바이브 코딩이 없앤 유지보수

집값이 500만 원이라고 상상해보자. 지붕이 새고 벽에 금이 가고 배관이 낡았다. 수리 견적을 받아보니 300만 원이 나왔다. 당신은 어떻게 할 것인가? 당연히 500만 원 들여 새 집을 짓는다. 이것이 지금 소프트웨어 업계에서 일어나고 있는 일이다.

2025년 현재, 우리는 ‘일회용 소프트웨어’ 시대를 살고 있다. 일회용 소프트웨어 시대란 무엇인가? 바이브 코딩의 등장으로 코드 생산 비용이 극도로 저렴해져, 코드를 유지보수하기보다 필요할 때마다 버리고 다시 작성하는 것이 더 경제적인 시대를 말한다. 바이브 코딩으로 예전에 일주일 걸리던 개발이 하루면 가능해지고, 5명이 필요했던 프로젝트를 1명이 처리할 수 있게 되었다. 마치 일회용품처럼 코드도 사용 후 버리는 것이 당연해진 시대. 이는 소프트웨어의 품질이 떨어졌다는 의미가 아니다. 오히려 그 반대다. AI가 몇 분 만에 수천 줄의 코드를 생성할 수 있게 되면서, 오래된 코드를 고치는 것보다 새로 만드는 것이 더 빠르고 깨끗하며 비용 효율적이 되는 경우가 늘어나고 있다.

2024년 기준으로 AI가 이미 2560억 줄의 코드를 생성했고, 전체 코드의 41%가 AI에 의해 작성되고 있다. 이것이 단순한 통계가 아니라 우리가 직면한 현실이다. 구글의 CEO 순다 피차이는 구글에서 생성되는 새로운 코드의 25% 이상이 AI에 의해 작성된다고 밝혔다.

AI가 뒤집은 유지보수 경제학

전통적인 소프트웨어 개발에서 유지보수는 전체 비용의 60-80%를 차지했다. 개발자들은 남이 짠 코드를 이해하고, 버그를 찾아 수정하고, 새로운 기능을 조심스럽게 추가하는 데 대부분의 시간을 보냈다. 이것이 당연하고 불가피한 일이라고 여겨졌다.

하지만 AI 도구의 등장으로 이 공식이 변화하기 시작했다. GitHub의 연구에서는 GitHub Copilot 사용자들이 최대 55%의 생산성 향상을 경험했다고 보고했다. 특히 새로운 프로젝트를 시작하거나 보일러플레이트 코드를 작성할 때 그 효과가 두드러진다.

물론 모든 상황에서 AI가 만능은 아니다. METR이 2025년 초에 실시한 연구는 흥미로운 결과를 보여준다. 경험 많은 오픈소스 개발자들(평균 5년 경력, 2만2천 스타 이상의 대규모 프로젝트 기여자)이 성숙한 프로젝트에서 AI 도구를 사용했을 때 오히려 19% 더 느려졌다. 그런데 같은 연구에서 개발자들은 주관적으로 AI가 자신들의 생산성을 20% 향상시켰다고 느꼈다.

이 모순된 결과가 시사하는 바는 명확하다. AI는 그린필드 프로젝트에서는 뛰어나지만 복잡한 레거시 코드베이스에서는 여전히 어려움을 겪는다. 2025년 2-6월 연구 당시 개발자들이 Cursor Pro와 Sonnet 3.7 같은 최첨단 도구를 사용했음에도 이러한 한계를 보였다는 점은 주목할 만하다.

레거시 코드의 개념도 변화하고 있다. 전통적으로 레거시 코드는 5년, 10년 된 오래된 시스템을 의미했다. 하지만 일부 개발팀에서는 3개월만 지나도 코드를 재작성하는 것을 고려하기 시작했다. 이는 코드가 낡아서가 아니라, 그 사이에 더 나은 도구와 방법론이 등장하기 때문이다. JavaScript 생태계를 보면 이해가 빠르다. 2024년 초에 작성한 React 18 코드가 2025년에는 이미 구식처럼 느껴질 수 있다. React 19가 나왔고, Next.js는 15버전이 되었으며, 새로운 상태 관리 라이브러리가 등장했다. 기존 코드를 이 모든 것에 맞춰 업데이트하는 것보다, AI와 함께 최신 스택으로 다시 작성하는 것이 더 효율적일 수 있다.

