'라벨링 알바'로 22살에 억만장자 된 사람들, 한국은 왜 모를까요?

혹시 스물두 살에 "자수성가 억만장자"가 된 사람이 한 일이, 알고 보니 "AI 과외 선생님 구해주는 일"이었다는 거 알고 계셨어요?

농담 아니고 진짜예요. 2025년 하반기 기준으로 미국에서 가장 뜨거운 스타트업 중 하나가 하는 일을 한 줄로 요약하면 이래요. "AI한테 정답을 가르쳐줄 사람을 모아서, AI 회사에 연결해준다." 그런데 이게 지금 조 단위로 돈이 몰리는 사업이거든요.

한국에서는 이 일이 여전히 "크몽에 올라온 시급 몇천 원짜리 데이터 라벨링 알바" 정도로 취급받고 있어요. 그 온도 차이가 딱 오늘 다뤄볼 이야기예요.

"라벨링"이 억만장자를 만들었다고요?

시작은 이렇게 보시면 돼요. ChatGPT 이후로 모든 AI 회사가 깨달은 게 하나 있어요. 모델을 더 똑똑하게 만드는 마지막 병목이 컴퓨팅 파워가 아니라 "고품질 인간 데이터"라는 거예요. 특히 전문가 수준의 판단이 들어간 데이터요.

그 틈새를 가장 먼저, 가장 크게 잡은 사람이 Surge AI의 에드윈 첸(Edwin Chen)이에요. MIT에서 수학·컴퓨터과학·언어학을 공부하고 구글, 페이스북, 트위터에서 리서치 사이언티스트로 일했던 인물인데, 2020년에 외부 투자 한 푼 안 받고 Surge AI를 창업했어요.

실리콘밸리의 '묻지마 VC 투자 게임'이 싫어서 자기 돈(빅테크에서 번 저축)으로만 회사를 키웠다고 밝힌 적이 있어요.

결과가 어땠냐면요, Surge AI는 2025년 기준 연환산매출(ARR) 약 14억 달러(2024년 12억 달러에서 성장)를 기록했고, 2025년 7월엔 블룸버그 보도로 기업가치 250억 달러(약 33조 원) 수준의 첫 외부 투자 유치를 협상 중이라는 얘기까지 나왔어요(아직 확정 발표는 아니라 정확하지 않을 수 있어요). 에드윈 첸은 회사 지분 약 75%를 보유한 것으로 알려지며 포브스 400대 부자 중 최연소 멤버에 이름을 올렸고요.

그리고 이 판을 원래 지배하던 회사가 있었어요. 2016년 알렉산더 왕(Alexandr Wang, MIT 중퇴)이 만든 Scale AI예요. 2025년 6월, 메타가 여기에 143억 달러(약 19조 원)를 투자해 의결권 없는 지분 49%를 확보하면서 기업가치를 290억 달러 이상으로 끌어올렸고, 알렉산더 왕 본인은 메타의 최고AI책임자로 자리를 옮겼어요.

왜 하필 지금, 이렇게 폭발했을까요

여기서 끝이 아니에요. 더 재밌는 건 그 다음 세대예요.

2023년, 고등학교 토론팀 동창 세 명이 만든 스타트업 Mercor가 있어요. 브렌든 푸디, 아다시 히레마트, 수리아 미다 — 세 명 다 대학(조지타운 등)을 중퇴하고 피터 틸 재단의 '틸 펠로우십'(대학 대신 창업을 택한 20대에게 주는 20만 달러 지원금)을 받은 사람들이에요.

Mercor는 2025년 2월 시리즈B에서 기업가치 20억 달러를 인정받더니, 같은 해 10월 시리즈C(3억 5천만 달러 조달)에서 기업가치 100억 달러로 뛰었어요. 8개월 만에 5배가 된 거예요. 창업자 세 명은 그렇게 만 22세에 "세계 최연소 자수성가 억만장자"라는 타이틀을 얻었고요.

이 폭발의 원인은 명확해요. OpenAI, 구글, 앤트로픽, 마이크로소프트, 메타 같은 소위 "프론티어 AI 랩" 10여 곳이 다음 세대 모델을 학습시키기 위해 전문가 수준 데이터에 사활을 걸었거든요. 그러다 보니 라벨링 작업의 몸값 자체가 완전히 달라졌어요.

