디즈니가 “AI로 내 캐릭터 마음껏 써”를 공식 선언한 이유: 오픈AI 10억달러 투자 + 200개 캐릭터 라이선스가 바꿀 ‘콘텐츠 전쟁’ 룰
이번 글엔 딱 3가지를 확실히 넣었어요.
1) 디즈니-오픈AI 계약 구조가 왜 “현금 대신 주식 매수권”인지(여기서 승부가 갈립니다).
2) 2026년부터 가능한 것/불가능한 것(배우 초상권 배제의 의미가 큽니다).
3) 이 딜이 글로벌 경제 관점에서 어떤 시장(스트리밍, 광고, 크리에이터, IP 가치)을 재편하는지까지.
게다가, 다른 뉴스에서 비교적 덜 짚는 “진짜 중요한 포인트(디즈니가 칼을 내려놓은 게 아니라 칼집을 바꾼 것)”도 따로 정리해둘게요.
1) 한 줄 속보: 디즈니-오픈AI, 할리우드-생성형 AI ‘첫 공식 동맹’
2025년 12월 11일(원문 기준), 디즈니가 오픈AI와 파트너십을 발표했어요.
핵심은 “디즈니/픽사/마블/스타워즈”의 200개+ 캐릭터 자산을 챗GPT와 소라2에서 공식적으로 생성할 수 있게 허용한다는 점입니다.
이게 왜 크냐면, AI 업계와 미디어 업계가 그동안 ‘무단학습/무단생성’으로 싸우던 구도를 “계약으로 푸는 첫 사례”에 가깝기 때문이에요.
2) 계약 핵심 정리(팩트 체크용): 무엇이 가능해지고, 무엇이 막히나
가능해지는 것(2026년부터)
디즈니 캐릭터 및 관련 요소(의상, 소품, 차량, 배경 등)를 활용해 이미지와 약 30초 분량의 숏폼 영상을 생성하고 공유 가능.
미키마우스, 인어공주, 신데렐라, 라이온킹, 주토피아, 미녀와 야수 등 주요 프랜차이즈 포함.
마블(아이언맨/토르/캡틴아메리카)과 스타워즈(다스베이더/요다 등)도 포함.
불가능한 것(권리 방어선)
실사 배우의 초상권/음성권은 제외.
예: 아이언맨은 코믹스 버전 또는 헬멧 버전은 가능하지만, 로버트 다우니 주니어 얼굴을 넣는 식의 생성은 불가.
디즈니가 “캐릭터 IP”는 열되 “인간 배우 권리”는 철저히 잠그는 구조예요.
기간과 독점
라이선스 계약은 3년.
2026년부터 1년간은 오픈AI에 독점권 부여(그 후 다른 AI 기업도 유사 계약 가능).
이 1년 독점은 시장 점유율 관점에서 오픈AI에 굉장히 공격적인 ‘성장 부스터’가 됩니다.
3) 돈의 흐름이 특이하다: “현금 대신 주식 매수권”으로 라이선스 비용 지급
통상 IP 라이선스는 현금이 원칙인데, 이번 건이 룰을 깼습니다.
오픈AI는 디즈니 라이선스 사용료를 주식 매수권(Stock options/향후 주식 매입 권리) 형태로 지급하기로 했죠.
즉, 오픈AI는 당장 현금 유출을 최소화하면서 디즈니급 슈퍼 IP를 확보했고,
디즈니는 “지금 현금”보다 “오픈AI의 미래 가치”를 함께 가져가는 선택을 한 셈입니다.
여기에 별도로 디즈니가 오픈AI에 10억 달러(약 1조 5천억 원) 지분 투자를 결정.
할리우드 메이저가 AI 모델 개발사에 한 투자로는 역대급 규모로 해석됩니다.
이 구조는 그냥 엔터 제휴가 아니라, 사실상 “콘텐츠 기업이 AI 인프라 기업을 전략자산으로 편입”하는 방향이에요.
요즘 미국 금리가 높은 구간에선 현금흐름 관리가 더 중요해지는데,
오픈AI는 현금을 아끼면서도 성장(사용자/콘텐츠/브랜드)을 땡길 수 있는 딜을 만든 거죠.
