조회수 천만 나와도 적자였다, 그가 AI 드라마 제작소를 만든 이유

조회수 천만. 유명세. 대형 콘텐츠. 겉으로 보면 완벽한 성공 공식입니다. 최윤석 대표님이 아내 니갸르님과 유튜브를 하다가 진용진의 '머니게임'에 참여했을 때 벌어진 일이 딱 이랬습니다. 채널이 잘 되면서 갑자기 유명해졌고, 크리에이터 이코노미라는 세계를 처음으로 깊이 들여다보게 됐습니다.

그런데 그 안에서 발견한 건 성공의 증거가 아니라 성공해도 남는 게 없는 구조였습니다. 좋은 콘텐츠를 만들고 큰 반응을 얻어도 제작사는 적자를 볼 수밖에 없었고, 비슷한 대형 콘텐츠들이 뒤이어 나오다가도 제작사가 스폰서나 투자자를 못 구하면 다음 프로젝트는 시작조차 못 하는 걸 대표님께서는 바로 옆에서 지켜보셨습니다.

개발자 출신인 대표님이 영상 제작이라는 낯선 영역에 뛰어든 건 이 장면 때문이었습니다. 적자의 순간을 지켜본 사람이 어떤 제품을 만들게 됐는지 궁금해서, 온텐트라는 AI 콘텐츠 스튜디오 이야기를 직접 들어봤습니다. 그 파이프라인부터 열어보겠습니다.

성공했다고 생각하는 콘텐츠도 사실은 적자더라고요. 좋은 콘텐츠를 만들고 큰 반응을 얻어도 적자를 볼 수밖에 없는 구조인 게 굉장히 안타깝더라고요.

owntent온텐트(Owntent)AI 콘텐츠 스튜디오 온텐트(Owntent) 대표, 개발자 출신 창업가https://owntent.com/

주제 한 줄이 시나리오가 되고, 시나리오가 영상이 되는 파이프라인

형식을 정하고 주제만 던지면 캐릭터, 스토리보드, 클립까지 자동으로 이어지는 걸 직접 보여주셨습니다

온텐트의 핵심은 '오토파일럿'이라는 페이지입니다. 웹툰으로 할지 드라마로 할지, 애니메이션으로 할지 형식을 정하고 화면 비율과 주제를 입력하면 그때부터는 AI가 이야기를 스스로 만들어냅니다. 이미 써놓은 소설이나 자료가 있다면 그걸 근거로 이야기를 확장하는 것도 가능합니다.

여기서 흥미로운 건 이걸 단순한 생성기로 끝내지 않았다는 점입니다. 제작 환경이 다 AI로 옮겨왔어도 결국 중요한 건 스토리라고 판단하셔서, 요약기와 종합 평가 기능을 따로 만들어 넣으셨습니다. 기존 유사 시리즈와 비교해 어떤 지점이 강점이고 약점인지까지 자동으로 조사하는 장치입니다.

이야기는 신(scene)으로, 신은 다시 클립 단위로 쪼개집니다. 보통 30초에서 1분짜리 신 안에 3초, 5초 단위의 클립들이 들어가는데, 이걸 하나하나 세부 조종할 수 있게 만든 게 온텐트의 특징입니다. 시나리오 하나가 여러 에피소드로, 에피소드들이 다시 전체 이야기로 쌓이는 구조입니다.

누구나 자신의 아이디어를 완성된 콘텐츠와 수익으로 연결할 수 있게 만들어 준 AI 콘텐츠 스튜디오입니다.

시청자의 감정을 도파민, 코르티솔, 옥시토신, 세로토닌이라는 네 가지 호르몬으로 관리한다

숏드라마 업계의 5회차 결제 유도 공식을 수치로 만들어 버린 셈입니다

이야기가 신과 클립 단위로 쪼개진다면, 그 안에서 감정은 어떻게 조절할까요. 온텐트는 시나리오의 감정 흐름을 도파민, 코르티솔, 옥시토신, 세로토닌 네 가지로 나눠서 관리합니다. 기대가 터지는 지점, 긴장으로 스트레스를 주는 지점, 감정이 동화되는 지점, 감정이 해소되는 지점을 각각 수치로 조절할 수 있게 만든 것입니다.

