멀티모달 AI가 모든 것을 바꾸는 이유 (개발자만을 위한 것이 아님)

지난주, 저는 휴대폰이 냉장고 사진을 보고, 제가 "피곤하고 배고프다"라고 말하는 것을 듣고 나서, 어떻게든 실제로 말이 되는 15분 요리법을 제안하는 것을 보았습니다. 앱을 옮겨 다닐 필요도 없었고, 재료를 입력할 필요도 없었어요. 그냥… 여러 형식의 대화 하나로 끝났어요.

그때 깨달았어요: 우리는 더 이상 "챗봇 시대"에 살고 있는 것이 아니에요. 우리는 멀티모달 시대에 살고 있고, 대부분의 사람들은 여전히 AI가 그저 이메일 자동 완성기라고 생각하고 있어요.

만약 "멀티모달 AI 설명"이라는 용어가 기술 트위터에서 떠돌고 있는 것을 들었지만 실제 삶에서 그것이 무엇을 의미하는지 잘 이해하지 못했다면, 제가 설명해드릴게요. 저는 지난 3개월 동안 이 도구들을 제 혼란스러운 워크플로우에서 테스트해왔어요—스크린샷이 여기저기 있고, 반쯤 작성된 노트와 녹취하지 않은 비디오 클립들이 있었죠. 여기에 제가 배운 것, 실제로 바뀐 것, 그리고 왜 이게 중요하며 코드를 한 줄도 작성해본 적이 없어도 상관없는지에 대한 이야기가 있습니다.

"멀티모달"이란 말의 쉬운 설명

자, 이제 용어는 잠시 잊어버리세요.

사람들이 멀티모달 AI라고 말할 때, 그들은 AI가 단지 텍스트를 읽는 것이 아니라 이미지를 보고, 오디오를 듣고, 비디오를 보고, 그리고—여기서 중요한 점은—이들이 어떻게 연결되는지를 실제로 이해하는 것을 말합니다.

이렇게 생각해보세요:

단일 모드 AI는 책만 읽는 사람과 같아요. 페이지에 있는 단어들에만 제한되어 있죠.
다중 모드 AI는 책을 읽고, 영화를 보고, 팟캐스트를 듣고, 사진을 스크롤 하면서 하나의 완전한 그림을 그리는 사람과 같아요.

2026년에는 이것이 더 이상 실험적이지 않아요. 이제 기본이 되어가고 있죠. Google Gemini, Meta의 AI 안경, 그리고 심지어 휴대폰의 사진 검색도 조용히 이 작업을 백그라운드에서 수행하고 있어요.

이것이 다른 점은 다음과 같아요:

텍스트 — 이메일, 블로그 포스트, 캡션, 트윗
이미지 — 스크린샷, 제품 사진, 밈, 다이어그램
오디오 — 음성 메모, 팟캐스트 클립, 회의 녹음
비디오 — 화면 녹화, 유튜브 클립, 틱톡

마법은 AI가 이 모든 형식을 수용할 수 있다는 것뿐만 아니라, 이들 간의 연결점을 찾을 수 있다는 것이죠.

예를 들어:

혼란스러운 오류 메시지의 스크린샷을 업로드해요
"여기서 뭐가 잘못됐나요?"라고 입력해요
오류가 발생하기 전 상황을 보여주는 짧은 Loom 비디오를 첨부해요

진정한 다중 모드 모델은 이 세 가지를 별개의 것으로 취급하지 않아요. 이들을 하나로 엮어 이해하고 실제 상황에 맞는 답변을 제공해요.

옛날 AI는 비디오를 무시하고 스크린샷에서 텍스트만 대충 훑어보고 일반적인 조언을 줬을 거예요. 다중 모드 AI는 전체 이야기를 봅니다.

여기에서 빠른 현실 점검: "멀티모달"이라고 주장하는 모든 도구가 실제로 이를 잘 수행하는 것은 아닙니다. 일부는 단지 이미지에서 텍스트를 추출하고 똑똑한 척 합니다. 진정한 멀티모달 행동은 AI가 각 입력 유형을 내부 표현(임베딩이라고 부르는)으로 인코딩하고, 이를 공유 공간에서 정렬하며, 함께 추론하는 것을 의미합니다.

