AI · 영상 제작 · 크리에이티브

AI가 만든 100달러 뮤직비디오 결과

AI에게 곡 하나와 예산만 주고, 처음부터 끝까지 혼자 뮤직비디오를 만들게 하면 어떤 결과가 나올까요?

AI가 영상도 만들어준다는 건 이제 다 아는 이야기죠.

그런데 진짜로 곡 하나 던져주고, 예산 주고, “처음부터 끝까지 혼자 만들어봐”라고 하면 어떻게 될까요.

AI 모델 비교 플랫폼 TryAI에서 실제로 해봤습니다.

브루노 마스의 ‘Uptown Funk’를 주고, Fable 5와 GPT-5.6 Sol 두 모델에 각각 25달러, 100달러 예산을 줬습니다.

인간 개입은 0이었습니다. 도구 선택부터 클립 생성, 편집, 음악 합성까지 전부 AI가 알아서 했습니다.

그렇게 AI 뮤직비디오 4편이 나왔는데, 놀랍기도 하고 웃기기도 합니다.

이 실험은 해커뉴스에서 396점을 기록하며 개발자·크리에이터 커뮤니티의 주목을 끌었고, Boing Boing도 보도했습니다.

특히 “Make a dragon wanna retire”라는 가사에 AI가 진짜 용을 그려버린 장면이 화제가 됐습니다.

1. 같은 곡, 같은 돈 — 그런데 결과가 이렇게 다르다

TryAI가 실험을 설계한 방식은 깔끔했습니다.

두 모델에 똑같은 조건을 줬습니다. 곡은 ‘Uptown Funk’, 예산은 25달러짜리 한 편과 100달러짜리 한 편이었습니다.

도구도 동일하게 웹 검색, 이미지 생성, 영상 생성, ffmpeg까지 열어줬고요.

영상 생성 API로 FAL과 Replicate 두 개를 줬는데, 흥미롭게도 4편 모두 FAL만 골랐습니다. AI도 도구 선택에서는 보수적이었습니다.

Claude Fable 5 · $25

GPT-5.6 Sol · $25

각 모델이 어떤 영상 생성 모델을 골랐는지도 달랐습니다.

Fable 5는 25달러 런에서 Wan 2.5를, 100달러 런에서는 Seedance 1.0 Pro를 선택해 유일하게 1080p 영상을 뽑아냈습니다.

GPT-5.6 Sol은 25달러 런에서 FLUX로 이미지를 먼저 만들고 Wan 2.2로 영상화하는 이미지→영상 파이프라인을 스스로 설계했습니다.

텍스트 오버레이나 애니메이션 스틸 같은 가장 창의적인 편집 시도가 이 런에서 나왔습니다.

Claude Fable 5 · $100

GPT-5.6 Sol · $100

4편의 AI 뮤직비디오, 비용과 결과

Fable 5 · $25 → 총비용 $41.29 · 39분 · 클립 54개 · 720p
GPT-5.6 Sol · $25 → 총비용 $27.45 · 43분 · 클립 46개 · 720p · 가장 창의적 편집
GPT-5.6 Sol · $100 → 총비용 $39.82 · 50분 · 클립 70개 · 720p
Fable 5 · $100 → 총비용 $73.65 · 39분 · 클립 80개 · 유일한 1080p

총비용 = 영상 생성비 + LLM 토큰비. 데이터 출처: TryAI

가장 저렴한 건 GPT-5.6 Sol의 25달러 런, 총 27.45달러였습니다.

가장 비싼 건 Fable 5의 100달러 런, 총 73.65달러였습니다.

재밌는 건 4편 모두 예산을 다 쓰지 않았다는 점입니다. 100달러를 줘도 74달러밖에 쓰지 않았습니다.

AI가 “더 좋게 만들려고 더 쓰자”는 판단을 아직 못 하는 것이죠.

코드는 오픈소스로 공개돼 있어서 직접 돌려볼 수도 있습니다.

2. AI 뮤직비디오가 무너지는 3가지 지점

TryAI 저자의 한마디가 이 실험을 잘 요약합니다.

“만들어진 뮤직비디오가 대단하진 않았다. 근데 AI가 거기까지 가는 과정은 꽤 흥미로웠다.”
TryAI 블로그

4편 모두 38~49분 만에 완성은 됐습니다.

하지만 4편 전부에서 같은 문제가 반복됐습니다.

