? 스프 핵심요약

1. AI 기술 발전으로 '바이브 코딩' 시대가 도래하여, 비개발자도 자연어(한국어, 영어 등) 입력만으로 코딩이 가능해졌습니다.

2. AI 코딩 능력 향상으로 개발자 생산성은 증가했지만, 신입 개발자 채용 시장에 변화가 생기고 일부 AI 기업은 프롬프트 코더를 채용하고 있습니다.

3. AI가 생성한 코드의 품질 신뢰도와 유지보수 용이성 문제로 숙련된 개발자의 작업 시간이 오히려 늘어날 수 있지만, AI 활용에 익숙해지면 효율성이 증가할 것으로 전망됩니다.
바다이야기





요즘 바이브 코딩 열풍이 심상치 않습니다. 유튜브나 SNS를 보면 손쉽게 어플이나 페이지를 만들었다는 사람들도 많고요. 컴퓨터 언어 모르고 만든 어플과 게임으로 돈을 엄청나게 벌었다는 얘기도 들리더라고요. 야마토게임연타 이런 얘기를 듣다 보면 나만 시대에 뒤처지는 건 아닌가 하는 FOMO가 오기도 합니다. 남들은 이것저것 다 사용하면서 앞서나가고 있는 건 아닌가 하면서 말이죠. 그래서 오늘 오그?에서는 이 바이브 코딩 이야기를 준비해봤습니다. 도대체 지금 기술 수준이 어느 수준이길래 이렇게 화제가 되는 건지, 또 비개발자도 뛰어들 수 있는건지 5가지 그래프를 통해 정리해봤 바다이야기오리지널 습니다.


1년 만에 현실된 바이브 코딩... 개가 만든 게임도 나왔다
작년 2월 3일, 오픈AI의 공동 창립자인 안드레이 카파시가 자신의 SNS에 이런 글을 올립니다.





검증완료릴게임'바이브 코딩'. 카파시는 개발자가 코드를 직접 작성할 필요 없이 AI 모델에게 요청하면 된다고 말합니다. AI 모델이 발전하면서 알아서 척척 코드를 작성해주니까 적당한 수준의 프로젝트라면 AI가 다 만들 수 있는 시대가 된 겁니다. 개발자가 해야 할 일은 AI에게 필요한 것을 요청하는 것 뿐이죠. AI가 작성한 코드가 에러가 나면? 다시 AI 오션파라다이스다운로드 에게 해결해달라고 하면 됩니다. 개발자가 느낌 가는 대로 코딩할 수 있는 시대가 온거예요.


카파시의 이 게시물 이후 바이브 코딩에 대한 관심은 급속도로 커졌습니다. 바이브 코딩을 검색하는 이용자들은 날로 늘어나고 있죠.





카파시가 트윗을 남긴 이후 바이브 코딩 검색량은 급상승했습니다. '코딩 배우기' 검색량보다도 훨씬 더 많은 사람들이 바이브 코딩을 검색하고 있죠. 특히 작년 8월에 코딩 역량을 강조한 AI 모델들이 시장에 나오면서 관심도가 크게 늘었어요.


영국의 대표적 사전 중 하나인 콜린스에서 2025년 올해의 단어로 '바이브 코딩'을 선택할 정도죠. 예전이라면 C나 Java, 파이썬 같은 컴퓨터 언어를 쓸 줄 알아야만 코딩을 할 수 있었다면 이제는 아닙니다. 우리가 쓰는 한국어, 영어만 입력해서 코딩을 할 수 있는 시대가 와버렸어요. 바이브 코딩 만으로 단 3시간만에 만든 비행 시뮬레이션 게임으로 월 1억이 넘는 수익을 내기도 하고요, 심지어는 개가 개발한 게임까지도 등장했습니다.





