AI 동영상 생성 스타트업 런웨이(Runway)가 언어 중심의 거대언어모델(LLM) 경쟁에서 벗어나 '세계 모델(World Model)' 개발로 전략을 전환했다. 영상 데이터로 학습한 AI가 현실 세계의 작동 원리를 이해하는 AI로 진화하겠다는 전략으로, 구글·오픈AI 등 빅테크와의 경쟁 구도를 재편하려는 움직임이다.

런웨이는 2018년 창립 이후 영상 생성 모델로 명성을 쌓았다. 최신 'Gen-4.5' 모델은 텍스트 프롬프트만으로 편집 가능한 영화 수준의 콘텐츠를 만들어낸다. 라이온스게이트·AMC 네트웍스 같은 대형 미디어 회사들과 계약했으며, 영화 '모든 것이 어디에나 있다(Everything Everywhere All At Once)'에도 활용된 상태다.

현재 런웨이의 기업가치는 53억 달러(약 75조원)에 달한다. 올해 2분기(Q2) 연간 반복 수익(ARR)이 4,000만 달러(약 572억원)에 도달했다는 경영진 발언도 나왔다.

핵심 전략 전환: 언어에서 영상·세계 모델로

지난 수년간 AI 업계는 '지능은 언어에 있다'는 가정 하에서 움직였다. 오픈AI의 GPT 시리즈, 앤트로픽의 클로드 같은 LLM이 그 증거다. 하지만 런웨이는 다른 길을 가려 한다.

공동 창립자이자 공동 최고경영자(CEO)인 아나스타시스 게르마니디스는 TechCrunch와의 인터뷰에서 "언어 모델은 인터넷 전체, 게시판, 소셜 미디어, 교과서로 학습돼 기존 인간의 지식만 재현한다"며 "그 이상으로 나아가려면 덜 편향된 데이터를 활용해야 한다"고 설명했다.

다시 말해, 다음 세대 AI는 텍스트 기반이 아닌 영상 데이터와 세계 모델로 현실 세계의 물리 법칙과 인과관계를 직접 학습해야 한다는 주장이다.

세계 모델은 환경을 충분히 잘 시뮬레이션해 미래 상황을 예측할 수 있는 AI 시스템을 말한다. 런웨이는 지난 12월 첫 세계 모델을 공개했으며, 올해 중 두 번째 모델 출시를 계획 중이다.

경쟁 구도: 스타트업 vs 빅테크

런웨이만 이 길을 가는 것은 아니다. 스타트업 루마(Luma), 월드랩스(World Labs)도 비슷한 궤적을 따르고 있으며, 구글도 'Genie'라는 세계 모델로 같은 방향을 가리키고 있다.

다만 구글이 가장 위협적이다. 구글의 영상 생성 모델 'Veo'는 런웨이의 영상 생성 사업과 직접 경쟁하고, 'Genie' 세계 모델은 런웨이가 달성하려는 장기 목표를 노린다.

스탠포드 AI 기술력 벤치마크 업체 워커라(Workera)의 키안 카탄포루시 CEO는 "누구도 아직 영상 지능에서 일반화된 추론으로 도약할 수 있다는 걸 증명하지 못했다"고 말했다. 다만 "그렇다고 불가능하지는 않다"고 덧붙였다.

자본과 자원: 험난한 싸움

런웨이는 지금까지 8억 6,000만 달러(약 1조 2,288억원)를 모금했다. 최근 2월 자금 조달에서 AMD 벤처스, 엔비디아 같은 전략적 파트너로부터 3억 1,500만 달러(약 4,505억원)를 받았다.

경쟁사 루마AI와 월드랩스는 각각 9억 달러, 12억 9,000만 달러를 모금한 상태다. 그러나 런웨이가 마주한 진정한 대역은 오픈AI(약 1,750억 달러, 약 250조원 모금)와 알파벳(기업가치 약 4.86조 달러, 약 6,944조원)이다.

카탄포루시는 오픈AI가 영상 생성 플랫폼 '소라(Sora)'를 올해 3월 중단한 사례를 언급했다. 소라는 일일 약 100만 달러의 컴퓨팅 비용을 소모했으나, 수익은 약 210만 달러에 불과했다. 자본이 모든 것을 보장하지 않는다는 교훈이다.

카탄포루시는 런웨이를 완전히 낙관하지는 않지만, 음성 AI 스타트업 일레븐랩스가 오픈AI·구글을 자신들의 벤치마크에서 능가한 사례를 들며 "런웨이도 비슷한 전략으로 성공할 수 있다"고 평가했다.

런웨이의 카드: 실리콘밸리 외부의 자유로움

런웨이의 설립자들은 이 점을 잘 안다. 게르마니디스는 그리스 아테네에서 11세에 프로그래밍에 빠졌고, 신경과학·영화 공부를 위해 미국으로 건너갔다. 공동 CEO 크리스토발 발렌수엘라와 최고혁신책임자(CIO) 알레한드로 마타말라 오르티즈는 칠레 산티아고 출신이다.

셋은 2016년 뉴욕대학(NYU)의 ITP(인터랙티브 커뮤니케이션 프로그램)에서 만났다. 발렌수엘라는 이 프로그램을 "엔지니어를 위한 미술학교"라고 표현했다.

런웨이는 설립 초기 "AI로 모든 사람을 영화인으로 만들 수 있을까"라는 단순한 질문에서 출발했다. 이제 그 질문은 "AI로 더 나은 과학자를 만들 수 있을까"로 확장됐다.

게르마니디스는 세계 모델을 '과학 인프라'로 본다. 더 많은 감각 데이터와 관찰값으로 단일 모델을 학습시킬수록, 우주의 '디지털 쌍둥이'에 가까워진다고 본다. 실험 결과를 기다리는 시간을 압축할 수 있다면, 과학 진행 자체를 가속할 수 있다는 논리다.

이론상 런웨이의 기술이 신약 개발, 로봇 공학, 기후 모델링 같은 난제를 푸는 데 쓰일 수 있다는 뜻이다. 런웨이는 이미 지난해 로봇 부서를 출범했고, 실제 환경에서 테스트와 배포를 진행 중이다.

남은 과제: 컴퓨팅 파워

세계 모델 개발의 숨은 비용은 막대한 컴퓨팅 자원이다. 스탠포드의 카탄포루시는 "전면형 모델을 구축할 수 없다면 대규모 컴퓨팅 클러스터 접근권이 필수"라고 단언했다.

런웨이는 코어위브, 엔비디아와 거래 중이지만, 대규모 학습에 필수적인 '전용 클러스터 접근권' 확보 여부는 공개하지 않았다.

다만 경영진은 추가 모금에 서두르지 않겠다는 입장이다. 영상 생성 사업에서 수익을 내고 있기에, 계산된 성장을 추구하려는 의도로 보인다.

런웨이가 영상 생성 우위를 세계 모델 경쟁으로 옮길 수 있을지는 여전히 불확실하다. 하지만 실리콘밸리 주류의 안주함 없이 영화 제작 도구에서 과학 인프라로 진화하려는 도전만으로도, AI 업계 판도 재편의 신호탄이 되고 있다.