개발 경력이 없는 한 창업자가 AI 도구로 이미지 변환 micro-SaaS(한 가지 문제만 푸는 작은 구독형 소프트웨어)를 만들어, 본격적으로 매달린 지 6개월 만에 월 매출 약 $3,000에 이르렀습니다. 운영비를 낮게 유지해 이익률은 80%를 넘습니다. 큰 컴퓨팅 자원이나 오랜 엔지니어링 경험이 있어야 AI 서비스를 팔 수 있다는 생각과 다른 사례입니다. 성과를 가른 것은 화려한 기술보다 몇 가지 판단이었습니다. 아이디어를 하나에 걸지 않고 여럿을 동시에 시험했고, 무료 사용량을 과감히 줄였으며, 검색 유입을 체계적으로 넓히고, 서비스 규모가 커지기 전에 비용 구조를 바꿨습니다.
조경·건설 현장에서 소프트웨어 판매로
이 창업자의 출발점은 기술과 거리가 멀었습니다. 16세에 조경 일을 시작해 3년, 이어 건설 현장에서 석고보드 시공을 2년 했습니다. 그 뒤 암호화폐 커뮤니티에 들어가면서 개발자 생태계와 indie hacking(혼자 또는 아주 작은 팀으로 제품을 만들어 파는 방식)을 알게 됐고, 2년 뒤 프랑스에서 동업자와 디지털 마케팅 에이전시를 차렸습니다.
에이전시 일은 그에게 맞지 않았습니다. 고객을 찾아 끊임없이 영업하고 제안해야 하는 일이 큰 부담이었기 때문입니다. 두 사람은 2025년 말 서비스 대신 소프트웨어 제품을 만드는 쪽으로 방향을 완전히 틀었습니다. 지금 다룰 이미지 변환 서비스는 그가 처음으로 꾸준한 반복 수입을 낸 제품입니다.
아이디어 20개를 한꺼번에 만들어 본 방식
그는 검증되지 않은 아이디어 하나에 모든 자원을 거는 대신, 작은 도구를 여러 개 동시에 내놓아 위험을 나눴습니다. 이때 쓴 것이 자율형 AI agent인 Manus입니다. 자신이 선호하는 기술 조합인 Next.js, Vercel, Supabase를 미리 적어 둔 prompt 틀을 만들고, Manus에 경쟁 서비스 조사, 아이디어 구상, 앱 뼈대 생성까지 맡겼습니다.
이 과정을 20번가량 되풀이해 만든 프로젝트와 도메인을 폴더별로 쌓아 두었습니다. 눈여겨볼 점은 분야를 고른 기준입니다. 자신이 잘 아는 분야를 고르지 않았고, AI가 제안한 유틸리티 도구를 일단 내놓은 뒤 어디에 자연스럽게 사람이 모이는지를 지켜봤습니다. 유료 마케팅 없이도 처음부터 방문자와 가입자가 붙은 것이 PNG·JPEG 이미지를 SVG 벡터로 바꿔 주는 도구였습니다.
이 도구는 그가 직접 겪은 불편에서 나왔습니다. 작은 웹 프로젝트의 로고를 AI로 만들면 결과물이 비트맵 이미지라 확대해도 깨지지 않는 벡터 파일이 따로 필요했습니다. 자기 작업용으로 만든 변환기를 친구들과 나눠 쓰다 보니 Google Search Console에 검색으로 들어오는 방문자가 꾸준히 찍히기 시작했습니다.
▲ 비트맵 이미지의 벡터 변환
무료 사용자 1,000명, 매출은 0
2월에는 사용자가 1,000명을 넘고 하루 방문자도 많았지만 매출은 한 푼도 없었습니다. 사용 기록을 살펴보니 이유는 단순했습니다. 무료 요금제가 변환을 25회까지 허용해, 가끔 쓰는 사람은 대부분 돈을 낼 필요가 없었습니다.
| 구분 | 바꾸기 전 | 바꾼 뒤 |
|---|---|---|
| 무료 변환 횟수 | 25회 | 3회 |
| 유료 전환 | 없음 | 곧바로 매일 유료 구독 발생 |
무료 한도를 3회로 줄이자 많이 쓰는 사용자들이 결제하기 시작했습니다. 이 무렵부터 사용자들의 구체적인 요청도 들어왔습니다. 커팅기나 가공 장비에 맞춘 내보내기 설정과 연동을 요청하는 사람이 늘었고, 그 과정에서 CAD(컴퓨터 설계), CNC 가공, 비닐 커팅기를 쓰는 고객층이 드러났습니다. 단순한 변환기는 이 요청을 따라 제작자와 공예가를 위한 내보내기 엔진으로 넓어졌습니다.
