코드 생성 AI 사용률 75% 증가 다시 보기｜2026년 개발 트렌드

2025년 5월 글 「코드 생성 AI 사용률 75% 증가」가 전한 내용

저희는 2025년 5월 19일, 「사용률 75% 증가」를 제목으로 코드 생성 AI를 2025년 개발 트렌드로 소개하는 글을 일본어로 공개했습니다. 전한 내용은 크게 네 가지입니다.

1. 코드 생성 AI가 가장 빠르게 늘고 있다. 웹 트래픽 분석 회사 Similarweb의 2025년 5월 보고서에 따르면 코드 생성 AI 사용률이 12주(3개월) 사이 75% 늘어, 생성형 AI 가운데 증가폭이 가장 컸다.
2. 그중에서도 Lovable과 Cursor. Lovable은 전년 대비 +17,600%, Cursor도 꾸준히 늘고 있다.
3. 다른 분야는 증가폭이 작다. 음성 생성은 +8%, 이미지 생성은 +4%. 글쓰기 도구인 Wordtune과 Jasper, 그리고 DeepSeek 등은 줄었다.
4. ChatGPT만으로는 부족하다. 앞으로는 「범용 AI + 특화 AI」를 목적에 맞게 나눠 쓰는 것이 필요하다.

글 후반부는 당시 저희가 제공하던, 여러 AI를 비교해 써 볼 수 있는 서비스 소개였습니다. 숫자는 모두 출처 보고서에서 가져온 것입니다. 다만 그 숫자가 「무엇을 센 것인지」는 글 어디에도 적지 않았습니다.

히카리짱의 정리당시 글은 Similarweb의 숫자를 바탕으로 「코드 생성 AI가 가장 빠르게 늘고 있다」고 전했어요. 다음 장에서 그 숫자가 실제로 무엇을 뜻했는지 살펴볼게요.

「사용률 75% 증가」를 출처로 확인하기

글이 출처로 삼은 것은 Similarweb이 투자자용으로 공개하는 「Global AI Tracker」 가운데, 2025년 5월 9일까지의 데이터를 담은 판입니다. 저희는 2026년 10월 26일에 이 PDF를 다시 열어 확인했고, 같은 보고서의 최신판(2026년 9월 25일까지의 데이터)도 함께 봤습니다.

표의 제목은 「12wk Change」입니다. 75%라는 숫자 자체는 표와 같았습니다. 다만 잘못 읽은 점이 세 가지 있었습니다.

1. 「사용률」이 아니라 「사이트 방문 수」

이 표가 센 것은 Lovable, Cursor, Replit, Bolt, v0, Windsurf 같은 도구의 공식 사이트 방문 수입니다. 몇 퍼센트의 사람이 쓰는지를 나타내는 「사용률」이 아닙니다. 보고서 스스로도, 코드 보완 도구의 상당수는 개발 환경(에디터) 안에 들어가 쓰이므로 여기에 나열된 사이트는 이용의 일부만 보여 주는 표본이라고 밝히고 있습니다. 2026년판에는 증가율이 도메인 단위 방문 수를 바탕으로 한 것이며 API나 연동을 통한 이용은 포함하지 않는다는 주석도 붙어 있습니다.

2. Lovable의 +17,600%는 「전년 대비」도 「최신」도 아니다

+17,600%는 2025년 1월 17일 시점의 12주 변화였습니다. 막 시작한 서비스는 비교 대상 숫자가 작아서 증가율이 극단적으로 크게 나옵니다. 글을 쓴 시점에 최신이던 5월 9일의 값은 +207%였습니다.

3. 다른 분야 숫자의 일부

음성 생성의 +8%는 표와 같았습니다. 반면 이미지 생성 카테고리는 5월 9일 시점에 −6%여서 글의 +4%와 맞지 않았습니다. 또 DeepSeek은 표에서 「범용 AI 도구」로 분류되어 있어서, 글에서 쓴 「개발 보조 계열」이 아니었습니다(−41%라는 값은 표와 같습니다).

Similarweb 방문 수를 바탕으로 한 순위를 읽는 법은 AI 도구 20선 다시 보기에서도 다뤘습니다.

히카리짱의 정리75%라는 숫자는 출처와 같았지만, 센 것은 「쓰는 사람의 비율」이 아니라 「사이트 방문 수」였어요. 숫자를 인용할 때는 무엇을 센 것인지까지 확인하는 게 중요해요.

