Sora AI: OpenAI의 텍스트-비디오 변환 모델에 대한 설명

약 한 달 동안 소라 AI는 미국에서 가장 많이 다운로드된 앱이었습니다. 그러다 오픈AI가 서비스를 종료했습니다. 누구나 문장을 입력하면 1분 분량의 동기화된 영화 같은 영상을 제공하는 이 앱은 딥페이크 영상과 스튜디오 지브리 모방 영상들을 쏟아내며 1위를 차지했지만, 2026년 4월 조용히 서비스가 종료되었습니다. 사람들은 당연한 질문을 던졌습니다. 그렇게 인기 있는 앱이 어떻게 갑자기 사라질 수 있을까?

간단히 말하면 돈입니다. 하지만 좀 더 자세히 설명하자면, 특히 AI 도구를 구매하거나 판매하는 경우라면 더욱 유용할 것입니다. Sora AI의 진정한 가치는 무료 소셜 피드에 있는 것이 아니라, 동영상 제작을 위해 초 단위로 임대하는 컴퓨팅 자원에 있습니다. 바로 이 차이점이 핵심이며, 대부분의 글에서 간과하는 중요한 부분, 즉 사람들이 실제로 이러한 서비스에 어떻게 비용을 지불하는지, 그리고 결제 시스템이 모델만큼이나 중요해지는 이유에 대한 논의로 이어집니다.

Sora AI란 무엇이며 비디오 모델은 어떻게 작동하는가

Sora AI는 OpenAI에서 개발한 텍스트 기반 비디오 생성 모델입니다. 텍스트 프롬프트를 입력하면 짧은 영상 클립을 생성합니다. 이것이 바로 AI 비디오 생성의 핵심 아이디어입니다. 내부적으로는 최신 AI 이미지 처리 도구에 사용되는 것과 동일한 확산 변환(Diffusion Transformer) 알고리즘을 사용하며, 비디오 데이터와 시간 데이터를 기반으로 학습됩니다.

OpenAI는 2024년 2월에 몇 개의 데모 클립과 함께 Sora를 미리 공개했고, 2024년 12월에는 ChatGPT에 첫 번째 버전을 탑재했습니다. 초기 Sora는 최대 약 1분 길이의 클립을 생성했는데, 놀랍게도 명시적으로 학습시키지 않았음에도 3D 공간과 카메라 움직임에 대한 대략적인 감각을 습득했습니다. 시차(parallax)를 프로그래밍한 것도 아니었습니다. Sora는 마치 아이가 충분한 예시를 보고 배우는 것처럼, 카메라를 움직이면 보이는 것이 달라진다는 것을 스스로 학습했습니다.

바로 그 때문에 결과물이 고르지 못했던 것입니다. 모델은 그럴듯한 거리 장면을 렌더링하다가도 사람이 벽을 뚫고 지나가는 장면을 만들어낼 수 있었는데, 이는 모델이 물리 법칙을 학습한 것이 아니라 패턴으로만 학습했기 때문입니다. 영상이 완벽해 보일 때, 그 모델은 중력이 무엇인지 전혀 이해하지 못하고 있다는 사실을 기억하는 것이 유용합니다.

Sora 2를 이용해 AI 영상을 만드는 방법

입소문을 탄 버전은 2025년 9월 30일 iOS 앱과 함께 출시된 Sora 2였습니다. 이 버전이 진정한 도약을 가져왔고, 이 앱을 활용한 창작 활동이 실제로 어떤 모습이었는지 살펴보는 것은 가치가 있습니다.

동기화된 오디오, 물리 엔진, 그리고 영화 같은 장면들

소라 2에는 사운드가 추가되었습니다. 대화, 발소리, 배경 소음이 이제 화면과 동기화되어 재생되며, 이전처럼 사용자가 직접 배경 음악을 입혀야 하는 무음 클립이 아니었습니다. 사실적인 움직임이 눈에 띄는 개선점이었는데, 덕분에 물체가 충돌하고 떨어지는 모습이 대부분 자연스러워졌습니다. 또한, 여러 카메라 앵글을 한 번에 연결할 수 있게 되어 짧은 영상에도 영화 같은 느낌을 더할 수 있었는데, 이는 이전 버전에는 없었던 점입니다. 마치 움직이는 엽서와 영화 한 컷을 합쳐놓은 듯한 영상미의 차이였습니다.

