2025년 가장 인기 있는 프로그래밍 언어
(spectrum.ieee.org)- Python > Java > C++ > SQL > C# > JavaScript > TypeScript > C > Shell > Go > R > PHP > Kotlin > Rust > Dart > Swift
- IEEE Spectrum 조사 결과 Python이 올해도 1위를 차지, JavaScript는 3위에서 6위로 떨어짐
- 이 변화는 웹 개발에 많이 쓰이는 JavaScript가 AI 기반 코딩(예: vibe coding)으로 대체되는 흐름과 연관된 것으로 분석됨
- 전통적으로 사용되던 Stack Exchange 질문 수, GitHub 활동 같은 지표는 AI 도입 이후 급감하여, 언어 인기 측정의 기존 방법이 흔들리는 상황
- AI 코드 생성이 보편화되면서 언어의 문법·구조 차이 중요성이 줄고, 특정 언어에 집착하지 않는 흐름이 뚜렷해짐
- 이는 새로운 언어 등장과 생태계 확산을 막고, 결국 프로그래밍 언어 인기도의 개념 자체가 사라질 가능성을 보여줌
개요
- IEEE Spectrum이 2025년 주요 프로그래밍 언어와 트렌드를 종합적으로 분석한 결과를 발표
- 이 순위는 취업 시장, 오픈소스 생태계, 학계 및 업계 활용도 등 다양한 관점을 반영
- 주요 언어별 특징, 성장 배경, 그리고 기술 분야별로 특화된 언어에 대한 정보도 함께 제공
올해의 언어 순위
- 2025년 Spectrum 기본 순위에서 Python이 1위 유지, JavaScript는 6위로 하락함
- Jobs 순위에서도 Python이 1위로 올라섰고, SQL은 여전히 채용 시장에서 강력한 경쟁력을 보유함
- 전체 언어 관련 Stack Exchange 질문 수는 2024년 대비 22% 수준으로 감소했음
순위 산정 기준
- 인기도: 다양한 온라인 포럼, 소프트웨어 저장소, 구인 구직 데이터, 검색 트렌드 등을 활용해 산정함
- 현업 활용도: 기업 채용 공고와 오픈소스 프로젝트 참여도를 기준으로 실제 시장에서 많이 쓰이는 언어를 분석함
- 분야별 분석: AI, 임베디드, 웹, 모바일 등 기술 세부 분야에서 두드러진 언어 선정 기준을 반영함
- 인기도 측정을 위해 Google 검색량, Stack Exchange 질문, GitHub 활동, 논문 언급 등 다양한 지표를 활용했음
- 하지만 개발자들이 LLM(ChatGPT, Claude 등)과의 대화로 문제를 해결하면서 공개된 데이터 신호가 줄어듦
- AI 도구(Cursor 등) 덕분에 질문 자체가 줄어 기존 지표의 유효성이 약화됨
AI와 언어의 경계 희미화
- 숙련된 개발자부터 초보자까지 AI에 의존하면서 언어의 문법, 제어 구조에 대한 신경이 줄어듦
- AI는 충분한 학습 데이터만 있으면 어떤 언어로도 코드 생성이 가능함
- 이에 따라 언어 선택은 하드웨어의 CPU 명령어 차이처럼 부차적인 요소로 전락할 수 있음
- 향후 언어 인기도 논쟁은 철도 궤간 비교 수준의 비주류 화제로 밀려날 수 있음
새로운 언어의 등장이 더욱 어려워 질 것
- 과거에는 책, 데모, 샘플 코드만으로도 언어 생태계가 퍼질 수 있었음 (예: The C Programming Language)
- 그러나 AI는 대량의 학습 데이터를 요구하기 때문에 신생 언어는 지원이 불리함
- 실제로 덜 사용되는 언어에서 AI가 더 나쁜 결과를 내는 현상이 보고됨
- 이는 새로운 언어가 임계 질량을 확보하기 어려운 환경을 만들 수 있음
프로그래밍의 미래
- 현대 언어는 본질적으로 데이터 처리 추상화와 개발자 오류 방지 두 가지 역할을 수행함
