2025년 AI 혁신의 물결: Manus AI, 바이브 코딩, AI 폰이 바꾸는 미래

인공지능 기술이 하루가 다르게 발전하면서 우리의 삶과 업무 방식이 빠르게 변화하고 있습니다. 불과 몇 년 전만 해도 상상 속에만 존재하던 기술들이 현실이 되어 우리 앞에 펼쳐지고 있는데요. 오늘은 2025년 3월 현재 주목받고 있는 네 가지 혁신적인 AI 기술 트렌드를 살펴보며, 이러한 변화가 우리 삶에 어떤 영향을 미칠지 함께 알아보겠습니다.

 

 

Manus AI: 중국발 완전 자동화 AI 에이전트의 충격

여러분, 무언가를 검색하는 것을 넘어 실제로 계획을 세우고 실행까지 해주는 AI를 상상해보신 적 있으신가요? 중국 스타트업 '모니카(Monica)'가 개발한 'Manus'는 바로 그런 AI 에이전트입니다.

2025년 3월 초에 공개된 Manus는 단순한 챗봇이 아닌 완전 자동화된 AI 에이전트로서, 불과 20시간 만에 엄청난 관심을 받았습니다. 초기 접속 코드가 최대 50,000위안(약 6,800달러)에 거래될 정도로 인기가 폭발했죠. Manus의 핵심 차별점은 Manus의 가장 큰 특징은 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어 계획을 세우고, 실행하며, 결과물까지 제공하는 자율성에 있습니다. 예를 들어, 뉴욕에서 가장 안전한 동네를 찾고, 학군을 분석하며, 예산에 맞는 부동산을 추천하는 복잡한 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다. Manus AI는 멀티 에이전트 시스템을 기반으로 설계되었는데요, 여러 개의 독립적인 AI 모델이 협업하는 방식으로 작동합니다. 이러한 방식을 통해 AI 능력 평가 지표인 GAIA(GAI Assistant) 벤치마크에서 OpenAI의 최신 모델을 능가했다고 주장하며 기술력을 입증하고 있습니다.

흥미로운 점은 Manus AI에 대한 반응이 중국과 해외 시장에서 확연히 다르다는 것입니다. 중국 내에서는 서버가 다운될 정도로 엄청난 관심을 받고 있으며, 'DeepSeek 이후 가장 혁신적인 AI'라는 평가와 함께 AI 관련 주식 폭등을 이끌었습니다. 반면, 해외 시장에서는 상대적으로 미온적인 반응을 보이고 있으며, 일부 전문가들은 "중국 AI 시장의 과열 현상"이라는 지적을 제기하기도 합니다.

 

🔍 실무자 팁: 완전 자동화 AI 에이전트의 등장은 기업들에게 업무 프로세스 재설계의 기회를 제공합니다. 반복적이고 시간 소모적인 작업들을 AI 에이전트에게 위임하고, 인간은 더 창의적이고 전략적인 의사결정에 집중하는 방향으로 업무 분담을 고려해보세요.

Manus와 DeepSeek: 중국 AI 기술의 급부상

Manus AI는 '중국의 차세대 DeepSeek'이라는 평가를 받고 있습니다. DeepSeek는 2025년 1월 오픈소스 AI 기반의 저비용 추론 모델을 발표하며 큰 반향을 일으켰고, AI 주식 급등을 이끌었던 전례가 있습니다. DeepSeek R1은 테스트 타임 스케일링(Test-Time Scaling) 접근 방식을 사용하여 6,710억 개의 파라미터와 128,000개 토큰의 입력 컨텍스트 길이를 지원하는 거대 모델입니다.

중국 AI 산업의 부상은 정부의 강력한 지원과 빅테크 기업들의 경쟁에 힘입어 가속화되고 있습니다. 중국 정부는 핵심 기술 연구개발 지원과 미래 AI 기술에 대한 투자 확대를 약속했으며, 알리바바는 최근 QwQ-32B라는 AI 모델을 공개하며 DeepSeek R1을 능가하는 성능을 주장하고 있습니다. 이처럼 중국의 AI 기술은 빠르게 발전하며 글로벌 AI 경쟁에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다.

