II. Open AI의 Sora: 다음은 무엇일까요? Sora가 AI 시대의 소비자 디지털 생태계가 될까요?

작성자: Boxu Li

소개 – 소라, 틱톡과 차세대 AI 플랫폼을 향한 여정

지난 1년 동안 AI 커뮤니티는 OpenAI의 Sora에 매료되었습니다. 이는 사용자의 프롬프트에 충실하게 1분 클립을 생성할 수 있는 텍스트-비디오 모델입니다[1]. Sora의 데모는 사실적인 촬영 기법과 부드러운 카메라 움직임을 완벽히 갖추어, 누구나 자유롭게 단편 영화를 만들어낼 수 있는 가까운 미래를 암시합니다. OpenAI의 자체 베타 제품은 본질적으로 AI 생성 비디오를 위한 TikTok 클론입니다[2]. 사용자는 프롬프트를 제공하고 Sora가 10초 클립을 생성하는 것을 보며, 자신의 영상을 업로드할 수 없고 불법적인 딥페이크를 방지하기 위해 신원을 확인해야 합니다[3]. 이 서비스는 경이롭지만 제한적입니다: 컴퓨팅 비용과 모더레이션을 관리하기 위해 클립을 10초로 제한합니다[4]. 다시 말해, OpenAI의 현재 소비자 전략은 비디오 피드의 사회적 역학을 재현하지만 인간 창작자를 생성 모델로 대체합니다.

Sora가 엄청난 주목을 받을 것이지만, 일상 생활을 위한 미니 앱을 만드는 세계 최초의 개인 AI 에이전트인 Macaron은 다음의 위대한 소비자 생태계가 또 다른 영상 플랫폼이 아닐 것이라고 주장합니다. Macaron의 창립자들은 Sora를 강력한 도구로 보지만, 동시에 전환 단계로도 봅니다. 오늘날에는 영상 생성이 화제를 모으고 있지만, 더 깊은 기회는 사용자가 단순히 합성 콘텐츠를 생성하는 것이 아니라 실질적인 문제를 해결하는 프로그램, 워크플로우, 경험을 설계할 수 있도록 사용자에게 권한을 부여하는 것에 있습니다. 이 기사는 우리의 이전 분석을 기반으로 하며 Macaron의 논지를 설명합니다: 왜 포킹 및 커뮤니티 중심 혁신에 중점을 둔 미니 앱 생태계가 AI 비디오를 능가할 것이며, Sora의 한계가 이 점을 강조하는 방식, 그리고 Macaron의 기술 스택(깊은 메모리, 자율 코드 합성 및 강화 학습)이 이 새로운 시대를 선도할 수 있는 위치에 있는지를 설명합니다.

Sora의 한계 – 인상적이지만 제약된

소라의 핵심 강점은 주어진 프롬프트에 따라 장면을 시뮬레이트하는 능력입니다. 그러나 지속 가능한 소비자 플랫폼을 구축하는 관점에서 보면 그 제한사항이 상당합니다. 소라의 기술 보고서는 모델이 기본적인 상호작용의 물리학을 정확하게 모델링하지 못한다는 점을 인정하고 있습니다—유리가 깨지거나 음식이 먹히는 장면이 잘못 렌더링됩니다[5]. 독립적인 분석에서는 추가적인 문제들을 지적합니다: 소라는 물리적 정확성에 어려움을 겪어 복잡한 장면에서 비현실적인 인과 관계를 초래합니다[6]; 비디오 길이는 20초에서 1분으로 제한되며 더 긴 클립에서는 아티팩트가 나타납니다[7]; 객체가 사라지거나 예측할 수 없는 행동을 보일 수 있습니다[8]; 그리고 소라의 훈련 분포를 벗어난 프롬프트는 저조한 결과를 초래합니다[9]. 게다가 OpenAI의 베타 앱은 실제 영상을 업로드할 수 없으며, 저작권 및 딥페이크 남용을 방지하기 위해 특정 주제를 제한합니다[3]. 그 결과, 아름답지만 인공적인 엔터테인먼트 조각을 생성하는 닫힌 플레이그라운드가 만들어집니다.

