AI 빌더를 통한 빠른 프로토타입 제작은 혁신적이지만 데이터 주권과 인프라 제어의 한계가 있으므로, 서비스 확장에 따른 재개발 리스크를 방지하기 위해 Vercel이나 Supabase 같은 전문 인프라로의 전환 전략을 반드시 설계해야 합니다.
AI 빌더는 창업자에게 '아이디어의 즉각적인 실체화'라는 엄청난 기회를 제공합니다. 과거에는 몇 달이 걸리던 MVP 제작을 단 며칠 만에 끝낼 수 있게 된 것은 분명한 축복입니다. 하지만 많은 창업자가 이 '속도의 함정'에 빠져, 서비스가 성장하는 순간 인프라의 한계라는 벽에 부딪히곤 합니다.
진정한 승자는 AI를 사용하여 코드를 '생성'하는 데 그치지 않고, 생성된 코드를 어떻게 '운영'할 것인가를 고민하는 사람입니다. AI 빌더를 통해 빠르게 시장 반응을 확인하되, 데이터베이스와 배포 파트너는 반드시 개발자가 통제할 수 있는 영역(AWS, Vercel 등)에 두어야 합니다. 즉, AI는 '개발 속도'를 위한 도구로 활용하고, '서비스의 안정성'은 검증된 인프라에 맡기는 이원화 전략이 필요합니다.
따라서 창업자는 AI 빌더를 사용할 때 반드시 '이 코드를 어떻게 내 소유의 인프라로 옮길 것인가?'라는 질문을 프로젝트 초기 단계부터 염두에 두어야 합니다. 기술적 종속성을 피하는 것이 곧 비즈니스의 지속 가능성을 확보하는 길입니다.
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