4) 디즈니가 왜 갑자기 이렇게 ‘개방’했나: 답은 “인게이지먼트(참여도)”
디즈니 CEO 밥 아이거가 반복한 키워드가 인게이지(engage).
요즘 콘텐츠 흥행 공식은 “소셜에서 밈처럼 확산 → 팬이 2차 창작 → 알고리즘이 키움”인데,
디즈니는 강한 IP 보호 때문에 오히려 이 확산 루프가 막혀 있었던 면이 있어요.
이번 계약은 “팬들이 공식적으로 캐릭터를 갖고 놀게 해주자”는 결단이고,
그 결과물을 일부 선별해 디즈니플러스에 공유하겠다는 방향까지 언급됩니다.
이건 스트리밍을 단순 시청 서비스에서 ‘팬 제작 플랫폼’으로 바꾸려는 움직임으로도 읽혀요.
결국 디즈니의 목표는 단순 홍보가 아니라,
스트리밍 플랫폼 내부에서의 체류시간 증가 + 젊은 층 유입 + UGC(사용자 제작 콘텐츠) 공급입니다.
이게 잘 되면 디즈니플러스는 넷플릭스와 다른 게임(팬덤 기반 제작 생태계)을 할 수 있어요.
5) “허용”의 진짜 목적: 무단 사용을 줄이기 위한 ‘기준선’ 만들기
원문에서 타이밍이 절묘하다고 한 이유가 여기예요.
디즈니는 발표 직전(12/10) 구글에 무단 사용 중단 경고를 보내고,
그 전에 미드저니를 상대로 소송까지 제기했죠.
즉, 디즈니는 “AI를 받아들였다”가 아니라 “통제 가능한 AI만 받아들였다”에 가깝습니다.
요점은 이거예요.
사람들이 어차피 비슷하게 만들어낼 거면, 공식 라이선스 안으로 끌어들여 ‘합법의 선’을 긋자.
이 선을 그어두면, 그 밖에서 만들어진 결과물은 ‘무단 생성/무단 유통’으로 압박하기 쉬워집니다.
이건 IP 비즈니스의 전형적인 전략이에요.
완전 차단이 불가능해지는 순간엔 “표준 플랫폼 지정”이 가장 강력한 방어가 됩니다.
6) 오픈AI가 얻는 것: ‘기술’이 아니라 ‘배급망 + 슈퍼 IP’
오픈AI는 디즈니를 기업 고객으로 확보한 것도 크지만,
더 큰 건 “디즈니 캐릭터가 등장하는 AI 영상”을 만들 수 있는 강력한 합법 공간이 생긴다는 점입니다.
생성형 AI는 기능이 상향평준화될수록 차별점이 “모델 성능”에서 “콘텐츠/데이터/권리”로 옮겨가요.
그런데 디즈니 IP는 경쟁사가 쉽게 만질 수 없는 초격차 자산입니다.
2026년 1년 독점까지 붙으면, 사용자 증가 모멘텀(특히 영상 생성)은 꽤 강하게 올 수 있죠.
이건 AI 시장에서 일종의 플랫폼 경쟁을 “기술 경쟁”이 아니라 “IP 연합 경쟁”으로 바꾸는 신호탄입니다.
7) 미디어/콘텐츠 업계에 던지는 메시지: AI 시대엔 오히려 IP 가치가 올라간다
AI로 제작비가 0에 수렴하면, 공급(콘텐츠)은 폭발합니다.
그러면 역설적으로 희소해지는 건 “오리지널리티와 세계관”이고, 그게 곧 IP죠.
그래서 이번 계약은 단순히 “디즈니 캐릭터를 풀었다”가 아니라,
AI 시대에 IP 소유자가 어떤 방식으로 수익화·통제·확장할지를 보여주는 레퍼런스가 됩니다.
경제적으로 보면,
IP는 사실상 인플레이션 시대에도 가격결정력을 가지기 쉬운 ‘브랜드 자산’이고,
AI는 그 IP를 더 빠르게 증식시키는 복제 엔진이 될 수 있어요.
