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[현장] 바이브 코딩 한계 넘는다…AWS, AI·사람 협업 'AI-DLC' 전면에

최근 IT 업계에서 인공지능(AI)을 활용한 소프트웨어(SW) 개발이 확산되는 가운데, 아마존웹서비스(AWS)가 코드 생성을 넘어 AI와 사람이 개발 전 과정을 함께 수행하는 'AI-DLC'를 앞세워 새로운 개발 패러다임 확산에 나섰다. 박혜영 AWS코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 16일 서울 강남구 센터필드 오피스에서 개최한 기자간담회에서 "AI 활용 개발에서 중요한 것은 도구가 아니라 체계"라며 "AI가 실행하고 사람이 단계별로 검증하는 AI-DLC가 속도와 품질을 모두 확보할 수 있는 새로운 개발 방식"이라고 밝혔다. AWS는 클로드코드, 코덱스 등 AI 코딩 도구만으로는 실제 개발 생산성이 기대만큼 향상되지 않는다는 점에 주목해 AI-DLC 방법론을 설계하고 깃허브에 공개했다. 실제 회사가 인용한 서클CI 조사 결과에 따르면 AI를 도입한 개발 조직 가운데 상위 5%만 의미 있는 성과를 거뒀으며 기능 개발 속도는 85% 빨라졌지만 서비스 배포 속도는 26%만 개선된 것으로 나타났다. 스택 오버플로우 설문에서도 응답자의 66%가 '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'를 수정하는 데 오히려 더 많은 시간을 쓰고 있다고 답했다. AI가 코드 작성은 빠르게 수행하지만 전체 개발 과정은 충분히 지원하지 못한다는 분석도 내놨다 박 SA는 "AI가 코딩 과정을 빠르게 만들어주지만 SW 개발에서 코딩이 차지하는 비중은 약 20%에 불과하다"며 "설계·테스트·협업·운영을 포함한 80%를 지원해야 진정한 생산성 향상이 가능하다"고 짚었다. AWS가 설계한 AI-DLC는 프로젝트 착수·구축·운영 등 개발 전 과정을 AI와 사람이 함께 수행하는 협업형 개발 방법론이다. AI가 각 단계 작업을 수행하면 사람은 승인과 검토를 반복하며 다음 단계로 넘어가는 구조다. 프로젝트 전 과정의 의사결정과 산출물은 문서 형태로 자동 기록돼 감사 추적과 인수인계도 쉽게 할 수 있도록 설계됐다. 특히 단일 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 단계별 11개 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 것이 특징이다. 각 단계에서 축적된 문맥을 다음 단계로 연결하고 요구사항 정의서와 설계 문서, API 문서, 보안 문서, 운영 매뉴얼 등도 함께 생성해 개발 과정 전체를 표준화한다. 기존 AI 코딩 도구가 개발 일부만 지원하는 데 그쳤다면, AWS는 요구사항 정의부터 설계·구현·운영까지 AI와 사람이 함께 협업하는 체계를 구축해 개발 생산성과 품질을 동시에 높인다는 목표다. 박 SA는 "AI에게 모든 것을 맡기는 바이브 코딩은 빠를 수 있지만 통제와 품질 보장이 어렵다"며 "AI-DLC는 AI가 실행하고 사람이 방향을 결정하는 구조로 안전성과 생산성을 동시에 확보하는 것이 핵심"이라고 말했다. 이날 AWS는 대표 개발 도구인 '키로'도 함께 소개했다. 키로는 프롬프트를 입력하면 바로 코드를 생성하는 기존 방식과 달리, 요구사항과 설계 문서를 먼저 작성한 뒤 개발을 진행하는 스펙 기반 개발 방식을 지원한다. 또 단계별 승인 절차와 자동 테스트, 문서화, 보안 점검 기능 등을 제공한다. AWS는 오픈소스 벤치마크에서 키로와 유사 성능 AI 모델을 비교한 결과, 키로의 작업 비용이 다른 AI 개발 도구의 6분의 1 수준으로 나타났다고 밝혔다. 국내 기업들의 활용 사례도 소개됐다. LG전자는 AI-DLC를 자체 개발 환경에 적용해 800개 개발 주기를 기존 2주에서 1주로 단축하고 총 투입 공수도 절반 수준으로 줄이며 생산성을 두 배 높였다. CJ올리브영은 3일간 진행한 AI-DLC 워크숍을 통해 5개의 프로젝트 최소기능제품(MVP)을 개발하고 AI 샌드박스를 신설하는 등 조직의 개발 방식 자체를 변화시키고 있다. 박 SA는 "AI-DLC는 특정 AI 코딩 도구가 아니라 어떤 생성형 AI 개발 환경에서도 활용할 수 있는 오픈소스 개발 방법론"이라며 "AI 시대에는 코드를 얼마나 빨리 작성하느냐보다 AI와 사람이 함께 품질과 운영까지 책임지는 개발 체계를 만드는 것이 경쟁력이 될 것"이라고 강조했다.

2026.07.16 12:06한정호 기자

250억원 청구한 앤트로픽, 알고 보니 자동 충전 설정 오류

앤트로픽이 국내 사용자에게 청구한 250억원 규모 사용료가 자동 충전 설정 오류로 발생한 것으로 확인됐다. 16일 해당 청구 논란의 당사자인 국내 개발자는 스레드를 통해 이후 대응 경과를 공개했다. 그는 이번 사안과 관련해 고객지원, 기술, 마케팅 등 여러 창구를 통해 총 15차례 메일을 보낸 끝에 4일 만에 실제 담당자에게 이관된다는 내용의 자동 안내 메일을 받았다고 밝혔다. 앤트로픽에서 보낸 메일에 따르면 해당 계정에서 발생한 문제는 자동 충전 설정(auto-reload)이 정상 수준보다 높은 잘못된 금액으로 설정된 탓이었다. 이 회사는 이를 예방하기 위해 비활성화하고 금액도 기본값으로 되돌렸다고 답변했다. 또 잘못된 금액으로 결제가 시도됐지만 승인이 거절돼 실제 출금은 발생하지 않았으며 무단 접근이나 계정 탈취에 따른 문제도 아니라고 밝혔다. 앤트로픽은 답변을 통해 사고 경위에 대해서는 설명했지만 보상이나 후속 조치에 대해서는 추가 입장을 내놓지 않고 있다. 실제 결제가 성사되는 등 직접적인 피해로 이어지지 않아 환불이나 배상 같은 직접적인 보상 조치는 고려하지 않은 것으로 보인다. 다만 이용자 입장에서는 거액 청구 안내 자체만으로도 상당한 불안과 혼란을 겪을 수밖에 없었던 만큼 고객지원 대응 지연과 자동응답 위주의 소통 방식에 대한 비판은 이어질 전망이다. 이에 앤트로픽 측은 "해당 이슈 관련해 고객과 커뮤니케이션을 진행했으며 해결이 완료된 상태"라고 밝혔다.

2026.07.16 09:52남혁우 기자

리누스 토발즈 "AI는 유용한 도구, 원치 않으면 떠나야"

리눅스의 창시자 리누스 토발즈가 인공지능(AI)을 새로운 개발 도구의 하나로 받아들여야 한다고 강조했다. 코드 품질과 기술적 완성도를 중시해온 그가 AI 도구에 대해 공개적으로 긍정적인 평가를 내놓으면서 업계 이목이 쏠리고 있다. 리누스 토발즈는 16일 리눅스커널 프로젝트 내 AI 활용에 대한 긍정적인 입장을 리눅스 커널 메일링리스트(LKML)를 통해 밝혔다. 그는 "리눅스는 반AI 프로젝트가 아니다"라며 "AI 사용에 강한 거부감을 느끼는 이들이 있다면 오픈소스 방식에 따라 프로젝트를 포크하거나 떠나라"고 강경한 입장을 전했다. 이와 관련해 최근 패치 관리 시스템인 패치워크(Patchwork)와 AI 기반 유지관리 지원 도구 '사시코(Sashiko)'의 연계 방안을 논의하는 과정에서 논쟁이 있었다. 일부 개발자는 대규모언어모델(LLM)을 활용한 자동화 도구가 커널 개발 문화와 유지관리자 업무에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 우려를 제기하며 AI 활용에 반발했다. 이에 대해 리누스 토발즈가 AI를 둘러싼 논쟁이 더 이상 유용한가 아닌가의 문제가 아니라고 단언한 것이다. 그는 "1년 전만 해도 AI의 실질적 가치에 대해 의문을 제기할 수 있었지만 지금은 그렇지 않다"며 "AI가 유용한지 의심하는 사람은 실제로 사용해보지 않았을 가능성이 크다"고 밝혔다. AI가 유지관리자 업무 부담을 늘리거나 예상치 못한 문제를 야기할 수 있다는 점도 인정했다. 다만 이를 이유로 AI를 배척하는 것은 해결책이 아니라고 강조했다. 리누스 토발즈는 "일부 사람은 AI가 찾아낸 버그나 추가적인 검토 업무 때문에 불편함을 느낄 수 있다"면서도 "중요한 것은 AI 도구가 유지관리자들에게 도움이 되도록 만드는 것이지, 현실을 외면하는 것이 아니다"라고 덧붙였다. AI의 한계를 지적하는 시각에 대해서도 인간 역시 완벽하지 않다는 의견도 냈다. 그는 "AI의 문제를 지적하는 사람이라면 거울을 보며 자기 자신도 함께 바라봐야 한다"며 "자연 지능인 인간 역시 항상 훌륭한 것은 아니다"라고 말했다. 리누스 토발즈는 이번 발언을 통해 리눅스 커널 프로젝트가 기술적 효용성을 최우선으로 판단하는 조직이라는 점도 재차 강조했다. 그는 "커널 프로젝트는 사회운동을 위한 프로젝트가 아니다"라며 "오픈소스를 하는 이유는 더 나은 기술을 만들기 위해서이며, 우리는 새로운 도구에 대한 두려움이 아니라 기술적 가치에 기반해 결정을 내린다"고 밝혔다. 특히 이번 발언은 평소 코드 품질과 기술적 완성도에 엄격한 기준을 적용해 온 토발즈가 AI에 대해 공개적으로 강한 지지 의사를 밝힌 점에서 주목받고 있다. 리누스 토발즈는 "그동안 커널 개발 과정에서 기술적 근거와 실질적 효용성을 최우선 가치로 강조해 왔다"며 "AI 역시 같은 기준으로 평가해야 한다"고 입장을 분명히 했다.

