AI로 월 2,200만 원 버는 사업 만든 이야기 — 러닝스푼즈 이창민 대표의 바이브 코딩 피벗 전말

원본 영상: AI로 월 2000만원 버는 사업 만든 이야기(러닝스푼즈 이창민 대표)

"우리가 스타크래프트를 하면 SCV가 바로 개발자다. 이 친구들은 미네랄 캐라 하면 미네랄 캐오는 사람들인 거고, 결국 AI가 미네랄 더 잘 캡니다." — 이창민 (러닝스푼즈 대표)

실무 교육 콘텐츠 스타트업 "러닝스푼즈"를 8년간 운영하며 가입자 10만 명을 모았던 이창민 대표가, 바이브 코딩만으로 2주 만에 만든 AI 사주·캐릭터 챗 서비스 "폭스바니"로 3개월 만에 가입자 13,000명, 월매출 2,200만 원을 만든 과정을 진행자와 나눈 대담이다. 이 대화는 단순한 성공담이 아니라, 8년간 쌓아온 B2C 교육 사업의 구조적 붕괴 원인 진단부터, 개발자 없이 AI만으로 서비스를 만들고 유지보수하는 구체적 방법, 원가를 500원에서 100원대로 깎아나간 프롬프트 엔지니어링 과정, 그리고 "돈이 되는 사업"과 "폼 나는 사업" 사이에서 대표 스스로 관점을 바꾼 이야기까지 매우 구체적인 숫자와 사례로 채워져 있다.

1. 인트로 — 월매출 2,200만 원, 3개월 만에 가입자 13,000명

대화는 곧바로 숫자로 시작한다. 진행자가 "월매출 2천만 원씩 나오는 거예요?"라고 묻자 이창민 대표는 "저번 달에 2,200을 찍었고, 가입자는 세 달 만에 13,000명을 돌파했다"고 답한다. 이 서비스의 이름은 "폭스바니"로, AI 사주와 캐릭터 챗 두 가지 기능을 제공하며 주력은 사주다. 개발 기간은 단 2주였다. 이창민 대표는 원래 실무 교육 콘텐츠 스타트업 러닝스푼즈를 운영하는 대표로, 본업에서는 월 3억 원 정도의 매출을 내고 있지만 이를 "구멍가게"라 자평하며, AI 네이티브 회사로 전환해야겠다는 고민 끝에 새로 시작한 신사업이 폭스바니라고 소개한다. 첫 달 300만 원, 두 번째 달 900만 원, 세 번째 달 2,200만 원으로 매월 빠르게 성장하고 있다.

2. 8년 vs 3개월: 러닝스푼즈가 겪은 B2C 실무교육 시장의 붕괴

진행자는 러닝스푼즈가 가입자 10만 명을 모으는 데 8년이 걸렸는데, 폭스바니는 13,000명을 모으는 데 3개월밖에 걸리지 않았다는 점을 지적한다. 이에 이창민 대표는 "이게 마케팅으로 비교하면 비교할 가치도 없을 만큼 다른 속도"라며, 결국 시대가 바뀐 것이라고 진단한다. 그가 짚는 핵심 이유는 두 가지다. 첫째, 파이썬·SQL·데이터 분석 같은 실무 스킬 강의 자체의 수요가 구조적으로 무너졌다는 것이다. "저조차도 이제 파이썬 언어를 몰라도 충분히 개발을 할 수가 있는데, 누가 이제 그거 공부해요?"라는 것이 그의 진단이다. 실제로 그가 사업을 시작할 초창기에는 주말이고 퇴근 후고 직장인들이 6만 원씩 내면서 강의장에 버글버글 몰렸지만, 지금은 그런 시대가 아니라는 것이다. 이 여파로 실무 교육을 하던 경쟁사들은 대부분 문을 닫았고, 패스트캠퍼스와 러닝스푼즈 정도만 살아남은 상황이라고 밝힌다.

