2026년 생성형 AI 영상 분야는 단순한 호기심의 단계를 넘어 프로급 제작을 위한 기술 경쟁의 장으로 변모했다. 이번 경쟁의 핵심은 결과물의 품질과 사용자의 창의적 통제력 사이의 본질적인 균형에 있다. 가장 주목받는 두 주자인 Seedance 2.0과 HappyHorse-1.0은 각기 다른 개발 철학을 대변한다. AI를 제작 과정에 도입하려는 학생이나 크리에이터라면, 시스템이 최고의 수치적 지표를 목표로 하는지, 아니면 사용자의 구체적인 지시를 충실히 따르는지를 구분하는 것이 중요하다.

ByteDance가 개발한 Seedance 2.0은 크리에이터를 위한 '감독급' 도구로 자리매김했다. 단순히 대중적인 인기를 얻는 것에 집중하기보다 멀티모달 입력 처리를 강화하여 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 참조할 수 있게 설계되었다. 이는 스토리텔링의 시각적 일관성을 유지하거나, 캐릭터의 외형을 안정화하고 촬영 시 조명을 맞추는 작업에 큰 변화를 가져온다. 즉, 단순히 화려한 영상을 생성하는 것을 넘어 카메라 움직임이나 연출 의도를 정확히 구현하는 도구인 셈이다.

반면, Alibaba 산하 혁신 조직이 개발한 HappyHorse-1.0은 이른바 '블라인드 벤치마크' 회로를 통해 급부상했다. 이는 여러 AI 모델이 생성한 영상을 비교 대상 없이 사용자에게 보여주고 더 나은 것을 선택하게 하는 방식이다. HappyHorse-1.0은 현재 높은 Elo 점수를 기록하며 리더보드를 장악하고 있는데, 이는 영상의 시각적 충실도를 추구하는 연구자들에게 매우 중요한 지표다. 다만, 아직 내부 테스트 중인 상태라 공개 접근이 어렵고 Seedance 2.0이 제공하는 수준의 제어 기능이나 문서는 부족한 실정이다.

이 두 모델의 격차는 접근성과 안전성의 중요성도 부각한다. Seedance 2.0은 저작권 및 지적 재산권과 관련된 법적 문제로 인해 글로벌 출시가 지연되는 등 공적 감시의 대상이 되었다. 이는 강력한 도구가 규제 및 윤리적 논란의 중심이 될 수 있음을 시사한다. 반면 HappyHorse-1.0은 업계의 '미스터리 모델'로 통한다. 대중적인 시각적 만족도는 높지만, 안정적이고 확장 가능한 소프트웨어를 구축하는 데 필요한 투명한 인프라는 아직 갖춰지지 않았다.

결국 어떤 모델을 선택할지는 사용자의 목적에 달려 있다. 시청각 동기화나 정밀한 카메라 프레이밍과 같은 반복 가능한 전문 제작이 목표라면 Seedance 2.0이 더 성숙한 선택지이다. 반면 시각적 가능성의 한계를 확장하려는 연구자나 개발자라면 HappyHorse-1.0의 행보를 주목할 만하다. 영상 AI 업계가 미학적 우위를 점하는 모델과 실용적 가치를 우선하는 모델로 양분되는 현상은 기술이 성숙함에 따라 더욱 뚜렷해질 것으로 보인다.

2026년 생성형 AI 영상 분야는 단순한 호기심의 단계를 넘어 프로급 제작을 위한 기술 경쟁의 장으로 변모했다. 이번 경쟁의 핵심은 결과물의 품질과 사용자의 창의적 통제력 사이의 본질적인 균형에 있다. 가장 주목받는 두 주자인 Seedance 2.0과 HappyHorse-1.0은 각기 다른 개발 철학을 대변한다. AI를 제작 과정에 도입하려는 학생이나 크리에이터라면, 시스템이 최고의 수치적 지표를 목표로 하는지, 아니면 사용자의 구체적인 지시를 충실히 따르는지를 구분하는 것이 중요하다.

ByteDance가 개발한 Seedance 2.0은 크리에이터를 위한 '감독급' 도구로 자리매김했다. 단순히 대중적인 인기를 얻는 것에 집중하기보다 멀티모달 입력 처리를 강화하여 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 참조할 수 있게 설계되었다. 이는 스토리텔링의 시각적 일관성을 유지하거나, 캐릭터의 외형을 안정화하고 촬영 시 조명을 맞추는 작업에 큰 변화를 가져온다. 즉, 단순히 화려한 영상을 생성하는 것을 넘어 카메라 움직임이나 연출 의도를 정확히 구현하는 도구인 셈이다.

반면, Alibaba 산하 혁신 조직이 개발한 HappyHorse-1.0은 이른바 '블라인드 벤치마크' 회로를 통해 급부상했다. 이는 여러 AI 모델이 생성한 영상을 비교 대상 없이 사용자에게 보여주고 더 나은 것을 선택하게 하는 방식이다. HappyHorse-1.0은 현재 높은 Elo 점수를 기록하며 리더보드를 장악하고 있는데, 이는 영상의 시각적 충실도를 추구하는 연구자들에게 매우 중요한 지표다. 다만, 아직 내부 테스트 중인 상태라 공개 접근이 어렵고 Seedance 2.0이 제공하는 수준의 제어 기능이나 문서는 부족한 실정이다.

이 두 모델의 격차는 접근성과 안전성의 중요성도 부각한다. Seedance 2.0은 저작권 및 지적 재산권과 관련된 법적 문제로 인해 글로벌 출시가 지연되는 등 공적 감시의 대상이 되었다. 이는 강력한 도구가 규제 및 윤리적 논란의 중심이 될 수 있음을 시사한다. 반면 HappyHorse-1.0은 업계의 '미스터리 모델'로 통한다. 대중적인 시각적 만족도는 높지만, 안정적이고 확장 가능한 소프트웨어를 구축하는 데 필요한 투명한 인프라는 아직 갖춰지지 않았다.

결국 어떤 모델을 선택할지는 사용자의 목적에 달려 있다. 시청각 동기화나 정밀한 카메라 프레이밍과 같은 반복 가능한 전문 제작이 목표라면 Seedance 2.0이 더 성숙한 선택지이다. 반면 시각적 가능성의 한계를 확장하려는 연구자나 개발자라면 HappyHorse-1.0의 행보를 주목할 만하다. 영상 AI 업계가 미학적 우위를 점하는 모델과 실용적 가치를 우선하는 모델로 양분되는 현상은 기술이 성숙함에 따라 더욱 뚜렷해질 것으로 보인다.