마케팅 없이 요약 AI 하나로 ARR 100만 달러 만든 비결

[요즘 프로덕트] 시리즈

요즘 AI 기술이 빠르게 발전하면서, 사실 '어떻게 만드는가'에 대한 기술적 장벽은 점점 낮아지고 있습니다. 이제는 누구나 AI를 활용해서 뭔가를 만들 수 있는 시대가 됐는데요. 그래서 역설적으로 더 중요해진 게 있습니다. 바로 이 두 가지를 정의하는 능력입니다.

•  '어떤 문제를 해결할 것인지', 
•  '그게 왜 지금 해결해야 하는 문제인지'

[요즘 프로덕트]는 이렇게 탁월한 문제 정의로 시장의 판을 바꾸고 있는 메이커들의 사고방식을 추적해보는 시리즈입니다. 그 첫 번째 주인공을 만나보겠습니다.

별명이 '요약충'이던 사람이 요약 AI를 만들었습니다. 런칭 1년 5개월 만에 연간 반복매출(ARR) 100만 달러, 특별한 마케팅 없이 입소문으로만 누적 사용자 100만 명. AI 요약 서비스 릴리스AI 이야기입니다.

릴리스AI 오현수 대표는 "오징어 게임도 요약본으로 봤다"고 할 만큼 요약에 진심인 사람입니다. 수많은 문제 중 굳이 '요약'을 택한 이유를 묻자, "너무 좋아하고 관심이 많았기 때문"이라고 답합니다.

오 대표가 창업을 준비하던 2023년 초, 챗GPT 열풍을 타고 요약을 표방한 서비스는 이미 수백 개가 넘었습니다. 시장은 포화처럼 보였습니다. 하지만 그 수백 개의 서비스를 하나씩 써보고 나서 오히려 확신했죠. "실제로 이 자료에서 인사이트를 추출하는 단계까지 올라간 제품이 단 한 개도 없었다"고요.

그에게 요약이란 콘텐츠를 '경험'하는 것이 아니라 '인사이트를 꺼내는 것'이었습니다. 그 기준으로 시장을 봤을 때, 기존의 요약 서비스들은 전부 다섯 줄짜리 압축본을 내놓는 수준에 머물러 있었습니다.

릴리스AI는 그 빈자리에서 시작됐습니다. 유튜브 영상과 PDF 자료를 단순히 불릿포인트 몇 개로 압축하는 게 아니라, 원래 소스의 인사이트를 구조화된 리포트로 제공합니다. 요약 화면 안에서 해외 자료를 번역하거나, 원문 출처를 확인하고, 모르는 개념을 학습할 수 있는 UI까지 갖췄습니다. 이 때문에 단시간에 많은 자료를 소화해야 하는 사업가, 투자자, 연구자들이 주요 사용자로 모여들었습니다.

수백 개의 경쟁자 사이에서 마케팅 없이도 유료 고객이 모여든 것은 기술이 남달라서가 아니었습니다. 오 대표는 창업 전부터 "무조건 쓸 수밖에 없는 사람이 있는 아이템"을 찾겠다고 생각했고, 그 답을 자신의 취향과 자신만의 문제 정의 프레임워크를 통해 찾았습니다.

좋은 문제를 고르는 3가지 기준

오 대표가 처음부터 명확한 프레임워크를 손에 쥐고 창업한 것은 아닙니다. 그것은 실패와 성공을 반복하면서 사후적으로 다져진 것이었습니다.

그는 AI 영상 편집기 '브루(Vrew)'를 만든 보이저엑스에서 5년을 보냈습니다. 딥러닝 리서처로 시작해 백엔드 엔지니어를 거쳐 기획과 마케팅까지 넘나들었습니다. 그 과정에서 여러 아이템을 팀에 제안했지만 번번이 실패했습니다. 치열하게 고민하고 다른 사례들을 공부하며 자기만의 생각을 조금씩 다듬어 나갔습니다.

전환점은 브루에서 직접 기획하고 성공시킨 프로젝트였습니다. 당시 AI 목소리(TTS)로 만든 유튜브 채널들이 구독자 수십만 명을 모으고 있었습니다. 그러나 그런 영상을 만들려면 스톡 비디오 사이트, TTS 서비스, 영상 편집기를 따로따로 넘나들어야 했습니다. 불편함에도 사람들은 그 복잡한 과정을 감수하고 있었습니다. 오현수는 그 장면에서 기회를 봤습니다. 텍스트 아이디어만으로 영상을 만들 수 있는 기능을 브루 안에 구현했고, 출시하자마자 시장이 즉각 반응했습니다. "시장이 원하는 것을 만들었을 때 바로 반응한다는 것"을 몸으로 배운 순간이었습니다.