2026.07.16 09:48남혁우 기자

캔바, '캔바 코드 2.0' 출시…코딩 없이 웹사이트·앱 제작

캔바가 코딩 없이 인공지능(AI)으로 콘텐츠 제작 가능한 기능을 내놨다. 캔바는 AI 기반 코드 생성 도구 '캔바 코드 2.0'을 전 세계에 출시했다고 15일 밝혔다. 사용자는 자연어로 원하는 콘텐츠를 설명한 뒤 생성된 결과물을 드래그 앤 드롭 방식으로 편집하고 게시할 수 있다. 캔바 코드 2.0은 프롬프트를 다시 입력하지 않아도 색상과 텍스트, 이미지, 레이아웃을 화면에서 직접 바꿀 수 있도록 설계됐다. AI가 코드를 생성하고 사용자는 캔바 편집기에서 결과물을 시각적으로 수정하는 방식이다. 기존 HTML이나 다른 AI 도구가 만든 코드도 캔바로 가져올 수 있다. 가져온 코드는 캔바에서 자유롭게 편집할 수 있는 디자인 형태로 변환된다. 캔바는 50개 넘는 인터랙티브 템플릿도 제공한다. 사용자는 디자인 라이브러리와 브랜드 키트, 자체 이미지와 자료를 적용해 웹사이트와 퀴즈, 게임, 양식 등을 제작할 수 있다. 제작 속도도 개선했다. 캔바는 코드 생성 시간을 기존보다 75% 줄였으며 프롬프트 입력부터 콘텐츠 게시까지 걸리는 시간도 최대 30% 단축했다고 설명했다. 완성된 결과물은 사용자 지정 도메인에 바로 게시할 수 있다. 조직 내부에 공유하거나 여러 기기에서 작동하는 인터랙티브 콘텐츠로 배포하는 기능도 지원한다. 캔바 코드가 처음 출시된 후 사용자들이 만든 인터랙티브 콘텐츠는 600만개를 넘어선 것으로 나타났다. 교육 현장에서는 학생과 학부모용 수업 포털 제작에 활용되고 있으며 중소기업은 고객 참여형 콘텐츠와 마케팅 도구를 만드는 데 사용하고 있다. 김대현 캔바코리아 지사장은 "AI 미래는 사람들이 자신의 아이디어를 원하는 방식으로 자유롭게 구현할 수 있도록 하는 데 있다"며 "캔바 코드는 빠른 제작 속도와 직관적인 편집 기능으로 누구나 인터랙티브 콘텐츠를 만들 수 있게 돕는다"고 밝혔다.

2026.07.15 14:19김미정 기자

[SW키트] 엔타이어, 깃허브에 몰린 AI 트래픽 분산…"보완재에서 경쟁사로"

전 깃허브 최고경영자(CEO)가 설립한 엔타이어가 인공지능(AI) 코딩 확산으로 커지는 개발 플랫폼 부담을 줄이기 위한 분산형 네트워크를 내놨다. 깃허브에 몰리는 AI 에이전트 코드 읽기 작업을 여러 지역으로 나눠 속도 저하와 사용량 제한을 완화하기 위한 구상이다. 13일 IT 업계에 따르면 엔타이어는 미국과 유럽연합(EU), 호주에 지역별 서버를 둔 분산형 깃 네트워크 시험 서비스를 공개했다. 개발자는 깃허브에 있는 코드 저장소를 엔타이어 네트워크에 복사한 뒤, AI 에이전트가 가까운 지역의 복사본을 이용하도록 할 수 있다. 조만간 한국 지역에도 해당 서비스가 제공될 예정이다. 깃은 소프트웨어(SW) 코드 변경 내역을 기록·관리하는 버전관리 시스템이다. 깃허브는 깃으로 관리하는 코드 저장소를 온라인에 보관하고 여러 개발자 협업을 지원하는 대표 플랫폼이다. 그동안 AI 코딩 에이전트는 코드를 분석·수정하기 위해 저장소에 있는 파일을 반복해서 읽고 내려받는다. 여러 에이전트가 동시에 작업하면 중앙 서버에 요청이 몰려 응답 속도가 느려지거나 사용량 제한이 걸렸다. 이에 발맞춰 엔타이어는 깃허브 저장소 복사본을 여러 지역에 두고 AI 에이전트 읽기 작업을 분산한다는 전략을 내세운 것이다. 원본 코드는 깃허브에 그대로 유지하면서 에이전트가 코드를 복제하거나 가져오는 작업은 가까운 지역 엔타이어 서버에서 처리하는 식이다. 엔타이어는 많은 AI 에이전트가 동시 작업할 수 있도록 깃 저장·전송 시스템도 새로 구축했다. 초기 시험에서는 한 저장소에서 시간당 약 57만건 복제 작업과 210만건 푸시 작업을 처리한 것으로 나타났다. 또 복제와 푸시를 함께 수행한 시험에서는 하나의 저장소에서 초당 약 470건 작업을 처리했다. 128개 가상 에이전트가 코드를 내려받은 뒤 다섯 차례 수정 내용을 올리는 과정을 반복한 것으로 집계됐다. 중앙값 기준 지연시간은 약 50~60밀리초로 측정됐다. 엔타이어는 개발자가 새로운 공개·비공개 저장소를 엔타이어 네트워크에 직접 만들 수 있도록 지원할 방침이다. 장기적으로는 네트워크 운영을 여러 주체가 나눠 맡는 구조로 전환하고 깃 핵심 시스템도 오픈소스로 공개할 계획이다. "엔타이어, 깃허브 한계 보완"…"향후 경쟁 관계 가능성" 현재 엔타이어는 깃허브를 대체하기보다 AI 에이전트가 만드는 트래픽을 대신 처리하는 보완 서비스에 가까운 형태다. 분산형 네트워크 역시 깃허브에 보관된 원본 저장소 기반으로 작동하기 때문이다. 다수 외신은 엔타이어가 자체 공개·비공개 저장소 호스팅을 시작하면 깃허브와의 관계도 달라질 수 있다는 시각이 나오고 있다. 개발자가 깃허브를 거치지 않고 엔타이어에서 코드를 저장하고 공유할 수 있게 되면, 깃허브 핵심 사업 영역과 직접 맞닿을 수 있다는 이유에서다. 더레지스터는 "엔타이어는 AI 코딩 시대에 맞춰 등장한 깃허브 경쟁자"라며 "AI 에이전트가 주요 코드 생산자로 부상하면서 중앙형 깃 호스팅 구조가 다시 설계될 것"이라고 분석했다. 긱와이어도 "AI 코딩 에이전트가 급증하면 깃허브 같은 중앙화된 플랫폼이 수요를 단독으로 감당하기 어려울 수 있다"고 내다봤다. 깃허브 자체도 AI 개발 수요 증가에 대응하기 위해 인프라 확장에 나선 상태다. 앞서 더버지는 깃허브가 데이터센터 용량 한계에 부딪혀 향후 2년간 서버를 마이크로소프트 애저로 이전하고, AI 기반 개발 작업 증가에 대응할 계획을 보도한 바 있다. 이에 엔타이어가 당장 깃허브를 대체하기는 어렵지만 AI 에이전트 처리 능력과 지역별 분산 구조가 향후 개발 플랫폼 경쟁의 새로운 기준으로 떠오를 수 있다는 관측이 나온다. 토마스 돔케 엔타이어 CEO는 "에이전트 시대에 중앙화된 깃 호스팅은 근본적인 제약이 됐다"며 "모든 개발자와 에이전트가 자신이 활동하는 지역에 코드를 호스팅하고 가까운 곳에서 병목 없이 푸시와 풀 복제 작업을 수행할 수 있도록 도울 것"이라고 밝혔다.

