생성형 AI 다음 전장, ‘비디오 AI’로 옮겨가나…트웰브랩스 상용화 확대

대형언어모델(LLM)이 인공지능 시장의 중심에 섰지만, 업계 시선은 이제 ‘비디오 AI’로 빠르게 이동하고 있다. 멀티모달 AI 스타트업 트웰브랩스(TwelveLabs)는 영상 데이터를 직접 ‘보고’ 분석하는 기술을 앞세워 미디어와 스포츠는 물론 제조, 법률, 보험 분야까지 고객 저변을 넓히고 있다.

트웰브랩스는 2020년 설립된 기업으로, 영상 검색과 이해에 특화된 멀티모달 AI 모델을 개발해 왔다. 대니 니콜로풀로스(Danny Nicolopoulos) 전략적 파트너십 총괄은 최근 더큐브(theCUBE)와의 인터뷰에서 “전 세계 데이터의 80% 이상이 이제 비디오에 담겨 있지만, 가장 덜 이해된 데이터 형태이기도 하다”고 말했다. 그는 특히 통신, 미디어, 엔터테인먼트, 게임, 스포츠를 묶은 ‘TMEGS’ 분야 대기업들이 가장 먼저 반응했다고 설명했다.

영상 검색부터 편집 지원까지…핵심은 ‘이해하는 AI’

트웰브랩스는 현재 두 개의 핵심 모델을 운영하고 있다. ‘마렝고(Marengo)’는 사람이 기억을 떠올리듯 영상 속 특정 장면을 자연어로 검색할 수 있게 해주는 모델이다. ‘페가수스(Pegasus)’는 영상 내용을 분석해 추가 인사이트를 도출하는 비디오 언어 모델이다. 회사 측은 이 조합을 강력한 ‘영상 사서’에 비유한다.

예를 들어 사용자가 “지난 경기에서 쿼터백이 터치다운을 던진 장면 기억나?”라고 묻는다면, AI가 해당 장면의 의미를 이해하고 정확히 찾아내는 식이다. 단순 키워드 매칭이 아니라 맥락과 장면 의미를 파악한다는 점이 기존 영상 검색과 다른 지점이다.

최근에는 ‘로데오(Rodeo)’도 공개했다. 로데오는 영상 편집자가 자연어 명령으로 원하는 장면을 찾고, 편집 초안을 빠르게 구성할 수 있도록 돕는 AI 코파일럿이다. 니콜로풀로스는 로데오가 실제 고객 요청에서 출발했다고 밝혔다. 더 빠른 검색과 분석, 그리고 시간이 많이 드는 편집 과정의 ‘출발점’을 줄여달라는 수요가 제품화로 이어졌다는 설명이다.

스포츠 하이라이트 넘어 제조·법률·보험으로 확장

비디오 AI의 초기 수요는 영상 자체로 수익을 내는 산업에서 먼저 나타났다. 실제로 한 캐나다 스포츠 기업은 트웰브랩스 모델을 활용해 소셜미디어용 짧은 하이라이트 영상을 제작하고 있다. 경기 전체 영상을 사람이 일일이 확인하지 않아도 핵심 장면을 빠르게 추출할 수 있어 제작 속도와 효율을 동시에 높일 수 있다는 평가다.

다만 활용 범위는 엔터테인먼트와 스포츠에만 머물지 않고 있다. 트웰브랩스는 아마존웹서비스(AWS) 마켓플레이스 입점을 계기로 더 넓은 고객층에 접근하게 됐다고 밝혔다. 이미 많은 기업이 AWS 환경에 데이터를 저장하고 있어 도입 장벽이 낮았고, AWS 생태계 내 파트너 연동도 확장에 힘을 보탰다.

니콜로풀로스는 새로운 사례로 대형 자동차 제조사를 언급했다. 이 기업은 정비소에 들어온 차량을 영상으로 살펴보고 초기 진단을 제공하는 ‘자동화 정비사’ 시스템을 구축했다. 법률 업계에서는 대량의 증거자료나 조사 영상을 분석하는 데 비디오 AI를 활용하고 있고, 보험사는 사람 손이 많이 가는 종이 기반 절차를 영상 기반 프로세스로 전환하는 방안을 검토 중이다.

AWS 마켓플레이스 효과…비디오 AI 상용화 속도

트웰브랩스의 확장은 기술력만으로 설명되지는 않는다. AWS 마켓플레이스 유통망을 활용하면서 기업 고객 확보가 한층 수월해졌다는 점도 중요하다. 기존 클라우드 환경에 이미 데이터가 있는 기업 입장에서는 별도 이동 없이 영상 분석 기능을 붙일 수 있어 도입 부담이 낮다.

이 같은 흐름은 비디오 AI가 아직 실험 단계에 머무는 기술이 아니라, 실제 산업 현장에서 생산성과 업무 구조를 바꾸는 도구로 자리 잡고 있음을 보여준다. 텍스트 중심 생성형 AI 경쟁이 치열해지는 가운데, 영상 데이터를 이해하는 AI는 다음 성장 축으로 떠오를 가능성이 크다. 특히 미디어와 스포츠처럼 실시간성과 장면 맥락이 중요한 산업일수록 ‘비디오 AI’의 존재감은 더 빠르게 커질 것으로 보인다.