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글로벌하게 팀빌딩하고 싶다구요? 번지가 오픈했습니다.
바이브코딩(Vibe Coding)의 현재와 미래
바이브코딩이란 무엇인가‘바이브코딩Vibe Coding’은 단순히 기능적인 코드가 아닌 디자이너나 개발자의 감정 직관 창작 욕구를 담아내는 방식의 코딩을 의미한다 처음엔 장난처럼 들릴 수도 있지만 실제로 바이브코딩은 프로토타이핑 크리에이티브 코딩 그리고 최근의 생성형 AI와 맞물려 하나의 트렌드로 자리잡고 있다 직관 시각적 영감 빠른 구현이라는 특징 덕분에 창작 중심의 개발 환경에서 특히 각광받고 있다이 개념은 단순히 코딩을 즐긴다는 것을 넘어 개발자가 마치 아티스트처럼 감성 기반의 창작을 한다는 철학에 가깝다 코드도 예술이다라는 인식 아래 최근에는 노코드로우코드 도구 AI 코딩 비서 그리고 시각 중심의 개발 툴들이 이 개념을 뒷받침하고 있다실제 사례 요즘 뜨는 바이브코딩 프로젝트Vercel AI 기반 개인 사이트 제작트위터와 유튜브에서는 “AI와 감성으로 만든 포트폴리오 사이트” 사례가 꾸준히 공유되고 있다 예를 들어 Vercel을 활용해 Nextjs GPT Framer Motion으로 감각적인 인터랙션을 구현하고 Midjourney로 생성한 이미지를 사용해 감성적인 느낌을 강조한 프로젝트들이 큰 인기를 끌고 있다 이러한 프로젝트는 단순히 기능 구현을 넘어서 분위기와 경험을 중심에 둔다Notion AI 창작툴‘바이브’를 살리는 에디터로 Notion 스타일 에디터에 Tiptap GPT TexttoImage API 등을 결합한 서비스들이 등장했다 사용자가 poem이나 image를 입력하면 바로 감성적인 텍스트나 이미지를 생성하여 페이지를 꾸밀 수 있도록 한다 에디터 기반 툴의 UX 역시 ‘기능보다 분위기’를 우선한다음악 코드음악을 기반으로 하는 개발도 흥미로운 영역이다 Sound Reactive Visualizer를 Threejs와 Web Audio API GPT4를 활용해 구현하거나 음악의 감정을 분석해 인터랙티브한 화면을 구현하는 프로젝트가 각종 전시나 포트폴리오에서 등장하고 있다어떻게 구현할까 사용하는 AI 툴과 기술 스택1 주요 AI 툴 Cursor AI 구현에 필요한 코드 등의 작성 GPT4 Turbo Claude 3 창의적인 텍스트 생성 설명 자동화 인터페이스 카피라이팅에 활용 Midjourney DALL·E 3 감성적 이미지를 빠르게 생성하여 비주얼 구현 Runway ML 영상 편집 VJ 스타일의 감각적 영상 생성 Tonic AI Replit Ghostwriter 빠른 코드 초안 작성 및 실험에 용이2 배포 방식 Vercel 서버리스 구조 기반으로 Nextjs 프로젝트와 빠르게 연동 감각적 프리뷰 공유 기능이 인기 Netlify Cloudflare Pages 퍼포먼스가 좋고 간단한 정적 사이트용으로 인기 있음 Railway Render 백엔드까지 포함한 감성적 풀스택 MVP에 적합3 서버 및 백엔드 Firebase Supabase 간단한 인증 및 실시간 데이터 처리에 유용 감성 프로젝트 MVP에 최적 Edge Functions Vercel Edge Cloudflare Workers 반응 속도와 위치 기반 경험을 강조하는 감성 인터랙션에 적합실제 반응 커뮤니티와 개발자들의 피드백바이브코딩은 단순한 유행을 넘어 실용적이고 창의적인 방식으로 평가받고 있다 특히 MVP를 빠르게 만들고자 하는 스타트업이나 감각을 중시하는 브랜드 웹사이트 아티스트 포트폴리오 등에서 높은 수요가 있다긍정적 반응 “AI와 함께라면 정말 생각만 해도 바로 구현할 수 있어 감성 표현에 집중할 수 있다”비판적 반응 “겉보기엔 쉬워 보여도 실제 구현과 배포는 여전히 꽤 복잡하다 초보자에겐 장벽이 존재한다”이처럼 양면적인 시선이 존재하지만 중요한 건 기능보다 감각을 추구하는 새로운 문화가 생겼다는 것이다바이브코딩은 특히 Z세대 개발자들과 디자이너 사이에서 열렬한 지지를 받고 있다 다음은 주요 반응들이다 Reddit Hacker News “처음엔 가벼운 개념인 줄 알았지만 MVP 제작에 너무 빠르고 감각적이라 놀람” X “GPT랑 Midjourney만으로도 하루 만에 감성 넘치는 사이트 하나 뚝딱” 유튜버 및 테크 크리에이터 감성코딩 챌린지를 통해 ‘코딩도 예술이 될 수 있다’는 흐름을 소개 중물론 전통적인 백엔드 개발자나 성능 지향 개발자들 사이에서는 “실용성 부족”이나 “기능성보다 감각에 치우침”이라는 비판도 있습니다 그러나 제품의 첫인상과 감성을 중시하는 시장에서는 오히려 강점으로 작용하고 있다바이브코딩 코딩이 없는거냐바이브코딩의 핵심은 “아이디어를 빠르게 감성적으로 구현한다”는 것이지만 그것이 노개발No Dev을 의미하는 건 아니다 실제로 완성도 있는 바이브코딩 프로젝트를 구축하려면 다음과 같은 기술 흐름을 이해하고 있어야 한다1 코드는 누가 짜는가기본적인 프론트엔드React