AI 영상 툴 시장은 반년 전과 지금이 완전히 다른 모습입니다. 작년까지만 해도 오픈AI의 소라나 구글의 비오가 화제의 중심이었는데, 올해 들어서는 상황이 뒤집혔어요. 저는 콘텐츠 제작 현장에서 여러 AI 영상 툴을 실무에 쓰는데, 최근 몇 달 사이 팀 내에서 주력으로 쓰는 툴 자체가 바뀌었습니다. 오늘은 왜 이런 변화가 일어났는지, 그리고 지금 실무자들이 실제로 어떤 기준으로 툴을 고르는지 정리해보려고 합니다.
이 분야는 워낙 변화가 빨라서, 몇 달 전에 쓴 정보도 금방 낡아버리는 경우가 많아요. 그래서 이번 글은 특정 시점의 스냅샷이라고 생각하고 봐주시면 좋겠습니다. 중요한 건 지금 어떤 툴이 1위인지 외우는 게 아니라, 이 시장이 어떤 방식으로 움직이는지 이해하는 거예요. 그 흐름을 알면 다음에 새로운 이름이 등장해도 당황하지 않고 판단할 수 있거든요.
판도를 뒤집은 두 모델
2026년 2월 초, 중국에서 개발한 두 모델이 시장에 큰 충격을 줬습니다. 여러 장면을 한 번에 다루는 데 강한 Kling 3와, 액션 신에 특화된 Seedance 2예요. 이 둘이 나오면서 그동안 최상위권을 지키던 Sora 2와 Veo 3.1의 자리를 실제로 밀어냈습니다.
수치로도 확인이 되는 변화예요. 인간 선호도를 블라인드로 평가하는 한 벤치마크에서 Seedance 2가 텍스트를 영상으로 바꾸는 작업과 이미지를 영상으로 바꾸는 작업 모두에서 Kling 3, Veo, Sora 2를 앞서며 1위를 기록했습니다. 사용료도 미국 모델들보다 저렴한 편이라, 업계에서는 이 상황을 이전 AI 이미지 업계에 있었던 충격적인 사건에 빗대어 이야기하기도 해요. 그만큼 짧은 시간에 판이 크게 흔들렸다는 뜻입니다. 실제로 이 시기를 기점으로 개인이나 소규모 팀 단위에서 AI로 만든 짧은 드라마 콘텐츠가 폭발적으로 늘어나기 시작했어요.
이런 변화가 흥미로운 건, 기술적 우위가 특정 나라나 회사에 고정돼 있지 않다는 걸 보여주기 때문이에요. 몇 년 전만 해도 AI 영상은 미국 빅테크 기업들의 전유물처럼 보였는데, 지금은 중국 기업들이 짧은 주기로 더 나은 결과물을 내놓으면서 순위를 뒤집고 있습니다. 실무자 입장에서는 이게 오히려 반가운 소식이에요. 경쟁이 치열할수록 성능은 빠르게 좋아지고, 가격은 내려가는 방향으로 움직이거든요. 다만 그만큼 오늘의 1위가 내일도 1위라는 보장이 없다는 뜻이기도 합니다. 이런 흐름을 지켜보고 있으면, 결국 이 시장에서 살아남는 유일한 방법은 어느 한쪽에 마음을 완전히 주지 않고 계속 지켜보는 태도라는 생각이 듭니다.
Sora의 서비스 종료, 시사하는 바
여기서 꼭 짚고 넘어갈 소식이 있습니다. 오픈AI는 2026년 3월, Sora(소라) 서비스 종료를 공식 발표했어요. 한때 AI 영상의 대명사처럼 불리던 툴이 1년 남짓 만에 시장에서 물러난 셈입니다.
이 사례가 실무자에게 주는 교훈은 명확해요. AI 영상 툴 지형은 정말 빠르게 바뀌고, 오늘 최고인 툴이 내년에도 최고라는 보장이 없습니다. 소라만큼 잘 알려진 이름도 이렇게 빠르게 밀려날 수 있다는 걸 실제로 목격한 셈이니, 이 교훈은 결코 가볍지 않아요. 그래서 저는 팀에 특정 툴 하나에 워크플로우를 완전히 종속시키지 말라고 늘 이야기해요. 어떤 툴을 메인으로 쓰더라도, 대체 가능한 옵션을 함께 파악해두는 습관이 필요합니다. 이건 비단 소라만의 이야기가 아니라, 앞으로도 계속 반복될 수 있는 패턴이라고 봐요.