결국 디즈니는 “복제 엔진을 적으로 두지 말고, 내 엔진으로 만들자”를 선택한 겁니다.
8) (중요) 다른 뉴스에서 덜 말하는 포인트: 디즈니는 ‘개방’이 아니라 ‘운영체제(OS)’를 만드는 중
여기서부터가 진짜 핵심이에요.
겉으로는 “팬들이 2차 창작을 마음껏 한다”지만, 디즈니 관점의 설계는 더 큰 그림입니다.
포인트 A. 디즈니는 UGC를 ‘배급’이 아니라 ‘제작 공정’으로 끌고 오려 한다
디즈니플러스에 일부를 공유한다는 말은 곧,
장기적으로는 디즈니가 UGC를 편집/검수/추천/수익배분하는 파이프라인을 만들 수 있다는 뜻입니다.
이게 되면 디즈니는 스트리밍이 아니라 “IP 기반 크리에이터 경제”의 운영사가 됩니다.
포인트 B. “배우 초상권 제외”는 향후 ‘디지털 휴먼 계약’의 표준을 예고한다
이번에 배우를 제외한 건 단순 배려가 아니라, 다음 단계(배우/스튜디오/AI 플랫폼 3자 계약)를 위한 칸막이예요.
나중에 배우가 참여하는 경우엔, 별도의 로열티/사용범위/기간/지역이 붙는 완전히 다른 시장이 열립니다.
포인트 C. 주식 매수권 결제는 ‘현금흐름’이 아니라 ‘동맹의 잠금장치’다
현금 결제는 계약 끝나면 남이 되기 쉬운데,
지분/옵션 구조는 서로의 이해관계를 길게 묶어둡니다.
이건 파트너십이라기보다 사실상 “전략적 합병에 가까운 결속”을 만드는 방식이에요.
포인트 D. 이 딜은 AI 규제 리스크를 낮추는 ‘합법 데이터/합법 생성’ 샘플 케이스다
앞으로 각국 정부가 생성형 AI 규제를 강화할수록,
‘권리 클리어된 생성(licensed generation)’이 기업 시장에서 기본 요건이 될 가능성이 커요.
오픈AI는 디즈니 케이스를 들고 다른 스튜디오/출판/게임사로 확장하기 쉬워집니다.
9) 시장 전망(글로벌 경제 + AI 트렌드 관점): 어디가 돈이 될까
1) 스트리밍(디즈니플러스) 리텐션 경쟁 심화
넷플릭스가 “추천 알고리즘”으로 승부했다면,
디즈니는 “세계관 참여”로 리텐션을 만들 가능성이 큽니다.
2) 크리에이터 이코노미의 재편
유튜브/틱톡 기반의 2차 창작이 ‘회색지대’에서 ‘라이선스 기반’으로 이동하면,
플랫폼 수익배분 구조도 바뀔 수 있어요.
3) 광고/브랜드 콜라보 시장 확대
공식 캐릭터로 합법 생성이 가능해지면,
브랜드가 “내 캠페인용 숏폼을 팬들이 만들어주는” 형태가 현실화됩니다.
4) IP 가격 재평가
콘텐츠가 넘칠수록 IP는 더 비싸집니다.
이 흐름은 글로벌 공급망처럼 제조 쪽 이슈와 별개로, 디지털 자산 쪽에선 ‘희소자산 프리미엄’이 붙는 구조예요.
5) 기업 AI 도입 가속
디즈니가 API 활용 및 엔터프라이즈 도입을 언급한 건,
이제 AI가 “제작툴”을 넘어 “전사 운영툴”로 들어간다는 뜻입니다.
이 과정에서 AI 투자(캡엑스/오펙스)도 늘어나고, 생성형 AI 예산이 IT 핵심 항목으로 올라올 가능성이 큽니다.
10) 체크포인트: 앞으로 6~12개월 관전 포인트
오픈AI 독점 1년 동안
실제 사용자 증가(영상 생성 중심)가 얼마나 나오는지.
디즈니플러스 내 UGC 채널/탭이 생기는지
“선별 공유”가 테스트로 끝날지, 플랫폼 기능으로 고도화될지.
