Sora가 문을 닫자, 영상과 소리를 한 번에 만드는 모델들이 그 자리를 채웠다

OpenAI Sora 종료: 선구자의 퇴장

2026년 4월 26일, OpenAI는 Sora의 웹·앱 서비스를 전면 종료했다. 2024년 2월 세상을 놀라게 했던 텍스트-투-비디오 선구자의 퇴장은 AI 영상 생성 생태계가 클립 단위 생성을 넘어 통합 오디오-비디오 제작 패러다임으로 전환했음을 상징적으로 보여준다. Seedance 2.0과 Kling 3.0 Omni가 그 빈자리를 빠르게 채우며 새로운 생태계 주도권 경쟁이 본격화되고 있다.

OpenAI는 2026년 3월 24일 Sora 서비스 종료 계획을 공식 발표했다. 2단계 일정으로 진행된 종료 계획은 다음과 같다.

1단계(2026년 4월 26일): sora.com 웹 서비스 및 iOS·Android 앱 종료
2단계(2026년 9월 24일): Sora API 종료 예정

Sora는 2024년 2월 텍스트로 최대 60초 영상을 생성하는 능력을 시연하며 AI 영상 생성 분야에 혁명을 예고했다. 같은 해 12월 ChatGPT Plus·Pro 사용자에게 공개됐고, 2025년 9월 Sora 2세대가 일부 사용자에게 배포됐다. 그러나 후발 주자들의 빠른 추격과 기술 격차 축소 속에 OpenAI는 결국 서비스 중단을 결정했다.

Futurum Group은 이번 종료를 "단일 플랫폼에 의존하는 엔터프라이즈 AI 전략의 위험성을 경고하는 사례"로 분석했다. 종료 발표 후 수많은 사용자들이 대안을 탐색하기 시작했으며, Seedance 2.0과 Kling 3.0이 최우선 대체재로 급부상했다.

통합 오디오-비디오 생성 아키텍처의 부상

과거 AI 영상 생성은 두 단계로 진행됐다. 먼저 영상을 생성하고, 이후 별도 오디오 모델로 음향을 합성해 붙이는 방식이었다. 이 파이프라인은 타이밍 불일치, 립싱크 오류, 환경음 부조화를 필연적으로 수반했다. 2026년 등장한 통합(unified) 오디오-비디오 아키텍처는 이 문제를 근본적으로 해결한다.

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핵심 설계 원리는 Joint Attention 메커니즘이다. 비디오 토큰과 오디오 토큰이 동일한 Transformer 레이어에서 상호 어텐션을 수행하므로, 영상 프레임의 움직임과 음향 이벤트가 자연스럽게 동기화된다. 시간적 일관성(temporal coherence) 모듈은 멀티샷 구성에서 씬 전환 시에도 캐릭터 외형, 음성 톤, 조명 조건을 유지한다.

Seedance 2.0: Dual-Branch Diffusion Transformer

ByteDance가 2026년 2월 12일 공개한 Seedance 2.0은 Dual-Branch Diffusion Transformer 아키텍처를 채택한다. 두 개의 브랜치가 각각 비디오 생성과 오디오 생성을 전담하되, Joint Attention을 통해 상호 의존성을 학습한다.

주요 사양은 다음과 같다.

입력 모달리티: 텍스트, 이미지(최대 9개), 영상(최대 3개), 오디오(최대 3개) 동시 지원
출력 해상도: 480p·720p 네이티브, 듀레이션 4~15초
멀티샷 지원: 단일 생성 내 자연스러운 컷 전환 포함 복수 샷 구성
생성 속도: 클립당 5분 이상 → 2분 미만으로 단축
화면 비율: 16:9, 9:16, 1:1 지원

Seedance 2.0의 차별점은 립싱크 정확도와 맥락 적합 효과음 생성이다. 배우의 입 모양과 음성이 프레임 단위로 일치하며, 모델이 시각적 씬을 분석해 비·바람·발걸음 등 환경음을 자동 생성한다.

Kling 3.0 Omni: 3D Spacetime Joint Attention

Kuaishou의 Kling 3.0 Omni는 3D Spacetime Joint Attention과 Chain-of-Thought 추론을 결합한 아키텍처로 물리 법칙을 준수하는 모션 생성에 특화됐다.

주요 특징은 다음과 같다.

물리 정확 모션: 중력, 균형, 변형, 관성을 반영한 캐릭터·오브젝트 움직임
네이티브 4K 출력: 1080p·4K 30fps, 16비트 HDR 컬러
통합 음성 생성: 대화, 주변음, 캐릭터 음성을 영상 생성 단계에서 동시 생성
Elements 시스템: 얼굴 레퍼런스로 캐릭터 외형·음성 멀티샷 전반 유지
멀티언어 립싱크: 다국어 대화 생성 및 입술 동기화 지원
VFX 통합: EXR 시퀀스 출력으로 Nuke·DaVinci Resolve와 직접 연동

Kling 3.0의 또 다른 강점은 디렉터 워크플로우다. 단순 클립 생성을 넘어 멀티샷 시퀀싱과 정밀한 아이덴티티 제어를 단일 패스에서 처리해 실질적인 영상 제작 파이프라인에 통합 가능하다.

