YC에서 AWS로: Emergent가 8개월 만에 연간 매출 1억 달러를 달성한 방법

Emergent는 1년도 채 되지 않아 세계에서 가장 빠르게 성장하는 스타트업 중 하나가 되었습니다. 바이브 코딩 플랫폼은 출시 8개월 만에 연간 매출 1억 달러를 달성하며 190개국 850만 명의 사용자를 넘어서며 업계를 사로잡았습니다. 사용자의 80%는 단 한 줄의 코드도 작성해 본 적이 없습니다.

이러한 증가는 AI 기반 코딩 도구가 급증하고 있는 시기에 이루어졌습니다. 많은 플랫폼이 개발자에 초점을 맞추고 있는 반면, Emergent는 완전히 다른 대상, 즉 훌륭한 아이디어는 있지만 코딩 전문 지식이 부족한 사람들을 중심으로 플랫폼을 구축했습니다.

Emergent의 경우 놀라운 성장으로 인해 놀라운 기술 수요가 발생했습니다. Emergent는 Amazon Web Services(AWS) 인프라를 통해 AI 추론 용량을 활용하고, 사용자가 중단 없이 애플리케이션을 계속 구축할 수 있도록 지원함으로써 확장 목표를 달성할 수 있는 안정적인 기반을 구축했습니다.

Mukund와 Madhav Jha 형제가 설립하고 2024년 여름 Y Combinator(YC)를 통해 속도를 높인 Emergent의 여정은 두 대륙, 여러 스타트업, 수년간의 AI 구축 경험을 아우릅니다.

두 형제, 하나의 아이디어

Madhav와 Mukund는 각각 미국으로 건너와 박사 과정을 마쳤고, 둘 다 프론티어 기술 분야에서 경력을 쌓았습니다. Mukund는 Google에서 근무한 후 인도의 선구적인 전송 플랫폼인 Dunzo를 공동 설립했고, Madhav는 Amazon SageMaker를 만드는 팀의 일원으로서 혁신의 물결 속에서 AI가 어떻게 진화해왔는지 직접 목격했습니다.

“우리는 오랫동안 함께 무언가를 만들고 싶었어요”라고 Madhav는 설명합니다. “우리는 서로 다른 길을 찾기 위해 몇 년을 보냈고 마침내 지금이 함께 AI에 뛰어들기에 적절한 시기라고 결정했습니다.”

초기 아이디어는 엔드-투-엔드 UI 테스트에 초점을 맞췄습니다. Mukund와 Madhav는 AI의 사용 사례와 영향력이 증가하고 있으며 개발자에게 UI 테스트가 얼마나 힘들고 느린지를 직접 확인한 후 전체 UI 테스트 워크플로를 자동화하는 작업에 착수했습니다.

목적 전환하기

2024년 Emergent는 YC의 여름 프로그램에 참여하여 비즈니스 모델을 개선할 수 있는 공간을 제공하고 더 넓은 스타트업 커뮤니티에 더 많이 노출될 수 있었습니다. 하지만 프로그램이 시작되자마자 팀은 잠재적인 기회가 상상했던 것보다 훨씬 크다는 것을 깨달았습니다.

Madhav는 “YC 첫날에 우리는 방향을 바꾸고 싶다고 이야기했습니다”라고 말합니다. “UI 테스트에 관한 아이디어를 가지고 시작했지만, 전체 소프트웨어 개발 수명 주기를 자동화할 수 있는 훨씬 더 큰 기회가 있다는 것을 금방 깨달았습니다.”

YC는 Emergent의 아이디어를 지원하여 구축을 시작하기 전에 새로운 방향을 제시하는 데 도움을 주었습니다. Madhav는 다음과 같이 덧붙입니다. “이제 동료 기업가, 파트너 및 YC 동문들에게 다가갈 수 있게 되면서 YC의 커뮤니티 측면은 수년에 걸쳐 계속 복잡해지고 있습니다. 모두가 혁신의 최전선에 서기 위해 노력하는 환경에 푹 빠질 수 있도록 돕습니다.”

