코드 한 줄도 몰랐던 제가 주말 이틀 만에 플랫폼을 만들고 해외 고객을 모으기 시작했습니다. 처음엔 저도 반신반의했습니다. 그런데 클로드 코드를 써보고 나서 생각이 완전히 바뀌었습니다. AI가 개발의 문턱을 낮춘 건 사실이지만, 정작 중요한 건 도구가 아니라 그걸 어떻게 쓰느냐였습니다.
아이디어 검증: 만들기 전에 팔릴지부터 확인했습니다
아이디어가 생겼을 때 바로 개발부터 시작하고 싶은 마음, 다들 한 번쯤 있지 않으신가요? 저도 예전에 그랬습니다. 몇 달을 공들여 만들었더니 아무도 안 쓰는 경험을 직접 해봤거든요. 그때 날린 시간과 돈이 아직도 기억납니다.
그래서 이번엔 순서를 완전히 바꿨습니다. 플랫폼을 만들기 전에 먼저 쓰레드에 글을 하나 올렸습니다. "이런 서비스가 있으면 쓸 것 같아?" 한 줄짜리 질문이었는데, 30개 넘는 댓글이 달렸습니다. 하지만 댓글 반응과 실제 구매는 완전히 다른 이야기라는 걸 저는 이미 알고 있었습니다.
그래서 바로 다음 단계로 넘어갔습니다. 클로드 코드에 "대기 신청 이메일을 받는 랜딩 페이지 만들어 줘"라고 지시했더니 30분 만에 페이지가 완성됐습니다. 랜딩 페이지(Landing Page)란 광고를 클릭했을 때 처음 도달하는 단일 목적 웹페이지로, 회원 가입이나 신청 같은 하나의 행동을 유도하는 데 특화된 구조입니다. 여기서 전환율(Conversion Rate), 즉 페이지를 방문한 사람 중 실제로 이메일을 등록한 비율을 측정하는 것이 핵심이었습니다.
메타 광고를 하루 3만 원씩 돌리면서 한국과 해외에 동시에 집행했습니다. 솔직히 해외는 그냥 테스트 개념으로 붙여봤는데, 결과가 예상 밖이었습니다. 한국은 클릭당 비용이 250~350원이었는데 해외는 9원이었습니다. 같은 3만 원으로 한국에선 100명에게 닿을 수 있었지만 해외에선 3,000명 이상에게 도달할 수 있었던 겁니다. 클릭 비용뿐 아니라 실제 이메일 등록률도 해외가 훨씬 높았습니다. 아직 플랫폼을 개발조차 시작하지 않은 상태에서 시장성이 검증된 셈이었습니다.
제가 이 과정에서 가장 크게 느낀 건 하나입니다. 아이디어를 몇 달째 머릿속에서만 굴리고 있는 분들이 많다는 점입니다. 일주일만 이렇게 움직여 보면 답이 나옵니다.
바이브 코딩: AI에게 지시하는 기술이 곧 개발 실력입니다
수요가 확인됐으니 이제 진짜 만들 차례였습니다. 그런데 이 단계에서 많은 분들이 오해하는 게 있습니다. "AI한테 만들어 줘라고 하면 되는 거 아니야?" 저도 처음엔 그렇게 생각했습니다. 실제로 해보니 전혀 달랐습니다.
제가 만든 플랫폼은 프롬프트 하나를 입력하면 SEO(검색 엔진 최적화)가 적용된 웹사이트가 자동 생성되는 구조입니다. SEO란 구글이나 네이버 같은 검색 엔진에서 상위에 노출되도록 사이트 구조와 콘텐츠를 최적화하는 작업을 뜻합니다. 단순히 예쁜 사이트를 만드는 것이 아니라, 검색 노출과 마케팅 픽셀(Pixel) 설치까지 자동으로 세팅되는 게 핵심이었습니다. 마케팅 픽셀이란 광고 플랫폼이 사이트 방문자의 행동 데이터를 수집하기 위해 심어두는 추적 코드로, 리타겟팅 광고나 전환 측정에 필수적인 요소입니다.
내부 구조는 세 가지 AI가 역할을 나눠 협업하는 방식으로 설계했습니다. 카피라이팅은 클로드 오퍼스, 웹 디자인은 구글 제미나이, 이미지 생성은 GPT 이미지를 각각 담당하는 멀티 LLM(대형 언어 모델) 파이프라인입니다. LLM이란 대규모 텍스트 데이터를 학습한 인공지능 언어 모델로, 글쓰기·코딩·이미지 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 모델군을 말합니다.