실제로 저희 팀도 예전에 특정 툴 하나를 중심으로 전체 파이프라인을 짜둔 적이 있었는데, 그 툴의 정책이 갑자기 바뀌면서 급하게 대안을 찾아야 했던 경험이 있습니다. 당시엔 마감이 코앞이라 정말 진땀을 뺐어요. 그때 배운 게, 프롬프트나 워크플로우를 특정 툴의 문법에만 맞춰 최적화하지 말고, 여러 툴에 옮겨도 통하는 공통 원리 위주로 익혀두라는 거였어요. 예를 들어 레퍼런스 이미지를 활용하는 감각이나 장면을 나눠서 순차적으로 다듬는 방식은 어떤 툴로 옮겨가도 그대로 쓸 수 있는 능력입니다. 반면 특정 툴의 세부 명령어에만 익숙해지면, 그 툴이 사라졌을 때 처음부터 다시 배워야 하는 상황이 오거든요.
지금 실무를 주도하는 툴들
그렇다면 지금 현장에서는 어떤 툴을 쓸까요. 몇 가지로 정리할 수 있어요. 아직은 매주 새로운 소식이 들려오는 분야지만, 큰 흐름만큼은 뚜렷하게 잡혀 있습니다.
Seedance 2는 캐릭터 일관성이 95퍼센트를 넘어서면서, 같은 인물이 여러 장면에 걸쳐 자연스럽게 등장하는 영상을 만들 수 있게 됐습니다. 이건 예전에는 후반 작업에서 일일이 수정해야 했던 부분이라, 실무자 입장에서 체감이 특히 큰 변화예요. 특히 여러 이미지를 스타일이나 피사체의 기준점으로 함께 묶는 다중 참조 기능이 있어서, 캠페인 전체의 톤을 일관되게 유지해야 하는 작업에 유리해요.
Kling 3는 키프레임과 네거티브 프롬프트로 동작을 정밀하게 제어할 수 있다는 게 강점입니다. 원하지 않는 움직임을 구체적으로 배제할 수 있어서, 세밀한 연출이 필요할 때 손이 많이 가지만 그만큼 정확한 결과를 얻을 수 있어요. 여러 샷을 이어 붙이는 작업에서는 이 정밀함이 특히 빛을 발합니다.
Veo 3.1은 실사 영상 품질에서 여전히 최상위권이고, 특히 영상과 동시에 효과음과 대사까지 함께 만들어내는 오디오 기능이 큰 차별점입니다.
Runway는 Gen4를 넘어 Gen4.5까지 나오면서 입력 이미지의 시각 정보를 유지하면서 움직임을 자연스럽게 만드는 데 강해요. 정적인 이미지를 그럴듯하게 살려내야 하는 작업에서 특히 자주 찾게 되는 툴입니다.
이렇게 툴마다 성격이 뚜렷하게 갈리다 보니, 공식 가이드 문서들도 툴마다 강조하는 지점이 다릅니다. 런웨이 쪽 문서는 입력 이미지가 핵심 시각 정보를 담고, 프롬프트는 움직임 묘사에 집중해야 한다고 설명해요. 반면 비오 쪽 문서는 레퍼런스 이미지와 첫 프레임·마지막 프레임을 지정하는 방식이 전체적인 샷 구성을 잡는 데 더 효과적이라고 안내합니다. 같은 AI 영상 툴이라도 접근하는 철학 자체가 다르다는 뜻이에요. 그래서 한 툴에서 통했던 프롬프트 작성법을 다른 툴에 그대로 옮기면 기대만큼 결과가 안 나오는 경우가 많습니다. 새로운 툴을 쓸 때는 그 툴이 어떤 정보를 우선하는지부터 파악하는 게 먼저예요. 공식 문서를 꼼꼼히 읽는 습관 하나만으로도, 새 툴에 적응하는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
흥미로운 변화 하나는, 영상과 함께 소리를 만드는 기능이 이제 예외가 아니라 표준이 됐다는 점입니다. 작년까지만 해도 대부분의 툴에 없던 기능이었는데, 지금은 주요 툴 대부분이 영상 안에서 자연스러운 오디오를 함께 생성해요. 예전에는 영상을 만들고 나서 효과음을 따로 입히는 게 당연한 순서였는데, 이제는 그 단계 자체가 줄어들고 있는 셈이죠.
