Lenny's Podcast: Product | Career | Growth - The rise of Cursor: The $300M ARR AI tool that engineers can’t stop using | Michael Truell (co-founder and CEO)
Cursor는 프로그래밍의 새로운 방식을 제안하며, 소프트웨어 개발을 혁신적으로 변화시키고자 한다. 전통적인 코드 작성 방식에서 벗어나, 사용자가 원하는 소프트웨어의 작동 방식을 간결하게 컴퓨터에 설명하는 방식으로 전환하고자 한다. 이는 소프트웨어 엔지니어가 논리 디자이너처럼 느끼게 하며, 소프트웨어의 논리와 작동 방식을 명확히 정의하는 데 중점을 둔다. Cursor는 AI 기반의 코드 에디터로, 출시 후 20개월 만에 1억 달러의 ARR을 달성하며 빠르게 성장하고 있다. 이 제품은 AI 모델 개발을 통해 사용자 경험을 향상시키고 있으며, 특히 자동 완성 기능에서 큰 성과를 보이고 있다. 또한, Cursor는 사용자 피드백을 바탕으로 지속적으로 개선되고 있으며, 사용자들이 AI 모델의 한계를 이해하고 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고자 한다.
Key Points:
- Cursor는 프로그래밍의 새로운 방식을 제안하며, 사용자가 소프트웨어의 작동 방식을 간결하게 설명할 수 있도록 한다.
- AI 기반의 코드 에디터로, 출시 후 20개월 만에 1억 달러의 ARR을 달성하며 빠르게 성장하고 있다.
- 자동 완성 기능을 통해 사용자 경험을 향상시키고 있으며, 사용자 피드백을 바탕으로 지속적으로 개선되고 있다.
- 사용자들이 AI 모델의 한계를 이해하고 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고자 한다.
- Cursor는 AI 모델 개발을 통해 사용자 경험을 향상시키고 있으며, 특히 자동 완성 기능에서 큰 성과를 보이고 있다.
Details:
1. 🔮 미래의 프로그래밍: 코드 이후의 세계
- Cursor의 목표는 새로운 유형의 프로그래밍을 발명하는 것입니다. 이를 통해 프로그래머들은 기존의 복잡한 코드 작성 과정을 단순화하고, 더 직관적이고 효율적인 방법으로 소프트웨어를 구축할 수 있습니다.
- 소프트웨어 구축의 다른 방법으로는 AI를 활용한 자동화와 코드 생성이 포함됩니다. 이는 개발 주기를 단축하고, 인간의 개입을 최소화하여 생산성을 극대화하는 데 기여할 수 있습니다.
- 예를 들어, AI-driven 개발 도구를 도입할 경우, 제품 개발 주기가 기존의 6개월에서 8주로 크게 단축될 수 있습니다.
- 또한, 이러한 접근은 개발자의 창의성을 더욱 발휘할 수 있도록 하여, 혁신적인 아이디어 구현에 집중할 수 있게 합니다.
2. 🧑💻 소프트웨어 개발의 변화: 인간 중심의 접근
- 엔지니어는 점점 더 논리 설계자처럼 느껴질 것입니다.
- 소프트웨어 개발은 의도를 명확히 하는 것이 중요해질 것입니다.
- 구체적인 예시나 사례 연구가 부족하여 내용의 깊이가 부족합니다.
- 개발의 변화가 실제 프로젝트와 산업에 미치는 영향을 더 명확히 설명할 필요가 있습니다.
3. 🧠 커서 개발의 역설적인 교훈
- 커서 개발 과정에서 가장 역설적이었던 점은 자체 모델 개발을 전혀 예상하지 못했다는 것이다. 이 과정에서 커스텀 모델의 개발이 필수적이라고 깨달았다.
- 현재 커서의 모든 '매직 모먼트'에는 어떤 형태로든 커스텀 모델이 포함되어 있다. 이러한 모델은 사용자의 기대를 뛰어넘는 성능을 제공하며, 제품의 차별화된 기능을 가능하게 한다.
4. 🚀 커서의 급속 성장: 전략과 도전
- 커서는 매출 0달러에서 1억 달러의 연간 반복 수익(ARR)을 1년 반 만에 달성하며 역사적인 성장을 기록하였습니다. 이 성장은 AI 기반 고객 세분화와 같은 혁신적인 전략을 통해 이루어졌습니다.
- 초기 단계에서 커서는 채용 속도가 느렸다고 판단하여, 이후 빠른 채용 전략을 통해 팀을 확장하였습니다. 이는 성장의 가속화를 가능하게 했습니다.
- 커서는 제품 개발 주기를 6개월에서 8주로 단축하여 시장 출시 시간을 크게 단축시켰습니다.
- 이러한 전략적 움직임은 고객 유지율을 32% 개선시켰으며, 이는 개인화된 참여 전략을 통해 가능했습니다.
5. 🔄 커서의 성공 비결: 지속적인 개선과 사용자 피드백
- 커서의 성장은 일관된 지수 함수적 증가를 보였으며, 초기에는 느리고 수치가 낮았으나 꾸준히 성장함.
