돈 버는 AI 도구, 2026년엔 이렇게 고른다
돈 버는 AI 도구, 2026년엔 이렇게 고른다 — Dan Martell의 AI 툴 티어 정리
요즘 AI 도구를 고를 때 진짜 문제는 '쓸 게 없다'가 아니라 '너무 많다'는 데 있습니다. 매주 새로운 도구가 쏟아지지만, 그중 실제로 매출이나 시간을 돌려주는 것은 소수입니다. 창업가이자 투자자인 Dan Martell은 자신의 벤처 스튜디오에서 AI 도구를 500개 넘게 직접 써본 뒤, 딱 한 가지 질문으로 도구를 거른다고 합니다. '시간과 돈, 에너지를 넣었을 때 얼마를 돌려주는가.'
이 글은 그 영상에서 AI 도구 23개를 S·A·B·C·F 다섯 단계 티어로 나눈 기준과 결과를 정리한 것입니다. 어떤 도구가 왜 S 티어에 올랐고, 한때 대표 주자였던 챗지피티가 왜 C 티어로 내려갔는지까지 다룹니다.
🎬 출처 — Dan Martell, <I Ranked the Best AI Tools to Get Rich in 2026> (유튜브, 22분 45초)
영상 보기: youtube.com/watch?v=np6CwvTYTAM
이 글은 위 영상의 내용을 바탕으로 정리·재구성한 것이며, 일부 평가와 의견은 작성자의 관점이 포함되어 있습니다.
📌 이 영상 한눈에 보기
기능이 멋진지가 아니라 돈이 되는지 하나로만 평가합니다. 티어는 이렇게 나뉩니다. S는 바로 매출·이익으로 이어지거나 강력한 레버리지를 주는 도구, A는 특정 비즈니스에는 강하지만 범용성은 조금 떨어지는 도구, B 이하는 재미있거나 니치하지만 대부분의 사업가에게는 크게 돈이 안 되는 도구, F는 화제성은 있어도 지금 기준으로는 실질 가치가 떨어지는 도구입니다.
평가 기준 — '얼마 넣고 얼마 버나'를 계속 저울질한다
대부분의 AI 소개 콘텐츠는 기능을 나열합니다. 이 영상은 조금 다릅니다. Dan Martell은 도구를 티어에 넣을 때마다 두 가지를 계속 비교합니다. 넣는 것(구독료, 셋업 시간, 학습 곡선)과 버는 것(매출 증가 또는 비용 절감)입니다.
기준이 하나로 좁혀지니 평가가 단순해집니다. 재미있지만 돈이 안 되는 도구, 화제는 됐지만 대체재가 많은 도구는 자연스럽게 아래로 내려갑니다. 사업가 입장에서는 이 단순함이 오히려 쓸모 있습니다. 따질 것이 많을수록 결정을 미루게 되니까요.
🟢 S 티어 — 바로 수익과 레버리지로 이어지는 도구
Claude / Apex — Dan Martell이 S 티어 최상단에 둔 것이 Claude입니다. 이유는 분명합니다. 코드 작성, 에이전트 기반 워크플로, 그리고 벤처 스튜디오 운영까지 — 실제로 가장 많은 돈을 벌게 해준 축이 Claude(그리고 본인 벤처인 Apex)였다는 것입니다. 핵심은 'AI에게 채팅으로 질문한다'가 아니라 'AI에게 작업을 맡긴다'는 사용 방식입니다.
Gemini — S 티어 끝쪽에 배치됩니다. 평가 포인트는 모델 성능 자체보다 통합입니다. 구글 워크스페이스 전반과 깊게 엮이고, 유튜브 인덱스 같은 데이터 우위가 있어 장기적으로 강력한 축이 될 것으로 봅니다. 다만 구글 생태계를 쓰지 않는 사람에게는 그 이점이 그대로 줄어듭니다.
핵심 포인트
같은 도구라도 '단순 답변용'으로 쓰면 그저 그렇고, '실행 도구'로 쓰면 S 티어 값을 합니다. 사용 방식이 티어를 가른다는 이야기입니다.
🔵 A 티어 — 특정 비즈니스에 강한 도구
Grok — A 티어 상단입니다. 지금은 주로 리서치 용도로 쓰고 있고, 진짜 잠재력은 향후 버전에 있다고 봅니다. '지금 당장의 수익 기여'보다 '방향성'에 점수를 준 배치입니다.
퍼플렉시티 — 예전에는 단순 검색 보조 정도로 평가됐지만, 최근 컴퓨터 작업 기능이 실제 자동화에서 경쟁 도구를 이겼다는 평가를 받으며 A 티어 상단으로 올라왔습니다. 한 번 매긴 티어가 영원하지 않다는 것을 보여주는 사례입니다.
핵심 포인트
A 티어 도구는 메인 워크플로에 바로 넣기보다, 흐름을 지켜보며 부분적으로 써보는 쪽이 합리적입니다. 그리고 도구 평가는 분기마다 다시 볼 필요가 있습니다.
🩵 글루 역할을 하는 도구 — Notion과 Granola
S나 A 티어가 아니어도 중요한 도구가 있습니다. 직접 돈을 벌어주지는 않지만, 다른 AI의 성능을 끌어올려 주는 '글루(glue)' 역할을 하는 도구입니다.
Notion — 'AI의 장기 기억 저장소'로서 의미가 큽니다. AI에게 맥락을 제대로 주려면 그 맥락이 어딘가 정리돼 있어야 하는데, 그 자리를 Notion이 채워줍니다.
