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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

AI 승부, 코딩도 전기도 아닌 사람이다

인류 역사는 기술의 변곡점마다 국가의 운명이 결정돼 왔다. 증기기관이 영국의 해를 지지 않게 했고, 인터넷이 미국의 패권을 공고히 했다. 2026년 현재 인공지능(AI)은 단순한 도구를 넘어 국가의 생존과 번영을 좌우하는 핵심 인프라로 정착했다. 미국과 중국은 패권경쟁의 사활을 걸고 진군하고 있고, 우리는 그 한 가운데 있다. 어디에서 시작할 것인가? 누가 일을 하는가? 사람이 한다. AI 전문가, 미·중 패권 전쟁에서 살길을 개척할 사람이 있는가? 정부에는 누가 있고, 민간에는 누가 있는가? 국내, 국외, 한국인 외국인 가운데 누가 이 위기와 기회의 강을 건너게 할 것인가? 미국과 중국은 어떻게 하고 있나? 미국, 사람에 과감한 투자…중국, 공공 인프라로 규정 2026년 초 중동에서 발생한 군사 작전은 인공지능이 실제 전장과 정책 결정의 최전선에 얼마나 깊숙이 들어와 있는지를 적나라하게 보여주었다. 미국 국방부는 인공지능 기업 앤트로픽과 심각한 갈등을 겪었다. 앤트로픽은 자사 모델인 클로드가 자율 무기 체계나 대량 감시에 사용되는 것을 거부하며 안전 가이드라인 준수를 요구했다. 이에 미국 정부는 미군이 모든 적법한 용도로 기술을 사용할 수 있어야 한다고 주장하며 앤트로픽을 공급망 리스크로 지정했다. 놀라운 점은 이 발표 직후 미국 국방부가 오픈AI와 전격적인 기밀 네트워크 배포 합의에 도달했다는 사실이다. 인공지능은 이미 타격 목표 식별과 첩보 분석 등 전쟁 수행의 핵심이 됐다. 이 사건은 국가의 핵심 의사결정 시스템을 외부 알고리즘에 의존할 때 발생하는 위험을 보여준다. 기술적 종속은 국가 안보를 마비시킬 수 있다. 리더십은 결코 외주를 줄 수 없다는 것이 2026년의 뼈아픈 교훈이다. 미국의 행정 전환 속도는 우리에게 강력한 경고를 던지고 있다. 미국은 행정명령을 통해 모든 연방 기관에 최고 인공지능 책임자인 CAIO 지정을 의무화하며 리더십의 세대교체를 단행했다. 이들은 단순한 기술 자문관이 아니다. 각 부처의 인공지능 전략을 수립하고 예산 권한과 프로그램 소유권을 가진 핵심 사령관이다. 주목할 점은 이들의 화려한 민간 배경과 그들이 만들어낸 실질적인 수익률이다. 재무부 CAIO 파라스 말리크는 보스턴컨설팅그룹과 모건스탠리를 거친 금융 인공지능 전문가다. 그는 인공지능 기반 머신러닝 시스템을 진두지휘하여 2024 회계연도에만 약 40억 달러의 부정 결제를 방지했다. 위조 수표 식별로만 10억 달러를 회수했고 2025년에는 사기 방지 규모를 117억 달러까지 확대할 계획이다. 식품의약국의 제레미 월시는 글로벌 컨설팅 기업 부즈 앨런 해밀턴의 기술 책임자 출신이다 그는 생성형 인공지능 어시스턴트 엘사를 도입해 전체 직원의 70퍼센트가 자발적으로 인공지능을 쓰게 만들었다. 과거 수일이 걸리던 임상 보고서 분석을 단 6분 만에 처리하며 규제 행정의 속도를 혁명적으로 높였다. 국방부의 캐머런 스탠리는 아마존 웹 서비스의 국가안보 혁신리더 출신으로 인공지능 가속화 전략을 이끌고 있다. 상무부의 브라이언 에플리는 에너지부 CIO 시절부터 IT 현대화를 주도한 베테랑이다. 국무부의 에미 리추얼로는 농무부와 국무부를 거치며 하루 6,300건의 외교 전문을 분석하는 인공지능 시스템을 구축했다. 이들은 모두 민간의 속도와 공공의 책임을 결합해 인공지능 투자 대비 수익인 ROI를 수치로 증명해 내고 있다. 미국 정부의 또 다른 강력한 무기는 모든 인공지능 활용 사례를 목록화하는 인벤토리 제도다. 2024년 2,133개였던 공개 사례는 2025년과 2026년을 거치며 폭발적으로 증가했다. 이는 부처 간 중복 투자를 막고 성공 사례를 실시간으로 공유하는 지식 창고 역할을 한다. 법무부는 2025년 인벤토리에 315개의 시스템을 등록하며 전년 대비 31퍼센트의 성장을 기록했다. 특히 FBI는 인공지능 사례를 19개에서 50개로 늘리며 법 집행과 수사 지원에 인공지능을 전면 배치했다. 보건복지부는 450개 이상의 활용 사례를 관리하며 의료 보험 사기 적발에 인공지능을 적극 활용한다. 보훈부는 367개의 인공지능 시스템을 통해 퇴역 군인을 위한 임상 진료 보조와 혜택 제공 속도를 획기적으로 개선했다. 국토안보부는 세관국 83개 이민국 51개 등 총 239개 이상의 고도화된 보안 사례를 운영하며 국경 관리의 지능화를 달성했다. 이러한 데이터 공개는 행정의 투명성을 높일 뿐 아니라 인공지능 도입의 가장 큰 장벽인 보안 승인 절차를 표준화하여 과거 1년 가까이 걸리던 과정을 수주 내로 단축시켰다. 미국의 성공 비결은 결국 사람에 대한 과감한 투자다. 2025년 12월 출범한 미국 테크포스 프로그램은 연간 1,000명의 민간 전문가를 수혈하는 인적 가속기다. 이들의 채용 방식은 전통적인 관료제 파괴의 전형이다. 학위보다 실제 코딩 능력과 데이터분석 역량을 중시하는 실력 중심 채용을 단행했다. 보상 체계 역시 파격적이다. 연간 최대 20만 달러 수준의 연봉을 제공하며 실리콘밸리와의 격차를 좁혔다. 특히 주목할 것은 2년 임기 후 민간 복귀가 보장되는 순환 구조다. 마이크로소프트, 아마존, 엔비디아, 메타, xAI 등 25개 빅테크 기업들이 파트너로 참여해 자사 직원을 파견하거나 퇴직 후 재채용을 약속한다. 공직 경험이 경력의 단절이 아니라 국가적 대규모 프로젝트를 수행한 명예로운 경쟁력이 되도록 설계한 것이다. 이들은 국세청 데이터 현대화나 국방부 드론 무기 체계 프로젝트를 주도하며 행정의 근육을 바꾸고 있다. 중국은 미국과는 정반대의 길을 걷고 있다. 중국 정부는 인공지능을 단순한 산업이 아닌 도로와 전력 같은 국가 공공 인프라로 정의했다. 지난해 제시된 인공지능 플러스 행동은 국가 운영 전반을 재설계하는 실행 단계로 진입했다. 국가데이터국을 중심으로 공공과 민간의 방대한 데이터를 국가가 직접 정제해 학습에 투입하며 데이터를 토지와 자본 같은 전략 자원으로 관리한다. 중국은 2027년까지 전 행정 분야의 인공지능 침투율 70퍼센트 달성을 목표로 하고 있다. 이미 제조 현장의 30퍼센트 이상이 인공지능을 도입했으며 300종 이상의 휴머노이드 로봇을 산업 전반에 배치했다. 동부의 데이터를 서부의 컴퓨팅 거점으로 보내 처리하는 동수서산 프로젝트는 인공지능 실행력을 위한 물리적 혈관망까지 국가가 설계했음을 보여준다. 서방의 기술 통제가 강해질수록 중국은 독자적인 디지털 생태계를 더욱 굳건히 하며 미국과 체제 경쟁을 벌이고 있다 미국과 중국의 공통점은 최고 통치 기구가 인공지능 정책을 직접 장악하고 각 부처와 유기적으로 움직인다는 점이다. 미국 백악관은 데이비드 삭스를 특별 고문으로 영입해 미국 인공지능 액션플랜을 주도하게 했다. 백악관 인공지능 위원회와 OMB(관리예산처)가 사령탑이 되어 범부처 인공지능 카운슬을 지휘한다. 이를 통해 부처 간 장벽을 허물고 기술 도입의 속도를 전쟁 수행 수준으로 끌어올렸다. 중국 역시 정책 컨트롤타워를 과학기술부에서 국가발전개혁위원회로 격상시키며 주석실과 판공청이 직접 산업 전반의 인공지능 침투를 지시한다. 국가가 알고리즘과 컴퓨팅 파워를 직접 공급하며 행정 효율을 극대화하는 톱다운 방식이다. 한국은 아직도 부처 사업 파편화…전부처 CAIO 의무화해야 반면 한국은 2026년 1월 인공지능 기본법을 시행하며 대통령 직속 국가인공지능전략위원회를 출범시켰다. 그러나 여전히 각 부처 사업은 파편화되어 있다. 계획은 있으나 부처의 실적을 실시간으로 한눈에 보고 지휘할 수 있는 통합 지휘 체계는 이제 막 걸음마를 뗀 수준이다. 대한민국이 글로벌 인공지능 전쟁에서 살아남으려면 우선 전 부처와 모든 산하기관에 전담 책임자인 CAIO 임명을 의무화해야 한다. 대한민국 국내외를 막론하고 인재를 찾아내서 책임자를 임명하고, 권한을 주고, 기관장들이 몰두해서 전환을 이끌어야 한다. 부처별 인공지능 예산을 실질적으로 배분하고 조정하며 성과에 책임을 지는 강력한 권한이 CAIO에게 부여되어야 한다. 둘째로 한국형 테크포스 제도를 즉각 가동해야 한다. 순환 보직 중심의 공무원 구조로는 전문 인재를 붙잡을 수 없다. 미국처럼 민간 엔지니어가 2년 동안 정부 프로젝트를 이끌고 다시 민간으로 돌아가는 유연한 인적 교류 시스템이 필수다. 연봉 체계를 민간 수준으로 현실화하고 이들의 공직 경험이 국내 인공지능 생태계 성장의 발판이 되도록 법적 근거를 마련해야 한다. 장관 보좌관 중에 AI 보좌관, 정보화 기획관급 이상에 AI 담당관을 두어야 한다. 셋째로 범정부 통합 지휘 시스템을 완성해야 한다. 대통령실이 실시간으로 대시보드를 보고 실적을 체크하고, 부처 장관들도 경쟁하면서 협력하는 시스템을 갖추어야 한다. 미국의 인벤토리 제도처럼 전 부처의 인공지능 도입 실적과 데이터 활용 현황을 실시간으로 모니터링할 수 있는 대시보드가 필요하다. 이를 통해 중복 투자를 칼같이 잘라내고 성공한 알고리즘을 다른 부처로 즉시 확산시키는 기동력이 필요하다. 국가인공지능전략위원회는 실질적인 예산 집행과 정책 집행을 담보하는 실행 기구로 확실히 기능해야 한다. 넷째로 AI 결과는 '국가 안보와 부유함'도 중요하지만, '국민의 부'와 '국민의 삶'을 돕는 AI인지를 설계부터 결과 체크도 함께 해야 디스토피아를 줄여 나갈 수 있다. 인공지능 시대의 행정은 관리의 영역이 아니라 고도의 설계 영역이다. 설계의 시작과 끝은 사람이다. AI는 코딩도 전기가 아닌 사람에서 시작해서 사람으로 끝날 것이다. 전 부처 책임자 임명과 테크포스 가동은 그 대전환을 위한 첫 단추다. 세상을 바꾸고 싶은 정부라면 자신부터 인공지능을 가장 잘 쓰는 조직으로 탈바꿈해야 한다. 그래야 민간을 움직이고 함께 진화할 수 있다. 2026년은 대한민국이 인공지능 국가로 다시 설계되는 마지막 골든타임이다. 바닷가 모래밭에서 사금을 캐듯 인재를 찾아내서 배치하고 시스템으로 일하게 해야 한다. 미국 오펜하이머의 맨해튼 프로젝트, 달을 향한 미국 나사 프로젝트처럼 최고를 찾아 나서야 한다. 정부도 기업도 마찬가지다. 개인은 학습 또 학습이 필요한 시기다. 빠르게 AI라는 쓰나미가 몰려오고 있다.

