시간 + AI = 돈 기회는 빠르게 닫히고 있습니다. 🔫 원문 5년 안에 모두가 AI를 사용할 것입니다. 하지만 AI를 이해하는 사람은 거의 없을 것입니다. 그리고 “AI를 사용하는 사람”과 “AI를 이해하는 사람” 사이의 격차가 앞으로 경제에서 가장 가치 있는 차이가 될 것입니다. 왜 그런지, 그리고 왜 지금이 그 격차를 줄일 수 있는 거의 유일한 시기인지 이야기해보겠습니다. 많은 똑똑한 사람들이 이렇게 말합니다. “AI가 좀 더 성숙해지면 시작할게요.” “더 쉬워지면.” “승자가 정해지고, 워크플로우가 정리되면.” 겉으로 보면 합리적인 판단처럼 보입니다. 하지만 지금 상황에서는 최악의 전략입니다. AI는 점점 더 어려워지는 게 아니라 점점 더 쉬워지고 있기 때문입니다. 그리고 바로 그 점이 문제입니다. 매달 도구는 더 매끄러워지고, 더 클릭 몇 번이면 끝나고, 더 ‘블랙박스’가 됩니다. 지금은 아직 내부를 들여다볼 수 있습니다. Claude에서 왜 프롬프트가 실패했는지 고민해볼 수 있고, n8n에서 에이전트 노드가 어떻게 작동하는지 직접 확인할 수 있습니다. 오픈소스 모델을 로컬에서 돌려보며 입력과 출력 사이의 과정을 체감할 수도 있습니다. 하지만 이 창은 빠르게 닫히고 있습니다. 인터넷 초창기를 떠올려 보십시오 1990년대 초, 모뎀을 직접 설정하고 BBS를 탐색하던 사람들은 단순히 네트워크를 잘 아는 사람이 아니었습니다. 그들은 훗날 창업자가 되었고, CTO가 되었으며, 수많은 사람들이 일하게 될 회사를 설계한 사람들이었습니다. HTTP, DNS, FTP를 이해하던 사람들은 그저 ‘기술에 밝은 사용자’가 아니었습니다. 그들은 전자상거래와 SaaS, 클라우드가 오기 전에 그 흐름을 직감할 수 있던 사람들이었습니다. 아이디어가 특별해서가 아니라, 구조를 직접 만져봤기 때문입니다. 2005년 이후 누구나 워드프레스로 사이트를 만들 수 있게 되었지만, 1997년부터 HTML을 직접 다루던 사람들은 단순히 예쁜 사이트를 만드는 수준에 머물지 않았습니다. 그들은 시스템을 설계했고, 팀을 이끌었고, 드래그 앤 드롭 사용자와는 다른 차원에서 사고했습니다. 문제가 된 것은 ‘쉬움’이 아닙니다. 구조가 가려졌다는 점입니다. 구조를 보지 못하면 새로운 구조를 설계할 수 없습니다. 지금 AI에서도 같은 일이 벌어지고 있습니다 오늘 프롬프트를 다듬고, 에이전트를 만들고, 오픈소스 모델을 실험하는 사람들은 구식이 될 도구에 시간을 낭비하는 것이 아닙니다. 그들은 다음 단계를 설계할 수 있는 직관을 축적하고 있습니다. AI로 이메일 한 통을 생성하는 사람과 왜 역할을 먼저 부여하면 결과가 달라지는지 이해하는 사람은 다릅니다. 첫 번째 사람은 결과물을 얻습니다. 두 번째 사람은 시스템을 만듭니다. 그리고 그 시스템을 개선하고, 자동화하고, 확장합니다. 차이는 지능이 아니라 시작 시점입니다. 도구가 아직 거칠 때 시작했는지가 전부입니다. 그렇다면 ‘AI를 이해한다’는 것은 무엇입니까? 모델 이름을 줄줄 외우는 것이 아닙니다. 출시 소식을 모두 따라가는 것도 아닙니다. 지금 AI를 이해한다는 것은 다음과 같은 능력을 말합니다. 프롬프트가 아니라 컨텍스트를 설계하는 사고 LLM이 지식 저장소가 아니라 확률 엔진이라는 이해 자동화를 직접 한 번이라도 만들어본 경험 래퍼와 기반 모델의 차이를 구분하는 통찰 속도·비용·정확도 사이에서 스스로 판단하는 감각 이것은 이론이 아니라 경험을 통해 생기는 감각입니다. AI는 전기처럼 ‘그냥 작동하는 것’이 될 것입니다. 스위치만 누르면 되는 시대가 옵니다. 하지만 전력망을 설계하는 사람은 스위치를 누르는 사람이 아닙니다. 인터넷 사용자 수십억 명 중 그 구조를 설계하고 이익을 가져간 사람은 극소수였습니다. 그리고 그들 대부분은 초기의 혼란기를 겪어본 사람들이었습니다. 지금 우리는 AI의 혼란기 한가운데에 있습니다. 진입 장벽은 학위가 아닙니다. 벤처 자본도 아닙니다. 호기심과 실행입니다. 이 기회는 영원하지 않습니다. 툴이 더 비싸져서가 아니라 기초를 배울 수 있는 환경이 사라지기 때문입니다. 격차는 접근성이 아니라 ‘축적된 이해’입니다 월 몇 만 원이면 누구나 같은 모델을 사용할 수 있습니다. 문제는 누가 더 오래, 깊게 다뤄봤느냐입니다. 매일 AI를 사용하면 머릿속에 모델이 쌓입니다. 패턴이 보이고, 좋은 질문과 나쁜 질문의 차이가 보이고, 언제 신뢰하고 언제 의심해야 하는지도 감이 옵니다. 이것이 쌓입니다. 빠르게. 1년의 차이는 작아 보이지만 이 분야에서는 결정적인 격차가 됩니다. 지금 시작하십시오. 완벽해질 때까지 기다리지 마십시오. 초기 인터넷이 광대역을 기다린 사람을 보상하지 않았듯, AI도 ‘쉬워질 때까지’ 기다린 사람을 보상하지 않을 것입니다. 배울 만큼 충분히 어렵고, 실험할 만큼 충분히 열려 있는 지금이 가장 값진 시기입니다. 문은 열려 있습니다. 하지만 오래 열려 있지는 않을 것입니다.