Nextjs 등와 백엔드Supabase Firebase Nodejs 등 코드 구조는 개발자가 작성해야 한다AI 코파일럿GPT Claude Copilot 등이 도와줄 수 있는 범위는 초안 작성이나 반복 작업일 뿐 전체 설계를 대신하진 않는다예 이 버튼 클릭 시 이미지 업로드하고 Supabase에 저장해줘라는 설명을 GPT에게 하면 코드 초안은 받을 수 있지만 그걸 프로젝트 구조에 통합하고 최적화하는 건 여전히 사람 몫이다2 배포는 누가 책임지는가Vercel이나 Netlify 같은 PaaSPlatform as a Service가 배포를 간소화하긴 했지만 여전히 프로젝트 구조 이해와 빌드 세팅 API Key 설정 등이 필요하다예 Midjourney나 GPT API를 사용하는 경우 클라이언트에서 직접 호출하면 보안상 문제가 있으므로 백엔드 레이어Supabase Edge Function 등를 중간에 둬야 한다3 AI 도구는 어디까지 도와주는가각 부분별로는 잘하지만 전체 구조 설계는 못 함이 모든 부분에 사람 손이 타야 하는것을 간과하지 말자4 SAAS는 어디까지 제공해주는가Supabase Firebase 같은 SAAS 플랫폼은 인증 데이터 저장 실시간 기능 등 핵심 인프라를 제공하지만 이걸 잘 활용하려면 데이터 모델링 보안 규칙 설정 요금 정책 이해 같은 기본적인 개발 지식이 필요할 수 밖에 없다예 Supabase에 유저별 게시물을 저장하려면 Row Level Security를 설정하고 API 토큰을 env에 넣어야 하는데 이건 AI가 자동으로 해주지 않는다요약하자면 바이브코딩은 AI가 다 해준다는 게 아니라 AI가 영감을 주고 작업을 빠르게 도와주는 방식에 가깝다핵심 설계나 배포까지 제대로 하려면 여전히 사람의 기술적 판단이 필요하고 특히 SAAS나 서버리스 환경에 대한 기본 지식은 필수야미래 전망 진짜 아무것도 몰라도 될 날이 올까흥미로운 건 바이브코딩의 철학과 함께 개발 자체의 자동화도 빠르게 진화하고 있다는 점이다 GPT4 Turbo는 이제 코드뿐 아니라 프로젝트 구조 API 연동 배포 설정까지 제안할 수 있다 Replit Wix AI Framer AI처럼 대화형 방식으로 전체 사이트를 생성하고 배포하는 서비스도 등장했다앞으로는 다음과 같은 흐름이 예상된다 배포 자동화 SaaS 확산 Vercel이나 Netlify가 API 연동과 데이터베이스 구성까지 자동화해주는 기능을 지속 확장 중 AI CICD Github Copilot과 연동되는 파이프라인 자동 생성기 등장 제로 러닝커브 개발 환경 텍스트 프롬프트 하나로 MVP를 만들고 즉시 배포하는 시대가 도래할 것결국 미래에는 개념만 있으면 제품이 완성되는 시대가 현실화될 수 있다 물론 지금은 여전히 구조와 원리를 이해하는 개발자의 역할이 중요하지만 바이브코딩이 열어가는 문은 점점 더 넓고 쉬워지고 있는것은 맞다마무리 정리바이브코딩은 단지 느낌 좋은 코딩이 아니다 그것은 아이디어와 감정을 빠르게 프로토타입으로 구체화할 수 있는 새로운 개발 방식이며 그 흐름의 중심엔 AI와 자동화 그리고 창작의 자유가 있다“당신의 코드에는 어떤 바이브가 있나요”이 질문이 기술적 역량을 넘어 감성 창의력 그리고 상상력까지 아우르는 시대가 다가오고 있다
코딩이 잘 안될때, AI등장 이전과 이후의 팁
누구에게나 오는 코딩이 막힐 때 혹은 하고 싶지 않을때개발자라면 누구나 겪는 순간이 있다 코드가 돌아가지 않을 때 해결책이 떠오르지 않을 때 아니면 그냥 손이 안 움직일 때 이럴 때 어떻게 대처하느냐에 따라 개발의 속도와 방향은 크게 달라진다 특히 AI가 일상이 된 지금 우리는 전혀 다른 방식으로 문제를 풀 수 있게 되었다 AI 이전 몸으로 익히고 머리로 뚫는 시대AI가 없던 시절 문제 해결은 오롯이 개발자의 손과 머리에 달려 있었다 다음은 당시 통용되던 팁들이다다만 예전에는 정말 영어가 중요했었다모든 설명은 영어로 되어있고 모든 가이드문서도 영어로 기본 표기되어있기 때문이다그것을 자동번역 한다고 하더라도 난잡한 해석으로 인하여 감을 잡기가 어려웠던 것이 사실이다 스택오버플로우를 찾더라도 그것을 나만의 코드를 만드는데 세시간 이상 걸릴때도 많았다그래서 그것을 해결하고자 Okkykr 같은 사이트나 한국의 스택오버플로워 같은 사이트를 만드는 분들도 많았다1 구글링의 기술 익히기‘질문을 잘하는 것’이 실력의 척도였다 Stack Overflow GitHub Reddit 같은 커뮤니티를 파고들어 유사 사례를 찾는 능력이 중요했다 검색 키워드도 ‘에러 메시지 그대로 입력하기’ ‘기능 언어 버전’ 등으로 정교화해야 했다2 디버깅 로직 정립하기문제가 생기면 먼저 로그를 찍고 조건문을 주석 처리하고 최소 실행 단위로 축소하여 원인을 찾아가는 ‘디버깅의 절차’를 몸으로 익혔다 이는 시간도 많이 들고 에너지 소모도 컸지만 문제 해결 능력을 키우는 데 큰 도움이 됐다3 멘토와의 소통혼자 해결이 안 되면 주위 개발자에게 물어보는 것이 