Sora 종료 이후 AI 비디오 생성 플랫폼의 경쟁 구도
OpenAI Sora 종료 배경을 짚고 Runway Gen-4.5, Kling 3.0, LTX-2.3의 아키텍처와 시장 전략을 비교한다.
2026-08-14 · 최초 발행 2026-05-20
OpenAI는 2026년 4월 26일 Sora 웹·앱 서비스를 공식 종료했다. 하루 약 100만 달러에 이르던 컴퓨팅 비용과 50만 명 아래로 감소한 사용자 수, 전생애 매출 2.1백만 달러라는 사업 지표가 결정의 배경이었다. Sora API도 2026년 9월 24일 추가 종료될 예정이며, Runway Gen-4.5와 Kling 3.0, LTX-2.3이 그 공백을 두고 경쟁하고 있다.
모델 품질보다 먼저 무너진 사업 구조
2024년 말 등장한 Sora는 AI 비디오 생성 시대를 상징하는 제품이었다. 그러나 출시 당시의 관심은 지속 가능한 수익으로 이어지지 않았다. 전성기 100만 명이던 월간 활성 사용자는 종료 발표 시점에 50만 명 이하로 줄었다. 전체 운영 기간의 인앱 결제 매출은 210만 달러였지만, 컴퓨팅 비용은 하루 100만 달러에 달했다.
운영비만 문제가 된 것은 아니다. 저작권자들은 학습 데이터의 무단 사용과 특정 인물의 외모를 생성하는 문제를 제기했다. 법적 불확실성이 커지는 과정에서 Disney와 논의하던 10억 달러 규모의 파트너십도 결렬됐다. Sora의 퇴장은 고품질 모델을 보유하는 것만으로 AI 비디오 서비스를 상업적으로 유지할 수 없다는 사실을 드러냈다.
Runway·Kling·LTX가 선택한 서로 다른 설계
Sora 이후 경쟁의 중심에 선 플랫폼들은 같은 생성 모델 시장을 겨냥하지만, 아키텍처와 사용 환경은 뚜렷하게 갈린다.
Runway Gen-4.5는 DiT(Diffusion Transformer)를 기반으로 캐릭터 일관성과 카메라 움직임 제어에 집중한다. Motion Brush와 레퍼런스 이미지 기반 캐릭터 유지, 정밀한 카메라 제어를 묶어 영화 제작 워크플로우에 맞췄다. 독립 Video Arena 리더보드에서 1위를 유지하고 있으며, 전문 크리에이터 시장에서는 사실상의 표준 도구로 자리 잡았다.
중국 Kuaishou가 개발한 Kling 3.0은 네이티브 4K 출력과 최대 2분 길이의 영상을 지원하는 유일한 플랫폼이다. 여러 장면에 걸쳐 인물과 배경을 유지하는 멀티샷 스토리보드 모드를 제공하고, 머리카락 움직임과 유체, 직물처럼 복잡한 물리 현상의 렌더링에도 강점을 보인다. 네이티브 오디오 싱크를 지원하며 클립당 0.50달러라는 가격으로 대량 제작 수요를 겨냥한다.
LTX-2.3 Fast는 Apache 2.0 라이선스로 공개된 오픈소스 모델이다. 14B 비디오 파라미터와 5B 오디오 파라미터를 합친 19B 통합 아키텍처를 사용한다. 네이티브 4K 해상도와 최대 50fps, 최대 20초 길이를 지원하며, 512px 해상도에서는 1초 미만으로 생성할 수 있다. 주요 모델 가운데 상업적으로 사용할 수 있는 라이선스 기반 학습 데이터를 사용한 유일한 모델이라는 점도 법적 안정성에서 차이를 만든다.
선택 기준도 자연스럽게 나뉜다. 여러 장면을 잇는 서사와 시간 일관성에는 Kling 3.0의 멀티샷 스토리보드가 유리하다. 레퍼런스를 바탕으로 캐릭터를 유지하는 작업에는 Runway Gen-4.5가 앞선다. 최대 2분의 장편 영상을 생성해야 한다면 Kling 3.0이 독보적이고, 오픈소스 생태계에서 자체 파이프라인을 구성하려면 LTX-2.3이 유일한 선택지다.
생성 속도와 GPU 비용을 좌우하는 추론 기법
Sora의 운영을 압박한 핵심 요인 가운데 하나는 컴퓨팅 효율이었다. 2026년의 경쟁 플랫폼에서는 추론 최적화가 부가 기능이 아니라 서비스 존속을 결정하는 조건이 됐다.