- 그러나 AI 발전은 언어 구조보다 프롬프트 → 중간 언어 → 실행이라는 새로운 흐름을 가능케 함
- 이 경우 소스 코드를 유지·수정하기보다 프롬프트를 조정해 재생성하는 방식이 자리잡을 수 있음
- 미래 프로그래머의 역할은 언어 문법보다는 아키텍처 설계, 알고리듬 선택, 시스템 통합 능력에 집중될 전망임
결론과 전망
- 프로그래밍은 1950년대 컴파일러 등장 이후 최대 변혁기를 맞이하고 있음
- AI 거품이 일부 꺼지더라도 코드 작성을 돕는 LLM 활용은 지속될 가능성이 높음
- 따라서 2026년 이후에는 “인기 언어”라는 개념 자체가 의미를 잃을 수 있으며, 인기도를 측정하는 새로운 지표가 필요함
Hacker News 의견
- AI의 도움으로 프로그래머들은 점점 특정 언어나 디테일에 덜 신경쓰게 되어감, 하지만 결국에는 작은 문제 하나가 온갖 복잡함과 연결되어 다시 깊이 파고들게 되는 숙명을 가짐, 모두가 ffmpeg의 코드 골퍼처럼 어셈블리 레벨을 추구하는 건 아니지만, 왜 3세대 프로그래밍 언어들이 여전히 존재감을 유지하는지 이유가 있을 거라 생각함, 결국 표현력과 정확성의 트레이드오프, 우리가 집중하고 싶은 것과 위임하고 싶은 디테일의 균형 문제임, 만약 더 빠른 결과를 위해 안경(투명성)을 포기한다면, 앞으로 무슨 일이 일어나는지 확인할 수 있는 단단한 대안적 프로브가 필요함
- 이 글은 IEEE에서 나온 것임을 감안해야 함, IEEE의 타깃은 프로그래머보다 과학자임, 과학자 입장에서는 코드는 자신의 아이디어를 표현하는 수단이고 최대한 빨리 아이디어를 표현하면 코드가 어지럽든 재사용은 별로 신경 쓰지 않음, 예로, 과학자들이 Arduino라는 언어를 언급하는데 이게 그들에게는 자연스러운 일임, Arduino를 사용하는 과학자들이 반드시 C++을 아는 건 아니나 자신들이 'Arduino'로 코딩할 수 있다는 점에 자부심을 느낌
- 둘은 분명히 매우 다른 경우임, 만약 컴파일러가 특정 아키텍처에 대해 잘못된 결과를 내면 버그 리포트를 올릴 수 있고 커뮤니티나 외부 도움을 받을 수도 있음, 실제로 이런 일들은 인기 라이브러리나 언어에서 드물고, 그렇게까지 경계를 넘는다면 이미 그런 엣지 케이스를 다룰 만한 능력이 있다는 뜻임, 하지만 AI가 잘못된 결과를 주면 직접 모든 걸 알아내야 함, OpenAI나 Anthropic에 “왜 이러냐”고 따질 수도 없음, 전자의 상황에서는 모르는 상태로도 괜찮기도 하지만, 후자는 절대 그럴 수 없음
- 진짜로 대부분의 개발자가 CPU의 명령어 집합이나 하드웨어의 특이점에 무관심하다면, 굳이 언어 문법을 생성하지 않고 바로 칩 아키텍처용 머신 코드를 생성했을 것임, 심지어 프롬프트만 올리고 AI VM이 목표 머신 코드를 생성하게 했을 지도 모름, 언젠가는 그럴 수 있겠지만 지금은 전혀 그런 시대가 아님
- 잘 모르는 분야에 AI를 활용하는 건 정말 위험한 일이고 그걸 권장해선 안 된다고 생각함
- 이들은 그저 '심연 위 넓은 판자'만 늘렸을 뿐임
- 이런 데이터의 좋은 소스 찾기 매우 어려움, StackOverflow도 하락세임, IEEE의 방법론은 그나마 현실적인데, 사용하는 데이터 소스가 모두 나름의 결함이 있음, 구글 검색 결과 수는 가장 변동이 심한 우회적 신호임, 검색 결과는 해당 쿼리를 언급하는 거의 모든 걸 포함하며 실제로 2025년을 대변한다는 보장은 없음, 언어를 사용하는 사람들도 보통 “X 프로그래밍 언어”라고 명확히 표현하지 않음, 이렇게 모든 언론 노출을 “톱 랭귀지” 노출로 치는 건 억지임, TIOBE도 이 방법을 쓰고, 뻔뻔하게도 소수점 둘째 자리로 인기도를 표시함, 예전 자료를 보면 'C'의 인기도가 단 2년 만에 절반으로 줄었다가 다음 해엔 두 배가 됨, 하지만 실제 시장에서는 변화가 전혀 없었음, 이 방법의 오차율이 ±50%임