3. 서울 집값과 달러 환율이 바꿔놓은 소비 심리

두 번째 이유로 그는 거시경제 환경의 변화를 꼽는다. 그가 사업을 시작할 때만 해도 서울 부동산이 5~6억 원대였는데, 8년 만에 15억 원이 됐다. 예전에는 맞벌이만 해도 몇 년이면 서울에 집을 살 수 있었지만 지금은 그렇지 않다는 것이다. "열심히 일해도 집을 못 산다"는 인식이 확산되면서, 사람들은 실무 스킬 교육에 돈을 쓰기보다 부업이나 투자에 관심을 돌리게 됐고, 이 과정에서 실무 교육 회사들이 줄줄이 무너졌다는 것이 그의 분석이다. 여기에 더해 지난 5년간 달러 환율이 약 40% 상승했다는 점도 짚는다. 메타 광고 등 마케팅 비용을 달러로 지불하는 사업 구조상, 비용이 40% 오르면 단순히 매출을 40% 늘리는 게 아니라 영업이익을 40% 방어해야 하고, 영업이익률을 30~40%로 가정하면 매출은 훨씬 더 큰 폭으로 늘어야 겨우 현상 유지가 된다는 계산이다. "가만히 앉아서 그냥 처맞고 있었다는 거"라며, 달러를 벌지 않으면 버틸 수 있을지 고민이 들었다고 밝힌다. 이 두 가지 고민 — ① 재미있는 콘텐츠, ② 글로벌 진출 가능성 — 이 신사업 설계의 출발점이 됐다.

4. 왜 "도파민 터지는" 콘텐츠인가 — 사주 서비스로의 피벗

B2C 시장이 무너졌다는 판단 아래, 이창민 대표는 "같은 콘텐츠지만 사람들이 도파민이 터지는 것을 찾아봐야겠다"는 결론에 이르렀고 그 결과가 사주 서비스였다. 그는 마케팅 환경의 변화도 함께 짚는다. 7~8년 전만 해도 릴스·쇼츠가 지금만큼 활성화되지 않았고 카드뉴스 위주의 정적인 콘텐츠 시대였는데, 이제는 영상 마케팅이 기본이 됐을 뿐 아니라 영상조차 첫 3초 안에 후킹하지 못하면 아무도 보지 않는 시대가 됐다는 것이다. 다만 그는 "백날 후킹해 봤자 파이썬 데이터 분석 안 산다"며, 반대로 "너 헤어졌지, 다른 사람 언제 만나는지 알려줄게"라고 하면 곧바로 결제가 일어난다고 지적한다. 실제로 재밌었던 사례로, 한 고객이 특정 상대와의 궁합 사주를 10분 간격으로 세 번씩 결제한 일을 소개한다. 처음엔 결제 오류인가 싶었지만 알고 보니 "썸타는 분 세 명"과 각각 궁합 사주를 확인하고 있었던 것으로 추정되며, 이는 "본능을 건드리는" 콘텐츠는 결제로 직결된다는 것을 보여주는 사례로 제시된다.

5. 콘텐츠 비즈니스를 향한 시선: 온리팬스는 나쁜 비즈니스인가

진행자는 러닝스푼즈가 이미 25억 원가량의 투자를 유치한 회사인데, 그런 투자를 받은 대표들은 보통 사주 서비스 같은 것을 "짜치다"(수준 낮다)고 여기며 잘 하지 않는다고 지적한다. 이창민 대표는 최근 트렌드를 보면 원래 LLM을 개발하려던 팀들이 챗봇 개발이 어려워지자 빠르게 피벗해 캐릭터 챗 같은 재미있는 B2C 서비스로 전환했고, 이들이 연간 1,000~2,000억 원대 매출로 올라섰다고 설명한다. 이 대목에서 진행자는 온리팬스를 언급하며 "1인당 시가총액이 엔비디아보다 높은데, 이거 나쁜 비즈니스인가?"라고 반문한다. 두 사람은 "남자 중에 야동 안 보는 사람이 어디 있냐, 그런 판을 충족시켜 주는 콘텐츠 비즈니스일 뿐"이라며, "그런 비즈니스가 짜치다고 말하는 사람 자체가 사업을 안 해본 사람"이라고 단언한다. 유사한 맥락에서, TV 매체에 나와 폼 잡는 대표들도 실제로는 뒤에서 치열하게 사업을 하고 있으며, 포항공대·서울대를 나온 사람이라 해서 다를 게 없다는 것 — 오히려 "건기식도 제일 잘하는 사람들이 서울대 나온 사람들"이라는 농담 섞인 진단을 내놓는다.