다른 스튜디오의 후속 계약
워너/유니버설/소니 등 메이저가 어떤 조건(현금 vs 지분/옵션, 독점 기간, 배우 포함 여부)으로 따라오는지.
규제 및 소송 흐름
계약 모델이 ‘면죄부’가 되진 않아요.
학습 데이터/스타일 모방/유사성 판단 기준이 어떻게 정리되는지가 계속 변수입니다.
< Summary >
디즈니는 오픈AI에 10억 달러를 투자하고, 2026년부터 챗GPT·소라2에서 200개+ 캐릭터를 공식 생성할 수 있게 허용했다.
오픈AI는 라이선스 비용을 현금이 아닌 주식 매수권으로 지급해 현금 유출을 줄이면서 슈퍼 IP를 확보했다.
디즈니는 ‘개방’처럼 보이지만 실제론 합법 플랫폼을 지정해 무단 생성을 압박할 기준선을 만든 것이다.
이번 딜은 생성형 AI와 미디어 산업의 갈등이 “배제”에서 “계약·수익배분”으로 넘어가는 분기점이 될 가능성이 크다.
향후 스트리밍 리텐션, 크리에이터 경제, IP 가치 재평가, 기업 AI 도입이 함께 재편될 전망이다.
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중국발 오픈소스 AI가 “닫힌 모델의 한계”를 진짜로 흔들고 있다: GLM 4.7 에이전트 안정성 + Manus 디자인 워크플로우 ‘편집 가능’ 혁명
이번 글에는 딱 2가지 핵심이 들어있어요.
첫째, Zhipu의 GLM 4.7이 “오픈소스는 데모용”이라는 고정관념을 깨고 코딩 에이전트·툴 사용·장기 실행(롱 호라이즌)에서 실제 수치로 따라붙었다는 점.
둘째, Manus의 Design View가 AI 이미지/슬라이드를 “한 번 생성하고 끝”이 아니라 정밀 부분 수정·텍스트 편집·슬라이드 요소 단위 수정으로 바꿔서, 실무 제작 흐름을 통째로 바꿀 가능성이 크다는 점.
그리고 마지막엔, 다른 유튜브/뉴스에서 대체로 안 짚는 “가장 중요한 포인트(진짜 실무에서 돈 되는 포인트)”도 따로 정리해둘게요.
1) 오늘의 핵심 뉴스 브리핑 (한 줄씩 정리)
[모델] Zhipu가 GLM 4.7 공개.
[포지셔닝] “짧은 채팅에서 똑똑해 보이는 모델”이 아니라 코딩 우선 + 에이전트 친화로 설계.
[벤치마크] SWEBench Verified 73.8%, Live CodeBench v6 84.9% 등 코딩/에이전트 계열에서 눈에 띄는 상승.
[핵심 개선] 장기 작업에서 흔히 터지는 드리프트(맥락 흔들림), 명령 체인 붕괴, 도구 호출 실수를 줄이는 방향.
[유통] Z.AI API + OpenRouter로 접근성 확대 → 글로벌 개발팀이 바로 “끼워 넣기” 쉬움.
[프로덕트] Manus가 Design View 업데이트.
[문제 해결] AI 이미지의 악명 높은 “다시 생성하면 전체가 바뀌는” 문제를 로컬 편집(부분 수정)으로 해결 시도.
[슬라이드] 이미지처럼 굳어버린 AI 슬라이드를 요소 단위 편집 가능한 자산으로 전환(대량 수정도 지원 강조).
2) GLM 4.7: 왜 ‘오픈소스가 따라왔다’고 말하는지
2-1. 포인트는 “성능”보다 “에이전트 안정성”
실무에서 코딩 에이전트가 망가지는 패턴은 대체로 이거예요.
처음엔 그럴듯하게 계획 세움 → 중간에 툴/터미널/파일 변경이 누적 → 어느 순간부터 앞에서 한 말을 잊거나 모순 → 수정하다가 더 꼬임.
