2025년 GitHub는 사상 최대 성장세를 기록했습니다. 매초 신규 개발자가 유입돼 총 개발자 수가 1억 8천만 명을 넘어섰고, Copilot 보급과 함께 리포지토리·PR·커밋 활동이 급증했습니다. 특히 TypeScript가 처음으로 GitHub 최다 사용 언어로 올라섰으며, 전 세계적으로 생성형 AI와 에이전트 도구 채택이 가속화되고 있습니다.
2025년을 하나의 단어로 요약하면 ‘성장’입니다. 평균적으로 매초 한 명이 넘는 신규 개발자가 GitHub에 합류했고—지난 1년 동안만 3,600만 명 이상이 새로 합류했습니다. GitHub 역사상 절대적 규모로 가장 빠른 성장 속도이며, 이제 GitHub에서 일하고 만드는 개발자는 1억 8천만 명을 훌쩍 넘었습니다.
GitHub Copilot Free가 2024년 말 출시되면서 개발자 가입에 구조적 변화가 일어났고, 기존 예상치를 넘어섰습니다. 수백만 명의 신규 개발자를 생태계로 끌어들였을 뿐 아니라, 리포지토리·풀 리퀘스트·코드 푸시 활동도 사상 최고치를 기록했습니다. 개발자들은 분당 230개가 넘는 새 리포지토리를 생성했고, 월 평균 풀 리퀘스트를 4,320만 건(+23% YoY) 병합했으며, 2025년에만 거의 10억 건의 커밋(+25.1% YoY)을 푸시했습니다—8월 한 달에만 거의 1억 건이라는 기록을 세우기도 했습니다.
이러한 활동 급증과 함께 구조적 이정표도 등장했습니다. 2025년 8월, GitHub에서 TypeScript가 사상 처음으로 Python과 JavaScript를 제치고 가장 많이 사용되는 언어가 됐습니다. 이는 개발자들이 툴킷을 재편하고 있음을 반영하며, 10여 년 만에 가장 큰 언어 지형 변화입니다.
전 세계적 성장도 뚜렷합니다. 인도만 해도 올해 500만 명 이상의 개발자가 새로 합류해(전체 신규 계정의 14% 이상) 2030년에는 GitHub에 새로 합류하는 세 명 중 한 명이 인도에서 나올 것으로 보입니다.
올해 데이터가 보여주는 세 가지 핵심 변화:
그리고 2025년의 가장 큰 변화 중 하나? 에이전트가 왔습니다. 우리의 데이터에서 초기 신호가 보이기 시작했고, 궁극적으로는 아직 시작 단계이며 앞으로의 활동은 훨씬 더 커질 것임을 시사합니다.
자, 시작해봅시다.
시각적 자료가 더 편하신가요? 준비해 두었습니다.
2023년에 GitHub는 5천만에서 1억 명으로 성장한 지 거의 3년 만에 1억 명의 개발자를 돌파했습니다. 그러나 지난 1년의 성장만 놓고 보면 그 곡선을 다시 썼습니다. 오늘날 1억 8천만 명이 넘는 개발자가 GitHub에서 빌드합니다.
“평균적으로 매초 한 명이 넘는 신규 개발자가 GitHub에 합류한다”는 말은 구체적으로 무엇을 의미할까요?
역사적으로 개발자 가입과 리포지토리 생성은 예측 가능한 전년 대비 패턴을 보여 왔습니다. 2024년 12월 Copilot Free 출시 이후 이러한 곡선은 전 세계적으로 가속화되었습니다. 수백만 명이 처음으로 AI 기반 워크플로에 접근하면서 우리의 일반적인 성장 모델은 극적으로 바뀌었습니다.
2025년 기여의 81.5%는 비공개 리포지토리에서 발생했지만, 전체 리포지토리의 63%는 공개 상태입니다. 일상의 대부분은 비공개 프로젝트에서 일어나지만, 공개 오픈소스가 라이브러리·모델·프레임워크를 제공하며 이를 뒷받침한다는 GitHub의 이중적 역할이 드러납니다.
