100달러로 시작하는 AI 부업 5가지, 진짜 가능한가?

AI를 활용해 100달러 이하로 시작할 수 있는 수익 모델이 쏟아지고 있습니다.

2개월 반 동안 100만 달러 이상을 벌었다는 크리에이터가 정리한 다섯 가지 방법은 겉으로 보면 아주 간단해 보입니다.

하지만 실제로는 각 방법마다 전제 조건, 시간 제한, 리스크가 모두 다릅니다. 아래에서는 이 다섯 가지를 그대로 나열하지 않고, 현재 흐름과 구조를 재정리해서 어떤 사람에게 무엇이 맞는지, 어디까지 현실적으로 기대할 수 있는지 차분히 짚어봅니다.

AI로 만드는 합성 콘텐츠 시장, 100달러로 구독자 확보하기

지금 가장 빠르게 확장되고 있는 영역 중 하나가 AI 기반 합성 콘텐츠(AI UGC)입니다. 영상 제작비가 사실상 0으로 수렴하는 구조가 만들어지면서, 기존에는 불가능했던 규모의 실험이 가능해졌습니다.

전통적인 콘텐츠 제작은 제작비와 시간이 먼저 들어가고, 이후 조회수와 광고·상품 판매로 비용을 회수하는 흐름이었습니다. 초기에는 항상 적자 상태에서 출발하고, 영상이 잘 터지면 시간이 지나며 수익 곡선이 올라가는 방식입니다.

AI UGC 플랫폼(예: Archads, Higsfield 등)을 사용하면, 사람과 거의 구분되지 않는 품질의 영상을 매우 저렴하게 만들 수 있습니다. 여기에 이른바 '클리핑 팜(clipping farms)'이 결합되면, 제작과 유통의 병목이 동시에 사라집니다.

• 실제 사례: 20.26달러를 써서 약 93,000뷰를 만든 사례가 소개되었습니다. 단순 계산으로 100달러를 쓰면 약 500,000뷰까지도 가능하다는 추산이 나옵니다. 물론 이는 사용 플랫폼, 조건, 뷰 임계값 구조에 따라 크게 달라집니다.

클리핑 플랫폼에서는 보통 조회수 임계값을 걸 수 있습니다. 예를 들어 "10,000뷰를 넘겨야만 2달러를 지급한다"는 식으로 설정하면, 기준에 못 미치는 영상에는 비용을 지불하지 않아도 됩니다. 이 구조 덕분에, 적은 비용으로 매우 많은 시도를 할 수 있는 것입니다.

다만 이 방식은 제작자를 '싸게 부려먹는 구조'로 보일 수 있어서 도덕적으로 회색지대에 가깝습니다. 그럼에도 불구하고, 지금 시점에서는 폭발적으로 커지는 합성 콘텐츠 시장에서 빠르게 점유율을 가져오는 방법 중 하나임은 분명합니다.

핵심은 단순한 AI 아바타 영상이 아니라,

• 화면 공유 + AI 아바타

• AI 인플루언서 + AI 이미지 또는 게임 영상(3D 러너, 마인크래프트 등) 같이 이미 포화된 포맷을 피하고 독특한 포맷과 파이프라인을 만드는 쪽으로 설계하는 것입니다.

조회수를 확보한 뒤에는 이 트래픽을

• 제품 판매

• 제휴/어필리에이트

• 개인 브랜드 구축 등 어떤 방향으로든 전환할 수 있습니다.

기존 프리랜서·에이전시 업무에 AI를 붙여 마진 키우기

두 번째 방법은 완전히 새로운 사업을 시작하는 것이 아니라, 이미 하고 있는 디지털 서비스에 AI를 덧붙여 생산성을 극단적으로 끌어올리는 것입니다.

예를 들어 다음과 같은 서비스들이 대상이 됩니다.