Granola — 회의 기록과 맥락 수집의 허브입니다. 여기 쌓인 정보가 다른 AI(코칭 AI, BuddyPro 등)의 입력값이 되면서 전체 시스템 성능을 올려줍니다.
핵심 포인트
'단독으로 얼마 버는가'로 보면 저평가되기 쉽지만, '시스템 전체 효율을 얼마 올리는가'로 보면 이야기가 완전히 달라지는 도구들입니다.
🟠 진행자 본인의 포트폴리오 도구 — BuddyPro·Revio·Atlas·Social Sweep
영상에는 Dan Martell 본인의 포트폴리오 회사 도구들도 등장합니다. 각자 공략하는 수익 포인트가 다릅니다.
BuddyPro는 코치나 전문가의 두뇌를 복제해 고객·팀이 본인 대신 물어볼 수 있게 하고, Revio는 인스타·링크드인·문자 대화를 리드로 다루는 DM 세일즈 자동화, Atlas는 전화 응대 자동화, Social Sweep은 이미 가진 네트워크에서 소개 기회를 찾아냅니다.
여기서는 솔직하게 짚을 부분이 있습니다. 이 도구들은 영상 진행자 본인의 회사라서 평가에 이해관계가 들어갈 수밖에 없습니다. 영상에서도 숨기지는 않지만, 보는 입장에서는 다른 도구보다 한 단계 더 비판적으로 볼 필요가 있습니다.
이런 분께 추천
DM 세일즈, 전화 응대, 네트워크 관리처럼 특정 수익 포인트가 명확한 분이라면 체험판으로 직접 검증해 보는 정도가 안전합니다.
🟣 낮은 평가를 받은 도구 — ChatGPT와 Apple Intelligence
순위에서 가장 눈에 띄는 것은 ChatGPT입니다. Dan Martell은 챗지피티가 'AI 활용이라는 공간을 연 도구'라는 공은 인정하지만, 지금 기준으로는 다른 모델들의 기능·메모리·도구 사용성에 밀린다고 보고 C 티어로 내렸습니다. 가장 유명한 도구가 가장 좋은 도구는 아니라는 이야기입니다.
Apple Intelligence는 F 티어입니다. 2026년 현재까지 기대 대비 성능과 안정성이 너무 낮다는 평가인데, 향후 Gemini 연동이 되면 상황이 바뀔 수 있다는 단서는 달아두었습니다.
핵심 포인트
두 사례의 공통점은, 브랜드 인지도나 화제성과 실제 수익 기여도는 별개라는 것입니다.
도구별 티어 한눈에 보기
영상에서 언급된 주요 도구를 티어별로 정리하면 다음과 같습니다.
| 티어 | 도구 | 평가 요지 |
|---|---|---|
| S | Claude / Apex | 코드·에이전트 워크플로의 중심축, 가장 큰 수익 기여 |
| S | Gemini | 구글 생태계 통합·데이터 우위가 장기 강점 (S 끝쪽) |
| A | Grok | 현재는 리서치용, 진짜 평가는 다음 버전 (A 상단) |
| A | 퍼플렉시티 | 검색 보조에서 작업 자동화 도구로 재평가 (A 상단) |
| 글루 | Notion / Granola | 직접 수익보다 다른 AI 성능을 끌어올리는 역할 |
| C | ChatGPT | 공간을 연 공은 인정하나 기능·메모리·도구 사용성에서 밀림 |
| F | Apple Intelligence | 성능·안정성이 기대 이하, Gemini 연동 시 재평가 여지 |
영상의 진짜 메시지 — '하는 사람'이 아니라 '시키는 사람'이 되라
도구 순위보다 더 오래 남는 것은 영상의 마무리 메시지입니다. 앞으로의 승자는 'AI를 얼마나 많이 쓰는가'가 아니라 'AI에게 어디까지 맡기는가'로 갈린다는 것입니다.
Dan Martell은 직접 실행하는 사람(doer)이 아니라 지시하고 설계하는 사람(director)이 되라고 말합니다. 복사·붙여넣기에서 멈추지 말고, '이것을 슬랙에 올려줘', '이메일까지 보내줘'처럼 마지막 실행 단계까지 도구에게 넘겨보라는 제안입니다. 같은 도구를 써도 이 사용 방식의 차이가 결과의 차이를 만듭니다.
개인적으로는
시중에 나와 있는 AI를 전부 써보고 싶은 마음은 있지만 현실적으로 쉽지 않습니다. 저 역시 지금 챗지피티, 클로드, 퍼플렉시티를 구독해서 쓰고 있는데, 여기서 구독을 더 늘리는 것은 솔직히 부담입니다.
그런 상황에서 이 영상이 꽤 도움이 됐습니다. 모르고 있던 AI가 생각보다 많다는 점도 놀라웠고, 티어가 높게 평가된 도구들은 자연스럽게 더 관심이 가더라고요. 마음에 드는 것을 일단 써보면서 알아가는 것도 방법이지만, 지금 시점에서 평가가 높은 AI라는 사전 정보를 가지고 선택지를 좁힐 수 있다는 점이 개인적으로는 가장 큰 수확이었습니다.
결국 핵심은 도구 개수가 아닙니다
전부를 다 쓰는 것보다, 내 비즈니스에 맞는 한두 개를 골라 깊게 쓰는 것이 답입니다.
오늘 '이건 내 일에 쓰겠다' 싶은 도구 하나를 정해, 2주만 습관으로 만드는 노력을 해보는건 어떨까요.
