이름 아무도 모르는 사람이 자산 24조 원, 그런데 하는 일이 '부업'이라고요?
혹시 에드윈 첸(Edwin Chen)이라는 이름, 들어보셨어요?
아마 거의 없으실 거예요. 그런데 이 사람, 2026년 포브스 기준으로 순자산이 약 180억 달러(정확하지 않을 수 있어요, 약 24조 원 안팎)로 추정되면서 새로 등장한 AI 억만장자 중 한 명으로 꼽혔어요.
더 놀라운 건, 이 회사가 벤처캐피털 투자를 단 한 푼도 받지 않고 직원 100여 명 규모로 여기까지 왔다는 거예요. 회사 이름은 서지 AI(Surge AI). 2024년 매출이 약 12억 달러, 2025년엔 약 14억 달러(정확하지 않을 수 있어요)로 늘었고, 지금은 10억 달러를 추가로 유치하며 기업가치 300억 달러 안팎을 인정받는 협상이 진행 중이라는 보도까지 나와요.
그런데 이 회사, 뭘 만드는 회사인지 아세요?
앱도 아니고, 반도체도 아니고, 심지어 챗봇도 아니에요. 이 회사가 파는 건 "사람"이에요. 정확히는, ChatGPT나 클로드 같은 AI 모델이 더 똑똑해지도록 정답을 가르쳐주는 사람들의 노동력을 조직해서 파는 일이죠.
그리고 이 일, 지금 미국에서는 의사·변호사·박사들까지 몰려드는 '부업계의 신흥 강자'가 됐는데, 한국에는 아직 이 흐름이 제대로 상륙하지 않았어요. 오늘은 이 얘기를 좀 자세히 풀어볼게요.
AI 트레이너, 이게 도대체 뭐길래
먼저 이 일이 뭔지부터 정리하고 갈게요.
ChatGPT, 클로드, 제미나이 같은 대형 AI 모델들은 인터넷의 텍스트를 통째로 학습하는 것만으로는 부족해요. 그다음 단계로 "이 답변이 더 낫다" "이건 틀렸다" "이렇게 고쳐야 한다"를 사람이 직접 채점하고 교정하는 과정을 거치는데, 이걸 업계에서는 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간 피드백 기반 강화학습)라고 불러요.
문제는 이제 이 채점 작업의 난이도가 예전과 완전히 달라졌다는 거예요.
초기에는 "이 사진에 고양이가 있나 없나" 같은 단순 분류였다면, 요즘 프런티어 모델들은 대학원 수준 수학 문제, 복잡한 코드 리뷰, 의료 진단 추론, 법률 계약서 해석 같은 걸 다뤄요. 그러니 이걸 채점할 사람도 아무나가 아니라 수학 박사, 현직 의사, 변호사, 시니어 개발자여야 하는 거죠.
정리하면, "AI 트레이너"란 이런 고급 인력들이 AI의 답변을 검증·교정·평가해주고 시간당 보수를 받는, 완전히 새로운 형태의 전문직 부업(혹은 본업)이에요.
원조: 실리콘밸리 데이터 과학자가 벤처캐피털 없이 만든 유니콘
이 흐름의 시작점에는 앞서 말한 에드윈 첸이 있어요.
그는 MIT를 중퇴하고 구글, 트위터, 페이스북(현 메타)에서 데이터 과학자로 일한 이력을 가진 인물인데, 2020년에 서지 AI를 창업했어요. 처음엔 그냥 "고품질 데이터 라벨링 회사" 중 하나였지만, 결정적으로 스케일AI(Scale AI) 같은 경쟁사들과 다른 선택을 했어요.
바로 저임금 대량 크라우드워커 대신, 고학력·전문직 인력을 소규모로 정교하게 조직하는 쪽을 택한 거죠. 그리고 이게 정확히 챗GPT 이후 시대에 AI 회사들이 목말라하던 방식이었어요.
