AWS·폭스, 라이브 제작에 AI 추론 내장…세로 전환·하이라이트 ‘실시간’으로

미디어·엔터테인먼트 산업이 구조적 전환기에 들어섰다. 시청자가 TV 편성표 중심의 ‘가로형 시청’에서 틱톡, 인스타그램 릴스, 유튜브 쇼츠 등 ‘세로형·짧은 영상’으로 이동하면서, 방송사들은 하나의 라이브 콘텐츠를 여러 형식으로 동시에 내보내야 하는 과제에 직면했다. 여기에 AI가 제작 현장에 실시간으로 개입하는 ‘추론’ 단계까지 확장되면서, 콘텐츠 생산 방식 자체가 바뀌고 있다.

특히 스포츠 생중계는 이런 변화가 가장 빠르게 나타나는 분야로 꼽힌다. 경기 장면을 촬영한 뒤 방송용 16대9 화면을 세로 영상으로 다시 가공하는 기존 방식은 별도 인력과 수작업 편집이 필요해 속도와 비용 측면에서 한계가 컸다. 실시간 하이라이트 소비에 익숙한 젊은 시청자 수요를 맞추기 어렵다는 점도 부담이었다.

폭스 코퍼레이션은 이런 문제를 해결하기 위해 소셜 콘텐츠 전용 ‘세로형 컨트롤룸’을 구축했지만, 업계 전반에서는 여전히 노동집약적 구조가 병목으로 지적됐다. 지연 시간은 이용자 반응을 떨어뜨리고, 수작업 중심 워크플로는 대형 이벤트를 확장하는 데 제약이 되며, 분절된 제작 과정은 투자 대비 수익률을 낮추는 요인으로 작용했다.

AWS·폭스, 라이브 제작 과정에 AI 추론 직접 탑재

아마존웹서비스, 즉 AWS와 폭스의 협업은 AI를 별도 후처리 도구로 붙이는 데 그치지 않았다. 핵심은 라이브 제작 파이프라인 자체에 AI 추론을 넣어 하나의 생중계 영상으로부터 여러 포맷을 동시에 만들고, 주요 장면을 실시간으로 식별해 곧바로 플랫폼별로 배포하는 데 있었다.

목표는 분명했다. 단일 라이브스트림에서 다양한 형식의 결과물을 생성하고, 경기 중 ‘핵심 순간’을 즉시 포착하며, 여러 플랫폼에 지체 없이 배포하고, 반복 업무를 줄이면서도 편집권은 제작진이 유지하는 구조를 만드는 것이다. 이 방식에서 AI는 제작자를 대체하는 존재라기보다 반복적 작업을 맡는 ‘보조 에이전트’에 가깝다.

AWS는 이를 위해 자사 미디어 서비스 제품군에 ‘엘리멘털 인퍼런스’를 추가했다. 이 기능은 독립형 시스템이 아니라 미디어라이브 같은 기존 제작 도구에 직접 통합되는 방식이다. 즉, AI 추론이 별도 실험 기능이 아니라 실제 방송 스택의 일부로 들어온 셈이다.

세로 영상 자동 전환·하이라이트 탐지로 제작 속도 단축

엘리멘털 인퍼런스의 핵심 기능은 크게 네 가지다. 먼저 실시간 세로형 전환이다. 화면 속 인물과 움직임을 추적해 라이브 영상을 자연스럽게 세로형으로 재구성한다. 기존처럼 사람이 일일이 프레이밍하지 않아도 모바일 시청에 맞는 화면을 즉시 만들 수 있다.

두 번째는 라이브 하이라이트 탐지다. 경기나 프로그램의 주요 장면을 실시간으로 잡아내 빠른 클리핑과 게시를 가능하게 한다. 세 번째는 병렬 출력이다. 동일한 원본 영상으로 가로형과 세로형 결과물을 동시에 생성해 편집과 배포 시간을 줄인다. 마지막은 통합 배포 기능으로, 생방송 도중에도 편집과 게시를 이어가며 시청자 참여를 끌어올릴 수 있다.

이 기술의 1차 적용 분야는 스포츠지만, 활용 범위는 그보다 넓다. 뉴스와 토크 프로그램에서도 화자 인식, 장면 전환 탐지 등을 통해 비슷한 방식의 자동화가 가능하다. 결국 ‘어떤 콘텐츠를 어느 플랫폼에 어떤 형식으로 얼마나 빨리 내보낼 것인가’가 경쟁력의 핵심이 되고 있다는 뜻이다.

효율 넘어 수익성으로… AI 투자 성과 가시화

이 같은 AI 기반 제작 워크플로의 가치는 단순한 비용 절감에만 있지 않다. 반복 업무를 자동화하면 제작 인력은 편집과 서사 구성, 시청자 반응 대응처럼 더 부가가치가 큰 업무에 집중할 수 있다. 동시에 콘텐츠 배포 속도가 빨라지면 플랫폼별 도달 범위와 이용자 반응도 개선될 가능성이 커진다.

여기에 콘텐츠와 시청자 데이터가 더 촘촘하게 연결되면서 ‘제작→배포→분석→최적화’의 순환 구조가 실시간에 가깝게 작동할 수 있다는 점도 주목된다. AI 추론이 단순한 편의 기능이 아니라 제작 현장의 ‘제어 레이어’로 자리 잡는다는 평가가 나오는 배경이다.

NAB 2026 현장에서는 이런 흐름이 더욱 분명해졌다. 업계에서는 이제 AI를 실험적 부가 기능이 아닌 ‘내장형 인프라’로 보는 시각이 확산하고 있다. 속도와 포맷 유연성은 선택이 아니라 필수 조건이 됐고, AI 기반 워크플로는 운영 효율과 창의적 확장성을 동시에 뒷받침하는 수단으로 자리매김하고 있다.

미디어 산업의 변화는 다른 산업에도 시사점을 남긴다. AI의 진짜 가치는 기술 자체보다, 그것이 현실의 시스템과 업무 흐름 안에 얼마나 자연스럽게 들어가 실시간 성과를 만들어내는지에 달려 있다는 점이다.