00:00:00Gemini 3가 출시되면서 개발자들,
00:00:02특히 프론트엔드 웹 개발자들에게는 끝장이라는 분위기가 감돌고 있습니다.
00:00:08X(구 트위터)에서 시간을 보내다 보면 그런 느낌을 받을 수 있는데,
00:00:13사실 거기서 시간을 보내는 건 별로 좋은 생각이 아니지만 그건 다른 이야기고요.
00:00:19어쨌든 제가 Gemini로 바이브 코딩을 시도해본 실제 랜딩 페이지가 여기 있는데,
00:00:25네,
00:00:26보시다시피 정말 형편없어 보입니다.
00:00:28이따가 다시 돌아와서 프롬프트를 보여드리겠습니다.
00:00:32저는 이렇게 끔찍한 결과물을 얻었지만,
00:00:35X에서는 Gemini로 바이브 코딩한 놀라운 랜딩 페이지,
00:00:39시각화,
00:00:403D 모델 등을 공유하는 게시물들을 수없이 볼 수 있습니다.
00:00:44마치 정말 대단한 일을 해내는 것처럼 보이죠.
00:00:48제가 상대적으로 형편없는 결과를 얻은 건 어쩌면 저만 그런 걸지도 모르겠습니다.
00:00:54바이브 코딩이라는 게 아무것도 모르고 해도 된다는 뜻인 줄 알았는데, 이것도 나중에 다시 얘기하겠습니다.
00:01:02Google이 Gemini 3를 소개하면서 분명히 바이브 코딩 모델로,
00:01:07즉 바이브 코딩에 뛰어난 모델로 포지셔닝했습니다.
00:01:11X의 공식 발표 게시물에서 말 그대로 세 번째 포인트로 나옵니다.
00:01:16질문은 이겁니다.
00:01:17Gemini 3가 정말로 코딩 방법을 전혀 몰라도 될 만큼 그렇게 좋다는 건가요?
00:01:23진짜 개발자들을 위한 모델이 아니라, 우리를 대체하기 위한 건가요?
00:01:28훨씬 더 뛰어나니까요?
00:01:29사실 그보다는 좀 더 복잡합니다.
00:01:32Google 웹사이트의 공식 발표 블로그 포스트를 한번 살펴보죠.
00:01:37그 블로그 포스트의 바로 두 번째 섹션에서 다시 바이브 코딩 부분이 나옵니다.
00:01:43바이브 코딩에 놀라울 정도로 뛰어나다고 다시 강조하는데, 질문은 이겁니다.
00:01:48왜 Google에게 그게 그렇게 중요한 걸까요?
00:01:52개발자들을 위한 훌륭한 어시스턴트로 프레이밍하지 않고요?
00:01:56Google에는 이런 AI 도구들이 다 있고,
00:01:59완전히 새로운 AI 우선 에디터인 anti-gravity도 출시했는데,
00:02:05왜 Gemini 3를 바이브 코딩 모델로 포지셔닝하는 걸까요?
00:02:09그리고 정말 그렇게 좋은 건가요?
00:02:12우리 일자리를 빼앗아갈 건가요?
00:02:14Google 입장에서는 충분히 말이 됩니다.
00:02:17Google이 어떻게 돈을 버는지 생각해보세요.
00:02:21광고로 버는데, 그 광고들이 주로 어디 있나요?
00:02:24검색과 YouTube에 있습니다.
00:02:27하지만 검색에 집중해봅시다.
00:02:29물론 검색은 변화하고 있습니다.
00:02:31점점 더 AI와 대화하는 방식으로 바뀌고 있죠.
00:02:35여전히 특히 Google에서는 결과가 표시되는데, 광고를 팔아야 하니까요.
00:02:40하지만 변화하고 있고,
00:02:42Google은 적어도 단기적으로는 어떻게 변화해야 하는지에 대한 명확한 비전을 가지고 있습니다.
00:02:49Gemini 3로 그들은 검색에서 잘 작동하도록 크게 최적화된 첫 모델을 만들었고,
00:02:55그래서 미국에서는 첫날부터 검색에 출시되고 있습니다.
00:02:59Gemini 3가 가진 핵심 기능이 하나 있는데, 바로 생성형 UI입니다.
