-탄자니아 학생들 가르치다 발견한 문제… 생성형 AI 창작 플랫폼으로 연결
-200만 개 AI 모델 조합하는 ‘AI 시너지 엔진’ 개발… 글·이미지·영상·음악 통합
-“ChatGPT가 비서라면 데이븐AI는 전문가 팀”… AI 창작 생태계 구축 도전
영상 하나를 만드는 데 며칠씩 걸리던 시대가 있었다. 기획과 장면 구성, 편집, 음악, 후처리까지 전문가의 영역으로 여겨졌고, 일반 사용자가 콘텐츠를 완성하기에는 시간과 비용의 장벽이 높았다. 하지만 생성형 AI는 그 흐름을 빠르게 바꾸고 있다. 이제는 누구나 짧은 시간 안에 영상과 음악, 이미지를 결합해 하나의 콘텐츠를 만들 수 있는 시대가 열리고 있다.
정우균 데이븐AI 대표는 그 변화의 중심에서 ‘창작 OS’를 만들고 있다. 단순히 하나의 AI 툴을 제공하는 것이 아니라, 수많은 생성형 AI 모델을 목적에 맞게 연결하고 조합해 누구나 창작할 수 있는 플랫폼을 구축하겠다는 구상이다.
탄자니아 교실에서 시작된 생성형 AI 창업
정우균 대표는 1세대 벤처 창업가다. 과거 CES에서 선보인 휴대용 IPTV는 미국 현지에서 “애플보다 앞선 제품”이라는 평가를 받았다. 손바닥 크기의 기기 안에서 영화를 구매하고, 필요한 앱을 설치하며 콘텐츠를 소비하는 구조를 구상했다.
이후 애플이 관련 제품을 대거 구매했고, 몇 년 뒤 아이폰이 등장했다. 정 대표는 당시를 떠올리며 “아쉬움이 남는다”고 말했다. 하지만 그는 이미 그때부터 누구나 콘텐츠를 만들고, 지역과 취향에 맞게 배포하며, 수익을 나누는 시대가 올 것이라고 봤다.
전환점은 팬데믹이었다. 정 대표는 새벽 5시에 일어나 탄자니아 학생들에게 프로그래밍을 가르쳤다.
평생 IT 업계에서 일해온 그는 팬데믹을 지나며 삶을 돌아보게 됐다고 말했다. 가족과 충분한 시간을 보내지 못한 채 일에만 매달렸다는 후회도 있었다. 이후 그는 다음 세대, 특히 기회가 부족한 청소년들에게 도움이 되는 일을 고민하기 시작했다.
하지만 현실은 녹록지 않았다. 아프리카 학생들 가운데는 PC조차 없는 경우가 많았고, 온라인 교육 환경도 충분하지 않았다. 작은 서비스를 만들어 수익을 내도록 돕겠다는 계획 역시 쉽지 않았다. 그때 등장한 것이 생성형 AI였다.
정 대표는 “영어를 할 수 있는 학생들이 유튜브 쇼츠 같은 짧은 콘텐츠를 만들어 한 달에 20~30달러라도 벌 수 있다면 생계에 큰 도움이 될 수 있다고 생각했다”고 말했다.
데이븐AI는 바로 그 문제의식에서 출발했다. 사용자가 먼저 결과물을 빠르게 만들어보고, 그 과정을 따라 배우며, 다시 수정해 자기만의 콘텐츠를 완성하는 구조다. 실제로 지난 2월 말 탄자니아 다르에스살람대 학생들이 제작한 1분 40초짜리 영화 영상은 약 10분 만에 완성됐다.
정우균 데이븐AI 대표가 생성형 AI 기반 창작 플랫폼 전략과 AI 시너지 엔진 구조에 대해 설명하고 있다.
“ChatGPT가 비서라면, 데이븐AI는 전문가 팀”
데이븐AI의 핵심 기술은 ‘AI 시너지 엔진’과 ‘AI 컨텍스트 에이전트’다.