그 경험이 지금의 프레임워크로 굳었습니다. 그가 좋은 문제를 고르는 기준은 세 가지입니다.

첫째, 사람들이 이미 하고 있는 행동인가.불편함에도 불구하고 시간과 돈을 써가며 이미 하고 있는 행동이라면, 그 문제는 충분히 중요하다는 신호입니다. 브루에서는 복잡한 도구를 여러 개 조합해가며 굳이 영상을 만들고 있는 사람들이 바로 그 신호였습니다.

둘째, 인간의 변하지 않는 욕망과 닿아 있는가.새로운 기술이 만들어낸 욕망이 아니라, 오래전부터 존재해온 욕망을 건드리는 문제여야 합니다. 텍스트만으로 영상을 만들 수 있는 기능은 “낮은 비용으로 많은 시도”를 하고 싶은 콘텐츠 제작자들의 오랜 욕망과 관련이 있다고 확신했습니다. 

셋째, 기술로 인해 막 가능해진 것인가. 기존에 이미 가능했던 것이라면 뛰어난 선배들이 이미 해결해 놓았을 것입니다. 반면 지금 막 가능해진 것에는 아직 스타트업이 비집고 들어갈 틈이 있습니다.

"이렇게 아무리 문제를 정의해도 늘 틀리는 것 같다"고 그는 웃으며 덧붙였습니다. 절대적인 공식이 아니라는 뜻입니다. 그럼에도 이 세 가지는 그가 릴리스AI를 포함해 모든 아이템을 검토할 때 꺼내드는 기준입니다.

왜 하필 "요약"이었나 

세 가지 기준을 충족하는 아이템이 요약 하나뿐이었던 건 아닙니다. 오 대표는 그럼에도 왜 하필 ‘요약’이었는지 그 이유를 묻자 "제가 하고 싶어서"라고 먼저 답했습니다. 사업과 제품과 창업가의 핏(fit)이 맞아야 한다는 것, 많은 선배 창업가들이 강조하는 그 얘기를 그는 믿습니다.

그의 요약 사랑은 꽤 오래됐습니다. 보이저엑스에 다니던 시절, 전 세계 최고 창업가들의 인터뷰 영상을 퇴근 후에도 찾아보며 공부했습니다. 와이콤비네이터(YC) 유튜브 채널을 뒤지고, 비전공자 출신 개발자로서 모르는 기술을 습득하고, 그렇게 흡수한 것들을 다시 요약해 정리했습니다. 사람들이 많이 본다는 드라마도 요약해 볼 정도였죠. 동료들 사이에서 자연스럽게 붙은 별명이 '요약충'이었습니다.

그런 사람의 눈에 요약 시장은 달리 보였습니다. 챗GPT 등장 이후 커뮤니티를 살펴보니, 사람들이 AI를 쓰는 용도의 상당수가 "요약해줘, 설명해줘, 이해시켜줘"였습니다. 그 욕망의 뿌리를 그는 이렇게 짚습니다. 나무위키가 국내 트래픽 상위권인 이유도, 대기업 회장이 뛰어난 직원을 시켜 PPT를 만드는 것도, 결국 복잡한 정보를 자기 눈높이에서 정리해 이해하고 싶은오래된 욕망이자 사람들이 이미 하고 있는 행동이라는 것입니다. 

그가 정의하는 요약은 단순한 압축이 아닙니다. "자료 속의 인사이트를 추출해서 내 고민에 도움이 되는지를 재어보고 적용하는 행위"입니다. 그 욕망은 오래됐고, 시장은 컸고, 기술은 막 가능해졌습니다. 세 가지 기준에 모두 충족됐고, 그것을 가장 잘 이해하는 사람이 마침 그였습니다.

문제는 하나 남아 있었습니다. 수많은 경쟁자들도 같은 시장을 보고 있었다는 것입니다. 그중에서도 구글의 노트북LM은 자료만 넣으면 무료로 요약을 해주는 대표적인 서비스로 꼽혔죠. 

노트북LM과 뭐가 다른가 

릴리스AI가 입소문을 타기 시작하면서 가장 많이 받는 질문이 있습니다. "그냥 노트북LM 쓰면 되지 않나요?" 구글이 만든 노트북LM은 PDF나 유튜브 영상을 넣으면 요약과 질의응답을 제공하는 서비스로, 릴리스AI와 가장 자주 비교됩니다. 오 대표의 답은 간결합니다. "방향이 달라요."

