서론: 두 신호가 겹치면 풍경이 바뀐다반년 전만 해도 프롬프트는 AI 시대 가장 매력적인 부업이었다. 한 줄 정교한 프롬프트를 쿠팡에 49달러에 올리면 2개월 만에 800건이 팔리고, 월 1만 달러를 버는 이야기가 중국 인터넷을 휩쓸었다.
하지만 그 창은 닫히고 있다.
핵심은 간단하다. 프롬프트는 일회성 소비재다. 모델이 바뀌면, 상황이 바뀌면, 경쟁자가 복제하면 바로 무용지물. 자산이 아니라 소모품이다.
지금 두 가지 새로운 신호가 동시에 포착된다:
신호 1 (커뮤니티): GitHub에 Sepia라는 프로젝트가 있다. “AI 맛”을 없앤 글쓰기 스킬을 제공한다—프롬프트가 아니라 수백 줄짜리 구조화 파일이다. 공개 하루 만에 별 500개를 넘었고 현재 850개를 돌파했다. “글쓰기 스타일 교정”이라는 세부 스킬이 이렇게 급등한 이유는 명확하다. 모두가 AI 맛을 싫어하지만, 직접 규칙을 만들고 싶어하지 않기 때문이다.
신호 2 (학계): arXiv에 WikiSkill 논문이 올라왔다 ...
문제: 99%의 Agent 창업자가 “개발자 사고방식”으로 만들고 있다동종업계 단톡방 한번 열어봐라. 다들 Coding Agent 만들고, Claude Code, Codex, Cursor 따라잡기 바쁘다. 제품 소개 첫 문장이 항상 “AI 개발자”, “풀스택 엔지니어”, “원클릭 코딩”이다.
이 전략에 치명적인 두 가지 문제가 있다.
첫째, 고객 풀이 바닥을 보인다. AI 코딩에 돈 쓸 의향 있는 사람은 독립 개발자나 인터넷 회사 CTO 밑 연구개발팀뿐이다. 한국中小企業 대부분은 개발팀 자체가 없다. 나머지 95% 기업 직원 — 행정, 운영, 마케팅 같은 비기술 직군 — 은 매일 문서, 스프레드시트, PPT와 씨름하는데 Git도 모르고 코드도 못 읽는다. Coding Agent를 이 사람한테 파는 건 회계팀장에게 Python 강좌를 파는 격이다.
둘째, 단가가 GitHub Copilot에 묶여 있다. Copilot이 1인당 월 몇십 달러 선에서 팔리니까(원글 기준, 미독립 검증),国 ...
수동 영상 搬运(판촉·유통) 사업이 자동화 파이프라인 한 줄로 끝나고 있습니다.
예전엔 YouTube 콘텐츠를 BiliBili로 옮기려면 한 사람이 다섯 명 몫을 했습니다. 채널 업데이트 감시, 영상 다운로드, 청취 후 번역, 자막 교정, 投稿(업로드) 태그 입력. 10분짜리 영상 하나에 숙련자도 2시간은 잡아먹혔습니다. 지금 GitHub에 떠 있는 3070 star, 515 fork 오픈소스 Y2A-Auto는 이 전 과정을 Docker 배포와 설정값 몇 개로 압축합니다. 영상 올라오면 자동으로 다운로드, 자동 번역, 자동 자막 합성, 자동 投稿까지. 사람은 웹 백오피스에서 검수 버튼만 누르면 됩니다.
이건 효율 개선이 아니라 비용 구조의 재편입니다.
搬运 사업의 본질: 정보 차이 차익 거래BiliBili와 AcFun에 쌓인 고재생 계정들의 저변 로직은 모두 동일합니다. YouTube 우량 콘텐츠의 로컬라이즈. IT 리뷰, 프로그래밍 튜토리얼, 해외 예능 클립, AI 분야 새 데모 ...
문제: AI 코딩이 왜 맨날 같은 데서 박살나는가Cursor, Windsurf, Claude Code로 프로젝트 돌리는 사람이라면 한 번쯤 겪었을 겁니다. AI가 코드 한 덩어리를 뱉어내고, 복붙해서 돌려보면 — 빌드 터지고, 테스트 빨갛게 뜨고, 의존성은 엉뚱한 데 깔리고. 문제는 AI 머리가 나빠서가 아니라, 우리 프로젝트의 「암묵의 규칙」을 모르기 때문입니다.
AGENTS.md는 프로젝트 루트에 두는 Markdown 파일 한 장입니다. AI 전용으로 쓰고, 빌드 방법, 테스트 방법, 코딩 컨벤션을 알려줍니다. README.md는 사람용이라 프로젝트 소개, 기여 가이드, 브랜드 스토리까지 잔뜩 들어있죠. AI가 그걸 읽으면 신입사원 입사 첫날에 회사 홍보 브로셔 한 권 받아들고 바로 코딩 시키는 격입니다. 회사가 뭘 하는지는 알지만, 빌드 명령어, 테스트 실행법, ESLint 룰 같은 건 모릅니다. 매번 채팅창에서 「pnpm 써, npm 말고」「테스트는 packages/ ...