카메오 출연, 리믹스 및 편집

이 앱의 핵심 소셜 기능은 카메오였습니다. 자신을 한 번 녹화한 후 생성된 장면에 자신의 모습을 합성할 수 있는 기능이었죠. 앱이 인기를 얻게 된 것은 뛰어난 화질 때문이기도 했지만, 무엇보다도 이 기능 때문이었습니다. 여기에 간단한 편집 기능도 더해졌습니다. 리믹스 기능을 사용하면 기존 클립을 새로운 편집 옵션에 맞춰 수정할 수 있었고, 리컷 기능을 사용하면 특정 부분만 다시 만들 수 있었습니다. 루프 기능은 클립을 반복 재생하고, 블렌드 기능은 두 개의 영상을 합칠 수 있었죠. 이 모든 기능은 편집 기술을 필요로 하지 않았는데, 바로 그 점이 이 앱의 핵심이었습니다.

프롬프트 작성: 텍스트 및 이미지를 비디오로 변환

좋은 결과를 얻는 비결은 텍스트 프롬프트에 있었습니다. 이 모델은 구체적인 내용을 선호합니다. "개"라고 하면 소음만 나옵니다. "젖은 골든 리트리버가 오후 늦은 햇살을 등지고 50mm 렌즈로 촬영한 장면을 슬로우 모션으로 털어내는 모습"과 같이 구체적인 내용을 입력하면 유용한 결과물을 얻을 수 있습니다. 피사체, 동작, 빛, 그리고 카메라까지 자세히 묘사해야 합니다. 이미지를 업로드하여 Sora가 애니메이션을 만들도록 할 수도 있습니다. 이미지를 비디오로 변환하는 기능은 정지 이미지를 몇 초 분량의 영상으로 만들어주기 때문에 일종의 동영상 생성기처럼 활용할 수 있습니다. 핵심은 감독이 촬영 노트를 작성하는 것처럼 프롬프트를 작성하는 방법을 배우는 것이었습니다.

기본적으로 모든 클립에는 AI 생성임을 나타내는 눈에 보이는 워터마크와 C2PA 메타데이터가 포함되어 있었습니다. 이 두 가지 모두 나중에 중요한 역할을 했습니다.

Sora AI 앱은 왜 서비스가 종료되었나요?

OpenAI는 2026년 3월 24일에 서비스 종료를 발표했고, 4월 26일에 앱 서비스를 종료했습니다. 기술 자체는 효과적이었지만, 사업은 실패했습니다.

소비자 규모로 소라를 운영하는 데 드는 컴퓨팅 비용은 하루에 약 100만 달러에 달하는 것으로 알려졌습니다. 반면, 앱은 출시 이후 인앱 구매를 통해 약 140만 달러의 수익을 올렸다고 테크크런치는 보도했습니다 . 사용자 수는 출시 후 몇 주 만에 100만 명 가까이 정점을 찍었다가 50만 명 아래로 떨어졌는데, 이는 전형적인 신규 앱의 인기 하락 추세입니다. 200개가 넘는 캐릭터 사용 권한에 대한 약 10억 달러 규모의 디즈니 라이선스 계약도 앱과 함께 종료되었습니다.

하지만 OpenAI는 해당 기술을 포기하지 않았고, 이 점이 종종 간과되곤 합니다. Sora 기술은 ChatGPT와 기업용 제품에 여전히 남아 있으며, Sora 모델 자체는 개발자들이 API를 통해 접근할 수 있도록 유지되었습니다. OpenAI가 없앤 것은 Sora AI를 기반으로 구축된 무료 소셜 앱이었습니다. 이는 가장 비용이 많이 들고 수익성이 낮은 방식이었습니다. AI 서비스를 판매하는 모든 사람에게는 분명한 교훈이 있습니다. 가치는 사람들이 무료로 스크롤하는 곳이 아니라 결과물에 비용을 지불할 때 발생합니다.

Sora AI 비용: 구독료, 크레딧, API

소라에게 돈이 흘러들어간 방식은 세 가지이며, 그 차이점은 유료 AI가 일반적으로 어떻게 작동하는지 많은 것을 설명해 줍니다.

대부분의 일반 사용자는 직접 결제하지 않았습니다. 소라는 ChatGPT 구독에 포함되어 제공되었기 때문에 사람들이 이미 챗봇에 매달 지출하고 있던 20달러 또는 200달러를 기반으로 판매되었습니다. 이러한 번들 판매 방식은 중요한데, OpenAI의 진정한 원동력은 구독 서비스이기 때문입니다. 약 5천만 명의 유료 구독자, 연간 약 250억 달러의 반복 수익, 그리고 약 9억 명의 주간 활성 사용자를 보유하고 있습니다. 이러한 규모에 비하면 소라 앱의 140만 달러 수익은 미미한 수준입니다.