2026.07.13 10:20김미정 기자

[AI는 지금] 코드 짜주던 AI가 해킹 도구로…가짜 패키지 악용한 '할루스쿼팅' 비상

생성형 인공지능(AI)의 환각 현상을 악용해 코딩 에이전트에 악성코드를 설치하는 새로운 공격 기법이 공개됐다. AI가 존재하지 않는 저장소나 패키지 이름을 만들어내는 특성을 노려 악성 명령을 실행시키는 방식으로, AI 에이전트 확산과 함께 소프트웨어 공급망 보안에도 새로운 변수가 될 것으로 보인다. 13일 보안 전문매체 시큐리티위크에 따르면 텔아비브대와 이스라엘공과대학(테크니온), 인튜이트 공동 연구진은 AI 환각을 활용한 공격 기법인 '할루스쿼팅(HalluSquatting)'을 최근 발표했다. 할루스쿼팅은 AI가 저장소 복제나 스킬 설치 요청을 받을 때 실제 존재하지 않는 이름을 생성하는 특성을 이용한다. 공격자는 AI가 반복적으로 만들어내는 가짜 저장소와 패키지 이름을 미리 등록한 뒤 내부에 악성 명령을 심어둔다. 이후 사용자가 커서(Cursor), 윈드서프(Windsurf), 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot), 클라인(Cline), 제미나이 CLI(Gemini CLI), 오픈클로(OpenClaw) 같은 AI 코딩 도구에 저장소 복제나 스킬 설치를 요청하면 AI가 해당 이름을 실제 자원으로 인식해 내려받을 수 있다. 또 내장 터미널이 자동으로 명령을 실행하면 악성코드 설치나 해킹 도구 실행, 원격 코드 실행(RCE)으로 이어질 가능성이 있다. 연구진 실험에선 저장소 복제 요청의 환각 발생률이 최대 85%에 달했다. 스킬 설치 요청에선 100%까지 나타났다. 또 동일한 가짜 이름이 여러 파운데이션 모델에서 반복적으로 생성돼 특정 모델이 아닌 다양한 AI 서비스에서 공격이 재현될 가능성도 확인됐다. 이번 연구는 AI 환각이 잘못된 정보 생성에 그치지 않고 실제 시스템 침해로 이어질 수 있다는 점에서 주목된다. 지금까지 AI 보안 위협은 이메일이나 코드 주석 등에 숨겨진 명령으로 AI를 속이는 프롬프트 인젝션이 중심이었다. 반면 할루스쿼팅은 공격자가 피해자에게 직접 접근하지 않아도 AI가 스스로 만들어낸 가짜 정보를 공격 경로로 활용한다는 차이가 있다. 이는 AI 업계에도 적지 않은 영향을 미칠 전망이다. 최근 코딩 에이전트는 코드 생성뿐 아니라 저장소 복제, 패키지 설치, 터미널 명령 실행까지 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 생산성을 높이는 핵심 기능이 공격자에겐 시스템 권한을 확보하는 통로가 될 수 있다는 점이 확인되면서 AI 제품 경쟁도 정확도보다 실행 안전성과 권한 통제로 무게 중심이 이동할 가능성이 커졌다. 이에 따라 기업들의 AI 도입 전략에도 변화가 예상된다. AI가 추천한 저장소와 패키지를 그대로 실행하기보다 출처와 소유권, 코드 서명 여부를 검증하는 절차가 기본 기능으로 자리 잡을 가능성이 높아졌다. 또 터미널 실행 권한을 최소화하거나 승인된 저장소만 사용할 수 있도록 제한하는 방식도 확산될 것으로 예상된다. 연구진은 이번 연구 결과를 공개하기에 앞서 관련 업체들에 내용을 전달했다. 실제 공격에 악용될 수 있는 세부 기법은 제외한 채 연구를 발표한 것도 이런 이유에서다. 시큐리티위크는 "연구진은 공격자가 그대로 재사용할 수 있다고 판단한 익스플로잇 세부 내용은 공개하지 않았다"고 말했다.

2026.07.13 09:16장유미 기자

[AI는 지금] "6개월 만에 몸값 2배"…러버블, '바이브코딩' 광풍에 VC 줄섰다

자연어 프롬프트만으로 웹사이트와 애플리케이션을 만드는 '바이브코딩(vibe coding)' 시장에 글로벌 벤처캐피털 자금이 다시 몰리고 있다. 스웨덴 스타트업 러버블(Lovable)이 반년 만에 기업가치를 두 배 수준으로 끌어올리는 투자 유치를 논의하면서 인공지능(AI) 기반 소프트웨어 제작 시장을 둘러싼 경쟁이 더 뜨거워지고 있다. 12일 테크크런치 등 외신에 따르면 러버블은 최근 3억 달러 규모 신규 투자 유치를 논의 중이다. 이번 투자에서 거론되는 기업가치는 132억 달러다. 지난해 12월 인정받은 66억 달러의 두 배 수준으로, 이번 라운드는 멘로벤처스가 주도할 것으로 알려졌다. 러버블은 설립 3년도 채 되지 않은 스웨덴 바이브코딩 스타트업으로, 안톤 오시카 최고경영자(CEO)와 파비안 헤딘 최고기술책임자(CTO)가 공동 창업했다. 지난 6월에는 연간 반복매출 환산액(ARR) 5억 달러를 달성해 업계의 주목을 받았다. 또 짧은 기간에 매출과 기업가치가 동시에 뛰면서 투자자들은 러버블을 단순한 AI 코딩 도구가 아니라 차세대 애플리케이션 제작 플랫폼으로 평가하고 있다. 러버블은 사용자가 원하는 서비스를 자연어로 설명하면 웹사이트와 전자상거래 스토어, 내부 업무용 애플리케이션 등을 만들 수 있도록 지원한다. 주요 이용자는 창업자, 개인 디자이너, 영업 담당자 등이다. 전문 개발자가 아니어도 아이디어를 빠르게 제품 형태로 구현할 수 있다는 점이 수요를 키우고 있다. 기업 시장에서도 활용 범위가 넓어지고 있다. 러버블은 워크데이, 아사나, 엔비디아 등을 고객으로 확보한 것으로 알려졌다. 개인 이용자의 실험용 도구를 넘어 기업 내부 업무 앱, 고객용 서비스, 프로토타입 제작 환경으로 확장할 가능성을 보여준 셈이다. 투자자들이 러버블에 주목하는 이유도 여기에 있다. 러버블은 코드를 대신 써주는 보조 도구가 아니라 소프트웨어 제작의 진입점을 장악할 수 있는 플랫폼으로 평가받고 있다. 기존에는 기획자, 디자이너, 개발자, 품질관리 인력이 단계별로 참여해야 했던 작업을 자연어 입력과 AI 생성 과정으로 압축할 수 있기 때문이다. 바이브코딩은 개발자가 직접 코드를 작성하는 대신 자연어로 요구사항과 맥락을 입력하면 AI가 애플리케이션 구조와 기능을 만들어내는 방식이다. 로그인, 데이터 처리, 화면 구성, 배포 등 개발 전반을 통합적으로 다룬다는 점에서 기존 코드 자동완성 도구와 차이가 있다. 이 방식은 개발 생산성을 높이는 데 그치지 않는다. 비개발자도 아이디어를 빠르게 구현할 수 있게 해 소프트웨어 제작 인구 자체를 넓힌다. 스타트업은 초기 서비스를 빠르게 만들고 검증할 수 있고, 기업 현업 부서는 개발 조직에 모든 요청을 맡기지 않아도 내부 업무용 도구를 직접 실험할 수 있다. 러버블 외에도 바이브코딩 관련 기업들의 몸값은 빠르게 뛰고 있다. 리플릿(Replit)은 지난 3월 4억 달러 규모 시리즈D 투자를 유치하며 기업가치 90억 달러를 인정받았다. 이는 6개월 전 30억 달러에서 세 배로 오른 수치다. 개발자용 AI 코드 편집기 커서도 대표 사례로 꼽힌다. 스페이스X는 커서를 개발한 애니스피어를 600억 달러에 인수한 뒤 곧바로 코딩 특화 모델 경쟁에 속도를 내고 있다. 특히 최근에는 커서와 연계한 그록 4.5를 공개하며 개발자용 AI 도구 시장 공략을 본격화했다. 커서는 전문 소프트웨어 엔지니어가 널리 쓰는 AI 코딩 도구로, 바이브코딩 흐름을 확산시킨 대표 서비스 중 하나로 평가받고 있다. 이처럼 바이브코딩 스타트업에 자금이 몰리는 것은 투자자들이 특정 기업보다 영역 전체의 성장성에 베팅하고 있다는 의미로 해석된다. AI 검색과 챗봇이 지식 접근 방식을 바꿨다면, 바이브코딩은 소프트웨어 생산 방식을 바꿀 수 있다는 기대가 커지고 있다. 또 최근에는 토큰 비용과 모델 접근 통제 문제도 바이브코딩 수요를 키우는 요인으로 떠오르고 있다. 고성능 AI 모델을 모든 개발 작업에 쓰면 비용 부담이 커지기 때문이다. 여기에 미국과 중국을 중심으로 고성능 모델 접근과 활용을 둘러싼 통제 이슈도 커지면서 기업들은 비용과 운영을 통제할 수 있는 개발 보조 환경을 찾고 있다. 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 "러버블 같은 바이브코딩 기업의 가치가 오르는 것은 단순히 개발자들이 AI 코딩 도구를 많이 쓰기 때문만은 아니다"며 "자연어로 앱과 서비스를 만들 수 있는 환경이 확산되면 개발자뿐 아니라 기획자, 디자이너, 영업 조직, 기업 현업 부서까지 소프트웨어 제작 수요로 들어올 수 있기 때문에 시장 자체가 커진다"고 말했다. 이어 "여기에 데이터베이스, 배포, 권한 관리, 협업 기능까지 붙으면 바이브코딩 도구는 단순 코드 생성기를 넘어 기업용 개발 플랫폼으로 확장될 수 있다"며 "최상위 모델의 토큰 비용과 접근 통제 부담이 커지는 상황에서 기업들이 비용을 관리할 수 있는 코드 어시스턴트와 내부 개발 환경을 찾고 있다는 점도 이들 기업의 가치 상승을 뒷받침하는 요인"이라고 덧붙였다.

