안녕하세요. Ayoteralab이에요.
바로전에 역사속으로 사라져간 OpenAI의 Sora에 대해서 이야기 했었는데,
바로 이어서 Google에서는 Veo 3.1 Lite를 내놓으면서 이 시장에 새로운 전쟁을 선포했어요!!
그래서 OpenAI Sora가 퇴장한 자리를, Google이 반값 AI 동영상 모델 Veo 3.1 Lite로 빠르게 채우고 있다는데 한번 내용을 알아보도록 할게요.
OpenAI Sora의 퇴장이 업계에 빈자리를 남기기 무섭게, Google이 움직였어요. 2026년 4월 1일, Google은 영상 생성 AI 모델인 Veo 3.1 Lite를 공개했는데, 핵심 포인트는 딱 하나예요. 기존 모델보다 절반 이하의 비용, 그러면서도 동일한 생성 속도. 타이밍 자체가 우연이라고 보기 어려운 발표죠.
동영상 AI 시장은 지금까지 높은 컴퓨팅 비용과 불안정한 수익 구조 때문에 실제 서비스에 녹여내기가 쉽지 않았어요. Sora의 사례가 그걸 잘 보여줬고요. Google은 바로 그 지점을 정면으로 겨냥한 거예요.
가격이 절반으로 떨어졌다
Veo 3.1 Lite의 가격 구조는 꽤 구체적이에요. 720p 기준 초당 0.05달러, 1080p 기준 초당 0.08달러로 책정됐어요. 기존 영상 생성 비용이 분당 수 달러에 달하던 환경을 생각하면, 체감 차이가 상당해요.
현재는 Gemini API와 Google AI Studio 유료 플랜을 통해 이용할 수 있고, 4월 7일부터는 상위 모델인 Veo 3.1 Fast의 가격도 추가로 내릴 예정이에요. 개발자들이 영상 기능을 자신의 서비스에 통합하는 진입 장벽 자체를 낮추겠다는 의도가 읽혀요.
광고 자동 생성이나 소셜미디어 콘텐츠 대량 제작 같은 사례들이 이제 현실적인 선택지가 될 수 있는 가격대예요. 물론 실제로 어느 정도 퀄리티가 나오느냐는 별개의 문제지만요.
기술적으로 달라진 것들
Veo 3.1 Lite는 단순히 가격만 내린 모델이 아니에요. 기술 구조에서도 변화가 있어요.
기반 아키텍처는 DiT(Diffusion Transformer)예요. 기존의 U-Net 기반 확산 모델과 비교하면, 영상 프레임을 개별 이미지로 처리하는 게 아니라 시간 축을 포함한 토큰 시퀀스로 다루는 방식이에요. 그 덕분에 객체, 조명, 질감 같은 요소의 일관성을 유지하는 데 강점이 있다고 해요. 연산도 픽셀 단위가 아닌 압축된 잠재 공간(latent space)에서 이뤄져서 계산 효율과 메모리 사용 모두 개선됐고요.
지원 기능도 폭넓어요. 텍스트에서 영상을 만드는 Text-to-Video와 이미지를 기반으로 영상을 생성하는 Image-to-Video를 모두 지원해요. 해상도는 720p와 1080p, 가로·세로 포맷 모두 가능하고, 영상 길이는 4초, 6초, 8초 중 선택할 수 있어요.
한 가지 눈에 띄는 건 Google DeepMind의 SynthID 기술 적용이에요. AI가 만든 영상임을 표시하는 보이지 않는 워터마크를 삽입하는 방식인데, 기업 환경에서 규제 대응이나 신뢰성 측면에서 신경 쓴 흔적이 보여요.
Sora의 퇴장이 남긴 기회
이번 발표의 배경을 이해하려면 Sora 이야기를 빼놓을 수 없어요. Sora는 약 6개월 간의 서비스 기간 동안 누적 매출이 약 140만 달러에 그쳤어요. 같은 기간 ChatGPT가 19억 달러를 기록한 것과 비교하면 차이가 매우 커요. 영상 생성의 컴퓨팅 비용 구조상, 수익이 나기 어려운 모델이었던 거죠.
그 빈자리를 두고 경쟁이 벌어지고 있어요. 중국 콰이쇼우(Kuaishou)의 Kling AI는 Sora 퇴장 발표 직후 사용자 수가 늘었고, 이미 월간 사용자 수에서도 Sora를 크게 앞선 상태예요. 미국의 RunwayML과 Vidu도 투자 유치에 성공하며 크리에이터, 마케팅 분야의 수요를 흡수하고 있어요.
Google이 이 시점에 가격 경쟁력을 들고 나온 건 자연스러운 흐름이에요. 다만 기술 완성도 면에서도 실제 사용자들이 만족할 수준인지는, 좀 더 써봐야 알 수 있는 문제예요.
다극 경쟁 체제로 재편 중
지금 AI 동영상 시장은 특정 강자 하나가 이끄는 구도가 아니에요. Google, Meta, xAI 같은 빅테크부터 Kling AI를 앞세운 중국 기업들, 그리고 RunwayML 같은 스타트업까지 뒤섞인 다극 경쟁 상태예요.
중국 기업들은 특히 가격 경쟁력을 무기로 빠르게 사용자 기반을 쌓고 있어요. 기술 측면에서도 격차가 좁혀지고 있다는 평가가 나와요. 어떤 면에서 보면, Sora의 실패가 이 시장이 기술 과시보다 비용 효율과 실용성을 중심으로 재편되고 있음을 알려준 셈이에요.
Google의 이번 행보가 AI 동영상 대중화에 실제로 기여할지는 두고 봐야 하지만, 방향성은 분명해요. 비싼 AI 영상의 시대는 끝나고, 이제는 누가 더 합리적인 가격에 실용적인 품질을 제공하느냐의 싸움으로 넘어가고 있는 거예요.
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