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카카오게임즈, 임직원 대상 AI 활용 교육

카카오게임즈(대표 한상우)는 임직원을 대상으로 인공지능(AI) 활용 교육을 실시했다고 22일 밝혔다. 이를 통해 회사는 사내 AI 전환(AX) 문화를 강화할 방침이다. 이번 교육은 조직 단위로 진행돼 팀 내 AI 실무 적용 방안을 함께 논의하고, 교육 이후에도 활용 범위를 확장해 나갈 수 있도록 기획됐다. 특히 사내 업무 환경에 대한 이해도가 높은 임직원이 강사진으로 참여해 실무 사례를 기반으로 교육을 진행했다. 강의는 AI와의 대화를 통해 결과물을 도출하는 '바이브 코딩'을 중심으로, 반복 업무를 자동화하는 '워크플로우 자동화 설계', 업무에 최적화된 도구를 직접 만들어보는 '커스텀 웹 애플리케이션 제작 실습' 등 현업에 바로 적용 가능한 AI 활용법을 담은 커리큘럼으로 구성됐다. 카카오게임즈는 AI 심화 교육, 직무별 AI 활용 사례 공유회, AI 해커톤 등 임직원의 AI 활용 역량을 실질적으로 향상할 수 있는 프로그램을 실시해 사내 AX 문화를 강화해 나갈 계획이다. 카카오게임즈는 "이번 교육은 임직원들의 AI 접근성을 높이고 실무에 적용할 수 있는 AI 역량을 강화하는 데 초점을 맞췄다"며 "임직원이 AI를 업무에 다각도로 활용할 수 있게 지원하고, 이를 기반으로 AX 문화를 확산해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.04.22 17:48진성우 기자

한빛앤, '혼자 공부하는 바이브 코딩 with 클로드 코드' 영어판 판권 수출

한빛앤(대표 임백준)은 바이브 코딩 입문서 '혼자 공부하는 바이브 코딩 with 클로드 코드'(저자 조태호)의 영어판 판권을 글로벌 IT 전문 출판사 Packt Publishing에 수출 계약했다고 21일 밝혔다. Packt Publishing은 영국에 본사를 둔 IT 전문 출판사로, 개발자와 실무자를 대상으로 도서와 전자책, 온라인 강의 등 다양한 콘텐츠를 제공해왔다. 이번 계약으로 혼자 공부하는 바이브 코딩 with 클로드 코드는 영어권 시장에 소개될 예정이다. 혼자 공부하는 바이브 코딩 with 클로드 코드는 프로그래밍 경험이 없는 독자도 생성형 AI를 활용해 실제 웹 애플리케이션을 만들어볼 수 있도록 구성한 실습형 입문서다. 앤트로픽의 클로드와 클로드 코드를 중심으로 설치부터 실습, 배포까지 단계적으로 따라가며 AI 기반 개발 과정을 익힐 수 있도록 구성했다. 이 책은 의료계와 정계, 투자업계, AI 업계 관계자 등 다양한 분야 인사들의 추천을 받았으며, 교보문고 IT 분야 주간·월간 베스트셀러 1위를 기록했다. 저자 조태호는 인디애나대학교 의과대학 영상의학 및 영상과학과 교수로, AI와 딥러닝을 의료 분야에 접목한 연구를 수행하고 있다. 도쿄의과치과대학에서 단백질 구조 예측 연구로 박사학위를 받았으며, 국내에서는 '모두의 딥러닝' 시리즈를 비롯해 여러 기술·교양서를 집필, 번역, 감수했다. 조태호 저자는 "그동안 국내 독자들이 해외 기술서를 번역해 읽어왔다면, 이제는 한국 저자의 관점과 경험도 글로벌 독자에게 전달될 수 있다는 점에서 개인적으로도 국내 IT 출판계에도 의미있는 출발이라고 생각한다"고 말했다. 한빛앤 관계자는 "이번 판권 수출 계약은 국내 독자들에게 좋은 반응을 얻은 AI 실용서를 글로벌 시장으로 확장하는 의미 있는 사례”라면서 “앞으로도 변화하는 기술 환경에 맞는 경쟁력 있는 콘텐츠를 발굴하고, 국내 저자들의 우수한 지식과 경험이 해외 독자들에게도 닿을 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 밝혔다. 영어판은 2026년 하반기에 출간될 예정이다.

2026.04.21 11:05백봉삼 기자

7년차 공무원이 불 붙인 'AI 자가개발' 열풍…과기정통부도 'AI 어벤저스' 출격

과학기술정보통신부가 에이전틱 인공지능(AI)을 직접 개발해 업무에 도입하며 공공부문 인공지능 전환(AX)의 선봉에 선다. 광진구청에서 시작된 현장 공무원 주도의 AI 혁신이 행정안전부의 제도화와 과기정통부의 실행력을 만나 공직사회 전반으로 빠르게 번지는 모양새다. 과기정통부는 최신 AI 기술을 업무에 즉시 적용하기 위해 젊은 직원들로 구성된 자체 개발팀 'AI 사피엔스(AI Sapiens)'를 발족했다고 19일 밝혔다. 이재호 서기관을 팀장으로 이지성·배준기·심항섭 사무관, 이배현 주무관 등 AI 정책 및 산업 분야 실무진이 직접 개발에 참여했다. AI 사피엔스의 첫 결과물은 '글로벌 AI 동향 분석 에이전트'다. 밤사이 미국 등 해외에서 발생하는 AI 산업 기술 동향과 저명인사의 SNS 게시글을 자동 검색·분석해 매일 아침 직원들에게 공유하는 시스템이다. 또 이들은 '2026 전국민 AI 경진대회'에 참가해 예산요구서·법안 검토, 출장 정산, 회의록 작성 등 고부하 행정 업무를 자동화하는 AI 에이전트 개발을 확대할 계획이다. 이 같은 움직임은 최근 광진구청 7년 차 공무원의 혁신 사례가 기폭제가 됐다. 류승인 광진구청 주무관은 자연어로 코딩하는 '바이브 코딩'을 통해 HWP·PDF 등 공공 문서를 분석하고 1만 개 이상의 법령·판례를 통합 검색하는 도구를 직접 개발했다. 외부 용역 없이 현장 공무원이 업무 비효율을 스스로 해결한 이 사례는 국가AI전략위원회에서도 극찬을 받았다. 행정안전부 역시 이를 제도적으로 뒷받침하기 위해 'AI 챔피언' 인증제와 워킹그룹 구성을 추진 중이다. ▲광주광역시의 출장비 정산 자동화 시스템 'AI 여비몬' ▲군산시의 업무 매뉴얼 챗봇 '서무실록' 등 지자체의 파편화된 성과를 전국으로 확산하기 위한 가이드라인과 안전한 개발 환경 구축에 나섰다. 과기정통부는 이달 중 류제명 제2차관을 비롯한 전 직원이 참여하는 '에이전틱 AI 워크숍'을 열고 바이브 코딩을 통한 서비스 개발 실습을 진행하는 등 AI 리터러시 강화에도 박차를 가한다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "공직사회에서 AI 활용은 이제 선택이 아닌 생존의 문제"라며 "과기정통부 직원들이 직접 혁신 사례를 선도적으로 창출해 모든 부처로 확산할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.19 16:09장유미 기자

오픈AI, '코덱스' 업데이트…"코딩 넘어 컴퓨터 직접 제어"

