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모임 소식🚀 의사결정
25.06.17 (방금 전 갱신)

원서현님이 모임 온라인 음악 레슨 플랫폼에 신규 합류하셨습니다.

👀 업계소식📝 로그
25.06.17 (방금 전 갱신)

[사람의 눈으로만 가능한 시각적 균형에 대해]

디자인은 그리드, 픽셀, 수치로 맞췄다고 끝이 아니야.

정확한 정렬보다 중요한 건

사용자의 눈에 ‘편안하게 보이는 것’이야.

예를 들어

- 원형 아이콘은 수치상 가운데 정렬돼도 시각적으로 아래로 쳐져 보이는 경우가 있어.

- 텍스트와 아이콘 간 여백이 같아도 무게감에 따라 달라 보일 수 있어.

그래서 실무에선 이런 걸 “옵티컬 밸런스(Optical Balance)”라고 불러.

눈으로 조절하는 미세한 여백과 위치 보정이 필요하다는 뜻이야.

완벽한 숫자보다,

사람 눈이 자연스럽다고 느끼는 정렬이 더 강력해.

디자인 툴이 알려주지 않는 그 1~2px,

그게 진짜 실력에서 나오는 감각이야.

더 많은 UIUX 디자인 아티클을 읽고 싶다면?

https://blog.naver.com/edstudio-agency

에드스튜디오 블로그에서!

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모임 소식👫🏻 팀원모집
25.06.17 (방금 전 갱신)

JUNBI님이 모임 [해커톤] 디지털 헬스케어 디자이너 팀원 모집을(를) 신규 개설하셨습니다.

👫🏻 팀원모집
25.06.16 (11시간 전 갱신)

프론트앤드 개발자 분을 모집합니다.

현재 1차 MVP완료되었으며,

2차 MVP부터 앱개발까지 함께할 분을 찾고있습니다.

자세한 정보는 “모임”탭에서 참고부탁드려요.

감사합니다. 🙂

모임 소식👫🏻 팀원모집
25.06.16 (12시간 전 갱신)

밥그릇님이 모임 AI NPC 기반 게임을(를) 신규 개설하셨습니다.

🔧 개발회고🧑🏻‍🚀 인사이트
25.06.15 (17시간 전 갱신)

비개발자 맥OS 앱 개발 도전기

AI와 협업하며 배운 것들

0. "앱 개발도 할 수 있겠는데?"

저는 초급 수준으로 파이썬을 다룰 수 있고, 랭체인과 스트림릿을 수박 겉핥기로 배웠습니다. 요즘 회사에서 Cursor와 랭체인을 사용해 LLM으로 주요 작업을 자동화하는 툴을 여러 개 만들어 실무자들에게 제공했는데, 개발자가 제대로 만든 것과 비교할 바는 아니겠지만 나름 업무 효율에 도움이 되고 있다는 피드백을 받고 있습니다.

소위 바이브코딩이라 불리는, 말로 설명하고 코딩하는 방식에 어느 정도 자신감도 얻게 되었습니다. 지금 렛플에서 진행하고 있는 프로젝트에 개발자 모집도 지지부진한 상태라 이참에 내가 개발까지 해볼까 하는 생각도 하고 있었습니다.

아직 실행에 옮기지는 않고 있던 중에 잠깐 샛길로 빠지게 되었는데, 맥OS 사용자라면 한 번쯤은 경험해봤을 'ㅈㅏㅁㅗㅂㅜㄴㄹㅣ' 현상을 해결하는 맥OS 앱 만들기에 도전하게 되었습니다.

이 현상은 맥과 윈도우 사이에 자모를 처리하는 방식이 서로 달라서, 맥 사용자가 만든 한글 이름 파일을 윈도우 사용자에게 이메일 등으로 보내면 글자가 분리되어 버리는 현상입니다. 제가 가해자가 된 적도 있고, 피해자가 된 적도 있는데, 중요한 비즈니스 문서나 상급자에게 보내는 문서에서 이런 일이 발생하면 난감할 수 있죠.

챗GPT를 이용해 기능과 요구사항을 정리하는 문서를 만들었고, 프로젝트를 만들려고 보니 Swift를 다룰 거라는 생각은 해본 적이 없어서 Xcode도 삭제했더군요. Xcode부터 다시 설치하고 Cursor에 요구사항을 전달해 코딩을 시작했습니다.

코드가 쭉쭉 짜여서 나오는 걸 보면 감탄이 나오지만, 이건 겨우 시작에 불과했습니다.

1. 입문 수준의 기초 지식이 없다면 그게 오히려 진입 장벽

비개발자가 경험하게 될 바이브코딩의 첫 진입 장벽은 환경 설정과 같은 초기 입문 수준의 지식과 기술입니다. Cursor 같은 툴이 파일을 만들어주기도 하고, 삭제 등도 해주기도 하지만, 환경 설정 등에서 작업자 스스로가 해결해야 할 상황이 분명히 발생합니다.

개인적으로 파이썬은 이미 환경 설정이나 라이브러리 설치 이런 부분을 제가 스스로 해결할 수 있는 부분이라 그런 진입 장벽이 없었는데, 맥OS 개발은 완전히 백지 상태에서 시작한 겁니다.

