오늘의 BigZami 뉴스레터
🤖 IT 트렌드 <AI 인프라 경쟁, 기술 패권의 새로운 전장>
🗒️ Tech리포트 <몰입형 콘텐츠 시대를 여는 텍스트-투-비디오 생성 AI 동향> |
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글로벌 IT 산업은 초거대 AI 모델의 확산과 함께 연산 자원, 데이터 처리 능력, 에너지 효율성을 중심으로 한 AI 인프라 확보 경쟁이 본격화되고 있습니다. 특히 한국은 울산과 서울을 중심으로 세계적 기술 기업들과 협력하며 AI 인프라 허브로서의 전략적 위상을 강화하고 있습니다.
기술의 미래를 이해하는 데 있어, 그 기반이 되는 인프라를 함께 살펴보는 것은 매우 중요한 관점입니다. AI 시대의 경쟁력은 기술력뿐 아니라 이를 뒷받침할 수 있는 물리적·전력적·산업적 기반에서 비롯됩니다.
이번 뉴스레터에서는 삼성전자, SK그룹, OpenAI 등 주요 기업들이 어떤 방식으로 AI 인프라를 구축하고 있는지, 그리고 이러한 흐름이 산업 전반에 어떤 의미를 갖는지 살펴보겠습니다.
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글로벌 IT 산업은 기술 혁신의 속도만큼이나 인프라 경쟁의 열기가 뜨겁습니다. 특히 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 단순한 알고리즘 경쟁을 넘어, 데이터 처리 능력과 연산 자원 확보를 위한 인프라 전쟁으로 확산되고 있습니다. 이 가운데 한국은 아시아를 넘어 글로벌 AI 인프라 허브로 부상하며 주목받고 있습니다. |
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초거대 AI 시대, 인프라가 기술의 한계를 결정한다
초거대 언어모델과 생성형 AI의 등장 이후, AI 기술은 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리하고, 더 깊이 학습할 수 있는 연산 인프라를 필요로 하게 되었습니다. 이는 단순한 서버 확장이나 클라우드 서비스 강화 수준을 넘어, 전력 효율성, 냉각 기술, 고성능 반도체, 네트워크 최적화 등 복합적인 기술 요소가 결합된 인프라 경쟁으로 이어지고 있습니다. |
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한국, AI 인프라 허브로 부상 중
한국은 지금 AI 인프라 경쟁의 중심에서 빠르게 존재감을 키우고 있습니다.
▶ SK와 AWS, 울산에 국내 최대 규모의 AI 데이터센터 건설
초기 100MW 규모에서 시작해 1GW까지 확장을 목표로 하는 이 프로젝트는, 한국을 아시아 AI 연산 허브로 끌어올릴 수 있는 잠재력을 지닙니다. 특히 SK는 친환경 에너지 기반의 데이터센터 운영을 강조하며 지속가능성과 기술 경쟁력을 동시에 추구하고 있습니다.
▶ 삼성전자와 SK하이닉스, OpenAI의 Stargate 프로젝트 참여
OpenAI가 개발 중인 차세대 슈퍼컴퓨터 ‘Stargate’는 2028년 완공을 목표로 하며, 이를 위해 고성능 메모리 반도체가 필수적입니다. 삼성과 SK는 이 프로젝트에 핵심 파트너로 참여하며, 글로벌 AI 연산 경쟁에서 전략적 위치를 확보하고 있습니다.
▶ OpenAI, 한국 내 ChatGPT 사용자 급증에 대응해 서울 사무소 개설 추진
한국은 ChatGPT 사용자 수 기준으로 세계 5위권에 진입했으며, 이에 따라 OpenAI는 서울에 공식 사무소를 개설해 기술 지원 및 협력 확대를 준비 중입니다. 이는 한국이 단순 소비 시장을 넘어 AI 기술 개발의 전략적 거점으로 떠오르고 있음을 보여줍니다.
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글로벌 흐름: 기술 자립과 오픈소스 생태계
한편, 유럽연합(EU)은 미국과 중국 중심의 AI 기술 의존도를 줄이기 위해 오픈소스 기반 AI 생태계를 육성하고 있습니다. 공공, 헬스케어, 국방 분야에 AI를 전략적으로 적용하며, 기술 자립을 위한 인프라 구축에 박차를 가하고 있습니다. 이는 단순한 기술 개발을 넘어, 정책적·산업적 자율성 확보를 위한 움직임으로 해석됩니다.
인프라 경쟁이 불러올 산업 지형 변화
AI 인프라 경쟁은 단순히 기술 기업 간의 경쟁을 넘어, 국가 전략, 산업 구조, 글로벌 협력의 방향을 바꾸고 있습니다. 반도체 기업은 AI 연산에 최적화된 메모리와 프로세서 개발에 집중하고 있으며, 클라우드 기업은 데이터센터의 에너지 효율성과 확장성을 강화하고 있으며, 통신 기업은 초고속·저지연 네트워크 인프라 구축에 박차를 가하고 있습니다.
이러한 흐름은 AI 기술의 발전을 가속화할 뿐 아니라, 에너지 산업, 도시 인프라, 교육·의료·금융 등 다양한 분야에 파급 효과를 미치고 있습니다.
