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[IT뉴스]깃허브, 광업·건설·농업까지 확산…"개발 프로젝트 18배 늘어"

온카뱅크관리자

2026-10-29 01:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [깃허브 유니버스 26] '옥토버스 2026' 발표…AI 에이전트, 코드 수정·검토 
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 (지디넷코리아=김미정 기자)[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 인공지능(AI) 코딩 에이전트가 IT 업계를 넘어 광업과 건설업, 보건의료, 농업 등 산업 전반으로 확산하고 있는 것으로 나타났다. 산업별 현장 문제를 해결하기 위한 AI 개발 프로젝트가 최근 수년간 크게 늘었다는 분석이다. 
 깃허브가 지난 27일(현지시간) 공개한 '옥토버스 2026' 보고서에 따르면 광업·채석업·석유·가스 채굴업을 지원하는 코드 저장소는 2022년 수치보다 약 65배로 늘어난 것으로 집계됐다. 초기 규모가 작았던 사업지원 서비스업과 건설업은 각각 17~18배 규모로 커졌으며 제조업도 거의 3배 넘게 증가한 것으로 나타났다.
 깃허브는 2022년부터 올해까지 생성된 공개 저장소 무작위 표본을 북미산업분류체계에 따라 산업별 AI 에이전트 활용도를 이같이 분석했다. 코드와 관련 자료를 보관하는 저장소 이름과 설명 등을 바탕으로 어떤 산업을 지원하는 프로젝트인지 분류하는 식으로 진행했다. 
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 <img alt="인공지능(AI) 코딩 에이전트가 IT 업계를 넘어 광업과 건설업, 보건의료, 농업 등 산업 전반으로 확산하고 있는 것으로 나타났다. (사진=깃허브)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011123224sbno.png" data-org-width="640" dmcf-mid="Zgah99lwaE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011123224sbno.png" width="658">
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 인공지능(AI) 코딩 에이전트가 IT 업계를 넘어 광업과 건설업, 보건의료, 농업 등 산업 전반으로 확산하고 있는 것으로 나타났다. (사진=깃허브)
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 보고서는 전문·과학·기술 서비스업 관련 저장소는 같은 기간 약 5배 오른 것으로 나타났다. 전체 산업 중 순위도 4위에서 정보산업에 이어 2위로 올라섰다. 농업·임업·어업·수렵업은 두 계단 상승했고 보건의료·사회복지 서비스업도 한 계단 올랐다.
 현장 문제를 해결하는 구체적인 개발 사례도 등장했다. 제조업에서는 공구 사진 바탕으로 맞춤형 서랍 정리함을 설계해 3D 프린터로 출력하는 도구가 개발됐다. 보건의료 분야에서는 연구자가 조직 표본 대용량 디지털 이미지를 더 쉽게 분석하도록 돕는 도구도 소개됐다.
 대학 연구실은 닭이 뛰놀거나 벌레를 쫓는 행동을 영상으로 분류하는 시스템을 개발한 사례를 발표하기도 했다. 산업 시설에서 재사용할 수 있는 열을 찾아내는 도구도 등장했다. 보고서는 각 분야를 잘 아는 사람들이 AI 코딩 에이전트 도움을 받아 직접 해결책을 구현한 셈이다. 
 보고서는 산업별 프로젝트 증가가 곧바로 AI 에이전트 활용 확산을 뜻하는 것은 아니라고 선 그었다. 
 실제 광업과 보건의료·농업 등에서는 저장소 40% 이상이 AI를 언급했지만 에이전트가 제출한 코드 변경 요청이 확인된 저장소는 3%에 그쳤다. 반면 건설업은 AI 언급 비중이 약 25%였으나 에이전트가 코드 변경을 요청한 저장소 비중은 약 9%로 산업 중 가장 높았다.
 "AI가 코드 고치고 사람이 검토…개발 방식 바뀐다"
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 <img alt="깃허브는 개발자 일하는 방식도 바뀌고 있다고 봤다. (사진=깃허브)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011124504jrfa.png" data-org-width="638" dmcf-mid="5BAvffTsak" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011124504jrfa.png" width="658">
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 깃허브는 개발자 일하는 방식도 바뀌고 있다고 봤다. (사진=깃허브)
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 깃허브는 개발자 일하는 방식도 바뀌고 있다고 봤다. 개발자가 AI 에이전트에 작업을 맡기고 결과까지 검토하는 방식이 늘어난 것으로 나타났다. 
 올해 9월 깃허브에서 제출된 코드 변경 요청인 풀 리퀘스트 40% 이상은 에이전트가 작성한 초안에서 시작됐다. 3월 17%에서 반년 만에 비중이 크게 높아졌다.