Info.plist를 설정하라, 빌드 설정을 하라 등등 챗GPT가 뭐라뭐라 알려주는데, 처음에는 그게 뭘 하라는 건지 도무지 이해할 수가 없었습니다. 스크린샷 이미지를 챗GPT에게 보여주기도 하면서 겨우 설정과 관련된 문제를 해결했습니다. 당연히 지금 또 처음으로 돌아가서 스스로 하라고 하면 못할 것 같네요.

코딩에 대해서 정말 아무것도 모르는 비개발자라면 최소한 시작 단계에서 배우는 프로젝트 설정하고 "Hello World" 출력하는 방법 정도는 스스로 배워야 하지 않을까 생각합니다.

작업 중에 여러 우여곡절이 있었지만, 결과적으로 아래와 같은 형태로 구현되었습니다. 과정에 대한 복잡한 설명은 생략하고, 중요하게 느낀 점 몇 가지만 이야기해보겠습니다.

2. 내 요청을 무조건 비판하게 하기

챗GPT와 같은 AI 서비스 대부분은 아부꾼입니다. 윤리적으로 문제가 되는 게 아니면 내 요청 대부분을 수용하고, 최선의 방법을 찾으려고 합니다.

그런데 사용자의 요청이 잘못될 때도 있습니다. 그럴 때도 이 녀석은 "좋습니다"를 남발하면서 결국 산으로 가게 합니다.

이번 개발에서도 파일 수정 권한이나 시스템 설정까지 건드려야 한다고 제가 잘못된 가설을 세우고, 그 가설에 따라 여러 복잡한 요청을 했는데, 거기에 맞춰서 코드 작성을 해버리니까 문제가 계속 생기고 결국 코드가 계속 꼬이더군요.

이런 상황에 대한 가드레일로 내 요청은 무조건 수용이 아니라 무조건 비판하라는 지침을 줄 필요가 있습니다. AI가 비판하는 부분을 보면서 저 역시 한 번 더 생각해보게 됩니다.

3. 스스로 비판하게 하기

제가 이번 개발에서 가장 많이 사용했던 방법은 AI가 답변을 내놓을 때마다 "그게 최선이냐? 한 번 더 검토해"라고 요청하는 겁니다. 어떤 부분이 잘못되었는지 일일이 지적해주지 않아도 첫 줄부터 살펴보면서 제시한 코드의 잘못된 부분을 스스로 찾기도 하고, 조금 더 단순하고 간결하게 코드를 정리하기도 합니다.

직장 상사가 밑도 끝도 없이 "이거 다시 해"라고 하면 짜증나는 일이죠. 하지만 다행히 AI는 자아 성찰도 불만 없이 성실하게 합니다. 코딩에 대한 지식이 없어서 어떤 부분이 문제인가를 찾아 낼 수 없는 상태에서 효과적으로 사용할 수 있는 방법이라 생각합니다.

4. 대화하고 질문하고 이해하기

Swift와 맥OS 개발에 대해 아는 게 전혀 없다는 핑계로, 어느 순간부터 AI의 설명은 대충 넘기고 그냥 엔터만 누르는 습관이 생겼습니다. 앱에서 특정 버튼을 눌러도 아무 반응이 없길래 몇 시간을 헤매게 되었는데, 알고 보니 단순히 버튼 액션과 연결된 함수가 호출되지 않고 있다는 아주 기본적인 문제였습니다.

대화 히스토리를 살펴보니, AI가 제안한 몇 가지 해결책 중 하나였고, 제가 조금만 읽어봤더라면 선택했을 방식이었는데, 제가 그냥 알아서 하라는 지시를 하다 보니 다른 방안을 선택하면서 발생한 문제였습니다.

그 이후로는 AI에게 설명을 요청할 때도 "초보자가 이해할 수 있을 정도로 천천히 설명해달라", "복잡한 기법 말고, 가장 단순한 방법으로 해결하자"는 조건을 붙이게 되었습니다. 실제로 그렇게 요청하면, 이해하기 쉬운 방식으로 다시 설명해주거나, 동일한 기능을 더 간결한 코드로 바꿔 제시해주기도 했습니다.

이 과정을 반복하면서 느낀 건, 바이브코딩이라는 게 단순히 말로 설명하고 지시해서 코드를 생성하는 걸 의미하는 게 아니라, AI와 끊임없이 질문하고 대화하면서 함께 방향을 잡아가는 협업이라는 점이었습니다.

협업이라고 정의한 만큼 AI에게 모든 걸 맡기는 게 아니라, AI의 제안을 이해하고 내가 스스로 통제할 수 있을 수준의 학습도 게을리 해서는 안 된다는 점도 체감한 점입니다. 이 점은 현실 세계에서 엔지니어들과 협업하는 PM이 가져야 할 덕목 중 하나이기도 합니다.

5. 에필로그

문제 해결이 제대로 되는지 테스트하는 과정에서 한 가지 발견했습니다. (물론 다양한 조건에서 충분히 검증한 것은 아니라서, 잘못된 판단일 가능성도 있습니다.)

