혼자 웹·앱 비즈니스를 만들고 키우는 사람들의 실전 경험, 수익화 전략, 새로운 방법을 골라 요약합니다.
Yaven은 프리랜서와 1인 사업자가 반복적인 관리 업무를 줄이기 위해 만든 맥용 인공지능 보조 앱이다. 클라이언트 연락, 여러 곳에서 들어오는 문의, 우선순위 정리처럼 혼자 일할 때 자주 밀리는 일을 돕는 방향이다. 앱은 Swift로 만든 Mac 기본 앱이며, 데이터는 SQLite에 로컬 저장된다. 질문과 초안 작성 일부 기능에서만 Claude를 부르고, 나머지 분류, 우선순위 판단, 사용자 지식 그래프 처리는 기기 안에서 계산된다. 장기적으로는 Claude를 쓰는 부분도 로컬 처리로 옮기려는 계획이다. 현재는 베타 단계라 무료로 사용자를 받고 있으며, 데모 버전 뒤에 더 많은 흐름과 자동화 기능이 추가될 예정이다. 초기 이용자 중 돈을 내겠다는 반응은 있지만, 평생 이용권이 맞는지 구독이 맞는지에 대한 의견은 갈리고 있다.
마이크로 SaaS에서 생성형 AI 기능을 붙일 때 가장 큰 문제 중 하나는 실제 사용 비용을 미리 계산하기 어렵다는 점이다. 많은 생성형 AI 플랫폼은 월 29달러짜리 ‘무제한’ 요금제나 크레딧, 젬, 포인트 같은 단위를 내세우지만, 이것을 실제 달러 비용으로 바꾸기 어렵게 만든다. 개인 프로젝트라면 불편한 정도로 끝날 수 있지만, 유료 서비스를 운영하면 원가를 예측하지 못해 구독료를 제대로 정하기 어렵다. 사용량이 갑자기 늘거나 생성 실패가 여러 번 반복되면 한 달 이익이 사라질 수 있다. 실제 비용은 경로, 품질 설정, 구독 등급, 남은 크레딧, 재시도, 할인 행사에 따라 달라진다. 창작자용 요금제를 기준으로 마이크로 SaaS의 수익성을 계산하려면 비용 구조를 거꾸로 뜯어봐야 한다. 초당 비용만으로도 부족하며, 안정적인 API 접근이 기업용 요금제 뒤에 막혀 있거나 비싸게 묶여 있는 경우도 있다. 속도 제한 같은 운영 조건도 실제 비용과 서비스 안정성에 영향을 줄 수 있다.
약 5년 동안 작은 스타트업에서 개발자로 일한 뒤, 밤과 주말에 3년간 만든 제품들에 전념하기로 했다. 이미 두 제품을 팔아 CaptureKit은 1만5,000달러, LectureKit은 6,750달러를 받았다. 현재 운영 중인 SocialKit은 소셜 자료 수집 API로 월 약 3,000달러를 벌고, PostPeer는 게시 API로 출시 3개월 만에 월 반복 매출 1,470달러를 만든다. 두 운영 제품을 합치면 월 약 4,500달러 매출이다. 이 금액은 기존 월급보다 적지만, 남는 시간만 써서도 매달 성장했다. 앞으로 약 1년 동안 인디 개발자로 살며 실험하고, 실패하면 다시 취업할 계획이다. 핵심 실행 계획은 두 제품의 검색 최적화 강화, 꾸준한 소셜 미디어 운영, 공개적으로 제품을 키우는 과정 공유, 유튜브 튜토리얼과 사용법 영상 제작이다. 가장 큰 부담은 안정적인 월급이 사라지는 점이며, 퇴사를 고민한다면 가능하면 직장을 다니며 먼저 제품을 키우는 방식이 더 안전하다는 결론이다.
