2026년 비디오 인코딩 시장, 판이 바뀌고 있다AV1, VPU, AI 인코딩 그리고 한국 스트리밍 업계가 직면한 과제

비디오 스트리밍 시장은 성숙기에 접어들었습니다. 소비자는 더 높은 화질을 기대하고, 서비스 사업자는 더 낮은 운영 비용을 요구하고 있습니다. 콘텐츠의 영역도 4K, HDR, 라이브, 숏폼, 스포츠 중계, 교육, 커머스까지 빠르게 확장되고 있습니다. 

문제는 이러한 요구사항이 모두 동시에 증대하고 있다는 점입니다. 그동안 비디오 업계는 익숙한 공식으로 이 과제를 해결해 왔습니다. H.264가 기본 코덱으로 자리 잡고, HEVC는 고화질 서비스를 위한 선택지로 활용되었으며, 대규모 인코딩은GPU 중심으로 설계되었습니다. AI는 자동 자막 생성, 장면 분류, 하이라이트 추출과 같이 인코딩 파이프라인 외부에서 보조적으로 활용되는 수준이었습니다. 비용 절감을 위해서는 어느 정도 품질 양보를 감수해야 한다는 인식이 지배적이었습니다.

그렇다면 2026년에도 이러한 기존 공식이 유효할까요? NETINT가 발표한 '2026 State of Video Encoding Report'를 살펴보면새로운 설계 원칙이 필요하다는 사실을 확인하실 수 있습니다. 본 포스트에서는 해당 보고서의 핵심 인사이트를 정리하고, 한국 스트리밍 업계가 미래에 대비하기 위해 어떤 준비가 필요한지 살펴보겠습니다.

NETINT 보고서가 제시하는 네 가지 핵심 인사이트

NETINT가 이번 보고서를 발표한 배경에는 비디오 인코딩 시장의 구조적 변화가 자리하고 있습니다. 보고서에는 2026년 비디오 인코딩 업계가 직면한 네 가지 전환점이 명료하게 서술되어 있습니다.

첫째: AV1, 선택이 아닌 필수가 되는 코덱

AV1 코덱은 장기간 동안 잠재력이 큰 기술이라는 평가를 받아 왔습니다. 압축 효율은 우수하나 인코딩에 따른 계산 부하가크고, 디바이스 지원 범위가 제한적이라는 인식에 많은 기업이 도입을 미뤄 왔습니다. 그러나 현재 상황은 근본적으로 변하고 있습니다. 보고서에 따르면 현재 AV1을 프로덕션 환경에서 운영하고 있는 조직은 17%입니다. 숫자만 보면 낮아 보이지만, 2026년 중 AV1 도입을 계획 중인 조직은 전체의 40%에 달합니다. 도입 계획 성장률 231%는 조사 대상 코덱 중 가장 높은수치입니다. 현재 운영 중인 조직과 도입 계획 조직을 합산하면 2026년 말 AV1의 시장 도달률은 57%에 이를 것으로 예상됩니다.

이러한 수치는 AV1이 실험 및 평가 단계를 넘어 본격적인 프로덕션 단계로 진입하고 있음을 시사합니다. CDN 비용 절감, 모바일 트래픽 최적화, 4K·HDR 콘텐츠 제공, 글로벌 디바이스 전략 구현을 위한 핵심 기술基盤으로 자리매김하고 있는 것입니다. 특히 로열티 비용 부담이 상대적으로 낮다는 측면은 장기 운영 관점에서 상당한 경쟁 우위로 작용합니다.

한국 스트리밍 기업 역시 AV1을 더 이상 먼 미래의 옵션으로 바라볼 수 없는 시점입니다. 국내 시장은 아직 H.264와 HEVC 중심의 인코딩 운영이 익숙하지만, 글로벌 진출, FAST 채널 확대, 스마트 TV 앱 서비스, 스포츠 중계, 숏폼 플랫폼까지 고려한다면 AV1 도입 로드맵은 지금부터 구체화해야 할 핵심 과제로 부각됩니다.

 둘째: GPU 중심에서 다각화된 하드웨어 전략으로

GPU는 비디오 인코딩 시장에서 여전히 중추적 위치를 차지하고 있습니다. 보고서에 따르면 하드웨어 가속 영역에서 GPU의 채택률은 72%에 달합니다. GPU의 강점은 범용성에 있습니다. 인코딩뿐만 아니라 AI 추론, 그래픽 처리, 병렬 연산까지폭넓게 활용할 수 있습니다.

그러나 GPU만으로 모든 인코딩 워크로드를 처리하는 방식에는 명확한 한계가 존재합니다. GPU를 활용하는 조직은 전력소모, 코덱 및 기능의 제약, 스트림 밀도 부족을 주요 부담으로 꼽고 있습니다. 대규모 라이브 채널 운영, 24시간 스트리밍, VOD 대량 변환, 저지연 서비스 등 워크로드의 성격이 명확한 영역에서는 전용 하드웨어가 더 우월한 효율을 발휘합니다.