정석이었다 코드 리뷰를 통해 전혀 다른 관점에서 접근하는 방법을 배우기도 했다 당시에는 커뮤니티 활동 오프라인 스터디 사내 시니어와의 교류가 매우 중요했다옆에 있는 사수에게 물어보는것이 어느때보다 빠른 시절이었다4 종이와 펜으로 구조 그리기막힐 때는 눈에서 화면을 떼고 종이에 흐름도를 직접 그려보는 것도 효과적이었다 함수 호출 구조 데이터 흐름 조건 분기 등을 시각화하면서 코드의 논리를 다시 정리했다AI 이후 혼자이지만 혼자가 아닌 시대AI가 등장하면서 위 팁들은 더 빠르고 똑똑하게 진화하게 되었다 아래는 AI 시대의 팁들이다초반에는 영어로 질의하는것이 중요했지만 이제는 어떤 언어도 잘 받아들인다개떡같이 말해도 찰떡 같이 알아듣기 때문에 더이상 영어에 목숨걸거나 검색에 목숨걸 필요가 없어졌다나도 더이상 스택오버플로우를 찾지 않는다 실시간으로 가장 최신의 정보를 찾을때만 스택오버플로우나 구글검색을 이용한다 1 GPT나 Cluade에게 질문하기더 이상 구글링에 시간을 낭비하지 않아도 된다 ChatGPT나 Claude Gemini 등에게 문제 상황을 설명하면 바로 맥락 있는 조언을 얻을 수 있다 특히 ‘코드 전체를 붙여 설명’하거나 ‘내가 원하는 목표’를 자연어로 설명할 수 있다는 점이 강점이다예이 함수가 undefined를 반환하는 이유가 뭘까이 API를 캐싱하려면 어떤 방법이 있을까2 코드 생성도구 적극 활용단순 반복 코드 폼 구성 API 호출 등은 이제 직접 타이핑할 필요가 없다 AI Copilot Cody Cursor 등은 현재 코드 맥락을 이해하고 필요한 부분을 채워준다 막힐 틈 없이 흐름을 이어갈 수 있다3 AI로 디버깅 자동화하기AI에게 에러 메시지와 함께 로그를 보여주면 가능한 원인과 해결책을 뽑아주는 시대다 특히 debug 플러그인과 연동하면 테스트 실패 원인을 추론하거나 예상 결과와 비교도 가능하다 스스로 문제를 설명하고 이해하고 수정하는 데 드는 시간을 획기적으로 줄여준다4 막힐 때는 리팩토링부터아이러니하게도 AI 시대에는 ‘지금 짜고 있는 코드가 문제인지’를 판단하는 눈이 더 중요해졌다 코드가 잘 안 돌아가면 GPT에게 이 구조 개선할 수 있어라고 물어보자 성능 가독성 재사용성 측면에서 더 나은 방향을 제시해줄 것이다그럼에도 불구하고 시대를 초월한 습관들은 유의미하다AI의 도움과 무관하게 모든 개발자에게 여전히 중요한 팁도 있다1 컨텍스트 전환하기문제가 안 풀릴 땐 일부러 손을 떼는 것이 답이 될 수 있다 산책 샤워 낮잠 운동 등 물리적 거리두기는 생각보다 큰 효과가 있다 이는 뇌과학적으로도 입증된 문제 해결 전략이다2 기록하고 말로 설명하기AI가 모든것을 해결해주지 않는다누군가는 설계를 하고 로직을 결정해야지 AI가 도와줄 수 있다‘막힌 코드’를 기록으로 남기고 누군가에게 설명하는 과정에서 스스로 해결책을 떠올리는 경우가 많다
Edge Computing과 서버리스 환경
클라우드 컴퓨팅은 이제 인터넷 인프라의 표준으로 자리 잡아 왔습니다아마존 웹서비스AWS 마이크로소프트 애저Azure 구글 클라우드 플랫폼GCP 등 주요 클라우드 제공업체들은대규모 데이터센터와 탄탄한 글로벌 인프라를 바탕으로 수많은 기업의 백엔드를 책임지고 있습니다하지만 이제 우리는 새로운 전환점에 도달하고 있습니다 AI IoT 5G 자율주행 ARVR 등 신기술의 대두로 인해더 빠른 응답성 더 높은 개인화 더 강력한 프라이버시 보장을 요구하는 시대가 도래한 것입니다이러한 흐름 속에서 주목받고 있는 두 가지 아키텍처가 있습니다바로 Edge Computing에지 컴퓨팅과 Serverless AI서버리스 AI입니다이 글에서는 이 두 트렌드를 중심으로 개념 현재 동향 주요 기술 개발자에게 어떤 의미가 있는지를 깊이 있게 살펴보겠습니다Edge Computing이란Edge Computing에지 컴퓨팅은기존의 중앙 집중형 아키텍처에 대한 대안입니다기존에는 모든 데이터를 클라우드나 데이터센터로 보내 처리한 후 그 결과를 사용자에게 전달하는 방식이 일반적이었습니다하지만 이제는 데이터를 생성한 곳 근처 즉 에지Edge에서 처리하는 방식이 점점 보편화되고 있습니다왜 Edge인가다음은 에지 컴퓨팅이 필요한 이유들입니다 지연latency 최소화클라우드까지 왕복하는 시간을 줄이고 엣지에서 즉시 처리함으로써 실시간 반응이 가능해집니다 네트워크 비용 절감모든 데이터를 클라우드로 보내지 않아도 되므로 전송 비용이 줄어듭니다 프라이버시 및 보안 강화민감한 데이터를 로컬에서 처리함으로써 외부 노출 가능성을 줄일 수 있습니다 분산형 인프라에 대한 요구 증가자율주행 스마트시티 제조 공정 자동화 같은 환경에서는 분산 처리 능력이 필수적입니다Edge 컴퓨팅의 핵심 구성 요소1 Edge Node 엣지 노드의미 사용자 근처에 물리적으로 위치한 소형 서버 장비 게이트웨이 등역할 데이터 수집 전처리 추론 간단한 저장 등2 CDN 진화형 엣지 Cloudflare Akamai 등CDNContent Delivery