1년 동안 여러 인공지능 도구를 써본 결과, 많은 도구는 실제로 필요하지 않은 문제를 해결하는 느낌이었다. 그중 Descript는 40분짜리 인터뷰 영상을 편집할 때 뚜렷하게 도움이 됐다. 영상 편집 화면에서 직접 구간을 자르는 대신, 문서처럼 대본을 고치면 영상도 함께 바뀌었다. 불필요한 말이나 어색한 침묵을 찾아 잘라내는 작업이 훨씬 쉬워졌다. 보통 1시간 걸리던 편집이 약 10분으로 줄었다. 그래서 사업 운영에 실제로 큰 차이를 만든 인공지능 에이전트가 무엇인지 묻는 흐름이다.
마이크로 서비스를 운영할 때 반복 결제와 구독 관리를 어떻게 처리할지가 핵심 고민이다. 선택지는 크게 두 가지다. Recurly, Chargebee, Zuora, Maxio, Onebill 같은 전용 결제 관리 도구를 쓰거나, 자체 코드로 직접 만드는 방식이다. 전용 도구들은 자주 거론되지만 실제 운영에서 도입이 쉬운지, 시간이 지나며 규모가 커질 때 문제가 적은지, 서로 어떤 차이가 있는지는 겉으로만 봐서는 분명하지 않다. 특히 작은 팀이나 1인 운영자에게는 처음 붙이는 비용, 개발 시간, 나중에 바꾸기 어려운 구조가 모두 중요한 판단 기준이 된다.
Adobe는 Photoshop, Acrobat, Illustrator 같은 강력한 제품을 갖고도 고객 이탈 평가에서 최하점을 받았다. 문제는 제품 품질이 아니라 해지 과정이었다. 인기 요금제는 매달 내는 연간 계약이라서 월간 요금제처럼 보이지만, 첫해 안에 해지하면 남은 금액의 50%를 조기 해지 수수료로 내야 한다. 이 조건은 작은 글씨와 마우스를 올려야 보이는 안내 안에 숨어 있어, 많은 고객이 해지하려 할 때야 알게 된다. 해지 과정도 숨겨진 버튼, 비밀번호 재입력, 할인 제안, 설문, 경고, 전화 유도, 끊기는 채팅, 긴 대기 시간으로 복잡했다. 한 고객은 해지 방법을 묻기 위해 Adobe 최고경영자에게 직접 이메일을 보냈다. 미국 FTC와 DOJ는 2024년 6월 Adobe를 상대로 소송을 냈고, 이 사건은 2026년 3월 합의로 마무리됐다.
몇 주 동안 서비스를 만든 뒤 첫 유료 고객이 생겼다. 금액은 작지만, 누군가가 직접 돈을 냈다는 사실은 무료 가입자 수가 늘어나는 것과 전혀 다르게 느껴진다. 실제 고객은 만든 사람이 며칠씩 공들인 기능의 절반에는 관심을 보이지 않았다. 첫 결제는 서비스가 팔릴 수 있다는 신호이면서, 어떤 기능이 실제로 필요하고 어떤 기능이 과했는지 보여주는 첫 검증이 된다.
독일의 학생이 3개월 동안 인공지능 시험 준비 웹서비스를 만들었다. 학생이 이전 시험지를 올리면, 서비스가 교수의 출제 방식과 문제 스타일을 파악해 새 연습 시험을 만들어 준다. 만든 사람은 서비스가 제대로 작동한다고 보고 만족하고 있다. 하지만 실제 출시는 학생 대상 마케팅을 몇 달 동안 해야 하는 일이고, 그 일에는 의욕이 없다고 한다. 이미 다음 아이디어에 관심이 옮겨져서, 이 서비스를 직접 운영할 사람을 찾고 있다.