Stack Overflow의 2025년 개발자 설문조사에 따르면, 84%의 개발자가 AI 도구를 사용하거나 사용할 계획이며, 전문 개발자의 절반 이상이 매일 AI 코딩 도구를 사용한다. 하지만 흥미롭게도 AI 도구에 대한 호감도는 2023년 70%에서 2025년 60%로 감소했다. 이는 AI 도구의 한계를 경험한 개발자들이 늘어났음을 시사한다.

과거에는 코드 한 줄 한 줄이 소중했다. 개발자가 몇 날 며칠 고민해서 작성한 알고리즘, 정교하게 설계된 아키텍처, 수많은 테스트를 거쳐 검증된 모듈. 이 모든 것이 자산이었고, 함부로 버릴 수 없는 것들이었다. 코드를 작성하는 데 들어간 시간과 노력이 곧 가치였고, 한 번 만든 시스템은 10년, 20년을 유지보수하며 사용하는 것이 당연했다.

하지만 이제 일부 팀에서는 코드를 자산이 아닌 부채로 보기 시작했다. AI가 몇 분 만에 수천 줄의 코드를 생성할 수 있는 시대에, 오래된 코드를 유지하는 것이 오히려 비효율적일 수 있다. 3개월 전에 작성한 코드를 이해하고 수정하는 시간이면, AI와 함께 처음부터 다시 작성하는 것이 더 빠르고 깨끗할 수 있다. 코드의 수명을 의도적으로 짧게 가져가고, 필요할 때마다 새로 만드는 접근법이 점점 더 합리적인 선택이 되고 있다.

2024년 DORA 보고서에 따르면, AI 도입 이후 개발 속도와 안정성이 실제로 감소한 경우도 있었다. 이는 AI 도구만 도입한다고 문제가 해결되는 것이 아니라, 근본적인 접근 방식을 바꿔야 한다는 것을 시사한다.

코드를 버리는 기술

전통적인 유지보수는 ‘고치기’ 중심이었다. 버그를 패치하고, 기능을 추가하고, 성능을 개선하는 식이었다. 마틴 파울러의 ‘리팩토링’은 개발자들의 바이블이었고, 작은 개선을 통해 코드를 점진적으로 개선하는 것이 미덕으로 여겨졌다. 하지만 일부 개발팀에서는 ‘다시 쓰기’ 중심의 접근법을 실험하고 있다. 문제가 생기면 해당 모듈을 통째로 다시 작성한다. 새로운 기능이 필요하면 기존 코드를 수정하는 대신 새로운 서비스로 분리해서 처음부터 만든다. 성능 문제가 발생하면 최적화하는 대신 더 효율적인 기술 스택으로 재구현하는 것을 고려한다.

Qodo의 2025년 AI 코드 품질 보고서에 따르면, AI 도구를 사용하여 “상당한” 생산성 향상을 보고한 팀의 70%가 동시에 코드 품질 개선도 보고했다. 이는 생산성이 정체된 팀보다 3.5배 높은 수치다. 더 중요한 것은 AI 리뷰를 포함한 경우 품질 개선이 81%로 치솟았다(AI 리뷰 없이 같은 속도로 작업한 팀은 55%). 이는 단순히 빠르게 만드는 것이 아니라, AI를 활용한 지속적인 리뷰와 재작성이 품질과 속도를 동시에 개선할 가능성을 보여준다.

일회용 소프트웨어 접근법은 인프라와 아키텍처에도 변화를 요구한다. 과거의 모놀리식 아키텍처나 전통적인 마이크로서비스 대신 ‘나노서비스’라고 불리는 초경량 서비스 아키텍처가 일부 기업에서 실험되고 있다. 나노서비스는 보통 하나의 메서드나 함수로 구성되며, 스캐폴딩이나 보일러플레이트 코드 없이 프로덕션에 배포될 수 있다. BBC와 Discovery+ 같은 기업들이 이미 나노서비스를 활용하고 있다. Discovery+ 웹사이트는 동적 웹 페이지 렌더링, 헤드라인 생성, 날씨 데이터 검색, 새로 추가된 쇼 결과 업데이트 등을 각각 별도의 나노서비스로 처리한다.

