스크립트
00:00:00Vercel이나 Cloudflare 같은 클라우드 제공업체들, 심지어 AWS까지도 어느 정도는 빠르게 변화하고 있습니다.
00:00:08일부는 매우 빠르게 바뀌고 있죠. 저는 이게 개발자인 우리에게 좋은 일이라고 생각하며, 지금 자세히 살펴볼 가치가 있습니다.
00:00:16클라우드 제공업체들이 변하는 이유는 우리 개발자들이 변하고 있기 때문입니다.
00:00:22물론 지금 변하고 있는 건 우리가 무엇을 만드는지, 그리고 어떻게 만드는지 이 두 가지 모두입니다.
00:00:30우리가 만드는 것은 예전에 만들던 소프트웨어나 웹 앱 등과 어느 정도 겹치기 때문에
00:00:40어떤 면에서는 바뀌지 않았다고 볼 수 있지만, AI 에이전트 덕분에 더 쉽게 개발할 수 있게 되어 더 많은 것을 만들고 있습니다.
00:00:49솔직히 말해서 세상에는 빛을 보지 못할, 아니 애초에 보지 말아야 할 수많은 애플리케이션과 데모가 있습니다.
00:00:55하지만 AI 에이전트가 개발을 쉽게 만들어 주기에 우리는 더 많은 것을 구축하고 있죠.
00:01:02AI 코딩은 물론 중요한 요소입니다. 비록 진지하게 판매하거나 배포할 소프트웨어를
00:01:09만들 때 주로 사용하고 싶지는 않을지 몰라도 말이죠.
00:01:16하지만 AI 코딩은 개인용 내부 도구나 특정 문제를 해결하기 위한 일회성 소프트웨어를 만들 때는 충분히 훌륭합니다.
00:01:24사소한 예외 상황이나 보안 같은 것을 굳이 완벽하게 신경 쓸 필요가 없을 때 말이죠.
00:01:29그래서 우리는 더 많은 것을 만들고 있고, 당연히 AI 에이전트와 에이전트 기반 앱을 만들고 있습니다.
00:01:36이게 정확히 무슨 의미든 간에, 결론적으로는 거대 언어 모델과 AI를 감싸고
00:01:45무언가 가치 있는 작업을 수행하는 도구나 워크플로를 만드는 것을 의미합니다.
00:01:52잠재적으로 AI가 도구를 호출하거나, 작업을 분배하거나, 파일 시스템을 다루는 식의
00:01:58에이전트적 기능을 가진 무언가를 만들고 있는 셈입니다. 바로 이 '무엇'이 변화하고 있는 것이죠.
00:02:05물론 '어떻게' 만들지도 변하고 있습니다. 왜냐하면 우리 중 많은 이들이 더 이상 100% 수동으로
00:02:14코드를 작성하지 않기 때문입니다. 대신 Claude나 Codex 같은 AI 에이전트를 사용하고 있죠.
00:02:23우리는 점점 더 많은 작업을 AI에게 맡기고 있습니다.
00:02:33단순히 코드를 작성하는 것뿐만 아니라, 시스템상의 모든 CLI 명령어와 도구를 실행하도록 시키기도 하죠.
00:02:40Git 커밋이나 푸시처럼 상대적으로 사소한 것부터 시작해서,
00:02:47배포 단계까지 말입니다. 코드를 생성하는 것뿐만 아니라,
00:02:54Docker 이미지를 생성하거나 CLI 도구를 사용해 애플리케이션을 호스팅 제공업체로
00:02:59푸시하는 작업까지도 AI에게 시키고 있습니다. 이게 다시 클라우드 이야기로 돌아오게 하네요.
00:03:07Vercel은 스스로를 '에이전트 인프라'라고 브랜드화했습니다. Vercel.com에 들어가면
00:03:17가장 먼저 보이는 메시지이고, 오른쪽에는 '앱을 배포하는 코딩 에이전트', '에이전트가 자동화하는 에이전트'
00:03:24라는 문구가 보이죠. 이 박스 안에만 '에이전트'라는 단어가 세 번이나 들어갑니다.