2026.03.19 19:43이광재 컬럼니스트

[기고] AX 시대 핵심은 에이전트보다 레거시 연결…상용SW 기업 역할 더 커진다

인공지능(AI) 발전 속도가 빨라지면서 소프트웨어(SW) 산업을 둘러싼 우려도 함께 제기되고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트 기술이 빠르게 확산되면서 상용 패키지SW 역할을 대체하는 것 아니냐는 '상용SW 위기론'도 심심치 않게 등장한다. 그러나 이 흐름을 단순한 위기로 해석하는 것은 적절하지 않다. 오히려 지금의 변화는 SW 산업이 AI를 기반으로 한 단계 고도화되는 전환의 과정으로 보는 것이 더 정확하다. AI 기술이 발전할수록 국내 SW 산업은 오히려 더 본질적인 경쟁 국면에 들어갈 가능성이 크다. 이제 중요한 것은 누가 기능 하나를 빨리 만들 수 있느냐가 아니다. 누가 구조를 제대로 설계하고 안정적인 아키텍처를 구축하며 복잡한 데이터와 기존 시스템을 실제 업무 환경에 맞게 연결할 수 있느냐다. 특히 공공과 금융 영역에서는 이러한 특징이 더욱 뚜렷하게 나타난다. 이 시장은 단순히 유명한 AI 모델 하나를 붙인다고 해서 현장 적용이 가능해지는 구조가 아니다. 보안, 내부 통제, 감사 체계, 책임 구조 등 다양한 요소가 동시에 충족돼야 한다. 결국 AI의 실제 적용 여부는 기술 자체보다 운영 구조와 시스템 통합 역량에 의해 결정되는 경우가 많다. AI 전환(AX) 역시 마찬가지다. AI를 단순히 기존 시스템 위에 얹는다고 해서 AX가 완성되는 것은 아니다. 핵심은 기존 시스템과 데이터를 얼마나 안전하게 연결하고, 통제 가능한 구조 안에서 실제 업무 프로세스로 작동하게 만들 수 있느냐에 있다. 최근 대기업과 주요 기관이 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 서버나 AI 에이전트 플랫폼 구축을 준비하고 있다. 그러나 현장에서 보면 에이전트 자체보다 더 중요한 요소가 존재한다. 에이전트가 '머리'라면 레거시 시스템은 '몸'에 해당한다. 아무리 뛰어난 머리를 가지고 있어도 몸과 연결되지 않으면 실제 업무는 돌아가지 않는다. 보험사의 코어 시스템, 은행의 계정계와 정보계, 공공기관의 행정, 문서, 민원 시스템 등 대부분의 업무 환경은 이미 복잡한 레거시 시스템 위에서 운영되고 있다. 따라서 AI의 실질적인 성과는 결국 이 레거시 시스템들과 어떻게 연결되는지에 의해 결정된다. AI를 현장에 제대로 적용하기 위해서는 기존 시스템의 선행 현대화가 필수적이다. 레거시 시스템이 API 기반으로 표준화돼 있고 업무 기능이 서비스 단위로 분리돼 있어야 AI가 실제 업무 과정에 참여할 수 있다. AI 서비스는 여러 모델과 도구, 외부 시스템을 연쇄적으로 호출하는 구조로 동작한다. 이때 레거시 시스템이 폐쇄적이거나 기능 구조가 복잡하게 얽혀 있다면 호출 지점이 늘어나고 보안 계층이 중첩되면서 지연 문제가 커질 수밖에 없다. 결국 AI 네이티브 환경을 구현하기 위해서는 현대화된 아키텍처가 선행돼야 한다. 이러한 변화 속에서 상용SW 기업의 역할은 줄어드는 것이 아니라 오히려 더 중요해질 가능성이 크다. 단순 기능 중심의 솔루션 기업은 압박을 받을 수 있지만, 구조를 설계하고 시스템을 연결하며 검증과 운영까지 책임질 수 있는 기업의 가치는 더 높아질 것이다. 정부 정책 역시 이러한 산업 구조 변화에 맞춰 보다 현실적인 방향으로 발전할 필요가 있다. 단순히 AI 도입 지원이나 AI 인재 양성에 머무르는 것이 아니라, 비대해진 레거시 시스템의 API화, 클라우드 네이티브 전환, AX 연계 아키텍처 구축, 검증 가능한 AI 운영 체계까지 함께 지원하는 정책이 필요하다. 연결되지 않은 AI는 결국 보여주기식 기술에 머물 가능성이 크다. AI는 소프트웨어 산업을 약화시키는 기술이 아니다. 오히려 진짜 실력을 갖춘 소프트웨어 기업이 더 큰 역할을 하게 만드는 산업 고도화의 시작이다.

