
요즘 개발 분야에서 인공지능(AI) 코딩 도구는 빼놓을 수 없는 화두입니다.
특히 바이브 코딩이라는 개념은 올해 초부터 코딩 작업을 더 빠르고 효율적으로 만들어줄 것이라는 기대를 한몸에 받으며 많은 관심을 받았습니다.
그러나 1년도 채 지나지 않은 지금, 일부 개발자들 사이에서는 바이브 코딩은 벌써 구식 기술로 치부되고 있는 것 같습니다.
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=202816
바이브 코딩 도구, 여름 이후 급격 하락세..."일반 사용자 유지 어려워" - AI타임스
주요 바이브 코딩 앱의 트래픽이 크게 떨어졌다는 보고가 등장했다. 바이브 코딩 붐이 꺾였는지는 확실치 않지만, 흥미로 접근한 일반 사용자들의 이탈이 큰 원인이라는
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특히 금융 그룹인 바클레이즈의 분석 결과에 따르면, 일부 인기 바이브 코딩 서비스들이 올여름을 정점으로 트래픽이 급격히 하락했다고 합니다.
- 러버블(Lovable): 지난 6월 연간 반복 매출(ARR) 1억 달러를 달성했다고 밝힌 후 트래픽이 40% 감소
- 버셀(Vercel)의 'v0' 서비스: 5월 이후 방문자 수가 64% 급감(봇 접근 차단 보안 조치의 영향이 있을 수 있음)
- 볼트(Bolt): 6월 이후 27% 하락세
- 레플릿(Replit): 가장 인기 있는 업체 중 하나임에도 불구하고 하향 곡선 중
구글 트렌드 분석 결과 역시 7월 말 최고치를 기록한 후 상승세가 꺾인 것으로 나타나고 있다고 하니, 이러한 하락세가 단순한 일시적 현상은 아닐 것으로 보고 있습니다.
혹시 해당 서비스들만 그런 것이 아닐까..라는 생각에 많이 들어본 Cursor IDE나 Github Copilot을 넣고 구글 트렌드 내용을 다시 확인해 보았습니다.

기사의 내용과 조금 다르긴 하지만 관심도가 떨어지고 있는 것은 확실해 보입니다.
(볼트의 경우 9월 초반에 가장 높은 관심도를 보이고 있고, 다른 도구들도 8월 중반까지는 상승하고 있네요)
포춘지에서의 관련 기사를 보면 단순히 관심도가 떨어지는 것이 문제가 아닌 것 같습니다.
애초에.. 처음 발표된 성과 자체가 왜곡된 것이라는 분석을 내놓고 있군요.
https://www.fortunekorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=50091
“반복 없는 반복 매출” AI 스타트업 APR 부풀리기 논란 - 포춘코리아 디지털 뉴스
2024년 이후 벤처캐피털이 지원한 AI 스타트업이 SNS에 쏟아낸 지표는 화려하다. 미드저니(Midjourney)는 3년도 안 돼 연간반복매출(ARR∙Annual Recurring Revenue)이 0에서 2억 달러로 뛰었고, 보이스 AI 스타.
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그런데.. 기사의 제목부터 용어가 틀렸군요. APR→ARR(Annual Recurring Revenue) 입니다.
이러한 기사들을 보면 정말 바이브 코딩이 알려진 만큼의 인기를 끌고 있었는지.. 약간 의심이 생기긴 합니다.
바클레이즈는 이러한 트래픽 감소의 가장 큰 원인으로 "일반 사용자의 이탈"을 제시했습니다.
지금까지 바이브 코딩은 개발자나 얼리 어답터들에게는 인기를 얻었지만, 코딩 지식이 없는 일반 아마추어들에게는 AI가 생성한 코드를 "이어 붙이는 마지막 5% 작업"이 여전히 큰 걸림돌이 되었다는 분석입니다.
일반인들은 몇 번 시도하다가 곧 흥미를 잃는 경우가 많았다고 합니다.
그런데 한 편으로는 또 다른 이유가 있는 것이 아닐까.. 생각됩니다.
9월 16일에 나왔던 다음의 기사를 보시죠.
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=202433
'바이브 코딩'은 옛말...'에이전트 군집 코딩' 시대 열려 - AI타임스
최근 인공지능(AI) 코딩 능력의 엄청난 발전으로 인해, 이제는 '바이브 코딩'을 넘어 '에이전트 코딩' 시대가 열렸다는 평이다. 특히, 다수의 에이전트를 통해
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어쩌면 너무 빨리 바뀌는 기술과 유행에 의해 자연스레 관심도가 다음 유행으로 넘어간 것은 아닐까.. 라는 생각도 하게 됩니다.
아직 바이브 코딩이 시작단계에 지나지않기 때문에 발전, 확산되는 과정이라고 보기도 하고, 사업 구조의 변화나 요금제 개선 등의 대응이 필요하다고 주장하기도 합니다.
그리고 추가 기사의 주장과 비슷하게 모델 성능이 더 향상되고, 코딩 에이전트가 보편화된다면 바이브 코딩에 대한 접근성은 더욱 확대될 수 있을 것이라는 분석도 있습니다.
AI 기술은 정말 빠르고 놀랍게 발전하고 있습니다.
그러나 바이브 코딩의 확산 흐름은 실제 사용자의 경험에서 오는 어려움과 현실적인 한계점도 분명히 존재한다는 것을 보여주는 사례라고 할 수 있을 것 같습니다.
너무 빠르게 변하는 기술에 짓눌려 포기하거나 도망치기보다는 다른 이들도 아직 제대로 길을 닦지 못한채 방황하고 있다는 것을 생각하면서 차근차근 대응해 나가는 것이 어떨까 합니다.


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