숏드라마 키운 중국, 이번엔 ‘AI 드라마’… “연내 대중화 전망”

中 숏드라마 20조원대 시장으로 성장
AI로 판 바뀌나… “제작비 10분의 1″
품질·저작권 문제는 대중화 걸림돌

중국이 주도해 온 ‘숏폼 드라마(숏드라마)’ 시장이 한국 등으로 확산되는 가운데, 중국에서는 제작 비용과 제작 기간을 대폭 줄인 ‘인공지능(AI) 숏드라마’가 빠르게 부상하고 있다. 기존 숏드라마 산업의 성장 기반 위에 영상 AI 기술이 결합되면서 새로운 창작 방식이 형성되고 있다는 분석이다. 다만, 실사 숏드라마와 같은 품질의 결과물을 만들어내기 위해선 결국 비용과 시간을 더 투입해야 해, 경제적 효과가 제한적일 수 있다는 지적도 있다.

중국 AI 숏드라마 포스터. /바이두 캡처

18일 중국 경제매체 21경제와 차이신에 따르면 올해 중국 숏드라마 시장 규모는 1000억위안(약 21조원)에 달할 것으로 추정된다. 이런 가운데, 영상 AI 기술이 빠르게 발전하면서 실제 촬영 없이 AI로 제작된 AI 숏드라마가 올해 안에 대중화할 것으로 전망된다.

보도에 따르면 AI 숏드라마 제작 비용은 기존 숏드라마의 약 10% 수준이다. 기존 15~30일 걸리던 제작 기간도 5일 이내로 크게 단축됐다. 제작 비용과 기간이 획기적으로 줄어들면서 시장 진입 장벽이 대폭 낮아진 것이다. 이에 AI로 만화형 드라마와 가상 인간 드라마를 제작하는 기술을 갖춘 기업들은 수주가 급증하며 이미 포화 상태에 이른 것으로 전해진다.

이런 추세는 콘텐츠 산업 구조 변화와 AI 기술 발전이 맞물린 결과다. 지난해 AI로 제작된 만화형 드라마가 중국에서 처음 등장한 이후, 불과 6개월 만에 배우와 배경, 서사를 모두 AI가 만들어내는 가상 인간 드라마가 현실화했다. 최근 영상 콘텐츠 산업계에서 크게 화제가 된 바이트댄스의 영상 생성 모델 ‘시댄스(Seedance) 2.0’는 사진과 대략적인 스토리를 입력하면 단 몇 분만에 영상 구성과 편집까지 자동으로 생성되는 기능을 선보였다. 오픈AI의 소라(Sora) 2 발표에서 시댄스 2.0 출시까지는 6개월도 채 걸리지 않았으며, 구글과 콰이쇼우(快手) 등 주요 기업들도 후속 모델 출시를 준비하고 있다.

2025년 12월 중국 허난성 정저우 쥐메이 숏폼 드라마 촬영기지. 이곳은 축구장 7개 면적에 20여종의 종류별 세트를 갖춰 매일 수십 팀이 촬영을 오지만 AI 제작이 대중화한다면 이런 촬영 과정이 최소화할 것으로 보인다. /정저우(중국)=이은영 특파원

한 드라마 감독은 차이신에 “시댄스는 일부 연출자의 역할을 대체하고 있다”며 “장면 연결과 편집 감각이 모델에 내장돼 있어 기존의 반복적인 후반 작업 과정이 크게 줄었다”고 설명했다. 실제로 시댄스로 제작한 일부 숏폼 콘텐츠는 추가 편집 없이 바로 활용 가능한 수준까지 올라왔다고 이 관계자는 전했다. 또, 저비용으로는 구현이 어려웠던 특수효과를 AI가 보완하면서, 현재 AI 숏드라마 중엔 판타지·공상과학(SF) 등 고난도 시각효과 장르 비중이 높다.

다만, AI로 흥행 가능한 품질까지 구현해내려면 ‘숨은 비용’을 더 투입해야 해 가격적 이점이 떨어질 수 있다는 의견도 있다. 저가의 AI 소프트웨어 구독료와 컴퓨팅 비용만으로는 숏드라마의 골조 정도만 제작할 수 있고, 창작물의 품질을 상업적 가치를 지니는 수준까지 끌어올리려면 더 많은 인력과 더 긴 제작 기간, 반복적인 수정·보정 등 숨은 비용이 든다는 것이다.

21경제는 “AI로 흥행작을 만들어내기 위해서는 매우 수준 높은 수준의 연구개발 투자가 필요하다”며 “AI 숏드라마의 비용 경쟁력을 평가할 때는 겉으로 드러나는 비용만 볼 것이 아니라, 실사 숏드라마와 동일한 품질의 콘텐츠를 구현한다는 전제를 기반으로 비용을 따져야 한다”고 했다. 한 만화 드라마 제작사 창업자도 차이신에 “결국 콘텐츠 경쟁력을 갖춘 일부만 생존할 것”이라고 말했다.

제도적 리스크도 여전하다. AI 모델 학습 과정에서의 저작권 문제에, 생성된 가상 인물이 실제 인물과 유사해질 수 있다는 초상권 이슈도 제기되고 있다. 실제로 시댄스 2.0은 저작권 논란으로 글로벌 출시가 잠정 보류된 상태다. 이에 따라 업계는 유명 인물과의 유사성 회피, 얼굴 데이터 추적 관리 등 리스크 대응 방안을 고안하고 있다.

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