Supabase CEO Paul Copplestone, 곧 모두가 개인 데이터베이스를 갖게 될 수 있다고 말하다

Copplestone은 이 기술이 많은 사람을 어디로 데려갈 수 있을지 기대된다고 말한다. 그는 AI에 접근할 수 있는 모든 사람이 어떤 형태로든 무언가를 만드는 사람이 될 것으로 예상한다. 무언가를 만들고 맞춤화할 수 있게 된다는 뜻이다. 누군가 앱이나 사용자 인터페이스를 손보고 싶을 때 더는 다른 사람에게 의존하지 않아도 된다고 그는 말한다. 그는 "2027년이 정말 기대된다"고도 덧붙였다.

진행자는 Supabase를 Claude Code와 Codex 같은 도구 안에서 기본 데이터베이스로 자리 잡은 오픈소스 Postgres 백엔드로 소개했다. 회사는 사용자 1,300만 명을 보유하고 있으며 매주 100만 개가 넘는 데이터베이스를 만든다. 진행자는 새 활동의 약 70%가 에이전트에서 나온다고 말했다.

Copplestone은 올해 에이전트 쪽으로의 전환이 급격했다고 말했다. 1년 전과 비교하면, 인터뷰 약 12개월 전 회사의 가입자는 약 300만 명이었고 지금은 1,300만 명이라고 했다. 올해 매출은 약 네 배 성장할 것으로 예상하며, 관리하는 데이터베이스는 1년 전 800만 개에서 약 5,000만 개에 가까워지고 있다고 덧붙였다.

진행자는 에이전트가 오픈소스 도구를 좋아하는 것 같다며, 오픈소스라는 점이 얼마나 기여했는지 물었다. Copplestone은 반사실적 상황을 알기는 어렵지만 그것이 결정적이었다고 본다고 답했다. Supabase가 만드는 모든 것은 오픈소스이며, 그는 이것이 큰 이점이 되었다고 말했다. 회사는 Postgres처럼 기존 도구도 지원하고 유지보수에 힘을 보태는데, 그는 이를 Postgres 생태계에서 잘 알려진 도구라고 설명했다.

Copplestone은 에이전트가 오픈소스를 좋아하는 이유를, 무언가 잘못되었을 때 에이전트가 소스를 들여다볼 수 있기 때문이라고 추측했다. 그는 에이전트가 강력하다고 느끼고 싶어 하며, 무슨 일이 일어나는지 모른 채 벽에 부딪히는 것을 싫어한다고 덧붙였다. 보안 우려 때문에 기업들이 소스 코드를 검사하고 싶어 할 것이며, 폐쇄형 소스를 쓰는 벤더는 채택되기 어려울 것이라고도 그는 예상했다.

대화는 창업자 프로필의 변화로 이어졌다. 진행자는 2022년부터 2025년까지 YC가 AI의 등장과 함께 기술 공동창업자의 필요성을 강하게 강조했다고 설명했다. 지난 1년 동안 강조점은 더 넓은 의미의 빌더로 옮겨갔다. 진행자는 무언가를 만들 수 있는 능력은 이제 누구나 바로 쓸 수 있게 되었고, 더 어려운 일은 무엇을 만들지 아는 것이라고 말했다.

진행자는 자신의 틈새 영역에서 아직 풀리지 않은 문제를 아는 도메인 전문가들이 이제는 엔지니어를 설득해 합류시키지 않고도 그 영역을 직접 파고들 수 있다고 제안했다.

Copplestone은 약 6개월 전 OpenClaw에 중독되었다고 말했다. 그는 사용자 인터페이스는 필요 없고 모든 것이 채팅을 통해 처리될 것이라고 말했지만, 결국 데이터베이스와 UI가 여전히 유용하다는 것을 알게 되었다. 지난 몇 주 동안 그는 자신의 삶의 각 부분을 다루는 "관제탑"을 만들었다. 여기에는 받은편지함을 읽지 않아도 되도록 이메일을 분류하는 UI, 지출을 추적하는 재무 영역, 체중과 운동을 한곳에서 기록하는 건강 영역이 포함된다.

그는 재무 영역이 적어도 Mint나 Monarch와 같은 수준이며 어떤 면에서는 더 낫다고 말했다. 맥락을 개인화할 수 있기 때문이다. 예를 들어 거래 이름을 GBrain에서 찾아 누구인지 식별하고 올바르게 분류할 수 있다는 것이다. 그는 개인 재무를 중심으로 많은 스타트업이 만들어졌지만 이것은 자신을 위해 만들었고 다른 누구에게도 맞출 필요가 없다고 말했다.