상대방(윈도우 사용자)의 Gmail 계정으로 파일을 보내면, 제가 만든 프로그램을 거쳐도 여전히 글자가 깨집니다. 그런데 상대방 네이버 메일 계정으로 파일을 보내면 애초에 프로그램을 거치지 않아도 파일 이름이 정상적으로 전달되네요.

지금까지의 테스트만 놓고 보면 상대방 Gmail 계정으로 파일을 보낼 때는 이 앱이 소용이 없고, 상대방이 네이버 메일을 사용하면 애초에 문제가 발생하지 않는 셈인데, 이게 맞다면 결국 그냥 ‘상대방 네이버 메일로 보내면 애초에 이 문제는 발생하지 않음’이라는 허무한 결론이 나와 버리네요.

좀 더 테스트 해 봐야죠.


잠깐 진행했던 맥OS앱 개발은 좀 더 테스트를 해 볼 예정이고,

다시 커피 취향 발견과 매칭 프로젝트로 복귀합니다.

현재 구현되어 있는 내용을 고도화하고,

또 새로운 기술 적용에 대해 자유롭게 제안하고 구현해 보기를 원하시는 개발자 분은 저희 사이드 프로젝트에 합류해 주세요.

👀 업계소식📝 로그
25.06.16 (17시간 전 갱신)

[그림자, 테두리, 배경… 어디까지 써야 과하지 않을까?]

버튼이 너무 밋밋해서 그림자를 넣고,

잘 안 보인다고 테두리도 주고,

분리하려고 배경도 깔고…

하나하나 보면 이유 있어 보여도,

결과는 과한 시각적 요소의 충돌이야.

📌 이런 문제가 생겨👇

1️⃣ 시선이 분산되고

2️⃣ 중요한 정보가 묻히고

3️⃣ 전체 UI가 ‘무거운’ 느낌이 들어

💡 실무 기준 팁:

기본 우선순위는 “배경 → 그림자 → 테두리” 순

세 가지 모두 쓰고 있다면, 최소 하나는 빼는 게 낫다

그림자와 테두리를 같이 쓰면 대비가 강해지니 톤을 낮추거나 블러를 줄이자

👉 시각적 효과는 구분을 위한 수단이지, 장식이 아니야.

“잘 보이게” 만들고 싶을수록, 덜어내는 게 정답일 때가 많아.

모임 소식🚀 의사결정
25.06.16 (19시간 전 갱신)

hrrrim님이 모임 현실과 연결된 실무 성장 커뮤니티에 신규 합류하셨습니다.

👫🏻 팀원모집
25.06.11 (19시간 전 갱신)

안녕하세요.

AI 를 사용한 일기 앱을 개발하고 있는 팀에서 마케터분을 모집합니다.

저희가 개발하고자 하는 일기앱은 단순한 AI 일기앱이 아니라

유저의 일기를 장기기억하고

감정의 변화를 추적하며

일기가 쌓여갈수록 유저에 대해서 더 이해하는 초개인화 AI 일기앱을 개발하고 있습니다.

현재 MVP 를 개발하고 있고

핵심 기능에 대한 기술 검증은 끝나서 어느정도 개발이 됐습니다.

8~9월에 런칭을 목표로 하고 있고

마케팅적인 시각이 필요하다고 느껴서 마케터분을 모집하려고 합니다!

편히 연락주세요!

모임 소식👫🏻 팀원모집
25.06.16 (20시간 전 갱신)

건대장님이 모임 사진 보정 플랫폼,픽셀릿을(를) 신규 개설하셨습니다.

모임 소식🚀 의사결정
25.06.15 (1일 전 갱신)

모임 여행 일정 계획 및 기록 관리 앱, TripPath에서 상태를 [임시 중단]으로 변경하셨습니다.

모임 소식👫🏻 팀원모집
25.06.15 (1일 전 갱신)

냐하하님이 모임 리액트 직무 포폴 + 면접 한달 스터디 (오프라인)을(를) 신규 개설하셨습니다.

모임 소식👫🏻 팀원모집
25.06.15 (1일 전 갱신)

Nyeong님이 모임 IT 행사 정보 큐레이팅 서비스 팀원을 모집합니다 🙌을(를) 신규 개설하셨습니다.

모임 소식🚀 의사결정
25.06.14 (2일 전 갱신)

모임 🚀AI 기반 인플루언서-브랜드 매칭 플랫폼 팀원 모집에서 신규 목표 [AI 인플루언서 매칭 플랫폼 팀원 모집 요약프로젝트: AI 기반 인플루언서-브랜드 매칭 플랫폼 개발 (3개월 내 MVP 출시 목표)모집 포지션: 프론트엔드 개발자(Next.js), 백엔드 개발자(Node.js), AI 엔지니어(Python), UI/UX 디자이너(Figma)참여 조건: 주 15시간 이상 투입 가능, 3개월 참여, ]을 시작하셨습니다.