이 귀여운 모모라는 친구가 키보드에 글자를 입력하면 이걸 클로드 코드가 입력값으로 받아서 게임을 만드는 겁니다. 일단 모모가 키보드에 자주 입력할 수 있도록 일정 글자 수 이상을 입력하면 스마트 급식기에서 자동으로 간식이 나오게 세팅되어 있어요. 그리고 AI에게는 모모가 입력한 값이 천재 게임 디자이너가 만든 암호문이라고 일러 두어서 게임 아이디어로 해석하게 했죠.





가령 모모가 입력한 이걸 AI는 이렇게 해석합니다. y7u는 YOU이고 8888888은 8이 길게 뻗어 있는 모양이니까 혀를 의미한다 ftrg는 frog, 개구리를 비튼 것이고 3D로 네 방향으로 움직이는 Bug Catcher? 아하, 3D 개구리 벌레잡기 게임을 만들라는 거구나! 이렇게 해석한 클로드 코드는 모모의 입력값을 기반으로 현재까지 7개의 게임을 만들었습니다. 음악 리듬 게임부터 보스를 물리치는 액션게임까지 장르도 다양합니다.

사실 몇 년 전만 해도 이런 시대가 올까 의심하는 사람들이 더 많았습니다. 이를테면 2024년 2월에 젠슨 황의 이 발언을 두고도 반신반의하는 사람들이 많았죠.
"지난 10여 년간 이 자리에 앉은 거의 모든 사람들이 여러분에게 컴퓨터 공학을 전공하고 프로그래밍 배워야 한다고 했을 겁니다. 정반대입니다. 이제 아무도 프로그래밍을 할 필요가 없고 누구나 프로그래밍 언어를 사용할 수 있도록 만드는 것이 우리의 일입니다."

그리고 이 말은 현실이 되었죠.





클로드 코드, 코덱스 같은 에이전트와 커서, 안티그래비티 같은 IDE를 활용해 누구나 코딩할 수 있게 되었으니까요. 그래서 지난 1년간 코딩 생산성은 폭발적으로 증가했습니다. 웹사이트, 앱, 코드 업로드 양 모두 급상승하고 있죠.





웹사이트는 2022년부터 2024년에는 증감이 있었으나 2025년부터는 급등하는 모습입니다. iOS 앱의 상승세가 가장 가파르고요. 미국과 영국 내 깃허브에 푸시된 코드 양 역시 2025년부터 급상승하는 모습을 확인할 수 있어요.

컴공 출신 개발자 우대는 옛말? 이젠 '바이브 코더' 뽑는다 AI의 코딩 실력이 쭉쭉 올라가니 개발자 입장에선 AI를 활용하니까 훨씬 편해졌어요. 문제는 앞으로 개발자가 되려는 사람들이겠죠? 개발 시장에 바이브 코딩 바람이 휘몰아치자 취준생들은 완전히 멘탈이 나가버렸습니다. 원래라면 신입들이 해야 할 일들을 AI가 다 해줘 버렸으니까요. 데이터로도 확인이 됩니다.

앤트로픽이 3월 초에 발간한 따끈따끈한 이 보고서를 살펴보면, AI에 대체될 확률이 가장 높은 직업군은 단연 컴퓨터 프로그래머입니다.





앤트로픽은 기존의 AI 성능뿐 아니라 실제 업무 사용 데이터를 결합해 관측 노출도를 설계했어요. 이 노출도가 가장 높은 직업이 바로 컴퓨터 프로그래머로 74. 5%에 달합니다. 뒤이어 고객 서비스 담당자가 70.1% 데이터 담당자가 67.1%의 노출도를 기록했습니다. 육체 노동이 많은 요리사나 정비공, 환경미화원 같은 직업은 노출도가 0%에 가까웠고요.





AI 노출도가 높은 직업의 경우 신규 채용 시장에도 변화가 감지됩니다. 22~25세 청년층을 대상으로 직업 진입율을 그려보면 AI 노출도가 높은 직업군은 2024년부터 신규 진입이 줄어들고 있어요.

