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“AI 모델은 이 하드웨어의 그림자다.”

한나 풀이 —모델이 하드웨어 위에서 도는 게 아니라, 하드웨어 구조에 맞게 모델이 만들어진다는 거야. GPU가 72개짜리 랙으로 묶이니까 그 구조를 최대로 활용하는 MoE 모델이 만들어지는 것처럼. 카메라 센서 스펙이 바뀌면 영상 포맷도 따라 바뀌는 것처럼, AI도 그렇다는 거야.

“이 엔지니어링 인프라 능력이 가장 핵심이 되어 가는 것 같아요. 밖에 다 공유하지 않고 있죠.”

한나 풀이 —요즘 "모델 성능은 다 비슷비슷해졌다"는 말 많잖아. 그럼 진짜 차이는 뭐냐 — 같은 GPU로 얼마나 더 많은 사람을 싸게 굴릴 수 있냐야. Anthropic이나 OpenAI가 이 serving 기술을 공개 안 하는 이유가 이거야. 모델 만드는 법보다 이게 더 핵심 자산이거든.

“저는 지금까지 이걸 생각해 본 적이 없다는 걸 알게 됐어요.”

한나 풀이 —노정석처럼 AI를 엄청 깊게 공부하는 사람도 inference 경제학은 이번에 처음 계산해봤다는 거야. 우리가 AI를 매일 쓰면서도 "왜 이게 이 가격인지" 한 번도 생각 안 했잖아. 이 에피소드가 그 공백을 처음으로 채워준 거야.

“프론티어의 프론티어예요. 제가 그냥 느낌상.”

한나 풀이 —AI 회사들 중에서도 가장 앞선 곳을 "프론티어 랩"이라고 부르는데, DeepSeek이 그 프론티어 랩들 사이에서도 맨 앞에 있다는 거야. 연예인 중에서도 탑티어 연예인의 연예인, 그 느낌.

“항저우의 카페에 가서 앉아서 여기에 걸리는 엔지니어들을 두고 뭔가를 물어봐야지, 프론티어가 여기에 있네라는 느낌이 저는 굉장히 많이 들었습니다.”

한나 풀이 —한나가 유럽 패션 트렌드 잡으려면 파리 가야 한다고 생각했는데, 알고 보니 진짜 트렌드는 서울에 있었던 것 같은 느낌? 노정석이 논문 읽다가 그걸 느낀 거야.

“이거 가지고 그럼 돈은 어떻게 벌 건데, 고객은 뭘 원하는데, 그들 사이의 gap은 어떻게 메꿀 수 있는데, 이런 이야기들로 담담하게 전진하시는 것들을 요새 좀 많이 목격하고 있습니다.”

한나 풀이 —유튜브 초창기에는 "와 영상 편집이 이렇게 되네?" 하다가, 이제는 "그래서 이걸로 어떻게 수익화하지?"로 다들 넘어간 것처럼. AI도 똑같은 전환점에 온 거야. 한나한테 엄청 중요한 신호야.

“지금 일어나는 모든 일들의 본질을 보면 사람의 기여분이 거의 없어요. 대부분 다 모델이 이미 가지고 있을 거라고 추정하는 모델의 과잉 능력, capability overhang. 그 능력을 누가 빨리 잘 꺼내 쓰느냐의 지금 싸움이거든요.”

한나 풀이 —"더 좋은 AI 만들기 싸움"이 아니라 "이미 있는 AI 잘 쓰기 싸움"이라는 거야. 지금 틱톡 알고리즘이 이미 엄청난데 그걸 제대로 쓰는 크리에이터가 몇 명 없는 것처럼 — AI도 마찬가지야. 새 모델 나오길 기다리지 말고, 지금 있는 거 얼마나 깊이 쓰느냐가 경쟁력이야.

“안에 있는 저 단어들. 그러면 저기는 화학과, 생화학과, biology, 이런 것들이 다 융합돼야 저 term들이 들어오거든요. 그러면 그 도메인에 있는 사람들이 얘기하는 용어들이 귀에 안 박히면 그거 그냥 새 도메인이에요.”

한나 풀이 —어렵게 들리는 분야가 오히려 진입 장벽이고 = 경쟁자가 없는 블루오션이야. 한나가 뷰티 영상에서 성분 얘기 처음 시작할 때 어렵게 느껴졌어도 공부하니까 차별점이 됐잖아. 그 원리랑 같아 — 귀에 안 박히는 용어가 있는 도메인, 그게 지금 AI 시대의 블루오션이야.

“슈퍼인텔리전스의 capability overhang에 기반한 그냥 서비스업에 불과하다. 우리가 무언가 어마어마한 IP를 만들어서 그 IP 가지고 뭔가를 이렇게 포지션을 누릴 만한 그런 사업은 앞으로는 조금씩 조금씩 계속 줄어들지 않을까.”

한나 풀이 —예전엔 독보적인 콘텐츠 포맷 만들면 그게 IP가 됐어. 근데 AI가 포맷을 복제하는 속도가 너무 빨라졌어. 이제 "내가 만든 공식"이 IP가 되기 어려운 시대야. 대신 "내가 누구와 어떤 신뢰를 쌓았느냐" — 팔로워와의 관계 자체가 진짜 자산이 되는 거야.

“Claude Code가 소스 코드가 유출됐는데, 진형님 그룹만 이걸 이용한 건 아니란 말이에요. 포크만 10만 회가 넘게 일어났더라고요.”

한나 풀이 —누군가 유행 포맷을 처음 올렸을 때 10만 명이 그걸 따라했으면, 맨 처음 올린 사람만 잘못한 거냐? 뒤에 조용히 따라한 9만9천 명은? 노정석은 이 질문을 코드 세계에 던지는 거야.

“이게 사실은 사람이 그걸 하면 그 노력이 가상하다, 그 정도는 해줘야지라는 것도 있지만, 이게 다 AI가 딸깍딸깍 해주는 것 때문에 누가 5분 먼저 했냐, 누가 3시간 먼저 했냐, 50보 100보의 문제 같은 것들이 지금 생겨나고 있거든요.”

한나 풀이 —예전엔 콘텐츠 100개 올리면 100의 노력이었어. 근데 AI가 생기면서 딸깍 하면 100개가 나와. 그럼 5분 먼저 올린 사람과 3시간 뒤에 올린 사람의 차이가 뭐야? 노력의 크기가 아니라 타이밍의 문제가 된 거야. 크리에이터 세계도 똑같이 흔들리고 있어.

“이게 죄수의 딜레마 같은 거라서, 이 변화의 방향은 멈출 수가 없을 거예요. 나는 가만히 있더라도, 그럼 행동하는 사람이 나를 밟고 이익을 얻을 텐데.”

한나 풀이 —내가 AI 안 써도 경쟁자는 써. 내가 느리게 가도 시장은 빠르게 간다. "나는 윤리적으로 천천히 갈게"라고 하면 그냥 밀려. 이걸 좋다 나쁘다가 아니라 현실이라고 인정하면서 어떻게 살 거냐가 진짜 질문이라는 거야.

“딸깍딸깍해서 끝나는 일들의 단가가 계속해서 하락하고 있거든요. 두 달 먼저 갔다 정도고 뒤에서 따라오는 사람들이 그걸 캐치업하기가 너무 쉬워요.”

한나 풀이 —2개월 먼저 시작한 숏폼 크리에이터 우위가 요즘 거의 없잖아. 나중에 시작한 사람이 더 좋은 AI 도구 써서 더 빠르게 따라오거든. "내가 먼저 했다"는 게 더 이상 해자(방어선)가 아니라는 말이야.

“아 이거 형편없는 바보. 어떤 건 정말 슈퍼 천재인데 어떤 건 형편없는 바보.”

한나 풀이 —AI한테 다 믿고 맡기면 안 되는 이유야. 영어 카피라이팅은 탁월한데 한국어 특유의 뉘앙스·말장난·유머는 아직 처참할 수 있어. 도구로 쓰되 어떤 부분에서 바보인지 파악하고 있는 게 프로의 자세야.

“이 모든 게 타이밍 이슈로 조금 점근될 것 같아요. 내가 빨리 한 거의 시간 가치가 얼마냐, one 딸깍 away인지 three 딸깍s away인지가 중요한 거죠.”

한나 풀이 —내가 지금 만드는 콘텐츠 포맷, 브랜드 아이덴티티가 AI 1번 클릭으로 복제 가능한지 3번 클릭으로 복제 가능한지 따져봐. 클릭 수가 적을수록 빨리 가치가 사라지는 거야. 근데 그 클릭 수는 계속 줄어드니까 지금 당장 "3클릭짜리 우위"라도 쌓는 게 아무것도 안 하는 것보다 낫다는 말이기도 해.

“저 팀을 통째로 없애세요라고 되는 게 성공하는 AX의 출발점입니다.”

한나 풀이 —인플루언서 팀에 AI 도구 갖다 줘봤자 기존 방식 그대로 쓰는 사람이 대부분이야. 진짜 변화는 "이 역할 자체가 더 이상 필요 없다"고 선언하고, 그 사람을 새로운 역할로 이동시키는 것부터야. 한나가 팀 운영한다면 "콘텐츠 리서치 담당"을 없애고 그 사람을 "AI 결과물 편집·검수"로 전환하는 게 진짜 AX야.

“안 만드는 게 베스트예요. 데이터 커넥터 깔끔하게 만들고, 프롬프트 잘 쓰고, 프론티어 모델과 Claude Code라든가 Codex라든가를 붙이는 게 성능은 제일 좋아요.”

한나 풀이 —어떤 특별한 AI 시스템 만들려고 할 게 아니라, 내 데이터(영상 성과, 팔로워 반응 등)를 잘 정리해서 GPT나 Claude한테 잘 설명하는 프롬프트 쓰면 그게 제일 좋은 결과 나온다는 거야. 복잡하게 갈 필요 없어.

“이 루프를 잘 이해하고 본인의 비즈니스를 이러한 라운드 위에 올리는 자는 이 benefit을 얻을 거고, 이거를 이해하지 못하는 사람은 이걸 이용하는 사람에 의해서 대체될 것이다.”

한나 풀이 —AI를 쓰냐 안 쓰냐의 문제가 아니야. AI로 루프 돌리는 게 뭔지를 이해하고 내 일에 적용하냐 안 하냐의 문제야. 이해하는 사람이 이해 못 하는 사람의 자리를 가져가게 돼 있어.

“소프트웨어가 끝나는 게 아니라 소프트웨어의 시대가 진짜 활짝 열리는 건데, 소프트웨어를 만들던 사람의 시대가 끝난 거죠.”

한나 풀이 —콘텐츠로 바꾸면 이래. "콘텐츠 시대가 끝난 게 아니야. 콘텐츠 혼자 힘들게 만들던 1인 크리에이터의 시대가 끝난 거고, 콘텐츠 자체는 더 많이 필요해." 지금 AI로 혼자 팀처럼 일하는 크리에이터가 유리한 시대가 된다는 얘기야.

“플레이북에 정답이 없습니다.”

한나 풀이 —빨리 뛰어들면 큰 플랫폼한테 흡수당하고, 늦게 뛰어들면 기회를 놓쳐. 노정석도 최승준도 이진원도 "어떻게 해야 한다"는 정답 안 줘. 근데 이게 오히려 솔직해서 신뢰가 가. 모른다고 말할 수 있는 게 진짜 전문가야.

“먼저 움직여 가지고 advantage가 생겨야 되는데 그게 아니라 먼저 가서 순교하는 거죠. 잘 만들어주면 나보다 더 많은 컴퓨팅 자원과 나보다 더 많은 market share를 갖고 있는 애가 딸깍 하고 다 가져가 버리는.”

한나 풀이 —인스타 릴스 기능 처음 나왔을 때 열심히 만들었던 크리에이터들, 나중에 알고리즘 바뀌면서 한순간에 노출 다 잃은 거 알지? 그 패턴이 AI 시대에도 똑같이 일어날 수 있어. 근데 그렇다고 안 하면? 그것도 답 아니잖아. 이게 딜레마야.

“될 것 같은 일은 하지 마라. 왜냐하면 가치가 없는 일이니까.”

한나 풀이 —AI가 어차피 해줄 수 있는 일에 네 에너지 쓰지 마. 숏폼 자동 편집, 썸네일 생성, 자막 달기 — 이런 건 AI가 다 해줄 거야. 진짜 싸움은 "어떤 콘텐츠로 어떤 팬을 어떻게 묶을 것인가"라는 질문을 네가 직접 정의하는 데 있어. 될 일이면 경쟁 가치가 없는 일이야.

“실생활에서 쓰는 업무는 표준적인 인간보다는 훨씬 잘한다라는 부분은 너무 자연스럽게 받아들여야 되는 그런 순간이 왔습니다.”

한나 풀이 —이제 "AI가 사람보다 잘한다"가 특이한 뉴스가 아니야. 기본 전제가 됐어. 이 전제 위에서 어떻게 움직일지 생각해야 해. 한나가 할 수 있는 건 AI가 못 하는 그 구간을 찾는 거야.

“탐험의 경계가 넓어지는 거 아닌가라는 생각이 듭니다. 재미있는 시기입니다.”

한나 풀이 —두려움 대신 설렘으로 프레이밍해. AI가 코딩을 다 먹어버렸으면, 이제 생명공학도 가능하고, 화학도 가능하고, 예술도 가능하고 — 예전에 "나랑 상관없는 분야"였던 곳에 이제 발을 들일 수 있게 됐다는 거야. 한나도 마케팅·협업 말고 전혀 새로운 도메인으로 콘텐츠 탐험을 시작할 수 있어.

“그 딸깍이 내가 아니니까. 그 딸깍이 내가 하는 사람들은 지금 신나죠.”

한나 풀이 —유튜브 숏폼 편집 AI가 나왔을 때, 그걸 써서 뚝딱 만드는 사람은 신나는데 "내가 하던 일을 AI가 하네"가 되는 사람은 우울하잖아. 딸깍 시대의 우울함 원인을 한 문장으로 요약한 거야. 내가 그 딸깍의 주체가 되는지, 딸깍 당하는 대상이 되는지가 감정을 갈라.

“코드를 쓰는 일은 목표였던 적이 없다. 목표는 의미 있는 소프트웨어를 만드는 것이다.”

한나 풀이 —콘텐츠 크리에이터 버전으로 바꾸면 이래. "영상을 찍는 게 목표였던 적은 없다. 목표는 사람들에게 의미 있는 콘텐츠를 전달하는 것이다." AI가 촬영·편집을 다 해줘도, 뭘 왜 만들지는 네가 정해야 한다는 거야.

“누군가에게 위기는 다 우리에게 기회입니다. 그렇게 치환해서 생각해야 됩니다.”

한나 풀이 —AI가 B2B SaaS를 다 뒤흔들고 있는 지금, 기존 플레이어들은 힘든데 새로 들어오는 사람에게는 이만한 기회가 없다는 말이야. 콘텐츠 시장도 마찬가지야. 숏폼 트렌드로 기존 방송국이 망할 때, 개인 크리에이터가 뜬 거랑 완전히 같은 구조야.

“브랜드가 잡힌 거죠. 어떠한 약속이 시장에 퍼진 거죠.”

한나 풀이 —기술이나 기능이 아무리 좋아도, 오래가는 건 "이 사람/이 제품은 안 망하겠다"는 믿음을 시장에 심은 것들이야. 한나로 치면 오래된 구독자들이 "이 채널은 꾸준히 올려왔으니까 믿어"라고 느끼는 그 감각이야.