2026.03.16 10:22어윤호 컬럼니스트

몇 달 만에 매출 수조원…돈방석 앉는 AI 코딩 스타트업

인공지능(AI)이 코드 작성과 앱 개발까지 수행하는 'AI 코딩' 시장이 급팽창하고 있다. 프로그래밍 지식이 없는 사용자도 대화만으로 앱을 만들 수 있는 시대가 열리면서 관련 스타트업들이 수조 원 기업가치와 수억 달러 매출을 기록하며 소프트웨어(SW) 산업의 새로운 경쟁 축으로 떠오르고 있다. 15일 관련 업계에 따르면 커서, 리플릿, 러버블 등 주요 AI 코딩 플랫폼 기업들은 최근 수억 달러 규모 매출을 기록하며 빠르게 성장하고 있다. AI 코딩 생태계에서 가장 빠른 성장세를 보이는 기업으로는 '커서'가 꼽힌다. 외신에 따르면 커서는 올해 초 연간환산매출(ARR) 약 20억 달러(2조 6000억원)로 알려졌다. 지난해 하반기 ARR 10억 달러를 기록한 이후 불과 몇 달 만에 두 배 가까이 성장한 셈이다. AI 기반 코드 편집기로 시작한 커서는 개발자 생산성을 크게 높이는 도구로 자리잡으며 개인 개발자뿐 아니라 기업 개발팀에서도 빠르게 확산되고 있다. 비개발자 대상 '바이브 코딩' 플랫폼으로 주목받는 스웨덴 스타트업 러버블도 빠른 성장세를 보이고 있다. 지난달 기준 연간 반복매출 4억 달러를 기록했다. 지난해 7월 1억 달러, 11월 2억 달러, 올해 1월 3억 달러를 기록한 이후 매출이 빠르게 확대됐다. 회사는 약 800만명의 사용자 기반을 확보했으며 클라르나, 허브스팟 등 기업 고객도 확보했다. 특히 직원 146명 규모로 이 같은 매출을 달성해 업계의 주목을 받고 있다. AI 코딩 플랫폼 리플릿도 투자 시장에서 높은 평가를 받고 있다. 리플릿은 최근 4억 달러 규모 시리즈D 투자를 유치하며 기업가치 90억 달러를 인정받았다. 이는 지난해 9월 기록했던 30억 달러 대비 약 3배 수준이다. 리플릿은 기존 개발자 중심 서비스에서 비개발자도 자연어로 애플리케이션을 만들 수 있는 플랫폼으로 방향을 확장하며 사용자 기반을 빠르게 넓히고 있다. 이를 통해 올해 연간 반복매출 10억 달러 달성을 목표로 하고 있다. 자율형 AI 개발자를 표방한 서비스도 등장하며 시장 경쟁은 더욱 확대되고 있다. 완전 자율형 AI 소프트웨어 엔지니어 '데빈'을 공개한 코그니션은 주요 벤처 투자사들로부터 투자를 유치하며 기업가치 약 100억 달러 수준으로 평가받고 있다. 데빈은 단순 코드 생성 도구를 넘어 작업 계획 수립, 코드 작성, 테스트, 수정까지 수행하는 AI 에이전트형 개발 도구로 평가된다. AI 코딩 도구 기업 코디움도 빠르게 성장하고 있다. 코디움은 AI 코드 생성 도구와 개발 플랫폼 '윈드서프'를 통해 전 세계 개발자 기반을 확대하고 있다. 회사는 수백만 명의 개발자를 확보했으며 약 1억 달러 수준의 연간 반복매출과 수십억 달러 기업가치가 거론된다. 이 밖에도 Y콤비네이터 출신 스타트업 이머전트는 출시 8개월 만에 1억 달러 매출을 달성했다. 프랑스의 풀사이드는 엔비디아 주도로 약 120억 달러 기업가치 수준의 투자 유치를 추진 중이며, 웹 개발 플랫폼 스택블리츠도 약 7억 달러 기업가치가 거론된다. AI 코딩 도구가 빠르게 확산되는 배경에는 자연어 기반 개발 방식이 있다. 사용자가 원하는 기능을 문장으로 설명하면 AI가 코드를 생성하고 애플리케이션 구축까지 지원하는 방식이다. 이러한 접근은 개발자가 아닌 일반 사용자까지 소프트웨어 제작에 참여하도록 만들며 개발 생태계 자체를 변화시키고 있다. 업계에서는 코드 생성 도구를 넘어 개발 전 과정을 자동화하는 AI 에이전트까지 등장하면서 AI 코딩 시장 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 보고 있다. AI가 소프트웨어 개발의 핵심 인프라로 자리잡을 가능성이 커지면서 관련 시장을 둘러싼 기술 경쟁과 투자도 계속 확대될 전망이다. 안드레이 카파시 전 테슬라 AI 디렉터 겸 오픈AI 창립 멤버는 "앞으로 개발자는 코드를 직접 작성하기보다 AI에게 의도를 설명하는 방식으로 소프트웨어를 만들게 될 것"이라며 자연어 기반 개발 방식의 확산 가능성을 언급했다. 앤드류 응 스탠퍼드대 교수도 "AI는 개발자를 대체하기보다는 개발 방식 자체를 바꾸는 기술"이라며 "기업들이 AI 코딩 도구를 적극 활용할수록 소프트웨어 개발 속도와 혁신이 크게 높아질 것"이라고 말했다.

2026.03.15 09:01남혁우 기자

피그마, 깃허브·커서 맞손…"AI 코딩·디자인 협업 강화"

피그마가 인공지능(AI) 코딩 도구·디자인 플랫폼 연결 기능을 확장했다. 피그마는 깃허브 코파일럿, 커서를 새로운 파트너로 추가하며 '코드 투 캔버스(Code to Canvas)'를 업그레이드했다고 13일 밝혔다. 개발자는 코드를 통해 빠르게 아이디어를 구현하고 팀은 피그마 캔버스를 활용해 디자인을 탐색하고 반복 개선할 수 있다. 이번 기능은 피그마 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 기반으로 작동한다. 사용자는 코딩 환경에서 생성한 인터페이스를 피그마 디자인 캔버스로 가져와 편집하고 다시 코드로 변환할 수 있다. 이 과정에서 디자인과 코드가 양방향으로 연결되는 '라운드 트립(round-trip)' 워크플로가 구현된다. 피그마 디자인은 정적 이미지가 아니라 반응형 레이아웃과 인터랙션 정보 등 제품 설계 맥락을 포함한다. 개발자는 코딩 환경을 벗어나지 않고도 디자인 정보를 확인할 수 있다. 디자인과 개발 사이 협업 과정에서 발생하는 반복 작업도 줄어든다. 이번 확장은 기존에 제공되던 오픈AI 코덱스와 앤트로픽 클로드 코드 통합 기능에 이어 진행됐다. 현재 깃허브 코파일럿 사용자는 비주얼 스튜디오 코드에서 기능을 사용할 수 있으며 코파일럿 CLI 지원도 앞뒀다. 딜런 필드 피그마 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "어디서 시작하든 코드와 캔버스 사이 루프를 완성할 수 있도록 MCP 파트너를 더욱 확대하고 있다"며 "AI로 누구나 자신이 구상한 것을 쉽게 만들 수 있는 시대가 되면서 제품을 차별화하는 핵심 요소는 결국 디자인"이라고 밝혔다.