한 사람, 5년, 90명의 고객, 월 수입 6300만 원: ToB 소프트웨어의 최적 해법은 크게 하기보다 맞추기다많은 사람들은 ToB 소프트웨어가 두 가지 길만 있다고 생각한다: 돈을 빌려서 유저를 뿌리거나, 프로젝트를 하나씩 하나씩 받는다는 것이다.
세 번째 길은 nobody가 말하지 않지만, somebody는 5년 동안悄悄하게 달려가고 있다.
한 사람만이 개발 툴 소프트웨어를 만들고, 5년 동안에 90명의 고객만을 서비스 해주고, 매월 63억 원을 받는 것이다.
그는 특수한 경우가 아니다. 중국의垂直 SaaS 시장은 이러한 작은 팀이 깊이 파고들어가는 모형을 대량생산하고 있다: 더 작을수록 더 안정적이다. 이 글에서는 이러한 길을 풀어헤쳐서, 몇 단계가 중요하다는 것을 알려주겠다.
문제점: 당신이 소프트웨어 사업을 하려면, 머릿속에 첫 번째 생각이 잘못된 것일까?평범한 사람들은 소프트웨어 사업을 하려면, 첫 번째 생각이 이러하다.
“나는 플랫폼을 만들 것이다.”“나는 산업을 바꿀 ...
아직도 AI랑 채팅만 한다? 남들은 AI 부려서 일한다지난 2년 동안 모든 사람이 Prompt 쓰는 법만 가르쳐줬다. 결과는? ChatGPT가 카피 써주고, Claude가 코드 고쳐주고, Midjourney가 이미지 뽑아준다—근데 매 단계마다 마지막에 버튼 누르는 건 여전히 너다.
Blender 켜서 3D 모델링하려면 노드 직접 끌어다 연결해야 한다. GIMP로 이미지 보정하려면 레이어 직접 만져야 한다. Kdenlive로 영상 편집하려면 타임라인 직접 끌어다 놓아야 한다. AI는 그저 입만 달린 대리인이고, 진짜 몸 쓰는 일은 전부 네肩上 올라와 있다.
이게 99%가 AI 부업으로 돈 못 버는 이유다: AI가 “생각”해주는 부분은 값이 안 나가고, 값이 나는 건 “실행”인데 그게 자동화가 안 됐다.
이제 판이 뒤집혔다.
HKU 오픈소스 CLI-Anything: AI에 “손”을 달아주다홍콩대학교 HKUDS 팀이 CLI-Anything 프로젝트를 오픈소스로 공개했다 (저장소: http ...
업계 소프트웨어를 AI에 먹여 30초 만에 1만 자 맞춤 보고서, 기존 인력들이 소리 없이 월 수익 수천만 원 벌던 수주 비법페인포인트: 맞춤 보고서는 비싸게 팔리지만, 당신은 써내지 못한다내가 컨설팅을 하던 시절, 가장 두려웠던 건 보고서를 쓰는 게 아니었다.
바로 견적을 부르는 그 순간이었다.
클라이언트가 먼저 물었다: “이거 완전한 XX 분석 하나 만들어주실 수 있나요?”내가 견적을 꺼내기도 전에 그가 한마디 덧붙였다: “이런 컨설팅, 지난번 업체에서는 8000위안(약 150만 원) 부르던데.”
내 머릿속에서 빠르게 계산이 돌았다:8000위안= 200시간 분석= 30페이지 Word 문서= 보름 동안 다른 클라이언트 응대 불가
내가 이 일을 맡으면 진행 중인 다른 프로젝트들을 전부 멈추고 모든 시간을 쏟아부어야 한다.맡지 않으면 그는 다른 업체로 가버린다.
이것이 대부분 전통적인 전문 서비스 종사자들의 딜레마다. 맞춤형은 비싸게 팔리지만, 생산 능력이 ...
한 연구실 학생이 14개의 수익화 라인을 동시에 굴리는 이유아침 8시부터 밤 10시까지, 그가 동시에 굴리는 리스트는 이렇습니다: 번개장터 중고 기기 매매, Pinterest와 Reddit에서 자료 판매, AI 대필, 코딩 외주 수주, AI 컴패니언 앱, 소형 AI 하드웨어, 가상 피팅룸, AI 기반 과제 채점, AI 검출률 조회/저하 툴, AI 툴 모음집, AI 교육 및 대회, 데이팅 앱, 여행 스튜디오 비즈니스 전환, 주식 데이터 보조 분석.
이건 결코 특별한 사례가 아닙니다. 2025-2026년에는 이것이 기본이 되는 현실입니다.
AI가 1인당 N개의 라인을 동시에 굴리는 것을 가능하게 만든 이유Carta가 작년에 발표한 ‘Solo Founders Report’에 따르면, 미국 신설 스타트업에서 1인 창업자 비중은 2019년 23.7%에서 2025년 상반기 36.3%로 5년 만에 12%p나 급증했습니다. Census 2023 데이터연도 공개 자료를 보면, 미국에는 약 ...
