바이브코딩으로 앱 만들기, 틈새시장 문제부터 찾는 현실 전략

바이브코딩의 진짜 장점은 화려한 기능을 빨리 찍어내는 게 아닙니다. 코드를 깊게 모르는 사람도 일단 쓸 만한 제품 하나를 세상에 내놓을 수 있게 됐다는 점이에요. 최근 해외에서 화제가 된 사례 하나가 이 변화를 잘 보여줍니다. 대학을 중간에 그만둔 열아홉 살 청년이 AI 도구만으로 아주 좁은 시장을 겨냥한 앱을 만들었고, 공개된 영상 기준으로 월 매출 약 2,700만 원 규모까지 키웠습니다.

여기서 중요한 건 "AI가 코드를 대신 짜준다"는 단순한 이야기가 아닙니다. 만드는 수고가 줄어든 만큼, 무엇을 만들지 고르는 안목과 알리는 능력이 성패를 가른다는 쪽으로 무게중심이 옮겨갔다는 점이에요. 오늘은 이 사례를 실마리 삼아, 바이브코딩으로 틈새 앱을 만들어 수익까지 이어가는 흐름을 정보 중심으로 정리해 보겠습니다.

바이브코딩이 낮춘 건 코딩 실력이 아니라 진입 장벽

바이브코딩의 핵심은 "코드를 잘 짜게 된다"가 아니라 "코드를 몰라도 시작할 수 있다"에 가깝습니다. 예전에는 앱 하나를 만들려면 언어를 오래 배우고 오류를 직접 잡아가며 수십, 수백 시간을 쏟아야 했어요. 지금은 ChatGPT 같은 도구에게 모르는 부분을 물어보고, 커서(Cursor)처럼 코드 작성을 옆에서 도와주는 AI 개발 도구를 쓰면 그 시간이 크게 줄어듭니다.

앞서 말한 청년도 처음부터 뛰어난 개발자는 아니었습니다. 어머니의 반복 업무를 자동화하는 첫 앱을 만드는 데만 반년이 걸렸다고 해요. 그런데 그 과정에서 AI 도구가 개발 속도를 확 바꾼다는 걸 체감했고, 결국 학교를 떠나 혼자 만들면서 배우는 쪽을 택했습니다.

저도 비슷한 경험이 있습니다. 매주 손으로 하던 자료 정리가 귀찮아서 주말에 커서를 붙잡고 작은 도구를 하나 만들어 봤는데, 코드를 다 이해하지 못한 채로도 그럭저럭 돌아가는 결과물이 나왔어요. 완성도는 어설펐지만 "직접 만들어 봤다"는 감각이 남는다는 게 컸습니다. 비슷한 맥락으로, AI 도구가 수작업을 어디까지 덜어주는지는 클로드 코워크로 엑셀 자동화를 맡긴 사례에서도 확인할 수 있습니다.

큰 시장보다 작고 절실한 문제가 먼저 돈이 되는 이유

대부분은 "큰 시장, 멋진 아이디어"를 좇지만, 첫 수익은 오히려 좁고 구체적인 고통에서 나오는 경우가 많습니다. 앞의 앱이 노린 시장이 딱 그랬어요. 레슬링, 유도, 종합격투기처럼 체급이 중요한 격투 스포츠 선수들의 체중 감량이라는, 밖에서 보면 사소해 보이는 문제 하나에만 집중했습니다.

체급 경기는 시합 당일 정해진 몸무게를 못 맞추면 출전 자체가 어려워집니다. 그렇다고 무작정 굶거나 물을 끊으면 몸이 상하고 경기력도 떨어지죠. 당사자에게는 경기 결과를 바꿀 만큼 절실한 문제라, 이걸 안전하게 풀어주는 앱이라면 돈을 낼 이유가 충분합니다. 실제로 이 앱은 출시 약 반년 만에 누적 다운로드 3만 9천 건 수준까지 늘었다고 합니다.

