"사용자 0명에서 연매출 1조까지" 잘 알려지지 않은 Cursor 창업 이야기

Editor: Alex

안녕하세요, 비즈쿠키입니다.

2025년 한 해, 저와 가장 긴 시간을 보낸 도구를 꼽으라면 단연 Cursor(AI 코드 에디터)입니다. 하루에 적게는 8시간, 많게는 12시간씩 사용했으니까요.

오랜 시간 Cursor와 함께하며, 저는 제품 너머의 '빌더'들에 주목하게 되었습니다.

"누가, 어떻게 만들었을까?"

그 호기심의 끝에서 발견한 창업자의 인터뷰와 인사이트를 뉴스레터에 꾹꾹 눌러 담았습니다.

Cursor 팀의 'Zero to One' 스토리입니다.

오늘의 글도 도움이 되기를 바랍니다.

인물 소개

<마이클 트루엘, 출처: Wallstreet Journal>

마이클 트루엘(Michael Truell)은 AI 코드 에디터 Cursor의 창업자이자 CEO입니다. MIT에서 수학과 컴퓨터과학을 전공한 그는 2022년 대학 동문 3명과 함께 회사를 설립했습니다. 자신을 뼛속까지 '프로그래머'라 정의하는 트루엘은 코딩의 패러다임을 혁신한다는 미션을 안고 나아가고 있습니다.

Cursor 소개

Cursor는 AI를 활용해서 코딩을 할 수 있는 소프트웨어입니다. 우리가 일상생활에서 사용하는 자연어로 명령하면 AI가 코드를 작성해주는 것이죠. 개발자가 직접 코드를 작성하는 경우에는 개발자의 의도를 예측해서 다음에 필요한 코드를 제안하거나 코드를 리뷰하는 등 다양한 자동화 기능을 지원합니다.

출시 직후부터 폭발적인 인기를 얻어 4년 만에 연환산 매출 10억 달러(약 1조 4000억 원)을 넘어섰습니다. 역사상 가장 빠른 SaaS 매출 성장 기록이죠.

가상 인터뷰

본 아티클은 마이클 트루엘이 Y Combinator, Notion과 진행한 인터뷰를 가상 인터뷰 형식으로 편집한 글임을 밝힙니다. 원문은 아티클 하단의 참고자료에서 확인하실 수 있습니다.

Q. 어렸을 때부터 프로그래밍을 시작했다고 들었어요. 처음 프로그래밍에 관심을 갖게 된 계기가 있나요?

처음 입문하게 된 건 상업적인 무언가를 직접 시작해보고 싶다는 생각 때문이었어요. 형과 함께 히트작이 될 만한 모바일 게임을 만들고 싶다는 꿈을 꿨거든요. 사실 방법은 전혀 몰랐어요. 그래서 무작정 구글에 "게임 만드는 법"을 검색했고, Xcode라는 애플리케이션을 다운로드해야 한다는 사실을 알게 되면서 본격적인 여정이 시작되었습니다.

프로그램을 실행하자마자 Objective C라는 기묘하고 난해한 기호들이 나타났어요. 함께 시작했던 형은 그 이해할 수 없는 기호들을 보고는 즉시 포기하고 프로그래밍을 떠났을 정도예요. 참고로 형은 지금 화가라는 전혀 다른 커리어를 밟고 있습니다. (역주: Objective C는 C언어에서 파생된 객체 지향 프로그래밍 언어이다.)

저는 계속 붙들고 늘어졌어요. 아예 Objective C 책을 사서 공부했죠. 결국 포기하지 않고 모바일 게임을 만들기 시작했는데, 그것이 제 프로그래밍의 시작이 되었습니다.

Q. '로봇 강아지'를 만들려 하셨다는 이야기도 있던데요.

맞아요. 친구와 함께 직접 프로그래밍하지 않고도 무언가를 가르칠 수 있는 로봇을 만들고 싶었어요. 실제 강아지처럼 잘하면 간식을 주고, 잘못하면 "안 돼"라고 말하며 가르치는 방식이죠. 아이디어는 좋았지만 만드는 법을 몰라 또 구글링을 시작했습니다. 그렇게 AI의 기초가 되는 인공 신경망(Neural Networks)을 거쳐 강화 학습(Reinforcement Learning)까지 공부하게 되었습니다.

