AI를 가르치는 사람들에게 시간당 30만원이 몰린다는데, 한국에서도 가능할까요?

퀴즈 하나 낼게요.

지금 미국에서 기업가치가 1년도 안 돼 5배로 뛴 스타트업이 있어요. 2023년에 대학생 세 명이 차렸는데, 지금은 엔비디아가 지분 투자를 검토할 정도로 몸값이 커졌습니다. 이 회사가 파는 게 뭘까요?

로봇도, 반도체도, 신약도 아니에요. 이 회사가 파는 건 '사람'이에요. 정확히는, AI에게 정답을 가르쳐주는 전문가들의 시간이요.

회사 이름은 머서(Mercor). 2025년 10월 3억5천만 달러를 투자받으면서 기업가치 100억 달러(약 13조 원)를 찍었고요, 채 1년도 안 된 2026년 7월에는 200억 달러(약 26조 원) 밸류에이션으로 5억 달러를 더 유치하는 협상을 하고 있다는 소식이 블룸버그와 포브스에 떴어요. CEO 브렌던 푸디는 연환산 매출이 20억 달러를 넘겼다고 밝혔죠.

3년차 스타트업이, 공장도 특허도 없이, "사람의 지식"만 팔아서 연매출 2조 원대를 찍은 거예요.

이게 바로 지금 실리콘밸리에서 조용히, 그러나 무섭게 커지고 있는 산업이에요. 우리는 이걸 'AI 데이터 노동 이코노미' 혹은 'RLHF 이코노미'라고 부를 수 있을 것 같아요. 그리고 이 판, 한국에도 이미 문이 살짝 열려 있는데 아는 사람이 별로 없어요.

원조: 이 흐름은 어디서 시작됐나

이야기는 '데이터 라벨링'이라는, 원래는 꽤 단조로운 일에서 시작해요. 사진 속 자동차에 박스를 치고, 문장이 욕설인지 아닌지 표시하고 — 자율주행차 학습시키던 시절의 유물 같은 일이었죠.

이 시장의 원조 강자는 스케일AI(Scale AI)예요. 알렉산더 왕이라는 인물이 만든 회사인데, 자율주행 데이터 라벨링으로 시작해서 오픈AI·구글·메타의 RLHF(사람 피드백 기반 강화학습) 파트너로 성장했어요. 그리고 2025년 6월, 메타가 이 회사 지분 49%를 143억 달러(약 19조 원)에 인수하면서 업계가 뒤집어졌어요. 기업가치는 290억 달러로 책정됐고, 알렉산더 왕은 메타로 옮겨가 '메타 슈퍼인텔리전스랩스'를 이끌게 됐죠.

그런데 재미있는 건, 메타가 스케일AI를 사버리자 오픈AI·구글 같은 경쟁사들이 "우리 데이터를 경쟁사 손에 있는 회사에 맡길 수는 없다"며 등을 돌렸다는 점이에요. 이 틈을 파고든 게 서지AI(Surge AI)와 머서예요.

서지AI는 특히 흥미로운 케이스인데요, MIT를 중퇴한 에드윈 첸이 창업한 뒤 2025년까지 외부 투자를 단 한 푼도 받지 않고 부트스트래핑으로 키운 회사예요. 그러다 2025년 처음으로 외부 투자를 받기 시작했는데, 로이터에 따르면 150억 달러 이상, 블룸버그에 따르면 250억 달러 밸류에이션으로 최대 10억 달러를 유치하려 했다고 해요(수치가 매체마다 조금씩 달라요). 2025년 매출은 연환산 14억 달러로, 전년 12억 달러에서 더 늘었고요.

머서 창업 스토리도 좋아요. 브렌던 푸디, 아다시 히레마스, 수리아 미다 — 세 사람 다 베이 지역 고등학교 토론팀 동기였고, 조지타운을 다니다 중퇴한 뒤 피터 틸이 젊은 창업자에게 20만 달러를 주는 '틸 펠로십'을 받고 본격적으로 사업을 키웠어요. 이 셋의 나이가 20대 초중반인데, 벌써 "세계에서 가장 어린 자수성가 억만장자"라는 타이틀까지 붙었죠(정확하지 않을 수 있어요, 매체마다 표현이 조금씩 달라요).

폭발: 왜 지금, 미국에서 이렇게 커졌나

챗GPT, 클로드, 제미나이 같은 대형 AI들이 좋아지는 방식을 한번 생각해볼게요. 요즘 성능 향상의 핵심은 그냥 데이터를 더 넣는 게 아니라, 사람이 AI의 답을 채점하고 고쳐주는 과정이에요. 이게 RLHF고요.