좁은 시장이 유리한 이유를 정리하면 이렇습니다.

• 경쟁이 적습니다 큰 회사들은 이렇게 좁은 문제를 잘 건드리지 않습니다
• 문제의 고통이 큽니다 절실한 사람은 가격에 덜 민감하고 결제로 잘 이어집니다
• 고객이 명확합니다 누구에게 알려야 할지가 분명해 마케팅 낭비가 줄어듭니다

혼자 만든 SaaS로 자리 잡은 다른 사례들

앞의 체중 감량 앱이 운 좋은 한 번의 예외였다면 참고하기 어렵겠죠. 그런데 직원 없이 혼자 서비스를 만들어 꾸준한 수익을 내는 개발자는 생각보다 많고, 매출을 공개적으로 밝히는 사람도 적지 않습니다. 대표적으로 알려진 몇 명을 보면 공통된 결이 보입니다.

• 피터 레벨스(Pieter Levels) 네덜란드의 1인 개발자로, 디지털 노마드 정보를 모은 노매드 리스트와 AI 사진 생성 서비스 포토AI 등을 직원 없이 운영합니다. 본인이 공개한 바로는 여러 서비스를 합쳐 연 매출 수백만 달러 규모이고, PHP 같은 단순한 기술 구성으로 만들었다고 알려져 있어요.
• 마크 루(Marc Lou) 작은 SaaS 여러 개를 빠르게 출시하는 방식으로 유명합니다. 개발 초기 세팅을 줄여주는 도구를 비롯해 제품을 잇따라 내놓아 누적 100만 달러 이상을 벌었다고 공개했고, 만드는 과정을 통째로 드러내는 빌드 인 퍼블릭으로 사람을 모았습니다.
• 토니 딘(Tony Dinh) 대기업 개발자였다가 1인 개발자로 독립한 사례입니다. ChatGPT를 더 편하게 쓰게 해주는 타이핑마인드 같은 서비스를 혼자 운영하며 월 수만 달러대 매출을 공개해 왔습니다.

세 사람 모두 거대한 팀이나 큰 투자 없이, 분명한 필요를 가진 좁은 사용자층을 겨냥했다는 점이 닮았습니다. 그리고 매출과 시행착오를 숨기지 않고 공개하며 신뢰를 쌓았어요. 다만 이들의 수치는 본인들이 직접 밝힌 값이라 시점에 따라 달라질 수 있으니, 정확한 액수보다 "1인 SaaS가 드문 일이 아니다"라는 흐름으로 보는 게 맞습니다.

사업 아이디어는 내가 오래 해온 분야의 불편에서 나온다

낯선 시장을 새로 공부하기보다, 내가 이미 겪어본 불편을 다시 들여다보는 편이 빠릅니다. 직접 해 본 사람만 보이는 반복되는 고통이 있기 때문이에요. 앞의 청년이 체중 감량 앱을 떠올린 것도 그가 오랫동안 유도와 레슬링을 해 온 선수였기 때문입니다. 감량이 얼마나 예민하고 위험한 과정인지 몸으로 알고 있었던 거죠.

그래서 첫 출발점은 거창한 시장 조사가 아니라 "내가 매번 짜증 났던 순간"을 적어보는 일에 가깝습니다. 취미든 직업이든, 오래 머문 분야일수록 남들은 모르는 불편의 목록이 쌓여 있습니다. 거기에 AI에게 "이 분야에서 만들 만한 작은 앱 아이디어"를 물어 생각을 넓히면, 혼자서는 떠올리기 어려운 방향까지 빠르게 펼쳐볼 수 있어요.

