The Top Programming Languages 2025
Does AI mean the end for the Top Programming Languages?
Since 2013, we’ve been metaphorically peering over the shoulders of programmers to create our annual interactive rankings of the most popular programming languages. But fundamental shifts in how people are coding may not just make it harder to measure popularity, but could even make the concept itself irrelevant. And then things might get really weird. To see why, let’s start with this year’s rankings and a quick refresher of how we put this thing together.
2025년 최고의 프로그래밍 언어
AI는 최고의 프로그래밍 언어의 종말을 의미할까?
2013년부터 저희는 프로그래머 들의 어깨 너머로 은유적으로 들여다보며 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 에 대한 연례 인터랙티브 순위를 만들어 왔습니다 . 하지만 사람들의 코딩 방식이 근본적으로 변화하면서 인기 측정이 더 어려워질 뿐만 아니라, 심지어 인기라는 개념 자체가 무의미해질 수도 있습니다. 그리고 상황이 정말 이상해질 수도 있습니다. 그 이유를 알아보기 위해 올해 순위와 저희가 순위를 매기는 방식을 간략하게 살펴보겠습니다.
IEEE 회원들의 관심사를 고려하여 가중치를 부여한 " Spectrum " 기본 순위에서 Python이 다시 한번 1위를 차지했으며, 상위 5개 언어 중 가장 큰 변화는 JavaScript 가 작년 3위에서 올해 6위로 하락한 것입니다. JavaScript는 웹페이지를 만드는 데 자주 사용되고, vibe coding은 웹사이트를 만드는 데 자주 사용되기 때문에, 이러한 인기 하락은 잠시 후에 자세히 살펴볼 AI의 영향 때문일 수 있습니다. 하지만 올해 점수를 마무리하기 위해, 고용주가 찾는 기술만을 다루는 "Jobs" 순위에서 Python 도 작년 2위에서 1 위로 올랐지 만, SQL 전문 지식은 여전히 이력서에 포함하기에 매우 귀중한 기술입니다.
마인크래프트 서버 를 해킹하는 아이들 이나 새로운 아키텍처를 개발하는 학술 연구자 등 코딩하는 모든 사람의 어깨 너머로 직접 살펴볼 수는 없기 때문에 , 저희는 프록시를 사용하여 인기를 측정합니다. 방법론은 여기에서 자세히 설명하지만, 결론적으로 여러 출처의 지표를 통합하여 순위를 매깁니다.
하지만 프로그래머들은 이러한 공개적인 관심 표현에 점점 소외되고 있습니다. 책을 넘기거나 Stack Exchange 같은 웹사이트에서 질문에 대한 답을 찾는 대신, Claude 나 ChatGPT 같은 LLM과 사적인 대화를 나누는 경우가 많습니다. Cursor 와 같은 AI 비서가 코드 작성을 도와주면서, 애초에 질문을 던질 필요성이 크게 줄었습니다. 예를 들어, TPL에서 평가된 언어들을 모두 고려했을 때, 2025년 Stack Exchange에 매주 게시된 질문 수는 2024년의 22%에 불과했습니다.
공개적으로 이용 가능한 지표의 영향력이 줄어들면서 다양한 언어의 인기도를 추적하기가 더욱 어려워졌습니다. 순위에 대한 이러한 실존적 문제는 새로운 지표를 찾거나 다양한 프로그래머들을 직접 조사함으로써 해결할 수 있습니다. 그러나 훨씬 더 근본적인 문제가 도사리고 있습니다.
숙련된 코더가 AI를 사용하여 지루한 작업을 처리하든 , 초보자가 완전한 웹 앱을 코딩하든, AI 지원 덕분에 프로그래머는 언어의 세부 사항에 대해 점점 더 신경 쓸 필요가 없어집니다. 먼저 구문, 흐름 제어 및 함수, 그리고 프로그램 작성 방법의 단계까지, 점점 더 많은 부분을 AI에게 맡기고 있습니다.
코드 작성 LLM은 여전히 진행 중인 작업 이지만 , 작업에서 차지하는 비중이 점점 커지고 있으며, 프로그래머는 소스 코드를 탭이나 공백 으로 들여쓰기해야 하는지 에 대한 종교 전쟁을 벌이는 사람에서 사용하는 언어 에 대해 점점 덜 신경 쓰는 사람으로 필연적으로 변화하고 있습니다 .