GLM 4.7은 딱 이 구간(장기 실행 + 툴 연동 + 누적 의사결정)에서 성능 점프를 강조하고 있어요.
이게 의미 있는 이유는, 기업들이 지금 “AI 도입”을 얘기할 때 단순 챗봇이 아니라 업무 자동화(에이전트)를 KPI로 보기 때문이죠.
2-2. 코딩 벤치마크: “코드베이스를 읽고 고친다”는 난이도
SWEBench Verified 73.8%
이 지표가 중요한 건, 모델이 그냥 함수 하나 뚝딱 쓰는 게 아니라,
낯선 프로젝트 구조 파악 → 버그 위치 탐색 → 규칙에 맞게 수정 → 테스트 통과
까지 해야 한다는 점이에요.
Live CodeBench v6 84.9%
실제 개발처럼 제약조건/예외처리를 요구하는 성격이라 “현업 감각”에 가깝다는 평가를 받는 축이에요.
SWEBench Multilingual 66.7%
다국어 코드/이슈 문서 환경에서의 점프도 강조됐는데, 글로벌 팀 협업(이슈/PR/문서)이 많은 조직에선 꽤 현실적인 포인트예요.
2-3. 터미널 워크플로우: 에이전트의 ‘멘탈’이 드러나는 구간
Terminal Bench 2.0 41% (이전 대비 큰 폭 상승으로 언급)
터미널 작업은 순서/상태/출력 해석이 핵심이라, 사실상 “에이전트 내구성 테스트”예요.
여기서 좋아졌다는 건,
명령 체인이 덜 끊기고, 실패했을 때 복구 플랜을 더 잘 세우고, 출력 파싱 실수가 줄어드는 쪽으로 해석할 수 있어요.
2-4. 툴 사용(브라우징/컨텍스트 관리): 단독 모델이 아니라 “시스템”으로 평가
Humanity’s Last Exam (tools enabled) 42.8%
툴을 켰을 때 점프가 크다는 메시지는 되게 솔직해요.
“모델 단독으로 다 해결”이 아니라, 외부 도구(브라우징/컨텍스트/실행)를 전제로 최적화했다는 뜻이니까요.
BrowseComp에서 기본 설정은 50대, 컨텍스트 관리 적용 시 67.5로 상승 언급.
여기서 힌트는 하나예요.
이 모델은 “프롬프트 잘 쓰면 됩니다”가 아니라, 컨텍스트 관리 레이어가 있는 에이전트 아키텍처에서 더 값이 커진다는 것.
Tao² Bench 87.4 (인터랙티브 툴 사용)
툴 호출/상호작용에서 강점을 보여주는 지표로 강조됐어요.
3) GLM 4.7의 ‘진짜 기술적 포인트’: Thinking 모드 3종이 왜 중요하냐
GLM 4.7은 생각(Reasoning) 제어를 “에이전트용 기능”으로 패키징했어요.
① Interleaved thinking
매 응답/툴 호출 전에 생각 과정을 끼워 넣는 구조.
→ 즉흥 응답 줄이고, 다음 행동의 일관성이 좋아지는 쪽.
② Preserved thinking
턴이 바뀌어도 reasoning 상태를 유지하는 방향.
→ 장기 작업에서 흔한 드리프트(결정이 조금씩 흔들려서 결과가 망가지는 현상) 완화.
→ 반복 재추론이 줄어 추론 비용도 내려갈 여지가 있어요.
③ Turn-level thinking control
난이도에 따라 “생각 강도”를 조절.
→ 쉬운 작업은 빠르게, 어려운 작업은 깊게.
실무에선 이게 비용/지연시간 최적화에 바로 연결돼요.
4) 개발자 관점: “벤치마크”보다 더 현실적인 신호 3가지
4-1. 배포 경로가 실전형이다 (Z.AI API + OpenRouter)
좋은 모델이 나와도, 접근성이 나쁘면 현장에선 안 써요.
GLM 4.7은 Z.AI에서 API를 제공하고, OpenRouter에서도 바로 호출 가능하다는 점을 강조했죠.
이건 곧 “기존 스택에 스왑”이 쉽다는 뜻이라, 채택 속도를 올립니다.
