혹시 "시간당 25만~60만원(정확하지 않을 수 있어요, 환율 변동)짜리 재택 부업"이라고 하면 뭐가 떠오르세요?
주식 리딩방? 코인 투자? 둘 다 아니에요. 정답은 "AI한테 정답 채점해주기"예요. 정확히는 챗GPT나 클로드 같은 AI 모델이 내놓은 답변을 전문가가 보고 "이건 맞다, 이건 틀렸다, 이건 이런 이유로 위험하다"를 판정해주는 일이거든요. 업계에서는 이걸 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습)라고 부르는데, 미국에서는 이미 의사·변호사·박사급 엔지니어들이 본업 옆에 '부캐'로 뛰어드는 거대한 노동시장이 됐어요.
그런데 재밌는 건, 이 시장에 지금 조 단위 돈이 쏟아지고 있는데도 한국에서는 아직 "그런 게 있어?" 수준이라는 거예요. 오늘은 이 얘기를 좀 해볼게요.
시작은 조용한 부트스트랩 회사였어요
이 흐름의 원조 격 회사는 서지 AI(Surge AI)예요. MIT를 중퇴하고 구글·트위터·페이스북을 거친 에드윈 첸(Edwin Chen)이 2020년에 만든 회사인데, 크라우드소싱 데이터 라벨링 품질에 실망해서 직접 차렸다고 해요.
이 회사가 신기한 건, 외부 투자 한 푼 안 받고 2021년부터 흑자를 냈다는 거예요. 그러다 2025년에는 연매출이 14억 달러(약 1조 9천억원, 2025년 8월 기준 런레이트)까지 찍었고요(정확하지 않을 수 있어요). 고객사가 앤스로픽, 오픈AI, 마이크로소프트, 메타, 심지어 미군까지예요. 2025년 중반에 처음으로 10억 달러 규모 외부 투자 유치에 나섰다는 얘기가 나올 정도로, 그동안은 그냥 "돈 잘 버는데 아무도 몰랐던 회사"였던 거죠.
여기에 더 화제가 된 곳이 머서(Mercor)예요. 2023년에 벨라르민 고등학교 동창 3명 — 브렌던 푸디, 아다시 히레마스, 수리야 미다 — 이 만들었는데, 셋 다 22살에 틸 펠로십(Peter Thiel이 대학 중퇴 창업자에게 주는 지원금)을 받은 사이예요.
2025년 10월, 머서는 펠리시스벤처스·벤치마크·제너럴캐터리스트 등이 참여한 3억 5천만 달러 시리즈C를 유치하면서 기업가치 100억 달러(약 14조원)를 인정받았어요. 창업 2년 만에 세계 최연소 자수성가 억만장자 3인이 탄생한 거예요.
머서는 3만 명이 넘는 전문가 네트워크를 굴리면서, 하루에만 150만 달러(약 21억원)를 계약자들에게 지급하고 있대요(정확하지 않을 수 있어요). 평균 시급은 85~95달러 선인데, 의료·법률처럼 특수 전문성이 필요한 케이스는 더 뛰어요.
왜 하필 지금, 미국에서 이렇게 터졌을까요
이유는 간단해요. GPT-4, 클로드, 제미나이 같은 대형 모델들이 "일반적인 지식"에서는 이미 상향평준화됐거든요. 이제 AI 회사들이 싸우는 지점은 "박사급 물리학 문제를 정말 정확히 푸는가", "실제 의료 상담처럼 안전하게 답하는가", "법률 자문 수준으로 근거를 대는가" 같은 디테일이에요.
이걸 채점할 수 있는 사람은 일반 크라우드워커가 아니라 진짜 의사, 진짜 변호사, 진짜 박사급 엔지니어뿐이죠. 그래서 서지 AI는 의대 펠로우에게 시간당 250~450달러(정확하지 않을 수 있어요)를 주고, 업계 전반적으로 도메인 전문가 평가자에게는 시간당 130~1,000달러, 레드티밍(AI의 위험한 답변을 일부러 유도해 찾아내는 일)에는 시간당 100~200달러 수준을 준다는 얘기가 나와요.
이 판이 커지면서 신흥 강자도 빠르게 떴어요. 마이크로원(micro1)은 원래 AI 채용 스타트업이었는데, 창업자 알리 안사리가 이걸 데이터 라벨링 사업으로 틀면서 2025년 한 해에만 연간 반복매출(ARR)이 700만 달러에서 5,000만 달러로 뛰었고, 2026년 8월 기준으로는 총 매출 런레이트가 5억 달러를 넘겼대요(정확하지 않을 수 있어요). 기업가치는 8개월 만에 8천만 달러에서 25억 달러로 뛰었다는 보도까지 나왔어요.
원래 대학생 채용 플랫폼이던 핸드셰이크(Handshake)도 슬쩍 데이터 라벨링으로 사업을 넓히더니 2026년 들어 연환산 매출 10억 달러를 찍었다고 하고요.
반면 한때 이 시장 1위였던 스케일 AI(Scale AI)는 2025년 6월 메타가 143억 달러를 투자해 지분 약 49%를 가져가면서 오히려 흔들렸어요. 오픈AI, 구글 같은 경쟁사들이 "메타 손이 닿은 회사에 우리 데이터를 맡길 수 없다"며 거래를 끊었고, 스케일 AI는 인력의 14%를 감원했어요. 그 반사이익을 서지 AI와 머서가 챙긴 셈이죠.
