언어모델에서 영상까지… 저비용·고효율이 새 경쟁력으로 떠오른 이유

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 생성형 AI 이야기를 들으면, 성능 못지않게 자주 나오는 단어가 있습니다. 바로 ‘비용’입니다.
그동안 글로벌 시장은 초거대 모델을 만들기 위해 더 많은 GPU와 더 큰 학습비를 투입하는 쪽으로 달려왔는데요. 최근 중국 빅테크와 AI 기업들이 전혀 다른 메시지를 던지고 있습니다. “비슷한 결과라면 더 싸게, 더 가볍게.” 이른바 ‘가성비 AI 전략’이 전면에 등장한 겁니다.

흐름은 꽤 조직적입니다. 1월 문샷AI가 추론 특화 LLM ‘Kimi K2.5 Thinking’을 내놓은 뒤, 이달 중순에는 즈푸AI가 범용 LLM ‘GLM-5’를 공개했습니다.
곧이어 바이트댄스는 차세대 영상 생성 모델 ‘시댄스 2.0(Seedance 2.0)’을 발표했고, 알리바바도 멀티모달 ‘Qwen3.5’를 내세우며 합류했죠. 텍스트만이 아니라 영상까지, “저비용·고효율”이라는 공통된 깃발 아래 모델 라인업이 빠르게 확장되는 모습입니다.

특히 바이트댄스의 시댄스 2.0은 텍스트와 이미지를 넣으면 다장면 영상을 생성하는 멀티모달 기능을 강화하면서도, 연산 비용을 낮춘 점을 강조합니다.
영상 생성은 이미지보다 훨씬 무거운 작업인데, 여기서 비용 절감이 의미하는 바는 큽니다. 기업 입장에서는 “데모는 멋진데, 청구서가 무섭다”는 장벽이 낮아질 수 있으니까요.
로이터가 이를 ‘또 하나의 딥시크 모멘트’가 될 수 있다고 본 것도 같은 맥락입니다. 딥시크(DeepSeek)가 ‘저비용 언어모델’로 시장에 충격을 준 것처럼, 이번에는 멀티모달 전반에서 가격 경쟁을 촉발할 수 있다는 전망입니다.

이 변화는 단순한 가격 인하 경쟁만을 뜻하진 않습니다. 경쟁력의 정의가 달라지고 있다는 신호에 가깝습니다. “무조건 가장 큰 모델”이 아니라, 같은 수준의 결과물을 더 적은 자원으로 구현하는 능력, 즉 효율이 핵심 지표로 떠오르는 거죠.
전창배 국제인공지능윤리협회 이사장도 비슷한 성능이라면 더 저렴한 모델로 이동할 유인이 커지고, 중국은 자국 모델을 세계로 확산시키려는 목표를 갖고 움직인다고 분석했습니다.

실무 관점에서 보면, 이 흐름은 AI 도입의 ‘계산식’을 바꿉니다.
첫째, 마케팅 영상·콘텐츠 제작처럼 반복 작업이 많은 팀은 비용 절감 효과가 즉시 체감될 수 있습니다.
둘째, 여러 모델을 동시에 붙여 운영하는 기업은 모델 선택 기준이 ‘최고 성능’에서 ‘업무 대비 단가’로 옮겨갈 가능성이 큽니다.
셋째, 서비스 제공 기업이라면 더 낮은 API 비용은 곧 가격 정책과 수익 구조를 다시 설계할 기회가 됩니다.

당장 결론을 내리긴 이릅니다. 다만 분명한 건, 생성형 AI 시장이 “누가 더 큰 모델을 갖고 있나”에서 “누가 더 효율적으로 쓸 수 있게 만드나”로 무게중심을 옮기고 있다는 점입니다. 우리도 도입 목적과 예산, 보안 요구사항에 맞춰 모델과 워크플로우를 점검할 시점입니다.

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메타 설명: 중국 AI 기업들이 저비용·고효율 언어모델과 영상 생성 모델을 잇따라 공개하며 ‘가성비 AI 전략’을 강화하고 있다. 이는 생성형 AI의 가격 경쟁을 촉발하고, 멀티모달 중심으로 시장 지형을 재편할 수 있다는 분석이 나온다.