얼마 전에 포브스가 발표한 미국 400대 부자 리스트에 처음 등장한 이름이 하나 있어요. 에드윈 첸(Edwin Chen)이라는 사람인데, 순자산이 약 180억 달러(정확하지 않을 수 있어요, 2025년 기준)로 추산됐거든요.
근데 이 사람, 아는 사람이 거의 없어요. 벤처캐피털 투자를 단 한 푼도 안 받고 이 돈을 벌었다는 게 더 신기하고요.
이 사람이 하는 사업이 뭐냐면요 — AI한테 "이게 맞는 답이야, 저건 틀린 답이야"라고 가르쳐주는 사람들을 모아서 빅테크에 파는 거예요. 이른바 'AI 트레이너' 산업, 좀 더 정확히는 RLHF(인간 피드백 강화학습)용 데이터를 만드는 인력 시장이죠.
미국에서는 지금 이 시장에 조용히, 그리고 무섭게 돈이 몰리고 있어요. 한국에서는 아직 "부업으로 용돈벌이" 정도로만 알려진 이 산업이, 사실은 조 단위 유니콘 세 개가 동시에 탄생하고 있는 뜨거운 전쟁터거든요.
원조: 실리콘밸리는 왜 '사람'을 다시 찾기 시작했나
이야기는 챗GPT가 세상에 나온 2022년 말로 거슬러 올라가요.
당시 오픈AI가 GPT를 사람처럼 자연스럽게 대답하게 만든 핵심 기술이 RLHF였어요. AI가 내놓은 여러 답변 중에 사람이 "이게 더 낫다"고 순위를 매겨주면, 그 데이터로 모델을 미세조정하는 방식이었죠. 문제는 이 작업을 대충 아무나 시킬 수 없다는 거였어요. 코딩 문제는 개발자가, 의료 질문은 의사가, 법률 문제는 변호사가 채점해야 AI가 진짜 똑똑해지거든요.
이 틈새를 가장 먼저 파고든 회사가 스케일AI(Scale AI)였어요. 2016년 알렉산더 왕(Alexandr Wang)이 창업했고, 원래는 자율주행차용 이미지 라벨링 회사였는데 챗GPT 붐을 타고 오픈AI·구글 등에 '인간 피드백' 데이터를 공급하는 회사로 완전히 체질을 바꿨죠.
그런데 2020년에 조용히 창업한 서지AI(Surge AI)라는 회사가 있었어요. 창업자 에드윈 첸은 MIT를 중퇴하고 트위터·구글·페이스북에서 데이터 사이언티스트로 일했던 사람인데, 이 사람은 외부 투자를 아예 받지 않고 회사를 키웠어요. 그 결과가 2025년 기준 연매출 12~14억 달러(약 1조 6천억~1조 9천억 원, 정확하지 않을 수 있어요) 규모의 회사예요. 직원은 110명 남짓인데 말이죠. ([Forbes](https://www.forbes.com/sites/phoebeliu/2025/09/17/the-ai-billionaire-youve-never-heard-of/))
직원 110명이 매출 1조 원대를 만든다? 이 업종의 핵심은 '정직원'이 아니라 '온디맨드로 모을 수 있는 전문가 풀'에 있다는 뜻이에요.
폭발: 메타의 '14조 원 베팅'이 판을 뒤집었다
이 시장이 진짜로 터진 건 2025년 6월이에요.
메타가 스케일AI 지분 49%를 143억 달러(약 19~20조 원)에 사들이겠다고 발표했거든요. 이 딜로 스케일AI 몸값은 약 290억 달러로 매겨졌고, 창업자 알렉산더 왕은 메타로 자리를 옮겨 '슈퍼인텔리전스' 조직을 이끌게 됐어요.
그런데 여기서 반전이 일어나요. 오픈AI, 구글, xAI 같은 스케일AI의 기존 고객사들이 하나둘 발을 빼기 시작한 거예요. 이유는 간단해요 — 경쟁사인 메타가 스케일AI 지분을 갖고 있으니, "우리 AI 훈련 데이터를 스케일AI에 맡기면 메타가 들여다볼 수도 있는 거 아니냐"는 우려가 나온 거죠. ([Computerworld](https://www.computerworld.com/article/4009714/metas-14-3b-stake-triggers-scale-ai-customer-exodus-could-be-a-windfall-for-rivals-like-mercor.html))
이 고객 이탈의 최대 수혜자가 바로 서지AI, 그리고 또 다른 신생주자 머커(Mercor)였어요.