6. 리서치 없이 "잘하는 곳 따라하기" — 대신 심어둔 바이럴 장치

진행자가 "시장을 어떤 식으로 조사했냐"고 묻자, 이창민 대표는 "사실 리서치를 별로 안 했다"고 솔직히 답한다. "대단한 리서치를 백날 반구석이 대봤자 막상 내가 팔아봐야 알 수 있다"는 것이 그의 철학이다. 대신 그는 잘하는 서비스 몇 곳을 검색해 찾아본 뒤, 정확한 비즈니스 모델(BM)은 몰라도 대략의 가격대와 "결"을 파악한 다음 비슷하게 만들었다고 설명한다. 다만 그 위에 자신이 사업하며 체득한 바이럴 장치들을 여러 개 심어뒀다고 밝힌다 — 예를 들어 친구에게 공유하면 무료가 되거나, 공유 시 질문권을 10장 더 주는 식의 장치들이다. 이런 요소들이 광고비를 줄이면서도 자연스러운 바이럴을 만들어, 별도 마케팅 없이도 발생하는 매출이 상당하다고 말한다.

7. 완벽주의보다 복제: 고흐의 가난과 창업의 본질

이창민 대표는 AI로 돈을 못 버는 사람들의 공통점을 지적한다. 개발이든 디자인이든 자꾸 "본인만의 독창성"을 추구하려 한다는 것이다. 그는 "일단은 복제도 똑바로 못 하는데 무슨 독창을 하냐"고 일갈하며, 고흐 같은 훌륭한 예술가들도 생전에는 가난하게 살다 죽었고, 사후에 가족들이 돈을 번 것이라는 비유를 든다. 사업도 마찬가지로, 일단 돈을 벌어야 고도화도 할 수 있고 투자도 당길 수 있다는 것이다. 1인 개발자로 시작하면서 처음부터 고도화나 비즈니스 모델의 독창성에 신경 쓰는 것은 "천 명 중 한 명 있는 천재 사업가"에게나 통하는 이야기이며, 그런 사람은 애초에 이런 조언을 들을 필요도 없다고 짚는다. 오히려 "남들 잘하는 회사를 따라하는 것도 쉽지 않은 대단한 능력"이며, 개발·디자인은 비슷하게 할 수 있어도 운영의 디테일과 마케팅까지 복합적으로 해내야 하기 때문에 이를 간과하고 그냥 만들어서 돈을 벌겠다는 생각 자체가 안이하다고 지적한다.

8. 퍼널 설계: 무료 미리보기와 전환율 22%의 비밀

서비스를 만든 것과 실제 매출이 나는 것은 다른 문제라는 점에서, 이창민 대표는 전환율 관점의 퍼널 설계를 상세히 설명한다. 처음에는 고객 데이터가 없으니 이를 모아야 했고, 그래서 무료 사주를 미리보기 형태로 구현했다. 상세 페이지에서는 섹션별로 열 문장 정도만 무료로 보여주고 나머지는 블러 처리하는 식이다. "우리가 생각해보면 당연한" 전략이지만, 러닝스푼즈에서는 콘텐츠 특성상 적용할 수 없었던 이 기법을, 그동안 사업하며 인지하고 있던 부분을 그대로 적용한 것이라고 밝힌다. 초반 마케팅 캠페인은 무료 사주를 보는 사람을 최적화해 가입자를 늘리는 데 집중했고, 이후 실제 결제자로 머신러닝을 훈련시키는 "구매 최적화" 캠페인으로 전환했다. 현재(촬영 시점) 전환율은 22%로, 무료로 100명을 데려오면 20명이 결제한다는 뜻인데, 이는 교육 서비스에서는 절대 볼 수 없는 수준의 지표라고 두 사람 모두 인정한다. 첫 매출은 서비스 오픈 첫날부터 발생했으며, 매출이 나는 동안에도 결제 시스템의 버그(PG사 통신 두절로 인한 결제 미반영)를 발견해 1분 안에 5번 확인하는 방식으로 즉시 수정하는 등, 만들면서 고쳐나가는 방식으로 진행했다고 설명한다.

9. 원가와의 전쟁: LLM 비용을 500원에서 100원대로

흑자 전환의 핵심은 원가 구조에 있다. 이 사업의 원가는 크게 마케팅 비용과 LLM(API) 비용 두 가지인데, 마케팅 비용이 가장 큰 비중을 차지한다. API 비용은 프롬프트 엔지니어링으로 크게 줄여놓아 손해 볼 일이 거의 없다고 밝힌다. 초기에는 무료 사주 1건을 생성하는 데 드는 API 비용이 500원이었는데(무료 제공인데 500원씩 나가면 너무 비싼 구조), 이를 AI와 계속 대화하며 최적화한 끝에 최종적으로 100~200원 수준까지 낮췄다. 그 결과 로아스(ROAS, 광고비 대비 매출)가 1.5 정도만 나와도 충분히 수지가 맞는 구조가 됐다고 설명한다 — 예를 들어 매출 1만 원을 내는 데 광고비가 9,000원 들어도 실제로는 남는 구조라는 것이다.

