바이브 코딩의 황금기: 오픈 소스가 조용히 저물고 있다.

저자: 이 타오

지난 1년 동안 Vibe Coding은 프로그래밍 방식을 거의 완전히 바꿔놓았습니다.

더 이상 코드를 한 줄씩 직접 작성할 필요가 없습니다. Cursor, Claude 또는 Copilot에게 원하는 기능, 사용할 기술 스택, 그리고 이상적으로는 "특정 제품과 같은 느낌을 줘야 한다"라고만 알려주면 나머지는 AI가 알아서 처리합니다.

이전에는 코드를 작성할 줄 몰랐던 많은 사람들이 처음으로 "무언가를 만들어낼" 수 있게 되었습니다. 개인적인 관점에서 보면, 이 시기는 소프트웨어 개발의 황금기라고 해도 과언이 아니었습니다.

하지만 종종 간과되는 중요한 전제가 있습니다. 바로 AI가 아무것도 없는 상태에서 코드를 만들어내는 것이 아니라, 기존의 인간의 지혜를 활용하고 통합한다는 점입니다. "웹사이트를 만들어줘"라고 말하면, AI는 실제로 깃허브(GitHub)에 있는 수많은 오픈소스 프로젝트에서 축적된 논리와 구조를 조용히 참조하고 있는 것입니다.

Vibe Coding의 핵심 기능은 이러한 오픈 소스 코드베이스를 학습하고 재구성하는 데 기반을 두고 있습니다.

최근 중앙유럽대학교와 킬 세계경제연구소의 연구팀은 "바이브 코딩이 오픈소스를 파괴한다"(https://arxiv.org/pdf/2601.15494v1)라는 제목의 논문을 발표하여 바이브 코딩 열풍 이면에 숨겨진 위기를 밝혀냈습니다.

이 논문은 한 가지 진실을 지적합니다.

Vibe Coding은 소프트웨어 세계 전체의 기반이 되는 오픈 소스 생태계를 근본적으로 훼손하고 있을지도 모릅니다.

2022년 8월 이후 미국에서 인공지능 프로그래밍을 사용하는 파이썬 개발자의 비율이 크게 증가하기 시작했습니다.

01 디지털 세계의 "보이지 않는 인프라"

이 논문이 우려하는 바를 이해하기 위해서는 먼저 한 가지를 명확히 해야 합니다. 오픈 소스 소프트웨어란 무엇이며, 우리 삶에서 어떤 위치를 차지하는가 하는 것입니다.

많은 사람들이 오픈 소스 소프트웨어에 대해 제대로 이해하지 못할 수도 있지만, 실제로 사람들이 매일 사용하는 거의 모든 디지털 제품은 핵심적으로 오픈 소스 소프트웨어를 기반으로 구축되었습니다.

아침에 일어나 안드로이드 폰을 집어 들면, 그 안에 설치된 리눅스 운영체제는 오픈 소스 소프트웨어입니다.

위챗을 열고 채팅 기록을 살펴보면, 모든 정보를 저장하는 데이터베이스는 오픈 소스 소프트웨어인 SQLite입니다.

점심시간에 더우인이나 빌리빌리를 이용할 때, 역시 오픈소스 소프트웨어인 FFmpeg이 백그라운드에서 비디오 디코딩 및 재생을 담당합니다.

오픈 소스 소프트웨어는 디지털 시대의 하수구와 같습니다. 매일 사용하면서도 그 존재조차 깨닫지 못하는 경우가 많죠 .

그것의 중요성을 깨닫는 건 고장이 났을 때뿐입니다.

2021년에 발생한 Log4j 취약점은 대표적인 사례입니다. Log4j는 자바 생태계에서 가장 널리 사용되는 로깅 프레임워크로, 애플리케이션 실행 중에 발생하는 이벤트와 정보를 기록하는 데 사용됩니다.

대부분의 일반 사용자는 이에 대해 들어본 적도 없지만, 애플과 구글의 클라우드 서버부터 전 세계 정부 시스템에 이르기까지 전 세계 수십억 대의 기기에서 백그라운드로 실행되고 있습니다.

