# OpenAI Sora의 실패가 증명한, 생성 AI 시장의 4가지 냉혹한 현실

> Author: Tony Lee
> Published: 2026-03-24
> URL: https://tonylee.im/zh-HK/blog/openai-sora-ai/
> Reading time: 4 minutes
> Language: zh-HK
> Tags: codex, openai, ai-coding

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## Description

Blog version of a 2026-03-25 LinkedIn note — same claims, cleaned structure for reading.

## Summary

OpenAI Sora의 실패가 증명한, 생성 AI 시장의 4가지 냉혹한 현실 is part of Tony Lee's ongoing coverage of AI agents, developer tools, startup strategy, and AI industry shifts.

## Outline

  - Context

## Content

This is the long-form blog cut of a note I originally posted on LinkedIn. The claims, numbers, and product names are the same; the formatting is for reading on the site.

### Context

Original framing (translated in place for key technical posts; substance preserved):

> OpenAI가 동영상 생성 서비스 Sora를 결국 중단합니다. 대신 ChatGPT의 성장과 인프라 구축, 광고 도입, 그리고 코드 에이전트(Codex)에 역량을 집중한다고 하죠.
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> Sora 팀의 작별 인사를 보며 여러 생각이 들었습니다. 며칠간 고민하다 지금의 AI 씬이 놓치고 있는 진짜 문제들을 네 갈래로 나누어 정리해 보았습니다.
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> 어느 정도 예견된 실패 속에서 우리가 얻어야 할 레슨은 분명합니다.
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> 1️⃣ Targeting. 영상 AI의 막대한 비용을 감당할 수 있는 건 개인이 아닙니다
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> Sora의 첫 번째 패착은 타겟 고객 설정입니다.
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> • 프로슈머(Prosumer)라는 단어가 등장한 지 오래지만, 대부분의 사람은 여전히 무언가를 '소비'하는 데 그칩니다. 모두에게 공평한 붓이 주어졌다고 모두가 인플루언서가 되진 않듯, 일시적인 호기심 이상의 '생산'을 즐기는 개인은 극소수입니다. 
> • 결국 이 비싼 생성 비용을 감당할 수 있는 주체는 이미 콘텐츠에 큰돈을 지불하고 있는 '기

OpenAI가 동영상 생성 서비스 Sora를 결국 중단합니다. 대신 ChatGPT의 성장과 인프라 구축, 광고 도입, 그리고 코드 에이전트(Codex)에 역량을 집중한다고 하죠.

Sora 팀의 작별 인사를 보며 여러 생각이 들었습니다. 며칠간 고민하다 지금의 AI 씬이 놓치고 있는 진짜 문제들을 네 갈래로 나누어 정리해 보았습니다.

어느 정도 예견된 실패 속에서 우리가 얻어야 할 레슨은 분명합니다.

1️⃣ Targeting. 영상 AI의 막대한 비용을 감당할 수 있는 건 개인이 아닙니다

Sora의 첫 번째 패착은 타겟 고객 설정입니다.

• 프로슈머(Prosumer)라는 단어가 등장한 지 오래지만, 대부분의 사람은 여전히 무언가를 '소비'하는 데 그칩니다. 모두에게 공평한 붓이 주어졌다고 모두가 인플루언서가 되진 않듯, 일시적인 호기심 이상의 '생산'을 즐기는 개인은 극소수입니다. 
• 결국 이 비싼 생성 비용을 감당할 수 있는 주체는 이미 콘텐츠에 큰돈을 지불하고 있는 '기업'뿐입니다. 
• 타겟이 B2B(기업)가 되어야 한다는 점은, 올해 스모어톡이 시장에서 부딪히며 가장 주요하게 확인하고 증명한 사실이기도 합니다. 덕분에 1분기에 이미 스모어톡은 지난 한 해의 매출을 아득히 뛰어넘었습니다.

2️⃣ Illusion of Agents. 기술력과 오케스트레이션에 사람들은 돈을 쓰지 않습니다

그렇다면 OpenAI가 집중하려는 '코드 에이전트' 외에는 과연 돈이 될까요? 생성 AI 4년 차, 단기간에 수익을 낸 사례들이 등장하긴 했습니다.

• 하지만 Cal AI나 Base44 같은 성공 사례는 창업자의 압도적인 세일즈 역량과 실행 속도가 만든 결과물이지, 개발 역량 자체의 승리가 아닙니다. 무엇을 만들든 잘 팔았을 사람들이었죠. 
• 돌고 돌아 극소수의 AI 기업을 제외하면 남은 건 SaaSpocalypse(SaaS의 몰락)와 소프트웨어 엔지니어들의 고용 지표 악화뿐입니다. 
• 에이전트 오케스트레이션, 스킬셋 연결에 개발자들은 열광하지만 고객은 지갑을 열지 않습니다. 신기하고 무료라서 해보는 것일 뿐이죠. 
• 심지어는 해커톤에서 캐릭터 챗이나 사주풀이 외에 뾰족한 제품이 보이지 않는 것도 같은 맥락입니다.

3️⃣ Cost-Cutting Trap. 인건비 감축에만 매몰된 AI는 사회적 가치를 잃습니다

현재 돈을 버는 AI 서비스들의 초점은 순전히 '인건비 절감'에 맞춰져 있습니다.

• 극소수의 자본가를 제외하면 이는 사회에 매우 부정적인 시그널입니다. 대다수 사람들의 존재 가치가 무의미해지는 방향이기 때문입니다. 
• 기술의 대단함에 사로잡힌 사람들은 너무 앞서갑니다. 하지만 현실의 반영 속도는 대단히 느리죠. 시장의 속도와 얼라인(Align) 되지 못한 기술은 겉돌 수밖에 없습니다.

4️⃣ Selling the Future. 진정한 부가가치는 미래를 예측하고 생성하는 데 있습니다

AI가 단순히 사람을 없애는 도구에 머물러선 안 됩니다. 부가 가치는 결국 '미래'를 파는 곳에서 나옵니다.

• 'MiroFish' 같은 미래 예측 서비스가 인상적인 이유는, 미래를 예측해 정보 격차를 아비트리지(Arbitrage)로 활용하기 때문입니다. 
• 주식, 대출, 교육 시장이 거대한 이유는 모두가 '미래의 무언가'를 기대하기 때문입니다. 
• 뉴욕증권거래소를 소유한 ICE가 폴리마켓(Polymarket)에 투자하는 등 예측 시장이 제도권으로 들어오는 현상에 주목해야 합니다. 
• 모두가 핵심 플레이어가 되고, 미래의 수익을 키울 수 있도록 돕는 B2B 플레이어로 AI가 작동할 때 진짜 의미가 생깁니다. AI는 미래를 '생성'하는 맥락(Context)으로 쓰여야 합니다.

결국 Sora는 실패했고, 시장에서는 모두가 동일한 아이템으로 수렴하여 움직이고 있습니다. 사회의 다양성을 극도로 침해하는 이러한 흐름은 결코 긍정적이지 않습니다.

이제는 모두가 쫓는 똑같은 모습이 아닌, 전혀 다른 맥락과 다양성을 지닌 새로운 무언가가 나와야 할 때입니다. 그렇지 않다면 AI 가 가져올 미래는 그리 긍정적일 것만은 아닐 겁니다.

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