• 카피라이팅, 이메일 작성

• 시나리오·스크립트 작성

• 디자인 관련 문서화

• 광고 카피, 랜딩 페이지 텍스트 등

이 전략의 핵심은 스스로를 "API 엔드포인트처럼" 만드는 것입니다. 작업을 최대한 세분화한 뒤, AI로 자동화 가능한 단계는 전부 기계에 넘기고, 사람은 검수와 관계 관리에만 시간을 쓰는 구조입니다.

실제 사례로, 아직 ChatGPT도 없던 시절, 훨씬 성능이 떨어지는 GPT-3만으로도 콘텐츠/SEO 라이팅 서비스를 월 90,000달러 이상까지 키운 사례가 등장합니다. 지금의 모델 성능과 자동화 도구를 감안하면, 같은 구조로 더 큰 매출을 만드는 것도 충분히 가능해 보입니다.

작업을 분해하면 대략 다음과 같은 흐름이 됩니다.

• 브리핑 폼 작성

• 러프 초안 3개 작성

• 초안 다듬어서 최종안 3개 완성

• QA 후 전달

여기서 폼 작성, 초안 작성, 1차 다듬기 정도는 AI가 대부분 처리할 수 있습니다. 이렇게 되면 생산 비용의 75% 이상이 줄어듭니다. 비용(COGS)이 75% 줄면, 남는 예산을 전부 마케팅에 재투입해 시장 점유율을 공격적으로 가져오는 전략이 가능합니다.

한 단계 더 나아가면,

• 도메인 연결

• 메일박스 세팅

• SPF/DKIM/DMARC 설정

• 캠페인 카피 작성

• 테스트 및 QA 후 런칭 같은 마케팅 자동화 에이전시 업무에서도 상당 부분이 자동화됩니다.

예시로 제시된 워크플로우를 보면 7단계 중 6단계가 자동화 가능하다고 설명됩니다. 이는 약 84%의 작업이 자동화된다는 의미이며, 남는 16%에만 사람 시간이 들어갑니다.

다만 이 방식에는 한 가지 큰 제약이 있습니다. '에이전틱 워크플로우'라 불리는 더 고도화된 자동화가 등장하면서, 몇 개월 안에 이 영역 역시 AI가 상당 부분 대체할 가능성이 높습니다. 그래서 이 방법은 '장기 사업'이라기보다, 향후 더 큰 사업을 위한 종잣돈을 빠르게 만드는 브리지 전략에 가까운 포지션으로 보는 편이 현실적입니다.

중소기업을 위한 AI 구현 파트너, 직접 팔아서 돈 벌기

세 번째는 아예 AI 구현 자체를 서비스로 판매하는 방식입니다.

현재 대기업과 대형 컨설팅 회사는 이미 AI 도입에 적극적입니다. 하지만 중소·중견 기업은 상황이 다릅니다.

• 무엇을, 어디에, 어떻게 적용해야 하는지 모르는 경우가 많고

• 대형 컨설팅사에 맡기기에는 비용 구조가 맞지 않습니다.

여기에서 생기는 공백이 바로 "AI 구현 파트너"의 영역입니다. 핵심 질문은 하나입니다.

"ChatGPT를 채팅창에서 꺼내, 이 회사의 실제 내부 프로세스로 어떻게 가져갈 것인가?"

이 역할을 수행하는 사람·팀이 '경제를 자동화하는 사람'이 됩니다. 고객사 입장에서 보면, 그저 숫자와 모델이 아니라, 실제로 업무 시간을 줄여주는 사람이 되는 셈입니다.

실제 사례로, 이런 형태의 자동화·AI 구현 에이전시(Leftclick)의 경우 출시 후 몇 개월 만에 월 70,000달러 이상 매출을 기록했다고 합니다.

구체적인 준비 절차는 다음 두 축입니다.

1. LLM 프롬프트 설계 능력 확보

• OpenAI의 Prompting Cookbook

• Anthropic의 프롬프트 가이드

• Google, Gemini 등 모델 제공사의 공식 문서

이 문서들을 처음부터 끝까지 한 번만 제대로 읽어도, 프롬프트 설계에 대해 상위 1% 수준의 이해를 갖게 될 가능성이 높다는 것이 설명의 요지입니다.

