AI 프로덕션의 등장, 콘텐츠 제작 패러다임이 바뀐다

“이제 콘텐츠 전체 제작 과정을 컴퓨터에서 할 수 있는 시대가 왔다.”

최근 엔터테인먼트 업계에서는 전통적인 제작 관행을 뒤엎고, 생성형 AI(generative AI) 기술을 전면에 내세운 독립 AI 스튜디오들이 빠르게 부상하고 있다. 이른바 AI 스튜디오다.

이들은 단순히 VFX(시각특수효과)를 보조하는 역할에 그치지 않고, 콘텐츠 제작 전 과정에 AI를 깊숙이 결합함으로써 기존에 상상하기 어려웠던 속도와 효율성을 추구하고 있다. 특히, 크리에이터 스튜디오들은 제작 과정에 AI를 빠르게 흡수 중이다.

AI 프로덕션은 AI 기술을 활용해 콘텐츠 제작의 모든 단계에서 효율성을 높이고, 기존에 불가능했던 창의적인 작업을 가능하게 만들었다. 이는 자동화된 스크립트 작성, 디지털 캐릭터 생성, 영상 편집 자동화 등 다양한 방식으로 이뤄진다. AI는 데이터 분석과 처리 능력을 통해 콘텐츠의 질을 높이고, 제작 시간을 단축하는 데 기여한다.

특히, 독립 AI 스튜디오들은 AI 기술을 활용 비용 절감과 생산성 향상을 목표로 하고 있다. 이들은 기존의 전통적인 제작 방식에서 벗어나, AI를 통해 신속하고 효율적인 콘텐츠 제작을 하고 있다. AI는 개인화된 콘텐츠를 생성하는 데 도움을 주어, 다양한 플랫폼과 관객에게 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있게 했다.

AI 스튜디오의 등장은 새로운 시장을 만든다. 최근 크리에이터 영상 라이선싱이 확대되고 있다. 이는 AI 모델을 훈련하기 위해 대량의 비디오 데이터가 필요하기 때문이다. 이에 크리에이터들은 자신의 비디오 콘텐츠를 AI 회사에 라이선싱하여 수익을 창출할 수 있다. 그러나 이 과정에서 지적 재산권 보호와 라이선싱 계약 조건에 대한 주의가 필요하다.

AI 프로덕션은 엔터테인먼트 업계에 많은 기회를 제공하지만, 동시에 여러 과제도 존재한다. 지적 재산권 보호, 기술의 성숙도, 그리고 노동조합과 협상 등이 주요 과제다. 또한 AI 기술의 발전 속도와 비용 문제도 중요한 고려 사항입니다. 이런 과제를 해결하면서도 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 것이 앞으로의 핵심 과제가 될 것이다.

AI 기술의 발전은 독립 스튜디오뿐만 아니라 전통적인 제작 방식도 변화시키고 있다. 협업과 혁신이 중요해지는 시대, AI와의 조화로운 상호작용이 콘텐츠 제작의 미래를 결정할 것으로 보인다.

part 1. AI 프로덕션의 개념과 독립 스튜디오들의 등장

1-1. 전통 스튜디오와의 온도차, 새롭게 주목받는 AI 스튜디오는?

할리우드 대형 스튜디오들은 새로운 시스템 도입에 상당히 보수적이다. 콘텐츠 제작에 상당한 돈을들이며 한 번 제작할 경우 최소 100년가량 콘텐츠가 유통되기 때문이다. 이에 오랜 역사를 통해 확보한 검증된 워크플로를 유지하고 있다. 영화의 역사가 100년이 넘었지만, ‘기획-제작-편집-유통’이라는 단계는 크게 달라진 것이 없다. 특히, 대형 스튜디오들은 영상 제작 기술의 도입에 있어 안정성과 리스크 관리를 최우선으로 삼았다. 그러나 인간의 창의성을 보완할 수 있는 AI의 등장 이후 많은 것이 바뀌었다.

현재 독립 엔터테인먼트 스튜디오들이 할리우드가 한 번도 경험해 보지 못한 역량을 갖춘 모습으로 속속 등장하고 있다. 이들은 창작의 핵심 DNA에 생성형 인공지능(Generative AI)을 배치한 스튜디오들이다.