그 결과 서지 AI는 앤스로픽, 구글 같은 최상위 AI 랩들의 "비밀 병기"로 불릴 정도로 성장했고, 벤처 투자 없이 매출 10억 달러를 넘긴 역대 최단 기록을 세웠다는 평가까지 나왔어요(정확하지 않을 수 있어요, 2025년 기준).
폭발: 24세 CEO가 이끄는 회사가 몇 달 만에 두 배로 커졌어요
서지 AI가 조용한 원조였다면, 이 시장을 확 키운 건 후발주자 머서(Mercor)예요.
머서는 2023년 1월, 당시 대학생이던 브렌던 푸디(Brendan Foody)와 공동창업자 두 명(Adarsh Hiremath, Surya Midha)이 만든 회사예요. 처음엔 AI 기반 채용 매칭 스타트업으로 시작했는데, 방향을 틀어 "AI 훈련을 위한 전문가 매칭" 사업으로 확장했어요.
성장 속도가 무서운데요.
- 2025년 10월, 머서가 기업가치 100억 달러를 인정받으면서 창업자 세 명 모두 "세계에서 가장 어린 자수성가 억만장자"로 이름을 올렸어요.
- 2026년 들어서는 연환산매출(ARR)이 20억 달러를 돌파했다고 CEO가 직접 밝혔는데, 이게 불과 4개월 전보다 2배 늘어난 수치라고 해요(창업자 본인 트위터 발표 기준이라 다소 과장 가능성 있음, 정확하지 않을 수 있어요).
- 최근에는 5억 달러 규모 투자를 기업가치 200억 달러에 유치하는 협상이 진행 중이라는 보도도 나왔어요(2026년 기준, 아직 확정 아님).
왜 하필 미국에서 이렇게 터졌을까요? 크게 세 가지 이유가 있어요.
- AI 랩들의 경쟁이 극한으로 치달으면서 오픈AI·앤스로픽·구글·메타 모두 "더 어려운 데이터"를 원격으로, 빠르게, 대량으로 조달해야 하는 상황이 됐어요.
- 원격 근무 인프라와 신원·경력 검증 기술이 성숙해서, 전 세계 전문직 인재를 화상 인터뷰 하나로 빠르게 검증하고 바로 투입할 수 있게 됐어요.
- 레이오프로 쏟아진 고학력 실업자·프리랜서들이 유연한 고소득 부업을 찾고 있었고, 여기에 정확히 들어맞았어요.
실제 보수도 상당해요. 아웃라이어(Outlier, 스케일AI 계열) 같은 플랫폼에서 공개된 시급을 보면:
- 일반 채점 작업: 시간당 18~25달러 수준
- 박사급 수학·추론 문제: 시간당 60~120달러
- 법률·의료 등 전문 분야: 시간당 80~180달러, 일부 사례는 200달러 이상(정확하지 않을 수 있어요, 사례별 편차 큼)
심장내과 전문의가 시간당 180달러를 받고 원격·비동기로 AI 진단 추론을 검토했다는 채용 공고 사례도 실제로 보도됐어요.
한국: 지금 우리는 어디쯤 와 있을까요
여기서 흥미로운 지점이 나와요. 한국에도 데이터 라벨링 산업 자체는 이미 꽤 커요.
- 크라우드웍스: 국내 최대 규모로, 작업자가 60만 명을 넘는다고 알려져 있어요.
- 셀렉트스타: 2018년 창업, 최근엔 LLM 신뢰성 평가 자동화 솔루션 '다투모 이밸(Datumo Eval)'까지 내놨어요.
- 테스트웍스 등도 정부의 'AI 학습용 데이터 구축 사업'(데이터 바우처 사업)을 기반으로 성장한 회사들이에요.
그런데 결정적인 차이가 하나 있어요. 보수 구조가 완전히 달라요.