- 실제 언어의 수요를 측정하는 데는 구직 공고 자료가 가장 실용적이고 유용함, 이 자료가 실제로 회사에서 돌아가는 코드의 양 자체를 보여주지는 않지만, 대부분의 경우 실사용, 수요, 업계 흐름을 가장 직관적으로 알 수 있음, 은행의 COBOL처럼 대규모 조직이 있지만 이직이 거의 없다면 데이터에 안 드러날 수 있으나, 그럼에도 이것만한 데이터 출처가 없음
- 이런 소스들은 종종 자기강화적이고 자기참조적임, 가장 좋은 툴, 내가 제일 잘 아는 툴, 고객이 원하는 또는 수익이 가장 큰 툴을 쓰는 게 낫다고 생각함, Ada, COBOL, FORTH, Lua 등도 이런 맥락임, 인기의 척도는 결국 SEO 외엔 별 의미 없음
- TIOBE에서 올해 Perl이 갑자기 Top 10에 진입했지만, 신규 Perl 개발자를 본 적이 없음, Ada도 마찬가지임, Ada 개발자들은 다 어디에 있는지 궁금함
- 이런 통계에서 내가 좋아하는 건 GitHub 공개 리포별 언어 통계임, 2012년 이후 각 언어별 공개 리포, PR 카운트를 제공함
- 어쩌면 현시점에서는 LLM 쿼리 통계가 최고 자료가 될 수도 있음, 본문(TFA)에서도 이 점을 길게 다루고 있음
- JavaScript가 2위일 줄 알았으나 TypeScript가 표를 뺏어간 모양임, 개인적으로 JavaScript와 TypeScript를 거의 같은 계열이라고 봐서 둘의 점수를 합치는 게 맞다고 생각함
- 이런 류의 집계에는 둘을 합쳐야 진짜 2위라고 볼 수 있음
- 이 두 가지를 합치는 게 맞고, 그나저나 Arduino가 이 리스트에 포함된 건 뭔지 이해가 안 됨
- 나도 동의함, 합쳐야 할 항목들이 있겠고, BEAM 기반 언어도 하나로 묶는 게 바람직함
- Java & Kotlin, C & C++도 합쳐보자면 JS&TS가 2위가 아닐 수도 있음
- Java가 이렇게나 높은 순위인 걸 보고 놀라는 사람들, 혹시 커리어 내내 10명 규모 스타트업의 nodejs 백엔드만 해본 건 아닌지? 대기업, 특히 엔터프라이즈 소프트웨어 회사에서 일해본 적이 없는 것 아님?
- Java는 이제 새로운 COBOL임, 금융, 보험, 헬스케어 산업 대부분이 수십 년 전부터 Java로 뛰어들었고, 기존 COBOL 코드를 Java로 계속 마이그레이션하는 중임
- 좀 묘한 점도 있음, 구글에서 5년 넘게 일했으며 Java 코드가 엄청나게 많다는 걸 통계로 이미 알고 있지만, 정작 직접 Java 코드를 들여다본 건 3번 정도, 뭔가 Java가 많이 쓰이긴 하지만 기업 내에서도 고립된 영역에서 사용되는 느낌임, 경제적 가치사슬 어디 특정 부분에서 고립된 것 같음
- Java가 높다고 놀라는 사람들은 파이낸스 쪽이 아닐 것임, 물론 엔터프라이즈가 반드시 Java만 쓰는 건 아님, 금융 이외 대기업에서는 Microsoft, .NET, C#이 지배적인 곳도 존재함
- 핀테크 백엔드 개발자로 근무하는데 옮길 만한 타겟 언어를 찾기가 애매함, Node, Ruby 쓰다가 정적 타입 시스템의 부재가 자꾸 아쉬워졌음, TypeScript도 non strict 옵션 등으로 한계 있었음, Java/.Net이나 Go 같은 언어는 구식 느낌이 있음, Rust는 재미있을 것 같으나 내 백그라운드와 부합하지 않음, 추천할 만한 언어가 있을지 궁금함
