[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.
