Gemini 3와 Google Antigravity IDE 첫인상: AI 코딩 도구 경쟁의 다음 단계

여러분, 2025년 11월 기준 AI 코딩 도구 시장이 다시 뜨겁습니다. Google이 Gemini 3 모델과 Antigravity IDE를 공개하면서 말이 정말 많죠. 저도 급하게 직접 써보면서 첫인상을 정리해봤습니다. 이전 Gemini 2.5 Pro까지는 코딩 측면에서 아쉬운 부분이 많았는데, Gemini 3는 수학과 웹 개발 성능에서 강한 평가를 받으며 기대를 높였습니다.

Antigravity는 그 Gemini 3를 기반으로 한 Google의 AI IDE입니다. 제가 중요하게 보는 건, 단순히 모델을 웹 채팅에서 쓰는 게 아니라는 점이에요. 코딩 작업을 오래 실행하고 여러 단계의 워크플로우를 처리하는 에이전트 환경으로 제공한다는 게 핵심입니다.

핵심 요약

• Gemini 3는 여러 벤치마크에서 성능이 크게 올랐고, 특히 수학과 웹 개발 영역에서 주목받았습니다.
• Antigravity는 Google이 공개한 AI IDE로, Gemini 3를 에이전트 모델로 활용할 수 있습니다.
• 공개 시점 기준 퍼블릭 프리뷰로 무료 제공되며, 여러 모델과 탭 기능을 실험해 볼 수 있습니다.
• UI는 Cursor나 VS Code와 유사한 구조이고, 파일 탐색기, 코드 영역, AI 패널 중심으로 구성됩니다.
• AI 코딩 도구 경쟁은 이제 모델 성능뿐 아니라 장시간 작업 실행, 멀티 워크플로우, IDE 통합 경험으로 이동하고 있습니다.

Gemini 3가 주목받는 이유

벤치마크 이상의 기대

Gemini 3는 Math Arena와 LMArena 계열 평가에서 좋은 성능을 보였습니다. Math Arena는 최신 수학 대회와 올림피아드 문제로 LLM을 평가하는 플랫폼인데, 여기서 Gemini 3 Pro가 상위권에 올라왔죠. 수학 문제와 웹 개발 성능은 LLM의 추론력과 실용성을 함께 보여주는 영역입니다. 특히 코딩 도구에서는 단순 문답보다 실제 작업을 얼마나 안정적으로 수행하는지가 중요하고요.

그런데 제가 말하고 싶은 건, 벤치마크가 전부는 아니라는 점입니다. 이전 Gemini 모델도 숫자상으로는 강했지만, 막상 코딩 체감에서는 실망스러운 부분이 많았죠. Gemini 3가 중요한 이유는 바로 이 간극을 얼마나 줄였는지 확인할 수 있는 계기라는 데 있습니다.

질문 응답에서 에이전트 실행으로

최근 AI 도구의 방향은 단순 질의응답에서 장시간 에이전트 실행으로 이동하고 있습니다. 사용자가 질문하고 답변을 받는 수준을 넘어서, 하나의 작업을 계획하고, 코드를 수정하고, 결과를 검증하고, 다음 행동을 이어가는 방식이죠.

Gemini 3와 Antigravity의 조합은 정확히 이 흐름 안에 있습니다. 좋은 모델을 IDE 안에 넣고, 실제 개발 작업의 여러 단계를 처리하게 만드는 게 목표입니다.

Antigravity IDE 첫인상

익숙한 IDE 구조

처음 Antigravity를 켰을 때 든 생각은 “어디서 많이 본 화면인데”였습니다. 기본 UI가 Cursor나 VS Code와 거의 유사하죠. 좌측에는 파일 탐색기, 중앙에는 코드 또는 문서 영역, 한쪽에는 AI 패널이 배치됩니다. 사실 VS Code를 포크해서 만든 프로젝트로 보입니다. 커맨드 팔레트에서 설정 창을 열어보면 VS Code 설정 창과 완전히 동일하거든요. 그래서 기존에 VS Code나 Cursor, Windsurf를 쓰던 분이라면 설정과 익스텐션을 그대로 가져와 빠르게 마이그레이션할 수 있습니다.

익숙한 구조를 선택한 건 진입 장벽을 낮추는 데 도움이 됩니다. AI IDE가 아무리 새롭더라도 개발자는 기존 프로젝트 구조, 파일 탐색, 코드 편집, 터미널, 버전 관리 흐름에 익숙하니까요. 완전히 낯선 인터페이스보다 익숙한 IDE 위에 에이전트 기능을 얹는 방향이 현실적이라고 봅니다.

여러 모델을 실험할 수 있는 환경

Antigravity에서는 Gemini 3뿐 아니라 Claude Sonnet 4.5, GPT 계열 모델도 쓸 수 있습니다. 퍼블릭 프리뷰 기간에는 이 모델들이 무료로 열려 있고, 탭 기능도 무제한으로 제공됩니다. 이건 AI IDE 경쟁이 특정 모델 하나만의 문제가 아니라는 걸 보여줍니다. 사용자는 작업에 따라 모델을 바꾸고, IDE는 그 모델들을 하나의 워크플로우 안에 묶는 역할을 하는 거죠.