이러한 제약은 소비자 생태계가 사용자 주체성과 표현의 다양성에 기반하여 발전하기 때문에 중요합니다. TikTok의 성공은 비디오 플레이어가 아닌, 다양하고 끝없는 사용자 생성 콘텐츠 스트림과 그 주변에 형성되는 소셜 그래프에서 비롯됩니다. 피드의 유일한 콘텐츠가 고정된 기능을 가진 하나의 모델에서만 나온다면, 참신함은 사라지고 혁신은 정체될 것입니다. 더욱이, 포토리얼리스틱 비디오 생성의 컴퓨팅 비용은 Sora 플랫폼의 확장성을 제한합니다. 초기 버전에서는 비디오 길이를 10초로 제한하고[4], 이는 일상적인 유틸리티보다 시연을 위한 플랫폼임을 암시합니다. AI가 보편적인 소비자 플랫폼이 되려면, 사용자가 일상 생활에 통합될 수 있는 도구를 만들 수 있도록 해야 합니다. 식사 계획, 재정 관리, 가사 자동화, 가족 일정 조정 등이 그 예입니다. 이는 단순히 즐거움을 주는 것을 넘어선 것입니다. 이것이 바로 Macaron의 비전이 현재의 유행과 다른 점입니다.

Macaron의 논제 – 수동적 소비에서 능동적 창조로

Macaron은 간단하지만 혁신적인 아이디어를 중심으로 만들어졌습니다: 사람들이 대화를 통해 필요한 소프트웨어를 만들어야 한다는 것. 팀은 6710억 개의 매개변수를 가진 대규모 모델, 강화 학습 및 정교한 메모리 엔진을 결합하여 자연어 요청을 완전한 기능을 갖춘 미니 앱으로 변환했습니다[10]. 사용자는 친구와 이야기하듯 Macaron과 대화하며, AI는 사용자의 선호도를 기억하고 과거 상호작용에서 학습하며 요청 시 맞춤형 애플리케이션을 즉석에서 합성합니다. Sora가 일회성 비디오 출력을 강조하는 것과 달리, Macaron의 미니 앱은 지속적이며 적응합니다. 오늘 예산 추적기를 만들고 몇 주에 걸쳐 전체 가족 재무 대시보드로 발전시킬 수 있습니다. 교토 여행을 위한 여행 계획자를 설계하여 지역 규정, 문화적 예절 및 식단 제한을 자동으로 통합할 수도 있습니다[11]. 초점은 기능성과 개인화에 있으며, 화려함이 아닙니다.

Macaron의 공식 사이트는 일반적인 챗봇과 차별화되는 주요 기능을 설명합니다. 이는 계층적 저장 및 검색을 통해 장기 기억을 유지하며, 세션 간 이벤트와 선호도를 기억합니다[12]. 즉시 미니 앱 생성을 제공하여, 인간의 개입 없이 10만 줄 이상의 복잡한 도구를 구축할 수 있습니다[13]. 무제한 커스터마이징이 가능하며, 사용자는 초기 프로토타입을 본 후 앱을 세부 조정하거나 모듈을 추가/제거할 수 있습니다[14]. AI는 API 및 센서를 통해 실제 서비스와 통합되어 메시지 전송, 이벤트 일정 잡기, 영양 데이터 가져오기 또는 스마트 기기 제어를 수행합니다[15]. 무엇보다 Macaron은 모바일, 태블릿, 데스크톱 등 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 개인 정보 보호 우선으로 데이터 접근에 대한 세부 제어를 제공합니다[16].