Ringringa는 브라우저에서 실제 전화번호로 국제 전화를 걸 수 있게 하려는 서비스다. 상대방도 같은 앱을 깔아야 하는 통화 방식이 아니라, 일반 전화번호에 바로 거는 방식이다. 대상 국가는 200개 이상으로 제시됐다. 전화 중 읽을 수 있는 대본 도구, 실시간 통화 메모, 통화 요금 계산기, 가상 번호 관리 기능이 포함될 예정이다. 해외 고객에게 먼저 연락해야 하는 영업팀, 채용 담당자, 고객지원팀, 여행사 같은 사용자를 주요 대상으로 잡고 있다. 아직 정식 출시 전이며, 대기자 명단만 받고 있다.
Clipy는 무료 화면 녹화 도구로 시작했지만, 구글 검색에서 실제로 들어온 사람들은 화면 녹화 자체보다 특정 문제를 해결하려고 했다. 6개월 전 이 사이트의 자연 검색 클릭은 한 달 58건 수준이었다. 최근 한 달에는 Search Console 기준 8,018건까지 늘었고, 최근 28일에는 클릭 7,891건, 노출 약 14만 7천 건, 클릭률 5.3%, 평균 순위 9.1을 기록했다. 광고비, 투자 유치, 큰 출시 없이 작은 팀이 만든 변화였다. 핵심은 사람들이 실제로 검색하는 문장에 맞춘 페이지를 만든 것이다. 기존 문구는 “Clipy - 화면 녹화”였지만, 검색 수요는 “Loom 영상을 무료로 내려받는 방법”처럼 더 구체적이었다. 그래서 가입 없이 무료로 그 한 가지 일을 해주는 전용 페이지를 만들었고, 해당 검색어에서 평균 순위 약 2.7위와 클릭률 약 38%를 얻었다. 검색어와 페이지 내용이 정확히 맞으면 구글이 그 페이지를 보여주기 쉬워진다는 교훈이다.
AI 에이전트 기능을 실제 서비스에 넣을 때 가장 큰 걸림돌은 무엇을 할 수 있느냐보다 믿고 맡길 수 있느냐에 가깝다. 현재 운영 중인 에이전트 사례를 보면, 거버넌스나 컴플라이언스보다 신뢰성이 더 큰 문제로 보인다. 많은 운영용 에이전트는 기본 모델이 더 오래 이어서 일할 수 있어도, 사람이 개입하기 전 약 10단계 안팎에서 멈추도록 설계된다. 사스 창업자들과의 대화에서도 비슷한 흐름이 나온다. 기능을 시연하는 일보다, 사용자가 여러 단계를 자동으로 처리하는 과정을 믿게 만드는 일이 더 어렵다. 특히 실제 고객 데이터나 결제처럼 실수의 비용이 큰 작업에서는 더 그렇다. 해결 방향은 사람이 중간에 확인하는 지점을 더 넣을지, 에이전트가 혼자 만질 수 있는 범위를 좁힐지, 또는 다른 안전장치를 둘지에 달려 있다.
SaaS를 처음 공개하면 초기 사용자 50명은 만든 사람이 예상하지 못한 방식으로 제품을 쓸 수 있다. 오래 공들인 기능이 오히려 가장 적게 쓰일 수 있고, 출시 첫날부터 몰랐던 경쟁 서비스들이 눈에 들어올 수 있다. 좋은 평가가 자연스러운 입소문으로 이어지는 데는 기대보다 훨씬 오래 걸릴 수 있으며, 체감상 3배쯤 느리게 느껴질 수 있다. 불만을 많이 말하는 사용자는 단순한 방해자가 아니라 제품을 진지하게 쓰는 사람일 수 있으므로, 초기 개선의 중요한 단서가 될 수 있다. 첫 90일은 계획대로 성장하는 시기라기보다 실제 사용 방식, 무시되는 기능, 고객 반응을 빠르게 배우는 시기에 가깝다.