Antigravity 주요 기능 살펴보기

Cursor와 기능 비교

써보면서 느낀 건, 기능 구성 자체는 Cursor와 상당히 닮았다는 점입니다. 차이는 세부 구현과 사용 흐름에 있습니다.

항목	Antigravity	Cursor
화면 모드	에디터 모드 + 에이전트 매니저 모드	에디터 모드 + 에이전트 뷰
작업 모드	Planning 모드(기본) / Fast 모드	Plan 모드 / Agent 모드
결과 확인	파일 변경, 태스크, 플랜, 브라우저 기록을 아티팩트로 제공	파일 변경 사항 중심
브라우저 제어	자체 Chrome 익스텐션으로 제어	Playwright MCP 기반
빠른 실험 공간	에이전트 매니저의 Playground	프로젝트 폴더를 직접 만들어 진행

에이전트 매니저와 Playground

상단의 에이전트 매니저 버튼을 누르면 코드 편집보다 에이전트와의 대화에 집중하는 모드로 바뀝니다. 에이전트 매니저는 Inbox, Workspace, Playground 세 영역으로 나뉘는데, 저는 Playground가 꽤 유용하다고 느꼈습니다.

Cursor 같은 IDE에서는 아이디어 하나를 테스트하려 해도 먼저 프로젝트 폴더를 만들고, 그 안에서 개발한 뒤, 마음에 안 들면 폴더를 지우는 과정이 필요했죠. Playground에서는 요청만 하면 임시 프로젝트가 만들어집니다. 결과가 마음에 들면 Workspace로 옮기고, 아니면 Inbox에 두거나 지워버리면 됩니다. 빠르게 검증하고 싶은 아이디어가 있을 때 부담 없이 에이전트에게 맡기기 좋습니다.

Planning 모드와 Fast 모드

에이전트 동작 방식은 두 가지입니다. 기본값인 Planning 모드는 바로 결과물을 만들지 않고, 계획 문서를 먼저 만들어 태스크를 확정한 다음 그 태스크를 기반으로 개발합니다. Fast 모드는 계획 문서 없이 바로 만들어 보고 싶을 때 씁니다. Cursor의 Plan 모드, Agent 모드와 거의 같은 개념이라고 보면 됩니다.

아티팩트와 브라우저 통합

Cursor보다 낫다고 느낀 부분은 아티팩트입니다. 에이전트가 만든 파일 변경 사항은 물론이고, 태스크 문서와 플랜까지 아티팩트에서 한 번에 확인할 수 있습니다.

브라우저 통합도 인상적이었습니다. 브라우저 기능을 켜면 Chrome이 열리고, Antigravity 익스텐션을 설치해 두면 에이전트가 브라우저를 직접 조작합니다. 마치 Playwright MCP를 붙인 것처럼 입력, 클릭 같은 동작은 물론이고 콘솔 에러 메시지, API 응답, 상태 코드까지 확인할 수 있죠. 이렇게 브라우저와 주고받은 기록은 화면 캡처 형태의 미디어 아티팩트로 남습니다. 예를 들어 URL 단축 서비스를 만들면서 테스트와 오류 확인을 맡기면, 그 과정이 아티팩트에 쭉 기록됩니다. Cursor의 브라우저 기능은 Playwright MCP를 활용하는 반면, Antigravity는 자체 익스텐션으로 제어하는 느낌이라 훨씬 유연하게 느껴졌습니다. 프론트엔드 개발자에게 특히 쓸모가 클 거라고 봅니다.

Gemini 3 Pro 체감 성능

Antigravity에서 쓰는 Gemini 3 Pro는 코드 생성과 수정 속도가 굉장히 빨랐습니다. 결과물을 바로바로 받는 느낌이라 개발 흐름이 끊기지 않았죠. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 쓸 수 있다는 점도 장점입니다. Cursor에서도 Gemini 3 Pro를 쓸 수 있어 몇 번 비교해 봤는데, Antigravity에서 쓸 때 성능이 더 좋다고 느껴졌습니다. 모델이 자사 IDE에 더 잘 맞춰져 있다는 인상이었습니다.

Windsurf 인력 영입과의 연결

UI는 VS Code, Cursor와 비슷하지만 저는 Antigravity를 Windsurf의 개선판에 가깝다고 보고 있습니다. 2025년 7월 무렵 Google이 Windsurf의 CEO와 공동 창업자, 일부 연구 개발 인력을 24억 달러 규모로 영입해 DeepMind에 합류시켰다는 소식이 있었죠. 그 인력이 Gemini 쪽에 집중해 만든 결과물이 Antigravity가 아닐까 하는 게 제 추측입니다. 전체적인 UI는 Cursor보다 조금 더 정돈되고 세련된 느낌이었고, 아이콘이나 동작 흐름도 매끄러웠습니다.