비공개 리포지토리는 공개 리포지토리보다 더 빠르게 성장했습니다(비공개 +33% YoY vs 공개 +19% YoY). 이는 GitHub에서 조직·팀 단위 개발이 성장하고 있음을 보여줍니다. 또한 오픈소스 소프트웨어(OSS) 작업이 비공개 프로젝트에서 시작되는 경우도 종종 있습니다.
| 2025‑YTD 관점 | 기여(Contributions) | 전체 비중 | 시그널 |
|---|---|---|---|
| 비공개 리포지토리 | 4.97B | ≈ 81.5% | 엔터프라이즈와 팀 단위 협업이 GitHub에서 활발합니다. |
| 공개 리포지토리 | 1.12B | ≈ 18.5% | 볼륨은 더 작지만, 생태계를 움직이는 라이브러리·모델·워크플로를 공급합니다. |
2025년은 GitHub 역사상 가장 활동적인 12개월이었습니다. 공개·오픈소스 프로젝트에 11억 2천만 건 이상의 기여가 이루어졌습니다. SPACE 프레임워크에 따르면(개발자 만족·성과·활동·커뮤니케이션·효율을 살피는 모델), 이는 개발자 활동이 기록적 수준에 올랐음을 의미합니다. 개발자들이 LLM과 에이전트를 점점 더 많이 활용함에 따라, 올해 데이터에는 주목할 만한 새로운 상관관계가 관찰됩니다.
모든 생산성 신호에서 2025년에는 새로운 기록이 세워졌습니다.
| 활동 | 2024 월평균 | 2025 월평균 |
|---|---|---|
| 닫힌 이슈 | ≈ 340만 | 425만 |
| 병합된 풀 리퀘스트 | 3,500만 | 4,320만 |
| 코드 푸시 | 6,500만 | 8,219만 |
모멘텀은 2025년 초부터 가속화되었고, 3월 Copilot 코딩 에이전트 프리뷰와 4월 Copilot 코드 리뷰 도입과 시점을 같이했습니다. 3월에는 전월보다 140만 개나 더 많은 이슈가 닫혔고, 이후 연속 기록을 세우며 7월에는 550만 개의 이슈가 닫혔습니다.
코드 푸시가 증가를 견인했습니다. 2025년 커밋은 9억 8천6백만 건을 넘겼고(+25% YoY), 월간 푸시는 5월에 9천만 건을 넘어섰습니다. 다른 활동도 뒤따랐습니다.
이는 인과 관계 주장이 아니라 관찰된 신호이며, 소프트웨어 개발에 AI가 미치는 전체적인 영향을 이해하려면 더 많은 연구가 필요합니다.
노트북은 이제 실험을 위한 성숙한 도구이며, Dockerfile은 재현성과 프로덕션을 잇는 다리입니다. 2025년에는 노트북을 사용하는 리포지토리가 240만 개(+75% YoY), Dockerfile을 사용하는 리포지토리가 190만 개(+120% YoY)로 늘었습니다. 에이전트와 LLM을 샌드박싱해야 할 필요가 커진 것이 이러한 성장을 촉발했을 가능성이 크며, 컨테이너라이제이션은 이를 안전하게 실행·확장하는 실용적인 방법입니다.
| 2024 리포지토리 수 | 2025 리포지토리 수 | 증감 | |
|---|---|---|---|
| Jupyter Notebook 포함 | 140만 | 242만 | +75% |
| Dockerfile 포함 | 87.5만 | 190만 | +120% |
지난 5년은 GitHub의 개발자 지도를 바꾸었을 뿐 아니라, 전 세계 활동의 분포까지 기록적으로 빠르게 재편했습니다.
인도는 2025년에만 520만 명 이상의 개발자를 추가했습니다. 이는 2025년 GitHub의 신규 개발자(+3,600만)의 약 14%를 차지합니다. 인도는 2020년 이후의 가파른 상승세를 이어가며 올해 GitHub 신규 개발자 최대 유입국이 되었습니다.
