1위였던 Sora가 2년 만에 문을 닫습니다. 시장은 32% 크는데요

시장이 30% 넘게 크는데 왜 자리는 줄어들까요. 1등이던 서비스는 왜 2년도 못 채우고 문을 닫을까요.

2026년 상반기에 나온 뉴스 네 개를 겹쳐 놓으면 이 모순이 하나의 그림으로 정리됩니다. 결론부터 적자면, 커지는 건 시장이고 줄어드는 건 실행의 값입니다.

시장은 40억에서 53억 달러로

시장조사 기관 The Business Research Company의 2026년 보고서에 따르면 생성형 AI 창작 산업 시장은 2025년 약 40억 6천만 달러에서 2026년 약 53억 8천만 달러로 성장할 전망입니다. 연간 성장률이 32.3%고요. 더 길게 보면 2030년까지 약 140억 달러 규모가 될 것으로 분석했습니다. (The Business Research Company)

성장 동력으로는 미디어와 엔터테인먼트 분야의 AI 통합, 인디 크리에이터 이코노미 확대, 창작 비용 절감 수요가 꼽혔습니다. 시장이 30% 넘게 커진다는 건 AI 창작 도구가 이미 비용 대비 효과를 증명했다는 뜻입니다.

그런데 자리는 두 갈래로 갈립니다

같은 해 PwC가 낸 Global AI Jobs Barometer의 제목이 상황을 그대로 말합니다. “AI가 세계 노동시장을 뚜렷이 구분되는 두 갈래로 재편한다.” AI 관련 채용 공고는 전체 노동시장보다 훨씬 빠르게 늘고 있는데, 그 성장이 모두에게 오지 않는다는 게 요지입니다. 자율 AI 워크플로를 설계하고 운영하는 ‘Agentic AI Specialist’ 같은 새 직군도 생겼고, 늘어나는 자리는 대체로 이런 쪽입니다. (PwC)

디자인 직군 통계는 아닙니다. 그래도 방향은 그대로 건너옵니다. 디자이너 쪽에서는 병목이 생산에서 판단으로 옮겨간 흐름으로 이미 나타나고 있었고, 그 변화가 여기서는 연봉과 공고 숫자로 먼저 드러난 것뿐입니다. 이제 갈리는 기준은 AI를 쓰느냐 마느냐가 아닙니다. AI한테 뭘 맡길지 스스로 정하느냐, 그냥 나온 대로 받아쓰느냐죠. 실행 자체가 저렴해졌으니 값이 매겨지는 지점이 판단 쪽으로 옮겨간 겁니다.

물론 이 흐름을 그대로 믿을 건 아닙니다. 과열된 기술 채용 특유의 거품일 수 있고, 직함에 AI가 붙었다고 다 좋은 자리도 아닙니다. 반년 뒤 조정이 오면 방향이 꺾일 수도 있고요. 다만 제너럴리스트가 줄고 판단하는 역할이 큰다는 뼈대는 거품이 빠져도 남을 방향이라고 봅니다.

1등도 2년을 못 버팁니다

세 번째 뉴스가 이 그림에 속도를 더합니다. OpenAI가 Sora를 두 단계로 닫습니다. 웹과 앱은 2026년 4월 26일, API는 2026년 9월 24일입니다. 만들어 둔 결과물은 별도 페이지에서 내려받을 수 있고, 남겨두면 종료 후 삭제됩니다. (OpenAI 공식 안내)

1년 전만 해도 AI 영상의 대명사였던 이름입니다. 그게 2년도 못 가 문을 닫습니다. API가 9월까지 열려 있다는 건 실무에서 중요한 정보인데요. Sora API를 붙여 쓰던 파이프라인이 있다면 9월 24일 전에 옮기셔야 하고, 만들어 둔 결과물도 그 전에 내려받으셔야 합니다.

빈자리는 구글의 Veo를 비롯한 몇몇이 나눠 가지는 흐름입니다. 다만 지금 누가 앞서는지를 숫자로 말하는 자료는 대부분 출처가 불분명해서, 이 글에서는 순위를 매기지 않겠습니다.

여기서 진짜 중요한 건 누가 이겼나가 아닙니다. 영상 제작이 디자이너 책상까지 내려왔다는 사실이죠. 예전엔 팀도 예산도 일정도 다 따로였습니다. 지금은 정지 이미지를 다루던 사람이 짧은 모션이나 광고 컷을 직접 뽑는 게 이상하지 않고요. 시장이 커지며 역할이 넓어지는 흐름이 영상에서 특히 빠르게 옵니다.

동시에 Sora의 몰락은 좋은 경고입니다. 지금 승자가 Veo라고 반년 뒤에도 Veo라는 보장은 없습니다. 1등이 이렇게 순식간에 뒤집히는 걸 보면 특정 도구에 워크플로를 통째로 묶는 게 위험하다는 게 분명해집니다. 도구보다 오래 남는 건 우리 결과물이 넘어야 할 기준 쪽이고요.

