Sora

쉽게 말하면, Sora는 글로 장면을 설명하면 영상을 만들어 주는 OpenAI의 AI 모델이다. 2024년 2월 연구 모델로 처음 공개되었고, 같은 해 12월 ChatGPT 유료 구독자를 위한 Sora Turbo 제품으로 출시되었다. 2026년 4월에는 웹과 앱 서비스가 종료되었다.^2,3,5

1. 개요

Sora는 OpenAI가 개발한 텍스트-영상 생성 모델이었다. OpenAI는 2024년 2월 15일 연구 모델을 공개하고, 레드팀, 시각 예술가, 디자이너, 영화 제작자에게 조기 접근 권한을 주었다. 같은 해 12월 9일에는 더 빠른 제품 버전인 Sora Turbo를 자격을 갖춘 ChatGPT Plus·Pro 구독자에게 공개했다.^2,3

Sora는 텍스트로부터 무음 영상을 만들었고, 이미지나 영상을 조건 입력으로 받을 수도 있었다. OpenAI의 연구 보고서는 이 모델을 확산 모델로 설명했다. 보고서는 트랜스포머가 압축된 시각 데이터의 시공간 패치 위에서 작동한다고 밝혔다. 보고서는 다양한 길이, 해상도, 화면 비율의 생성 결과를 보여 주었고 최대 1분 길이의 샘플도 포함했다. 반면 매개변수 수, 전체 구조, 학습 연산량, 전체 데이터셋은 공개하지 않았다.⁶

1세대 Sora는 2025년 9월 후속작 Sora 2가 나오면서 대체되었다. OpenAI는 2026년 4월 26일 Sora 웹과 앱 서비스를 종료했다. 이 글의 기준일인 2026년 7월 28일 기준으로 회사는 Sora API를 2026년 9월 24일에 종료한다고 밝혔다.^4,5

2. 범위와 명칭

이 문서는 2024년 2월 Sora라는 이름으로 미리 공개된 모델과 같은 해 12월 출시된 Sora Turbo 제품을 다룬다. 이 이름이 나중에 쓰인 모든 사례를 같은 모델로 보지는 않는다. Sora 2는 동기화된 오디오를 추가했고, 별도의 소셜 앱 Sora를 통해 배포되었다. 두 제품은 각각 별도 항목으로 다룬다.⁴

그래서 Sora는 연구 모델, 더 빠른 Sora Turbo 모델, 또는 Sora 모델을 제공한 제품을 가리킬 수 있다. OpenAI는 2024년 2월 미리보기와 12월 제품 사이의 내부 변화를 재구성할 수 있을 만큼 날짜가 붙은 모델 식별자나 기술 비교를 공개하지 않았다. 정확한 매개변수 수, 비공개 모델 크기, 문서화되지 않은 중간 버전에 대한 주장은 공개된 기술 기록으로 확인되지 않는다.^3,6,7

3. 연혁

3.1. 연구 미리보기

OpenAI는 Sora를 공개 서비스가 아니라 연구 미리보기로 소개했다. 회사는 이 모델이 시각적 품질과 프롬프트 준수를 유지하면서 최대 1분 길이의 영상을 만들 수 있다고 밝혔고, 이미지 조건 생성과 영상 확장 예시도 함께 보였다. 2024년 2월 공개 페이지의 예시는 수정 없이 모델이 직접 만든 결과라고 설명되었다. 다만 무작위로 뽑거나 독립적으로 검증한 표본이 아니라 회사가 골라 보여 준 사례였다.²

함께 공개된 기술 보고서는 이 작업을 대규모 시각 생성 모델링의 실험으로 소개했다. 학습 연산량을 기본, 4배, 32배로 늘려 만든 샘플을 고정된 입력과 시드로 비교했고, 이 질적 비교에서 샘플 품질이 향상되었다. 그러나 OpenAI는 스케일링 법칙을 수치로 공개하지 않았고, 학습을 재현할 만큼의 구현 세부 사항도 밝히지 않았다. 따라서 이 비교는 보여 준 샘플에 관한 제한된 주장일 뿐, 일반적인 성능 보장으로 볼 수 없다.⁶