※ CAGR(연평균성장률)은 원시 집계치에서 계산.
| 지역 | 주목 시장 | 2024→2025 순증 개발자 | 성장 동력 |
|---|---|---|---|
| APAC | 인도, 일본, 인도네시아 | +1,300만 | 정부 주도 역량 강화, 현지 언어 지원 AI 도구. 특히 일본은 최근 디지털 전환을 적극 수용하며 개발자 붐을 맞이했습니다. |
| LATAM | 브라질, 멕시코, 콜롬비아 | +320만 | 미/유럽 기업의 원격 채용, 핀테크 스타트업 밀집 |
| 유럽 | 독일, 영국, 프랑스 | +630만 | 클라우드 인프라 투자, AI 투자, 스타트업 비자 파이프라인 |
| 아프리카·중동 | 나이지리아, 튀르키예, 이집트 | +340만 | 모바일 보급 확대, 커뮤니티 부트캠프, 로컬에서 작동하는 LLM |
향후 5년의 개발자 성장을 회귀 분석으로 모델링했습니다. 이 방법은 데이터에 영향을 주는 현실 세계의 역학을 더 많이 포착하는 데 도움이 됩니다(자세한 방법론은 아래 참고).
분석 결과, 인도는 2030년에 5,750만 명의 개발자에 도달하며 전 세계 신규 가입자 중 3분의 1 이상을 차지할 것으로 보입니다. 미국은 4천만 명을 넘어 두 번째로 큰 커뮤니티가 될 전망이며, 브라질(1,960만), 일본(1,170만), 영국(1,100만)이 상위 5위를 이룹니다.
주목할 점은 아프리카·중동의 신흥 지역이 모멘텀을 보이고 있다는 것입니다. 이집트, 나이지리아, 케냐, 모로코 모두 향후 수년간 수백만 명의 개발자를 추가할 것으로 예상됩니다. 개발자 풀은 단순히 성장할 뿐 아니라, 전례 없는 속도로 지리적으로 다양해지고 있습니다.
올해 오픈소스 개발은 사상 최고 수준에 도달했습니다. 공개 리포지토리에서 11억 2천만 건의 기여(+13% YoY)가 이루어졌습니다. 2025년 3월은 GitHub 역사상 신규 오픈소스 기여자가 가장 많았던 달로, 첫 기여자가 25만 5천 명에 달했습니다.
총 3억 9,500만 개의 공개 리포지토리가 11억 2천만 건의 기여와 5억 1,870만 건의 병합된 PR을 호스팅했습니다—모두 기록 경신입니다.
10개 중 6개가 AI 인프라 프로젝트였습니다. 런타임, 오케스트레이션, 효율성 도구에 대한 수요가 두드러졌습니다.
표준도 크게 성장했습니다. Model Context Protocol(MCP)은 불과 8개월 만에 3.7만 스타를 달성했지만, 아래 목록에는 포함되지 않았습니다.
2025년 상위 프로젝트는 AI 인프라(vllm, ollama, huggingface/transformers)와 지속적인 생태계(vscode, godot, home-assistant)로 양분됩니다.
결론? AI 인프라는 강력한 자석처럼 부상했지만, 개발자 생태계의 저력 역시 견고합니다.