YC 이후의 기간은 거의 전적으로 연구와 테스트에 사용되었습니다. Madhav는 “스타트업의 첫 6개월은 연구 모드로 세계 최고의 코딩 에이전트를 만들기 위해 노력했습니다”라고 말합니다. “SWE-bench Verified 벤치마크에서 1위에 올랐을 때, 당시 시장에서 최고의 코딩 에이전트를 만들었다는 것을 깨달았습니다.”

모두를 위한 AI 구축

이제 기술적 토대가 마련되자 설립자들은 새로운 질문에 직면했습니다. 바로 누구를 위해 개발하느냐였습니다. 처음에 이 팀은 대기업으로의 판매를 모색했지만, 영업 주기가 길어지면서 다른 고객층에 집중하게 되었습니다. Emergent는 개발자의 관심을 끌기 위해 경쟁하기보다는 완전히 간과되는 그룹이 훨씬 더 많다는 것을 깨달았습니다.

Madhav는 “우리가 이를 제품화한 방법 중 하나는 비개발자를 위한 코딩 에이전트를 만드는 것이었습니다”라고 설명합니다. 코딩 시장의 대부분이 엔지니어에게 집중되어 있었기 때문에 Emergent는 기업가, 창업자, 소기업 소유주 중심으로 전환했습니다. 다시 말해, 원대한 아이디어를 가지고 있지만 이를 실현시킬 수 있는 기술적 능력이 부족한 사용자입니다.

경쟁업체들은 프로토타입이나 개념 증명 생성에 집중하는 경우가 많지만, Emergent는 사용자가 실제로 출시할 수 있는 제품을 만들기를 원했습니다. Madhav는 “대부분의 플랫폼은 아이디어 위에 간단한 레이어를 제공하고 있었습니다”라고 말합니다. “하지만 고객에게 제품을 출시했을 때 제대로 작동하지 않을 수도 있습니다. Emergent를 사용하면 사용자는 프로젝트를 개발하는 대신 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 소프트웨어를 구축합니다.”

Emergent를 사용하는 첫날부터 사용자는 프런트 엔드 환경뿐만 아니라 완전한 애플리케이션을 시작하는 데 필요한 백엔드 인프라, 데이터베이스 및 통합도 구축할 수 있습니다. “우리의 주요 사용자가 된 고객은 취미 생활을 하는 사람들이 아니라 앱 개발 및 출시를 진지하게 생각하는 기업가 및 소규모 기업입니다.”

그러나 플랫폼 인터페이스의 단순성 이면에는 매우 강력한 엔진이 있습니다. 출시 전 몇 달 동안 Emergent의 기본 코딩 에이전트를 구축한 결과, 플랫폼은 경쟁업체보다 한 단계 높은 우위를 점할 수 있었습니다.

Madhav는 “당시 개발자급 코딩 에이전트를 보유한 스타트업은 아마 Emergent가 유일했을 것”이라고 말합니다. “이 제품은 매우 사용자 친화적이지만 동시에 동력을 공급하는 요소도 매우 강력합니다.”

가장 빠르게 성장하는 AI 스타트업 중 하나로 확장

Emergent의 모멘텀은 출시 직후부터 분명해졌습니다.Madhav는 “처음 30일 만에 그 점이 명확해졌습니다”라고 말합니다.“순조롭게 출발해서 시리즈 A를 매우 빠르게 마감할 수 있었습니다.”

그러나 이러한 규모로 AI 플랫폼을 구축하려면 강력한 모델뿐만 아니라 인프라에 대한 안정적인 액세스도 필요합니다. 당시에는 빠르게 성장하는 기업들이 수요를 충족하는 데 필요한 리소스에 액세스하는 데 어려움을 겪고 있었기 때문에 AI 추론 용량을 확보하는 것은 업계 전반의 과제였습니다. Emergent의 경우 고객이 중단 없이 원활하게 계속 구축할 수 있도록 하는 것이 최우선 과제였습니다. 따라서 AWS는 당연한 선택이었습니다.

“AWS는 우리에게 적합한 속도 제한 용량을 확보하기 위해 최선을 다했습니다. 이는 우리 성장에 매우 중요한 역할을 했습니다.”라고 Madhav는 말합니다. “일단 AWS와 같은 파트너의 지원을 받으면 마케팅과 성장에 상당히 적극적으로 나설 수 있습니다. 고객이 방문하더라도 다운타임이 발생하지 않고 나쁜 경험을 하지 않을 것이기 때문입니다.”