① 프로미스(Promise)

피터 처닌(Peter Chernin)과 안드리센 호로위츠(Andreessen Horowitz)가 투자를 발표한 신규 벤처 프로미스(Promise)는 최근 두각을 나타내고 있는 AI 스튜디오이다. 이 스튜디오는 생성형 AI(generative AI) 기술을 활용해 영화와 시리즈, 그리고 새로운 형식의 콘텐츠를 제작하는 것을 목표로 하고 있다.

프로미스는 조지 스트롬폴로스(George Strompolos), 제이미 번(Jamie Byrne), 데이브 클락(Dave Clark) 등 엔터테인먼트와 기술 분야의 베테랑들에 의해 설립됐다. 조지 스트롬폴로스는 풀스크린(Fullscreen)의 창립자이자 전 CEO이며, 제이미 번은 유튜브 임원 시절 수익 공유 프로그램을 도입한 장본인이다. 데이브 클락은 AI 영화 제작 분야의 전문가다.²⁾

프로미스는 뮤즈(MUSE)라는 독자적인 소프트웨어를 개발해 AI 도구를 프로덕션 워크플로(Production Workflow)에 통합하고 있다. 이는 AI 아티스트와 전통적인 할리우드 인재들이 효율적으로 콘텐츠를 제작할 수 있도록 돕는다. 프로미스는 AI 기술을 중심으로 전체 제작사를 구축했다는 것이 특징이다. 구체적인 프로젝트는 발표되지 않았지만, 이미 AI 아티스트 및 할리우드 인재들과 함께 영화 및 시리즈 개발을 위해 협력 중이라고 알려져 있다.

② 아스테리아 필름(Asteria Film)

아스테리아 필름(Asteria Film)은 2023년 AI 스튜디오이자 기술 개발사인 레이트 나이트 랩스(Late Night Labs)를 인수한 후 설립된 AI 애니메이션 스튜디오다. 이 스튜디오는 브린 무저(Bryn Mooser)가 CEO 및 공동 창립자로, 벤자민 미셸(Benjamin Michel), 에릭 데이(Eric Day), 닉 콘팔론(Nick Confalone) 등이 공동 창립자로 참여하고 있다. 또한 다큐멘터리 스튜디오 XTR을 소유하고 있으며, 미국 1억 2천만 가구에 도달하는 스트리밍 플랫폼과 FAST 채널 도큐멘터리+(DOCUMENTARY+)를 보유하고 있다.⁴⁾

현재 AI 기술을 활용해 애니메이션과 실사 영화, TV 프로젝트를 제작하며, 아티스트 주도 접근 방식을 통해 창의적인 콘텐츠를 만들고 있다. AI 기술을 활용한 극영화와 논픽션 영화 및 TV 프로젝트 제작에 주력하며, 애니메이션과 실사 프로젝트를 통해 다양한 장르의 콘텐츠를 제작하고 있다. 유명 감독과 협업을 통해 새로운 프로젝트도 선보일 계획이다.

아스테리아는 AI를 통해 애니메이션과 실사 프로젝트의 제작 속도를 높이고 비용을 절감하는 것을 목표로 한다. 전통적인 스튜디오와는 다른 인디 파이낸싱 모델을 통해 창의적인 프로젝트에 대한 리스크를 줄이고, 제작 비용을 1,000만 달러 이하로 유지하는 것을 목표로 하고 있다.⁵⁾ 또한 아스테리아는 전통적인 애니메이터, 프로듀서, VFX 전문가, 영화 제작자와 협업해 AI 기술을 활용한 콘텐츠를 제작한다. AI가 창작자를 대체하는 것이 아니라, 창작자의 비전을 증폭시켜 더 많은 이야기를 만드는 것이 목표다.