이러한 흐름 속에서 VPU 및 ASIC 기반 인코딩 장비의 관심이 높아지고 있습니다. 보고서에 따르면 VPU와 ASIC의 채택률은 이미 32%에 도달했으며, 2026년 VPU 도입 평가 의향도 GPU와 거의 유사한 수준으로 상승했습니다.

앞으로 비디오 스트리밍 업계의 인프라 전략은 워크로드별 최적 배치를 기준으로 삼을 것입니다. 라이브, VOD, AV1, AI 기반 품질 개선, 엣지 처리 각각의 특성에 부합하는 하드웨어를 조합하는 다각화된 전략이 요구됩니다. 이를 구현하기 위해서는 인코딩 인프라 아키텍처 설계 역량을 갖춘 파트너와의 협력이 필수적일 것입니다.

셋째: 인코딩 파이프라인의 핵심으로 진입하는 AI

비디오 업계는 자동 자막 생성, 음성 인식, 장면 탐지, 하이라이트 추출, 썸네일 생성 등의 목적으로 오랫동안 AI를 활용해왔습니다. 그러나 이러한 활용은 인코딩의 핵심 영역이라기보다 파이프라인 외부에 결합된 보조 기능에 가까웠습니다.

최근 몇 년 사이 AI가 인코딩 파이프라인의 내부로 본격적으로 진입하는 움직임이 관찰되고 있습니다. NETINT 보고서도이를 확인해 줍니다. 조사 응답자의 60%가 이미 하나 이상의 인코딩 워크플로우에서 AI 또는 머신러닝을 적용하고 있으며, 향후 성장이 기대되는 영역은 단순 분류나 자동화를 훨씬 넘어섭니다. 콘텐츠 인식형 비트레이트 래더 생성의 도입 의향은77%, QoE 예측은 50%의 성장이 예상됩니다. 노이즈 제거 및 영상 품질 개선 기술 역시 빠르게 확산되고 있습니다.

이러한 변화는 인코딩 품질 관리의 패러다임을 근본적으로 재정의할 것입니다. 스포츠 중계, 드라마, 애니메이션, 게임 스트리밍, 교육 영상은 각각 고유한 장면 특성을 지니고 있습니다. 동일한 해상도와 비트레이트라 하더라도 실제 시청자가 체감하는 품질은 현저하게 다를 수 있습니다.

AI 기반 인코딩은 콘텐츠의 복잡도, 움직임의 정도, 노이즈 양, 장면 전환 패턴을 정밀하게 분석하여 더 세련된 결정을 내립니다. 필요한 장면에는 비트를 집중 투입하고, 덜 중요한 장면에서는 비트를 효율적으로 절감합니다. 결론적으로 AI는 이제단순한 품질 향상 도구를 넘어 인프라 비용 최적화를 위한 핵심 기술로 그 가치는 더욱 높아질 것입니다.

 넷째: 비용과 품질, 상호 배타적이지 않은 목표

비디오 인프라 운영자는 오랫동안 비용과 품질 사이에서 양자택일을 해 왔습니다. 화질을 높이면 인코딩 비용과 CDN 비용이 증가했습니다. 비용을 절감하면 버퍼링, 화질 저하, 시청자 이탈의 위험이 커졌습니다.

NETINT 보고서는 이러한 전제가 근본적으로 변화하고 있음을 보여줍니다. 응답자의 75%가 하나 이상의 비용 절감 전략을추진 중이며, 동시에 45%가 시청 품질 개선을 최우선 과제로 지목했습니다. 이제 조직들은 비용과 품질 중 하나를 선택하지않습니다. 동일한 시스템 안에서 두 목표를 동시 달성하려 하고 있습니다.

이러한 가능성은 코덱, 하드웨어, AI의 동시 발전에 따라 열렸습니다. AV1은 전송 효율을 극대화합니다. VPU와 ASIC은 스트림당 전력 소모와 비용을 최소화합니다. AI 기반 최적화는 콘텐츠의 특성에 맞춰 품질과 비트레이트를 정교하게 제어합니다.

2026년 업계의 핵심 관심사는 단순히 우수한 화질이나 저렴한 비용이 아닙니다. 높은 화질을 더 낮은 비용으로, 그리고 안정적으로 제공할 수 있는 운영 역량이 진정한 경쟁력이 되는 것입니다.

한국 스트리밍 업계의 실행 전략

전망한 네 가지 트렌드는 한국 비디오 스트리밍 업계가 현재 체감하고 있는 변화입니다. 국내에서도 서비스 최적 인코딩 운영 모델의 설계에 대한 관심이 지속적으로 높아지고 있습니다. 보고서를 기반으로 한국 기업이 준비해야 할 구체적인 과제를 정리해 보았습니다.

• AV1 도입 로드맵 수립: 모든 콘텐츠를 즉시 AV1으로 전환할 필요는 없습니다. 우선 모바일 VOD, 글로벌 시청 비중이 높은 콘텐츠, 장기 보관형 카탈로그, 트래픽이 집중되는 인기 콘텐츠부터 단계적으로 검토하시기 바랍니다. 중요한 것은 언젠가 도입하겠다는 포부가 아니라 어떤 콘텐츠, 어떤 디바이스, 어떤 품질 기준으로 도입할 것인가를구체적으로 정의하는 것입니다.

