AI로 돈을 버는 원리를
깊게 이해하는 시간

판이 바뀌었다 — 오픈소스 vs 폐쇄 클라우드의 경제학

왜 "오픈소스가 이긴다"는 말이 1인 기업가에게 결정적인가.

같은 챗봇을 한 달 돌릴 때 드는 돈 (입력 50M + 출력 50M 토큰 기준):

같은 일을 시켜도 오픈 모델이 수십~수백 배 저렴합니다. 그리고 성능 격차는 거의 사라졌어요.

AI 1인 기업의 유닛 이코노믹스

왜 직원 0명이 순이익 80~90%를 만드는가 — 그리고 어디서 망하는가.

* 이미지 생성 제품은 더 높음 — Interior AI(1인)는 마진 99%, GPU 비용 월 $200뿐. 자가보고·복수 교차

서비스 해부 — 그들은 '실제로' 어떻게 버나

어제 본 1인 기업가들의 비즈니스 모델을 뜯어봅니다. 숫자보다 구조를.

"나만의 AI 직원"을 소유·훈련한다는 것

남의 AI를 빌려 쓰는 걸 넘어, 내 데이터·내 목적에 맞게 만드는 3단계.

시장 구조가 바뀐다 = 1인의 기회

절대강자 1곳 시대가 끝나면, 작은 플레이어의 틈이 열린다.

기업용 LLM 점유율 — 2025년 최대 사건은 OpenAI의 추락과 Anthropic의 추월: Menlo · verified

리스크 — 1인 기업가가 꼭 챙길 것

• 비용 함정 — 사용당 원가가 가격을 넘으면 죽는다(Cydoc). 출시 전 단가 계산 + 정액 무제한 금지.
• 클라우드 의존 — 한 곳에 올인하면 가격·정책·공급 리스크에 노출. 오픈·로컬 대안을 코드에 항상 끼워두기.
• 플랫폼 종속 — 한 채널(유튜브·한 SNS)에만 의존 금지. 트래픽 분산.

이번 주 AI 흐름 (6/22~24)

위 원리를 보여주는 이번 주 실제 사건들.