Sora 종료 이후 AI 영상 생성 시장과 Veo·Runway·Kling의 경쟁

OpenAI가 2026년 4월 26일 Sora 웹·앱 서비스를 종료하면서 AI 영상 생성 시장의 경쟁 기준도 달라졌다. 하루 1,500만 달러에 이르는 컴퓨트 비용과 전체 생애 매출 210만 달러의 격차는 뛰어난 생성 기술만으로 서비스를 유지하기 어렵다는 사실을 드러냈다. 그 빈자리를 두고 Google의 Veo 3, Runway Gen-3, Kuaishou의 Kling v3가 서로 다른 사업 구조로 경쟁하고 있다.

Sora를 멈춰 세운 비용 방정식

Sora의 한계는 영상 품질보다 경제 구조에서 먼저 나타났다. OpenAI가 2024년 12월 출시한 Sora는 10초 클립 기준 약 130달러의 생성 비용을 소모했다. 매출이 가장 높았던 2025년 12월에도 월 매출은 54만 달러였지만, 같은 기간 운영 비용은 수억 달러에 달했다.

영상 생성은 시간 축까지 처리해야 하므로 텍스트나 이미지 생성보다 컴퓨트 요구량이 가파르게 커진다. Diffusion Transformer(DiT)를 사용한 Sora에서는 해상도와 영상 길이가 늘어날수록 GPU 메모리 사용량과 연산 시간이 함께 폭증했다.

과금 방식도 비용 증가를 흡수하지 못했다. Sora는 ChatGPT Plus($20/월)에 포함됐고 사용량 기반 과금은 적용하지 않았다. 이 구조에서는 heavy user가 발생시킨 비용을 서비스가 떠안게 된다. 전체 생애 다운로드는 960만 건이었지만 실제 유료 전환율은 극히 낮았다.

기업 시장에서도 비용을 상쇄할 수익 파이프라인을 만들지 못했다. Disney와의 협업이 언급됐으나 B2B 제품-시장 적합성(PMF)을 검증하기 전에 컴퓨트 비용이 임계점을 넘었다. 다운로드 수도 2025년 11월 330만 건에서 2026년 2월 110만 건으로 75% 급감했다.

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같은 문제를 다르게 푸는 경쟁 모델

Sora 이후 경쟁의 핵심은 생성 품질 하나가 아니다. Veo는 기존 생태계와의 결합, Runway는 제작 과정의 통합, Kling은 낮은 가격과 대량 사용을 중심으로 비용과 수익의 균형을 맞추고 있다.

Veo 3.1은 영상과 오디오를 한 번에 만든다

Google은 2025년 5월 Google I/O에서 Veo 3를 공개하고 2025년 10월 Veo 3.1로 업그레이드했다. Veo 3.1은 720p~4K 해상도의 8초 영상을 생성한다. 차별점은 영상 렌더링 과정에서 대화와 효과음, 환경음을 함께 만드는 네이티브 오디오 동시 생성이다. 별도의 오디오 후처리가 줄어드는 만큼 제작 비용도 대폭 낮출 수 있다.

Google은 Vertex AI를 통해 API를 제공하는 한편, Veo 3.1 Fast보다 비용이 50% 이하인 Veo 3.1 Lite를 내놓았다. 2026년 4월부터는 모든 Google 개인 계정에 월 10회 무료 생성을 제공해 크리에이터 사용층을 넓혔다. Veo 3.1 Lite의 단가는 초당 0.05달러로 Kling의 0.07달러보다 낮다.

수익화의 중심에는 Google Workspace와 Google Vids가 있다. 개인 무료 티어로 사용 습관을 만든 뒤 프리미엄 서비스로 전환시키고, 기업 고객은 기존 업무 환경 안에 묶어두는 전략이다.

Runway는 모델보다 제작 환경을 판다

Runway의 경쟁력은 생성 모델 자체보다 크리에이터가 작업하는 흐름을 하나의 플랫폼에 모았다는 데 있다. Gen-3에서 Gen-4.5로 모델을 확장하면서 Director Mode로 카메라 움직임을 제어하고, Motion Brush와 Multi-Motion Brush로 특정 영역에 애니메이션을 적용하며, Audio Sync로 후처리 작업을 연결했다.

2026년 요금제는 Standard($12~15/월, 625 크레딧), Pro($35/월), Unlimited($95/월)로 나뉜다. Standard에서도 Gen-4.5뿐 아니라 Veo 3.1과 Kling 3.0 Pro를 사용할 수 있다. 사용자가 특정 모델을 고집하지 않아도 Runway 안에서 결과물을 비교하고 제작을 이어갈 수 있는 멀티 모델 플랫폼 구조다.

구독형 SaaS와 영화 제작사·광고 에이전시 대상 엔터프라이즈 플랜이 주요 수익원이다. 고객이 모델을 바꾸더라도 제작 과정은 플랫폼에 남도록 설계해 이탈을 줄인다.

Kling 3.0은 가격과 볼륨을 함께 잡는다

Kuaishou가 2026년 2월 출시한 Kling 3.0은 ELO 벤치마크 1위와 공격적인 가격을 동시에 내세웠다. 최대 15초 클립, 네이티브 4K, Chain-of-Thought 기반 장면 연속성, 멀티 언어 네이티브 오디오, 다중 캐릭터 립싱크를 지원한다.

API 단가는 Standard 모드 0.084달러/초, Pro 모드 0.168달러/초다. 상업권을 포함한 구독은 월 6.99달러부터 시작한다. 2026년 1월 기준 월간 활성 사용자는 1,200만 명이며, 2025년 연간 매출은 1억 4,000만 달러를 기록했다. 유료 구독 회원이 전체 운영 수입의 70%를 차지한다.