이게 왜 중요하냐면, 숏드라마 업계에는 이미 정해진 공식이 있기 때문입니다. 보통 5회차쯤에 결제를 유도해야 하는데, 그 타이밍이 바로 긴장감과 기대감이 가장 높은 지점입니다. '지나가는 거지인 줄 알았는데 사실 재벌이었다' 같은 반전이 공개될락 말락 하는 순간, 시청자는 결제 버튼을 누릅니다.

에피소드 단위로 도파민 수치를 더 높이면 시나리오 자체가 그에 맞춰 바뀝니다. 감정을 만드는 게 아니라 감정을 설계한다는 표현이 더 정확할 것 같습니다. 다른 유사 서비스들과 차별화되는 지점이 바로 여기라고 하셨습니다.

호르몬에 따라 기대감에서 도파민이 터지는 구간, 긴장을 일으키고 스트레스를 받게 하는 코르티솔 구간, 감정이 동화되는 옥시토신 구간, 감정이 해소되며 세로토닌이 나오는 구간, 이런 식으로 다 나눠서 사용자의 호르몬을 조작할 수 있게 구성했습니다.

캐릭터 일관성이라는 난제를, 락(lock)이라는 방식으로 풀었다

힉스필드는 클립 10만 개를 만들고 2천 개도 못 썼습니다, 그 반복을 캐릭터 시트로 없애려 한 시도

감정 곡선을 아무리 정교하게 설계해도, 화면에 나오는 인물이 매번 다른 얼굴이라면 무의미해집니다. AI 영상 생성이 가진 가장 큰 문제 중 하나가 바로 캐릭터 일관성입니다. 1화에 등장한 인물이 2화에서 이상하게 나오는 일이 흔한데, 특히 한글 모델에서 이런 현상이 더 심하다고 짚어 주셨습니다. 아직 한글 모델에 대한 학습이 부족하기 때문입니다.

힉스필드 같은 업체가 영상 제작 전체 워크플로우를 공개했을 때 확인한 숫자가 이 문제의 크기를 잘 보여줍니다. 영상 하나를 만들기 위해 거의 10만 개의 클립을 생성했지만 실제 사용된 건 2,000개도 안 됐다는 것이었습니다. 클립 하나당 평균 60개 이상을 뽑아야 하는 반복 작업이 있었다는 얘기입니다.

온텐트는 캐릭터 시트를 하나의 기준점으로 락(lock)을 걸어놓고, 이게 변경되면 관련된 모든 신에 자동으로 새 캐릭터 아이디를 전달하는 방식을 택하셨습니다. 캐릭터, 로케이션, 아이템 같은 에셋을 한 곳에서 관리하고 어디에 쓰였는지 추적하는 것이 이 기능의 핵심입니다.

성공해도 남는 게 없던 구조를 보고, IP를 창작자에게 돌려주기로 했다

오징어 게임이 성공해도 돈을 벌어간 건 넷플릭스였다는 문제의식이 온텐트의 슬로건이 됐습니다

캐릭터를 지키고 감정을 설계하는 기술을 다 갖췄다 해도, 그걸로 만든 콘텐츠가 누구 것이 되느냐는 또 다른 문제입니다. 온텐트 웹사이트에는 '창작자 소유 AI 스튜디오'라는 슬로건이 적혀 있습니다. 창작자가 자신의 IP와 제작 방향, 팬과의 관계를 직접 소유하는 구조라고 설명하셨습니다. 기존 넷플릭스나 대형 OTT 환경에서는 투자 기반이 필수이기 때문에 대부분 IP가 투자자인 플랫폼에 귀속됩니다.