2. 노코드·로우코드 자동화 툴 학습

• N8N, Make, Lindy 등 드래그앤드롭 기반 자동화 툴을 사용해

• 이메일, 스프레드시트, CRM, 챗봇, LLM API 등을 이어 붙여 간단한 시스템을 구성

여기서 필요한 것은 정교한 개발 실력이 아니라, "어떤 입력을 받아서, 무엇을 호출해, 어떤 출력으로 돌려줄 것인가"를 구조적으로 설계하는 능력입니다.

이 두 가지를 결합하면,

• 특정 부서의 반복 업무 자동화

• 리포트 생성, 요약, 알림 시스템 구축

• 간단한 사내 Q&A 봇 같은 것들을 컨설팅 + 구현 패키지로 판매할 수 있습니다.

요금 체계는 고객사의 규모와 수익 개선 정도에 따라 큰 폭으로 달라질 수 있으나, "변화(Transformation)를 팔 때 가장 많은 돈을 번다"는 논리가 여기서 작동합니다.

AI 교육 콘텐츠·워크숍 판매, 고가·저가 전략의 갈림길

네 번째 방법은 AI 교육을 직접 판매하는 것입니다. 크게 두 가지 방향이 있습니다.

1. C-레벨 및 조직 대상 고가 워크숍

2. 대중 대상 온라인 교육·커뮤니티

첫 번째 경로부터 보면, C-레벨(CEO, CTO, CMO 등)이나 임원, 팀 리더들을 대상으로

• 조직 전체에 AI를 어떻게 적용할 수 있는지

• 구성원 생산성을 어떻게 일정 비율 이상 끌어올릴 수 있는지 를 교육하는 유료 워크숍을 여는 형태입니다.

예를 들어, 연간 인건비 총합이 500만 달러인 조직이 있다고 가정해 보겠습니다. 여기서 1,000명에게 AI 활용 교육을 제공해, 각자의 생산성을 10%만 올려도 연간 약 500,000달러의 가치가 새로 생깁니다.

이때 기업은 이 중 일부를 강사·컨설턴트에게 지불하는 것을 충분히 고려합니다. 실제 케이스로, 한 교육 제공자는 C-레벨 워크숍 시리즈로 96,721달러를 한 번에 수주했습니다. 이 인물은 불과 1년 전만 해도 AI 분야 경력이 거의 없던 상태에서 시작했다고 합니다.

그가 취한 경로는 비교적 단순합니다.

• 소규모 플랫폼에서 AI·자동화 관련 콘텐츠를 꾸준히 생산

• 몇 천 명 규모의 소규모 구독자 기반 형성

• 콘텐츠 내에서 반복적으로 "AI 실습 워크숍 진행 가능" 메시지 노출

• 이를 본 극히 일부의 C-레벨 인사가 실제 의뢰 → 레퍼런스 확보 후 소개·추천 확대

두 번째 경로는 이와 정반대로,

• 단가를 낮추고

• 도달 범위를 크게 늘리는 방식입니다.

제시된 사례에서는, 콘텐츠 크리에이터가 먼저 AI를 활용한 사업 두 개를 합산 월 160,000달러 수준까지 성장시킨 뒤, 이 경험을 바탕으로 "어떻게 했는지"를 콘텐츠로 풀어냈습니다.

중요한 포인트는, 사업 성과를 콘텐츠 밖에서 먼저 만든 뒤, 그 과정을 공유했다는 점입니다. 그 덕분에 대부분의 시청자는 처음 보는 내용이라 느꼈고, 이는 곧 차별화 포인트가 되었습니다.

채널이 10,000명 구독자 수준에 도달하자, 고가 프로젝트 대신 커뮤니티 기반 유료 모델로 전환해 누적 수익이 앞서 언급된 96,721달러 사례를 여러 번 상회하는 수준까지 올라갔다고 합니다.

