Henry오픈소스 AI 비디오 모델이 드디어 격차를 좁히고 있습니다
Wan 2.2, HunyuanVideo 1.5, Open-Sora 2.0이 상용 대형 모델과의 격차를 줄이고 있습니다. 크리에이터와 기업에게 이것이 의미하는 바를 소개합니다.
오랫동안 오픈소스 AI 비디오 생성은 자전거를 타고 슈퍼카 경주에 참가하는 것과 같았습니다. OpenAI, Google, Runway의 상용 모델이 모든 벤치마크를 지배했고, 오픈소스 대안들은 기본적인 일관성조차 유지하기 어려웠습니다. 하지만 2025년 말 무언가가 바뀌었고, 그 격차가 진정으로 좁혀지고 있습니다.
오픈소스 분야의 새로운 도전자들
솔직히 말씀드리겠습니다. 1년 전에 오픈소스 비디오 생성을 시도했다가 좌절하셨다면, 지금이 다시 시도할 때입니다. 상황이 완전히 달라졌습니다.
Wan 2.2: MoE 아키텍처의 도약
Alibaba의 Wan 2.2는 특별한 주목을 받을 만합니다. Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 사용한 최초의 오픈소스 비디오 모델로, GPT-4를 강력하게 만든 것과 동일한 접근법입니다. 그 결과 소비자용 RTX 4090 카드에서 네이티브 720p 24fps가 가능하며, AI 업스케일링을 통해 1080p도 달성할 수 있습니다.
Wan 2.2는 이전 버전보다 65% 더 많은 이미지와 83% 더 많은 비디오로 훈련되었습니다. 품질 향상은 눈으로 확인할 수 있습니다.
이 모델은 물리 효과를 놀랍도록 잘 처리하며, 이전 오픈소스 모델들이 어려워했던 객체 영속성과 중력 일관성을 유지합니다. 완벽하지는 않지만, 충분히 실용적인 수준에 도달했습니다.
HunyuanVideo 1.5: 적은 것으로 더 많이
Tencent는 HunyuanVideo 1.5에서 다른 접근법을 취했습니다. 규모를 키우는 대신 130억에서 83억 파라미터로 줄이면서도 속도와 품질을 동시에 향상시켰습니다.
오프로딩으로 14GB VRAM에서 실행. 네이티브 오디오 통합. 물리 시뮬레이션 내장. 효율적인 아키텍처.
클라우드 대안보다 느림. 기술적 설정 필요. 상용 도구만큼 세련되지 않음.
이러한 효율성 향상은 중요한 의미를 갖습니다. 본격적인 비디오 생성이 데이터센터뿐만 아니라 노트북과 워크스테이션에서도 가능해졌기 때문입니다.
Open-Sora 2.0: 20만 달러의 실험
주목할 만한 숫자가 있습니다. Open-Sora 2.0의 훈련 비용은 약 20만 달러입니다. 상용 모델에 투입되는 수억 달러와 비교해 보십시오. 그럼에도 110억 파라미터 HunyuanVideo와 동등한 품질을 보여주며, Step-Video의 300억 파라미터 거대 모델에도 도전할 수 있는 수준입니다.
훈련 코드는 완전히 공개되어 있습니다. 가중치는 다운로드 가능합니다. 아키텍처는 상세히 문서화되어 있습니다. 이것은 연구 프리뷰가 아닌, 오늘 바로 실행할 수 있는 프로덕션 레디 모델입니다.
격차가 줄어드는 이유
세 가지 힘이 수렴하고 있습니다:
아키텍처 수렴
오픈소스 모델이 diffusion transformer 아키텍처를 채택하여 상용 혁신을 따라잡았습니다.
훈련 효율성
MoE와 sparse attention 같은 새로운 기술이 컴퓨팅 요구사항을 획기적으로 줄였습니다.
커뮤니티 성숙
ComfyUI 워크플로우, 파인튜닝 가이드, 최적화 도구가 빠르게 성숙했습니다.
이 패턴은 LTX-2가 소비자용 GPU에 4K를 가져온 것과 유사하지만, 더 큰 규모입니다.
실제 상황
"격차를 좁히고 있다"가 실제로 무엇을 의미하는지 솔직히 말씀드리겠습니다:
| 측면 | 오픈소스 | 상용 |
|---|---|---|
| 최고 품질 | 85-90% | 100% |
| 생성 속도 | 2-5분 | 10-30초 |
| 사용 편의성 | 기술적 설정 | 원클릭 웹 |
| 비디오당 비용 | 무료(하드웨어 후) | $0.10-$2.00 |
| 커스터마이징 | 무제한 | 제한적 |
오픈소스는 순수 품질과 속도에서 아직 뒤처져 있습니다. 하지만 많은 사용 사례에서 그 격차는 더 이상 중요하지 않습니다.
이러한 모델들과 상용 옵션의 자세한 비교는 Sora 2, Runway, Veo 3 상세 비교를 참조하세요.
누가 관심을 가져야 할까요?
독립 크리에이터
구독 비용 없이 무제한 비디오 생성. 자신만의 스타일로 훈련 가능.
기업 팀
민감한 콘텐츠를 위해 온프레미스 배포 가능. 데이터가 서버를 떠나지 않습니다.
연구자
가중치와 아키텍처에 완전한 접근. 수정, 실험, 발표가 자유롭습니다.
게임 개발자
컷씬과 에셋을 로컬에서 생성. 파이프라인에 통합 가능.
향후 6개월 전망
현재 궤적을 바탕으로 다음을 예상합니다:
- ✓2026년 2분기까지 10초 이내 생성이 표준화
- ✓연중에 실시간 생성 프로토타입 등장
- ○상용 모델과 품질 동등성 (아직 12-18개월 소요)
- ✓주류에서 ComfyUI 채택 가속화
이러한 모델을 구동하는 diffusion transformer 아키텍처는 계속 개선되고 있습니다. 매달 새로운 최적화, 새로운 훈련 기술, 새로운 효율성 향상이 이루어지고 있습니다.
시작하기
이러한 모델을 직접 시도해 보고 싶으시다면:
- Wan 2.2: RTX 4090 또는 동급 카드 필요. GitHub에서 ComfyUI 노드와 함께 이용 가능.
- HunyuanVideo 1.5: 14GB+ VRAM에서 실행. Hugging Face 통합 제공.
- Open-Sora 2.0: 전체 훈련 및 추론 코드가 GitHub에 공개.
이러한 모델은 Python, CUDA, 모델 로딩에 대한 기술적 이해가 필요합니다. 아직 원클릭 솔루션이 아닙니다.
더 큰 그림
가장 흥미로운 것은 오픈소스 비디오의 현재가 아니라 향하는 방향입니다. 물리 시뮬레이션과 네이티브 오디오 생성의 모든 돌파구는 결국 오픈소스 모델로 흘러들어갑니다.
민주화는 현실입니다. 도구들은 접근 가능합니다. 격차는 좁혀지고 있습니다.
프리미엄 AI 비디오 구독료에서 소외된 크리에이터들, 온프레미스 솔루션이 필요한 기업들, 가능성의 경계를 밀어붙이는 연구자들, 지금이 주목해야 할 순간입니다.
자전거가 오토바이가 되고 있습니다. 그리고 슈퍼카 경주가 훨씬 더 흥미로워졌습니다.
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Henry
크리에이티브 기술자AI와 예술이 만나는 지점을 탐구하는 로잔 출신 크리에이티브 기술자입니다. 전자 음악 세션 사이사이 생성 모델을 실험합니다.
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