🔥 챌린지👫🏻 팀원모집
25.06.14 (2일 전 갱신)

🔥 AI로 인플루언서 마케팅을 혁신합니다

🎯 프로젝트 한 줄 소개

브랜드와 인플루언서를 AI로 연결하는 차세대 매칭 플랫폼 - 3개월 내 MVP 출시!


💡 왜 지금, 이 프로젝트인가?

문제점

브랜드는 적합한 인플루언서 찾기가 어려움

인플루언서는 좋은 브랜드 제안을 놓침

중간 에이전시 수수료가 너무 비쌈 (30~50%)

우리의 솔루션

AI 매칭 시스템: 브랜드 특성과 인플루언서 데이터를 분석해 최적의 매칭
📊 투명한 성과 추적: 실시간 캠페인 성과 대시보드
🤝 직거래 플랫폼: 중간 수수료 최소화로 Win-Win


🚀 3개월 안에 이뤄낼 목표

1개월차: 기본 플랫폼 구축 (회원가입, 프로필, 검색)
2개월차: AI 매칭 알고리즘 + 캠페인 관리 기능
3개월차: MVP 완성 및 베타 테스트 (실제 브랜드 10곳 유치)


👥 함께할 동료를 찾습니다

프론트엔드 개발자 (React/Next.js)

백엔드 개발자 (Node.js)

AI 엔지니어 (Python, 추천시스템)

UI/UX 디자이너 (Figma)

💪 핵심 가치: 빠른 실행력, 사용자 중심 사고, 성장 마인드셋


🎉 왜 우리 팀인가?

명확한 비전: 인플루언서 마케팅 시장의 페인포인트를 정확히 알고 있음

실행력: 3개월 내 MVP, 6개월 내 수익화 계획

성장 가능성: 240억 달러 규모의 글로벌 시장 진출 목표

🔗 함께 인플루언서 마케팅의 미래를 만들어갈 분들의 도전을 기다립니다!

👫🏻 팀원모집
25.06.14 (2일 전 갱신)

팬의 질문이 곧 수익으로 이어진다 [30만 유튜버가 운영하는 Q&A 수익화 플랫폼]

디자인을 함께 설계해주실 ‘디자이너’ 한 분을 찾고 있습니다.

팬이 질문을 등록하고, 크리에이터가 답변을 통해 수익을 얻는 구조의 유료 Q&A 웹 플랫폼을 준비 중입니다.
현재 마케팅, 프론트, 백엔드 개발자와 기획자까지 팀 구성이 완료되어 있습니다


팀 소개

운영/마케팅

10대부터 자본 흐름과 사업 구조를 몸으로 익힌 실전형 창업가

온라인 마케팅 사업, 플랫폼 운영, 개인 투자 유치 등 비즈니스 전 과정 경험

30만 구독자 유튜브 채널 운영 중이며,
실버, 골드버튼 유튜버 전용 커뮤니티 다수에 참여하고 있어, 초기 유입 크리에이터 확보 가능

개발

프론트엔드 & 백엔드 모두 가능한 실전형 풀스택 개발자

SW 마에스트로 9기 최종 11인 선정 / 과학기술정보통신부 장관상 수상

포인트 시스템, 인증, 출석체크 등 커뮤니티형 서비스 구현 경험 다수

AWS 기반 서비스 운영 경험 → 기술뿐 아니라 운영 안정성까지 고려 가능한 구조 설계 가능

기획자

다양한 사이드 프로젝트에서 기획 → 팀 빌딩 → MVP → 피봇 → 출시까지 주도한 실행형 PM

음악, 법률, 의료 등 다양한 도메인 실전 경험

플로우차트, 화면설계서, 정책문서 등 실무 중심 기획 설계 강점

혼자 잘하는 게 아니라 함께 완성하는 팀 빌딩형 기획자


디자이너에게 기대하는 역할

반응형 웹 기반의 직관적인 UI/UX 디자인

화면 흐름과 사용자 경험 설계에 감각 있는 분

Figma 중심으로 협업 가능하신 분

포트폴리오는 필수이며,
SNS나 커뮤니티 기반 UI/UX 디자인 경험이 있으신 분 우대합니다


팀 분위기

모든 팀원이 본 프로젝트에 열정을 갖고 전업으로 참여 중이며,
빠른 MVP 완성과 실사용 검증이 가능한 팀입니다

커뮤니케이션은 카카오톡을 주로 사용하며, 음성 회의는 디스코드로 유연하게 진행 합니다

각자의 전문성을 존중하며 실질적으로 작동하는 제품을 목표로 움직입니다


[현재 디자인 파트 교체로 함께하실 디자이너 분을 찾습니다]

기존 디자이너님께서 건강상의 이유로 7월부터 프로젝트 참여가 어려워져, 새롭게 함께하실 디자이너 분을 모시고자 합니다.

현재 MVP 디자인 초안은 이미 완성되어 있는 상태입니다.
이후 단계에서는 추가 기능 개발, 보완 작업과 함께 디자인 수정 및 개선이 필요한 상황입니다.

기존 디자인을 기반으로 자연스럽게 수정·보완해 주셔도 되고, 필요시 새로운 디자인 방향성을 제안해 주셔도 좋습니다.
핵심은 사용자 경험과 실질적인 서비스 완성도를 함께 고민해 주실 수 있는 분을 찾고 있습니다.