아스테리아는 AI 연구 기업인 문밸리(Moonvalley)와 협력해 첫 번째 클린 AI 모델인 ‘마레이(Marey)’를 개발하고 있다. 이 모델은 윤리적으로 소싱된 데이터를 사용해 AI의 잠재력을 최대한 활용하면서도 창작자의 권리를 존중하는 것을 목표로 하고 있다.⁶⁾

아스테리아는 애니메이션과 실사 프로젝트를 통해 다양한 장르의 콘텐츠를 제작하고 있으며, 유명감독과 협업한 새로운 프로젝트를 선보일 계획이다. 특히 AI 기술을 통해 제작 과정의 효율성을 높이고, 창작자들이 더 많은 시간을 창의적인 작업에 할애할 수 있도록 지원한다. AI가 단순히 도구가 아니라, 창작의 중요한 파트너가 되는 것을 목표로 하고 있다.⁷⁾

③ TCLtv+ 스튜디오 (TCLtv+ Studios)

TCLtv+ 스튜디오는 TCL이 운영하는 콘텐츠 제작 부문에 속해있는 스튜디오다.⁸⁾ 이 스튜디오는 TCL의 FAST 플랫폼인 TCLtv+ 를 위해 오리지널 콘텐츠를 제작한다.

TCLtv+ 스튜디오는 AI를 활용한 콘텐츠 제작에 앞장서고 있다. 로맨틱 코미디인 〈Next Stop Paris〉⁹⁾와 SF 단편인 〈Message in a Bot〉¹⁰⁾ 같은 AI 애니메이션 기술을 사용한 영화를 선보였다.

TCLtv+ 스튜디오는 창의적인 사람들이 이야기를 전달하기 위해 AI 도구를 통합하는 데 필요한 재정적 지원 및 제작 지원을 제공한다. 또한 TCL 필름 머신이라는 프로그램을 운영해 AI를 활용한 프로젝트를 개발하려는 영화 제작자들을 지원한다.

이 외에도 글로벌 협업을 진행하고 있는데, 미국, 캐나다, 영국, 폴란드 등 여러 국가의 아티스트와 협업해 다양한 콘텐츠를 제작 중이다.

④ 피전 슈린(Pigeon Shrine)

영국에 기반을 둔 피전 슈린 (Pigeon Shrine)은 AI 기술을 활용한 엔터테인먼트 회사로 Ai메이션 스튜디오(AiMation Studios)라는 새로운 스튜디오를 설립했다. 이 스튜디오에서는 AI 도구와 인간의 창의성을 결합해 새로운 형태의 프로덕션 프로세스를 개발하고 있다. 피전 슈린은 Ai메이션이라는 방법론을 통해 시각화와 가상 프로덕션을 결합해 프로덕션 속도를 높이고, 배우들이 프로젝트의 후반부에 참여하도록 한다. 또, VFX 작업을 초기에 처리해 전통적인 프로덕션 일정의 마지막 순간에 발생하는 혼란을 줄인다.¹²⁾

현재 《Where The Robots Grow》¹³⁾라는 첫 프로젝트를 완료했으며, 이 영화는 인간 배우들의 성능을 AI 기술로 강화하는 VoCap 기술¹⁴⁾을 사용했다. 향후 다양한 영화와 TV 프로젝트를 AI로 제작 계획 중이며, 이 기술을 통해 엔터테인먼트 산업에 새로운 변화를 불러올 것으로 기대하고 있다.¹⁵⁾

⑤ 인비지블 유니버스(Invisible Universe)

인비지블 유니버스(Invisible Universe)는 AI 기술을 활용하는 애니메이션 스튜디오다. AI를 이용해 전통적인 애니메이션 스튜디오보다 저비용으로 빠르게 콘텐츠를 제작하는 기술을 개발하고 있다. 또한 빠르게 제작한 애니메이션 콘텐츠를 활용해 소셜 미디어 플랫폼에서 캐릭터와 이야기를 구축하는 데 중점을 두고 있다.¹⁷⁾ 이 스튜디오에서는 AI 도구를 사용해 소셜 미디어 트렌드에 부합하는 애니메이션 콘텐츠를 빠르게 제작하고 업데이트한다.

전통적인 할리우드 스튜디오들이 AI 기술에 대해 ‘일단 지켜보자’는 신중한 태도를 취한다는 인식과 달리, 이들 AI 스튜디오는 생성형 AI 툴과 모델을 제작 과정 전반에 적극적으로 도입하고, 이를 중심으로 워크플로와 파이프라인을 설계하고 있다.

이들은 기술을 깊이 이해하고 한계와 활용 가능성을 명확히 파악함으로써, 단순히 ‘AI로 찍어낸 듯한’ 콘텐츠가 아니라 높은 수준의 완성도와 몰입도를 갖춘 작품을 만들어내고자 노력한다.