예시로 드신 게 오징어 게임입니다. 굉장히 성공했지만 결국 가장 큰 이익을 가져간 건 넷플릭스였습니다. 콘텐츠가 성공해도 정작 만든 사람은 그만큼의 몫을 가져가지 못하는 구조, 머니게임에서 목격하셨던 바로 그 문제입니다.

이 흐름은 초개인화라는 큰 맥락으로도 연결됩니다. 예전에는 모두가 같은 채널을 봤기 때문에 대규모 자본 투자가 합리적이었지만, 이제는 콘텐츠 소비가 초개인화되면서 거대 자본만으로는 다양한 수요를 충족할 수 없다는 것입니다. 제작 단가가 낮아진다면, IP는 굳이 플랫폼에 있을 필요가 없어집니다.

제작에서는 돈을 안 벌어도 된다, 진짜 승부는 워치에 있다

BYOK 모델로 제작 비용은 최소화하고, 수익은 시청자 결제와 구독 수수료에 건 이유

IP를 창작자에게 돌려준다는 원칙을 세웠다면, 그다음은 돈을 어디서 벌 것이냐는 질문으로 넘어갑니다. 온텐트는 스튜디오와 워치라는 두 개의 축으로 나뉩니다. 제작을 담당하는 스튜디오는 BYOK(Bring Your Own Key) 모델을 씁니다. 사용자가 자기 API 키나 로컬 GPU를 가져와 제작 비용을 스스로 부담하는 구조입니다.

로컬 AI 모델이 점점 강력해지고 있다는 점을 근거로 드셨습니다. 미니맥스에서 나온 H3 모델은 이미 시덴스 2.0과 유사한 수준까지 올라왔고, 앞으로는 누구나 자기 PC에서 영상을 뽑아내는 시대가 올 거라고 보셨습니다. 그래서 스튜디오에서는 큰 수익을 기대하지 않는다고 잘라 말씀하셨습니다.

대신 집중하시는 건 온텐트 워치입니다. AI로 영상을 만드는 사람들 대부분이 유튜브나 인스타에 올리는 것 외에는 수익화 방법이 없다는 걸 문제로 보셨습니다. 조회수는 얻어도 돈으로 이어지지 않는다는 것입니다. 워치는 시청자가 크레딧을 결제하거나 크리에이터를 구독하는 방식으로 운영되고, 여기서 나오는 수수료가 온텐트의 메인 수익 모델입니다.

제작 단가가 제로에 가까워지면, 병목은 만드는 게 아니라 고르는 일로 옮겨간다

GPU 회사, IP 회사, 그리고 유명한 배우들이 앞으로 더 잘 벌 거라는 전망

스튜디오와 워치라는 구조를 짜놓고 나니, 자연스럽게 시선은 몇 년 뒤 시장으로 옮겨갑니다. 앞으로 제작비가 압도적으로 낮아지고 적은 인원으로 완성도 높은 작품이 쏟아질 거라고 보셨습니다. 기존 유명 IP를 활용한 재창작 시장도 커질 거라고 예상하셨는데, 예를 들어 왕좌의 게임 시즌7이 마음에 안 들면 팬이 직접 새 엔딩을 만드는 일이 가능해질 거라는 얘기입니다. 다만 이런 재창작에 대한 합법적인 권리 계약이나 수익 배분은 아직 정립되어 있지 않다고 인정하셨습니다.

동시에 반대편의 문제도 짚어 주셨습니다. 누구나 콘텐츠를 만들 수 있게 되면, 무엇을 볼지 고르는 일이 오히려 더 어려워질 거라는 것입니다. 홍보 비용이 올라가면서 유명 인플루언서의 가치는 더 커질 거라고도 보셨습니다. 내가 영화 제작에 하나도 참여하지 않아도, 얼굴을 빌려주는 대가로 수수료를 챙기는 시장이 생길 수 있다는 전망입니다.

