옛날 옛적에, 신이 "빛이 있으라"고 말씀하셨고, 빛이 있었습니다. 이제 "이 앱이 있으라"고 말씀하시면 앱이 바로 눈앞에 나타납니다. 모두 AI의 마법 덕분입니다.
이것이 바로 바이브 코딩이 약속하는 것입니다.
OpenAI의 공동 창립자이자 Tesla의 전 AI 책임자인 Andrej Karpathy는 지난달 소셜 미디어에서 자신의 새로운 프로그래밍 방식을 설명하면서 "저는 그저 물건을 보고, 말하고, 실행하고, 복사하여 붙여넣기만 하면 대부분 효과가 있습니다."라고 트윗했습니다.
그는 코드를 꼼꼼하게 작성하는 대신 AI 조수와 대화하고 힘든 일은 AI 조수가 하도록 한다고 설명했습니다. 그는 이것을 "바이브 코딩"이라고 불렀고 모든 AI 직원들이 이를 좋아했습니다.
이 용어는 즉시 제품-시장 적합성을 발견했고, 단 몇 주 만에 Merriam-Webster Dictionary는 "바이브 코딩"을 데이터베이스 에 추가하여 "AI의 도움을 받아 다소 부주의하게 컴퓨터 코드를 작성하는 것"으로 정의했습니다. 3월까지 Y Combinator CEO Garry Tan은 엑셀러레이터의 2025년 겨울 스타트업 배치에서 "배치의 25%에서 코드 줄의 95%가 LLM에서 생성되었습니다."라고 보고했습니다.
어떤 사람들은 이것이 기술의 미래라고 생각합니다. 누구나 자연어를 사용하여 모든 아이디어를 현실로 만들고 기계에 코딩의 책임을 부여할 수 있는 미래입니다. 다른 사람들은 이 추세를 사람들이 아이디어로 시작하여 흐름과 챗봇과의 상호 작용을 통해 최종 결과를 이끌어내는 잼 세션과 같은 기술로 봅니다.
물론, 비평가들은 이러한 추세가 재앙을 불러올 요인이라고 본다.
한 Reddit 사용자는 "바이브 코딩은 경주용 자동차를 만드는 키트를 구매한 다음, 경주에 대해 조금 아는 술 취한 삼촌에게 돈을 지불하여 키트를 만든 다음 친구들에게 모두 내가 만들었다고 말하는 것과 같다" 고 말했습니다 .
본질적으로, 바이브 코딩은 AI에게 평범한 언어로 무엇을 만들고 싶은지 말한 다음 실제 코드를 생성하도록 하는 것을 포함합니다. 개발자는 구문과 씨름하거나 문서를 꼼꼼히 읽는 대신, "이메일 검증 및 비밀번호 요구 사항이 있는 로그인 양식을 만들어라"라고 말하고 AI가 구현 세부 사항을 처리하는 것을 지켜볼 수 있습니다.
바이브 코딩 방식은 기존 소프트웨어 개발을 뒤집어엎습니다. 코드를 줄마다 작성하는 대신 바이브 코더는 AI 어시스턴트와의 자연스러운 대화를 통해 고급 지침과 반복적인 개선에 집중합니다.
"코드 한 줄도 쓰지 않는 새로운 코딩 방식입니다." 기술 교육자 매튜 버먼이 말했습니다 . "코드를 읽지 않고, 그냥 사용해 보고, 작동하는지 확인하고, 작동하지 않으면 무엇이 잘못되었는지 설명합니다... 차이점을 보지 않고, 기본적으로 그저 느낌만 느끼는 거죠."
카르파티는 이를 "모두 수용" 사고방식이라고 부릅니다. 그는 "저는 항상 '모두 수용'합니다. 더 이상 차이점을 읽지 않습니다."라고 말하며 AI가 제안한 코드 변경 사항을 면밀히 살펴보지 않고 수용하는 방식을 언급했습니다.
개발자가 모든 줄을 완전히 이해하지 않아도 AI가 작동하는 코드를 작성하도록 신뢰하는 이러한 접근 방식은 AI를 정교한 보조 도구로 사용하는 것과 진정한 분위기 코딩을 구분하는 요소입니다.