10. 가격 실험: 990원 미끼상품부터 3만 원까지

가격 전략에서도 지속적인 실험이 있었다. 처음에는 990원짜리 미끼 상품을 만들어 가입자를 늘렸는데, 이는 이미 990원으로 1년 만에 매출 50억 원을 만든 "선구자"의 전략을 참고한 것이라고 밝힌다. "특허가 있는 것도 아니고" 검증된 방식을 그대로 차용하는 데 거리낄 이유가 없다는 태도다. 이후 다른 상품들은 11,000원으로 책정했는데 잘 팔리자 12,000원으로 올려도 지표가 꺾이지 않았고, 15,000원까지 올려도 마찬가지였다. 이후 3만 원짜리 상품까지 테스트하며 계속 가설을 세우고 검증하는 과정을 반복했다. "이게 사업인 거잖아요. 가설을 세우고 테스트를 하고 — 근데 그거 없이 그냥 만들어놓고 광고만 돌리면 안 팔린다"는 것이 그의 결론이다. 현재 폭스바니는 대표 혼자 운영하다 2주 전부터 합류한 인턴 한 명이 인스타그램 채널과 콘텐츠를 담당하고 있으며, 영업이익률은 30~35% 수준(매출 1억 원이면 월 3천만 원 정도 남는 구조)이다.

11. "SCV가 좆됐다" — 바이브 코딩 시대의 개발자 계급 재편

이창민 대표는 자신을 호텔경영 전공의 비전공자라고 소개하며, "AI 다룬다는 사람은 많은데 실제 매출로 이어진 사람은 거의 없다"고 지적한다. 문제는 개발자들이 "장인"이라는 것이다. 그는 미슐랭 셰프였던 안성재 셰프의 사례(미슐랭 식당이 결국 망했던)와 백종원 대표(미슐랭이 아니지만 상장까지 한 "장사치")를 대비시키며, "우리는 백종원처럼 접근해야 한다"고 말한다. 그가 즐겨 쓰는 비유는 스타크래프트다 — "우리가 스타크래프트를 하면 SCV가 바로 개발자다. 미네랄 캐라 하면 미네랄 캐오는 사람들인 거고, 전투에서 이기려면 마린·탱크·크루저 같은 존재가 그 시점의 스테이지에 맞게 준비돼야 한다. 지금 SCV(개발자)는 AI가 미네랄을 더 잘 캐면서 완전히 밀려난 것"이라는 진단이다. 실제로 개발자 초봉이 5,000~7,000만 원까지 치솟았던 시기를 지나, 지금은 신입 개발자를 잘 뽑지 않는 분위기로 바뀌었다고 짚는다. 다만 AI를 잘 쓰는 고급 개발자는 오히려 생산성이 극대화됐다며, 개발자 사이에서도 양극화가 심해졌다고 분석한다 — 잘하는 개발자는 혼자 20인분을 해내고, 코드 복사·붙여넣기 수준(코더)에 머물던 사람들의 가치는 완전히 사라졌다는 것이다.

12. 비즈니스를 아는 개발자 vs 장인 개발자, 그리고 DB 마이그레이션 실화

이창민 대표가 처음 창업했을 때는 증권사를 퇴사해 필리핀에서 전화영어 교육 사업을 하며 개발자를 구할 수 없어 워드프레스(당시 노코딩에 가까운 도구)로 매출 20억 원까지 만든 경험이 있다. 이후 개발자를 채용했지만, 그가 지적하는 핵심 문제는 "개발자들은 비즈니스를 잘 모른다"는 것이다. 예를 들어 장바구니에 쿠폰이나 포인트 기능을 만들 때, 도메인 지식을 머릿속에 갖고 있는 대표와 달리 기획자·개발자는 이런 케이스별 예외 상황을 알지 못하는 경우가 많다는 것이다. 그는 실제 사례로 러닝스푼즈의 DB 마이그레이션을 든다 — 워드프레스로 운영하다 가입자가 10만 명에 달해 속도 문제가 생기자 파이썬 장고(Django)로 전면 개발했는데, 올해 초 이를 다시 완전히 뜯어내면서 DB만 가져오는 작업을 진행했다. 환불·온라인 강의 수강권 등 수십만 건이 얽힌 복잡한 데이터 구조였는데, "그 사람(원래 개발자)이 했다면 저는 못 한다고 봤을 것"이라고 말한다. 대신 AI에게 DB를 통째로 넘기고 "어떻게 연결돼 있는지 그림을 그려보라"고 지시했더니 연결 관계를 스스로 파악해냈고, 이 작업에 든 토큰 비용은 월 300만 원 — 신입 개발자 한 명 인건비 수준에 불과했다. 이 300만 원으로 DB 이전은 물론 기능 추가와 언어 전면 교체까지 마쳤는데, 예전 워드프레스 이전 작업이 6개월 걸렸던 반면 이번 플랫폼 개발 자체는 2주, QA에 한 달 정도만 소요됐다고 밝힌다. 유지보수 측면에서도, 자신이 설계하고 개발한 시스템이라 AI와의 대화 기록(로그)이 전부 남아 있어 유지보수가 오히려 쉬워졌다고 설명한다.

