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☕ 모닝 AI 심화 · 6/24

AI로 돈 버는 구조
원리부터 이해하기

트렌드 말고 안 변하는 원리를 배웁니다. ① 오픈소스 경제학 ② 1인 기업의 비용 구조 ③ 나만의 AI 직원 만드는 법.

오늘의 한 줄

'오픈웨이트' 모델이
판을 바꿨다

오픈웨이트 = 모델 파일을 직접 받아 내 컴퓨터에서 돌릴 수 있다는 뜻. 여러 곳이 경쟁하며 가격이 폭락했고, 최상위와의 성능 격차는 몇 달 수준으로 좁혀졌다. → 비싼 클라우드가 더 이상 '필수'가 아니다.

같은 챗봇, 한 달 비용
$1,750 → $9.5

약 184배 차이. GPT-5.5로 돌릴 걸 오픈모델(Qwen3)로 돌리면. 로컬이면 전기료뿐.

GPT-5.5
$1,750
DeepSeek V3
$60
Qwen3 (오픈)
$9.5
입력50M+출력50M 토큰 기준 · 공식가 verified
3가지 거대한 흐름

방향은 정해졌다

0
오픈 vs 클라우드
출력 토큰 가격차
3.5개월
오픈이 최상위를
따라잡는 시차
0
추론 비용
매년 하락
Epoch AI · a16z · 1차 출처 재검증
왜 1인 기업이 강한가

직원이 0명이라서.

82%매출총이익
1인 AI 사업
인건비 0 · API만
52%매출총이익
VC AI 스타트업
추론비가 매출 23%

SaaS 최대 비용은 인건비. 그걸 통째로 없애니, 추론비만 잡으면 80%+ 가 남는다.

💥 여기서 망한다
$70 > $100

사용당 원가 > 고객 지불의향이면 끝. Cydoc(헬스AI)은 의사당 원가 $70인데 지불의향은 월 $100 미만 → 마진 증발, 7년 만에 종료.

출시 전 자가진단: 원가가 가격의 40~50% 넘으면 위험
변동비 제품의 철칙

"무제한 정액제"
금지

Copilot · Cursor · OpenAI Pro — 전부 정액으로 적자 보고 사용량제로 바꿨다. (Altman: "Pro 요금제에서 손해 보는 중") 헤비유저 5%가 회사를 무너뜨린다.

나만의 AI 직원 만들기

남의 AI를 빌리지 말고,
소유하라

1
RAG
내 문서를 질문 때마다 찾아 답에 끼움. (지식·사실)
월 $0~5
2
파인튜닝 (LoRA)
오픈 모델에 내 말투·전문성 각인. (스타일)
$3~15 · 2시간
3
모델 병합
여러 모델 능력을 추가학습 없이 합체. (mergekit)
≈ $0 · 노트북
비PhD 1인도 오늘 가능 · 검증된 비용
기억할 한 공식
RAG= 사실을 안다
+
파인튜닝= 내 말투로 말한다

대부분 프롬프트 + RAG로 시작. 일관된 목소리가 필요할 때만 파인튜닝. 둘을 합치면 최강.

시장 구조 = 1인의 기회

절대강자 시대의 끝

Anthropic
40%
OpenAI
27% (←50%)
Google
21%

기업용 LLM 점유율(Menlo). 소비자 ChatGPT도 처음 50% 아래로. 도구가 다양해질수록 1인이 골라 싸게 이긴다.

⚖️ 과장은 경계

AI가 항상
빠른 건 아니다

숙련 개발자 독립 실험(METR): AI 쓰니 오히려 19% 더 느렸다 (본인들은 빨라졌다고 착각). Klarna도 상담원 너무 줄였다가 재채용. → 검증 가능한 일에만, 항상 사람이 검수.

보안: 에이전트에 비밀키·자동실행 권한 함부로 주지 말 것 (Agentjacking)
핵심 정리

오늘 기억할 5가지

1오픈 모델은 성능 90%·가격 1/50 → 대부분의 일은 오픈으로, 최상위는 꼭 필요할 때만.
21인의 무기는 인건비 0 → 추론비만 통제하면 마진 80%+.
3사용당 원가 > 지불의향이면 죽는다 → 출시 전 단가 계산, 무제한 정액 금지.
4RAG=사실, 파인튜닝=스타일 → 나만의 AI 직원은 1인도 만들 수 있다.
5단일 승자 없는 시장 = 1인이 골라 싸게 이긴다. 단, AI는 만능이 아니니 항상 사람이 검수.