오픈AI가 '코덱스'를 업데이트해 인공지능(AI) 코딩 생태계 확장에 나섰다. 오픈AI는 코덱스를 사용자 컴퓨터에서 직접 동작하는 에이전트형 서비스로 개편했다고 17일 밝혔다. 기존 코딩 보조 도구를 넘어 개발 전반을 수행하는 AI로 진화한 것이다. 코덱스 새 버전은 백그라운드에서 실행되며 앱을 직접 열고 조작할 수 있다. 코드 작성·수정은 물론 테스트 실행과 리뷰 대응까지 자동화한다. 여러 에이전트가 동시에 작동해 작업을 통합적으로 처리하는 구조다. 특히 작업 연속성이 강화된 것으로 나타났다. 중단된 작업을 이어 수행하거나 장기간에 걸친 개발 작업도 지속적으로 처리할 수 있다. 깃허브 리뷰를 확인해 수정하거나 원격 환경을 제어할 수 있다. 사용자 인터페이스(UI) 기반 작업 환경도 지원한다. 개발자는 인앱 브라우저에서 화면을 보며 변경을 지시하면 코드 수정까지 진행할 수 있다. 이미지 생성 기능을 통해 UI 디자인·목업·게임 제작까지 흐름으로 연결할 수 있다. 오픈AI는 코덱스 협업 기능도 개선했다. 슬랙을 비롯한 지메일, 노션 등 협업 도구 맥락을 반영해 할 일을 정리하거나 후속 작업을 제안하며, 총 100여 개 이상 앱과 연동해 개발 외 업무까지 포괄하는 구조를 갖췄다는 이유에서다. 이번 업데이트는 코덱스를 '터미널 기반 코딩 도구'에서 '데스크톱 환경 전반을 다루는 AI'로 전환하려는 전략으로 해석된다. 오픈AI는 별도 에이전트 SDK도 제공하며 기업 워크플로 통합을 본격화하고 있다. 이 같은 흐름은 경쟁사인 앤트로픽과 구도에서도 뚜렷하게 나타난다. 앤트로픽 역시 클로드와 코워커를 통해 사용자가 자리를 비운 상태에서도 컴퓨터를 대신 제어하는 기능을 공개하며 유사한 방향으로 진화하고 있다. 테크크런치는 "AI 코딩 도구 편의성과 성능을 둘러싼 경쟁이 진행 중"이라며 "AI 코딩 시장 경쟁이 단순한 코드 생성에서 업무 실행 에이전트로 빠르게 이동하고 있다"고 분석했다.

2026.04.17 18:13김미정 기자

"AI생성 코드 45% 보안테스트 통과 못해...SCA 도구 등 필요"

"'미토스' 등으로 취약점을 찾는 데 활용할 수 있는 막연한 기대와 공격을 더 받을 수 있다는 막연한 우려가 공존하는 상황입니다. 이럴 때일수록 스패로우가 제시하는 것처럼 이미 검증된 도구와 신뢰할 수 있는 인공지능(AI) 기능(서비스)로 통제 가능한 플랫폼을 구축해서 운영하는 것이 최선의 방법입니다" 장일수 스패로우 대표는 15일 파수AI가 개최한 'FDI 심포지엄 2026'에서 세션 발표를 통해 이같이 밝혔다. 이날 장 대표는 자사 시큐어 코딩 에이전트인 '스패로우 AI'를 공개하며 AI를 활용한 안전한 소프트웨어 개발 방안을 소개했다. 장 대표는 생성형 AI를 이용한 코딩의 보안 관점 문제로 ▲취약한 코드 생성 ▲민감 데이터 및 코드 유출 ▲AI 하이재킹(프롬프트 인젝션, 세션·모델 탈취) ▲정책 및 컴플라이언스 미준수 등을 제시했다. 실제로 AI가 생성한 코드의 약 45%가 보안 테스트를 통과하지 못하고 국제 웹 보안 분야 비영리 재단 OWASP가 선정한 톱10 취약점을 포함한 것으로 나타났다. 이에 장 대표는 AI 에이전트에 SAST(소스코드 보안 약점 및 품질 분석도구), SCA(오픈소스 관리 도구) 등 보안 도구를 결합해 활용해야 한다고 재차 강조했다. 스패로우 AI는 AI 에이전트를 활용한 개발 과정에서 발생할 수 있는 위험도와 정책 미준수 등 위험 요소를 사전에 포착할 수 있도록 돕는다. 장 대표는 "위험도, 규칙 설명, 신뢰지수, 자산 중요도 등을 종합한 우선순위 점수도 산출해 체계적인 조치를 할 수 있도록 지원하기 때문에 보안조치 효율을 높일 수 있다는 장점이 있다"면서 "아울러 조직별 보안정책 및 개발 환경에 맞는 기준을 설정해 정책 준수 여부도 돕는다. 시큐어 코딩(안전한 코딩)을 위한 AI 도구"라고 밝혔다.

2026.04.16 21:29김기찬 기자

자존심 꺾인 애플, AI 2년 지각에 '부트캠프' 초강수…시리 수장도 교체

애플이 오는 6월 세계개발자회의(WWDC)를 앞두고 지지부진한 성능으로 비판받아온 음성 비서 '시리(Siri)' 조직에 대한 대대적인 수술에 나섰다. 개발 인력을 코딩 부트캠프에 강제 투입하는 초강수를 두며 인공지능(AI) 경쟁력 회복에 사활을 거는 모습이다. 16일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 애플은 시리 개발팀 인력 수백 명을 대상으로 수 주간의 AI 활용 코딩 교육을 위한 부트캠프를 실시한다. 이는 앤트로픽의 '클로드 코드'나 오픈AI의 '코덱스' 등 최신 AI 도구를 활용한 코딩 역량에서 시리 팀이 타 소프트웨어 조직에 비해 뒤처졌다는 내부 평가에 따른 조치다. 애플 내에서 시리 팀은 최신 기술 흐름을 타지 못하는 낙후된 조직이라는 평판을 받아왔다. 특히 기존의 복잡한 규칙 기반 시스템에 매몰돼 현대적인 생성형 AI 도입을 위한 기술적 부채를 해결하지 못했다는 지적도 나왔다. 또 애플의 약점이 모델 자체보다 iOS 전반과 결합된 시리의 레거시 구조에 있다고도 봤다. 여기에 2년 전 발표한 '애플 인텔리전스' 기반의 시리 개선판이 여전히 실제 제품에서 구현되지 못하자, 경영진도 엔지니어들의 기술 스택을 강제로 전환하는 고육지책을 선택한 것으로 풀이된다. 조직 개편과 리더십 교체도 마무리 수순에 들어간 분위기다. AI 전략을 총괄하던 존 지아난드레아 수석부사장이 이번 주 공식 퇴임을 앞둔 상태로, 현재는 크레이그 페더리기 수석부사장과 비전 프로 개발을 주도했던 마이크 록웰이 팀을 재정비 중이다. 업계에선 록웰 투입을 두고 시리를 공간 컴퓨팅의 핵심 인터페이스로 진화시키겠다는 애플의 의지를 드러낸 것으로 해석했다. 이번 교육 기간 중 현장에는 시리의 안전 표준 준수와 성능 평가를 위한 핵심 인력 120여 명만 잔류해 제미나이 연동 테스트를 이어갈 것으로 관측된다. 애플은 부족한 자체 AI 역량을 보완하기 위해 구글과의 협력 확대도 공식화할 전망이다. 오는 6월 공개될 iOS 20의 새로운 시리에는 구글의 AI 모델 '제미나이'가 탑재되며, 사용자가 직접 AI 서비스를 선택할 수 있는 '확장 프로그램' 기능도 도입될 것으로 관측된다. 특히 외부 개발자가 시리를 통해 앱 기능을 정밀하게 제어할 수 있는 새로운 개발자 도구(SDK) 공개 여부가 이번 시리 변화의 성패를 가를 핵심 지표가 될 전망이다. 업계 관계자는 "폐쇄적인 개발 문화를 고집하던 애플이 외부 AI 코딩 도구 사용을 강권하고 라이벌인 구글의 모델을 빌려 쓰는 것은 그만큼 시리의 경쟁력 낙후를 심각하게 받아들이고 있다는 증거"라며 "이번 WWDC는 시리가 단순한 음성 비서를 넘어 진정한 개인화 AI 에이전트로 거듭날 수 있을지를 결정짓는 마지막 기회가 될 것"이라고 분석했다.

