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Linear가 빠른 이유를 AI 제품 관점에서 보면

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Linear가 빠르다는 말은 자주 들립니다. 그런데 이 빠름은 단순히 서버 응답이 빠르다는 뜻만은 아닙니다.

performance.dev의 분석을 보면 핵심은 조금 다릅니다. 사용자가 무언가를 바꿨을 때, Linear는 먼저 브라우저 안의 상태를 바꿉니다. IndexedDB에 로컬 데이터를 두고, MobX observable graph를 통해 화면을 즉시 갱신합니다. 서버에는 나중에 동기화합니다. 서버는 화면을 그리는 직접적인 출처라기보다, 여러 클라이언트 사이의 상태를 맞추는 동기화 대상에 가깝습니다.

사용자 입장에서는 차이가 큽니다. 버튼을 눌렀는데 스피너가 돌지 않고, 입력한 내용이 바로 반영됩니다. 네트워크 요청은 사라진 것이 아니라 뒤로 물러난 것입니다.

속도는 서버 시간이 아니라 체감 시간입니다

전통적인 CRUD 앱은 보통 이런 흐름을 탑니다. 사용자가 클릭하고, 브라우저가 서버에 요청하고, 서버가 데이터베이스를 갱신하고, 응답이 돌아오면 화면이 바뀝니다. 이 구조가 틀렸다는 뜻은 아닙니다. 많은 업무 시스템에서는 여전히 안전하고 이해하기 쉬운 방식입니다.

다만 생산성 도구에서는 사용자가 느끼는 시간이 다릅니다. 사람은 서버가 실제로 언제 저장했는지보다, 내 행동이 화면에 언제 반영됐는지를 먼저 봅니다. Linear는 이 지점을 제품 구조로 풀었습니다. 먼저 화면을 바꾸고, 동기화는 뒤에서 처리합니다.

AI 제품도 여기서 배울 점이 있습니다. AI 제품을 만들다 보면 모델의 추론 품질에 시선이 많이 갑니다. 어떤 모델을 쓸지, 프롬프트를 어떻게 짤지, 답변이 얼마나 정확한지 같은 문제입니다. 물론 중요합니다. 하지만 사용자가 매일 쓰는 제품에서는 그보다 앞에 오는 감각이 있습니다.

“내가 누른 것이 먹혔나?” “지금 작업이 진행 중인가?” “멈춘 건가, 생각 중인가?”

이 질문에 답하지 못하면, 모델이 아무리 좋아도 제품은 불안하게 느껴집니다.

모든 것을 local-first로 만들 필요는 없습니다

Linear의 방식은 매력적이지만, 그대로 복사하기는 어렵습니다. HN 논의에서도 이 지점이 많이 나왔습니다. 로컬에서 먼저 성공한 것처럼 보이게 만들면, 충돌 처리와 롤백을 나중에 감당해야 합니다. 두 사용자가 오프라인에서 같은 항목을 수정했다면 어떻게 합칠지, 삭제된 항목을 다른 사용자가 수정했을 때 무엇을 우선할지, 스키마가 바뀐 뒤 오래된 로컬 변경을 어떻게 처리할지 같은 문제가 따라옵니다.

그래서 이 글의 결론이 “모든 제품을 offline-first로 만들자”는 쪽은 아니라고 봅니다. 오히려 더 현실적인 질문이 있습니다.

어떤 반응은 즉시 보여줘야 하고, 어떤 처리는 기다리게 해도 괜찮을까요?

대부분의 팀은 Linear 같은 자체 sync engine을 만들 필요까지는 없을 수 있습니다. TanStack Query나 SWR의 optimistic update만으로도 충분히 개선되는 화면이 많습니다. 중요한 것은 기술 이름이 아니라, 사용자의 기다림을 어디에서 줄일지 정하는 일입니다.

AI 에이전트 UI에서는 더 중요해집니다

AI 에이전트는 본질적으로 오래 걸리는 작업을 합니다. 자료를 찾고, 계획을 세우고, 코드를 읽고, 도구를 호출하고, 실패하면 다시 시도합니다. 이 시간을 모두 없앨 수는 없습니다.

대신 나눠야 합니다.

사용자의 입력은 즉시 반영되어야 합니다. 작업이 큐에 들어갔다는 사실도 바로 보여줘야 합니다. 취소 버튼은 바로 눌려야 하고, 상태 변화는 늦지 않게 보여야 합니다. 반대로 모델이 깊게 생각해야 하는 구간은 시간이 걸려도 괜찮습니다. 그때는 진행 상태와 이유를 보여주면 됩니다.

이 구분이 없으면 제품은 이상한 느낌을 줍니다. 어떤 때는 빠른데, 어떤 때는 멈춘 것 같습니다. 사용자는 기다리는 것이 싫은 게 아니라, 무엇을 기다리는지 모르는 것을 싫어합니다.

Linear의 사례가 흥미로운 이유는 여기에 있습니다. 빠른 제품은 단순히 빠른 서버에서 나오지 않습니다. 사용자가 기다림을 덜 느끼도록 구조를 짠 결과에 가깝습니다.

AI 제품도 같은 시험을 받게 될 것 같습니다. 답변이 똑똑한가만으로는 부족합니다. 사용자가 내 행동이 제품 안에서 제대로 살아 움직이고 있다고 느끼는지, 그 감각이 신뢰를 만듭니다.

출처

  • Dennis Brotzky, “How’s Linear so fast? A technical breakdown”, performance.dev, 2026-05-03. https://performance.dev/how-is-linear-so-fast-a-technical-breakdown

  • Hacker News discussion. https://news.ycombinator.com/item?id=48437609