왜 실무자들은 한 가지 툴만 쓰지 않는가
여기서 실무자들이 자주 하는 선택이 있어요. 하나의 완벽한 툴을 찾기보다, 상황에 맞게 여러 툴을 섞어 쓰는 방식입니다.
이유는 툴마다 강점이 뚜렷하게 다르기 때문이에요. 시각적 정밀도가 중요한 작업에는 클링 계열이 유리하고, 영화적인 연출과 오디오가 함께 필요하면 비오가 강하고, 비용 효율이 우선이면 시댄스의 가벼운 버전이 압도적인 가성비를 보여줍니다. 실제로 같은 프로젝트 안에서도 어떤 장면은 이 툴로, 어떤 장면은 저 툴로 나눠서 작업하는 경우가 흔해요. 이렇게 여러 모델을 하나의 창구에서 다룰 수 있게 해주는 통합 서비스들도 늘고 있는데, 모델 이름만 바꿔서 요청하면 되는 방식이라 계정을 여러 개 관리할 필요가 없어서 편리합니다. AI 영상 만들기의 기본 파이프라인을 이미 잡아두신 분이라면, 이 부분만 여러 툴로 확장하면 되는 구조예요.
비용도 실무자의 선택에 큰 영향을 줍니다. 저렴한 축에 속하는 모델은 분당 1달러 초반대인 반면, 고급 모델은 분당 9달러 안팎까지 차이가 나요. 그래서 초안이나 반복 실험은 저렴한 모델로 빠르게 여러 번 돌리고, 최종 확정본만 고급 모델로 뽑는 식의 이원화 전략이 실무에서 자리를 잡았습니다.
이 전략을 조금 더 구체적으로 설명하면, 클라이언트에게 컨셉을 보여줘야 하는 초반 단계에서는 저렴한 모델로 여러 시안을 빠르게 만들어서 방향을 잡습니다. 이 단계에서는 화질이나 디테일보다 전체적인 분위기와 구도가 맞는지가 중요하니까요. 방향이 확정되면 그때부터 고급 모델로 넘어가 디테일과 화질을 끌어올립니다. 이렇게 단계를 나누면 예산을 효율적으로 쓰면서도 최종 결과물의 품질은 타협하지 않을 수 있어요. 모든 과정을 처음부터 고급 모델로 진행하면 비용도 부담스럽고, 방향이 틀렸을 때 되돌리는 비용도 커지거든요.
실제 현업에서 사용하는 방식에 대한 사실을 토대로 팁을 원하신다면 AI 영상 만들기, 2026년 현업 파이프라인 공개 글을 참고하시면 좋을 것 같습니다.
비용과 속도, 숫자로 보는 변화
이 변화를 체감하게 해주는 통계도 있어요. AI가 완성된 영상 1분을 만드는 비용을 예전보다 약 91퍼센트 줄였다는 조사 결과가 있습니다. 대략 4500달러 들던 게 400달러 수준으로 내려온 거예요. 60초짜리 마케팅 영상 하나를 만드는 데 걸리던 시간도 열흘 넘게 걸리던 것에서 30분 이내로 줄었다는 이야기도 나옵니다.
물론 이런 수치는 조건에 따라 차이가 크지만, 방향성만큼은 분명해요. 마케팅팀의 상당수가 이미 AI 생성 영상을 실무에 쓰고 있고, AI 영상 플랫폼 전체의 월간 사용자 수도 올해 초 1억 명을 넘어섰습니다. 몇 년 전만 해도 신기한 실험 정도로 취급받던 기술이, 이제는 예산과 일정에 실질적으로 반영되는 업무 도구가 된 거예요.