2026.04.16 11:33장유미 기자

7년차 공무원이 만든 AI가 판 바꿨다…광진구청發 혁신, 전국 본격 확산

행정안전부가 공무원이 직접 인공지능(AI) 도구를 개발하는 흐름을 제도적으로 뒷받침하며 공공부문 AI 전환(AX) 확산에 속도를 낸다. 최근 광진구청 공무원이 개발한 AI 기반 법령·문서 처리 도구가 주목받은 가운데, 행정 현장 주도의 AI 혁신을 본격화하는 모습이다. 행정안전부는 공무원이 생성형 AI를 활용해 업무 도구를 직접 개발하고 실험할 수 있도록 지원체계 마련에 나선다고 15일 밝혔다. 최근 공직사회에서는 '바이브 코딩' 확산과 함께 비전공자 공무원도 자연어 기반으로 프로그램을 개발하는 사례가 늘고 있다. 기존에는 외부 용역을 통해 수개월간 추진하던 정보화 사업을 현장 공무원이 직접 단기간 내 구현하는 방식으로 변화하고 있다는 점에서 새로운 행정 혁신 모델로 주목된다. 광진구청의 AI 도구가 대표적이다. 7년차 공무원인 류승인 주무관이 개발한 이 시스템은 HWP·PDF 등 공공 문서를 자동 분석하고 법령·판례 데이터를 통합 검색할 수 있도록 설계됐다. 기존에는 수작업으로 반복되던 문서 비교와 법령 검색 과정을 자동화해 업무 시간을 크게 줄였다는 평가다. 약 1600개 법률과 1만 개 이상의 행정규칙, 판례 데이터를 한 번에 조회할 수 있는 구조로 국가AI전략위원회 회의에서도 혁신 사례로 소개된 바 있다. 류 주무관은 HWP 중심 행정 문서 환경에서 AI 활용이 어려웠던 문제를 해결하기 위해 직접 개발에 나섰다. AI와의 대화를 통해 코드를 생성하는 방식으로 서비스를 구현했다. 공무원이 스스로 업무 비효율을 발견하고 AI로 해결하는 현장 주도형 혁신이 현실화되고 있다는 정부의 기대감이 커지고 있다. 이같은 흐름은 다른 지자체로도 확산되고 있다. 광주광역시는 출장비 정산을 자동화하는 'AI 여비몬'을 도입해 영수증 인식과 보고서 생성을 자동화했다. 군산시는 업무 매뉴얼을 챗봇 형태로 제공하는 '서무실록'을 구축해 행정 공백을 줄였다. 행안부 역시 외국인 대상 재난문자 번역 정확도를 개선하는 AI 기능을 시범 적용하는 등 다양한 분야에서 AI 활용 사례가 등장하고 있다. 다만 이러한 시도가 개인 단위 성과에 머무르고 확산되지 못하는 한계도 지적된다. 보안·제도·개발 환경 등 기반이 충분히 마련되지 않아 공무원이 개발한 도구가 조직 전체로 확산되기 어려운 구조라는 점이다. 이에 행안부는 국가정보원 등 관계기관과 협력해 공공부문 AI 개발 가이드라인을 마련하고 공무원이 안전하게 실험할 수 있는 환경 구축에 나설 계획이다. 구체적으로 AI 챔피언 인증 공무원과 전문가, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 등이 참여하는 워킹그룹을 구성해 단계별 지원체계를 마련한다. 이를 통해 생성형 AI 활용이 단순 업무 보조를 넘어 공무원이 직접 문제를 해결하는 혁신 수단으로 자리 잡도록 한다는 방침이다. 윤호중 행안부 장관은 "AI 시대의 공무원이 생성형 AI를 활용해 업무를 효율화하는 등 행정 현장에서의 혁신이 이미 시작되고 있다"며 "관계기관과 함께 AI 챔피언들이 보다 안전하고 체계적으로 도전할 수 있는 '혁신의 운동장'을 제공하도록 적극 힘쓰겠다"고 강조했다.

2026.04.15 17:13한정호 기자

[SW키트] 앤트로픽, '미토스' 제한적 공개 속내는…"안전 우선 vs 마케팅"

앤트로픽이 차세대 인공지능(AI) 모델 '미토스'를 제한적으로 공개한다고 발표하자 업게에선 상반된 목소리가 나오고 있다. 모델이 일반 대중이 사용하기에는 지나치게 강력해 통제가 필요하다는 평가가 있는 반면 성능이 충분히 입증되지 않아 과장된 홍보 전략이라는 지적이 공존하고 있다. 13일 IT 업계에 따르면 앤트로픽은 사이버보안 위험을 이유로 미토스를 대중에 완전 공개하지 않겠다고 밝혔다. 대신 일부 파트너사와 기관에 일부 공개하겠다고 발표했다. 지난주 공개된 미토스는 에이전트형 코딩과 추론 능력으로 보안 분석을 자동으로 진행할 수 있다. 클로드 기반 범용 AI로 작동하며 앤트로픽 내부 시스템과 오픈소스 환경을 동시 분석해 취약점을 식별하는 식이다. 앤트로픽은 모델 성능과 잠재적 보안 위험을 고려해 일반 대중에게 공개하지 않는다고 발표했다. 대신 '프로젝트 글래스윙'을 통해 미토스를 12개 파트너 기관에 제한적으로 제공하고 있다고 밝혔다. 프로젝트 글래스윙은 미토스 프리뷰 기반으로 운영된다. 아마존을 비롯한 애플, 브로드컴, 시스코, 크라우드스트라이크, 리눅스재단, 마이크로소프트, 팔로알토네트웍스 등이 참여한다. 참여 기관들은 미토스 활용 경험을 공유해 산업 전반의 보안 대응 역량을 높일 계획이다. 미·영 정부, 미토스 두고 논의 진행…"정말 위험 vs 기능 입증 아직" 업계에선 앤트로픽의 미토스 공개 제한을 두고 엇갈린 반응이 나오고 있다. 앤트로픽 주장처럼 기술력이 일반 대중에 지나치게 강력하다는 평가가 있는 반면 성능 입증 부족과 과장 가능성을 지적하는 목소리도 등장하고 있다. 앞서 미토스는 최근 몇 주 동안 수천 건 제로데이 취약점을 식별한 것으로 알려졌다. 이는 기존 보안 체계로는 발견하기 어려운 취약점까지 탐지할 수 있는 기술력을 갖췄다는 설명이다. 최근 방한한 비조이 판데이 시스코 수석부사장도 지디넷코리아 인터뷰에서 "우리는 미토스 기능을 실험하고 있다"며 "분명한 건 강력한 기술을 가진 AI 모델이라는 점"이라고 주장했다. 최근 미국·영국 정부가 미토스 영향력을 파악하기 위한 논의에 들어간 점도 주목받고 있다. 미국 재무장관이 주요 은행 수장들을 소집해 관련 논의를 진행했으며, 영국 정치권도 미토스 대응 필요성을 언급한 점도 기술 위험성을 뒷받침하는 근거로 해석되고 있다. 가디언은 "미토스 영향력이 기술 분야뿐 아니라 금융과 국가 안보 영역까지 영향을 미칠 수 있다"고 분석했다. 일각에선 미토스 성능 입증 부족과 과장 가능성을 지적하는 시각도 적지 않다. 전문가들은 앤트로픽이 미토스를 마케팅 수단으로 활용하고 있다는 가능성을 제기했다. 기술적 근거보다 추가 투자 유치를 위한 홍보 메시지가 앞선다는 주장이다. 하이디 클라프 AI 나우연구소 수석 AI 과학자는 "앤트로픽이 모델 성능 증거를 명확히 제시하지 않고 모호한 표현으로 성능을 강조한 것은 투자 유치를 위한 전략일 수 있다"며 "모델 실제 역량은 아직 충분히 입증되지 않았다"고 밝혔다. 최근 클로드 내부 소스코드가 일부 노출된 점도 재조명받고 있다. 당시 앤트로픽은 "민감한 정보는 노출되지 않았다"고 설명했다. 이에 가디언은 "보안을 이유로 모델 공개를 제한한 상황에서 이같은 실수가 발생한 것은 있을 수 없는 일"이라고 봤다.

