DevOps 없이 글로벌 규모로 성장한 두 스타트업

Leonardo.AI는 전 세계 여러 도시에서 매일 450만 장 이상의 이미지를 처리하고, Relevance AI의 에이전트는 시간대를 넘나들며 Salesforce, HubSpot, Slack을 비롯한 수십 개 시스템에서 쉬지 않고 자율적으로 작동합니다. 두 회사 모두 전담 DevOps 팀이 없습니다.

실수로 빠뜨린 게 아닙니다. 의도된 운영 모델입니다.

아시아태평양(APAC) 스타트업 생태계는 이 모델이 확산되는 이유를 잘 보여줍니다. 이 지역에서는 AI 네이티브 스타트업이 빠르게 늘고 있습니다. State of Australian Startup Funding Report에 따르면, 호주에서만 1,000곳 이상의 AI 스타트업이 활동 중입니다. 싱가포르에서도 지난해 신생 스타트업의 약 3분의 1이 AI에 집중하고 있었습니다.

자금은 구할 수 있지만, DevOps 인재는 구할 수 없다

수십억 달러 규모의 AI 벤처 투자금이 APAC으로 유입되고 있습니다. 호주에서만 2025년 AI 네이티브 스타트업에 10억 달러 이상이 투자되었고, 싱가포르에는 84억 달러가 몰리며 지역 전체 투자액의 75%를 차지했습니다.

돈은 있습니다. 인프라 인력은 없습니다. 호주에서 DevOps 엔지니어 한 명을 채용하려면 연봉 15만 달러 이상에, 채용까지 수개월이 걸립니다. 그나마 사람을 찾을 수 있다면 말입니다. IDC에 따르면 APAC 기업의 60~80%가 IT 인력 충원에 어려움을 겪고 있습니다.

15명 규모의 스타트업에게 이 비용은 런웨이를 3개월이나 단축시킵니다. 여기에 각종 도구 비용, 온콜 부담, 그리고 엔지니어를 제품 개발에서 빼오는 기회비용까지 더하면 실제 비용은 연봉 항목을 훌쩍 넘어섭니다. 이 때문에 점점 더 많은 기업이 팀을 가볍게 유지하면서도 배포 속도를 높여주는 인프라를 선택하고 있습니다.

호주의 두 스타트업은 더 빠르게 채용해서 문제를 해결한 것이 아닙니다. 애초에 채용할 필요가 없도록 만들어 해결했습니다.

Relevance AI

에이전트 5만 개, 인프라 팀은 제로

시드니에 본사를 둔 Relevance AI는 영업·마케팅 팀이 기존 도구 위에서 AI 에이전트를 운영할 수 있는 플랫폼을 만듭니다. 이 에이전트는 Salesforce, HubSpot, Slack 같은 시스템에서 자율적으로 작동하며, 리드 검증, 고객 지원, 아웃바운드 워크플로를 처리합니다.

Relevance AI 제품의 차별점은 에이전트의 폭넓은 역량에 있습니다. 단순한 워크플로 자동화를 넘어, 랜딩 페이지 같은 웹 경험을 직접 만들고, 테스트한 뒤, 프로덕션에 배포하는 과정까지 사람의 개입 없이 수행합니다. 방식은 놀라울 정도로 단순합니다. 각 단계에서 Vercel REST API를 호출하는 것이 전부입니다.

v0 Power Hour에서 Relevance AI의 Scott Henderson은 v0으로 유사한 에이전트를 직접 만들고 클릭 몇 번으로 전 세계에 배포하는 과정을 시연했습니다.

Leonardo.AI

하루 450만 장의 이미지, 수동 프로비저닝은 제로

Leonardo.AI는 게임 개발자가 AI로 맞춤 비주얼 에셋을 생성할 수 있는 도구로 시작했습니다. 이후 아티스트, 마케터, 크리에이티브 전문가로 사용자층을 빠르게 넓혔고, 현재 하루 450만 장 이상의 이미지를 처리하고 있습니다.

초기 성장세는 기존 인프라의 한계를 금세 드러냈습니다. 2023년 초, Leonardo.AI의 가입자는 10만 명을 넘었고 대기 명단에는 20만 명이 더 있었습니다. 앱 빌드 시간은 10분을 수시로 초과했고, 캐싱이 제대로 되지 않은 페이지는 로딩에 60초나 걸렸습니다. 장애도 빈번했고, 엔지니어링 팀은 미디어 출력 품질 개선 대신 인프라 관리에 시간을 쏟아야 했습니다.

이 수치는 단순한 속도 개선 이상의 의미를 담고 있습니다. 인프라 관리에서 완전히 손을 뗀 팀의 모습을 보여줍니다. Vercel이 프로비저닝, 스케일링, 옵저버빌리티를 자동으로 처리하면서, 기존에 인프라를 구축하고 돌보던 엔지니어들은 이제 자체 모델 개선에 시간을 쏟고 있습니다.

Vercel Observability가 Fluid compute 성능을 실시간으로 모니터링하기 때문에, 사용자가 알아채기 전에 문제를 포착할 수 있습니다. 트래픽이 급증하는 시점에도 수동 개입 없이 글로벌 스케일링이 자동으로 이루어집니다.

승리하는 운영 모델

Leonardo.AI와 Relevance AI의 공통점은 업종이나 제품이 아닙니다. 운영 모델입니다. 두 회사 모두 글로벌 규모로 운영하며, 수백만 사용자에게 서비스하고, 지속적으로 배포합니다. 전담 인프라 팀 없이 말입니다. 플랫폼이 그 레이어를 처리하기 때문에 엔지니어가 직접 할 필요가 없습니다.

이것이 AI 네이티브 스타트업의 새로운 기본값이 되고 있습니다. 빠르게 성장하면서도 팀을 가볍게 유지하는 시대에, 최종적으로 이기는 기업은 가장 큰 운영 팀을 갖춘 곳이 아닐 것입니다. 그 시간을 제품 개발에 쏟은 곳이 될 것입니다.