Emergent는 수요를 충족하기 위해 프로덕션 AI 워크로드를 AWS 인프라에서만 실행되는 Anthropic의 엔터프라이즈급 추론 플랫폼인 Claude Platform on AWS(CP on AWS)으로 이전했습니다. 이를 통해 전체 프로덕션 워크로드를 플랫폼에서 실행하는 세계 최초의 회사가 되었습니다. 이러한 전환을 통해 신뢰할 수 있는 고객 경험을 유지하면서 모든 사용자 요청을 대규모로 처리할 수 있게 되었습니다.

추론을 넘어선 확장

AWS와의 파트너십은 AI 추론에만 그치지 않고 확장되고 있습니다. AI 에이전트의 기능이 향상됨에 따라 인프라 문제가 바뀌고 있습니다. Madhav는 “모든 것이 하나의 모델을 거치지 않아도 되는 세상에 살고 있습니다”라고 설명합니다. “앱 테스트, 스크립트 실행, 연구 수행 등 많은 위임 작업이 필요합니다. 이 모든 작업에는 즉시 가동 및 축소할 수 있는 컴퓨팅이 필요합니다.”

Emergent가 계속 성장함에 따라 AWS는 인프라를 구축하고 전 세계 수백만 사용자를 지원하는 데 필요한 탄력성과 유연성을 제공하여 워크로드 전반에서 점점 더 중요한 파트너가 되고 있습니다.

AWS는 또한 Emergent의 시장 진출 및 에코시스템 작업에서 중요한 역할을 했습니다. 2025년 말, AWS, YC, Anthropic 및 Emergent는 공동 스타트업 해커톤을 시작했고, 전 세계에서 온 약 3,000명의 지원자가 모였습니다. “동지애가 정말 좋았어요”라고 Madhav는 말합니다. “모두가 같은 임무를 수행하고 있고 모두가 하나가 되어 이 일을 성공으로 이끈 것 같았어요.”

“기술적 측면뿐만 아니라 좀 더 개인적인 차원에서 AWS를 사용할 수 있게 되었습니다.”라고 그는 덧붙입니다. “문제가 발생하면 우리는 함께 문제를 해결하는 방법에 초점을 맞춥니다.”

Emergent의 미래 포커스

Emergent의 야망은 이제 소프트웨어 개발을 훨씬 넘어서고 있습니다.회사는 AI 앱 구축 플랫폼에서 비즈니스를 위한 새로운 운영 체제로 진화하고 있습니다. 앱 자체를 구축할 수 있을 뿐만 아니라 AI 직원 역할을 하는 강력한 전문 에이전트 제품군을 통해 비즈니스를 운영하고 WhatsApp, Telegram 및 iMessage와 같은 메시징 채널을 통해 커뮤니케이션할 수 있습니다.

Madhav는 “우리는 전 세계 모든 사람에게 AI를 제공하여 누구도 소외감을 느끼지 않도록 하는 플랫폼이 되고자 합니다”라고 말합니다. “이러한 기능은 강력하지만 사람들이 실제로 사용하고 싶어 하는 형태로 액세스할 수 있어야 의미가 있습니다. ”이미 Emergent는 웹 및 모바일 앱 제작을 넘어 고객 지원, 리드 생성, 운영 워크플로를 비롯한 광범위한 비즈니스 사용 사례로 확장하고 있습니다. AWS는 회사의 목표를 확장할 수 있는 기본 인프라를 지속적으로 제공하고 있습니다.

Emergent 사명의 핵심은 AI가 익숙하고 실용적이며 사람들이 이미 비즈니스를 구축하고 운영하는 방식에 깊이 스며들어 있어야 한다는 믿음입니다. Madhav는 “Emergent는 고객 집착에 초점을 맞추고 있다는 점에서 Amazon과 비슷합니다”라고 말합니다. “우리가 만드는 모든 것은 사용자가 실제로 성공하는 데 필요한 것에서 출발합니다.”