스택 AI(Stack AI) 집중 탐구: LLM 앱 개발, 코딩 없이 가능?

복잡한 LLM 앱 개발, 이제 그만! 노코드/로우코드 플랫폼 스택 AI(Stack AI)가 주목받는 이유. 창업자 스토리부터 쉬운 앱 빌딩, YC 투자까지 핵심만 짚어드립니다.

LLM 앱 개발, 아직도 어렵게 느껴지시나요? 스택 AI(Stack AI)를 만나보세요!

챗GPT 등장 이후, 거대 언어 모델(LLM)을 활용한 혁신적인 애플리케이션 아이디어가 샘솟고 있습니다. 나만의 AI 챗봇, 문서 요약 도구, 콘텐츠 생성기 등 LLM의 가능성은 무궁무진해 보이죠. 하지만 막상 아이디어를 현실로 만들려고 하면, 복잡한 코딩과 기술적 장벽 앞에서 막막함을 느끼는 경우가 많습니다. LLM 모델을 연결하고, 데이터를 처리하고, 사용자 인터페이스를 만드는 과정은 생각보다 복잡하거든요.

만약 코딩을 잘 몰라도, 마치 레고 블록을 조립하듯 쉽게 LLM 앱을 만들 수 있다면 어떨까요? 최근 실리콘밸리에서 주목받는 스타트업, 스택 AI(Stack AI)가 바로 이런 고민을 해결하기 위해 등장했습니다. ‘그래서 스택 AI가 정확히 뭘 하는 곳이지?’, ‘왜 개발자뿐 아니라 비개발자에게도 유용할까?’ 궁금하셨다면, 이번 글을 통해 함께 그 답을 찾아가 보겠습니다. 이 글은 2025년 5월 기준으로 확인된 최신 정보를 바탕으로 스택 AI의 핵심 내용과 동향을 살펴봅니다.

스택 AI, 그래서 정확히 무엇을 하는 곳인가요? 핵심 서비스 쉽게 들여다보기

스택 AI(Stack AI)는 LLM을 기반으로 하는 다양한 AI 애플리케이션을 코딩 없이 또는 최소한의 코딩(노코드/로우코드)만으로 쉽고 빠르게 구축하고 배포할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다. 마치 웹사이트를 쉽게 만들게 도와주는 ‘윅스(Wix)’나 ‘웹플로우(Webflow)’의 AI 앱 버전이라고 생각하면 이해하기 쉬울 겁니다. 복잡한 기술 지식 없이도 아이디어만 있다면 누구나 AI 앱 개발자가 될 수 있도록 지원하는 것이죠.

시각적인 드래그 앤 드롭 인터페이스

스택 AI의 가장 큰 특징은 직관적인 시각적 인터페이스입니다. 사용자는 마치 다이어그램을 그리듯, 필요한 기능 블록(데이터 입력, LLM 모델 호출, 특정 작업 수행 등)을 캔버스 위로 끌어다 놓고 서로 연결하기만 하면 됩니다. 복잡한 코드를 작성하는 대신, 눈으로 보면서 AI 앱의 작동 흐름을 설계하고 구현할 수 있습니다. 이는 개발 속도를 크게 높여줄 뿐만 아니라, 프로그래밍 경험이 부족한 사람들도 LLM 앱 개발에 참여할 수 있게 만듭니다.

다양한 LLM 모델과 데이터 소스 연결

스택 AI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Anthropic의 Claude, Cohere 모델 등 다양한 최신 LLM 모델들을 쉽게 연동할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 자신의 앱에 가장 적합한 모델을 선택하여 활용할 수 있죠. 또한, PDF 문서, 웹사이트 데이터, Notion 페이지 등 다양한 형태의 데이터 소스를 손쉽게 연결하여 LLM이 학습하고 활용할 데이터 기반을 마련할 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링부터 배포까지 한번에

단순히 모델을 연결하는 것을 넘어, 효과적인 결과물을 얻기 위한 프롬프트 엔지니어링(LLM에게 질문이나 지시를 최적화하는 과정) 기능도 플랫폼 내에서 지원합니다. 사용자는 다양한 프롬프트를 실험하고 최적화할 수 있습니다. 이렇게 만들어진 LLM 앱은 클릭 몇 번으로 간편하게 배포하여 실제 사용자들이 이용할 수 있도록 만들 수 있습니다. 아이디어 구상부터 실제 서비스 운영까지의 과정을 스택 AI 플랫폼 하나로 해결할 수 있는 셈이죠.

스택 AI는 왜 시작되었을까? 창업 스토리와 비전

혁신적인 서비스 뒤에는 늘 해결하고자 하는 명확한 문제가 있기 마련입니다. 스택 AI 역시 LLM 기술의 엄청난 잠재력에도 불구하고, 이를 활용한 앱 개발이 소수의 전문가에게만 열려 있다는 문제의식에서 출발했습니다.

