하고 있다. 일반 공개 여부는 추후 검토할 예정이나 명확한 평가 구조를 갖는 알고리즘 문제라면 어떤 분야에도 적용 가능한 구조라는 점에서 범용 기술로의 확장 가능성이 거론된다. 소재 개발, 신약 설계, 에너지 최적화, 공정 자동화 등 연산 기반 과학 영역 전반에 대한 활용이 논의되고 있다. 알렉산더 노비코프 딥마인드 연구원은 "우리는 평가자가 명확한 문제에 집중하고 있다"며 "자동화된 피드백 루프를 통해 성능을 지속적으로 개선할 수 있다"고 설명했다. 마테이 벌로그 딥마인드 연구원은 "'알파이볼브'는 일반적 AI 시스템임에도 불구하고 알파텐서보다 더 나은 성과를 냈다"며 "실제 문제에 곧바로 적용 가능한 과학 도구는 연구 현장에서도 드문 경험"이라고 말했다.

2025.05.16 09:58조이환

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