Kling은 전문 크리에이터 구독과 API 과금을 결합했다. Sora보다 현격히 낮은 운영 비용을 기반으로 동아시아 시장에서 확보한 우위를 글로벌 시장으로 넓히는 전략이다.

품질·비용·워크플로우로 나뉜 선택 기준

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Veo 3.1은 영화와 광고의 파이널 렌더처럼 품질과 오디오 통합이 중요한 작업에 맞는다. Runway Gen-4는 여러 번 수정하며 빠르게 결과를 비교하는 프로토타이핑에 강하다. Kling 3.0은 소셜 콘텐츠와 아바타, 대량 생성처럼 가격과 처리량이 중요한 용도에 적합하다.

항목	Veo 3.1	Runway Gen-4	Kling 3.0
영상 품질	최상 (영화적)	상 (반복 작업 최적)	최상 (물리 정확도)
오디오 통합	네이티브 동시 생성	Audio Sync (후처리)	네이티브 립싱크
최대 길이	8초	제한적	15초
API 단가	$0.05/초 (Lite)	크레딧 기반	$0.084/초
주요 사용 사례	광고·영화 파이널 렌더	빠른 프로토타이핑	소셜·아바타·대량 생성
생태계	Google Cloud/Workspace	독립 SaaS 플랫폼	Kuaishou / API

생성 품질만으로는 서비스를 유지할 수 없다

AI 영상 서비스의 지속 가능성은 모델 계층, 추론 구조, 고객이 머무는 생태계를 함께 설계할 때 확보된다.

Veo 3.1 Lite처럼 품질과 비용의 차이를 명확히 둔 모델 계층화(Tiered Model Architecture)는 수요에 따라 컴퓨트 자원을 배분하는 방법이다. 고품질 모델은 고가 B2B 고객에게 제공하고, 경량 모델은 대중용 API에 배치해 비용 부담을 분산한다.

추론 구조도 단일 모델에 고정할 필요가 없다. Kling의 중국-글로벌 데이터센터 분산 처리와 Runway의 멀티 모델 오케스트레이션은 특정 모델에 대한 의존도를 낮추는 접근이다.

수익은 API 호출만으로 만들지 않는다. Google은 Workspace 번들링으로, Runway는 제작 플랫폼으로 고객의 전체 워크플로우에 들어간다. 서비스 교체에 드는 비용을 높이고 고객 생애 가치(LTV)를 키우는 방식이다.

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Sora 이후 시장이 향하는 곳

2026년 AI 영상 생성 시장은 34.2% CAGR로 성장하고 있다. 2025년 벤처 투자액은 전년 대비 189% 증가한 47억 달러였다. 자금과 수요가 늘어나는 가운데 시장은 범용 모델 하나가 모든 작업을 맡는 구조에서 벗어나고 있다.

건축과 패션, 의료 시각화처럼 특정 분야에 맞춘 하이퍼-니치 모델이 등장했다. 라이선스된 고품질 데이터셋을 사용해 소규모 고품질 모델을 훈련함으로써 Sora가 마주했던 학습 데이터의 법적 위험을 줄이는 방식이다.

제작자는 AI 모델을 독립된 완성 도구가 아니라 워크플로우의 한 단계로 사용한다. 2026년 실무 프로덕션 팀에서는 Runway로 빠르게 프로토타입을 만든 뒤 Kling 3.0이나 Veo 3로 파이널 렌더링하는 패턴이 일반적으로 쓰인다. 멀티 모델 오케스트레이션이 자리 잡으면서 하나의 모델에 모든 작업을 맡길 필요도 줄었다.

기업 환경에서는 AI 영상 생성이 콘텐츠 관리 시스템(CMS), 디지털 에셋 관리(DAM), 멀티미디어 데이터베이스와 연결되고 있다. Veo API를 Google Cloud에 연동하거나 Kling API를 MAM(Media Asset Management) 시스템에 직접 연결하는 사례가 늘면서 AI 영상 모델도 기업 IT 아키텍처의 구성원으로 편입되는 중이다.

2026년 하반기 시장에서는 Veo 3.1이 영화·광고 프리미엄 영역과 Google 생태계 사용자를, Runway Gen-4가 인디 제작사·에이전시·크리에이터 이코노미를 겨냥한다. Kling 3.0은 소셜 미디어·아바타·대량 콘텐츠 생성 수요를 맡고, Pika와 Luma를 비롯한 다른 모델은 실험적인 소셜 콘텐츠 시장에 자리 잡을 전망이다.

비용 구조가 모델 선택을 결정한다

Sora의 서비스 종료는 AI 영상 생성 산업이 하이프 주도형(hype-funded) 단계에서 지속 가능 비즈니스형(sustainable-business) 단계로 이동하고 있다는 신호다. Veo 3는 Google 생태계를 활용한 분산형 비용 구조를, Runway는 워크플로우 통합으로 전환 비용을 높이는 전략을, Kling은 가격과 품질을 결합한 볼륨 전략을 선택했다.

기업과 개발자가 AI 영상을 업무에 적용할 때도 같은 원칙이 필요하다. 작업 목적에 따라 모델을 API 수준에서 조합하고, 모델별 컴퓨트 비용을 실제 수익 구조와 맞춰야 한다. 생성 결과가 인상적이어도 비용 방정식이 맞지 않으면 서비스는 오래 지속될 수 없다.