오늘 해볼 수 있는 것

1. 이번 주에 만드는 데 쓴 시간과 알리는 데 쓴 시간을 나눠서 재보세요. 대표님의 마지막 전망이 이겁니다. 제작 단가가 0에 가까워지면 병목은 만드는 게 아니라 고르는 일로 옮겨갑니다. 캘린더를 되짚어 두 칸으로 나눠 적어보십시오. 만드는 쪽이 8할을 넘는다면 그건 실력 문제가 아니라 배치 문제일 가능성이 큽니다.

2. AI로 만들면서 버린 것의 비율을 세어보세요. 힉스필드는 클립 10만 개를 뽑아 2천 개도 못 썼습니다. AI로 만드는 일의 진짜 원가는 생성량이 아니라 재시도입니다. 이미지든 문장이든 코드든, 열 번 돌려 몇 개를 건졌는지 적고 왜 버렸는지 한 줄씩 붙여보십시오. 무엇을 고쳐야 하는지가 그 목록에 다 나와 있습니다.

3. 매번 새로 쓰고 있는 것 하나를 파일로 고정하세요. 온텐트는 캐릭터 시트에 락을 걸어 일관성 문제를 풀었습니다. 일관성을 만드는 건 더 좋은 모델이 아니라 고정된 기준이라는 뜻입니다. 프롬프트 템플릿이든 톤 가이드든 좋은 예시 묶음이든, 매번 새로 쓰는 것 중 딱 하나만 파일로 만들어 두고 다음 작업은 거기서 시작해 보십시오.

4. 돈이 나가는 자리와 들어오는 자리를 한 종이에 나란히 적어보세요. 온텐트는 제작 비용을 사용자 키로 넘기고 수익은 유통에서 걷습니다. 두 자리를 일부러 갈라놓은 것입니다. AI를 쓰는 제품은 쓸수록 돈이 나가기 때문에, 이 둘이 같은 자리에 있으면 많이 쓰일수록 손해가 커집니다. 한 문장으로 안 써진다면 아직 그 경로가 없는 것입니다.

5. 지금 쌓고 있는 것 중 복제가 안 되는 게 무엇인지 하나만 고르세요. 누구나 만들 수 있게 되면 만든 것 자체는 흔해집니다. 대표님께서 GPU와 IP와 얼굴 가진 쪽이 더 벌 거라고 보신 이유입니다. 기능은 한 주면 따라잡히지만 쌓인 기록과 관점과 관계는 그렇지 않습니다. 이번 달엔 그 하나에만 시간을 더 써보십시오.

6. 온텐트가 열리면 주제 한 줄로 한 편을 끝까지 통과시켜 보세요. 8월 말에서 9월 초 오픈 예정이라고 하셨습니다. 남이 만든 파이프라인을 처음부터 끝까지 지나가 보는 것만큼 빠른 학습은 없습니다. 어디서 손이 더 갔고 어디서 막혔는지만 적어두면, 그 목록이 곧 내가 만들 것의 후보가 됩니다.

최윤석 대표님은 인터뷰 말미에 GPU 가진 회사, IP 가진 회사, 그리고 배우들이 앞으로 더 잘 벌 거라고 담담하게 말씀하셨습니다. 제작 단가가 제로에 가까워지는 세상에서 오히려 희소해지는 게 무엇인지, 이 짧은 문장 안에 관찰이 다 들어 있다는 생각이 들었습니다.

온텐트가 실제로 8월 말에서 9월 초 오픈을 앞두고 있다는 이야기까지 들으니, 저도 상상만 하던 이야기를 직접 만들어보고 싶어졌습니다. 호르몬 곡선을 만지며 시나리오를 설계하는 장면, 캐릭터 시트가 락 걸리는 순간, 워치에서 회차가 넘어가는 모습까지 — 텍스트로 옮기지 못한 디테일이 훨씬 많습니다. 전체 대화는 영상으로 직접 보시길 권합니다.