4-2. “코딩 에이전트 호환”을 정면으로 말한다
Claude Code류, 여러 코드 에이전트 세팅처럼 “생각→행동→툴→검증” 루프에 꽂는 걸 상정하고 설계했다는 톤이에요.
요즘 기업은 에이전트로 생산성을 뽑아내려는 흐름이 강하고, 이게 곧 디지털 전환 투자와도 맞물립니다.
4-3. UI/슬라이드 생성 같은 ‘지저분한 실무 디테일’을 개선 포인트로 둔다
16:9 슬라이드 레이아웃 정확도 같은 디테일은 화려하진 않은데,
“생성된 결과물을 사람이 고치느라 생기는 비용”을 줄여주는 영역이라 실무 효율에 직격이에요.
5) GLM 4.7의 한계도 같이 봐야 한다 (현실 체크)
① 초고난도 즉답(제로샷 완벽도)에서는 최상위 폐쇄형 모델이 여전히 우위일 수 있음.
② 로컬 배포는 무겁다: 풀 프리시전은 고사양이 필요하고, 양자화해도 만만치 않다는 뉘앙스.
③ 결국 기업은 “최강”보다 “통제 가능 + 비용 예측 가능”을 산다
오픈 웨이트/준오픈 형태는 컴플라이언스, 커스터마이징, 장기 비용 통제에서 강점이 커서,
요즘 같은 금리 부담 환경에서 “AI 운영비”를 CFO가 보게 되면 더 힘이 실립니다.
6) Manus Design View: AI 비주얼/슬라이드가 ‘생성형’에서 ‘편집형’으로 넘어간다
6-1. 문제 정의가 정확하다: 프롬프트 룰렛에서 편집 워크플로우로
AI 이미지의 고질병은 이거죠.
거의 마음에 듦 → 한 부분만 바꾸고 싶음(색/로고/가구/텍스트) → 다시 생성 → 전체가 바뀜 → 멘붕.
Manus Design View는 여기서 “다시 생성”이 아니라,
캔버스에서 영역 지정(마크 툴) → 해당 부분만 로컬 편집 → 나머지 특성 유지
를 핵심으로 밀고 있어요.
6-2. 포토리얼 편집: ‘일관성 유지’가 진짜 난이도
Manus는 Google의 Nano Banana Pro를 활용해 인테리어 같은 포토리얼 작업을 강조했는데,
여기서 관건은 “부분 수정 시 조명/반사/텍스처가 같이 무너지는 문제”를 얼마나 잘 잡느냐예요.
즉, 생성보다 편집이 더 어렵고, Manus는 그 어려운 쪽을 제품 가치로 잡은 겁니다.
6-3. 텍스트는 이미지 모델에 맡기지 말고 ‘오버레이로 편집’하는 게 실무 해답
AI 이미지에서 텍스트가 망가지는 건 이제 밈 수준이잖아요.
Manus는 이걸 “모델이 글자를 완벽히 그리게 하기”보다,
캔버스에서 편집 가능한 텍스트 오버레이로 처리하는 방향을 제시했어요.
이건 실무적으로 엄청 합리적입니다.
브랜딩/카피 수정은 마지막까지 계속 바뀌는데, 그걸 매번 재생성으로 처리하면 생산성이 박살 나거든요.
6-4. 슬라이드: ‘이미지 슬라이드’의 치명적 단점을 정면으로 해결
AI가 슬라이드를 “이미지”로 만들어주면 보기엔 그럴듯한데,
오타 하나, 간격 하나 수정하려고 전체 재생성해야 하는 순간 실무에서 바로 탈락합니다.
Manus는 슬라이드를 요소 단위 편집 가능하게 하고,
Before/After 비교, 멀티 선택 후 대량 수정(Bulk edits)까지 강조했어요.
팀 단위로 발표자료 만드는 사람들은 이게 얼마나 큰지 바로 감이 올 겁니다.
6-5. 속도 개선이 아니라 “반복(iteration) 속도” 개선이다
생성 10~30초는 평범한데,
부분 수정으로 재생성 횟수가 줄면 프로젝트 전체 리드타임이 줄어들어요.