• 일반 어노테이션 작업: 시급 15~28달러
• 코딩 평가·리뷰 작업: 시급 65~110달러
• 법률·의료·금융 등 자격증 보유 전문가 리뷰: 시급 90~250달러 이상
• Mercor 플랫폼 계약자 평균 시급: 약 95달러(약 13만 원, 2025년 기준·정확하지 않을 수 있어요)

전미 AI 트레이너 평균 시급이 31달러(2026년 초 기준) 수준인 걸 감안하면, 전문성만 있으면 이 시장에서 웬만한 화이트칼라 직종보다 시급이 높아지는 셈이에요. 시장 자체도 커지고 있어요. 글로벌 데이터 라벨링 시장은 2025년 약 48억 7천만 달러에서 2032년 291억 1천만 달러까지 연평균 29.1% 성장할 걸로 전망되고 있고요.

그런데 한국은요? 아직 "시급 몇천 원 알바"예요

여기서부터가 한국 이야기예요. 그리고 이게 바로 오늘 이 글을 쓰는 이유예요.

국내에서 "데이터 라벨링"을 검색하면 크몽, 알바몬, 크라우드웍스 같은 곳에서 단기 프로젝트 구인 공고가 뜨는데, 시급대가 3천 원부터 2~3만 원까지 천차만별이에요. 업계 관계자들 말로는 "구조를 아느냐 모르느냐의 차이"라고 하더라고요. 즉 미국처럼 "전문가 데이터라 몸값이 폭등한다"는 프레임 자체가 아직 자리 잡지 못한 거예요.

국내에도 관련 기업이 없는 건 아니에요.

• 크라우드웍스(코스닥 355390): 2023년 기술특례로 상장했고, 그해 매출 239억 원으로 역대 최고치를 찍었어요. 네이버 하이퍼클로바X 공식 파트너이기도 하고요. 다만 2025년 3분기 누적 매출은 전년 대비 7.0% 감소했다가 2026년 1분기엔 다시 49.9% 증가하는 등 변동성이 꽤 커요(정확하지 않을 수 있어요).
• 셀렉트스타: 2025년 7월 시리즈B로 약 205억 원을 추가 유치(누적 투자 379억 원)했는데, 세일즈포스와 ACVC파트너스 같은 해외 투자사도 참여했어요. 2025년 매출 목표는 120억 원(데이터 구축 70억+AI 신뢰성 평가 50억)이었고, 과기정통부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 국가 프로젝트에서 SK텔레콤 컨소시엄의 데이터 파트를 총괄하기도 했어요.

정부도 움직이고 있어요. 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 2025년 데이터 구축·가공에 150억 원 예산을 투입했고, 네이버클라우드·업스테이지·SKT·엔씨에이아이·LG AI연구원이 만든 학습데이터 29종(약 3,544만 건, 1.56조 토큰 규모)을 AI허브를 통해 무료 개방했어요.

그리고 재밌는 사실 하나. 미국 플랫폼 Outlier AI는 이미 한국어 화자를 대상으로 "시급 최대 31달러"짜리 AI 트레이닝 프로젝트를 공개 채용 중이에요. 즉 기회는 이미 한국에 와 있는데, 정작 여기서는 잘 모르고 있는 상태인 거예요.

왜 지금이 기회냐면요, 국내 AI 랩(네이버, 업스테이지, LG, SKT 등)들도 결국 똑같은 병목 — 고품질 한국어·전문분야 데이터 부족 — 을 겪게 될 거고, 이미 해외 플랫폼들은 한국어를 "다음 공략 언어"로 보고 사람을 모으고 있거든요.

물론, 마냥 장밋빛은 아니에요

여기서 균형을 좀 잡아볼게요. 이 시장이 화려한 만큼 그늘도 꽤 짙거든요.

