수퍼베이스가 대형 계약을 거절한 진짜 이유

수퍼베이스, 5조 원 평가를 만든 것은 '거절'이었다

투자 혹한기라는 말을 들은 지도 오래되었습니다. 그런데도 수퍼베이스는 2조 원에서 5조 원 수준으로 기업가치를 끌어올렸습니다. 눈에 띄는 지점은 매출 폭발이나 화려한 세일즈가 아니라, 오히려 수백만 달러짜리 대형 계약을 여러 번 거절했다는 사실입니다.

5년 만의 5조 원, 운이 아닌 준비된 포지셔닝

수퍼베이스의 성장 타임라인을 들여다보면 지난 1년이 극적으로 보입니다. 바이브 코딩 플랫폼인 볼트, 러버블 같은 서비스가 뜨면서 인공지능이 코드를 짜는 시대가 열렸고, 이들이 공통적으로 선택한 백엔드가 바로 수퍼베이스였습니다. 하지만 이 성장은 갑작스러운 파도라기보다 5년 동안 개발자 경험에 집착해 쌓아 올린 방파제 위로 올라온 물결에 가깝습니다.

처음부터 목표는 "데이터베이스 회사"였습니다. 그런데 오라클 같은 기존 강자를 정면 승부로 이길 수는 없습니다. 그래서 전략의 축을 "기존 워크로드를 빼앗는 제품"이 아니라 "새로 생기는 애플리케이션을 처음부터 우리 위에 올리게 만드는 경험"에 뒀습니다. 그 결과가 "주말에 구축한 프로젝트도 수백만 사용자까지 버틴다"는 포지셔닝입니다. 제 기준에서는 이 정도로 포지셔닝이 명확한 개발자 도구 회사가 드뭅니다.

대형 계약을 거절한 이유, 개발자 중심에 대한 집착

흥미로운 대목은 성장 과정에서 반복된 거절입니다. 초기에는 월 1만 달러 지원 계약을, 지금은 수백만 달러 수준의 엔터프라이즈 딜을 여러 차례 포기했습니다. 이유는 단순합니다. 특정 대기업 요구에 맞추다 보면 제품 로드맵이 휘어지기 때문입니다. 한두 고객을 만족시키는 대신, 백만 명의 개발자가 쓸 수 있는 기능을 우선하는 선택입니다.

여기서 많은 SaaS 회사가 흔들립니다. 큰 돈을 주는 고객이 "이 기능 없으면 우리는 못 쓴다"고 말할 때, 그 요구가 커뮤니티 전체에 유익한지 구분하기 어렵습니다. 수퍼베이스는 "로드맵에 이미 있고, 다른 수많은 개발자에게도 이득이 되는 기능이면 해준다"는 기준을 세웠습니다. 저라면 단기 매출 압박에 밀려 기준을 흐릴 가능성이 큽니다. 이 부분은 PLG(Product-Led Growth)를 표방하는 국내 스타트업이 가장 따라 하기 어려운 대목이기도 합니다.

PLG와 바이브 코딩, 개발 도구 비즈니스의 판이 바뀐다

개발자 도구 시장은 겉으로 보기에는 늘 비슷한 것처럼 보입니다. 그러나 수퍼베이스 사례를 통해 보면, 엔터프라이즈 라이선스 중심에서 제품 주도 성장과 바이브 코딩 중심으로 무게 중심이 확실히 이동하고 있습니다.

개발자가 다시 주인공이 되는 구조

과거에는 개발 도구를 도입하려면 CIO, 구매 부서, 보안 부서까지 설득해야 했습니다. 지금은 무료 또는 저렴한 요금제로 개발자가 먼저 써보고, 팀 규모가 커지면 결제가 따라옵니다. 수퍼베이스는 이런 전형적인 PLG 구조를 따릅니다. 누군가의 서명이 아니라, "써보니 좋더라"라는 경험이 매출로 연결됩니다.