Cursor와 기존 AI 에디터에 미치는 영향

경쟁 축이 넓어진다

Cursor는 AI 코딩 에디터 시장에서 강한 입지를 갖고 있습니다. 그런데 Google이 자체 모델과 IDE를 함께 내놓으면 경쟁 축이 넓어지죠. 모델 성능, IDE 통합, 브라우저 자동화, 에이전트 실행, 비용, 생태계가 모두 비교 대상이 됩니다.

물론 Antigravity가 당장 Cursor를 대체한다고 보기는 어렵습니다. 그래도 Google이 AI IDE를 직접 공개했다는 사실 자체가 시장 방향을 보여줍니다. 앞으로 개발 도구는 단순 에디터가 아니라 모델, 에이전트, 브라우저, 검증 루프를 묶는 통합 환경으로 진화할 가능성이 크다고 봅니다.

개발자는 실사용 기준으로 판단해야 한다

새 도구가 나오면 벤치마크와 발표 내용에 관심이 쏠립니다. 그런데 제가 더 중요하게 보는 건 발표 자료가 아닙니다. 내 코드베이스에서 안정적으로 작동하느냐입니다. 프로젝트를 열고, 기존 규칙을 이해하고, 수정 후 테스트를 돌리고, 실패를 복구하는 과정까지 봐야 진짜를 알 수 있습니다.

아쉬운 점과 주의할 점

첫인상이 좋았던 만큼 아쉬운 점도 분명했습니다.

• 안정성: 사용하다 보면 에이전트가 갑자기 멈추거나 오류가 자주 발생했습니다. 공개 직후라는 점을 감안하면 완성도는 꽤 높지만, 최적화가 더 필요해 보입니다.
• 사용량 제한: 무료로 풀렸지만 많이 쓰지 않았는데도 한도에 금방 도달했다는 불만이 많습니다. 프롬프트를 두세 번 보냈을 뿐인데 막혔다는 사례도 있어, 오류에 가까운 문제로 보입니다.
• 혁신성: 앞서 소개한 기능 대부분은 이미 Cursor에 있던 것들입니다. 완전히 새로운 기능이 나왔다고 보기는 어렵습니다.
• VS Code 포크라는 한계: Google 정도의 기업이라면 AI에 특화된 IDE를 새로 만들었을 때 최적화 여지가 더 컸을 텐데, VS Code를 포크한 래퍼라는 점은 아쉽습니다.
• 제품 지속성: Google은 제품을 출시한 뒤 끝까지 유지하지 않는 경우가 꽤 있습니다. 예전에 출시한 Project IDX도 사실상 방치된 것처럼 보이죠. Antigravity를 얼마나 오래 지원할지는 아직 알 수 없습니다.

그래서 저는 IDE 도구들의 승패가 갈리려면 1, 2년 정도는 더 지켜봐야 한다고 봅니다. 당장 Cursor가 사라질 것 같지도 않고요. 그래도 사용자 입장에서는 완성도 높은 선택지가 하나 더 생긴 셈이라 반가운 일입니다.

실무 적용 팁

Antigravity를 시험한다면 작은 작업부터 시작해보면 좋겠습니다. 예를 들어 프로젝트 구조 분석, 단일 컴포넌트 수정, 테스트 실패 원인 분석처럼 영향 범위가 좁은 작업이 적합하죠. 결과가 안정적이면 그때 더 긴 작업으로 넓혀가면 됩니다.

그리고 같은 요청을 Cursor, Claude Code, Codex, Antigravity에 각각 맡겨 비교해보는 것도 추천합니다. 어떤 도구가 더 좋은지는 발표가 아니라 실제 산출물과 검증 결과가 말해주니까요.

마무리

결론부터 말하면, Gemini 3와 Antigravity의 등장은 AI 코딩 도구 경쟁이 모델 발표를 넘어 IDE 경험으로 확장되고 있다는 신호입니다. 좋은 모델을 어디에서, 어떤 워크플로우로, 얼마나 오래 안정적으로 실행할 수 있느냐가 중요해졌어요.

제가 말하고 싶은 건, 새 도구가 나왔다고 무조건 갈아탈 필요는 없다는 겁니다. 작업 유형별로 비교하고 검증하는 태도가 더 중요하죠. 저도 당장은 복잡한 백엔드 작업이나 GPT-5.1 Codex처럼 Antigravity에서 지원하지 않는 모델을 쓰고 싶을 때는 Cursor를 주로 쓸 것 같습니다. 다만 Gemini 3 Pro로 프론트엔드를 빠르게 만들고 싶을 때는 Antigravity가 좋은 선택이 될 수 있겠더라고요. 그만큼 Antigravity는 비교 대상에 충분히 들어올 만한 도구이고, 앞으로 AI IDE 시장 경쟁을 더 빠르게 만들 겁니다.

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관련 영상

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