탄탄한 기획과 개발이 준비되어 있는 지금,
완성도 있는 디자인이 더해질 타이밍입니다.
이 흐름에 함께해주실 분을 찾습니다.

모임 소식👫🏻 팀원모집
25.06.14 (2일 전 갱신)

VEXTOR7님이 모임 🚀AI 기반 인플루언서-브랜드 매칭 플랫폼 팀원 모집을(를) 신규 개설하셨습니다.

🙋🏻 자기소개
25.06.14 (2일 전 갱신)

#그로스해킹 #퍼포먼스마케터 #데이터분석

🙋🏻 자기소개🧑🏻‍🚀 인사이트👀 업계소식
25.06.13 (3일 전 갱신)

UI디자인을 좋아하지만..반도체 회사에서 일하는 6년차 디자이너입니다…

웹이나 앱쪽으로 사이드프로젝트를 해보고 싶어서 가입하게 됐습니다 ㅎㅎ

🙋🏻 자기소개🚨 질문
25.06.13 (3일 전 갱신)

WMS, WCS 관련 분야 C#,SQL 개발자입니다.

🔥 챌린지
25.06.13 (3일 전 갱신)

https://github.com/meursyphus/easy-rd

오픈소스 공개합니다 db diagram 툴입니다. 셀프 호스팅도 가능!!

👀 업계소식📝 로그
25.06.13 (3일 전 갱신)

[스켈레톤 로딩 vs 스피너 로딩, 언제 어떻게 쓸까?]

로딩 중일 때 아무것도 안 보여주면,

사용자는 “멈춘 건가?” 하고 의심하게 돼.

그래서 보통 스피너스켈레톤을 쓰는데,

두 방식은 완전히 다른 상황에서 써야 해.

스피너 (로딩 애니메이션)

👉 단순 처리 중, 로딩 시간 짧을 때

예: 로그인 요청, 버튼 클릭 후 서버 응답 대기

→ 사용자에게 ‘잠깐 기다려주세요’를 명확히 전달

스켈레톤 (뼈대 UI)

👉 목록, 카드, 콘텐츠 구조가 명확할 때

예: 뉴스 피드, 쇼핑 리스트, 게시판

→ 전체 레이아웃을 먼저 보여주고,

데이터만 나중에 채워져도 사용자는 더 안정감을 느껴

스피너는 상태를 알려주고, 스켈레톤은 구조를 보여준다.

UX 관점에선 스켈레톤이 체감 대기 시간을 훨씬 줄여줘!

모임 소식🚀 의사결정
25.06.13 (3일 전 갱신)

모임 식당 메뉴얼 제작 서비스, 혁신,에서 상태를 [완료(출시)]으로 변경하셨습니다.

렛플인 소식
25.06.13 (3일 전 갱신)

