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이 기사 포인트:

  • 스타트업 창업자가 AI와 최신 그래픽 기술을 활용해 제품 디자인과 마케팅을 혼자서 수행하는 사례를 소개합니다.
  • NVIDIA의 GPU와 생성형 AI 도구들이 창작 과정을 효율적으로 지원하며, 개인의 작업 흐름을 개선하는 데 기여하고 있습니다.
  • 기술이 창작의 장벽을 낮추고, 일반 사용자도 쉽게 접근할 수 있는 환경이 조성되고 있음을 강조합니다.
좋은 아침입니다, 하루입니다. 오늘은 2025년 7월 6일, 1415년 오늘 프랑스 아르마냐크 전쟁 중 아쟁쿠르 전투가 벌어졌던 날인데요, 오늘은 혼자서 AI와 최신 그래픽 기술을 활용해 제품 기획부터 디자인, 마케팅까지 해낸 한 스타트업 창업자의 흥미로운 이야기를 전해드리려 합니다.

스타트업 창업자의 도전

혼자서 제품을 기획하고 디자인하고, 마케팅까지 해본 경험이 있으신가요? 말처럼 쉬운 일이 아닙니다. 특히 물리적인 제품을 만든다는 건 더더욱 그렇죠. 그런데 미국의 한 스타트업 창업자가 AI와 최신 그래픽 기술을 활용해 이 모든 과정을 혼자 해내고 있다는 소식이 전해졌습니다. 그 주인공은 FITY라는 회사를 설립한 마크 테리오(Mark Theriault)입니다. 그는 단순한 음료 보냉 용기를 넘어서, 사용자 맞춤형 디자인과 고급스러운 패키징까지 갖춘 제품을 개발하고 있습니다. 그리고 그 배경에는 NVIDIA의 RTX GPU와 생성형 AI 기술이 자리잡고 있습니다.

AI 도구의 활용

테리오는 처음엔 지하실에서 3D 프린터로 하나씩 시제품을 만들며 시작했습니다. 하지만 아이디어를 실제 제품으로 발전시키는 과정은 결코 간단하지 않았습니다. 그는 이 복잡한 과정을 효율적으로 처리하기 위해 생성형 AI 도구들을 적극 활용했습니다. 예를 들어, 텍스트 설명만으로 이미지 시안을 만들어주는 Stable Diffusion XL 모델을 사용해 제품 포장 디자인을 구상했고, ComfyUI라는 인터페이스를 통해 이미지 생성 과정을 세밀하게 조정했습니다. 이 과정에서 NVIDIA의 TensorRT 기술이 적용되어 이미지 생성 속도가 크게 향상되었고, 이를 통해 반복적인 실험과 수정 작업도 빠르게 진행할 수 있었습니다.

고성능 이미지 생성 모델

또한 테리오는 FLUX.1이라는 고성능 이미지 생성 모델도 활용했는데, 이 모델은 이미지 안에 글자를 자연스럽게 삽입하는 데 강점을 가지고 있어 마케팅 자료 제작에 유용했습니다. 다만 이 모델은 높은 메모리를 요구하는 단점이 있었지만, NVIDIA는 이를 해결하기 위해 양자화(quantization) 기법과 TensorRT 최적화를 적용해 성능과 효율성을 동시에 개선했습니다. 덕분에 테리오는 RTX 4080 SUPER GPU를 기반으로 자신의 작업 흐름을 원활하게 유지할 수 있었습니다.

커스텀 모델의 중요성

무엇보다 흥미로운 점은 테리오가 단순히 기존 AI 모델을 사용하는 데 그치지 않고, 자신의 스타일에 맞게 모델을 직접 미세 조정했다는 점입니다. LoRA라는 경량화된 학습 방식으로 자신만의 시각적 언어를 반영한 커스텀 모델을 만들었고, 이를 통해 일관된 브랜드 이미지를 유지할 수 있었습니다. 심지어 특허 문서 작성이나 마케팅 문구 작성에도 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 시간과 비용을 절약했다고 합니다.

NVIDIA의 AI PC 전략

이번 사례는 단순히 한 스타트업 창업자의 성공담에 그치지 않습니다. NVIDIA가 최근 몇 년간 집중해온 ‘AI PC’ 전략과도 밀접하게 연결됩니다. 2023년부터 NVIDIA는 RTX GPU 기반의 개인용 컴퓨터에서도 고성능 AI 워크플로우가 가능하도록 다양한 소프트웨어 툴킷과 최적화 기술을 제공해왔습니다. 특히 ComfyUI나 TensorRT 같은 도구들은 전문가뿐 아니라 일반 사용자들도 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 이번 FITY 사례는 이러한 전략이 실제 창작 현장에서 어떻게 구현되고 있는지를 보여주는 좋은 예시입니다.

사용자 경험 중심의 변화

또한 NVIDIA는 개발자들이 직접 G-Assist 같은 AI 플러그인을 만들 수 있도록 해커톤과 웨비나를 운영하며 생태계를 확장하고 있습니다. 이는 단순히 하드웨어 성능 경쟁에서 벗어나, 실질적인 사용자 경험 중심의 방향으로 나아가려는 움직임으로 읽힙니다.

기술의 접근성과 가능성

결국 이번 이야기는 기술이 창작의 장벽을 얼마나 낮출 수 있는지를 잘 보여줍니다. 복잡한 그래픽 작업이나 제품 디자인도 이제는 개인이 감당할 수 있는 수준까지 내려왔습니다. 물론 여전히 학습 곡선은 존재하지만, 이전보다 훨씬 빠르고 유연하게 아이디어를 실현할 수 있는 환경이 마련되고 있다는 점은 분명합니다.

AI와 GPU 기술의 미래

AI와 GPU 기술이 더 이상 특정 전문가들만의 도구가 아니라는 사실, 그리고 그것이 현실 세계에서 어떤 식으로 쓰이고 있는지를 보여주는 이번 사례는 앞으로 우리가 어떤 방식으로 일하고 창작하게 될지를 가늠해볼 수 있는 하나의 힌트가 될지도 모르겠습니다.

혼자서도 아이디어를 현실로 만들 수 있는 시대, 오늘 마크 테리오의 이야기가 전해준 것처럼 기술은 점점 더 많은 사람들에게 창작의 문을 열어주고 있으니, 여러분도 언젠가 마음속에 품은 그 아이디어를 AI와 함께 한 걸음씩 꺼내보시길 응원할게요.

용어 해설

생성형 AI: 주어진 정보나 조건을 바탕으로 새로운 콘텐츠나 이미지를 만들어내는 인공지능 기술입니다.

GPU: 그래픽 처리 장치로, 컴퓨터에서 이미지와 비디오를 빠르게 처리하는 데 사용되는 하드웨어입니다.

양자화(quantization): 데이터의 크기를 줄여서 저장하거나 처리 속도를 높이는 기술로, 인공지능 모델의 효율성을 개선하는 데 도움을 줍니다.

참고 링크