𝐆𝐄𝐓 𝐈𝐓 by GDG on Campus HUFS  |  
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 📰 𝑴𝒐𝒏𝒕𝒉𝒍𝒚 𝑰𝑻 𝑰𝒔𝒔𝒖𝒆 | 이번 달의 이슈를 톺아보자😎  |  
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  여러분들은 혹시 Cursor를 사용해 본 경험이 있나요? 이번에 Cursor를 만든 회사, Anysphere에서 단기간에 엄청난 성장을 이루어 벤처 투자 기업에서 Anysphere 투자를 위해 많은 관심을 보이고 있으며, Supermaven을 인수하였다고 합니다. 
  
Anysphere의 성장과 기업가치
 Anysphere의 성장이 어느 정도냐면, 올해 4월 Anysphere의 예상 연수익이 400만 달러였던 것에 반해, 올해 10월 한 달 동안 400만 달러의 수익에 도달했다고 해요. 그래서 벤처 투자 회사에서는 이를 두고 높게 평가하여 Anysphere의 가치가 지난 4개월 전 시리즈 A(스타트업이 시장에 진출하기 시작한 단계) 투자받는 시기에 평가한 4억 달러에서 현재는 25억 달러까지 평가한다고 합니다.   |  
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Supermaven 인수
 그리고 2024년 11월 11일, Anysphere의 CEO인 Michael Truell은 블로그를 통해 Supermaven을 인수한 것을 발표해요. Supermaven은 AI 기반의 코딩 보조 도구로, 자체 AI인 Babble을 보유하고 있어요. 또한 2023년 9월 기준, 약 35,000명 이상의 개발자들이 Supermaven에 가입했으며, 투자자들로 부터 약 1,200만 달러의 투자를 받았던 회사에요. 이런 회사를 Anysphere에서 인수하게 된 목적으로는 Supermaven이 머지않은 미래에 새로운 버전의 'Tab' AI모델에 기여할 것이라 밝혔어요. 그리고 Supermaven의 기존 플러그인은 유지되지만, Cursor가 팀의 핵심 개발 목표가 될 것이라고 해요. 사실 Supermaven도 회사의 성장을 위해 Cursor처럼 자체 코드 편집기를 구축하려 했었어요. 하지만 Cursor 팀과 연락해 보며 혼자 코드 편집기를 구축하는 것보다 Cursor 팀 내부에서 같이 협업하여 Cursor를 만드는 것이 더 낫다고 판단하여 원래 계획에 없었지만, Supermaven이 인수되었다고 합니다. 
  
AI 코딩 도구 시장의 미래
 Polaris Research는 앞으로 AI 코딩 도구의 시장 가치가 2032년까지 약 271억 7000만 달러까지 상승할 것이라 보고 있어요. 대부분의 개발자들이 Chat GPT, Github Copilot 등을 사용하는 시대, AI 코딩 도구 시장에서 주목받는 Cursor의 미래가 앞으로 기대됩니다.  |  
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  최근 빅테크 기업들이 앞다퉈 유료 구독 서비스를 출시하고 있습니다. 유료 구독 서비스는 전 세계 IT업계의 트렌드인데요, 실제로 이르면 내년 초에 카카오에서 AI 메이트 앱 '카나나'를 구독형 모델로 출시할 예정이라 하며, 스포티파이에서는 무손실 오디오 등 고급 기능을 포함한 상위 구독제를 도입하겠다는 계획을 공개하였습니다. 
  
유료 구독을 통해 제공받는 기능들
 이렇게 빅테크 기업들이 유료 구독 서비스를 출시하는 이유는 안정적인 수익 때문인데요, 한 번에 큰 금액을 지불하지 않고 매달 일정한 금액을 지불하는 고객들에게 빅테크 기업들은 독점 콘텐츠나 고급 기능 등을 제공하며 유료 구독 서비스를 운영하고 있습니다. 대표적으로 유튜브와 인스타그램이 있는데요, 유튜브에서 제공하는 유료 구독 서비스 '유튜브 프리미엄'은 한국 기준 매달 약 15,000원을 지불하면 광고 없이 동영상 시청 가능한 '광고 제거', 다른 디바이스에서 바로 시청 가능한 '이어 보기' 등의 기능을 제공합니다. 그리고 인스타그램에서 제공하는 '구독하기(서브스크립션)'는 크리에이터가 고객들에게 요구하는 일정 금액을 내면 고객들은 크리에이터의 독점적인 콘텐츠들을 볼 수 있으며, 크리에이터와 직접 소통할 수 있습니다. 게다가 유로 구독 서비스 내에서도 일정 등급을 나누어 매달 비용을 더 내면 추가로 더 많은 기능을 제공하는 서비스도 있습니다. 올해 9월에 출시한 네이버의 '파파고 플러스'가 그러한데요, 최소 13,000원부터 최대 75,000원까지 요금제 별로 제공하는 기능들을 차별화하여 제공하고 있어요. 
  
유료 구독 서비스의 규모와 전망
 이렇게 많은 빅테크 기업의 유료 구독 서비스의 제공과 확대로 인해 시장은 계속해서 커지고 있습니다. 실제로 스위스 투자 은행인 크레디트 스위스에서는 세계 구독 경제 시장 규모가 2015년 4,200억 달러에서 2020년 5,300억 달러로 성장했다고 발표했고요, KT경제경영연구소에 따르면 국내 구독 경제 시장 규모는 2020년 40조 1,000억원에서 2025년 100조 원까지 확대될 전망이라고 해요. 
  