Network이 단순히 정적 파일을 전달하는 걸 넘어서 이제는 코드를 실행할 수 있음Cloudflare Workers Akamai EdgeWorkers 등은 전 세계에 분산된 POPPoints of Presence에서 코드를 실행 Cloudflare Workers WASM 기반의 경량 JavaScript 코드를 엣지에서 실행 Akamai EdgeWorkers 퍼포먼스 최적화를 위한 커스텀 엣지 기능 제공3 WebAssembly WASM엣지에서 빠르게 실행할 수 있는 경량 실행 포맷브라우저용으로 만들어졌지만 서버엣지에서도 빠르고 안전하게 실행 가능Sandbox 환경에서 작동하므로 보안에도 유리4 AI 추론 엔진의 경량화 ONNX TensorRT TFLite엣지에서 AI 추론을 수행하려면 가벼운 모델과 경량 실행엔진이 필요함 ONNX Runtime 다양한 프레임워크에서 변환 가능 TensorFlow Lite 모바일IoT에 최적화 TensorRT NVIDIA 기반 GPU 최적화 OpenVINO Intel 하드웨어 최적화5 MQTT CoAP 등 경량 메시징 프로토콜Edge Node는 보통 실시간 센서 데이터를 다루므로 HTTP는 과합니다대신 MQTT 같은 경량 메시징 프로토콜 사용빠르고 신뢰성 있는 양방향 통신 제공Serverless AI란이제 AI의 위상은 더 이상 특별한 기술이 아닙니다 검색 챗봇 추천 음성 인식 등 일상 서비스에 AI는 이미 깊숙이 통합되어 있습니다하지만 AI를 운영하는 데에는 여전히 높은 비용과 복잡한 인프라 구성이 필요한 것이 현실입니다Serverless AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 아키텍처입니다서버리스 컴퓨팅FaaS Function as a Service와 AI 추론을 결합하여개발자가 모델이나 추론 로직에만 집중하고 인프라 운영은 클라우드에게 맡길 수 있도록 합니다 인프라 관리 불필요 모델 호스팅 스케일링 로드밸런싱 등은 모두 클라우드가 처리 자동 확장 사용량이 많아질수록 자동으로 리소스를 할당 비용 효율성 사용한 만큼만 비용을 지불 빠른 배포 코드만 작성하면 빠르게 전 세계로 확산 가능이 둘의 만남 Edge Serverless AI이제 진짜 흥미로운 부분입니다 Edge 환경에서 AI 추론을 Serverless 방식으로 처리하면 어떤 일이 벌어질까요핵심 장점 초저지연 추론 예를 들어 얼굴 인식을 30ms 내로 처리 가능 글로벌 사용자 대응 전 세계 사용자에게 lt100ms 응답 시간 제공 GPU 자원을 온디맨드로 활용 필요할 때만 GPU를 사용 비용 최적화 개발과 배포 단순화 복잡한 클러스터 관리나 컨테이너 오케스트레이션 없이도 모델 운영 가능대표 플랫폼들플랫폼설명Cloudflare Workers AILLM inference를 엣지에서 제공 WASM 기반Vercel AI SDKNextjs 기반 LLM 호출 최적화Modal Baseten모델 서빙을 서버리스 방식으로 처리Hugging Face Inference Endpoints모델 추론을 REST API로 제공 서버리스 유사 방식사용 사례 예시글로벌 사용자 대상 챗봇ChatGPT 스타일 챗봇을 Cloudflare Workers AI로 엣지에 배치미국 유럽 한국 사용자 모두에게 lt100ms 응답 속도모바일 앱에서 프라이버시 중심 얼굴 인식사진은 서버로 전송하지 않고 디바이스 가까운 엣지 노드에서 처리데이터 유출 걱정 없이 보안 강화마이크로 AI 기능 배포버튼 클릭 시 특정 LLM 프롬프트 실행서버리스 함수로 바로 추론 결과 응답개발자 관점에서는장점 인프라 구성의 단순화 더 적은 코드로 더 많은 기능을 구현 지연시간 극복 사용자가 체감할 수 있는 속도 향상 글로벌 확장성 별도 리전 설정 없이 글로벌 대응 가능 추론 자원의 유연성 모델별 기능별로 독립적이고 분산된 추론 수행 가능도전 과제 Cold Start 처음 호출 시 지연이 발생할 수 있음 디버깅 복잡성 로컬 환경과 엣지 환경이 다르기 때문에 문제 재현이 어려움 제한된 리소스 엣지는 클라우드만큼 큰 메모리나 GPU 파워를 제공하지 않음 호환성 문제 특정 플랫폼에서 일부 언어나 라이브러리 미지원 가능그럼에도 불구하고Edge Computing과 Serverless AI는 이제 더 이상 개념이 아니라 실전에서 쓰이고 있는 기술입니다AI 기능이 우리 서비스에 “자연스럽게” 녹아드는 시대가 오고 있습니다이제 중요한 건“당신의 AI는 얼마나 빠르게 얼마나 가볍게 얼마나 똑똑하게 배포되고 있나요”개발자에게 이 둘은 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다앞으로 더 많은 도구 더 많은 추상화가 이 세계를 편하게 만들겠지만 지금이 바로 그 기반을 이해하고 선점할 시점입니다Search “using Edge and serverless app” in bunzeeai
진솔한 이야기-30대의 커리어는 무엇보다 중요하다.