번역: "빨간 머그컵"의 이미지와 "나무 책상 위의 진홍색 커피 컵"이라는 텍스트는 AI의 내부 지도에서 서로 가까이 위치해야 합니다. 이렇게 하여 사진과 문장이 서로 관련이 있음을 알게 됩니다.

일반 사람들에게 왜 중요한가요:

스크린샷 중심의 작업 흐름이 더 이상 이차적이지 않습니다
콘텐츠 계획이 분석 대시보드, 초안, 비디오 클립을 혼합할 수 있습니다
연구가 PDF, 다이어그램, 음성 메모를 하나의 검색 가능한 장소에 통합할 수 있습니다

이미지와 텍스트의 혼합을 이해하는 AI를 사용해 본 적이 있다면, 그것이 바로 멀티모달이 조용히 일을 하고 있는 것입니다.

전후 비교: 실제 예시

실제로 어떤 모습인지 보여드릴게요. 같은 작업, 다른 모델 유형.

예시 1: 인스타그램 캐러셀 분석

작업: 인스타그램 캐러셀(여러 슬라이드가 하나의 이미지로 된 것)의 스크린샷을 업로드하고 물었습니다:

"이 게시물이 왜 잘 수행되고 있는지 말해주고, SaaS 청중을 위한 유사한 개념을 제안해 주세요."

이전 (텍스트 전용 / 약한 이미지 처리):

내가 입력한 캡션만 읽을 수 있었어요
레이아웃, 시각적 계층, 슬라이드 순서는 완전히 무시했어요
"명확한 CTA를 사용하세요"와 "게시물에 가치를 더하세요" 같은 일반적인 조언을 줬어요

이후 (탄탄한 멀티모달 모델):

스크린샷에 몇 개의 슬라이드가 있는지 인식했어요
시각적 패턴을 주목했어요: 첫 슬라이드의 굵은 후크, 중간 슬라이드의 최소한의 텍스트, 마지막에 강한 대비의 CTA
제안: "SaaS의 경우, '여기서 사용자를 잃고 있습니다'라는 굵은 시작 문구, 각 마찰 지점을 다루는 3개의 슬라이드, '무료로 시도해보세요'라는 CTA를 대비 색상으로 마지막 슬라이드에 넣어보세요."

결과: 3배 더 유용하고 구체적인 아이디어를 얻었어요. 추측이 아니에요—실제로 세어봤어요: 12개의 실행 가능한 제안 vs 4개의 모호한 제안.

예제 2: 랜딩 페이지 + 분석 스크린샷

작업: AI에게 제공한 것:

랜딩 페이지의 스크린샷
Google Analytics 스크린샷 (이탈률 + 페이지 체류 시간)
짧은 텍스트 프롬프트: "여기서 뭐가 문제일 것 같고, 어떤 A/B 테스트를 먼저 시도해볼까요?"

비멀티모달 행동:

GA 스크린샷을 완전히 무시했어요
일반적인 랜딩 페이지 팁을 줬어요
이탈률이나 스크롤 깊이에 관한 언급은 없었어요

멀티모달 행동:

GA 숫자 읽기 (이탈률 약 78%, 평균 세션 약 12초)
히어로 섹션에 명확한 주요 CTA가 상단에 없다는 것을 발견
하나의 집중된 A/B 테스트 제안: "단일 CTA 버튼 + 광고 카피를 반영한 가치 제안을 가진 히어로"

마법은 아니지만, 텍스트 자동완성 기계가 아닌 초급 CRO 컨설턴트와 대화하는 느낌이었어요.

예시 3: 혼합 미디어에서 콘텐츠 재활용

이걸 다중모달 모델에 던졌어요:

웨비나에서 30초 클립 (비디오)
전체 웨비나 전사본 (텍스트)
썸네일 스크린샷 (이미지)

프롬프트: "이 클립의 실제 분위기에 맞는 TikTok 훅 아이디어 5개를 만들어줘."