 9월 한 달간 에이전트가 시작한 코드 변경 요청은 1억 1000만 건으로, 이는 지난 3월보다 약 6배 높은 수치다. 개발자가 원하는 작업을 지시하면 에이전트가 초안을 만들고 사람이 이를 검토하는 방식이 확산한 것이다.
 보고서는 작업 전체를 맡기는 기능 이용도 늘었다고 분석했다. 깃허브 코파일럿 월간 활성 사용자 중 에이전트형 기능을 사용하는 비중은 1년 전 35%에서 55%로 상승했다. 작업을 맡기면 독립적으로 수행하는 '코파일럿 클라우드 에이전트' 이용은 전년 대비 230% 증가해 에이전트 채팅 증가율 85%를 웃돌았다.
 에이전트가 관여한 코드 변경 요청 가운데 2주 안에 실제 코드에 반영된 비중은 2월 83%에서 9월 90%로 높아졌다. 에이전트 관여가 감지되지 않은 요청은 두 시점 모두 약 86%였다.
 검토와 보안 도구 이용도 늘어난 것으로 분석됐다. AI 지원 코드 검토와 깃허브 어드밴스트 시큐리티 이용량은 각각 전년 대비 90% 이상 증가했다. 코드에 포함된 API 키와 비밀번호 등 노출을 탐지하는 푸시 보호 기능은 올해 58억 회 검사를 수행했다.
 깃허브는 전체 개발 활동도 사상 최대 규모로 늘었다고 봤다. 지난해 10월부터 올해 9월까지 개발자들이 코드 변경 사항을 깃허브에 전송한 횟수는 179억 회였다. 이는 2024년과 2025년을 합친 것보다 큰 규모다. 
 특히 코드 변경 이력을 저장하는 커밋은 공개·비공개 저장소를 합쳐 343억 회로 집계됐다. 이는 2년 전 3배가 넘는 규모다. 실제 코드에 반영된 변경 요청도 같은 기간 3배 이상 늘어 13억 건에 달한 것으로 나타났다. 
 올해 생성된 저장소 중 에이전트 설정 파일이 있는 저장소 평균 커밋 수는 해당 파일이 없는 신규 저장소보다 8배 더 높았다. 이 파일은 에이전트 작동 방식과 작업 방향을 설정하는 데 쓰인다. 다만 커밋 수는 코드 변경 활동량을 나타내는 지표로 생산성이나 소프트웨어 품질이 8배 높다는 의미는 아닌 것으로 확인됐다. 
 현재 깃허브를 이용하는 전 세계 개발자는 2억 2500만 명을 넘어섰다. 미국과 인도가 각각 3830만 명과 3200만 명으로 가장 많은 비중을 차지했다. 두 나라 모두 올해 개발자가 1000만 명 이상 늘었다. 공개 저장소에서 이뤄진 기여 활동도 25억 회로 지난해 11억 2000만 회보다 두 배 많다. 
 AI 모델도 골라 쓴다…복잡한 계획과 간단한 작업 나눠 활용
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 <img alt="모델 선택 자체를 코파일럿에 맡기는 이용자도 늘었다. (사진=깃허브)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011125731yihi.png" data-org-width="638" dmcf-mid="1m8sqqOccc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011125731yihi.png" width="658">
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 모델 선택 자체를 코파일럿에 맡기는 이용자도 늘었다. (사진=깃허브)
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 개발자들은 AI 모델 하나에 의존하기보다 작업에 맞춰 여러 모델을 사용한 것으로 나타났다. 
 보고서는 9월 모델을 직접 선택한 깃허브 코파일럿 사용자 중 61%는 두 개 이상 모델을 이용했다고 밝혔다. 4개월 전에는 50%였다.
 유료 사용자가 이용한 모델 종류는 5월 29종에서 9월 47종으로 늘었다. 9월에는 어떤 단일 모델도 전체 요청의 25%를 넘게 차지하지 않았다. 
 개발자가 모델을 직접 선택한 요청 100건 중 범용 모델은 38건을 차지했다. 복잡한 추론과 계획에 초점을 맞춘 모델은 37건이었고 빠르고 가벼운 모델은 25건이었다. 개발자들이 필요한 기능과 속도·비용에 따라 모델을 나눠 쓰는 모습이다.
 모델 선택 자체를 코파일럿에 맡기는 이용자도 늘었다. 유료 깃허브 코파일럿 사용자 중 63%는 9월에 자동 모델 선택 기능을 한 번 이상 사용했다. 깃허브는 작업 단계별로 모델을 배정하는 기능을 자동 선택과 결합한 '깃허브 코파일럿 퓨전'도 정식 제공한다고 밝혔다.
 깃허브는 "문득 떠올린 아이디어를 실제로 작동하는 무언가로 만드는 일이 훨씬 쉬워졌다"며 "무엇을 만들지, 누구를 위해 만들지는 여전히 개발자에 달렸다"고 밝혔다.
 김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)
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