| 순위 | 리포지토리 | 간단 설명 |
|---|---|---|
| 1 | vllm-project/vllm | 고처리량 LLM 추론 엔진 |
| 2 | microsoft/vscode | 널리 쓰이는 오픈소스 코드 편집기 |
| 3 | openai/codex | 터미널에서 실행되는 경량 코딩 에이전트 |
| 4 | huggingface/transformers | 모델 로딩·파인튜닝 핵심 라이브러리 |
| 5 | godotengine/godot | 2D/3D 게임 엔진 |
| 6 | home-assistant/core | 오픈소스 스마트홈 허브 |
| 7 | ollama/ollama | 로컬 모델 실행·관리 도구 |
| 8 | ggml-org/llama.cpp | 경량 로컬 Llama 추론 |
| 9 | volcengine/verl | LLM 배포·서빙 프레임워크 |
| 10 | expo/expo | 모바일 앱용 React Native 툴킷 |
우리는 다양한 프로젝트가 고속 성장을 견인하는 것을 봅니다. zen-browser/desktop이 선두에 있으며, vllm-project/vllm, continue-dev/continue, ollama/ollama, Aider-AI/aider 같은 빠르게 떠오르는 AI 중심 프로젝트가 로컬 추론, 코딩 에이전트, 모델 러너의 흡인력을 보여줍니다.
성장은 폭넓습니다. AI 인프라 프로젝트가 상위 성장 리포지토리에서 두드러지지만, 상위 20개(위 그래픽에 모두 포함되지는 않음)로 확대해 보면 다음이 눈에 띕니다.
2025년 첫 기여자에게 가장 인기 있는 오픈소스 프로젝트 중 약 20%가 AI 중심이었습니다. 하지만 오픈소스 초보 개발자의 관심을 끄는 다른 유형의 프로젝트들도 보이고 있습니다.
프런트엔드와 개발 도구 프로젝트도 활발합니다. shadcn/ui, uBlockOrigin/uAssets는 CSS, UI, 브라우저 툴링이 신선한 기여자를 끌어들이는 자석 역할을 계속함을 보여줍니다.
거버넌스는 속도를 따라가지 못하고 있습니다. 이 격차는 개발자·조직·기업이 코드뿐 아니라 문서에도 기여할 기회를 뜻합니다.
README나 LICENSE 같은 핵심 파일은 형식상의 요건을 넘어섭니다. 포용적이고 합법적이며 안전하고 지속 가능한 협업을 확장하는 토대입니다. 이 리포지토리를 협업 준비 상태로 만드는 체크리스트와 가이드는 공유된 소유감 형성에 가장 중요한 문서가 무엇인지 알려줍니다.
치명적 심각도 취약점의 평균 수정 시간은 지난 1년 동안 30% 개선되었습니다. 수정 속도가 더 빠른 소프트웨어 개발 속도를 따라잡기 시작했습니다.
가속의 동력은 자동화입니다. Dependabot 사용은 두 배 이상 늘어 84.6만 개(+137% YoY)에 달했고, Copilot Autofix 같은 AI 도구가 매달 수천 개의 리포지토리에서 일반적인 OWASP Top 10 이슈를 해결하고 있습니다. 2025년에는 자동화와 AI 사용 증가가 결합되면서 치명적 경고를 받은 리포지토리가 26% 감소했습니다.
동시에 새로운 위험도 등장했습니다. 깨진 접근 제어(Broken Access Control)가 주입(Injection)을 제치고 가장 흔한 CodeQL 경고가 되었으며, 15.1만 개 이상의 리포지토리에서 플래그되었습니다(+172% YoY). 이 중 상당수는 CI/CD 파이프라인의 권한 오구성, 중요한 인증 검사를 생략한 AI 생성 스캐폴드에서 비롯됩니다(GitHub 엔지니어들이 SAML 인증 플로를 강화한 방법을 공개했는데, 유익한 교훈을 제공합니다).
개발자들은 빌드·테스트·보안 활동을 더 많이 자동화하고 있습니다. 2025년 개발자들은 공개 프로젝트에서 무료로 총 115억 GitHub Actions 분(CPU 분)을 사용했습니다. 이는 2024년 85억 분 대비 35% 증가입니다. 참고: 지난해 보고서에는 공개 프로젝트와 셀프 호스팅 사용을 합산한 수치를 포함했습니다. 동일한 기준을 적용하면 올해는 135억 분으로, 지난해 대비 30% 증가입니다.
