AI로 '만드는' 시대에서 '사회에 배포하는' 시대로: AI 시대의 사회 구현 기반 고찰

AI 코딩 덕분에 소프트웨어를 '만들기'의 허들은 상당히 낮아졌습니다.

이전에는 구현을 포기했던 작은 아이디어라도, AI와 대화하며 쉽게 형태를 갖출 수 있습니다.

하지만 작동하는 것이 생겼다고 해서 다음 의문점이 생깁니다.

이것을 어떻게 다른 사람들에게 사용하게 할 것인가?

코드가 작동하는 것과 사회에서 사용되는 것은 같지 않습니다.

배포(Deploy), 데이터 저장, 인증, 보안, 비용, 운영.

AI 덕분에 '만들기'가 쉬워질수록, 그 이후에 있는 사회에 배포하기 위한 메커니즘이 중요해집니다.

이번 글에서는 이 시각에서 'AI의 사회 구현(Social Implementation)'을 생각하고, 이를 위한 기반으로 Vercel, AWS, Cloudflare를 비교해 보겠습니다.

'AI의 사회 구현'이라고 하면 대기업이나 지방자치단체가 AI 시스템을 도입하는 이야기를 상상할 수 있습니다. 물론 그것도 사회 구현입니다.

하지만 AI 덕분에 소프트웨어를 만드는 비용이 떨어진다면, 사회 구현의 단위 또한 더 작아져야 합니다.

예를 들어, 자신의 업무를 편리하게 하기 위해 만든 툴이 있다고 가정해 봅시다.

처음에는 자신만 사용합니다.
편리해서 팀에서도 사용합니다.
결국 외부 사람들에게도 쓸 수 있다는 것을 알고 서비스로 공개합니다.

스스로 사용
↓
팀에서 사용
...

이 사이에 명확한 경계가 있는 것은 아닙니다.

본문에서는 사회 구현을,

만들어진 것이 자신의 환경을 벗어나, 자신 이외의 누군가에게 지속적으로 사용되는 상태로 정의합니다.

이 정의라면 SaaS뿐만 아니라 사내 툴이나 지역 대상의 작은 서비스도 사회 구현에 포함됩니다.

AI가 크게 바꾼 것은 주로 구현(Implementation) 부분입니다.

아이디어
↓
AI와의 대화
...

여기까지의 거리는 상당히 짧아졌습니다.

하지만, 사회 구현을 하려면 그 이후가 있습니다.

공개하기
↓
데이터를 저장하기
...

코드를 생성할 수는 있어도 URL은 생기지 않습니다. 여러 사람이 사용하려면 데이터 저장이 필요합니다. 사용자별로 정보를 분리하려면 인증(Authentication)과 인가(Authorization)가 필요하고, 파일을 다루려면 Storage가 필요하며, 이용이 늘어나면 성능이나 비용도 신경 쓰입니다.

AI 덕분에 구현 비용이 낮아질수록, 공개와 운영 부분이 상대적으로 큰 과제가 됩니다.

'만들 수 있게 되었다' 다음에는 '사회에 배포할 수 있게 되는 것'이 필요합니다.

또 하나 변하는 것이 '누가 만드는가'입니다.

지금까지는,

업무를 아는 사람
↓
요구를 전달하기
...

라는 흐름이 일반적이었습니다. AI 덕분에 여기에 다른 경로가 생길 수 있습니다.

업무를 아는 사람
↓
AI와 대화하기
...

이는 '비엔지니어가 프로그래머가 된다'는 이야기가 아닙니다. 업무를 아는 본인이, 프로그래밍이라는 과정을 모두 습득하지 않아도 소프트웨어를 만들 수 있게 된다는 의미입니다.

중요한 것은,

• 무엇에 어려움을 겪고 있는지
• 어떻게 하면 편리해지는지
• 누가 어떻게 사용할 것인지

를 알고 있는 것입니다. AI 덕분에 줄어드는 것은, 문제를 가진 사람과 소프트웨어를 만드는 행위 사이의 거리입니다.