AI 지원 코딩에서 사용자는 AI가 코딩을 도와준다고 믿지만, 오류를 디버깅하고 AI가 무엇을 하는지 이해합니다. AI는 그저 일을 끝내는 매우 빠른 타이피스트일 뿐입니다. 반면 Vibe 코더는 디버깅도 하지 않고, 코딩도 하지 않으며, 후드 아래에서 무슨 일이 일어나는지 알지도, 신경 쓰지도 않습니다. 그들이 하는 일은 말하고, 검토하고, 다시 말하는 것뿐입니다.
순수한 분위기 코딩 세션에서 프롬프터는 코드를 확인하지 않습니다. 그들은 기계가 만든 것을 실행한 후 오류와 개선 아이디어를 지적할 뿐입니다. 모든 것을 수정하고 코드를 개선해야 하는 것은 인간이 아니라 기계입니다.
기술적인 측면을 넘어, 바이브 코딩은 고유한 문화와 미학을 낳았습니다. "바이브"라는 용어는 우연이 아닙니다. 실무자가 코딩 세션에 가져오는 창의성, 흐름, 심지어 장난기까지 강조하는 것을 포착합니다.
TikTok과 YouTube에서 바이브 코딩 영상은 종종 개발자들이 RGB 키보드를 들고 우울한 조명을 비추고, AI 조수와 채팅하는 동안 배경에서 부드럽게 앰비언트 음악이 흐르는 모습을 담았습니다. 이 장면은 전통적인 소프트웨어 엔지니어링과는 전혀 다릅니다.
코딩과 차분하고 창의적인 분위기의 융합으로 프로그래밍이 더 접근하기 쉽고 감정적으로 매력적으로 보이게 되었습니다. LinkedIn에서 자신을 " Sr. Vibe Coder "라고 부르고 현재 이 트렌드에 대한 인식을 확산하는 데 전념하는 소셜 미디어 인플루언서인 Riley Brown은 음성 명령만으로 작동하는 앱을 빌드하는 비디오를 게시하여 플랫폼 전반에 걸쳐 백만 명이 넘는 팔로워를 모았습니다. Matthew Berman, Nuno Maduro, The Primeagen과 같은 다른 인플루언서도 YouTube와 Twitch에서 세션을 공유했습니다.
미학은 코딩이 건조하고 기술적인 것이 아니라 재미있고 표현력이 풍부할 수 있다는 것을 강조합니다. 이는 전통적으로 소프트웨어 개발과 관련된 엄격하고 정밀한 문화와는 확연히 다릅니다.
여러 유명 기술계 인사가 바이브 코딩을 옹호하여, 몇 달 만에 틈새 시장 개념에서 주류 논의로 자리 잡게 했습니다.
Andrej Karpathy의 영향력은 과장할 수 없습니다. 그의 vibe 코딩 워크플로를 설명하는 그의 초기 게시물은 수천 개의 좋아요를 받았고 광범위한 토론을 불러일으켰습니다. AI 커뮤니티에서 Karpathy의 명성을 감안할 때, 그의 지지는 접근 방식에 상당한 신뢰성을 부여했습니다.
벤처 자본 회사 안데르센 호로위츠(Andreessen Horowitz 의 제너럴 파트너인 Andrew Chen은 이 트렌드의 또 다른 전도사 입니다. Chen은 바이브 코딩을 "훌륭하지만 엄청나게 좌절스럽다"고 묘사했습니다.
"대부분의 코드는 시간이 풍부한 사람들이 작성(생성?)할 것입니다." 그는 말했다. "따라서 대부분의 코드는 소프트웨어 엔지니어가 아니라 어린이/학생이 작성하게 될 것입니다. 이는 비디오, 사진 및 기타 소셜 미디어와 동일한 추세입니다."
Replit의 CEO인 암자드 마사드는 AI 기능 덕분에 "Replit 고객의 75%가 단 한 줄의 코드도 작성하지 않는다"고 보고했습니다. 이 통계는 바이브 코딩 원칙이 이미 소프트웨어를 만들 수 있는 사람을 어떻게 변화시키고 있는지를 강조합니다.