2026.03.13 14:27김미정 기자

시선AI, 코딩 자동화 AI '인트라젠엑스' 공개…공공·금융 시장 겨냥

시선AI가 대보DX와 공동 개발한 온프레미스 기반 코딩 자동화 인공지능(AI) 솔루션을 출시하며 공공, 금융 차세대 시스템 개발 시장 공략에 나섰다. 시선AI는 코딩 자동화에 특화된 소형 거대언어모델(sLLM) 기반 온프레미스 AI 코드 어시스턴트 '인트라젠엑스(IntraGenX) 1.0'을 출시했다고 9일 밝혔다. 이번 제품은 자회사 대보DX와 공동 개발했으며 공공기관과 금융권 등 높은 보안 수준이 요구되는 환경을 주요 타깃으로 한다. 인트라젠엑스는 자연어 프롬프트를 통해 개발자의 코딩 작업을 지원하는 AI 기반 개발 보조 도구다. AI 페어 프로그래밍과 프롬프트 기반 개발 방식을 적용해 논리 설계, 코드 리뷰, 오류 탐지 및 수정 등 개발 전 과정의 자동화를 지원한다. 설계 문서나 데이터 모델(ERD), 디자인 산출물 등을 연동하면 프런트엔드와 백엔드 코드를 자동 생성할 수 있는 것이 특징이다. 프런트엔드 개발 환경에서는 리액트, 뷰 등 글로벌 표준 프레임워크와 국내 주요 UI 플랫폼을 지원한다. 이를 통해 화면 설계, HTML 퍼블리싱, 자바스크립트 개발 등 기존 단계별 개발 과정을 단축하고 코드 생성 자동화를 통해 개발 생산성과 품질을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 특히 대규모 인력이 투입되는 공공기관과 금융권 차세대 시스템 구축 프로젝트에서 효과가 클 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 설계 문서를 기반으로 코드를 일괄 생성해 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 대규모 개발 조직에서도 일관된 코드 품질을 유지할 수 있기 때문이다. 보안성도 주요 차별화 요소다. 인트라젠엑스는 외부망 차단 환경에서도 운영 가능한 온프레미스 방식으로 설계됐다. 이를 통해 데이터 유출을 차단하고 데이터 주권 확보와 규제 준수를 지원한다. 최근 기업 내부 민감 정보 유출 우려로 클라우드 기반 LLM 활용을 제한하는 사례가 늘어나는 상황에서 보안 우려를 해소할 수 있는 대안이라는 설명이다. 기술적으로는 대형 LLM 구조를 기업 환경에 맞게 경량화하고 최적화한 sLLM 기술을 적용했다. 자체 파인튜닝과 학습 기술을 통해 코딩 작업에 특화된 성능을 확보했으며 비교적 가벼운 구동 환경에서도 개발 맥락을 이해하고 정밀한 코드 생성을 수행할 수 있도록 설계됐다. 시선AI는 자회사 대보DX와 협력해 공공기관과 금융권 등 보안 요구가 높은 시장을 중심으로 제품 확산에 나설 계획이다. 대보DX는 고객 발굴과 영업, 시스템 구축, 기술 지원을 담당하는 전략 파트너 역할을 수행한다. 남운성 시선AI 대표는 "생성형 AI와 LLM이 제공하는 생산성 혁신 효과에도 불구하고 많은 기관과 기업들이 보안 문제로 인해 이를 적극 활용하지 못하는 상황"이라며 "인트라젠엑스는 높은 보안성을 유지하면서도 개발 생산성과 효율성을 크게 높일 수 있는 기업용 AI 도구가 될 것"이라고 말했다.

2026.03.09 17:40남혁우 기자

AI 코딩도 자동화 시대…커서, 신규 에이전트 기능 '오토메이션' 공개

인공지능(AI) 코딩 에이전트가 확산되면서 개발자들이 동시에 관리해야 하는 작업과 도구가 급격히 늘어나고 있다. 이러한 복잡성을 줄이고자 최근 주목받는 AI 코드 편집기 '커서'가 에이전트를 자동 실행하고 관리하는 새로운 자동화 시스템을 선보였다. 5일(현지시간) 테크크런치에 따르면 커서는 코드 작성 환경에서 신규 에이전트 기능 '오토메이션'을 공개했다. 이 기능은 코드베이스 변경, 업무 협업툴 슬랙 메시지, 타이머 등 특정 작업을 에이전트를 자동 실행해 코드 검토와 유지 관리 작업을 수행하도록 설계됐다. AI 기반 코딩 환경이 확산되면서 개발자는 동시에 수십 개의 코딩 에이전트를 실행하고 관리해야 하는 상황에 놓이고 있다. 이 과정에서 인간 개발자의 주의력과 관리 능력이 병목 요소로 작용하는 문제가 나타나고 있다. 커서는 이같은 문제를 해결하기 위해 개발자가 직접 에이전트를 실행하고 모니터링하는 기존 방식에서 벗어나 자동으로 작업을 수행하도록 하는 체계를 도입했다. 오토메이션 시스템을 활용하면 에이전트 실행이 자동화되면서 개발자는 필요한 시점에만 개입할 수 있다. 반복적인 코드 검토나 관리 작업을 자동화하고 개발자는 더 중요한 의사결정이나 설계 작업에 집중할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 커서는 기존 기능인 '버그봇'을 오토메이션 시스템의 초기 사례로 소개했다. 버그봇은 개발자가 코드베이스에 변경을 추가할 때마다 자동으로 실행돼 코드 내 버그와 잠재적 문제를 검토한다. 오토메이션 도입 이후에는 보안 감사나 보다 심층적인 코드 리뷰 등으로 기능을 확장할 수 있게 됐다. 회사 측에 따르면 이 시스템은 코드 리뷰를 넘어 다양한 운영 업무에도 활용된다. 가령 사고 알림이 발생하면 자동으로 에이전트가 실행돼 서버 로그를 조회하고 문제 상황을 분석할 수 있다. 또 자동화 기능은 회사 슬랙 채널에 코드베이스 변경 사항을 주간 단위로 요약해 공유한다. 이같은 기술 경쟁은 최근 에이전트형 코딩 시장에서 더욱 치열해지고 있다. 한 달 사이 오픈AI와 앤트로픽도 AI 코딩 에이전트 기능을 대폭 업데이트하며 경쟁에 가세했다. 시장 분석 업체 램프에 따르면 생성형 AI를 사용하는 기업 고객 가운데 약 25%가 커서를 구독하고 있는 것으로 나타났다. 에이전트 기반 코딩 시장이 빠르게 성장하면서 커서의 매출도 크게 늘고 있다. 블룸버그는 최근 커서의 연간 매출이 20억 달러(2조 9500억원)를 넘어섰으며 이는 최근 3개월 사이 두 배로 증가한 수준이라고 보도했다. 조나스 넬 커서 엔지니어링 책임자는 "AI 코딩 과정에 에이전트 자동화가 도입돼 개발자가 해야 하는 작업의 범위와 방식 자체가 달라질 것"이라고 밝혔다.

2026.03.06 09:54한정호 기자

"AI 코딩 문화 확산"…깃허브, 개발자 커뮤니티 행사 연다

글로벌 개발 커뮤니티가 깃허브 인공지능(AI) 코딩 에이전트 활용 사례를 공유하는 장을 연다. 깃허브는 각국 지역 커뮤니티가 오는 15일부터 5월 15일까지 '깃허브 코파일럿 데브 데이즈'를 진행한다고 4일 공식 링크드인을 통해 밝혔다. 이 행사는 AI 코딩 에이전트 '깃허브 코파일럿' 활용 방법과 사례를 공유하는 글로벌 이벤트다. 각국 도시에서 순차적으로 열린다. 커뮤니티는 깃허브와 마이크로소프트 지원을 받아 마이크로소프트 사무실 또는 외부 행사장에서 이벤트를 열 수 있다. 대상은 개발자와 학생 스타트업 등 기술 커뮤니티 구성원이다. 참가비는 무료다. 한국에서는 4월 25일 서울 광화문에 있는 한국마이크로소프트 13층에서 열린다. 커뮤니티는 이번 행사를 통해 코파일럿 활용 방식과 생산성 향상 전략을 공유한다. 행사 참가자는 실제 개발 환경에서 코파일럿을 적용해 코드 작성과 워크플로 개선 방안도 체험할 수 있다. 깃허브는 "깃허브 코파일럿 데브 데이즈는 개발자가 깃허브 코파일럿을 보다 효과적으로 활용하는 방법을 배울 수 있도록 마련된 글로벌 이벤트 시리즈"라며 "행사 참가자는 깃허브 코파일럿을 활용한 학습과 실습 경험을 직접 체험할 수 있을 것"이라고 홈페이지를 통해 밝혔다.