2026.04.13 16:41김미정 기자

하나만 잘해선 안 된다…AI 열풍에 '하이브리드' 인재 각광

최근 채용 양상이 특정 업무에 국한되지 않는 '하이브리드' 인재를 선호하는 방향으로 변하고 있다. AI 발달로 기본적인 업무가 활용 툴로 가능해지면서, 직무 경계가 흐릿해진 탓이다. 12일 HR업계에 따르면 최근 채용 공고 수는 이전보다 줄었지만, 공고별로 요구되는 인재 역량과 밀도가 높아진 흐름이 관측된다. HR업계 관계자는 “요즘은 직무의 경계가 사라지는 느낌”이라며 “관련 직무가 아니더라도 직무 역량을 넓혀서 보는 경향성이 있다”고 말했다. AI 발전으로 앱 개발도 '척척'…이전보다 업무 범위 넓어졌다 과거보다 하이브리드형 인재의 선호도가 두드러진 것은 AI가 발전하면서다. 전문성이 필요했던 영역마저 AI를 활용하면 어렵지 않게, 해낼 수 있게 됐기 때문이다. 생성형 AI에 컴퓨터언어가 아닌 자연어(일상어)로 명령해 코드를 작성하는 '바이브코딩'이 대표적이다. 바이브코딩으로 앱 개발에 대한 접근성이 높아지면서, 출시되는 앱의 개수도 늘어났다. 시장조사업체 센서타워에 따르면 올해 1분기 애플 앱스토어에 등록된 전체 신규 앱 건수는 23만5800만건으로, 전년 동기 대비 84% 늘었다. 이는 지난 10년간 1분기 기준 신규 앱 등록 건수, 증가세 모두 최고치다. 또 다른 HR업계 관계자도 “대기업들의 공채가 상반기 돋보였지만 실제로 많은 기업들이 필요한 시점에 필요한 직무의 인원만 소규모로 뽑는 핀셋 채용을 진행했다”며 “이제 AI는 IT 직군만의 전유물이 아니다. 마케팅, 영업, 인사 등 문과 직무에서도 AI 툴을 활용한 생산성 증명이 필수조건이 됐다”고 설명했다. 면접 혹은 과제 전형에서 AI를 활용해 업무 시간을 어떻게 단축할지, 생성형 AI로 결과물을 도출해보라는 실무 테스트가 빈번해졌다는 것이다. 실무자들 "AI로 시간·업무 영역 단축…전혀 다른 분야는 공부가 먼저" 이같은 경향성은 실무에서도 찾아볼 수 있다. 유통회사 상품기획(MD) 직무에서 근무하는 20대 남성 A씨는 “판촉 활동 이외 디자인 작업도 같이 해야하는 등 업무 범위가 넓어졌다”며 “요즘은 AI가 모든 업무를 상향평준화시켜 각 업무에 맞는 AI를 이용한 다음 세심한 작업들은 직접하는 방식으로 일을 하고 있다”고 설명했다. 이어 “요즘은 AI가 기본이고 오히려 사람이 하는 것이 손해”라며 “디자이너들이 밤새서 해야 할 일을 AI가 몇 분 만에 해준다”고 덧붙였다. IT회사에서 개발자로 재직 중인 20대 여성 B씨도 “AI를 이용하면서 할 수 있는 영역이 많이 늘어났다”며 “짧은 시간 안에 여러 일을 처리할 수 있게 됐다”고 답했다. 다만 “유사한 분야에서는 경계가 흐려질 수 있지만 전혀 다른 분야는 AI를 사용하더라도 공부가 우선”이라며 “기본 지식이 없다면 검수가 불가능하기 때문에 AI에게 모든 것을 맡길 수는 없다”고 부연했다. AI가 넘볼 수 없는 인간 영역은?…'HR 리더스 데이' 해법 제시 직무 간 경계가 흐릿해진 상황에서 커지는 구직자들의 커리어 고민을 덜어줄 수 있는 컨퍼런스가 내달 7일 열린다. 서울 선정릉역 인근 슈피겐홀에서 개최되는 'HR테크 리더스 데이 시즌5'는 최신 IT 솔루션을 소개하는 자리를 넘어 AI 전환 속에서 조직이 놓치기 쉬운 사람의 문제를 다루는 것이 핵심이다. 이번 행사는 '휴먼테크+휴먼터치'를 대주제로 선정함에 따라 AI 툴 활용 능력이 기본이 된 직무 환경에서 사람이 가진 역량을 어떻게 조화롭게 발전시킬 수 있을지에 대한 방향을 제시해줄 수 있을 것으로 예상된다. 이 행사는 채용, 조직문화, 리더십부터 총보상, 웰니스, 감정관리 등 HR 핵심 의제를 하루 만에 점검할 수 있다. 특히, 행사 첫 타자로 나선 조여준 더벤처스 최고투자책임자는 AI가 흉내낼 수 없는 인간 고유의 동기 부여와 몰입, 창의성이 어떻게 기업의 핵심 경쟁력이 될지를 안내할 방침이다. 오프라인+온라인 생중계 형태로 진행되며, 기업·기관 HR 담당자와 C레벨을 주요 대상으로 한다. HR테크 기업과 현업 전문가, 창업자, 투자자, 정책 영역의 인사까지 한 무대에 올라, AI 시대 조직 운영의 현실적인 질문을 던지고 함께 풀어본다. 현재 사전접수 중이며, 오프라인(유료)·온라인(무료) 중 선택해 신청할 수 있다. 지디넷코리아 웹사이트 상단에 있는 'HR컨퍼런스'를 클릭하면 행사 프로그램 확인과 사전등록을 진행할 수 있다.

2026.04.12 07:59박서린 기자

[AI는 지금] '바이브 코딩' 열풍에 앱 등록 84% 증가…애플은 '제동'

인공지능(AI) 기술을 활용해 자연어로 앱을 생성하는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이 확산되면서 글로벌 앱 생태계가 급격한 변곡점을 맞고 있다. 플랫폼 지배력을 유지하려는 애플이 최근 관련 기술 확산에 제동을 걸면서 긴장감도 높아지고 있다. 5일(현지시간) IT 전문 매체 디인포메이션에 따르면 올해 1분기 글로벌 앱스토어 신규 앱 등록 건수는 23만5800건으로 전년 동기 대비 84% 증가한 것으로 나타났다. 이는 시장조사업체 센서타워가 조사한 결과로, 2016년 이후 이어진 장기 감소 흐름이 2025년 반등으로 전환된 데 이어 올 들어 증가세가 더욱 가팔라진 결과다. 업계는 앱 등록 급증 배경으로 AI 개발 도구 확산을 지목했다. 특히 앤트로픽의 '클로드 코드(Claude Code)', 오픈AI의 '코덱스(Codex)' 등은 자연어 입력만으로 코드를 생성할 수 있어 비전문가까지 개발 시장에 유입시키고 있다. 이를 통해 이른바 '코딩의 민주화'가 현실화되면서 앱 공급 구조 자체도 빠르게 재편되는 양상이다. 다만 앱 공급이 급증하자 애플은 심사 기준을 기반으로 통제에 나섰다. 핵심 근거는 앱 심사 가이드라인 2.5.2다. 해당 규정은 앱이 승인 이후 외부에서 새로운 코드를 내려받아 기능을 변경하는 행위를 제한한다. AI 기반 앱 생성 도구는 실시간 코드 생성과 실행을 특징으로 하는 만큼, 폐쇄적 기존 심사 체계와 충돌할 수밖에 없다. 실제로 일부 AI 개발 툴이 업데이트 심사 과정에서 제한을 받은 사례도 업계에서 거론되고 있다. 업계 관계자는 "이번 일은 애플이 보안과 품질을 명분으로 플랫폼 내 통제력을 유지하려는 의도가 반영된 조치"라고 해석했다. 업계에선 애플의 대응 방식도 주목하고 있다. 외부 AI 개발 도구에 대해서는 엄격한 기준을 적용하면서도, 자체 개발 환경인 '엑스코드(Xcode)'에는 AI 기능을 적극 도입하고 있다는 점에서다. 이는 바이브 코딩이라는 흐름 자체를 차단하기보다 기술의 확산 경로를 자사 생태계 내부로 제한하려는 전략으로 풀이된다. 또 개발자들이 외부 플랫폼이 아닌 애플의 툴과 인프라에 의존하도록 유도하려는 의도로 분석된다. 업계 관계자는 "AI 기반 개발 도구 확산은 앱 공급 구조를 근본적으로 바꾸고 있지만, 플랫폼 사업자는 여전히 유통과 실행 환경을 통제할 수 있는 권한을 갖고 있다"며 "향후 경쟁은 기술 우위가 아니라 생태계 통제력과 규칙 설계 능력에서 갈릴 가능성이 크다"고 말했다.

