안녕하세요, BQ개발자입니다.
"AI가 코드 다 짜주는데 개발자가 무슨 필요야"라는 말 요즘 많이 듣는데요.
어느 정도는 맞는 말이죠. Cursor로 앱 뚝딱 만들고, Claude한테 디버깅 시키고... 진입장벽이 확 낮아진 건 사실이니까요.
그래도 저는 개발자로 계속 먹고 살 수 있을 것 같다는 생각이 드는데,
아직 제가 무지해서 그런지 모르겠지만 최근 본 현상들이 그렇게 느껴집니다.
요즘 AI로 서비스 만드는 분들 보면 대부분 Vercel이나 Supabase를 쓰더라고요.
당장 배포가 간단하고 시작도 무료니까 당연한 선택이죠.
그런데 서비스가 조금만 커져도 청구서가...
월 트래픽 10만 정도면 수백만 원이 나오는데, 직접 서버 구성하면 월 10달러로도 운영 가능합니다.
50배 차이예요.
문제는 한번 이런 플랫폼에 종속되면 빠져나오기 어렵다는 점.
Supabase의 특정 기능에 의존한 코드, Vercel의 Edge Function으로 작성한 로직들...
다른 환경으로 옮기려면 사실상 재개발 수준입니다.
CS 지식이 없으면 이 마이그레이션 자체가 불가능해요.
결국 비싼 요금 계속 내거나 개발자 고용해서 전체 시스템 다시 구축하거나. 둘 중 하나죠.
AWS EC2에 nginx 올리고 PostgreSQL 직접 설치하는 건 AI가 코드는 짜줄 수 있어요.
근데 메모리 누수로 서버 죽거나 데이터베이스 쿼리가 느려졌을 때? 실제 문제 해결은 완전 다른 영역입니다.
같은 서비스 운영하는데 누구는 월 10만 원, 누구는 월 500만 원. 이 차이가 경쟁력 아닐까 싶습니다.
✏️ 개인적 생각
AI가 개발 진입장벽 낮춘 건 맞다. 누구나 뭔가를 만들 수 있게 됐으니까.
근데 그걸 효율적으로 운영할 수 있는 사람은 여전히 소수인 것 같아요. 이 간극이 앞으로 더 벌어질지도...
CS 기초가 탄탄한 개발자들은 AI를 도구로 활용하면서도 시스템의 본질을 이해하고 최적화할 수 있잖아요.
이게 앞으로도 개발자로 먹고 살 수 있는 이유가 아닐까 생각해봅니다.
물론 제가 놓치고 있는 부분이 많을 거라고. AI 발전 속도를 과소평가하고 있을 수도 있고, 플랫폼들이 가격 정책을 바꿀 수도 있고...
제가 생각해본 반론들:
"Vercel이나 Supabase도 규모 커지면 Enterprise 플랜으로 협상하면 되지 않나?"
- Enterprise 플랜도 결국 자체 구축보다 비싸고, 협상력도 벤더 종속성 때문에 약함
"AI가 더 발전하면 인프라 최적화도 AI가 다 해줄 거 아닌가?"
- AI가 제안은 할 수 있지만, 실제 시스템 맥락과 비즈니스 요구사항을 이해하고 의사결정하는 건 여전히 사람의 영역
"초기 스타트업은 비용보다 속도가 중요하지 않나?"
- 맞는 말이지만, 성장 단계에서 기술 부채 해결 못하면 결국 성장 자체가 막힘
"개발자 고용 비용이 플랫폼 비용보다 더 비싼 경우도 많은데?"
- 단기적으로는 그럴 수 있지만, 장기적으로 시스템 자산화와 확장성 면에서 자체 역량이 필수
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#BQ개발자 #AI시대 #개발자
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