시너지 엔진에는 다양한 AI 모델의 기능과 가격, 장단점, 사용자 평가 데이터 등이 저장된다. 사용자가 원하는 결과물을 입력하면 플랫폼이 목적에 맞는 모델 조합을 찾아낸다. 단순히 하나의 생성형 AI를 호출하는 수준이 아니라, 목적과 작업 흐름에 따라 가장 효율적인 조합을 설계하는 구조다.
예를 들어 광고 영상을 제작할 경우 캐릭터 생성, 대사 작성, 배경 구성, 음악, 장면 설계 등을 각각 다른 AI 모델에 나눠 맡긴 뒤 이를 하나의 결과물로 통합한다. 어떤 모델은 영상 연출에 강하고, 어떤 모델은 음성이나 음악 생성에 특화돼 있기 때문에, 작업 목적에 따라 역할을 나누는 방식이다.
정 대표는 이를 “애플이 아이폰을 만들 때 모든 부품을 직접 개발하지 않고 기존 기술들을 조합해 새로운 경험을 만든 것과 비슷하다”고 설명했다. 이미 존재하는 기술을 단순 연결하는 것이 아니라, 사용자가 체감하는 결과물의 경험 자체를 새롭게 설계하는 것이 중요하다는 의미다.
그는 “ChatGPT가 똑똑한 비서라면, 데이븐AI는 전문가 팀에 가깝다”고 표현했다. 단순히 한 줄 명령으로 결과물을 생성하는 방식이 아니라, 사용자가 각 단계에 개입하고 AI와 상호작용하며 결과물을 함께 완성해가는 구조라는 설명이다. 즉 AI가 모든 것을 대신 만드는 것이 아니라, 사용자가 창작 과정 안에서 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는 협업형 플랫폼에 가깝다.
데이븐AI는 창작 과정 역시 단계별로 나눴다. 창작 전 단계, 생성 단계, 후처리 단계를 분리해 사용자가 전체 흐름을 빠르게 이해하고 작업할 수 있도록 설계했다. 콘텐츠 제작 경험이 많지 않은 사용자도 전체 구조를 보면서 수정과 보완을 반복할 수 있도록 한 것이다.
실제로 최근 한 크리에이터가 제작한 뮤직비디오는 기존 방식이라면 며칠이 걸릴 작업이었지만, 데이븐AI를 통해 약 30분 만에 완성됐다. 정 대표는 생성형 AI의 핵심 경쟁력이 단순한 결과물 생성 속도를 넘어, 창작 과정 전체를 얼마나 효율적으로 줄여주느냐에 있다고 보고 있다.
정우균 데이븐AI 대표. 다양한 AI 모델을 연결·조합하는 ‘창작 OS’ 구축을 통해 누구나 콘텐츠를 만들 수 있는 환경을 만드는 것이 목표라고 밝혔다.
200만 개 AI 모델 시대의 플랫폼 전략
정 대표는 현재 생성형 AI 모델이 이미 200만 개를 넘어섰다고 설명한다. 일반 사용자가 알고 있는 것은 일부 유명 모델에 불과하다는 것이다.
AI 모델은 알고리즘과 학습 데이터, GPU라는 세 요소를 기반으로 만들어진다. 알고리즘 자체는 상당 부분 공개돼 있고, 실제 경쟁력은 학습 데이터와 연산 자원에서 갈린다는 설명이다. 특정 모델이 영화적 연출이나 카메라 움직임, 화면 전환 등에 강점을 보이는 것도 이 때문이다. 문제는 모델이 너무 많고 빠르게 등장한다는 점이다. 일반 사용자가 이를 모두 이해하고 적절히 선택하기는 쉽지 않다.
데이븐AI가 지향하는 것은 PC 운영체제(OS) 같은 AI 플랫폼이다. 사용자가 목적만 입력하면 플랫폼이 가장 적합한 AI 모델을 선택하고 조합해 빠르고 효율적으로 결과물을 만들어주는 구조다.