00:03:05공식 발표 블로그 포스트에서 강조하는데,
00:03:08아이디어는 Gemini 3가 질문에 답하기 위해 텍스트만 생성하는 게 아니라 사용자 인터페이스,
00:03:15시각화,
00:03:16인터랙티브 3D 모델 등 주어진 검색 쿼리에 적합한 무엇이든 생성할 수 있다는 겁니다.
00:03:22그래서 순수 텍스트 생성을 넘어서 검색을 발전시키고 싶어하는 거죠.
00:03:27더 풍부한 사용자 경험을 원하고,
00:03:30그 핵심은 그런 인터랙티브 시각화와 사용자 인터페이스를 생성하는 데 뛰어난 AI 모델입니다.
00:03:37바로 그게 바이브 코딩의 전부입니다.
00:03:39뭔가 결과물을, 어떤 사용자 인터페이스를 보기 좋고 잘 작동하도록 만드는 거죠.
00:03:45복잡한 웹사이트일 필요는 없습니다.
00:03:48틈새 케이스, 보안, 성능 이런 걸 걱정할 필요가 없어요.
00:03:52인터랙티브 3D 모델을 만드는 게 유일한 목표라면 그런 건 중요하지 않고,
00:03:58물론 많은 사용 사례에서는 그것만으로도 충분할 겁니다.
00:04:02참고로 이건 프론트엔드 개발자를 대체하는 게 아닙니다.
00:04:06이전에는 실제로 불가능했던 것,
00:04:09특정 사용자 쿼리에 대해 즉석에서 만들어지는 이런 종류의 사용자 인터페이스나 인터랙티브 시각화를 갖는 것입니다.
00:04:17그래서 그게 분명히 그들의 비전입니다.
00:04:20검색의 미래에 대한 Google의 비전이고,
00:04:23따라서 적어도 단기적으로는 그들의 AI 모델의 미래에 대한 비전이죠.
00:04:28물론 Gemini 3는 최첨단 모델이기 때문에 일반적인 코딩에도 능숙하거나 적어도 그래야 합니다.
00:04:36X에서는 앞서 언급했듯이 엇갈린 결과들을 볼 수 있습니다.
00:04:40Google은 바이브 코딩 내러티브를 밀고 있고 그와 관련된 게시물을 많이 볼 수 있지만,
00:04:47반발하는 게시물들도 볼 수 있습니다.
00:04:50코드 품질이 낮다거나,
00:04:51Gemini 3에 실망했다거나,
00:04:54복잡한 지시를 따르는 데 그렇게 좋지 않다는 언급들이요.
00:04:58빠르고 효율적이며 바이브 코딩에는 좋지만 더 복잡한 상호작용,
00:05:02더 복잡한 작업에는 반드시 좋은 건 아니라는 거죠.
00:05:06그게 제 경험이기도 했습니다.
00:05:08어제 저는 Gemini 3에 별로 확신이 안 선다는 게시물을 공유했는데,
00:05:14제가 원하는 작업을 따르게 하는 데 심각한 문제가 있었기 때문입니다.
00:05:19자주는 했지만 항상 그런 건 아니었어요.
00:05:22특정 시점에 불필요하게 복잡한 단계를 밟았고, 명백히 작동하지 않는 코드를 고집했습니다.
00:05:29예를 들어 제가 현재 작업 중인 Tanstack Start 앱에서 서버 함수에 대한 입력을 검증하기 위해 계속 여기서 validator를 사용했는데,
00:05:40올바른 메서드는 input입니다.
00:05:43validator는 작고 틈새처럼 들릴 수 있지만,
00:05:46validator를 사용하면 실제 에러가 발생한다는 걸 기억하세요.
00:05:51모델로서 타입 체크를 실행하더라도 잡아서 출력으로 볼 수 있는 에러 말이죠.
00:05:57제가 수동으로 고쳤는데도 계속 validator를 다시 도입하고 이걸 validator로 바꿨습니다.
00:06:05제가 겪은 문제들이 이런 것들이었어요.
00:06:08재미있게도 저는 바이브 코딩에서도 성공하지 못했습니다.
00:06:12가상의 전문 청소 서비스를 위한 랜딩 페이지를 만들어달라고 했는데, 영상을 보고 계시다면 이게 결과물입니다.
00:06:20이게 좋은가요?
00:06:21잘 모르겠네요.
00:06:22적어도 보라색은 사용하지 않았는데, 어떤 색을 사용할지 명확하게 알려줬기 때문입니다.