BurnFat은 칼로리를 기록하고 하루에 태운 지방량을 추정해 주는 간단한 앱이다. 앱 홍보를 위해 인공지능에 제품 정보, 목표 고객, 기본 지시문을 넣고 Reddit, X, 여러 플랫폼에 수십 개의 글을 예약했다. 처음에는 글이 꾸준히 올라가고 문장도 깔끔해 보여 시간을 아끼는 방법처럼 보였다. 하지만 며칠 안에 Reddit 계정이 정지됐고, X에서는 검색 노출이 줄며 노출 수와 반응이 거의 사라졌다. 이것은 섀도밴과 비슷한 상태였다. 원인은 많이 손보지 않은 인공지능 글을 대량으로 올리면 플랫폼이 스팸이나 낮은 품질의 글로 볼 수 있다는 점이었다. 인공지능 글은 비슷한 문장 구조와 표현을 반복하기 쉽고, 그 결과 글이 평범하고 기계적으로 보였다.
이 글은 공동창업자나 대규모 직원 없이 창업자 한 명이 AI 도구를 활용해 기업 가치 10억 달러(유니콘) 규모의 회사를 만들 수 있다는 주제를 다룹니다. 개발, 마케팅, 고객지원처럼 예전에는 여러 팀이 나눠 맡던 업무를 AI 도구로 혼자 처리하면서, 조직을 키우지 않고도 큰 매출과 기업가치를 달성하는 방향을 제시합니다.
초기 SaaS 사업에서는 첫 사용자 몇 명이 생긴 뒤부터 신호가 매우 헷갈릴 수 있다. 레딧 글이 많이 보여도 가입이 거의 없을 수 있고, 무료 사용자가 들어와도 유료 고객으로 전환되지 않을 수 있다. 고객 한 명이 결제하면 중요한 성과처럼 보이지만, 같은 방식으로 계속 고객을 얻을 수 있는지는 아직 알기 어렵다. 유료 광고는 방문자를 빠르게 늘릴 수 있지만, 사람들이 제품 자체에 끌리는 것인지 광고비가 억지로 트래픽을 만든 것인지 구분하기 어렵다. 핵심은 어떤 마케팅 채널이 최고인지가 아니라, 한 달 더 밀어볼 만한 증거가 무엇인지 판단하는 것이다. 첫 고객에서 10명 또는 20명까지 가는 과정에서는 어떤 수치를 봐야 실제 신호이고, 어떤 현상은 그럴듯해 보여도 잡음인지 구분해야 한다.
혼자 인공지능 SaaS를 만들려는 상황에서 핵심 고민은 제품 아이디어보다 제작 방식이다. 목표 제품은 인공지능 고객 지원, WhatsApp 연동, 음성 기능, 고객 관리, 이미지·영상 생성, 맞춤형 인공지능 업무 흐름, 나중에는 자체 언어 모델까지 포함한다. Hercules 같은 제작 플랫폼을 쓰면 기초 기능을 처음부터 만들지 않아도 되어 훨씬 빨리 시작할 수 있다. 하지만 제품이 커지면 플랫폼의 한계에 막힐 수 있다는 걱정이 있다. 반대로 VS Code와 인공지능 코딩 도구로 직접 만들면 처음부터 자유도가 높다. 문제는 개발자가 아닌 상태에서 React, Next.js, 데이터베이스, Docker, 배포, API, 인증까지 배워야 해서 실제 제품을 만들기 전부터 할 일이 끝없이 느껴진다는 점이다. 인공지능 코딩 도구가 좋아지고 있어, 처음부터 개발 지식이 얼마나 필요한지 다시 판단하려는 상황이다.
OneClip은 유튜브 영상 자막을 붙여 넣으면 여러 플랫폼에 올릴 수 있는 게시물 19개와 짧은 영상으로 만들 만한 구간 제안을 한 번에 만들어 주는 도구다. 짧은 영상 제안에는 어느 시점부터 잘라야 하는지 시간 표시도 포함된다. 초기 결과는 방문자 126명, 가입자 6명, 유료 고객 가능성이 보이는 사용자 0명이다. 가입 과정에 이메일 확인이 계속 켜져 있었고, 이 때문에 가입자의 상당수가 빠져나갔을 가능성이 있다. 이메일 확인은 이제 꺼졌다. 아직 가장 큰 과제는 제품을 원하는 사람들에게 어떻게 알리고 첫 사용자를 꾸준히 데려올지 찾는 일이다.