2026.03.04 14:50김미정 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

"AI로 신입 대체하면 기업 미래 없다"…MS 최고위 기술 임원들 경고

마이크로소프트(MS) 최고위 기술 임원들이 급격한 인공지능(AI) 발전이 오히려 기업 미래를 위협할 수 있다고 경고했다. 경영진이 단기적인 효율성에 치중해 신입 개발자의 일자리와 성장 기회를 축소할 경우 장기적으로 차세대 핵심 인재 생태계가 무너질 수 있다는 지적이다. 28일 마크 러시노비치 마이크로소프트 애저 최고기술책임자(CTO)와 스콧 한셀만 코어AI 부사장은 국제컴퓨터학회(ACM) 학술지에 공동 기고한 'AI 시대 소프트웨어 엔지니어링 직업의 재정의'를 통해 '시니어 편향적 기술 변화'의 구조적 위험성을 경고했다. 두 임원은 자율형 AI 코딩 도구가 경험 많은 시니어 엔지니어에게 유리하게 작용하고 있다고 분석했다. 아키텍처를 이해하고 디버깅 경험이 풍부한 시니어에게 AI는 생산성을 크게 증폭시키는 가속기다. 반면 시스템을 종합적으로 이해하고 결과를 검증할 맥락적 지식이 부족한 주니어 개발자에게 AI는 오히려 성장을 저해하는 요인이 될 수 있다. AI가 임시방편적이거나 구조적 결함을 내포한 코드를 제시하더라도 이를 비판적으로 검증하지 못하면 학습 기회가 줄어들고 잘못된 설계가 누적될 수 있기 때문이다. 이로 인해 기업들이 비용 절감을 이유로 AI로 생산성이 높아진 시니어 개발자 채용을 확대하고, 학습 기간이 필요한 주니어 채용은 축소하는 흐름이 나타나고 있다. 러시노비치 CTO는 "현재 업계에 '시니어는 채용하고, 주니어는 자동화하라'는 인식이 퍼지고 있다"고 우려했다. 그가 제시한 데이터에 따르면 GPT-4 출시 이후 소프트웨어 개발 등 AI 노출도가 높은 직군에서 22~25세 청년층 고용이 약 13% 감소했다. 이는 단기 경기 요인을 넘어 구조적 변화의 신호일 수 있다는 분석이다. "단순 인력 감소 아냐"…위기 통제할 '차세대 아키텍트' 실종 이러한 추세가 지속되면 결국 주니어가 시니어로 성장하는 사다리가 끊어지고 기업은 차세대 시스템 아키텍트와 기술 리더를 잃게 된다. 이는 단순히 개발 인력 수가 줄어드는 문제가 아니다. 복잡한 시스템을 설계하고 위기 상황에서 책임 있는 결정을 내리며, 장기적 파급 효과를 고려해 방향을 설정하는 최종 판단자가 사라지는 문제라는 설명이다. 이들은 AI가 수작업을 줄여줄 수는 있지만 소프트웨어 엔지니어링의 본질을 대체할 수는 없다고 선을 그었다. 최신 AI 코딩 에이전트조차 복잡한 동기화 버그의 근본 원인을 찾지 못하고 임시 지연 코드(sleep 함수 등)를 덧붙이거나, 잘못된 논리를 정답처럼 제시하는 한계를 보인다는 것이다. 특히 대규모 서비스 환경에서는 장애 대응, 보안 사고, 아키텍처 전환과 같은 고도의 판단이 반복적으로 요구된다. 이때 중요한 것은 코드 생성 속도가 아니라 시스템 전반을 이해하는 리더의 경험과 직관이다. 이러한 인재가 고갈될 경우 기업은 AI가 생성한 코드를 검증하고 통제할 역량조차 약화될 수 있다. 러시노비치 CTO는 "단순한 프로그래밍과 소프트웨어 엔지니어링은 엄연히 다르다"며 "예외 상황을 예측하고 불확실성 속에서 복잡한 결정을 내리며 보안을 유지하는 판단력은 인간을 대체할 수 없다"고 강조했다. 이어 "방향을 설정하고 위험을 감수할지 판단하며 책임을 지는 역할은 결국 기술 리더의 몫"이라며 "기술 리더가 사라지면 개발 속도는 유지될 수 있어도 품질과 보안, 확장성 측면에서 구조적 취약성이 누적될 수 있다"고 지적했다. 단기 손실 감수한 차세대 기술리더 양성해야 이 위기를 타개하기 위해 한셀만 부사장은 기업들이 단기적인 생산성 저하를 감수하더라도 의도적으로 주니어를 채용하고 육성하는 '프리셉터십(preceptorship)' 기반의 도제식 모델로 전환해야 한다고 촉구했다. 이는 단순한 피라미드형 인력 구조가 아니라 시니어 멘토 1명이 3~5명의 주니어를 전담해 시스템 감각과 아키텍처 직관을 전수하는 구조다. 주니어를 문제 해결 과정에 적극 참여시켜 프롬프팅부터 디버깅까지 시니어의 의사결정 과정을 체득하게 하는 방식이다. 한셀만 부사장은 "기업은 초기 생산성 저하를 감수하더라도 주니어 개발자를 계속 채용하고 이들의 성장을 조직의 명시적인 목표로 설계해야 한다"고 강조했다. 더불어 AI 도구의 설계도 변화가 필요하다고 제안했다. 정답을 즉시 제공하는 대신 학습자에게 질문을 던지고 스스로 해결책을 찾도록 유도하는 소크라테스식 코칭 AI로 발전해야 한다는 것이다. AI를 단순 생산성 도구가 아니라 교육 도구로 활용해야 인재 기반을 유지할 수 있다는 설명이다. 이들 임원은 "소프트웨어 엔지니어링의 미래는 AI가 얼마나 많은 코드를 생성하느냐에 달린 것이 아니라,이 직군의 장인정신을 어떻게 보존하느냐에 달려 있다"며 "자동화와 도제식 훈련 사이에서 균형을 설계하는 것이 기업의 미래를 지키는 핵심"이라고 역설했다.

2026.02.28 12:14남혁우 기자

깃허브, 코파일럿 '기억력' 강화…"개발 경험 누적"

깃허브가 인공지능(AI) 코딩 에이전트 '코파일럿'에 교차 메모리 구조를 탑재해 지식 협업 구조를 높였다. 깃허브는 22일(현지시간) 코파일럿이 단발성 코딩 보조를 넘어 개발 전 과정을 아우르는 누적 지식 기반 협업 툴로 진화했다고 링크드인을 통해 발표했다. 코파일럿은 해당 기능을 통해 코딩과 보안 배포 전반에서 여러 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 워크플로를 운영한다. 매번 새로 시작하던 기존 상호작용 구조에서 벗어나 경험을 축적하는 방식으로 전환한 것이 핵심이다. 이번 개편 중심에는 에이전트 간 교차 메모리 구조가 있다. 사용자가 일일이 지시하지 않아도 에이전트가 개발 과정에서 축적된 경험을 기억하고 추후 작업에 반영하는 식이다. 예를 들어 코딩 에이전트가 보안 수정 과정에서 학습한 데이터베이스(DB) 연결 방식을 코드 리뷰 단계에서 재활용해 일관성을 점검할 수 있다. 깃허브는 저장된 메모리 품질을 유지하는 기술이 추가로 필요하다고 블로그를 통해 밝혔다. 특정 브랜치에서 관찰된 관계가 실제 병합되지 않으면 정보 충돌이나 오류가 생길 수 있어서다. 깃허브는 이를 해결하기 위해 오프라인 큐레이션 대신 특정 코드 위치를 참조하는 '인용 기반 적시 검증법'을 도입했다. 에이전트가 저장된 메모리를 사용할 때마다 현재 브랜치와 관련성이 있는지 실시간 확인하는 기능이다. 이를 통해 코드 정확성을 유지하고 지연 시간도 줄일 수 있다. 메모리 생성 기능은 에이전트가 향후 작업에 도움이 되는 정보를 발견했을 때 도구 형태로 호출된다. 숙련 개발자의 풀 리퀘스트를 리뷰하는 과정에서 동기화가 필요한 보안 규칙을 확인하면 이를 지식으로 축적해 다음 작업에 즉시 반영하는 구조다. 깃허브는 "멀티 에이전트 워크플로 잠재력을 최대한 활용하려면 고립된 상호작용을 넘어 매번 사용할 때마다 성장하는 누적 지식 기반으로 나가야 한다"라며 "경험을 축적하는 구조로 전환하는 것이 핵심"이라고 밝혔다.