그럼 한국은 지금 어디쯤 와 있을까요
국내에도 관련 플레이어가 없는 건 아니에요. 셀렉트스타(데이텀, Datumo)는 2018년 설립된 AI 데이터·신뢰성 평가 기업인데, 네이버·LG AI연구원·업스테이지·SKT 같은 곳에 데이터 인프라를 대주고 있고 고객사가 290곳에 달한대요. 2025년 7월 시리즈B를 마무리하며 누적 투자액이 379억원이 됐고, 2025년 목표 매출은 120억원(데이터 부문 70억원 + 신뢰성 평가 부문 50억원) 수준이라고 해요(정확하지 않을 수 있어요).
그런데 흥미로운 지점은 따로 있어요. 미국 플랫폼 데이터애노테이션(DataAnnotation.tech)은 이미 "Korean Bilingual" 전용 채용 페이지를 따로 운영 중이에요. 한국어-영어 이중언어자를 콕 집어 뽑고 있다는 뜻이죠. 즉 해외 자본이 한국 인력시장을 먼저 두드리고 있는데, 정작 한국 안에서는 이게 큰 흐름으로 인식되고 있지 않은 상황인 거예요.
국내 매체에서도 "퇴근 후 월 100만원, AI 트레이너 부업"류 기사가 하나둘 나오고 있긴 하지만(정확하지 않을 수 있어요), 아직은 "재택 부업" 프레임에 머물러 있지, 미국처럼 "의사·변호사가 본업 옆에서 시간당 몇십만원 버는 전문직 부업"이라는 인식까지는 못 간 것 같아요.
한국이 지금 기회인 이유는 두 가지예요.
- 업스테이지, 네이버 하이퍼클로바X 등 한국어 특화 LLM·에이전트 개발이 늘면서, 고품질 한국어 평가·피드백 데이터 수요 자체가 국내에서도 커지고 있어요.
- 영어까지 되는 전문직(의료·법률·엔지니어링·회계)이라면, 머서·서지 AI·데이터애노테이션 같은 해외 플랫폼에 원화가 아니라 달러 시급으로 바로 진입할 수 있어요.
다만, 장밋빛만은 아니에요
여기서 균형을 좀 잡아볼게요. 앞서 말한 시간당 100만원 근처 숫자들은 "최상위 전문가"한테 해당하는 얘기예요. 실제로는 일반 라벨러 시급이 15~25달러 수준에 머무는 경우가 훨씬 많다고 해요.
더 심각한 건 스케일 AI를 둘러싼 소송이에요. 2024년 12월과 2025년 1월, 전직 노동자들이 "임금을 제대로 못 받았고, 초과근무수당·병가 같은 보호를 못 받는 계약직으로 잘못 분류됐다"며 소송을 걸었고, 2025년 3월에는 미국 노동부가 조사에 들어갔어요. 해외 노동자들은 "지급이 늦거나 아예 안 될 때도 있었다"는 증언도 나왔고요.
즉 이 시장은 "상위 1% 전문가에게는 꿈의 부업, 나머지 다수에게는 불안정한 긱워크"라는 두 얼굴을 가지고 있어요. 게다가 계약직 구조라 소득이 꾸준하지 않고, "내가 지금 채점해주는 데이터가 결국 나(혹은 내 직군)를 대체할 AI를 학습시키는 재료"라는 아이러니도 종종 지적돼요.
그래서, 뭘 해볼 수 있을까요
억지로 "지금 당장 뛰어들라"고 하려는 건 아니에요. 다만 존재를 알고 있으면 선택지가 하나 늘어나니까, 실제로 움직일 수 있는 방법들을 정리해볼게요.
- 전문직·특기가 있다면 — 머서(mercor.com), 서지 AI(surgehq.ai) 같은 곳은 의료·법률·회계·엔지니어링·코딩 전문가를 상시 모집해요. 영문 이력서와 화상 인터뷰가 필요한 경우가 많아요.
- 영어-한국어가 둘 다 된다면 — 데이터애노테이션(dataannotation.tech)의 Korean Bilingual 채용 페이지를 확인해보세요. 이미 한국어 화자를 콕 집어 뽑고 있어요.
- 가볍게 시작해보고 싶다면 — 국내에는 크라우드웍스(works.crowdworks.kr) 같은 기존 데이터 라벨링 부업 플랫폼이 있어요. 진입장벽이 낮은 대신 시급도 낮은 편이라는 걸 감안하세요.
- 정규직·이직 쪽으로 보고 싶다면 — 셀렉트스타 같은 국내 AI 데이터 기업들의 채용 공고를 눈여겨보세요. 네이버·업스테이지 등 국내 LLM 기업向 프로젝트가 계속 늘어나는 분야예요.
- 플랫폼을 고를 때는 — 지급 주기, 정산 방식, 후기(레딧·블라인드 등)를 꼭 먼저 확인하세요. 스케일 AI 사례처럼 대형 플랫폼도 지급 지연·저임금 논란에서 자유롭지 않았거든요.
결국 이 흐름의 본질은 "AI를 잘 쓰는 사람"보다 한 단계 더 나아가서, "AI를 가르치고 채점하는 사람"이 새로운 직업군으로 자리 잡고 있다는 거예요. 아직 한국에서는 낯선 개념이지만, 판은 이미 조 단위로 커지고 있어요. 한 번쯤 검색창에 이 회사들 이름을 쳐보는 것만으로도 시작이 될 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/)
- [Surge AI Quietly Hit $1B Without Outside Money - Yahoo Finance](https://finance.yahoo.com/news/surge-ai-quietly-hit-1b-150057861.html)
- [The AI Billionaire You've Never Heard Of - Forbes](https://www.forbes.com/sites/phoebeliu/2025/09/17/the-ai-billionaire-youve-never-heard-of/)
- [셀렉트스타, 연매출 120억 도전…금융권 레퍼런스 확대 - 더벨](https://www.thebell.co.kr/free/content/ArticleView.asp?key=202509111624081560106949)
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