성공했던 어떤 선배는 내게 말했다‘살아보니 30대의 경력이 가장 중요한 것 같아 30대에 경력이 망가지면 40대 50대가 보이지 않아’그래서 다들 첫 시작을 대기업이나 중견기업에서 시작하려고 하는것 같다사실 회사 규모가 중요한게 아니라 내가 배울수 있는 시스템과 사람이 존재하느냐의 이슈라고 보인다실제로는 일반 중소기업을 가느니 스타트업이 낫지 않을까큰 시스템이나 프로세스가 없는 중소기업을 가느니대기업의 프로세스를 만들거나 그 조직에서 배운 사람들이 만든 스타트업에서 일하는게 더 낫을 수도 있다첫 커리어 시작은 당신을 케어해줄 사람이 있는 조직에서 시작하는 것이 좋다는 생각이다물론 창업을 꿈꾸는 사람이라면 이런 규약은 큰 의미가 없다 그냥 부딪히면 되니까맘대로 해봐라거나 아무런 가이드 없이 던져놓고 창의성을 요구하는 조직은사실 성장에 있어서 큰 도움은 되지 않는다그곳에 배우는 것은 그냥 잡일을 많이 했다는 자존심 아닌 자존심이랄까나그래서 프로젝트를 하더라도 대학생들끼리 하는것보다는 조금더 경험이 있는 분들과 하는것이 더 낫다는게 결론이긴 한다나의 첫 커리어는 엉망 진창이었다나는 대학생때에도 창업을 했지만이제 돌아보면 역시나 잡일에 대한 노하우나 자존심만 엄청 늘어났다내가 아는건 정말 너무 피상적이고 구체적이지도 않고 레퍼런스도 없었고 무엇보다 나를 케어해줄 사람이 없었다나는 혼자서 고군분투를 했으며 그게 당연한것이라고 생각했다왜냐면 그건 사실 동일한 레벨의 사람들이 모여서 만든 회사였기 때문이라고 생각한다그 회사가 성장을 했다면 나도 같이 성장을 했겠지만 불운하게도 그 회사는 성장하지 못하고 고꾸라져버렸다그럼에도 불구하고 나를 고용하고자 원했던 사람은그런 고군분투하는 모습을 좋아했으나그 또한 맘대로 시켜놓고 창의성을 요구하려고 했던것 같다아니면 잡일 한더미를 던져놓으려는 생각이었거나나는 언제 큰 성장을 했는가나는 큰 기업에 운 좋게 입사하게 되었다큰 기업을 가면 확실히 나를 케어해주는 사람이 많다 시스템도 그렇고 프로세스도 그렇고일하는 방식과 로직이 스타트업과 크게 다르진 않다어차피 업무는 어느정도 논리성에 기반하기 때문이다 논리성과 기회비용의 싸움 혹은 의지력의 차이로 업무는 진행이 된다그러나 레퍼런스가 쌓여가는 큰 장점은 이전 조직이 주지 못하는 것들이다이미 해당 조직에서 진행했던 기록들을 내 레퍼런스화하고 아니면 다른 사람이 하는 방식들이 내 레퍼런스가 되간다그럼에도 불구하고 레퍼런스의 취득이외에정말 성장했었던 것은 큰 시스템과 프로세스에서 큰 프로젝트를 맡아서 온전히 책임진 때였던 것 같다그 회사를 이직 한 후 5년이 지난 지금에도 나는 그 경험 기반에서 일을 하고 있다고 생각한다쉽게 말하자면 그 경험을 가지고 먹고 살고 있는것이다단도직입적으로 당신은 10년차 선배들이 할 수 있는 것을 56년차 정도에 흉내내면서 완료하면 성장할 수 있다왜 흉내내는 거냐고 그 프로젝트를 하면서도 사실 긴가민가 하기 때문이다그 프로젝트를 제대로 했는지는 한 12년 정도 지나면 제대로 이해가 된다그만큼 어려워야 하고 몰라야 하고 도전적이어야 한다‘네가 한번 맡아보는 게 어때’라는 말 한마디나는 개발을 잘 모른다코드를 짤 줄도 모르고 클라우드 인프라에 대한 지식도 없었다그저 다른 부서와의 협업에서 의사소통이 빠르다 아니면 리소스가 남는다는 이유로 IT 프로젝트의 PM 역할을 맡게 되었다정확히 말하면 프로젝트 전반을 이끌 사람이 필요했고 조직은 나에게 그 일을 맡겼다“네가 한번 맡아보는 게 어때”지금 돌이켜보면 너무나 간단했던 그 한마디가 내 인생에서 가장 험난했던 여정의 시작이었다나는 어떤 기술이 필요한지 어떤 순서로 일을 진행해야 하는지 누구에게 무엇을 물어야 하는지조차 몰랐다회의에서는 기술 용어들이 오가는데 나는 그것들을 받아적기 바빴고 회의가 끝나면 인터넷에 검색하며 이해하려 애썼다몰라서 물어봤고 물어보는 것도 힘들었다처음에는 무엇을 물어봐야 할지도 몰랐다백엔드와 프론트엔드의 차이가 뭔지 API가 정확히 어떤 역할을 하는지조차 생소했다 하지만 프로젝트는 멈추지 않았다내가 헷갈리면 일정이 밀렸고 내가 모르면 다른 팀도 우왕좌왕했다결국 나는 결심했다 모르면 물어보자 그리고 그 결심 이후 나는 부끄러움을 내려놓고 주변을 귀찮게 하기 시작했다모르는 선배에게 하루에도 몇 번씩 찾아가 이게 무슨 말인지 알려줄 수 있냐고 물었고디자이너에게는 기능 흐름을 도식화해달라고 부탁했다 어떤 날은 개발자가 써놓은 기술 문서를 번역하듯 풀어내며 하나하나 정리했다수많은 아웃소싱 프리랜서분들이 갑의 요구에 친절하게 화답을 해줬다처음엔 눈치를 보았고 내 무지가 민폐처럼 느껴졌다 하지만 다행히도 몇몇 팀원들은 그런 나를 이해해주었고 성실히 알려주었다덕분에 점점 IT라는 영역이 내 머릿속에서 선명해지기 시작했다매주 반복된 스트레스 주말도 없었던 몇 달이 프로젝트는 단순한 기술 개발만이 아니었다 외주사와의 커뮤니케이션 일정 관리 예산 조율 내부 보고까지 모두 내 책임이었다개발 일정이 지연되면 원인을 파악해 경영진에게 설명해야 했고 외주사의 산출물이 기대에 미치지 못하면 다시 조율에 들어가야 했다주중에는 회의와 