"바이브 코딩 청소 서비스"의 등장

1 month ago 11

최근 "바이브 코딩 클린업" 이라는 새로운 서비스 카테고리가 IT 업계에서 등장함 : Vibe Coding Cleanup as a Service
AI 생성 코드의 대부분이 프로덕션에 적합하지 않다는 현실이 드러나면서, 이를 정리·수정하는 새로운 서비스 시장이 등장
Andrej Karpathy가 2025년 초 “Vibe Coding” 을 정의한 이후, 개발자 92%가 AI 도구를 활용하지만 코드 품질 저하와 보안 취약점 문제가 심각하게 드러남
실제로 개발자들은 AI가 만든 불일치·중복·비합리적 로직을 해결하는 데 전문적으로 종사하며, 전용 마켓플레이스와 컨설팅 서비스가 확산 중임
AI는 작은 작업에는 뛰어나지만 시스템 맥락을 고려하지 못해 구조적 부채와 보안 문제를 양산하며, 이는 곧 "정리 경제"라는 새로운 산업 기회를 낳음
기업이 성공적으로 AI 코딩을 활용하려면 프로토타입은 AI에 맡기되, 아키텍처·보안·테스트 정리 과정에 전문 인력을 투자해야 함

바이브 코딩의 등장과 확산

2025년 초 Andrej Karpathy가 “바이브 코딩” 이라는 용어를 사용하며 개념이 정착됨
- 자연어 대화를 통해 함수 전체를 생성하는 방식
- 생산성을 10배 향상시킬 수 있다는 기대와 함께 빠르게 확산
GitHub에 따르면 개발자의 92%가 AI 코딩 도구를 사용하고 있음
- Copilot은 매달 수십억 라인의 코드를 생성
그러나 GitClear 분석에 따르면 AI 코드 사용 시 41% 더 높은 코드 변동률이 나타남
- 2주 이내 되돌리거나 재작성되는 코드가 크게 증가
Stanford 연구에서는 AI 보조를 쓰는 개발자가 보안성이 낮은 코드를 더 많이 작성하면서도 더 안전하다고 믿는 경향을 보임
AI 도구는 입력 검증 부재, 구식 의존성 사용, 애매한 설계 결정 등으로 인해 여러 가지 안티패턴을 증폭시키는 문제를 유발

최근 IT 업계에서는 바이브 코딩 클린업이라는 새로운 서비스 영역이 조용히 등장
초기에는 "AI가 만든 엉망진창 코드를 고친다"는 농담 수준에서 시작하였으나, 이제는 실제 비즈니스 기회로 자리잡는 모습
404 Media 조사에 따르면, 일부 개발자들은 AI 코드 정리만으로 경력을 쌓고 있음
- “AI 스파게티”라 불리는 불일치·중복·엉뚱한 로직을 해체하는 일
Ulam Labs는 Vibe Coding Cleanup 을 핵심 서비스로 광고
VibeCodeFixers.com 이라는 전용 마켓플레이스도 등장
- 몇 주 만에 300명 이상 전문가가 가입하고 수십 건의 프로젝트 매칭
- 전형적 고객: “수천 달러의 OpenAI 크레딧을 소모하고 반쯤 동작하는 프로토타입을 가진 스타트업”

AI 자체가 나쁜 코드를 쓰는 게 아니라, 시스템 맥락을 이해하지 못하고 국소적으로 최적화된 코드를 쓰는 것이 문제
결과적으로 불일치 패턴·중복 로직·보안 허점이 쌓이며 기술 부채 발생
Georgetown University 연구에 따르면 AI 생성 코드의 최소 48%가 보안 취약점을 포함
- 비밀 정보 노출, 오래된 라이브러리 사용, 부하 상황에서 발생하는 경쟁 조건 등
더 심각한 점은, 개발자 본인이 AI가 생성한 코드를 충분히 이해하지 못해 문제를 제대로 발견하지 못하는 현상
Thoughtworks는 이를 “역량 부채” 라 정의
- 팀이 코드 유지보수 능력을 상실하고 AI 의존에 빠지는 현상

클린업 시장이 급성장 중이지만, 구체적인 수치 파악은 어려움
Gartner는 2028년까지 기업 개발자의 75%가 AI 코드 보조를 사용할 것이라 전망
- 대부분 프로젝트에서 정리 필요성이 발생할 것으로 예상
- 이 중 일부만 클린업이 필요하다고 해도, scale상 상당히 거대한 신시장으로 부상함
경제적 측면에서도 매력적임
- 스타트업은 AI로 빠르게 MVP를 만들지만, 이후 정리에 동일한 시간과 비용을 투입
- 그래도 전통 개발보다는 여전히 빠른 속도
정리 전문가들은 시간당 200~400달러를 청구
- 정액제 패키지·AI 코드 감사·“Vibe-to-Production” 파이프라인 같은 제품화된 서비스도 확산
Thoughtworks에 따르면, AI 활용 프로젝트에서 리팩터링 비율이 감소하고 코드 변동이 더 늘었으며, 실제 프로덕션 투입 전에 대규모 정리 과정이 필수로 요구됨
- 다수의 컨설팅기업이 AI 코드 클린업 또는 리미디에이션 역할 전담 인재를 채용 시작함
- 결론적으로, 클린업 시장은 실재하며, 빠르게 성장하고 있고 아직 미개척 영역이 많음

소프트웨어 개발 방법론의 근본적인 변화가 진행 중
개발 프로세스가 AI가 구현 → 사람이 아키텍처·테스트·정리 담당하는 분업 체제로 재편
Gergely Orosz는 AI 도구를 " 매우 의욕 넘치는 주니어 개발자" 에 비유하며, 빠른 속도로 코드를 작성하지만 늘 감독이 필요함을 강조함
- 하지만 AI는 항상 주니어 개발자 수준에 머무르며 시니어로 성장하지 않으므로, 항상 정리 전문가의 역할이 필요함
새로운 커리어 경로도 열림
- 주니어 개발자가 정리 기술을 익히면 2년 만에 시니어 급 연봉 가능
- AI의 강점과 한계를 이해하는 시니어는 높은 가치 창출
성공하는 기업은 AI를 가장 많이 쓰는 곳이 아니라, 정리 프로세스를 체계적으로 구축하는 곳
- 견고한 클린업 프로세스를 구축한 조직은 시장에서 경쟁 우위를 가질 수 있음

Donado Labs는 수많은 바이브 코드 정리 경험을 기반으로, AI는 가속화에 유용하지만 반드시 전문가 정리 과정이 필요하다고 강조
프로토타이핑과 반복 작업에는 AI를, 핵심 아키텍처와 보안·테스트는 사람이 담당
“Vibe to Production” 서비스로 AI 프로토타입을 기업 수준으로 정비
- 테스트, 보안 강화, 문서화까지 포함
AI 코딩을 성공적으로 활용하는 기업은 AI를 가장 많이 쓰는 조직이 아니라, AI를 똑똑하게 활용하고 정리를 투자하는 조직임
- 기술 부채 누적 이전에 클린업을 병행하는 것이 핵심
- AI가 프로그래머를 대체할 것이라는 주장에 대해, "그 코드 정리는 누가 할 것인가?"라는 질문이 진짜 비즈니스 기회임