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1인 팀
다들 AI가 우리에게서 무엇을 빼앗아 갈지 묻는다. 대신 지금 AI가 실제로 하고 있는 일을 보라. AI는 한 사람에게 팀 전체의 힘을 쥐어주고 있고, 한 인간이 할 수 있는 일의 한계선이 방금 움직였다.
1인 팀
다들 AI에 대해 같은 두 가지 질문을 던진다. 내 일자리를 빼앗을까. 우리를 죽일까.
타당한 질문이다. 하지만 미래에 대한 질문이고, 목소리가 너무 커서 지금을 보는 사람은 거의 없다.
그러니 지금을 보라. AI를 잘 쓰는 사람들에게, 오늘, AI가 실제로 하고 있는 일은 무엇인가?
그들을 대체하고 있지 않다. 그들을 확장하고 있다.
망치가 집을 짓지 않는다
망치가 집을 짓지 않는다. 망치를 쥔 사람이, 맨손인 사람은 지을 수 없는 집을 짓는다.
그게 인간 역사에서 가장 오래된 거래다. 도구는 아이디어를 갖고 있지 않다. 도구는 아이디어와 결과물 사이의 한계를 없앤다.
이전의 모든 도구는 몸을 확장했다. 지렛대, 쟁기, 엔진. 컴퓨터는 기억과 연산을 확장했다.
이번 것은 우리가 도구를 가져본 적 없는 무언가를 확장한다. 당신 안에서 초안을 쓰고, 스케치하고, 확인하고, 번역하고, 다시 시도하는 부분. 예전에는 다른 사람이 필요했던 그 부분이다.
역사 내내, 큰 일을 한다는 건 무리를 설득해 함께 하게 만드는 걸 뜻했다. 디자이너, 엔지니어, 번역가, 분석가, 계약서를 읽어줄 사람이 필요했다. 그들을 고용하거나 설득할 수 없다면, 아이디어는 머릿속에 남았다.
이제 당신은 세 번째 팔을 가질 수 있다. 여분의 뇌. 당신이 생각하는 방식 그대로 생각하는 팀 전체가, 당신 주위에. 당신이 그걸 지휘하는 사람이기 때문이다.
People: 1 · Team around them: 0
이 사이트가 그 예다. 한 사람이 만든다. 13개 언어로 발행되고, 스크롤하면 움직이는 그림이 들어간다. 5년 전이었다면 작은 미디어 회사가 필요했을 일이다. 오늘은 나와 노트북 한 대가 전부다.
ASKGIB
Kind: publication
- People
- 1
- Languages
- 13
- Figures
- move when you scroll
- Five years ago
- a small media company
- Today
- me and a laptop
- English
- Français
- Español
- Português
- Русский
- 日本語
- 한국어
- 中文
- العربية
- עברית
- हिन्दी
- Türkçe
- Taqbaylit
사람 수를 세어보라
내 말만 믿을 필요는 없다. 사람 수를 세어보라.
- Recurring revenue, Jul 2025
- $100M
- Recurring revenue, Feb 2026
- $400M
- Per person
- ≈ $2.77M
- Users
- ≈ 8 million
Lovable은 스톡홀름에 있는 스웨덴 회사다. 평범한 말로 앱을 설명하면 작동하는 소프트웨어를 돌려준다. 2025년 7월 연간 반복 매출(ARR)이 1억 달러에 도달했다. 2026년 2월에는 4억 달러를 넘었다. 매출 책임자는 당시 인원을 밝혔다. 정규직 146명. 한 사람당 약 277만 달러의 반복 매출인 셈이다. 사용자는 약 800만 명이라고 하며, 회사는 이들을 "훌륭한 아이디어를 가진 비개발자"라고 설명한다.
그 마지막 문장을 다시 읽어보라. 고객은 개발자가 아니다. 아이디어는 있었지만 팀이 없었던 사람들이다.
Base44는 더 작고 더 특이한 경우다. 창업자는 한 명, Maor Shlomo. 외부 투자는 없다. 직원은 여덟 명. 시작한 지 6개월 만에 Wix가 현금 8000만 달러에 인수했다.
Midjourney는 벤처 투자를 단 한 푼도 받은 적이 없다. 대부분의 추정에 따르면 연 매출은 약 5억 달러이고, 팀 규모는 100명에서 160명 사이다.
10년 전이었다면 이런 숫자에는 직원 천 명과 투자 라운드 세 번이 필요했을 것이다. 일이 사라진 게 아니다. 지금도 이루어지고 있다. 팔이 여러 개 달린 것 같은 소수의 사람들이 해내고 있다.
