# Supabase CEO 폴 코플스톤: 신규 활동의 70%가 AI 에이전트

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- Original title: Supabase CEO Paul Copplestone: 70% of new activity now comes from AI agents
- By: Y Combinator (@ycombinator) · X
- Sectors: ai, founders
- Added: 2026-10-31 · Published: 2026-10-30

## Summary (Korean)

YC Lightcone에서 Supabase CEO **폴 코플스톤**이, 신규 활동의 약 **70%가 에이전트**에서 오는 지금 '에이전트가 원하는 것'을 만들려고 회사를 어떻게 바꿨는지 말함.

- 가입자 1년 새 약 300만 → **1,300만 명**, 올해 매출 **4배**, 관리 중인 DB 800만 → 약 **5,000만 개**, 매주 DB **100만 개+** 생성
- 원동력: 엔지니어가 에이전트로 만들고, 엔지니어가 아닌 **빌더**가 대거 유입. 가입이 늘면 보통 떨어지는 활성화·전환율도 올해는 함께 오름
- 세 시기: YC 100일 동안 만든 **대시보드**(Postgres 위의 Airtable) → 2021년 DB를 대량 생성하는 **API**(2024년 Bolt·Lovable이 올라탐) → 올해 '아무도 대시보드에 안 온다'를 보고 **코드 퍼스트**(CLI, 인프라 as 코드)
- LLM의 **기본 선택지**가 된 타이밍과 **오픈소스**가 결정적: 에이전트는 막히면 소스를 보고, 기업은 보안 때문에 소스를 확인하려 함
- 빌더 예시: 브라질의 50대 택시 기사가 휴대폰으로 지역용 **미니 우버**를 만듦. Garry Tan은 이메일·재무·건강을 모은 개인 '관제탑' 앱을 만들었고, 재무 기능은 Mint·Monarch 수준이라고 함
- 개인 데이터베이스 시대: 재무·건강·CRM을 **내 DB에 두고** 여러 에이전트를 붙임. ChatGPT 주간 사용자 12억 명이 한 달에 하나씩 만들면 **월 12억 개 DB**
- 규모 대응: 최근 인수한 Postgres·SQLite 호환 아키텍처로 시작 단계용 **Supabase Spark**를, 큰 쪽은 Multigres로. 슬로건은 '**프로토타입부터 페타바이트까지**'
- 사업 모델: AWS 매출 약 40%가 그 위에서 시작해 커진 스타트업이라는 이야기를 들며, Stripe처럼 **1일 차에 잡아** 함께 커지는 걸 노림
- 사내엔 AI 정책이 없고 원하는 도구를 다 씀: 코드의 80%를 에이전트로 쓰는 엔지니어 비율이 6개월 만에 **10% → 60%**. 그만큼 테스트에 투자
- 에이전트를 위한 설계: 에러 메시지에 **고치는 방법**이나 읽을 문서를 담음. '모델에게 선택받기'와 '막혀도 떠나지 않게 하기' 두 단계. 모델별 eval로 테스트에 엔지니어링을 집중
- Garry Tan의 Gbrain: 마크다운 50만 개를 Supabase Postgres(pgvector + 그래프)로 검색하고, 40개 카테고리 eval을 에이전트가 매일 자동으로 개선
- 폴은 코드를 안 보고 음성 에이전트와 대화만으로 openusd.dev 사이트를 만들며, **1년 뒤의 일반 사용자처럼** 도그푸딩
- 버티컬 SaaS는 ARR 500만~1,000만 달러여도 시리즈 A가 어렵지만, 이제 **10~15명으로** 수천만 달러 매출을 내 투자 없이도 수익을 냄
- 조언: DB는 50년을 버틴 범주(**린디 효과**)라 오래 갈 것. 답을 다 갖기보다 **가장 빨리 적응**하고, 도그푸딩과 파트너 실험을 위한 팀 여유를 남겨 둘 것

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