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1. 26년 상반기 AI 시장 — 삼국 시대

요즘 AI 시장을 한마디로 정리하자면, '삼국 시대'다.

약 4년 전, ChatGPT로 세계를 흔들며 AI의 대명사가 된 OpenAI의 독주는 Anthropic의 Claude와 Google의 Gemini가 등장하며 막을 내렸다. 그리고 현재, 코딩 분야를 중심으로 소비자 시장을 선도하는 곳이 Anthropic이라는 사실이 피부로 느껴진다.

Anthropic은 미국 국방부와 계약을 체결하며 Claude를 미군 기밀 네트워크에 배치한 최초의 AI 모델로 만들었다. 이후 자율 무기와 대규모 감시에 대한 레드라인 문제로 공급망 리스크가 제기되고 소송까지 이어졌지만, 역설적으로 이런 사건들 자체가 현재 Anthropic의 영향력을 보여주는 지표라고 생각한다.

다만 과거 OpenAI가 그랬던 것처럼, Anthropic이 일인자라고 해서 모든 분야를 압도한다고는 할 수 없다. 쉽게 말하면 전체 점수는 Claude가 가장 높을 수 있지만, 각 과목에서 모두 1등이라는 뜻은 아니라는 것이다.

2. 세 모델에 대한 개인적 체감

모든 분야의 전문가는 아니기에, 개인적인 평가는 코딩 영역으로 한정하겠다.

(※ 아래 내용은 실제 업무에 적용하며 느낀 개인적인 경험을 바탕으로 한 체감이며, 특정 모델의 성능을 일반화한 평가는 아님을 참고 부탁드립니다.)

GPT-5.4는 과거의 영광에 비해 입지는 좁아졌지만, 여전히 추론 기반 문제 분석 능력은 강점이다. 실제 코드 작성보다는 로직 구성에 강점이 있다고 느꼈고, 그래서 이미 작성된 코드나 변경 계획을 검증하고 개선점을 제안하는 용도로 활용하고 있다.

Claude Opus 4.6은 결과물의 안정성과 디테일이 뛰어나다. 다만 대규모 작업에서는 가끔 작업은 끝났지만, 일부 디테일이 빠지거나 마무리가 덜 된 느낌이 든다.

Gemini 3.1 Pro는 과거에 비해 확실히 안정적으로 개선되었다. 다만 코드 생성·수정에서는 아직 불안정한 부분이 있었고, 대신 다국어 처리와 구조화된 출력(JSON 등)에서는 매우 강력한 모습을 보였다.

3. 최근의 작업 방식 — 속도의 변화

최근에는 Antigravity와 독립된 작업 공간을 만들어주는 도커 컨테이너 환경에서, AI 코딩 보조 도구인 Claude Code와 Codex를 활용하여 코딩하고 있다. 1년 전에 비해 작업 속도 자체가 눈에 띄게 빨라졌다. 가장 크게 체감하는 변화는, 백엔드 구축 후 바로 테스트용 화면을 만들어 전체 흐름을 검증할 수 있게 되었다는 점이다. 예전에는 이 과정 자체가 부담이었지만, 지금은 도구 하나 더 띄워서 맡기면 끝이다.

4. 자기 자신을 안다는 것

\"너 자신을 알라\" — 델포이 아폴론 신전

델포이 신전 기둥에 새겨져 있던 격언으로, 소크라테스의 말이 아니다. 이것이 소크라테스와 함께 전해지게 된 이유는 단순하다. 그가 결국 내린 결론이 “나는 내가 모른다는 것을 안다”였기 때문이다.

모른다는 것을 아는 사람만이 질문할 수 있고, 질문할 수 있는 사람만이 배울 수 있다.

\"사람들은 자기가 뭘 원하는지 모른다. 보여주기 전까지는.\" — 스티브 잡스

이 말 역시 비슷한 맥락이다. 우리가 원하는 것을 정확히 아는 것 자체가 쉽지 않기에, 고객에게 무엇을 원하냐고 물어봐야 이미 존재하는 것의 개선안밖에 나오지 않는다는 뜻이다.

바이브 코딩을 적극 활용하면서 가장 크게 와닿았던 것이 바로 이 두 격언이었다. 하나는 자신의 무지를 인정하는 것에서 지혜가 시작된다는 것, 다른 하나는 자신이 무엇을 원하는지 정확히 아는 것 자체가 어렵다는 점이다. 코딩에 대입해 보면 놀라울 정도로 잘 들어맞는다.

5. 바이브 코딩의 편리함과 함정

바이브 코딩은 분명 편리하다. 예전처럼 라이브러리를 찾고, 구조를 짜고, 수많은 검색을 거칠 필요 없이 요청하면 몇 분 안에 결과가 나온다.