그렇게 되면 당연히 소프트웨어를 사회에 배포하는 주체도 늘어나게 됩니다.

AI 덕분에 만드는 비용이 낮아지면, 지금까지는 만들 수 없었던 작은 소프트웨어들도 늘어날 것입니다.

자신만 사용하는 툴.
팀 내 업무 앱.
지역 이벤트에서 사용하는 작은 서비스.
특정 업무만을 다루는 Micro SaaS.

이들은 별개의 세계라기보다는 상당히 연속적입니다.

개인용(Personal)
↓
팀용(Team)
...

처음부터 상업 서비스를 목표로 하는 것은 아닐 수 있습니다. 자신의 과제를 해결하기 위해 만든 것이 결과적으로 다른 사람들에게 사용되는 경우가 생깁니다.

AI 덕분에 늘어나는 것은, 이러한 소프트웨어는 아닐까요?

'SaaS의 민주화(Democratization)'라는 말로 일부 설명할 수는 있지만, 조금 더 넓게 본다면,

소프트웨어를 만들고 누군가에게 전달하는 측면의 진입 장벽이 낮아진 것으로 보는 것이 가깝습니다.

여기서 중요한 것은 만든 '후'입니다. 소프트웨어를 만드는 사람만 늘어도, 그것을 공개하기 위해 기존과 같은 클라우드 지식이 필요하다면 결국 그 부분이 다음 병목 현상이 됩니다.

'쉽게 배포할 수 있다'는 것은 중요합니다. 하지만 그것만으로는 부족합니다. 사회 구현을 생각한다면, 적어도 세 가지 단계를 연속적으로 다룰 수 있어야 합니다.

먼저 공개할 수 있고
↓
사용되기 시작해도 대응할 수 있는
...

처음에는 정적인 웹 앱일 수도 있습니다. 하지만 사용되기 시작하면,

API가 필요하다
데이터를 저장하고 싶다
파일을 다루고 싶다
...
요구사항이 늘어납니다.

그럴 때마다 다른 플랫폼으로 이동해야 한다면, '최초 공개가 쉽다'는 것만으로는 사회 구현 기반으로서 부족합니다.

그래서 이번에는 다음과 같은 조건으로 생각해 봅니다.

쉽기만 해서는 부족합니다.

고기능하기만 해서도 부족합니다.

AI에 의해 탄생한 작은 소프트웨어를 그대로 사회 구현으로 가져갈 수 있어야 합니다.

이 조건으로 Vercel, AWS, Cloudflare를 살펴봅니다.

Vercel의 강점은 웹 애플리케이션을 공개하기까지의 거리가 짧다는 것입니다.
Git에 push만 하면 Preview 환경이 만들어지고, 확인 후 Production에 배포할 수 있습니다.
웹 프로덕트를 빠르게 만들고 공개하는 경험은 매우 잘 되어 있습니다.
AI와의 친화성도 높아, 특히 웹이나 AI 애플리케이션을 빠르게 Ship한다는 목적에서는 유력한 선택지입니다.

그렇다면 이번에도 Vercel로 괜찮을까요?
여기서 생각하고 싶은 것은, 이번 대상이 '웹 프로덕트를 빠르게 릴리스하는 것'만이 아니라는 점입니다.
AI에 의해 늘어날 것이라고 생각하는 것은 좀 더 잡다한 소프트웨어입니다.

개인용 툴이 팀에서 사용된다.
데이터를 가진다.
백엔드 처리가 늘어난다.
파일을 다룬다.
경우에 따라 비동기 처리도 필요해진다.

Vercel에서도 이런 구성은 만들 수 있습니다.
하지만, 플랫폼의 중심에는 어디까지나 웹 애플리케이션을 빠르게 Ship하는 경험입니다.

이번에 찾고 있는 것은, 그 한 단계 앞까지 포함하여,

작은 소프트웨어를 공개하고 필요한 인프라 능력을 추가하면서 키워 나가는

기반입니다.