주요 차이점:

텍스트 전용 도구는 그것을 일반 SaaS 웨비나처럼 다루었어요
다중모달 도구는 비디오에서 톤(약간 비꼬고 캐주얼한)과 썸네일에서 색상/에너지를 잡아냈어요

생성된 훅은 제 작은 A/B 테스트에서 20–25% 더 높은 훅 유지율을 보였어요. 총 10개의 훅을 테스트했어요—각 모델 세트에서 5개씩—작은 청중을 대상으로요. 통계적으로 완벽하지는 않지만, 충분히 눈에 띄는 결과였어요.

결론은: AI가 보고, 듣고, 읽을 수 있을 때, 추측을 멈추고 실제로 있는 것에 반응하기 시작한다는 거예요.

Qwen3-VL-Embedding이 어떻게 맞는지

그렇다면 Qwen3-VL-Embedding은 어디에 들어갈까요?

대부분의 사람들은 다중모달 AI의 화려한 측면—스크린샷을 보고 답장을 작성하는 채팅 인터페이스—을 보죠. 하지만 그 이면에는 덜 화려하지만 매우 중요한 것이 있습니다: 임베딩이에요.

Qwen3-VL-Embedding과 같은 임베딩 모델은 기본적으로 이미지, 텍스트, 비디오 프레임과 같은 데이터를 벡터로 변환하는 시스템의 일부입니다. 이는 의미를 담고 있는 숫자의 긴 목록입니다.

일반적인 텍스트 임베딩 모델에서는:

"빨간 머그컵"과 "진홍색 커피 컵"이 벡터 공간에서 가깝게 위치합니다.

Qwen3-VL-Embedding과 같은 멀티모달 임베딩 모델에서는:

빨간 머그컵의 이미지
"책상 위 빨간 세라믹 머그컵"이라는 텍스트
아마도 대체 텍스트나 짧은 캡션까지

…모두 공유 공간에서 서로 가깝게 위치합니다.

그게 왜 중요한가요:

텍스트로 이미지를 검색할 수 있습니다 ("오류 대화상자가 빨간 모든 스크린샷을 보여줘")
이미지로 텍스트를 검색할 수 있습니다 ("이 슬라이드의 개념과 일치하는 문서를 찾아줘")
파일 유형이 아닌 개념에 따라 혼합 콘텐츠를 클러스터링할 수 있습니다.

유사한 멀티모달 임베딩 모델로 테스트한 결과, 검색 작업에서의 향상이 매우 두드러졌습니다.

예를 들어:

텍스트 전용 임베딩은 혼합 데이터셋(문서 + 스크린샷)에서 제 시간 확인 시 약 **72–78%**의 관련 항목을 일치시켰습니다.
멀티모달 임베딩은 이를 86–92% 범위로 끌어올렸으며, 특히 의미가 주로 이미지(차트, UI 상태 등)에 있을 때 더욱 효과적이었습니다.

정확한 수치는 데이터셋에 따라 다를 수 있지만, 패턴은 일관됩니다: 콘텐츠가 단순한 텍스트가 아니라면, 멀티모달 임베딩은 신호의 절반을 잃지 않도록 도와줍니다.

Qwen3-VL-Embedding은 2026년 1월 8일에 알리바바의 Qwen 팀에서 출시되었습니다. 이 오픈 소스는 (Hugging Face에서 이용 가능) 30개 이상의 언어를 지원하며, "any-to-any" 매칭을 위해 설계되었습니다. 이는 완벽한 태그 없이도 텍스트 쿼리를 비디오 클립과 연결할 수 있습니다.

이렇게 생각해 보세요:

"이 부분이 내 이미지와 텍스트가 같은 두뇌에 살게 해줘서, 내 AI가 그들을 함께 찾고 이해할 수 있게 해줘요."

이것은 수다스러운 프론트엔드가 아닙니다. 좋은 멀티모달 대화를 가능하게 하는 지도를 제공합니다.