창업자들, 그들은 누구인가? 경험과 통찰

스택 AI는 토니 로시뇰(Toni Rosinol)과 파우 라미레즈(Pau Ramirez)라는 두 명의 공동 창업자에 의해 2022년에 설립되었습니다. 이들은 LLM 기술의 가능성을 일찍부터 인지했지만, 실제 애플리케이션 개발 과정이 너무 복잡하고 시간이 많이 소요된다는 점을 경험했습니다.

CEO인 토니 로시뇰은 이전에 교육 기술 스타트업 Nuwe를 공동 창업했던 경험이 있습니다. 그는 기술을 통해 사람들의 잠재력을 끌어내는 데 관심이 많았고, LLM 기술 역시 더 많은 사람들이 쉽게 활용할 수 있어야 한다고 생각했습니다. CTO인 파우 라미레즈는 머신러닝 엔지니어로서 기술적인 깊이를 더했습니다. 그는 LLM을 다루는 기술적인 복잡성을 잘 이해하고 있었고, 이를 추상화하여 사용자들이 더 쉽게 접근할 수 있는 방법을 고민했습니다. 그들의 인터뷰 등을 통해 알려진 바에 따르면, 이들은 LLM 앱 개발 과정에서 반복되는 작업(데이터 연결, 모델 통합, 배포 등)을 자동화하고, 비개발자도 아이디어를 빠르게 프로토타입으로 만들 수 있는 도구의 필요성을 절감했습니다.

문제의식에서 비전으로: 스택 AI 탄생 스토리

이러한 문제의식과 경험을 바탕으로, 토니와 파우는 “LLM 애플리케이션 개발의 민주화”라는 비전을 가지고 스택 AI를 시작했습니다. 그들의 목표는 명확했습니다. 개발자들은 반복적인 작업에서 벗어나 핵심 로직 개발에 집중하고, 기획자, 디자이너, 마케터 등 비개발 직군도 코딩 장벽 없이 자신의 아이디어를 직접 AI 앱으로 구현할 수 있는 환경을 만드는 것이었습니다.

마치 노코드 웹사이트 빌더가 웹 개발의 풍경을 바꾸었듯이, 스택 AI는 LLM 앱 개발 생태계를 혁신하고자 합니다. 누구나 아이디어만 있다면 강력한 AI 도구를 직접 만들고 활용할 수 있도록 지원함으로써, LLM 기술의 혜택을 더 많은 사람과 조직에게 돌려주겠다는 것이 스택 AI의 핵심적인 탄생 배경이자 지향점입니다.

스택 AI는 어떻게 돈을 벌까요? 비즈니스 모델 살짝 엿보기

스택 AI는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 구독 모델을 기반으로 수익을 창출합니다. 공식 웹사이트에 따르면, 개인 사용자를 위한 무료(Free) 플랜부터 시작하여, 더 많은 기능과 자원을 필요로 하는 전문가 및 팀을 위한 프로(Pro) 플랜, 그리고 대규모 기업 고객을 위한 맞춤형 엔터프라이즈(Enterprise) 플랜까지 다양한 요금제를 제공하고 있습니다.

사용자는 필요한 앱의 수, 데이터 처리량, 협업 기능, 지원 수준 등에 따라 자신에게 맞는 플랜을 선택할 수 있습니다. 이러한 계층적 가격 정책을 통해 개인 개발자부터 대기업까지 폭넓은 사용자층을 확보하고, 플랫폼 사용량 증가에 따라 수익을 확대하는 전략을 취하고 있습니다.

로켓 성장의 발자취: 스택 AI 주요 투자 유치 현황과 성과

스택 AI는 그 혁신적인 아이디어와 빠른 실행력을 인정받아, 설립 초기부터 주목받는 스타트업으로 떠올랐습니다. 세계적인 명성의 스타트업 액셀러레이터 Y Combinator의 2023년 겨울(W23) 배치에 선정되어 초기 성장의 발판을 마련했습니다. Y Combinator 프로그램 참여는 스택 AI의 기술력과 시장 잠재력을 검증받는 중요한 계기가 되었습니다.

Y Combinator 데모 데이 이후, 스택 AI는 2023년 4월, Y Combinator가 주도하는 시드(Seed) 투자를 유치하는 데 성공했습니다. 정확한 투자 금액은 공개되지 않았지만, 이는 스택 AI가 LLM 애플리케이션 개발의 미래를 이끌 유망주로 인정받았음을 보여줍니다.

출처: TechCrunch, Crunchbase 등 (2025년 5월 확인 기준)

아직 시리즈 A 등 대규모 후속 투자 소식은 발표되지 않았지만, Y Combinator의 지원과 초기 시장의 긍정적인 반응은 스택 AI의 밝은 미래를 기대하게 합니다. 확보된 자금은 제품 개발 고도화, 사용자 기반 확대, 그리고 더 많은 LLM 모델 및 데이터 소스 통합에 사용될 것으로 예상됩니다.