2026.02.23 10:04김미정 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-서강대-코드프레소, 'AI 바이브 코딩 러너톤' 성료

팝업스튜디오(대표 김태형)가 서강대학교 창업지원단, IT 평가 플랫폼 코드프레소와 공동 주최한 '서강대학교 AI 러너톤'을 성공적으로 마쳤다고 13일 밝혔다. 지난 1월 19일부터 2월 12일까지 총 25일간 온·오프라인 병행으로 진행된 이번 행사는 AI를 단순한 소비 도구가 아닌, 실전 문제를 해결하는 '설계 및 제조 도구'로 활용하는 역량을 키우기 위해 기획됐다. 이번 러너톤에는 서강대학교 학부생 및 대학원생 총 41개 팀, 63명이 참여했다. 프로그램은 전공자를 위한 'AI 에이전트 트랙'과 비전공자도 참여 가능한 '바이브 코딩 트랙'으로 분리 운영돼 교육의 효율성을 높였다. 참가자들은 팝업스튜디오의 AI 네이티브 BaaS(Backend as a Service) 솔루션인 'bkend' 바이브 코더 커뮤니티 'bkamp'를 활용했다. 특히 비전공 참가자들은 코딩 지식이 부족하더라도 AI와 대화하며 제품을 만드는 '바이브 코딩' 방식을 통해 실제 작동하는 웹 서비스를 기획부터 배포까지 완수하며 AI 리터러시의 확장 가능성을 입증했다. AI 러너톤 프로그램 참여 기간 동안 학생들은 Cursor, LangChain, LangGraph 등 최신 AI 에이전트 구현 기술을 학습하고, 팝업스튜디오의 'bkend'를 통해 복잡한 DB 생성, API 연결, 인증 시스템을 코드 한 줄 없이 대화만으로 구축하는 경험을 가졌다. 치열한 경합 끝에 대상(1팀, 상금 60만원), 최우수상(1팀, 상금 40만원), 우수상(1팀, 상금 20만원)이 수여됐다. 수상자들에게는 코드프레소 역량 인증서와 인턴십 연계 혜택이 주어질 예정이다. 김태형 팝업스튜디오 대표는 "이번 러너톤을 통해 탄탄한 아이디어를 바탕으로 비전공자들도 서비스를 완성할 수 있다는 것이 다시 한번 입증됐다"며 "바이브 코딩 시대에는 기술적 허들이 더 이상 장애물이 되지 않으며, 팝업스튜디오는 누구나 빌더가 될 수 있는 세상을 앞당길 것"이라고 말했다. 이동훈 코드프레소 대표는 "대학교육이 기술 습득을 넘어 현장과 연결되는 경험 중심 학습으로 전환되는 시점"이라면서 "산학 협력을 통해 학생들이 AI 에이전트 구현 역량을 실무 수준으로 확장할 수 있는 유의미한 시간이었다"고 밝혔다.

2026.02.13 16:32백봉삼 기자

깃허브, 클로드·코덱스 품었다…개발자용 AI 경쟁, '모델'서 '워크플로우'로 이동

깃허브가 새로운 지원책을 통해 개발자용 AI 경쟁의 무대를 '모델 선택'에서 '워크플로우 통합'으로 끌어올리고 있다. 누가 더 똑똑한 모델을 제공하느냐보다 개발자가 실제로 일하는 환경 안에 AI를 얼마나 깊이 녹여내느냐를 승부처로 보는 분위기다. 깃허브는 '에이전트 HQ(Agent HQ)'를 통해 앤트로픽의 '클로드'와 오픈AI의 '코덱스'를 지원한다고 6일 밝혔다. 이번 기능은 '코파일럿 프로 플러스', '코파일럿 엔터프라이즈' 구독자를 대상으로 퍼블릭 프리뷰 형태로 제공된다. 이번 업데이트는 AI 모델을 추가하는 수준을 넘어 개발자가 코드를 작성하고 검토하며 배포하는 전 과정을 하나의 흐름으로 묶는 데 초점이 맞춰졌다. 깃허브와 비주얼 스튜디오(VS) 코드 환경 안에서 여러 코딩 에이전트를 동시에 실행하고 비교할 수 있도록 하면서 외부 도구로 이동하는 과정에서 발생하던 컨텍스트 손실을 최소화했다. 에이전트 HQ에서는 깃허브 코파일럿과 함께 클로드, 코덱스가 동일한 과제를 각기 다른 방식으로 해결하는 과정을 비교할 수 있다. 이를 통해 개발자는 단일 해답에 의존하기보다 각 에이전트가 고려한 상충관계와 설계 선택지를 검토하며 보다 전략적인 판단을 내릴 수 있다. 앤트로픽은 이번 통합을 통해 AI의 역할이 코드 작성 보조를 넘어 개발 의사결정 단계로 확장됐다는 점을 강조했다. 또 깃허브라는 개발 워크플로우 안에 깊이 들어가야만 가능한 변화라는 점도 함께 부각했다.케이틀린 레시 앤트로픽 플랫폼 총괄은 "개발자가 실제로 일하는 자리에서 바로 활용할 수 있도록 깃허브에 클로드를 제공하게 됐다"며 "에이전트 HQ를 통해 코드 커밋과 풀 리퀘스트 단계에서 추론 역량을 직접 활용할 수 있게 되면서 팀이 더 빠르고 자신 있게 반복 개발하고 배포할 수 있을 것"이라고 말했다. 오픈AI 역시 이번 통합을 개발자 AI 활용 방식의 전환점으로 보고 있다. 또 코덱스가 개별 도구가 아니라 깃허브와 VS 코드라는 주력 작업 공간 안에 자리 잡으면서 AI가 개발 흐름의 한 과정으로 자연스럽게 편입될 수 있을 것으로 기대했다.알렉산더 엠비리코스 오픈AI 코덱스 제품 총괄은 "첫 코덱스 모델은 코파일럿을 뒷받침하며 AI 기반 코딩의 새로운 세대를 여는 데 기여했다"며 "깃허브와 VS 코드에 코덱스를 선보이게 되면서 수백만 개발자가 주력 작업 공간에서 이를 직접 활용할 수 있게 됐다"고 밝혔다. 기업 환경을 겨냥한 기능 확장도 이번 업데이트의 또 다른 축이다. 깃허브는 에이전트 사용 권한과 보안 정책을 중앙에서 관리할 수 있도록 하고 코드 품질 점검과 1차 리뷰 자동화, 활용 효과를 측정하는 메트릭 대시보드 등을 함께 제공한다. 이는 개인 생산성 향상을 넘어 조직 차원의 개발 표준과 책임성을 유지하려는 전략으로 해석된다. 업계에선 깃허브의 이번 행보를 두고 개발자용 AI 경쟁의 축이 플랫폼 중심으로 이동하고 있는 것으로 평가했다. AI 모델 간 성능 격차가 빠르게 줄어드는 상황에서 개발자가 매일 사용하는 작업 공간을 장악한 플랫폼이 AI 활용의 출발점이 되고 있다고 분석했다.업계 관계자는 "이제 관건은 AI가 코드를 얼마나 잘 짜느냐가 아니라, 개발자가 어떤 판단을 내리도록 돕느냐일 것"이라며 "에이전트 기반 개발은 앞으로 표준적인 개발 방식으로 자리 잡을 가능성이 크다"고 말했다.