1-2. 급속한 기술 발전과 효율성 추구

이렇게 A 스튜디오와 프로덕션이 잇달아 등장하고 있지만 아직은 표준화된 기준이 없는 상황이다. 생성형 AI가 실제 전문 제작 워크플로에서 어떻게 활용되는지에 대해서는 여전히 심도 있는 논의가 필요하다. 그럼에도 불구하고 AI를 활용한 프로덕션 방법은 매우 빠르게 확산되고 있다. 이런 흐름의 배경에는 AI의 급격한 성능 향상이 자리한다.

생성형 AI는 짧은 주기로 업데이트가 반복되면서, VFX뿐 아니라 애니메이션·뮤직비디오·단편 영화 등 다양한 장르에서 제작 효율을 크게 끌어올리고 있다.

과거 할리우드 방식을 답습하던 전통적인 프로덕션 프로세스는 막대한 예산과 긴 제작 기간이 필수적이었다. 반면, AI를 도입하면 더 빠른 제작은 물론이고 더 낮은 비용과 즉각적인 피드백이 가능해졌다.

예컨대, 시각효과나 애니메이션 제작에서 작업자의 손을 일일이 거쳐야 했던 단순 반복 업무 들을 AI가 자동화해 주거나, 시나리오 초안을 생성형 AI가 빠르게 제안함으로써 제작진이 창의적인 부분에 더 집중할 수 있게 했다.

1-3. ‘야생의 서부’가 된 AI 제작 현장

제작 비용과 시간에 대한 부담이 크게 줄어들면서, 새로운 형식을 실험하는 ‘실험 정신’ 또한 이전보다 훨씬 자유롭게 발휘되었다. 이런 현장을 두고 사람들은 ‘야생의 서부(Wild West) 같다’고 표현했다.

그만큼 현재 AI 프로덕션 환경은 정답이 정해져 있지 않은 상황에서 직접 부딪혀 보며 혁신적 솔루션을 창출해 내려는 시도가 이어지는 중이다.

이는 과거 ILM(Industrial Light & Magic)이 처음 시각효과 분야에서 새로운 지평을 열었던 사례를 떠올리게 한다. 조지 루카스는 1975년에 Industrial Light & Magic(ILM)을 설립해 영화 산업에 혁신적인 시각 효과를 도입했다.

ILM은 루카스의 비전을 실현하기 위해 만들어졌으며, 특히 1977년 개봉한 영화 《스타워즈》에서 혁신적인 시각 효과를 선보였다. 이 회사는 당시 기존에 없던 혁신 기술과 기법들을 발 빠르게 도입하며, 거대 영화 제작사들이 한계를 극복할 수 있게 돕는 ‘변화의 기폭제’ 역할을 했다. 과거 ILM의 역할을 이제 AI가 하는 것이다.

1-4. 구글의 베오2 비디오 생성 완성도 가장 높아

AI 프로덕션에서 쓰이는 비디오 생성형 AI에 대한 관심도 높다. 영화 제작자 및 크리에이터 사이에서 구글 베오(Veo2)가 완성도가 가장 높다는 평가를 받은 것으로 알려졌다. 해외 언론에 따르면 구글이 비디오 FX(Video FX) 툴킷을 대상으로 한 클로즈 베타 테스트를 진행한 결과 오픈AI의 소라(Sora)보다 베오2가 더 우수하다는데 전문가들 대부분이 동의했다.¹⁸⁾

비디오 FX는 베오2를 기반으로 한 구글 랩스(Google Labs)의 AI 비디오 생성 도구다. 2024년 12월에 발표됐다. 구글 딥마인드 대변인은 이메일 인터뷰를 통해 버라이어티(Variety)에 “뛰어난 성능 때문에 베오2를 상용화하라는 엄청난 요청이 있었다.”며 “그러나 우리는 AI를 창작에 적용하려는 영화 제작자를 우선순위에 두고 직접적인 피드백을 구하고 있다.”고 말했다.

특히, AI 프로덕션들은 크리에이터에게 많은 공을 들이고 있다. 구글 딥마인드는 유튜브, 구글 클라우드와 협력해 베오를 배포하고 있다고 밝혔다. 베오의 첫 번째 모델은 이미 유튜브의 드림 스크린기능(Dream Screen)¹⁹⁾으로 통합되었으며 구글 클라우드의 버텍스 AI(Vertex AI)에서도 비공개 미리보기로 이용할 수 있다.