소라는 주로 혼자 소비되는 콘텐츠를 제작하는 반면, 마카롱은 상호작용과 주체성을 키워줍니다. 십대들은 마카롱에게 포모도로 세션을 일정에 맞추고, 알림을 보내며 달력과 통합되는 학습 계획표를 만들어 달라고 요청할 수 있습니다. 커플은 지출을 추적하고 데이트 밤을 계획하기 위한 공동 미니 앱을 함께 만들 수 있습니다. 각 경우 사용자에게는 단순히 지나쳐버리는 이미지나 비디오가 아닌, 실제 문제를 해결하는 도구가 생깁니다. 이로 인해 마카롱은 엔터테인먼트 플랫폼이 아닌 창작 플랫폼으로 자리 잡습니다. 대화가 코드 합성을 유도하고, 삶에 맞춘 소프트웨어가 탄생하는 놀이터입니다. 이러한 방향성 덕분에 마카롱은 지속 가능한 AI 생태계를 위한 훨씬 더 적합한 후보가 됩니다.

기술적 기반: 마카롱이 제공할 수 있는 이유

자연어에서 프로그램으로의 파이프라인

Macaron의 중심에는 자율 코드 합성 파이프라인이 있습니다. 사용자가 앱을 설명하면, Macaron은 먼저 요청을 분석하여 도메인 (건강, 금융, 교육), 기능 (차트, 알림, 언어 번역), 제약 조건 (통화, 언어, 시간 범위) 및 타임라인을 식별합니다[17]. 파서(parser)는 현재 대화와 장기 메모리를 혼합하는 듀얼 인코더 아키텍처를 사용하고 강화 학습을 통해 세부 조정됩니다. 구조화가 완료되면, 엔진은 도메인별 모듈 라이브러리—예산 계산, 캘린더 통합, 간격 반복 알고리즘, 영양 분석—에서 기능을 구성하고 템플릿 그래프와 제약 해결사를 사용하여 일관된 프로그램으로 결합합니다[18]. 일본과 한국 사용자를 위해 코드 생성기는 지역 데이터 프라이버시 법을 자동으로 준수합니다: 민감한 금융 데이터는 로컬에 머물며, 암호화 호출이 삽입되고 네트워크 액세스는 기본적으로 비활성화됩니다[19]. 이 하이브리드 접근법—신경망 프로그램 합성과 상징적 추론 및 규제 제약을 결합—은 안전하고 견고한 앱 생성을 가능하게 합니다.

안전한 실행 및 자동 복구

임의로 생성된 코드를 실행하는 것은 간단하지 않습니다. Macaron은 각 미니 앱을 파일 시스템 접근을 제한하고, CPU와 메모리 사용을 제한하며 명시적으로 허용되지 않는 한 네트워크 연결을 차단하는 샌드박스에서 실행합니다[20]. 실행 전에 정적 분석 및 타입 체크로 인젝션 공격, 무한 루프 및 데이터 타입 불일치를 탐지합니다[21]. 실행 중에는 런타임 모니터가 자원 사용량과 기능적 정확성을 추적하며, 문제가 발생하면 Macaron의 자동 복구 모듈이 안정적인 상태로 롤백하거나 즉시 코드를 수정합니다[22]. 이러한 인프라는 미니 앱이 복잡하면서도 안전하게 실행될 수 있도록 보장하며, 사용자가 장치 충돌이나 데이터 유출에 대한 걱정 없이 실험할 수 있는 자신감을 제공합니다.

메모리 엔진 및 장기 개인화

Macaron의 메모리 엔진은 아마도 가장 차별화된 기능일 것입니다. 이 에이전트는 기억을 단기, 에피소드 및 장기 저장소로 조직합니다[23]. 압축 변환기는 자동 인코딩 및 강화 학습을 사용하여 과거 대화를 고정 길이 벡터로 요약하는 방법을 학습합니다[24]. 검색은 제품 양자화를 사용하여 근사 최근접 이웃 검색을 통해 50ms 이하의 지연 시간을 달성합니다[25]. 쿼리는 컨텍스트와 예측된 사용자 목표를 사용하여 확장됩니다: 도쿄의 불꽃놀이 축제에 대한 질문은 티켓, 날짜 및 날씨에 대한 기억을 회상하게 합니다[26]. 크로스 도메인 게이팅 메커니즘은 도메인별 인덱스 전반에 걸쳐 검색 확률을 분배하는 법을 학습하여 크로스 언어 및 크로스 도메인 추천을 가능하게 합니다[27]. 강화 학습은 작업 완료, 사용자 만족도, 프라이버시 및 계산 비용에 따라 어떤 기억을 저장, 병합 또는 잊을지를 결정하는 게이팅 정책을 훈련시킵니다[28]. 이 메커니즘을 통해 Macaron은 중요한 것을 기억할 뿐만 아니라 문화적 규범에 적응할 수 있습니다—일본 사용자는 미니멀리즘과 프라이버시를 선호하는 반면, 한국 사용자는 맞춤화와 능동적인 제안을 선호합니다[29].