2026.04.06 10:25장유미 기자

앤트로픽, '클로드 코드' 설정 실수로 소스코드 50만 줄 노출

앤트로픽이 AI 코딩 도구 '클로드 코드'의 소스코드 일부가 노출되며 보안 관리에 대한 지적이 나오고 있다. 31일(현지시간) 더레지스터 등 외신에 따르면 퍼즈랜드의 보안 연구원 차오판 쇼우는 클로드 코드 소스코드가 외부에 노출된 사실을 확인하고 관련 링크를 소셜 플랫폼 엑스(X)를 통해 공개했다. 이번 노출 사고는 클로드 코드의 공식 노드 패키지 매니저(npm) 패키지에 소스코드 원본을 참조할 수 있는 '맵 파일(map file)'이 실수로 포함된 채 배포되면서 발생했다. 일반적으로 개발 디버깅용으로 쓰이는 이 파일은 프로덕션 환경에서는 제외되어야 한다. 하지만 이번 배포 실수로 인해 난독화되지 않은 타입스크립트(Typescript) 원본 소스가 담긴 앤트로픽의 내부 스토리지 버킷 링크가 그대로 노출돼 누구나 다운로드 받을 수 있었다. 실제 공개된 압축 파일에는 타입스크립트 파일 약 1900개와 50만 줄이 넘는 코드가 포함된 것으로 알려졌다. 내부 명령어 구조와 도구 라이브러리 등 핵심 구성 요소도 함께 노출됐다. 해당 코드는 깃허브를 통해 빠르게 확산됐고 수만 건 이상 포크되며 사실상 회수가 어려운 상황에 놓였다. 앤트로픽 측은 이번 사태가 외부 해킹이 아닌 내부 직원의 단순 실수임을 강조하며 진화에 나섰다. 앤트로픽 대변인은 "클로드 코드 릴리스에 일부 내부 소스코드가 포함된 것은 사실"이라면서도 "민감한 고객 데이터나 자격 증명은 전혀 노출되지 않았다. 이는 릴리스 패키징 과정에서 발생한 사람의 실수이며, 재발 방지를 위한 조치를 즉각 도입 중"이라고 해명했다. 하지만 업계에서는 앤트로픽의 허술한 보안 관리에 대한 우려의 목소리가 커지고 있다. 소스맵 파일은 일반적으로 운영 환경에서 포함하지 않는 것이 관행이다. 빌드 설정 오류만으로도 전체 소스가 노출될 수 있다는 점에서 개발·배포 파이프라인 관리 수준이 비판받고 있다. 기술적 영향에 대해서는 엇갈린 평가가 나온다. 클로드 코드는 일부 기능이 이미 리버스 엔지니어링을 통해 분석된 바 있어 완전히 새로운 정보가 공개된 것은 아니라는 시각도 있다. 그러나 최신 구조와 내부 구현 방식이 드러난 만큼 경쟁사에 유의미한 참고 자료가 될 수 있다는 분석이 우세하다. 이번 사건은 최근 연이어 발생한 데이터 관리 이슈라는 점에서도 주목된다. 앞서 앤트로픽의 차기 AI 모델 관련 문서가 공개 접근 가능한 데이터 캐시에서 발견된 사례가 알려지며 내부 통제 체계에 대한 우려가 커지고 있다. 몬타의 가브리엘 안하이아 소프트웨어 엔지니어는 "프로그램을 외부에 배포할 때 어떤 파일을 포함할지 정하는 설정 하나만 잘못돼도 내부 코드 전체가 그대로 공개될 수 있다"며 "아주 작은 설정 실수 하나가 큰 사고로 이어질 수 있는 만큼 보안에 더 신경 써야 한다"고 강조했다.

2026.04.01 09:16남혁우 기자

애플, '바이브 코딩' 앱 제한…AI 개발 확산에 생태계 통제 강화

애플이 인공지능(AI) 기반 '바이브 코딩(vibe coding)' 애플리케이션(앱) 제한 조치를 단행했다. 앱스토어에 적용한 이번 조치는 AI가 생성한 코드 실행을 제한하는 동시에 앱 생태계 주도권을 유지하려는 전략적 대응으로 풀이된다. 30일(현지시간) IT 전문 매체 디인포메이션에 따르면 애플은 최근 '리플릿' 등 일부 AI 코딩 앱 업데이트 차단 조치를 단행했다. 해당 앱들은 AI를 활용해 별도 개발 과정 없이 앱 기능을 생성·실행할 수 있도록 설계된 것으로, 최근 빠르게 확산되고 있는 '바이브 코딩'의 대표 사례로 꼽힌다. 바이브 코딩은 텍스트 프롬프트만으로 애플리케이션을 생성하는 방식으로, 비개발자도 손쉽게 앱을 제작할 수 있는 기술이다. 생성형 AI 확산과 맞물려 개발 생산성을 크게 높이는 도구로 주목받고 있지만, 앱 유통 단계에서는 기존 플랫폼 규제와 충돌하고 있다. 애플이 문제 삼은 핵심은 앱 기능을 실행 중에 바꾸는 방식인 '동적 코드 실행'이다. 앱스토어 가이드라인은 심사를 거치지 않은 코드가 앱 내에서 실행되는 것을 금지하고 있는데, 바이브 코딩 앱은 AI가 실시간으로 생성한 코드를 곧바로 실행하는 구조를 갖고 있다. 애플은 이를 정책 위반으로 판단하고 제재에 나선 것으로 전해졌다. 보안 우려도 배경으로 거론된다. AI가 생성한 코드에는 잠재적 취약점이나 악성 기능이 포함될 가능성이 있어 사용자 보호 측면에서 통제가 필요하다는 점에서다. 특히 애플은 폐쇄형 생태계를 기반으로 보안과 안정성을 핵심 가치로 내세워온 만큼, 통제되지 않은 코드 실행을 용인하기 어렵다는 입장이다. 다만 업계에선 이번 조치를 단순한 정책 집행을 넘어선 '생태계 방어'로 해석했다. 바이브 코딩을 통해 제작된 앱이 웹 기반 형태로 배포될 경우 앱스토어를 거치지 않고도 서비스 제공이 가능해지면서 애플의 수수료 구조를 우회할 수 있기 때문이다. 개발 진입장벽이 낮아지며 앱 공급이 급증하는 상황 역시 애플의 관리 부담을 키우는 요인으로 지목된다. 생성형 AI 확산 이후 비개발자까지 앱 제작에 뛰어들면서 앱 심사 부담이 커지고 있는 데다 이에 따른 심사 지연과 품질 저하 우려가 커지고 있다는 점도 주효했다. 애플 입장에선 플랫폼 신뢰도를 유지하기 위해 일정 수준의 통제가 불가피한 상황으로 분석된다. 그러나 규제 강화는 또 다른 논란을 낳고 있다. 애플이 자사 개발 도구(Xcode)에 AI 기능을 적극 도입하는 반면, 외부 개발사의 유사 서비스에는 제약을 가하는 것이 '이중 잣대'라는 지적이다. 이는 혁신을 저해할 수 있다는 비판과 함께 플랫폼 사업자의 시장 지배력 남용 여부를 둘러싼 논쟁으로 확산될 가능성이 있다. 향후 애플이 관련 정책을 더욱 구체화하고 적용 범위를 확대할 경우 AI 기반 개발 생태계는 웹 중심으로 이동하거나 탈(脫) 앱스토어 흐름이 가속화될 가능성도 있다. 동시에 글로벌 빅테크 간 플랫폼 주도권 경쟁 역시 한층 치열해질 전망이다. 업계 관계자는 "AI로 누구나 앱을 만드는 시대가 열리면서 플랫폼 통제와 혁신 사이의 충돌이 본격화되고 있다"며 "애플의 이번 조치는 단순한 앱 삭제가 아니라 생태계 주도권을 둘러싼 신호탄으로 봐야 한다"고 말했다.