이 구조는 다음처럼 이해할 수 있습니다.

• 소수 고액 고객 모델: 초기부터 큰 돈, 하지만 성장 한계는 '시간'에 묶임

• 다수 소액 고객 모델: 처음에는 작지만, 일정 규모를 넘으면 기하급수 구조로 전환

어떤 방향이 적합한지는 보유한 네트워크, 말하기·강의 능력, 콘텐츠 제작 역량에 따라 달라집니다.

개인화 아웃바운드에 AI를 넣어 6,000명에게 100달러로 접근하기

다섯 번째 방법은 개인화 아웃바운드(콜드 이메일·DM)에 AI를 활용하는 것입니다.

앞선 네 가지가 주로 "사람이 찾아오게 만드는 구조(인바운드)"에 가까웠다면, 이 방법은 "직접 찾아가는 구조(아웃바운드)"입니다.

핵심 논리는 간단합니다.

• 인바운드: 콘텐츠·광고를 세게 뿌리고, 많은 사람 중 일부가 들어오게 만드는 구조 → 단가 낮음

• 아웃바운드: 특정 대상에게 개인적으로 말을 거는 구조 → 단가 높게 책정 가능

문제는 아웃바운드는 과거에는 시간이 많이 들었다는 점입니다. 상대방 회사·개인에 맞는 메시지를 만들려면 꽤 긴 리서치와 글쓰기 시간이 필요했습니다.

지금은 이 작업을 대부분 AI가 대신할 수 있습니다. 웹에서 대상 정보만 가져올 수 있으면, 그 데이터를 기반으로 매우 개인화된 메시지를 자동 생성하는 것이 가능해졌습니다.

영상에서는 대략 다음 수준의 수치를 제시합니다.

• 100달러 예산으로 약 6,000명에게 개인화 이메일 발송

• 한 캠페인에서 3~4% 수준의 응답률

• 6,000명 × 3% = 180명 응답

• 응답자의 절반이 긍정적이라 가정하면 약 1.5%인 90명과 미팅 예약 가능

여기에서 실제 노쇼, 영업 과정 이탈 등을 감안해도, "하루 1건 이상, 타깃 시장에 속한 잠재 고객과 대화할 기회"를 확보할 수 있는 셈입니다.

예산 구조도 비교적 명확히 제시됩니다.

• 리드 스크래핑: Ampify Leads Finder 기준 1,000리드당 150달러, 하지만 설명에서는 약 6,000리드를 8달러 수준에 확보 가능한 케이스를 언급

• 발신용 메일박스: Zapmail 기준 개당 3달러, 합산 약 50달러

• 대량 발송 플랫폼(예: instantly): 약 40달러

• 리드 비용 등 기타: 약 10달러

총합 약 100달러, 그리고 몇 시간의 세팅 시간이면 한 번의 아웃바운드 실험을 돌릴 수 있습니다.

이 구조의 중요한 지점은, 제품이나 서비스가 아직 완벽히 정의되지 않았더라도,

• 전달하려는 핵심 결과(예: "월 5,000~10,000달러 추가 매출", "유명 매체 노출" 등)를 명확히 정리한 뒤

• 그 결과를 설득력 있게 풀어낸 메시지를 AI로 여러 버전 생성 해 두면, 시장 반응을 기반으로 제품·서비스를 역으로 다듬어 갈 수 있다는 점입니다.

AI 수익 모델 5가지에 대한 제3자 관점 분석

위 다섯 가지 방법은 모두 "100달러 이하의 초기 자본"을 전제로 하지만, 실제로 필요한 것은 돈보다 시간·집중력·기본 역량에 가깝습니다.

몇 가지 관찰 포인트를 정리해 보면 다음과 같습니다.

1. 시간 제약이 있는 기회가 많다

• 합성 콘텐츠, 프리랜서 업무 자동화, 단순 구현형 에이전시 등은 앞으로 더 고도화된 에이전트와 자동화 서비스가 보급되면 단가가 빠르게 떨어질 가능성이 큽니다.