머커는 2023년에 창업된 회사인데, 창업자 브렌던 푸디(Brendan Foody)와 공동창업자 두 명이 2025년 10월 회사 밸류에이션 100억 달러 라운드(펠리시스 주도, 벤치마크·제너럴카탈리스트·로빈후드벤처스 참여)를 유치하면서 "세계에서 가장 어린 자수성가 억만장자 3인"이 됐다는 보도가 나왔죠. 그리고 2026년 7월에는 200억 달러 밸류에이션 투자 논의가 진행 중이라는 뉴스까지 나왔어요(정확하지 않을 수 있어요, 아직 확정된 라운드는 아니에요). ([TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/07/09/mercor-is-in-talks-for-a-20b-valuation/), [CNBC](https://www.cnbc.com/2025/10/27/ai-hiring-startup-mercor-funding.html))
머커의 사업 방식이 재밌는데요, 의사·변호사·은행원 등 약 3만 명의 '전문가 계약자 풀'을 관리하면서 이들에게 하루 150만 달러(약 20억 원)씩 지급한다고 해요. 예를 들어 1차 진료 AI 제품을 검증하기 위해 현직 가정의학과 의사에게 시간당 130~170달러를 지급하는 식이죠. ([관련 보도 종합](https://www.herohunt.ai/blog/how-ai-labs-are-hiring-people-to-train-models-2026-insider-guide/))
정리하면 이렇습니다.
- 서지AI: 외부 투자 0원으로 연매출 1조 원대, 창업자 순자산 18조 원 추산
- 머커: 창업 2년 만에 밸류에이션 100억→200억 달러 논의, 연환산매출 20억 달러(약 2조 6천억 원) 돌파 보도
- 업계 전체: AI 데이터 어노테이션 시장 규모가 2025년 약 17억 달러 수준이고, 전년 대비 수요 154% 성장 (정확하지 않을 수 있어요)
빅테크의 지분 싸움 하나가, 조용히 있던 '인간 노동력 중개' 산업을 통째로 폭발시킨 셈이에요.
한국: 지금 상황과 기회
한국은 아직 이 흐름이 "미국 실리콘밸리 얘기"로만 소비되고 있어요. 근데 두 가지 결이 동시에 벌어지고 있거든요.
첫째, 국내 데이터 라벨링 기업들도 커지고 있어요. 셀렉트스타는 2025년 매출 목표를 120억 원으로 잡고 있고(정확하지 않을 수 있어요, 목표치 기준), 크라우드웍스·에이모(AIMO) 같은 회사들도 정부의 AI 허브 데이터 바우처 사업 등을 등에 업고 국내 데이터 가공 시장을 키워왔어요. 다만 미국처럼 '전문가 시급 10만 원' 모델보다는 아직 크라우드소싱형 저단가 라벨링 위주라는 차이가 있어요.
둘째, 개인 단위로 이미 이 부업에 뛰어든 한국인들이 있어요. 실제로 국내 블로거들이 데이터어노테이션(DataAnnotation.tech)이나 아웃라이어(Outlier, 스케일AI 운영) 같은 플랫폼에 지원해 후기를 올리고 있는데, 한 후기에서는 2주 만에 745.96달러(약 104만 원, 정확하지 않을 수 있어요)를 벌었다고 밝히기도 했어요. 특히 한국인은 한국어-영어 '바이링구얼' 트랙에서 경쟁력이 있다는 얘기가 나와요. AI 회사들이 다국어 모델 성능을 올리려면 영어 아닌 언어 원어민이 꼭 필요하거든요.
정부 차원에서도 AI 데이터 구축 사업(AI Hub, 데이터바우처)에 예산을 계속 투입하고 있는 만큼, "한국어 데이터 + 전문 지식"을 결합할 수 있는 사람이라면 지금이 진입하기 나쁘지 않은 타이밍이에요. 미국 플랫폼들이 비영어권 전문가 인력을 계속 찾고 있는 상황이라서요.
균형 잡기: 화려한 뒤에 있는 그림자
여기서 꼭 짚고 넘어가야 할 게 있어요. 이 산업, 겉으로 보이는 것만큼 다 아름답진 않거든요.