AI 영상 생성 API 설계 패턴

Kling API는 2026년 4월 개발자에게 정식 공개됐다. 여러 플랫폼(PiAPI, Novita AI, ModelsLab)을 통한 접근이 가능하며 pay-as-you-go 가격 체계로 운영된다.

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API 설계 패턴의 핵심은 비동기 배치 렌더링과 스트리밍 프리뷰 조합이다. 영상 생성에는 상당한 연산 시간이 소요되므로, 요청 즉시 job_id를 반환하고 완료 시 Webhook으로 알리는 방식이 표준이다. 일부 플랫폼은 부분 완성 프레임을 스트리밍으로 전달해 사용자 경험을 개선한다.

프롬프트 스펙 설계 원칙은 다음과 같이 정리된다.

샷 지정: [WIDE SHOT], [CLOSE-UP] 태그로 카메라 앵글 제어
오디오 힌트: audio: "ambient rain, soft piano" 형태로 음향 방향성 제공
캐릭터 일관성: character_ref: <base64_image> 파라미터로 외형 고정
클립 체이닝: prev_clip_id 파라미터로 씬 연속성 유지
듀레이션 제어: 초 단위 지정 또는 auto 모드로 콘텐츠 기반 자동 산출

가격 체계는 플랫폼마다 다르지만 일반적으로 초당 과금 방식이다. Novita AI 기준 Kling 3.0은 오디오 없이 $0.168/초, 오디오 포함 $0.252/초이며, EvoLink 기준 Kling 3.0·O3는 $0.075/초부터 시작한다.

AI 영상 생성 생태계 비교 분석

2026년 현재 주요 AI 영상 생성 모델은 Seedance 2.0, Kling 3.0, Veo 3.1, Runway Gen-4.5, Wan 2.6로 압축된다.

모델	최대 해상도	오디오 통합	API 접근	강점
Seedance 2.0	720p	네이티브	fal.ai, Atlas Cloud	멀티모달 레퍼런스, 멀티샷
Kling 3.0 Omni	4K HDR	네이티브	PiAPI, Novita, ModelsLab	물리 정확도, 4K 출력
Veo 3.1	4K	네이티브	Google Vertex AI	오디오 품질, 영화적 화질
Runway Gen-4.5	1080p	외부 통합	Runway API	편집 워크플로우, 크리에이티브
Wan 2.6	1080p	부분 지원	오픈소스	비용 효율, 자체 배포

2026년 업계의 현실적 접근은 멀티모델 파이프라인이다. 스크립트 기반 멀티샷 구성에는 Seedance 2.0을 사용하고, 최종 히어로 씬의 4K 렌더링은 Kling 3.0으로 처리하며, Veo 3.1로 오디오 믹싱 품질을 검증하는 방식이다. 단일 모델에 의존하는 전략보다 용도별 최적 모델을 조합하는 오케스트레이션이 표준으로 자리잡고 있다.

생태계 재편의 시사점

OpenAI Sora의 종료는 AI 영상 생성 시장에 두 가지 중요한 교훈을 남긴다.

첫째, 기술 선도만으로는 시장을 유지하기 어렵다. Sora는 2024년 기준 최고 수준의 영상 품질을 보여줬지만, 후발 주자들의 빠른 캐치업 앞에서 차별화 포지션을 잃었다. Kling과 Seedance는 통합 오디오라는 새로운 축으로 경쟁 구도를 재정의했다.

둘째, API 생태계 구축이 플랫폼 지속성을 결정한다. Sora는 제한적인 API 접근으로 개발자 생태계 형성에 실패했다. 반면 Kling은 다양한 서드파티 플랫폼을 통한 API 접근을 허용해 광범위한 통합 사례를 만들었다. Sora API 역시 2026년 9월 24일 완전 종료 예정이므로, 해당 API에 의존하는 서비스들은 전환을 준비해야 한다.

통합 오디오-비디오 생성 모델의 부상은 콘텐츠 제작 파이프라인을 근본적으로 변화시킨다. 영상 후반 작업에서 오디오 싱크를 맞추는 작업이 사라지고, 프롬프트 엔지니어링 단계에서 음향 방향성을 함께 설계하는 역량이 중요해지고 있다. AI 영상 생성 도구를 도입하는 팀이라면 통합 오디오 지원 여부를 핵심 선정 기준으로 삼아야 한다.