13. 대표가 AI를 모르면 AX는 불가능하다 — 재무모델 검증 사례

진행자는 "대표가 AI를 못 쓰면 AX(AI 전환)는 개뿔"이라고 단언하며, 대표가 무조건 AI를 써야 한다는 데 이창민 대표도 동의한다. 러닝스푼즈는 대기업 대상 AI/AX 교육도 진행하는데, 여전히 연차가 있는 임원급은 AI에 반감이 있는 경우가 많다고 전한다. 한 상무가 "AI를 믿을 수 없다"며 쓰지 않겠다고 하자, 이창민 대표는 그 자리에서 매우 복잡한 재무 모델 엑셀 함수를 바이브 코딩으로 검증 대시보드로 만들어 보여줬다. 엑셀 파일을 업로드하니 함수 안의 순환 참조 등 오류가 있는 지점을 즉시 찾아낸 것이다. 이를 통해 "사람이 만든 건 믿을 수 있냐"는 반문과 함께, 결국 휴먼 에러가 더 많고 보안 이슈도 대부분 사람의 실수(키 값 오입력, 계정 노출 등)에서 비롯된다는 점을 짚는다. "사람을 믿을 거냐 AI를 믿을 거냐 하면 무조건 AI를 믿는다"는 것이 그의 결론인데, 이유는 사람은 변하고(특히 회사가 성장할수록 따라오지 못하고 점점 나빠지는 경우가 많다) AI는 오늘 한 작업을 다음 주에 시켜도 동일한 품질로 일관되게 수행하기 때문이다.

14. AI로 절반을 줄인 조직: 28명→8명, 영상 편집비 월 2천만 원 절감

러닝스푼즈는 원래 28명이었던 인원을 AI를 본격적으로 도입하며 약 20명을 정리했고, 인건비로 월 3,000만 원가량을 절감했다. 흥미롭게도 인원을 줄인 다음 해 매출은 오히려 더 잘 나왔다고 밝힌다. 가장 극적인 사례는 영상 편집이다. 원래 영상팀 3명이 야근까지 하며 붙어 있어도 1시간짜리 영상 편집본 하나에 일주일 넘게 걸렸는데, 이제는 AI가 초벌 편집을 30분 만에 끝내주고 사람은 검수만 하면 된다. 이 영상 바로 전에 올린 1시간 20분짜리 팟캐스트 완성본도 "거의 99% 이상 AI가 편집한 영상"이라고 밝히며, 하이라이트 편집이 완료되는 데 걸린 시간은 약 30분이었다고 말한다. 원래 이 작업에 매달 2,000만 원가량을 쓰고 있었는데, 지금은 편집자 한두 명이면 충분해져 사실상 이 비용이 거의 사라졌다 — 영업이익 기준으로 환산하면 이 영상 편집 자동화만으로 연 5억 원가량을 벌고 있는 셈이라고 설명한다. 그 결과 연매출 300억 원이 넘는 회사임에도 여전히 직원은 20명 미만을 유지하고 있으며, 물리적으로 사람이 필요한 업무는 알바나 계약직으로 충당하고, 도메인 지식이 있으면서 AI까지 잘 쓰는 소수의 정규직만 있으면 충분한 시대가 이미 왔다고 강조한다.