Thothium이라는 데스크톱 프로그램은 얼굴을 노출하지 않는 유튜브·쇼츠 콘텐츠(이른바 페이스리스 콘텐츠)의 제작 과정을 자동화하면서도, 사람이 장면 단위로 직접 편집할 수 있는 타임라인 편집기를 그대로 남겨둔 것이 특징이다. 기존 서비스들은 주제를 입력하면 결과물만 툭 던져주는 블랙박스 방식인데, 이 프로그램은 그 중간 과정을 사용자가 직접 조정할 수 있게 만들었다. 작동 방식은 이렇다: 먼저 여러 AI가 순서대로 협업해 웹 검색→초안 작성→사실 검증을 거쳐 대본을 쓰고, 장면을 나눠 이미지 생성 AI(FLUX)와 실제 웹 이미지를 함께 활용해 소재를 모은다. 이후 로컬에서 돌아가는 음성 합성 엔진(Qwen3-TTS)이 참고 음성 파일 하나만으로 목소리를 복제해 내레이션을 만들고, 이를 단어 단위까지 정확히 자막·영상과 맞춘다. 마지막으로 오디오를 다듬고 배경음악 음량을 자동 조절한 뒤 FFmpeg으로 영상을 완성한다. 기술적으로는 모든 작업 결과를 해시값으로 저장해두어(SQLite 큐 + BLAKE3 캐시), 대본 한 문장만 고쳐도 처음부터 다시 만들 필요 없이 바뀐 부분만 재작업하도록 설계했다.
검토 중인 기업용 소프트웨어 아이디어는 기존 ERP를 새로 바꾸는 제품이 아니다. SAP, NetSuite, Dynamics 같은 기존 ERP에 연결해 회사가 어디서 돈을 잃는지 찾아내는 도구다. 예시는 팔리지 않고 묶인 재고, 잘못된 구매 결정, 너무 많이 쌓인 재고, 재고에 묶인 운전자금, 물류 비효율이다. 핵심 목표는 관리자에게 대시보드만 보여주는 것이 아니라, 바로 실행할 수 있는 구체적인 조치를 알려주는 것이다. 확인하려는 질문은 세 가지다. ERP가 있어도 아직 사람이 직접 판단하는 운영 결정은 무엇인지, 현재 소프트웨어가 해결하지 못하는 반복적이고 비싼 운영 문제가 무엇인지, 매주 비용을 줄여주는 도구라도 실제로 돈을 내기 전에 어떤 조건을 충족해야 하는지다.
화이트라벨 인공지능 프런트 데스크 서비스가 두 가지 랜딩 페이지 안을 비교하고 있다. 이 서비스는 대행사가 지역 소상공인이나 동네 업체에 다시 팔 수 있는 형태다. A안은 흔히 보는 구독형 소프트웨어 소개 페이지에 가깝다. B안은 스크롤을 내리면 장면이 이어지며 설명이 진행되는 이야기형 페이지다. 핵심 판단 기준은 어느 쪽이 더 계속 읽게 만드는지, 그리고 사람들이 어느 지점에서 흥미를 잃고 나가는지다. B안은 모바일과 데스크톱 화면을 따로 설계해 기기마다 움직임과 보이는 방식이 조금 다르다.