그에 따르면 노트북LM은 자료를 '활용'하는 데 방점이 찍혀 있습니다. 수백 개의 문서를 한꺼번에 넣고 원하는 정보를 찾거나 보고서를 뽑아내는 용도입니다. 릴리스AI는 다릅니다. 자료 하나를 '제대로 이해'하는 것이 목표입니다. "아이스크림 가게랑 붕어빵 가게는 둘 다 디저트지만 겨냥하는 니즈가 아예 다르다"고 그는 말합니다. 그만큼 노트북LM과 릴리스AI의 지향점이 다르다는 것입니다.

그 방향의 차이는 제품 구조에 고스란히 반영돼 있습니다. 오 대표가 MVP에 반드시 갖춰야 한다고 생각한 것은 세 가지였습니다. 첫째는 영상 뷰어와 요약이 한 화면에 함께 있을 것. 둘째는 요약이 충분히 길고 디테일할 것. 특히 2~3분 단위가 하나의 문단으로 정리되고, 원본의 뉘앙스와 데이터와 사례가 변형 없이 담긴 '구조화 리포트'에 가까운 수준으로 출력되는 것이 그의 목표였습니다. 셋째는 요약이 의심스러울 때 원본으로 즉시 돌아갈 수 있을 것. 타임스탬프를 클릭하면 해당 부분이 바로 재생되고, 스크립트를 한 줄씩 열람할 수 있어야 했습니다.

"노트북LM은 1시간짜리 영상을 요약하면 출처가 영상 전체로 잡혀요. 33분 50초에 나온 문장이 어디서 왔는지 알 수 없고, 재생도 안 됩니다." 자료를 꼼꼼히 뜯어봐야 하는 UX 리서처들이 릴리스AI를 떠나지 못하는 이유가 여기 있습니다. 인터뷰 영상을 넣고 요약을 보다가, 스크립트를 열고, 다시 재생해 확인하는 과정이 한 화면 안에서 끊김 없이 이뤄지는 것. "노트북LM으로는 그게 아예 안 된다"는 것입니다.

원하는 결과물을 만들기 위해 오 대표가 프롬프트를 수정한 횟수는 500번이 넘습니다. '좋은 요약'이 무엇인지를 정의하기 위해 뇌과학 책까지 읽었습니다. "이해란 내가 원래 알고 있는 사고의 프레임워크에 새로운 것을 편입시키는 과정"이라는 것, 그래서 세상에서 가장 효과적인 이해의 방식이 비유라는 것을 거기서 배웠습니다. 

결국 노트북LM과의 차이는 기능의 많고 적음이 아닙니다. 어떤 사용자의 어떤 순간을 위해 설계됐는가의 차이입니다. "노트북LM 엔지니어들이 저희보다 요약에 관한 이해가 부족해서가 아니에요. 그냥 방향이 다른 거죠."

앞으로의 릴리스AI는 

릴리스AI는 현재 누적 사용자 100만 명을 넘겼습니다. 투자 없이, 마케팅 없이 여기까지 왔습니다. 오 대표에 따르면 작년 매출은 20억 원에 가까웠고, 순이익도 4억 원에 달했습니다. 그에 따르면 시밀러웹 기준 국내 트래픽에서 노트북LM을 앞서고 있다고 합니다. "사용자들의 강력한 사랑을 대변하는 것 같다"고 그는 말합니다.

충성 사용자들의 사용 방식은 흥미롭습니다. 어떤 펀드매니저는 쏟아지는 증권사 리포트와 IR 자료를 릴리스AI에 넣고 훑습니다. 한 스타트업 대표는 주말마다 책을 읽어야 한다는 압박에 시달리다가, 책 리뷰 유튜브 영상 10개를 릴리스AI에 넣고 자세한 리포트를 뽑아보니 "책 읽은 것과 똑같은 인사이트가 있더라"며 그 방식으로 정착했습니다. 원래 하루에 두세 개 보던 자료를, 시간이 10분의 1로 줄자 하루 30개씩 보는 사용자도 생겼습니다.