2026.03.31 09:24장유미 기자

아이티센클로잇, AI 코드 에이전트 출시…공공·금융시장 정조준

아이티센클로잇이 공공·금융 등 보안이 중요한 산업을 겨냥해 인공지능(AI) 코드 자동화 시장 공략에 나선다. 온프레미스 기반 코드 생성 기술과 클라우드 AI 플랫폼을 결합해 에이전틱 AI 시대에 최적화된 개발 환경을 구현한다는 목표다. 아이티센클로잇은 반야에이아이와 협력해 AI 코드 에이전트 솔루션 '에이전트고 코더 포 프로페셔널'을 출시했다고 30일 밝혔다. 이번 협력은 아이티센클로잇의 클라우드 네이티브 기반 AI 에이전트 플랫폼 '에이전트고'와 반야에이아이의 온프레미스 코드 생성 AI 기술을 결합해 에이전틱 AI 시장 대응력을 높이고자 추진됐다. 특히 공공·금융 환경에서 요구되는 보안성과 확장성을 동시에 확보한 AI 개발 자동화 서비스 제공에 초점을 맞췄다. 신규 솔루션은 반야에이아이의 코드 생성 AI '코드파일럿'을 핵심 엔진으로 탑재했다. 기업 내부 보안 정책을 준수하면서 소스코드와 데이터 구조를 분석해 최적의 코드를 자동 생성할 수 있도록 지원한다. 특히 자연어 명령만으로 설계부터 구현까지 AI가 수행하는 바이브 코딩을 지원하며 개발 과정에서 필요한 보안 규정과 표준을 자동 반영해 보안 요구가 높은 산업에서도 안정적으로 활용할 수 있는 환경을 제공한다. 아이티센클로잇은 현재 아이티센그룹 내부에서 해당 솔루션의 활용 가능성을 검토 중이며 주요 공공·금융 고객사를 대상으로 시범 적용(PoC)을 진행하고 있다. 실제 개발 현장에서 생산성과 보안 안정성을 동시에 검증해 시장 신뢰도를 확보한다는 전략이다. 또 이번 협력으로 아이티센클로잇은 코드파일럿 기술에 대한 국내 총판 및 OEM 판매 권한을 확보했다. 양사는 공공·금융 시장의 특수한 보안 요구사항에 대응하는 맞춤형 AI 에이전트 서비스를 공동으로 공급할 계획이다. 앞서 아이티센클로잇은 지난 1월 에이전트고 출시 당시 코드 생성 기능이 내장된 에디션을 선보였다. 이번 에이전트고 코더 포 프로페셔널은 해당 기능을 확장하거나 독립적으로 사용할 수 있는 형태로 제공된다. 김우성 아이티센클로잇 대표는 "반야에이아이의 코드 생성 기술과 우리 AI 플랫폼 역량 결합으로 에이전트고의 경쟁력이 한층 강화됐다"며 "그룹 내 검증과 고객사 시범 적용을 통해 에이전트고 코더 포 프로페셔널의 우수성을 입증할 것"이라고 밝혔다. 이어 "공공·금융 및 엔터프라이즈 시장에서 안전하고 확장 가능한 AI 개발 환경을 제공해 에이전틱 AI 시장을 선도해 나가겠다"고 덧붙였다. 황병대 반야에이아이 대표는 "아이티센클로잇과의 협력은 코드파일럿 기술이 엔터프라이즈 시장의 표준으로 자리 잡는 중요한 계기가 될 것"이라며 "양사 기술 결합을 통해 AI 개발 자동화와 플랫폼 고도화를 지속 추진하며 성공적인 AI 파트너십 모델을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.03.30 16:23한정호 기자

무신사, 패션 테크 미래 이끌 'AI 신입 개발자' 66명 채용

무신사가 AI 기술 역량을 바탕으로 패션 테크의 미래를 이끌어갈 'AI 네이티브' 신입 개발자 공개 채용 전형을 끝내고, 선발된 66명의 인재를 현업에 배치했다고 30일 밝혔다. 이번 공채는 무신사 테크 부문이 주도하는 '무신사 루키' 프로그램의 일환으로 4년 만에 진행한 대규모 신입 개발자 채용이다. 특히 서류 전형 대신 이력서 없는 간편 지원 방식을 도입해 지원 문턱을 낮춘 결과, 약 2000여 명의 지원자가 몰렸다. 무신사는 단순 코딩 실력을 넘어 AI 도구를 얼마나 능숙하게 활용해 실무 문제를 해결하는지를 중점적으로 평가했다. 1700여 명이 참여한 1차 코딩 테스트를 시작으로, AI 도구 활용 능력을 검증하는 2차 테스트(400명), 최종 3차 오프라인 면접(100명) 등 총 3단계의 엄격한 검증 과정을 거쳤다. 이를 통해 최종 66명이 선발됐으며 합격률은 약 3.3%를 기록했다. 현업에 배치된 66명의 신입 개발자들은 곧바로 무신사의 실제 테크 프로젝트에 투입된다. 이번 채용의 가장 큰 특징은 신입 사원들이 단순 교육용 과제가 아닌, 현재 무신사 고객들이 겪고 있는 불편함을 해결하기 위한 실제 커머스 프로젝트를 직접 수행한다는 점이다. 이들은 향후 6개월간 실무 프로젝트에 참여하며 AI 기술을 활용한 시스템 효율화를 주도할 예정이다. 특히 정규직 전환 심사는 후보자 간 경쟁을 유도하는 상대평가가 아닌, 개인의 역량과 기여도를 중심으로 한 절대평가 방식으로 진행된다. 역량을 증명한 인재라면 인원 제한 없이 모두 무신사의 일원이 될 수 있도록 구성해 주니어 개발자들이 성장에만 집중할 수 있는 환경을 조성했다. 또 무신사는 이번 AI 네이티브 채용 전형의 설계 원칙과 기술적 철학을 담은 메시지를 신입 개발자들에게 보내는 편지 형식으로 공개했다. 이번 전형에서는 코딩 테스트은 물론 지원자의 의사결정 능력을 중시하고, 문제 해결 본질과 논리적 판단력만으로 실력을 측정하기 위해 모든 지원자에게 동일한 AI 에이전트 환경을 제공하는 등 공정성 확보에 주력했다. 전준희 무신사 CTO는 “치열한 경쟁을 뚫고 합격한 66명의 신입 개발자들이 AI를 도구로 삼아 패션 테크 생태계 혁신을 이끌어갈 수 있도록 전폭적으로 지원할 것”이라며 “앞으로도 테크 인재와 기술 기반의 혁신에 대한 투자를 지속해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

2026.03.30 13:28백봉삼 기자

[유미's 픽] "연산보다 메모리"…구글 '터보퀀트' 등장에 엔비디아도 '긴장'

