다중 모달 비디오 생성 기술의 돌파구, 웹3 AI는 어떤 기회를 맞이할 것인가?
글: Haotian
AI의 로컬화 확산 외에 최근 AI 분야에서 가장 두드러진 변화는 다중 모달(multimodal) 비디오 생성 기술의 돌파구라 할 수 있다. 이전에는 순수 텍스트를 통한 비디오 생성이 주를 이루었지만, 지금은 텍스트 + 이미지 + 오디오를 아우르는 전방위 통합 생성 기술로 진화하고 있다.
기술적 돌파 사례를 몇 가지 소개하며 그 의미를 살펴보자:
1) 자이트(ZhiTou, 字节跳动)가 공개한 EX-4D 프레임워크: 단일 카메라 영상을 즉시 자유 시점 4D 콘텐츠로 변환 가능. 사용자 만족도가 70.7%에 달한다. 일반 동영상 하나만 제공해도 AI가 임의의 각도에서 감상 가능한 효과를 자동 생성하는 것으로, 과거에는 전문 3D 모델링 팀이 있어야 가능한 작업이었다;
2) 바이두(Baidu)의 'HuiXiang(绘想)' 플랫폼: 한 장의 이미지를 바탕으로 10초 분량의 비디오 생성을 가능케 하며 "영화급" 품질을 실현한다고 주장. 다만 마케팅 과장 여부는 8월 출시 예정인 Pro 버전에서 실제 성능을 확인한 후 판단해야 한다;
3) Google DeepMind의 Veo: 4K 해상도 비디오와 환경음을 동시에 생성 가능. 핵심 기술적 강점은 ‘동기화’ 능력인데, 기존에는 비디오와 오디오를 별도 시스템으로 생성 후 결합했으나, 이제는 의미 수준에서의 정확한 매칭이 가능해졌다. 예를 들어 복잡한 장면에서 인물의 걷는 동작과 발소리 간의 정확한 음화 동기화 문제를 해결했다는 점이다;
4) 도우인(Douyin, 抖音)의 ContentV: 80억 파라미터, 2.3초 만에 1080p 비디오 생성, 비용은 5초당 3.67위안. 솔직히 말해 비용 효율은 괜찮은 편이지만, 현재 생성 품질은 복잡한 장면에서는 다소 미흡한 수준이다;
왜 이러한 사례들이 비디오 품질, 생성 비용, 응용 시나리오 등 다양한 측면에서 큰 가치와 의미를 지니고 있다고 평가할까?
1. 기술적 가치 측면에서 보면, 다중 모달 비디오 생성의 복잡도는 지수적으로 증가한다. 단일 프레임 이미지 생성은 약 10^6 개의 픽셀을 처리하면 되지만, 비디오는 최소 100프레임 이상의 시간적 일관성을 유지해야 하고, 여기에 초당 10^4 개의 샘플링 포인트를 갖는 오디오 동기화, 더 나아가 3D 공간의 일관성까지 고려해야 한다.
종합적으로 보면 기술적 난이도는 매우 높으며, 기존에는 초대규모 모델이 모든 작업을 한꺼번에 처리하는 방식이었다. 실제로 Sora는 수만 장의 H100 GPU를 소모한 끝에 비디오 생성 능력을 갖췄다고 알려져 있다. 그러나 이제는 모듈화된 분업과 대형 모델의 협업을 통해 이를 실현할 수 있게 됐다. 예를 들어 자이트의 EX-4D는 복잡한 작업을 깊이 추정(depth estimation), 시점 변환(view transformation), 시간 보간(temporal interpolation), 렌더링 최적화(rendering optimization) 등의 모듈로 분해하여 각각 전문화된 모듈이 역할을 수행하고 조율 메커니즘을 통해 협력하는 구조다.
2. 비용 절감 측면에서는 추론 아키텍처 자체의 최적화가 핵심이다. 계층적 생성 전략(저해상도 스켈레톤 생성 후 고해상도로 업스케일링), 캐시 재사용 메커니즘(유사 장면 반복 활용), 동적 리소스 할당(콘텐츠 복잡도에 따라 모델 깊이 조절) 등을 포함한다.
이러한 최적화 덕분에 도우인의 ContentV가 5초당 3.67위안이라는 결과를 낼 수 있었다.
3. 응용 충격 측면에서 보면, 전통적인 비디오 제작은 장비, 촬영 장소, 배우, 후반 작업 등 고비용 자산이 필요한 산업이다. 30초짜리 광고 영상 제작비가 수십만 위안인 것이 일반적이다. 하지만 이제 AI는 이런 과정을 프롬프트 입력 후 몇 분 기다리는 것으로 압축해내고 있으며, 기존 촬영 방식으로는 불가능했던 시점과 특수 효과까지 구현 가능하다.
결국 비디오 제작의 기술적·자본적 장벽이 창의력과 심미안이라는 새로운 요소로 대체되면서 창작자 경제(Creator Economy) 전체의 판도를 재편할 가능성이 크다.
그렇다면 지금까지 Web2 AI 기술 수요 측면의 변화를 많이 설명했는데, 이것이 Web3 AI와 무슨 관련이 있을까?
1. 첫째, 컴퓨팅 파워 수요 구조의 변화다. 기존에는 AI가 단순히 더 많은 동일한 GPU 클러스터를 확보하는 것이 유리했지만, 다중 모달 비디오 생성은 다양한 유형의 컴퓨팅 파워 조합을 필요로 한다. 이는 분산된 유휴 컴퓨팅 자원뿐 아니라, 분산형 파인튜닝 모델, 알고리즘, 추론 플랫폼에 대한 수요를 유발할 수 있다;
2. 둘째, 데이터 어노테이션 수요도 강화될 것이다. 전문 수준의 비디오를 생성하려면 정밀한 장면 묘사, 참조 이미지, 오디오 스타일, 카메라 움직임 궤적, 조명 조건 등이 모두 새로운 형태의 전문 데이터 어노테이션 수요가 된다. Web3의 인센티브 방식을 활용하면 사진작가, 사운드 디자이너, 3D 아티스트 등 전문가들이 자신의 데이터를 제공하도록 유도할 수 있고, 이는 AI 비디오 생성 능력을 전문 분야별로 더욱 강화하는 데 기여한다;
3. 마지막으로 중요한 점은, AI가 과거의 중앙집중적 대규모 자원 운용에서 점차 모듈화된 협업 구조로 전환되고 있다는 사실 자체가 탈중앙화 플랫폼에 대한 새로운 수요를 만들어낸다는 점이다. 이에 따라 컴퓨팅 파워, 데이터, 모델, 인센티브가 결합되어 스스로 강화되는 선순환이 형성되며, Web3 AI와 Web2 AI 응용 시나리오의 대융합을 이끌어낼 수 있다.
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Haotian | CryptoInsight