그런데 여기에 함정이 있다. 복잡한 과정을 빠르게 건너뛰다 보니, 자연스럽게 끼어들던 '생각의 시간'까지 단축해 버린다는 것이다. \"이 정도면 알아서 해주겠지.\"라고 AI에게 넘기면, AI는 그럴싸하게 빈 맥락을 채워버린다. 하나만 놓고 보면 그럴싸하지만 모아놓고 보면 따로 노는 코드가 순식간에 쌓인다.

결국 본질은 하나다. '무엇을, 어떻게, 왜 구현하고 싶은가?' 예전엔 자연스럽게 끼어들던 이 판단의 순간들을, 이제는 의식적으로 챙겨야 한다. AI가 태업하는 게 아니라, 지시자인 우리가 태업하고 있는 건 아닌지 되물어야 하는 것이다.

다만 혼자 머릿속에서 해결할 필요는 없다. 모르는 것은 모델에게 물어 빠르게 탐구하고, 아는 것은 모델을 통해 빠르게 검증하고 확장하면 된다. 플랜 모드, 역질문, 에이전트 교차 검증 같은 수단들이 이미 있다.

6. 1년 전과 지금 — 시선의 변화

안타깝게도 1년 전의 나는 이런 부분을 전혀 인식하지 못했다. 아래는 당시 간단한 서버 생성에 사용했던 프롬프트다.

$\"Image$

이 프롬프트에는 의도적으로 모호함을 남겨둔 부분이 몇 가지 있었다. 예를 들어 \"최신 기술을 사용해 달라.\"라고만 적고, 어떤 버전을 써야 하는지는 명확히 지정하지 않았다. 또 사용자 정보의 구조나 데이터 처리 방식도 AI가 알아서 판단하도록 두었다.

지금 돌아보면, 중요한 기준을 명확히 주지 않은 채 “적당히 잘 만들어주겠지.”라고 기대했던 셈이다.

결과물은 그럴싸하게 나왔고, 작동도 잘 됐다. 하지만 자세히 보면 내가 의도한 방식과 조금씩 달랐다. 그래서 AI의 한계를 탓했다.

하지만 1년이 지난 지금, 시선이 달라졌다. 당시에는 \"LLM 혼자서는 어렵다\"라고 생각했지만, 그건 내 편의적인 해석이었다. 문제는 모델이 아니라, 내가 만든 모호한 입력이었다.

이하의 이미지들은 해당 프롬프트를 현재의 클로드 코드에 입력했을 때 받게 된 응답들을 캡처한 것들이다.

$\"Image$ $\"Image$

너무 지시가 애매하다면 클로드가 능동적인 입장으로 질문하며 지시를 조금이라도 명확히 하려 한다.

실제 ID 관련한 내용을 질문으로 받았다.

$\"Image$

<플랜 모드로 완성된 보강된 지시 사항들>

$\"Image$

단순히 플랜 모드만 활용하는 것이 아니라 오히려 질문지를 유도하고, 참고하여 질문하거나, 결정을 내리는 것도 가능하다. 이미지에 줄 번호가 포함되지 않았지만 400줄이 넘는 질문지이다.

$\"Image$

<이렇게 바로 권장 사항들만 선택하여 플랜 모드에서 지시를 구체화할 수 있다>

7. 마무리 — 계획의 시간

최근 Claude Code 해커톤에서 비개발 전문가들이 수상했다는 소식은 시사하는 바가 크다. 그들은 코드 작성은 서툴지 몰라도, 자기 분야에서 무엇이 필요한지는 누구보다 정확히 알고 있었던 사람들이다. 요즘 창의력이 중요해졌다는 말을 많이 하는데, 어쩌면 그 실체는 \"내가 뭘 원하는지 명확히 아는 것\" 아닐까?

그래서 요즘은 계획서 작성에 공을 들이고 있다. 어떤 방식을 따를지, 어떤 구조를 쓸지, 파라미터는 어떻게 정리할지 미리 의식적으로 기록한다. 물론 이 윤곽을 잡는 과정에서도 AI의 힘을 빌린다. 다만 도구가 돕는 것은 실현이지, 방향을 정하는 것은 여전히 사람의 몫이다.

1년 전의 나는 모델의 한계를 보고 있었고, 지금의 나는 나의 사용 방식을 돌아보고 있다. 조금은 나아졌다고 믿고 싶다. 그리고 1년 뒤, 이 글을 다시 읽게 된다면 지금의 방향이 틀리지 않았다고 말할 수 있기를 기대해 본다.

<디앤비팀 최성일 / sichoe@lexcode.com>

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