바이브 코딩(Vibe Coding): 코딩의 새로운 패러다임인가?

"그냥 보고, 말하고, 실행하고, 복사 붙여넣기 하면 거의 다 된다"

이것은 전 오픈AI 출신 연구원 **안드레아 카르파티(Andrej Karpathy)**가 제시한 '바이브 코딩'(Vibe Coding)에 대한 설명입니다. 이 새로운 프로그래밍 방식은 인공지능 시대의 코딩 방법으로 주목받고 있는데요. 바이브 코딩의 핵심은 정밀한 문법과 구문에 집중하는 전통적인 코딩 방식에서 벗어나, 영어로 프로그램을 설명하고 AI가 이를 작동하는 코드로 번역하도록 하는 접근법입니다. 즉, 정밀함보다는 '흐름'에 맡기는 것에 중점을 둡니다

이러한 코딩 방식은 ChatGPT, Claude, DeepSeek 등과 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전에 힘입어 가능해졌으며, 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮추는 잠재력을 가지고 있습니다. 커서 컴포저(Cursor Composer), 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot), 레플릿 에이전트(Replit Agent) 등의 도구들이 비프로그래머들도 점점 더 쉽게 코딩에 접근할 수 있도록 돕고 있습니다6. 특히 게임 프로토타이핑 분야에서는 마이크로소프트의 피터 양이 AI 도구를 통해 간단한 3D 좀비 게임을 프로토타입하는 과정을 시연하며 바이브 코딩의 가능성을 보여주었습니다.

 

바이브 코딩의 한계와 위험성
그러나 개발자 커뮤니티에서는 바이브 코딩의 한계와 위험성에 대한 우려도 제기되고 있습니다. 개발자 **시몬 윌슨(Simon Willison)**은 바이브 코딩이 "재미있지만, 프로덕션 환경에서는 위험할 수 있다"고 경고했습니다. AI가 생성한 코드는 버그나 비확인 정보를 포함할 수 있으며, 이는 코드의 품질과 유지보수에 영향을 미칠 수 있다는 것입니다

 

결국 바이브 코딩은 AI와 인간 개발자 간의 협력적 관계의 일부로, 프로그래밍 접근 방식에 대한 새로운 시각을 제공하고 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식이 프로그래밍의 미래를 완전히 주도할지는 아직 불확실합니다. 바이브 코딩은 신속한 프로토타이핑과 창의적 실험에는 유용하지만, 안정성과 성능이 중요한 시스템에서는 여전히 전통적인 프로그래밍 방식의 가치가 유지될 것으로 보입니다.

AI 개발에서의 스케일링 법칙 재조명 : 더 크다고 항상 좋은 것은 아니다

지금까지 AI 모델 개발에서는 '더 크고, 더 많고, 더 강력하게'라는 원칙이 지배적이었습니다. 모델의 크기, 데이터셋의 크기, 컴퓨팅 파워가 커질수록 성능이 향상된다는 이른바 **스케일링 법칙(Scaling Laws)**이 AI 개발의 주요 동력이었죠

 

DeepSeek의 혁신적 접근: 테스트 타임 스케일링
그러나 최근 DeepSeek과 같은 사례를 통해 이러한 전통적인 스케일링 법칙에 대한 새로운 관점이 등장하고 있습니다. DeepSeek R1은 6,710억 개의 파라미터를 가진 거대 모델이지만, 단순히 모델 크기에만 의존하지 않고 **테스트 타임 스케일링(Test-Time Scaling)**이라는 접근 방식을 도입했습니다

 

이 방식은 직접적인 답변을 제공하는 대신 쿼리에 대해 **여러 번의 추론 패스(Inference Passes)**를 수행하여 연쇄 사고, 합의, 검색 방법을 통해 최상의 답변을 생성합니다. 이를 통해 모델이 문제를 반복적으로 '사고'할 수 있게 하여 모델 품질을 지속적으로 향상시킵니다.

