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[시댄스 2.0 쇼크] ①'사진 1장, 프롬프트 1줄', 영상을 인쇄 한다

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중국 AI 영상 생성 모델, 시댄스 2.0 열풍 진단
감독형 AI 모델 '영상 제작→영상 인쇄'로 전환
가성비 최강, 시댄스2.0 4대 핵심 기술력 분석
오픈AI 'SORA2'와 비교, 미중 기술 경쟁 심화

[서울=뉴스핌] 배상희 기자 = "시댄스(Seedance) 2.0의 등장은 가히 공포스럽다", "이건 영상을 만드는 것이 아니라, 영상을 인쇄하는 것이다", "AI 영상이 수공예 공정 단계에서 산업화 생산 시대로 진입했다"

중국 최대 숏폼(짧은 동영상 콘텐츠) 서비스 플랫폼 더우인(抖音, 틱톡의 중국 버전)의 모회사인 바이트댄스(ByteDance∙字節跳動) 산하의 클라우드∙AI 서비스 플랫폼 볼크엔진(火山引擎∙volcengine)이 개발한 AI 영상 생성 모델 '시댄스 2.0'에 대한 시장의 평가다.

시댄스 2.0은 전세계 AI 업계를 넘어 영화와 광고 업계의 지형도를 흔들 거대한 변수로 떠올랐다.

일론 머스크(Elon Musk)는 SNS를 통해 "너무 빠르게 일어나고 있다(It's happening fast)"는 평을 남겼고, 중국 영화감독 자장커(賈樟柯)는 자신의 웨이보에 "정말 대단하다. 시댄스 2.0으로 단편을 하나 만들어볼 생각"이라는 글을 게재했다. 미국의 영화 감독 찰스 커런은 "시댄스 2.0이 할리우드를 뒤흔들지도 모른다"고 평했다.

약 4개월 전 미국 오픈AI(OpenAI)가 공개한 소라(Sora) 모델이 놀라운 물리 세계 시뮬레이션 능력으로 전 세계를 충격에 빠뜨린 가운데, 시댄스 2.0은 AI 영상 기술 산업이 오랫동안 벗어나지 못했던 낮은 활용도와 높은 비용이라는 핵심 병목을 어느 정도 해소해주며 AI 영상 생성을 다시 한 번 여론의 중심으로 끌어올리고 있다.

[AI 이미지 = 배상희 기자]

◆ 가성비 甲, 7만원에 2분짜리 영화 한편 뚝딱 

"가죽 재킷을 입고 오토바이를 탄 한 남자가 골목 사이를 지나 빠르게 질주하는 모습을 카메라가 따라간다. 뒤에는 여러 대의 자동차들이 그를 쫓고 있고 카메라는 남성의 긴박한 표정을 담는다. 남자가 노상 테이블을 들이 받으며 질주를 이어가고, 아수라장이 된 주변 배경을 원거리 장면으로 담는다"

이러한 내용의 프롬프트(명령어)를 입력했더니 한 남성을 쫓는 긴박한 추격전의 영화급 장면이 만들어졌다.

한 이용자는 "99%의 현실감. 이게 AI라고 말해주지 않았다면 배우가 누군지 찾아봤을 정도"라는 글을 남겼다.

시댄스 2.0이 공개된 지 일주일 만에 국내외 사용자를 중심으로 이같은 체험기가 쉴새 없이 올라오고 있다. 사용자가 짧은 프롬프트나 참고할 사진 또는 사운드를 입력하면, AI가 이를 완벽하게 이해해 완전한 오리지널 사운드 트랙과 다중 카메라 구도를 갖춘 영화급의 고퀄리티 영상을 만들어낸다.

블룸버그는 시댄스 2.0이 "생성된 클립의 품질로 관찰자들을 놀라게 했다"고 평했다.

스위스에 기반을 둔 컨설팅 업체 CTOL은 시댄스 2.0을 "현재 이용 가능한 가장 진보된 AI 영상 생성 모델"이라면서 실제 테스트에서 "오픈AI의 Sora 2와 구글의 Veo 3.1을 능가한다"고 평가했다.

 

특히, 시댄스 2.0이 주목 받는 이유는 매우 높은 '가성비'다.

유명 시각효과 감독 야오치(姚騏)는 시댄스 2.0을 활용해 2분 분량의 SF 단편 영화 '귀로(歸途∙귀도)'를 제작했는데, 소요된 비용은 단 330.6위안(약 7만원)에 불과했다. 이는 전통적인 제작 환경에서는 상상하기 어려운 수치다.

업계 관계자들의 추산에 따르면 시댄스 2.0을 통해 5초 분량의 영상을 생성하는데 드는 비용은 4.5~9위안까지 낮아질 것으로 예상된다.

제작 기간도 단축돼 애니메이션 제작 기간은 기존 1주 이상에서 3일 이내로, 인건비는 약 90% 줄어들 수 있다는 분석이 나온다.

