📌 Cursor의 CEO인 Michael Truell이 생각하는 코딩의 미래는?

Cursor CEO 마이클 트루는 AI 코딩 플랫폼을 통해 코딩을 대체할 새로운 프로그래밍 방식을 제시합니다. 그는 AI가 코드 작성의 생산성을 높이고, 개발자들이 더 추상적인 수준에서 작업할 수 있도록 돕는다고 설명합니다. 궁극적으로 AI는 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮추고 더 많은 사람들이 자신만의 소프트웨어를 만들 수 있도록 기여할 것입니다. 하지만 그는 여전히 미적 감각과 논리 설계 능력이 중요하다고 강조하며, AI가 대체할 수 없는 인간의 고유한 역량이라고 말합니다. 이 영상은 AI 시대에 소프트웨어 엔지니어링의 미래에 대한 통찰력을 제공하며, 기술 혁신 속에서 인간의 역할에 대해 생각하게 합니다.

1. 🚀 미래의 코드 작성 방식과 Cursor의 목표

Cursor의 목표는 코딩을 더 나은 방식으로 대체하는 것인데, 이를 통해 더 높은 수준의 소프트웨어 개발이 가능하도록 한다는 것이다 .
마이클 트루는 소프트웨어를 더 높은 추상화 수준에서 구축할 수 있는 새로운 방식을 발명할 수 있다고 믿는다 .
현재 AI는 프로그래머들이 코드를 작성할 때 평균적으로 40%에서 50% 정도의 코드를 생성하고 있으며, 이것이 프로세스를 효율적으로 돕는 있지만, 여전히 코드를 읽고 이해하는 과정이 필요하다 .
전문적인 개발환경에서는 아직 AI가 완전히 대체하지 못하며, 많은 코드와 다수의 인원이 함께 작업할 때는 여전히 코드의 이해가 필요하다고 설명한다 .
Cursor는 소프트웨어 개발을 위한 생산성 도구에서 더 발전된 형태로 넘어가야 할 과제를 안고 있으며, 이는 코드 작업의 실질적 변화가 필요함을 시사한다 .

2. 🤖 미래 AI 코딩 기술의 과제와 발전

소규모 스타트업에서는 AI가 코드 작성의 보조 역할을 하며, 인간과 함께 코드 작업을 수행한다 .
AI는 코딩 작업을 인간에게 위임할 수 있는 에이전트 형식과 인간의 작업을 관찰하는 탭 형식으로 활용되고 있으며, 이는 점점 더 성숙해지고 있다 .
프로그래밍 언어의 발전과 함께 고급 컴파일러 혹은 인터프리터 기술로서 LLMs를 보는 방법이 채택될 것이다 .
AI와의 인터페이스를 통해 사람들은 구체적으로 논리나 세부 사항을 수정하고 제어할 수 있도록 해야 한다 .
맛(투지)은 앞으로도 소프트웨어 엔지니어의 중요한 요소로 남을 것이며, 인간은 논리 디자이너로 역할이 확장될 것이다 .

3. 🚀 프로그래밍 자동화와 새로운 소프트웨어 개발 방식의 출현

기술이 성숙해짐에 따라 프로그래밍이 자동화되고 소프트웨어를 구축하기 위한 더 나은 방법으로 대체될 수 있는 시대가 가까워지고 있다 .
프로그래머들이 새로운 코드베이스에서 작업할 때 시작부터 모든 작업을 빠르게 처리할 수 있고 기존 로직의 제약에서 벗어날 수 있다 .
분산 훈련 프레임워크, 데이터베이스, 시각 디자인 툴 등 다양한 분야의 도구들이 더 빠르게 구축될 수 있으며, 많은 AI 모델들이 엔지니어링 용량으로 인해 병목현상을 겪고 있다는 점에서 이러한 변화가 더 큰 개선을 가져올 것이다 .
이러한 변화의 결과로 더 많은 틈새(niche) 소프트웨어가 존재할 수 있으며, 소프트웨어가 핵심 역량이 아닌 회사에서도 보다 쉽게 내부 소프트웨어 개발을 할 수 있는 더 많은 옵션이 생길 것이다 .
디지털 공간의 물리학이 이미 굉장하지만, 이것이 더 많은 수치를 넘어서 미래로 나아갈 것이다 .