이미 일부 AI 기업들 중에는 개발을 전문적으로 하는 사람들 대신 바이브 코딩을 잘하는 이른바 '바이브 코더'를 뽑는 곳도 생겼습니다. 심지어는 마이크로소프트에서도 바이브 코딩 툴 역량을 확인할 정도죠. 미국 뿐 아니라 국내에서도 관련 채용 공고가 올라올 정도로 노동시장의 변화가 느껴지고 있어요.
단순히 개발자 직군에만 변화가 생기는 게 아닙니다. 최근 AI 모델들은 코딩을 넘어서 다양한 영역을 커버하고 있거든요. 올해 초에 공개된 앤트로픽의 클로드 코워크. 이름 그대로 이걸 이용하면 컴퓨터로 이뤄지는 다양한 영역에서 AI와 함께 업무를 처리할 수 있어요.

예전이라면 디자인 업무, 제품 관리 업무, 마케팅 업무를 처리하기위해 각각에 특화된 소프트웨어를 하나하나 구매했다면 이제는 그냥 AI 모델만 구독해서 쓰면 되는 겁니다. 그러다보니 기존 잘 나가던 소프트웨어 회사들 입장에서 AI 모델의 발전이 엄청난 타격이 되고 있어요.





이게 지난 1월 29일의 주요 소프트웨어 회사의 주가 상황입니다. 1월 말에 앤트로픽이 법무 계약 특화 스킬을 추가로 업데이트 했더니 법률 및 데이터 서비스 관련 주가가 쭉쭉 떨어졌습니다. 이 하락세는 소프트웨어 부문으로 확대되어서 2월 3일 하루에만 총 2,850억 달러의 시가 총액이 증발해버렸어요. 서비스형 소프트웨어 산업, 사스(SaaS)의 종말이 다가왔다며 사스포칼립스라는 신조어가 나올 정도로 충격이 컸습니다.


골드만삭스에서는 내년부터는 전통적인 소프트웨어 구독 수익보다 AI 에이전트의 수익이 더 커질 것으로 전망하기도 했어요.





골드만삭스의 전망에 따르면 AI 에이전트 기반 시장은 2030년에 5,000억 달러를 넘어서지만 소프트웨어 시장은 1,800억 달러 규모로 줄어들 것으로 예측됩니다.

거스를 수 없는 바이브 코딩... 그런데 도리어 시간이 더 걸린다? 2025년 개발자들에게 개발 과정에 AI 도구를 얼마나 사용하고 있는지 물었습니다. 응답자의 84%가 개발 과정에서 AI를 사용하고 있고, 혹은 앞으로 사용할 계획이라고 답했어요. 2024년 동일한 조사에서 76%라는 응답이 나왔는데, 이보다 더 늘어난 거죠.

단순히 개발자들에게만 열풍이 아닙니다. 비개발자들도 바람을 타고 있죠.





클로드 코드나 코덱스, 커서, 안티그래비티가 접근성을 낮추고 있긴 하지만 여전히 비개발자들에게는 어렵습니다. 그래서 비개발자들을 위한 툴인 러버블이 엄청나게 성장하고 있어요. 스웨덴의 스타트업인 러버블은 지난 2월 한 달에만 1억 달러 매출을 기록할 정도죠. 비개발자들도 개발에 손쉽게 뛰어들면서 비개발자가 만든 다양한 서비스들도 시장에 나오고 있습니다. 일례로 앤트로픽이 해커톤을 진행했는데 수상자 가운데 전통적인 개발자를 찾기가 어려울 정도였죠. 변호사, 의사, 뮤지션 등 자신의 도메인 지식을 바탕으로 서비스를 만든 게 수상작이 되었거든요.


다만 풀어야 할 숙제는 여전히 남아 있습니다. 이렇게 AI가 만든 코드를 과연 신뢰할 수 있는가 하는 거죠. 앞서 살펴봤던 여론조사에서 이번엔 신뢰도 질문을 던져봤어요. AI가 생성한 결과물을 신뢰하냐는 질문에 그렇다고 대답한 개발자는 단 29%에 불과했죠. 2024년 조사의 40%보다 훨씬 더 줄어든 수치입니다.





