라떼군 이야기
코딩해주는 AI 시대, 왜 클로드는 여전히 '무거운' 일렉트론 앱일까?
TL;DR AI 에이전트가 코딩을 대신해주는 시대라면 모든 앱이 최적화된 네이티브 앱이어야 할 것 같지만, 현실은 다릅니다. AI는 개발의 ‘마지막 10%‘인 디테일과 유지보수에서 여전히 한계를 보이며, 3개의 개별 플랫폼을 관리하는 비용보다 일렉트론의 효율성이 여전히 크기 때문입니다.
Anthropic은 최근 Claude가 스스로 복잡한 코딩 작업을 수행하는 능력을 과시했지만, 정작 그들의 데스크탑 앱은 무겁고 느리기로 유명한 일렉트론(Electron) 기반입니다. ‘코드가 무료’가 되는 세상이라면, 왜 우리는 여전히 웹 기술을 포장한 무거운 앱을 써야 할까요? 이 글은 AI 코딩 에이전트의 현실적인 한계와 소프트웨어 아키텍처 선택의 딜레마를 날카롭게 지적합니다.
핵심 내용
이론적으로는 ‘명세 주도 개발(Spec Driven Development)‘을 통해 하나의 명세서로 윈도우, 맥, 리눅스용 네이티브 앱을 각각 AI가 짜주면 됩니다. 하지만 현실에서 코딩 에이전트는 개발의 90%는 잘 해내지만, 실제 제품 출시를 위한 ‘마지막 10%‘의 예외 처리와 버그 수정에서 벽에 부딪힙니다. 또한, 네이티브 앱 3개를 만들면 버그 발생 가능성과 고객 지원 부담도 3배로 늘어납니다. 결국 일렉트론이 주는 ‘단일 코드베이스 관리’의 이점이 AI가 주는 코딩 생산성보다 여전히 강력한 셈입니다.
기술적 인사이트
이 현상은 ‘코드 생성(Code Generation)‘과 ‘소프트웨어 엔지니어링(Software Engineering)‘의 차이를 명확히 보여줍니다. 코드를 짜는 비용이 0에 수렴하더라도, 그 코드를 유지보수하고, OS별 엣지 케이스를 처리하며, 사용자 경험을 일관되게 관리하는 ‘복잡성 비용’은 줄어들지 않았습니다. 기술적으로 볼 때, AI는 현재 초기 구현 속도를 높여줄 뿐, 프로덕션 레벨의 안정성을 보장하는 아키텍처 결정이나 장기적인 기술 부채 관리까지는 해결하지 못하고 있음을 시사합니다.
시사점
개발자들과 기업은 AI가 코딩을 도와준다고 해서 섣불리 크로스 플랫폼 프레임워크(Electron, Flutter 등)를 버리고 네이티브로 회귀해서는 안 됩니다. 오히려 AI를 활용해 기존 프레임워크 안에서 최적화를 꾀하는 것이 현실적입니다. 또한, 앞으로의 개발 역량은 코드를 직접 짜는 것보다, AI에게 완벽한 ‘명세(Spec)‘와 ‘테스트 슈트’를 제공하여 그 ‘마지막 10%‘의 간극을 줄이는 능력에 집중될 것입니다.
AI가 ‘마지막 1마일’의 디테일까지 완벽하게 처리하는 날이 오면 일렉트론은 사라질까요? 그때까지 우리는 ‘생산성’과 ‘성능’ 사이에서 어떤 타협점을 찾아야 할지 고민해봐야 합니다.