00:03:33그들은 분명 에이전트가 구축한 모든 것, 그리고 에이전트 그 자체를 위한 플랫폼이 되겠다고 말하고 있습니다.
00:03:41Cloudflare도 꽤 비슷합니다. 지금 Cloudflare.com에 접속하면
00:03:48Cloudflare가 '내 앱, 에이전트, 그리고 워크포스를 위한 하나의 플랫폼'이라는 메시지를 볼 수 있습니다. 확실히 에이전트 우선은 덜하지만,
00:03:58주요 메시지에 '에이전트'라는 단어가 들어가 있죠. 이 빠르게 변하는 클라우드 업체들의 서비스에서도 볼 수 있습니다.
00:04:05Netlify의 경우,
00:04:13AI를 언급은 하지만 '에이전트'라는 단어는 없습니다. 여전히 주로 웹 앱을 서비스하는 데 초점이 맞춰져 있죠.
00:04:22물론 AI로 구축되었을 수는 있지만, 클라우드에서 AI 에이전트를 직접 실행하는 것과는 거리가 있습니다.
00:04:29마지막 예시로 AWS를 보면, 지금 접속해도 역시 '에이전트'라는 단어가
00:04:35메인 메시지에 보입니다. '이제 에이전트의 속도로 움직일 수 있다'고 하죠. 무엇이 중요하냐면,
00:04:42우리가 무엇을 구축하고 어떻게 구축하는지에 관련하여
00:04:48오늘날 모든 클라우드 업체들이 세 가지 주요 기둥을 가지고 있다는 것입니다. 첫 번째 기둥은 '앱'입니다.
00:04:57이건 당연히 원래 하던 것이죠. 물론 여기서 AWS는 Vercel 등과 비교하기가 약간 어렵습니다.
00:05:03AWS는 훨씬 더 복잡하고, 수많은 원시 서비스와 관리형 서비스를 가지고 있으며,
00:05:10엔터프라이즈 고객을 위한 곳이니까요. Vercel에 엔터프라이즈 고객이 없다는 건 아니지만,
00:05:16AWS는 클라우드에서 원하는 모든 시스템을 구축할 수 있는 빌딩 블록을 제공하는 데 집중합니다.
00:05:22그래서 처음부터 오로지 웹 앱 실행에만 집중하지는 않았죠.
00:05:29클라우드에서 데이터를 저장하고 워크플로를 실행하는 등
00:05:36무엇이든 할 수 있는 도구를 제공하는 게 목표였습니다.
00:05:43반면 Vercel, Netlify, Cloudflare는 '웹 애플리케이션이 있다면 여기서 실행하세요'라는 접근이 더 강했죠.
00:05:53그것만이 전부는 아니지만, 분명히 더 집중했던 부분입니다. 저는 여기서는 주로 '앱'에 대해 이야기할 겁니다.
00:06:00앱이라 함은 웹 앱, 웹사이트 등 무엇이라 부르든 간에
00:06:05그런 애플리케이션을 의미합니다. 이건 여전히 변함없고 앞으로도 계속 사용할 것입니다.
00:06:11어떻게 구축하느냐는 중요하지 않죠. Claude나 Codex를 사용하든 말이죠.
00:06:17제가 AI를 좋아하는 부분은 배포가 쉬워졌다는 점입니다.
00:06:24AI에게 관련 문서 페이지를 알려주고,
00:06:32Vercel CLI나 Cloudflare Wrangler 같은 도구를 설치하도록 할 수 있으니까요.
00:06:39그게 설치되어 있고 에이전트에게 배포 지침이 어디 있는지 힌트를 주면,
00:06:45에이전트가 대신 배포를 수행하거나 준비해 줍니다.