여러 사이드 프로젝트를 각각 다른 도메인으로 운영하면 이메일 관리가 금방 복잡해진다. 무료 선택지인 Cloudflare 메일 전달은 들어오는 메일을 개인 Gmail로 보내 주지만, 답장을 보낼 때는 내 도메인 주소가 아니라 개인 주소가 드러난다. 내 도메인 주소로 보내려면 Resend나 SES 같은 별도 발송 서비스를 또 설정해야 해서 관리할 곳이 늘어난다. 답장들이 하나의 대화로 묶이지 않고 따로 들어오는 문제도 있다. 혼자만 볼 때는 참을 수 있지만, 한 명만 더 함께 메일을 봐야 해도 공유 메일함이 없어 누가 무엇을 처리했는지 놓치기 쉽다. 유료 선택지인 Google Workspace는 도메인마다 사용자당 월 6달러라서 여러 프로젝트를 굴리면 비용이 빠르게 커진다. 이런 문제를 줄이기 위해 Mailbox라는 직접 운영형 이메일 도구가 만들어졌고, Cloudflare를 통해 도메인을 연결해 여러 주소의 메일을 한곳에서 다루는 방향이다.
제품 출시 영상을 만드는 사업 아이디어다. 시장에는 경쟁자가 많지만, 영상 제작 기술이 있어 빠르게 만들 수 있다는 강점이 있다. 선택지는 두 가지다. SaaS로 만들면 고객이 제품 주소를 넣고 플랫폼이 자동으로 제품 데모 영상을 만든다. 제품화 서비스로 운영하면 고객과 직접 일하며 맞춤형 출시 영상을 납품한다. 완전히 새로운 콘셉트를 떠올리는 데는 강하지 않지만, 이미 잘 만든 출시 영상의 구성과 품질을 빠르게 재현하는 데 강점이 있다. 보통 하루 안에 비슷한 수준의 영상을 만들 수 있다.
7월 1일에 출시한 서비스가 순매출 120달러를 냈다. 현재 실제로 쓰는 활성 사용자는 5명이다. 무료로 가입한 사람은 15명에서 20명 정도다. 핵심 고민은 이 무료 가입자들을 어떻게 유료 고객으로 바꿀 수 있는지다.
개인화된 뉴스 배달 앱을 5개월 동안 만든 1인 창업자가 출시 시점을 고민하고 있다. 이 앱은 글을 새로 쓰는 것이 아니라, 인공지능으로 콘텐츠를 분류하고 사용자에게 맞게 보내는 방식이다. 처음에는 운영비를 하루 3~5달러로 예상했지만 실제 비용은 하루 15~20달러까지 늘었고, 이후 토큰 사용량을 70% 이상 줄이며 인공지능 호출 횟수를 시간당 최대 2,600회에서 약 80회로 낮췄다. 이 최적화로 품질은 3~7% 정도 낮아졌지만 받아들일 수 있는 수준으로 보고 있다. 현재 운영 기반은 하루 약 1,200명의 사용자를 감당할 수 있고, 새 운영 환경은 약 10분 안에 세우고 30분 안에 트래픽 분산까지 연결할 수 있게 만들었다. 월 8달러를 내는 고객 100명이 있으면 현재 비용을 감당할 수 있고, 1,000명부터는 확장이 필요하며, 1만 명 이상이 한 달만 몰려도 장비 투자나 대출, 본업 시간 조정이 필요할 수 있다. 핵심 고민은 구독 모델에서 출시 전 반드시 봐야 할 함정, 고객 유지, 치명적 버그와 사소한 버그의 기준, 장애가 났을 때 구독 기간 연장 같은 보상을 어떻게 감당할지다.
초기 스타트업의 웹사이트 방문자는 늘고 있다. 하지만 아직 유료 고객을 찾지 못하고 있다. 방문자가 회원가입을 하지 않고, 구독도 시작하지 않는다. 핵심 문제는 더 많은 사람을 데려오는 일이 아니라, 방문자가 왜 돈을 내야 하는지 납득하지 못하는 데 있을 가능성이 크다.