하지만 모두가 확신하는 것은 아닙니다. 많은 개발자들이 바이브 코딩의 잠재적 단점에 대해 심각한 우려를 제기했습니다.
코드 품질이 주요 비판입니다. Vibe 코딩은 경험이 부족한 사람들에게 훌륭한 도구가 될 수 있지만 전문가들은 여전히 양질의 결과를 내기에는 충분하지 않다고 주장합니다. 찬사를 받은 인디 게임 Braid의 개발자인 Jonathan Blow는 X에서 열린 인기 토론에서 Vibe 코더 Levelsio에 대한 반응으로 이러한 추세에 대해 의견을 밝혔습니다. 이 토론은 후자가 Vibe 코딩 세션 중에 완전히 만든 비행 시뮬레이터를 공유한 후 시작되었습니다.
"이렇게 말씀드리겠습니다. 게임을 만들어 본 적이 없다면, 게임 제작 경험이 재밌을 겁니다. 게임을 만든 사람이라면, 심지어 간단한 게임이라도, 화면에 무언가를 표시하는 것은 인상적이지 않습니다. 쉬운 일입니다. 어려운 것은 게임을 좋게 만드는 것입니다." 찬사를 받은 인디 게임 Braid의 개발자인 Jonathan Blow는 X에서 바이브 코더 Pietier Levels(일명 Levelsio)에게 전적으로 AI로 만든 비행 시뮬레이터를 공유한 후 시작된 바이러스성 토론에서 이렇게 말했습니다.
보안 취약성은 또 다른 중대한 위험을 나타냅니다. AI 보조원은 특정 애플리케이션에 특화된 보안 모범 사례를 본질적으로 이해하지 못합니다. AI가 생성한 코드를 맹목적으로 받아들이면 악용될 때까지 감지되지 않을 수 있는 보안 허점이 생길 수 있습니다.
"AI는 헛소리를 만들어냅니다. AI가 작성한 코드는 거의 항상 완전히 틀립니다." Reddit 사용자 Dw444가 최근 게시물에서 말했습니다 . "제 고용주는 업무에 사용할 수 있는 AI 조수에 대한 비용을 지불하고, 가장 진보된 모델조차도 순식간에 노골적으로 잘못된 코드를 작성하기 시작합니다. [생산]에서 AI 코드를 사용하고 싶지 않을 것입니다."
기술 위축에 대한 우려도 있습니다. 개발자가 적당한 코딩 작업에도 AI에 점점 더 의존하게 되면, 그들의 기본 기술은 시간이 지남에 따라 저하될 수 있습니다. "사용 편의성은 양날의 검입니다." AI 연구원 해리 로는 Business Insider 에 이렇게 말했습니다. "초보자는 빠르게 발전할 수 있지만, 시스템 아키텍처나 성능에 대해 배우는 것을 방해할 수 있습니다."
디버깅은 원래 코드가 인간이 작성하지 않은 경우 특히 어려울 수 있습니다. Andrew Chen이 지적했듯이 AI로 프로젝트의 처음 75%를 완료하는 것은 사소한 일일 수 있지만, 그 후에 개선하고 수정하는 것은 매우 어려울 수 있습니다.
전반적으로, 지금까지 가장 좋은 접근 방식은 AI 지원 코딩인 것으로 보입니다.
AI 개발자 줄리안 해리스는 바이브 코딩에 대한 자신의 경험을 설명하면서 "말하자면 (바이브 코딩)은 주류가 아니며, 몇 분 만에 유용한 코드를 생성하려는 처음 몇 번의 시도는 완전히 틀렸습니다."라고 적었습니다.
하지만 그는 "저는 견고한 소프트웨어 엔지니어링 분야를 신중하게 촉구하는 것이 매우 효과적이라는 것을 알았습니다. 제 배경을 고려하면 모든 것을 손으로 쓰는 데 두 배나 더 오랜 시간을 보냈을 것이고, 솔직히 말해서 포기했을 것입니다."라고 결론지었습니다.