15. 바이브 코딩 사업 아이디어 모음집

진행자가 "바이브 코딩으로 돈 벌 만한 아이디어가 더 있냐"고 묻자, 이창민 대표는 과거 사례를 하나 든다. AI 초창기 트럼프·머스크 얼굴에 한국어를 입모양까지 맞춰 말하게 하는 서비스가 있었는데, 사이트는 허접했지만 유료 결제(1회 5만 원, 평생 이용)를 유도했고 한국에서도 이 서비스에 돈을 낸 사람이 있었다는 걸 감안하면 글로벌하게는 엄청난 매출을 냈을 것이라는 추정이다. 핵심 원리는 "자동차를 만든다면서 엔진과 바퀴를 처음부터 다 만들지 말고, 오픈소스나 GPT API를 조합해 사람들이 돈을 낼 서비스를 만들라"는 것이다. 구체적 예시로는 다음과 같은 것들이 제시된다: ① 취업용 증명사진 서비스 — 셀카를 올리면 즉시 증명사진으로 보정해주는 서비스(스튜디오는 10만 원인데 이걸 2만 원, 심지어 500원에 팔아도 충분한 수요가 있을 것이라는 진단), ② 패션 AI 모델 서비스 — 나노바나나·시덴스 2.5 같은 최신 이미지 생성 모델을 활용해 옷을 예쁜 모델에게 입혀주는 서비스를 패션 사업자에게 판매(이는 스타트업 수준의 진지한 사업 영역으로 언급), ③ 쿠팡 실시간 최저가 탐색기 — 클로드에게 쿠팡을 24시간 모니터링시켜 "핫딜"이 뜨면(예: 2만 원짜리가 2,000원이 됐을 때) 알려주고, 이를 쓰레드나 단톡방에 공유해 쿠팡 파트너스 수익을 얻는 방식, ④ 여행 어필리에이트 사이트 — 항공권·숙박을 모아 결제 시 제휴 코드로 커미션(5% 수준)을 받는 사이트를 만들고 쓰레드·인스타그램으로 최저가 정보를 꾸준히 공유해 트래픽을 모으는 방식이다. 이 모든 아이디어의 공통점은 "자기가 돈을 쓰는 곳을 보면 아이디어가 다 있다"는 것 — 각자 소비 패턴이 다르기 때문에 생각지도 못한 아이디어가 무궁무진하다는 것이 그의 결론이다.

16. 글로벌 진출 장벽의 붕괴와 한국인의 실행력

이창민 대표는 최근 직접 실험 중인 애드센스 프로젝트도 공개한다. 금융·법률 등 광고 단가(CPC)가 높은 특정 섹터를 겨냥해 영어로 된 계산기 사이트(예: LTV 계산기, 복리 계산기, PDF·PNG 압축 도구 등)를 만들고, 블로그 글 약 100개를 세팅해 순차 발행 중이며 애드센스 승인(세인)을 기다리고 있다고 밝힌다. "아이러브PDF" 같은 압축 도구 서비스를 예로 들며, "이런 걸 운영하는 데 마케터도 개발자도 필요 없다 — 1인이 그냥 할 수 있는데 광고 수익이 덕지덕지 붙어있다"고 지적한다. 과거 글로벌 진출의 최대 장벽은 언어였다 — 영어 블로그를 꾸준히 쓰려면 결국 자신의 시간을 갈아 넣어야 했지만, 이제 AI가 번역과 로컬라이징을 대신해주면서 짜투리 시간에도 테스트가 가능해졌다는 것이다. 두 사람은 최근 한국 기업들(제타, 글램 등)이 유독 빠르게 글로벌 진출에 성공하는 이유도 이 지점에서 찾는다 — 한국인 특유의 실행 속도에 언어 장벽까지 사라지면서, 캐릭터 챗 서비스를 개인이 일본 시장에 내놓아 월 몇천만 원을 버는 사례가 나오고 있다는 것이다. "장벽이 100배는 낮아졌다"는 것이 공통된 진단이다.

17. "AI 직원 100명" 밈 비판 — 기획은 여전히 사람의 몫

두 사람은 SNS에서 유행하는 "AI로 직원 100명 뒀다"는 식의 콘텐츠(AI 기획팀장, AI 마케팅팀장 등을 만들어 서로 대화시키는 형태)를 강하게 비판한다. "그걸로 돈을 번 사람을 한 명도 못 봤다"는 것이다. 진행자가 이 비판을 SNS에 올렸다가 개발자들에게 거센 반발을 샀다는 일화도 언급된다. 두 사람의 요지는, AI끼리 대화시키는 것 자체는 재미있고(마치 시뮬레이션 게임 "심즈"를 보는 듯한) 결과물도 나오지만, 그 구조를 설계하고 산으로 가지 않게 방향을 잡는 것, 즉 무엇을 만들지에 대한 판단은 여전히 사람의 몫이라는 것이다. 생성형 AI 자체가 창의성보다는 기존에 있는 것들을 조합하는 데 강점이 있기 때문에, 인간에게 남은 유일한 역할은 그 창의성을 부여하는 것이라고 정리한다. 다만 이 시대적 변화가 개인의 생산성을 극단적으로 양극화시키고 있다는 진단도 함께 내놓는다 — 잘 쓰는 사람은 혼자서 수백~수천 명분의 일을 해내고, 못 쓰는 사람은 아예 도태되는 구조라는 것이다.