2026.07.12 09:06장유미 기자

250억원 결제 요청 받은 국내 이용자…앤트로픽 빌링 오류 논란

국내 한 이용자가 앤트로픽으로부터 200억원대에 달하는 사용료 청구 메일을 받았다고 주장하며 논란이 일고 있다. 당사자는 자체 조사 결과 실제 과금을 발생시킬 수 있는 경로를 찾지 못했다며 빌링 오류 가능성을 제기했다. 이에 엔트로픽 측은 개인 계정 사안은 구체적 확인은 어렵다는 입장을 보였다. 9일 업계에 따르면 AI 활용 사례를 공유하는 한 스레드 이용자는 최근 자신의 계정에 앤트로픽으로부터 거액의 결제 요청 메일을 받았다고 공개했다. 문제가 된 청구는 지난 7일 오후 10시20분 처음 발송됐다. 그가 공개한 이메일 캡처에는 "166만9875.90달러(약 25억원) 앤트로픽 PBC 결제에 실패했습니다($1,669,875.90 payment to Anthropic, PBC was unsuccessful)"라는 내용이 담겨 있었다. 발신자는 앤트로픽의 결제 대행사인 스트라이프(Stripe)의 인보이스 발송 시스템이었다. 한 사용자는 처음에는 피싱 가능성을 의심했지만, 발신 이메일 주소와 결제 링크가 모두 앤트로픽 공식 도메인으로 확인됐다고 설명했다. 또 은행 결제 요청 메시지의 청구 금액이 이후 실시간으로 계속 올라가고 있었다고도 밝혔다. 실제로 하루가 지난 8일 오후 11시42분에는 1662만7739달러(약 251억원)로 전날 대비 약 10배 급증한 청구 이메일이 재차 발송됐다. 해당 이용자는 맥미니 기반으로 여러 AI 자동화 시스템을 운영하고 있었다고 밝혔다. AI 에이전트 8개를 비롯해 자동 트레이딩 에이전트, 워커, 파견 에이전트, 서브PM, 프리즘(Prism) 관련 서비스, 자동화 스크립트 등을 사용하고 있어 초기에는 일부 자동화 프로세스가 앤트로픽 API를 과도하게 호출했을 가능성 등을 고려했다. 그는 자체 조사에 착수했다. 공개된 조사 결과에 따르면 봇, 워커, 파견 에이전트, 프록시 서버, 프리즘 인사이트, 코덱스(Codex) 봇, 크론(Cron) 작업 등을 전수 점검했지만 과금형 앤트로픽 API 키는 발견되지 않았다고 주장했다. 시스템 내에서 앤트로픽 API 키 값은 확인됐으나 실제 과금용 API 키가 아닌 인증용 세션 토큰으로 파악됐다고 덧붙였다. 그는 지속되는 청구요구에 클로드 맥스 구독을 중단하고 등록해둔 카드도 정지시켰다. 이후 앤트로픽 고객지원팀에 인보이스 무효화, 원인 조사, 계정 이상 여부 확인 등을 요청하는 이의제기 메일을 발송했지만 아직 답변을 받지 못했다고 밝혔다. 이에 앤트로픽 코리아 측은 "개인 계정과 관련된 사안이라 확인해드릴 수 있는 부분이 없다"고 답했다.

2026.07.09 17:03남혁우 기자

[AI는 지금] 커서 품은 스페이스XAI, 코딩 AI에 꽂혔다…오픈AI·앤트로픽 추격 본격화

스페이스XAI가 커서와 공동 개발한 새 인공지능(AI) 모델 '그록 4.5'를 공개하며 기업용 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 코딩에 강점을 둔 모델을 금융, 법률, 보안 업무로 확장해 오픈AI와 앤트로픽이 주도해 온 기업용 AI 경쟁에 뛰어든 모습이다. 9일 블룸버그통신 등 주요 외신에 따르면 스페이스XAI는 이달 8일(현지시간) 커서와 공동 개발한 그록 4.5를 선보였다. 이 모델은 두 회사가 함께 만든 첫 AI 모델로, 소프트웨어 개발뿐 아니라 데이터 분석, 금융, 법률 업무처럼 장시간 실행과 도구 활용이 필요한 작업에 초점을 맞췄다. 터미널 기반 코딩 성능을 측정하는 주요 벤치마크에선 앤트로픽 '클로드 오퍼스 4.8'과 비슷한 수준을 기록하며 오픈AI 'GPT-5.5'와 경쟁할 수 있는 성능을 확보했다는 평가도 나왔다. 이번 일을 기점으로 커서는 스페이스XAI가 기업용 AI 시장을 파고드는 데 필요한 데이터와 유통 채널을 동시에 제공할 예정이다. 개발자가 실제 업무에서 코드를 작성하고 수정하고 테스트하는 과정이 플랫폼 안에 축적돼 있어서다. 스페이스XAI는 커서 생태계를 통해 실사용 데이터를 모델 고도화에 활용하고, 완성된 모델을 개발자 업무 환경 안에서 바로 배포할 수 있게 할 계획이다. 이 같은 스페이스XAI의 움직임은 오픈AI와 앤트로픽에 새로운 압박 요인이 될 것으로 보인다. 현재 앤트로픽은 클로드 코드를 앞세워 개발자 시장에서 입지를 넓혔고, 오픈AI도 코덱스로 코딩 에이전트 경쟁을 강화하고 있는 상태다. 스페이스XAI가 커서를 통해 코딩 도구 안에서 모델을 직접 유통하면 기업용 AI 경쟁은 모델 성능뿐 아니라 업무 환경 장악력과 배포 속도까지 따지는 구도로 바뀔 가능성이 있다. 이번 일은 스페이스X의 운영 효율도 높일 수 있을 것으로 보인다. 로켓, 위성, 스타링크, 데이터센터를 운영하는 만큼, 앞으로 그록 4.5를 내부 개발과 운영 자동화에 적용해 엔지니어링 생산성은 물론 위성망 관리와 우주 인프라 운영 효율까지 높일 수 있을 것으로 기대된다. 다만 보안 기능 강화는 변수로 꼽힌다. 그록 4.5는 취약점 분석과 보안 점검에 활용될 수 있는 사이버보안 역량을 갖춘 모델로 소개됐다. 이에 기업 보안 업무 자동화에는 도움이 될 수 있지만 악용 가능성에 대한 규제 당국의 감시도 커질 수 있다. 기업 고객은 고성능 AI 모델을 도입할 때 접근 통제, 감사 추적, 책임 소재를 함께 따질 수밖에 없을 것으로 보인다. 업계에선 스페이스XAI의 이번 행보가 AI 모델 경쟁의 기준을 바꿀 수 있다고 보고 있다. 커서가 보유한 개발자 접점과 스페이스X의 컴퓨팅 인프라가 결합되면 모델 개발, 배포, 수익화까지 이어지는 속도가 빨라질 수 있다는 이유에서다.업계 관계자는 "기업용 AI 경쟁은 누가 더 똑똑한 모델을 갖췄느냐보다 실제 업무 흐름 안에 얼마나 깊게 들어가느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "스페이스XAI가 커서를 통해 개발자 접점을 확보한 만큼 금융, 법률, 보안 업무로 확장할 수 있을지가 오픈AI·앤트로픽과의 경쟁력을 가를 것"이라고 말했다.

2026.07.09 11:21장유미 기자

잡코리아 바이브코딩 대회서 '사내연애 품의서' 장원 급제

팀장님을 가장 열받게 하면서도 기발한 아이디어가 돋보인 '사내연애 품의서' 바이브코딩 해커톤 작품이 장원 급제했다. 잡코리아(운영 법인 웍스피어, 대표 윤현준)가 오프라인 AI 해커톤 '잡코리아 바이브톤'을 성황리에 마쳤다고 9일 밝혔다. 지난 4일 서울 웍스피어 본사에서 열린 잡코리아 바이브톤에는 114대 1이 넘는 신청 경쟁률을 기록했다. 현직 직장인부터 기업 임원, 유튜버, 이모티콘 작가 등 직업과 연차를 불문하고 다양한 이력을 가진 신청자들이 지원했다. 잡코리아는 이 가운데 총 18개 팀 42명을 최종 선발해 행사를 진행했다. 바이브톤은 바이브 코딩과 해커톤을 합친 이름으로, 개발 경험이 많지 않아도 머릿속 아이디어를 AI로 구현해 보는 자리다. 실무 효율이나 사업성이 아닌 오직 상상력만으로 승부하자는 것이 이번 대회 유일한 규칙이었다. 윤현준 웍스피어 대표는 “잘 만들어야 한다는 부담보다 재밌게 만들자는 마음으로 즐겨달라”며 참여자들을 독려했다. 행사는 조선시대 과거시험을 통째로 옮겨온 듯한 콘셉트로 꾸며졌다. 참가자들은 봇짐 모양 굿즈 꾸러미를 받고 약 5시간 동안 바이브 코딩에 몰입했으며, 중간에는 예고 없는 돌발 미션까지 주어져 현장의 긴장을 끌어올렸다. 수상자에게는 상금과 마패 형태의 상패가 주어졌고, 스태프가 직접 붓글씨로 이름을 적은 두루마리 상장도 전달돼 웃음을 자아냈다. '팀장님이 보면 한숨 나올 서비스 만들기' 주제만큼 결과도 흥미로웠다. 장원의 영광은 '굿바이브' 팀이 선보인 '사내연애 품의서'가 안았다. 팀장 결재를 받아야 입장할 수 있는 사내 소개팅 서비스로, AI가 가치관과 이상형 기반 가장 잘 맞는 한 명을 매칭해 준다는 설정으로 큰 호응을 얻었다. 심사위원으로 참여한 김성수 삼성전자 AI 엔지니어와 김유진 라인플러스 TPM 리드는 “팀장이 서비스를 보면 열받을 정도로 재밌고 신선했다”고 평가했다. 장원을 차지한 '굿바이브' 팀에게는 상금 100만원이 수여됐다. 해당 팀 심호준 참가자는 "기획부터 디자인, 개발까지 혼자 진행했는데 AI를 마음껏 활용할 수 있어 배포까지 잘 마칠 수 있었다”며 “비개발자도 아이디어만 있으면 누구나 만들 수 있다는 것을 보여준 것 같아 기쁘다”고 말했다. 이외에도 업무 중 한숨과 불평 단어를 말하면 실시간으로 감지·판별해 이직 플랫폼으로 안내하는 '이직각 측정기', 칼퇴와 연차를 거절할 수 없게 만든 '무적 전자결재' 서비스 '빼박결재'도 수상의 영예를 안았다. 정은혜 웍스피어 인사이트전략팀장은 “AI는 이제 전문가만의 기술이 아니라 누구나 아이디어를 현실로 옮길 수 있게 돕는 도구가 되고 있다”며 “잡코리아는 바이브톤과 같은 새로운 시도를 통해 더 많은 사람이 AI를 쉽고 재미있게 경험하고, 나아가 커리어 경쟁력까지 키울 수 있도록 다양한 기회를 만들어가겠다”고 약속했다.