바이브 코딩 플랫폼이 이 흐름을 극대화합니다. 코드 에디터 안에서 LLM이 백엔드와 데이터베이스까지 대신 구성해 줍니다. 이때 중요한 것은 LLM이 이해하기 쉬운 API 구조와 문서화입니다. 수퍼베이스가 처음부터 "LLM이 쓰기 편한 데이터베이스"를 의도한 것은 아니었지만, API 중심 설계와 통합 경험 덕분에 AI 에이전트가 붙기 좋은 형태가 되었습니다. 한국 개발자 입장에서는 국내 솔루션보다 이런 글로벌 도구를 자연스럽게 먼저 접하게 되는 구조입니다.

AI와 데이터베이스, '셀프 드라이빙' 인프라의 등장

인터뷰에서 가장 눈에 들어오는 장면은 데이터베이스 운영의 미래입니다. 대규모 트래픽을 처리하는 데이터베이스는 지금까지 전담 DBA와 SRE 팀이 밤낮으로 지켜보는 인프라였습니다. 수퍼베이스는 여기서 AI를 활용해 "셀프 드라이빙 데이터베이스"에 가까운 그림을 그리고 있습니다.

LLM이 SQL을 잘 이해한다는 점이 핵심입니다. SQL은 오래된 언어라 대규모 데이터로 학습된 모델이 다루기 쉽습니다. 그래서 비전문가도 자연어로 쿼리를 생성하고, 튜닝 방향까지 제안받을 수 있는 환경이 열립니다. 여기에 트래픽 패턴을 감지해 리전 간 페일오버를 자동화하거나, 병목이 생긴 테이블 구조를 제안하는 기능이 붙으면, 전통적인 DBA 역할은 완전히 달라집니다. 한국에서 인력 확보가 어려운 데이터 엔지니어링 팀에는 분명 호재입니다. 반대로 말하면 기존 방식에 익숙한 인력에게는 역할 재정의가 피할 수 없는 과제가 됩니다.

누가 이 변화에서 이득을 보는가

같은 기술이라도 누구에게는 기회가 되고, 누구에게는 위협이 됩니다. 수퍼베이스와 바이브 코딩, PLG의 조합이 특히 영향을 크게 주는 집단이 몇 가지로 나뉩니다.

창업자와 시니어 개발자에게 열린 기회

먼저 일종의 "미니 슈퍼베이스"를 꿈꾸는 B2B SaaS 창업자에게는 현실적인 시사점이 많습니다. 대형 고객 몇 곳에 매달리기보다, 특정 페르소나의 개발 경험을 극단적으로 좋게 만드는 전략이 여전히 통한다는 신호입니다. 특히 한국처럼 엔터프라이즈 세일즈 의존도가 높은 시장에서는 PLG에 대한 회의론이 늘 따라다닙니다. 그럼에도 특정 니치에서라면 수퍼베이스식 전략이 통할 수 있습니다.

시니어 개발자에게도 유리합니다. 아키텍처를 이해하고, AI 도구를 "도우미" 수준이 아니라 "협업자" 정도로 활용하는 사람에게는 업무 단위당 영향력이 커집니다. LLM이 SQL을 대신 써주는 환경에서도 스키마 설계와 트랜잭션 경계를 결정하는 일은 여전히 사람의 몫입니다. 제 기준에서는 앞으로의 시니어는 코드량으로 평가받기보다, "어떤 문제를 어떤 스택과 서비스 조합으로 풀었는가"로 평가받게 될 가능성이 큽니다.

주니어와 전통 엔터프라이즈에 드리우는 그늘

반대로 단순 코딩 작업에 의존해 커리어를 시작하려는 주니어 개발자에게는 만만치 않은 환경입니다. 바이브 코딩 툴과 코드 생성형 AI가 기존의 "기초 업무" 상당 부분을 흡수하고 있기 때문입니다. 팀 입장에서는 같은 예산으로 더 시니어를 뽑거나, 아예 인원 수를 줄이고 AI 도구로 대체하고 싶은 유혹이 커집니다.

