Evrone이 수많은 AI 생성 MVP를 리뷰한 결과, 겉으로는 잘 작동하는 것처럼 보여도 비즈니스 로직 분산, 취약한 프론트·백엔드 분리, 테스트 부재, 보안 취약점 같은 구조적 문제가 숨어 있는 경우가 많았거든요

AI 코딩으로 MVP를 만들 수 있지만, 스케일업은 다른 이야기예요.

Evrone이 수많은 AI 생성 MVP를 리뷰한 결과, 겉으로는 잘 작동하는 것처럼 보여도 비즈니스 로직 분산, 취약한 프론트·백엔드 분리, 테스트 부재, 보안 취약점 같은 구조적 문제가 숨어 있는 경우가 많았거든요.

바이브코딩의 진짜 용도는 '빠른 검증'이에요. 시장이 이 제품을 원하는지, 사용자가 반응하는지를 몇 달이 아닌 며칠 만에 확인할 수 있어요.

문제는 검증 이후예요. 사용자가 늘면 기능 간 충돌, 보안 요구사항 증가, 인프라 비용이 현실로 다가오고, AI가 만든 코드로는 이 벽을 넘기 어려워요.