소프트웨어의 미래: 우리는 무엇을 만들어야할까?
(ianpark.vc)이 기사는 AI 시대 소프트웨어 개발의 한계를 비판하며, 진정한 혁신의 방향을 제시한다. 주요 논제는 "바이브 코딩(Vibe Coding)"과 "GPT 래퍼"의 붕괴를 예견하고, 첫 번째 원칙(First Principle Thinking)으로 돌아가 근본 문제를 해결하는 소프트웨어를 만들어야 한다는 것이다.
1. 바이브 코딩과 GPT 래퍼의 한계
- 바이브 코딩의 문제점: AI로 빠르게 코드를 생성하는 방식은 보안 취약, 유지보수 어려움, 복제 용이로 인해 지속 불가능. Chamath의 데이터처럼 사용자 리텐션(유지율)이 급락하며, 소규모 팀의 한계를 드러냄. 기업은 핵심 소프트웨어를 이런 방식에 맡기지 않을 것.
- GPT 래퍼의 운명: Perplexity 같은 도구는 결국 Claude 같은 모델의 래퍼에 불과해 경쟁력 부족으로 도태될 전망.
2. 닷컴 시대 비유: 나모웹에디터 vs. Cursor
- 과거 웹 자동화 도구(나모웹에디터)가 전문 사이트를 대체하지 못했듯, 바이브 코딩은 단순 작업만 처리할 뿐. AI는 개발자를 대체하지 않고, 더 복잡한 문제를 풀 시간을 준다.
3. 미래 전망: 패러다임 전환
- AI는 기존 앱/웹을 빠르게 만드는 데 그치지 않고, 불가능했던 문제를 해결. 새로운 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)이 등장하며, 웹·앱 넘어선 소프트웨어 형태가 나올 수 있음.
- 최고 개발자 수요 증가: 기술 발전으로 경쟁이 치열해지며, 장인정신과 치밀한 설계가 핵심.
4. First Principle Thinking의 강조
- 기존 프레임워크(예: PPT 자동화 도구 Gamma AI)을 넘어 근본 질문으로 돌아가야 함. "PPT를 빠르게 만드는" 게 아니라 "비즈니스 의사소통을 더 효과적으로" 해결.
- 위대한 기업은 백지 상태에서 소비자 문제를 재정의하고, 새로운 패러다임을 창조.
5. '빠른 성공' 중독 경고
- 과도한 유동성과 비정상 밸류에이션으로 '쉽고 빠른 돈'에 중독된 시장. 초반 바이럴 성장은 내실 없으면 실패.
- 스타트업 본질: 장기 도전과 근면함. 성공/실패에 연연하지 말고 긴 호흡으로 나아가라.
결론
AI는 생산성을 높여주지만, 창의적 혁신은 인간의 몫. 바이브 코딩/GPT 래퍼 시대는 끝나고, 근본 문제를 푸는 소프트웨어가 미래를 지배할 것. 스타트업은 속도 대신 깊이를 추구하라.