이게 곧 운영 효율이고, 기업의 디지털 전환 성과로 잡히는 지점이죠.
6-6. 상업적 사용권/소유권 명확화는 B2B 도입의 필수 조건
Manus가 소유권/상업적 사용 가능을 명시한 건,
기업 도입에서 법무/컴플라이언스 허들을 낮추려는 전형적인 “시장 확장 신호”예요.
7) 다른 유튜브/뉴스에서 잘 안 말하는 “가장 중요한 내용”
7-1. GLM 4.7의 진짜 무기는 ‘점수’가 아니라 “오픈 웨이트 + 에이전트 운영비”다
대부분 콘텐츠는 SWEBench 몇 점 이런 얘기만 하죠.
근데 기업이 실제로 움직이는 트리거는 이거예요.
에이전트를 하루 종일 돌릴 때 드는 토큰 비용 + 장애율 + 통제 가능성
오픈 계열이 여기서 가격/쿼터/커스터마이징/벤더 락인 회피로 강해지면,
이건 단순 모델 경쟁이 아니라 AI 공급망(클라우드·반도체·플랫폼) 재편으로 이어집니다.
요즘 미중 기술 경쟁 구도에선, 이런 “실사용 가능한 오픈 모델”이 늘어나는 게 시장 판을 더 빠르게 흔들어요.
7-2. Manus는 “생성형 AI”가 아니라 “편집 가능한 생산 자산”으로 ROI를 재정의한다
AI 디자인의 ROI는 “생성 속도”가 아니라,
수정 비용(인건비)과 커뮤니케이션 비용(버전 관리/피드백 루프)에서 결정되거든요.
Design View는 그 비용을 줄이는 쪽으로 설계돼 있어요.
이건 곧 기업이 디자인/마케팅/세일즈 자료 생산에서 AI를 더 깊게 쓰게 만드는 구조입니다.
7-3. 다음 전장은 “모델 vs 모델”이 아니라 “에이전트 운영체계(컨텍스트/툴/편집)”다
GLM 4.7이 컨텍스트 관리에서 점프를 강조하고,
Manus가 편집 가능한 캔버스로 워크플로우를 바꾸는 건 같은 흐름이에요.
이제 경쟁은 “누가 더 똑똑한 답을 하냐”가 아니라,
누가 더 오래, 더 안정적으로, 더 수정 가능하게, 더 싸게 일을 끝내주냐로 갑니다.
여기서 승자가 나오면, 관련 기업의 글로벌 공급망과 기업 IT 지출 흐름도 같이 이동해요.
8) 실무 적용 체크리스트 (바로 써먹는 관점)
8-1. GLM 4.7을 고려할 팀
코딩 에이전트/DevOps 자동화/테스트 수정 루프를 운영하고 있는데 비용이 부담되는 팀.
툴 호출(브라우징/터미널/컨텍스트 관리) 기반으로 장기 태스크를 굴리는 팀.
벤더 락인이 싫고, 컴플라이언스/커스터마이징 니즈가 있는 팀.
8-2. Manus Design View를 고려할 팀
생성된 이미지의 “부분 수정” 때문에 시간을 가장 많이 날리는 팀(마케팅/커머스/인테리어/브랜딩).
AI 슬라이드가 멋있어도 “편집 불가” 때문에 못 쓰던 팀.
버전 관리/피드백 루프가 많은 조직(대량 수정 기능이 특히 중요).
< Summary >
GLM 4.7은 오픈소스(오픈 계열) 모델이 코딩 에이전트·툴 사용·장기 실행 안정성에서 닫힌 모델을 실사용 영역으로 추격하고 있다는 신호다.
Manus Design View는 AI 비주얼/슬라이드를 “생성 결과물”이 아니라 편집 가능한 생산 자산으로 만들어, 실무 워크플로우의 ROI를 바꾸려 한다.
진짜 전장은 모델 성능 자랑이 아니라, 컨텍스트 관리·툴 오케스트레이션·편집 가능한 워크플로우를 포함한 “에이전트 운영체계”로 넘어가고 있다.
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