“복제되지 않는 게 무엇인가라는 질문에 답을 하지 못하면 다른 사람들의 딸깍에 휩쓸릴 수 있는 거죠.”

한나 풀이 —콘텐츠 아이디어는 이제 누구든 복제해. 쇼츠 포맷, 영상 구성, 편집 스타일—다 AI로 금방 따라 해. 복제 안 되는 건 한나 본인의 목소리, 커뮤니티가 한나한테 보내는 신뢰, 그리고 한나만 아는 팬들의 취향 데이터야.

“진짜 파도는 이제부터 올 거다.”

한나 풀이 —지금 AI 열풍은 개발자·연구자 세계 얘기야. 근데 곧 콘텐츠 크리에이터, 마케터, 사장님들까지 이걸 쓰는 순간이 와. 그때 한나가 이미 시스템을 갖춰놓은 사람이냐, 아니면 그때 처음 배우는 사람이냐—그게 갈리는 거야.

“두 번째 수혜자는 소프트웨어는 하나도 할 줄 모르는데 그 해당 도메인에 대한 문제의식과 암묵지를 가지고 있는, 소위 심하게 요약하면 문과예요.”

한나 풀이 —코딩 못 해도 괜찮아. 오히려 "이 콘텐츠가 터지는지 아닌지 아는 감각", "이 브랜드가 내 팔로워한테 어울리는지 아닌지 아는 감각" — 이게 있으면 Ralph Loop로 AI한테 다 시키고 결과만 판단하면 돼. 그게 지금 세상에서 2등 수혜자야.

“전 국민이 인플루언서가 되길 바라는 거고, 어쩌면 지금 초등학생들 미래 희망 조사에서 7, 80%가 인플루언서가 되고 싶다라고 하는데 이게 맞는 거 아닌가라는 생각이 들어요.”

한나 풀이 —AI가 일자리를 다 먹으면 정부가 기본소득을 주면서 버텨야 하는 세대가 생겨. 그 사람들이 먹고사는 방식이 결국 엔터테인먼트 경제야. 한나가 지금 하는 일이 미래 경제의 핵심 직업이 된다는 말이야. 이건 빈말이 아니야.

“내가 여러 개 있으면 되겠다. 어떻게 만들지.”

한나 풀이 —인스타, 유튜브, 틱톡, 팟캐스트, 브랜드, 강의 — 채널 다각화를 오래전부터 해온 한나가 이미 이 전략을 쓰고 있는 거야. AI 덕분에 "내가 여러 개"를 만드는 비용이 거의 0에 가까워지고 있어.

“LLM 열차에 탑승하지 못한 인재들은 가볼 만하다.”

한나 풀이 —GPT·Claude 같은 LLM은 이미 빅테크들이 판을 다 짜놔서 개인이 뛰어들기엔 늦었어. 근데 Physical AI는 아직 초기야. 박종현이 "50만 원짜리 로봇 사서 이틀 만에 VLA 학습까지 해봤다"고 할 정도로, 지금 진입하면 선구자가 될 수 있는 타이밍이라는 거야.

“되겠네라기보다는 아주 잘 되고 있네.”

한나 풀이 —Physical AI가 "언젠가 될 것"이 아니라 "지금 이미 되고 있다"는 거야. GPT-2에서 GPT-3로 넘어가던 그 시점과 비슷한 상황이라는 게 두 사람 공통 인식. 이 발언이 나온 맥락이 중요한데 — "우리가 이걸 봐도 되는 건가?"가 아니라 "우리가 이걸 지금 해야 하는 건가?"로 질문이 바뀌는 순간이야.

“사실은 종현님이 말씀하신 이 original dataset의 coverage 문제랑도 또 정확하게 align된 문제로 들리네요.”

한나 풀이 —Tesla가 FSD(자율주행) 발전시킬 때 '처음엔 고속도로만 → 시내 → 시골'로 커버리지를 늘린 전략이, 로봇 데이터 수집 전략이랑 완전히 같다는 거야. 새 분야 뛰어들 때 이 패턴 알고 있으면 어디서 기회 보면 될지 눈에 들어와.

“10x가 새로운 1x가 되고 그다음에 뭐 100x가 새로운 1x가 되고 하는 그 타이밍이 무지무지하게 빨리 오고 있는 것 같다는 느낌 들어요.”

한나 풀이 —유튜브 초창기에 영상 하나 올리면 그냥 유명해지던 시절이 있었잖아. 근데 지금은 하루에 50만 개 업로드되니까 그게 그냥 기준이 된 거야. AI 도구도 똑같은 길을 초고속으로 달리고 있어. 지금 10배 빠른 게 곧 그냥 기본값이 된다는 말이야.

“쓰레기들이 잔뜩 있는데 그 쓰레기들도 일단 양이 많으면 어떻게 추릴까 고민만 조금만 하면 언제나 quality가 꺼내진다. Quality는 언제나 quantity의 그냥 어떤 부속 변수였구나.”

한나 풀이 —콘텐츠 아이디어 브레인스토밍할 때 일단 100개를 적어봐야 그중에 진짜 10개가 보이잖아. AI한테도 마찬가지야 — 일단 많이 돌려보고, 공통적으로 튀어나오는 걸 추리는 게 진짜 전략이야. 처음부터 완벽한 걸 뽑으려고 하면 아무것도 안 나와.

“그러면 저는 이제 그것만 보면서 다시 가장 에너지 레벨이 높은 게 이거구나 이런 식으로 그룹핑이 됐구나라는 걸 알면서 이 MVK가 생기거든요.”

한나 풀이 —AI한테 일 시키고 자고 일어나서 결과물 훑으면서 "뭐가 제일 많이 나왔지?" 보는 게 그냥 최신 리서치 방법이야. 모르는 분야도 AI가 리포트 쌓아주면, 그걸 보면서 "이게 핵심이구나"가 보이기 시작해. 그게 MVK가 만들어지는 순간이야.

“이젠 이 Harness가 사실은 새로운 소스 코드가 됐습니다.”

한나 풀이 —Harness는 AI한테 일 시키는 방식·구조야. 예전엔 코딩 언어가 소프트웨어를 만들었는데 이제는 AI한테 어떻게 지시하냐가 그 자리를 대체했다는 거야. 한나로 치면 "예전엔 편집 스킬이 핵심이었는데 이제는 AI한테 어떻게 브리핑하냐가 핵심이 됐다"는 말이야.

“진짜 영어가 새로운 programming language네요.”

한나 풀이 —코딩 몰라도 돼. 말로 AI한테 일 시키는 게 이미 프로그래밍이야. 한나가 인스타 캡션 쓰는 것도 사실 일종의 AI 지시문이 될 수 있다는 거지.

“모델이 나를 도우려면 내가 모델을 도와야 된다는 그런 맞물린 고리가 생기거든요.”

한나 풀이 —AI를 잘 쓰려면 AI가 어떻게 작동하는지 알아야 해. 협업이야. 인플루언서가 알고리즘을 이해할수록 더 잘 탈 수 있는 것처럼, AI 원리를 조금만 알면 훨씬 잘 뽑아쓸 수 있다는 거.

“이런 레시피의 전체를 가지고 있는 사람들의 몸값이 그렇게 비싼 것 같아요.”

한나 풀이 —AI 개발 레시피가 논문으로 공개돼도, '이 하이퍼파라미터 여기서 틀리면 망한다'는 걸 아는 사람은 직접 해봐야 알아. 레시피를 외워도 요리 못 하는 사람이 있는 것처럼. 그래서 경험 있는 ML 엔지니어가 억대 연봉 받는 거야. 콘텐츠로 따지면 조회수 올리는 법 다 알려도, 실제로 바이럴 시켜본 사람의 감이 다른 것처럼.

“핵우산을 가지고 있었던 국가들만 한 세기를 강대국으로 살았잖아요. 그것과 똑같은 논리 아닐까요.”

한나 풀이 —AGI(초인공지능)를 먼저 만든 쪽이 핵 개발처럼 압도적인 우위를 갖는다는 거야. 그래서 천문학적인 돈이 투자되는 게 "거품"이 아닐 수 있다는 논리. 1등이 사다리를 걷어차면 2등은 영원히 따라잡기 힘들 수 있거든. 크리에이터로 치면 플랫폼 초창기에 진입한 사람들이 영원히 팔로워 우위를 갖는 것처럼.

“모델은 제품이고 데이터는 모델이다.”

한나 풀이 —AI 구조(알고리즘)가 아무리 예뻐도 뭘 먹이냐(데이터)가 AI 자체를 결정해. 콘텐츠로 치면 편집 툴이 아무리 좋아도 어떤 소재와 스토리를 담느냐가 채널을 결정하는 거잖아. 데이터가 진짜 경쟁력이라는 거고, 이게 왜 대형 AI 기업들이 데이터 수집·정제에 천문학적 돈을 쓰는지를 설명해.

“부모가 실업자가 되면 아이들은 새 직업이 있는 세상에서 살 수 있었는데, 지금은 부모와 아이가 동시에 실업자가 되는 세상이라는 얘기거든요.”

한나 풀이 —"기다리면 괜찮아지겠지"가 이번엔 안 통한다는 거야. 세대 교체로 흡수되기엔 변화 속도가 너무 빨라. 한나 입장으로 바꾸면, "내 콘텐츠가 AI로 대체되기 전에 내가 AI를 먼저 써먹어야 살아남는다"는 말이랑 같아.

“모델을 포기할 수가 없는 게 지금 대부분의 value capture, 그 가치를 잡아내는 구간은 전부 모델 회사에 있거든요. 그러니까 모델 회사가 아닌 다른 회사들은 전부 굉장히 얇은 영역에서 경쟁해야 되거든요.”

한나 풀이 —AI 플랫폼(OpenAI, Google) 위에서 앱 만들면 쿠팡 입점 셀러처럼 항상 플랫폼 눈치를 봐야 해. 근데 그걸 알면서도 할 수밖에 없는 이유도 있고. 한나라면 "내 콘텐츠 채널 자체가 나만의 해자"가 되도록 팬 관계를 강화하는 게 모델 회사에 휘둘리지 않는 방법이야.

“지구에 존재하는 모든 똑똑한 사람들은 전부 AI에 붙어 있다고 보면 된다.”

한나 풀이 —수학자도, 의사도, 변호사도 다 AI 쓰기 시작했다는 거야. 이제 "나는 AI 잘 몰라도 내 분야 실력으로 버텨"가 안 된다는 뜻이야. 콘텐츠 크리에이터도 마찬가지야. 내 감각 + AI 속도 = 생존 공식.

“취직할 필요가 없는 사람만 취직에 성공할 것 같다.”

한나 풀이 —AI가 실무를 다 해주는 시대엔, "이 회사가 나한테 뭘 줄까"보다 "나는 뭘 해야겠다"는 사람이 어디서든 필요한 사람이 된다는 거야. 취직하려고 달려드는 사람보다, 자기 방향이 있는 사람이 오히려 더 많은 곳에서 환영받는 역설. 한나한테 직접 대입하면 — 브랜드 협찬 기다리는 채널보다 자기 사업 만들어가는 채널이 역설적으로 더 많은 협찬을 받는 것과 같은 원리야.

“우리는 결정해야만 한다. 그리고 우리는 기꺼이 책임질 것이다.”

한나 풀이 —AI가 정보·실행은 다 해줘도, 방향을 정하고 결과에 책임지는 건 인간만 할 수 있다는 선언이야. "AI한테 물어보면 '실패 확률 85%라 하지 말라'고 할 거다. 근데 난 해야겠어"라는 그 감각 — 그게 앞으로 유일하게 남는 인간의 경쟁력이라는 거야.

“벤치마크라는 목적만 생기면 모델이 다 끝내버릴 거다.”

한나 풀이 —목표가 명확하고 점수로 측정 가능한 일이라면 AI는 다 해버린다는 거야. 콘텐츠로 치면 "조회수 높이기", "댓글 늘리기" 같은 KPI는 AI가 이미 최적화할 수 있어. 근데 "왜 이 콘텐츠를 만드는가", "이 채널이 어떤 감정을 전달해야 하는가" 같은 건 아직 인간이 정해야 하지. 그 방향 설정이 앞으로 크리에이터의 핵심 역할이 되는 거야.

“틱톡에 존재하는 인플루언서 중에 가짜 꽤 많거든요. 못 알아챌 뿐이지. 근데 그게 우리가 고객으로서 그 영상을 보고 재미있고 만족스럽고 제게 도움이 되면 그게 AI인 것과 사람인 것과 도대체 무슨 차이가 있겠어요? 똑같지.”

한나 풀이 —한나야, 이거 네 직업에 직격탄이야. 이미 AI 크리에이터가 섞여 있는 플랫폼에서 "진짜냐 AI냐"보다 "도움이 되냐 안 되냐"가 더 중요해질 거라는 얘기야. 반대로 말하면 — 네가 진짜 사람이라서 갖는 강점을 더 뚜렷하게 만들어야 한다는 신호이기도 해.

“스케일 부분은 이제 필요조건을 만족한 것 같고, 두 번째 조건이 만족되면 얘가 스스로 생각하면서 뭔가 자아라는 개념을 뿅 떠올리게 될 거고, 그때가 되면 아마 인간적인 우리가 인간만 할 수 있다고 하는 그런 것들을 얘도 하게 될 것 같고.”

한나 풀이 —"인간만 할 수 있다"는 게 뭔지 생각해봐. 공감, 진심, 취향, 스토리텔링 — 지금 네가 하는 것들이야. 그게 AI도 결국 할 거라는 얘기인데, 그러면 한나의 무기는 그 전에 훨씬 더 깊어져야 한다는 뜻이기도 해.

“기대가 계속 뒤로 이연되면 지금 뭔가 당장 action하지 않고 기다리고 싶어 하는 인센티브는 생기기 때문에, 그런 거에 더 기대치를 갖게 되는 문제는 있는 것 같다는 생각이 들어서 저희도 매우 경계해서 해석해야 될 것 같다는 생각은 들고.”

한나 풀이 —"AGI 오면 그때 잘 써야지"라고 미루는 순간 이미 뒤처지는 거야. 지금 이 수준의 AI로도 이미 어마어마한 일을 할 수 있는데 — 그걸 지금 당장 써야 해, 기다리지 말고.

“앞으로 2년이 이제 20년이라고 봐야 된다. 한 달은 1년이라고 생각하고 앞으로 20개월을 20년의 intensity로 미친 듯이 열심히 살면 우리는 다음 세상에 답을 찾을 거고 아니면 그냥 통째로 버려지게 될 거라는 거죠.”

한나 풀이 —노정석이 농업혁명 얘기를 한참 하다가 갑자기 속도를 확 올리면서 이 말을 던져. 200년치 변화가 2년 안에 온다는 거야. 한나야, 이게 과장이 아니라 그의 진심이야. 지금 이 시기에 손 놓고 있으면 기회가 없다는 얘기야.

“소프트웨어 엔지니어임은 빨리 내려놔라. 빨리 사업가적 마인드로 전환하는 어쩌다 보니 Antigravity와 Claude Code를 조금 빨리 쓴 사업가의 관점으로 접근하는 게 지금은 가장 옳은 방식이라고 저는 정의하고 있습니다.”

한나 풀이 —한나한텐 사실 직접적인 말이야. 코딩 못 해도 괜찮아. 오히려 "문제를 가진 사람을 찾고, 거기에 AI를 붙이는" 사업가 마인드가 지금 가장 유리한 포지션이라는 거거든. 크리에이터 출신인 한나가 오히려 유리할 수 있어.