18. 1인 유니콘 시대와 투자 지형의 변화

이창민 대표는 부트스트래핑(자체 자금)으로 창업해 회사가 어느 정도 성장한 뒤에야 투자를 받은 케이스다. 지금 같은 시대라면 마음 맞는 서너 명 정도의 소수 정예로도 빠르게 사업을 키울 수 있었을 것이라며, 요즘 20대가 창업하기에 매우 좋은 환경이라고 부러움을 표한다. 그는 2년 전쯤 "1인 유니콘이 탄생할 것"이라는 이야기가 나왔을 때는 다소 오버라고 생각했지만, 지금은 생각이 바뀌었다고 밝힌다 — AI 모델이 새로 나올 때마다 상상할 수 없는 속도로 발전하고 있어, 정말 임팩트 있는 서비스를 1인이 만들어내는 것이 충분히 가능해 보인다는 것이다. 투자 관행의 변화도 언급된다 — 과거에는 유명 VC들이 "1억 원 투자에 지분 10%"처럼 고정된 조건을 강제할 수 있었지만, 이제는 창업가들이 이미 매출을 잘 내고 있어 그런 불리한 조건을 받아들일 필요가 없어졌다는 것이다. 원래 뽑아야 했던 개발·디자인·마케팅 인력을 대표 혼자 다 처리할 수 있게 되면서, 투자 유치의 필요성 자체가 줄었다는 진단이다.

19. AI 구독률 통계: 아직 90%는 안 쓴다

이창민 대표는 대기업 AI/AX 교육 현장에서 항상 확인하는 질문이 있다고 소개한다 — "개인적으로 AI를 구독하고 있는 사람이 있냐"는 질문이다. 세 달 전에는 30명 중 아무도 없었고, 두 달 전에도 없었으며, 지난달에야 겨우 3명 정도(약 10%) 손을 들었다고 한다. 즉 여전히 90%는 월 2만 원가량의 AI 구독료조차 아깝다고 느끼며 비용을 내지 않고 있다는 것이다. 두 사람은 이것이 "AI 관련 주식이 이미 많이 올랐어도 더 오를 여지가 있다"고 보는 근거라고 짚는다. 스마트폰 보급 과정에 빗대어, 어느 순간 주위를 둘러보면 나만 안 쓰고 있는 시점이 오고, 그때 자연스럽게 넘어가게 될 것이라는 전망이다. 또한 AI 활용도 자체도 아직 낮은 수준 — 재미나 GPT를 지식인·상담 센터 대용으로만 쓰는 경우가 대부분이고, 진짜 생산성 있게 활용하는 사람은 많지 않다고 지적하며, 그래서 오히려 시장이 더 커질 여지가 크다고 본다.

20. 정파 사업과 회색지대: 인간의 본능을 겨냥하는 사업 철학

대화 후반부는 좀 더 철학적인 방향으로 흐른다. 이창민 대표는 자신을 "정파"(전통적·정직한 방식)의 사업가로 규정하며, 러닝스푼즈의 고객 절반 이상이 연봉 5,000~6,000만 원 이상, 심지어 10%가량은 연봉 1~2억 원대인 이미 고소득자였다는 점을 짚는다. 이는 "의미 있고 보람 있지만 돈은 안 되는" 시장이었다는 것이다. 반면 건강기능식품처럼 다소 회색지대에 있는 사업(효과가 과장되거나 벌금·과태료를 받는 경우도 있는)이 오히려 수백억~수천억 원대 매출을 내는 경우가 많다는 것을 목격하며 관점이 바뀌었다고 고백한다. 그는 인스타그램을 예로 들어, "사람과 사람을 연결한다"는 표면적 명분 뒤에는 결국 타인과의 비교라는 인간의 원초적 본능을 자극하는 구조가 있다고 지적하며, 사업 역시 그런 본능에서 기회를 찾아야 한다는 결론에 이르렀다고 말한다. 사주 서비스 역시 "맞을 수도 안 맞을 수도 있는 하나의 통계"에 불과하지만, 재미 자체가 결제로 이어지는 구조라는 점에서 같은 원리라는 것이다. 다만 두 사람 모두 명확히 선을 긋는다 — 불법이나 명백히 남에게 피해를 주는 사업(리딩방 등)은 "양아치"라고 규정하며, 법의 테두리 안에서 후킹성이 강한 영역을 선택하는 것과 완전한 불법은 다르다는 점을 강조한다.