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AI 인프라가 불러오는 스타트업 생태계의 변화
AI 인프라 경쟁은 대기업 중심의 기술 투자뿐 아니라, 스타트업 생태계에도 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 고성능 연산 자원이 클라우드 형태로 확산되면서, 초기 자본이 부족한 스타트업들도 AI 모델 개발과 실험에 접근할 수 있는 환경이 점차 마련되고 있습니다.
특히 울산, 판교, 대전 등 AI 데이터센터가 들어서는 지역에서는 관련 기술을 활용한 지역 기반 스타트업의 창업과 성장이 활발해지고 있으며, 지자체와 민간 기업이 협력해 AI 특화 인큐베이팅 프로그램, 창업 지원금, 테스트베드 제공 등 다양한 지원책을 마련하고 있습니다. 이 같은 변화는 기술 확산을 넘어서, 지역 산업의 디지털 전환, 청년 창업 활성화, AI 전문 인력 수요 증가 등 다양한 방식으로 지역 기반 산업 생태계에 활력을 불어넣고 있습니다.
또한, AI 인프라가 구축된 지역은 데이터 중심의 행정, 스마트시티 구현, 공공서비스 혁신 등 다양한 분야에서 실증 프로젝트가 진행되고 있어, 기술과 사회가 맞닿는 접점으로서의 역할도 점차 확대되고 있습니다.
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몰입형 콘텐츠 시대를 여는 텍스트-투-비디오 생성 AI 동향 |
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최근 소셜 미디어에서 화제를 모은 유리 과일 ASMR 숏폼 영상을 보신 적 있으신가요? 투명한 유리로 만든 블루베리나 딸기, 수박 등을 칼로 썰면 실제 유리가 깨지는 듯한 소리와 함께 반짝이는 단면이 드러나는 이색적인 ASMR 콘텐츠입니다. 시각과 청각을 동시에 자극하는 이 몰입형 영상들은 각각 수백만에서 수천만 뷰를 기록할 정도로 폭발적인 인기를 끌고 있습니다.
놀랍게도 이 영상들은 실제 촬영이 아닌 AI가 만들어낸 가짜 영상으로, 현실에서는 불가능한 장면을 생생하게 구현해낸 사례입니다. 이러한 몰입형 콘텐츠의 유행은 생성형 비전 AI 기술이 창작의 지평을 넓히며 새로운 감각 경험을 선사하고 있음을 보여주는 흥미로운 사례입니다.
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Make-A-Video: Text-to-Video Generation without Text-Video Data 논문 발췌) |
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생성형 비전 AI와 텍스트-투-비디오(Text-To-Video)
위 사례의 이면에는 생성형 비전 AI, 그중에서도 텍스트-투-비디오(Text-To-Video)기술의 발전이 있습니다. 텍스트-투-비디오 (Text-to-Video) 모델이란 사용자가 입력한 자연어 설명을 바탕으로 그에 맞는 동영상을 자동 생성하는 AI 모델을 말합니다. 쉽게 말해, 요즘 각광받는 텍스트-투-이미지(AI 그림) 기술을 영상으로 확장한 개념입니다.
예를 들어 “우주복을 입은 사람이 우주에서 둥둥 떠있고, 뒷편에 별들이 반짝인다.” 라는 텍스트를 넣으면, 그 장면에 어울리는 짧은 동영상 클립을 AI가 직접 만들어냅니다. 다음은 앞에 든 예시를 입력하여 Sora AI로 직접 생성한 5초 영상입니다. |
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텍스트-투-비디오(Text-To-Video) 기술은 2020년대에 들어 확산 모델(diffusion model) 등 딥러닝 기반의 이미지 생성 기법을 시간차원으로 확장함으로써 급속도로 발전해왔습니다.
초기에는 생성된 영상이 매 프레임 일관성이 떨어지거나 해상도가 낮아 실용성이 제한적이었지만, 최근 거대 IT 기업들과 연구진이 앞다투어 혁신적인 모델들을 발표하며 이런 한계를 빠르게 극복하고 있습니다. 이제는 생성형 AI가 글로 쓰여진 아이디어를 바로 고화질 영상으로 바꿔주는 시대가 성큼 다가오고 있습니다.
아래에서는 현재 주목받는 대표 텍스트-투-비디오(Text-To-Video) 모델들과 이들의 특징을 살펴보고, 최신 기술 동향과 산업 활용 사례, 그리고 개발자들이 주목해야 할 시사점을 정리해보겠습니다. |
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대표적인 텍스트-투-비디오(Text-To-Video) 모델들
▶ OpenAI Sora(2024) |
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Sora로 생성한 영상 (출처: Video generation models as world simulator, openai) |
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OpenAI가 2024년 말 공개한 최첨단 텍스트-투-비디오(Text-To-Video) 모델입니다. Sora는 최대 1분 길이의 영상을 사용자 프롬프트만으로 생성할 수 있을 만큼 강력한 성능을 보여주고, 시네마틱한 연출과 높은 화질로 주목받고 있습니다.