전통 엔터프라이즈 IT 조직도 애매한 위치입니다. 사용자 수만 많고, 의사결정이 느리고, 레거시 시스템이 복잡한 조직은 수퍼베이스 같은 신생 인프라 도입이 부담스럽습니다. 오라클에서 벗어나고 싶어도, 데이터 마이그레이션과 컴플라이언스 이슈 때문에 한 발 나서기가 어렵습니다. 여기서 많이 놓치는 부분은 "처음부터 새로 만드는 서비스는 꼭 옛날 방식으로 만들 필요는 없다"는 점입니다. 레거시를 그대로 두더라도, 신규 서비스부터는 PLG 친화적인 인프라를 병행 도입하는 방식이 현실적인 선택지입니다.

시작 전 반드시 체크할 것

수퍼베이스와 바이브 코딩 흐름은 분명 매력적입니다. 그러나 한국 환경에서 그대로 따라 하다가는 예상 밖의 벽에 부딪히기 쉽습니다. 실제로 무엇을 조심해야 할지, 그리고 지금 당장 무엇부터 할 수 있을지 정리해 볼 필요가 있습니다.

한국 환경에서의 현실적 제약

국내에서는 여전히 온프레미스, 폐쇄망, 자체 인증 체계 등 클라우드 네이티브와 거리가 있는 현실이 많습니다. 금융, 공공, 대기업 그룹사 계열 IT 조직은 글로벌 오픈소스 생태계와 높은 수준의 PLG 도입 문화를 그대로 가져오기 어렵습니다. 이런 환경에서 수퍼베이스식 전략을 그대로 모방하면, 정작 수익을 내야 할 "큰 손 고객"을 설득할 논리를 잃을 수 있습니다.

또 하나의 함정은 "AI가 알아서 코드를 짜주니 깊이 있는 학습은 필요 없다"는 분위기입니다. 인터뷰에서도 언급되었듯, LLM이 이미 숙련된 개발자보다 더 좋은 데이터베이스 코드를 생성하는 순간이 늘고 있습니다. 그렇지만 문제 정의, 아키텍처 선택, 보안과 데이터 거버넌스는 여전히 사람의 책임입니다. 저라면 신입 개발자나 전환을 고민하는 직장인에게 "언어 하나를 깊게 파되, LLM과 함께 쓰는 습관을 초반부터 몸에 익히라"는 쪽을 권하겠습니다.

지금 당장 취할 수 있는 첫 행동

창업자라면 우선 "이 회사가 10명의 고객을 위해 존재할 것인가, 백만 명의 사용자를 위해 존재할 것인가"라는 질문부터 던져볼 필요가 있습니다. 후자를 선택했다면, 처음부터 온보딩 경험과 문서, API 품질에 개발 리소스를 과감히 배분해야 합니다. 수퍼베이스가 수많은 바이브 코딩 플랫폼의 백엔드로 채택된 결정적 이유도 이 지점에 있습니다.

개발자 개인이라면, 당장 할 수 있는 일은 명확합니다. 첫째, 지금 사용하는 스택에 수퍼베이스와 비슷한 PLG형 도구를 하나쯤 붙여 보는 경험입니다. 직접 써봐야 "AI와 잘 붙는 도구"의 감각이 생깁니다. 둘째, 코드 생성형 AI를 일상 업무에 끼워 넣고, 단순 구현보다 설계와 코드 리뷰에 시간을 더 쓰는 습관을 들이는 일입니다. 이 두 가지를 해보면, 인터뷰 속에서 그려지는 데이터베이스와 개발자의 미래가 남의 이야기가 아니라 꽤 구체적인 선택의 문제로 다가올 것입니다.

출처 및 참고 :