그런데 문제는, GPT급 모델이 이제 웬만한 일반 상식은 다 압니다. 그래서 필요한 채점자도 달라졌어요. 예전엔 아무나 "이 문장이 자연스러운가요?"를 체크하면 됐다면, 지금은 실제 의사가 AI의 의료 답변이 맞는지, 실제 변호사가 AI의 법률 조언이 맞는지, 현직 개발자가 AI가 짠 코드가 돌아가는지 확인해야 하는 수준이 됐어요.

이 '전문가 채점' 시장이 폭발적으로 커진 게 2025년이에요. 업계 통계를 보면 AI 데이터 어노테이션 시장 규모가 2025년 기준 16억9천만 달러를 찍었고, 어노테이션 관련 인력 수요는 전년 대비 154% 늘었다고 해요(정확하지 않을 수 있어요, 조사기관마다 편차가 있어요).

몸값도 확 갈렸어요.

• 일반 RLHF 채점: 시간당 25~50달러
• 의료·법률·엔지니어링 등 전문직 채점: 시간당 50~100달러
• 단기 고난도 프로젝트: 시간당 100~300달러까지도

실제로 미국에서 활동 중인 아웃라이어(Outlier AI)의 경우 코딩·전문가급 태스크는 시간당 35~60달러, 데이터애노테이션(DataAnnotation.tech)도 특정 태스크에서 시간당 40달러가 실제로 찍힌다는 후기들이 있어요(정확하지 않을 수 있어요, 플랫폼 정책이 자주 바뀌어요).

미국·영국·서유럽에 인력이 몰리는 이유도 명확해요. 코드 리뷰나 의료 라벨링처럼 전문성이 필요한 작업일수록, 그 언어와 그 나라 자격증 체계를 아는 사람이 필요하거든요.

한국: 지금 상황과 왜 지금이 기회인가

여기서부터가 진짜 궁금한 부분이죠. 한국은 지금 어디쯤 와 있을까요.

일단 재미있는 사실 하나. 머서는 실제로 '한국어 전문가(Korean Language Expert)' 원격 포지션을 뽑고 있어요. 채용 페이지 기준 시급 최대 24달러(약 3만 2천 원, 환율 1,300원대 기준 — 정확하지 않을 수 있어요)를 제시하고 있고요, '한국어 바이링구얼 라이터' 포지션도 비슷한 조건으로 열려 있어요.

블라인드에도 실제로 "원격, 시급 USD 31, 한국어 AI 데이터 레이블링" 같은 제목의 글이 올라와 있었고요, 국내 블로그·스레드에도 아웃라이어에서 부업으로 시급 30달러 안팎을 번다는 후기들이 꽤 있어요. 다만 다들 "영어로 소통해야 해서 진입장벽이 있다", "LQ(저품질) 판정 받으면 계정이 정지된다" 같은 현실적인 어려움도 함께 이야기하더라고요.

왜 한국어가 지금 특히 수요가 있냐면, GPT나 제미나이 같은 모델들이 이제 영어권을 넘어 전 세계 시장을 잡으려 하는데, 한국어처럼 데이터가 상대적으로 적은 언어일수록 "AI 답변이 자연스러운 한국어인지, 한국 맥락에 맞는지" 검증해줄 사람이 부족하거든요. 그래서 원어민 몸값이 오히려 높게 책정되는 거예요.

국내 자체 산업도 있긴 해요. 2023년 코스닥에 상장한 크라우드웍스(355390)가 대표주자인데, 2026년 1분기 매출은 전년 대비 49.9% 늘었지만 여전히 영업적자 상태고, 주가는 52주 최고 9,890원에서 최근 1,600원대까지 떨어졌어요(정확하지 않을 수 있어요, 최신 시세는 변동이 큽니다). 셀렉트스타 같은 곳은 2025년 7월 시리즈B를 마무리하며 누적 투자금 379억 원을 확보했고요.

즉, 국내 데이터 라벨링 '기업' 쪽은 아직 미국만큼 폭발적이지 않은데, 반대로 미국 플랫폼들이 "한국어 할 줄 아는 사람"을 원격으로 직접 고용하려는 흐름은 이미 시작됐다는 거예요. 국내 산업이 자리 잡기를 기다릴 필요 없이, 개인이 먼저 이 판에 올라탈 수 있는 구조인 거죠.

균형: 장밋빛만은 아니에요

여기서 김을 좀 빼야 할 것 같아요.