조율로 정신이 없었고 주말에도 일정관리를 해야한다그리고 나 혼자서 공부도 하고 실제로 코딩도 해봐야 한다 그래야 이해가 가니까특히 프로젝트 중반부에 속도가 나지 않았을 때 이게 과연 내가 감당할 수 있는 일인가라는 생각이 머릿속을 떠나지 않았다몸은 피곤하고 마음은 조급했다 하지만 이상하게도 포기하고 싶지는 않았다내가 이 프로젝트를 끝까지 책임지고 싶었고 반드시 완수하고 싶었다어느 순간부터 이 프로젝트는 단순한 업무가 아니라 내 성장의 증명이 되어 있었다결과는 만족스럽지는 않았다 그러나 나는 달라져 있었다몇 개월의 여정을 지나 전체 프로젝트에 맞춰서 문제 없이 오픈했다물론 아쉬움도 있었고 작은 버그나 개선 사항은 여전히 남아 있었다물론 기회를 줘서 고맙긴 하지만 나는 불만이 더 많기도 했었다“여전히 과장이 할일을 왜 나같은 사원 나부랭이에게 주는거야 나니까 이렇게까지 하지 다른사람이었으면 퇴사했을 거야 “그보다 더 중요한 건 내가 완전히 달라져 있었다는 점이었다이제 나는 백엔드와 프론트엔드 구조를 설명할 수 있었고 아키텍쳐를 안다고 말할 수 있고서버의 스펙과 네트워크 장비에 대하여 알고 있으며 통신 방식과 규약에 대해 알게 되었다또한 프로젝트 매니지먼트 자체에 대한 이해도도 비약적으로 높아졌다초기 기획이 얼마나 중요한지 요구사항이 얼마나 명확해야 하는지 중간 리스크가 어떻게 프로젝트 전체를 흔드는지를 몸으로 배웠다끝나고 나서야 알게 된 것들이제 와서 생각해보면 그 프로젝트는 ‘온전히 내 책임’이었기에 성장할 수 있었다그 회사가 나를 일부러 키워준건 아닌것 같다 그냥 사람이 없어서 배정한것 같긴한다그러나 다른 사람에게 기대지 못했고 기다릴 수 없었고 계속 배워야만 했기 때문이다모든 질문은 나에게로 향했고 모든 문제는 내가 풀어야 했다내가 몰랐기 때문에 더 많이 물어야 했고 내가 부족했기 때문에 더 빠르게 성장해야 했다그리고 그 모든 과정 속에서 나는 진짜 실력이 무엇인지 깨달았다단순히 기술을 아는 것이 아니라 문제를 이해하고 사람들과 소통하며 결과를 이끌어내는 것이 프로젝트의 핵심이었다결론 몰랐기 때문에 더 성장할 수 있었다나는 IT 전문가도 아니었고 프로젝트 PM 전문가도 아니었다 오히려 그 반대였다아무것도 모르고 시작했기에 더 겸손하게 질문했고 더 집요하게 배웠으며 더 진지하게 책임졌다그때는 매주 스트레스를 받았고 주말마다 일했고 스스로를 의심했던 시간도 많았다하지만 그 모든 시간이 지금의 나를 만들었다 이제 나는 기술을 두려워하지 않고 프로젝트를 복잡하게만 느끼지 않는다한 번 끝까지 해봤다는 경험이 나에게 큰 자신감을 안겨주었고 다음 기회에서 나는 더 빠르고 더 정확하게 움직일 수 있을 것이다그 프로젝트는 나에게 너무 큰 도전이었지만 그만큼 너무 큰 성장이었다
AI Native DB & Vector를 알아보자
데이터 인프라의 새로운 심장 벡터 데이터베이스 왜 다시 주목받는가IT 업계에서 데이터베이스DB는 늘 기본 중의 기본이었어요 하지만 오랫동안 “완전히 해결된 문제”처럼 여겨졌죠 오라클 MySQL MongoDB PostgreSQL… 이미 안정적인 생태계가 굳어져 있던 영역이니까요그런데 2025년에 와서 상황이 달라졌습니다 생성형 AI 멀티모달 검색 개인화 서비스의 등장으로 데이터를 저장·검색·활용하는 방식 자체가 바뀌고 있기 때문이에요 이제 단순히 숫자나 문자열을 빠르게 꺼내는 게 아니라 “의미와 맥락”을 이해하는 데이터 검색이 핵심이 되었거든요이 새로운 패러다임을 책임지는 게 바로 AINative Database amp Vector Infra벡터 인프라입니다벡터 DB란 무엇일까쉽게 말해 벡터 데이터베이스는 텍스트·이미지·오디오 같은 데이터를 숫자로 표현된 좌표벡터 로 바꿔 저장하고 이를 기반으로 유사도를 계산해 검색하는 DB예요예를 들어내가 “강아지가 공원에서 뛰노는 사진”을 검색하면 단순 키워드 매칭이 아니라 사진의 의미를 벡터로 변환해 가장 비슷한 이미지를 찾아주는 식이죠LLMRAG 기반에서 “한스타트업 VC 트렌드”를 물어보면 사전 학습된 지식과 연결된 기업 리포트 벡터 데이터를 끌어와 답변을 보강합니다즉 벡터 DB는 AI의 기억 저장소 역할을 하는 셈이에요대표적인 서비스로는 Pinecone Weaviate Qdrant Milvus가 있고 최근에는 Postgres pgvector MongoDB Atlas Vector Search 같이 전통 DB도 벡터 기능을 빠르게 흡수하고 있습니다벡터화Vectorization의 원리와 저장 방식1 벡터화란 무엇일까벡터화는 텍스트·이미지·오디오 같은 데이터를 숫자의 배열좌표 로 바꾸는 과정이에요예를 들어 “고양이”라는 단어를 300차원의 벡터로 표현하면 012 087 045 이런 식의 좌표가 됩니다이 좌표는 “개dog”와는 가깝고 “자동차car”와는 멀게 위치하게 되죠즉 벡터화란 데이터의 의미적 유사성을 수학적 거리로 환산하는 것이라고 할 수 있어요2 어떻게 벡터가 만들어질까대표적인 방식은 딥러닝 임베딩 모델을 활용하는 거예요텍스트 → OpenAI의 textembedding3large HuggingFace의 BERT 