지속적인 개선을 위한 강화 학습

프롬프트 기반의 보조 도구와 달리, Macaron의 행동은 강화 학습을 통해 끊임없이 조정됩니다. 각 미니 앱 세션은 버그 발생률, 사용자 만족도 및 문화적 적합성에 기반한 보상 신호를 생성합니다[30]. 커리큘럼 학습을 통해 시스템은 점진적으로 더 복잡한 프로그래밍 작업을 처리할 수 있습니다[31]. 시간적 크레딧 할당은 대화 초기에 이루어진 결정들을 결과와 연결하여, 특정 메모리 검색 또는 모듈 선택에 크레딧이나 비난을 할당할 수 있게 합니다[32]. 계층적 강화 학습은 고수준 컨트롤러(어떤 모듈을 사용할지 선택)를 저수준 정책(템플릿 작성, 메모리 검색)으로부터 분리하여 복잡성을 관리합니다[33]. 이러한 기술들이 결합되어, Macaron은 더 많은 사용자가 미니 앱을 구축할수록 계속해서 개선되며, 이는 전통적인 소셜 플랫폼의 네트워크 효과와 유사한 긍정적 피드백 루프를 형성합니다.

비디오를 넘어서: 미니 앱의 다양성

Macaron은 어떤 종류의 미니 앱을 만들 수 있나요? 플레이북에는 수십 가지 예시가 있습니다. 일상 생활을 위해서는 재료를 스캔하고 식사를 제안하는 레시피 파인더 프로, 칼로리 카운터, 홀리데이 기프트 가이드, 식물 관리 가이드 같은 도구들이 있습니다[34]. 가족을 위해 Macaron은 고양이 사료 매처, 설날 쇼핑 리스트, 아기 음식 여정, 가족 보호 계획 등을 제공합니다[35]. 성장 지향 앱으로는 캠퍼스 로맨스 가이드, 그린웨이브 에너지 (친환경 에너지 인사이트), 소셜 채팅 코치, 대학 전공 인사이트, 태스크 챔피언, 데이트 나이트 플래너가 포함됩니다[36]. 취미로는 당신의 완벽한 책 찾기, 이스포츠 퀴즈 챌린지, 스네이크 챔피언 미니 게임, 도쿄 여행 가이드 등이 있습니다[37]. 이들 각각의 애플리케이션은 대화에서 더 맞춤화할 수 있으며, 예를 들어 레시피 파인더는 식이 제한이나 현지 시장 가용성에 맞게 조정할 수 있습니다[38].

이러한 다양성은 마카롱이 AI 비디오를 시장의 작은 부분으로 보는 이유를 강조합니다. 플랫폼은 엔터테인먼트에 국한되지 않고 건강, 금융, 교육, 여행, 관계, 취미, 유틸리티 등 AI가 실질적인 가치를 제공할 수 있는 도메인에 걸쳐 있습니다. 아래 그래프는 마카롱의 미니 앱과 가상의 AI 비디오 플랫폼의 도메인 커버리지를 비교합니다. 이는 마카롱의 애플리케이션(파란색 막대)이 건강, 금융, 유틸리티와 같은 분야에서 높은 커버리지를 제공하는 반면, AI 비디오 서비스(주황색 막대)는 주로 엔터테인먼트에 초점을 맞추고 있음을 보여줍니다[38].