당시엔 Torch나 TensorFlow 같은 표준 라이브러리가 있다는 걸 모를 정도로 무지했어요. 그런데 그 무지가 오히려 머신러닝을 제대로 공부하는 계기가 됐습니다. 처음부터 직접 라이브러리를 구현했죠. 내부 원리를 완벽히 이해하지 못한 채 핵심 아이디어들을 더듬더듬 구현했던 기억이 나네요.

Q. 본격적으로 창업 이야기를 해볼까요? 초기 팀은 어떻게 구성하셨는지 궁금합니다.

저와 공동창업자 3명은 모두 오랫동안 AI에 관심이 많았어요. 구글에서 LLM을 이용해 모델을 훈련시키거나 학계에서 컴퓨터 비전을 연구하던 친구들이었죠. 결정적으로는 GitHub Copilot 같은 첫 AI 제품의 등장에 영감을 받아 창업을 결심했습니다. (역주: GitHub Copilot은 2021년 출시된 자동 코드 완성 AI이다.)

Q. 처음부터 지금과 같은 코드 에디터를 구상했던 건 아니라고 들었습니다. 어떤 분야에 먼저 도전하셨나요?

처음 오랫동안 매달린 아이디어는 뜻밖에도 기계 공학 분야였습니다. SolidWorks나 Fusion 360 같은 시스템에서 설계를 돕는 '기계 공학용 코파일럿'을 만들려고 했죠. 이 분야를 선택한 이유는 '지루하고 따분해서 경쟁이 없을 것 같아서'였습니다. 결과적으로는 최악의 선택이었어요. 우리 중 누구도 기계 공학에 대해 잘 알지 못했거든요. (역주: SolidWorks와 Fusion 360은 기계나 제품을 실제 제작하기 전, 컴퓨터로 3D 입체 도면을 설계하고 시뮬레이션하는 도구이다.)

제품 개발 과정에서 수많은 사용자 인터뷰를 했지만, 지금 생각하면 순진했던 것 같아요. 수백 번의 인터뷰 대신, 차라리 기계공학 엔지니어로 회사에 3주 정도 잠입해서 직접 일해보거나 현장에서 실무를 익혔더라면 훨씬 가치 있었을 겁니다. 당시엔 그런 생각을 못 했죠.

Q. 시장의 반응은 어땠나요?

솔직히 말씀드리면, 제품을 출시했지만 사용자가 사실상 0명이었습니다. 기술적으로는 뛰어났을지 모르지만 확장성이나 시장성이 부족했죠. 무엇보다 '우리가 정말 이 분야에 열정이 있는가?'를 스스로 묻게 되더라고요.

Q. 그래서 현재의 코드 에디터 Cursor로 피봇하신거군요.

네. 서너 번의 다른 아이디어를 거치긴 했지만요. 사실 저희는 초기부터 Copilot 같은 도구에 영감을 받았지만, 코딩 분야는 경쟁이 너무 치열하다고 생각해 일부러 피해왔어요. 2022년 당시 GitHub Copilot은 이미 1억 달러 이상의 매출을 내고 있었거든요. 하지만 다른 아이디어들에 지쳐갈 무렵, 우리가 진심으로 열정을 갖고 있는 것은 결국 '코딩의 미래'라는 걸 깨달았습니다.

Q. 이미 거대 공룡인 GitHub이 시장을 선점한 상황이었는데, 두렵지는 않으셨나요?

다른 플레이어들이 부분적으로 제품을 개선하고는 있었지만, 코딩의 전 과정이 자동화되는 세상을 목표로 하고 있지는 않다는 확신이 들었어요. "가장 뛰어난 AI 코딩 도구를 만들자"는 목표에 엄청난 확신과 전율을 느꼈고, 2022년 말에 모든 걸 걸기로 했습니다.

결심한 지 약 3개월 만에 첫 제품을 공개했습니다. 처음에는 아예 밑바닥부터(from scratch) 우리만의 에디터를 직접 구축했어요. 오픈소스 구성 요소들의 도움을 받긴 했지만, 그 외의 것들은 정말 밑바닥부터 직접 코딩했습니다. 우리만의 원격 SSH 버전이나 통합 방식을 직접 만들었죠. 당시엔 자동 완성 기능조차 없었기에 패널 시스템부터 모든 언어 서버 통합까지 스스로 구축해야 했습니다.