미국 법인을 둔 데이븐AI가 한국 시장을 먼저 공략한 이유도 여기에 있다. 정 대표는 미국 생성형 AI 스타트업들이 기업 생산성 분야에 집중하는 반면, 한국은 문화 콘텐츠와 창작 수요가 풍부하다는 점에 주목했다. 누구나 콘텐츠를 만들고 공유하려는 문화가 강하다는 판단이었다.
최근 데이븐AI는 블록체인 기반 저작권 증명 기술도 선보였다. 생성형 AI 시대에는 누구나 빠르게 콘텐츠를 만들 수 있는 만큼, 창작물의 시작점과 권리 관계를 증명하는 기술 역시 중요해질 것이라는 설명이다.
이미 이미지 분야에는 미드저니, 음악 분야에는 수노 같은 전문 AI 서비스가 존재한다. 데이븐AI는 이들을 경쟁 상대로 보기보다, 하나의 플랫폼 안에서 연결하는 방향을 택했다. 정 대표는 이를 인터넷 포털 구조에 비유했다. 각 신문사가 독립적인 웹사이트를 운영하면서도 네이버 같은 포털 플랫폼이 함께 성장했던 것처럼, AI 시대 역시 특화 서비스와 통합 플랫폼이 공존하게 될 것이라는 설명이다.
그는 “사업도 창작도 결국 결핍에서 나온다”고 말했다.
탄자니아 학생들을 가르치던 한 창업가는 지금 200만 개 AI 모델을 조합해 누구나 창작할 수 있는 플랫폼을 만들고 있다. 며칠 걸리던 영상 제작이 30분 만에 끝나는 시대. 그러나 정우균 대표가 진짜 바꾸고 싶어 하는 것은 제작 시간만이 아니다. 전문가와 비전문가, 자본이 있는 사람과 없는 사람 사이에 존재하던 창작의 장벽 자체를 낮추는 일에 더 가깝다.
누군가는 생성형 AI 시대를 ‘콘텐츠 과잉의 시대’라고 말한다. 하지만 정 대표의 시선은 조금 다르다. 더 많은 사람이 자신의 이야기를 만들고 세상에 꺼낼 수 있게 되는 시대. 데이븐AI는 그 흐름 속에서, 수많은 AI를 연결해 누구나 창작자가 될 수 있는 새로운 창작 인프라를 만들고 있다.
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"Turning video production that used to take days into 30 minutes… Creating a creative OS by combining 2 million AI models," says Jung Woo-kyun, CEO of Daven AI
There was a time when creating a single video took days. Planning, scene composition, editing, music, and post-processing were considered the domain of experts, and the barriers of time and cost were high for ordinary users to complete content. However, generative AI is rapidly changing this trend. An era is now dawning where anyone can combine video, music, and images to create a piece of content in a short amount of time.
Jeong Woo-kyun, CEO of Daven AI, is building a 'Creative OS' at the center of this change. His vision is not merely to provide a single AI tool, but to build a platform where anyone can create by connecting and combining numerous generative AI models according to specific purposes.
Generative AI startup that started in a Tanzanian classroom
CEO Jung Woo-kyun is a first-generation venture entrepreneur. The portable IPTV he showcased at a past CES was evaluated in the U.S. as a "product ahead of Apple." He envisioned a structure where users could purchase movies, install necessary apps, and consume content within a palm-sized device.
Subsequently, Apple purchased a large number of related products, and a few years later, the iPhone was released. Recalling that time, CEO Jeong said, “I have some regrets.” However, even back then, he foresaw that an era would come where anyone could create content, distribute it tailored to regions and tastes, and share the profits.
The turning point was the pandemic. CEO Jeong woke up at 5 a.m. and taught programming to students in Tanzania.