SQL-to-inbox는 데이터베이스에서 정해진 조회 결과를 뽑아 이메일로 보내는 작은 도구다. 매일 팀에 조회 보고서를 보내기 위해 별도 서버 작업이나 예약 실행 설정을 만들 필요를 줄이는 것이 목적이다. 사용자는 SQL을 붙여 넣고, 읽기 전용으로 데이터베이스를 연결하면, 결과를 CSV 파일로 받은 편지함에서 받을 수 있다. 기능을 많이 붙인 큰 분석 도구가 아니라, 반복 보고서 발송만 단순하게 처리하는 방향이다. 현재 무료 베타로 공개되어 있다.
B2B 웹 분석 서비스 Swetrix는 구글 검색에서 하루 약 100회 클릭을 만들었다. 틈새 분야에 맞춘 무료 도구를 30~40개 만들었지만, 방문자는 꽤 늘어도 결제 고객으로는 거의 이어지지 않았다. 무료 도구는 브랜드 노출이나 인공지능 답변 도구에 인용되는 데는 도움이 될 수 있지만, 바로 매출을 만들지는 못했다. 반대로 “A와 B 비교”, “A와 Swetrix 비교”, “특정 분야를 위한 웹 분석 서비스 10가지” 같은 비교형 글은 더 잘 작동했다. 사이트의 도메인 권위가 높아서 이런 검색어에서 순위에 오르기 쉬웠고, 실제로 더 관련 있는 방문자를 데려왔다. 인공지능 답변 도구도 사람들이 “내 사이트에 어떤 웹 분석 도구를 써야 하나”처럼 묻는 상황에서 이런 비교 글을 잘 인용하는 편이었다.
계약을 중심으로 제품을 만들면서, 사업 위험에 대한 한 가지 생각이 바뀌었다. 처음에는 사람들이 흔히 대충 넘긴다고 말하는 복잡한 법률 문장이 가장 큰 위험이라고 여겼다. 실제로 더 중요해 보인 부분은 훨씬 평범한 조항이었다. 돈을 언제 받는지, 만든 결과물의 소유권이 누구에게 있는지, 일을 중도 종료할 수 있는지, 프로젝트 내용이 중간에 바뀌면 어떻게 처리하는지가 핵심이었다. 이런 내용은 눈에 띄게 위험해 보이지 않지만, 서로의 기대가 조용히 어긋나는 지점이 된다. 사업 문제는 누군가 일부러 까다롭게 굴어서만 생기지 않는다. 양쪽 모두 합리적으로 행동해도, 같은 계약을 서로 다르게 이해하면 문제가 시작될 수 있다.
War Table은 2026년 7월 6일 App Store에 공개된 첫 iOS 앱이다. 이 앱은 ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Qwen 다섯 AI 모델에 각각 정해진 역할을 맡긴다. 사용자가 하나의 결정을 넣으면 다섯 모델이 세 차례 토론하고, 마지막에 내용을 합쳐 하나의 결론을 낸다. 실제 개발에서 가장 큰 일은 좋은 질문 문장을 쓰는 일이 아니라, 여러 AI 모델 호출을 순서대로 연결하고 관리하는 오케스트레이션이었다. 이 부분이 전체 작업의 약 90%를 차지했다. 앱은 SwiftUI로 만들었고, Claude Code를 짝 프로그래머처럼 사용했다. 처음에는 무료로 쓸 수 있다.
여러 해 동안 앱을 만들어 온 1인 창업자가 처음으로 유료 구독자를 얻었다. 이전 프로젝트들은 돈을 벌지 못했고, 이유는 너무 크게 만들었거나, 출시가 늦었거나, 사람들이 돈을 낼 만큼 아픈 문제를 풀지 못했기 때문일 수 있다. 이번 결제 금액은 크지 않지만, 실제 사람이 카드를 넣고 돈을 냈다는 점이 이전과 다르게 느껴졌다. 이 작은 성과가 계속할 동기를 만들었다. 이제 중요한 질문은 유료 사용자 1명에서 10명으로 가려면 무엇이 가장 도움이 되는가이다.