자동화는 수정안을 빠르게 제시하지만, 승인에 사람이 개입하거나 정책이 필요한 경우 병합이 지연됩니다. Dependabot에 자동 병합 규칙을 구성한 프로젝트는 수동 리뷰에만 의존하는 프로젝트보다 취약점 수정이 더 일관적입니다.
2025년에는 치명적 취약점의 수정 속도가 30% 빨라졌고, 치명적 경고를 받은 리포지토리는 26% 감소했습니다. 평균 수정 시간은 37일에서 26일로 단축되었습니다.
dependabot.yml로 Dependabot 동작을 정의한 리포지토리는 올해 두 배 이상 증가했습니다(846k, +137% YoY). 이는 “알림만 주세요”에서 “가드레일 내에서 자동 패치해 주세요”로의 전환을 의미합니다.
| 시그널 | 2024(누적) | 2025(누적) | YoY |
|---|---|---|---|
dependabot.yml이 있는 리포지토리 | 356k | 846k | +137% |
깨진 접근 제어가 주입을 제치고 최상위 CodeQL 경고가 되었으며, 15.1만 개 이상의 리포지토리에서 플래그되었습니다. GitHub Actions에 대한 새로운 CodeQL 커버리지는 권한·토큰 범위 오구성이 광범위함을 드러냈습니다.
이는 보다 큰 문제를 가리킵니다. 인증과 인가는 개발자에게도, LLM에게도 여전히 어려운 과제입니다. 주입은 JavaScript에서 여전히 지배적이지만, Python·Go·Java·C++에서는 깨진 접근 제어가 1위를 차지합니다(에이전트 보조의 ‘분위기 코딩’이 외형상 맞아 보이지만 핵심 인증 검사가 빠진 엔드포인트를 스캐폴딩하는 경우가 있음).
그 동일한 범주가 Copilot Autofix의 가장 빠르게 성장하는 타깃이 되었습니다. 2025년 중반에는 매월 6,000개 이상의 리포지토리에서 깨진 접근 제어에 대한 AI 생성 수정이 수용되었습니다. Autofix는 주입(3,100개 프로젝트), 불안전한 설계(2,300개), 로깅/모니터링 실패(3,500개)에서도 입지를 넓혔습니다.
OpenSSF Scorecard 현황: 모나 랭킹(스타·포크·이슈 작성자를 합산한 랭킹) 기준 상위 50개 오픈소스 프로젝트 중 47개(94%)가 OpenSSF Scorecard를 GitHub Actions로 사용하거나 독립적으로 스캔되어, 보안 모범 사례에 대한 실시간 점검이 이뤄지고 있습니다.
GitHub 기여자 수 기준으로 2025년 8월은 TypeScript가 처음으로 GitHub 최다 사용 언어가 된 달입니다. Python을 약 4.2만 명의 기여자 격차로 앞섰습니다(다른 업계 지수는 다른 방법론을 사용하므로 JavaScript나 Python을 더 높게 평가할 수 있습니다). 이는 지난 10년간 이어진 ‘타입드 JavaScript’로의 이동의 정점을 찍었고, 현대 개발의 새로운 기본값을 시사합니다.
TypeScript와 Python은 합쳐서 520만 명 이상의 기여자(2025년 8월 기준 전체 활동 개발자의 약 3%)를 차지합니다. 타입드 언어의 부상은 AI가 코딩 속도만 바꾸는 것이 아니라, 팀이 AI 생성 코드를 프로덕션에 가져가는 데 신뢰하는 언어 선택에도 영향을 준다는 것을 시사합니다.
