AI 영상 제작, 왜 모델 하나로 안 끝날까? 기업이 14개 모델을 섞어 쓰는 이유

기업은 실제로 몇 개의 AI 모델을 쓸까요? a16z가 소개한 '중앙값 14개' 데이터로 AI 영상 제작이 모델 하나로 안 끝나는 이유와 작업별 AI 영상 툴 선택 기준을 정리하고, 크리젠으로 고민 없이 만드는 방법까지 알려드려요.

vcat.ai

Oct 26, 2026

AI 영상 제작, 왜 모델 하나로 안 끝날까? 기업이 14개 모델을 섞어 쓰는 이유

Contents

생성형 AI를 실제로 쓰는 기업은 몇 개의 모델을 쓸까? 📊LLM은 세 곳이 89%, 이미지·영상 AI는 왜 잘게 쪼개져 있을까?이유는 '워크플로우' — AI 영상 제작은 모델 하나로 끝나지 않는다 🧩AI 영상 툴·모델, 무엇을 기준으로 골라야 할까?정리하며: 어떤 모델을 쓰느냐보다 어떻게 조합하느냐 ✅

요즘 AI로 영상 만드는 팀, 정말 많아졌죠. 광고 소재부터 상세페이지 영상, SNS 숏폼까지요. 그렇다면 생성형 AI를 실제 업무에 쓰는 기업들은 AI 모델을 몇 개나 쓰고 있을까요? 한두 개일 것 같지만, 답은 생각보다 훨씬 많아요.

생성형 AI를 실제로 쓰는 기업은 몇 개의 모델을 쓸까? 📊

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한 줄 요약! 생성형 미디어를 실제 서비스에 배포한 기업은 중앙값 14개의 AI 모델을 함께 씁니다.

이 숫자를 밝힌 곳은 AI 모델 실행 플랫폼 fal이에요. fal은 600개가 넘는 생성 AI 모델을 서비스하면서 수많은 기업이 어떤 모델을 어떻게 쓰는지 가장 가까이서 보는 곳이죠. 이 집계를 미국 실리콘밸리의 대표 벤처캐피털 a16z(앤드리슨 호로위츠, Andreessen Horowitz)가 2026년 2월 해설 「The State of Generative Media 2026」에서 소개하며 화제가 됐어요.

출처: a16z, The State of Generative Media 2026

'중앙값 14개'는 기업들을 각자 쓰는 모델 수대로 줄 세웠을 때 한가운데 있는 기업이 14개를 쓴다는 뜻이에요. 절반은 그보다 더 많이 쓴다는 얘기죠.

LLM은 세 곳이 89%, 이미지·영상 AI는 왜 잘게 쪼개져 있을까?

텍스트 AI(LLM, 대규모 언어 모델) 시장과 비교하면 이 숫자가 더 흥미로워져요. a16z의 다른 리포트에 따르면 텍스트 AI는 오픈AI·구글(제미나이)·앤트로픽 세 곳이 기업 지출의 89%를 차지해요. 몇몇 강자가 시장을 거의 다 가져간 구조죠.

반면 이미지·영상 생성 AI는 수많은 모델로 잘게 쪼개져 있어요. 그런데 a16z는 이걸 혼란이 아니라 '의도된 분화'라고 봤어요. 실사 표현을 잘하는 모델, 애니메이션 느낌을 잘 내는 모델, 물리적인 움직임이 자연스러운 모델, 배경 제거나 사운드를 잘하는 모델이 다 따로 있다는 거예요. 한 모델이 모든 걸 1등 할 수 없는 시장이라는 뜻이죠.
그럼 왜 기업들은 이 모델들을 굳이 여러 개 섞어 쓸까요?

텍스트 AI(LLM)와 이미지·영상 AI 시장 구조 비교 — 텍스트 AI는 상위 3곳에 몰려 있고, 이미지·영상 AI는 수많은 모델로 나뉘어 있어요 · 출처: a16z, The State of Generative Media 2026

이유는 '워크플로우' — AI 영상 제작은 모델 하나로 끝나지 않는다 🧩

결론부터 말하면, 완성된 영상 하나가 여러 단계를 거쳐야 나오기 때문이에요. a16z는 이제 작업의 기본 단위가 '모델'이 아니라 '워크플로우'라고 표현했어요.

리포트가 예로 든 짧은 브랜드 영상을 단계별로 풀어 보면 다음과 같아요.