Copplestone은 자신의 루틴과 CRM이 하나의 에이전트 안에 갇히고 있다고 느껴, 이를 독립된 데이터베이스로 빼내고 있다고 말했다. 그렇게 하면 다른 에이전트를 위에 붙이고 싶을 때 어떤 에이전트든 쓸 수 있다. 진행자는 데이터베이스가 사실상 기록의 원본이기 때문에 Supabase가 가치 있다고 말했다. 그는 사람들이 모든 데이터를 남의 데이터베이스에 두기보다, 자신의 데이터베이스를 소유하고 그 위에 애플리케이션이나 에이전트를 만들기를 원한다고 주장했다.

Copplestone은 파일 업로드 영역도 Supabase에 저장해서, 에이전트가 각 파일이 무엇인지와 자신의 삶과 어떻게 관련되는지 파악할 수 있게 한다고 덧붙였다. 그는 1년 전이었다면 개인 데이터베이스를 원하지 않았을 것이지만, 지금은 그것이 가장 가치 있는 것이라고 본다고 말했다.

진행자는 한 달에 약 12억에서 20억 개에 이르는 데이터베이스 규모를 언급하며, 데이터베이스 분야가 한 번도 다뤄본 적 없는 구조가 필요하다고 지적했다. Postgres로 이것이 가능한지, 아니면 Supabase가 자체 데이터베이스 엔진을 만들어야 하는지 묻자, Copplestone은 "네, 그렇다고 생각합니다. 음, AWS와 더 나은 조건을 협상할 수 있다면 가능할지도 모르죠"라고 답했다.

그는 대부분의 워크로드에는 무거운 인프라가 필요하지 않다고 주장하며, 많은 작업에 페라리가 필요하지 않은 것에 비유했다. Supabase는 최근 Tersen을 인수했는데, 그 구조는 Postgres와 호환되고 SQLite와도 호환되며, 그는 이를 놀라운 데이터베이스라고 불렀다. 회사는 시작 단계 워크로드를 위한 Supabase Spark라는 요금제를 계획하고 있는데, 사용자가 같은 경험으로 시작해 페타바이트 규모까지 확장할 수 있게 하는 것이 목표다.

Copplestone은 Supabase의 역사를 세 단계로 설명했다. 첫 단계는 대시보드였다. 소프트웨어 엔지니어조차 데이터베이스를 쓰기 어려워했기 때문에, YC의 100일 동안 만든 것이다. 팀은 Postgres 위에 Airtable과 비슷한 인터페이스를 만들었다. 둘째 단계는 API였다. 많은 데이터베이스를 출시하려는 고객의 요구에서 시작되었다. 그 API는 Bolt나 Lovable 같은 AI 코딩 도구에 잘 맞았고, 이들은 2024년부터 Supabase 위에서 만들기 시작했다.

올해의 셋째 단계는 아무도 더는 대시보드를 방문하지 않는다는 관찰에서 나왔다. Copplestone은 제품이 코드 중심이어야 하며 대시보드에 있는 것은 코드에서도 작동해야 한다는 제품 메모를 팀에 보냈다. 회사는 CLI를 샌드박스에서 작동하도록 재구성했고, 코드로서의 인프라를 제품의 중심에 놓았다.

Copplestone은 각각 Google과 Meta에 인수된 Firebase와 Parse를 높이 평가한다고 말했다. 2014년에는 데이터베이스로 RDS를 쓰지 않는 것이 터무니없는 일이었다고 그는 말했다. 이후 MongoDB Atlas 같은 회사들이 데이터베이스 회사가 세 곳의 하이퍼스케일러에 의존하지 않아도 된다는 점을 보여 주었다. 그는 Supabase에게 그 시점이 결정적이었다고 설명했다.

그는 당시의 시장 변화도 언급했다. MongoDB의 NoSQL 확산과 모바일의 부상이 Supabase에 유리한 흐름을 만들어 주었다는 것이다.

Copplestone은 과거에는 첫날의 과제가 고객을 찾는 것이었다고 말했다. 이제 그는 모두가 빌더라면 무엇을 쓰고, 어떤 방식을 쓰며, 어떻게 데이터베이스를 고를지 묻는다고 했다. 그는 이것들이 까다로운 질문이라고 표현했다.

진행자는 Supabase에 이제 초기 단계 기업과 개인 또는 그들의 에이전트라는 두 부류의 사용자가 있다고 지적했다. Copplestone은 소비자 사용 사례가 스타트업처럼 확장되지 않을 수도 있지만, 사람들은 평생 제품을 계속 쓸 수 있고 개인 데이터가 늘어나는 것은 회사에 좋은 성장 동력이라고 답했다.

Copplestone은 executive assistant가 자리를 비운 한 주 동안 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 알게 된 뒤 개인 에이전트에 매우 강한 기대를 갖게 되었다고 말했다. 그는 회사가 코드 우선 회사이며 코드를 먼저 다루는 사람을 위해 만든다고 말해 왔지만, 실제로는 에이전트를 위해 만들고 있고 그 사람들은 곧 제품과 직접 상호작용하지 않게 될 것이라고 말했다.

