Y Combinator W25 배치의 25%가 AI 생성 코드베이스로 구성: 코딩의 미래가 바뀌고 있다

 

 

Y Combinator W25 배치의 25%가 AI 생성 코드베이스로 구성: 코딩의 미래가 바뀌고 있다

Y Combinator(YC)의 2025년 겨울 배치(W25)에서 놀라운 트렌드가 나타났습니다. 실리콘밸리의 유명한 스타트업 액셀러레이터인 YC의 현재 배치에 속한 스타트업 중 4분의 1이 거의 전적으로 AI가 생성한 코드베이스를 가지고 있다고 합니다. 이는 코딩의 미래와 스타트업 생태계에 큰 변화를 예고하는 중요한 지표로 여겨지고 있습니다.

 

 

 

 

 

AI 코딩의 급격한 성장

YC의 매니징 파트너인 자레드 프리드먼(Jared Friedman)은 최근 유튜브에 게시된 대화에서 W25 스타트업 배치의 25%가 코드베이스의 95%를 AI로 생성했다고 밝혔습니다. 이는 단순히 라이브러리를 가져오는 코드를 제외하고, 실제로 인간이 직접 작성한 코드와 AI가 생성한 코드를 비교한 결과입니다.

프리드먼은 "우리가 비기술적인 창업자들을 지원한 것이 아닙니다. 이들 모두 고도로 기술적이며, 처음부터 자신의 제품을 만들 수 있는 완벽한 능력을 갖춘 사람들입니다. 1년 전에는 그들이 제품을 처음부터 직접 만들었겠지만, 지금은 그 95%를 AI가 만들고 있습니다"라고 설명했습니다.

 

 

 

 

 

 

'바이브 코딩'의 등장

YC의 CEO 개리 탄(Garry Tan), 매니징 파트너 하르즈 타가르(Harj Taggar), 그리고 제너럴 파트너 다이애나 후(Diana Hu)와 함께한 "바이브 코딩이 미래다(Vibe Coding is the Future)"라는 제목의 비디오에서, 이들은 자연어와 직관을 사용해 코드를 만드는 트렌드에 대해 논의했습니다.

'바이브 코딩'이라는 용어는 지난달 테슬라의 전 AI 책임자이자 OpenAI의 전 연구원인 안드레이 카르파시(Andrej Karpathy)가 처음 사용했습니다. 이는 코드 자체에 집중하지 않고 대규모 언어 모델(LLMs)을 사용해 코딩하는 방식을 설명하는 용어입니다.

 

 

 

 

 

AI 생성 코드의 장단점

AI가 생성한 코드는 완벽과는 거리가 멉니다. 여러 연구와 보고서에 따르면 AI 생성 코드가 애플리케이션에 보안 결함을 삽입하거나, 서비스 중단을 일으키거나, 실수를 유발해 개발자들이 코드를 수정하거나 디버깅을 해야 하는 경우가 있다고 합니다.

다이애나 후는 이 토론에서 "제품 개발자들이 AI에 크게 의존하더라도, 코드를 읽고 버그를 찾는 능력은 반드시 갖춰야 할 기술"이라고 강조했습니다. "LLM이 좋은 것을 내놓는지 나쁜 것을 내놓는지 판단할 수 있는 안목과 충분한 훈련이 필요합니다. 좋은 '바이브 코딩'을 하려면 여전히 좋고 나쁨을 판단할 수 있는 안목과 지식이 필요합니다"라고 그녀는 덧붙였습니다.

개리 탄도 장기적으로 제품을 유지하기 위해서는 창업자들에게 전통적인 코딩 훈련이 필요하다는 점에 동의했습니다. "95% AI 생성 코드로 만든 스타트업이 시장에 나가서 1-2년 후에 1억 명의 사용자를 확보했다고 가정해 봅시다. 그 제품이 무너지지 않고 버틸 수 있을까요? 초기 버전의 추론 모델은 디버깅에 그다지 좋지 않습니다. 따라서 제품에서 무슨 일이 일어나고 있는지 깊이 들어가 봐야 합니다"라고 그는 제안했습니다.

 

 

 

 

 

AI 코딩의 미래

벤처 캐피털리스트들과 개발자들은 AI 기반 코딩에 대해 큰 기대를 보이고 있습니다. Bolt.new, Codeium, Cursor, Lovable, Magic 등의 스타트업들은 지난 12개월 동안 수억 달러의 자금을 유치했습니다.

개리 탄은 "이것은 일시적인 유행이 아닙니다. 사라지지 않을 겁니다. 이것이 코딩의 지배적인 방식이 될 것입니다. 만약 여러분이 이 방식을 따르지 않는다면, 뒤처질 수 있습니다"라고 강조했습니다.