렛플운영자님이 신규 매거진 [BOND–Artificial Intelligence#3]를 올리셨어요. 매거진을 보러 가시려면 여기를 누르세요. 👈

BOND–Artificial Intelligence#3
BOND–Artificial Intelligence#3

#1 AI는 어떻게 인터넷보다 빠르게 확산됐는가: 변화의 기하급수 곡선 → 여기서 확인하세요#2. AI 기술의 진화: 모델, 성능, 비용, 개발자 생태계 → 여기서 확인하세요#3. AI는 공짜가 아니다 – 돈이 움직이는 AI 산업이젠 기술이 아니라 돈의 싸움이다요즘 뉴스만 봐도 알 수 있는 내용입니다.ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity... AI 모델들이 하루가 멀다 하고 쏟아지고 있죠. 그런데 그런 생각, 안 해보셨나요?“얘네는 도대체 어떻게 돌아가지? 누가 돈 내고 이걸 계속 굴리는 거지?”사실 지금의 AI는 그냥 똑똑한 기술이 아닙니다.그건 엄청난 자본이 쏟아부어진 시스템이에요.우리가 웹에서 몇 줄 질문을 던지고, 놀랍도록 그럴싸한 답을 받는 그 뒤에는 몇천억 원짜리 슈퍼컴퓨터, 수십만 개의 GPU, 그리고 눈치 빠른 투자자들이 존재합니다.말도 안 되는 돈이 들어간다2024년, 미국의 빅테크 기업들—예를 들어 Google, Amazon, Microsoft—이 세 회사만 합쳐서 AI 인프라에 쏟아부은 돈이 200조 원이 넘습니다.그 중에서도 특히 눈에 띄는 건 NVIDIA예요.요즘 "AI 시대의 최대 수혜주"라고 불리는 이유가 있죠.글로벌 데이터센터 설비 투자 중 약 25% 이상이 NVIDIA로 흘러가고 있고,그 중심엔 H100 GPU, 장당 3천만 원짜리 AI 칩이 있습니다.이 칩, 한두 개 사는 것도 아니에요. 요즘 AI 모델 하나 훈련시키는 데 수천 장씩 필요합니다.OpenAI가 GPT-4 하나 훈련하는 데만 들어간 비용이 수백억 원이 넘는다고 하니까요.칩도 직접 만드는 시대그래서 요즘 기업들이 너도나도 직접 AI 칩을 만들겠다고 나서는 거예요.- Google은 TPU,- Amazon은 Trainium,- Apple은 Neural Engine,- Tesla는 Dojo.이제는 단순히 소프트웨어만 잘 만든다고 끝나는 게 아니라,칩부터 클라우드, 모델, API까지 수직 계열화하지 않으면 AI 전쟁에서 살아남기 어렵다는 거죠.NVIDIA가 치고 나가고는 있지만,“우리는 그냥 GPU만 쓸 수 없다”는 긴장감이 빅테크 전체에 깔려 있어요.그런데 이렇게 돈을 쏟는데... 수익모델은?구독 모델: 일단 돈을 받자OpenAI는 ChatGPT Plus라는 이름으로 한 달에 $20,Anthropic의 Claude Pro도 비슷한 가격이에요.사실 그렇게 모이면 연간 2조 원 정도의 매출이 됩니다. 하지만... 이것만으론 안 되죠.API 판매: 진짜 돈 되는 건 기업 고객예를 들어 어떤 스타트업이 GPT를 써서 자사 서비스에 챗봇을 넣고 싶다?→ OpenAI의 API를 써야 합니다. 이게 바로 B2B 매출이고,대부분의 LLM 기업 매출에서 가장 큰 비중을 차지해요. API는 반복 사용이 많고, 기업 단가가 높거든요.커스텀 모델과 에이전트: 전용 AI 파는 시대B2B 중에서도 요즘 뜨는 건 커스텀 모델이에요.기업 맞춤형으로 만들어주는 LLM이나 에이전트를 직접 구축해주는 거죠.Salesforce는 Agentforce를 내놨고,xAI는 Auto-agent라는 자동화 시스템을 개발했어요.PwC, Bain 같은 컨설팅 회사들도 이제 AI 솔루션을 ‘프로젝트’로 팝니다.데이터를 파는 회사들AI를 잘 만들려면 학습용 데이터도 정제돼 있어야 해요.그걸 전문으로 하는 회사들도 있어요. 예를 들면,- Scale AI,- Snorkel AI,- CoreWeave 같은 기업들.이들은 데이터를 직접 라벨링하거나,학습 파이프라인을 짜주는 형태로 AI 시장에 기여하면서 수익을 창출합니다.근데 아직도 대부분 적자야이건 좀 놀라울 수 있어요.이렇게 화제도 많고, 돈도 많이 들어왔는데...대부분의 AI 스타트업은 아직도 적자입니다.회사연 매출연 손실비고OpenAI약 $2B약 $500MMicrosoft 지원 있음Anthropic약 $850M약 $1BAWS와 파트너십 있음Perplexity약 $70M약 $100M사용자 빠르게 증가 중왜냐면 유지비가 너무 비싸요.이용자가 늘어날수록 비용도 같이 뛰기 때문이죠.결국 누가 살아남을까?지금까지 나온 흐름을 종합하면,AI 시장에서 끝까지 살아남을 기업은 아래 조건을 가진 곳입니다.- 칩을 직접 설계하거나 대량 확보할 수 있는 기업- 플랫폼을 갖고 있어 AI를 끼워팔 수 있는 기업- 자체적으로 사용자와 데이터를 가진 기업예를 들어?- Microsoft: Windows + Office + Azure 클라우드- Amazon: AWS + API + 수요 플랫폼- Google: Android + Search + YouTube이런 회사들이 결국 AI를 수익으로 연결할 수 있는 구조를 만들고 있는 거예요.정리하자면… AI는 돈이 있어야 가능하다AI는 이제 기술이 아니라, 돈이 있어야만 유지 가능한 산업이 됐어요.좋은 모델을 만드는 것도 중요하지만, 그걸 어떻게 유지하고, 돌리고, 수익으로 연결할 수 있느냐가진짜 실력인 시대가 됐습니다.

렛플인 소식
25.06.13 (3일 전 갱신)

렛플운영자님이 신규 매거진 [휴머노이드 공장 로봇 어디까지 왔나?]를 올리셨어요. 매거진을 보러 가시려면 여기를 누르세요. 👈

휴머노이드 공장 로봇 어디까지 왔나?
휴머노이드 공장 로봇 어디까지 왔나?