현재 동영상 생성 모델을 평가하기 위한 공인된 기준이나 모두가 동의하는 표준 방법은 없다.

베오2 역시 복잡한 동작을 재현할 때 아직은 물리적인 불완전함이 남아있다. 그러나 테스터들은 베오2의 포토 리얼리즘과 물리 사실성이 다른 비디오 모델의 결과물을 훨씬 능가한다는 평가를 내렸다.

영화 제작자이자 AI 스튜디오 시크리트 레벨(Secret Level) 설립자인 제이슨 자다(Jason Zada)는 버라이어티 인터뷰에서 ‘베오2는 완전히 다른 차원의 제품’이라며 “AI를 통해 이렇게 사실적인 영상이 나오는 것은 본 적이 없다.”고 강조했다. 그는 “비디오 모델을 이용한 출력물은 포스트 프로덕션(Post Production) 편집이 많이 필요한 경우가 많지만, 베오2의 원시 출력물은 이미지 정리나 색상 보정이 전혀 필요하지 않았다.”고 말했다.

AI 스튜디오 아스테리아의 전략적 파트너인 영화 제작자 폴 트릴로(Paul Trillo)도 언론 인터뷰에서 “베오2가 만든 비디오는 일반인 눈으로는 일반 촬영본과 구분할 수 없을 정도로 완벽하다.”며 대부분 사람은 이것이 완전히 합성인지 구분하지 못할 것이라고 설명했다. 트릴로는 베오2가 불에 탄 검은 종마가 산책로를 달리다가 부두에서 물속으로 뛰어내리는 장면을 연출해 온라인에 공개하기도 했다. 생성된 영상은 말의 근육 구조와 바람에 불이 붙고 물에 들어가자 꺼지는 반응을 성공적으로 시뮬레이션했다.

1-5. 프롬프트 준수(Prompt Adherence)

베오2가 다른 솔루션에 비해 영상 생성 능력이 뛰어났던 이유는 매우 복잡한 텍스트 프롬프트를 준수하는데 탁월한 능력을 보였기 때문이다. 텍스트-비디오 생성기는 텍스트 프롬프트에 포함된 특정 지침을 정확하게 따르는 비디오를 출력하는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 특히 프롬프트가 복잡하 거나 자세하면 더 힘들다.

아울러 그동안 비디오 생성 AI는 사용 가능한 클립이나 샷을 만들기 전 엄청나게 많은 시행착오를 거쳐야 하는 것이 일반적인 불만 사항이었다. 보통 생성형 AI 이용자들은 자신이 필요한 한 개의 이미지를 얻기 위해 30~40가지의 다양한 변형을 시도한다. 버라이어티가 생성형 AI를 이용하는 창작자들을 대상으로 어려운 점을 질문한 결과 응답자의 30%가 ‘결과가 예측 가능하지 않다는 것’이라고 답했다.

그러나 베오2는 이런 문제점들을 상당 수준 해결했다. R/GA의 부사장 겸 글로벌 전무이사 다니엘 바락 (Daniel Barak)은 베오2로 제작한 단편 《Lynx》를 공유하면서²¹⁾ ‘단어 하나만 바꿔도 조금씩 결과물이 달라진다.’고 하며 ‘실수(사람이 살짝 넘어지는 것)와 같은 사소한 프롬프트를 넣어도 그대로 구현된다’고 베오2의 성능을 높이 평가했다.

1-6. 일관성 개선(Improved consistency in text-to-video)

베오2는 여러 AI 비디오 모델이 겪는 문제인 생성 캐릭터나 객체의 일관성을 크게 개선한 것으로 알려졌다. 이전 모델들이 자주 겪었던 문제, 즉 프레임마다 캐릭터나 객체가 다르게 보이는 현상을 줄이는 데 성공한 것이다. 기존 AI 비디오 모델은 일관된 캐릭터, 물체, 환경, 또는 스타일을 유지하기 위해 다음과 같은 과정이필요했다. 특히, 텍스트를 바로 비디오로 만들 경우 많은 단계를 거쳐야 했다.