우리가 직접 메인으로 쓸 수 있는 수준까지 만드는 데는 4주 정도 걸렸던 것 같아요. 그로부터 4주 후에 첫 베타 테스터들에게 공개했고, 다시 4주가 지나 정식으로 선보였습니다. 그때까지만 해도 제품은 정말 투박했죠.

Q. 2023년에는 Cursor가 성공할지 확신이 없어서 피벗을 고민하기도 했다면서요?

네, 2023년 내내 성장하긴 했지만 수치는 미미했습니다. 명확한 다음 단계가 보이지 않았어요. 현재 가진 도구로 무엇을 할 수 있는지 찾아내는 과정의 연속이었습니다. 유용해 보이는 아이디어는 많아도 그걸 구체적으로 어떻게 구현할지는 안갯속이었죠.

사실 초기 사용자들의 요구를 그대로 따랐다면 아마 지금과는 다른 방향으로 갔을 겁니다. 코딩을 전혀 모르는 사용자들의 요구도 컸고, 특정 기술 스택에만 특화된 도구를 만들어달라는 목소리도 있었지만 저희는 거부했습니다. 2023년은 일종의 '광야를 걷는 시간'이었어요.

Q. 최근 매출 성장이 경이롭습니다. 2023년 100만 달러에서 2024년 1억 달러로, 무려 100배나 뛰었다고요.

초반에는 숫자가 작아 보였지만 복리의 힘은 정말 무서웠습니다. 성장의 핵심은 '제품을 개선하면 즉시 지표로 나타나는 시장'에 있었다는 점이에요. 코드베이스를 인식하게 하고, 다음 행동을 예측하게 하고, 그 예측을 더 정확하고 빠르게 만들 때마다 성장을 체감했습니다. AI가 코드베이스 내에서 더 많은 행동을 더 빨리 수행하게 만드는 데만 집중했죠. 우리 시장은 엔드 유저의 선호도가 압도적으로 중요해서, 최고의 제품을 만들면 사람들이 알아서 소문을 내줍니다.

Q. 매주 쏟아지는 새로운 기술과 경쟁사의 압박 속에서 팀의 집중력을 유지하기가 쉽지 않았을 텐데요.

지난 3년 반 동안 급변하는 환경에 단련된 덕분인 것 같습니다. 처음에는 매주 터져 나오는 모든 노이즈에 반응하며 흔들렸지만, 제품을 다듬는 첫 1년의 시간을 보내며 깨달았습니다. 결국 본질적으로 중요한 건 몇 가지 없다는 사실을요. 이제는 굳이 모든 외부 상황에 반응할 필요가 없다는 걸 알게 된 거죠.

데모로 혁신적인 제품처럼 보이게 만들기는 쉽습니다. 하지만 그 멋진 데모가 가능한 버전과 실제로 유용한 AI 제품 사이에는 엄청난 간극과 작업량이 존재합니다. 속도, 신뢰성, 지능, 그리고 제품 경험 같은 것들을 아주 세밀하게 조정해야 하죠. 우리는 단순히 보여주기 위한 영상이 아니라, 실제 업무 현장에서 가치를 발휘하는 제품을 만드는 데 집중했습니다.

Q. 팀이 올바른 방향으로 가고 있는지 확인하기 위해 모니터링했던 '핵심 지표'가 있었나요? 리텐션이나 오픈율 같은 것들 말이죠.

리텐션 같은 일반적인 지표들도 확인했지만, 우리가 가장 중요하게 본 핵심 지표는 매출과 유료 파워 유저(Paid Power Users)였습니다. 사용자가 일주일 중 4~5일 이상 AI를 사용하고 있는지를 기준으로 측정했죠. DAU(일간 활성 사용자 수)나 MAU(월간 활성 사용자 수) 같은 단순한 수치보다 '업무를 위해 매일 이 도구를 사용하고 있는가?'라는 질문에 답하는 것이 우리가 도달하고자 했던 지점이었습니다.

Q. 왜 굳이 '유료' 사용자라는 기준을 두었는지도 궁금합니다.

우리는 전문가를 위한 도구이고, 이 서비스를 제공하는 데는 비용이 발생하기 때문입니다. 사용자가 유료 플랜으로 전환하는 것을 중요하게 생각했고, 그 지점이 사업 지속이 가능한 지점이라고 판단했습니다.

