• 스타트업 빌더 2,000명을 조사한 결과, 2025~2026년 사이 창업자는 더 고령·비기술·1인 중심으로 바뀌었고
  AI 작성 코드가 일반화됐으며 창업 지역도 넓어짐
  Anthropic이 개발 도구·유료 구독·모델 공급자·에이전트 SDK에서 선두로 올라섰고, Claude Code 사용률은 63%, Claude 유료 구독은 59%, Anthropic/Claude 모델 사용률은 64%를 기록함
• 응답자의 61%는 코드베이스 절반 이상을 AI로 생성했지만, AI 코드 비중이 높은 팀일수록 아직 수익화하지 못했고
  고객 확보를 가장 큰 과제로 꼽는 경향이 강함
• Postgres 계열 데이터베이스와 Supabase·Vercel·Cloudflare 중심으로 스택이 재편되고 에이전트와 MCP도 확산됐지만,
  모니터링·프롬프트 관리·평가 체계는 뒤처짐
• 구축은 쉬워졌지만 판매와 운영은 여전히 어려워 CRM·분석·관측 가능성 SaaS를 쓰지 않거나 자체 구축하는 팀이 늘었고, 커뮤니티를 만든 소수의 스타트업은 오픈소스와 개발자 채널에서 더 높은 고객 전환율을 보임

더 작고 다양해진 창업팀

1인 창업자 비율은 2025년 53%에서 2026년 61%로 8%포인트 증가했으며, 2인 공동창업팀은 줄어듦

• 창업자 수는 1명 61%, 2명 29%, 3명 7%, 4명 이상 3%로 집계됨

• 기술 창업자 비율은 82%에서 78%로 하락해
  비기술 창업자가 22%를 차지했으며, 이들은 다른 집단보다 AI 코드 생성을 더 많이 활용함

• 40세 이상 창업자는 18%에서 25%로 증가했고, 40세 이상 모든 연령대가 통계적으로 유의미하게 늘어난 반면 22~29세는 4%포인트 감소함

• 연령 분포는 2229세 32%, 3039세 24%, 1821세 20%, 4049세 14%, 50~59세 7%, 60세 이상 2%임

• 본사 소재지는 북미와 유럽이 각각 28%, 아시아 17%, 아프리카 9%, 원격 7%, 남미 6%로 집계됨

• 유럽과 아프리카는 각각 3%포인트 성장했으며 Toronto, Chicago, Denver, Austin과 유럽·아시아·아프리카 전역으로 분산됨

• 북미 대도시에서는 San Francisco Bay Area 9%, New York City 8%, Toronto 4%, Austin과 Chicago가 각각 3%를 차지함

Anthropic 중심으로 재편된 AI 도구 시장

Claude Code는 필수 개발 도구 가운데 가장 많이 지목됐고, AI 코딩 도구 사용률도 63%로 1위를 차지함

• Visual Studio Code 44%, Cursor 31%, Antigravity 22%, Lovable 15%, ChatGPT/Codex 13%가 뒤를 이음

• Cursor는 19%포인트 하락했고 v0·Bolt·Windsurf는 각각 6~9%포인트 감소했으며, 새로 등장한 Antigravity는 4위에 오름

• 유료
  Claude 구독은 28%에서 59%로 거의 두 배가 됐고, OpenAI/ChatGPT는 57%에서 39%로 하락함

• Gemini는 27%, Cursor는 20%, GitHub Copilot은 17%, Lovable은 11%였으며 유료 AI 구독이 없는 팀은 3%임

• 모델 공급자에서도 Anthropic/Claude가 38%에서 64%로 상승해 기본 선택지가 됐고, OpenAI는 69%에서 52%로 하락함

• Gemini는 44%, Grok과 자체 모델은 각각 11%, Hugging Face는 10%임

• Hugging Face와 자체 모델 점유율이 크게 줄면서 자체 추론을 운영하는 팀도 감소하는 흐름을 보임

코드 생성은 보편화됐지만 수익화는 뒤처짐

• 응답자의
  61% 는 코드베이스 절반 이상을 AI가 작성했다고 답했으며, 76~100%를 AI로 생성한 팀만 40%에 달함

• AI 코드 비중은 5175%가 21%, 2650%가 16%, 1125%가 11%, 110%가 9%이며 전혀 사용하지 않은 팀은 2%임

• 비기술 창업자 중 코드의 76100%를 AI로 생성한 비율은
  54%, 5059세에서는 60%로 상승함

• 고령 창업자가 젊은 창업자보다 AI를 더 많이 사용하며, 연령이 높아질수록 AI 코드 비중도 증가함

• AI 생성 코드 비중이 높을수록 아직 수익화하지 못했을 가능성과 고객 확보를 최대 과제로 꼽을 가능성이 커짐

• 초기 단계 스타트업이 AI를 많이 사용하면서 동시에 수익화 초기 단계에 있다는 점도 이 관계를 해석하는 한 가지 방식임

Postgres와 신흥 프런트엔드로 통합된 기술 스택

• 응답자의
  80% 가 어떤 형태로든 Postgres를 선택했으며, 전년 76%에서 상승함

• 데이터베이스별 사용률은 Supabase 49%, PostgreSQL 22%, Redis 6%, MySQL·Firebase 각각 5%, SQLite·MongoDB 각각 4%임