① 이미지에서 비디오로 변환 (image-to-video)
② 비디오에서 비디오로 변환 (video-to-video)
③ 미세 조정 (fine-tuning)

하지만 베오2는 텍스트에서 비디오로의 직접 생성(text-to-video generation)에서도 안정적으로 구현될 수 있게 설계됐다. 이를 통해 AI 생성 비디오가 더 자연스럽고 일관된 흐름을 RKW게 되었으며, 결과물은 시청자에게 더 나은 경험을 제공한다. AI 스튜디오의 가장 필요한 기능이 완성된 것이다.

자다(Zada)는 베오2로 만든 자신의 단편 영화 《The Heist》를 위한 프롬프트에서 ‘1970년대 녹색 자동차(1970s green car)’를 반복 입력만 해도 여러 출력물에서 비슷한 자동차를 계속 만들어냈다고 말했다.

part 2. AI 프로덕션 스튜디오의 핵심 전략

2-1. 공격적 실험과 민첩성

최근 늘어나고 있는 AI 프로덕션에는 특징이 있다. 가장 중요한 특징은 다양한 실험을 한다는 점이다. 앞서 베오2 사례에도 볼 수 있듯 하나의 완성된 이미지를 만들기 위해서는 수없이 많은 사전 시각화(Pre Visualizaton) 작업이 필요하다.

2-2. R&D 조직처럼 운영되는 스튜디오

AI 스튜디오들이 강조하는 첫 번째 포인트는 ‘무조건 만들어보는 것’이다. 그리고 제작팀 구성에도 변화가 나타나고 있다. AI 스튜디오의 제작팀에는 AI를 이해하는 엔지니어가 꼭 포함되어 있다.

• 감독·작가·프로듀서: 기획과 스토리텔링
• VFX 전문가: CG, 합성, 3D 모델링
• AI 엔지니어: 생성형 AI 모델 개발, 커스텀 모델 파인튜닝

창작팀(감독, 작가)과 기술팀(엔지니어, AI 전문가)은 문제 해결 과정에서 새로운 파이프라인이나 툴 활용법을 개발하며, 매주 새로 등장하는 AI 모델·알고리즘을 테스트해 바로 프로덕션에 투입 가능한지 확인한다. 과감한 시도가 더 짧은 시간 안에 ‘될지 안 될지’를 판가름해 주므로 실패 비용도 낮다.

AI 스튜디오들이 가장 강조하는 특징 중 하나는 창작팀(감독·작가 등)과 기술팀(AI 전문가·엔지니어 등)의 긴밀한 협업이다. 창작팀과 기술팀이 함께 아이디어를 검증하는 과정을 거치면서 새로운 파이프라인과 툴 활용법이 개발된다. 이를 통해 단순히 영감을 얻는 단계를 넘어 제작 효율성과 창의성을 동시에 높이는 윈윈(win-win) 효과를 기대할 수 있다.

또 AI 스튜디오에서는 최신 AI 모델 및 알고리즘 테스트가 일상적으로 이뤄진다. 매주 새롭게 등장하는 기술을 곧바로 프로덕션에 적용할 수 있을지 검토하고, 적용 가능성이 확인되면 빠른 속도로 도입해 실험하는 것이다. 이는 곧 콘텐츠 품질과 시장 경쟁력을 한층 끌어올리는 동력이 된다.

2-3. AI 스튜디오의 새로운 물결: 인재 영입 경쟁과 도전 정신이 바꾸는 콘텐츠 제작 현장

AI 기술 이해와 예술적 감각을 동시에 갖춘 전문 인력이 부족하다 보니 스튜디오 간 인재 영입 경쟁은 더욱 치열해지고 있다.

실제 AI 활용 역량을 갖춘 ‘AI 아티스트’는 전 세계적으로도 드문 편이다. 이런 상황에서 일부 스튜디오들은 오히려 내부적으로 교육·리서치 프로그램을 운영하며 직접 인재를 양성하려는 적극적인 움직임을 보인다. 아직은 새로운 분야인 만큼, 실무 경험이 풍부한 전문가를 한 번에 영입하기 어렵기 때문에 오히려 장기적인 투자를 통해 AI 아티스트를 키워내려는 전략이다.

