코드 다음은 시스템이다

2025년 2월, 안드레이 카르파티가 제시한 ‘바이브 코딩’이라는 개념이 IT 업계를 뒤흔들었다. “코드가 존재한다는 것조차 잊고, AI의 바이브에 완전히 몸을 맡기라”는 그의 도발적 선언은 단순한 유행어를 넘어 소프트웨어 개발 패러다임의 근본적 전환을 예고했다. 그리고 지금, 이 혁명의 파도는 시스템 엔지니어링 영역으로 확산되고 있다. 필자는 이를 ‘바이브 엔지니어링(Vibe Engineering)’이라 명명하고자 한다.

바이브 엔지니어링은 단순히 AI 도구를 활용하는 것을 넘어, 시스템 엔지니어가 인프라의 세부 구현에서 벗어나 비즈니스 목표와 시스템 설계의 본질에 집중하는 새로운 업무 방식을 의미한다. 마치 개발자가 자연어로 프로그램을 작성하듯, 시스템 엔지니어도 자연어로 인프라를 정의하고 관리하는 시대가 도래할 것이다.

이미 Y Combinator 2025년 겨울 배치 스타트업의 25%가 95% 이상을 AI가 생성한 코드로 운영하고 있으며, 마이크로소프트 코드의 30%가 AI로 작성되고 있다. 이러한 변화는 곧 시스템 엔지니어링 영역으로도 확산될 것이며, 이는 업계가 직면한 고질적 문제들에 대한 해답이 될 수 있다.

시스템 엔지니어링의 현재: 복잡성의 늪에 빠진 거인

현재 시스템 엔지니어링은 심각한 위기에 직면해 있다. 클라우드 네이티브 환경의 복잡성은 인간의 관리 능력을 넘어서고 있으며, 이는 구체적인 수치로 나타난다.

형상관리의 악몽이 첫 번째 문제다. 전통적인 시스템 관리에서는 수동으로 서버에 접속해 설정을 변경하고, 이를 문서화하는 방식에 의존했다. 누가 언제 무엇을 변경했는지 추적이 불가능하고, 동일한 환경을 재현하는 것은 거의 불가능에 가까웠다. 장애 발생 시 “이전에 누군가 바꾼 것 같은데…“라는 추측에 의존하며, 설정 파일들은 각 서버마다 미묘하게 달라 ‘눈송이 서버(snowflake server)’ 문제를 야기했다.

이를 해결하고자 등장한 Infrastructure as Code 도구들도 새로운 문제를 안고 있다. Terraform의 상태 파일 관리는 여러 엔지니어가 동시 작업 시 충돌을 일으키고, 긴급 상황에서의 수동 변경은 코드와 실제 인프라 간의 드리프트를 발생시킨다. Kubernetes의 YAML 지옥은 깊은 중첩 구조와 들여쓰기 민감성으로 인해 단순한 오타가 전체 시스템을 마비시킬 수 있다. Docker의 태그 관리는 같은 태그로 다른 이미지가 배포되는 혼란을 야기하며, 수백 개의 이미지 버전이 레지스트리에 쌓여 관리 불능 상태에 이른다.

온보딩의 장벽은 두 번째 난제다. 새로운 시스템 엔지니어가 완전한 생산성에 도달하는 데 평균 3-9개월이 소요되며, 이 기간 동안 월 2만 달러의 생산성 손실이 발생한다.

현대 인프라의 복잡성은 기하급수적으로 증가했다. 신입 엔지니어는 AWS/GCP/Azure 같은 클라우드 플랫폼, Kubernetes와 Docker 같은 컨테이너 기술, Terraform과 Ansible 같은 IaC 도구, Prometheus와 Grafana 같은 모니터링 스택, Jenkins와 GitLab CI 같은 CI/CD 파이프라인을 동시에 학습해야 한다. 각 도구는 고유한 문법과 개념을 가지고 있으며, 이들이 어떻게 연결되어 작동하는지 이해하는 데만 수개월이 걸린다.

더 큰 문제는 암묵지의 벽이다. “왜 이 서비스는 3개의 인스턴스로 운영하는가?” “왜 이 데이터베이스는 특정 시간대에 백업하는가?” 같은 질문에 대한 답은 문서에 없다. 과거의 장애 경험, 비즈니스 요구사항의 변화, 레거시 시스템과의 호환성 등 수년간 축적된 맥락 정보가 시니어 엔지니어의 머릿속에만 존재한다. 위키는 오래되었고, 문서는 현실과 동떨어져 있으며, 주석은 “임시 해결책”이라고만 적혀 있다.