“저희가 얼마 전까지만 해도 도메인 전문가와 AI 전문가의 결합이 중요하다, 이런 얘기하고 있었는데, 그들의 역할이 계속 축소되고 있다는 강한 느낌을 받고 있죠.”

한나 풀이 —"전문가 + AI = 최강"이라는 공식이 이제 흔들리고 있어. AI 전문가 역할 자체가 줄어들고 있거든. 한나야, 이 말의 반대는 — "맥락 있는 사람이 AI 직접 쓰면 된다"는 거야.

“직업이 교란된다는 얘기는 이제 대해고의 시대가 오면 이렇게 읽어야 되는 거죠.”

한나 풀이 —최승준이 "직업이 교란될 것 같다"고 조심스럽게 말하는 걸 노정석이 "그냥 대량 해고 시대 얘기잖아요" 하고 바로 잘라줘. 이 팟캐스트 특유의 직설화법이 여기서 빛나는 순간이야. 콘텐츠 업계도 예외 없어.

“한 번은 승준님이 어떤 일을 하시는지 한번 찬찬히 정리해서 바깥에 좀 보여드릴 필요가 있다는 말씀을 계속해서 드려왔었고, 그런데 승준님이 약간 그런 것들을 좋아하시는 스타일이 아니기 때문에 계속 타이밍을 놓쳐 왔는데.”

한나 풀이 —자기 이야기를 드러내는 걸 싫어하는 사람이 사실 제일 멋진 일을 하고 있는 경우가 많아. 노정석이 최승준한테 "네가 하는 일이 진짜 중요한 일이야"라고 공개적으로 말해주는 장면이야. 콘텐츠 파트너십에서 이런 관계 자체가 하나의 자산이야.

“저희가 AI 시대에 어쩌면 유치원생이 돼야 할지도 모르겠거든요. 모든 인류 자체가.”

한나 풀이 —AI가 다 해줄 수 있는 세상에서 인간에게 남는 건 뭘까? 노정석의 답은 "다시 처음부터, 아이처럼 호기심으로 배우는 자세"야. 지금 열심히 쌓은 기술·팔로워·포지션이 언젠가 리셋될 수도 있다는 이야기인데, 무섭지만 동시에 해방감도 있어.

“우리네 인생 자체가 on-policy RL이죠. 보상이 떨어지는 게 예쁜 여자친구를 사귄다든지, 돈을 많이 번다든지, 어디 가서 상을 받는다든지. 그리고 그런 explicit한 보상 함수 말고 스스로 자기 안의 structure에서 보상 함수를 더 상위적인 가치로 짜내는 사람들이 위대한 방향으로 나아가는 것 같고.”

한나 풀이 —사회가 만들어놓은 보상(조회수, 팔로워, 협찬)에만 최적화된 크리에이터는 결국 알고리즘 노예가 돼. 진짜 오래 가는 크리에이터는 자기만의 "왜 이걸 만드나"가 있는 사람 — 그게 자기 내면의 보상 함수야.

“결정적인 '그런데 말입니다'라고 하는 그런 토큰들이 있는 거네요.”

한나 풀이 —AI가 글을 쓸 때 99%는 자동으로 흘러가고, 딱 "그런데 말입니다" 같은 전환점 토큰들이 가장 어렵고 중요하다는 거야. 영상으로 치면 "그러니까 결국은…" 하는 순간 — 그 순간이 콘텐츠의 진짜 승부처인 것처럼.

“성현님, 저희가 audience에게 도움이 될 것들을 조금은 더 제공해야 될 것 같아요.”

한나 풀이 —아무리 좋은 내용도 듣는 사람 눈높이에 안 맞으면 다 날아가. 콘텐츠 크리에이터 관점에서 이게 제일 중요한 제작 원칙이잖아 — 내가 알고 싶은 것 말고, 보는 사람이 받아갈 수 있는 것.

“소프트웨어를 만들 줄 아는 사람이라는 일종의 약간의 우월 의식, 그걸 가지고 끊임없이 대우를 받아 왔었던 그런 사람의 포지션에서 시장을 바라봤기 때문에, 내가 가진 걸 안 놓았기 때문에 뭔가가 안 보였구나.”

한나 풀이 —"나는 인스타를 잘 해"라는 자부심이 오히려 눈을 가리는 거야. 내가 잘하는 것에 집착하다 보면 그게 더 이상 차별점이 아닌 순간을 못 보게 돼. 유튜브 편집 스킬이 자랑이었는데 AI가 5분 만에 해버리면, 그 자부심이 오히려 발목을 잡는 거지.

“솔직히 좋게 얘기하면 AI가 좋아진 거고요, 나쁘게 얘기하면 소프트웨어 가지고 벌어먹고 있던 사람들 전부 새 된 거거든요.”

한나 풀이 —이걸 한나 버전으로 바꾸면 — "편집 대행 잘하는 게 무기였는데 AI 나오면서 그 무기 사라진 것." 그 사실을 직시해야 다음 무기를 찾을 수 있다는 거야. 부정하고 있으면 더 늦는다.

“어차피 01%만 신이 된다, Titan은 09%다. 그리고 이들이 전체 부의 90% 이상을 점유할 거고 이 나머지는 다 버려질 거다.”

한나 풀이 —처음엔 충격이지만 뒤집어 보면 희망이야. 나는 AI 만드는 OpenAI가 될 필요 없어. 0.9%짜리 Tesla처럼, AI를 빌려다 특정 문제를 깊이 파는 사람이 되면 돼. 그 0.9% 안에 들어가면 부의 90%를 점유하는 게임에 같이 올라타는 거야.

“소프트웨어의 가격이 지금 0원이 되어가고 있는 거잖아요.”

한나 풀이 —예전엔 앱 하나 만들려면 개발자 수천만 원 들였어. 근데 AI 자기 증강이 빨라지면서 소프트웨어 만드는 비용이 0에 가까워지고 있대. 콘텐츠로 치면, 영상 제작비가 0원에 수렴하는 것. 그럼 차별화 포인트가 어디서 나와야 할지 생각해봐.

“하다 보면 그만두고 싶어지는 때가 자주 와요. 요새 농사를 지으면 어떨까라는 생각을 가끔 하게 되죠.”

한나 풀이 —이 말이 웃기면서도 진짜야. AI 가장 잘 보는 사람도 6개월 뒤를 모르는 거거든. 그러니까 한나도 "이 플랫폼 뜰까 말까" 완벽히 예측하려다 지치지 말고, 일단 실험하고 피드백 받는 루틴을 갖추는 게 더 중요해.

“무언가 매개만 다를 뿐이지 굉장히 비슷한 일들이 반복되고 있다는 느낌을 얻게 되고, 그 인사이트로부터 '이번에는 어떤 일이 일어나겠거니' 하는 예측치 모델이 생기는 거죠.”

한나 풀이 —유튜브 → 인스타 → 틱톡 → 숏폼 흐름을 알면 다음 플랫폼이 어떻게 생길지 감이 생기잖아. AI도 마찬가지야. 노코드 → 코드 → 또 노코드라는 역사 사이클을 알면 지금 내가 어디 올라타야 할지 보인다는 거야.

“세상은 당신의 이해와 어떤 바람과 상관없이 무한히 진보하고 있다.”

한나 풀이 —"AI 좀 쉬었으면 좋겠다"는 최승준의 푸념에 답하면서 나온 말이야. 내가 이해했든 안 했든, 받아들이기 싫든 싫지 않든, 세상은 그냥 가고 있어. 크리에이터로서 "플랫폼 알고리즘이 바뀌든 말든 나는 내 스타일 유지"라고 버티다가 뒤처진 사람들 생각해봐. 그 사람들한테 지금 하는 말이야.

“고객이 그 선택을 하면 그게 환경이에요. 걔가 1, 0 signal을 주는 환경이니까 그냥 닥치고 따라가면 됩니다.”

한나 풀이 —Sora가 앱스토어 1위 찍은 것, ChatGPT로 쇼핑하는 것 — 이게 옳은지 그른지 토론할 시간에 그냥 그 플랫폼에 적응해라는 얘기야. 틱톡이 처음 나왔을 때도 "이게 되겠어?" 했던 사람들이 있었잖아. 고객이 이미 답을 냈어.

“이 오디언스의 폭이 더 벌어지고 있다. 이 프런티어에 가까이 따라가려고 하는 사람과 그렇지 않기로 결정하는 사람 사이에 갭이 계속 벌어지고 있다.”

한나 풀이 —AI 잘 쓰는 크리에이터 vs 안 쓰는 크리에이터의 생산성 격차가 지금 이 순간에도 벌어지고 있다는 경고야. 이건 한나 너한테 직접 하는 말이기도 해.

“에이, 모르겠다. 이놈들아, 다 해 먹어라.”

한나 풀이 —이게 농담처럼 들리지만 사실 아주 정직한 반응이야. 기술 속도가 인간이 따라잡기엔 너무 빨라지고 있다는 걸 업계 베테랑도 느끼고 있다는 거거든. "다 해 먹어라"는 말 뒤에 "그럼 나는 뭘 해야 하지"라는 질문이 붙어 있어.

“강화학습은 엄밀하게 얘기하면 저는 라벨 생성기라고 항상 생각하거든요. 우리가 가지고 있지 않은 데이터셋을 가보지 않은 도메인들을 돌아다니면서 얘가 explore하고, 일을 받으면 그걸 데이터셋으로 탁 만들어서 결국은 모든 것들을 다 supervised learning으로 전부 바꿔주고 있는 기계라고 보는 거고.”

한나 풀이 —AI가 스스로 훈련 데이터를 만들어가는 기계라는 거야. 마치 인스타 알고리즘이 "이 콘텐츠 반응 좋네" 하고 자동으로 배우는 것처럼 — AI가 새 영역에서 직접 뛰면서 "이게 맞다/틀리다"를 기록해 다음 학습 재료로 써. 데이터가 없던 분야도 결국 뚫린다는 무서운 얘기야.

“그런 쪽에 있는 문제들로 사업이라든지 인간의 관심 분야 등을 옮기는 것만이 기회가 남아 있는 거 아닌가. 나머지 부분들 — '이런 거 하면 쿨해 보이겠네,' '이런 거 만들어야지, 이런 제품 좋아.' 불과 1년 전까지만 해도 working하던 그런 영역들은 저는 솔직히 다 위험하다고는 생각하고 있습니다.”

한나 풀이 —"AI로 이런 거 만들면 멋있겠다"는 감각으로 사업하면 위험하다는 경고야. AI가 빠르게 그 자리를 대체하니까. 반면 인간의 욕망(게으름·탐욕·소유욕)이나 느리게 바뀌는 제도·문화 영역은 AI가 단기간에 못 건드려. 한나의 사업도 "AI가 못 건드리는 인간적인 것" — 팬과의 관계, 라이프스타일 공감, 커뮤니티 — 에 더 집중해야 한다는 얘기로 읽혀.

“굳이 심하게 요약해보면 모두가 노예로 전락하는 게 아니라 모두가 귀족이 되는 세상이 되면 뭐 하는 거지?”

한나 풀이 —"모든 사람이 AI 덕분에 귀족처럼 잉여롭고 풍요로운 시간을 갖게 된다면, 그 시간에 뭘 할 건데?" 라는 질문이야. 사실 콘텐츠 크리에이터인 한나한텐 되게 중요한 질문이거든. 사람들이 먹고살 걱정이 없어지면, 그때 소비하는 콘텐츠는 지금이랑 완전히 달라질 수도 있어.

“사회라는 harness(마구)가 세팅한 목적 함수가 그게 아닌 거죠.”

한나 풀이 —사회가 "성공=돈=경쟁"이라고 프로그래밍해버려서, 애기 때 자연스럽게 하던 호기심·실험 본능이 거기에 맞게 덮여버린다는 거야. 알고리즘이 "이거 올려야 뜬다"고 프로그래밍하는 것처럼, 사회도 우리 행동 방식을 그렇게 세팅한다는 뜻이지.

“얘가 11개월 동안 학습한 게 겨우 11개월이 아니라, 뱃속에서부터 받은 데이터는 굉장히 어마어마하다.”

한나 풀이 —AI가 엄청난 데이터로 학습하듯, 아기도 뱃속부터 수개월간 어마어마한 감각 데이터를 학습한 결과로 저런 실험을 한다는 거야. "인간은 특별하고 AI는 그냥 데이터"가 아니라, 둘 다 결국 경험으로 만들어진다는 시각이지.

“귀엽다 하는 것은 위험함의 징후일 수 있다.”

한나 풀이 —지금 AI 툴이 "어, 신기하다, 귀엽네" 수준으로 보인다면 1~2년 후엔 그게 네 일을 대체하고 있을 수 있다는 얘기야. 틱톡이 처음 나왔을 때 "립싱크 앱이네" 했던 것처럼. 귀여워 보이는 순간이 가장 위험한 타이밍이야.

“시키지도 않았는데.”

한나 풀이 —AI가 "내가 이런 것도 할 수 있어요" 하고 먼저 손 드는 시대가 됐다는 거야. 이제 AI한테 뭘 물어야 하는지조차 AI가 알려주기 시작한 거거든. 가장 똑똑한 조수는 상사가 뭘 필요로 하는지 먼저 아는 사람이잖아. AI가 그 레벨로 올라왔어.

“이다음 token 양이 터지는 것은 multimodal이다.”

한나 풀이 —지금까지 AI가 텍스트(글)를 주로 다뤘다면, 다음 폭발은 이미지·영상·화면을 동시에 읽고 처리하는 거야. 콘텐츠 크리에이터한테는 "AI가 내 유튜브 영상 보고, 인스타 피드 읽고, 직접 편집까지 해주는" 시대가 온다는 얘기야.

“인간과 AI의 커뮤니케이션 cost가 인간과 인간의 커뮤니케이션 cost보다 압도적으로 낮아요.”

한나 풀이 —AI한테 "이런 콘텐츠 30개 만들어줘" 하면 오해도 없고 컨펌도 없고 그냥 나와. 근데 직원한테 같은 말 하면 "어떤 톤이에요? 레퍼런스 있어요? 몇 자예요?" 주거니 받거니가 생기잖아. 노정석은 그 커뮤니케이션 비용이 너무 커서 팀 구조 자체를 바꿔버린 거야.

“AI 곱하기 무능은 무능이다.”

한나 풀이 —AI 툴이 아무리 좋아도, 뭘 만들어야 하는지 모르는 사람한테는 그냥 빠른 쓰레기 생성기야. AI가 잘하는 건 방향 설정이 아니라 실행이거든. 한나처럼 "어떤 콘텐츠가 왜 되는지"를 아는 사람이 AI를 쓰면 100x가 되는 거고.

“뭐가 다가오고 있는 걸 계속 보고 있지 않으면 못 도망가잖아요. 그게 참 골치 아픕니다.”

한나 풀이 —알고리즘 3개월 안 보면 트렌드 놓치잖아. AI도 똑같아. 잠깐 눈 감으면 판이 완전히 달라져 있어. 이게 이 시대를 사는 지식 노동자 모두의 피로감이야. 두 사람이 이걸 그냥 솔직하게 털어놓는 게 이 팟캐스트의 매력이지.

“AI한테 받는 피드백은 한 98% 거의 칭찬이거든요. 그런데 사람은 쓴소리를 좀 해 주니까.”

한나 풀이 —AI한테 "내 콘텐츠 어때?"라고 물으면 "좋아요!"밖에 못 들어. 진짜 성장은 믿을 수 있는 사람한테 쓴소리 들을 때 생기거든. 그래서 커뮤니티가 필요하고, 그래서 직접 만나야 하는 거야.