AI 스튜디오가 돋보이는 이유는 작은 아이디어라도 빠르게 시도해 보고, 결과를 확인해 실패로부터 학습하는 반복 과정을 거친다는 점이다. 전통적인 콘텐츠 제작 프로세스가 사전에 모든 것을 치밀하게 기획하고 여러 단계를 거쳐야 하는 데 비해 AI 스튜디오는 신속한 실험과 결과 분석을 통해 시장 변화를 더욱 기민하게 포착할 수 있다. 덕분에 콘텐츠 트렌드를 선도하는 데에도 한몫하고 있다.

전문가들은 이처럼 과감한 도전 정신을 바탕으로 새로운 제작 방식을 끊임없이 모색하는 AI 스튜디오가 콘텐츠 시장 전반에 새로운 활력을 불어넣는 게임 체인저가 될 수 있다고 보고 있다. 최신 기술과 창작 아이디어가 자유롭게 교류하고 융합되는 환경이 조성될수록 앞으로 더 다채로운 콘텐츠가 빠른 속도로 등장할 것이란 전망도 나온다. AI가 변화시키는 콘텐츠 제작 현장은 이제 막 시작 단계이지만, 그 잠재력은 무궁무진하다.

part 3. 독립 크리에이터 영상 라이선싱: AI 프로덕션에 새 자원 공급

최근 영상 콘텐츠 시장에 새로운 수익 창출 모델이 등장하고 있다. 개인 또는 소셜 미디어 크리에이터가 보유한 영상 데이터를 AI 모델 학습용으로 라이선싱하는 사례가 하나둘씩 늘어나는 중이다. 대형 플랫폼에 올라간 영상들이 이미 ‘무단 스크레이핑(scraping)’을 통해 학습 데이터로 활용됐을 가능성이 제기되면서 일부 크리에이터나 에이전시들은 ‘차라리 정식 라이선싱 계약을 맺고 합당한 대가를 받는 편이 낫다.’는 입장이다.

문제는 라이선스를 체결하기까지의 과정을 어떻게 매개할 것인가다. 미국의 트로베오(Troveo), 어베일(Avail)의 코퍼스(Corpus), 프로티지 미디어(Protege Media, 구 Calliope Networks) 등 신생 스타트업들은 크리에이터와 AI 개발사 간에 중개 역할을 자처하고 있다. 이들이 특히 주목하는 데이터는 B-롤이나 편집 과정에서 탈락한 ‘원본 영상’이다. 공개되지 않은 장면들을 포함해 중복되지 않은 희소 데이터를 확보할 수 있다는 점에서 AI 개발사들이 높은 가치를 부여할 만한 매력적인 자원으로 여겨지고 있다.

다만 이 시장에 누구나 쉽게 뛰어들 수 있는 것은 아니다. 고해상도(4K 이상) 영상, 다양한 주제·촬영기법, 그리고 최소 1,000시간 규모 이상의 방대한 데이터를 요구하는 등 까다로운 조건을 충족해야 한다.

라이선스 비용도 분당 1~2달러에서 많게는 6달러까지 차이가 나며, 크리에이터의 조회수나 구독자 수가 아닌 AI 학습에 얼마나 적합한가가 평가 기준이 된다. 이 때문에 크리에이터들이 예상했던 금액과 실제 제시되는 가격 간에 괴리가 발생할 수 있다.

초상권과 저작권 문제도 쉽지 않은 과제다. 본인 또는 타인의 얼굴이나 목소리가 포함된 영상이라면, 그것이 학습 데이터로 활용되는 과정에서 개인정보·초상권 등의 윤리적·법적 이슈가 뒤따른다. 아직 구체적인 가이드라인이 충분히 마련되지 않은 만큼 AI 개발사와 크리에이터가 어떤 방식으로 계약을 맺고 권리문제를 정리할지가 향후 중요한 쟁점이 될 전망이다. 가파르게 성장하는 AI 산업 속에서 크리에이터들의 영상 데이터가 새로운 가치를 창출하는 기회로 이어질지 주목해 볼만하다.

part 4. 독립 크리에이터 영상 라이선싱: AI 프로덕션에 새 자원 공급

AI 기술이 콘텐츠 제작 산업에 거대한 변화를 불러오고 있다. 독립 AI 스튜디오와 크리에이터들이 기존의 전통적 제작 방식에서 벗어나 혁신적인 콘텐츠 제작 생태계를 구축하며, 창의력과 기술의 시너지를 통해 새로운 가능성을 열어가고 있다. 이런 변화는 AI 프로덕션이 미래 엔터테인먼트 산업에서 중요한 역할을 할 것임을 예고하며, 전 세계적으로 주목받고 있다.