이 점에서 이번의 평가 축과는 약간 중심이 어긋납니다.

반대편에 있는 것이 AWS입니다.
사회 구현된 시스템에 필요한 것은 거의 무엇이든 있습니다.
Compute, Database, Storage, Network, Security, Monitoring, AI.
작은 서비스부터 대규모 시스템까지 그대로 키워나갈 수 있습니다.
미래적인 요구사항 대응력이라는 의미에서는 매우 강력합니다.

다만, 그 강점은 선택지의 많음에서도 나옵니다.
예를 들어 웹 애플리케이션을 만드는 것만으로도 구성에 따라,

CloudFront
S3
API Gateway
...

같은 서비스들이 등장합니다.
각각의 역할을 이해하고 어떻게 조합할지 생각해야 합니다.
이것은 본격적인 시스템을 만들 때 오히려 강점입니다.

반면에,

AI와 함께 작은 툴을 만들어서, 일단 누군가에게 사용받고 싶다
라는 단계에서는 요구되는 지식이 조금 많습니다.
물론 Amplify처럼 AWS에도 진입 장벽을 낮추는 메커니즘은 있습니다.
그래도 AWS의 최대 강점은,

필요한 서비스를 조합하여 거의 어떤 요구사항에도 대응할 수 있다는 점에 있습니다.

이번에 찾고 있는 것은, 그렇게 큰 자유도를 처음부터 요구하지 않고, 조금 더 작게 사회 구현을 시작할 수 있는 기반입니다.

여기서 Cloudflare를 살펴봅니다.
현재 Cloudflare Developer Platform에서는 Workers를 중심으로,

Workers
├─ D1
├─ KV
...

같은 기능들이 나열되어 있습니다.
처음에는 Worker 하나만으로 시작할 수 있습니다.
데이터베이스가 필요하면 D1.
파일이라면 R2.
Key-Value라면 KV.
비동기 처리라면 Queues나 Workflows.
AI 추론이 필요하면 Workers AI.

중요한 것은 서비스의 수가 아닙니다.
공개하기 위한 기반과, 사회 구현에 필요한 인프라가 가까운 곳에 있다는 것입니다.

먼저 공개한다
↓
데이터를 가진다
...

이 흐름을 같은 플랫폼 안에서 비교적 자연스럽게 진행할 수 있습니다.

Vercel처럼 진입점은 가볍습니다.
하지만, Compute, Database, Object Storage, Queue와 같은 인프라 구성 요소도 보입니다.
AWS처럼 백엔드로 성장할 수 있습니다.
하지만, 처음부터 다수의 클라우드 서비스를 조합할 필요는 없습니다.

이 진입점과 인프라의 거리의 짧음이 이번에 Cloudflare를 평가하는 큰 이유입니다.

또 하나의 Cloudflare를 선택하는 이유가 있습니다.

이번에 생각하고 있는 것은,

AI에 의해 대량의 작은 소프트웨어가 탄생하고, 그것을 누군가가 사회에 배포해 나가는

이러한 세계입니다.

Cloudflare 자체도 이 방향으로 명확하게 움직이고 있습니다.

Workers for Platforms에서는 사용자가 작성한 코드뿐만 아니라, AI에 의해 생성된 코드를 격리된 환경에서 실행하는 유스케이스가 상정되고 있습니다.

즉,

인간이 모든 코드를 작성한다
↓
클라우드에 배포한다

라는 기존 모델뿐만 아니라,

인간이 AI에게 요청한다
↓
AI가 코드를 생성한다
...

라는 모델까지, 플랫폼 측에서 주목하고 있습니다.

물론, 그것만으로 Cloudflare를 선택할 이유는 되지 않습니다.

다만,

• 작게 시작할 수 있다
• 백엔드로 성장할 수 있다
• 인프라 구성이 보인다
• AI 생성 코드를 전제로 방향을 잡고 있다

라는 조건들이 겹치게 되면, 이번 주제와의 친화성이 상당히 높아집니다.