Having worked in the IT industry his entire life, he said that the pandemic led him to reflect on his life. He also regretted having devoted himself solely to work without spending enough time with his family. Since then, he began to contemplate ways to help the next generation, particularly youth who lack opportunities.
However, the reality was not easy. Many African students did not even have PCs, and online education environments were insufficient. The plan to help them generate revenue by creating small services was also not easy. That is when generative AI emerged.
CEO Jeong said, “I thought that if students who can speak English could create short content like YouTube Shorts and earn even 20 to 30 dollars a month, it could be a great help to their livelihood.”
Daven AI started from that very awareness of the problem. It is structured so that users can quickly create a result first, learn by following the process, and then modify it to complete their own unique content. In fact, a 1 minute 40 second movie produced by students at the University of Dar es Salaam in Tanzania in late February was completed in about 10 minutes.
Jeong Woo-kyun, CEO of Daven AI, is explaining the strategy for a generative AI-based creative platform and the structure of the AI synergy engine.
If ChatGPT is a secretary, DavenAI is a team of experts.
DavenAI's core technologies are the 'AI Synergy Engine' and the 'AI Context Agent'.
The Synergy Engine stores data on the capabilities, pricing, pros and cons, and user evaluations of various AI models. When a user inputs a desired outcome, the platform identifies a combination of models suited to the objective. It is structured to design the most efficient combination based on the purpose and workflow, rather than simply calling a single generative AI.
For example, when producing an advertising video, tasks such as character creation, dialogue writing, background composition, music, and scene design are assigned to different AI models and then integrated into a single output. Since some models excel at video direction while others are specialized in voice or music generation, this method divides roles according to the task's objective.
CEO Jeong explained this by saying, “It is similar to how Apple created a new experience by combining existing technologies rather than developing every component from scratch when making the iPhone.” This means that it is important to redesign the user experience of the final product itself, rather than simply connecting existing technologies.
He described it by saying, “If ChatGPT is a smart assistant, Daven AI is closer to a team of experts.” He explained that rather than a method of generating results with a simple single-line command, it is a structure where users intervene at each stage and interact with the AI to complete the outcome together. In other words, it is not a system where the AI creates everything for the user, but rather a collaborative platform that helps users work faster and more efficiently within the creative process.
DavenAI has also divided the creative process into stages. By separating the pre-creation, generation, and post-processing phases, the design enables users to quickly understand the overall flow and work efficiently. This allows even users with limited content creation experience to view the overall structure and repeatedly make revisions and improvements.
In fact, a music video recently produced by a creator, which would have taken several days using traditional methods, was completed in about 30 minutes using Daven AI. CEO Jeong believes that the core competitive edge of generative AI lies not merely in the speed of generating results, but in how efficiently it reduces the entire creative process.
Jeong Woo-kyun, CEO of Daven AI, stated that the goal is to create an environment where anyone can create content by building a 'Creative OS' that connects and combines various AI models.
Platform Strategy for the Era of 2 Million AI Models
CEO Jeong explains that the number of generative AI models has already exceeded 2 million. He states that general users are only aware of a few famous models.
AI models are built based on three elements: algorithms, training data, and GPUs. The explanation is that while the algorithms themselves are largely open to the public, actual competitiveness lies in the training data and computational resources. This is why certain models demonstrate strengths in cinematic direction, camera movements, and screen transitions. The problem is that there are too many models, and they appear rapidly. It is not easy for the average user to understand them all and make the appropriate choice.
Daven AI aims to be an AI platform akin to a PC operating system (OS). It is structured so that when a user simply inputs their objective, the platform selects and combines the most suitable AI models to produce results quickly and efficiently.
This is also the reason why Daven AI, which has a U.S. subsidiary, targeted the Korean market first. CEO Jeong noted that while U.S. generative AI startups focus on corporate productivity, Korea has an abundant demand for cultural content and creative work. His assessment was that there is a strong culture where anyone wants to create and share content.
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