• MongoDB는 5%포인트, MySQL은 3%포인트, Firebase는 2%포인트 하락했으며 Neon·DynamoDB·Convex가 처음 선택지에 포함돼 소규모 점유율을 확보함

• 2026년 처음 조사한 인증 공급자에서는
  Supabase Auth가 72%를 차지함

• Auth0 13%, NextAuth/Auth.js 12%, 자체 구축 11%, Firebase Auth 9%, Clerk 4% 순임

• 어떤 Supabase 선택지도 고르지 않은 약 25%가 확실한 이전 가능 범위의 하한선임

• 호스팅·클라우드에서는 Supabase 65%, Vercel 45%, Cloudflare 27%, AWS 21%를 기록함

• Vercel은 2025년에도 AWS보다 앞섰고, 2026년에는 격차를 9%포인트 더 벌림

• Cloudflare가 가장 빠르게 성장해 AWS를 추월했으며, 모든 하이퍼스케일러는 점유율이 하락함

• 프런트엔드는 React 56%, Next.js 53%가 성장한 가운데
  Expo 10%, TanStack 8%, HTMX 4%, Astro 3% 가 새롭게 유의미한 비중을 차지함

• 네이티브 모바일은 18%로 3%포인트 증가했고, Flutter는 11%, Vue는 7%, Svelte는 3%임

에이전트와 MCP는 확산됐지만 운영 기반은 부족함

• 응답자의
  52% 가 에이전트를 구축 중이거나 계획하고 있으며 전년과 통계적으로 비슷하지만, 판단을 유보한 집단은 줄어듦

• 주요 용도는 워크플로 자동화 59%, 데이터 분석 49%, 개인화·추천 40%, 고객 지원 자동화 38%, 콘텐츠 생성 37%, 연구 지원 31%임

• 영업·리드 생성 29%, 교육·훈련 27%, 내부 도구 25%, 재무 모델링·예측 20%에도 활용됨

• 에이전트 구축자 중
  멀티 에이전트를 프로덕션에서 운영하는 비율은 24%, 개발 중은 21%, 계획 중은 35%임

• 프로덕션 프롬프트를 관리하는 공식 체계가 없는 팀은 47%이며, 소스 코드 하드코딩 26%, 버전 관리 프롬프트 파일 25%가 뒤를 이음

• 전용 프롬프트 관리 플랫폼은 11%, 변형용 기능 플래그는 10%, CMS·설정 서비스는 8%임

• AI 모델 평가는 수동 테스트·프롬프트 반복이 52%로 가장 많고,
  정식 평가 절차가 없는 팀도 36%에 달함

• 사용자 피드백 루프 27%, LLM 심사 26%, 프로덕션 A/B 테스트 20%, 자체 자동 평가 모음 17%, 제3자 평가 도구 7%임

• AI 워크로드를 별도로 모니터링하지 않는 팀이 59%이며, 자체 대시보드 20%, OpenTelemetry 9%, Langfuse·LangSmith·Datadog 각각 7%에 그침

• Model Context Protocol 출시 1년 만에
  MCP를 프로덕션에서 사용하는 비율이 29%, 실험 중인 비율이 28%로 합계 57%에 도달함

운영 SaaS를 사지 않는 스타트업

• 영업 활동이 있는 스타트업 중 정식
  CRM이나 영업 도구가 없는 비율은 43%에서 53%로 11%포인트 증가함

• Google Sheets 23%, Notion/Airtable 14%, HubSpot 11%, Salesforce 4%이며 모든 주요 CRM의 점유율이 하락함

• 팀들은 CRM을 자체 구축하거나 아예 사용하지 않는 쪽으로 이동함

• 관측 가능성 도구를 사용하지 않는 팀은 56%이며, 사용하는 팀 사이에서는 자체 솔루션이 가장 빠르게 성장해 10%에 도달함

• Sentry는 19%로 선두를 유지하며 소폭 성장했고, Grafana 9%, OpenTelemetry 6%, Datadog·Prometheus 각각 5%임

• 시장은 오류 추적용 Sentry와 나머지 용도의 자체 대시보드로 갈라지는 양상을 보임

• 분석·성장 도구에서도
  자체 대시보드가 6%포인트, 아직 추적하지 않는다는 응답이 5%포인트 증가함

• HubSpot, Salesforce, Mixpanel, Segment는 모두 점유율을 잃어 공급자 제품을 건너뛰고 내부 도구를 만들거나 측정하지 않는 패턴이 반복됨