 

효율성의 중요성 증가
알리바바의 QwQ-32B는 상대적으로 작은 32억 개의 파라미터를 사용하면서도 DeepSeek R1보다 더 나은 성능을 발휘한다고 주장하며 효율성의 중요성을 강조하고 있습니다. 이는 단순히 모델 크기를 키우는 것보다 효율성, 데이터 품질, 훈련 전략, 하드웨어 최적화 등 다양한 요소의 균형이 중요하다는 것을 보여줍니다.

 

🔍 실무자 팁: AI 모델 선택 시 단순히 규모가 큰 모델보다는 특정 작업에 최적화된 효율적인 모델을 고려하세요. 작은 특화 모델이 더 빠른 추론 속도와 낮은 비용으로 동일하거나 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다.

Perplexity AI 폰: 모바일 경험의 미래를 엿보다

스마트폰의 다음 진화는 어떤 모습일까요? T-Mobile의 모회사인 **도이치텔레콤(Deutsche Telekom)**이 Perplexity와 협력하여 개발 중인 'AI Phone'은 그 해답을 제시하고 있습니다.

 

앱 중심에서 AI 어시스턴트 중심으로
이 AI 폰의 가장 큰 특징은 기존의 앱 중심 인터페이스에서 벗어나 AI 기반 어시스턴트 중심으로 전환된다는 점입니다. 사용자는 잠금 화면에서 바로 Perplexity Assistant에 접근할 수 있으며, 다양한 앱을 오가며 원하는 기능을 찾을 필요 없이 AI 어시스턴트를 통해 모든 작업을 처리할 수 있습니다.

 

답변 머신에서 액션 머신으로
Perplexity의 CEO인 **아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas)**는 이 협력을 "답변 머신에서 일상적인 업무를 처리할 수 있는 액션 머신으로 기술을 전환하는 과정"이라고 설명했습니다. 이는 AI가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 실제 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있음을 의미합니다.

 

다양한 AI 기술의 통합
이 AI 폰은 Perplexity의 AI 어시스턴트뿐만 아니라 Google Cloud AI(실시간 번역), ElevenLabs(팟캐스트 제작), Picsart(아바타 생성) 등 다양한 AI 기술을 통합하여 사용자에게 더욱 풍부한 경험을 제공할 예정입니다. 도이치텔레콤은 AI 폰을 올해 말에 출시할 계획이며, 예상 가격은 1,000달러 미만으로 책정될 것으로 보입니다

 

🔍 실무자 팁: 모바일 앱 개발자라면 이제 단일 앱 개발보다는 AI 어시스턴트와의 통합을 고려한 개발 전략을 세우는 것이 중요합니다. API를 통해 AI 어시스턴트와 상호작용할 수 있는 방법을 모색하고, 음성 인터페이스에 최적화된 서비스 설계를 고려해보세요.

AI 혁신의 미래: 우리가 주목해야 할 점

지금까지 살펴본 네 가지 주요 AI 트렌드는 각기 다른 방향에서 인공지능 기술의 발전을 보여주고 있지만, 모두 인간과 AI의 상호작용 방식을 근본적으로 변화시키는 공통점을 가지고 있습니다.

 

글로벌 AI 경쟁 가속화
특히 주목할 점은 중국과 미국 간의 AI 기술 경쟁이 더욱 치열해지고 있다는 것입니다. Manus AI와 DeepSeek의 등장으로 중국의 AI 기술력이 국제 무대에서 인정받고 있으며, 이는 글로벌 AI 생태계에 새로운 활력을 불어넣고 있습니다.

 

기술 변화에 적응하기
이러한 AI 기술의 발전을 수동적으로 바라보는 것이 아니라, 적극적으로 이해하고 활용할 필요가 있습니다. 기업들은 자사의 비즈니스 모델과 서비스에 AI 기술을 어떻게 통합할 것인지 고민해야 하며, 개인들은 새로운 기술 환경에 적응하기 위한 지식과 역량을 갖추어야 합니다.