00:06:50설정 파일을 작성하는 것도 훨씬 간단해지죠. 솔직히 배포가 복잡해지면 골치 아플 수 있거든요.
00:06:57AI가 분명 도움을 줄 수 있습니다. 물론 AI 코딩처럼 여전히 무슨 일이 일어나는지 이해는 해야 하지만요.
00:07:03하지만 도움을 받을 수는 있습니다. 그 첫 번째 기둥은 여전히 존재합니다.
00:07:09이제 두 번째 기둥은 '에이전트'입니다. AI 에이전트를 클라우드에서 실행하는 것이죠.
00:07:16우리는 개발자로서 AI와 어떻게 일해야 할지 고민하는 시점에 있습니다.
00:07:24모든 기업이 AI 에이전트를 구축하려고 하죠.
00:07:30무엇을 구축하고 에이전트가 무엇을 해야 할지 파악하기 어려울 때도 있지만,
00:07:37CEO 관점에서는 마케팅 에이전트, 고객 지원 에이전트, 재무 에이전트 등을 떠올릴 수 있습니다.
00:07:44개발자로서는 GitHub 저장소의 이슈를 해결하거나,
00:07:51조사를 수행하는 에이전트가 필요할 수 있습니다. 이런 에이전트들은 어딘가에서 실행되어야 하죠.
00:07:59당연히 로컬 시스템에서 돌릴 수도 있지만,
00:08:06권한이 제한된 큰 회사에서는 마음대로 설치할 수 없으니 어려울 수 있습니다.
00:08:13소규모 개발자라 해도 로컬에서 실행하는 것은 보안 문제가 따릅니다.
00:08:18AI 에이전트가 로컬을 휘젓고 다니다가 실수로, 혹은 프롬프트 인젝션으로 인해 손상을 줄 수 있으니까요.
00:08:23따라서 안전하게 운영할 수 있거나, 피해를 최소화할 수 있는 환경이 필요합니다.
00:08:29다양한 해결책이 있죠. 예를 들어, 흥미롭게도 Vercel이 만든 'Just Bash' 같은 도구도 있습니다.
00:08:35그들은 AI 개발을 쉽게 만들려는 많은 도구를 출시하고 있습니다.
00:08:42Just Bash는 샌드박스 솔루션으로, 에이전트를 제한된 권한의 가상 Bash 안에서 실행할 수 있게 해줍니다.
00:08:49그런 도구를 써도 되지만, 클라우드에서 실행하거나 로컬과 클라우드를 조합할 수도 있습니다.
00:08:56예를 들어 Cloudflare 샌드박스 SDK는 클라우드에서 에이전트 작업을 수행하기 쉽게 만들어 줍니다.
00:09:03S3와 유사한 Cloudflare R2를 파일 시스템으로 노출하여,
00:09:10에이전트가 마음껏 작업하게 할 수 있는 일회용 환경을 제공합니다.
00:09:16무언가 망가뜨려도 샌드박스만 재시작하면 되니까요.
00:09:23이것이 클라우드에 배포하거나 실행하는 새로운 범주가 되고 있습니다.
00:09:31Vercel과 샌드박스 같은 곳이 이 방향으로 움직이고 있죠. 단순히 앱을 클라우드로 배포하기 쉽게 만드는 것뿐만 아니라,
00:09:39AI 에이전트 자체를 클라우드에서 쉽게 실행하게 만드는 것입니다.
00:09:46세 번째 기둥은 'AI 게이트웨이'입니다.
00:09:51OpenAI, Anthropic, Google 같은 독점적 제공업체들도 있고, 오픈 소스 모델들도 있죠.
00:09:57로컬 시스템에서 실행하기 까다로운 경우가 많은데, 저는 제 강의에서 Ollama나 LM Studio를 써서
00:10:04오픈 웨이트 모델을 실행하는 법을 다루기도 합니다. 하지만 대부분 시스템에서는 소형 모델로 제한되죠.