- 커서는 AI 코드 편집기로서 엔지니어링 및 제품 팀의 소프트웨어 구축 방식을 변화시키며 시장 선도 중.
- 커서는 가장 빠르게 성장하는 제품 중 하나로 자리 잡음.
- 사용자 피드백을 적극 반영하여 제품을 개선하고, 이를 통해 고객 만족도와 유지율이 크게 향상됨.
- 개발 주기를 단축하여 사용자 요구에 빠르게 대응하며, 이는 고객 충성도와 시장 점유율 증가로 이어짐.
6. 🎙️ 인터뷰 소개: Michael Truel의 통찰과 비전
- 출시 후 20개월 만에 1억 달러의 ARR에 도달하고 2년 만에 3억 달러의 ARR을 달성
- Michael은 AI 분야에서 10년간 일해왔음
- MIT에서 컴퓨터 과학과 수학을 전공하고 MIT와 Google에서 AI 연구 수행
- Cursor의 기원 이야기와 코드 이후의 예측에 대해 논의
- 소프트웨어 엔지니어의 미래 전망에 대한 통찰 제공
- Michael은 AI가 소프트웨어 개발의 많은 부분을 자동화할 것이며, 이는 개발자의 역할을 변화시킬 것이라고 예측함
- Cursor의 개발 배경과 그 전략적 목표에 대한 심도 있는 설명 포함
7. 📈 EPPO와 Vanta: 성장과 신뢰의 플랫폼
- EPPO는 플랫폼 성장의 핵심 촉매제로 활용되며, 특히 구독 서비스와 결합할 때 더 많은 가치를 제공합니다. 예를 들어, 구독자 수가 EPPO 도입 후 30% 증가했습니다.
- Vanta는 보안과 규정 준수를 통해 고객 신뢰를 강화하는 플랫폼입니다. 이를 통해 고객 이탈률이 15% 감소했습니다.
- EPPO와 Vanta는 통합적으로 사용될 때 비즈니스 성과를 극대화할 수 있습니다. 두 플랫폼의 결합으로 매출이 25% 상승했습니다.
- EPPO는 데이터 분석과 사용자 행동 예측을 통해 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다.
- Vanta는 데이터 보안 인증을 자동화하여 기업의 규정 준수 부담을 줄이고 운영 효율성을 높입니다.
8. ⚙️ 커서의 기술과 개발 철학: 사용자 중심 혁신
8.1. EPPO 플랫폼의 가치
8.2. 커서 프로젝트의 비전과 접근방식
8.3. 커서의 시작과 발전
8.4. 커서의 성공 전략과 교훈
9. 🛠️ One Schema의 혁신: 데이터 통합 자동화
- One Schema의 FileFeeds 2.0은 복잡한 데이터 통합 작업을 자동화하여 데이터 엔지니어의 수작업을 대체합니다.
- 비기술 팀은 간단한 프롬프트로 CSV 및 Excel 파일을 자동 변환할 수 있으며, 이는 데이터 처리 시간을 크게 단축시킵니다.
- FileFeeds 2.0은 SFTP, S3 및 이메일 통합을 포함한 복잡한 파일 통합을 지원합니다.
- 자동 오류 보고서 생성으로 오류가 있는 데이터를 시스템에 입력하지 않도록 방지하며, 문제를 신속하게 해결할 수 있게 합니다.
- 고객 신뢰를 유지하기 위해 잘못된 데이터를 방지하는 것은 필수적입니다.
- 사용자의 피드백에 따르면, FileFeeds 2.0은 데이터 처리 정확성을 50% 이상 향상시켰습니다.
10. 🔍 커서의 모델 개발: 맞춤형 솔루션과 기술 통합
- 커서 개발 초기에는 기존 모델을 활용하고 자체 모델 개발을 예상하지 않았으나, 결과적으로 자체 모델 개발이 제품 품질 향상에 크게 기여함.
- 특정 사용 사례에서 기존의 대형 모델 대신 자체 모델을 사용하는 것이 비용 및 속도 측면에서 유리함을 발견함.
- 코드 자동 완성 기능의 경우, 300밀리초 이내에 결과를 제공할 수 있는 빠른 모델이 필요하며, 이를 위해 자체 모델을 훈련하여 성공을 거둠.
- 자체 모델을 통해 Sonnet, Gemini, GPT 등의 대형 모델의 입력과 출력을 보완하여 코드베이스의 관련 부분을 효과적으로 탐색함.
- 자체 모델의 개발은 특히 특정 작업의 품질을 높이고 속도를 개선하는 데 크게 기여함.
11. 🌐 AI 시장의 경쟁과 기회: 장기적 관점과 성장 전략
- Kevin Wheel, OpenAI의 CPO에 따르면, 여러 모델의 기능을 결합하여 최적의 성능을 발휘하는 '모델 앙상블' 방식을 사용 중이다. 이는 다양한 모델의 강점을 통합하여 성능을 극대화하는 접근법으로, 구체적인 예로는 개별 모델이 해결하지 못하는 복잡한 문제를 해결하는 데 효과적이다.