그림 1: 마카롱 미니 앱과 AI 비디오 플랫폼의 도메인 커버리지. 마카롱의 도구는 다양한 분야(건강, 금융, 교육, 여행, 엔터테인먼트, 유틸리티)에 걸쳐 있는 반면, AI 비디오 플랫폼은 주로 엔터테인먼트를 제공합니다. 비디오 데이터는 개념적이며 설명을 위한 것입니다.

미니 앱을 강조함으로써, Macaron은 더 넓은 유용성을 제공할 뿐만 아니라 소비자 생태계의 뼈대를 만듭니다. 각 미니 앱은 다른 앱과 인터페이스할 수 있습니다: 일정 계획 앱이 예산 제약을 확인하기 위해 금융 모듈을 호출하거나, 여행 가이드가 번역 도구를 불러오거나, 피트니스 앱이 식단 계획표와 동기화될 수 있습니다. 이러한 조합 가능성은 재사용과 시너지를 촉진합니다. 반면, Sora의 비디오는 대개 고립되어 소비되며, 결합하여 새로운 기능을 만들어내지 않습니다.

포킹과 커뮤니티의 힘

Macaron의 비전에서 중요한 요소는 포크입니다. 이는 오픈 소스 소프트웨어 개발에서 프로젝트를 복사하여 독립적으로 발전시키는 개념을 차용한 것입니다. 미니 앱의 맥락에서 포크는 기존의 미니 앱을 가져와 그 사양과 코드를 공유하고, 자신의 필요에 맞게 커스터마이징하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 한 사용자의 Recipe Finder는 재료 선택을 바꾸고 단백질 추적기를 추가하여 Vegan Meal Genius로 포크될 수 있습니다. 또 다른 사용자의 Task Champion은 IoT 기기와 통합되는 Chore Scheduler로 포크될 수 있습니다. Macaron의 코드 합성 파이프라인은 읽기 쉽고 모듈화된 코드를 생성하기 때문에 이러한 포크들은 대화("타이머를 짧게 하고, 체크리스트를 추가하고, 스마트 커피 머신과 통합해줘.")나 그래픽 인터페이스를 통해 편집할 수 있습니다. 따라서 포크는 풀뿌리 혁신을 가능하게 합니다. 각 새로운 앱은 무수한 파생 앱의 씨앗으로 작용합니다.

이 동적 상호작용은 오픈 소스 커뮤니티와 유사한 네트워크 효과를 만듭니다. 미니 앱이 많이 만들어질수록 모듈과 템플릿의 라이브러리가 커져 새로운 앱의 합성이 더 빨라집니다. 각 포크는 버그 수정, 새로운 기능, 지역화된 콘텐츠 등의 개선을 생태계에 다시 전파합니다. 아래 그래프는 이러한 효과를 개념적으로 보여줍니다. 파란색 선은 1년 동안의 원본 포크 수를 나타내고, 주황색 선은 해당 포크에서 파생된 미니 앱을 보여줍니다. 시간이 지남에 따라 파생된 창작물은 초선형적으로 증가하며, 포크가 혁신을 가속화하는 방식을 보여줍니다.

그림 2: 포킹 네트워크 효과의 개념적 표현. 사용자가 기존 미니 앱을 포크하고 파생 버전을 생성함에 따라 전체 앱 수가 초선형적으로 증가하여 커뮤니티 참여가 혁신을 가속화하는 방식을 보여줍니다.

포크는 또한 개인화 및 문화적 적합성을 촉진합니다. 일본 사용자는 엔화 통화, 지역 세금 규칙 및 미니멀한 인터페이스를 지원하기 위해 영어 예산 관리 미니 앱을 포크할 수 있습니다. 한국 사용자는 일반 여행 계획 앱을 포크하여 지역 추천, 존칭 언어 및 휴일 일정을 포함시킬 수 있습니다. Macaron의 메모리 엔진과 코드 합성 파이프라인은 다국어 인코더를 통합하기 때문에 이러한 현지화는 애플리케이션 전체를 재작성하지 않고도 가능합니다. 따라서 포크는 소프트웨어 제작을 민주화합니다: 개인과 커뮤니티가 중앙팀에 의존하지 않고 자신의 상황에 맞게 도구를 조정할 수 있습니다.