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 핵심 병목으로 꼽혀온 '메모리 문제'를 소프트웨어 방식으로 풀어내는 기술을 공개하면서 AI 인프라 경쟁의 방향이 바뀌고 있다. 모델 규모 확대 중심이던 기존 경쟁 구도가 실행 효율과 메모리 최적화 중심으로 이동하고 있다는 분석이 나온다. 27일 업계에 따르면 최근 대규모언어모델(LLM) 운영에서는 연산 성능보다 메모리 처리 효율이 전체 성능을 좌우하는 사례가 늘고 있다. LLM은 답변 생성 과정에서 이전 정보를 반복적으로 참조하는 구조를 갖고 있어 데이터 접근 과정에서 발생하는 지연이 속도와 비용을 동시에 제한하는 요인으로 작용한다. 현재 엔비디아 H100 등 최신 그래픽처리장치(GPU) 도입으로 연산 성능은 크게 향상됐지만, 메모리 대역폭과 데이터 이동 효율은 상대적으로 제한돼 있다. 실제 서비스 환경에서는 GPU 연산보다 메모리 접근이 병목으로 작용하는 경우가 적지 않다. 이 같은 흐름 속에서 AI 추론 시스템을 구성하는 기술 구조에 대한 이해도 중요해지고 있다. AI 추론은 모델, 메모리 구조, 실행 소프트웨어, 하드웨어가 단계적으로 결합된 형태로 작동한다. 우선 모델은 연산 과정에서 생성된 정보를 메모리에 저장하고 이를 반복적으로 참조한다. 이 과정에서 메모리 사용량이 급격히 증가하며 병목이 발생한다. 이를 해결하기 위한 접근이 메모리 압축 기술로, 데이터 표현을 줄이는 양자화(Quantization) 방식과 데이터 구조를 효율적으로 인코딩하는 방식이 함께 발전하고 있다. 이 가운데 구글이 지난 24일 공개한 터보퀀트(TurboQuant)는 데이터 표현 방식을 재구성하는 양자화 기반 접근으로, 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 데 초점을 맞춘 기술로 평가받는다. 엔비디아 역시 같은 문제를 두고 다른 접근을 시도하고 있다. 특히 최근에는 KV 캐시를 효율적으로 저장하기 위한 'KV 캐시 트랜스폼 코딩(KV Cache Transform Coding)' 기반 기술을 앞세우고 있다. 이는 데이터를 단순히 제거하는 방식이 아닌, 정보 구조를 효율적으로 인코딩해 저장 효율을 높이는 접근에 가깝다. 다만 모델별 특성에 맞춘 보정 과정이 필요하다는 점에서 적용 방식에는 차이가 있다. 두 기술 모두 메모리 압축을 목표로 하지만 접근 방식에는 차이가 있다. 터보퀀트가 양자화를 기반으로 정확도 손실을 최소화하는 데 초점을 둔 반면, KV 캐시 트랜스폼 코딩은 인코딩 효율을 높여 압축률을 끌어올리는 기술로 분석된다. 두 기술은 기존 메모리 최적화 기술의 연장선에선 의미 있는 진전으로 평가된다. KV 캐시의 정밀도를 낮추는 양자화 기법은 GPTQ, AWQ 등 오픈소스 진영과 스타트업을 중심으로 확산돼 왔고, 중요도가 낮은 토큰을 선택적으로 제거하는 방식이나 슬라이딩 윈도우 기반 메모리 관리 기법도 일부 모델에 적용돼 왔다. 또 메모리 접근을 줄이는 어텐션 최적화 기술은 데이터 전송 횟수를 줄여 속도를 높이는 플래시어텐션(FlashAttention) 등으로 발전하며 주요 AI 기업과 연구 커뮤니티에서 활용되고 있다. 업계 관계자는 "양자화나 토큰 프루닝 같은 기법은 이미 널리 쓰이고 있지만, 실제 서비스에서는 정확도나 안정성 문제 때문에 적용 범위가 제한적인 경우가 많다"며 "KV 캐시 자체를 압축 대상으로 삼는 접근은 구현 난이도는 높지만, 제대로 적용되면 체감 성능을 크게 바꿀 수 있는 영역"이라고 밝혔다. 메모리 압축과 더불어 모델 실행 방식 자체를 개선하려는 소프트웨어 경쟁도 확대되고 있다. vLLM, 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)을 비롯해 라마(llama.cpp) 등 다양한 추론 엔진들이 등장하며 요청 처리 방식과 메모리 관리 효율을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 특히 vLLM은 미국 UC버클리 연구진이 주도해 개발한 오픈소스 추론 엔진으로, 요청을 효율적으로 묶어 처리하고 페이지드어텐션(PagedAttention) 구조를 통해 메모리를 동적으로 관리하는 방식으로 처리 효율을 높인다. 엔비디아가 개발한 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM) 역시 GPU 연산을 최적화해 추론 속도를 개선하는 소프트웨어로, 데이터센터 환경에서 널리 활용되고 있다. 추론 엔진은 모델 자체를 변경하지 않고도 실행 방식만으로 성능을 개선할 수 있다. 동일한 모델이라도 어떤 실행 소프트웨어를 사용하느냐에 따라 처리 속도와 비용이 달라지는 구조다. 업계 관계자는 "같은 모델이라도 vLLM이나 텐서RT 같은 추론 엔진 설정에 따라 처리량 차이가 크게 난다"며 "실제 서비스에서는 모델보다 실행 스택이 성능을 좌우하는 경우도 적지 않다"고 설명했다. 메모리 압축 기술과 추론 엔진이 결합된 뒤 최종 연산은 GPU에서 수행된다. 특히 최신 GPU 환경에서는 연산 성능보다 메모리 활용 효율이 전체 성능을 좌우하는 경우가 많아지면서 소프트웨어 기반 최적화의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이와 함께 AI 경쟁의 방향도 변화하고 있다. 그동안 생성형 AI는 더 많은 데이터를 학습하고 더 큰 모델을 구축하는 데 집중해 왔지만, 최근에는 동일한 모델을 얼마나 빠르고 비용 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "대규모 서비스에서는 모델 성능보다 추론 효율이 비용 구조를 좌우하는 경우가 더 많다"며 "메모리 구조와 추론 엔진을 함께 최적화하지 않으면 GPU를 늘려도 수익성을 맞추기 어려운 단계에 들어섰다"고 말했다.

2026.03.27 12:11장유미 기자

[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

[카드뉴스] AI가 코드를 짜는 시대, 진짜 문제는 사람?

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI가 코드를 척척 만들어내는 시대가 됐다는 건 다들 아실 텐데요. 사실 진짜 문제는 거기서부터 시작이에요. 예전엔 개발자가 컴퓨터 언어로 프로그램을 한 줄씩 직접 만들었다면, 지금은 AI한테 "이런 프로그램 만들어줘"라고 요청하면 순식간에 뚝딱 만들어주거든요. 그런데 여기서 착각하기 쉬운 게 있어요. 빠르게 만들었으니 문제 해결 끝? 전혀 아니에요. AI가 만든 프로그램이 안전한지, 제대로 작동하는지 확인하는 게 훨씬 더 어렵다는 게 진짜 함정이랍니다. 마치 로봇이 숙제를 대신 해줘도, 선생님한테 제출하기 전에 내가 다 확인해야 하는 것처럼요. 그래서 지금 업계가 가장 힘들어하는 병목 지점이 뭐냐면요, 바로 숙련된 기술자 부족이에요. 실제로 5점 만점에 4.5점으로 가장 심각한 문제로 꼽혔는데, 전기 부족(4.2점)이나 컴퓨터 칩 부족(3.8점)보다도 훨씬 더 절실한 상황이에요. AI가 만든 걸 검사하고, 문제없는지 확인하고, 결과에 책임질 수 있는 사람이 너무 부족하거든요. 개발자의 역할 자체가 완전히 바뀐 거예요. 과거에 코드를 직접 한 줄씩 작성하던 요리사였다면, 지금은 로봇 요리사를 감독하는 역할로 전환됐고, 미래엔 더욱 관리자 역할이 중요해질 거예요. 결국 코드를 빨리 만드는 건 AI가 해결했지만, 그걸 믿고 쓸 수 있게 만드는 건 여전히 사람의 몫이라는 거죠. 그럼 우리는 어떻게 준비해야 할까요? AI 도구를 잘 다루는 것도 중요하지만, 만들어진 결과물을 꼼꼼히 확인할 수 있는 검증 능력이 필수가 됐어요. 안전성 확인과 문제 해결 능력이 핵심 역량이 된 거죠. AI 시대에 정말 중요한 건 속도가 아니라 신뢰와 책임이라는 사실, 꼭 기억해주세요. 앞으로도 AMEET이 복잡한 기술 이야기를 쉽게 풀어서 전해드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/8c09181d.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.20 21:00AMEET

[AI는 지금] "앤트로픽 제쳐야"…오픈AI·커서, AI 코딩 시장 쟁탈전 격화

인공지능(AI) 기업이 코딩 생태계 주도권 확보 경쟁에 속도를 내고 있다. AI 코딩 시장에서 우위를 점한 앤트로픽을 추격하기 위해 회사 인수, 모델 출시 등 전략을 적극 추진하고 있다. 19일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 오픈AI는 오픈소스 개발자 도구 기업 아스트랄을 인수해 코딩 어시스턴트 '코덱스' 경쟁력 강화에 나섰다. 같은 날 커서도 프로그래밍 특화 AI 모델 '컴포저 2'를 공개하며 성능과 비용 경쟁력을 앞세웠다. 앤트로픽은 '클로드' 시리즈로 콘텍스트 처리 능력과 높은 코드 정확도를 확보했다는 평가를 받고 있다. 대규모 코드베이스를 한 번에 이해하고 수정할 수 있어 복잡한 개발 작업에서 강점을 보이고 있다. 클로드는 SWE-벤치 등 주요 코딩 평가에서 77% 수준 성과를 기록해 다른 회사 모델을 앞섰다. 코드 생성뿐 아니라 리팩토링·마이그레이션 등 실제 개발 업무에서도 높은 효율성을 보이는 것으로 나타났다. 오픈AI는 아스트랄 인수를 통해 코덱스 경쟁력을 강화할 방침이다. 아스트랄 팀을 코덱스 개발 조직에 통합할 예정인 것으로 알려졌다. 인수 금액은 공개하지 않았다. 오픈AI는 코덱스가 빠른 성장세를 보인다고 밝혔다. 최근 코덱스 주간 활성 사용자 수가 200만 명을 넘어섰으며, 올해 초 이후 사용자 증가 속도가 3배 오른 것으로 집계됐다. 오픈AI는 지난해부터 인수 행보를 이어가며 기술 포트폴리오 확대에 속도를 내고 있다. 지난해 5월 조니 아이브의 AI 디바이스 스타트업 아이오를 64억 달러(약 9조 5900억원)에 사들였으며, 올해 1월 헬스케어 기술 스타트업 토치를 인수했다. 이달 초 사이버보안 스타트업 프롬프트푸 인수 계획도 발표했다. 찰리 마시 아스트랄 최고경영자(CEO)는 "우리 목표는 프로그래밍을 더 생산적으로 만드는 것"이라며 "소프트웨어(SW)를 만드는 경험 자체를 근본적으로 바꾸는 도구를 만들겠다"고 밝혔다. 커서, '컴포터 2'로 효율·비용 잡아 같은 날 커서는 프로그래밍용 AI 모델 '컴포저 2'를 공개하며 코드 시장에서 경쟁력을 강화했다. 컴포저 2는 최대 20만 토큰 프롬프트를 지원한다. 코드 생성부터 버그 수정, 명령줄 인터페이스 상호작용 기능을 제공한다. 브라우저, 이미지 생성기 등 외부 도구 연동을 통해 기능 확장이 가능하다. 이 모델은 앤트로픽 '클로드 오퍼스 4.6'을 포함한 일부 경쟁 모델 대비 높은 성능을 기록한 것으로 평가받고 있다. 성능 측면에서는 자체 벤치마크 '커서벤치'에서 60% 넘는 점수를 기록하며 오픈AI GPT-5.4 하이·미디엄 시리즈에 이어 3위에 올랐다. GPT-5.4 로우 구성과 클로드 오퍼스 4.6은 이를 밑도는 성과를 보였다. 터미널 환경 작업 수행 능력을 평가하는 '터미널-벤치 2.0'에서도 앤트로픽 모델보다 우수한 결과를 기록했다. 개발자는 모델 내 '셀프 서머리제이션' 기법을 활용할 수 있다. 이는 컨텍스트 윈도를 초과하는 데이터를 요약해 학습 효율을 높이는 방식이다. 커서는 모델 비용 경쟁력을 강화했다고 밝혔다. 표준 모델은 입력 토큰 100만 개당 0.50달러, 출력 토큰 100만 개당 2.50달러로 책정됐다. 더 빠른 응답 속도를 제공하는 고가 모델도 별도 제공된다. 커서는 현재 약 500억 달러 기업가치 목표로 신규 투자 라운드를 추진 중이다. 이번 모델 출시로 투자 유치에 속도를 낼 전망이다. 커서는 "우리는 코딩 분야에서 최전선 수준 성능과 비용 효율을 동시에 구현했다"고 홈페이지를 통해 밝혔다.