• 하드웨어 전략 재검토: GPU는 여전히 중요합니다. 그러나 GPU 단일로 모든 인코딩 워크로드를 처리하는 방식은비용 효율성 측면에서 한계가 있습니다. 라이브 채널, VOD 대량 변환, 저지연 스트리밍, AI 품질 개선, AV1 인코딩을 워크로드별로 구분하여 CPU, GPU, VPU, ASIC, 클라우드 인스턴스를 조합하는 하이브리드 아키텍처를 고려해야 합니다.

• TCO 기준 정립: 국내 기업은 클라우드 비용과 CDN 비용은 비교적 명확하게 파악하고 있습니다. 그러나 인코딩 장비 감가상각비, 전력 및 냉각 비용, 랙 공간, 운영 인력 투입 시간, 코덱별 트랜스코딩 시간, 재인코딩 비용 등을 단일 지표로 통합하여 분석하는 경우는 제한적입니다. 콘텐츠 1시간당 비용, 라이브 채널 1개당 비용, 동시 시청자 1만 명당 비용과 같은 단위 경제성 지표를 체계적으로 정립해야 합니다.

• AI 활용 전략 고도화: AI 인코딩을 자동 자막이나 하이라이트 추출 수준에 머물러서는 안 됩니다. 콘텐츠 인식형래더 생성, 장면별 품질 최적화, 노이즈 제거, QoE 예측 등으로 활용 범위를 확장해야 합니다. 특히 스포츠, 공연, 게임, 애니메이션과 같이 장면 특성이 뚜렷한 콘텐츠에서는 AI 기반 최적화의 효과가 두드러지게 나타납니다.

• PoC 추진: 인코딩 인프라의 전환은 단기간에 완료하기 어려운 과제입니다. 서비스 중단 리스크와 디바이스호환성 검증이 요구되기 때문입니다. 특정 콘텐츠군 또는 채널을 선정하여 AV1, VPU, AI 래더 최적화, 하이브리드인코딩을 단계적으로 검증하는 방식이 현실적입니다. PoC 평가 기준 역시 명확해야 합니다. VMAF와 같은 객관적품질 지표에 그치지 않고 버퍼링률, 시작 지연 시간, CDN 비용, 전력 사용량, 운영 투입 시간까지 종합적으로 평가해야 합니다.

• 엣지 인코딩 전략 구체화: 국내 네트워크 품질은 세계적 수준입니다. 그러나 모든 비디오 워크로드를 중앙 데이터센터에서 처리하는 방식이 항상 최선의 선택은 아닙니다. 스포츠 경기장, 공연장, 지역 방송, 산업 현장, 보안 관제, 실시간 커머스 등 현장성이 중요한 영상 서비스는 엣지 처리의 장점이 큽니다. 다만 엣지 인코딩은 개념적 관심만으로는 구현하기 어렵습니다. 지연 시간, 회선 비용, 장비 관리, 장애 복구 절차, 보안 정책 등을 종합적으로 설계해야 합니다.

• 소규모 팀도 효율적으로 운영할 수 있는 구조: 보고서에서 지적한 바와 같이 많은 비디오 운영 팀은 제한된 인력으로운영되고 있습니다. 국내 기업도 예외가 아닙니다. 코덱 전문가, 인프라 엔지니어, 클라우드 운영자, 데이터 분석가를 모두 확보하기란 쉽지 않습니다. 따라서 복잡한 기술을 단순하고 직관적으로 운영할 수 있는 플랫폼, API, 자동화 체계, 관측 도구가 필수적입니다. 우수한 인코딩 전략은 장비의 양이 아니라 작은 팀이 더 많은 채널과 콘텐츠를안정적으로 운영할 수 있도록 하는 시스템 설계에 있습니다.

인코딩 전략은 곧 비즈니스 전략이다

NETINT 보고서가 전하는 메시지는 명확합니다. 2026년의 승자는 가장 빠르게 새 코덱을 도입한 기업이 아닙니다. 가장 고사양의 GPU를 다량 확보한 기업도 아닙니다. 콘텐츠를 이해하고, 코덱과 하드웨어를 최적화하며, AI를 활용하고, 비용 지표를 정교하게 관리하는 종합 운영 체계를 갖춘 기업이 승리합니다. 비디오 인코딩은 이제 백엔드의 기술적 과제를 넘어 스트리밍 비즈니스의 수익성과 사용자 경험을 좌우하는 전략적 핵심 과제가 되었습니다. 

대원씨티스 AI 사업본부는 NETINT VPU를 비롯한 풀스택 영상 인프라 솔루션을 사전 최적화하여 제공하며 파트너 생태계를 지속적으로 확대하고 있습니다. 비디오 인코딩 인프라의 전환을 검토 중이시라면 언제든지 문의해 주시기 바랍니다.

참고 자료

NETINT, 2026 State of Video Encoding – What 286 Professionals Told Us