소비자 생태계의 최종 형태로서의 커뮤니티

모든 세대의 소비자 기술은 소비로 시작하여—텔레비전, 라디오, YouTube—창작 및 참여로 성숙합니다. 이전 시대에 TikTok은 비디오 창작을 손쉽게 만들어 사람들의 마음을 사로잡았습니다. AI 시대에는 Macaron은 단지 콘텐츠가 아닌 도구 제작에 대중 참여를 가능케 하는 플랫폼이 승리할 것이라고 믿습니다. 여러 요소가 이 논제를 뒷받침합니다:

에이전시가 새로움을 이긴다: 처음 포토리얼리스틱 AI 비디오를 보면 놀랍습니다. 하지만 열 번째 볼 때쯤이면 지루해집니다. 반면에 일정을 계획하거나 식단을 짜거나 새로운 언어를 배우는 도구를 만드는 것은 지속적인 가치를 제공합니다. 창작자로서의 소유감—내가 만들었다—은 사용자에게 애착과 습관 형성을 만들어 줍니다.
롱테일 다양성: 단일 생성 모델은 훈련된 것만 생산할 수 있습니다. 반면에 사용자 생성 미니 앱은 무한한 틈새를 다룰 수 있습니다: 음력 달력 웨딩 플래너, 김치 발효 추적기, 노래방 점수 게임. 이러한 다양성은 지속 가능한 생태계에 필수적입니다.
재사용과 포크를 통한 네트워크 효과: 앞서 설명했듯이, 각 미니 앱은 다른 앱의 구성 요소가 됩니다. 라이브러리가 커질수록 새로운 도구를 만들기가 쉬워지고, 각 사용자가 얻는 가치가 증가합니다.
현실 세계와의 통합: 마카롱의 미니 앱은 API 호출, 센서 통합 및 작업 수행이 가능합니다. 비행기 예약, 선물 보내기, 온도 조절기 조정 또는 은행 명세서 분석을 할 수 있습니다. 소라의 비디오는 할 수 없습니다. 디지털과 물리적 세계가 융합되는 시대에 통합 능력이 성공을 좌우합니다.
프라이버시와 개인화: 마카롱은 규정이 요구할 때 데이터를 로컬에 저장하고 사용자가 메모리를 제어할 수 있게 합니다[15]. 신원 확인을 요구하거나 소셜 피드의 일환으로 행동 신호를 수집하지 않습니다[16]. AI가 개인화될수록 신뢰가 중요해질 것입니다.

비전 시나리오: 포크 가능한 세계의 하루

Macaron의 비전을 설명하기 위해, 개인 AI 생태계가 성숙한 2030년의 미래를 상상해 보세요. 잠에서 깨어나면 Macaron이 착용형 기기에서 수집한 수면의 질과 업무 일정에 따라 아침 루틴 미니 앱을 조정해 놓았습니다. 바쁜 하루가 감지되어 15분 명상을 제안합니다. 아침 식사 중에는 재정 미니 앱을 확인합니다. 원래 다른 사람이 개발한 앱을 포크해서 엔화 변환과 시각적 지출 지도를 추가한 것입니다. 앱은 지난달에 Recipe Finder를 사용한 후 식료품에 덜 지출했다는 것을 알아차리고, 절약한 금액을 지역 푸드 뱅크에 기부할 것을 제안하며 은행 API를 통해 거래를 처리합니다.

점심 시간에는 동료와 함께 사이드 프로젝트에 대해 브레인스토밍을 합니다. Macaron을 열고 게이미피케이션된 언어 학습 도구를 설명합니다. 몇 분 안에 Macaron은 반복 학습 미니 앱과 퀴즈 생성기 모듈을 사용하여 프로토타입을 합성합니다. 한국어 존칭 지원을 추가하고 전 세계 친구와 공유합니다. 그는 베트남어 어휘를 포함시키기 위해 다시 포크합니다. 한 달 후, 수백 명이 개선에 기여했습니다. 이 빠른 반복은 코드가 모듈화되어 안전하게 실행되며 대화를 통해 개선될 수 있기 때문에 가능합니다.