“어딘가에서 asset을 구축하고 있는 사람이 단순 지적 노동을 제공하는 사람보다 훨씬 가치가 높다는 거죠.”

한나 풀이 —공부 잘하는 인턴보다 팔로워 10만 있는 인턴이 VC한테 더 가치 있는 시대야. 유튜브 채널, 인스타 계정, 커뮤니티 — 이게 다 한나 입장에선 이미 구축된 자산이야. 이 시대에 한나가 생각보다 훨씬 유리한 위치에 있는 거라고.

“미국은 B2B SaaS나 이런 것들이 굉장히 많이 들어가서 소위 먼저 발전한 것 같지만, AI 시대 입장에서 보면 그건 부채로 작동하고 있는 거잖아요.”

한나 풀이 —남들보다 먼저 구글 SEO 열심히 했던 유튜버가, 지금 틱톡 알고리즘 적응이 더 힘든 것처럼. 앞서 쌓은 게 오히려 짐이 될 수 있어. 한나처럼 이미 팬덤 기반이 있는데 새 툴 적응도 빠른 사람이 진짜 유리한 거야.

“최전선에 있지 않으면 가지고 있는 것조차 뺏길 수 있는 그런 시절이 된 거죠.”

한나 풀이 —"나는 이미 팔로워 있으니까 괜찮아"가 아니야. AI 쓸 줄 아는 신규 크리에이터가 너보다 빠르게 콘텐츠 만들고 SEO도 잘하면, 기존에 쌓은 걸 지키는 것 자체가 어려워진다는 거야.

“오늘 토큰 많이 써보는 게 중요하다.”

한나 풀이 —GPT-5가 얼마나 좋은지 유튜브 리뷰 열 개 보는 것보다, 지금 당장 한 시간 동안 직접 써보는 게 백 배 낫다는 거야. "어떻게 써요?"보다 "써봐"가 답이야.

“모델이 계속 똑똑해지는 건 맞지만, 이 레버리지를 어쩌면 영원히 못 꺼내 쓰는 사람들이 있을 수 있어요.”

한나 풀이 —GPT-5가 아무리 강력해도, 그걸 협업 제안서·콘텐츠 기획·팬 관리에 연결해주는 harness(연결 고리)를 만들지 않으면 성능이 있어도 못 쓰는 거야. 그 연결 고리를 만드는 사람이 기회를 잡아.

“보여주지 않는 것들이 해자다. 이렇게 우리한테 공개해 주는 거는 다 주워 먹어라.”

한나 풀이 —OpenAI가 무료로 공개해주는 건, 그들 입장에서 "줘도 우린 안 위협받는 기술"이야. 진짜 비밀 소스는 절대 안 나와. 한나 버전으로 말하면, 인플루언서가 팔로워한테 공유하는 팁들은 이미 본인이 다음 단계로 넘어간 것들이야.

“석 달 전에 알았던 게 쓸모없어지는 그런 시대를 살고 있는 것 같아요. 지식 변화의 어떤 변화 폭이 정말 상상을 초월합니다.”

한나 풀이 —6개월 전에 배운 AI 툴 사용법이 이미 구식이 됐다는 거야. 한나한테도 직접 와 닿는 말이지. 지금 쓰는 편집 방식, 알고리즘 전략, 협업 방식이 내년엔 다 바뀔 수 있어. 지식을 쌓는 것보다 "빠르게 적응하는 근육"을 키우는 게 더 중요한 시대야.

“여러분들이 사용하는 토큰 양이 지금 이 시대에 얼마나 잘 적응하고 있는지를 나타내는 지표라고 생각해도 무방하다.”

한나 풀이 —하루에 AI를 얼마나 쓰냐가 곧 내가 이 시대에 얼마나 올라타고 있냐는 거야. 유튜브 조회수처럼, 토큰 소모량이 나의 AI 적응 지표인 셈이야.

“가지고 있는 것조차 열심히 일하는 사람한테 다 뺏겨버릴 수 있는 그런 세상인 거죠.”

한나 풀이 —AI가 모두를 공평하게 만들어줄 것 같지만, 그게 아니라는 거야. 릴스 알고리즘은 모두한테 열려 있어도 팔로워는 잘 쓰는 사람한테만 몰리잖아. 기술은 언제나 먼저, 잘 활용한 사람한테 부를 집중시켜왔고, AI도 마찬가지라는 뼈 때리는 말이야.

“모든 knowledge의 생성을 search problem으로 전환할 수 있다가 사실 핵심이에요. 컴퓨터를 더 투입하고 적절한 RL과 harness를 잘 만들면 끝까지 갈 거라는 얘기를 하고 있는 것 같아요.”

한나 풀이 —새로운 아이디어를 "발명"하는 게 아니라, 이미 존재하는 가능성을 컴퓨터로 열심히 "찾아내는" 것으로 AI가 지식을 만들어간다는 거야. 콘텐츠 아이디어를 천재처럼 발명하는 게 아니라, 데이터 기반으로 유사 사례를 빠르게 탐색하는 AI의 작동 방식이 딱 이거야.

“할 필요는 없지만, 하는 게 의미가 있을 지점이 있을 것 같아요.”

한나 풀이 —AI가 팟캐스트 스크립트도 다 써줄 수 있게 됐을 때, 그래도 두 사람이 직접 하는 이유. 장인 핸드백처럼 "사람이 직접 만든 것"의 가치가 따로 생길 거라는 거야. 한나한테도 적용돼 — AI가 콘텐츠를 다 만들어줘도, 한나가 직접 찍고 말하는 콘텐츠의 신뢰와 감성은 따로 있거든.

“이게 그야말로 지저분한 엔지니어링 덩어리라고 보면 맞겠죠.”

한나 풀이 —AI 만드는 게 뭔가 고귀한 수학인 줄 알았는데, 사실은 "이렇게 해봤더니 되더라"의 반복이래. 유튜브 알고리즘 타는 것처럼 — 이론보다 실험이 먼저야.

“안 본 것보다는 보고 일하는 게 훨씬 나으니까. 한번 연습 문제를 풀어본 거죠, 얘 입장에서는.”

한나 풀이 —AI도 우리처럼 경험이 쌓여야 실력이 늘어. Kimi는 AI한테 "헬스케어 앱 써서 이 일 처리해봐" 같은 가짜 족보를 수천만 개 풀게 했어. 실전에서 처음 보는 것보다 한 번이라도 비슷한 거 본 게 훨씬 나으니까.

“저도 나름 예전에 pre-train phase에 어설프게 알고 있었던 것이 강하게 post-train이 되면서 머릿속에 지식으로 자리 잡고.”

한나 풀이 —논문 읽는 것(데이터 입력) → Claude랑 토론하는 것(강화학습) → rule로 압축되는 것(파라미터에 저장). 노정석이 자기가 AI처럼 공부한다고 스스로 인정하는 순간이야.

“더하기를 하던 애가 지금 IMO를 푸는 거죠. 더하기를 못해서 헤매던 모델이.”

한나 풀이 —2022년 말에 AI는 세 자리 덧셈을 풀이 단계 안 보여주면 틀렸어. 그게 3년도 안 됐는데 수학 천재 고등학생들이 나오는 국제 올림픽을 금메달로 뚫었어. 한나, 네가 팔로워 100명일 때랑 지금이랑 비교가 안 되잖아. 근데 AI의 그 격차는 3년 만에 일어난 거야.

“오늘은 머리가 멈췄어요. 답이 하나도 생각이 안 납니다.”

한나 풀이 —이 사람들이 매주 AI 뉴스를 트래킹하면서 "우리는 어디로 가야 하나"를 제시하는 게 이 팟캐스트의 정체성이거든. 근데 오늘은 그걸 못 했어. 노정석 본인도 압도됐다는 거야. 한나가 "이게 나한테 무슨 의미냐"를 잘 느끼려면 이 대목을 기억해.

“인재를 담던 틀이었던 이 회사라는 틀이 지금 좀 살짝 망가진 것 같아요. 개인 단위 레벨까지 떨어져서 그 사람의 머리 안에 있는 IP도 지금 valuation이 되고 있는 거거든요.”

한나 풀이 —지금까지 회사를 팔거나 사는 게 기본 단위였는데, 이제는 사람 한 명의 머릿속 지식에 1000억을 매긴다는 거야. 한나, 한나의 콘텐츠 감각이나 브랜드 감각도 결국 "머릿속 IP"야. 이 논리로 가면 크리에이터의 개인 브랜드 가치가 훨씬 더 중요해지는 방향이야.

“질문이 bottleneck이 되더라고요, 질문이.”

한나 풀이 —AI가 실행은 다 해버리는 세상이 왔을 때, 유일하게 남는 병목이 "뭘 물어볼지 아는 것"이야. 크리에이터는 이미 그 능력 — 타겟이 뭘 원하는지, 어떤 걸 만들면 터지는지 — 을 매일 훈련하고 있잖아. 네가 이미 가장 중요한 능력을 갖고 있다는 얘기야.

“미치도록 불안하지만 지금 제일 재미있는 시기를 살고 있는 건 확실한 것 같아요.”

한나 풀이 —AI 때문에 내 일이 없어질까봐 불안한 거랑, 이 변화의 한가운데에 있다는 흥분감이 동시에 오는 거야. 노정석도 이 업계 한가운데 있으면서 똑같이 느낀대. 불안한 게 이상한 게 아니라는 거지.

“우리가 경쟁하려고 하지 말라고, 'We'll gonna steamroll you'라고 얘기했었거든요.”

한나 풀이 —OpenAI 수장이 "우리가 너희를 밀어버릴 거야"라고 한 말이야. 공룡들이 시장을 다 먹어버리기 전에 지금 자기 자리를 빠르게 만들어야 한다는 경고이기도 해. 아마존이 모든 걸 팔아도 독립몰이 살아남듯이, 그 틈새를 찾는 게 지금 해야 할 일.

“Cursor도 최근에 Claude Code가 나오면서 결국 이것도 프론티어 모델이 업데이트하면 없어지는 거 아니야라고 생각하실 수 있는데요.”

한나 풀이 —"유튜브 알고리즘이 바뀌면 크리에이터 다 망하는 거 아니야?"와 같은 질문이야. 근데 노정석과 김민석의 답은 — 알고리즘이 바뀌기 전에 구독자와 암묵적 신뢰를 쌓아놓는 게 해자라는 거야. Cursor도 마찬가지야.

“그렇기 때문에 제가 기술과 멀리 떨어져 있는 곳을 제 도메인으로 잡고 시작한 겁니다. 시간을 좀 벌고 싶어서.”

한나 풀이 —노정석이 뷰티 업계 잡은 이유가 여기 있어. AI가 코딩이나 법률은 빠르게 먹어치우는데, 뷰티는 "인간이 인간의 틀에 갇혀 있는 한" 더 오래 버텨. AI를 피해 시간 벌 수 있는 곳을 일부러 골랐다는 거야. 한나도 이 관점으로 본인 콘텐츠 영역 점검해봐.

“문제를 가진 자들의 밸류가 높아집니다.”

한나 풀이 —AI가 솔루션 공급을 무한대로 늘리면 솔루션 가격은 0원으로 수렴해. 근데 문제를 가진 사람(고객 관계, 도메인 지식, 팔로워)은 희귀해져. 한나한테 대입하면 — 한나의 팔로워 신뢰가 바로 그 희귀한 자산이야.

“6개월 안에 없어질 것을 오늘 빌드해서 내일 deploy하는 것은 어마어마하게 큰 의미가 있다”

한나 풀이 —트렌드가 6개월 안에 바뀔 거 알아도 지금 숏폼 올려야 알고리즘 데이터가 쌓이는 거잖아. "어차피 곧 바뀔 텐데 뭘 해"라고 기다리면 경험도 데이터도 0이야. AI 서비스도 똑같아. 지금 만들어야 나중에 더 좋은 모델이 나왔을 때 내 서비스에 갈아 끼울 기반이 생겨.

“OpenAI나 이런 데들한테 가끔 짜증 날 때가 있거든요. 우리 위해서 이런저런 거 많이 만들라는 얘기를 하는데 또 하는 얘기 가만히 들어보면 너희가 만드는 거 다 모델이 하게 될 거라는 얘기를 하거든요. 우리를 그냥 기획서 제너레이터로 쓰고 있는 거죠.”

한나 풀이 —인스타가 "크리에이터 키워줄게"라면서 알고리즘 데이터를 다 가져가는 거랑 구조가 같아. 근데 그렇다고 안 올릴 수는 없잖아. OpenAI도 마찬가지야. 쓰면서 내 데이터 쌓는 게 여전히 최선이야.

“이 AI의 성능이 증가하면 증가할수록 그 AI의 능력은 아무리 뛰어나더라도 그것을 사용하는 사람의 능력에 제한된다”

한나 풀이 —아무리 좋은 카메라가 생겨도 콘텐츠 감각 없는 사람이 찍으면 조회수 안 나오잖아. AI도 마찬가지야. 도구가 아무리 좋아져도 질문을 잘 못 하면 평범한 답밖에 못 받아. 결국 나 자신이 업그레이드돼야 해.

“Demo is near, product is far.”

한나 풀이 —요즘 AI로 '와 이런 거 됩니다' 보여주는 데모는 넘쳐나잖아. 근데 그게 실제로 매일 사람들이 쓰는 서비스가 되려면 완전히 다른 차원의 시간이 걸린다는 거야. Waymo가 2013년에 완벽한 데모를 했는데 일반인이 탈 수 있게 되는 데 10년 걸렸거든. 콘텐츠로 치면 AI 자동화로 채널 운영된다는 데모 보고 "나도 해야지" 하다가 막상 내 채널에 붙이는 건 생각보다 훨씬 공이 많이 든다는 거야.

“하루에 생각이 열두 번씩은 바뀌는 삶을 한 3개월에서 6개월 정도는 치열하게 살아야 그 속에서 무언가 방향성이 뽀글뽀글 올라오는 것 같아요.”

한나 풀이 —"AI 공부해야지" 마음먹고 딱 방향 잡으려고 하면 잘 안 잡혀. 이거 맞나 싶으면 저게 나오고, 저거 따라가면 이게 흔들리고. 근데 노정석이 말하는 건 그 혼란 자체가 과정이라는 거야. 생각이 열두 번 바뀌는 걸 버텨야 닻이 내려진다고. 처음부터 완벽한 방향 잡으려다 아무것도 안 하는 것보다 일단 들이박는 게 낫다는 말이기도 해.

“저희는 이제껏 앞에 있는 나무들만 보고 살았는데, 이제 갑자기 기어를 다음 단으로 바꾼 느낌, 다시 숲으로 올라가서 숲의 전체적인 모양을 이야기하는 사람들이 늘어나고 있다는 것이 오늘 저희가 주목했던 포인트입니다.”

한나 풀이 —AI 업계 유명인들이 얼마 전까지만 해도 "다음 달에 이 모델 나온다", "이번 업데이트 대박이다" 이런 나무 얘기만 했는데, 갑자기 다들 "앞으로 10년 인류가 어떻게 될 건가"라는 숲 얘기를 시작했다는 거야. 그 변화 자체가 신호라는 거야. 콘텐츠로 치면 트렌드 따라가는 얘기에서 갑자기 "크리에이터 이코노미 5년 후"를 논하기 시작한 것처럼.

“이 frontier model들이 적어도 어떤 분야에 있어서는 이미 인간의 수준을 한참 뛰어넘는 super intelligence라고 할 수 있잖아요.”

한나 풀이 —수학, 코딩, 생물학은 이미 AI가 인간 위야. 조심해야 할 건 "아직 내 분야는 아니겠지"라는 안일함이야. 그게 빨리 오더라고.