스택 AI만의 특별함은 어디에 있을까?: 경쟁 환경 속 차별점 분석

LLM 애플리케이션 개발 도구 시장에는 이미 LangChain, LlamaIndex, FlowiseAI 등 다양한 플레이어들이 존재합니다. 이들과 비교했을 때 스택 AI가 가지는 차별점은 무엇일까요?

1. 압도적인 사용 편의성 (노코드/로우코드): LangChain 등이 주로 코드 기반의 프레임워크인 반면, 스택 AI는 시각적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 코딩 경험이 거의 없는 사용자도 LLM 앱을 만들 수 있도록 지원합니다. 이는 기술적 진입 장벽을 획기적으로 낮추는 핵심 차별점입니다.
2. 빠른 프로토타이핑 및 배포: 아이디어를 코드로 구현하는 복잡한 과정 없이, 시각적 인터페이스를 통해 빠르게 프로토타입을 만들고 즉시 배포하여 테스트할 수 있습니다. 이는 제품 개발 사이클을 크게 단축시킵니다.
3. 협업 기능: 개발자, 기획자, 디자이너 등 다양한 역할의 팀원들이 플랫폼 내에서 함께 앱 개발 과정에 참여하고 피드백을 주고받을 수 있는 환경을 제공합니다. (이 부분은 지속적으로 강화될 것으로 보입니다.)

물론 코드 기반 프레임워크는 더 높은 자유도와 복잡한 커스터마이징이 가능하다는 장점이 있습니다. 하지만 스택 AI는 ‘쉬움’, ‘빠름’, ‘협업’ 이라는 가치에 집중하여, LLM 기술을 더 넓은 사용자층에게 확산시키는 데 기여하고 있습니다.

앞으로가 더 기대되는 스택 AI: 잠재력과 주목할 점

스택 AI는 LLM 기술의 대중화라는 거대한 흐름 속에서 매우 중요한 역할을 할 잠재력을 가진 스타트업입니다. 코딩 장벽을 허물어 누구나 AI 앱 개발자가 될 수 있도록 지원한다는 비전은 매우 매력적이며, 초기 시장 반응도 긍정적입니다.

하지만 앞으로 스택 AI가 지속적으로 성장하기 위해서는 몇 가지 과제를 해결해야 합니다.

• 플랫폼 확장성 및 안정성: 더 많은 사용자와 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있도록 플랫폼의 성능과 안정성을 지속적으로 개선해야 합니다.
• 기능 심화 및 차별화: 사용 편의성을 유지하면서도, 전문가 사용자를 만족시킬 수 있는 고급 기능(더 정교한 프롬프트 엔지니어링, 복잡한 로직 처리, 세밀한 배포 옵션 등)을 추가하고 경쟁 우위를 강화해야 합니다.
• LLM 기술 변화에 대한 빠른 대응: 빠르게 발전하는 LLM 모델과 관련 기술 트렌드를 민첩하게 플랫폼에 통합하고 지원하는 능력이 중요합니다.
• 커뮤니티 구축 및 생태계 확장: 활발한 사용자 커뮤니티를 구축하고, 다양한 템플릿과 성공 사례를 공유하며 플랫폼 생태계를 확장하는 노력이 필요합니다.

이러한 과제들을 성공적으로 해결한다면, 스택 AI는 LLM 시대의 필수적인 개발 도구 중 하나로 자리매김할 가능성이 높습니다.

스택 AI 이야기, 주목해야 할 이유

지금까지 LLM 앱 개발의 문턱을 낮추는 혁신적인 플랫폼, 스택 AI에 대해 함께 살펴봤습니다. 핵심만 다시 짚어볼까요? 스택 AI는 창업자 토니 로시뇰과 파우 라미레즈의 경험과 문제의식에서 출발하여, 코딩 없이도 누구나 쉽고 빠르게 LLM 애플리케이션을 만들고 배포할 수 있도록 돕는 노코드/로우코드 플랫폼입니다.

Y Combinator 참여와 시드 투자 유치는 이들의 비전과 기술력에 대한 초기 시장의 높은 기대를 보여줍니다. 물론 앞으로 치열한 경쟁과 기술적 과제들을 넘어야 하겠지만, 스택 AI의 도전은 AI 기술이 소수의 전유물이 아닌, 우리 모두의 창의적인 도구가 될 수 있다는 희망을 보여줍니다.

아이디어를 현실로 만드는 과정을 혁신하는 스택 AI. 앞으로 이 플랫폼 위에서 어떤 놀라운 LLM 애플리케이션들이 탄생하게 될지 지켜보는 것은 매우 흥미로운 일이 될 것 같습니다.