이 산업, 시작은 그렇게 예쁘지 않았어요. 2023년 타임지 보도로 유명해진 사건인데, 오픈AI가 챗GPT의 유해 콘텐츠 필터를 만들면서 케냐 노동자들을 고용했는데, 이들이 아동 학대·자살·고문 같은 끔찍한 텍스트를 하루 종일 읽고 분류하면서 받은 돈이 시간당 1.32~2달러였어요. 정작 오픈AI가 하청업체 사마(Sama)에 지급한 단가는 시간당 12.5달러였고요. 2025년 에퀴뎀 조사에서는 케냐·콜롬비아·가나 노동자 76명 중 60건의 정신적 피해 사례가 확인됐다고 해요.

지금 얘기하는 '전문가 티어'(의사·변호사·개발자가 시간당 수십~수백 달러 버는 일)는 이 사건과는 결이 다르지만, 같은 산업 안에서 최상위 계층과 최하위 계층의 격차가 이렇게 크다는 건 기억해둘 필요가 있어요. AI 업계가 '데이터 노동'을 얼마나 함부로 다룰 수 있는지 보여주는 전례니까요.

그리고 지금 미국에서도 '전문가 부업'이 마냥 안정적인 건 아니에요.

• 프로젝트가 갑자기 끊기는 '드라이 스펠(dry spell)' — 3주 잘 벌다가 2주는 일이 아예 없는 식이에요.
• 저품질 판정 한 번에 계정이 정지될 수 있어요.
• 정규직이 아닌 계약직(1099)이라 4대보험·퇴직금 같은 게 없어요.
• 장기적으로는 AI가 AI를 평가하는 수준까지 올라가면, 지금의 '전문가 채점' 수요 자체가 줄어들 가능성도 있어요.

이건 '평생 직업'이 아니라 '지금 열려 있는 부업 창구'로 보는 게 맞을 것 같아요.

그래서 뭘 할 수 있냐면

관심이 생겼다면, 실제로 알아볼 수 있는 곳들을 정리해볼게요.

1. 머서(mercor.com/experts) — 전문직(의료·법률·엔지니어링·개발) 대상, 한국어 전문가 포지션도 별도로 운영. 지원 후 매칭까지 시간이 걸리는 편이에요.
2. 아웃라이어(Outlier AI) — 일반인도 가입 가능, 코딩·전문 태스크는 시급이 더 높음. 국내 후기 자료가 상대적으로 많은 편이에요.
3. 데이터애노테이션(DataAnnotation.tech) — 아웃라이어와 비슷한 구조, 큐 안정성이 더 낫다는 평이 있어요.
4. 튜링(Turing.com) — 개발자 대상 AI 트레이닝 매칭 플랫폼이에요.
5. 서지AI(Surge AI) — 다만 여긴 초청·추천 기반이라 일반 지원이 쉽지 않아요, 참고만 해두세요.

시작 전에 이건 꼭 체크하세요.

• 대부분 영어 기반 커뮤니케이션이 필요해요. 최소한의 비즈니스 영어는 준비되어야 해요.
• 본인 전문 분야(의료·법률·코딩·번역·특정 언어)가 명확할수록 유리해요. "그냥 한국인"보다 "한국어+개발 경력 5년" 쪽이 훨씬 잘 매칭돼요.
• 해외 플랫폼에서 받는 소득도 국내 종합소득세 신고 대상이에요. 페이팔·와이즈로 받은 부수입이라고 신고를 건너뛰면 나중에 골치 아파질 수 있어요.
• "가입비 내면 고수익 보장" 식으로 접근하는 곳은 전부 사기예요. 정식 플랫폼은 가입비를 받지 않아요.

한국은 아직 이 판을 '데이터 라벨링 알바' 정도로만 알고 있는 것 같은데, 미국에서는 이미 의사·변호사·시니어 개발자가 부업으로 뛰어드는 20조 원짜리 산업이 됐어요. 언젠가 국내에서도 이런 흐름이 본격화되겠지만, 지금 당장은 개인이 먼저 미국 플랫폼에 직접 올라탈 수 있는 몇 안 되는 구간이라는 점, 눈여겨볼 만하다고 생각해요.

참고 출처

• [Mercor quintuples valuation to $10B with $350M Series C - TechCrunch](https://techcrunch.com/2025/10/27/mercor-quintuples-valuation-to-10b-with-350m-series-c/)
• [AI Training Startup Mercor Discusses $20 Billion Valuation - Bloomberg](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-09/ai-training-startup-mercor-discusses-20-billion-valuation)
• [Meta Invests $14 Billion In Scale AI - Forbes](https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2025/06/23/meta-invests-14-billion-in-scale-ai-to-strengthen-model-training/)
• [OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour - TIME](https://time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/)