OpenAI는 2024년 중 창작 전문가에 대한 얼리 액세스를 넓혔다. 2024년 3월 쇼케이스에는 영화 제작자, 디자이너, 예술가의 작품이 포함되었고, 제작사 shy kids의 단편 「Air Head」도 있었다. OpenAI는 이 영상들을 예술가들이 편집했고 참여자가 생성물을 수정할 수 있었다고 밝혔다. 이 사례는 Sora가 수정 없이 프롬프트 한 번으로 만든 결과물이 아니라 제작 과정의 한 부분으로 쓰였음을 보여 준다.⁸

3.2. Sora Turbo 출시

Sora Turbo는 2024년 12월 9일 자격을 갖춘 ChatGPT Plus 및 Pro 사용자를 대상으로 전용 웹사이트에서 출시되었다. 가로형, 세로형, 정사각형 화면 비율로 최대 1080p 해상도, 20초 길이의 영상을 만들 수 있었다. 스토리보드 인터페이스가 있었고, 사용자는 자신의 소재를 확장하거나 리믹스하고 혼합할 수 있었다. 제품 규정이 허용하는 경우 텍스트로 시작하거나 이미지 또는 영상을 올려 시작할 수 있었다.³

이 이용 권한은 출시 시점의 조건이었고 모델의 영구적인 사양이 아니다. OpenAI는 처음에 18세 미만 사용자, ChatGPT Team·Enterprise·Edu 계정, 영국·스위스·유럽경제지역(EEA) 사용자를 제외했다.³

출시 직후 수요가 잠시 공급 능력을 넘었다. AP통신은 수요가 몰린 기간에 OpenAI가 새 Sora 계정 생성을 일시적으로 막았다고 보도했다. 같은 보도에 따르면 OpenAI가 오용을 감시하는 동안 대부분의 사용자는 출시 시점에 사람을 생성할 수 없었고, 제한된 테스터 집단만 그 기능을 받았다.¹²

3.3. 후속작과 서비스 종료

OpenAI는 2025년 9월 30일 Sora 2를 출시했다. 회사는 이 모델이 이전 시스템보다 더 잘 제어되고 물리적으로 더 정확하며, 대사와 효과음을 동기화한다고 설명했다. 이 비교는 OpenAI의 출시 주장이다. Sora 2는 무음 영상을 만들던 1세대 Sora의 기능 업데이트가 아니라 후속작이므로, 1세대 성능에 소급해 적용할 대상이 아니다.⁴

2026년 3월 OpenAI는 Sora 소셜 앱을 닫겠다고 발표했다. AP통신은 이 발표를 보도하면서 동의 없는 이미지와 실감형 합성 미디어에 대한 공개적 우려를 언급했다. 그러나 OpenAI의 짧은 공지는 종료 이유를 명확히 밝히지 않았다. 특정 연산 비용, 매출, 참여도 수치, 저작권 분쟁이 이 결정의 원인이라는 주장은 OpenAI가 그 설명을 문서로 밝히기 전까지 추측에 가깝다.¹¹

OpenAI의 지원 공지는 웹과 앱 서비스를 2026년 4월 26일 종료했다고 밝혔다. 사용자는 종료 안내 페이지에서 자신의 콘텐츠를 내려받을 수 있고, 관련 데이터는 최종 내보내기 기간이 끝난 뒤 영구 삭제된다. 같은 공지는 API 종료일을 2026년 9월 24일로 정했다. 이 글의 기준일인 2026년 7월 28일에는 이 날짜가 아직 남아 있었으므로, 완료된 사건이 아니라 예정된 일정으로 다뤄야 한다.⁵

4. 구조와 학습 정보

Sora는 영상을 압축된 잠재 공간(latent space)에서 표현했다. 압축 네트워크가 원본 영상을 공간과 시간에 걸쳐 압축한 표현으로 바꾸고, 디코더가 생성된 잠재 데이터를 다시 픽셀로 바꾸었다. 압축된 표현은 시공간 패치로 나뉘어 트랜스포머의 토큰 역할을 했다. 확산 학습 중에는 텍스트 프롬프트 같은 정보를 조건으로 삼아 노이즈가 섞인 패치에서 깨끗한 패치를 예측하도록 학습했다.⁶