4. 🚀 Cursor의 초기 개발 과정과 방향 전환

CAD 데이터를 개선하기 위해 많은 데이터를 수집하려 했으나, 코딩에 비해 데이터 양이 현저히 적었고, 3D 모델의 사전 학습 모델이 충분하지 않아 어려움이 있었다.
CAD 분야에 대한 흥미 감소와 과학적 한계로 인해, 초기 목표에서 방향을 전환하여 코딩으로 집중하게 되었다.
사용자 인터뷰와 모델 훈련 경험을 통해 얻은 교훈은 Cursor의 미래 개발에 중요한 밑거름이 되었다.
대규모 언어 모델 훈련을 통해 학습된 기술과 인프라 경험이 Cursor의 현재 운영에 유용하게 활용되고 있다.
초기 Cursor는 기술과 시장의 변화에 민첩하게 대응하고, 미래 코딩의 높은 잠재력을 인식하며 발전해왔음을 보여준다.

5. 🚀 AI 중심 소프트웨어 개발의 혁신과 도전 과제

Cursor 개발 팀은 처음에 다양한 아이디어를 시도했지만 결국 자동 완성 기능을 구현하는 것이 중요한 단계임을 깨달았으며, 이를 위해 에디터 수준에서 변화를 만들어야 함을 알게 되었다 .
초기 Cursor 개발은 자체 제작한 에디터를 이용했으나, 최종적으로 VS Code를 기반으로 전환했으며, 이 과정은 예상 밖의 어려움을 수반했다 .
Cursor는 처음 출시 후 9개월에서 1년 동안 제품의 기초를 다지며 팀을 구성하고 사용자 맞춤 모델을 개발하면서 점진적인 성장과 변화를 겪었다 .
회사 내부에서 빠른 성장과 확장을 위해 종종 채용 관련 ‘철칙’을 깨야 했으며, 제대로 된 첫 10명의 직원 채용이 이후 회사의 속도를 높이는 데 중요하다고 판단했다 .
AI 제품의 가치와 개선을 위해 사용자 행동을 분석하고 제품을 향상시키는 것이 중요하며, Cursor가 가진 도전 과제는 여러 시장에서 비슷한 양상을 보인다고 결론 내렸다 .

5.1. ️ 자동완성 기능 개발과 에디터 변경의 도전

자동완성 기능 개발은 초기 문제 해결 과정에서 간단한 아이디어로 자리잡게 되었지만, 에디터 수준에서의 변경이 필요했다.
Ghostex 자동완성을 제대로 구현하기 위해 VS Code의 메인라인을 변경해야 했고, 이를 위한 다양한 에디터 API를 노출시켜야 했다.
조직 차원에서 에디터를 변경하는 것은 어려운 작업이었으며 많은 비판을 받았다.
Cursor는 처음에는 자체 에디터를 개발했으며, 이는 오픈 소스 기술을 활용하면서도 VS Code를 기반으로 하지 않는 방식이었다.
결국 Cursor는 VS Code를 기반으로 하는 방식으로 변경했지만, 처음부터 에디터를 구축하는 것은 쉽지 않은 선택이었다.

5.2. Cursor의 초기 디버깅과 성장 주요 지표 설정 과정

Cursor의 초기 개발 과정은 출시 전 다양한 결정을 내린 시간을 포함하여 약 1년이 소요되었다.
초기 출시 기간 동안 유료 파워 유저라는 핵심 지표를 설정하여 제품을 개선해나갔다.
유료 파워 유저는 AI 도구를 매주 4~5일 사용함으로써 Cursor를 적극적으로 활용하는 사용자였다.
AI 제품은 데모 최적화가 아닌 유용성을 중점으로 개발되었고, 내부적으로 사용할 수 있는 데모를 우선적으로 적용하였다.
실질적인 제품 개발은 폭넓은 실험으로 진행되었으며, 내부에서 즉시 사용할 수 있는 제품을 우선적으로 도입하여, 지속적으로 올바른 방향을 유지하고자 했다.

5.3. Cursor의 인재 채용 전략과 AI 도구 평가

Cursor는 초기 창업 멤버들로만 조직을 심사숙고하여 확장해가는 방법을 채택했으며, 초기 인력 채용에 큰 중요성을 두었다.
첫 10명의 뛰어난 인재를 천천히 채용하여 조직의 성장에 기여하도록 하였다.
초기 채용된 인재들은 다재다능한 폴리매스로 제품 개발 및 대규모 모델 훈련 경험을 가진 인물들로 구성되었으며, 이들이 조직의 핵심 역할을 수행하고 있다.
AI 도구의 발전으로 인해 엔지니어 평가가 어려워졌으나, 초기 평가에서는 AI 사용을 제한하여 기본적인 프로그래밍 능력을 측정한다.
AI 도구에 대해 경험이 없는 뛰어난 프로그래머들도 채용하여, AI 도구 사용을 교육하는 전략을 통해 제품 인사이트를 얻고자 한다.