이 정도로 비용과 속도가 달라지면, 조직의 의사결정 구조 자체도 바뀝니다. 예전에는 영상 하나를 만들려면 기획부터 촬영, 편집까지 여러 단계를 거치며 최소 몇 주가 걸렸고, 그만큼 신중하게 예산을 짜야 했어요. 그런데 지금은 하루 만에 여러 버전을 만들어보고 그중 가장 좋은 걸 고르는 방식이 가능해졌습니다. 이건 단순히 빨라졌다는 것을 넘어, 실패를 두려워하지 않고 여러 시도를 해볼 수 있는 환경이 됐다는 뜻이에요.
저는 이 변화가 AI 영상 툴이 가져온 가장 큰 실무적 이점이라고 생각합니다. 완벽한 하나를 처음부터 만들려는 부담 대신, 여러 개를 빠르게 만들어보고 골라내는 방식으로 일하는 습관이 자리 잡고 있어요. 예전 같으면 시안 하나 확정하는 데도 회의를 몇 번씩 거쳤을 텐데, 이제는 직접 눈으로 여러 결과물을 비교하면서 판단할 수 있으니 의사결정 자체가 훨씬 실질적으로 바뀐 셈입니다.
실무자가 툴을 고르는 기준
그럼 실제로 무엇을 기준으로 툴을 골라야 할까요. 저는 세 가지를 먼저 확인합니다.
첫째, 이 작업에서 가장 중요한 게 무엇인지부터 정합니다. 인물의 일관성이 중요한지, 정교한 동작 제어가 중요한지, 오디오까지 한 번에 필요한지에 따라 답이 달라져요. 둘째, 예산과 일정을 고려해서 초안용과 최종용 툴을 나눕니다. 처음부터 가장 비싼 툴로 모든 시도를 하는 건 비효율적이에요. 셋째, 이 툴이 얼마나 오래 갈지도 살짝 염두에 둡니다. 앞서 본 소라의 사례처럼, 시장이 워낙 빠르게 바뀌다 보니 하나의 툴에만 의존하는 워크플로우는 위험이 있거든요. 이 세 가지 기준으로 정리하면, 매번 새로운 툴이 나올 때마다 우왕좌왕하지 않고 필요한 순간에 필요한 도구를 골라 쓸 수 있습니다.
여기에 하나 더 덧붙이자면, 프롬프트를 영어로 쓸지 한국어로 쓸지도 툴마다 확인해야 할 부분이에요. 대부분의 AI 영상 모델은 아직 영어 프롬프트에 최적화되어 있어서, 한국어로 입력했을 때와 결과 차이가 나는 경우가 있습니다. 중요한 작업이라면 같은 의도를 영어로도 옮겨서 결과를 비교해보는 걸 권해요. 이런 작은 확인들이 쌓이면, 어떤 새로운 툴이 나와도 빠르게 적응하는 감각이 생깁니다.
지금 이 시장은 계속 움직이고 있어요. 반년 뒤에는 또 다른 이름이 최상위권을 차지하고 있을 가능성이 높습니다. 그래서 특정 툴의 사용법을 외우기보다, 툴을 고르는 기준 자체를 갖추는 게 더 오래가는 실력이라고 생각해요. 오늘 정리한 기준을 가지고 있으면, 다음에 어떤 새로운 툴이 나오더라도 당황하지 않고 내 작업에 맞는지 빠르게 판단하실 수 있을 거예요.
돌아보면 몇 년 사이 이 분야는 실험적인 기술에서 예산과 일정에 실제로 들어가는 업무 도구로 완전히 자리를 옮겼습니다. 이런 속도로 계속 발전한다면, 앞으로 몇 년 안에 또 어떤 변화가 있을지 예측하기 어려울 정도예요. 다만 한 가지는 분명해 보입니다. 도구가 아무리 빠르게 바뀌어도, 그 도구를 상황에 맞게 고르고 조합하는 판단력은 사람의 몫으로 남는다는 것이죠. 그 판단력을 기르는 게, 결국 이 빠른 변화 속에서 흔들리지 않는 가장 확실한 방법이라고 생각합니다.