00:10:13더 큰 모델을 원한다면 클라우드를 통해 접근해야 합니다.
00:10:19Cloudflare, Vercel, AWS 같은 업체들은 'AI 게이트웨이'라 부를 수 있는 서비스를 제공합니다.
00:10:26AWS의 경우에는 Amazon Bedrock이죠. 단일 API를 통해 AI에 접근하게 해줍니다.
00:10:34값 하나만 바꾸면 다른 제공업체로 쉽게 전환할 수 있고, 결제도 통합되어 있습니다.
00:10:42다양한 모델에 쉽게 접근하고 모니터링할 수 있죠.
00:10:49OpenAI, Anthropic, Google 등과 일일이 계정을 만들 필요가 없습니다.
00:10:56OpenRouter와 비슷하다고 보면 됩니다. 다만 Cloudflare나 AWS는
00:11:03모델 호스팅까지 직접 제공한다는 점에서 차이가 있습니다.
00:11:09Amazon Bedrock을 쓰면 AWS 인프라 위에 호스팅된 Anthropic 모델에 접근할 수 있는데,
00:11:16엔터프라이즈 고객에게 중요한 데이터가 어디에 저장되는지, 누가 접근하는지 등을 더 잘 제어할 수 있습니다.
00:11:21편의성도 있고, 데이터에 대한 제어권도 가질 수 있는 거죠.
00:11:30자동으로 요청마다 다른 모델을 쓰도록 라우팅 규칙을 설정할 수도 있고요.
00:11:35요약하자면, 이것이 오늘날 클라우드 제공업체의 세 가지 핵심 기둥입니다.
00:11:41Netlify는 여전히 첫 번째 기둥에 집중하고 있고, 다른 업체들은 세 기둥 모두를 챙기려 하죠.
00:11:50AI 에이전트를 만들든 아니든, 이 변화는 개발자에게 아주 좋은 소식입니다.
00:12:00AI 에이전트가 접근하기 쉽게 만들려다 보니, 클라우드 업체들이 CLI와 문서까지 개선하고 있는데,
00:12:06Cloudflare나 AWS를 통해 결제가 이루어지며, 따라서 다양한 AI 모델에 더 쉽게 접근할 수 있고,
00:12:13모니터링이나 전환이 간편합니다. OpenAI, Anthropic, Google 등 수많은 업체마다
00:12:19예를 들어 Cloudflare는 'Dynamic Workers' 같은 기능을 출시했죠.
00:12:27서버리스 환경에서 워커가 다른 워커를 직접 생성하여 작업을 분산시킬 수 있게 한 것입니다.
00:12:33이건 AI 에이전트를 만들지 않더라도 고객 데이터를 처리하거나 코드를 실행할 때 매우 유용합니다.
00:12:40안전한 일회용 환경에서 작업할 수 있다는 것은 멋진 기능이죠.
00:12:47그래서 저는 이런 변화가 정말 흥미롭고 기대됩니다.
00:12:56항상 Netlify만 써왔다면, Vercel이나 Cloudflare 문서도 다시 한번 살펴보세요.
00:13:04AI와 함께 그들이 제공하는 것들을 배우고 활용해보는 것도 좋습니다.
00:13:11데이터가 어디에 저장되는지, 누가 데이터에 접근할 수 있는지 관리할 수 있는데, 이는 기업 고객에게는 당연히 중요한 문제입니다.
00:13:17그래서 실제로는 여러 가지가 결합된 형태입니다. 서로 다른 모델을 쉽게 전환할 수 있다는 편의성도 분명히 있고요.
00:13:23제가 놓친 부분이나 의견이 있다면 꼭 알려주세요.
00:13:29클라우드 서비스의 이런 변혁을 어떻게 보시는지 궁금합니다.
00:13:36모델이 어디에 호스팅되는지 더 많은 통제권을 갖게 되는 등, 적어도 일부 제공업체들의 경우 그렇습니다.
