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이름은 익숙한데, 뭐가 다른지 한 번에 정리!!
AI 이야기를 조금만 따라가다 보면 ChatGPT부터 Kling, 나노바나나까지 이름이 계속 나오죠.
문제는????
👉 “이게 다 같은 AI야?”
👉 “뭐가 텍스트고, 뭐가 이미지고, 뭐가 영상이야?”
그래서 이 글에서 지금 실제로 많이 언급되고, 많이 쓰이는 AI들을 중심으로 정리해보려고 해요.
ChatGPT (OpenAI)
공식 사이트 ▶ https://chat.openai.com
Q. ChatGPT는 어떤 AI인가요?
A. 텍스트를 이해하고 생성하는데 특화된 대화형 AI입니다.
Q. 어디에 가장 많이 쓰이나요?
A. 글쓰기, 요약, 기획, 공부, 업무 정리에 가장 많이 쓰입니다.
ChatGPT는 여전히 많은 AI의 기준점이에요.
“AI로 뭔가 해본다”라고 할 때 가장 먼저 떠올리는 이름이기도 하죠.
이 AI의 핵심은 단순히 글을 써주는 게 아니라, 사람이 생각하는 흐름에 맞춰 같이 정리해준다는 점이에요.
질문을 던지면 맥락을 이해하고 애매한 요청도 의도를 추측해서 하나의 결과물로 정리해줘요.
그래서 글쓰기, 공부, 기획, 업무 정리까지 “머릿속이 복잡할 때” 쓰는 AI로 가장 많이 사용하죠.
다만, 이미지나 영상은 직접 만들지 못하고 답변이 그럴듯해 보여도 사실 검증은 필요해요.
장점
활용 범위가 매우 넓어요.
대화하듯 생각을 정리할 수 있어요.
AI 입문자에게 접근성이 좋아요.
단점
이미지·영상 생성은 직접 불가능해요.
답변은 참고용으로 보고 검증이 필요해요.
Midjourney
공식 사이트 ▶ https://www.midjourney.com
Q. Midjourney는 어떤 AI인가요?
A. 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 AI입니다.
Q. 어떤 이미지에 강한가요?
A. 일러스트, 콘셉트 아트, 감성적인 비주얼에 강해요.
Midjourney는 여전히 “이미지 AI” 하면 가장 먼저 언급되요.
그 이유는 단순해요. "결과물이 예쁘다."
사진처럼 사실적인 이미지보다는 "일러스트, 콘셉트 아트, 감성적인 비주얼" 이런 쪽에서 특히 강해요.
그래서 디자이너가 아니어도 기획안, 썸네일, 브랜드 무드 보드용으로 많이 사용된죠.
하지만 원하는 결과를 얻기까지 시행착오가 필요하고 세밀한 통제는 어려워요.
대신 “와, 이거 AI가 만든 거야?”라는 반응은 잘 나오는 AI에요.
장점
이미지 퀄리티가 매우 높아요.
분위기·스타일 표현이 뛰어나요.
단점
사용 방식이 처음엔 낯설 수 있어요.
세밀한 수정은 반복 작업이 필요해요.
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Claude (Anthropic)
공식 사이트 ▶ https://claude.ai
Q. Claude는 어떤 AI인가요?
A. 긴 문서를 읽고 요약·정리하는 데 강한 AI입니다.
Q. ChatGPT와 차이는 뭔가요?
A. 창의성보다는 안정적인 문서 정리에 초점이 맞춰져 있습니다.
Claude는 화려하진 않지만, 긴 글을 다룰 때 진가가 드러나는 AI에요.
보고서, 계약서, 논문, 내부 문서 등 같이 “읽기만 해도 피곤한 글”을 넣어주면 핵심 위주로 차분하게 정리해줘요.
ChatGPT보다 말투는 더 얌전하고 정리 방식은 더 보수적인 편이에요.
그래서 “틀리면 안 되는 문서 작업”에 쓰는 사람이 많다.
장점
긴 글 요약에 매우 강해요.
답변이 차분하고 논리적이에요.
단점
창의적인 작업에는 다소 심심해요.
이미지·영상 생성 불가해요.
Google AI (Gemini / Veo)
공식 사이트 ▶ https://gemini.google.com
Q. 구글 AI는 왜 이렇게 헷갈리나요?
A. 하나의 AI가 아니라 여러 모델을 함께 운영하고 있기 때문입니다.
Q. 사람들이 많이 말하는 건 뭔가요?
A. 텍스트·멀티모달 AI인 Gemini와 영상 AI인 Veo입니다.
여기서 사람들이 헷갈리는 지점이 나오게 되요.
“구글 AI는 뭐가 이렇게 많아?”
정리하면
1️⃣ Gemini
텍스트 + 멀티모달 AI
ChatGPT랑 가장 직접적으로 비교되는 모델이죠.
검색 기반 정보, 자료 정리에 강해요.
2️⃣ Imagen
구글의 이미지 생성 AI
DALL·E, Midjourney와 같은 포지션이이에요.