Solo.io의 조사에 따르면 현대 엔터프라이즈 기업의 85%가 마이크로서비스로 복잡한 애플리케이션을 관리하고 있으며, 클라우드 마이크로서비스 시장은 2034년까지 132억 달러에 달할 것으로 예상된다(연평균 성장률 21.2%). 나노서비스는 단일 기능만을 수행하는 매우 작은 단위의 서비스다. 각 서비스는 극도로 간결한 코드로 구성되며, 완전히 독립적으로 배포되고 교체될 수 있다. 한 서비스를 다시 작성하는 데 걸리는 시간은 매우 짧아질 수 있다.

서버리스 아키텍처는 이러한 패러다임에 잘 부합한다. AWS Lambda, GCP Cloud Run, Vercel Edge Functions, Cloudflare Workers 같은 플랫폼은 코드를 즉시 배포하고, 필요 없으면 바로 삭제할 수 있게 해준다. 인프라 관리 부담이 사라지면서 개발자들은 순수하게 비즈니스 로직에만 집중할 수 있게 되었다.

나노서비스가 가져올 미래는 역설적일 수 있다. 각 서비스는 극도로 단순해지지만, 전체 시스템의 아키텍처는 오히려 더 복잡해질 가능성이 있다. 극도로 작은 코드 단위로 구성된 수백, 수천 개의 나노서비스가 서로 통신하며 하나의 애플리케이션을 구성한다면, 이들 간의 관계를 관리하는 것은 새로운 차원의 도전이 될 수 있다. 이러한 복잡성은 의도적인 선택일 수 있다. 코드 자체는 최대한 짧고 명확하게 작성하여 AI가 즉시 이해하고 재작성할 수 있도록 한다. 동시에 이들을 연결하는 오케스트레이션 레이어는 더욱 정교해질 필요가 있다.

특히 보안이 중요한 환경에서는 나노서비스를 폐쇄망 내에서 운영하는 전략이 고려될 수 있다. 각 나노서비스는 격리된 컨테이너나 함수로 실행되며, 명확하게 정의된 인터페이스를 통해서만 통신한다. 이는 제로 트러스트 아키텍처와도 부합하는 접근법이다. 각 서비스는 다른 서비스를 신뢰하지 않으며, 모든 통신은 검증되고 암호화된다.

네트워크 레이턴시 문제도 새로운 접근이 필요할 것으로 보인다. BMC의 분석에 따르면, 나노서비스 간 통신이 증가하면서 네트워크 트래픽, 서비스 디스커버리, 로드 밸런싱 문제가 더욱 두드러진다. 이를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅과 분산 메시 네트워크가 중요해질 가능성이 있다. 아키텍처 복잡성을 관리하는 데 도움을 주는 서비스 메시(Service Mesh), 분산 추적(Distributed Tracing) 같은 도구와 패턴이 등장하고 있다. 서비스 메시는 나노서비스 간 통신을 효율적으로 관리하고, 분산 추적은 수천 개의 서비스를 거치는 요청을 정확히 추적한다. 이러한 도구 없이는 나노서비스 아키텍처를 운영하는 것이 불가능할 것으로 보인다.

결국 나노서비스 시대의 개발자는 코드를 작성하는 사람에서 아키텍처를 설계하는 사람으로 역할이 변화할 가능성이 있다. 개별 나노서비스는 AI가 생성하고 관리하지만, 이들을 어떻게 조합하고 연결할지 결정하는 것은 여전히 인간의 영역으로 남을 것으로 보인다.

피벗 가속의 가치

일회용 소프트웨어 접근법은 개발 문화에도 변화를 가져오고 있다. ‘바이브코딩’이라 불리는 개발자 경험 중심의 문화가 종종 모놀리스나 모노레포 같은 중앙집중식 아키텍처를 선호하는 경향을 보인다. 하나의 저장소, 하나의 빌드, 하나의 진입점이 마찰을 줄이고 개발 흐름을 개선하기 때문이다.

코드 리뷰의 의미도 변화하고 있다. 예전에는 코드의 품질, 가독성, 유지보수성을 꼼꼼히 검토했다. 일부 팀에서는 “이 코드가 곧 버려질 수도 있다”는 전제하에 기능이 제대로 작동하는지, 보안 이슈는 없는지 정도만 확인하는 방향으로 변화하고 있다. 개발자들은 기술 부채와 문서화가 생산성의 가장 큰 장애물이라고 10년 넘게 지적해왔다. 하지만 2025년에도 많은 기업 리더십은 이를 해결하는 대신 AI에 대한 투자를 늘리는 경향을 보인다.