지식 전달의 병목도 심각하다. 시니어 엔지니어 한 명이 3-4명의 주니어를 동시에 멘토링하는 것은 불가능하다. 질문에 답하고, 코드 리뷰하고, 페어 프로그래밍하는 시간이 늘어날수록 시니어의 실제 업무 시간은 줄어든다. 결국 “일단 해보고 물어봐”라는 방식으로 운영되며, 주니어는 시행착오를 통해 배우게 된다. 프로덕션 장애를 일으키고 나서야 “아, 그건 하면 안 되는 거였어”라는 피드백을 받는다.

이러한 환경에서 첫 3개월 내 30%, 6개월 내 50%의 신입 엔지니어가 이직하는 것은 당연한 결과다. 투자한 교육 비용은 물거품이 되고, 팀은 다시 채용과 온보딩의 악순환에 빠진다. 경력직을 채용해도 회사 고유의 시스템과 프로세스를 익히는 데는 동일한 시간이 필요하다. 결국 조직의 성장 속도는 온보딩 속도에 의해 제한되며, 이는 비즈니스 기회를 놓치는 직접적인 원인이 된다.

비용 구조의 비효율성도 무시할 수 없다. IT 예산의 60-70%가 인건비로 소비되고 있으며, 클라우드 비용은 2024년 평균 13% 증가했다. 형상 오류로 인한 다운타임, 수동 작업에 투입되는 과도한 시간, 임시방편 해결책의 누적은 기술 부채를 늘리고 장기적 비용을 증가시킨다.

이러한 문제들은 개별적으로 존재하는 것이 아니라 서로 얽혀 있으며, 전통적인 접근 방식으로는 해결이 불가능한 수준에 이르렀다. 바로 이 지점에서 바이브 엔지니어링이 필요하다.

바이브 엔지니어링: 자연어로 조율되는 인프라

바이브 엔지니어링은 AI를 활용해 시스템 엔지니어링의 복잡성을 추상화하고, 엔지니어가 본질적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 하는 새로운 패러다임이 될 것이다. 이는 세 가지 핵심 원칙에 기반할 것이다.

첫째, 자연어 인프라 정의가 가능해질 것이다. 전통적인 방식에서는 “고가용성 3-tier 웹 애플리케이션”을 구축하려면 수십 명의 엔지니어가 수주간 작업해야 했다. 네트워크 엔지니어가 서브넷과 라우팅을 설계하고, 시스템 엔지니어가 서버를 프로비저닝하며, 보안 엔지니어가 방화벽 규칙을 설정하고, 각자 다른 도구와 콘솔을 사용하며 수동으로 조율해야 했다.

바이브 엔지니어링 시대에는 “고가용성을 보장하는 3-tier 웹 애플리케이션 인프라를 구축해줘”라는 자연어 명령으로 전체 시스템이 자동으로 구성될 것이다. AI는 로드밸런서 설정부터 데이터베이스 복제, 캐싱 레이어, 모니터링 시스템, 백업 정책, 재해 복구 전략까지 모든 것을 통합적으로 설계할 것이다. 물리적 서버든, 가상화 환경이든, 클라우드든, 하이브리드 환경이든 상관없이 AI는 주어진 환경에 최적화된 아키텍처를 제안하고 구현하게 될 것이다.

둘째, 지능형 운영 자동화가 실현될 것이다. 현재의 모니터링 시스템은 CPU 사용률 80%, 메모리 90% 같은 정적 임계값에 의존한다. 새벽 3시에 울리는 알람의 절반은 거짓 양성이고, 정작 중요한 장애 징후는 놓치기 일쑤다.

바이브 엔지니어링에서는 AI가 시스템의 정상 패턴을 학습하여 맥락을 이해하게 될 것이다. 블랙프라이데이의 트래픽 급증과 DDoS 공격을 구분하고, 일시적 스파이크와 지속적 성능 저하를 판별하며, 연쇄 장애의 가능성을 예측하게 될 것이다. 자가 치유 메커니즘은 단순한 재시작을 넘어, 리소스 재할당, 트래픽 우회, 성능 파라미터 자동 조정 등 지능적인 대응을 수행할 것이다.