 

기술 변화에 적응하기
이러한 AI 기술의 발전을 수동적으로 바라보는 것이 아니라, 적극적으로 이해하고 활용할 필요가 있습니다. 기업들은 자사의 비즈니스 모델과 서비스에 AI 기술을 어떻게 통합할 것인지 고민해야 하며, 개인들은 새로운 기술 환경에 적응하기 위한 지식과 역량을 갖추어야 합니다.

 

우리의 선택은?
여러분은 이러한 AI 혁신 물결 속에서 어떤 기회를 발견하고 계신가요? 여러분의 업무나 일상에 이러한 기술들을 어떻게 적용해볼 수 있을까요? 미래를 선도하는 AI 기술에 관심을 가지고 지속적으로 학습하며, 변화하는 환경에 창의적으로 대응해 나가는 것이 중요한 시점입니다.

여러분의 생각이나 경험을 댓글로 공유해주세요. AI 기술의 발전이 여러분의 분야에 어떤 영향을 미치고 있나요? 어떤 기술이 가장 흥미롭게 느껴지시나요?

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The Wave of AI Innovation in 2025: How Manus AI, Vibe Coding, and AI Phones are Reshaping Our Future

Artificial intelligence technology is evolving day by day, rapidly transforming how we live and work. Technologies that existed only in our imagination a few years ago are now becoming reality before our eyes. Today, we'll explore four innovative AI technology trends capturing attention in March 2025, and examine how these changes will impact our lives.

Manus AI from China: The Era of Fully Automated Agents Has Begun

Have you ever imagined an AI that goes beyond searching to actually planning and executing tasks for you? 'Manus', developed by Chinese startup 'Monica', is precisely such an AI agent.

The Secret Behind Its Explosive Popularity: Autonomy

Manus, released in early March 2025, is not a simple chatbot but a fully automated AI agent that garnered tremendous attention in just 20 hours. Initial access codes traded for up to 50,000 yuan (approximately $6,800), demonstrating its explosive popularity. Why is it so popular?

Manus's biggest feature is its autonomy that goes beyond merely providing information to planning, executing, and delivering results. For example, it can automatically perform complex tasks such as finding the safest neighborhoods in New York, analyzing school districts, and recommending properties within budget.

The Power of Multi-Agent Systems

Manus AI is designed based on a multi-agent system, operating through collaboration between multiple independent AI models. Through this approach, it validates its technological prowess by claiming to have surpassed OpenAI's latest models in the GAIA (GAI Assistant) benchmark.

Stark Difference in Reactions Between Chinese and Overseas Markets

Interestingly, reactions to Manus AI differ dramatically between Chinese and overseas markets. Within China, it has received such overwhelming interest that servers crashed, and it has been evaluated as 'the most innovative AI since DeepSeek,' driving AI-related stock surges. In contrast, overseas markets have shown relatively tepid responses, with some experts suggesting it represents "overheating in the Chinese AI market".

🔍 Professional Tip: The emergence of fully automated AI agents offers companies an opportunity to redesign work processes. Consider delegating repetitive and time-consuming tasks to AI agents, allowing humans to focus on more creative and strategic decision-making.

Vibe Coding: A New Programming Paradigm

"Just see, say, execute, and copy-paste, and you're almost done."

This is the description of 'Vibe Coding' introduced by former OpenAI researcher Andrej Karpathy. This new programming method is gaining attention as a coding approach for the AI era.

Explain in English, AI Translates into Code

The core of Vibe Coding is a departure from traditional coding methods that focus on precise grammar and syntax, instead explaining programs in English and letting AI translate them into working code. That is, it emphasizes 'flow' rather than precision.

AI Coding Tools That Lower Entry Barriers

This coding method has become possible thanks to the development of large language models (LLMs) like ChatGPT, Claude, and DeepSeek, and has the potential to lower the barriers to software development. Tools such as Cursor Composer, GitHub Copilot, and Replit Agent are helping non-programmers access coding more easily.