결국, 다양한 컴퓨터 언어가 존재하는 이유는 특정 과제를 해결할 때 한 언어로 해결책을 표현하는 것이 다른 언어보다 더 쉽기 때문입니다. R 프로그래밍 언어 로 세탁기를 제어하거나 , 반대로 C 언어로 대규모 데이터셋에 대한 통계 분석을 수행하지는 않을 것입니다 .
하지만 기술적으로는 두 가지 모두 가능 합니다 . 사람은 머리를 쥐어뜯을 정도로 힘들겠지만, LLM은 지각 능력만큼이나 머리카락도 많습니다. 충분한 훈련 데이터만 있다면, 주어진 프롬프트에 대한 코드를 원하는 언어로 생성할 수 있습니다. 실질적으로 이는 오늘날 가장 널리 사용되는 범용 프로그래밍 언어 중 하나를 사용한다는 것을 의미합니다. 오늘날 대부분의 개발자가 코드가 실행되는 CPU의 명령어 세트나 기타 하드웨어 특성에 크게 신경 쓰지 않는 것처럼, 프로그램이 어떤 언어로 바이브 코딩되는지는 결국 사소한 문제로 여겨집니다.
물론, 항상 관심을 갖는 사람들이 있을 겁니다. 마치 저처럼 Z80 과 6502 8비트 CPU 중 어떤 것을 선택해야 할지 논쟁을 벌이는 사람들이 있는 것처럼요. 하지만 전반적으로 다양한 컴퓨터 언어의 인기는 철도 궤간의 상대적 인기만큼이나 모호한 주제가 될 수 있습니다.
이로 인한 장기적인 결과 중 하나는 새로운 언어의 등장이 더욱 어려워질 것이라는 점입니다. 이전에는 개인이나 소규모 팀이 잠재적 기여자와 사용자에게 자신의 접근 방식을 홍보하는 방식으로 새로운 언어가 등장할 수 있었습니다.
하지만 몇 가지 샘플과 튜토리얼만으로도 실무 코딩에 익숙한 프로그래머들 사이에서는 도입을 촉진하기에 충분한 자료가 될 수 있지만, 오늘날의 AI에게는 충분하지 않습니다. 인간은 비교적 적은 양의 데이터로부터 추론할 수 있는 멘탈 모델을 구축합니다. LLM은 통계적 확률에 의존하기 때문에 더 많은 데이터를 처리할수록 더 나은 결과를 얻습니다. 결과적으로 프로그래머들은 AI가 덜 사용되는 언어로 코딩할 때 눈에 띄게 낮은 결과를 보인다는 점을 지적해 왔습니다.
LLM을 더 보편적인 코더로 만들기 위한 연구 노력이 있지만 , 새로운 언어가 본격적으로 발전하는 데는 별 도움이 되지 않습니다. 근본적으로 새로운 언어가 성장하는 이유는 프로그래머의 어떤 갈증을 해소하기 때문입니다. 그 갈증은 모든 문장 뒤에 세미콜론을 붙여야 한다는 사실에 대한 사소한 것일 수도 있고, 계산의 목적 에 대한 철학적 논쟁처럼 큰 것일 수도 있습니다 .
하지만 AI가 오늘날 언어에 대한 우리의 짜증을 달래준다면, 새로운 언어가 과연 영향력을 발휘할 만큼의 임계점에 도달할 수 있을까요? 오늘날 언어의 인기는 시간 속에 그대로 머물게 될까요?
프로그래밍 언어의 미래는 어떻게 될까?
미래에 대해 더 자세히 추측하기 전에, 현재 우리가 어디에 있는지 다시 한번 살펴보겠습니다. 현대의 고급 컴퓨터 언어는 실제로 두 가지 역할을 하도록 설계되었습니다. 적절한 방식으로 데이터를 처리하기 쉽게 해주는 추상화 계층을 만드는 것과, 프로그래머가 스스로 실수를 저지르지 않도록 막는 것입니다.