12개 언어 페이지 1,000개로 넓힌 검색 유입
검색 유입이 가능성을 보이자 그는 2월의 어느 새벽 5시에 일어나 사이트의 검색 최적화 구조를 통째로 바꾸기로 했습니다. 먼저 경쟁 변환 도구를 분석해 검색량은 많고 경쟁은 적은 키워드를 찾았습니다. 사람들은 ’PNG to SVG’만 찾지 않았습니다. ‘JPEG to SVG’, ’photo to vector’처럼 형식을 바꾼 검색어와 특정 기계용 내보내기 검색어도 많았습니다.
그는 Claude와 함께 변환 형식과 쓰임새별 랜딩 페이지 20종을 만들고, 이를 12개 언어로 옮겼습니다. programmatic SEO(검색어 조합마다 페이지를 자동으로 만들어 검색 유입을 넓히는 방법)로 만든 페이지는 1,000개를 넘었고, 게시 2주 만에 유입이 10배로 늘어 하루 수백 명이 꾸준히 들어왔습니다. 경쟁이 덜한 다른 언어권 검색을 노린 것이 효과를 냈습니다.
여기에 키워드 중심의 안내 글 약 200편을 블로그에 올렸습니다. 초기 backlink(다른 사이트가 내 사이트로 걸어 주는 링크)는 Product Hunt 같은 제품 공개 플랫폼과 Reddit의 관련 커뮤니티에서 얻었고, 약 두 달 뒤부터는 같은 분야 블로그에 직접 이메일을 보내 서로 링크를 주고받았습니다. 콘텐츠를 먼저 쌓고 링크 교환은 나중에 한 이 순서가 효과적이었던 것으로 보입니다.
다만 그는 2026년 초에는 다국어 대량 페이지가 아주 잘 통했지만, 이후 Google 검색 알고리즘이 바뀌어 지금은 양보다 질에 더 신경 써야 한다고 경고합니다. 같은 방법을 그대로 따라 해도 같은 결과가 나온다고 보기는 어렵습니다.
검색 도구는 단순하게 씁니다. 80/20 법칙, 곧 핵심 작업 20%가 결과의 80%를 만든다고 보고, Google Search Console의 검색어·성과 데이터를 내려받아 Claude에 넣고 분석하게 합니다. 5~6개월 전에는 Semrush로 키워드 흐름도 봤지만, 지표를 지나치게 들여다보는 일은 오히려 방해가 된다고 판단합니다.
Claude Code가 맡은 개발, 직접 굴리는 서버
그는 하루 12시간가량 AI 도구와 일하며, 개발 작업의 약 90%를 Claude와 Claude Code가 맡는다고 말합니다. 작업 방식은 일정합니다.
- 비슷한 문제에 이미 돈을 내는 소비자나 기업이 있는지 먼저 확인합니다.
- 요구 사항과 참고할 경쟁 서비스를 정리한 Markdown 명세 문서 하나를 씁니다.
- 이 문서를 Claude Code에 넣어 맥락을 잡은 뒤 prompt를 주고받으며 MVP(최소 기능 제품)를 만듭니다.
- 디자인, 화면 제작, 랜딩 페이지 배포를 거쳐 곧바로 공개합니다.
디자인 자산은 Recraft로 만들고, 짧은 영상이나 카드뉴스 같은 마케팅 자료는 Remotion과 MCP(AI가 외부 도구를 쓰게 하는 연결 규격) 연동으로 만듭니다. 웹 앱은 Next.js로, 단순한 소개 사이트는 Astro나 HTML·CSS로 만듭니다. 도메인 비용 $20 정도면 서비스를 온라인에 올릴 수 있다는 것이 그의 계산입니다.
비용 구조도 두 번 바꿨습니다. 처음 쓴 관리형 서비스 Vercel과 Supabase는 사용자가 늘수록 비용이 크게 불었습니다. 그래서 동업자와 함께 독일 호스팅 업체 Hetzner의 가상 서버 두 대로 옮겨 하나는 Vercel 역할, 다른 하나는 Supabase 역할을 맡기고 Cloudflare로 보호합니다. 변환 엔진도 처음에는 Recraft의 외부 API를 불렀지만, 이미지마다 API 비용이 드는 구조를 버리고 변환 논리를 자체 JavaScript 스크립트로 옮겼습니다. 생성형 AI는 새 기계용 내보내기를 연구할 때 윤곽선 검출과 추적 방식을 다듬는 데 쓰고, 다듬은 값은 코드에 고정해 빠르게 돌립니다. 사용자가 늘어도 API 비용이 같이 늘지 않는 구조가 80%가 넘는 이익률을 받치는 것으로 보입니다.