Limitations and Risks of Vibe Coding

However, concerns about the limitations and risks of Vibe Coding are also being raised in the developer community. Developer Simon Willison warned that Vibe Coding is "fun, but can be dangerous in production environments." AI-generated code may contain bugs or unverified information, which can affect code quality and maintenance.

🔍 Professional Tip: Vibe Coding is very useful in prototyping or idea validation stages. Try using AI coding tools when implementing complex algorithms quickly or testing new features. However, it's important to conduct code reviews and testing before applying to production environments.

Reconsidering Scaling Laws in AI Development: Bigger Isn't Always Better

Until now, the principle of 'bigger, more, and more powerful' has dominated AI model development. The Scaling Laws, which state that performance improves as model size, dataset size, and computing power increase, have been the main drivers of AI development.

DeepSeek's Innovative Approach: Test-Time Scaling

However, recent cases like DeepSeek are introducing new perspectives on these traditional scaling laws. DeepSeek R1 is a massive model with 671 billion parameters, but rather than relying solely on model size, it has introduced an approach called Test-Time Scaling.

This approach performs multiple inference passes on queries instead of providing direct answers, generating the best answers through chains of thought, consensus, and search methods. This allows the model to 'think' about problems repeatedly, continuously improving model quality.

Growing Importance of Efficiency

Alibaba's QwQ-32B claims to deliver better performance than DeepSeek R1 using relatively small 32 billion parameters, emphasizing the importance of efficiency. This shows that balancing various factors such as efficiency, data quality, training strategies, and hardware optimization is more important than simply increasing model size.

🔍 Professional Tip: When selecting AI models, consider efficient models optimized for specific tasks rather than simply large models. Small specialized models can provide the same or better results with faster inference speed and lower costs.

Perplexity AI Phone: Glimpsing the Future of Mobile Experience

What will the next evolution of smartphones look like? The 'AI Phone' being developed through collaboration between Deutsche Telekom, T-Mobile's parent company, and Perplexity offers an answer.

From App-Centric to AI Assistant-Centric

The biggest feature of this AI phone is its transition from traditional app-centric interfaces to an AI assistant-centric approach. Users can access the Perplexity Assistant directly from the lock screen and handle all tasks through the AI assistant without needing to navigate between various apps.

From Answer Machines to Action Machines

Perplexity CEO Aravind Srinivas described this collaboration as a "process of transforming technology from answer machines to action machines capable of handling everyday tasks." This means AI is evolving beyond simply answering questions to performing actual tasks.

Integration of Various AI Technologies

This AI phone will integrate various AI technologies beyond Perplexity's AI assistant, including Google Cloud AI (real-time translation), ElevenLabs (podcast creation), and Picsart (avatar generation), to provide users with an even richer experience. Deutsche Telekom plans to launch the AI phone by the end of this year, with an expected price under $1,000.

🔍 Professional Tip: For mobile app developers, it's now important to establish development strategies that consider integration with AI assistants rather than developing standalone apps. Explore ways to interact with AI assistants through APIs and consider service designs optimized for voice interfaces.

The Future of AI Innovation: What We Should Pay Attention To

The four major AI trends we've examined show the development of artificial intelligence technology in different directions, but they all share the common thread of fundamentally changing how humans and AI interact.

Accelerating Global AI Competition

A particularly noteworthy point is that AI technology competition between China and the United States is intensifying. The emergence of Manus AI and DeepSeek has earned recognition for China's AI technology prowess on the international stage, bringing new vitality to the global AI ecosystem.

Adapting to Technological Change

We need to actively understand and utilize these AI technology developments rather than passively observing them. Companies need to consider how to integrate AI technology into their business models and services, while individuals need to acquire the knowledge and capabilities to adapt to the new technological environment.

What Will We Choose?

What opportunities do you see in this wave of AI innovation? How might you apply these technologies in your work or daily life? Now is an important time to maintain interest in AI technologies leading the future, continuously learn, and creatively respond to the changing environment.

Please share your thoughts or experiences in the comments. How is the development of AI technology affecting your field? Which technology do you find most interesting?

 

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