2025년을 살아가는 지금, 우리는 드디어 영화 속 미래를 현실로 목격하고 있습니다. 바로 공장 현장에 실제로 '사람처럼 생긴 로봇', 즉 휴머노이드가 등장하고 있다는 사실입니다. 지금부터 우리가 주목해야 할 것은 이들이 단순한 전시용이 아니라, 실제 생산 라인의 일원이 되고 있다는 점입니다.왜 지금, 휴머노이드일까?그동안 공장 자동화는 '팔만 있는 로봇', '자동화된 컨베이어 시스템' 같은 형태로 진행되어 왔습니다. 하지만 이제는 상황이 달라졌습니다. 다양한 작업 환경, 변화하는 공정, 그리고 무엇보다도 사람을 대신할 수 있는 유연한 일꾼이 필요해진 것이죠.전 세계적인 노동력 부족과 고령화, 그리고 더 복잡해진 제조 환경이 맞물리면서 기업들은 새로운 해법을 찾고 있고, 그 해답이 바로 '휴머노이드'입니다.놓치면 안 되는 산업 흐름2025년은 많은 전문가들이 “휴머노이드 대량생산의 원년”*이 될 것이라 예측합니다. 실제로 Figure AI는 연간 12,000대의 휴머노이드를 생산할 계획이며, 중국은 BYD, Zeekr 등을 중심으로 수백 대의 휴머노이드를 시범 배치 중입니다.한국도 이에 뒤지지 않습니다. 2025년 4월, 'K-Humanoid Alliance'가 출범했고, 2028년까지 일정 수준 이상의 힘과 속도를 갖춘 국산 휴머노이드 로봇을 상용화할 계획이죠.자동화의 금액 구조 변화구분과거 자동화 (1990s~2010s)현재 자동화 (2024~2025, 휴머노이드 중심)도입 비용고정 설비에 수억~수십억 원 (라인당)로봇 1대당 2천만~3억 원 (단위 도입 가능)유지 비용부품 교체·오일 관리·라인 재설계 비용 큼OTA 업데이트, 소프트웨어 유지비 중심스케일업 방식전체 생산 라인 증설 필요로봇 개체 단위로 유연하게 확장 가능ROI 구조5년 이상 장기 투자 관점1~2년 이내 인건비 대비 절감 효과로 전환 가능💡 과거 자동화는 “한 번에 크게 투자하고, 장기적으로 회수” 방식이었다면,지금은 “작게 시범 도입하고, 빠르게 ROI 확인 후 확장” 구조입니다. 형태의 진화구분과거 자동화현재 자동화 (휴머노이드 중심)기계 구조고정형 로봇 팔, 컨베이어, AGV휴머노이드 로봇 (이족보행, 양손 조작 가능)작업 범위정해진 반복 작업자율 주행, 비정형 작업, 손작업 보조변화 대응력설비 변경 시 전체 공정 재설계로봇 소프트웨어 수정으로 일부 대응 가능유연성공간 제약, 고정식협소 공간, 비표준 구조에도 투입 가능💡 지금의 자동화는 "기계를 사람에 맞춘다" 라는 개념에 가까워지고 있습니다.과거엔 사람이 공정에 맞춰야 했지만, 이제는 로봇이 그 역할을 학습하는 쪽으로 진화했죠. 목적의 전환구분과거 자동화현재 자동화핵심 목표생산성 향상, 인건비 절감인력 공백 보완, 공정 유연성 확보대상 업무단순 반복 조립, 용접, 포장품질검사, 조립 보조, 물류 이동 등 사람이 하던 작업 중심전략적 가치대량 생산에 특화소량 다품종, 비정형 업무 대응 중심사용자 관점설비 담당자 중심현장 작업자와 협업 가능해야 함💡 과거 자동화가 '기계로 사람을 대체' 했다면,현재는 '사람과 로봇이 협력하는 구조'로 바뀌고 있는 셈입니다.실제 현장에서 활동 중인 휴머노이드들중국 Nio 공장 – 'Walker S' 등장2024년 중반, 중국 전기차 제조사 Nio는 자사 공장에서 UBTech의 Walker S를 테스트했습니다. 이 로봇은 로고를 붙이고, 헤드라이트 상태를 확인하며, 단순하지만 반복적인 검수 업무를 수행하고 있죠. 단순히 걷는 것이 아니라, 정밀 작업을 일정 수준까지 소화하는 모습이 인상적입니다.UBTECH Humanoid Robot Walker S: Workstation Assistant in EV Production Line미국 Agility Robotics – 'Digit' 본격 투입'사람처럼 걷는 로봇'의 대표주자 Digit은 2024년 하반기부터 미국 물류창고에서 실전에 투입됐습니다. 택배 상자를 나르고 선반을 채우는 업무를 담당하며, Amazon과의 시범 운영도 진행 중입니다.물류만이 아닙니다. 패션 브랜드 Spanx의 공장에서도 Digit이 작업 중인데요, 공간 인식 능력이 향상되어 기존 로봇팔보다 훨씬 유연하게 대응하고 있습니다.1st Humanoid Robot Factory - Agility Robotics to Start Digit AI Robot Production at Robofab FacilityBMW × Figure AI – 공장에서의 인간형 조립 보조2024년 가을, BMW는 Figure AI의 최신 모델인 Figure 02를 미국 공장에 배치했습니다. Figure는 사람의 말과 손짓을 이해하고 간단한 부품 조립을 수행할 수 있도록 설계됐습니다. 특히 Figure는 강화학습 기반으로 걷고 물건을 잡는 기술을 스스로 발전시키고 있다는 점에서 매우 주목받고 있습니다.Humanoid Figure 02 robots tested at BMW Group Plant Spartanburg2025년 현대차 × Boston Dynamics Atlas (예정)예정 시점: 2025년 중목표: 경량화된 전기형 Atlas를 활용한 부품 운반 및 공정보조특징: 현대차와 Boston Dynamics의 협업 사례로, 기존의 유압 기반 Atlas를 실제 공장 라인에서 활용할 계획회사로봇국가상태적용 분야BMWFigure 02🇺🇸 미국시범 운영 중조립 보조GXO/AmazonDigit🇺🇸 미국실사용 중물류/운반NioWalker S🇨🇳 중국공장 내 운영 중품질 검사Figure AIFigure 02🇺🇸 미국자사 생산라인로봇 생산현대차Atlas (예정)🇰🇷 한국2025년 예정운반/보조3. 기술은 어디까지 왔을까?예전에는 로봇에게 일일이 코드를 짜줘야 했지만, 지금은 다릅니다. 이제는 디지털 트윈 환경에서 시뮬레이션을 통해 스스로 학습하고, 사람처럼 손짓을 이해하고 반응할 수 있는 휴머노이드가 나오고 있습니다.예를 들어 Figure 02는 대화형 AI를 내장해, "이 박스를 저 선반에 올려줘" 같은 지시를 바로 이해하고 수행할 수 있죠.또한, 전기 기반으로 바뀐 Boston Dynamics의 신형 Atlas는 기존 유압형보다 가볍고 효율적인 동작을 보여줍니다. “공장 자동화의 핵심은, 장비에서 동료로 진화 중이다.”과거엔 커다란 투자와 대규모 설비 변경이 필요했지만,지금은 '소형화·지능화된 로봇'이 기존 현장에 자연스럽게 들어와 사람의 역할을 보완하고 있습니다.5. 남은 과제는?물론 넘어야 할 산도 많습니다. 로봇이 사람 옆에서 안전하게 일할 수 있어야 하고, 공장에 맞게 유연하게 배치되기 위해선 시스템 간 통합도 필요합니다. 또, 로봇 1대를 투입했을 때 과연 투자 대비 효과(ROI)가 충분한지 검증하는 과정도 필수입니다.하지만 지금 이 시점에서 분명한 건, 로봇이 점점 더 사람의 일을 도와줄 수 있을 정도로 발전하고 있다는 사실입니다.더 이상 휴머노이드는 전시회에서만 보던 멋진 쇼케이스가 아닙니다. 우리는 지금, 생산 현장 한가운데에서 실제로 로봇과 함께 일하는 시대를 마주하고 있습니다.아직은 시범 운영과 초기 테스트 단계이지만, 이 흐름은 멈추지 않을 것입니다. 앞으로의 제조업은, 사람과 로봇이 함께 일하는 공장이 될 것입니다.