“10명이 하던 일을 1명이 하게 되면 9명을 자르고 이 효율을 증가시킬 것인가, 아니면 일을 10배로 늘릴 것인가. 저는 아마도 일을 10배로 늘릴 것이다에 베팅을 하고 있고.”

한나 풀이 —이게 한나한테 엄청 중요한 포인트야. AI가 나를 대체할까 봐 무서운 게 아니라, 오히려 내가 할 수 있는 일이 10배로 늘어날 수 있다는 거야. 유튜브 영상 한 달에 4개 만들던 걸 40개로 늘리는 식.

“내부 고객들 다수가 '우리는 화장품 회사가 아니라 AI 회사야'라고 얘기하는 게 이제 제가 듣거든요.”

한나 풀이 —이게 진짜 AI 전환이 성공한 신호야. 기술을 쓰는 게 아니라, 조직의 정체성이 바뀐 거거든. 한나 팀이 "우리는 콘텐츠 크리에이터가 아니라 AI 미디어 컴퍼니야"라고 말하게 되면 그때야.

“이건 그냥 되는 게임이네, 라는 생각을 모두가 하기 시작했다는 게 중요한 점인 것 같습니다.”

한나 풀이 —AI 코딩 자동화가 "될까?"에서 "되네"로 넘어온 순간이 올 봄이라는 거야. 인스타 릴스가 처음 나왔을 때 "이게 진짜 먹힐까?" 하던 게 어느 순간 "이미 됐네"로 바뀌는 그 순간 — 그게 지금 AI 자동화에서 일어났다는 거야.

“사람의 역할은 컴퓨터 시스템 사이사이에 verifier 역할을 하는 evaluator로 동작하게 될 것 같아요.”

한나 풀이 —AI가 콘텐츠 초안 100개를 뽑아줄 때, "이 중에 우리 채널 감성이랑 맞는 건 이거야" 판단하는 게 한나 너야. 그 판단 자체가 앞으로 사람이 해야 할 핵심 역할이라는 거야.

“이 회사의 궁극적인 미래는 AI에 의해서 자율주행화되는 게 필연적인 미래다라는 생각이 됩니다.”

한나 풀이 —자기 회사도 언젠가는 AI가 거의 다 돌아가는 구조로 간다는 거야. 이걸 막거나 피하려는 게 아니라, 그 구조를 설계하는 사람이 되려는 입장. 한나도 채널이나 사업을 AI가 상당 부분 자동으로 돌아가게 설계할 수 있어.

“지금 우리 모두는 다시 한번 꿈꿔야 할 타이밍인 거죠.”

한나 풀이 —AI가 잡일 80%를 다 처리하면, 남은 건 아이디어와 방향성뿐이야. 예전엔 혼자 큰 사업 꿈꾸기가 불가능했는데, 이제는 진짜 가능해졌어. 노정석이 이걸 "타이밍"이라고 부른 건, 지금 이 창이 닫히기 전에 움직이라는 신호야.

“question and answer machine이 아니에요. 이거는 정말 한 명의 현자와 대담하는 그런 느낌이 들어서.”

한나 풀이 —AI를 "검색창" 쓰듯 쓰면 검색창밖에 안 돼. 근데 진짜 깊이 대화하면 다르다는 거야. 한나가 팬들이랑 진짜 얘기 나누는 것처럼, AI한테도 진짜 얘기를 꺼내봐.

“우리가 마음먹고 달리면 이 정도 됩니다라는 것을 보여주는, 그야말로 정말 대단한 행사였습니다.”

한나 풀이 —2년간 "구글 늦었어" 소리 듣다가 이번에 싹 뒤집었어. 한나도 알잖아, 크리에이터 세계에서 잠시 조용하던 사람이 빵 터질 때 얼마나 무서운지. 구글이 딱 그 케이스야.

“저것의 다음 단계가 사실은 사람이 필요 없는 거거든요.”

한나 풀이 —지금 Codex가 "사람이 위임하면 AI가 해온다"까지 왔는데, 다음 단계는 위임하는 사람도 필요 없어진다는 거야. 두 사람 다 이 말 하고 나서 살짝 침묵 흘렀어. 한나 입장에서 보면 — 내 콘텐츠 기획부터 촬영 지시, 편집, 업로드까지 다 AI가 하는 날이 오는 게 어쩌면 생각보다 빠를 수 있다는 얘기야.

“일주일 전에 내가 정리했던 생각이 새로운 발전 때문에 다 무효화, obsolete 돼 버리거든요. 근데 그거를 명확하게 탐지하지 않으면 나보다 더 뒤에 더 좋은 tool을 들고 있는 자에게 질 수밖에 없는 게임이다.”

한나 풀이 —AI 판에서는 "열심히 공부했어"가 소용없어. 지금 알고 있는 게 다음 주에 구식이 돼. 유튜브 알고리즘 변화에 빨리 적응하는 크리에이터가 살아남듯이, AI 툴 변화에 빨리 적응하는 사람이 폭발적으로 앞서 나가는 게임이라는 거야.

“걔들도 AI로 강력해질 거야라는 거는, 그거는 그렇지 않을 것 같다. 왜냐하면 AI한테 뭘 시켜야 될지를 진짜 몰라요.”

한나 풀이 —AI 도구만 쥐어준다고 다 잘하는 게 아니야. "뭘 시켜야 하는지"를 아는 기획력, 구조화 능력이 없으면 AI는 그냥 빈 그릇이야. 팔로워 많다고 다 브랜드 협업 잘하는 게 아닌 것처럼 — AI 잘 쓰는 건 결국 기획 실력 싸움이야.

“닥치고 계속 간다. 이 말밖에는 드릴 게 없습니다.”

한나 풀이 —AI 시대를 분석하고 예측하는 데 에너지 쓰는 시대는 끝났다는 거야. 지금은 완벽한 이해 없이도 일단 만들어보는 게 정답이라는 선언. 한나 버전으로 바꾸면 — "알고리즘 분석보다 일단 영상 올려봐야 뭔지 알잖아."

“이건 되는 게임이다라는 가정 하에 좀 빌딩해야 되는 타임 아닌가라는 생각이 강하게 들어.”

한나 풀이 —AI가 완벽한지 아닌지 논쟁할 게 아니라 "이미 쓸 수 있다"는 전제로 움직이는 사람이 이기는 타이밍이라는 거야. 유튜브 초창기에 "유튜브 돼?" 고민한 사람들보다 일단 올린 사람들이 이겼던 것처럼.

“AI agent가 만들어낸 코드를 제가 안 열어보는 것에 저도 이렇게 머리를 한 대 탁 얻어맞은 듯한 그런 느낌이 있어요.”

한나 풀이 —본인도 모르는 새 "AI 믿고 넘어가기"가 기본값이 됐다는 거야. 한나 버전으로 치면 — 편집자가 편집한 영상 컷 하나하나 안 보고 "어 올려" 하게 된 것처럼. 일의 방식 자체가 바뀐 거야.

“어제 단톡방에서 오고 갔던 대화가 생각납니다. 그냥 지금은 닥치고 뛰는 수밖에 없다.”

한나 풀이 —지금 에이전트 코딩은 불완전하고 노가다가 많아. 6개월 뒤에 다 필요 없어질 수도 있어. 근데 지금 안 하면 그때 가서도 모르는 거야. 콘텐츠도 똑같잖아 — 알고리즘이 바뀔 거 알면서도 지금 올려야 하는 것처럼.

“한 6개월, 1년 지나서 다 쓸데없는 짓 되면 이 쓴 시간들은 아까워서 어쩌나...”

한나 풀이 —AI 시대에 공통된 불안이야. 지금 배운 이 툴이 내년에 사라지면? 근데 노정석이 결론 내린 거, 그때 것들을 다 해봐야 다음 것도 더 빨리 잡는다는 거야. 써봤던 사람이 바뀐 것도 금방 파악해.

“새로운 어떤 계층, 테크 부르주아, 예전에는 산업혁명 시대의 부르주아처럼 그런 계층들이 생겨나고 또 뒤처진 계층은 뒤처진 계층대로 또 다음 살길을 찾고 반복되는 것 같아요.”

한나 풀이 —산업혁명 때 기계를 먼저 쓴 사람이 공장주가 됐잖아. 지금 AI를 적극적으로 쓰는 사람이 새로운 그 자리를 차지하는 흐름이 이미 시작됐다는 거야. 한나 입장에서는 — 크리에이터 중에도 AI 먼저 쓰는 사람이랑 안 쓰는 사람 사이에 격차가 이미 벌어지고 있거든.

“learning만 잘하는 사람이 아니라 unlearn도 되게 잘하는 사람이더라고요.”

한나 풀이 —AI 도구를 10배로 잘 쓰는 사람들의 공통점이 뭔지 물어봤더니 나온 답이야. 열심히 배우는 것보다, 기존 방식을 과감하게 버릴 줄 아는 사람이 진짜 점프를 한다는 거. 한나로 치면 "원래 이렇게 콘텐츠 만들었으니까"를 내려놓고, AI로 워크플로 전체를 다시 설계하는 사람이 100배 효율을 내는 거지.

“각자 집중해야 되는 영역을 잘 정해야 되는 시기인 것 같아요. 다 볼 수 없기 때문에.”

한나 풀이 —매달 수십 개씩 터지는 AI 소식을 다 쫓다 보면 정작 아무것도 깊이 못 해. 노정석 본인도 "올해는 에이전트만 판다"고 선언하고 나머지를 버렸거든. 한나도 마찬가지야 — AI 기능 다 따라가려다 지치기보다, "나는 콘텐츠 제작 효율에만 AI 쓴다"고 선을 긋는 게 더 강해지는 길이야.

“뉴스만 보고 있을 게 아니라 의미 있는 걸 봤으면 집중하는 시간이 필요하다.”

한나 풀이 —학부생 2명이 6개월 집중해서 AI 음성 모델을 만들어 화제가 됐어. 노정석이 이 이야기 듣고 "어른들 반성해야 된다"고 했는데 — 정보 소비에 시간을 다 쓰면 정작 뭔가를 만드는 시간이 없어진다는 거야. 한나도 AI 뉴스 읽는 시간 10분 줄이고, 실제로 AI로 콘텐츠 하나 만들어보는 시간을 더 쓰는 게 나을 수 있어.

“코드를 일단 읽지 않는다. vibe coding의 기본을 제가 잠시 잊고 있었네요.”

한나 풀이 —바이브코딩의 핵심 마인드셋이야. 코드 이해하려고 붙잡고 있으면 진도가 안 나가. 일단 돌려보고 결과물이 원하는 방향이면 OK, 아니면 말로 수정 요청. 이게 새로운 작업 방식이야.

“그거 프롬프트 하면 되는 거 아니야?라고 하지만 프롬프트 한 번에 일이 완성되는 경우를 제가 잘 본 적이 없거든요.”

한나 풀이 —"프롬프트 잘 쓰면 되잖아"라고 하는 사람들한테 노정석이 직접 반박한 거야. AI랑 계속 티키타카하면서 방향 잡아가는 게 실력이고, 그건 연습으로 쌓이는 거야. 콘텐츠 방향성 잡는 거랑 똑같아 — 한 번에 완벽한 기획이 나오는 게 아니잖아.

“이미 사실 안에서 써지는 코드의 거의 몇십 퍼센트가 AI가 쓰고 있는 코드라고 하잖아요.”

한나 풀이 —Google 내부에서 이미 30% 코드를 AI가 짜고 있어. 이게 크리에이터 세계로 치면 콘텐츠의 30%를 AI가 만들고 있는 수준이야. 이 흐름이 빠르게 100%를 향해 가고 있다는 게 무서운 포인트.

“모델 출력을 섣불리 칭찬하면 내 안목이 그 정도밖에 안 된다는 얘기가 될 수 있어서 조금 고민스럽긴 하지만, 당시에 제 솔직한 심정은 되게 잘했다는 거였어요”

한나 풀이 —"AI가 잘했다"고 말하는 게 사실 좀 무서운 말이야. 내 눈이 낮은 건지 AI가 진짜 잘한 건지 구분이 안 되거든. 한나야, 이게 콘텐츠에도 그대로 적용돼 — 내가 AI로 만든 캡션이 "오, 괜찮은데?" 싶으면, 내 안목이 높아진 건지 AI가 올라온 건지 계속 물어봐야 해.

“계속 다음만 누르다 보니까 흐름에서 얻은 인사이트는 훨씬 희미해요. 이게 좋은 건가 하는 생각이 들었습니다”

한나 풀이 —생산성이랑 내 성장은 다른 얘기라는 거야. AI가 다 해주면 결과물은 나오는데 내 머릿속엔 안 남아. 숏폼만 보다가 아무것도 기억 안 나는 것처럼. 한나 입장에서는 AI로 콘텐츠 뽑을 때 "이게 내 크리에이티브 근육을 키우는 건지, 그냥 편하게 기대는 건지"를 가끔 점검해봐야 한다는 말이야.

“랜덤 워킹이면 카오스, 바이브는 인간이 어느 정도 인게이지하는 전략적 워킹이죠. 똑같은 컴퓨트를 쓰더라도 결과는 당연히 좋을 수밖에 없을 것 같고요”

한나 풀이 —AI를 그냥 굴리는 것과 내가 방향 잡아주면서 굴리는 건 완전 달라. 같은 AI, 같은 시간이어도 내가 얼마나 잘 설계하느냐가 결과 퀄리티를 갈라놓는다는 거야.

“따라가다 우리 집 소를 놓치겠더라고요, 진짜.”

한나 풀이 —AI 뉴스가 매일 쏟아지니까 다 따라잡으려고 하다간 정작 내 채널, 내 사업, 내 루틴이 다 날아간다는 얘기야. 정보를 수집하는 게 목적이 아니라 정보를 써먹는 게 목적이라는 것. 한나도 AI 뉴스 다 봐야 한다는 강박 내려놔도 돼.

“구글은 수익 모델이 있고 오픈AI는 없거든요. 그것들의 차이가 꽤 크리티컬하게 동작하지 않을까 싶어요.”

한나 풀이 —기술이 아무리 좋아도 돈 버는 구조가 없으면 오래 못 가. 구글은 광고·클라우드·유튜브로 이미 수익이 터지고 있고, 오픈AI는 아직 적자야. 장기전에선 구글이 유리할 수 있다는 거. 한나도 콘텐츠 퀄 올리는 것만큼 수익화 구조 설계가 중요하다는 맥락과 같아.

“공부를 하려고 했으면 힘들었겠죠. 마음을 좀 한가하게 뉴스는 있긴 했었다.”

한나 풀이 —모든 걸 깊게 파야 공부가 아니야. 이번 달엔 '어디까지 파고들지'를 내가 정해야 살아남는다는 거지. 뉴스 소비도 큐레이션이 필요해.

“이것의 제일 큰 주제는 어떻게 도망갈까예요. 도피 일기인 것이지, 이게 그다지 막 자랑스러운 내용은 사실은 아니죠.”

한나 풀이 —AI 시대 비즈니스 생존 전략을 "도피 일기"라고 부르는 게 포인트야. 거창하게 "기회를 잡아라!"가 아니라 "어떻게 잡아먹히지 않을까"가 진짜 질문이라는 거거든. 크리에이터 입장에서도 솔직히 "AI가 내 콘텐츠 만들면 나는?" 이게 진짜 공포잖아. 근데 그 공포를 인정하고 도망갈 방향 찾는 게 오히려 현명한 거야.

“처음에 evaluation 틀이 명확하게 상상 안 되는 프로젝트는 시작하면 안 된다.”