유료 구독 전쟁에서 살아남기
 우리는 유료 구독 서비스들 속에서 현명하게 소비해야 매달 과도한 지출을 막을 수 있어요. 만약 이용 중인 서비스에서 유료 구독을 요구할 경우 우리는 '매달 이 금액을 내면서 이 기능을 꼭 사용해야 하는가?'를 깊이 생각하며 적절히 유료 구독할 필요가 있습니다.    |  
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 <당근마켓이 LLM을 활용하는 방법: AI가 비즈니스와 사용자 경험을 연결하다>
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  당근마켓은 우리나라를 대표하는 지역 기반 중고거래 플랫폼이에요. 최근 이 플랫폼에서 LLM(Large Language Model)을 활용해 사용자 경험을 한 단계 더 향상시키고 있다는 소식이 전해졌습니다. 단순히 AI 기술을 도입한 것을 넘어, 실제 비즈니스 문제를 해결하고 서비스 품질을 높이는 데 초점을 맞춘 점이 주목받고 있다고 합니다. 
  
LLM이란?
 LLM은 GPT-4, BERT와 같은 모델로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 자연어를 이해하고 생성하는 AI 기술이에요. 이 모델은 단순히 문장을 분석하거나 답을 생성하는 것뿐 아니라, 문맥과 의도를 이해하며 더 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 가져요. 이를 통해 사용자는 더욱 직관적이고 자연스러운 디지털 경험을 누릴 수 있죠. 
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 당근마켓에서 LLM의 활용 사례
당근마켓은 LLM을 여러 영역에서 활용하고 있습니다. 
  
- 챗봇 및 고객 지원: LLM 기반의 챗봇은 사용자의 질문을 빠르게 이해하고, 적합한 답변을 제공해요. 특히, 지역 기반의 특수한 요구사항에도 유연하게 대응할 수 있어 고객 만족도가 크게 향상되었습니다.
 
- 콘텐츠 생성 및 추천: 사용자의 지역과 관심사를 분석해 맞춤형 추천 글과 광고를 생성하죠. 이는 고객이 원하는 정보를 쉽게 찾도록 도와주는 동시에, 광고주들에게도 효과적인 노출 기회를 제공합니다.
 
- 데이터 분석 및 자동화: 플랫폼에 올라오는 방대한 텍스트 데이터를 자동으로 분류하고, 스팸 또는 부적절한 콘텐츠를 필터링합니다. 이를 통해 더 안전하고 신뢰할 수 있는 거래 환경을 제공할 수 있답니다.
 
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 기술적 관점에서의 도입 효과  LLM은 특히 비정형 데이터를 처리하다는 강점을 가지고 있어요. 당근마켓처럼 텍스트 기반 플랫폼에서는 사용자 생성 콘텐츠(UGC)가 끊임없이 쌓이는데, 이를 효과적으로 분석하고 활용하기 위해서는 강력한 AI 기술이 필수적이죠. 또한, LLM의 학습과 적응 능력 덕분에 시간이 지날수록 서비스 품질이 지속적으로 향상됩니다. 
  
AI가 만들어가는 새로운 비즈니스 모델  당근마켓의 사례는 LLM이 단순히 최신 기술이 아니라, 비즈니스 혁신의 중심에 있음을 보여줍니다. 이 기술을 통해 사용자와 기업은 더 나은 연결성과 가치를 경험할 수 있구요. 앞으로 LLM이 다양한 산업에서 어떤 변화를 가져올지 기대해 봐도 좋을 것 같죠?  |  
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  AI가 모든 산업의 중심 기술로 자리 잡은 지금, 데이터의 중요성은 더욱 커지고 있어요. AI 모델의 성공 여부는 결국 데이터를 얼마나 잘 관리하고 활용하느냐에 달려 있기 때문인데요, 이는 단순히 많은 데이터를 보유하는 것만으로는 충분하다고 할 순 없습니다. 데이터의 품질, 정확성, 그리고 적법한 사용이 AI 모델의 성능과 신뢰성을 결정짓는 핵심 요소로 떠오르고 있죠. 
 데이터 관리에서 가장 중요한 것은 데이터 거버넌스입니다. 이는 데이터의 출처와 품질을 철저히 관리하고, 데이터가 사용되는 모든 과정을 명확히 파악하는 것을 의미해요. 또한, AI 모델이 효율적으로 학습하려면 여러 출처에서 데이터를 수집하고 통합하는 데이터 통합 과정이 중요합니다. 이 과정에서 데이터 간의 일관성을 유지해야만 AI가 의미 있는 결과를 도출할 수 있는 것이죠. 
 특히, 데이터 보안은 간과할 수 없는 부분입니다. 개인정보 보호에 대한 규제가 강화되면서 데이터를 안전하게 보호하고, 민감한 정보를 적법하게 처리하는 것이 필수 과제가 되었어요. AI가 다루는 데이터가 많아질수록 보안 문제에 대한 대비도 강화되어야 합니다. 
 데이터는 AI의 연료와도 같아요. 고품질 데이터는 AI 모델의 성능을 극대화하는 반면, 잘못된 데이터는 시스템 전체를 망칠 수 있습니다. 반대로 AI는 방대한 데이터를 효율적으로 처리하고, 인간이 발견하기 어려운 통찰을 제공함으로써 데이터 관리와 활용의 가치를 더욱 높이고 있습니다. 
결국 AI 시대에서 데이터와 AI는 상호보완적인 관계에 있다고 할 수 있겠죠. 데이터를 제대로 관리하지 않으면 AI의 잠재력을 완전히 발휘할 수 없습니다. AI 기술이 발전할수록 데이터 관리의 중요성도 더욱 강조될 것인데, AI와 데이터가 만들어갈 미래를 기대하며, 지금부터 올바른 데이터 관리 방식을 고민해보는 건 어떨까요?    |  
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 * 코드잇과 파트너십 일환으로 게시되는 게시글입니다.  |  
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