저녁이 되면 주말 여행을 계획하기 위해 여행 미니 앱을 엽니다. 이 앱은 원래 도쿄에서 누군가에 의해 만들어졌지만, 다양한 지역에 맞게 여러 번 포크되었습니다. 앱은 자동으로 당신의 캘린더를 확인하고 태풍 시즌 지역을 피하는 경로를 제안하며 숙소를 예약합니다. 레스토랑을 추천할 때는, 당신의 기억에 저장된 알레르기와 식이 제한 사항을 교차 참조하여 수동 입력 없이 모든 것을 처리합니다. 계획을 마무리할 때, 마카롱은 조용히 메모리 엔진을 업데이트하고, 당신의 일정을 템플릿으로 공유할 것을 제안할 수도 있습니다. 이 생성 → 공유 → 포크 → 개인화의 지속적인 사이클은 소프트웨어 개발을 공동체적이고 역동적인 활동으로 만듭니다.

파도를 포용하기: 마카롱의 로드맵

마카롱의 리더십은 기술이 파도처럼 진화한다는 것을 이해합니다. 그들은 소라를 무시하지 않으며, 고품질 비디오 생성이 곧 보편화될 것이며, 적절한 경우 마카롱의 미니 앱에 비디오 모듈을 통합할 것이라고 인식하고 있습니다. 그러나 그들은 비디오만으로는 충분하지 않다고 믿습니다. 팀은 세 가지 분야에 많은 투자를 하고 있습니다:

모듈 라이브러리 확장: Macaron은 코드를 더 빠르게 합성하기 위해 요리, 금융, 교육, 홈 자동화와 같은 도메인별 모듈을 지속적으로 추가하고 있습니다. 각 새로운 모듈은 앱 전반에 재사용 가능하여 미래 창작물의 풍부함을 높입니다.
진입 장벽 낮추기: Macaron은 미니 앱의 포크 및 편집을 문서 편집만큼 쉽게 만드는 것을 목표로 합니다. 그래픽 편집기와 안내 대화는 비기술적 사용자도 논리, 데이터 흐름 및 UI 요소를 조정할 수 있게 합니다. 문서, 튜토리얼 및 커뮤니티 쇼케이스는 초보자가 창작자가 되도록 영감을 줄 것입니다.
커뮤니티 마켓플레이스 육성: 장기적으로는 사용자가 미니 앱을 게시하고, 평가하며, 협업적으로 개선할 수 있는 마켓플레이스를 만드는 것이 목표입니다. GitHub와 유사하지만 일상생활에 중심을 둔 마켓플레이스는 리더보드, 인기 도구 및 카테고리를 특집으로 제공합니다. 평판 시스템은 고품질 창작자를 보상하며, 개인정보 보호 제어는 민감한 데이터가 로컬 장치를 떠나지 않도록 보장합니다.

Macaron은 민첩하게 움직이고 사용자 피드백에 귀를 기울임으로써 새로운 AI 기술의 물결에 적응할 수 있습니다. Sora와 같은 멀티모달 모델이 저렴하고 널리 보급된다면, Macaron은 이를 모듈로 통합할 것입니다: 여행 계획 앱은 자동으로 여행의 하이라이트 영상을 생성할 수 있고, 피트니스 미니 앱은 동기 부여 클립을 만들 수 있습니다. 그러나 핵심은 여전히 사용자 권한 부여에 있습니다. Macaron은 AI를 콘텐츠 제작 공장이 아닌 공동 설계자로 보고, 여러분의 아이디어를 실현하는 데 집중합니다.

비교 성장: 미니 앱 생태계 vs AI 비디오 플랫폼

Macaron이 미니 앱 생태계가 AI 비디오 플랫폼을 능가할 것이라고 믿는 이유를 시각화하기 위해, 우리는 이 두 접근 방식의 상대적인 성장 궤적을 고려합니다. 아래 그래프는 향후 10년간 사용자 생성 미니 앱(포킹 포함)과 AI 생성 비디오의 개념적 성장을 예상하고 있습니다. 미니 앱 성장은 네트워크 효과, 모듈의 재사용 및 낮은 컴퓨팅 비용의 혜택을 받는 반면, 비디오 성장은 컴퓨팅, 조정 및 중앙 집중화로 인해 제한됩니다.