2025년 현재, 일부 대기업들이 마이크로서비스에서 모듈식 모놀리스나 패키지화된 마이크로서비스로 회귀하는 움직임을 보이고 있다. 마이크로서비스가 가져온 높은 조정 비용, 배포 복잡성, 보안 문제 때문으로 분석된다. Shopify 같은 기업들은 마이크로서비스를 유지하면서도 개발자 경험에 막대한 투자를 하여 균형을 찾으려 하고 있다.

일회용 소프트웨어 전략은 비즈니스에도 영향을 미치고 있다. 시장 출시 시간이 단축되고, 피벗이 쉬워지며, 실험 비용이 낮아지는 경향을 보인다. 이는 특히 스타트업에게 경쟁 우위를 제공할 수 있다. GitHub의 조사에 따르면, 응답자들은 AI 코딩 도구 사용으로 인한 주요 이점으로 더 안전한 소프트웨어 구축, 코드 품질 개선, 더 나은 테스트 케이스 생성, 더 빠른 프로그래밍 언어 채택을 꼽았다.

보안 측면에서도 변화가 관찰되고 있다. 인도에서 미국까지 59-67%의 응답자가 보안팀이 코드 변경사항을 수동으로 검토한다고 답했는데, 이것이 병목현상이 되고 있다. GitHub Advanced Security의 Copilot Autofix 같은 AI 도구가 이 문제의 해결책으로 주목받고 있다. 투자자들의 시각도 변화하는 조짐을 보인다. 과거에는 “기술 부채가 얼마나 되나요?”라고 물었다면, 최근에는 “얼마나 빨리 피벗할 수 있나요?”라는 질문이 늘어나는 추세다. 레거시 시스템에 묶여 있는 기업보다, 전체 시스템을 빠르게 재구축할 수 있는 기업이 높은 평가를 받는 경향이 나타나고 있다.

일회용 소프트웨어 시대는 개발 조직의 구조와 역할도 재정의하고 있다. 전통적인 ‘유지보수 팀’이 축소되고 ‘재구축 팀’이라는 새로운 형태가 실험되고 있다. 이들의 임무는 기존 시스템을 분석하고, AI와 함께 더 나은 버전으로 다시 만드는 것이다.

흥미로운 점은 시니어와 주니어 개발자의 AI 활용 패턴이 다르다는 것이다. 구글의 연구에서는 시니어 개발자들이 복잡한 코드베이스 작업에서 AI를 더 효과적으로 활용하여 주니어보다 약간 더 큰 생산성 향상을 보았다. 연구진은 주니어들이 AI를 어떻게 최적으로 사용해야 할지 몰라서 오히려 혼란스러워하고 제대로 활용하지 못했을 가능성을 제시했다.

이러한 차이는 경험의 역설을 보여준다. 시니어는 AI를 ‘도구’로 정확히 인식하고 필요한 부분만 선별적으로 활용하는 반면, 주니어는 AI에 과도하게 의존하거나 반대로 제대로 활용하지 못하는 양극단을 보이는 경향이 있다. Microsoft, Accenture 및 Fortune 100 기업의 5,000명 개발자를 대상으로 한 연구에서도 GitHub Copilot이 평균 20%의 생산성 향상을 가져왔지만, 이는 10배 향상이라는 초기 기대와는 거리가 멀었다.

결국 AI 도구는 마법의 해결책이 아니라 숙련도와 경험에 따라 효과가 달라지는 또 하나의 개발 도구일 뿐이다. 교육 기관들도 이러한 현실을 반영하여 커리큘럼을 수정하고 있다. 특정 프로그래밍 언어나 프레임워크를 깊이 가르치는 대신, AI와 협업하는 방법, 빠르게 프로토타이핑하는 기술, 비즈니스 요구사항을 기술적으로 해석하는 능력을 중점적으로 교육하는 방향으로 변화하고 있다.

일회용이 불가능한 영역과 다가올 미래

물론 일회용 소프트웨어 전략이 모든 상황에 적용될 수는 없다. 명확한 한계와 리스크가 존재한다.