현재까지 소개된 보도 내용을 바탕으로 종합해보면, 시댄스 2.0을 활용해 1분짜리 영상을 만드는 데는 보통 3~5분 정도의 시간이면 충분한 것으로 보인다.

중국 게임 개발사 게임사이언스(遊戲科學∙Game Science)의 펑지(馮驥) 최고경영자(CEO)는 시댄스 2.0의 등장을 기점으로 향후 일반 영상 제작 비용이 더 이상 기존 영화·드라마 산업의 논리를 따르지 않고 점차 연산력의 한계 비용 수준에 수렴하게 될 것으로 내다봤다. 

펑 CEO는 "콘텐츠 영역은 전례 없는 차원의 인플레이션을 맞게 될 것이며, 기존의 조직 구조와 제작 프로세스는 완전히 재구성될 것"이라고 전했다.

[서울=뉴스핌] 배상희 기자 2026.02.19 pxx17@newspim.com

◆ 시댄스 2.0, 무엇이 다른가? '4대 핵심 기술'

그 동안 AI 영상 생성 모델들은 △촬영·카메라 움직임을 매우 정확하게 설명해야 하는 어려움을 비롯해 △멀티모달 소재 융합 능력이 좋지 않아 음향과 화면이 맞지 않고 △캐릭터·장면의 일관성이 약하며 △낮은 제어 가능성에 따른 저조한 생성 성공률 등의 난제를 겪어왔다.

이러한 이유로 그간 상당수 AI 영상 생성형 모델들은 단편적인 엔터테인먼트 활용 수준에 머물러 있었다.

하지만 시댄스 2.0 출시는 바로 이러한 업계의 기술적 난제에서 겨냥해 의미 있는 성과를 냈다는 평가를 받고 있다. 기존의 AI 모델이 정지된 이미지를 움직이게 하는 1세대 수준에 그쳤다면, 시댄스 2.0은 카메라 무빙(카메라를 움직여 촬영하는 기법) 설계, 샷을 넘나드는 캐릭터 일관성 그리고 원천 단계에서의 음향·영상 동기화 능력을 구현해낼 수 있는 수준으로 진화했다.

구체적으로 시댄스 2.0이 갖고 있는 핵심 역량은 △자동 샷 분할, 자동 카메라 무빙 △영상∙음성(오디오)∙이미지∙텍스트 등 전방위 멀티모달 지원 △'이중 병렬 확산 트랜스포머(Dual-Branch Diffusion Transformer, 영상∙음성 동시 처리) 아키텍처' △멀티샷 스토리텔링 등 4가지로 압축된다. 이를 통해 AI 영상의 '가챠식(랜덤 결과 반복) 생성'에서 '감독급 창작'으로 질적인 도약을 이뤘다는 평가를 받고 있다.

1. 자동 샷 분할, 자동 카메라 무빙

쉽게 말해 AI가 알아서 샷을 나누고 카메라를 움직여 주는 기능이다. 사용자가 렌즈 이동 모션을 세부적으로 정교하게 묘사할 필요 없이 AI 모델이 스토리 텔링에 따라 자동으로 샷 분할과 카메라 무빙 방식을 설계하고, 심지어 창작자가 생각지도 못한 장면까지 자동으로 채워넣는다.

이는 시댄스 2.0이 감독의 의도를 이해할 수 있다는 것으로, 간단한 프롬프트 한 줄로도 전문 감독급의 카메라 연출 효과를 만들어내는 것이 가능해진 것이다.

2. 전방위 멀티모달 지원

이는 시댄스 2.0의 최대 강점이다. 최대 9장의 이미지, 3개의 영상, 3개의 오디오를 동시에 입력할 수 있어, 동작·특수효과·스타일·인물 외형·사운드 효과 등을 정밀하게 지정할 수 있는 풍부한 '감독 도구 상자'를 제공한다.  

3. 이중 병렬 확산 트랜스포머

해당 기능은 영상 생성과 동시에 전용 음향효과와 배경음악을 매칭할 수 있을 뿐 아니라, 입 모양과 대사의 정밀한 싱크를 구현하고, 표정∙동작과 감정의 높은 일치를 실현해낸다.

4. 멀티샷 스토리텔링

여러 샷이 전환되는 가운데서도 캐릭터와 장면의 일관성을 계속 유지할 수 있어, AI 영상을 단일 샷 클립에서 다중 샷의 완결된 내러티브(스토리텔링)로 업그레이드하고, 본격적인 영화 창작의 기초 역량을 갖추게 했다.

이러한 핵심 역량은 효율과 품질 모두에서 도약을 이뤄냈고, 이를 통해 가챠 문제도 상당 부분 해소했다. 기존 모델들은 같은 프롬프트를 반복 입력해 여러 결과를 보고 그 중 하나를 선택해야 했는데, 시댄스 2.0은 단 한두 번의 시도만으로도 90%의 만족도를 보여준다.