계열 모델 사용문장을 입력하면 의미를 담은 고차원 벡터가 출력예 “나는 피자를 좋아해” → 0021 045 077 …이미지 → CLIP ResNet Vision TransformerViT 같은 모델 사용이미지를 특징 벡터로 변환 → 시각적 유사도를 계산 가능오디오비디오 → wav2vec Whisper VideoCLIP 등소리나 영상의 패턴을 벡터로 추출3 저장 방식과 인덱싱 원리벡터는 보통 수천수십만 차원일 수 있어요 이 벡터를 DB에 저장하고 검색하는 방식에는 몇 가지 핵심 기술이 있습니다 FAISS Facebook AI Similarity SearchMeta가 만든 라이브러리 고속 최근접 이웃 탐색NNS Nearest Neighbor Search에 최적화 HNSW Hierarchical Navigable Small World Graph그래프 기반 탐색 수백만 개 벡터에서도 빠른 검색 지원 IVF PQ Inverted File Index Product Quantization대규모 벡터를 압축해 저장 메모리와 속도를 최적화저장은 크게 두 가지 방식으로 이뤄집니다Dense Vector 저장 고차원 좌표 그대로 저장 → 유사도 계산에 정확함CompressedQuantized Vector 저장 공간 절약을 위해 벡터를 압축 → 약간의 오차를 허용하고 빠르게 검색4 검색은 어떻게 되나사용자가 “강아지”라는 쿼리를 입력 → 임베딩 모델이 쿼리를 벡터화DB에 저장된 모든 벡터와 비교 → “가장 가까운 것들kNN TopK”을 반환거리를 계산할 때는 보통 코사인 유사도cosine similarity 나 L2 거리Euclidean distance 를 사용예유사도 A · B A B두 벡터 A B의 내적을 각각의 길이로 나눔5 한눈에 정리 벡터화 amp 저장 원리단계설명대표 기술데이터 입력텍스트 이미지 오디오 등문장 사진 음성임베딩 변환의미를 수치 벡터로 변환BERT CLIP Whisper벡터 저장DB에 고차원 좌표로 저장FAISS HNSW IVFPQ검색 요청쿼리를 벡터로 변환textembedding CLIP유사도 계산벡터 간 거리 측정코사인 L2 거리결과 반환가장 가까운 TopK 데이터검색 결과주요 벤더별 벡터 DB 기능 비교 2025년 기준벤더솔루션강점특징 기능한계PineconeSaaS형 벡터 DB 대표주자 서버리스 배포 스케일 자동화 하이브리드 검색HNSW ScaNN가격이 다소 높음 데이터 락인 우려Weaviate오픈소스 클라우드 지원 GraphQL API 멀티모달 지원Image Text 플러그인 생태계대규모 인프라 운영엔 관리 부담Qdrant가볍고 빠른 오픈소스 Rust 기반 고성능 pgvector 연동 용이 DockerK8s로 손쉽게 배포엔터프라이즈급 기능보안·모니터링은 부족Milvus대규모 데이터 최적화 중국 Ant Group 지원 분산 클러스터 최적화 이미지비디오 검색 특화운영 난이도가 높음Postgres pgvector전통 DB의 확장성 SQL 친숙도 그대로 유지 구조화비구조화 데이터 혼합 저장 엔터프라이즈 친화초대규모 유사도 검색엔 성능 한계MongoDB Atlas Vector개발자 친화 생태계 Mongo 문서 모델 벡터 검색 Atlas 클라우드와 원활 통합 멀티클라우드 지원벡터 검색 성능은 Pinecone 대비 약간 떨어짐AWS OpenSearchAWS 네이티브 통합 Elasticsearch 기반 벡터 검색 IAMCloudWatch 등 AWS 서비스와 긴밀Elasticsearch 기반이라 확장성 한계 있음Azure Cosmos DB글로벌 분산 강점 5가지 API 지원SQL Mongo Cassandra 등 자동 스케일링 RAG 연계 SDK 제공가격 구조 복잡 러닝커브Google AlloyDB Vertex AI SearchGCP AI 네이티브 pgvector 최적화 버전 Vertex AI와 통합 하이브리드 쿼리 지원미국 외 리전 지원이 아직 제한적왜 지금 AINative DB인가이 흐름이 폭발적으로 뜨는 데에는 몇 가지 이유가 있어요RAGRetrievalAugmented Generation의 표준화GPT Claude Gemini 등 어떤 LLM이든 이제 RAG를 붙이는 게 기본이 됐습니다“모델이 모르는 걸 DB에서 찾아서 답을 강화한다”는 구조죠멀티모달 검색의 확산텍스트 검색을 넘어 이미지·음성·동영상까지 벡터로 저장하고 검색하는 수요가 폭발유튜브 틱톡 같은 숏폼 플랫폼도 “콘텐츠 기반 추천”을 위해 AINative DB를 실험 중이에요클라우드 벤더들의 움직임AWS OpenSearch 벡터 검색Azure Cosmos DB 벡터 기능GCP AlloyDB 벡터 지원→ 클라우드 3대장이 모두 벡터 인프라를 밀고 있어요전통 DB vs 벡터 DB – 싸움일까 공존일까많은 분들이 “그럼 이제 전통 DB는 필요 없나”라고 묻는데 답은 공존입니다전통 DB는 트랜잭션 관리 재무 데이터 재고 관리 같은 정확성 중심의 세계에서 여전히 최강자예요벡터 DB는 의미 검색 추천 LLM 보강 같은 유연성 중심의 세계에서 활약합니다실제로 많은 기업이 Postgres pgvector 같이 “하이브리드 