여기까지 정리하면 다음과 같습니다.

Vercel
웹 프로덕트를 빠르게 Ship한다
Cloudflare
...

라는 차이가 보입니다.

물론 실제로는 각 영역이 겹치는 부분이 있습니다.

다만 이번 주제는,

AI로 탄생한 작은 소프트웨어를, 가능한 마찰 없이 사회에 내놓는 것입니다.

이 조건을 두면, Cloudflare가 상당히 특징적인 위치에 있다는 것을 알 수 있습니다.

이번에 Cloudflare를 선택하는 이유는 '간단해서'가 아닙니다.

단순히 간단하기만 하다면 다른 선택지도 있습니다. 중요한 것은,

만든다
↓
공개한다
...

이 흐름을 가능한 한 단절되지 않게 다룰 수 있다는 것입니다.

AI에 의해 소프트웨어 작성 비용이 낮아질수록, 처음부터 거대한 시스템을 만들 필요는 없어집니다.

먼저 작게 만든다. 공개한다. 누군가 사용하게 한다. 필요하면 키운다.

그 진행 방식에 있어서,

작은 진입점과 충분한 성장지가 같은 곳에 있다는 것은 큰 의미를 가집니다.

더 나아가, Cloudflare에서는 Workers, D1, R2, KV와 같은 구성 요소들이 완전히 숨겨져 있는 것이 아닙니다. 처음에는 자세히 알지 못해도 시작할 수 있습니다. 필요해지면 각각이 Compute, Database, Object Storage, Key-Value Store라는 것을 이해할 수 있게 됩니다.

간단함 때문에 인프라를 완전히 숨기는 것도 아니고, 본격적인 클라우드 지식을 처음부터 요구하는 것도 아닙니다. 이 거리감이 AI 시대의 사회 구현 기반으로서 Cloudflare를 선택하는 큰 이유입니다.

Cloudflare가 만능이라는 이야기는 아닙니다. Next.js 중심으로 웹 프로덕트를 빠르게 Ship하고 싶다면, Vercel이 자연스러운 장면이 있습니다. 기업 시스템과의 복잡한 연동, 고도화된 네트워크 구성, 다양한 Managed Service가 필요하다면, AWS가 적합할 때가 많을 것입니다.

중요한 것은, 먼저 플랫폼을 정하는 것이 아닙니다.

무엇을 사회 구현하고 싶은지
↓
누가 사용할 것인지
...

이 순서입니다.

이번 조건에서는 그 첫 번째 선택지로 Cloudflare가 상당히 잘 맞습니다. 그래서,

Cloudflare First, not Cloudflare Only

AI에 의해 '만들 수 있는' 것은 빠르게 일상화되고 있습니다. 하지만 AI의 사회 구현을 생각한다면 그것만으로는 부족합니다.

만든 것을 공개할 수 있다. 누군가 사용할 수 있다. 데이터를 가질 수 있다. 지속적으로 운영할 수 있다. 필요에 따라 키울 수 있다.

그렇게 연결되어야 비로소 '만들 수 있는 것'이 '사용되는 것'으로 바뀝니다.

그리고 AI에 의해 소프트웨어를 만드는 주체가 늘어난다면, 클라우드에게 요구되는 것도 조금 달라집니다. 기능, 성능, 가격, 가용성뿐만 아니라,

사회 구현까지의 거리가 얼마나 짧한가라는 평가 축이 중요해집니다.

그 관점에서 보면, Vercel은 'Ship하는 것'에 강합니다. AWS는 사회 구현 이후의 폭넓은 요구사항에 대응할 수 있습니다. Cloudflare는 그 사이에서 작게 시작하고, 사회에 내놓고, 그대로 키우는 것에 강합니다.

AI로 '만드는 것'이 민주화되기 시작한 지금, 그다음 필요한 것은 '사회에 배포할 수 있는 것'의 민주화입니다.

그 진입점으로서 Cloudflare는 상당히 흥미로운 위치에 있습니다.