스탠포드와 구글이 만든 ‘AI 자동 수익 시스템’, 핵심 원리와 실습법

하루의 절반을 잠으로 보내면서도 돈이 들어온다면 어떨까. 그건 오래전부터 사람들이 꿈꿔온 ‘자동 수익’의 형태였다. 최근 그 상상이 실제 기술로 구현되기 시작했다. 스탠포드와 구글 리서치가 함께 진행한 ‘제너레이티브 에이전트(Generative Agents)’ 실험이 그 출발점이었다.

 

이 연구는 단순히 AI가 텍스트를 생성하는 수준을 넘어, 기억하고, 관계를 형성하고, 스스로 결정을 내리는 에이전트들을 만든다는 점에서 큰 의미가 있었다. 연구진은 25명의 가상 인공지능 주민이 사는 작은 마을을 만들어, 그중 한 명에게 “발렌타인데이에 파티를 열라”는 지시를 내렸다. 놀랍게도 그 에이전트는 스스로 다른 인공지능들에게 말을 걸고, 계획을 세우고, 결국 진짜 ‘파티’를 조직했다. 단순한 명령 수행이 아니라, 관계와 기억, 맥락이 만들어낸 자율적 행동이었다.

 

이제 기업의 형태가 달라지고 있다

이 실험을 계기로 등장한 개념이 바로 ‘AI 자동 기업’이다. 한 사람이 여러 AI 에이전트를 만들어, 각각이 서로 대화하고 협업하면서 콘텐츠나 서비스를 완성하는 구조다. 일종의 디지털 인력 시스템이라고 할 수 있다.

 

• 하나의 대표 에이전트가 전체 기획을 주도하고,
• 한 에이전트는 대본을 작성하고,
• 다른 에이전트는 이미지나 영상을 만들고,
• 또 다른 에이전트는 음성으로 읽어내는 식이다.

 

이런 역할 분담이 가능해진 이유는, 구글이 내놓은 ‘오팔(OPAL)’이라는 자동화 빌드 도구 덕분이다. 오팔에서는 ‘생성’ 버튼을 몇 번 누르는 것만으로 새로운 에이전트를 만들 수 있고, 서로 연결시켜 협업하도록 설정할 수 있다. 코드를 몰라도 가능하다.

 

직접 실행해 본 구글 오팔(OPAL)의 구조

구글 오팔의 핵심은 ‘연결’이다. 각 에이전트는 인간처럼 역할이 구분된다.
대표 에이전트(기획자)는 주제를 전달하고,
대본 에이전트는 텍스트를 만들며,
이미지 생성 에이전트는 나노바나 프로 모델로 이미지를 만들고,
영상 에이전트는 구글의 최신 비디오 생성 모델인 Veo 3.1을 사용해 영상을 완성한다.

 

이들이 서로 정보를 주고받는 과정을 연구에서는 Information Diffusion(정보 확산)이라고 불렀다. 사람들 사이의 대화가 소문처럼 퍼지듯, AI들 사이에서도 정보가 흘러간다. 다만 연구에서는 너무 긴 대화가 오히려 왜곡을 낳는다는 점을 발견해, 짧은 문장 단위로만 교류하도록 설계했다.

 

이 구조를 실제 구글 오팔에서 구현하면, 하나의 명령으로 이미지·대본·음성·영상이 자동으로 생성되는 작은 ‘AI 기업’이 만들어진다. 사용자는 단지 “이런 영상을 만들어줘”라고 입력하면, 나머지는 에이전트들이 알아서 처리한다.

 

잠자는 동안 수익이 발생하는 구조의 핵심

결국 자동 수익의 본질은 ‘자동 실행’에 있다. 이 에이전트 시스템은 단순 자동화가 아니라, 창의적 실행까지 AI가 대체하는 단계로 넘어가고 있다.

 

• 콘텐츠 제작
• 마케팅 전략
• 재무 보고

이런 업무를 에이전트끼리 나누어 처리한다. 사람이 개입하지 않아도 된다.

 

이 구조를 활용하면, 1인 기업이 혼자서 영상 콘텐츠 회사 수준의 생산성을 확보할 수 있다. 실제로 오팔에서 에이전트를 여러 개 연결해 시니어 대상 쇼츠 콘텐츠를 제작한 사례에 따르면, 단 한 번의 명령으로 이미지, 영상, 나레이션이 동시에 완성되었다.

 

이제 중요한 건 ‘누가 먼저 시스템을 설계하느냐’이다

기술이 발전할수록 일은 줄어든다. 대신 시스템을 잘 짜는 사람이 수익의 중심에 서게 된다. AI를 두려워하기보다, 에이전트를 구성하고 자동화 흐름을 이해하는 사람이 다음 시대의 주체가 된다.

 

구글 오팔(OPAL)은 무료로 시작할 수 있고, 실험해 볼 수 있는 문턱이 낮다. 회원 가입 후 ‘Create New’를 누르고, 에이전트를 생성한 뒤 서로 연결만 하면 된다. 처음엔 시행착오가 많겠지만, 시도와 수정이 반복되면 자연스레 구조가 익숙해진다.

 

앞으로 5년, AI가 바꾸는 일의 형태

AI 에이전트가 사람 대신 일하는 기업 구조는 더 이상 먼 미래의 얘기가 아니다. 스탠포드의 제너레이티브 에이전트 연구가 ‘기억하는 인공지능’을 증명했고, 구글은 이를 현실적인 도구로 풀어낸 셈이다.

 

이제 중요한 건 기술보다 ‘운용 방식’이다. 단순히 AI를 쓰는 사람과, AI를 조직하고 연결하는 사람의 차이는 곧 수익 구조의 차이로 이어질 것이다.

 

마무리하며

AI는 더 이상 도구가 아니라 동료이자 직원으로 자리 잡고 있다. 지금은 실험 단계지만, 언젠가 ‘사람 없는 회사’가 당연한 풍경이 될지도 모른다. 지금 할 일은 단 하나다. 직접 시도해 보고, 내 손으로 AI 시스템을 구축하는 것. 그게 앞으로의 자동 수익 시대에서 가장 현실적인 출발점이다.