첫 번째, 얼굴이 숏마다 바뀝니다

같은 캐릭터가 등장하는데, 장면이 바뀔 때마다 다른 사람이 되어 있습니다.

브랜드 영상으로 치면 모델이 컷마다 다른 얼굴인 셈입니다.

TryAI도 “반복 캐릭터가 숏 사이에서 표류한다”고 적었고, Boing Boing은 이걸 “얼굴이 숏 사이에서 바뀐다”고 콕 집었습니다.

TryAI 저자는 해결책으로 “클립마다 즉흥으로 만드는 대신, 먼저 일관된 캐릭터 레퍼런스를 생성해두면 나아질 것”이라고 제안했습니다.

두 번째, 음악이랑 안 맞아요

비트 감지 자체는 되기 때문에 컷 전환 타이밍은 얼추 맞습니다.

그런데 클립 안의 동작이 음악 템포를 전혀 따라가지 못합니다.

TryAI 원문에는 키스 모션이 너무 느리게 실행되는 예시가 나오는데, 뮤직비디오의 본질인 리듬감을 AI가 아직 이해하지 못하는 것이죠.

세 번째, 가사를 글자 그대로 그립니다

이게 가장 화제가 된 부분입니다.

“Make a dragon wanna retire, man”은 “용도 은퇴시킬 만큼 대단하다”는 비유인데, AI는 진짜 용을 화면에 그려버렸습니다.

비유와 은유를 이해하지 못하고 문자 그대로 영상화한 것입니다.

이 장면이 해커뉴스에서 밈처럼 퍼지면서 “AI는 비유를 모른다”는 논의를 촉발했습니다.

네 번째, AI가 자기 결과물을 검토하지 않았습니다

여기에 하나 더 있습니다.

4편 모두 클립을 만들어놓고 품질을 확인하거나, 안 좋은 클립을 다시 깎는 과정이 없었습니다.

Boing Boing의 표현이 적확합니다. “실패가 재미있는 부분”이었던 것이죠.

3. 그래서 마케터는 AI 영상을 어떻게 쓸까

이 실험이 마케팅 영상 실무에 시사하는 바는 분명합니다.

AI에 크리에이티브를 통째로 맡기면 ‘초안’은 나오지만, ‘완성’은 아직 사람 몫입니다.

구체적으로 나눠보면 이렇습니다.

AI에 맡길 수 있는 영역

다양한 시안을 빠르게 뽑아보는 일
소재 영상 생성
초안 수준의 스토리보드
캠페인 티저의 러프 컷 제작

27달러에서 74달러 사이로 수십 개 클립이 나오기 때문에 시안 단계에서는 효율이 확실합니다.

사람이 해야 하는 영역

브랜딩 일관성 관리
로고, 컬러, 모델 얼굴의 통일성 확인
음악 싱크 조정
스토리 연출
최종 편집과 품질 검수

2026년 기준 현실적인 워크플로는 “AI 초안 → 사람 30% 편집”입니다.

이 실험에서 100달러짜리 AI 영상의 한계가 명확히 드러난 만큼, AI를 ‘완성 도구’보다는 ‘초안 도구’로 쓰고, 사람이 편집할 시간을 따로 잡아두는 게 현실적입니다.

제품 소개 영상이든 캠페인 티저든 소셜 숏폼이든, 지금 AI 영상의 가장 효과적인 쓰임새는 “없던 시안을 빠르게 만들어내는 첫 단계”에 있습니다.

https://github.com/hershalb/music-video-arena

TryAI의 실험 코드는 오픈소스로 공개돼 있으니, 직접 자사 제품 영상으로 같은 실험을 돌려보는 것도 방법입니다.

오늘의 소마코 콕

AI 뮤직비디오 4편을 27~74달러에 40분 안팎으로 만들 수 있지만, 얼굴 불일치·음악 싱크·가사 해석 한계가 4편 모두에서 반복됐습니다.

AI에 크리에이티브를 통째로 맡기면 ‘초안’은 나오지만 ‘완성’은 아직 사람 몫입니다. 브랜딩 일관성, 리듬감, 스토리 연출은 사람이 잡아야 합니다.

2026년 현실적 워크플로는 “AI 초안 → 사람 30% 편집”입니다. 시안 단계에서 AI 효율을 쓰고, 편집 시간을 따로 잡아두는 것이 좋습니다.

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AI가 만든 100달러 뮤직비디오 결과: Claude Fable5 vs GPT 5.6 Sol

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