흥미로운 부분은 API 서비스입니다. 여기서는 요금제를 구매하는 것이 아니라, 생성된 비디오의 초당 비용을 지불하는 방식입니다. OpenAI의 API 문서(2023년 기준)에 따르면 , 720p 해상도에서는 초당 약 10센트, 1080p 전문가급 출력에서는 그보다 3~5배 높은 비용이 발생합니다. 즉, 10초짜리 클립을 생성하는 데 최소 1달러가 드는 셈입니다. 이는 클라우드 서버나 전기 요금처럼 사용량에 따라 비용을 지불하는 방식입니다. 요금제나 사용 권한이 아닌 사용량을 기준으로 구매하는 것이죠. Sora를 대량으로 사용하는 개발자나 크리에이터에게 초당 요금은 곧 제품의 실제 가격이며, 이 방식은 앞으로도 계속 유지될 것입니다.

저 사용량 측정기가 무엇을 의미하는지 생각해 보세요. 하루에 100개의 클립을 렌더링하는 스튜디오는 마치 공과금처럼 생산량에 비례하여 요금이 부과됩니다. 한 달에 영상 하나만 만드는 아마추어는 몇 센트만 지불합니다. 가격이 좌석 수가 아닌 컴퓨팅 자원에 따라 책정되기 때문에 두 그룹 모두에게 동일한 모델이 적용됩니다. 언어 모델부터 이미지 생성기에 이르기까지 거의 모든 주요 AI 서비스 청구 방식이 이러한 형태로 수렴하고 있습니다. 토큰, 초, 메가픽셀 단위로 측정되는 사용량에 따라 요금이 부과되는 방식입니다. 정액 월정액 요금제는 이러한 청구 방식을 감싸는 포장일 뿐입니다. 사용량 측정 방식은 그 밑바탕에 있는 핵심 동력이며, 향후 10년간 AI 관련 수익의 진정한 원천은 바로 이 부분일 것이라고 확신합니다.

Sora 2와 다른 AI 비디오 생성기 비교

소라 AI가 헤드라인을 장식했지만, 그 혼자만의 공로는 아니었으며, AI 비디오 생성기 시장은 상당한 규모의 투자 대상입니다. 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면 , AI 비디오 생성기 시장은 2025년에 약 7억 1,600만 달러 규모였으며, 2020년에는 약 8억 4,700만 달러에 이를 것으로 예상되며, 연간 약 19%의 성장률을 보이고 있습니다. 경쟁사인 런웨이(Runway )는 2020년 초 53억 달러의 기업 가치로 3억 1,500만 달러의 투자를 유치했습니다. 이는 단순한 데모가 아닌, 진지한 산업입니다.

경쟁 구도는 소라의 상황과 유사합니다. 구글의 Veo는 Gemini 구독 방식과 초당 Vertex AI 요금제를 통해 소라와 비슷한 수준의 요금을 부과합니다. Kling과 Runway는 크레딧 번들 방식을 사용하는데, 이는 일정 세대의 데이터를 미리 구매하고 소진하는 방식입니다. 브랜드를 제외하면, 결국 두 가지 결제 방식, 즉 선불 크레딧 방식과 사용량에 따른 요금제 방식이 비슷하지만, 모두 본질적으로는 거의 동일한 기능을 수행합니다. Veo나 Kling 대신 소라를 선택하는 것은 기능상의 큰 차이가 아니라, 생태계와 결제 모델을 선택하는 것입니다. 품질은 몇 달마다 비약적으로 발전하지만, 가격 구조는 그렇지 않습니다.

스테이블코인으로 AI 영상 제작 도구 비용 지불하기

여기서 암호화폐와의 연관성은 더 이상 억지스러운 것이 아니라 명백해집니다. 이러한 AI 도구들이 요금을 부과하는 방식을 다시 살펴보세요. 전 세계 사용자들에게 소액을 자주 청구합니다. 이는 결제 문제이며, 스테이블코인이 효과적으로 해결하는 바로 그 문제입니다.

스테이블코인이 AI 기반 요금 청구에 적합한 이유는 무엇일까요?