 

 

 

 

 

 

Y Combinator W25 배치의 특징

YC의 W25 배치는 AI와 기술 혁신의 최전선에 있는 다양한 스타트업들로 구성되어 있습니다. 이 배치에는 AI 기반 자동화, 다국어 데이터 처리, 의료 기술 등 다양한 분야의 혁신적인 기업들이 포함되어 있습니다.

1. 에이전트 기반 자동화: Caseflood, careCycle, Calltree AI, Tally, Bluebook, Toothy AI, Agentin AI 등의 스타트업들이 AI 에이전트를 활용해 다양한 산업 분야의 업무를 자동화하는 솔루션을 개발하고 있습니다.
2. AI 인프라 및 데이터: Asteroid, Confident AI, TrainLoop, Augento, Exla, Mastra, Gulp, AfterQuery 등이 AI 모델 개발, 평가, 데이터 파이프라인 구축 등 AI 인프라 구축에 주력하고 있습니다.
3. 다국어 AI: Mundo AI는 AI 연구소들이 다국어 모델 개발을 가속화할 수 있도록 세계 최대 규모의 고품질 다국어 데이터 라이브러리를 구축하고 있습니다.
4. 의료 기술: Mecha Health는 AI를 활용해 방사선 보고서 생성을 자동화하는 기술을 개발하고 있습니다.

이러한 다양한 스타트업들의 존재는 AI가 단순히 코드 생성에만 국한되지 않고, 다양한 산업 분야에 혁신을 가져오고 있음을 보여줍니다.

 

 

 

 

 

 

AI 코딩의 영향과 과제

AI 코딩의 급격한 성장은 소프트웨어 개발 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이는 개발자의 역할, 소프트웨어 엔지니어링 교육, 그리고 기업의 기술 전략에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

1. 개발자 역할의 변화: AI 코딩의 발전으로 개발자의 역할이 코드 작성자에서 AI 코드 감독자로 변화할 수 있습니다. 개발자들은 AI가 생성한 코드를 검토, 수정, 최적화하는 데 더 많은 시간을 할애하게 될 것입니다.
2. 교육의 변화: 소프트웨어 엔지니어링 교육은 전통적인 코딩 기술뿐만 아니라 AI 도구를 효과적으로 활용하는 방법, AI 생성 코드를 이해하고 디버깅하는 능력 등을 포함하도록 변화해야 할 것입니다.
3. 기술 부채 관리: AI 생성 코드의 품질과 유지보수 가능성에 대한 우려가 있습니다. 기업들은 AI 생성 코드로 인한 기술 부채를 어떻게 관리할 것인지 고민해야 합니다.
4. 보안 및 규제 문제: AI 생성 코드의 보안 취약점과 관련된 우려가 있습니다. 또한, 특정 산업에서는 AI 생성 코드의 사용에 대한 규제가 필요할 수 있습니다.
5. 창의성과 혁신: AI가 코드 작성을 대신하면서, 개발자들은 더 높은 수준의 문제 해결과 창의적인 솔루션 설계에 집중할 수 있게 될 것입니다.

 

 

 

 

 

결론

Y Combinator의 W25 배치에서 나타난 AI 생성 코드의 급격한 증가는 소프트웨어 개발의 미래를 보여주는 중요한 지표입니다. AI 코딩 도구의 발전은 개발 속도를 크게 향상시키고, 더 많은 사람들이 복잡한 소프트웨어를 만들 수 있게 해줄 것입니다.

그러나 이러한 변화는 새로운 도전과제도 함께 가져옵니다. 개발자들은 AI 도구를 효과적으로 활용하면서도, 코드의 품질, 보안, 그리고 유지보수성을 확보하는 방법을 배워야 합니다. 또한, 기업들은 AI 생성 코드를 기존의 개발 프로세스와 어떻게 통합할 것인지 고민해야 합니다.

앞으로 AI 코딩은 더욱 발전하고 보편화될 것으로 예상됩니다. 이는 소프트웨어 개발의 민주화를 가속화하고, 기술 혁신의 속도를 더욱 높일 것입니다. 그러나 동시에 우리는 이 기술의 한계와 잠재적인 위험을 인식하고, 책임 있게 사용해야 합니다.

Y Combinator의 이번 발표는 AI 시대의 새로운 창업 트렌드를 보여주는 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 AI 코딩이 스타트업 생태계와 기술 산업 전반에 어떤 영향을 미칠지 지켜보는 것은 매우 흥미로울 것입니다.