"서지AI는 임금 미지급으로 소송을 당했고, 노동자를 프리랜서로 잘못 분류했다는 주장도 나왔어요." — 관련 소송 보도 종합
- 서지AI는 최근 임금 미지급 소송을 당했어요. 노동자 측은 근무시간·도구·작업방식까지 회사가 통제했으면서 '독립계약자'로 분류해 정직원 보호를 피해갔다고 주장하고 있어요. ([Inc.](https://www.inc.com/sam-blum/surge-ai-sued-over-unpaid-wages-the-latest-legal-blow-to-ai-data-labeling-startups/91191340))
- 스케일AI는 케냐의 계약직 노동자들에게 정신적 지원 없이 폭력적·자극적인 콘텐츠를 검수시켰다는 이유로 소송을 당하기도 했어요. 시간당 2달러 수준의 저임금 사례도 보도됐고요.
- 즉, 이 산업의 '꼭대기'(억만장자 창업자)와 '바닥'(실제 라벨링 노동자) 사이의 간극이 상당히 크다는 비판이에요. 앤트로픽 같은 일부 AI 기업은 하청업체에 시간당 최소 16달러 이상을 지급하도록 요구하는 정책을 두고 있다고 밝히긴 했지만, 업계 전반에 표준화된 규제는 아직 없어요.
- 개인 입장에서도 리스크가 있어요. 무급 트레이닝 기간, 불투명한 계정 정지 기준, 일감의 불안정성(하다가 갑자기 프로젝트가 끊기는 경우) 등은 실제 후기에서 반복적으로 나오는 불만이에요.
결국 "AI 트레이너"는 고소득 전문직에게는 괜찮은 부수입 채널이 될 수 있지만, 그 아래 저단가 라벨링 노동은 여전히 '디지털 잡노동'에 가깝다는 이중 구조를 이해하고 접근해야 해요.
그래서 뭘 할 수 있을까요
호기심이 생기셨다면, 실제로 시도해볼 수 있는 방법들을 정리해봤어요.
- 전문직·개발자라면 해외 플랫폼 지원해보기
- Mercor, Outlier(Scale AI 운영), DataAnnotation.tech 등에 프로필을 등록하고 스킬 테스트를 통과하면 프로젝트를 배정받아요.
- 의료·법률·금융·시니어 개발 경력이 있다면 시급 50~200달러대 '전문가 트랙'을 노려볼 만해요.
- 한국어-영어 바이링구얼 능력이 있으면 경쟁력이 더 높아요.
- 국내 플랫폼도 함께 등록해두기
- 셀렉트스타, 크라우드웍스, 에이모(AIMO) 등은 국내 AI 기업·정부 사업 기반 데이터 작업을 제공해요. 단가는 해외보다 낮은 편이지만 진입장벽도 낮아요.
- 사업 기회로 보고 싶다면
- "한국어 특화 RLHF 데이터 벤더"라는 틈새는 아직 국내에 뚜렷한 강자가 없어요. 다국어 데이터 수요가 계속 느는 만큼, 특정 전문 분야(의료·법률·제조업 도메인 등) 한국어 데이터를 전문으로 구축·중개하는 소규모 스타트업 모델도 고려해볼 만해요.
- 주의할 점
- 무급 트레이닝, 성과 기반 계정 정지, 프리랜서 계약 조건은 반드시 미리 확인하세요.
- 안정적인 본업 수입원이라기보다는 '부수입 채널'로 접근하는 게 현실적이에요.
이 산업, 화려한 억만장자 스토리 뒤에 조용히 일하는 수십만 명의 사람들이 있다는 걸 함께 기억하면서 접근하면 좋을 것 같아요.
참고 출처
- [Forbes - How The Low-Key Billionaire Behind Surge Is Beating Out Rivals Like Scale AI](https://www.forbes.com/sites/phoebeliu/2025/09/17/the-ai-billionaire-youve-never-heard-of/)
- [CNBC - AI startup Mercor now valued at $10 billion](https://www.cnbc.com/2025/10/27/ai-hiring-startup-mercor-funding.html)
- [Computerworld - Meta's $14.3B stake triggers Scale AI customer exodus](https://www.computerworld.com/article/4009714/metas-14-3b-stake-triggers-scale-ai-customer-exodus-could-be-a-windfall-for-rivals-like-mercor.html)
- [Inc. - Surge AI Is Being Sued Over Unpaid Wages](https://www.inc.com/sam-blum/surge-ai-sued-over-unpaid-wages-the-latest-legal-blow-to-ai-data-labeling-startups/91191340)
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