21. 마무리: 밑바닥 마케팅과 "폼 잡지 말라"는 조언

대화는 "폼 잡지 말라"는 조언으로 마무리된다. 이창민 대표는 러닝스푼즈를 처음 시작했을 때 아무도 자신을 모르는 상황에서 디시인사이드 회계 갤러리 같은 커뮤니티에 직접 들어가 "회계 신입인데 궁금한 게 있다"는 식으로 글을 올리며 자연스럽게 서비스를 알렸던 경험을 공유한다. 최근 상장한 한 뷰티 기업도 원래는 댓글 작업 대행 회사로 시작해 마케팅 업계에서 손가락질을 받았지만, 지금은 글로벌 수출 기업으로 성장했다는 사례도 언급한다. 두 사람은 "고상한 그로스 마케팅"만 이야기하는 스타트업들과 달리, 초기에는 결국 전단지를 돌리듯 밑바닥부터 직접 알리는 과정이 필요하다고 강조한다. 마지막으로 이창민 대표는 "AI는 무조건 써야 한다. 돈을 버는 것 둘째치고, 회사의 불필요한 인력을 대체할 수 있고 대표의 시간 낭비도 줄일 수 있다"며, 사업의 본질은 "이거 짜친다, 저거 짜친다" 따지는 시간에 돈 되는 일을 그냥 실행하는 것이라는 말로 대담을 마무리한다.

한줄 요약 & 체크리스트

한줄 요약: 8년간 쌓은 실무교육 사업이 시대 변화로 무너지자, 대표는 바이브 코딩만으로 2주 만에 AI 사주 서비스를 만들어 3개월 만에 월매출 2,200만 원을 달성했으며, 그 핵심은 완벽한 독창성이 아니라 검증된 모델을 빠르게 복제하고 원가를 집요하게 깎는 실행력이었다.

• 실무 스킬 교육 같은 B2C 콘텐츠 시장은 AI 시대에 구조적으로 축소되고 있다 — 파이썬·SQL을 몰라도 개발이 가능해진 지금, "도파민이 터지는" 콘텐츠로의 피벗이 필요할 수 있다.
• 완벽한 리서치보다 "잘하는 곳을 찾아 비슷하게 만들고 직접 팔아보며 검증"하는 방식이 더 빠르고 확실하다.
• 무료 미리보기(일부 블러 처리)로 리드를 모으고, 이후 결제 전환 최적화 캠페인으로 전환하는 2단계 퍼널이 전환율 22%를 만든 핵심이다.
• LLM API 비용은 프롬프트 엔지니어링으로 500원에서 100원대까지 낮출 수 있으며, 이것이 로아스 1.5 수준에서도 흑자가 나는 구조를 만든다.
• 가격은 미끼 상품(990원)으로 시작해 지표를 보며 계속 올려보는 실험을 반복해야 한다 — 잘 안 팔릴 때만 낮추면 된다.
• 비즈니스 로직 전체를 이해하는 사람이 AI로 개발하면, 복잡한 시스템 마이그레이션도 신입 개발자 한 달 인건비 수준(약 300만 원)으로 해결할 수 있다.
• 대표 스스로 AI를 실제로 써보지 않으면 회사의 AI 전환(AX)은 요원하다 — 재무모델 검증처럼 구체적인 사례로 회의론자를 설득하는 것이 효과적이다.
• 바이브 코딩으로 소자본 창업을 하고 싶다면 생산성 툴·B2B SaaS보다, 증명사진 보정·최저가 알림봇·여행 어필리에이트처럼 "내가 직접 돈을 쓰는 영역"에서 아이디어를 찾는 것이 현실적이다.
• 여전히 AI 구독자는 대기업 직장인 기준 10% 남짓에 불과하다 — 아직 시장이 다 커지지 않았다는 뜻이므로 지금이 진입 적기일 수 있다.
• 사업 초기에는 "고상한 마케팅"보다 커뮤니티에 직접 들어가 알리는 밑바닥 실행이 필요하며, 회색지대라고 폼 잡을 필요 없이 법의 테두리 안에서 실리를 추구하는 것이 현실적인 생존 전략이다.

이 리포트는 유튜브 영상 "AI로 월 2000만원 버는 사업 만든 이야기(러닝스푼즈 이창민 대표)"를 바탕으로 작성되었습니다.