GLM-4.6V 이미지 투 코드, 프런트엔드를 다시 짠다

이미지 한 장이 코드를 대체하기 시작했다

요즘 웹 화면 하나 만드는 데도 디자이너 와이어프레임, 피그마 링크, 프런트엔드 개발자의 손코딩까지 여러 단계가 필요합니다. GLM-4.6V가 보여준 데모는 이 구조 자체를 거꾸로 뒤집는 장면에 가깝습니다. 유튜브 채널 페이지나 월스트리트벳 서브레딧처럼 익숙한 UI를 스크린샷으로 던져 주었더니, HTML과 CSS, 자바스크립트로 구성된 거의 완성된 페이지가 바로 나왔기 때문입니다.

픽셀 레벨 복제라는 표현이 과장이 아닌 이유

GLM 팀이 블로그에서 내세운 문구가 바로 픽셀 레벨 프런트엔드 복제입니다. 보통 마케팅 문구는 반쯤 걸러 듣는 편이지만, 이번에는 실제 결과물이 그 말에 꽤 근접했습니다. 월스트리트벳 페이지를 보면 상단 네비게이션 구조와 정렬 방식, 정렬 탭, 로그인한 사용자 이름, 업보트·다운보트 버튼과 호버 효과까지 전부 코드로 재현됐습니다. 이미지는 자산이 없어서 플레이스홀더로 처리됐지만, 레이아웃과 인터랙션의 뼈대는 거의 그대로 가져왔습니다.

여기서 많이들 놓치는 부분이 있습니다. 이건 단순한 디자인 카피 기능이 아니라, 화면을 구성하는 정보 구조와 컴포넌트 관계를 모델이 이해했다는 신호에 가깝습니다. 요소가 어디에 놓였는지뿐만 아니라, 어떤 것이 클릭 가능한 버튼인지, 어떤 것이 리스트인지, 어떤 것이 정렬 옵션인지까지 파악했다는 뜻이기 때문입니다.

제 기준에서는 이 수준이 되면 더 이상 "코드를 잘 짓는 모델"을 넘어서, "UI와 상호작용 패턴을 이해하는 모델" 단계로 넘어갔다고 봅니다. 저라면 이미 여기서부터 업무 프로세스를 어떻게 갈아엎을지 머릿속 계산을 시작하겠습니다.

텍스트 프롬프트만으로도 꽤 정교한 'OS 흉내'

이미지 복제만이 전부는 아닙니다. 해커·사이버 미학에 코티지코어 감성을 섞어 달라는 꽤 기묘한 주문을 던졌더니, GLM-4.6V는 브라우저 안에서 돌아가는 작은 데스크톱 운영체제 같은 UI를 통째로 만들어 냈습니다. 배경에는 녹색 숫자가 떨어지는 해커풍 애니메이션이 흐르고, 작업 표시줄에는 사이버 코티지라는 이름이 들어가며, 메모장과 브라우저, 채팅, 갤러리 같은 창이 뜨는 구조입니다.

기능 완성도는 100점이라 하기 어렵습니다. 터미널처럼 보이지만 실제 입력은 안 되거나, 일부 버튼은 모양만 있고 동작은 없습니다. 그렇지만 이 정도 수준의 '컨셉 OS'를 한 번에 만들 수 있다면 콘셉트 프리젠테이션이나 프로토타입 단계에서는 이미 충분히 쓸 만한 장난감이 됩니다. 이 지점에서 누가 이득을 보고 누가 손해를 볼지 본격적으로 나뉘기 시작합니다.

프런트엔드 실무에 들어올 파장

많은 프런트엔드 개발자가 가장 먼저 떠올릴 질문은 아마 이런 것일 겁니다. "이 정도면 내 일이 줄어드는 것인가, 아니면 일이 바뀌는 것인가."