초당 10센트의 API 호출은 소액 결제에 해당합니다. 카드 네트워크는 고정 수수료 때문에 1달러 미만의 소액 결제를 꺼립니다. 국경을 넘나 드는 정기 구독 결제는 여기에 환전 수수료와 결제 실패율 증가라는 문제를 더합니다. 온체인에서 결제되는 달러 연동 토큰인 스테이 블코인은 이러한 문제들을 모두 해결합니다. 결제는 저렴하고 거의 즉각적으로 이루어지며, 사용자가 오하이오에 있든 라고스에 있든 동일한 결제 방식을 사용할 수 있습니다. 이는 더 이상 이론적인 이야기가 아닙니다. 스트라이프는 2025년 10월에 구독 결제용 스테이블코인 서비스를 출시하여 기업들이 카드 결제처럼 USDC로 정기 결제를 할 수 있도록 했습니다. 현재 그 기반이 마련되고 있습니다.

크리에이터 수익 지급 및 글로벌 액세스

나머지 절반은 단순히 돈을 받는 것뿐만 아니라 빼내는 것입니다. AI 비디오는 크리에이터 경제이며, 크리에이터는 카드 결제 시스템이 취약하거나 지급에 일주일이 걸리는 곳을 포함하여 어디에나 있습니다. 스테이블코인으로 크리에이터에게 지급하면 현지 은행과 관계없이 몇 분 안에 달러로 입금됩니다. 매달 수천 명의 소규모 크리에이터에게 지급하는 플랫폼의 경우, 처리 수수료와 환전 수수료 절감만으로도 전체 모델의 실현 가능성을 결정할 수 있습니다. 이러한 규모는 더 이상 작지 않습니다. 스테이블코인 시가총액은 2026년에 3,230억 달러를 넘어섰고, 비자의 추산에 따르면 2025년에는 스테이블코인의 총 거래량이 약 33조 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 사용량 기반 AI 결제와 전 세계 크리에이터 지급이 모두 동일한 시스템을 향하게 되면, 그 시스템은 암호화폐 실험이 아닌 인프라처럼 보이기 시작합니다. 오늘날 AI 도구에 대한 암호화폐 결제를 받고자 하는 판매자는 카드 결제 시스템을 거치지 않고도 이를 처리할 수 있습니다.

Sora AI의 위험성: 딥페이크, 저작권, 워터마크

이 모든 것이 깔끔하지 않습니다. 소라 AI의 워터마크와 C2PA 태그는 AI가 생성한 영상 클립을 표시하기 위한 것이었지만, 출시 후 일주일 만에 워터마크 제거 도구가 등장했습니다. 저작권 기본 설정이 선택 사항이 아닌 선택 거부 방식이었기 때문에, 소라는 저작권자가 이의를 제기할 때까지 보호받는 캐릭터와 스타일을 무단으로 복제했습니다. 스튜디오 지브리와 스퀘어 에닉스 모두 워터마크 제거를 요구했습니다. 실제처럼 보이고 스스로 워터마크를 제거하는 AI 이미지나 영상은 업계가 해결하지 못한 문제이며, 단지 명칭만 붙여놓았을 뿐입니다.

소라 이야기가 실제로 당신에게 전하는 메시지는 무엇인가?

소라(Sora) 앱이 사라진 이유는 간단합니다. 운영 비용이 수익보다 더 많이 들었기 때문입니다. 기술 자체에는 문제가 없었습니다. 무료 피드 이면에는 초 단위로 요금을 부과하는 순간 진정한 수익을 창출하는 모델이 숨어 있었습니다. AI 비디오의 진정한 가치는 사용량 기반 컴퓨팅에 있으며, 이는 창의적인 문제라기보다는 요금 청구 문제입니다. 따라서 AI에 초 단위로 비용을 지불하거나 AI 제작에 대한 대가를 받으려면, 그렇게 적은 금액을 그렇게 빠르게, 전 세계적으로 이동시킬 수 있는 수단이 무엇인지 생각해 봐야 합니다. 현재로서는 솔직히 말해서 카드는 답이 아닙니다. 언제쯤 기본 답이 스테이블코인이 될까요?

Simon Chartan

A journalist with a strong technical background and a passion for decentralized finance. With degrees in MBA and Master of Engineering in Data Science, the author combines analytical expertise with a clear, engaging writing style. At Plisio, they cover topics such as cryptocurrency, blockchain, DeFi, and digital finance—helping readers make sense of a rapidly evolving fintech landscape.