고객센터 직원과 필즈상 수상자
회사는 쉬운 증거다. 과학이 더 나은 증거다. 과학에서는 결과를 속일 수 없기 때문이다.
Paul Erdős는 헝가리 수학자로, 산더미 같은 미해결 문제를 남겼다. 맨체스터의 수학자 Thomas Bloom이 그중 거의 천 개를 공개 웹사이트에 모아두었다. 일부는 60년 동안 이 분야 최고의 두뇌들을 버텨냈다.
2025년 10월 이후, 그 문제들 중 약 100개가 AI 도구의 도움으로 해결됨으로 옮겨갔다. 이 수치는 살아있는 최고의 수학자 중 한 명인 Terence Tao가 관리하는 페이지에서 나온다.
- still open
- solved with AI help — mostly an old answer found in a forgotten paper
- a new, valid proof built by a model (at least two)
그게 무엇을 뜻하는지는 솔직하게 말해야 한다. 그 도움의 대부분은 아주 훌륭한 문헌 검색이었다. 누군가 잊힌 논문에서 이미 그 문제를 풀어놓았다는 걸 기계가 찾아낸 것이다. 하지만 적어도 두 건은, 사람의 개입이 거의 없이 모델이 아무도 풀지 못한 문제에 대해 독창적이고 타당한 증명을 만들어냈다.
이제 누가 그 도구를 쥐고 있었는지 보라.
Kevin Barreto는 Cambridge 학부생이다. Liam Price는 한때 수학을 전공했던 사람이다. 둘 다 20대 초반이다. 2025년 12월, 두 사람은 그 목록에서 AI를 하나씩 시험해보기 시작했다. 1월 4일까지 728번 문제를 풀었다. 2026년 5월에는 Tao와 함께 1196번 문제를 해결한 논문의 공동 저자가 되어 있었다.
Wouter van Doorn은 고객센터에서 일한다. 전문 수학자가 아니다. 수학이 좋아서 6개월 휴직을 냈다. 2025년 11월에는 포럼에서 Tao와 함께 작업하고 있었고, 그의 논증 하나에 대한 Tao의 답은 짧았다. "이제 당신 논증이 어떻게 작동하는지 알겠어요. 멋지네요!"
Wouter van Doorn works in customer service
Terence Tao Fields medalist
I see how your argument works now. Nice!
고객센터 직원과 필즈상 수상자가, 같은 문제를, 같은 페이지에서.
도구는 수학자를 대체하지 않았다. 더 많은 사람이 수학자가 되게 했다.
이게 못 하는 일
동화 같은 이야기를 팔 생각은 없다. 그러니 반대편 이야기도 하겠다.
AI는 안목을 주지 않는다. 방향을 주지 않는다. 어떤 문제가 인생 1년을 바칠 가치가 있는지 말해주지 않는다. 아무것도 아닌 것을 겨누면 아주 빠르게 아무것도 아닌 걸 잔뜩 만들어낸다. 당신의 확장판은 딱 당신만큼만 좋다.
일자리에 대한 두려움은 어리석지 않다. 같은 숫자를 반대편에서 보라. 146명이 4억 달러 규모 회사를 운영할 수 있다면, 고용됐어야 할 많은 사람이 고용되지 않은 것이다. 레버리지는 양쪽 모두에서 진짜다. 그렇지 않은 척하는 건 논쟁에서 지는 방법이다.
하지만 그 두려움이 틀리는 지점을 보라. 그것은 AI를 경쟁자로, 당신 옆에 서서 당신 자리를 노리는 또 다른 직원으로 상상한다. 위에 나온 사람들이 겪은 건 그게 아니었다. 그들 중 누구도 모델에 의해 대체되지 않았다. 각자가 한 사람 이상이 되었다.
그 학부생은 연구 그룹이 되었다. 그 창업자는 회사가 되었다. 그 고객센터 직원은 수학자가 되었다.
한계는 재능이었던 적이 없다
우리가 내내 잘못 알고 있었던 게 뭔지 말해보겠다.
우리는 사람의 한계가 재능이라고 생각했다. 대부분은 손이었다. 시간이었다. 한 사람의 인생이 배울 수 있는 기술의 수였다. 돈을 주거나 설득할 수 있는 사람의 수였다.
그 한계가 방금 움직였다. 도구를 집어들 마음만 있다면 누구에게나.
- Hands
- Hours
- Skills one life has room to learn
- People you could pay or persuade
그러니 쓸모 있는 질문은 AI가 당신에게서 무엇을 빼앗을 것이냐가 아니다.
당신이 팀을 가지고 있다면 무엇을 만들 것이냐다. 왜냐하면 지금 당신은 팀을 가지고 있기 때문이다.