그 뒤 1년 반 동안 있었던 일: 코드 생성 AI는 「에이전트」의 시대로

글을 낸 직후부터 코드 생성 AI의 중심은 한 줄씩 뒷부분을 제안하는 「자동 완성」에서, 지시를 받아 여러 파일을 읽고 쓰며 작업을 진행하는 「에이전트」로 옮겨 갔습니다. 주요 사건을 나열합니다.

Similarweb 그래프를 보면 이 카테고리의 사이트 방문 수는 2025년 상반기에 크게 늘었다가, 2026년에 걸쳐서는 늘었다 줄었다를 반복합니다. 다만 OpenAI의 Codex나 Anthropic의 Claude Code처럼 챗봇 AI 회사가 내놓는 에이전트는 에디터와 터미널, 데스크톱 앱 안에서 쓰입니다. 그런 사용은 이 그래프에 나타나지 않습니다. 사이트 방문 수가 늘지 않게 된 것이 쓰이지 않게 되었다는 뜻은 아닙니다.

히카리짱의 정리2025년 후반부터는 챗봇 AI 회사가 내놓는 코딩 에이전트가 주역이 되었어요. 그만큼 사이트 방문 수만으로는 흐름을 파악하기 어려워졌어요.

조사로 보는 코드 생성 AI의 현재(2025~2026년)

그렇다면 코드 생성 AI는 실제로 얼마나 쓰이고, 얼마나 효과가 있을까요? 사이트 방문 수보다 직접적인 개발자 조사와 연구를 살펴봅니다.

쓰는 사람은 늘었고, 매일 쓰는 도구가 되었다

일본에서는 개발자 커뮤니티 Qiita의 「엔지니어 백서 2026」(이용자 2,317명, 2025년 11~12월)에서 생성형 AI를 「항상」 또는 「거의 매일」 쓰는 사람이 합쳐서 64%였습니다. 일본 기업 515곳을 조사한 IDC Japan(2026년 5월 발표)에서는 AI가 코드를 대부분 또는 주로 생성하는 기업이 11.4%였고, 3년 뒤에는 35.1%가 될 전망이라고 합니다. 모두 일본의 조사입니다. 한국 개발자만을 대상으로 한 같은 성격의 조사는 이번에 확인하지 못했습니다.

다만 신뢰는 따라오지 못했다

Stack Overflow의 2025년 조사에서는 AI 출력의 정확성을 「신뢰하지 않는다」는 사람이 46%로, 「신뢰한다」는 33%를 웃돌았습니다. 가장 큰 불만은 「거의 맞지만 조금 다른」 답(66%)이었습니다. 2026년 조사에서도 AI 출력을 신뢰하는 것은 「쉽게 확인할 수 있을 때」라고 답한 사람이 48%입니다. DORA 조사에서도 30%가 AI가 생성한 코드를 거의, 또는 전혀 신뢰하지 않는다고 답했습니다.

정말 빨라졌을까: METR의 실험

글 제목에 쓴 「업무 효율을 단숨에 가속」은 정말이었을까요? 비영리 연구 기관 METR는 2025년 상반기에 경험 많은 오픈소스 개발자 16명에게 평소 작업하는 프로젝트의 과제 246건을 풀게 하는 실험을 했습니다. AI를 써도 되는 과제는 쓰지 않는 과제보다 19% 더 오래 걸렸습니다. 개발자들은 시작 전에 「24% 빨라질 것」이라고 예상했고, 끝난 뒤에도 「20% 빨라졌다」고 느꼈습니다.

METR는 2025년 하반기부터 57명, 800건 이상의 과제로 같은 형태의 실험을 이어 갔습니다. 2026년 2월 보고에서는 첫 실험에 참여했던 개발자가 18% 빨라진 것으로 추정되었지만 오차 범위가 커서 확실한 말은 할 수 없다고 합니다. AI 없이 작업하기 싫다며 참여를 거절하는 개발자가 늘어 실험 자체가 성립하기 어려워졌기 때문입니다. METR는 2025년 초보다 지금이 더 빨라졌을 가능성이 높다면서도, 얼마나 빨라졌는지는 이 데이터로는 거의 알 수 없다고 정리했습니다.

빨라졌다고 느끼는 것과 실제로 빨라지는 것은 따로 재야 합니다.