2026.03.20 15:45김미정 기자

AI코딩 시대, AX 전환의 병목은 사람

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 2026년 현재, 우리는 코딩의 시대가 저물고 '위임의 시대'가 열리는 현장을 목도하고 있습니다. 이제 개발자는 밤새워 코드를 한 줄씩 입력하는 사람이 아닙니다. 클로드 코드나 코덱스 같은 강력한 AI 도구들에게 시스템 전체를 맡기고, 자신은 지휘관의 역할을 수행하죠. 하지만 역설적이게도 AI가 빨라질수록 소프트웨어 배포 속도는 기대만큼 오르지 않고 있습니다. 왜 그럴까요? 바로 '인간'이라는 병목 현상 때문입니다. 코드를 쓰는 사람에서 AI를 부리는 사람으로 불과 몇 년 전만 해도 개발자의 미덕은 빠르고 정확한 타자 실력이었습니다. 하지만 2026년의 풍경은 완전히 다릅니다. 이제는 AI가 수천 줄의 코드를 몇 초 만에 쏟아냅니다. 여기서 인간의 역할은 '생성'이 아니라 '검증'과 '통합'으로 급격히 이동했죠. 하지만 문제는 여기서 발생합니다. AI의 생성 속도는 빛의 속도인데, 이를 검토하고 시스템에 안전하게 녹여내는 인간의 뇌는 여전히 아날로그 방식에 머물러 있기 때문입니다. 가트너의 최근 분석에 따르면, 2027년에는 채용 평가의 무려 75%가 AI 활용 역량에 집중될 것이라고 합니다. 이는 단순히 AI를 쓸 줄 아느냐의 문제가 아닙니다. AI가 만든 결과물 속에서 보이지 않는 오류를 찾아내고, 전체 시스템의 아키텍처와 어울리는지 판단하는 고차원적인 사고력이 핵심 가치가 되었다는 뜻이죠. 이제 개발 현장에서는 코딩 실력보다 'AI가 뱉어낸 코드를 어떻게 비판적으로 바라볼 것인가'가 연봉을 결정짓는 잣대가 되고 있습니다. AI 전문가들의 심층 토론: 무엇이 혁신을 가로막는가 이 사안을 두고 AI 전문가들은 날 선 논리 대결을 펼쳤습니다. 그들이 진단한 병목의 실체와 합의점을 정리해 드립니다. 가장 먼저 제기된 논점은 병목의 본질이 '검증의 대역폭'에 있다는 것이었습니다. AI가 코드를 무한정 생성해도, 그것이 보안 가이드라인을 지켰는지, 원래 목적에 부합하는지를 확인하는 인간의 시간은 한정되어 있다는 논리죠. 특히 군사용 AI처럼 단 하나의 오류가 치명적인 분야일수록 인간의 검증 부담은 기하급수적으로 늘어납니다. 여기서 전문가들은 기계적인 검증 파이프라인을 구축해 인간의 부담을 덜어줘야 한다는 점에 적극적으로 동의했습니다. 하지만 논의가 진행될수록 논점은 '기술'에서 '사람'과 '조직'으로 이동했습니다. 아무리 좋은 자동 검증 도구가 있어도, 개발자가 AI의 제안을 맹목적으로 믿거나 스스로 생각하는 힘을 잃어버린다면 결국 전체 시스템은 붕괴될 수밖에 없다는 우려가 나왔죠. AI에게 사고의 과정을 외주 주는 순간, 개발자의 역량은 퇴보하고 이는 곧 프로젝트의 질적 하락으로 이어진다는 지적입니다. 이에 따라 전문가들 사이에서는 단순한 코딩 교육이 아닌 'AI 코드 리팩토링 및 아키텍처 통합' 전문 교육이 필수적이라는 합의가 이루어졌습니다. 가장 뜨거운 감자는 '블랙박스 윤리'였습니다. 기술적인 오류는 테스트 도구로 잡아낼 수 있지만, AI가 학습 데이터에서 배운 사회적 편향성이나 차별적인 로직은 기계가 걸러내기 어렵기 때문입니다. 이를 '윤리적 부채'라고 부르는데, 전문가들은 이 책임 소재를 규명하는 문제가 향후 서비스 출시의 가장 큰 걸림돌이 될 것이라고 내다봤습니다. 기술적으로는 완벽해 보여도 윤리적으로 정당한지 판단하는 영역만큼은 여전히 인간의 고유한 영역으로 남아있으며, 이 지점에서 비합의와 논쟁이 계속되고 있습니다. 물리적 인프라와 조직 문화의 충돌 또 다른 병목은 의외의 곳에서도 발견됩니다. 바로 인프라의 한계입니다. AI 코딩 도구를 제대로 돌리기 위해서는 엄청난 양의 GPU와 메모리 반도체(HBM)가 필요한데, 이를 구축할 숙련된 기술자가 부족해 전 세계적인 성장 정체가 일어날 수 있다는 분석입니다. 결국 사람의 손이 닿지 않는 곳이 없다는 사실을 다시금 일깨워줍니다. 결국 기업들이 마주한 진짜 숙제는 단순히 AI 도구를 도입하는 것이 아니라, 조직의 보상 체계와 문화를 통째로 바꾸는 일입니다. AI 역량을 채용과 승진의 핵심 지표로 삼고, 기존 인력을 어떻게 새로운 시대의 '검증자'로 재배치할 것인가에 대한 전략이 없으면 아무리 비싼 AI를 도입해도 ROI(투자 대비 효율)는 떨어질 수밖에 없습니다. AI가 코드를 짜주는 세상에서 인간은 병목이기도 하지만, 동시에 최후의 보루이기도 합니다. 기술이 인간의 영역을 침범하는 것처럼 보이지만, 사실은 '무엇이 옳은 코드인가'를 결정하는 인간의 판단 가치가 그 어느 때보다 비싸진 셈이죠. 결국 AI 코딩 시대의 성공 방정식은 '얼마나 많은 AI를 쓰느냐'가 아니라, '얼마나 현명하게 AI를 통제하느냐'에 달려 있습니다. 오늘의 리포트가 전하는 울림은 명확합니다. AI가 모든 답을 내놓는 것처럼 보여도, 그 답을 세상에 내놓을지 말지 결정하는 '마지막 클릭'의 무게는 여전히 인간의 손가락 끝에 남아 있다는 사실입니다. 그 무게를 견디는 능력이야말로 우리가 준비해야 할 진짜 실력이 아닐까 싶습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/8c09181d.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.20 13:42AMEET

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