AI영상 스타트업이 가상세계를 만드는 이유-Runway

투자자 라인업에서 읽는 비디오 생성 그 너머의 전략

Feb 11. 2026

영화 한 편을 만들려면 수백 명의 스태프, 수십억의 제작비, 그리고 수개월의 후반 작업이 필요하다. CG 한 장면에 며칠이 걸리고, 로케이션 헌팅에는 또 다른 며칠이 소모된다. 그런데 최근 텍스트 몇 줄만 입력하면 영화 수준의 영상이 뚝딱 만들어지는 AI 도구들이 속속 등장하고 있다. OpenAI의 Sora가 화제를 모았고, 구글의 Veo도 공개되었다. 그 한가운데에 Runway라는 회사가 있다.

2026년 2월 10일, Runway가 3억 1,500만 달러(약 4,500억 원) 규모의 시리즈 E 투자를 유치했다. 기업가치 53억 달러(약 7.6조 원). 10개월 전 33억 달러였던 기업가치가 60% 뛰었다. 여기까지만 보면 "또 하나의 AI 대규모 투자 뉴스"로 치부하기 쉽다.

그런데 투자자 명단을 들여다보는 순간, 이 회사가 단순한 AI 비디오 도구가 아닐 수 있다는 단서가 보이기 시작한다.

[1] 비디오를 만들던 회사는 왜 '세계'를 만들기 시작했을까?

Runway의 시작은 의외로 소박했다. 2018년, 뉴욕대학교 티시예술대학(Tisch School of the Arts) ITP 프로그램에서 만난 세 명의 유학생이 회사를 세웠다. 칠레 출신의 크리스토발 발렌수엘라(Cristóbal Valenzuela), 그리스 출신의 아나스타시스 게르마니디스(Anastasis Germanidis), 그리고 역시 칠레 출신의 알레한드로 마타말라(Alejandro Matamala). 이들이 만난 ITP라는 프로그램은 "엔지니어를 위한 아트스쿨이자 아티스트를 위한 엔지니어링 스쿨"로 불리는 독특한 곳이다. 딥러닝 연구자 바로 옆 자리에 퍼포먼스 아티스트가 앉아 있는 환경 — Runway의 DNA는 여기서 만들어졌다.

초기에는 영상 편집 중 가장 지루한 작업인 로토스코핑(배경에서 피사체를 분리하는 작업)이나 인페인팅(영상의 빈 부분을 채우는 작업)을 AI로 자동화하는 도구였다. 아카데미 작품상을 수상한 <에브리씽 에브리웨어 올 앳 원스>의 편집에 Runway가 사용되면서 할리우드의 주목을 받기 시작했고, 이후 텍스트-투-비디오(Text-to-Video) 생성 모델 Gen-2, Gen-3를 거쳐 2025년 12월에는 Gen-4.5를 출시했다. 비디오 생성 벤치마크인 Video Arena에서 1위를 차지했다.

매출 성장도 가파르다. 2021년 약 300만 달러에서 2024년 약 1억 2,160만 달러로 4년 만에 40배 성장했고, 2025년에는 3억 달러에 도달한 것으로 추정된다(출처: Getlatka). 마돈나 콘서트 투어의 영상, 아마존 시리즈 <House of David>, 푸마 광고 등에 Runway의 기술이 쓰이고 있으며, 고객 수는 30만 명을 넘었다.

여기까지는 "성공적인 AI 비디오 스타트업" 이야기다.

그런데 2025년 12월, Runway가 전혀 다른 카드를 꺼냈다.
GWM-1(General World Model 1)이라는 것을 발표한 것이다.

비디오를 생성하는 AI가 아니라, 현실 세계를 시뮬레이션하는 AI.

Runway는 이것을 '세계 모델(World Model)'이라고 부른다.

텍스트를 이해하는 언어 모델(LLM)이 있듯, 물리 법칙과 공간을 이해하는 모델이 있다면 어떨까? 바로 그 질문에 대한 Runway의 답이다.

GWM-1은 세 가지 버전으로 나뉜다.

탐색 가능한 3D 환경을 만드는 GWM Worlds,

대화형 디지털 아바타를 생성하는 GWM Avatars,

그리고 가장 흥미로운 것은 GWM Robotics

— 로봇 훈련용 합성 환경을 자동으로 생성하는 모델이다. 날씨가 바뀌고, 장애물이 나타나고, 물리 법칙이 적용되는 가상 세계에서 로봇이 실수하고 학습하는 구조다. 파이썬 SDK까지 공개했다.