릴리스AI의 다음 단계에 대해 오 대표는 "늘 똑같은 고민을 하는 것 같다"고 웃습니다. 어떻게 하면 더 중요한 자료를 찾아서 더 잘 이해시켜줄 수 있을까. 달라지는 것은 그 고민의 범위입니다. 지금까지 릴리스AI는 사용자가 직접 가져온 자료를 요약하는 데 집중했습니다. 다음 단계는 '자료 수급'입니다. 사용자가 아무 준비 없이 들어와도, 그의 고민과 관심사에 맞는 자료가 이미 준비돼 있는 서비스로 나아가려 합니다.

"예를 들어 테슬라 관련 영상을 한번 봤어요. 그러면 이분이 테슬라 좋아하는구나, 주식 영상 좋아하는구나 생각해서 관련 자료를 미리 준비해 놓는 거죠. 심지어 이분이 원래는 도달하지 못했을 미국 시황 영상까지도요." 릴리스AI에 들어오면 늘 나에게 꼭 맞는 자료가 가득한 상태. 그것이 그가 그리는 다음 그림입니다.

AI 시대, 메이커에게 남은 것

"만드는 것이 쉬워지는 일은 사실 과거에도 계속 벌어졌습니다."

누구나 바이브 코딩으로 제품을 만들 수 있는 시대, 경쟁자가 내 기능을 하루 만에 복사할 수 있는 시대에 메이커로서 무엇을 붙잡아야 하느냐는 질문에 오 대표는 방송을 예로 듭니다. 예전에는 영상을 만들어 송출하는 것이 어마어마한 자본이 필요한 일이었지만, 지금은 누구나 유튜브에 영상을 올립니다. 그렇다고 99%의 사람들이 자기가 볼 영상을 직접 만들어 보고 있냐 하면, 그건 아닙니다. "만드는 수단이 쉬워져도 메이커는 1%밖에 안 돼요. 고객을 어떻게 만족시켜 줄까를 떠올리는 것 자체가 굉장히 힘들기 때문"입니다.

그가 꼽는 메이커의 경쟁력은 사람에 대한 이해, 결단력, 그리고 취향입니다.

사람에 대한 이해는 그의 문제 정의 프레임워크와 맞닿아 있습니다. 기술이 평준화될수록 누가 고객을 더 깊이 이해하고 있느냐가 차이를 만듭니다. 결단력은 논리를 넘어서는 영역입니다. 그가 즐겨 보는 YC 유튜브 채널에서 인상 깊게 본 내용이라며 이렇게 말합니다. "거기서 성공한 회사들을 보면 아무리 이성적으로 생각해봐도 그만뒀어야만 하는 회사들이었다고 해요. 그 정도로 위기가 많고 잘 안 됐는데, 그럼에도 불구하고 그냥 했다는 거예요."

취향은 옳고 그름이 없는 영역입니다. 가장 똑똑한 한 회사가 세상의 모든 패션을, 모든 게임을 독식할 수 없는 것처럼, 취향의 영역은 거대 자본도 완전히 장악할 수 없습니다.

마지막으로 릴리스AI 같은 제품을 만들고 싶은 메이커들에게 한마디를 부탁했습니다. "스스로의 내면에 있는 보편성을 발견하는 것이 중요한 것 같습니다." 자기가 강하게 느끼지 않는 니즈에서 출발하는 건 리스크가 너무 크다는 것입니다. 내가 불편하고 내가 간절한 문제 중에서, 많은 사람들도 공통적으로 겪고 있는 것을 찾다 보면 좋은 제품의 단초가 된다고 그는 말합니다.

AI 시대에 메이커의 자리가 사라질까 걱정하는 사람들이 많습니다. 하지만 오 대표의 이야기를 따라가다 보면, 메이커의 본질은 달라진 게 없습니다. 자신이 오랫동안 간절했던 문제가 있고, 그 문제가 자신만의 것이 아님을 확인하는 것. 그게 시작이었고, 그게 전부였습니다. 별명이 요약충이던 사람이 '요약'이란 영역에서 그걸 증명해나가고 있습니다.

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✅ 링크드인 | 이 기사를 공유하고 @요즘IT를 태그해 주세요 → 3명 추첨 
✅ 유튜브 | 릴리스AI 인터뷰 영상에 댓글을 남겨주세요 → 2명 추첨

※ 링크드인·유튜브 중복 참여는 가능하나, 당첨은 1인 1회로 제한됩니다.
※ 유튜브 영상은 오후 6시에 공개됩니다.

 

이벤트 기간 | 2026년 3월 9일 ~ 3월 13일 

당첨자 발표 | 3월 16일 당첨자 개별 연락(요즘IT가 댓글의 답글 혹은 게시글의 댓글로 안내) 

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