- 핀테크에 계속 있을 생각이면 Java, C#, C++, TypeScript 정도 말고는 딱히 없음, 그래도 약간 범위를 벗어나 Haskell, F#, Scala를 사용하는 회사도 종종 있음, 이런 언어들은 주로 워크플로우용 DSL로 쓰임, 혹시 배열 언어에 관심 있다면 금융 쪽이 그런 언어가 남아있는 몇 안 되는 분야임, 다만 이런 포지션은 찾기 어려움, Dyalog(APL), J, BQN, Kdb+(Q) 같은 것도 참고할 만함, Arraycast 리소스
- Scala가 내가 써본 최고의 언어임, TypeScript의 장점과 Java, Rust의 강점을 합쳐둔 언어임, 그리고 핀테크가 Scala로 취업할 수 있는 몇 남지 않은 니치임
- Rust는 범용 언어이기 때문에 뭐든 할 수 있음, 하지만 항상 '적합한 도구'가 중요함, 생태계가 관건임, 무엇을 개발할 계획인지가 중요
- 나도 같은 고민을 하고 있는데, Gleam이 가장 적합하다고 느낌, Go의 단순함과 Kotlin의 편리함을 모두 가짐
- Java는 느리지만 구문이 좋아지고 있고, 많은 중대형 기업의 뼈대임, 소규모 회사에서는 JS/Ruby/Python 정도만 찾기 쉬운데, 이런 회사들은 생산성과 엔지니어링 비용을 더 중시해서 그런 듯, 그 때문에 인터프리터 언어 사용량이 엔터프라이즈/퍼포먼스 언어를 능가하는 현상이 생김
- PHP와 Ruby를 쓰는 사람이 HTML보다 많다는 조사 결과, 그리고 HTML이 프로그래밍 언어로 들어간 것도 의심스러움, Elixir가 OCaml보다 낮은 것도 의외임. Elixir 대형 업체는 본 적 있는데 OCaml은 한동안 못 본 것 같음
- "내가 사용하는 프로그래밍 언어"로 HTML을 선택하는 사람이 소수라서 이런 결과가 나왔을 수도 있음
- 첫 직장 동료 Java 개발자들이 공원에서 술 마시다 경찰에게 직업을 물었더니 "프로그래머"라고 답함, 경찰이 "아~ HTML이구나"라고 반응했음
- PHP, Ruby가 HTML보다 사용자 수가 많냐는 질문에, 내 경험상 백엔드/시스템 개발자가 프론트엔드 개발자 비율보다 훨씬 많았음(3:1~20:1), 회사 규모에 따라 다르지만 백엔드만 한다면 HTML 거의 안 접할 수도 있음, 특히 웹 중심 서비스도 실제로는 HTML 안 만지는 인력이 많음
- HTML도 엄연히 프로그래밍 언어이긴 한데, 거의 단독으로 쓰이는 일이 없음, 리스트에서 HTML이 독립으로 들어가는 건 약간 무의미함
- 각자 자기만의 버블에서 살아감, 나는 여전히 Scala가 인기 많은 언어라고 생각함
- Haskell이 그래도 순위에 있다는 게 만족스러움, LabView랑 비슷한 수준이긴 하지만(약간 충격), 기사 내용 자체는 썩 재미없음
- Haskell은 그나마 재밌는 언어임, 내가 애정하는 Julia도 올해 명단에 포함되어서 만족스러움, 아직까지도 재밌는 언어에 희망이 남아있다는 신호임, 인텔과 NVIDIA의 SoC 협업 이후에는 Python, C++가 앞으로 리스트에서 계속 독주할 듯
- Haskell을 LabView와 비교하는 것 자체가 꽤나 억울함
- "Arduino"가 무엇인지 궁금함, 만약 우리가 아는 DIY용 아두이노라면 "언어"가 아니라 그냥 C++임
- Arduino 문서는 자체적으로 "Arduino programming language"라고 부르긴 하는데, 실제로는 C++에 몇 가지 typedef만 추가한 수준임, 이유는 잘 모르겠음
- HTML, CSS가 언어로 분류되거나, C/Fortran 라이브러리가 "Python" 라이브러리로 불리는 것과 같은 맥락임