CTO 게르마니디스의 설명이 이 전환의 핵심을 짚는다.

"세계 모델을 만들려면 먼저 정말 좋은 비디오 모델을 만들어야 한다.
충분한 스케일과 올바른 데이터가 있으면
세상이 어떻게 작동하는지 이해하는 모델을 만들 수 있다."
— Anastasis Germanidis, Runway CTO
(출처: TechCrunch)

다시 말해, 지난 7년간 수백만 사용자의 비디오 데이터로 학습한 물리 법칙·기하학·인과관계에 대한 이해가 곧 세계 모델의 기반이 된다는 것이다. 비디오 생성은 목적지가 아니라 경유지였던 셈이다.

[2] 칩 업계의 라이벌이 같은 테이블에 앉은 이유는?

투자 뉴스에서 금액 못지않게 중요한 것이 "누가 돈을 넣었는가"이다.

Runway의 이번 시리즈 E 투자자 명단에는 눈을 비비고 다시 봐야 할 조합이 있다.

NVIDIA와 AMD Ventures가 같은 라운드에 동시 참여했다.

이 두 회사는 GPU 시장의 최대 라이벌이다. NVIDIA가 AI 칩 시장의 80% 이상을 장악하고 있고, AMD가 그 뒤를 맹추격하고 있는 구도에서 경쟁사끼리 같은 스타트업의 같은 라운드에 함께 투자하는 것은 꽤 이례적인 일이다.

여기에 Adobe Ventures까지 이름을 올렸다.

Adobe는 자체 AI 비디오 생성 모델인 Firefly를 가지고 있는 회사다. 경쟁자에게 투자한 셈인데, 사실 2025년 12월에 Adobe와 Runway는 다년간의 전략적 파트너십을 이미 발표한 바 있다. Adobe가 Runway의 최우선 API 크리에이티비티 파트너가 되어, Firefly 고객이 Runway의 최신 모델에 먼저 접근할 수 있게 한 것이다. 경쟁이 아니라 통합을 선택한 것으로 볼 수 있다.

이 투자자 조합이 말해주는 것은 무엇일까.

NVIDIA는 현재 로보틱스 인프라 생태계를 적극적으로 구축하고 있다. Isaac GR00T(로보틱스 파운데이션 모델), Omniverse(산업용 시뮬레이션 플랫폼), Cosmos(세계 모델) 등이 그 축이다.

Runway의 GWM-Robotics는 이 생태계의 콘텐츠 레이어가 된다.
하드웨어(칩) 위에 미들웨어(Omniverse), 그위에 시뮬레이션 콘텐츠(Runway).
NVIDIA는 이 수직 통합을 원하고 있는 것으로 보인다.

AMD가 참여한 이유는 그 반대편에서 읽을 수 있다.

이 시뮬레이션 인프라가 NVIDIA 칩에만 종속되는 것을 원치 않는다는 뜻이다. 양쪽 칩 메이커 모두에게 투자를 받았다는 것은 Runway가 칩 중립적 플랫폼으로 포지셔닝되고 있다는 시그널이 아닐까.

리드 투자자인 General Atlantic은 글로벌 PE(사모펀드)로, 10개월 전 시리즈 D에 이어 2회 연속 리드를 맡았다. 사모펀드가 같은 스타트업에 연속으로 리드하는 것은 "이 회사는 IPO를 간다"는 강한 확신의 표현이다. CEO 발렌수엘라도 최근 인터뷰에서 "IPO는 테이블 위에 있다(not off the table)"고 언급했다(출처: Crunchbase News).

한국 투자자도 있다. 미래에셋(Mirae Asset)이 이번 라운드에 참여했는데, 주목할 점은 미래에셋이 한 달 전 Skild AI의 시리즈 C(14조 원 기업가치, 로보틱스 파운데이션 모델)에도 투자했다는 사실이다. 로보틱스 모델과 로보틱스 시뮬레이션, 양쪽 모두에 배팅하는 일관된 전략이 보인다.