🙋🏻 자기소개
25.06.12 (3일 전 갱신)

거대한 꿈을 가진 스타트업 예비 창업자입니다. 잘 부탁드립니다

📢 홍보
25.06.12 (4일 전 갱신)

소모임을 홍보합니다! 많은 관심 부탁드려요 :)

1. AI 크리에이터 모임
https://www.somoim.co.kr/2e3d3e97-07a2-48f2-882c-d1ee5f0ff5201

2. 오프라인 팀 빌딩 모임
https://www.somoim.co.kr/511aadb9-2bb6-4067-a17d-044995c69b871
모임 소식🚀 의사결정
25.06.12 (4일 전 갱신)

망고오님이 모임 현실과 연결된 실무 성장 커뮤니티에 신규 합류하셨습니다.

모임 소식👫🏻 팀원모집
25.06.12 (4일 전 갱신)

고통의상실님이 모임 저랑 함께 노가다 업계를 혁신하실 분 을(를) 신규 개설하셨습니다.

👀 업계소식🔧 개발회고
25.06.12 (4일 전 갱신)

[모바일 UI는 ‘한 손 UX’부터 설계하자]

모바일에서 자주 발생하는 실수 중 하나는

‘중요한 버튼은 시각적으로 위에 있어야 한다’

웹 중심 사고방식이 그대로 적용된것이야

하지만 모바일은 좀 달라.

손가락이 도달할 수 있는 범위가 UI 사용성의 핵심 기준이 돼야 해.

실무에서 자주 벌어지는 문제들

1. CTA 버튼이 상단 고정 → 스크롤 후 다시 올라가야 함

2. 제출 버튼이 헤더 우측 → 한 손 조작 어려움

3. FAB가 리스트를 가리는 위치에 배치됨

4. 필터/토글이 상단에 있어 반복 사용 시 피로 누적

한 손 UX를 위한 기준

1. 엄지손가락 도달 범위에 주요 액션 배치

2. 스크롤 콘텐츠엔 CTA를 하단 고정 or 상하단 모두 배치

3. 버튼 간 최소 8px 여백 확보

4. iOS 제스처와 겹치지 않도록 하단 여백 확보

UX는 보기 좋은 시안보다 실제 사용 흐름과 조작성에서 평가되니까

지금 만든 화면은 어떤지 한번 테스트해봐.

더 많은 UIUX 디자인 아티클을 읽고 싶다면?

https://blog.naver.com/edstudio-agency

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