▲ 벡터 파일을 쓰는 공방 장비
숫자로 본 현재 모습
서비스는 개발자보다 기술을 모르는 사용자를 위해 만들었습니다. 첫 화면에서 PNG, JPG, WEBP 파일을 끌어 놓으면 몇 초 만에 SVG로 바뀌고, 원본과 변환본을 나란히 놓고 비교할 수 있습니다. 유료 Pro 작업 공간은 한 번에 파일 50개까지 변환하고, Cricut 커팅기, 레이저·CNC, 자수, 간판용 비닐, Etsy 판매자를 위한 전용 작업 공간을 따로 둡니다. 레이저·CNC 작업 공간에서는 LightBurn, Vectric VCarve, Fusion 360 같은 가공 소프트웨어에 맞춘 출력 설정을 고를 수 있습니다.
| 항목 | 수치 |
|---|---|
| 월 매출 | 약 $3,000 |
| 구독 반복 매출(MRR) | 약 $1,500, 결제 대시보드 기준 €1,326.56 |
| 일회성 크레딧 판매 비중 | 매출의 약 50% |
| 활성 구독자 | 219명 |
| 신규 고객(결제 대시보드 기준) | 1,720명 |
| 순 거래액(결제 대시보드 기준) | €15,691.43 |
| 연간 요금 | Starter $44, Pro $121 |
매출의 절반가량이 구독이 아닌 일회성 크레딧에서 나온다는 점이 눈에 띕니다. 가끔 파일 한두 개만 바꾸는 취미 공예가는 매달 결제를 꺼리기 때문에, 쓸 만큼만 사는 크레딧이 중요한 수입원이 됐습니다. 결제 대시보드의 MRR 그래프는 2월 말 첫 유료 고객 이후 4월에 가파르게 올랐습니다.
새 기능의 약 80%는 고객 요청과 반복되는 불만에서 나옵니다. 사이트에는 Crisp 실시간 채팅을 달아 변환에 애를 먹는 사용자와 바로 대화합니다. 변환 결함 때문에 화가 나 연락한 고객이 직접 문제를 해결해 주자 충성 구독자가 된 일도 있었습니다. 그는 채팅이 설문이나 이메일보다 빠르고 정확한 피드백을 준다고 봅니다.
모든 방법이 통한 것은 아닙니다. 콜드 이메일 5,000통을 보냈지만 답장은 10통 정도였습니다. 그는 메시지나 대상 설정이 잘못됐을 가능성을 인정합니다. X에서의 자연 도달도 예전 같지 않다고 봅니다.
작은 AI SaaS를 시작하려는 사람이 해 볼 일
이 사례의 수치는 한 창업자의 결과일 뿐이고, 같은 방법이 같은 매출을 보장하지는 않습니다. 그래도 판단의 순서는 참고할 만합니다.
- 직접 겪는 불편이나 이미 돈을 내는 사람이 있는 문제부터 고릅니다. 확신이 없으면 작은 도구 여러 개를 내놓고 반응을 봅니다.
- Markdown 명세 문서 하나를 쓰고 Claude Code 같은 coding agent로 MVP를 만든 뒤, 세부 디자인을 다듬기 전에 공개합니다.
- 초기 피드백은 Reddit 커뮤니티나 X, Instagram 개인 메시지로 대상 사용자에게 무료 이용권을 주고 직접 받습니다.
- 무료 사용자는 많은데 매출이 없다면 무료 한도가 너무 넉넉하지 않은지 먼저 확인합니다.
- 가끔 쓰는 사용자를 위해 구독과 함께 일회성 크레딧을 둡니다.
- 사용자가 늘기 전에 관리형 서비스와 외부 API 비용이 어떻게 불어날지 따져 봅니다.
그는 서비스가 매출을 내는 이유는 첫 디자인이 완벽해서가 아니라 급한 문제를 풀기 때문이라고 말합니다. 세부를 다듬는 일은 돈을 내는 고객과 피드백 흐름이 생긴 뒤에 해도 늦지 않다는 것이 이 사례가 주는 교훈으로 보입니다.