2026.07.09 10:25백봉삼 기자

AI 코딩 확산에 개발 플랫폼 부담↑…전 깃허브 CEO가 제시한 해법은

전 깃허브 최고경영자(CEO) 토머스 돔케가 급증하는 인공지능(AI) 코딩 에이전트로 인한 개발 인프라 병목 해소에 나섰다. AI 에이전트가 코드 저장소를 반복적으로 읽고 수정하면서 깃허브 등 개발 플랫폼 트래픽 부담이 커지자 이를 분산 네트워크로 처리한다는 구상이다. 9일 토마스 돔케CEO는 스타트업 엔타이어를 설립하고, AI 에이전트에 최적화된 깃(Git) 호스팅 네트워크 서비스를 선보였다고 밝혔다. 깃은 소프트웨어 개발 과정에서 코드 변경 이력을 기록하고 관리하는 버전관리 시스템이다. 지난해까지 토머스 돔케 CEO가 이끌었던 깃허브는 깃을 온라인에서 보관·관리하며 개발자 간 협업을 지원하는 대표적인 플랫폼이다. 최근 깃허브는 AI 코딩 에이전트 확산으로 어려움을 겪고 있다. 코드 분석과 생성을 위해 저장소를 반복적으로 읽고 복제하며 사람보다 몇 배에 달하는 요청을 발생시키고 있기 때문이다. 이로 인해 플랫폼 응답 속도 저하나 사용량 제한 등 인프라 부담이 커지고 있으며 장기적으로는 개발자 생산성에도 영향을 미칠 수 있다는 우려가 나온다. 토마스 돔케 CEO는 이러한 문제의 원인으로 중앙화된 코드 호스팅 구조를 지목했다. 깃은 원래 여러 곳에 저장소를 복제해 분산 운영할 수 있도록 설계됐지만 효율적인 개발을 위해 깃허브와 같은 대규모 플랫폼에 트래픽이 집중되는 형태로 굳어졌다는 설명이다. 엔타이어는 이런 부담을 줄이기 위해 깃허브 저장소를 자체 네트워크에 복사본을 만든 뒤 AI 에이전트가 원본 저장소 대신 해당 복제본에서 작업하도록 하는 방식을 제시했다. 사람이 주로 사용하는 기존 플랫폼과 AI가 대량 작업을 수행하는 별도 네트워크를 나눠 운영하겠다는 것이다. AI가 일으키는 대량의 읽기·쓰기 요청을 엔타이어 쪽에서 처리하면 원본 저장소의 부담은 그만큼 줄일 수 있다는 설명이다. 이를 위해 엔타이어는 글로벌 제어 평면(Control Plane)과 지역 데이터 평면(Data Plane)을 분리한 구조를 채택했다. 사용자 인증과 접근 권한은 중앙에서 관리하되 실제 Git 데이터는 지역별 노드에 저장·복제된다. 이를 통해 지연시간을 줄이고 데이터 주권 요구사항에도 대응할 수 있다. AI 작업 과정을 추적하는 기능도 제공한다. 함께 공개한 '엔타이어 CLI'는 AI 에이전트의 프롬프트와 응답, 파일 변경 내역, 작업 과정 등을 코드 커밋과 함께 기록한다. 개발자는 AI가 변경한 코드 내역과 변경 이유도 확인할 수 있다. 엔타이어는 성능 측면에서도 AI 시대에 최적화된 인프라를 강조했다. 회사에 따르면 네트워크는 시간당 210만 건의 푸시(push) 작업과 57만 건의 클론(clone) 작업을 처리할 수 있다. 현재 서비스는 미국·유럽·호주 지역 사용자를 대상으로 순차 제공되고 있다. 엔타이어는 향후 Git 네트워크를 오픈소스로 공개하고 자체 구축(Self-hosting) 기능도 지원할 계획이다. 이 밖에도 자체 Git 저장소 호스팅과 정책 기반 브랜치 보호, AI 중심 CI/CD 기능 등을 추가해 AI 에이전트와 개발자가 함께 사용하는 개방형 개발 생태계를 구축한다는 목표다. 토마스 돔케 CEO는 "그동안 개발 생태계는 깃허브 같은 중앙화된 플랫폼 중심으로 재편돼 왔다"며 "하지만 AI 에이전트가 대규모 동시 요청을 처리하는 환경에서는 기존 구조의 한계가 점점 더 뚜렷해질 것"이라고 말했다. 이어 "엔타이어는 인간과 에이전트가 함께 협업하는 시대에 맞춰 더 개방적이고 독립적이며 분산된 개발 플랫폼을 지속적으로 구축해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.09 09:29남혁우 기자

[AI는 지금] 생산성보다 통제…빅테크, 외부 AI 코딩도구 의존 줄인다

빅테크 기업들이 개발자 생산성 향상을 위해 도입했던 외부 인공지능(AI) 코딩 도구에 대해 잇따라 통제의 고삐를 죄고 있다. 앤트로픽의 '클로드 코드' 등 외부 AI 도구가 기업의 핵심 자산인 소스코드와 내부 데이터에 깊숙이 관여하면서 지식재산권(IP) 분쟁과 비용 부담, 보안 리스크가 부각되고 있기 때문이다. 7일 업계에 따르면 메타는 최근 내부 응용 AI 조직을 대상으로 클로드 코드와 오픈AI의 코덱스를 사전 승인 없이 사용할 수 없도록 제한했다. 내부 개발자가 외부 AI 도구를 활용해 코드를 생성하거나 버그를 수정할 경우 향후 자체 AI 모델 개발 과정에서 경쟁사 모델 출력을 무단 활용하는 이른바 '증류' 논란에 휘말릴 수 있다는 판단에서다. 현재 오픈AI, 앤트로픽 등은 서비스 약관을 통해 자사 모델의 결과물을 경쟁사 AI 학습에 활용하는 행위를 금지하고 있다. 메타의 이번 조치는 외부 AI 산출물이 자사 모델 개발 환경에 유입되는 경로를 관리해 향후 발생할 수 있는 법적 분쟁 소지를 원천 차단하겠다는 전략으로 풀이된다. 마이크로소프트(MS) 역시 비용 관리와 자사 생태계 표준화를 이유로 외부 AI 도구 다이어트에 나섰다. MS 경험 및 디바이스 부문은 최근 윈도우와 서피스 등 주요 엔지니어들에게 클로드 코드 사용을 중단하고, 자회사 깃허브의 '코파일럿 CLI'로 전환할 것을 지시했다. MS는 지난해 말 직원들에게 클로드 코드 사용 비용을 지원했으나, 개발자들의 사용량 급증으로 토큰 비용 부담이 커지자 내부 도구 통일에 나선 것으로 알려졌다. 외부 AI 도구에 막대한 비용을 지출하기보다 자사 솔루션을 중심으로 개발 인프라를 통제하겠다는 취지다. 미국 기업들이 라이선스와 비용을 이유로 통제 수위를 조절한 반면, 중국 알리바바는 강력한 보안 조치를 명분으로 내세우며 전면 금지 조치를 내렸다. 알리바바는 오는 10일부터 직원들의 클로드 코드 사용을 금지하고 자체 개발한 코딩 도구 '코더(Qoder)'로 전면 대체하기로 했다. 앞서 개발자 커뮤니티를 중심으로 클로드 코드 내부 로직에 중국 기업 및 이용자를 식별·추적하는 코드가 포함돼 있다는 의혹이 제기되자, 이를 '고위험 소프트웨어'로 분류하고 사내 환경에서 배제 조치한 것이다. 이에 대해 앤트로픽 측은 해당 기능이 무단 리셀러 계정 남용과 증류를 막기 위한 리스크 관리 목적이라고 해명했다. 앤트로픽은 지난달 미국 상원에 보낸 서한에서 알리바바를 대규모 증류 공격의 주체로 지목한 바 있어, 이번 알리바바의 사용 금지 조치는 양사 간 기술 통제 갈등의 연장선으로 풀이된다. 그동안 AI 코딩 도구는 단순 챗봇과 달리 파일 수정 및 명령어 실행 등 사내 개발 환경에 깊숙이 접근해 효율성을 높이는 일등 공신으로 꼽혔다. 그러나 기업 내부의 핵심 기술 유출 우려와 통제 불가능한 비용 지출 등의 부작용이 부각되면서 빅테크 기업들의 시선이 달라지고 있다. 업계 관계자는 "이번 조치들은 특정 AI 도구의 성능 결함 때문이 아니라, 외부 기술에 대한 의존도가 높아질 때 발생하는 리스크를 관리하기 위한 것"이라며 "앞으로 글로벌 기업들은 AI 코딩 도구를 단순한 생산성 도구가 아니라 지식재산권과 보안, 비용 관리가 직결된 핵심 인프라로 보고 자체 통제력을 강화할 것"이라고 전망했다.