| 2025 순위 | 언어 | 기여자 순증 | YoY 증가율(’24.08 vs ’25.08) | 핵심 포인트 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | TypeScript | ~1,054,015 | 66.63% | 신규 그린필드 개발에서의 지배력을 보이며 Python·JavaScript를 제치고 1위로 부상. |
| 2 | Python | ~850,579 | 48.78% | 생성형 AI 붐 속에서 사실상 공용어로 자리 잡으며 사용량 급증. |
| 3 | JavaScript | ~427,148 | 24.79% | 규모는 여전히 거대하나, TypeScript로의 이동으로 점진적 성장. |
| 4 | Java | ~174,705 | 20.73% | 엔터프라이즈 주도의 꾸준한 성장 지속. |
| 5 | C# | ~136,735 | 22.22% | 클라우드·데스크톱·게임 개발 모멘텀 유지. |
Python은 여전히 JavaScript와 TypeScript 생태계를 합친 규모에는 미치지 못합니다. 이는 지난해 트렌드의 연속으로, 타입드/비타입드 JavaScript 커뮤니티의 방대한 규모를 보여줍니다.
하지만 2025년부터 Python의 성장 곡선은 JavaScript와 TypeScript와 거의 평행하게 움직이기 시작했습니다. AI 채택이 이들 생태계 전반의 언어 선택에 영향을 주고 있음을 시사합니다.
아래 언어들은 가장 큰 커뮤니티를 보유하지는 않지만, 월간 기여자 1,000명 이상을 전제로 연간 성장률이 가장 빠른 그룹입니다.
| 언어 | 현재 개발자 수 | YoY % | 인기 이유 |
|---|---|---|---|
| Luau | >3,600 | >194% | Roblox의 스크립팅 언어이자 점진적 타입 언어. 업계의 타입 유연성 트렌드를 반영. |
| Typst | >3,600 | >108% | 현대적인 LaTeX 대안으로, 학술·기술 출판을 더 빠르고 덜 난해하며 협업적으로 만듭니다. |
| Astro | >45,600 | >78% | ‘아일랜드 아키텍처’와 기본 제로-JS 전략이 콘텐츠 중심의 빠른 사이트에 적합(우리는 2021년 Linguist에 Astro를 추가했습니다). |
| Blade | >91,100 | >67% | Laravel의 템플릿 엔진으로, PHP 웹 개발에서 Laravel의 지속적 지배를 동력으로 성장. |
| TypeScript | >2,600,000 | >67% | JavaScript 세계에 타입 안정성을 제공. JS의 보급력과 타입 안정성의 조합이 그린필드·레거시 모두에 매력적(타입은 AI 코딩 도구와도 궁합 좋음). |
새 리포지토리의 거의 80%는 여섯 개 언어만 사용했습니다: Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, C#. 이 코어 언어들이 현대 개발의 중심을 이룹니다.
| 언어 | 총 리포지토리 수(’24.09~’25.08) | 성장률(’25.01~’25.08 vs ’24.01~’24.08) | 시사점 |
|---|---|---|---|
| Python | 9,261,587 | 53.41% | ML·에이전트·노트북·오케스트레이션에 의해 견인되는 AI의 기본 접착제. |
| JavaScript | 9,345,046 | 14.57% | 스크립트·웹앱에서 여전히 편재. 다만 TypeScript가 점유율을 키우며 성장 속도는 둔화. |
| TypeScript | 5,394,256 | 78.10% | 현대 웹 개발의 타입드 표준. 특히 AI와의 안전한 API/SDK 통합에 적합. |
| Java | 3,520,215 | 9.35% | 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈·백엔드 일꾼. 언어 변동성 없이 점진적 AI 통합. |
| C++ | 1,701,552 | 11.82% | 성능이 중요한 워크로드(게임 엔진, 추론, 임베디드)에서 AI를 뒷받침. |
| C# | 1,478,463 | 10.61% | 엔터프라이즈와 게임/툴링 생태계의 꾸준한 사용. 기존 .NET 워크플로에 AI 기능이 통합되는 추세. |
추가 인사이트:
Python과 Jupyter Notebook은 여전히 새로운 AI 프로젝트의 중심을 이룹니다. 올해의 이야기는 Python의 성장입니다. Python은 이제 신규 AI 리포지토리의 거의 절반(582,196; +50.7% YoY)을 구동합니다. 학습·추론에서 오케스트레이션·배포에 이르기까지 적용 AI의 백본 역할을 한다는 뜻입니다. Jupyter Notebook은 실험을 위한 탐색 환경으로 남아 있습니다(402,643; +17.8% YoY). 그러나 Python 코드베이스로의 전환은 더 많은 프로젝트가 프로토타입을 넘어 프로덕션 스택으로 이동하고 있음을 의미합니다.