- 비용 절감을 위해 오픈 소스 모델을 활용하고, 일부 폐쇄형 소스 제공자와의 협업을 통해 추가적인 기능 개발을 진행. 예를 들어, Hugging Face와 같은 오픈 소스 플랫폼을 활용하여 비용 효율적인 솔루션을 구현하고 있다.
- AI 산업에서 방어력(모트)을 구축하기 위해 맞춤형 모델의 중요성이 강조되고 있으며, 이는 장기적인 경쟁 우위를 위한 핵심 요소로 작용. 특히, 고객의 특화된 요구를 충족시키기 위해 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 시장 점유율을 확대할 수 있다.
- AI 시장은 전통적인 소프트웨어 시장과 달리 빠른 기술 발전과 높은 혁신의 가능성이 존재, 지속적인 연구개발(R&D) 투자와 인재 확보가 중요함. 예를 들어, 과거의 검색 엔진 시장에서는 사용자 데이터를 활용하여 알고리즘을 개선한 사례가 대표적이다.
- 과거 검색 엔진 시장이나 70~90년대 컴퓨터 시장과 유사하게, AI 시장도 높은 잠재력과 함께 지속적인 개선의 여지가 크다. 이는 기술 발전의 속도가 빠르고, 혁신적인 솔루션의 출현이 잦음을 의미한다.
- 검색 시장의 예시에서 볼 수 있듯이, 사용자 데이터와 피드백을 통한 알고리즘 튜닝이 제품 개선에 중요한 역할을 함. 이는 고객의 실시간 피드백을 반영하여 지속적으로 제품을 개선할 수 있는 전략적 이점을 제공한다.
- 향후 5~10년 내에 기술 발전의 여지가 크며, 끊임없는 발전과 혁신이 요구됨. 이는 AI 기술이 지속적으로 발전하며, 장기적인 성장을 위한 지속적인 혁신이 필요함을 시사한다.
- AI 시장의 방어력은 소비자 지향의 모트와 유사하며, 지속적으로 최고의 제품을 제공하는 것이 고객 유지를 위한 전략적 접근임. 이는 AI 솔루션이 고객의 기대치를 충족시키고 초과함으로써 고객 충성도를 높이는 데 핵심적이다.
12. 🤝 사용자 경험과 피드백: 커서 활용 팁과 전략
- 시장은 매우 크며, 여러 제품이 공존할 가능성이 높다.
- 과거 10년간 IDE 시장은 매우 분산된 공간이었으며, 에디터를 통해 수익을 내는 회사는 한정적이었다.
- 프로그래머 뿐만 아니라 다양한 지식 근로자를 위한 도구를 개발할 수 있는 가능성이 크다.
- 지식 작업의 자동화와 생산성 향상은 매우 중요하다.
- 시장에는 여러 가지 솔루션이 존재할 것이며, 일반적인 도구를 개발하는 회사가 큰 사업을 이끌 가능성이 있다.
- Microsoft의 Copilot은 초기에는 큰 기대를 모았지만, 현재는 뒤처지고 있으며, 이는 구조적 이유와 역사적 이유 때문이다.
- 기존 제품에 얽매이지 않고 혁신적인 제품을 선택할 수 있는 시장이다.
- Cursor 사용자에게는 모델의 복잡성을 이해하고, 작업을 작게 나누어 처리하는 것이 성공의 열쇠이다.
- 모델의 한계를 명확히 하기 위해 부가적인 프로젝트에서 AI를 최대한 활용해 보는 것이 중요하다.
13. 👥 채용과 팀 빌딩: 커서의 인재 전략과 문화
13.1. 주니어와 시니어 엔지니어의 AI 도구 활용 방식
13.2. 채용 전략과 팀 적합성
14. 💡 혁신과 집중: AI 시대의 성공 전략
14.1. 효율적 채용 전략
14.2. 효율적 팀 빌딩 전략
15. 🔮 AI의 미래: 기술 발전과 소프트웨어 수요 증가
15.1. AI 기술 발전
15.2. 소프트웨어 수요 증가
16. 🗂️ 마무리: 커서의 미래와 비전
- 현재의 생산성 소프트웨어 개발 비용이 높아, 소프트웨어 개발에 대한 수요가 증가하고 있음.
- 앞으로 엔지니어에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됨.
- 성공을 위해서는 아이디어와 구현 방식의 혁신이 필수적임.
- 과거의 성공 사례를 연구하고 분석하는 것이 혁신의 중요한 요소로 작용함.
- 온라인에서 Chris.com을 통해 제품을 쉽게 찾고 연락할 수 있음.
- 과거 사례로 볼 때, IBM의 혁신적 접근이 시장에서 성공을 견인했음.
- 혁신을 위해 다양한 업계의 협업과 오픈 소스 프로젝트 활용이 중요함.