그는 자신의 방식도 설명했다. Dots라는 도구를 쓰며 휴대폰으로 통화하듯 음성으로 변경을 요청한다는 것이다. 그의 원칙은 코드를 보지 않는 것이고, 제대로 만들어지고 있는지 확인하고 싶을 때만 구조를 점검한다고 했다.

Copplestone은 에이전트를 얻는 데에는 두 단계가 있다고 말했다. 첫 단계는 모델에게 선택받는 것이다. 두 번째 단계는 에이전트가 언젠가 반드시 막히게 되는데, 그때 다른 제품으로 옮겨 가지 않도록 문제를 해결할 도구를 제품이 제공해야 한다는 것이다. 에이전트는 많은 것을 스스로 알아낼 만큼 똑똑하지만, 사람과 개발자를 위해 만든 많은 것은 에이전트를 위해 다시 설계해야 한다고 그는 말했다.

그는 테스트에 대해서도 설명했다. Supabase는 어떤 모델이 이 플랫폼에서 가장 잘 만드는지 보여 주는 평가 웹사이트와 내부 평가 모음을 운영한다. 그는 이제 엔지니어링 노력의 상당 부분이 만드는 일보다 특정 사용 사례를 테스트하는 데 들어간다고 말했다.

Gary Tan은 Supabase 위에 Gbrain을 어떻게 만들었는지 설명했다. 그는 운영 중인 인스턴스의 트레이스에서 평가 데이터셋을 추출했고, 검색 효율, 비용 효율, 지연 시간을 아우르는 40개 범주의 Gbrain evals라는 별도 저장소를 유지한다. 그는 평가의 유용한 점은 에이전트가 반복하며 자동으로 연구하고, 평가 수치를 개선하는 변경을 기본값으로 master에 반영할 수 있다는 것이라고 말했다.

시도가 실패하면 에이전트는 왜 실패했는지 설명하는 마크다운 파일을 작성해 보관한다. Tan은 한 에이전트는 계속 새로운 범주를 떠올리고, 다른 에이전트는 매일 범주를 훑으며 내부 점수를 높이려 한다고 말했다. 그는 이를 특정 용도에 대한 아주 초보적인 형태의 재귀적 자기 개선이라고 불렀다.

Copplestone은 최근 도메인을 얻었고 이를 생태계를 위한 개발자 사이트로 쓰고 싶었다고 말했다. 그는 컴퓨터에서 어시스턴트와 대화하다가 일을 마무리하면서 휴대폰으로도 이어서 했다. 생태계가 사용 사례로 연결되는 방식을 바꾸고 제안을 해 달라고 요청한 뒤, 그것을 구현하라고 지시했다. 약 20초 뒤 어시스턴트는 끝났다고 보고했고, 새로고침한 사이트에는 잘 연결된 페이지와 SEO 설정이 갖춰져 있었다.

그는 보통 직접 했을 고전적인 단계들을 건너뛰었고, 비엔지니어도 이것을 해낼 수 있는지 시험하려고 어시스턴트가 GitHub 같은 도구를 쓰지 않도록 일부러 두었다고 말했다. 그는 이것을 미래를 얼핏 본 순간 중 하나라고 묘사했다.

진행자는 수직형 SaaS 창업자들이 ARR 500만~1,000만 달러 수준에서도 Series A를 유치하는 데 어려움을 겪고 있다고 말했다. 역사적으로는 9~12개월 전이었다면 거의 확실했을 일이다. 수평형 AI 투자는 청신호로 보이지만, 수직형 SaaS 투자자의 관심은 덜하다. 진행자는 회사가 10~15명으로 1,000만~1,500만 달러, 종종 2,500만~5,000만 달러에 이를 수 있고, 이는 매우 수익성이 높다고 덧붙였다.

Copplestone은 예를 들었다. 15명이 1인당 ARR 200만 달러를 내고 마진이 50%라면, 1인당 연간 약 100만 달러를 벌게 된다는 것이다. 진행자는 많은 office hours 대화가 큰 성과를 얻었지만 Series A를 받지 못해 실망한 창업자들과 이루어진다며, 이들이 돈이 필요하지 않다는 점에서 나중에 이것을 축복으로 여기게 될 수도 있다고 말했다.

Copplestone은 Supabase에게 가장 중요한 관행 중 하나가 도그푸딩이라고 말했다. 자신의 도구에 막히는 것이 가장 좋은 피드백이기 때문이다. 회사는 이 분야의 핵심 기업들과 파트너십을 맺고, 그들의 새로운 아이디어를 시도해 볼 수 있도록 팀의 역량 일부를 남겨 둔다고 했다.

그는 많은 베팅이 이기지 못한다고 말했다. 멋져 보이던 일부 파트너십은 실패하지만, 성공한 것들은 회사가 함께 그 흐름을 타게 해 준다는 것이다.