셋째, 컨텍스트 기반 지식 전달이 가능해질 것이다. LLM 기반 시스템이 조직의 모든 문서, 로그, 코드를 학습하여 신입 엔지니어에게 맥락에 맞는 정보를 제공할 것이다. “이 서비스가 왜 이렇게 설계되었나요?”라는 질문에 AI는 아키텍처 결정의 배경, 관련 문서, 유사한 문제의 해결 사례를 즉시 제공할 것이다.

이러한 접근은 단순한 자동화를 넘어설 것이다. 시스템 엔지니어는 더 이상 YAML 파일의 들여쓰기나 상태 파일 충돌에 시간을 낭비하지 않게 될 것이다. 대신 비즈니스 요구사항을 이해하고, 시스템 아키텍처를 설계하며, AI와 협업하여 최적의 솔루션을 구현하는 데 집중하게 될 것이다.

바이브 엔지니어링이 가져올 변화: 현재 기술의 연장선에서

바이브 엔지니어링의 효과는 이미 현장에서 나타나고 있는 AI 도입 사례들을 통해 예측할 수 있다. Amazon Q Business를 도입한 Deriv는 온보딩 시간을 45% 단축했으며, CloudZero의 실시간 이상 탐지 시스템을 통해 Drift는 300만 달러, Uptly는 2,000만 달러를 절약했다. 이러한 성과들은 바이브 엔지니어링이 가져올 미래의 전조다.

형상관리 혁신이 일어날 것이다. Spacelift를 도입한 1Password의 사례처럼, 드리프트 감지와 해결이 완전히 자동화되어 24/7 수동 감시의 필요성이 사라질 것이다. AI 기반 형상관리 도구는 변경사항의 영향을 사전에 분석하고, 잠재적 충돌을 예측하며, 최적의 배포 전략을 제안하게 될 것이다.

지식 전달의 자동화도 현실이 될 것이다. 이미 여러 대기업들이 AI 챗봇과 지식 관리 시스템을 도입하여 내부 문서 검색과 반복적인 질문 대응을 자동화하고 있다. 바이브 엔지니어링에서는 AI가 기존 문서, 코드, 로그를 분석하여 온보딩 가이드를 자동 생성하고, 실시간으로 질문에 답변하며, 개인화된 학습 경로를 제공하게 될 것이다. “이전에 비슷한 문제가 있었을 때 어떻게 해결했나요?”라는 질문에 AI는 과거 인시던트 리포트, 해결 방법, 담당자 정보까지 즉시 제공할 것이다.

예측적 유지보수가 표준이 될 것이다. 제조업체들이 진동 패턴 분석을 통해 25%의 계획되지 않은 다운타임을 감소시킨 것처럼, 시스템 엔지니어링에서도 AI가 인프라의 미세한 변화를 감지하고 문제를 사전에 예방하게 될 것이다. 이는 사후 대응에서 사전 예방으로의 완전한 패러다임 전환을 의미한다.

가장 주목할 만한 미래의 가능성은 피터 레벨스의 사례에서 찾을 수 있다. 그는 바이브 코딩으로 17일 만에 100만 달러의 수익을 창출하는 게임을 개발했다. 이와 같은 접근이 시스템 엔지니어링으로 확산되면, 기술 전문가가 아니더라도 AI와의 협업을 통해 복잡한 인프라를 구축할 수 있게 될 것이다.

유물론적 관점: 왜 바이브 엔지니어링은 필연적인가

자본주의 체제에서 기술 혁신의 방향은 비용 구조에 의해 결정된다. AI가 예술과 창작 영역을 먼저 침범한 것은 우연이 아니다. 그림 한 장의 제작 비용, 음악 한 곡의 작곡 비용이 가장 비쌌기 때문이다. 마찬가지로 IT 산업에서 가장 비싼 것은 코드 생산이었고, 바이브 코딩이 등장한 것은 필연이었다.

그렇다면 코드 다음으로 비싼 것은 무엇인가? 바로 시스템 운영이다. 포춘 500대 기업의 IT 예산 중 70%가 유지보수와 운영에 소비된다. 새로운 기능 개발이 아닌, 단순히 현재 시스템을 돌리는 데 대부분의 돈이 들어간다. 24시간 365일 대기하는 엔지니어들의 인건비, 장애 대응 비용, 다운타임으로 인한 기회비용까지 합치면 천문학적이다.