바이브 코딩(Vibe Coding)이란 코드를 직접 짜는 대신 AI에게 의도와 맥락을 전달하는 방식으로 개발을 진행하는 방법론입니다. 코드 문법을 몰라도 되지만, 어떤 순서로 무엇을 지시해야 하는지 판단하는 능력은 반드시 필요합니다. 실제로 저는 구글 API의 최상위 모델을 쓸 때 서버가 자주 끊기는 문제를 겪었습니다. AI에게 그냥 "해결해 줘"라고 했더니 이상한 방식으로 처리했고, "서버가 불안정할 때 자동으로 하위 모델로 전환해라"고 구체적으로 지시하자 그때서야 제대로 작동했습니다. 이게 바로 그냥 쓰는 것과 제대로 쓰는 것의 차이입니다.
주말 이틀 동안 자기 직전까지 작업했고, 자는 동안 AI가 템플릿 40개를 완성해뒀습니다. 직원 19명이 있을 때도 없던 경험이었습니다. 한국 스타트업 생태계에서도 이 흐름을 공식 인식하고 있습니다. 중소벤처기업부 산하 창업진흥원에 따르면 AI 기반 1인 창업 지원 프로그램 신청이 최근 수 년간 꾸준히 증가하고 있으며, AI 툴 활용 역량이 초기 창업 성패를 가르는 핵심 요소로 부상하고 있습니다.
해외 진출: 영어 한 마디 없이 글로벌 결제까지 연동했습니다
해외 시장 진출이라고 하면 언어 장벽부터 떠올리는 분들이 많을 겁니다. 저도 그랬습니다. 그런데 실제로 해보니 영어 문구는 클로드에게 "해외 시장용으로 영어 수정해 줘"라는 한 마디면 충분했습니다. 솔직히 이건 예상 밖이었습니다.
더 복잡한 문제는 해외 결제 처리였습니다. 나라마다 VAT(부가가치세) 세율이 다르고, 어떤 나라는 VAT를 사업자가 직접 신고해야 하는 구조라 세무사도 대신 처리해주기 어렵습니다.
이 문제를 해결하기 위해 레몬 스퀴즈(Lemon Squeezy)라는 해외 결제 플랫폼을 선택했습니다. 레몬 스퀴즈는 판매자 대신 세금 처리를 전담하는 MoR(Merchant of Record) 방식을 채택하고 있습니다. MoR이란 법적 판매자 지위를 대행하여 각국의 세금 신고와 소비자 보호 의무를 처리해주는 구조로, 국가별 세법을 직접 공부할 필요 없이 글로벌 판매가 가능해집니다.
한국 결제는 기존에 사용하던 토스 페이먼츠(Toss Payments)로 연동하고, 해외 결제는 레몬 스퀴즈 사업자 인증 후 연동 예정입니다. 이미 대기 리스트에는 해외 사용자들이 계속 쌓이고 있는 상태입니다. 수요는 검증됐고, 남은 건 이걸 실제 매출로 전환하는 일뿐입니다.
글로벌 SaaS(서비스형 소프트웨어) 시장의 성장세도 이 흐름을 뒷받침합니다. SaaS란 소프트웨어를 설치 없이 인터넷을 통해 구독 방식으로 이용하는 서비스 모델을 말합니다. 가트너(Gartner) 발표에 따르면 2025년 전 세계 SaaS 시장 규모는 전년 대비 약 20% 성장할 것으로 전망되며, 특히 AI 기반 소규모 솔루션의 해외 진출이 두드러지는 추세입니다.
해외 진출을 막는 장벽을 정리하면 실제로는 이 세 가지가 전부였습니다.
- 언어 장벽: 클로드로 영어 번역 및 수정 가능
- 결제 처리: 레몬 스퀴즈 같은 MoR 플랫폼으로 해결
- 세금 신고: MoR 플랫폼이 국가별 VAT 신고까지 대행
AI가 등장하면서 이 세 가지 장벽이 사실상 모두 낮아졌습니다. 6개월 전이라면 엄두도 못 냈을 일입니다.
결국 도구는 준비됐습니다. 클로드 코드로 플랫폼을 만들고, 메타 광고로 수요를 검증하고, MoR 결제 시스템으로 해외 매출까지 받는 구조가 혼자서도 가능한 시대가 됐습니다. 하지만 AI를 맹신하는 것과 도구로 활용하는 것은 다릅니다. 지시를 어떻게 내리느냐, 결과를 어떻게 판단하느냐는 여전히 사람의 몫입니다. 지금 아이디어가 있다면 오늘 쓰레드에 한 줄만 올려보십시오. 그게 시작입니다.