첫 번째 목표는 Fortran 과 Cobol 시절부터 존재했으며 각각 과학 및 비즈니스 데이터를 처리하는 것을 목표로 했습니다.두 번째 목표는 나중에 등장했는데, Edgar Dijkstra의 1968년 논문 " Go To 문은 해롭다고 여겨진다 " 에서 적지 않은 영향을 받았습니다 .이 논문에서 그는 프로그래머가 코드에서 임의의 지점으로 점프할 수 있는 기능을 제거해야 한다고 주장했습니다.이 제한은 프로그래머가 컴퓨터가 실제로 주어진 프로그램을 실행하는 방법을 이해하기 어렵게 만드는 소위 스파게티 코드를 방지하기 위한 것이었습니다.대신 Dijkstra는 프로그래머가 언어에서 부과한 구조적 규칙에 따라야 한다고 요구했습니다.Dijkstra의 주장이 결국 승리했고, 대부분의 현대 언어는 실제로 함수 및 기타 프로그래밍 블록과 같은 구조를 선호하여 Go To를 최소화하거나 완전히 제거합니다.
이러한 구조는 CPU 수준에서는 존재하지 않습니다. Arm, x86 또는 RISC-V 프로세서 의 명령어 집합을 살펴보면 , 프로그램의 흐름은 세 가지 유형의 기계어 명령어에 의해 제어됩니다. 조건부 점프, 무조건 점프, 그리고 트레이스가 저장된 점프(서브루틴을 호출하고 시작 지점으로 돌아갈 수 있도록)가 그것입니다. 다시 말해, 아래로 내려가는 Go To와 같습니다. 마찬가지로, 데이터에 레이블을 지정하고 잘못된 사용을 방지하도록 설계된 엄격한 데이터 유형은 메모리를 드나드는 익명의 비트로 분해됩니다.
그렇다면 충분히 발전된 코딩 AI는 과연 얼마나 많은 추상화와 발 쏘기 방지 구조가 필요할까요? 프린스턴 대학교 에서 개발된 생성 AI 인 Dall-EM 과 같은 AI 지원 하드웨어 설계에 대한 최근 연구에서 힌트를 얻을 수 있습니다. Dall-EM은 RF 및 전자기 필터를 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 필터를 설계하는 것은 작은 금속 조각 주위를 소용돌이치는 복잡한 전자기장을 다루는 것과 같은, 일종의 암흑 예술과도 같았습니다. 하지만 Dall-EM은 원하는 입력과 출력을 받아 QR 코드 처럼 보이는 결과물을 만들어낼 수 있습니다 . 그 결과는 인간이 결코 설계할 수 없는 것이지만, 실제로 작동합니다.
소스 코드가 없는 미래에서 프로그래머의 역할은 무엇일까요? 아키텍처 설계와 알고리즘 선택은 여전히 중요한 기술일 것입니다. 예를 들어, 경로 탐색 프로그램은 A* 알고리즘과 같은 고전적인 접근 방식을 사용해야 할까요 , 아니면 새로운 방식을 구현해야 할까요? 소프트웨어는 더 큰 시스템과 어떻게 연동되어야 할까요? 새로운 하드웨어는 어떻게 활용해야 할까요? 이러한 상황에서 프로그래밍 언어의 세부적인 내용보다 기본에 중점을 둔 컴퓨터 과학 학위는 코딩 부트캠프보다 가치가 높아집니다.
2026년에도 최고의 프로그래밍 언어가 있을까요? 현재 프로그래밍은 1950년대 초 컴파일러가 등장한 이후 가장 큰 변화를 겪고 있습니다. AI의 상당 부분이 곧 터질 거품 이라는 예측이 현실이 된다 하더라도, 기술 거품의 특징은 여전히 살아남는 잔여 기술이 존재한다는 것입니다. LLM을 활용하여 코드를 작성하고 지원하는 방식은 앞으로도 계속 사용될 가능성이 높습니다. 따라서 앞으로 12개월 동안 이 새로운 시대에 인기가 무엇을 의미하는지, 그리고 어떤 지표가 유용한지 알아낼 것입니다. 여러분은 어떤 지표를 인기의 의미로 생각하시나요? 어떤 지표를 고려해야 한다고 생각하시나요? 아래 댓글로 여러분의 의견을 남겨주세요.
![[멍청대전] 이재명 정청래 찌라시](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhvj8NLPYJ1gEisr6Ot9i-Yl14SuFAj6-b7TFzqN-3IklvY01O5sL4dR5Kpqn9rJXoIyVQWvDlZw6iIGuI1sZID_ZeNsyTL72bBrNXaTM6JrNLm5GZjjK5wEgNILRV3mPG02G-KlMaCXHXxHZgC5XFrSOMDw6Qm802sOv9WIy187fs3FSisLSS-6LYgSVQ/w72-h72-p-k-no-nu/ttt.jpg)
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