Q. 마케팅은 어떤 방식으로 진행하셨는지 궁금합니다.

초창기에는 소셜 미디어를 통해 제품을 알리려고 노력했습니다. 사실 2022년 힘든 시기를 보낼 때, 한 공동 창업자가 트위터에 AI 관련 글을 올리기 시작한 게 발단이었죠. 단순히 SNS 홍보를 한 게 아니라, 당시 쏟아져 나오는 모든 논문을 읽고 깊이 고민한 통찰을 공유했어요. 그게 업계의 영향력 있는 사람들의 눈에 띄게 되었습니다.

덕분에 초기 사용자를 모으고 데모를 보여줄 기회도 얻었죠. 하지만 그 이후로 2023년 내내 저희는 마치 수도승처럼 생활하며 오로지 제품에만 집중했습니다. 그 시기의 성장은 전적으로 사용자들이 만들어준 입소문 덕분이었어요.

물론 팀원들이 "이제 제품은 충분히 좋으니 마케팅에 집중하자"고 제안해서 몇 달간 매달려 본 적도 있습니다. 하지만 결과적으로 제품 자체를 개선해서 얻는 성과에 비하면 그런 마케팅적 노력은 미미하더라고요. 결국 최고의 마케팅은 제품 그 자체라는 사실을 다시 한번 확인한 셈이죠.

Q. 2024년 1억 달러 매출을 달성할 때까지 회사 규모가 어느 정도였나요?

2023년 말까지도 직원이 10명 미만이었습니다. 공동 창업자들이 워낙 뛰어난 엔지니어들이라 채용 없이도 멀리 올 수 있었죠. 물론 지금의 성장을 미리 알았더라면 좀 더 일찍 체계화하고 채용도 서둘렀겠지만, 당시에는 채용에 있어 아주 신중하게 접근했습니다.

Q. 초기 멤버 10명을 뽑는 데 정말 집착하셨다고 들었습니다. 당시 팀 분위기는 어땠나요?

사실 첫 직원들에게는 좀 미안한 마음도 있어요. 창업자 4명이 워낙 자기 일을 좋아해서 일만 하던 사람들이라 분위기가 꽤 빡셌을 거거든요. 채용 간격을 2개월 정도로 길게 뒀는데, 그러다 보니 첫 직원은 두세 달 동안 창업자들 사이에 끼어서 매 끼니마다 일 얘기만 듣고 살아야 했죠. 하지만 그렇게 천천히, 신중하게 뽑은 한 명 한 명이 Cursor의 성공에 결정적이었습니다.

학교를 중퇴한 천재 엔지니어부터 GitHub의 인프라 부사장이었던 베테랑까지, 직급과 분야를 넘나드는 강력한 팀을 구성했습니다.

Q. "채용을 너무 늦게 한 것이 실수였다"고 말씀하신 적이 있는데, 무엇이 발목을 잡았던 건가요?

'제품을 좋게 만드는 것 외의 다른 일에 집중하는 것'에 대한 극도의 공포가 있었습니다. 외부 강연이나 네트워킹은 물론 채용조차 뒷전이었죠. 하지만 정말 좋은 사람을 찾는 데는 생각보다 긴 시간이 걸린다는 점을 간과했습니다. 그 부분에 미리 집중하지 못했던 것이 결과적으로는 손실이었죠.

Q. 인재를 찾을 때 가장 중요하게 보는 태도가 있다면 무엇인가요?

'마이크로 비관론과 매크로 낙관론'을 지향합니다. "프로그래밍을 자동화한다"는 거대한 목표에는 낙관적이지만, 눈앞의 디테일에는 결코 만족하지 못하는 사람들이죠. 픽셀 하나, 기능 속도 하나에 예민하게 반응하는 분들입니다. 낙관적이되 결코 만족하지 않는(Always happy, never satisfied) 성향을 찾습니다.

Q. 요즘은 AI 도구가 워낙 좋아서 엔지니어 역량을 평가하기가 더 어려울 것 같습니다. 기술 면접은 어떻게 진행하시나요?

놀랍게도 첫 단계에서는 자동 완성 외에 AI 사용을 허용하지 않습니다. AI 없는 프로그래밍은 여전히 기술과 지능, 자질을 확인하기에 아주 좋은 테스트거든요. 또한 프로그래밍 실력은 뛰어나지만 AI 도구 경험이 없는 분들에게 불이익을 주고 싶지 않습니다. 오히려 그런 분들이 도구를 처음 쓰며 느끼는 '초심자의 경험'에서 제품에 대한 귀중한 통찰을 얻기도 하니까요.

