Vibe Coding바이브코딩

바이브코딩은 Andrej Karpathy가 2025년 2월 소셜미디어에서 처음 사용한 용어로, AI 코드 생성 도구에 전적으로 의존해 소프트웨어를 만드는 새로운 프로그래밍 방식이다. 전통적인 개발에서는 프로그래머가 알고리즘을 설계하고 직접 코드를 작성하지만, 바이브코딩에서는 자연어로 의도를 설명하고 AI가 생성한 코드를 받아들이거나 거부하는 역할만 담당한다. Karpathy는 이 방식을 "코드를 완전히 잊고, 그냥 느끼는 대로 만드는 것"이라고 표현했다.

이 개념이 빠르게 확산된 배경에는 Cursor, GitHub Copilot, Claude Code 같은 도구들의 급속한 발전이 있다. 이들은 단순히 코드 자동완성을 제안하는 수준을 넘어, 기존 코드베이스를 분석하고 수백 줄 분량의 기능을 한 번에 생성하거나 테스트 코드까지 함께 작성한다. 에러 메시지를 붙여넣으면 원인을 분석하고 수정 방안까지 제시해준다. 개발의 흐름이 "코드 작성"에서 "코드 검토와 방향 설정"으로 이동하고 있는 것이다.

누가, 어떻게 쓰는가

바이브코딩의 가장 큰 수혜자는 코딩 경험이 없거나 적은 비개발자들이다. 스타트업 창업자, 연구자, 디자이너, 기획자들이 자신의 아이디어를 코드로 구현하기 위해 개발자에게 의존하지 않고 직접 프로토타입을 만들 수 있게 됐다. 2025년 일부 스타트업 엑셀러레이터 프로그램에서는 바이브코딩으로 만든 앱으로 투자를 받는 창업팀이 등장하기도 했다.

숙련된 개발자들 사이에서도 바이브코딩은 특정 맥락에서 유용하게 쓰인다. 낯선 언어나 프레임워크로 빠르게 작동하는 예제를 만들어야 할 때, 반복적인 보일러플레이트 코드를 처리해야 할 때, 혹은 주말 사이드 프로젝트처럼 완성도보다 속도가 중요한 상황에서 AI에게 전권을 맡기는 식이다. Karpathy처럼 딥러닝을 설계한 연구자도 쓰는 방식이라는 사실이 전문가 집단 내에서 확산을 가속했다.

가능성과 한계

바이브코딩의 진짜 문제는 이해 없이 사용할 때 발생한다. AI가 생성한 코드를 검토하지 않고 프로덕션에 올리면 보안 취약점, 성능 병목, 예상치 못한 엣지케이스가 숨어들 수 있다. 인증, 결제, 개인정보 처리 같은 민감한 영역에서 AI가 만든 코드를 무비판적으로 수용하는 것은 특히 위험하다. "바이브코딩으로 만든 것은 내가 책임질 수 없다"는 시각이 개발자 커뮤니티에 존재하는 이유다.

복잡한 분산 시스템이나 대규모 코드베이스에서는 한계도 뚜렷하다. AI는 전체 아키텍처를 파악하지 못한 채 각 요청에 응답하기 때문에, 컨텍스트가 길어질수록 일관성 없는 코드를 생성하거나 기존 패턴을 무시한 구현을 내놓을 수 있다. 유지보수 측면에서도, 코드를 이해하지 못한 사람이 만든 코드베이스는 이후 변경하거나 디버깅하는 비용이 크게 올라간다.

바이브코딩은 소프트웨어 개발을 민주화하는 힘이 있다. 하지만 그것이 프로그래밍적 사고 자체를 불필요하게 만들지는 않는다. AI가 코드를 더 잘 만들수록, 그 결과물을 평가하고 방향을 잡을 수 있는 사람의 가치도 함께 올라간다는 점이 이 방식의 아이러니다.