00:13:41그래서 저는 이것이 지금 주요 클라우드 제공업체들이 내세우는 핵심 기둥이라고 생각합니다. 그리고 제가 흥미롭게 생각하는 점은
00:13:50예를 들어, 넷리파이(Netlify)는 여전히 첫 번째 기둥에 집중하는 전략을 취하고 있다는 사실입니다.
00:13:58그것이 그들의 결정이자 전략인 반면, 클라우드플레어(Cloudflare)와 버셀(Vercel), AWS를 비롯한 많은 업체들은
00:14:05물론 영역을 확장하여 이제 세 가지 기둥 모두를 아우르려 하고 있습니다. 개발자로서 저는
00:14:12AI 에이전트를 구축하든 아니든, AI를 다루든 아니든 이러한 발전은 매우 긍정적이라고 생각합니다.
00:14:19왜냐하면 멋진 부수 효과로, 클라우드 제공업체들이 AI 에이전트들이 서비스를 더 쉽게 이용할 수 있도록 노력하는 과정에서
00:14:27우리에게 그들의 서비스에 접근할 수 있는 더 많은 방법을 제공하고 있기 때문입니다. 그들은 자신들의
00:14:36CLI 도구와 문서를 개선하여 에이전트에게 모든 정보를 제공하고 있으며, 스포일러를 하자면 인간인
00:14:43여러분도 읽을 수 있으니 아주 좋은 일이죠. 또한 더 유용한 기본 요소들을 만들고 있습니다. 클라우드플레어만 봐도
00:14:49분명히 말씀드리자면, 이건 광고나 그런 것이 아닙니다. 정말 제가 사용하는 서비스들일 뿐인데요.
00:14:55클라우드플레어는 최근 다이내믹 워커스(Dynamic Workers)와 같이 아주 새롭고 훌륭한 서비스들을 많이 출시했습니다.
00:15:04워커는 그들이 제공하는 서버리스 솔루션으로, 클라우드에서 코드를 실행할 수 있게 해주는데
00:15:10하나의 워커가 특정 작업을 처리하기 위해 다른 워커들을 실행시킬 수 있습니다. AI 에이전트를
00:15:16구축하든 아니든, 어떤 종류의 서비스나 도구를 만들 때 이것은 매우 유용한 기능이 될 수 있습니다.
00:15:22고객이 여러분과 데이터나 코드를 공유할 수 있거나, 또는 고객 데이터나 코드가 포함된
00:15:30코드를 실행하고 싶을 때, 안전하게 처리할 수 있는 기본 요소들을 갖추는 것은 아주 좋은 일입니다.
00:15:37일회성 환경에서 안전하게 작업할 수 있으니 이런 새로운 기능들은 매우 유용하죠.
00:15:44따라서 AI에 전혀 관심이 없더라도, AI 에이전트를 구축하지 않더라도 이러한 기능들은 매우 반갑습니다.
00:15:50이것이 제가 클라우드 제공업체들의 이러한 변화에 열광하는 이유이며, 다양한 제공업체들을
00:15:57직접 사용해 보는 것이 그 어느 때보다 흥미로운 이유입니다. 만약 넷리파이만 써오셨다면 버셀이나 클라우드플레어를 시도해 보세요.
00:16:05어쩌면 AI와 함께 문서를 살펴보며 어떤 기능을 제공하고 어떻게 활용할 수 있는지 이해해보는 것도 좋겠죠.
00:16:11어쨌든 제가 관찰한 것들이고, 매우 기대하고 있는 부분입니다. 항상 그랬듯이 저는
00:16:16여러분들이 어떻게 생각하는지, 제가 놓친 점은 무엇인지, 혹은 클라우드 제공업체의 이런 변화를 어떻게 바라보는지 궁금합니다.
00:16:22그리고 우리가 어디로 향하고 있는지에 대해서도요.