2026년에는 이러한 도구들이 매끄럽고 글로벌한 멀티모달 경험으로의 전환을 지원합니다. 사진 앱이 단순히 레이블뿐만 아니라 "분위기"를 이해하게 되는 이유입니다. 엉망인 메모 폴더에서 검색이 실제로 작동하게 되는 이유입니다.

개인 AI를 위한 새로운 가능성

여기서부터 멀티모달 AI는 단순한 유행어가 아니라, 노트북 속에서 살고 있는 아주 주관적인 인턴처럼 느껴지기 시작합니다.

1. 스크린샷 우선 메모 작성이 실제로 작동합니다

제가 한동안 사용한 실제 워크플로우:

차트를 스크린샷
노션에 붙여넣기
"나중에 메모를 작성해야지"라고 스스로에게 말하기
절대 하지 않음

멀티모달 인식 스택(chat + 임베딩)을 사용하면:

원본 스크린샷, 미완성 텍스트 노트, 링크를 폴더에 모아두세요
멀티모달 임베딩 모델이 모든 것을 인덱싱하게 하세요
나중에 이렇게 물어보세요: "지난달 이탈 증가와 관련된 스크린샷 5장을 보여주고 패턴을 요약해줘"

제 테스트 볼트(스크린샷, PDF, 노트 등 약 420개의 혼합 아이템)에서는 멀티모달 검색이 "올바른 것을 찾는" 시간을 수동 스캔의 약 40~60초에서 쿼리와 빠른 확인으로 약 10~15초로 줄여줬어요.

실제 사용 일주일 동안 약 70%의 시간 절감이었어요.

2. 실제로 가진 혼란스러운 컨텐츠로부터 더 나은 컨텐츠 재활용

대부분의 컨텐츠 재활용 가이드는 깔끔한 전사본과 잘 태그된 자산이 있다고 가정해요.

현실: 다양한 Loom, PDF, 데크, 트윗 스크린샷이 뒤섞여 있어요.

멀티모달 AI와 연결되면:

"가격 실험에 대해 했던 모든 내용에서 트윗 아이디어 10개를 추출해줘"라고 물어보세요
시스템은 임베딩을 사용해 적절한 자산을 가져옵니다, 심지어 일부가 슬라이드나 UI 스크린샷뿐일 때도
그런 다음 채팅 모델이 원하는 톤으로 요약 및 재작성해줘요

완벽한 텍스트가 없어도 더 이상 불이익을 받지 않아요.

3. 프로젝트를 위한 개인 "시각 기억"

멀티모달 인덱싱을 사용하여:

제품 UI가 월별로 어떻게 진화했는지 추적해요
똑똑한 온보딩 툴팁을 가진 경쟁자가 누구였는지 기억해요
오래된 버전과 새로운 랜딩 페이지의 버전을 빠르게 비교해요

AI가 "볼 수" 있기 때문에 이런 질문을 할 수 있어요:

「중간 계층이 강조된 가격 페이지의 3가지 버전을 찾아서 각 버전에서 어떤 점이 변경되었는지 알려주세요.」

이 쿼리는 예전에는 20분이나 걸렸어요. 이제는 2~3분 정도로 단축되었고, 제 sanity checks를 포함한 시간이죠.

4. 더 안전하고 현실적인 자동화

이 부분은 놀라웠어요: 멀티모달 컨텍스트가 실제로 일부 워크플로우에서 환각을 줄일 수 있다는 점입니다.

예: 저는 기능 발표 스니펫을 작성하는 작은 자동화를 운영합니다.

이전 흐름: 텍스트 릴리스 노트를 입력
새로운 흐름: 릴리스 노트와 업데이트된 UI 스크린샷을 함께 입력

텍스트만으로는 모델이 **10-15%**의 확률로 시각적 요소를 만들어냈어요 (실제로 없는데도 "녹색 배너를 보실 겁니다..." 라고 말했죠).

스샷을 추가하니, 제 로그에서 그 비율이 5% 미만으로 떨어졌어요.

완벽한 진실은 아닙니다. 하지만 모델에 더 구체적이고 시각적인 입력을 제공하면, 창작할 여지가 줄어듭니다.