그 밑에서는 공급망이 다시 짜입니다

네 번째 뉴스는 한 층 아래에서 벌어집니다. 2026년 6월 2일 마이크로소프트가 Build 개발자 컨퍼런스에서 자체 개발 AI 모델군 MAI를 공개했습니다. MAI-Thinking-1(추론), MAI-Code-1-Flash(코딩), MAI-Transcribe-1.5(음성 인식), MAI-Voice-2, MAI-Image-2.5 등 총 7개고요. 이 모델들은 OpenAI 데이터를 쓰지 않고 자체 학습됐으며, Azure에서 직접 실행되어 OpenAI에 라이선스 비용을 내지 않아도 됩니다. (CNBC · Microsoft AI)

디자이너에게 당장 연관되는 건 MAI-Image-2.5, MAI-Voice-2, MAI-Transcribe-1.5입니다. 특히 Transcribe-1.5는 43개 언어에서 최고 수준의 정확도를 내세우는데, 그중 18개 언어에서 1위라고 밝혔고 1초 미만 지연의 실시간 전사를 지원합니다. 영상 자막이나 사용자 인터뷰 전사 워크플로가 실제로 달라질 수 있는 대목입니다.

더 큰 맥락은 이겁니다. 지금까지 창작 도구 생태계는 OpenAI 기반으로 수렴하는 경향이 있었는데, 마이크로소프트가 자체 모델을 들고 나오면서 피그마나 어도비 같은 툴에 붙는 AI 백엔드의 선택지가 늘어나기 시작합니다. 공급 경쟁이 붙으면 가격이 내려가고, 그 혜택은 결국 우리가 쓰는 도구의 비용에 흘러들어올 수 있고요.

다만 MAI 모델들이 실제로 OpenAI나 앤트로픽 수준에 도달하는지는 아직 미지수입니다. 발표 당시 벤치마크는 마케팅 숫자인 경우가 많고, 창작 작업에서 체감 품질은 직접 써봐야 알 수 있습니다. 자체 개발이 곧 더 낫다를 의미하지는 않습니다.

네 뉴스가 가리키는 한 곳

시장은 32% 크고, 자리는 두 갈래로 갈리고, 1등은 2년 만에 접고, 그 밑에서 공급망이 다시 짜입니다. 표면은 다 다른데 밑에 깔린 이야기는 하나입니다. 실행의 값이 빠르게 떨어지고 있고, 그 값이 판단 쪽으로 옮겨가는 중입니다.

낙관적으로 볼 여지도 있습니다. 창작 시장이 커지면 AI가 생성하는 콘텐츠 양도 늘지만, 그걸 기획하고 방향을 잡고 품질을 판단하는 사람도 더 필요해지니까요. 실행자에서 기준 수립자로 역할을 옮긴다면 넓어진 시장이 오히려 기회가 됩니다.

다만 낙관론에만 기대긴 어렵습니다. 저렴한 AI 생성물을 선호하는 클라이언트가 늘고, “디자인비 왜 이렇게 비싸요”라는 질문이 더 자주 올 겁니다. 이 물음에 명확하게 답할 수 있는 사람과 그렇지 않은 사람 사이에서 양극화가 심해질 가능성이 높고요.

오늘 정리해둘 것

이력서와 포트폴리오에 “무슨 도구를 쓴다”를 적는 대신, “AI에 무엇을 맡기고 무엇을 직접 판단했는지”를 한 문단으로 정리해보세요. 지금 시장이 값을 매기는 건 후자입니다. AI가 못 하는 내 강점도 “창의성”이나 “감각” 같은 모호한 단어 대신 어떤 상황에서 어떤 기준으로 결정하는지로 적으셔야 하고요.

도구를 정하기 전에 “우리 브랜드 영상이 넘어야 할 최소 기준”처럼 체크리스트를 먼저 만들어두시는 것도 권합니다. 승자가 바뀌어도 기준은 남거든요. 그리고 지금 쓰는 창작 도구가 어떤 AI 백엔드 위에서 돌아가는지 한 번쯤 확인해두시면 기능 업데이트나 가격 변화가 왜 생기는지 훨씬 쉽게 이해됩니다.

마지막으로 지난 한 달을 떠올려 보시면 어떨까요. AI가 내놓은 결과 중에 내가 판단해서 되돌린 게 몇 건이었나요. 그 목록이 잘 안 떠오른다면 아직 근육이 붙기 전입니다.

출처: Generative AI In Creative Industries Market Report 2026 - The Business Research Company · 2026 Global AI Jobs Barometer - PwC · What to know about the Sora discontinuation - OpenAI · Veo - Google DeepMind · Launching seven new MAI models - Microsoft AI · Microsoft unveils new AI models to lessen reliance on OpenAI - CNBC