DALL·E 3로 대표되는 이미지 생성 기술을 기반으로 한 Diffusion Transformer 아키텍처를 활용하여 개발되었으며, 텍스트뿐 아니라 이미지 한 장을 입력받아 이를 애니메이션화하거나 기존 짧은 영상을 이어서 확장하는 등 다양한 응용 모드도 제공합니다.
공개 당시 시연 영상에서는 컷신 전환이나 다양한 카메라 앵글 변화까지 스스로 구현해 “영상 문법”을 터득한 모습을 보여주기도 했습니다. 다만 아직 개발 중인 기술인 만큼 복잡한 물리 동작에서는 개체의 형태가 뒤틀리거나 물체가 갑자기 사라지는 등의 한계도 지적되었습니다. OpenAI는 Sora로 생성한 모든 영상에 AI 생성 표시(C2PA 메타데이터)를 심고 부적절한 프롬프트는 차단하는 등 안전장치를 함께 도입한 상태입니다. |
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Pika Labs를 이용하여 생성한 영상, (출처: Pika Labs 인스타그램 캡처) |
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Pika Labs는 2024년 등장한 신생 스타트업의 텍스트-투-비디오(Text-To-Video) 플랫폼으로, 직관적 인터페이스와 역동적인 영상 생성으로 인기를 끌고 있습니다. 최신 버전인 Pika 2.2에서는 최대 10초 분량의 1080p 해상도 영상을 생성할 수 있고, Pikaframes라는 키프레임 전환 기능을 제공해 장면 간 부드러운 연결을 연출할 수 있습니다. 텍스트 또는 정지 이미지 입력으로부터 손쉽게 영상을 만들 수 있으며, 영상 생성 중 카메라 움직임이나 피사체 동작을 사용자가 세밀하게 조정할 수 있는 것이 장점입니다.
예를 들어 하나의 장면에서 시작해 키프레임마다 다른 장면이나 각도로 전환하는 식으로, 사용자가 스토리를 설계하며 AI 영상을 만들 수 있습니다. 이 밖에도 영상 내 객체를 다른 이미지로 교체하거나 지우는 비디오 인페인팅 기능(PikaSwaps)과, 생성 영상의 캐릭터나 오브젝트에 간단한 애니메이션 효과를 입히는 PikaTwists 등 영상 편집에 가까운 고급 기능도 갖추고 있습니다. |
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텍스트-투-비디오(Text-To-Video) 최신 기술 발전: 일관성, 해상도, 제어력
텍스트 입력만으로 동영상을 만들어주는 기술이 실용화되기 위해 연구자들이 특히 집중해온 문제는 시간적 일관성(Temporal Consistency)입니다. 초기의 생성 영상들은 프레임마다 디테일이 맞지 않아 깜빡이듯 어색한 경우가 많았는데, 최신 모델들은 프레임 사이의 변화까지 고려하는 새로운 아키텍처로 이러한 문제를 상당 부분 해결했습니다.
예를 들어 앞서 소개한 Lumiere는 모든 프레임을 한꺼번에 생성하는 공간-시간 확산모델을 도입하여, 이전 모델들에서 흔했던 움직이는 사이에 손이나 물체 일부가 사라지는 현상을 크게 개선했습니다. 그 결과 사용자들은 더욱 부드럽게 연결되고 일관성 있는 동영상을 얻을 수 있게 되었습니다. |
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VideoProc을 활용한 해상도 향상과 FPS 보간 예시 |
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해상도 측면에서도 눈에 띄는 발전이 이어졌습니다. 불과 몇 년 전까지만 하더라도 생성 영상의 해상도는 240p~480p 정도로 낮았으나, 이제는 대부분 720p 이상의 HD 영상을 직접 생성하고, 일부 모델은 1080p 풀HD까지도 출력합니다.
생성 단계에서 해상도가 다소 제한적이더라도, Runway처럼 생성된 720p 영상을 후처리 업스케일러로 4K까지 올리는 기술이 도입되어 결과물의 활용도를 높이고 있습니다. 해상도 향상은 영상 생성 AI가 실무 현장에서 바로 쓰일 수 있도록 하는 중요한 조건인데, 고해상도 출력을 위해 멀티 단계 확산모델(저해상도 생성 후 초해상화)이나 병렬 처리 최적화 등이 접목되고 있습니다.
또 하나의 키워드는 프롬프트 제어와 생성 자유도의 향상입니다. 단순히 한 문장에 따른 한 장면의 영상을 만드는 단계를 넘어, 사용자가 스토리라인이나 장면 전환을 세분 제어할 수 있게 된 것입니다. 대표적으로 Runway Gen-3은 첫 번째/마지막 프레임을 직접 지정하여 시작과 끝이 명확한 영상을 만들 수 있고, Pika Labs는 중간중간 키프레임을 설정해 각 구간마다 다른 움직임이나 카메라 시점을 주는 기능을 제공함으로써 영상 연출의 자유도를 높였습니다.
또한 멀티프롬프트 스토리보드 기능을 통해 하나의 긴 영상을 여러 텍스트 조각(씬)으로 나눠서 순차적으로 생성, 이어붙이는 시도도 이루어지고 있습니다. |
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