이 설계는 더 넓은 확산 트랜스포머 계보에 속한다. 2023년 Peebles와 Xie의 DiT 논문은 트랜스포머가 잠재 이미지 확산에서 기존 U-Net 백본을 대체할 수 있음을 보였고, 실험에서 순전파 연산량을 늘리면 이미지 생성 결과가 좋아졌다. Sora는 이 패치와 트랜스포머 방식을 크기와 길이가 다양한 이미지와 영상을 함께 학습하는 방향으로 확장했다. DiT 논문은 구조의 계보를 보여 줄 뿐, Sora의 층 수, 매개변수 배치, 학습 방법은 공개하지 않는다.^6,13

OpenAI는 연구 시스템을 원본 화면 비율과 해상도 그대로 이미지와 영상을 함께 학습시켰다고 밝혔다. 짧은 사용자 프롬프트를 확장하는 데는 추론 실행 시점에 GPT 모델을 썼고, 학습 데이터에는 상세한 설명 캡션을 새로 붙이는 재캡셔닝(recaptioning) 기법을 사용했다. 회사는 정사각형으로 잘라 학습한 모델과의 내부 비교에서 원본 크기 학습이 화면 구도를 개선했다고 보고했다. 이 비교는 회사가 발표한 질적 결과다.⁶

2024년 12월 시스템 카드는 모델 데이터를 공개된 데이터 일부, 파트너십을 통한 독점 데이터, 사람의 피드백으로 나누어 설명했다. 모든 출처를 열거하지 않았고, 영상과 이미지의 총량이나 범주별 기여 비율도 밝히지 않았다. OpenAI에는 공개 콘텐츠 파트너십이 있지만, 시스템 카드에 언급된 파트너 사례가 특정 파트너의 자산이 모두 Sora 학습에 쓰였음을 증명하지는 않는다. 특정 라이브러리나 비율에 관한 더 구체적인 주장은 근거가 부족하다.⁷

5. 기능

연구 모델은 여러 형태의 조건 입력을 받았다. 텍스트 프롬프트로 대상, 배경, 움직임, 화풍을 지정할 수 있었다. 정지 이미지는 첫 프레임과 시각적 내용을 정할 수 있었다. 영상 입력은 앞뒤로 확장하거나, SDEdit 방식으로 바꾸거나, 중간 시퀀스를 생성해 다른 영상과 이을 수 있었다. OpenAI는 영상을 시간의 양방향으로 확장해 반복 루프를 만들고 결과를 배치하는 시연도 보여 주었다.⁶

여러 차원으로 학습한 덕분에 연구 모델은 모든 입력을 먼저 정사각형으로 자르지 않고도 가로형, 세로형 등 다양한 화면 비율을 만들었다. OpenAI는 1920×1080과 1080×1920 예시를 보였고, 같은 모델이 낮은 해상도에서 시안을 먼저 만든 뒤 더 큰 크기로 생성할 수 있다고 밝혔다. Sora는 정지 이미지도 만들 수 있었으며, 기술 보고서에는 최대 2048×2048 픽셀 이미지가 있었다. 이 연구 시연을 12월 Sora Turbo 제품의 20초, 최대 1080p 제한과 혼동해서는 안 된다.^3,6

모델은 때때로 비교적 긴 클립에서 인물, 장면 구도, 모의 카메라 움직임을 유지했다. OpenAI는 이런 행동이 규모에서 나타났다고 설명하며, 범용 시뮬레이터로 가는 단계일 수 있다고 주장했다. 보고서는 이 행동이 '자주 있지만 항상은 아니다(often, though not always)'라고도 적었다. 그러나 Sora를 검증된 월드 모델이라고 부르는 것은 근거를 넘어선다. 보고서는 선별된 정성 예시를 제시했을 뿐이며, OpenAI도 물리와 인과 일관성의 실패를 명시적으로 기록했다.⁶

6. 성능 평가

6.1. 초기 독립 분석

초기 독립 분석은 연구자들이 OpenAI가 고른 공개 클립만 볼 수 있어 제약이 컸다. 2024년 2월 프리프린트는 공개 자료에서 대표적인 Sora 클립 10개를 모았고, 그중 6개를 정량 비교에 사용했다. 저자들은 각 Sora 클립의 첫 프레임과 같은 텍스트 프롬프트를 이용해 Pika와 Runway Gen-2로 비교 영상을 만들었다. 기하 기반 측정과 3D 재구성 결과는 Sora에 유리했고, 이는 작은 표본에서 프레임 간 기하 일관성이 더 강했음을 시사했다.