2026.07.07 10:33장유미 기자

공무원이 직접 개발하는 AI 행정서비스…'AI 정부 실험실' 시범 운영

행정안전부가 공무원이 직접 인공지능(AI)을 활용해 행정 업무를 개선할 수 있는 'AI 정부 실험실'을 가동한다. 반복 업무를 줄이고 현장 중심의 행정혁신을 확산하기 위한 기반으로 개발 결과물은 범정부 차원의 공공 저장소를 통해 공유된다. 행정안전부는 공무원이 AI 코딩과 AI 에이전트 기술을 활용해 업무 과정의 비효율을 스스로 해결할 수 있도록 지원하는 'AI 정부 실험실'을 단계적으로 구축·운영한다고 2일 밝혔다. AI 정부 실험실은 현장 공무원이 업무 수행 과정에서 발견한 문제를 AI 기술로 직접 해결하고, 신속하게 시제품을 제작·검증할 수 있도록 지원하는 공공부문 AI 전환(AX) 플랫폼이다. 그동안 공공 정보화 사업은 예산 확보와 기획, 구축, 운영 등 복잡한 절차를 거치면서 실제 업무 현장의 개선 요구를 즉시 반영하기 어려웠다. 이 때문에 단순 반복 업무나 수작업 중심의 비효율이 장기간 지속되는 사례도 적지 않았다. 행안부는 이러한 문제를 해소하기 위해 우선 인터넷망 기반의 AI 정부 실험실을 7월 3일부터 시범 운영한다. 시범 단계에서는 민간 클라우드와 AI 개발 도구, 개방형 데이터, 오픈 API 등을 활용할 수 있는 환경을 제공한다. 이를 통해 공무원들은 별도의 예산이나 전문 개발 조직 없이도 업무 자동화 프로그램이나 AI 기반 업무지원 도구를 직접 개발하고 성능을 검증할 수 있게 된다. 행안부는 개발 결과물이 개인 PC나 개별 저장소에 머무르지 않도록 '공공 개발산출물 저장소(공공 깃랩)'도 함께 구축한다. 저장소에는 과제 문서와 소스코드, 프롬프트 등 개발 과정에서 생성된 산출물이 체계적으로 등록·관리된다. 이를 통해 특정 기관의 업무혁신 사례를 다른 중앙부처나 지방자치단체에서도 활용할 수 있도록 하고, 우수 사례의 재사용과 확산을 촉진한다는 계획이다. 또한 정기적으로 우수 사례를 선정해 포상하는 등 적극적으로 참여한 공무원에게 실질적인 인센티브도 제공할 예정이다. 제도적 기반 마련에도 나선다. 행안부는 '공공 AX 업무 지침'(가칭)을 마련해 AI 활용 및 개발 과정에서 필요한 기준과 절차를 정립한다. 해당 지침에는 과제 발굴, 개발 환경 이용, 보안 준수, 품질 검증, 산출물 등록 및 확산 절차 등이 포함될 예정이다. 행안부는 내년부터 정부 내부 업무망 환경으로 AI 정부 실험실을 확대할 계획이다. 업무망 환경이 구축되면 내부 행정 데이터와 법령, 지침, 민원 사례 등을 활용해 보다 고도화된 AI 서비스와 업무 전용 AI 에이전트 개발이 가능해질 전망이다. 이와 함께 공공부문 AI 혁신 과제를 통합 관리하는 '공공 AX 포털'도 구축한다. 해당 포털은 국민과 공무원의 아이디어 제안부터 과제 발굴, 전문가 검토, 우수사례 선정, 기관 간 확산까지 전 과정을 관리하는 플랫폼 역할을 수행하게 된다. 행안부는 이를 통해 현장에서 검증된 혁신 모델을 범정부 차원에서 체계적으로 공유하고, 공공 AI 전환의 확산 속도를 높인다는 방침이다. 윤호중 행정안전부 장관은 "공공 AI 전환의 핵심은 현장의 문제를 가장 잘 이해하는 공무원이 AI를 활용해 직접 해결책을 만들어내는 데 있다"며 "모든 공무원이 AI를 업무 파트너처럼 활용하고 국민이 행정서비스의 변화를 체감할 수 있도록 공공 AX 기반을 지속적으로 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.07.02 14:30남혁우 기자

리디, 비개발자도 AI로 업무 자동화…전사 AX 확산 나선다

리디가 개발 직군뿐 아니라 비개발자까지 AI를 활용해 업무를 개선하는 전사 AI 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 임직원이 코딩 에이전트를 활용해 직접 업무 자동화 도구를 만드는 프로그램을 운영하며 AI를 조직 전반의 기본 업무 역량으로 정착시키겠다는 전략이다. 리디는 임직원 누구나 AI를 활용해 업무 문제를 해결할 수 있도록 전사 차원의 AI 전환(AX)을 추진한다고 30일 밝혔다. 회사는 사내 AX팀을 중심으로 AI 교육과 활용 사례 공유, 업무 가이드 제공 등을 통해 실무에서 AI를 적극 활용할 수 있는 환경을 구축하고 있다. 핵심 프로그램은 올해부터 운영 중인 'AI Builders'다. 이 프로그램은 개발 경험이 없는 직원도 코딩 에이전트를 활용해 업무 자동화 도구를 직접 만들 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 참가자들은 교육과 코칭을 거쳐 자신이 담당하는 업무 과제를 해결하는 프로젝트를 수행하며, 실제 업무에 적용 가능한 결과물을 개발한다. 현재까지 AI Builders에서는 불법 유통 사이트 모니터링 자동화, 채용 프로세스 자동화, 메타데이터 수집 자동화, 프로모션 운영 자동화, 로그 이벤트 설계 및 품질검증(QA) 자동화 등 다양한 프로젝트가 진행됐다. 이 가운데 상당수는 실제 현업에 적용돼 반복 업무를 줄이고 의사결정 과정을 단순화하는 등 업무 효율 개선 효과를 내고 있다는 설명이다. 리디는 이와 함께 정기적인 AI 활용 세션을 열어 우수 사례를 공유하고, 실무자가 참고할 수 있는 AI 활용 체크리스트와 가이드도 제공하고 있다. 최근 국내 IT업계에서는 AI 활용이 개발 조직을 넘어 인사(HR), 마케팅, 콘텐츠 운영, 재무 등 비개발 직군으로 빠르게 확산되는 추세다. 생성형 AI와 코딩 에이전트의 성능이 향상되면서 현업 직원이 직접 업무 자동화 도구를 만드는 '시민 개발자' 문화도 확산되고 있다. 리디 역시 AI를 단순한 업무 보조 도구가 아닌 업무 방식 자체를 바꾸는 수단으로 활용한다는 전략이다. 앞으로 코딩 에이전트 교육을 확대하고 임직원이 스스로 업무 문제를 정의하고 AI로 해결하는 문화를 정착시킬 계획이다. 리디 관계자는 "AI 활용 역량은 특정 직군만의 전문성이 아니라 모든 구성원이 갖춰야 할 기본 역량이 되고 있다"며 "누구나 AI를 활용해 자신의 업무를 개선하고 새로운 가치를 만들 수 있도록 지속적으로 지원하겠다"고 말했다.

2026.06.30 15:49안희정 기자

"스마트폰으로 AI 코딩"…커서, iOS 앱 베타버전 출시

커서가 이동 중에도 인공지능(AI) 에이전트를 활용해 소프트웨어(SW) 개발을 지속할 수 있는 환경을 지원한다. 30일 커서는 iOS용 AI코딩 앱 베타버전을 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 모바일 앱 버전은 모든 커서 유료사용자에게 무료로 제공된다. 안드로이드 버전 출시 일정은 미정이다. 그동안 AI 에이전트를 모바일 환경에서 활용하기 위해선 해당 앱이 설치된 개인 PC 등 로컬 장비를 항상 켜둬야 했다. 이 때문에 장시간 작업 시 전력 소모가 발생하고 외부에서도 장비 상태를 관리해야 하는 번거로움이 있었다. 사용장비가 노트북일 경우 절전 모드나 배터리 소진으로 작업이 중단될 수 있다는 점도 한계로 지적됐다. 커서 iOS 앱은 스마트폰에서 클라우드 내 가상머신(VM) 환경의 AI 에이전트를 직접 실행할 수 있는 것이 특징이다. 별도 PC를 켜두지 않아도 언제 어디서나 개발 작업을 시작하고 진행 상황을 확인할 수 있다. 모바일 앱에서는 다양한 AI 모델을 선택할 수 있으며 음성 입력으로 아이디어를 설명하거나 슬래시(/) 명령어를 활용해 에이전트의 작업 방향을 지시할 수 있다. 기존 방식처럼 노트북이나 데스크톱 PC에서 실행 중인 AI 에이전트도 스마트폰으로 원격 관리할 수 있다. 커서는 사용자가 자리를 비운 동안에도 로컬 에이전트가 계속 동작할 수 있도록 PC의 절전 모드를 방지하는 설정도 제공한다. 커서는 향후 코드 저장소 없이 AI와 대화를 시작할 수 있는 '레포지토리 없는 채팅(Repo-less Chat)' 기능도 추가할 계획이다. 모델컨텍스트플로토콜(MCP)을 활용해 로그 분석, 협업 플랫폼 활동 요약 등 개발 외 업무 영역으로 활용 범위를 확대한다는 방침이다. 커서의 공동 창립자인 크리스토퍼 브라우클리는 "장기적으로 클라우드에서 에이전트를 구동하는 경험을 개인 PC에서 직접 실행하는 것과 구분할 수 없을 수준까지 고도화할 방침"이라며 " 비행기를 타거나 요리를 하거나 쉬는 시간에도 영감이나 호기심에 따라 행동할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.06.30 09:43남혁우 기자