한국 플랫폼들은 대체로 건당 지급 방식이에요. 단순 분류는 건당 10원 안팎, 폴리곤·세그멘테이션처럼 복잡한 작업이라야 건당 1,000원~1만 원 수준이라고 알려져 있어요(정확하지 않을 수 있어요, 플랫폼·작업 유형별 차이 큼). 이걸 시급으로 환산하면 대체로 최저임금 근처이거나 그 이하인 경우가 많아요.
반면 앞서 본 미국 플랫폼들은 시급제 + 전문성 프리미엄 구조예요. 그리고 재미있는 건, 이미 일부 한국인들이 이 구조의 틈새를 찾아냈다는 거예요.
실제로 국내 커뮤니티에는 "아웃라이어에서 한국어 프리랜서 작가 포지션에 지원해서 시간당 31달러(약 4만 4천 원)를 받고 있다"는 후기가 올라와 있어요. 초과 근무 시엔 추가로 9.3달러가 붙는 구조라고 해요. 노트북 하나로 어디서든 가능하고요.
즉, 한국어 능력 자체가 이미 이 시장에서 "전문성"으로 취급받는 카테고리(언어 페어 번역·검수, 한국 문화 맥락 평가 등)가 존재하고, 여기에 더해 영어와 전공 지식(의료·법률·코딩·수학)까지 갖췄다면 국내 플랫폼 대비 몇 배의 보수를 받을 여지가 있다는 거예요.
왜 지금이 타이밍일까요?
- AI 랩들의 인재 수요가 "일반 라벨러"에서 "도메인 전문가"로 계속 옮겨가고 있어서, 오히려 영어가 되는 전문직·대학원생·경력 프리랜서에게 기회가 넓어지는 국면이에요.
- 원화 대비 달러 보수라 환율 메리트도 있고요.
- 국내에는 아직 이 흐름을 정면으로 소개하거나 중개하는 서비스가 거의 없어서, 정보 격차 자체가 기회로 남아 있어요.
균형: 장밋빛만은 아니에요
다만 이 흐름을 너무 낭만적으로만 볼 건 아니에요. 짚고 넘어가야 할 그림자도 분명해요.
1. 이 산업의 반대편엔 '값싼 노동'도 함께 존재해요.
같은 RLHF 산업 안에서도 케냐 등 저임금 국가 노동자들은 시간당 2달러 안팎을 받으며, 미국 노동자가 받는 시간당 20달러와 극명하게 대비된다는 조사 보도가 여러 번 나왔어요. 오픈AI의 유해 콘텐츠 라벨링을 케냐에서 하청받아 진행하던 스케일AI 자회사 리모태스크(Remotasks) 관련 폭로도 있었고요. 즉 "고소득 전문직 부업"이라는 이미지는 이 산업의 일부일 뿐, 다른 한편엔 노동 착취 논란도 함께 있다는 걸 알아두시면 좋아요.
2. 이 일을 잘할수록, 이 일 자체가 사라질 수 있다는 역설이 있어요.
전문직들이 AI에게 자신의 전문 지식을 가르쳐줄수록, 장기적으로는 그 전문성에 대한 수요 자체가 줄어들 수 있다는 비판이 꾸준히 제기돼요. "내 손으로 내 대체자를 훈련시키는 일"이라는 자조 섞인 표현도 업계에서 종종 나와요.
3. 산업 자체의 부침이 이미 한 번 증명됐어요.
2020년 데이터 라벨링 업계 대표주자였던 호주 기업 어펜(Appen)은 당시 기업가치 43억 달러를 인정받았지만, AI 기업들이 자체 인하우스 라벨링팀을 구축하고 구글 같은 대형 고객사가 계약을 끊으면서(2024년 3월, 약 8,300만 달러 규모 계약 종료) 기업가치가 1억 3천만 달러 밑으로 주저앉았어요. 3년 만에 97% 증발한 셈이죠. 지금 뜨는 서지AI·머서의 300억, 200억 달러짜리 밸류에이션도 같은 운명을 피한다는 보장은 없어요.