접근”을 쓰고 있어요 기존 DB 위에 벡터 기능만 얹는 거죠 스타트업은 Qdrant 같은 경량 오픈소스를 붙이기도 하고요글로벌 기업과 스타트업의 사례Notion AI 벡터 DB를 기반으로 문서 검색 amp 답변 강화Spotify 음악과 가사를 벡터화해 취향 맞춤형 추천Shopify 제품 이미지 검색과 AI 쇼핑 어시스턴트에 벡터 DB 활용스타트업 법률 검색 서비스 의료 영상 진단 보조 등에서 pgvector를 붙여 빠른 프로토타입 출시이처럼 “AINative DB”는 단순 인프라 이야기가 아니라 실제 서비스 UX를 바꾸는 핵심 기술로 자리 잡고 있어요정리AINative Database amp Vector Infra는 이제 AI의 뇌를 지탱하는 새로운 심장이라고 볼 수 있어요앞으로 AI 서비스를 기획하거나 운영하는 사람이라면 단순히 “모델 선택”이 아니라 “데이터 인프라 설계”까지 함께 고민해야 하는 시대가 된 겁니다“어떤 DB를 쓰느냐”는 더 이상 개발자의 내부 기술 선택 문제가 아니라 서비스 경험을 결정짓는 전략적 선택이 되었어요
AI 스타트업 투자 전략: 시드 → 시리즈 A
AI 투자 붐의 현재 위치2025년 상반기 AI 스타트업은 전 세계 VC 자금의 53를 차지하며 투자 열기를 주도하고 있습니다미국 내에서는 그 비율이 무려 64에 이르며 대부분의 투자금이 특정 스타트업에 집중되고 있습니다또한 AI 분야는 시드에서 시리즈 A까지 라운드 성장률 128를 기록하며 투자 규모 자체도 급증했으며이는 고속 성장이 가능한 스타트업에 자본이 몰리고 있다는 신호입니다VC 관점에서 본 창업자 평가 ‘기술’보다 ‘밈’ 기술보다 ‘문제 프레임’Andreessen Horowitz 및 Sequoia Capital 등의 투자사들은“기술 중심 창업자보다 도메인 전문성과 사업적 감각을 갖춘 ‘아키텍트 마인드셋’이 중요하다”고 말합니다Andrej Karpathy가 정의한 ‘vibe coding’은 이제 VC들이 창업자를 평가할 때 중요한 요소가 되었습니다 Business InsiderBob Thomas Oxx와 Priya Saiprasad Touring Capital는 다음과 같이 언급합니다“코딩을 직접 한다는 사실보다 고객 도메인을 얼마나 깊이 이해하고 유저 경험에 녹여냈는가가 핵심입니다”창업자 인터뷰 필름형 자료“우리는 문제의 정의와 UX 프레임이 제품의 본질이라 믿습니다 모델은 백엔드에서 조용히 작동해야 합니다” — Sequoia 파트너즉 시드 단계에서도 모델 성능보다 문제의 정확한 설정과 사용자 흐름에 녹아드는 프레임이 중요해졌습니다시드 단계에서 바뀐 데이터 전략투자자들은 이제 단순 보유 데이터 대신 fine‑tuning에 바로 활용 가능한 고품질 인터랙션 데이터와 피드백 루프 구조를 요구합니다단순 로그보다 라벨된 피드백 기반 인터랙션 데이터를 선호AI 스타트업 피칭에서는 이제 ‘데이터 구조화 방식’ ‘모델 학습으로 어떻게 연결되는가’를 슬라이드 하나로 구체적으로 설명해야 합니다프리시리즈 A 돌파를 위한 VC 체크리스트형식적으로 아래 세 가지 요건이 동시에 충족되어야 시리즈 A 펀딩 검토에 본격 진입합니다Product‑Market Fit 징후 LTV gt CAC 관계 수립 활성 유저 증가 추세 바이럴 또는 추천 기반 유입 패턴 확보모델 사용과 UX의 분리 GPT 호출 중심 제품은 탈락 AI 기능은 UX 흐름 안에 매끄럽게 숨김작업의 흐름에 AI가 자연스럽게 스며들었는가예 회의록 → 요약 → 태스크 생성까지 이어지는 흐름 구축시리즈 A 단계에서 고객에게 전달되는 경험의 질과 구조적 복제 가능성이 VC의 핵심 기준입니다시리즈 A 이후 집중되는 영역과 VC 전략 변화VC들은 Vertical AI 에이전트 기반 AI 인프라 스택 설계 LLM 선택 전략에 점점 더 주목하고 있습니다최근 사례 Mistral은 약 100억 달러 밸류로 10억 달러 규모의 시리즈 B 이상 투자를 논의 중이며이는 VC들이 AI 인프라 리더에 강력한 관심을 두고 있다는 증거입니다이 외에도 공공 안전·법집행 분야에서 AI 도입이 늘며 Sequoia와 a16z 등은 관련 스타트업에 수백만 달러를 투자하고 있습니다VC 인터뷰 스타일 QampA 요약질문VC 답변 요지기술 창업자보다 어떤 창업자를 보는가도메인 전문성 시스템 설계 마인드 gt 단순 코딩 능력데이터 전략에서 가장 중요한 요소는라벨 피드백 루프 구조와 fine‑tuning 가능한 포맷 확보시리즈 A 단계에서 빠질 수 없는 조건은PMF 지표 UX 중심 설계 스케일 가능성 동시 충족최근 VC들이 주목하는 AI 영역은Vertical AI AgentOps AI 기반 공공 서비스 영역마무리 2025년 AI 창업 전략의 핵심 정리AI 스타트업의 유치 전략은 단순 기술에서 문제 프레임 UX 흐름 데이터 구조화로 진화하고 있습니다VC는 이제 “기술력이 뛰어난가”보다 “제품이 초기 고객의 작업 흐름에 자연스럽게 스며들었는가”를 평가 기준으로 삼고 있습니다투자 규모는 커졌지만 판별 기준도 더 정교해졌으며 특히 피드백 루프 복제 가능성 에이전트 자동화 설계가 중요한 차별화 요소입니다