비용 구조의 모순이 바로 여기에 있다. 시스템이 복잡해질수록 더 많은 엔지니어가 필요하고, 엔지니어가 많아질수록 조율 비용이 기하급수적으로 증가한다. 10명이 관리하던 시스템을 20명이 관리하면 생산성이 2배가 되는 것이 아니라, 커뮤니케이션 오버헤드로 인해 1.5배도 안 된다. 이는 자본의 관점에서 용납할 수 없는 비효율이다.

시장의 압력도 무시할 수 없다. 클라우드 전환으로 인프라 비용은 CAPEX에서 OPEX로 바뀌었고, 이제 모든 비용이 실시간으로 가시화된다. AWS 청구서를 받아본 CTO라면 알 것이다. 잘못된 설정 하나로 월 수십만 달러가 낭비될 수 있다. 이런 환경에서 인간의 실수는 곧 돈이다.

바이브 엔지니어링은 이러한 비용 구조를 근본적으로 바꿀 것이다. AI가 시스템을 관리하면 인건비는 급감하고, 실수로 인한 낭비는 사라지며, 최적화는 자동으로 이루어진다. 자본은 항상 더 저렴하고 효율적인 방법을 찾아 움직인다. 그래서 바이브 엔지니어링의 등장은 선택이 아닌 필연이다.

역사를 보면 알 수 있다. 수작업이 기계로 대체되고, 기계가 자동화로 대체되었듯이, 이제 자동화가 AI로 대체될 차례다. 이는 도덕적 판단의 문제가 아니라 경제 법칙의 문제다. 더 적은 비용으로 더 많은 가치를 생산하는 방법이 있다면, 시장은 반드시 그 방향으로 움직인다.

필연적 순서: 바이브 코딩에서 바이브 엔지니어링으로

자본은 언제나 가장 비싼 것부터 대체한다. 이것이 경제의 철칙이다.

2025년 2월에 등장한 바이브 코딩이 불과 5개월 만에 급속도로 확산된 이유는 간단하다. 코드 생산이 IT에서 가장 비싼 활동이었기 때문이다. 시니어 개발자의 연봉이 20만 달러를 넘고, 하나의 기능을 개발하는 데 수주가 걸리며, 버그 하나가 수백만 달러의 손실을 야기한다. 이런 상황에서 AI가 코드를 생성할 수 있다면? 자본의 선택은 명확하다.

Anthropic이 이미 개발의 70%를 Claude Code로 처리하고 있다는 것은 시사하는 바가 크다. 올해 말이면 거의 100%에 가까운 코드가 AI에 의해 생성될 것이다. 바이브 코딩의 안착이다. 그런데 코드 생산 비용이 제로에 가까워지면 다음은 무엇인가?

다음 타겟은 시스템 운영 비용이다. 코드 생산 다음으로 비싼 것이 바로 시스템을 유지하고 운영하는 비용이다. 24시간 대기하는 엔지니어들, 복잡한 인프라를 이해하고 관리하는 전문가들, 장애 대응과 성능 최적화에 투입되는 막대한 인력. 이들의 비용이 IT 예산의 다음 큰 덩어리다.

역사는 반복된다. 수작업 제조가 자동화되고, 사무 업무가 전산화되었듯이, 이제 지식 노동이 AI화되는 것이다. 바이브 코딩이 개발자의 역할을 재정의했다면, 바이브 엔지니어링은 시스템 엔지니어의 역할을 재정의할 것이다.

타이밍이 중요하다. 올해 말 바이브 코딩이 완전히 안착하면, 시장은 다음 비용 절감 대상을 찾을 것이다. 그때 바이브 엔지니어링이라는 용어가 등장할 것이고, 2026년 초부터는 본격적인 도입이 시작될 것이다. 선도 기업들은 이미 준비를 시작했을 것이고, 2027년이면 바이브 엔지니어링 없이는 경쟁력을 유지할 수 없는 시대가 올 것이다.

이는 예측이 아니라 경제 법칙의 필연이다. 더 싸고 효율적인 방법이 있다면, 시장은 반드시 그 방향으로 움직인다. 개인의 선호나 조직의 관성은 잠시 저항할 수 있지만, 결국 비용의 압력 앞에 무너진다.

준비하는 자와 그렇지 않은 자의 차이는 명확할 것이다. 바이브 코딩의 초기 채택자들이 이미 경쟁 우위를 점했듯이, 바이브 엔지니어링의 초기 채택자들도 시장을 선도할 것이다. 문제는 ‘만약’이 아니라 ‘언제’다.