Mercor는 2025년 하반기 들어 잡음이 꽤 났어요. 메타향 프로젝트에 투입됐던 계약자 5천여 명 규모의 작업이 종료된 뒤, 비슷한 신규 프로젝트를 시간당 5~10달러 낮은 조건으로 재계약 제안했다는 보도(포브스)가 나왔고요. 전직 직원들 사이에서는 "hostile(적대적)", "inhumane(비인간적)" 근무 환경, 이른바 "고스트워크" 착취 논란까지 제기됐어요. 데이터 프라이버시·소비자보호법 위반을 주장하는 소송도 5건이 제기된 상태예요.

구조적인 한계도 있어요.

• 이 일은 대부분 정규직이 아니라 프로젝트 단위 계약이에요. 프로젝트가 끝나면 수입이 그날로 끊길 수 있어요.
• 플랫폼 알고리즘이 작업자를 평가·심사하는 구조라, 심사에서 탈락하면 애초에 좋은 프로젝트에 배정조차 안 돼요.
• 아이러니하게도, 지금 이 사람들이 만드는 데이터가 결국 "AI가 이 일 자체를 대체하는" 미래를 앞당길 수도 있어요.
• 해외 플랫폼에서 번 소득은 한국에서 근로소득이 아니라 사업·기타소득으로 잡혀서 종합소득세 신고 대상이 될 수 있어요. 이 부분은 꼭 세무 전문가나 국세청 안내를 확인하시는 게 좋아요.

그러니까 "이거 하면 무조건 시급 10만 원 번다"는 얘기는 아니에요. 다만 "전문성 + 영어/한국어 이중언어 + 성실한 심사 통과"가 갖춰지면 국내 알바 시세로는 상상하기 어려운 소득이 가능한 시장이 실제로 존재한다는 건 확실해요.

그래서, 뭘 해볼 수 있을까요

관심 있으시면 이렇게 접근해보시는 걸 추천드려요.

1. 해외 플랫폼에 프로필부터 등록해보기 — Outlier AI(한국어 프로젝트 운영 중), DataAnnotation, Alignerr, Invisible Technologies 같은 곳은 지원 장벽이 낮은 편이에요. Mercor·Surge AI는 상대적으로 초청·심사 중심이라 진입이 까다로운 편이고요.
2. 본인 전문분야를 명확히 태그하기 — 개발자, 의료·법률 자격증 보유자, 특정 외국어(일본어·중국어 등) 능통자라면 일반 라벨링보다 훨씬 높은 시급대(코딩 시간당 65~110달러, 전문 분야 90달러 이상)에 지원할 수 있어요.
3. 국내 플랫폼도 같이 병행하기 — 크라우드웍스, 셀렉트스타, 레이블러 등은 국내 기업 대상 프로젝트가 꾸준히 있고, 프리랜서·정규직 채용 공고도 종종 올라와요.
4. 정부 사업 쪽 문도 열려 있어요 — 과기정통부·NIA의 AI 학습용 데이터 구축 사업이나 데이터바우처 사업은 매년 공모 형태로 진행되니, 관련 업체 재직자나 프리랜서라면 참여를 노려볼 만해요.
5. 소득 신고는 처음부터 챙기기 — 해외에서 달러로 받는 소득이라도 종합소득세 신고 대상이 될 수 있으니, 부업으로 시작하더라도 세무 처리를 미루지 않는 게 좋아요.

정리하면, "데이터에 라벨 붙이는 일"이 이제는 미국에서 20대 창업자를 억만장자로 만들고, 전문가에게는 시급 10만 원대를 안겨주는 산업이 됐다는 거예요. 한국은 아직 이걸 "단순 알바"로 보고 있지만, 이미 해외 플랫폼들이 한국어 화자를 직접 채용하러 오고 있는 지금이, 어쩌면 프레임이 바뀌기 직전의 타이밍일 수 있어요.

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/)
• [Scale AI's Alexandr Wang confirms departure for Meta as part of $14.3 billion deal - CNBC](https://www.cnbc.com/2025/06/12/scale-ai-founder-wang-announces-exit-for-meta-part-of-14-billion-deal.html)
• [Mercor Contractors Allege The AI Company Slashed Their Wages - Forbes](https://www.forbes.com/sites/iainmartin/2025/11/12/the-worlds-youngest-self-made-billionaires-just-slashed-these-workers-wages-by-a-third/)
• [셀렉트스타, 55억 시리즈B 추가 투자 유치 - AI타임스](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=204388)