그 외에도 Fidelity(세계 최대 자산운용사 중 하나), AllianceBernstein(글로벌 자산운용), Premji Invest(인도 IT 대기업 위프로 창업자의 투자 기관), Felicis Ventures(초기 투자자) 등이 참여했다. 대형 자산운용사들이 줄줄이 이름을 올린 것은 전형적인 Pre-IPO 포지셔닝 패턴이다.

이 투자자들 사이를 관통하는 하나의 키워드가 있다면 그것은 '피지컬 AI(Physical AI)'

AI가 디지털 세계를 넘어 물리적 세계와 상호작용하는 미래에 돈을 걸고 있다는 점이다. NVIDIA는 Runway, World Labs, Skild AI 세 곳 모두에 투자했다. 미래에셋도 Runway와 Skild AI 양쪽에 있다.

돈의 방향이 한 곳을 가리키고 있는 것이다.

Runway ML Revenue

[3] 비디오 생성 도구 아래 숨겨진 진짜 비즈니스 모델은?

Runway의 CEO 발렌수엘라는 자주 이런 말을 한다.

"AI는 새로운 카메라다.
카메라가 제7의 예술(영화)을 만들어냈듯, AI는 완전히 새로운 형태의 예술과 스토리텔링을 만들어낼 것이다."

— Cristóbal Valenzuela, Runway CEO
(출처: Felicis Ventures 인터뷰)

처음에는 영화 제작 도구 이야기인 줄 알았다.

그런데 GWM-1을 보고 나면 이 말의 의미가 달라진다. 카메라가 인간의 눈을 확장했듯, 세계 모델은 인간의 경험을 확장한다는 뜻이 아닐까.

물류 창고를 운영하는 기업이 로봇 팔의 동작을 테스트하려면 실제 창고에서 수백 번의 시행착오를 거쳐야 한다. 자율주행차를 개발하려면 수백만 킬로미터의 실도로 주행 데이터가 필요하다. 그런데 GWM-Robotics가 그 물류 창고를, 그 도로를, 그 날씨와 장애물까지 포함한 가상 환경을 자동으로 생성해준다면?

실패의 비용이 0에 수렴하는 세계에서 로봇은 무한히 학습할 수 있다.

이 지점에서 한 가지 비유가 떠오른다.

만드는 사람(로봇 하드웨어 제조사)은 경쟁하고, 시뮬레이션 환경을 제공하는 자는 군림한다.

S&P가 직접 주식을 사고팔지 않아도 금융 시장의 기준이 되었고,

미슐랭이 직접 요리를 하지 않아도 레스토랑의 가치를 결정하듯

Runway가 노리는 것은 로봇이 현실에 나가기 전에 반드시 거쳐야 하는 '가상의 지구'의 제공자라는 포지션이다.

물론 이 시장은 Runway만의 것이 아니다.

AI의 대모(Godmother of AI)로 불리는 스탠퍼드 대학의 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수가 이끄는 World Labs는 '공간 지능(Spatial Intelligence)'에 집중하며, 50억 달러 기업가치로 5억 달러 규모의 투자 유치를 논의 중이다(출처: Bloomberg).

World Labs의 Marble은 3D 가우시안 스플래팅(3DGS) 기술로 편집 가능한 3D 환경을 생성한다.

소프트뱅크가 주도한 Skild AI는 로보틱스 전용 파운데이션 모델 'Skild Brain'으로 14조 원 기업가치를 인정받았다.

구글의 Genie 3 역시 연구 단계에서 세계 모델 경쟁에 뛰어들었다.

Runway의 차별점은 어디에 있을까.

학술 연구에서 출발한 경쟁사들과 달리, Runway는 이미 30만 고객과 약 3억 달러의 매출을 가진 상용 제품에서 출발한다는 점이다. 크리에이티브 시장에서 PMF(Product-Market Fit)를 확보한 뒤, Chime, Robinhood, Siemens, Prudential 같은 엔터프라이즈 고객으로 확장했고, 이제 로보틱스·자율주행으로 넘어가고 있다. Adobe라는 크리에이티브 시장의 절대 강자와 파트너십을 맺어 유통 채널까지 확보했다. 약 140명의 팀으로 누적 8억 6,000만 달러의 자금을 운용하고 있으니, 1인당 약 600만 달러의 자본이 투입된 극도로 레버리지된 연구 중심 조직이기도 하다.