아이디어를 앱으로 옮기는 대략의 순서

세부 기능보다 전체 흐름을 먼저 잡는 게 중요합니다. 처음부터 모든 걸 새로 만들기보다, 이미 잘 굴러가는 비슷한 앱의 화면 구조를 참고해 내 문제에 맞게 바꾸는 방식이 시간을 아껴줍니다. 큰 서비스들은 수많은 실험을 거쳐 화면 배치를 다듬었을 가능성이 크니, 그 위에 올라타서 핵심 기능에만 집중하는 편이 현명하죠.

자주 쓰이는 도구를 역할별로 정리하면 이렇습니다. 이름을 외울 필요는 없고, 각 단계에서 무엇을 맡는지만 보면 됩니다.

단계	하는 일	자주 쓰는 도구
아이디어 넓히기	분야별 앱 아이디어 브레인스토밍	ChatGPT
화면 설계	버튼 위치와 사용 흐름 미리 그리기	피그마(Figma)
개발	화면과 기능을 코드로 구현	커서, ChatGPT
데이터 저장	사용자 정보와 기록 보관	슈퍼베이스 등
결제와 분석	누가 결제하고 어디서 이탈하는지 측정	결제·분석 도구

이 순서가 정답은 아니지만, 혼자 만들 때는 "설계 → 핵심 기능 → 나머지" 정도의 큰 틀만 지켜도 길을 잃지 않습니다. 어떤 모델로 코드를 짜느냐도 결과에 영향을 주는데, 모델 선택이 작업에 어떻게 작용하는지는 바이브코딩에 쓰던 모델 이야기에서 좀 더 다뤘습니다.

만드는 것보다 알리는 게 먼저다

앱을 잘 만들었다고 사람들이 알아서 찾아오지는 않습니다. 앞의 사례에서 이전 앱들이 돈을 못 번 이유도 간단했어요. 만들기만 하고 알리지 않았기 때문입니다. 아무리 좋은 제품도 필요한 사람에게 닿지 못하면 매출은 생기지 않죠.

그가 택한 방식은 광고비 없이 직접 콘텐츠를 올리는 것부터였습니다. 같은 분야에서 반응이 좋은 영상 형식을 참고하되, 자기 앱의 문제와 연결되게 바꿔 올렸어요. 흥미로운 점은 조회수가 폭발하지 않았다는 겁니다. 한 영상당 200에서 500회 정도였는데도 하루에 10여 건씩 다운로드가 일어났습니다. 영상을 본 사람 대부분이 구경꾼이 아니라 지금 당장 그 문제를 겪는, 결제로 이어질 가능성이 높은 사람이었기 때문이에요.

이후에는 작은 크리에이터들에게 직접 협업을 제안했고, 반응이 검증된 영상은 다시 유료 광고로 돌려 효율을 높였습니다. 시장이 좁을수록 작은 채널의 팔로워가 오히려 더 정확한 고객층이 된다는 점이 포인트입니다.

자주 묻는 질문

코딩을 전혀 모르는데 바이브코딩으로 앱을 만들 수 있나요?

기초가 없어도 시작은 가능합니다. 다만 AI가 짜준 코드가 왜 그렇게 동작하는지 조금씩이라도 따라가며 검증하는 습관은 필요합니다. 오류가 났을 때 원인을 물어보고 고치는 과정 자체가 학습이 되거든요.

틈새시장이 너무 좁으면 매출도 작지 않을까요?

시장이 좁다고 매출이 작다고 단정하기는 어렵습니다. 문제의 고통이 크면 적은 사용자라도 기꺼이 결제하고 이탈도 적습니다. 처음에는 좁게 시작해 인접한 문제로 넓혀가는 방식이 더 현실적일 수 있어요.

아이디어가 떠오르지 않으면 어떻게 하나요?

새 아이디어를 억지로 짜내기보다, 최근에 직접 겪은 불편을 며칠간 메모해 보세요. 반복해서 짜증 났던 순간이 보통 가장 좋은 출발점입니다. 그 목록을 AI에게 던져 앱 형태로 다듬어 달라고 하면 방향을 잡기 쉬워집니다.