프런트엔드·앱 레이어 언어는 더 작은 기반에서 급격히 성장했습니다—TypeScript +77.9%(85,746), JavaScript +24.8%(88,023). 이는 모델 엔드포인트를 중심으로 만든 데모·대시보드·경량 앱의 부상을 반영합니다. 셸 스크립트(+324%)는 가장 빠른 상승세로, 팀이 평가 하니스, 데이터 준비, 배포 파이프라인을 코드화하고 있음을 보여줍니다. C++도 7,800개 리포지토리를 넘어섰습니다(+11%). 성능이 중요한 추론 엔진·런타임·하드웨어 근접 시스템에서의 역할을 상기시킵니다.
지난해 우리는 AI가 실험에서 주류로 이동하는 모습을 보았습니다. 2025년에는 일상적인 워크플로의 일부가 되었습니다. 지난 12개월 동안 어떤 도구를 사용했든, 그 일은 결국 GitHub로 모였습니다.
생성형 AI 프로젝트의 월간 기여자 수는 측정 기간 내내 급격히 증가했습니다. 2024년 9월2025년 8월의 월 평균은 약 15.1만 명(중앙값 약 16만 명)입니다. 활동은 2025년 1월 약 8.6만에서 5월 206,830명(+132% YoY, ’24년 5월 대비)으로 정점을 찍었습니다. 이후 여름 내내 약 20만 명 수준을 유지했습니다. 같은 구간 비교 시 2025년 18월 평균은 약 17.5만 명으로, 2024년 1~8월의 약 8.4만 명 대비 +108%였습니다. 일회성 급등이 아니라 구조적 단계 변화임을 시사합니다.
핵심 요약:
| 데이터 포인트 | 의미 | |
|---|---|---|
| LLM SDK 임포트 프로젝트 YoY +178% | LLM SDK를 임포트하는 공개 리포지토리 113만+; 이 중 69.3만+가 지난 12개월에 생성 | 초기 실험에서 지속적 빌딩으로의 전환 |
| 기여자 수 2023년 대비 3배+ | AI 리포지토리의 월간 고유 기여자는 2024년 1월 6.8만 → 2025년 8월 약 20만. 2025년 8월은 전년 동월 대비 +111% | AI 작업이 더 이상 전문가의 전유물이 아님 |
| 월간 기여 약 600만 | AI 프로젝트의 월간 커밋/기여는 2025년 8월 약 600만(정점 6월 628만). 2025년 8월은 전년 동월 대비 +188% | 프로덕션급 채택과 활발한 반복의 증거 |
LLM/생성형 AI SDK에 의존하는 공개 리포지토리는 113만+ 개로 전년 대비 178% 증가했습니다. 이 중 69만+ 개가 지난 12개월에 새로 만들어졌고, 2024년 총(~40만)보다 훨씬 빠른 증가세입니다. 2023년 초 시작된 복리 곡선은 둔화 조짐이 없습니다. 평균적으로 매주 새로운 사상 최고치를 갱신하고 있습니다.
미국은 여전히 가장 큰 기여 원천입니다(약 1,280만, 31.8%). 인도는 두 번째(약 500만, 12.5%)이며, 고유 리포지토리 수에서는 1위(405k vs 342k)입니다.
두 번째 그룹(독일, 일본, 영국, 한국, 캐나다, 브라질, 스페인, 프랑스)은 추가로 약 40%를 기여하며 지도를 글로벌화합니다.
올해 GitHub Copilot 코딩 에이전트는 데모에서 GA로 전환되었고, 그 영향이 포착되기 시작했습니다.