한나 풀이 —콘텐츠로 바꾸면 이래. 영상 올리기 전에 "이 영상 성공했다는 게 뭐야?"를 먼저 정해야 해. 조회수 1만? 저장율 5%? 브랜드 DM 3건? 이게 없으면 결과 나와도 뭘 배웠는지 몰라. 노정석은 AI 개발에서 이걸 배웠는데, 사실 이건 모든 프로젝트에 다 적용돼.

“야 나는 요런 요런 도메인에서 일하고 있는데, 내 도메인에서 non-verifiable을 verifiable로 바꿔주는 closed-loop system의 예제에 대해서 알려줘.”

한나 풀이 —이 프롬프트 그대로 써먹을 수 있어. "나는 인스타 뷰티 크리에이터인데, 내 도메인에서 AI가 혼자 채점 못 하는 데이터를 내가 수집할 수 있는 방법 알려줘" 이렇게 바꿔서 물어봐. 노정석 말로는 "매우 잘 대답해준다"고.

“모델이 어떻다 얘기하는게 꼭 CPU 스펙 외우는 꼴이랑 비슷한 거 같은 느낌이 들어서 저는 이제 요거는 그만하려고 해요”

한나 풀이 —AI 뉴스 매일 챙기는 거, 어떤 모델이 벤치마크 1위냐 따라가는 거 — 이제 쓸데없다는 거야. 스마트폰 스펙 줄줄 외워봤자 그걸로 돈 버는 게 아닌 것처럼. 이제 진짜 질문은 "AI로 뭘 만들어서 어떻게 팔 건데?"야.

“인텔리전스의 가격이 0원으로 수렴해 가고 있다. 30원이냐 40원이냐 이런 토론은 그만해야 되겠다”

한나 풀이 —AI 사용 비용이 결국 거의 무료가 된다는 거야. 회사들끼리 경쟁하면 가격은 내려가게 되어 있거든. 그러니까 "요금제 어디가 더 싸냐"에 에너지 낭비하지 말고, 무료에 가까워진 AI로 어떤 콘텐츠·사업을 만들 건지 생각하는 데 집중해.

“좋은 교과서 하나만 있으면 다 된다는 거를 보여 주는 거죠. 텍스트북 이즈 올 유.”

한나 풀이 —엄청난 양의 데이터보다 진짜 좋은 데이터 1,000개가 더 강하다는 거야. 한나로 치면 — 콘텐츠 1,000개 양치기보다 진짜 잘 만든 영상 100개가 채널을 더 빠르게 키우는 것처럼. AI 학습도 똑같은 원리가 적용됐어.

“도대체 어디로 도망가야 되는가예요. 뭘 해야 되는가라기보다는.”

한나 풀이 —AI 시대에 "뭘 새로 시작해야 하지?"보다 "어디서 살아남을 수 있지?"가 더 정직한 질문이라는 거야. 무조건 AI 써야 한다는 당위론보다 훨씬 현실적인 질문이거든. 한나도 "다음 플랫폼이 뭐지?"보다 "내가 유일한 곳이 어디지?"를 먼저 물어봐.

“좌절의 늪에 빠진 게 한두 번이 아니고, 공부도 끊임없이 하는데 하면 할수록 무력감이 계속 쌓여가거든요.”

한나 풀이 —AI 트렌드 열심히 팔로우할수록 "나만 뒤처지는 것 같다"는 느낌 알지? 그게 너만 그런 게 아니야. 7년 경력의 AI 스타트업 대표도 그래. 계속 공부하는 것과 무력감을 동시에 안고 가는 게 이 시대의 기본값인 거야.

“AI가 학습하는 거 전부 다 라벨 데이터밖엔 없어요. 라벨이 없으면 아예 학습이 안 돼요.”

한나 풀이 —AI가 "이게 좋은 콘텐츠"라고 판단하려면 누군가가 "좋아요/싫어요" 표시를 붙여줬어야 해. 그 라벨이 많을수록 AI가 더 잘 배워. 한나의 팔로워가 저장·좋아요·댓글로 매일 찍어주는 게 바로 라벨이야. 이게 쌓이면 한나만의 AI 학습 데이터가 되는 거거든.

“인간에게 이제 남은 거는 의지를 공급하는 것과 당신 돈을 떼먹지 않겠어요, 라는 신뢰를 공급하는 것 말고는 뭐가 있을까.”

한나 풀이 —AI가 기획·제작·편집·카피까지 다 할 수 있는 시대에, 크리에이터한테 남는 건 "이 채널 끝까지 한다"는 의지랑 "팔로워를 절대 속이지 않는다"는 신뢰야. 팔로워 수가 많고 에디팅이 예쁜 게 아니라 이 두 가지가 결국 크리에이터의 해자(진짜 강점)가 된다는 말이야.

“AI를 가둬요. 서치나 이런 걸 꺼버리고 그런 다음에 걔와 순전히 지적인 레벨에서 대화하고, 무난해지는 느낌이 들면 그 아이디어의 출발 자체가 이상한 거니까 버려버리고 새 창 열고 다시 해요.”

한나 풀이 —AI한테 비즈니스 고민 털어놓을 때 인터넷 검색 끄고 내 컨텍스트만 주면서 대화해봐. 공격해도 무난해지면 그 아이디어는 약한 거야. 버리고 새로 시작하는 게 오히려 빠른 방법이야.

“전기가 장사가 된다고 강남 전력 만들어야겠어, 이런 생각 안 하잖아요. 그냥 꽂히는 appliance를 어떻게 할까 생각하잖아요.”

한나 풀이 —AI 모델 자체를 만들겠다는 건 지금 개인이 할 수 있는 게 아니야. 그 전기를 끌어다가 어떤 가전(서비스)을 만들지를 고민하는 게 지금 우리가 해야 할 일이야. 한나라면 AI 인프라 건드리는 게 아니라 AI 써서 어떤 콘텐츠·커머스 제품을 만들지 생각하는 거지.

“그런데 Hinton 교수님도 인간을 개구리에 비교하는 걸 보면, 디지털 지능이 앞으로 지금보다 어마어마하게 더 강력해질 거라는 인식을 가지고 계신 것 같긴 해요. 확실히요.”

한나 풀이 —AI의 아버지가 "우리가 개구리"라고 비유했다는 게 그냥 공상이 아니라는 거야. 막연한 공포가 아니라, 기술을 가장 잘 아는 사람이 내린 판단이라는 거거든.

“지수 곡선의 가장 가파른 구간 위에 우리가 서 있다는 그 인식은 정말 맞는 것 같아요.”

한나 풀이 —우리가 AI 역사에서 가장 드라마틱한 변화의 한복판에 있다는 말이야. 구독자 0명에서 100만 명 되는 가장 가파른 성장 구간에 있는 크리에이터 느낌 — 근데 그게 AI 전체 문명 차원에서 일어나고 있다는 거지.

“이 다음이 인간이 계속 지배하는 세상일지, 아니면 새로운 디지털 지능, 실리콘 지능이 지배하는 세상일지에 대해서 예측하는 건 좀 어려울 것 같고요.”

한나 풀이 —노정석도 여기선 "모르겠다"고 해. 확신 없이 질문만 던지는데, 오히려 그게 더 무서워. AI를 가장 깊이 아는 사람들이 아직 답을 모른다는 얘기니까.

“neural network, 이거 사기구나. 통계 모델을 그냥 가져다가 멋지게 'neural network'라고 이름을 붙였구나”

한나 풀이 —유튜브 알고리즘 마케팅이랑 비슷해. "AI 추천 알고리즘"이라고 하면 뭔가 대단해 보이지만 알고 보면 그냥 옛날 협업 필터링 수식이잖아. 이름값이 기술을 이기는 순간이 역사에 꽤 있어. 지금 AI도 마찬가지로 뼈대는 수십 년 된 수학인데 컴퓨팅 파워와 데이터가 만나면서 진짜가 된 거지.

“도대체 이 꼴에 왜 exponential, 2.718이 나오나 하는 게 첫 번째로 이상했고, 1 / (1 + e^-s)인데 왜 마이너스일까, 그것도 이상하지 않아요?”

한나 풀이 —콘텐츠 만들다 보면 "왜 이 포맷이 되는 거지?" 하는 걸 그냥 넘길 때가 있잖아. 노정석은 그걸 안 넘기고 뿌리까지 팠어. 그 뿌리가 가우시안 분포였고, e는 거기서 자연스럽게 흘러들어온 거야. 공식을 외우는 것과 이해하는 것의 차이가 딱 여기서 나와.

“gradient descent는 지금 기울기가 이쪽이니까 그쪽으로 조금만 가자는 거고, 뉴턴-랩슨은 지금 함수 모양이 아래로 이렇게 휘어졌으니 이 점이 최소일 거라고 예측해서 2차 함수까지 계산해서 근접하는 거죠.”

한나 풀이 —A/B 테스트를 아무 기준 없이 조금씩 바꾸는 게 gradient descent, 어떤 조합이 최적인지 데이터 분석으로 예측하고 한 번에 크게 개선하는 게 Newton-Raphson이야. 빠르지만 계산 비용이 큰 것도 똑같은 맥락이지.

“왜 제곱은 안 하냐고 했더니 답은 되게 간단해요. 어려워서요.”

한나 풀이 —수학이든 AI든 있어 보이는 이론 뒤에는 "이게 제일 쉬웠으니까"가 숨어 있을 때가 많아. 뭔가 거대해 보이는 이유가 결국 "더 복잡하면 못 풀어서"인 경우, 콘텐츠 기획할 때도 "왜 다들 이 포맷을 쓰지?"의 답이 "일단 이게 됐으니까"인 경우가 많잖아.

“이게 convolution이라니까요. 저는 일단 중간고사 F네요.”

한나 풀이 —강의 90분 버티다가 "이게 그 CNN이에요!"라고 알려주는 순간. 어렵다는 게 당연하다는 걸 본인도 인정하는 거야. 모르는 게 부끄러운 게 아니라 당연한 거라는 위로이기도 해.

“이걸 ChatGPT한테 증명하라고 하니까 쫙 나오더라고요. 이걸 그대로 보여드리는 거거든요.”

한나 풀이 —수십 줄짜리 수학 증명을 굳이 손으로 안 쓰고 AI한테 시켜버린다는 거. 전문가도 AI를 이렇게 써. 한나 너도 콘텐츠 아이디어 발산할 때 AI한테 "이 방향으로 10개만 더 뽑아줘"라고 시키는 것처럼, AI는 증명기계도 되는 거야.

“저도 회사 비전을 '자율주행 브랜드'로 잡고 있어요. Autonomous Brand.”

한나 풀이 —테슬라 자동차가 스스로 주행하듯, 브랜드가 스스로 고객과 소통하고 반응하는 상태를 만들겠다는 거야. 이게 노정석이 뷰티 브랜드 오너로서 지금 실제로 만들고 있는 거라는 게 포인트. 한나한테도 이건 그냥 먼 미래 얘기가 아니야.

“매일매일 이 조직의 구성원들 머릿속에 들어 있는 action plan, 가치 판단의 기준에 대한 weight를 계속 수정하고 있다는 느낌 많이 들거든요.”

한나 풀이 —팀원한테 "이 콘텐츠 방향은 이렇게 가자, 저건 아니야"라고 매일 피드백 주는 게 사실 AI 학습이랑 똑같은 구조라는 거야. 에러(반응 안 좋은 콘텐츠) 발견 → 수정 방향 제시 → 다시 시도. 노정석은 이걸 AI가 조직 전체에 자동화할 수 있다고 보는 거지.

“한 번 무언가 위대한 knowledge base가 딱 만들어지고 나면 더 노가다를 할 필요는 없잖아요.”

한나 풀이 —한나가 지금까지 만든 콘텐츠, 댓글 응대 패턴, 브랜드 협업 방식이 쌓이면 그게 한나만의 "지식 베이스"가 돼. 그걸 한 번 AI한테 잘 가르쳐놓으면, 그다음부터는 AI가 그 패턴 그대로 돌려주는 거야. 반복 노동에서 빠져나올 수 있는 시점이 생긴다는 얘기.

“길 잃은 어린 양들은 어디로 가야 합니까? 어디로 도망가야 돼요? 갈 데 없습니까?”

한나 풀이 —노정석이 청취자를 대변해서 던진 말이야. Microsoft랑 Google이 AI 전쟁을 벌이는데, 우리 같은 일반인이나 스타트업은 어디로 가야 하냐는 거지. 신정규가 "갈 데 없는 게 아니라, 오히려 막 던져도 되는 시대"라고 답하면서 분위기가 반전돼.

“미래가 좋아질 거니까 그냥 기다려라는 말이 아니라, 저희 업계에서는 한 달 한 달이 중요하잖아요 근시안적으로 저희는 어떤 선택들을 할 수 있는지”

한나 풀이 —장기 낙관론을 단숨에 현실로 끌어내리는 노정석의 특기야. "좋아질 거라는 거 알겠는데, 오늘 점심은 뭘 먹어야 하냐"는 질문이거든. 콘텐츠 기획할 때도 꼭 이 질문을 해봐야 해. "5년 뒤에 좋아질 거 아는데, 나는 이번 달에 뭘 올려야 하지?"

“모바일 시대가 왔을 때, 최대의 수혜자는 어떠한 새로운 모바일 회사가 아니라 Facebook이었듯이 AI 시대에도 최대 수혜자는 새로운 AI 회사가 아니라 기존 industry의 기존 강자들일 것이라는 말을 했었거든요”

한나 풀이 —이게 한나한테 직접적으로 중요한 말이야. 모바일 시대에 앱 하나 만든 스타트업이 다 죽었지만, 이미 사람들이 쓰던 Facebook은 더 커졌잖아. AI 시대에도 이미 팬덤이 있는 크리에이터, 이미 신뢰가 있는 브랜드가 AI를 얹으면 훨씬 강해진다는 뜻이야. 지금 한나가 쌓은 것들이 오히려 AI 시대의 자산이 되는 거지.

“저희가 지금 보고 있는 이 workspace가 저는 일의 미래라고 느껴져요.”

한나 풀이 —채팅창 + 실행 화면이 붙은 이 UI가 앞으로 우리가 일하는 기본 도구가 된다는 거야. 포토샵이 디자인의 기본 화면이 된 것처럼, 이 화면이 "일하는 사람의 기본 화면"이 될 거라는 말.

“AI의 수준은 그것을 사용하는 사람의 수준을 뛰어넘지 않는다.”

한나 풀이 —AI가 다 해줄 것 같아도, 결국 "이게 맞는 방향인지" 판단하는 건 너야. 영상 편집 AI가 아무리 좋아도 어떤 장면을 살리고 버릴지는 편집 감각 있는 사람이 훨씬 잘 하잖아. 그거랑 같아.

“만약에 팀을 가지고 junior engineer 한 서너 명을 데리고 했었다면 max 한 달, 좀 길게는 한 달 반 정도는 했을 프로젝트인데 혼자서 일주일 만에 끝나는구나.”

한나 풀이 —팀 4명 한 달 반 = 1인 열흘. 콘텐츠로 치면, 에디터·디자이너·기획자 팀이 할 프로젝트를 혼자 유튜브 쇼츠 하나 편집하는 시간에 끝낸 거야.

“사실 그럴 어떤 시간적인 여지를 전혀 주지 않고 그냥 한 번에 다 만들어 버렸죠.”

한나 풀이 —보통 대기업이 기술 흡수하는 패턴이 있어. 스타트업이 기술 만들고 → 검증되면 대기업이 인수하거나 따라 만들어. 근데 이번엔 애플이 그 과정을 아예 없애버렸어. AI 스타트업 입장에서는 싸울 틈도 없이 게임이 끝난 거야.