이미 일부 전문 영상 크리에이터와 감독들은 이 모델을 활용해 영화급 콘텐츠를 제작하고 있다. 이는 AI 영상이 단순 소재 생성에서 영화 창작으로 도약했음을 의미한다

콰이쓰만샹(快思慢想)연구원 톈펑(田豐) 원장은 "실험 결과 시댄스 2.0은 참조 영상의 카메라 워크, 리듬, 이펙트를 정확히 재현하며, 완벽한 통제 수준의 결과물을 낸다"면서 "음성 파일을 업로드하면, 생성된 영상 속 인물이 그 음성과 동일한 목소리로 대사를 말한다. 더 이상 후시 녹음을 할 필요가 없다"고 평했다.

이러한 역량은 낮은 자본으로 누구나 고퀄리티의 영상을 제작할 수 있는 길을 열어준 것이다. 정확한 입 모양, 배경음악, 특수효과가 모두 포함된 짧은 영상의 생성이 원클릭으로 가능해지면서, AI 영상이 오랫동안 벗어나지 못했던 낮은 활용도와 높은 비용이라는 영상 제작의 핵심 병목을 어느 정도 해소했다는 평가가 나온다.

◆ 중국 시댄스2.0 vs 미국 SORA 2 

시댄스 2.0 열풍 속에 미∙중 AI 격차에 대한 논쟁도 이어지고 있다. 

오픈AI의 AI 영상 생성 최신 모델 '소라(Sora) 2'와 '시댄스 2.0'을 통해 미중 양국의 기술적 강점과 한계점을 진단해 보면 다음과 같다.   

1. 기술 철학

① 소라 2 : 세계 시뮬레이터
목표: 현실과 똑같이 움직이는 물리 세계를 만드는 것.
강점: 중력·반동·마찰 같은 물리 법칙이 잘 살아 있는 영상, 특수효과·리얼한 장면.
성격: 물리적으로 공감할 수 있는 화면 구성은 강하나, 스토리 구성은 추가 작업이 필요.

② 시댄스 2.0 : 감독 시뮬레이터
목표: 사람들이 보고 싶어 하는 이야기·감정을 바로 영상으로 뽑아내는 것.
강점: 분할 샷, 카메라 무빙, 음악·리듬까지 포함된 완결된 '클립'을 한 번에 생성.
성격: 물리 정밀도보다 재미있게 잘 넘어가는 장면 구성에 우선순위를 둠.

2. 기술 구현

① 소라 2
강점 : 얼음 위 도약, 물 튀김, 공 튀기기 등 복잡한 동작의 물리적 사실감.
약점 : 장편·복잡한 서사는 감독이 따로 컷 구성. 편집, 음악 등을 손봐야 함.

② 시댄스 2.0
강점 : 프롬프트 한 줄로 '도입–전개–클라이맥스'가 있는 전개가 가능.
약점 : SF·다큐멘터리처럼 물리 정확성이 중요한 장르에서는 세밀함이 부족할 수 있음.

3. 시장·비즈니스 포지션

① 소라 2
대상 : 할리우드, 고급 광고, 대형 스튜디오 등 고품질 특수효과·리얼리티가 중요한 분야.
모델 : 강한 기반 모델 + API를 열어주는 '프로용 엔진'.

② 시댄스 2.0
대상 : 틱톡 크리에이터, 전자상거래 셀러, 중소기업 마케팅 등 대중 창작자·콘텐츠 플랫폼.
모델 : 앱 안에 녹아든 '원클릭 영상 감독', 누구나 바로 써서 올릴 수 있는 툴.

결론적으로 소라 2는 현실과 똑같이 보이게 만드는 힘(물리적 리얼리티)에서 강하고, 시댄스 2.0은 바로 활용할 수 있는 이야기·클립(서사·효율)에서 강점을 드러낸다. 

AI 영상의 미래는 둘 중 하나가 다른 하나를 완전히 이긴다기보다 각자 역할을 나눠 가져가는 공존·혼합 쪽에 가까울 가능성이 크다.

고급 영화·시각특수효과(VFX)·정밀 시뮬레이션은 소라 2가, 숏폼·광고·웹드라마·사용자 제작 콘텐츠(UGC)는 시댄스 2.0이 적합하다고 결론 내릴 수 있다. 

* 다음 기사로 이어짐.

[시댄스 2.0 쇼크] ②'1인 감독 시대' 도래, 설렘과 두려움의 공존

[시댄스 2.0 쇼크] ③중국 AI 빅리그, 제3의 빅뱅 이끌 다음 타자

[시댄스 2.0 쇼크] ④AI 영상 생태계 확장, 新 투자지도가 열린다

pxx17@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00
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종목 추적기

S&P 500 기업 중 기사 내용이 영향을 줄 종목 추적

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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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