DORA 보고서는 AI가 팀을 고쳐 주는 것이 아니라 원래 있던 강점도 약점도 키우는 「증폭기」라고 말합니다. AI 이용이 많을수록 개발 속도나 제품 성과와는 좋은 관계가 보인 반면, 릴리스의 안정성과는 나쁜 관계가 이어졌습니다.

안전 면에서는 보안 기업 Veracode가 2025년 7월, 100개 넘는 AI 모델에 80개 과제로 코드를 쓰게 한 결과를 발표했습니다. 45%의 과제에서 잘 알려진 종류의 취약점을 포함한 코드가 나왔다고 합니다.

히카리짱의 정리쓰는 사람은 지난 1년 반 사이 늘었고, 코드 생성 AI는 매일 쓰는 도구가 되었어요. 다만 신뢰는 아직 따라오지 못했고, 「빨라졌다」는 느낌과 실제 속도는 나눠서 생각해야 해요.

2025년 글 되짚어 보기

2025년 5월 글에 쓴 내용을 2026년 10월 시점에서 확인합니다.

가장 크게 놓친 것은 「사이트 방문 수」를 「사용률」이라고 쓴 것입니다.

출처 PDF를 열면 표의 제목과 설명문으로 확인할 수 있는 일이었습니다. 숫자의 뜻을 확인하지 않은 채 제목에까지 써 버렸습니다. 또 「업무 효율을 단숨에 가속」이라고 쓰면서 그것을 뒷받침하는 조사는 하나도 보여 주지 않았습니다. 권리와 보안에 관한 주의도 자주 묻는 질문의 맨 끝에 세 줄 있었을 뿐입니다.

히카리짱의 정리「코드 생성 AI가 매일 쓰는 도구가 된다」는 흐름은 맞았어요. 틀린 것은 숫자를 읽는 법과 효율에 대한 단정이에요. 저희가 가장 반성하는 부분이에요.

코드 생성 AI를 작은 팀이 지금 시작한다면

조사를 보면 코드 생성 AI는 「쓸지 말지」보다 「어떻게 확인하면서 쓸지」의 단계에 들어와 있습니다. 개발자가 적은 회사나 팀이 시작한다면 우선 무료이거나, 지금 내고 있는 구독 범위에서 시험할 수 있는 것부터 권합니다. 도구의 자세한 비교와 고르는 법은 코드 생성 AI 추천 5선 비교(2026년판)에 정리했습니다.

요금은 비교 글과 마찬가지로 2026년 10월 26일에 각 사의 공식 페이지에서 확인한 것입니다. 달러 요금은 세금 등이 따로 붙을 수 있고, 원화 가격은 공식 페이지에서 확인하지 못해 달러로 적었습니다. 화면 만들기까지 한꺼번에 맡기고 싶다면 Lovable도 무료 플랜으로 시험할 수 있습니다(하루 5크레딧, 월 30까지).

어떤 도구를 고르든 다음 다섯 가지를 먼저 정해 두면 실패가 줄어듭니다.

1. 작은 작업을 하나 고른다. 매주 손으로 고치는 집계표처럼 실패해도 곤란하지 않은 작업부터 시작합니다.
2. 시작하기 전에 시간을 재 둔다. METR의 실험에서 보듯 「빨라졌다」는 느낌은 믿을 수 없습니다. 도입 전후에 같은 작업에 걸린 시간을 기록해 비교합니다.
3. 나온 코드는 사람이 읽고, 더미 데이터로 실행한다. 모르는 줄은 AI에게 설명해 달라고 합니다. 실제 데이터를 넣는 것은 그다음입니다.
4. 데이터와 권리 설정을 먼저 확인한다. 입력이 학습에 쓰이지 않는 설정이나 기업용 플랜, 공개 코드와 똑같은 제안을 내지 않는 「중복 감지 필터」를 확인합니다. 비밀번호나 API 키는 붙여 넣지 않습니다. 자세한 내용은 비교 글의 「코드 생성 AI 활용 요령과 권리·데이터 주의점」을 보세요.
5. 만든 코드와 지시문을 내 손에 남긴다. 지난 1년 반 동안 Windsurf는 이름이 바뀌었고 Cursor는 운영사 인수가 보도되었습니다. GitHub나 사내 드라이브에 남겨 두면 다른 도구에서도 이어서 부탁할 수 있습니다.

히카리짱의 정리작게 시작하고, 시간을 재고, 사람이 확인해요. 이 세 가지를 지키면 도구가 바뀌어도 당황하지 않아요.