[AI는 지금] 지푸AI, 코딩 특화 AI 'GLM-5.2' 공개…미국 개발자 시장 주목

중국 인공지능(AI) 기업 지푸AI가 코딩 성능을 앞세운 새 AI 모델을 앞세워 미국 기술 업계의 주목을 받고 있다. 저렴하면서도 성능이 강한 모델로 실리콘밸리에 충격을 줬던 딥시크에 이어 중국 오픈웨이트 모델이 개발자 시장에서도 존재감을 키우는 모습이다. 26일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 지푸AI가 이달 공개한 플래그십 모델 'GLM-5.2'는 미국 창업자와 AI 연구자들 사이에서 코딩 성능과 비용 효율성을 인정받고 있다. SCMP는 이 모델이 일부 이용자들 사이에서 새로운 '딥시크 모멘트'로 불리고 있다고 전했다. GLM-5.2는 모델 가중치를 공개하는 오픈웨이트 방식으로 제공된다. 개발자와 기업이 자체 환경에서 모델을 내려받아 운용하거나 수정할 수 있는 구조다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등 미국 주요 AI 기업의 폐쇄형 모델과 달리 비용 부담을 줄이면서 활용 자율성을 높일 수 있다는 점이 부각되고 있다. 미국 개발자 커뮤니티의 반응도 빠르게 확산되고 있다. GLM-5.2는 단순 챗봇보다 코딩 작업과 소프트웨어 개발 워크플로에 강점을 둔 모델로 평가받고 있다. 장시간 코드 작성과 수정, 여러 도구를 연계한 작업에서 활용 가능성이 거론되면서 실제 업무용 모델로 보는 시각도 늘고 있다. 메타, 구글 딥마인드 출신 매트 벨로소는 최근 X를 통해 "GLM-5.2를 하루 종일 사용했다"며 "일상 업무용 기준을 통과한 첫 오픈 모델"이라고 평가했다. 지푸AI의 부상은 딥시크 이후 중국 AI 기업들이 선택한 전략과 연결된다. 딥시크는 지난해 저비용 고성능 모델로 미국 빅테크 중심의 AI 투자 질서에 충격을 줬다. 지푸AI는 이 흐름을 코딩과 개발 자동화 영역으로 넓히고 있다. 코딩 모델은 AI 수익화 경쟁의 핵심 시장 중 하나로 꼽힌다. 오픈AI와 앤트로픽은 각각 개발자 도구와 코딩 에이전트를 앞세워 기업 고객을 늘리고 있다. 이처럼 중국산 오픈웨이트 모델이 비용 경쟁력을 앞세워 같은 시장에 진입하면서 미국 폐쇄형 모델의 가격 정책에도 부담이 커질 수 있다. 미국 기술 업계가 GLM-5.2를 민감하게 보는 이유도 이 때문이다. 코딩 모델은 개발자 생산성뿐 아니라 기업용 AI 에이전트, 업무 자동화, 소프트웨어 유지보수 시장과 직접 연결된다. 기업 입장에선 성능이 충분한 오픈웨이트 모델을 내부 인프라에서 운용할 수 있다면 고가의 API 기반 모델 의존도를 낮출 수 있다. 지푸AI는 중국 생성형 AI 생태계의 주요 기업으로 꼽힌다. 베이징을 기반으로 대형언어모델을 개발해 왔고, 최근에는 브랜드명을 'Z.ai'로 바꾸며 글로벌 시장 공략에도 속도를 내고 있다. SCMP는 지푸AI의 GLM-5.2가 딥시크 이후 중국 AI 기업이 다시 한번 미국 기술 업계에 충격을 준 사례로 받아들여지고 있다고 전했다. 업계 관계자는 "딥시크가 범용 AI 모델의 비용 구조를 흔들었다면, 지푸AI는 코딩 모델 시장에서 비슷한 압박을 만들고 있다"며 "개발자들이 실제 업무에서 쓸 수 있다고 판단하는 순간 오픈웨이트 모델의 영향력은 더 커질 수 있다"고 말했다.

2026.06.26 17:19장유미 기자

[SW키트] 데이터이쿠, 에이전트 개발 '시각화' 전략 제시…"비용·리스크 통제"

데이터이쿠가 인공지능(AI) 에이전트 개발 과정을 시각적하는 전략으로 사업을 강화하고 있다. AI가 어떤 데이터·과정을 거쳐 결과를 도출하는지 시각적으로 보여줌으로써 기업이 에이전트 개발 과정을 더 투명하게 통제할 수 있게 돕는 방식이다. 26일 IT 업계에 따르면 데이터이쿠는 지난 18일 공개한 코딩 에이전트 '데이터이쿠 코빌드' 시각화 기능을 앞세워 고객사 공략에 나섰다. 코빌드는 현업 사용자가 자연어로 입력한 비즈니스 목표를 운영 가능한 AI 프로젝트로 자동 전환하는 플랫폼이다. 데이터이쿠는 AI 에이전트 개발 과정 시각화를 코빌드 차별점으로 내세우고 있다. 사용자가 단순히 AI가 내놓은 결과만 확인하는 것이 아니라, 에이전트가 어떤 데이터에 접근하고, 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지 작업 흐름 전체를 눈으로 확인할 수 있도록 한 것이다. 일반적인 생성형 AI 도구는 사용자가 데이터를 넣고 질문하면 답변을 제시한다. 이 과정에서 답변은 수천 줄 코드나 블랙박스 형태로 남는 경우가 많다. 현업 사용자는 AI가 어떤 데이터를 활용했는지, 해당 데이터가 적절했는지, 결과가 의도한 방식으로 만들어졌는지 파악하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 코빌드는 AI 에이전트 작업 과정을 비주얼 플로 형태로 보여준다. 사용자는 에이전트가 어떤 입력 소스에 접근했는지, 어떤 데이터를 가져왔는지, 그 데이터를 어떤 방식으로 처리했는지 단계별로 확인할 수 있다. 결과물뿐 아니라 결과가 만들어지는 과정까지 검증할 수 있는 구조인 셈이다. 이 같은 방식은 비기술 전문가의 AI 활용 문턱을 낮춘다. 현업 사용자는 복잡한 코드를 직접 해석하지 않아도 데이터 흐름과 모델 작동 방식을 이해할 수 있다. 필요할 경우 코드 수준의 세부 내용도 확인할 수 있지만, 기본적으로는 시각화된 흐름을 통해 AI 에이전트가 제대로 작동하는지 점검할 수 있다. 현재 코빌드는 전문가에게도 높은 선호도를 받는 것으로 전해졌다. 기업 안에서는 많은 모델과 데이터 프로젝트가 만들어지지만, 담당자가 바뀌거나 시간이 지나면 해당 모델이 어떤 데이터와 절차를 거쳐 만들어졌는지 추적하기 어려워진다. 이때 코빌드는 코드와 프로젝트를 플랫폼 안에서 관리하고, 데이터 흐름과 개발 이력을 시각적으로 남길 수 있도록 해 유지보수 부담을 줄인다. 코빌드는 AI 에이전트를 빠르게 만드는 데 그치지 않는다. 기업이 만든 AI 에이전트를 실제 업무에 적용한 뒤에도 그 작동 과정을 추적하고, 문제가 생겼을 때 원인을 확인하며, 이후에도 관리할 수 있는 기반을 제공한다. "AI·데이터 활용 전 과정 통제 필요" 데이터이쿠는 기업이 AI와 데이터를 활용하는 전 과정을 직접 관리·통제할 수 있는 거버넌스 체계를 코빌드에 제공한다고 밝혔다. AI 에이전트가 업무 현장에 빠르게 확산하면서, 기업이 데이터 출처와 활용 과정을 추적할 수 있는 관리 기반이 중요해졌다는 설명이다. 장기욤 아페르 데이터이쿠 제품관리 부문 이사는 지난 24일 열린 간담회에서 "기업이 데이터와 AI 시스템 활용 과정을 관리하도록 돕는 것이 우리 목표"라며 "데이터가 어떤 경로로 들어왔는지, 어떤 파이프라인을 거쳐 처리됐는지, 어떤 모델이나 AI 에이전트에 사용됐는지를 확인할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 그러면서 "사람은 데이터 파이프라인과 AI 에이전트 작업 과정을 검토·수정할 수 있다"며 "기업은 이 구조를 통해 AI 에이전트가 잘못된 데이터에 접근하거나 의도와 다르게 작동하는 문제를 줄일 수 있다"고 덧붙였다. 데이터이쿠는 승인과 책임 관리 기능도 거버넌스 핵심으로 보고 있다. 현재 코빌드에 리스크 평가 프레임워크와 승인 절차 기능을 지원한다. 이를 통해 법무, 컴플라이언스, 보안, 리스크 관리 부서는 AI 프로젝트 검토 과정에 참여할 수 있다. AI 프로젝트 책임 소재를 문서화하고 관리할 수 있는 기능도 제공하고 있다. 아페르 이사는 "기업이 특정 데이터나 모델을 사용할 때 내부 승인 절차를 적용할 수 있다"며 "승인 과정과 검토 내용을 기록해 향후 감사나 규제 대응에 활용할 수 있다"고 설명했다. 이 같은 거버넌스 구조는 AI 에이전트가 대량으로 만들어지는 기업 환경에서 중요성이 커지고 있다. 기업이 에이전트 수를 늘리는 데만 집중하면 각 에이전트가 어떤 데이터를 사용하고 어떤 판단 과정을 거쳐 결과를 내는지 관리하기 어려워질 수 있다. 데이터 흐름과 책임 소재가 불분명하면 AI 에이전트를 실제 업무에 안정적으로 적용하기도 어렵다. 데이터이쿠는 AI 에이전트의 개발, 운영, 검증, 유지보수를 하나의 관리 체계 안에서 수행할 수 있도록 지원한다. 기업은 데이터 흐름을 추적하고, 작업 과정을 시각적으로 확인하며, 필요한 경우 법무·보안·리스크 부서의 승인 절차를 붙일 수 있다. 이를 통해 기업은 유럽연합(EU) AI법, 유럽 일반개인정보보호법(GDPR), 캘리포니아 소비자 개인정보보호법(CCPA) 등 강화되는 글로벌 규제 환경에 대응할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 페르 이사는 "코빌드는 기업이 AI와 데이터를 책임 있게 활용하도록 돕는 운영·검증 플랫폼 역할을 할 수 있다"며 "기업은 코빌드로 AI 에이전트를 더 많이 만드는 데서 나아가, 해당 에이전트를 어떻게 관리하고 신뢰할 수 있게 운영할지에 대한 기반까지 갖출 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 09:21김미정 기자