코드 개발은 빨라졌는데, 오류를 잡는 데 시간이 더 걸리다며 이런 밈이 커뮤니티에 돌기도 할 정도죠. 어떤 개발자는 현재 상황을 두고 아무 판자나 못질해서 의자 비슷한 걸 만들어 놓고 앉으면서 "무게는 버티네" 하는 거라고 비꼬기도 했어요.


실제로 데이터로도 확인이 됩니다. 개발자가 바이브 코딩을 쓰면 속도가 더 느려진다는 실험 결과가 있거든요.





숙련된 오픈소스 개발자 16명을 대상으로 실험을 했습니다. 무작위로 AI와 함께 작업을 하거나 AI 없이 혼자서 개발을 하도록 배정했는데 개발자들은 AI와 함께 작업하면 1시간 반, 혼자 하면 2시간 정도 걸릴거라 예측했어요. 하지만 실제로는 정반대였습니다. AI를 활용했을 때 시간이 더 걸렸죠.

AI가 풀어내는 방향성 그 자체에 문제가 있는 경우는 많지 않았어요. 대신 숙련된 개발자 눈에는 AI가 작성한 코드의 품질 같은 게 눈에 걸렸던 겁니다. 다른 코드와의 상호작용이나 추후 유지보수에 용이한 코드인지 여부를 따지고, 수정하다보니 그 과정에 시간이 더 걸린거죠.

물론 이런 시행착오도 AI 개발 툴에 익숙해지고 적응하면 줄어들 거라는 반론도 있습니다. 메타에서는 AI 도구를 적극적으로 장려해 내부 개발자들이 사용하고 있는데요, 직원들의 실제 코딩 시간을 분석한 결과를 보면 결국 속도가 줄어들더라는 거죠.





처음에는 코딩에 걸리는 시간이 약 15% 정도 더 늘어납니다. 하지만 툴에 익숙해지면 이렇게 속도가 줄어드는 모습이 관측되죠.


일단 AI 기업들은 AI가 생성한 코드의 퀄리티 문제도 AI를 통해 해결하기 위해 노력 중입니다. 가령 여러 AI에이전트를 활용해 AI들이 동시에 코드를 분석해 검토하도록 하는 시스템을 만드는 식으로요. 그래서 일각에서는 결국 AI가 발전하면 이러한 품질 문제도 충분히 해결될 거라는 낙관론을 펼치는 사람들도 있습니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요?





바이브 코딩이 등장한 지 1년. 이제는 단순히 코딩만의 이야기로 그치지 않습니다. 안드레이 카파시가 지난달에 '오토 리서치'라는 프로젝트를 공개했어요. 이름에서 알 수 있듯이 AI가 스스로 연구하는 시스템이죠. 사람이 하는 일은 '이런 방향으로 실험해 보세요'라고 적는 것뿐입니다. 그러면 AI가 알아서 코드를 수정하고, 모델을 학습시키고, 성능 향상을 위해 실험을 반복합니다.

코딩뿐 아니라 다른 분야 연구도 AI가 알아서 연구하는 사례가 등장하고 있어요. 구글 딥마인드에서 만든 알레테이아는 인간 개입 없이 AI 단독으로 수학 연구를 진행하기도 했으니까요. 앤트로픽의 공동 창업자인 재러드 캐플란은 이르면 1년 안에 완전 자동화된 AI 연구가 가능할 거라고 전망하기도 했죠.
개발을 넘어서 연구까지 함께하는 시대에 과연 우리 인간들은 어떻게 대응해야 할까요? 코드를 작성하고 문제를 푸는 건 AI에게 맡기고, 새로운 질문을 던지는 창의적 사고, 결과물에 대한 비판적 판단 같은 인간이 잘 할 수 있는 영역을 찾아야 할 겁니다. 오늘 준비한 오그?은 여기까지입니다. 긴 글 끝까지 읽어주셔서 진심으로 감사합니다.
참고자료 - 바이브 코딩 구글 트렌드 변화