스텝 증류(Step Distillation)는 디퓨전 모델의 샘플링 과정을 수십 단계에서 4~8단계로 압축한다. Runway Gen-4.5는 이 기법으로 품질을 유지하면서 클라우드 GPU 사용량을 크게 줄인다. LTX-2.3이 512px 영상을 1초 이내에 생성하는 성능도 공격적인 스텝 증류에 기반한다.
Flow Matching은 확산 과정을 최적 전송(Optimal Transport) 경로로 근사해 수렴 속도를 높인다. 기존 DDPM보다 샘플링 효율이 수배 향상되며, LTX-2.3의 아키텍처에서도 핵심 역할을 맡는다.
일관성 모델(Consistency Model)은 임의의 노이즈 레벨에서 원본 이미지를 단 한 번의 포워드 패스로 복원하도록 학습한다. 실시간 미리보기에 적용하면 프롬프트를 바꿀 때마다 저해상도 결과를 즉시 확인할 수 있어 반복 작업 시간을 줄일 수 있다.
배치 처리 최적화는 여러 클립을 GPU 메모리에 함께 올려 처리한다. Kling 3.0의 클립당 0.50달러라는 가격 경쟁력은 이러한 배치 효율화가 뒷받침한다.
Sora의 공백을 나눠 갖는 플랫폼들
Runway는 전문 크리에이터 시장에서 제작 워크플로우와의 결합 깊이를 경쟁력으로 삼는다. Adobe Premiere와 DaVinci Resolve 플러그인 연동, API 생태계가 이를 지탱한다. Kling 3.0은 가격과 4K·장편 영상 사양을 앞세워 아시아 시장과 대량 제작 수요를 공략한다. Google Veo 3.1은 물리 시뮬레이션 정확도에서 앞서지만 접근성은 제한적이다.
LTX-2.3은 ComfyUI와 Diffusers 등 기존 오픈소스 파이프라인에 바로 통합할 수 있고, 로컬 GPU를 이용한 독립 제작 환경도 지원한다. Apache 2.0 라이선스는 저작권 분쟁 위험을 원천 차단해 기업 채택에 유리하다. 스타트업과 인디 스튜디오가 자체 제작 파이프라인을 구축할 때 활용하는 기반 모델로도 부상하고 있다.
2026년 상반기에는 전문 영상 크리에이터의 AI 도구 채택률이 빠르게 높아졌다. 이 과정에서 하나의 모델에 모든 작업을 맡기기보다 용도에 따라 모델을 조합하는 멀티모델 파이프라인이 스마트 팀들의 표준으로 자리 잡고 있다. 스토리보드와 대화 장면은 Kling 3.0, 최종 시네마틱 렌더링은 Runway, 대량 B-roll은 LTX-2.3에 맡기는 식이다.
Sora가 해결하지 못한 문제는 높은 컴퓨팅 비용과 저작권 불확실성, 수익 모델의 부재였다. 이후의 플랫폼들은 각각 워크플로우 통합, 가격 경쟁력, 오픈소스 자유도를 앞세워 시장을 나누고 있다. 2026년 하반기에는 실시간 협업 영상 편집과 AI 생성의 결합, B2B 미디어 제작 파이프라인 통합이 새로운 수익 모델로 주목받을 전망이다.
AI 비디오 생성 시장의 경쟁축은 단일 모델의 최고 품질에만 머물지 않는다. 추론 비용을 통제하고 저작권 정책을 명확히 하며, 실제 제작자가 사용하는 도구 안에 얼마나 깊게 연결되는지가 플랫폼의 지속 가능성을 가른다.
Sources
- What to know about the Sora discontinuation | OpenAI Help Center
- OpenAI is shutting down its Sora video app just months after launch | CNN Business
- Sora shutdown reveals costly limits of AI video generation and creative use | TechXplore
- OpenAI Shuts Down Sora AI Video, Disney Drops Planned $1B Investment | Variety
- Runway Review 2026: Gen-4.5 #1 On Video Arena (vs Veo 3.1, Kling 3.0) | AI Tool Analysis
- Best AI Video Generation Models in 2026: In-Depth Comparison | Pixazo
- AI Video Generation 2026: Sora 2 vs Veo 3.1 vs Kling 3.0 Compared | Lushbinary