고객 확보와 커뮤니티의 격차

• 초기 유료 고객은 개인·업무 네트워크에서 왔다는 응답이 56%로 가장 많고, 콜드 아웃리치·영업 35%, 소셜 미디어 인바운드 29%, 콘텐츠 21% 순임

• 개발자 커뮤니티는 14%, 전환된 오픈소스 사용자는 8%, 액셀러레이터는 7%, Hacker News 또는 Product Hunt는 6%임
  유료 고객 획득을 전혀 시도하지 않은 비율은 전년 62%에서 67%로 증가함

• 창업자 주도 영업이 여전히 일반적이며, 전담 영업 직원은 보통 열 번째 직원을 채용한 뒤에야 합류함

• 제품 주도 성장 방식을 택한 비율은 4%포인트 상승해 전체의 절반에 도달했고, 아직 방식을 정하지 못한 팀은 줄어듦

• 기능별
  단계형 요금제는 가격 모델을 선택한 응답자 중 23%에서 36%로 12%포인트 증가함

• 스타트업이 생애주기에서 더 일찍 가격 구조를 정하기 시작했고, 아직 실험 중인 집단은 감소함

• 개발자 커뮤니티를 구축한 스타트업은 1011%에 불과하며, 4748%는 구축하지 않았고 24%는 계획하거나 진행 중임

• 커뮤니티를 구축한 팀은 그렇지 않은 팀보다 개발자 채널과 오픈소스에서 첫 고객을 훨씬 많이 확보함

• Discord·Slack·Reddit 비중은 38% 대 7%, 전환된 오픈소스 사용자는 29% 대 3%, 콘텐츠는 35% 대 20%임

• 소셜 인바운드는 30% 대 27%로 비슷했지만, 콜드 아웃리치는 32% 대 36%, 개인 네트워크는 47% 대 57%로 커뮤니티가 없는 팀에서 더 높음

• 누구나 제품을 출시할 수 있는 환경에서는 유통이 병목이며, 커뮤니티를 구축한 팀은 다른 고객 확보 경로를 가짐

창업자의 채널 이탈과 새로운 사업 불안

• 창업자의 소셜 미디어 사용은 TikTok을 제외한 주요 플랫폼에서 감소함

• 주 3회 이상 사용하는 플랫폼은 YouTube 61%, Instagram·LinkedIn 각각 51%, X 38%, Reddit 28%, Discord 21%, TikTok 18%임

• X는 6%포인트, LinkedIn은 3%포인트, Reddit과 Discord는 3~4%포인트 하락함

• 소셜 미디어를 포기했다는 응답은 11%이며,
  온라인 페르소나가 없음은 5%포인트 증가한 33%임

• 산업 콘퍼런스에 참석하지 않는 응답은 10%포인트 증가해 60%에 도달함

• Google Cloud Next 12%, AWS re:Invent 11%, Y Combinator Demo Day와 Web Summit 각각 9%, Microsoft Build와 Open Source Summit 각각 8%임

• 주요 행사의 점유율이 하락하면서 콘퍼런스 중심 개발자 마케팅이 닿는 시장도 줄어듦

• 최대 사업 과제에서
  기술적 복잡성은 24%에서 11%로 하락해 조사 전체에서 가장 큰 변화를 기록함

• 고객 확보 32%, 제품 시장 적합성 14%, 투자 유치 13%, 번아웃 11%, AI 경쟁·파괴 7%, 현금 소진·런웨이 4% 순임

• 새로 추가된 번아웃, AI 경쟁, 런웨이 불안이 과거 기술적 복잡성을 선택하던 비중과 비슷한 몫을 차지함

• 1~10명 규모 팀에서는 번아웃이 이미 기술적 복잡성을 넘어 두 번째로 큰 과제가 됨

• 세계 상황을 낙관한다는 응답은 57%로 전년보다 1%포인트 줄었지만, 통계적으로 유의미하지 않음

• 창업자는 58%가 낙관적이지만 비창업자는 49%이며, 전체의 27%는 중립적이고 16%는 비관적임

• AI 코드 비중이 높을수록 낙관론은 높고 수익화 비율은 낮음

• AI 코드를 쓰지 않는 창업자의 낙관 비율은 49%, AI를 많이 쓰는 집단은 61%임

• 현재 수익화 중인 비율은 AI를 쓰지 않는 집단이 56%, AI를 많이 쓰는 집단이 31%임

• AI를 가장 많이 쓰는 팀은 부트스트랩 비중이 높고 생애주기가 이르며, 자신들이 만든 제품의 시장 수요에 아직 덜 노출돼 있음

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