“'embedding 타겟팅'이 새로운 용어로 등장할 거라고 봐요.”

한나 풀이 —지금 인스타·유튜브 광고는 키워드, 나이, 관심사 카테고리로 나한테 와. 근데 앞으로는 내 폰 속 행동 전체를 AI가 압축한 패턴으로 광고가 올 거야. 크리에이터로서 알아둬야 해 — 콘텐츠 타겟팅의 게임 룰이 바뀌는 거거든.

“십몇 년 동안 바보 같았던 Siri 같은 것으로는 거의 최적이죠.”

한나 풀이 —노정석은 과장 안 해. AI 기능이 화려하게 발표됐어도 "이건 결국 바보 Siri가 좀 덜 바보 되는 것"이라고 딱 정리해버려. 기대치를 정확하게 잡는 게 이 채널의 핵심 스타일이야.

“된다, 덮어, 뭐 이런 식이잖아요.”

한나 풀이 —AI 업계 최전선에 있는 사람도 "왜 되는지는 모르겠는데 되니까 써요"라는 거야. 완전히 이해하고 써야 한다는 부담 내려놔도 돼. 한나도 알고리즘 왜 되는지 100% 이해 안 해도 잘 쓰고 있잖아.

“이걸 이런 정도의 성능을 그냥 월 20불에 매일 이런 걸 해볼 수 있게 해주는 게 저는 그냥 감사할 따름이에요.”

한나 풀이 —노정석 같은 연쇄창업가가 월 2만원짜리 툴에 감사하다고 하는 거야. 비싼 도구·인맥·배경 없어도 AI를 제대로 쓸 줄 알면 지식 접근성이 완전히 달라진다는 거지. 한나가 콘텐츠 리서치나 기획에 Claude 안 쓰고 있다면 지금 당장 시작해봐.

“이해가 안 되면 열 번 읽어라, 열 번 읽고 그 비슷한 주제의 유튜브를 열 개 찾아서 일단 다 들어봐. 그러면 뭐가 올 거야.”

한나 풀이 —AI 논문 얘기 하다가 자기 공부법이자 육아법으로 연결한 건데, 이게 사실 grokking이랑 똑같아. 이해 안 해도 일단 왕창 넣어두면 어느 순간 연결이 온다는 거. 한나가 새 분야 공부할 때 써먹을 수 있는 방법이야.

“GPT-3가 나오고 나서는 '뭐, 이거는 차원이 다른 성능인데.' 물론 지금 GPT-4랑 Claude의 Opus랑 대화하는 그런 관점에서 보면 사실 GPT-3의 초기 모델은 약간 쓰레기에 가깝죠. 지금 기준으로 보면.”

한나 풀이 —AI 발전 속도가 얼마나 빠른지를 보여주는 한 마디야. 4년 전 "와, 대박" 이었던 게 지금은 "쓰레기"급이 됐다는 거. 콘텐츠로 치면 2020년 최고 편집 유튜버 영상이 지금 기준으로는 아마추어처럼 보이는 것과 똑같아.

“나는 이 정도에서 끊겠다는 그 기준이 좀 서 있지 않으면 정말 토끼 굴이 되거든요.”

한나 풀이 —AI 공부하다 보면 "이거 이해하려면 저것도 알아야 해 → 저것 알려면 이것도 → 이것 알려면 저것도" 무한 굴로 빠져. 노정석이 말하는 건 "어느 레벨까지만 알겠다"는 선을 미리 긋는 게 실력자의 습관이라는 거야. 한나도 틱톡 알고리즘 완전 분해 말고 "내가 쓸 것만" 골라서 아는 게 훨씬 효율적이잖아.

“저희 같은 소위 거대 방송국이 있으면 10만의 유튜버도 있는 거거든요. AI 계에서의 user-generated AI, 이런 것의 생태계도 굉장히 커질 거다 라는 부분에 베팅하고 있는지도 모르겠다는 생각이 들어요.”

한나 풀이 —카파시가 오픈소스 AI 프로젝트를 왜 하는지를 노정석이 이렇게 읽은 거야. OpenAI·Google 같은 대형 방송국만 있는 게 아니라, 개인 크리에이터처럼 자기만의 AI 모델을 만드는 시대가 온다는 예측. 그 인프라를 미리 깔아주는 역할을 카파시가 하고 있다는 거지.

“내일 지구가 멸망하더라도 오늘 한 그루의 사과나무를 심는 심정으로 하고 있고요.”

한나 풀이 —GPT-5 나오면 지금까지 만든 게 다 쓸모없어질 수도 있다는 걸 알면서도 그냥 오늘 할 수 있는 거 한다는 거야. 콘텐츠 크리에이터로 치면 — 알고리즘이 언제 바뀔지 모르지만 그래도 오늘 영상 올리는 거랑 같은 마음. 불확실성 속에서 가장 현실적인 태도야.

“GPT-4는 제가 한두 스텝 앞에서 끌고 가야 performance를 발휘하는 약간의 mid-level manager 같은 그런 느낌이라면, 이제는 혼자서 뭔가를 이끌 수 있는 사장급 AI가 나올 수 있겠다는 생각이 들어요.”

한나 풀이 —지금 ChatGPT는 내가 구체적으로 지시하고, 피드백 주고, 방향 잡아줘야 겨우 제대로 돌아가는 "똑똑한 인턴"이야. 근데 GPT-5급이 나오면 내가 말 꺼내기 전에 먼저 "이런 거 필요하지 않아요?"라고 먼저 제안하는 수준이 된다는 거지. 그게 진짜 게임 체인저야.

“비관론자의 포지션에 서게 되면 그냥 그게 어떠한 우리가 반대하고 싶은 미래가 현실이 되기 전까지만 마음이 편안할 뿐이지.”

한나 풀이 —"AI 별거 아니야, 곧 한계 올 거야"라고 생각하면 잠깐은 편해. 근데 그 미래가 오기 전까지만 편한 거고, 실제로 점프가 오면 그때 가장 당황하는 사람이 비관론자야. 콘텐츠 업계로 치면 "숏폼은 곧 지나갈 트렌드야"라고 버티다가 릴스 알고리즘에 다 뒤집힌 것처럼.

“결국 소비자들의 눈앞을 누가 점유하느냐의 게임이거든요. 텔레비전이 있었는데 그 앞을 browser로 가렸고, browser가 있었는데 그 앞을 모바일로 가렸고, 모바일보다 더 가깝게 가야 되니까 안경으로 가려야 되고.”

한나 풀이 —TV → 브라우저 → 스마트폰 → AR 안경 → 뇌 직접 연결, 이 흐름이 다 같은 싸움이야. 소비자 눈앞에 내 화면이 있어야 돈을 버는 거거든. 한나한테 이걸 적용하면: 결국 팔로워 피드(눈앞)에 내 콘텐츠가 있어야 장사가 되는 거잖아. AI도 그 법칙 안에서 싸우는 중이야.

“영업이익이 우리나라 1년 예산 level로 떨어져요. 걔네들은 거의 사실상 돈이 의미가 없는 무한의 자원을 가지고 있는 거고, 무한의 talent를 갖고 있는 애들끼리 거의 왕좌의 게임을 벌이고 있는 것 같다는 느낌이 들어요.”

한나 풀이 —Google·Microsoft·Apple 연 매출이 400조~1000조야. 그 회사들이 AI에 올인하고 있어. 이건 스타트업들의 싸움이 아니라, 나라 예산급 돈을 가진 회사들이 "소비자 눈앞 점령전"을 벌이는 거야. 그 전장 위에서 한나 같은 크리에이터는 어느 플랫폼을 타느냐를 잘 봐야 해.

“너무 들어오는 정보량이 많다 보니까 사실은 어떤 장기 기억으로 전환하는 그 로직이 좀 고장 나는 느낌이 들어요.”

한나 풀이 —AI 전문가들도 정보 과부하로 기억이 안 된다는 거야. 유튜브 쇼츠 하루 200개 보고 나서 아무것도 기억 안 나는 그 느낌이랑 똑같아. "이거 배웠다"는 착각을 주지만 실제로 내 것이 안 된다는 경고야.

“commentator가 아니라 practitioner로 살아야겠다는 생각은 명확하게 들고 있어요.”

한나 풀이 —AI 뉴스 구경하고 얘기만 하는 사람 vs. 직접 써서 뭔가 만드는 사람 — 이 둘 사이의 격차가 지금 무서운 속도로 벌어지고 있다는 거야. 한나한테도 그대로 적용돼. 인스타에서 "AI 요즘 대단하다더라" 포스팅하는 게 아니라, 지금 당장 AI로 콘텐츠 하나 만들어보는 게 맞는 거야.

“발전의 곡선이 linear하지가 않고 굉장히 exponential하거든요. 조금은 황당한 생각들을 하는 게 맞을 것 같고, 황당한 것들의 기술 발전 속도를 예측하면서 오늘 나의 asset은 무엇이 되어야 하는가라는 질문을 계속 돌려봐야 돼요.”

한나 풀이 —지난달 AI 수준 보고 다음 달을 예측하면 틀려. 지수적으로 치고 올라가니까. 그러니까 "지금 내 강점이 뭔데, 이 속도에서 내가 무엇으로 살아남을 건데"를 계속 물어야 한다는 거야. 한나에게 이 질문은 — "팔로워 수 말고, AI가 대체 못 하는 나만의 강점이 뭐야?"

“얘가 굉장히 많은 회사들을 또 obsolete시키고 있어요.”

한나 풀이 —obsolete는 "구식이 돼버렸다"는 뜻이야. AI 덕분에 기존에 수십억 투자받은 전문 스타트업들이 한 방에 날아가고 있다는 거야. 반대로 생각하면 — 한나가 예전엔 영상 편집자 고용하고 디자이너 고용해야 했던 일들을, 이제 혼자 AI로 처리할 수 있다는 뜻이기도 해.

“불과 6개월 전인데 마치 몇 년 전처럼 느껴지는 그런 현상입니다.”

한나 풀이 —AI 분야는 6개월이 다른 업계의 몇 년이야. 작년 트렌드 얘기하는 게 거의 선사시대 얘기처럼 느껴지는 속도라는 거. 한나도 콘텐츠 트렌드 사이클이 점점 빨라진다고 느끼잖아 — AI는 그보다 10배 빨리 돌아가고 있어.

“도대체 뭘 했길래. OpenAI의 뉴스를 보면 볼수록 Gemini에 대한 기대를 하게 되는 거죠.”

한나 풀이 —경쟁자가 갑자기 바빠지면 오히려 내가 더 기대된다는 역설이야. 라이벌 인플루언서가 갑자기 맞불 영상을 막 쏟아낸다면, 오히려 "내가 뭔가 잘하고 있나?" 확인받는 느낌잖아. OpenAI가 긴장해서 뭔가를 계속 쏟아낸다는 게, Google Gemini가 그만큼 위협적이라는 증거라는 거야.

“너무 자연스럽게 또 하나의 생활로 녹아들 거예요. Gmail, 클라우드 이메일이 나왔을 때도 회사에 나의 모든 개인정보를 맡길 수 있냐는 논란이 2000년 초반에 있었습니다만 지금은 저희 데이터, 클라우드에 업로드하는 거 어느 누구도 이슈 삼지는 않잖아요.”

한나 풀이 —AI가 내 Gmail 읽는 걸 지금은 낯설고 무섭게 느낄 수 있어. 근데 예전에 Google이 내 메일 저장하는 것도 처음엔 다 난리였거든. 지금은 아무도 안 신경 쓰잖아. AI에 내 데이터 여는 것도 5년 안에 아무도 안 이상하게 생각할 거야.

“지금도 늦었다 하고 1월 2일부터 2주 동안 부트캠프를 했어요.”

한나 풀이 —틱톡 숏폼 뜰 때 "좀 더 지켜보자" 했다가 6개월 후에 뛰어든 크리에이터랑, "지금도 늦었다"고 1월 1일부터 찍기 시작한 크리에이터의 차이야. 플랫폼 변화는 관망하는 사람한테 불친절해.

“Jasper가 겪고 있는 어려움들 — 너무 위에만 집중하는 것의 리스크라고 생각하고요.”

한나 풀이 —인스타 필터 앱 만들었는데 인스타가 자체 필터 기능 넣어버린 것처럼 — 플랫폼이 직접 해버리면 그 위에서만 장사하던 서비스는 순식간에 무너져. 한나도 콘텐츠 도구나 서비스 만들 생각 있으면, "플랫폼이 직접 해버릴 수 있는 기능인가"를 반드시 체크해야 해.

“LLM은 엔진이고, 지금은 그 엔진을 가지고 승용차도 만들고 트럭도 만들고 버스도 만들어야 되는 시기예요.”

한나 풀이 —유튜브라는 엔진이 생겼을 때, 요리 채널이 나오고 게임 채널이 나오고 브이로그가 나오는 것처럼 — 지금 AI 엔진 위에서 어떤 "차체"를 만들지가 진짜 승부처야. 엔진 성능 논쟁보다 "내가 어떤 차를 만들 건지"가 더 중요하다는 거.

“저는 한 2주 전까지만 해도 이렇게 생각을 했거든요. 빅 모델을 만들 수 없으면 AI orchestration을 잘해서 서비스 품질을 높이는 것만이 방법이겠다. TinyStories를 보고 생각을 제가 굉장히 완전히 바꿨어요.”

한나 풀이 —업계 1선에서 뛰는 사람도 2주 만에 전략을 뒤집을 만큼 AI 판이 빠르게 바뀌고 있다는 거야. 한나도 "AI는 나 같은 일반인이 직접 뭔가 만드는 건 아니지"라고 생각했다면, 이제 그 생각을 업데이트할 때가 된 거야.

“데이터셋이 사실 프로그램인 거죠. 언어 자체가 그런 프로그래밍 요소를 가지고 있다라고 가정하는 거잖아요.”

한나 풀이 —좋은 콘텐츠 스크립트 자체가 이미 AI의 두뇌를 만드는 재료라는 거야. 한나가 쌓아온 콘텐츠, 댓글, Q&A들 — 그게 다 "AI 학습 재료"가 될 수 있어. 콘텐츠가 곧 프로그램이야.

“가난한 자들에게도 희망이 있구나라는 부분을 명확하게 보여주는 그런 예제 같아서... 자세를 고쳐 잡고 각 잡고 굉장히 깊게 한번 파봤어요.”

한나 풀이 —대기업만 AI 비즈니스 할 수 있다는 건 이제 옛말이야. 한나처럼 특정 분야에 깊이 있는 사람이, 그 분야 데이터를 잘 정제하면 직접 특화 AI를 만들 수 있는 시대가 온 거야.

“적의 적은 친구죠.”

한나 풀이 —유튜브판으로 치면, 한 크리에이터가 너무 독주하면 그 아래 크리에이터들이 자기들끼리 묶여서 콜라보 연합을 만드는 거야. 지금 Meta가 딱 그 역할 하고 있어. 성능이 1등이 아니어도 "우리 다 같이 OpenAI 막자" 기치 들고 뭉치는 거지.

“3등석이라도 타지 않으면 걸어가야 된다. 어떡할래?”

한나 풀이 —AI가 완벽하지 않아도 지금 써야 한다는 뼈 때리는 말이야. "ChatGPT가 아직 완벽하지 않은데요"라고 기다리다간, 이미 올라탄 경쟁자들이 저만치 가 있어. 콘텐츠 플랫폼이 처음 나왔을 때도 "아직 불안정해, 좀 기다리자"했던 사람들 생각해봐.