첫째, 핵심 비즈니스 로직과 데이터는 함부로 버릴 수 없다. 은행의 거래 시스템, 병원의 환자 기록 시스템 같은 미션 크리티컬한 시스템은 여전히 신중한 유지보수가 필요하다. 이런 시스템을 경솔하게 재작성했다가 데이터 손실이나 서비스 중단이 발생하면 치명적인 결과를 초래할 수 있다.

둘째, 규제 준수가 중요한 산업에서는 제약이 있다. 금융, 의료, 항공 등의 분야에서는 모든 코드 변경이 감사 대상이고, 인증을 다시 받아야 할 수도 있다. 이런 환경에서 코드를 자주 버리고 다시 만드는 것은 현실적이지 않다.

셋째, 조직 문화의 저항이 있을 수 있다. 특히 오랜 경력의 개발자들은 자신이 작성한 코드에 애착을 가지고 있고, 그것이 쉽게 버려지는 것을 받아들이기 어려워할 수 있다. 이러한 문화적 충돌을 관리하는 것은 쉽지 않은 과제다.

넷째, 지식의 손실 위험이 있다. 코드를 자주 버리다 보면 그 과정에서 축적된 도메인 지식이나 비즈니스 로직의 미묘한 뉘앙스가 사라질 수 있다. 이를 방지하기 위해서는 별도의 지식 관리 시스템이 필요하다.

일회용 소프트웨어 시대는 이제 시작 단계에 있다. 앞으로 AI가 더 발전하면 코드를 작성하는 행위 자체가 크게 줄어들 가능성도 있다. 개발자가 비즈니스 요구사항을 설명하면, AI가 실시간으로 필요한 기능을 생성하고 실행하는 시대가 올 수도 있다. 2025년 현재 가장 주목받는 AI 코딩 도구들은 Claude Code, Cursor, Qodo, CodeRabbit 등이며, 각각 다른 강점을 가지고 있다. 이들은 단순한 자동완성을 넘어 테스트 생성, 코드 리뷰, 문서화까지 지원한다.

2024년에는 엣지 컴퓨팅, 로우코드/노코드 플랫폼, 서버리스 아키텍처가 마이크로서비스와 깊이 통합되면서 자원 효율성을 추구하는 추세가 강화되었다. 이러한 기술들은 일회용 소프트웨어 패러다임을 더욱 가속화할 가능성이 있다. 개발자의 66%가 AI의 “거의 맞지만 완전히 맞지는 않은” 솔루션을 디버깅하는 것이 가장 큰 시간 낭비라고 지적했다. 그럼에도 불구하고 AI 도구는 이미 일상이 되었다.

한 가지 확실한 것은 변화의 속도가 계속 가속화될 것이라는 점이다. 오늘 최신 기술이 내일은 구식이 되는 시대. 이러한 환경에서 생존하려면 배우는 능력만큼이나 잊는 능력, 만드는 능력만큼이나 버리는 능력이 중요해질 것으로 보인다.

개발의 패러다임이 변화

소프트웨어 개발의 패러다임이 변화하고 있다. 한 번 만들어 오래 유지보수하는 전통적 접근에서, 필요에 따라 빠르게 만들고 과감히 버리는 새로운 접근으로. 이것은 단순한 트렌드가 아니라 기술 진화가 가져온 자연스러운 변화일 수 있다.

일회용 소프트웨어 시대는 많은 것을 바꾸고 있다. 개발자의 역할, 조직 구조, 비즈니스 전략, 그리고 소프트웨어에 대한 우리의 근본적인 인식까지. 이것은 위기일 수도 있지만 동시에 기회일 수도 있다. 더 빠르게 혁신하고, 더 자유롭게 실험하고, 더 나은 소프트웨어를 만들 수 있는 가능성이 열리고 있다.

과거에 집착하지 않고 미래를 향해 나아가는 것. 버리는 것을 두려워하지 않고 새로 만드는 것을 즐기는 것. 일회용 소프트웨어 시대에는 영원한 것은 없지만, 그래서 모든 것이 가능해질 수 있다.

개발자로서 우리가 할 일은 명확하다. 이 변화를 이해하고, 새로운 도구를 익히고, 새로운 사고방식을 체득하는 것. 코드는 일회용이 될 수 있지만, 우리의 창의성과 문제 해결 능력은 여전히 중요하다. 그것이 바로 인간 개발자가 AI 시대에도 여전히 필요한 이유다.