2021년 말, "Log4Shell"이라는 취약점이 발견되었습니다. 이 취약점을 이용해 해커들은 마치 자신의 컴퓨터를 조작하는 것처럼 전 세계 서버를 원격으로 제어할 수 있었습니다. 인터넷 인프라 전체가 순식간에 위험에 노출되었고, 전 세계 보안팀은 이를 해결하기 위해 밤낮없이 노력해야 했습니다. 광범위한 영향과 복구의 어려움 때문에 이 사건은 인터넷 역사상 가장 심각한 보안 위기 중 하나로 기록되었습니다.

이것이 바로 오픈 소스의 본질입니다. 특정 회사의 제품이 아니라 "공공재"라는 점입니다. 상업적 성격이 없기 때문에 코드를 작성하는 관리자들은 프로젝트에 대해 직접적으로 비용을 청구할 수 없는 경우가 많습니다.

그들의 보상은 간접적입니다. 프로젝트를 통해 명성을 얻고 대기업에 취직하는 것, 컨설팅 서비스를 제공하여 수입을 얻는 것, 또는 지역 사회의 기부에 의존하는 것 등이 그 예입니다.

이 모델은 수십 년 동안 "직접적인 상호작용"에 기반하여 운영되어 왔습니다. 사용자는 문서를 읽고, 질문을 제출하고, 소프트웨어를 사용하면서 좋아하거나 추천합니다. 이러한 관심은 유지보수 담당자에게 전달되어 지속적인 유지보수를 위한 동기로 작용합니다.

바이브 코딩은 바로 이러한 연결 고리를 끊어내는 것입니다 .

02 AI는 어떻게 점진적으로 오픈소스를 "고사시켰을까요"?

Vibe Coding 이전에는 개발 모델이 다음과 같았습니다. 오픈 소스 패키지를 다운로드하고, 문서를 읽고, 버그를 발견하면 GitHub에 문제를 제출하고, 유용하다고 생각되면 별표를 눌러 지지를 표명하는 방식이었습니다.

이렇게 유지보수 담당자들은 관심을 얻게 되고, 이는 수익으로 이어져 선순환 구조가 만들어집니다 .

바이브 코딩의 등장으로 이제 AI에게 원하는 기능만 알려주면 AI가 백그라운드에서 오픈 소스 코드를 자동으로 선택하고 조합하여 "사용 가능한 구현"을 생성합니다.

코드는 실행되지만, 어떤 라이브러리를 사용하는지조차 알 수 없고, 해당 라이브러리의 문서나 커뮤니티를 살펴보는 것은 더욱 불가능합니다.

이 논문은 이러한 변화를 " 중재 " 효과라고 부릅니다. 즉, 원래 사용자로부터 관리자에게 직접 전달되던 관심과 피드백이 이제 AI를 중간 매개체로 통해 전달된다는 것입니다.

이러한 메커니즘이 계속된다면 어떻게 될까요?

논문의 저자들은 오픈 소스 생태계를 시뮬레이션하는 경제 모델을 구축했습니다. 그들은 개발자를 다양한 품질 수준으로 "시장에 진출"할지 여부를 결정하는 기업가에 비유했는데, 개발자는 먼저 개발 비용에 투자한 후 시장 피드백을 바탕으로 오픈 소스로 공개하고 공유할지 여부를 결정합니다. 반면 사용자는 수많은 소프트웨어 패키지 중에서 "직접 사용"할지 아니면 "AI 중개자"를 통해 사용할지 결정해야 합니다.

모델을 실행한 결과 두 가지 상반된 힘이 드러났습니다.

첫 번째 이점은 효율성 향상입니다. AI는 소프트웨어 사용을 더 쉽게 만들고 새로운 도구 개발 비용을 절감합니다. 이론적으로 이는 더 많은 개발자가 시장에 진입하도록 유도하여 공급을 증가시킬 것입니다.

두 번째 시나리오는 수요의 변화입니다. 사용자들이 AI 중개자를 이용하게 되면, 유지보수 담당자는 직접적인 상호작용에서 발생하는 수익을 잃게 되고, 이는 개발자의 수익 감소로 이어집니다.

하지만 장기적으로 볼 때, 두 번째 요인(수요 변화)이 첫 번째 요인(효율성 향상)보다 강해지면 전체 시스템은 축소되는 경향을 보일 것입니다.