디자이너·프런트엔드 협업 방식이 완전히 달라질 수 있다

GLM-4.6V의 가장 큰 의미는 디자인에서 코드로 가는 전환 비용을 극단적으로 줄인다는 데 있습니다. 지금은 디자이너가 피그마로 화면을 그리고, 프런트엔드가 그걸 다시 해석해 컴포넌트 단위로 쪼개서 코드로 옮깁니다. GLM-4.6V 수준의 모델이 있다면, 디자이너가 만든 화면을 바로 스크린샷으로 던져 코드 초안을 뽑는 흐름이 자연스럽게 떠오릅니다.

저라면 초기 버전 개발이나 A/B 테스트 용 UI를 만들 때, 이 경로를 적극적으로 쓸 것 같습니다. 디자이너와 프런트엔드가 초안 품질로 싸우는 대신, 모델이 뽑아준 코드를 기준으로 구체적인 수정 사항에 집중하는 편이 훨씬 생산적이기 때문입니다. 반대로, 컴포넌트 시스템과 디자인 시스템이 잘 정리된 팀에서는 오히려 이런 도구가 과도하게 쓰이면 코드 일관성이 깨질 수 있습니다. 이 경우에는 GLM이 직접 전체 페이지를 짓게 하기보다, 컴포넌트 스니펫과 레이아웃 아이디어만 뽑아 쓰는 편이 더 안전합니다.

인터랙티브 편집 기능이 가져올 '노코드에 가까운' 경험

GLM-4.6V가 강조한 기능 중 하나가 이미지 안 특정 영역을 동그라미로 표시하고, "이 버튼을 오른쪽으로 옮기고 세 배 키워줘, 살짝 움직이는 효과도 넣어 달라" 같은 자연어로 수정하는 인터랙티브 편집입니다. 데모에서는 완벽히 의도대로 움직인 것은 아니지만, 원 그리기 자체가 엉성했음에도 모델이 해당 영역에 애니메이션이 들어간 동그라미를 추가했습니다.

이 기능이 제대로 안정화되면, 디자이너나 기획자는 화면 캡처에 메모를 그려 넣고 텍스트만 달아도 레이아웃 수정 코드를 얻을 수 있습니다. 국내 환경에서는 특히 스타트업이나 에이전시에서 이런 흐름이 빠르게 퍼질 가능성이 높습니다. 수정 요청이 잦고 일정이 짧은 조직일수록, 이런 도구가 가져오는 '수정 회차 단축'의 효용이 크기 때문입니다.

국내 개발 환경에서 현실적으로 기대할 수 있는 것

이 부분에서 의문이 드는 것이 당연합니다. "해외 데모는 멋있는데, 한국 개발 환경에서 정말 이 정도로 쓸 수 있을까?"

로컬 9B 모델과 클라우드 106B 모델의 간극

GLM-4.6V는 106B 대형 모델과 9B 플래시 모델 두 계열이 있습니다. 유튜브에서 소개된 데모는 모두 106B급 모델이었고, 9B 모델의 로컬 양자화 버전은 아직 멀티모달 입력이 제대로 지원되지 않는 상태라고 나옵니다. 국내 실무자 입장에서는 이 간극이 중요합니다. 회사 보안 정책 때문에 외부 클라우드에 디자인 시안을 그대로 던지기 어려운 팀이 적지 않기 때문입니다.

이 말은 곧, 지금 당장은 "회사 PC에서 9B 모델을 로컬로 돌리며 이미지 투 코드를 마음껏 쓴다"는 그림이 아직 완성되지 않았다는 뜻입니다. 대신, 기밀도가 낮은 샘플 화면이나 퍼블릭 웹 UI를 기준으로 실험해 보고, 조직 차원에서는 보안 이슈를 어떻게 다룰지 미리 원칙을 정해 놓는 편이 현실적입니다. GLM이 오픈 소스 계열이라는 점은 국내에서 자체 호스팅을 추진하려는 팀에게 장기적인 이점이 될 가능성이 큽니다.

