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Cursor CEO, '바이브 코딩'이 불안정한 기반을 구축한다고 경고

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작성자 이수
작성일 2025.12.27 18:52
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"바이브 코딩"이라는 소프트웨어 개발의 새로운 접근 방식이 주말 실험에서 AI 중심 업무의 핵심 패러다임으로 빠르게 진화했으며, 폭발적인 상업적 성공과 기술 부채에 대한 우려가 커지는 가운데 업계 리더들이 그 의미를 논쟁하고 있다.

OpenAI 공동 창립자이자 전 Tesla AI 디렉터인 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 2025년 2월에 만든 이 용어는 개발자들이 원하는 결과를 자연어로 설명하면 AI 코딩 에이전트가 실제 코드를 생성하는 방법을 설명한다. 2025년이 저물어가면서 카파시는 자신의 창작물이 미친 영향을 되돌아보며, 바이브 코딩이 "소프트웨어를 혁신하고 직무 설명을 바꿀 것"이라고 예측했다.



상업적 호황이 현실 점검을 맞다

상업적 검증은 신속하게 이루어졌다. Anthropic의 Claude Code는 2025년 5월 공개 출시 후 불과 6개월 만에 10억 달러의 매출을 달성했으며, Netflix, Spotify, Salesforce를 포함한 주요 기업들이 이 도구를 채택했다. 한편, AI 코딩 에디터 Cursor는 연간 매출 10억 달러를 돌파했으며, 현재 Fortune 500대 기업 중 절반이 이 플랫폼을 사용하고 있다.

​그러나 시장이 폭발적으로 성장하는 가운데, 예상치 못한 곳에서 경고가 나타났다. 12월 24일, Cursor CEO Michael Truell은 vibe 코딩이 "불안정한 기반"을 구축하여 "상황이 무너지기 시작한다"고 경고하며, 개발자들이 여전히 생성되는 코드를 이해할 필요가 있다고 강조했다. 그의 회사는 현재 프로덕션 환경에서 코드의 40-50%를 생성하는 데 도움을 주고 있어, 감독이 매우 중요하다.

​이러한 긴장감은 업계 전반의 재평가를 반영한다. AI 코딩 모델은 2025년 말에 전례 없는 벤치마크를 달성했으며, 일부는 SWE-bench Verified에서 80%를 돌파했다—이는 실제 GitHub 이슈 5개 중 4개를 자율적으로 해결할 수 있음을 의미한다. 그러나 보안 연구원들은 vibe 코딩이 "보안보다 빠르게 진행되고 있으며", AI 생성 코드에 대한 검토 프로세스가 불충분하다고 경고한다.


Z세대의 관점: 유창함 대 불안

12월 8-9일 샌프란시스코에서 열린 Fortune Brainstorm AI에서 응용 AI 연구소 Chima의 공동 창업자이자 CTO인 24세 키아라 니르긴(Kiara Nirghin)은 논란에 대한 세대적 반론을 제시했다. "젊은 세대는 AI를 채택하는 것이 아닙니다"라고 스탠포드 컴퓨터 과학 졸업생이자 피터 틸 펠로우인 그녀는 참석자들에게 말했다. "우리는 AI에 능통하게 자라나고 있습니다".

​니르긴은 자신의 세대가 AI를 지름길로 사용한다는 서사를 거부하며, 대신 똑똑한 사용자들은 이러한 도구를 활용하여 단순 작업을 덜어냄으로써 "더욱 깊이 사고"한다고 주장했다. 그녀는 데이터 수집이 아닌 분석에 시간을 할애하기 위해 복잡한 금융 연구 보고서를 AI로 처리하는 것을 예로 들었다.

​그러나 그녀는 독특한 부담을 인정했다: 기술의 끊임없는 개선 속도에서 비롯된 "AI 불안". "현재의 모델들은 앞으로 가장 멍청한 상태입니다"라고 니르긴은 경고하며, 최근 출시된 모델들이 "벤치마크를 압도"하여 성능이 하룻밤 사이에 "10배"가 될 수 있다고 언급했다. Z세대 근로자들에게 최신 상태를 유지하는 것은 일상적인 요구사항이며, 그렇지 않으면 "뒤처지게 됩니다".

​기하급수적으로 개선되는 모델에 의해 지능이 상품화된다면, 무엇이 인간의 가치를 차별화할까? 니르긴에 따르면, 그것은 사용자가 실제로 원하는 것을 결정하는 인간 중심적 판단인 "취향"이다. 그녀는 코딩 에이전트가 특정 디자인 미학을 "좋아하기" 때문에 인터페이스에 "반짝이는 이모지"를 추가할 때 "그것이 바이브 코딩임을 알 수 있다"고 농담했다.

​이러한 변화는 단순히 새로운 도구 이상을 의미한다. 12월 22일에 발표된 연말 리뷰에서 카파시(Karpathy)가 언급했듯이, 바이브 코딩은 "일반인"이 이전에는 전문 교육이 필요했던 소프트웨어를 만들 수 있게 하며, "무료이고, 일시적이며, 변형 가능하고, 한 번 사용 후 버릴 수 있는" 코드를 생성한다. 그 변화가 해방적인지 불안정한지는 업계가 야망에 맞는 안전장치를 얼마나 빨리 개발하느냐에 달려 있을 수 있다.
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기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
Microsoft는사용자의PC에서직접시각적스크린샷을해석하고마우스및키보드동작을제어하여작업을수행하는70억개의매개변수를가진AI에이전트Fara-7B를공개했으며,이는데이터처리를로컬에유지하여개인정보보호를강화하고HIPAA및GLBA와같은규정을준수할수있는클라우드기반모델의대안을제공합니다.​WebVoyager웹탐색벤치마크에서Fara-7B는69.5%의작업성공률을달성하여GPT-4o의65.1%성능을능가했으며,유사한크기의모델이필요로하는41단계에비해약16단계만에작업을완료했습니다.​이모델은Microsoft의Magentic-One다중에이전트프레임워크에의해생성된145,000개의합성작업궤적을사용하여훈련되었으며,현재MIT라이선스하에HuggingFace에서사용할수있습니다.다만Microsoft는이모델이여전히실험적이며프로덕션배포보다는파일럿프로젝트에가장적합하다고주의를당부하고있습니다.
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2025.11.25 등록
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