"AI 코딩 병목 줄인다"…AWS, 데브옵스 에이전트 기능 확장

아마존웹서비스(AWS)가 코드 변경을 배포 전 자동 검증하는 기능을 강화했다. AWS는 'AWS 데브옵스 에이전트'에 코드 변경 사항을 프로덕션 반영 전 검증하는 신규 릴리스 관리 기능을 프리뷰로 추가했다고 25일 밝혔다. AWS 데브옵스 에이전트는 AWS, 멀티클라우드, 온프레미스 환경 전반에서 소프트웨어(SW) 변경과 운영을 지원하는 상시 지원 에이전트다. 기존에는 배포 후 운영 단계에서 인시던트를 조사하고 근본 원인을 분석하며 완화 방안과 맞춤 권고안을 제공하는 역할을 해왔다. AWS는 'AWS 데브옵스 에이전트'에 '릴리스 적합성 검토'와 '자율 릴리스 테스트'를 추가했다. 이번 업데이트로 데브옵스 에이전트 역할을 운영 지원에서 개발과 릴리스 관리 영역으로 넓혔다. AI 코딩 도구 확산으로 풀 리퀘스트 양이 빠르게 늘어나는 만큼 리뷰와 테스트 병목을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 릴리스 적합성 검토 기능은 모든 코드 변경 사항을 프로덕션 요건, 의존성 안전성, 사용자 정의 표준과 모범사례에 따라 평가한다. 에이전트는 저장소 간 의존성 위험과 접근 제어 변경 사항, 사용자가 정한 표준 준수 여부를 점검한다. 별도 표준이 제공되지 않으면 일반 모범사례가 적용된다. 에이전트는 AWS가 관리하는 격리된 환경에서 소프트웨어를 직접 실행해 변경 사항이 빌드되고 기본 기능을 수행하는지도 확인한다. 검토 결과는 AWS 데브옵스 에이전트 콘솔과 깃허브, 깃랩의 풀 리퀘스트 댓글에서 확인할 수 있다. 개발자는 '키로 파워'나 '클로드 코드 플러그인'을 통해 통합 개발 환경에서 검토를 요청할 수 있다. 코드가 버전 관리에 커밋되기 전 문제를 수정할 수 있다. 자율 릴리스 테스트는 웹과 API 기반 애플리케이션 대상으로 변경 사항별 테스트 계획을 생성한다. 이후 고객이 프로비저닝한 프로덕션과 유사한 환경에서 변경 사항이 병합되기 전에 테스트를 실행한다. 이 기능은 고정된 테스트 묶음을 반복 실행하는 방식이 아니다. 에이전트가 변경 사항의 목적을 추론해 기능적 정확성, 동작 회귀, 통합 시나리오 등을 포함한 맞춤 테스트를 구성한다. 테스트 실행 결과는 지표, 로그, 트레이스, 실행 요약을 포함한 구조화된 산출물로 제공된다. 이를 통해 리뷰어는 어떤 테스트가 수행됐고 어떤 결과가 나왔는지 일관된 기록을 확인할 수 있다. AWS 데브옵스 에이전트 릴리스 적합성 검토와 자율 릴리스 테스트 기능은 현재 프리뷰로 제공된다. 프리뷰 기간에는 미국 동부 버지니아 북부 리전에서 별도 비용 없이 이용할 수 있다. AWS는 "데브옵스 에이전트를 통해 프로덕션 운영 이후 대응뿐 아니라 코드 작성과 검증, 배포 전 테스트까지 아우르는 개발 자동화 범위를 넓히고 있다"며 "AI 코딩 도구 확산으로 개발 속도는 빨라졌지만 검토와 테스트 과정이 병목으로 남는 문제를 겨냥한 조치"라고 밝혔다.

2026.06.25 14:44김미정 기자

"바이브코딩 배우자"...관련 온라인 강의 인기↑

바이브코딩 열기가 관련 교육 열풍으로 확인되고 있다. 데이원컴퍼니(대표 신해동·김동혁) 패스트캠퍼스는 최근 6개월간 '바이브코딩' 관련 강의 판매량이 직전 기간 대비 175% 증가했다고 24일 밝혔다. 바이브 코딩은 생성형 AI와 자연어를 활용해 생산성을 높이는 새로운 개발 패러다임으로 주목받고 있다. AI가 코드 작성부터 테스트, 디버깅, 배포까지 지원하는 환경이 보편화되면서 비개발 직군에서도 관련 역량을 갖추려는 움직임이 활발하다. 패스트캠퍼스는 이런 변화에 발맞춰 AI 기반 개발 트렌드가 업계의 주요 화두로 떠오르기 이전부터 관련 교육 콘텐츠를 선제적으로 선보여왔다. 실제로 패스트캠퍼스는 2024년 10월 AI 코딩 도구인 '커서'를 활용한 개발 강의를 선보여 AI 활용 개발 교육 시장을 선도해왔다. 또 AI 기반 개발 환경이 본격적으로 확산되기 전부터 시장 수요를 예측해 실무 중심 커리큘럼을 구축해왔다. 이 같은 선제적 대응은 가시적인 성과로 이어졌다. 패스트캠퍼스의 바이브 코딩 강의 매출은 최근 6개월간 약 22억원을 기록하며 직전 기간 대비 175% 성장했다. 같은 기간 신규 콘텐츠 출시 건수 역시 15개에서 39개로 확대돼 160% 증가했다. 패스트캠퍼스의 바이브 코딩 인기 강의 톱 3는 ▲실리콘밸리 바이브코딩 : 상위 1% 개발자의 10가지 바이브코딩 스킬 with. Claude Code & Codex ▲전현준의 하네스 엔지니어링 : Claude code - Codex 완벽 가이드 ▲클로드 코드로 24시간 Full 가동! 100명 규모 AI 조직 운영 자동화 구축하기로 집계됐다. 실제 업무와 서비스 개발에 즉시 적용할 수 있는 실전형 콘텐츠가 호응을 얻고 있다. 패스트캠퍼스 관계자는 “AI가 단순 보조 도구를 넘어 실제 개발 과정에 깊숙이 관여하면서 개발자에게 요구되는 역량 역시 빠르게 변화하고 있다”며 “패스트캠퍼스는 앞으로도 최신 AI 개발 도구는 물론 AI와 협업하는 새로운 업무 방식까지 학습할 수 있는 실무 중심 교육 콘텐츠를 지속 확대할 계획”이라고 밝혔다.

2026.06.24 08:46백봉삼 기자

"토큰 얼마나 썼나" 한눈에…깃허브, AI 사용량 관리 기능 확대

인공지능(AI) 에이전트 확산으로 기업 토큰 소비가 증가하면서 사용량과 비용, 투자대비효과(ROI)를 함께 관리할 수 있는 기능 수요가 커지고 있다. 22일 IT 업계에 따르면 깃허브는 사용자·작업·조직 단위로 AI 사용량과 비용을 파악할 수 있는 기능을 플랫폼에 도입했다. 최근 코딩 에이전트가 사용량 기반 과금 체계로 운영되는 만큼, 기업이 API 토큰 사용 한도를 설정하고 실시간 비용을 확인할 수 있어야 하기 때문이다. 깃허브는 코딩 세션을 비롯한 작업, 사용자, 기업 단위에서 AI 사용 현황을 확인할 수 있는 기능을 강화하고 있다. 회사는 지난 19일 코파일럿 사용량 지표 API(Copilot Usage Metrics API)에 사용자별 AI 크레딧 사용량을 보여주는 'ai_credits_used' 필드를 추가했다. 해당 필드는 사용자가 하루 동안 소비한 전체 AI 크레딧 규모를 보여준다. 코파일럿 채팅과 코드 생성 등 사용자가 수행한 모든 코파일럿 활동에서 발생한 AI 크레딧 사용량을 합산한 값이다. 이 기능은 엔터프라이즈와 조직 단위 사용자 보고서에 적용된다. 관리자는 1일 단위(users-1-day)와 28일 단위(users-28-day) 보고서를 통해 사용자별 AI 크레딧 소비 현황을 확인할 수 있다. 사용량 기반 과금 체계에 대비한 비용 관리도 가능해진다. 일별 AI 크레딧 소비 패턴을 확인해 향후 비용 규모를 예측하고 예산 계획을 수립할 수 있다. 마리오 로드리게즈 깃허브 최고제품책임자(CPO)는 최근 온라인 세미나에서 "우리 목표는 개발자가 API 토큰을 무조건 많이 소비하게 만드는 것이 아니다"며 "개발자 의도를 신뢰할 수 있는 소프트웨어로 전환하는 것"이라고 밝혔다. 깃허브 CPO "로컬 모델 전략·자동 모델 라우팅 필수" 로드리게즈 CPO는 비용 최적화 방안으로 로컬 모델 전략과 자동 모델 라우팅을 제시했다. 모든 작업에 프런티어 AI 모델을 사용하는 대신 업무 난이도와 목적에 따라 적절한 모델을 선택해야 한다는 설명이다. 실제 깃허브는 모든 작업에 고성능 모델을 적용하는 대신 작업 난도와 목적에 따라 로컬 모델, 저비용 모델, 프런티어 모델을 적절히 배치하는 방식을 추진하고 있다. 로드리게즈 CPO는 개발자가 자신의 키를 가져와 모델을 사용하는 BYOK 방식도 지원한다고 설명했다. 깃허브는 올라마(Ollama) 같은 로컬 모델 제공자를 통해 코파일럿과 외부 모델을 함께 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 그가 이 같은 전략을 추진하는 이유로 플랫폼 신뢰, 거버넌스, ROI를 꼽았다. 기업이 AI 사용량과 비용을 예측·통제할 수 있어야 AI 코딩 도구를 대규모 개발 환경에 적용할 수 있다는 이유에서다. 앞서 오픈AI도 '챗GPT 엔터프라이즈' 사용자 대상으로 크레딧 사용량 분석 기능과 업데이트된 지출 통제 기능을 공개했다. 이번 기능은 글로벌 관리자 콘솔에 챗GPT와 코덱스 사용량 정보를 통합 제공하는 데 초점 맞췄다. 관리자는 사용자·제품·모델별 크레딧 소비 현황을 세분화해 확인할 수 있다. 오픈AI는 올해 초 사용자 지정 역할별 크레딧 사용 한도 기능을 도입한 바 있다. 이번에는 여기에 조직 단위 지출 통제 기능도 확대한 것이다. 로드리게즈 CPO는 "깃허브 코파일럿 앱은 단순한 코드 작성 도구가 아니라 'AI 네이티브 엔지니어링 시스템'"이라며 "개발자는 앞으로 코드 한 줄 한 줄을 직접 작성하기보다 목표를 제시하고, AI 에이전트가 만든 결과를 검증하며, 품질과 아키텍처를 관리하는 역할을 맡게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.22 10:12김미정 기자

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