Q. 앞으로 코딩의 미래는 어떻게 변할까요? AI가 인간 엔지니어를 완전히 대체하게 될까요?

저희는 AI가 수 세기 동안의 그 어떤 혁명보다 파괴적인 기술이 될 것이라 믿습니다. 하지만 가까운 미래에는 엔지니어가 AI와 동료처럼 협업하는 '길고 혼란스러운 과도기'가 지속될 거예요. 엔지니어는 여전히 로직을 읽고 리뷰하며 수정해야 합니다.

Q. 최근 유행하는 바이브 코딩(AI를 활용해 자연어로 코딩하는 방식)이 전문가 영역에서도 통할까요?

전문적인 영역에서는 아직 갈 길이 멉니다. 수백만 줄의 코드와 수백 명의 사람이 얽힌 환경에서는 고려해야 할 고차원적인 영향들이 너무 많거든요. 코드를 이해하지 않은 채 느낌만으로 코딩하는 방식은 아직 제대로 작동하지 않습니다. 우리의 초점은 생업으로 소프트웨어를 만드는 전문가들을 돕는 것이고, 그들이 코드를 더 잘 이해하도록 돕는 생산성 도구를 넘어 결과물 자체가 변화하는 지점에 도달하는 것이 목표입니다.

Q. 그렇다면 미래의 소프트웨어 엔지니어에게 끝까지 살아남을, 혹은 가장 필수적인 요소는 무엇이 될까요?

'취향(taste)'이 대체 불가능한 요소가 될 것이라고 생각합니다. '당신이 무엇을 만들고 싶은가'를 정의하는 능력이죠. AI로 세부사항을 구현할 수는 있지만 취향은 절대 대체되지 않을 거예요.

Q. 위대한 거장들은 남들이 보지 못하는 기준에 도달한다고들 하죠. 결국 그 기준을 설정하는 것이 인간의 몫이겠군요.

정확합니다. 그리고 바로 그 지점에 우리 인간의 '취향'이 필요합니다.

Q. AI가 코드를 대신 써주는 시대입니다. 그렇다면 이제 무엇을 공부해야 할까요? 프로그래밍 학습이 여전히 의미가 있을까요?

저는 프로그래밍이 수학처럼 아주 좋은 보편 교육이라고 생각합니다. 그 가치는 결코 사라지지 않을 거예요. 역동적인 산업에 뛰어들 때 중요한 것은 학교에서 배운 특정 지식 자체보다, 그 과정에서 얻는 '학습 능력'입니다. AI 시대에도 이 본질은 변하지 않습니다.

Q. 창업가들에게 해주고 싶은 조언이 있을까요?

제 조언은 "조언을 듣는 것에 회의적이어야 한다"는 것입니다. 실리콘밸리의 수많은 성공 신화와 원칙에는 반드시 반례가 존재하기 때문입니다.

실제로 저희는 "기술에서 출발해서 문제를 찾지 마라"는 창업계의 금기를 깨고 시작했습니다. 그냥 AI라는 기술에 열광했고, 거기서부터 비전을 세웠죠. 전형적인 '린 스타트업' 방식은 아니었지만, 지금 같은 AI 시대에는 틈새 문제를 찾기보다 확장된 비전과 신념을 밀고 나가는 방식이 가능하다고 봅니다. (역주: 일반적으로 실리콘밸리에서는 '기술'이 아닌 '문제'에서 아이템을 탐색하는 접근법을 권장한다.)

Q. 마지막으로, 앞으로의 10년을 어떻게 전망하시나요?

ChatGPT의 등장은 우리 시대의 아이폰 모먼트와 같습니다. 저는 이번 10년이 무언가를 만드는 능력이 엄청나게 확대되는 시기가 될 것이라는 점에 진심으로 설렙니다. 전문가뿐만 아니라 훨씬 더 많은 사람에게 그 능력이 열리게 될 테니까요. 저희는 그 경계를 향해 가장 빠르게 달려가는 팀이 될 것입니다.