이 연구는 일반적인 물리 이해를 입증하지 못했다. Sora 표본은 작고 선별되었으며, Sora의 긴 클립은 경쟁 시스템보다 재구성에 쓸 수 있는 시점 정보가 많았다. 논문도 Sora의 우위 일부를 더 긴 길이와 추가 카메라 정보 덕분으로 보았다. 따라서 이 결과는 선별된 공개 예시에서의 기하 일관성에 관한 증거로 읽어야 하며, 공개되지 않은 모델 전체를 다룬 포괄적 벤치마크로 보면 안 된다.¹⁴

6.2. Physics-IQ 평가

동료 심사를 거친 더 넓은 평가는 더 비판적인 결과를 냈다. WACV 2026에 발표된 Physics-IQ 연구는 고체역학, 유체역학, 광학, 열역학, 자기학 등 66개 시나리오의 실제 8초 영상 396개를 모았다. 연구는 Sora를 이미지-영상 모드로 평가했다. 사람이 고른 '스위치 프레임(switch frame)', 즉 3초짜리 조건 영상의 마지막 프레임과 사람이 쓴 캡션을 주고 5초 이어지는 영상을 생성하게 했다. Sora는 전체 조건 영상을 받지 못했다. 점수는 같은 시나리오의 실제 녹화 두 개 사이 차이가 100에 해당하도록 정규화되었다.

Sora는 종합 Physics-IQ 점수 10.0을 받았고, 연구에서 가장 높은 점수를 받은 시스템은 29.5점이었다. 저자들은 시각적 사실감 지표와 물리 이해 점수 사이에 통계적으로 유의미한 관계가 없다고 밝혔다. 이 벤치마크는 의도적으로 어렵게 만들어졌고, 환각된 물체, 카메라 움직임, 장면 전환에 벌점을 주는 대리 지표를 썼다. Sora는 다른 여러 시스템보다 카메라나 장면 전환을 더 자주 만들었으므로, 이 숫자를 물리 사실을 이해한 보편적 비율로 해석하면 안 된다. 그래도 그럴듯하게 보이는 결과가 테스트된 물리 과정을 안정적으로 보존하지 못했다는 좁은 결론은 뒷받침된다.¹⁵

7. 한계

OpenAI의 2024년 2월 자료는 기본 물리, 인과 순서, 공간 방향, 시간 일관성에서 반복되는 실패를 밝혔다. 생성된 사람이 쿠키를 베어 먹으면서도 이빨 자국이 남지 않을 수 있었고, 물체가 갑자기 나타나거나, 동물이나 사람이 복제되거나, 장면에서 왼쪽과 오른쪽이 뒤바뀌는 일이 있었다. 복잡한 상호작용과 정밀한 카메라 궤적은 특히 어려웠다.^2,6

Sora는 그럴듯하지 않은 상태 변화나 개체 병합도 만들 수 있었다. 기술 보고서는 깨지는 유리잔이 여전히 온전한 상태로 남아 있는 장면, 의자가 복제되는 장면, 농구공이 골대를 통과한 뒤 폭발하는 장면을 보여 주었다. 긴 영상은 특히 물체가 가려지거나 화면 밖으로 나갈 때 앞뒤가 맞지 않게 될 수 있었다. 이 사례들은 물체 지속성과 3D 일관성에 대한 OpenAI의 주장에 단서를 붙인다.⁶