이는 개발자들에게 진입 장벽을 높여 최고 품질의 프로젝트만이 공유될 가치가 있게 만들고, 결과적으로 중간 품질의 프로젝트는 사라지며, 궁극적으로 시장에 출시되는 소프트웨어 패키지의 수와 평균 품질 모두 저하되는 현상을 초래합니다 . 개별 사용자는 단기적으로 AI의 편리함을 누릴 수 있지만, 장기적으로는 고품질 도구가 줄어들기 때문에 오히려 이점이 감소합니다.

간단히 말해, 생태계는 악순환에 빠졌습니다. 오픈소스 생태계의 기반이 약해지면 AI의 역량 또한 저하될 것입니다.

이 논문에서 반복적으로 강조되는 점은 바이브 코딩이 단기적으로 생산성을 향상시키지만, 장기적으로는 시스템의 전반적인 수준을 오히려 저하시킬 수 있다는 것 입니다.

이러한 추세는 단순히 이론적인 추측이 아니라 현실에서 실제로 일어나고 있는 현상입니다.

예를 들어, Stack Overflow의 공개 Q&A 트래픽은 생성형 AI의 등장 이후 크게 감소했습니다. 공개 커뮤니티에서 논의되었을 많은 질문들이 비공개 AI 대화로 옮겨갔습니다.

ChatGPT가 출시된 후 Stack Overflow에 올라오는 질문 수가 크게 줄어들기 시작했습니다.

예를 들어 Tailwind CSS와 같은 프로젝트는 다운로드 수는 지속적으로 증가했지만, 문서 접근 횟수와 상업적 수익은 감소했습니다.

해당 프로젝트는 광범위하게 사용되고 있지만, 유지보수 담당자에게 의미 있는 성과로 이어지기는 점점 더 어려워지고 있습니다.

03. 코딩계의 스포티파이는 언제 등장할까요?

바이브 코딩에 몇 가지 문제점이 있긴 하지만, 그것이 가져다주는 생산성 향상은 분명하며, AI 코딩이 존재하지 않는 세상으로 돌아갈 수는 없을 것입니다.

더욱 근본적인 문제는 인공지능이 새로운 중개자가 되면 기존의 인센티브 구조가 더 이상 적용되지 않는다는 점입니다.

현행 구조에서 AI 플랫폼은 오픈 소스 생태계로부터 막대한 가치를 얻으면서도 해당 생태계를 유지하는 데 필요한 비용은 전혀 부담하지 않습니다. 사용자는 AI에 비용을 지불하고 AI는 편리함을 제공하지만, 그 과정에서 활용되는 오픈 소스 프로젝트와 유지 관리자들은 아무런 대가도 받지 못하는 경우가 많습니다.

논문의 저자들은 다음과 같은 아이디어를 제시했습니다.

혜택 분배 방식을 재구성하십시오 .

음악 산업에서 스포티파이와 같은 스트리밍 플랫폼이 재생량에 따라 음악가와 수익을 공유하는 것처럼, AI 플랫폼도 자신들이 호출한 오픈 소스 프로젝트를 추적하고 수익의 일부를 비례적으로 프로젝트 관리자에게 돌려줄 수 있습니다 .

플랫폼 수익 공유 외에도 재단 보조금, 기업 후원, 디지털 인프라에 대한 정부 자금 지원은 유지 관리자의 수익 손실을 보상하는 중요한 수단입니다.

이를 위해서는 업계가 오픈소스 소프트웨어를 "무료 자원"으로 보는 시각에서 "장기적인 투자와 유지 관리가 필요한 공공 인프라"로 보는 시각으로 전환해야 합니다.

오픈 소스 소프트웨어는 사라지지 않을 것입니다. 디지털 세계에 깊숙이 자리 잡고 있어 쉽게 대체될 수 없습니다.

하지만 분산된 관심, 평판 구축, 그리고 이상주의에 의존했던 오픈 소스 시대는 한계에 도달했을지도 모릅니다.

Vibe Coding은 단순히 더 빠른 개발 경험을 제공하는 것 이상으로, 공개 기술이 지속적으로 유지될 수 있는지에 대한 스트레스 테스트 역할도 합니다.