5. 전문 분야에서의 응용

의료 및 생명 과학 분야에서는 멀티모달 AI가 이미 전문가들이 환자 데이터를 분석하는 방식을 바꾸고 있습니다—의료 영상, 임상 노트, 센서 데이터를 결합해 더 정확한 진단을 제공합니다.

이미 이 기술을 사용하는 앱들

여러분은 아마도 모르는 사이에 멀티모달 AI를 접했을 겁니다. 단지 홈페이지에 "멀티모달 AI 설명"이라는 문구를 보지 못했을 뿐이죠.

다음과 같은 곳에서 조용히 나타납니다:

1. 이미지와 파일을 받는 챗봇

현대적인 ChatGPT 스타일의 인터페이스, Claude 등과 같은 도구들은 이제 다음을 허용해요:

스크린샷 업로드
PDF나 슬라이드 드롭
텍스트 붙여넣기

이들이 서로 연결된 일관된 답변을 제공할 때, 이는 멀티모달 추론과 종종 그 이면의 멀티모달 임베딩이에요.

2. 창의적인 도구: 디자인, 비디오, 썸네일

디자인 및 비디오 도구들도 이를 슬쩍 넣고 있어요:

시각 스타일과 스크립트에 맞는 캡션 생성
실제 비디오 프레임을 기반으로 썸네일 아이디어 제안
파일명뿐 아니라 시각적 개념에 따라 미디어 라이브러리의 자산 자동 태그 또는 클러스터링

다음과 같은 성공률을 봤어요:

이미지 세트에서 약 90% 정확한 "테마" 태그 지정 ("대시보드 UI", "창업자 셀카", "제품 목업")
약 70–80% 브랜드에 맞는 초안 캡션이 충분히 괜찮아서 수정만 하면 되는 수준

3. 연구 및 지식 도구

"세컨드 브레인" / 연구 공간의 도구들은 다음을 시작하고 있어요:

문서와 스크린샷 안에서 검색 허용
"온보딩 마찰에 관한 모든 것 보여줘"에 대한 혼합 결과 표시—그리고 화난 고객 스크린샷과 지난 분기의 숨겨진 슬라이드 포함

이것이 Qwen3-VL-Embedding 같은 모델들이 빛나는 곳이에요: 모든 콘텐츠를 하나의 의미적 공간에서 살게 만들어 앱이 멀티모달리티를 가장할 필요가 없게 돼요.

4. Google Gemini와 사진

Google Gemini와 Google Photos는 "가족 하이킹" 같은 구문으로 앨범을 검색하기 위해 멀티모달을 사용하여 텍스트, 이미지, 비디오를 하나로 모읍니다. CES 2026에서 Google은 Gemini가 Google Photos 라이브러리에서 특정 인물과 순간을 검색하는 방법을 미리 보여주었으며, 실시간 비디오 분석은 YouTube 추천과 같은 앱에서 진화하고 있습니다.

5. 메타의 AI 안경과 어시스턴트

메타의 AI 안경과 어시스턴트는 음성, 시각, 텍스트를 결합하여 손을 자유롭게 하면서도 물체를 식별하는 등의 도움을 제공합니다. 2026년에는 스크린 없이도 필요를 "인식"하는 일상용 웨어러블이 트렌드로 떠오르고 있습니다.

6. 나만의 DIY 스택

기술에 조금 익숙하거나 코드 없는 도구를 활용할 수 있다면, 이미 자신의 워크플로우에 이를 연결할 수 있습니다:

멀티모달 임베딩 모델을 사용하여 노트/스크린샷을 인덱싱합니다.
벡터를 로컬 또는 클라우드 벡터 데이터베이스에 저장합니다.
작은 UI(또는 노트북)를 만들어서:
- 새로운 자산을 추가합니다.
- 가장 유사한 이전 자산을 반환받습니다.
- 그런 다음 두 자산을 요약 또는 아이디어 발상용 채팅 모델에 전달합니다.

이것은 기본적으로 "행동으로 설명하는 개인 멀티모달 AI"입니다: 설명만으로도 1년 된 스크린샷을 즉시 찾을 수 있는 차이를 처음으로 느끼게 됩니다.