- 이런 구분이 이상하고 차트의 신뢰성을 저하시킴, 이런 식이면 C++의 점수를 더해줘야 맞다고 생각함
- 나도 비슷한 고민을 했었음, LLM(대규모 언어모델) 비서들이 현재의 프로그래밍 언어를 고착화시키는 역할을 하게 될지 궁금함, 내가 테스트해본 바로는 인기 있는 언어일수록 LLM이 잘 해내는 경향이 있음(학습 데이터량 때문), 그래서 신생 언어 도입이 더더욱 어려워지지 않을까 싶음, 만약 LLM 학습에 객체지향 코드만 들어갔다면 지금쯤 다른 패러다임 발전은 쉽지 않았을 거라 봄
- 최근에 Hare 같은 잘 알려지지 않은 언어를 다뤄봤는데, Claude가 (헛소리도 있지만) 기존 검색엔진보다 나은 역할을 해줌, LLM이 생각만큼 언어 고착화에 큰 영향을 주진 않을 수도 있다고 느낌
- 내 경험상 LLM은 인기 언어에 더 잘 대응하는데, 이뿐만 아니라 불필요하게 유명 언어나 도구를 활용한 답변을 되풀이함, 그리고 지적을 해주면 “맞아요, 꼭 필요하지 않죠. 더 명확하고 적합한 예시를 드리겠습니다…”라고 정정함, 처음부터 그러면 좋겠지만 코드는 종종 불필요하게 복잡한 형태를 띔, 경험 많은 개발자가 아니면 이런 점을 거르기도 어려워, 그렇게 해서 이상한 코드가 git repo나 배포에 남음, 그리고 왠지 대기업이 자기 플러그인/코드를 1차 답변에 우겨넣었나 의심이 들기도 함, 이 구조 자체가 앞으로 매우 심각한 문제가 될 수도 있음, 광고업계가 이 트렌드에 군침을 흘릴텐데, 앞으로 LLM 모델에 광고가 섞이면 더 큰 문제가 발생할 걸로 예상함,
- 오픈 모델이 되어서 학습 데이터와 가중치를 명확히 공개하고, reproducible build 방식(Nix와 비슷하게)으로 커스터마이즈할 수 있길 바람
- 추론 단계에서 모델을 디버깅할 수 있는 방법(예: 태그 같은 투명한 요소)이 필요함
- 모델 추론에 대한 포멀 검증 방식이 존재하는지 궁금함
- 새로운 언어 도입 장벽은 실제로 더 높아질 것임, 하지만 지금도 니치 언어를 쓸 이유는
- 기존 코드베이스·라이브러리 존재
- 특정 도메인 전문가들이 모이는 곳 정도임, LLM이 Java에 강하다고 해서 모두 Java를 쓸 일은 없음, (재미나 이력서용은 별개)
- 인기 있는 언어를 선택해야 인력 확보 등의 면에서 항상 유리했음, 덜 인기 있는 언어를 택하는 건 언제나 리스크였고, 그건 지금도 계속됨
- Python이 1위인 것은 보기에 좀 답답함, 내 경험상 Python은 스크립트나 혼자 PoC 만드는 용도 외엔 별로 사용하고 싶지 않음, 1,000줄이 넘어가거나 여러 명이 관리해야 하거나 실행에 몇 초 이상 걸리는 코드에 Python 쓰는 건 상상도 안 함, Python이 US 대학에서 비전공자 교육의 기본 언어가 되다보니 똑똑한 사람들이 에코시스템에 많이 기여하는데, 그 노력들이 오히려 다른 언어나 더 강건한 컴파일 언어로 옮겨갔으면 싶음, 다중 스레딩 지원하는 컴파일·정적 타이핑 언어를 추천함
- 나도 완전 동감임, 딱 스크립트 용도로만 씀, 작년에 ML 좀 해보려다 Python이 진짜 싫어서 한 달만에 포기함, 왜 Ruby가 인기 없는지 이해 안 감, Python이 디폴트 퍼스트 랭귀지처럼 돼서(나도 그랬음), Ruby를 오히려 추천하고 싶음
- 공감, Python은 “물컹물컹”한 느낌임, 내가 아는 정적 타이핑·컴파일 언어는 Rust, C, C++뿐인데, 각각 단점은 다 조금씩 있음, Rust의 툴링에 모듈 시스템 붙은 C가 있으면 참 좋겠음
- 문법도 영 별로임, 잘 돌아가는지는 모르겠지만, 재미가 없는 언어임