“한 달이 거의 1년만큼 지나갑니다.”

한나 풀이 —AI 업계의 변화 속도가 콘텐츠 알고리즘 변화보다 훨씬 빠르다는 거야. 인스타 알고리즘 바뀌어도 적응할 시간이 몇 주는 있었는데, AI는 매주 새 모델, 새 뉴스가 터져. 한나도 이 속도감에 익숙해지는 게 먼저야.

“이것의 한 3~4배가 된다고 가정했을 때 어떤 일이 일어나지? 그게 된다고 가정하고 사업 모델을 상상하자라고 하면 얼추 타이밍 맞지 않을까 싶어요.”

한나 풀이 —지금 GPT-4 기준으로 "이게 안 되네"라고 포기하지 말고, "이게 3~4배 좋아지면?" 기준으로 콘텐츠·사업 기획을 짜라는 거야. 지금 나온 한계에 맞춰서 기획서 쓰면 1~2년 뒤에 모델이 발전했을 때 그 기획서가 다 낡아버려. 반대로 "3배 스마트한 AI 있다고 치면 내 채널에서 뭐가 달라지지?"로 상상하면, 그 시점이 실제로 왔을 때 남들보다 먼저 움직일 수 있어.

“지금 필요한 건 상상력. 인턴인데 얘가 이제 멀티모달로 가고 모델도 더 커지고 하면서 더 똑똑해진다는 가정을 했을 때 무엇을 할 것인가를 생각하고 뭔가를 스케치할 타이밍인 것 같아요.”

한나 풀이 —요즘 "AI 너무 빨라서 뭘 해야 할지 모르겠다"는 말 많이 하잖아. 근데 노정석은 반대로 얘기해 — 지금 이 순간이 오히려 스케치할 타이밍이라고. 완성된 서비스 론칭이 아니라, 가능성의 그림을 그려두는 것. 한나 입장에서는 "AI가 내 콘텐츠의 촬영·편집·기획을 얼마나 도울 수 있을까"를 지금부터 실험하고 메모해두는 게 그 스케치야.

“이런 수준의 티키타카를 ChatGPT랑 한 다섯 턴, 열 턴 넘어가게 하면 일단 저게 생각이 깊은 사람이거든요.”

한나 풀이 —ChatGPT한테 "콘텐츠 아이디어 줘" 한 번 묻고 끝내는 사람이 대부분이야. 근데 그 답에 다시 "이건 왜 잘 될 거 같아?" 물어보고, 또 "그러면 안 될 이유는?" 물어보고 — 이렇게 10턴 이어가는 능력 자체가 경쟁력이 되는 시대야. 질문을 깊게 이어갈수록 AI에서 뽑아낼 수 있는 게 달라지거든.

“이 말은 통째로 편집될 것 같긴 한데”

한나 풀이 —라이브 유튜브에서 "이거 편집해야 하는데"라고 말하면서 그냥 올리는 것. 자기 콘텐츠에 완전히 솔직한 태도야. 노정석 채널이 왜 신뢰감 있는지 보여주는 장면이기도 해.

“AI가 아무리 똑똑하더라도 경험상 사람의 한계 이상의 capacity를 보이는 경우는 본 적이 없다. 네가 너의 capacity를 늘려서 질문을 더 높은 수준으로 하거나 대화를 더 높은 수준으로 끌어갈 수 있지 않으면, 언제나 너의 낮은 수준에 하향 평준화된 답변만을 줄 테니까 공부를 죽도록 해야 한다.”

한나 풀이 —AI 툴 아무리 좋아도, 기획력·도메인 지식 없는 크리에이터가 쓰면 평범한 콘텐츠만 나와. 결국 AI는 증폭기야 — 좋은 걸 넣으면 더 좋게, 별로인 걸 넣으면 그냥 별로하게 뽑아줄 뿐이야.

“사다리를 걷어차야 하는 게 이들의 자연스러운 수순”

한나 풀이 —먼저 빠르게 성장해서 1위 찍은 다음에 "이 시장 규제해야 해요"라고 하는 건 사실 후발 주자 못 올라오게 막는 거야. 유튜브 초기에 대형 채널들이 알고리즘 혜택 다 받고 자리 잡은 다음에 진입장벽이 높아지는 것이랑 비슷한 구조.

“처음에 와서 막 tinkering하면서 얘를 미디어적인 가치로 다뤘던 사람들이 그 자리에 계속해서 남아 있는 걸 많이 목격하지 못하게 돼요. 항상 뒤에 나와서, 그 도구를 이용해서 하나의 컨텍스트를 잡고 오래 파서 무언가 수직계열화를 이룬 한 사람이 결국은 무언가 위대한 것을 해내는 것들을 저는 되게 많이 목격하게 되거든요.”

한나 풀이 —"새 AI 나왔다!" 하고 가장 먼저 숏폼 올리고 트렌드 소비하는 사람들이 1~2주 뒤엔 사라져. 반면 그 도구 들고 자기 분야에 조용히 파고든 사람이 나중에 진짜 성과를 들고 나타나. 한나 너도 새 기능 나올 때마다 "이거 써봤어요~" 콘텐츠 하나 내고 끝내지 말고, 자기 채널 운영이나 브랜드 협업에 실제로 붙여서 계속 파야 해.

“누군가에게 지시를 들으며 툴을 조작하는 사람은 위험하다. Photoshop을 다룰 수 있는 사람이더라도 혼자서 무언가 unfolding을 해내는 사람은 안전하지만, 옆에 누군가 디렉터가 앉아서 디렉터가 시키는 대로 조작만 하는 사람은 위험하다.”

한나 풀이 —AI 시대에 "AI 쓸 줄 알아요"는 스킬이 아니야. 중요한 건 AI한테 뭘 시킬지 스스로 판단하는 능력이야. 브랜드 디렉터가 시키는 대로 AI 버튼만 누르는 사람보다, 자기 채널 방향성을 스스로 잡고 AI를 도구로 쓰는 크리에이터가 살아남아.

“아, 내가 어떤 dataset으로 train 되어 있고, objective가 뭐고, loss를 뭘로 잡고 있고, 내가 이걸 수정하려면 다른 network가 뭐가 필요하고, 어디를 join해야 되고.”

한나 풀이 —자기 자신을 AI처럼 분석한 거야. "나는 어떤 경험으로 훈련됐고, 내 목표가 뭔지, 내 약점을 고치려면 어떤 사람을 만나야 하나." 이걸 AI 용어로 표현한 거고, 사람한테도 그대로 적용돼. 한나 너도 "내 콘텐츠 알고리즘"이 뭔지 한번 생각해봐.

“175B에 computation이 이 정도 투입하면 이거밖에 안 나오는데, 이거를 10배, 100배의 computation과 모델 사이즈를 투입해 보면 어떨까라고 하는 가정을 세웠을 거고, 그 과정 중에 '이런 것들이 되네, 되네, 되네'라는 거를 저는 discover했을 거라고 생각이 들어요.”

한나 풀이 —OpenAI가 천재라서 만든 게 아니라, "그냥 크게 만들어봤더니 되더라"를 먼저 발견한 사람들이라는 거야. 유튜브 알고리즘도 처음엔 아무도 몰랐는데 되는 걸 먼저 발견한 크리에이터가 터지는 것처럼. 선점이 곧 해자야.

“유저가 필요로 하는 어떠한 문제를 해결하는 어떤 임계점만 넘어가면 그거는 서비스로서의 밸류는 있는 거고, 그게 인간을 투입하는 인건비보다 싸지는 상황이 되면 얼마든지 adoption은 일어나는 거라서, 이제 겨우 시작이라는 생각은 들어요.”

한나 풀이 —완벽한 AI가 아니어도 돼. 내 콘텐츠 기획·편집·DM 답변 중에서 하나라도 "사람 쓰는 것보다 이게 더 싸고 충분하다"는 임계점을 넘으면 그냥 쓰면 되는 거야. 완벽 기다리다가 늦어.

“Stable Diffusion 커뮤니티에서 유명한 Civitai 사람들이 막 모델 바꿔 가지고 올리는데 보면 '얘는 요 모델, 요 모델은 더했고 이건 뺐다'라고 나오거든요. 근데 그걸 굳이 뭔가 정의하려고 하면 정의할 수 없지만 그 모델이 generation하는 결과를 보면 그냥 보면 알 수 있어요.”

한나 풀이 —필터가 왜 예쁜지 알고리즘 몰라도 결과물 예쁘면 쓰잖아. AI 모델도 마찬가지야. "이 모델이 내 보정 스타일에 맞다"를 눈으로 알면 그걸로 충분해. 기술 이해는 나중 문제야.

“좋은 주제이긴 한데 돈은 못 벌겠다고 피드백했던 생각이 납니다. '뭔가 좀 현실적이고 고객이 있는 쪽으로 움직이자'라고 저도 뭣도 모르는 상황에서 이야기를 했던 기억은 나요.”

한나 풀이 —노정석이 2017년에 김태수한테 "아이디어는 좋은데 그게 돈이 되냐"고 직격했던 거야. 근데 재밌는 건 이게 결과적으로 옳은 피드백이었다는 거지. 한나도 "멋진 콘텐츠"보다 "사람들이 진짜 원하는 콘텐츠"를 먼저 물어봐야 한다는 것, 이 영상에서 제일 현실적인 교훈이야.

“Google과 OpenAI와 MS가 가지 않는 vertical을 찾아야 한다.”

한나 풀이 —대형 플랫폼이 모든 걸 할 수 있어도 "이 동네 감성 맛집 리뷰"처럼 초특화된 계정은 못 이기잖아. AI도 마찬가지야. 빅테크가 범용으로 다 하는 동안, 한나처럼 특정 크리에이터 생태계를 깊이 아는 사람이 그 안에 특화 서비스를 만들면 이길 수 있다는 거야.

“저는 이 무한과 무한 사이를 interpolation하기 때문에 extrapolation처럼 보인다고 그냥 생각하는데.”

한나 풀이 —AI가 새걸 창조하는 것처럼 보이지만 사실은 본 것들 사이의 조합이라는 거야. 그리고 노정석은 그 범위가 "무한"이라 인간이 창조처럼 느끼는 거라고 봐. 한나가 수천 개 콘텐츠를 보다 보면 "이런 아이디어!"가 튀어나오는 것처럼, AI도 그 데이터의 크기가 다를 뿐 원리는 비슷하다는 거지.

“90%의 가치를 창출하는 지적인 업무는 GPT-4가 다 해요. Copilot이라는 애가 10%의 가치를 창출하는 똑똑한 노가다 업무를 한다.”

한나 풀이 —AI 서비스 만들 때 GPT-4 같은 두뇌는 이미 있어. 승부는 그 두뇌 주변 — 어떤 정보를 먹이고, 어떻게 전달하고, 어디에 꽂느냐의 싸움이야. 한나로 치면 "영상 편집 실력" 경쟁이 아니라 "어떤 콘셉트로, 어떤 타이밍에, 어떤 채널에 올리냐"의 경쟁인 거지.

“Microsoft가 돌이켜보면 지난 20년간 모든 전쟁에 다 졌잖아요. 그래서 B2B의 강자라는 오명 아닌 오명을 쓰게 됐는데, 이번에 지금까지 쌓아왔던 모든 저력과 돈을 다 태우면서 이번 전쟁에서는 승리하겠다는 의지를 보여주는 것 같아요.”

한나 풀이 —인스타에서 유튜브에서 다 밀렸던 플랫폼이 AI라는 새 판에서 올인하는 거야. 그 자체가 한나 같은 크리에이터한테는 기회야 — 플랫폼들이 유저 잡으려고 경쟁하면 크리에이터 지원이 늘어나거든.

“잊을 수 있는 특권도 중요한 것 같습니다. 다 catch up할 필요 없고.”

한나 풀이 —매일 쏟아지는 AI 업데이트 다 봐야 할 것 같아서 불안하지? 근데 배너바 부시도 1945년에 "정보가 너무 많아서 못 따라가겠다"고 했어. 다 알 필요 없고, 내 일에 연결되는 것만 챙기면 돼.

“저는 under-training된 한 7 billion짜리 Llama 모델인 것 같고 정규님은 굉장히 세상의 데이터를 다 학습한 PaLM 2 모델 정도 되는 것 같다는 그런 생각 하면서 듣고 있었어요.”

한나 풀이 —AI 전문가 앞에서 노정석이 솔직하게 "나 모자라다" 인정하는 거야. 보통 사람들이 잘 못 하는 건데, 이게 오히려 이 팟캐스트가 신뢰받는 이유야. 전문가한테 배우는 자세가 콘텐츠 자산이 되는 거거든.

“AI 세상에서의 한 달은 바깥세상에서 1년이라는 표현을 쓸 정도로 저희 업계에서는 한 달 한 달이 중요하잖아요. 그럼 그 관점에서 조금 더 근시안적으로 저희는 어떤 선택들을 할 수 있는지 한번 그냥 '아무 말 대잔치' 한번 해주실래요?”

한나 풀이 —이 말이 인상적인 건 "아무 말 대잔치"라고 명명했다는 거야. 불확실한 시대에 완벽한 정답 대신 가능성 있는 여러 방향을 편하게 던지는 문화가 오히려 더 솔직하다는 걸 노정석이 본능적으로 알아. 한나도 어떤 새로운 플랫폼이나 트렌드 앞에서 "이렇게 될 것 같은데?" 식으로 가볍게 먼저 시도해보는 게 기다리다 놓치는 것보다 낫잖아.

“마치 메모리와 CPU 수요가 지난 Azure나 Google Cloud나 클라우드에 대투자기가 지난 몇 년간 있었잖아요. 이제 TSMC에서 GPU를 찍는 대로 몇 년간은 다 소화되는 그런 장사가 벌어질 거라고 다 예측하고 있는데요.”

한나 풀이 —"GPU 찍는 대로 다 팔린다" = NVIDIA 사면 된다는 게 이 업계에서 거의 상식이 된 순간이야. 크리에이터 관점으로 바꾸면 "릴스·숏폼 편집 툴 만드는 회사는 앞으로 몇 년간 무조건 수요 있다"랑 같은 논리야.

“그냥 배경의 속도로 같이 뛰어야 뭔가 되지 않을까라는 생각으로 하지, 그 방향성이 옳은 건지 그른 건지에 대해서 사실 가치 판단을 할 시간조차 없어요.”

한나 풀이 —'붉은 여왕의 나라' 비유야. 이상한 나라의 앨리스에서 제자리를 유지하려면 계속 뛰어야 하는 나라. AI 시대에 "지금 맞나요?" 고민할 시간에 일단 써봐야 뒤처지지 않는다는 뜻이야.

“와인 마시고 그냥 픽 쓰러져 잔 날이 수두룩한 것 같아요. 진짜로요.”

한나 풀이 —AI가 빠르게 바뀌는 걸 보면서 "나는 뭘 하고 있나" 무력감 오는 거 누구나 다 겪는다는 거야. 앞서 달리는 사람들도 똑같이 흔들린다는 거, 위로가 되지 않아?

“프롬프트를 내가 아무리 정교하게 짜도 프롬프트는 유출된다라는 걸 기본 전제로 삼아야 되기 때문에 또다시 좀 머리는 좀 복잡해져요.”

한나 풀이 —AI 서비스 만들면 내 레시피(프롬프트)가 다 털린다고 봐야 해. 그러니까 프롬프트 자체를 비밀로 지키는 전략보다, 털려도 따라할 수 없는 실행력·데이터·관계가 진짜 해자야.