현재 AI 프로덕션 시장은 초기 개척 단계에 있다. 소수의 독립 AI 스튜디오들이 첨단 기술과 실험 정신으로 무장해 기존 제작 방식에서 벗어난 새로운 파이프라인을 구축하고 있다. 이와 동시에 유튜버를 비롯한 독립 크리에이터들은 자신의 영상 자산을 AI 학습 데이터로 라이선싱하여 추가적인 수익을 창출하고 있다. 이제 AI 기술은 단순히 할리우드 일자리 대체라는 공포가 아니라 창작자와 기술이 협력해 새로운 형태의 콘텐츠를 만들어내는 긍정적인 방향으로 주목받고 있다. 특히, 스토리텔링 역량과 AI 기술 이해를 겸비한 인재들이 각광받고 있으며, 이를 보유한 스튜디오가 미래 엔터테인먼트 산업의 핵심 플레이어로 자리 잡을 가능성이 높다.

독립 AI 스튜디오와 크리에이터들의 협력은 콘텐츠 제작 생태계에서 중요한 변화를 일으키고 있다. 크리에이터들은 자신들의 영상 자산을 AI 모델 학습에 활용하도록 제공하며, 이를 통해 새로운 수익원을 확보하고 있다. 동시에 AI는 대규모 데이터 분석과 생성적 모델링을 통해 더 빠르고 정교한 콘텐츠 제작을 가능하게 한다. 생성형 AI는 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하며, 이를 스토리보드 작성, 캐릭터 디자인, 대화 시뮬레이션 등 제작 초기 단계에서부터 활용하고 있다. AI 기술은 전통적인 제작 방식에서는 불가능했던 속도와 창의력을 제공한다. 특히 독립 스튜디오들이 대형 제작사와 경쟁할 수 있는 발판을 마련해준다.

AI 프로덕션 시장에서 가장 뜨거운 이슈 중 하나는 저작권과 초상권 문제다. AI 모델이 기존 창작물 데이터를 학습에 사용하는 과정에서 ‘무단 스크레이핑’ 문제가 발생할 수 있다. 이는 법적 분쟁으로 이어질 가능성이 크다.

미국 저작권청은 2025년 보고서를 통해 인간의 창의적 기여가 없는 순수 AI 생성물에는 저작권 보호를 적용하지 않는다는 입장을 재확인했다. 그러나 인간과 AI가 협력해 제작한 하이브리드 작품은 저작권 보호 대상이 될 수 있으며, 이 경우 인간의 기여도가 얼마나 중요한지에 따라 보호 여부가 결정된다. 앞으로 투명하고 공정한 계약 및 정책이 마련된다면 이 문제는 점차 해결될 것으로 보인다.

AI 프로덕션 시장은 빠르게 성장 중이다. 글로벌 AI 시장 규모는 2025년 약 7,575억 달러에서 2034년에는 3조 6,800억 달러에 이를 것으로 예상된다. 특히 멀티모달 AI²³⁾와 같은 혁신적 기술이 콘텐츠 제작 방식을 더욱 발전시킬 것이다.²⁴⁾ 앞으로 표준화된 프로세스와 혁신적 기술이 조화를 이루 고 창작자들의 역량이 강화된다면 기존에는 상상하기 어려웠던 놀라운 작품들이 쏟아져 나올 것이다. 또한, 블록체인 기반 IP 관리 시스템과 같은 도구가 저작권 문제를 해결하며 공정한 생태계를 조성할 것으로 기대된다.

AI 프로덕션은 단순한 기술 혁신을 넘어 콘텐츠 산업 전반에 걸친 패러다임 전환을 만들고 있다. 독립 스튜디오와 크리에이터가 협력해 만들어가는 새로운 생태계는 기존 산업 구조를 재편하며 더 많은 가능성을 열었다. 앞으로 AI 프로덕션의 발전과 함께 놀라운 창작물이 등장할 것이다. 우리는 이런 변화의 중심에 있고 향후 또 다른 모습의 AI스튜디오가 탄생해 더욱 새로운 변화를 만들어 갈 것으로 예상해 본다.