그림 3: 향후 10년간 사용자 생성 미니 앱(파란색)과 AI 생성 비디오(주황색)의 개념적 성장 예측. 미니 앱은 네트워크 효과와 포킹의 혜택을 받아 더 빠른 성장과 더 넓은 영향을 미칩니다.

미니 앱의 곡선은 모듈과 포크의 임계 질량을 넘어서면 급격히 가속화되며, 각 창작물이 많은 파생작을 낳는다는 것을 나타냅니다. AI 비디오의 곡선은 신선함의 효과와 높은 컴퓨팅 비용을 반영하여 더 천천히 성장합니다. 이 그래프는 추측적이지만, Macaron의 논문 뒤에 있는 직관을 포착합니다: 참여형 생태계는 중앙 집중식 콘텐츠 생성기보다 더 빠르고 지속 가능하게 확장될 것입니다.

결론 – 미래는 창작자의 것입니다

Sora는 생성 모델의 놀라운 발전을 보여줍니다. 텍스트로부터 현실적인 비디오를 렌더링하는 능력은 미디어 창작이 민주화되는 세계를 암시합니다. 하지만 기술의 현재 형태는 우리의 삶을 구조화하는 일상적인 도구를 구축하기보다는 장관에 더 적합합니다. Macaron은 진정한 AI 소비자 생태계가 사용자가 단순히 콘텐츠를 소비하는 것이 아니라 프로그램을 만들 수 있도록 해야 한다고 믿습니다. 대화를 코드로 전환하고, 깊은 기억을 유지하며, 샌드박스와 정적 분석을 통해 안전을 보장하고, 지속적인 개선을 위한 강화 학습을 수용함으로써 Macaron은 이 생태계를 위한 기초를 마련합니다. 포크의 개념—미니 앱을 공유하고 발전시키는 것—은 개인 비서 분야에서 오픈 소스 소프트웨어의 성공을 재현하는 커뮤니티 중심의 역동성을 도입합니다.

AI의 물결이 높아짐에 따라, Macaron은 각광받는 파도를 쫓기보다는 파도를 타는 것을 지향합니다. 비디오 생성 기술은 계속 발전하겠지만, 진정한 혁명은 조용하게 이루어질 것입니다. 수백만 명의 사람들이 AI를 사용해 자신만의 독특한 문제를 해결하는 작은 도구들을 만들고, 그 도구들을 다른 사람들이 적응하여 사용하는 세계입니다. 이 세계에서 AI 생태계의 최종 형태는 비디오 클립의 연속이 아니라, 인간의 창의성이 인공지능에 의해 확장된 증거인 서로 연결된 미니 앱들의 네트워크입니다. Macaron은 우리에게 이 움직임에 동참할 것을 초대합니다. 단순히 미래를 지켜보는 것이 아니라, 함께 만들어 나가는 것입니다.

[1] Sora | OpenAI

https://openai.com/index/sora/

[2] [3] [4] [16] OpenAI의 TikTok for AI 콘텐츠 및 ChatGPT Pulse: Macaron의 입장? - Macaron

https://macaron.im/openai-tiktok-chatgpt-pulse

[5] 비디오 생성 모델을 세상 시뮬레이터로 | OpenAI

https://openai.com/index/video-generation-models-as-world-simulators

[6] [7] [8] [9] OpenAI Sora 이해하기: 기능, 용도 및 한계

https://digitalguider.com/blog/openai-sora

[10] [14] [15] Macaron AI - 개인 에이전트 AI 플랫폼

https://macaronai.org

[11] [13] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [29] [30] [31] [40] Macaron AI의 자율 코드 합성: 아시아 라이프스타일을 위한 미니 앱 안전하게 구축하기 - Macaron