첫 신호로, 2025년 5월~9월 사이 코딩 에이전트가 만든 풀 리퀘스트가 100만 건 이상 확인됩니다.
어디서 나타나는가:
코딩 에이전트 작성 PR이 1건 이상 있는 공개 리포지토리와 Copilot 코딩 에이전트가 없는 무작위 표본을 리포지토리 단위로 비교하면 강한 선택 효과가 보입니다. 코딩 에이전트 활동은 더 많은 스타, 더 큰 규모, 더 오래된 리포지토리에 치우칩니다. 즉, 팀들은 일회용 프로젝트에만 에이전트를 배정하는 것이 아니라, 더 알려진·더 성숙한 프로젝트에서도 시도하고 있습니다.
우리는 커뮤니티가 리포지토리 내 실험(A/B 또는 스텝드 웨지)과 규모·스타·연령·복잡도 프록시로 조건화한 매칭 분석을 통해 견고한 기준선을 확립하기를 권합니다. GitHub 전반, Copilot CLI 등에서 코딩 에이전트를 발전시키며 이 분석을 계속할 것입니다.
생성형 AI 프로젝트는 GitHub에서 가장 인기 있는 프로젝트군 중 하나로 남아 있습니다. vllm, ragflow, ollama 같은 프로젝트는 vscode, home-assistant, flutter 같은 스테이플의 역사적 성장 속도를 앞질렀습니다.
| 리포지토리(나이 ≤3년, 표기 없는 경우) | AI 연관성 |
|---|---|
| vllm-project/vllm | 오픈소스 비전-언어 모델 + 학습/추론 스택 |
| ggml-org/llama.cpp | CPU/GPU에서 로컬 Llama 추론 |
| infiniflow/ragflow | 엔드투엔드 RAG 템플릿 |
| cline/cline | 로컬 컨텍스트를 추론하는 ‘LLM 네이티브’ CLI 셸 |
| huggingface/transformers (6.6년) | 모델 로딩/파인튜닝의 사실상 표준 Python 라이브러리 |
GitHub Copilot Autofix는 2025년에 측정 가능한 개선을 이끌었습니다.
에이전트, 오픈 표준, 셀프 호스팅 추론을 사용하는 얼리 어답터들이 이미 다음 10년의 기준을 만들고 있습니다. 지속적 AI—지속적으로 업데이트·재학습·배포되는 시스템과 워크플로—가 부상하고 있습니다.
3년 전 우리는 “AI가 개발자를 대체하지 않고, 더 많은 사람을 생태계로 데려올 것”이라고 말했습니다. 데이터가 이를 증명합니다. GitHub의 활동은 사상 최고치에 도달했습니다. 기여자도, 리포지토리도, 실험도 그 어느 때보다 많습니다.
지난해는 역사적인 이정표의 연속이었습니다:
2025년의 이야기는 AI 대 개발자가 아닙니다. AI 시대에 개발자가 에이전트를 오케스트레이션하고, 언어를 빚으며, 생태계를 이끌어 가는 진화의 이야기입니다. 어떤 에이전트·IDE·프레임워크를 선택하든, 그 모든 것은 GitHub로 모입니다.
범위 및 커버리지
시간 창
단위 및 엔터티
성장 기준선
지리
리포지토리·언어 분류
통계 기법
사용자 중복 제거
데이터 품질 관리
불완전한 월(현재 월 등)은 YoY/T12에서 제외합니다.
식별 가능한 봇/자동화를 필터링합니다(계정 플래그 + 행태 휴리스틱).
성장·랭킹 포함을 위한 최소 활동 기준을 적용합니다.
내부/공개 다중 소스를 교차 검증합니다(예: Innovation Graph).
해석·재현성
개발자 성장 예측
GitHub는 세계 최고의 개발자 경험을 제공하며, 모든 단계에 보안이 통합된 유일한 AI 기반 플랫폼입니다. 안심하고 혁신하세요.