Sora Turbo가 이런 문제를 없앤 것은 아니다. 공개 출시 때 OpenAI는 여전히 비현실적인 물리를 만들고, 긴 시간에 걸친 복잡한 동작에 어려움을 겪는다고 밝혔다. 프롬프트 준수도 사실성이나 안전성을 보장하지 않았다. 시각적으로 설득력 있는 클립이 일어나지 않은 사건을 보여 줄 수 있었기 때문에, 출처 추적과 사람 모습 사용 제한이 배포의 핵심 쟁점이 되었다.^3,7

8. 안전과 출처 표시

공개 출시 전에 OpenAI는 2024년 9월부터 12월까지 9개국의 외부 레드팀이 15,000건 이상의 생성물을 테스트했다고 밝혔다. 테스터들이 적대적 프롬프트와 허점을 찾은 뒤 회사는 완화 조치를 반복해서 개선했다. 이는 회사가 조직한 테스트이며, 시스템 카드는 방법과 내부 평가를 기록했을 뿐 서비스가 오용될 수 없다는 독립 인증은 아니다.⁷

제품은 여러 겹의 모더레이션을 적용했다. OpenAI는 텍스트, 업로드한 미디어, 생성 결과에 분류기를 적용하고, 성적 노출, 미성년자, 폭력, 기만적 콘텐츠, 인물 도용에 관한 전문 필터와 텍스트 차단 목록을 썼다고 설명했다. 일부 영상은 전달 전에 차단될 수 있었다. 출시 시점에는 사람을 묘사하는 것을 의도적으로 더 엄격히 제한했고, 일반 사용자는 처음에 사람이 나오는 이미지나 영상을 올릴 수 없었다.^3,7,12

OpenAI는 모든 Sora Turbo 영상에 C2PA 메타데이터를 넣고, 기본적으로 보이는 워터마크를 적용한다고 밝혔다. 내부 역방향 영상 검색 도구와 다른 탐지 시스템도 문서화했다. 이런 조치는 출처를 밝히는 데 도움이 될 수 있지만, 생성 미디어를 자르거나 다시 인코딩하거나 잘못 표시하는 일까지 불가능하게 만들지는 못했다. 시스템 카드는 출처 추적을 딥페이크를 막는 보장이 아니라 더 넓은 안전 체계의 한 부분으로 제시했다.^3,7

9. 창작 현장의 반응

Sora의 미리보기는 영화와 광고 분야에서 실험과 우려를 함께 불러일으켰다. 2024년 2월 영화 제작자 타일러 페리(Tyler Perry)는 시연을 본 뒤 애틀랜타 스튜디오의 계획된 8억 달러 규모 확장을 보류한다고 밝혔다. 이 계획에는 촬영 스테이지 12개를 추가하는 내용이 있었다. 이 발언은 한 제작자의 사업 결정과 일자리에 대한 우려를 보여 줄 뿐, Sora가 업계 전반의 고용을 줄였다는 것을 보여 주지는 않는다.¹⁶

2024년 6월 Toys "R" Us와 에이전시 Native Foreign은 Sora가 만든 이미지를 활용한 브랜드 필름을 공개했다. 보도에 따르면 쓸 만한 결과물을 얻고 완성 영상을 만드는 데는 여전히 사람 작가와 시각효과 아티스트가 필요했다. Toys "R" Us는 보정 시각효과와 Aaron Marsh가 작곡한 오리지널 음악을 썼다고 밝혔다. 총괄 프로듀서는 Kim Miller Olko, 감독은 Native Foreign의 Nik Kleverov였다. 이 사례는 출시 전 Sora가 제작 소재를 제공할 수 있었음을 보여 주는 동시에, 모델 원본 출력과 완성 광고의 차이도 드러낸다.⁹

일부 얼리 액세스 예술가와의 관계는 갈등이 있었다. 2024년 11월, 보상이 부적절하다고 주장하며 항의한 예술가 그룹이 Sora 접근 권한을 외부에 공개했다. 워싱턴 포스트는 유출 이후 OpenAI가 접근을 중단했다고 보도했다. 이 항의는 창작 테스트 조건을 두고 의견이 갈렸음을 보여 주었지만, 모든 얼리 액세스 예술가가 항의 주최 측과 같은 입장이었다는 것을 보여 주지는 않는다.¹⁰