• 영상에서도 "향후 반년 정도 안에 에이전틱 워크플로우가 상당 부분을 잠식할 수 있다"고 언급합니다. 이 말은 곧, 지금 보이는 높은 마진이 구조적으로 유지되기 어렵다는 의미입니다.

2. 기술보다 '구조 설계' 능력이 중요하다

• 프롬프트 엔지니어링, 자동화 툴 사용법은 공개 자료만 제대로 파고들어도 빠르게 따라잡을 수 있습니다.

• 반면 어떤 시장에 어떤 형태로 적용할지, 어떤 가격 구조를 만들지, 어떻게 신뢰를 쌓을지 등 비즈니스 구조를 설계하는 능력은 도구보다 대체되기 어렵습니다.

• 영상 속 예시들 역시, 도구 자체보다 "어떤 조합으로 어떤 사람에게 팔았는가"가 승패를 가른 것으로 보입니다.

3. 수익 사례는 극단값일 가능성이 높다

• 96,721달러 워크숍 계약, 월 160,000달러 매출, 월 90,000달러 콘텐츠 서비스 등은 분명 강력한 참고 사례지만, 통계적으로 상위 몇 %에 속하는 결과일 가능성이 큽니다.

• 이 수치를 그대로 목표로 삼기보다는, "저 구조를 축소 적용하면 어느 정도까지는 현실적으로 도달할 수 있을까?"라는 관점으로 보는 것이 합리적입니다.

4. 윤리·법적 리스크가 일부 존재한다

• 클리핑 팜에서의 뷰 임계값 설계, 저가 인력·크리에이터 활용 방식은 플랫폼 정책이나 법률, 여론 변화에 따라 갑작스럽게 제약될 수 있는 구조입니다.

• 이메일 아웃바운드 역시 각국의 스팸 규제, 개인정보 보호법 등과 충돌할 여지가 있습니다. 영상에서는 주로 비용 구조와 수치에 초점을 맞추고 있어, 이 부분은 스스로 추가 검토가 필요합니다.

5. 교육·컨설팅 영역은 장기 유효할 가능성이 크다

• 기술은 계속 바뀌지만, 대기업·중소기업 모두 "AI를 조직에 어떻게 적용할지 모른다"는 문제는 쉽게 사라지지 않습니다.

• 특히 복잡한 조직 구조, 기존 시스템, 사람·문화가 얽혀 있는 환경에서는 단순한 툴 소개를 넘어 맞춤형 변화 관리와 설계가 필요합니다.

• 이 지점에서 교육·워크숍·컨설팅은 장기적으로도 수요가 유지될 가능성이 높은 영역으로 보입니다.

종합적으로 보면, 이 다섯 가지 방법은 "AI로 한 방에 부자가 되는 루트"라기보다,

• 지금 시점에서 수개월~몇 년 정도 유효할 수 있는 전환기용 수익 모델 묶음에 가깝습니다.

어떤 것을 선택하든,

• 현재 보유한 기술과 네트워크

• 감당 가능한 리스크 수준

• 장기적으로 만들고 싶은 포지션 을 기준으로 필터링하는 것이 필요해 보입니다.

마무리하자면, 100달러라는 숫자는 상징적인 출발점일 뿐입니다. 실제 결과를 결정하는 것은 얼마를 투자했는가가 아니라, 어떤 구조를 만들고 얼마나 빠르게 실험·수정했는가에 가깝습니다.

위 다섯 가지 중 하나를 그대로 따라 하는 것보다, 각 방법의 핵심 원리 –

• 생산 비용을 AI로 낮추고

• 남는 자원을 유통·브랜딩·관계 형성에 재투입하며

• 단기 기회를 장기 자산으로 전환하려는 관점 을 참고해, 기존 경험과 결합한 고유한 모델을 설계하는 쪽이 훨씬 유리해 보입니다.

출처 및 참고 :