이미지 품질은 상당히 높은 편이죠.
3️⃣Veo (이게 사람들이 말하는 ‘바나나’로 헷갈리기도 함)
텍스트 → 영상 생성 AI
2024년에 공개되면서 화제가 됐어요.
아직 일반 공개 범위는 제한적이지만, 퀄리티만 보면 Kling의 가장 강력한 경쟁자에요.
즉, 구글은 “하나의 AI”가 아니라 “AI 생태계”를 만들고 있는 중이에요.
그래서 더 헷갈리고, 그래서 앞으로 영향력도 크죠.
장점
검색·정보 기반 작업에 강해요.
영상 AI까지 포함한 생태계를 구축 중이에요.
단점
이름과 구조가 복잡해 헷갈리기 쉬워요.
일부 기능은 아직 제한적이에요.
나노바나나 (Gemini Nano 계열)
Q. 나노바나나는 공식 AI 이름인가요?
A. 아니다. 구글의 초경량 Gemini Nano 계열을 부르는 비공식 별명에 가깝습니다.
Q. 어떤 AI로 인식되고 있나요?
A. 기기 안에서 빠르게 반응하는 경량 AI로 많이 언급되고 있습니다.
“나노바나나(Nano Banana)”는 정식 서비스명이 아니라, 구글 내부·커뮤니티에서 쓰이던 별칭(코드네임/닉네임)에 가까워요.
그리고 이건 구글의 ‘멀티모달·경량 모델’ 계열을 가리킬 때 나오는 말이죠.
왜 갑자기 ‘바나나’가 나왔을까?
구글 AI 쪽은 전통적으로 공식명 + 내부 코드네임을 같이 굴려요.
예를 들면 Gemini (공식), Imagen (공식), Veo (공식)
그 아래 실험·경량·온디바이스 모델들은 코드네임 존재에요
이 과정에서 Nano / Banana / Nano Banana 같은 표현이 섞여 나왔고, 이게 트위터(X), 레딧, 개발자 커뮤니티를 통해 퍼진 거에요.
장점
빠르고 가벼워서 쉽게 쓰기 좋아요.
실시간 보조·인식에 적합해요.
단점
영상 생성 AI와 혼동되기 쉬워요.
일반 사용자에게 정보가 부족해요.
Runway
공식 사이트 ▶ https://runwayml.com
Q. Runway는 영상 생성 AI인가요?
A. 생성보다는 영상 편집·보조에 강한 AI입니다.
Runway는 “영상 생성 AI”라기보다 영상 작업을 도와주는 AI 도구에 가까워요.
배경 제거, 장면 확장, 특정 오브젝트 제거 같은 작업에서 이미 실무에 쓰이고 있어요.
그래서 영상 쪽에서는 “Kling보다 Runway를 먼저 쓰는 사람”도 많죠.
장점
영상 작업 시간을 크게 줄여줘요.
실무 영상 편집에 바로 쓰여요.
단점
무료 사용에는 제한이 있어요
Kling
공식 사이트 ▶ https://klingai.com
Q. Kling은 왜 요즘 자주 보이나요?
A. 광고와 쇼츠를 통해 영상 AI의 대표 사례로 많이 노출되고 있어요.
Q. 어떤 역할의 AI인가요?
A. 이미지나 텍스트를 기반으로 짧은 영상을 만드는 AI입니다.
Kling이 요즘 광고를 많이 하는 이유는 명확하죠.
“이미지 → 영상” 흐름을 가장 쉽게 보여주는 AI이기 때문이에요.
이미지를 넣고 “이 장면이 이렇게 움직였으면 좋겠다”라고 설명하면 짧은 영상 클립으로 만들어줘요.
이게 왜 중요하냐면, 영상 제작에서 가장 어려운 건 처음부터 영상을 만드는 것이기 때문이에요.
Kling은 광고 콘셉트, 쇼츠 실험, 장면 테스트, 같이 ‘완성작 이전 단계’에서 굉장히 유용해요.
물론 아직 움직임이 완벽하진 않고 세밀한 연출에는 한계가 있지만요...
“영상 AI가 여기까지 왔다”는 걸 보여주는 대표 사례에요.
장점
이미지 → 영상 흐름이 직관적이에요.
영상 아이디어 테스트에 적합해요.
단점
아직 완성도는 발전 중이에요.
세밀한 연출에는 한계가 있어요.
마지막 정리
지금 사람들이 말하는 AI는 하나의 도구가 아니라 역할별 묶음에 가까워요.
텍스트 → ChatGPT
이미지 → Midjourney
문서 → Claude
구글 생태계 → Gemini / Veo / 나노바나나
영상 → Runway / Kling
너무 다양해서 헷갈리는게 정상이에요.
“지금 판이 어떻게 구성돼 있는지”를 보여주는 정리 글이고, 다음 글에서는
Kling vs Veo vs 나노바나나를 비교해보려고 합니다.
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