4. 계정 정지·대금 지연 같은 실무적 불안정성도 있어요.
플랫폼 알고리즘이 갑자기 "저품질(LQ)" 판정을 내려 계정이 정지되거나, 프로젝트가 예고 없이 종료되는 사례도 국내외 후기에서 자주 보여요. 정규직이 아니라 프로젝트 단위 계약직이라 소득이 들쭉날쭉할 수 있다는 점도 감안해야 해요.
그래서, 뭘 어떻게 해볼 수 있을까요
관심이 생기셨다면, 실제로 접근 가능한 경로는 이래요.
- 머서(Mercor) — mercor.com에서 지원 가능. 20~30분짜리 AI 화상 인터뷰로 이력·전문성을 평가받는 방식이에요. 의료·법률·엔지니어링·금융 등 전공 배경이 있으면 유리해요.
- 아웃라이어(Outlier, 스케일AI 계열) — outlier.ai. 영문 이력서 제출 후 평가 테스트를 거쳐요. 한국어 관련 포지션(번역·검수·한국어 콘텐츠 평가)도 종종 열려요.
- 얼라이너(Alignerr), 원포마(OneForma) 등도 유사한 전문가 매칭형 플랫폼으로 언급돼요.
- 데이터애노테이션(DataAnnotation.tech) — 다만 미국·캐나다·영국·아일랜드·호주·뉴질랜드 위주로 알려져 있어 한국 거주자는 지원이 제한적일 수 있어요(정확하지 않을 수 있어요, 공식 지원국 리스트는 비공개).
- 국내에서 먼저 감을 잡고 싶다면 크라우드웍스, 셀렉트스타, 테스트웍스 같은 국내 플랫폼으로 라벨링 작업 자체에 익숙해지는 것도 방법이에요. 다만 보수 수준 차이는 미리 감안하세요.
지원 전에 꼭 챙길 것들도 정리해봤어요.
- 영문 이력서와 관련 자격증·학위 증빙(의사·변호사·박사 등은 특히 유리)
- 코딩·수학·법률·의료 등 특정 전공 배경이 있다면 반드시 명시하기
- 소득이 발생하면 종합소득세 신고 대상이에요. 미국 플랫폼에서 받는 소득은 W-8BEN 양식으로 조세조약에 따른 원천징수 후 지급되는 경우가 많고, 국내에서는 이를 사업소득으로 합산해 다음 해 5월에 종합소득세 신고를 해야 해요. 원천징수영수증을 증빙자료로 챙겨두세요.
- 계정 정지 리스크를 감안해서, 부업으로 시작하고 소득의 전부를 걸지 않는 것을 추천해요.
결국 이 흐름의 핵심은 "AI가 똑똑해질수록, 그 AI를 가르칠 수 있는 사람의 몸값도 함께 오른다"는 역설이에요. 다만 그 몸값이 언제까지, 누구에게 돌아갈지는 아직 아무도 장담할 수 없다는 것도 함께 기억해두시면 좋겠어요.
참고 출처
- [Forbes – The AI Billionaire You've Never Heard Of](https://www.forbes.com/sites/phoebeliu/2025/09/17/the-ai-billionaire-youve-never-heard-of/)
- [TechCrunch – Mercor is in talks for a $20B valuation](https://techcrunch.com/2026/07/09/mercor-is-in-talks-for-a-20b-valuation/)
- [Businessday NG – Kenyan AI trainers faced poor working conditions amid AI investment boom](https://businessday.ng/technology/article/kenyan-ai-trainers-faced-poor-working-conditions-amid-ai-investment-boom-report/)
- [Aakash Gupta (X) – Appen's collapse from $4.3B to under $130M](https://x.com/aakashgupta/status/2044379469717344285)
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