2026.02.06 11:03장유미 기자

[AI는 지금] 오픈AI·앤트로픽, 코딩 AI 정면승부…SW 재편 우려에 美 증시도 '흔들'

오픈AI와 앤트로픽이 잇따라 '에이전트형 코딩 인공지능(AI)' 신제품을 공개하며 정면 경쟁에 나서자 AI가 소프트웨어(SW) 산업의 구조 자체를 뒤흔들 수 있다는 우려가 확산되고 있다. 단순한 개발 보조를 넘어 실제 업무를 대신 수행하는 단계로 AI가 진화하면서 월가에서는 기존 기업용 소프트웨어 업체들의 수익 모델이 근본적인 도전에 직면할 수 있다는 경계감이 커지고 있다. 6일 업계에 따르면 앤트로픽이 지난달 데스크톱 기반 에이전트 도구 '클로드 코워크'를 선보인 데 이어 오픈AI가 이날 에이전트형 코딩 모델인 'GPT-5.3-코덱스(Codex)'를 공개하며 맞불을 놨다. 최근 기업용 AI 시장에서 앤트로픽의 존재감이 빠르게 커지는 상황에서 오픈AI가 코딩 에이전트를 앞세워 주도권 회복에 나선 것이다.'GPT-5.3-코덱스'는 기존 GPT-5 계열의 추론·전문 지식 역량과 코딩 특화 기능을 결합한 것으로, 코드 작성과 리뷰를 넘어 개발자와 전문가가 컴퓨터에서 수행하는 다양한 작업을 자율적으로 처리할 수 있도록 설계됐다. 오픈AI는 코덱스를 앱, 명령줄 인터페이스(CLI), 통합개발환경(IDE) 확장, 웹 등 다양한 환경에서 제공하며 기업용 업무 흐름 전반으로 활용 범위를 넓힌다는 방침이다. 이번 출시는 최근 기업용 AI 시장에서 존재감을 키워온 앤트로픽을 정면으로 겨냥한 행보로 해석된다. 앤트로픽은 지난해 2월 에이전트형 코딩 도구인 '클로드 코드'를 처음 공개한 후 같은 해 5월 이를 일반 사용자에게 정식 출시했다. 이어 올 초 '클로드 코워크'까지 선보이며 파일 접근·수정·생성 등 실제 업무를 AI가 수행하는 방향으로 영역을 확장했다. 이 과정에서 앤트로픽은 소비자용 챗봇보다는 기업 시장에 집중하는 전략을 펼쳤다. 이 제품들의 공통점은 AI가 자연어 질문에 답하는 수준을 넘어 목표를 설정하고 코드를 실행해 결과를 만들어내는 '행동하는 AI'에 가깝다는 점이다. 업계에선 이러한 에이전트형 코딩 AI가 확산될 경우 기업들이 여러 개의 개별 소프트웨어를 조합해 사용하던 기존 방식이 약화될 수 있다고 보고 있다. 하나의 AI 에이전트가 개발, 데이터 처리, 문서 작성, 반복 업무를 동시에 수행할 수 있기 때문이다.이 같은 인식은 금융시장에도 반영되고 있다. 최근 뉴욕증시에서는 AI 자본지출 확대 부담까지 겹치며 마이크로소프트(MS), 서비스나우, 오라클, 세일즈포스 등 대표적인 기업용 소프트웨어 업체를 중심으로 주가 변동성이 확대됐다. 특히 MS는 5일(미국 동부시간) 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 전일 대비 4% 이상 떨어지며 시총 3조 달러 선이 무너졌다. 지난해 7월 기록한 사상 최고치 555.45달러와 비교하면 30% 넘게 떨어졌다. 서비스나우와 오라클, 세일즈포스도 각각 7.6%, 6.95%, 4.75% 하락했다. 월가에서는 에이전트형 AI가 기존 소프트웨어 기업들의 '사용자당 구독료' 기반 사업 모델을 잠식할 수 있다는 우려가 투자 판단에 영향을 미치고 있다고 봤다. AI가 개별 소프트웨어를 보완하는 수준을 넘어 여러 업무 기능을 하나의 플랫폼으로 통합할 경우 고객 이탈 속도가 예상보다 빨라질 수 있다는 관측도 나온다.이 같은 분위기 속에 오픈AI, 앤트로픽뿐 아니라 경쟁사인 구글 역시 '제미나이 코드 어시스턴트'로 조만간 어떤 움직임을 보일지 주목된다. 구글은 '제미나이' 기반의 코드 생성·자동완성·디버깅 기능을 IDE 환경에 통합해 제공하고 있으며 다단계 작업을 수행하는 에이전트형 기능도 단계적으로 강화하고 있다. 다만 아직까진 새로운 에이전트형 코딩 신제품 출시 계획이 별도로 공개되지는 않은 상태다.이처럼 코딩 에이전트를 둘러싼 경쟁이 격화되자 오픈AI는 최고경영진이 직접 기업 고객을 상대로 영업에 나서는 등 기업간거래(B2B) 전략 강화에도 속도를 내고 있다. 앞서 디인포메이션에 따르면 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 미국 샌프란시스코에서 대기업 경영진을 초청해 비공개 만찬을 열고 코덱스를 포함한 기업용 AI 전략을 직접 설명한 것으로 알려졌다. 알트먼 CEO는 챗GPT, 코덱스, 워크플로우 자동화 모델을 아우르는 '원스톱 기업용 AI' 비전을 제시하며 대규모 계약을 겨냥한 영업에 나선 것으로 전해졌다. 이는 기업용 AI 시장에서 앤트로픽의 추격을 강하게 의식한 행보로 풀이된다. 시장에서는 이 같은 움직임을 두고 AI 산업의 초점이 모델 성능 경쟁에서 실제 업무 대행 능력으로 이동하고 있다고 평가했다. 이에 따라 향후 경쟁력의 기준도 벤치마크 점수보다 기업 현장에서 얼마나 빠르게 정착하느냐로 바뀌고 있다고 진단했다.업계 관계자는 "이제 경쟁의 본질은 누가 더 똑똑한 AI를 만들었느냐가 아니라 누가 먼저 기업의 일을 AI에게 맡기게 만들 수 있느냐에 있다"며 "에이전트형 코딩 AI 경쟁이 소프트웨어 산업의 판을 바꾸는 출발점이 될 수 있다"고 말했다.

2026.02.06 10:28장유미 기자

"말만 하면 앱 개발"…애플, 엑스코드 26.3로 AI 코딩 경쟁 가속

애플이 개발 도구 '엑스코드(Xcode)'에 외부 인공지능(AI) 코딩 에이전트를 탑재하며 '에이전틱 코딩' 시대를 본격화했다. 애플은 '엑스코드 26.3' 업데이트를 통해 앤스로픽의 '클로드 에이전트(Claude Agent)'와 오픈AI의 '코덱스(Codex)' 등 타사 코딩 에이전트 연동을 지원한다고 4일 밝혔다. 이번 일로 개발자들은 엑스코드 내에서 AI 에이전트를 활용해 코드 작성부터 테스트, 오류 수정, 배포까지 개발 전 과정을 통합적으로 수행할 수 있게 됐다. 이번 업데이트의 핵심은 AI가 단순 코드 추천 수준을 넘어 프로젝트를 스스로 분석하고 코드를 작성하며 오류까지 수정하는 자율적 개발 협업자로 진화했다는 점이다. 애플에 따르면 통합된 AI 에이전트는 프로젝트 구조 파악, 문서 검색, 파일 생성 및 편집, 빌드 실행, 프리뷰 검증까지 수행한다. 애플은 또한 개방형 표준인 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP, Model Context Protocol)'을 도입해 개발자가 클로드나 코덱스뿐 아니라 MCP를 지원하는 다양한 AI 에이전트를 엑스코드에 연결할 수 있도록 했다. 업계에선 폐쇄적인 생태계로 알려진 애플이 외부 AI 모델을 적극적으로 수용한 점을 주목하고 있다. 블룸버그 등 외신에 따르면 애플은 당초 자체 AI 모델을 엑스코드에 탑재할 계획이었으나 개발이 지연되면서 타사 모델 도입으로 선회한 것으로 알려졌다. 오픈AI도 자체 코딩 플랫폼 '코덱스 앱'을 '맥(MAC)'용으로 출시하며 경쟁에 나섰다. 코덱스 앱은 다양한 개발 에이전트를 통합해 설계·개발·배포·유지보수까지 지원하는 플랫폼으로, AI 코딩 시장이 모델 성능 경쟁을 넘어 개발 전 과정의 생산성을 높이는 플랫폼 경쟁으로 확장되고 있다는 평가를 받고 있다.업계 관계자는 "AI 코딩이 단순 보조 기능을 넘어 개발 워크플로우 전체를 자율적으로 수행하는 단계로 진입했다"며 "애플과 오픈AI가 각각 엑스코드와 코덱스 플랫폼을 앞세워 개발 생태계 주도권 경쟁을 본격화할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.04 17:57장유미 기자

