[1편] 구글 AI 개발툴, 왜 감흥이 없었을까

이 글은 Pragmatic Engineer 뉴스레터의 「The Pulse #135: Google’s AI developer tools feel like a checkbox exercise」를 바탕으로 작성되었습니다.
AI 개발자 도구, 플랫폼 독점, 그리고 실무 현장의 미묘한 긴장감에 대한 내용을 중심으로, 현재 AI 생태계의 흐름을 실무자의 시선에서 해석하고자 했습니다.

구글, 너무 늦게 들어온 파티

지난 구글 I/O에서 발표된 ‘Google AI Studio’와 ‘Jules’는 마치 오래전에 초대장을 받아놓고, 막상 행사에 너무 늦게 도착한 손님 같았습니다.

모두가 이미 춤추고 있고, 누구도 더 이상 새로운 파트너를 찾지 않는 상황.

Google AI Studio는 Lovable, Vercel v0, Bolt.new처럼 ‘텍스트 프롬프트 기반으로 앱을 만드는 도구’입니다.

Jules는 GitHub에 연동된 코드 에이전트로, Copilot Agent나 Anthropic Claude Code의 경쟁 제품이죠.

두 제품 모두 ‘잘 만든 툴’입니다. 기능은 괜찮고 UI도 깔끔합니다.

하지만 이게 다입니다. 개인적으로는 “그래서 뭐가 다른 거지?”라는 생각만 반복했습니다. “이걸 써야 할 이유가 뭐지?”라는 질문에 구글은 답을 주지 않았습니다.

앱 빌더는 왜 다 비슷비슷해졌나

Google AI Studio loading page. The default option is to chat with the model about what to build

Google AI Studio는 텍스트로 명령을 주면 자동으로 앱의 초기 구조를 생성하고, 코드를 보여주고, 배포까지 이어지도록 돕는 도구입니다. Gemini 2.5 Pro 모델을 기반으로 작동하며, 코드 생성 능력 자체는 훌륭한 편입니다. 저도 React 기반 프로젝트에서 몇 번 테스트해 봤지만, 정적 페이지 수준에선 꽤 근사한 결과물을 뽑아줬습니다.

Google AI Studio one-shotted building a LinkedIn landing page using React and TypeScript

하지만 이미 이런 방식의 앱 빌더는 많습니다. 오히려 문제는 지금 AI 앱 빌더 시장 자체가 너무 ‘예측 가능’해졌다는 겁니다. 거의 모든 도구가 같은 구조를 가지고 있고, 겉모습도 비슷하며, 모델이 코드를 생성해 주고 사용자가 수정하고, 클라우드에 배포할 수 있도록 돕습니다.

무엇보다 결정적인 건, 이 시장의 진짜 제품은 도구가 아니라 ‘모델’이라는 사실입니다. 앱 빌더는 단지 모델을 감싸고 있는 껍데기일 뿐이고, 대부분의 차이는 모델 성능에서 결정됩니다. 그리고 그 모델은 OpenAI, Anthropic, Google처럼 소수의 회사들이 가지고 있습니다.

이런 상황에서 앱 빌더는 너무 빠르게 commoditized(상품화)되어버렸습니다. UI가 조금 더 예쁘다거나, 프롬프트 인터페이스가 조금 더 부드럽다는 차이는 있지만, 결정적으로 ‘압도적인 무언가’는 없습니다.

Jules, 좋은 기능은 있지만 "그래서 뭐가 새롭죠?"

ules goes off with the prompt it is given, does the work, and creates a PR. It did the task in 6 min

Google의 또 다른 발표는 ‘Jules’라는 코드 에이전트입니다. GitHub에 연결해 두면, 테스트 코드 작성, 패키지 업데이트, 기능 구현 등을 PR 형태로 제안해 줍니다. Jules는 변경 사항에 대해 테스트도 자동으로 실행하고, Google Cloud VM 위에서 격리된 환경에서 코드를 실행해 안전성도 확보합니다.

이 모든 기능은 분명 개발자의 생산성을 높여주는 유용한 기능입니다. 그런데 이건 OpenAI의 Codex, Microsoft의 Copilot Agent, Sourcegraph의 Amp, Anthropic의 Claude Code에서도 이미 다 제공하고 있는 기능들입니다. 차별점이 희미한 겁니다.

특히 Microsoft가 GitHub를 소유하고 있다는 점에서 Copilot Agent는 GitHub과의 통합성이 압도적으로 좋습니다. 반면, Jules는 이 생태계 바깥에 있습니다. “왜 Jules를 써야 하는가?”라는 질문에는 여전히 뾰족한 대답이 없습니다.

구글의 전략이 보이지 않는다

Google AI Studio나 Jules는 마치 구글이 “우리도 이런 거 있어요!” 하고 시장에 외친 제품처럼 느껴졌습니다. 다만, 그게 정말 필요한 도구인지, 아니면 단지 ‘AI 코딩 툴 시장’이라는 칸을 채우기 위한 제품인지는 의문입니다.

실제로 구글은 개발자 도구에 있어서 지속적인 신뢰를 쌓은 회사는 아닙니다. Firebase, Angular, Dart, Flutter 등 다양한 도구를 내놨지만, 대부분 장기적인 전략 없이 흘러갔고, 커뮤니티는 점점 줄어들었습니다.

과거 GCP의 장애 보고서 대응에서도 “디테일은 있지만 전략은 없다”는 평이 있었듯, AI 개발 툴에서도 그런

인상이 반복됩니다.

정말 AI 개발자가 쓰고 싶은 도구를 만들고 싶은 게 맞을까요?

아니면 AI 도구 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 ‘출시만이라도 하자’는 걸까요?

실무 개발자의 선택 기준은 다르다

저는 실무에서 다양한 AI 코드 생성 도구를 써봤습니다. Copilot은 단순한 반복 작업에 유용했고, Claude는 긴 코드베이스 이해에 좋았습니다. 그리고 직접 만든 툴로 프롬프트 기반 코드 생성을 테스트해보기도 했습니다.

이 경험에서 느낀 건 툴이 좋다/나쁘다의 문제가 아니라, 내 작업 흐름에 얼마나 잘 녹아드느냐가 핵심이라는 점입니다. Google AI Studio나 Jules는 분명 유능한 모델(Gemini 2.5 Pro) 기반에서 작동하고 있고, 기술적으로도 잘 만들어졌습니다. 하지만 “왜 굳이 이걸 써야 할까?”라는 질문에 구글은 아직 답을 주지 못하고 있습니다.