00:06:29제가 사용한 입력 프롬프트는 '전문 청소 서비스를 위한 랜딩 페이지를 만들어줘.
00:06:35아쿠아 터콰이즈 색상을 원하고, 우리 서비스의 높은 전문성을 강조하는 페이지를 원해.
00:06:41히어로 섹션 텍스트, 가격, 혜택에 대한 의미 있는 더미 데이터를 가정해'였습니다.
00:06:47꽤 짧은 프롬프트지만, 바이브 코딩의 전체 아이디어가 흐름대로 가고 알아서 하게 하는 거 아닌가요?
00:06:55물론 더 정확하게 할 수도 있었고,
00:06:57프로젝트를 만들고 기본 스타일,
00:07:00기본 컴포넌트를 설정한 다음 AI를 사용할 수도 있었지만,
00:07:04제가 틀리지 않았다면 바이브 코딩의 아이디어는 다른 겁니다.
00:07:09그리고는 계속 진행했는데 솔직히 시간이 아주 오래 걸렸고, 저는 다른 건 아무것도 하지 않았습니다.
00:07:16코드를 바꾸지도 않았고요.
00:07:18분명히 이게 제가 얻은 겁니다.
00:07:20그래서 바이브 코딩으로도 성공하지 못했습니다.
00:07:24어쩌면 운이 나빴을 수도 있죠.
00:07:26분명히 꽤 잘하는 것처럼 보이니까요.
00:07:29하지만 다시 말해,
00:07:30어쩌면 특히 그런 인터랙티브 3D 모델과 시각화를 생성하는 데 특히 뛰어난 걸 수도 있습니다.
00:07:37다시 말하지만, 그게 분명히 이 모델의 초점인 것 같으니까요.
00:07:42따라서 결론적으로,
00:07:43이전에 나온 다른 모든 AI 모델들과 마찬가지로,
00:07:47그리고 앞으로 나올 모든 AI 모델들도 마찬가지겠지만,
00:07:51개발자로서 좋은 어시스턴트가 될 수 있습니다.
00:07:54저는 사용하고 있어요.
00:07:56아시다시피 Gemini 3를 사용하고 있고,
00:07:59Claude Sonnet으로 다시 바꿀지도 모르지만,
00:08:03사용하고 있고 괜찮았습니다.
00:08:05모든 모델들이 그렇듯이 좋습니다.
00:08:08코드 생성, 코드 작성에 도움을 줄 수 있어요.
00:08:11솔직히 모두 문제가 있지만,
00:08:13지금 당장은 아마 가까운 미래에도 제 일이나 당신의 일을 빼앗으러 온 게 아닙니다.
00:08:20물론 다른 문제는 경영진이나 관리자들이 모든 홍보 자료를 본다면,
00:08:24바이브 코딩된 시각화와 랜딩 페이지,
00:08:273D 모델을 본다면 말이죠.
00:08:29자세히 살펴보면 정말 많은데, 이제 왜 그런지 알겠죠.
00:08:33그냥 그걸 보기만 한다면 새로운 프론트엔드 개발자가 필요 없다고 생각할 수 있습니다.
00:08:40기존 개발자가 이 경우 Gemini 3의 도움으로 세 사람 몫을 할 수 있다고요.
00:08:46그리고 그건 물론 다시 적어도 잠재적으로는 일자리가 줄어드는 걸로 이어집니다.
00:08:52다시 말하지만 저는 이게 반드시 중장기적인 미래라고 확신하지 않습니다.
00:08:57AI가 가속기 역할을 할 수 있다고 확신하지만,
00:09:00기업들이 더 적은 사람으로 같은 일을 할 수 있다고 결정한다면 오늘날 우리에게 도움이 되지 않습니다.
00:09:08그게 사실이 아닐 수도 있고 시간이 지나면 배우겠지만, 여전히 오늘날의 문제입니다.
00:09:14안타깝게도 여기에 쉬운 해결책은 없습니다.
00:09:17하지만 우리 일자리를 빼앗아갈 것인가라는 질문에 답하자면, 아니요, 그렇게 생각하지 않습니다.
00:09:25Gemini 3가 분명히 특정 작업을 위해 목적에 맞게 구축되고 미세 조정되었다는 걸 이해하는 게 중요하고,
00:09:33그 작업을 꽤 잘 해냅니다.
00:09:35하지만 그건 당신이 돈을 받고 하는 작업이 아닙니다..