코덱스 충격에 주가 폭락했는데…샘 알트먼 '무력감' 발언에 개발자들 폭발

오픈AI가 출시한 '코덱스(Codex) 앱'이 소프트웨어 업계를 강타한 가운데, 샘 알트먼 최고경영자(CEO)의 발언이 개발자 커뮤니티의 공분을 사고 있다. 코덱스 앱 출시 여파로 소프트웨어 기업 주가가 대거 하락하고 고용 불안이 커지는 상황에서 정작 해당 서비스를 선보인 최고 책임자가 "무력감을 느꼈다"고 토로한 것은 기만적이라는 비판이다. 4일 업계에 따르면 코덱스 앱 출시 직후 나스닥을 비롯한 주요 증시에서는 소프트웨어 및 IT 서비스 기업들의 주가가 5~12%씩 급락했다. AI가 단순 코딩을 넘어 협업과 프로젝트 관리까지 수행할 수 있게 되면서, 지라(Jira) 등 협업 툴 기업이나 인포시스(Infosys) 같은 IT 아웃소싱 기업들이 직격탄을 맞은 것이다. 설계부터 배포·디버깅까지 수행하는 코덱스...SaaS 수익모델 붕괴 우려 오픈AI가 출시한 코덱스는 AI 에이전트 기반 개발 도구다. 기존에는 온라인 서비스인 챗GPT 내에서만 활용할 수 있었지만 독립 버전이 맥OS 버전으로 출시한 것이다. 이 도구는 여러 에이전트를 동시에 관리하고 병렬 작업을 실행할 수 있도록 설계된 것이 특징으로 코드 생성을 비롯해 프로젝트 맥락을 반영해 모듈을 분리하고 중복을 제거하며 코드 구조를 정리하는 작업까지 수행할 수 있다. API 스펙과 데이터 구조를 기반으로 필요한 코드 뼈대를 구성하는 방식도 가능하다. 디버깅 작업에서는 로그와 스택트레이스를 분석해 오류 원인을 추정하고, 재현 조건을 정리한 뒤 수정 패치를 제안하는 형태로 지원한다. 테스트 케이스를 추가해 재발을 방지하는 방식까지 묶어 진행할 수 있어, 장애 대응이나 회귀 버그 처리에서 시간을 줄일 수 있다는 평가가 나온다. 특히 주목하는 부분은 확장성이다. 피그마 디자인을 코드로 변환하거나 클라우드 배포, 버그 추적, 문서 작성 등 소프트웨어 개발의 전 주기를 스스로 처리한다. 워크트리 기능을 통해 로컬 환경을 훼손하지 않고 독립적으로 작업을 수행하며, 사용자가 잠든 사이 백그라운드에서 자동화 업무를 처리하는 기능까지 탑재했다. 코덱스가 공개된 후 관련 업계에선 소프트웨어 생산 비용이 획기적으로 낮아질 것이라는 전망과 함께 기존 '서비스형 소프트웨어(SaaS)' 기업 수익 모델이 붕괴될 수 있다는 공포가 확산됐다. 씨티그룹의 제임스 워커 애널리스트는 투자 보고서를 통해 "코덱스의 등장은 소프트웨어를 희소 자산에서 누구나 찍어낼 수 있는 '저렴한 공공재'로 전락시킬 위기"라며 "이는 단순한 기술 발전을 넘어 기존 소프트웨어 기업들의 수익 모델(SaaS) 자체를 붕괴시키는 시장 파괴적 현상의 시작"이라고 분석했다. 실제로 인력 기반의 유지보수나 단순 관리를 주업으로 삼던 IT 서비스 기업 주가 낙폭이 컸다. 알트먼 CEO '무력감' 토로에 쏟아진 '위선' 비판 SW 기업 주가하락 등으로 시장의 불안이 극에 달한 시점에 샘 알트먼 CEO가 소셜플랫폼 엑스(X)에 올린 발언이 업계에 불을 지폈다. 그는 코덱스 앱을 시연한 경험을 언급하며 "AI가 스스로 게임을 만들고 배포하는 것을 보며 경이로움과 동시에 쓸모 없음과 슬픔을 느꼈다"고 토로했다. 하지만 이 발언은 즉각 역풍을 맞았다. 레딧 등 주요 IT 커뮤니티에서는 "기술적 실업을 가속화시킨 장본인이 마치 제3의 관찰자처럼 무력감을 운운하는 것은 위선이자 기만"이라는 비판이 쏟아졌다. 자신을 베테랑 개발자라고 밝힌 한 사용자는 "그가 느끼는 무력감은 그저 경이로움에 기반한 철학적 감상이지만 우리가 느끼는 무력감은 당장 다음 달 월세와 가족의 생계를 걱정해야 하는 실존적 공포"라며 "해고 통지서를 받은 사람 앞에서 할 소리가 아니다"라고 말했다. 또 다른 사용자는 "주니어 개발자들의 사다리를 걷어차 놓고 이제 와서 슬프다고 말하는 것은 전형적인 가스라이팅"이라며 "이것은 위로가 아니라 생존권을 위협받는 이들에 대한 기만"이라고 꼬집었다. 일각에서는 알트먼의 발언을 고도의 공포 마케팅으로 해석하기도 했다. 모델의 압도적 성능을 과시하기 위해 자극적인 표현을 사용했지만 그 과정에서 기술 노동자들의 존엄성을 짓밟았다는 지적이다. 이번 사태는 단순한 말실수 논란을 넘어, 그동안 누적된 'AI 피로감'이 폭발한 것이라는 분석이 지배적이다. 최근 마이크로소프트, 구글 등 빅테크 기업들이 AI 투자는 늘리면서도 기존 개발 인력은 대거 감원하는 '채용 한파'가 지속되고 있기 때문이다. 특히 코덱스와 같은 도구가 주니어 개발자의 업무를 완벽히 대체하면서, 신입 개발자들이 경력을 시작할 기회조차 얻지 못하는 '사다리 걷어차기' 현상이 심화된 점도 분노의 기폭제가 됐다. 학계와 비평가들의 시선도 싸늘하다. 워싱턴대 에밀리 벤더 교수는 "자신이 만든 도구가 노동자의 삶을 파괴할 것을 알고 있으면서도 어쩔 수 없는 일인 것처럼 가장하고 있다"며 "알트먼의 발언은 가해자가 피해자 코스프레를 하는 전형적인 악어의 눈물"이라고 강하게 비판했다. IT비평가인 브라이언 머천트는 알트먼이 사용한 '쓸모없음(Useless)'이라는 단어에 주목했다. 그는 "노동자는 스스로 쓸모없어지는 것이 아니라 이윤을 추구하는 기업에 의해 강제로 대체당하는 것"이라며 "알트먼의 발언은 인간 노동을 비용으로만 치부하는 실리콘밸리의 오만함을 적나라하게 보여준다"고 꼬집었다.

2026.02.04 15:55남혁우 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

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