단계	하는 일	필요한 모델 성격
1	장면 생성	이미지·영상 생성
2	카메라 움직임 제어	영상 모션 특화
3	컷이 바뀌어도 같은 인물 유지	캐릭터 일관성
4	대사 만들기	음성 합성
5	효과음·사운드 디자인	오디오 생성
6	후반 이펙트	후반 작업 특화

각 단계는 앞 단계의 결과물을 받아 이어가요. 촬영장에 촬영감독, 배우, 녹음기사, 편집자가 따로 있듯이, AI 영상도 '전문 모델 팀'이 릴레이로 일하는 구조예요. 단계마다 가장 잘하는 모델을 쓰다 보니 자연스럽게 모델 수가 늘어나는 거죠.

AI 영상 툴·모델, 무엇을 기준으로 골라야 할까?

그럼 실무에서는 어떤 기준으로 모델을 고를까요? fal과 Artificial Analysis가 함께한 조사에서 기업의 58%가 '비용 최적화'를 1순위 기준으로 꼽았어요. 생성 속도나 모델 확보 여부보다 앞선 순위예요. 결국 비용과 품질 사이에서 결과물 성격에 맞춰 고른다는 건데, 그 기준은 크게 세 가지로 정리돼요.

얼마나 중요한 결과물인가(=비용을 얼마나 쓸까): 대량으로 뽑는 피드 이미지라면 빠르고 가벼운 모델, 캠페인 메인 비주얼이라면 품질 좋은 프리미엄 모델
이미지 안에 글자가 들어가는가: 한글 문구가 들어가면 텍스트 렌더링이 강한 모델
어떤 움직임이 필요한가: 시네마틱한 연출인지, 일상적인 라이프스타일 장면인지에 따라 영상 모델이 달라져요

이 기준으로 '이럴 땐 이 모델'을 정리하면 다음과 같아요.

이런 작업이라면	이런 모델을	이유
썸네일·피드 이미지를 대량으로 빠르게	나노바나나 2, Flux	빠른 생성 속도와 가벼운 비용
광고 캠페인 메인 비주얼	나노바나나 프로	인물·오브젝트의 형태와 구도 일관성
한글 문구가 들어간 포스터·배너	ChatGPT Images 2.0, 나노바나나 프로	한국어 텍스트가 깨지지 않는 렌더링
같은 인물·제품을 여러 컷에 똑같이	나노바나나 2	한 번에 인물·제품 최대 5개까지 생김새 유지
시네마틱한 브랜드 영상	베오 3.1	부드러운 장면 전환, 조명·카메라 무브먼트
자연스러운 라이프스타일 영상	클링 2.6 Pro	안정적인 인물 움직임과 장면 연결

예를 들어 신상품 런칭 광고 하나를 만든다면, 나노바나나 프로로 키 비주얼을 만들고, 한글 카피가 들어간 배너는 ChatGPT Images 2.0으로 뽑고, 그 키 비주얼을 클링이나 베오로 영상으로 이어가는 식이에요. 결과물 하나에 모델 서너 개가 자연스럽게 쓰이는 거죠.

다만 이 표는 '지금 기준'이에요. a16z에 따르면 2025년에는 4~6주마다 새 모델이 나왔어요. 오늘의 최선이 다음 달에도 최선이라는 보장은 없어요.

정리하며: 어떤 모델을 쓰느냐보다 어떻게 조합하느냐 ✅

AI 영상 제작에서 '어떤 AI가 제일 좋아?'라는 질문은 이제 '이 작업엔 어떤 모델을 어떤 순서로 쓸까?'로 바뀌고 있어요. 결과물의 품질은 모델 하나의 성능보다 조합을 얼마나 잘 설계하느냐에서 갈리죠.

그런데 매번 위 표를 들여다보며 모델을 고르고, 새 모델이 나올 때마다 다시 비교하는 건 꽤 번거로운 일이에요. 크리젠(CREAGEN)은 이 고민을 대신해 주는 AI 콘텐츠 플랫폼이에요. 나노바나나·베오·클링 등 수십 종의 이미지·영상 AI 모델이 한곳에 모여 있고, 채팅으로 "신상품 런칭용 숏폼 영상 만들어줘"처럼 원하는 것만 말하면 대화형 엔진이 요청을 분석해 가장 알맞은 모델을 골라 만들어 줘요. 모델 이름을 몰라도, 이 표를 외우지 않아도 되는 거죠.

여러분 팀은 지금 몇 개의 AI 모델을 쓰고 있나요? 그리고 그 조합은 누가 고르고 있나요?