AI가 만든 코드 품질, 어디까지 믿을 수 있을까

UI가 예쁘게 나오는 것과 코드가 유지보수 가능한 것은 완전히 다른 문제입니다. GLM-4.6V가 생성한 예제 코드를 보면, 하나의 HTML 파일에 CSS와 스크립트를 모두 때려 넣는 방식이 많습니다. 데모 목적에서는 전혀 문제 없지만, 실제 서비스 코드베이스에 그대로 붙이기에는 기술 부채가 될 여지가 큽니다.

여기서 많이들 놓치는 포인트가 이런 부분입니다. AI가 코드를 생성해 주기 시작하면, 개발자의 역할은 "작성자"에서 "품질 관리자"로 빠르게 이동합니다. 제 기준에서는 GLM-4.6V를 실무에서 활용하려면, 코드 스타일 가이드와 디자인 시스템을 먼저 정리하고, 모델이 내놓는 결과물을 그 기준에 맞게 리팩터링하는 프로세스를 준비하는 것이 우선순위입니다. 그렇지 않으면 한두 달은 편해 보여도, 반년 뒤에 누구도 손대기 싫은 코드가 쌓이기 쉽습니다.

시작 전 반드시 체크할 것

누구에게는 게임 체인저, 누구에게는 과한 도구

이미지 투 코드 AI는 모든 사람에게 같은 가치를 주지 않습니다. UI 시안을 자주 바꾸는 스타트업, 랜딩 페이지와 프로모션 페이지를 매달 새로 만드는 마케터, 포트폴리오 사이트를 여러 버전으로 실험하는 프리랜서에게는 GLM-4.6V 같은 도구가 충분히 게임 체인저가 될 수 있습니다. 반대로, 사내 디자인 시스템이 이미 잘 갖춰져 있고, 접근성 규정과 보안 규정이 까다로운 대기업 SI·금융권 환경이라면, 이 모델이 생성한 코드를 그대로 쓰기보다는 아이디어 스케치 정도로 활용하는 편이 더 현실적입니다.

프런트엔드를 막 시작한 주니어에게도 이 도구가 항상 이롭다고 보기는 어렵습니다. 화면을 직접 뜯어 만들며 쌓아야 할 레이아웃 감각과 CSS 이해가 AI에 너무 빨리 위임되면, 문제 해결 능력 자체가 길러지지 않는 상황이 벌어질 수 있습니다. 이런 관점에서 저는, 경력 초기 개발자라면 GLM-4.6V가 만들어 준 코드를 그대로 쓰기보다, "같은 결과를 스스로 다시 짜 보는 연습용 템플릿"으로 활용하는 방식을 추천합니다.

현실적 제약과 첫 번째 행동

현실적으로 당장 부딪히는 제약은 세 가지 정도로 정리할 수 있습니다. 대형 모델을 쓰려면 클라우드 의존과 비용 문제가 생기고, 로컬에서 돌릴 수 있는 소형 모델은 아직 비전 기능이 완전하지 않으며, 무엇보다도 생성된 코드의 품질과 보안, 접근성을 사람이 다시 검토해야 한다는 점입니다. 이 제약을 무시한 채 "이제 화면은 AI에게 맡기자"는 식으로 접근하면 조직 내 신뢰만 잃기 쉽습니다.

그래서 첫 행동은 거창할 필요가 없습니다. 공개된 웹 페이지 하나를 골라 스크린샷을 찍고, GLM-4.6V에 "픽셀 단위로 복제해 달라"는 요청을 던져 본 다음, 나온 코드를 팀 내부 코드 기준으로 평가해 보는 수준이면 충분합니다. 이 과정에서 어느 정도까지 자동화에 맡기고, 어느 지점에서 사람의 개입이 반드시 필요할지 감이 잡힙니다. 이 감을 바탕으로, 각 팀의 보안·디자인·개발 문화에 맞게 GLM-4.6V 같은 도구를 어디까지 받아들일지 결정하는 것이, 지금 시점에서 가장 현실적인 전략이라고 생각합니다.

출처 및 참고 :