치지직 '스포터'·웨이브 ‘AI 시청 에이전트', AI 하이라이트가 넓힌 시청 선택지

*생성형AI로 제작한 이미지입니다.

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💡 10월의 나스픽 핵심 요약

국내외 영상 플랫폼이 AI로 긴 영상 속 원하는 장면을 더 쉽게 만날 수 있게 하고 있습니다. 네이버 치지직과 SBS는 AI가 고른 주요 장면을 먼저 보여 주고, 웨이브는 자동 하이라이트에 시청자가 원하는 장면을 직접 요청하는 기능을 더했습니다. 해외에서는 아마존 Alexa+와 유튜브 Ask YouTube가 말로 원하는 장면을 찾아 주고 있는데요. AI가 시청의 선택지를 넓히면서, 영상 속 브랜드가 시청자에게 다시 발견되는 맥락도 다양해질 수 있습니다.

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스포츠 경기 중계를 놓쳤을 때 여러분은 어떻게 다시 보시나요? 하이라이트 영상이나 숏폼 클립을 찾아보거나, 응원하는 선수의 이름을 검색하고, 그래도 원하는 장면이 없으면 긴 다시보기 영상의 재생 막대를 직접 움직이기도 하죠. 다른 장르의 영상에서 특정 장면을 다시 찾을 때도 마찬가지입니다.

국내 영상 플랫폼은 이처럼 긴 영상에서 원하는 순간을 찾는 수고를 줄이기 위해 AI를 활용한 하이라이트 제작에 힘을 싣고 있습니다. AI 하이라이트 자체는 올해 처음 등장한 것이 아닙니다. 다만 최근에는 AI가 주요 순간을 알아서 골라 주는데 더해 시청자가 요청한 장면으로 영상을 만들거나 말로 설명한 장면을 찾아 주는 등 원하는 장면을 만나는 방법도 다양해지고 있는데요. 이번 나스픽에서는 국내 플랫폼 치지직·웨이브의 사례와 글로벌 플랫폼의 움직임을 통해 AI가 영상 시청의 선택지를 어떻게 넓히고 있는지 살펴보겠습니다.

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✂️ 네이버 치지직에 '스포터' 도입, AI가 경기의 주요 순간을 골라준다

하이라이트를 만들려면 어떤 장면이 중요한지 판단해야 합니다. 그동안 편집자가 영상을 보며 경기 흐름을 파악하고, 시청자가 관심을 가질 순간을 직접 골라야 했는데요. 편집자에게 익숙하지 않은 종목이라면 어떤 장면이 중요한지 가려내기 어렵고, 여러 경기가 동시에 열리는 대회라면 모든 경기를 살피기에는 한계가 있습니다. 게다가 경기 직후의 관심이 이어지는 동안 빠르게 제공하는 것이 중요한 만큼 편집에 들일 수 있는 시간도 넉넉하지 않죠. 

네이버는 일찍부터 하이라이트 제작에 AI 적용을 시도해 왔습니다. 2019년에는 KBO리그의 득점 장면을 자동으로 편집하는 'AI 득점 하이라이트'를 선보였는데요. 중계 화면의 그래픽과 투구 장면을 인식하고 기록 데이터로 검증하는 방식으로 장면 추출부터 편집, 업로드까지 모든 과정을 AI가 맡았습니다. 편집자가 직접 편집하면 30분 이상 걸리던 작업 시간을 줄여, 대부분 경기 종료 후 5분 안에 하이라이트를 제공할 수 있었습니다.

그리고 올해 2026년에는 AI 하이라이트 제작 플랫폼 '스포터' 도입에 나섰습니다. 6월 월드컵 전 경기에 적용해 클립 3,452개를 만들었고, 7월 e스포츠월드컵(EWC)에서도 5개 종목에서 클립 3,038개를 자동으로 생성했습니다. 이어 9월에 열린 아시안게임에서는 40개가 넘는 종목과 70개가 넘는 세부 종목을 하나의 모델로 분석할 수 있도록 시스템을 고도화해 전 종목으로 적용 범위를 넓혔습니다. 

종목마다 하이라이트가 될 만한 순간은 제각각입니다. 축구는 공격 전개, 배드민턴·탁구는 랠리, 역도·사격은 한 번의 시도, 육상·수영은 레이스 전체가 핵심이죠. 하나의 모델로 40개가 넘는 종목을 분석한다는 것은 서로 다른 경기 특성을 고려해 주요 순간을 선별할 수 있도록 분석 범위를 넓혔다는 의미입니다.

그렇다면, 스포터는 어떻게 주요 장면을 골라낼까요? 스포터는 영상과 중계 음성, 채팅 등을 함께 분석해 주요 구간을 찾고, 이를 짧은 영상으로 만들어 여러 네이버 지면에 내보냅니다. 여기서 눈여겨볼 점은 채팅입니다. 득점 같은 결정적인 순간뿐 아니라, 선수의 행동에 시청자 반응이 몰린 장면도 하이라이트가 될 수 있다는 뜻인데요. 경기에서의 중요도와 사람들의 관심을 함께 읽어 장면을 고르는 셈입니다.

이번 아시안게임에서 만들어진 AI 클립은 약 4,600개, 누적 재생 수는 5,320만 회를 넘었습니다. 클립이 치지직뿐 아니라 검색과 AI 브리핑에도 게재되면서 경기를 찾아보지 않는 사람도 선수를 검색하다가 주요 순간을 먼저 만나게 됐죠. 네이버는 이 외에도 AI 기술을 활용해 주요 구간을 나눠 제공하는 'AI 챕터'와 여러 중계에서 선수 및 팀별 장면을 묶어 제공하는 '멀티소스 하이라이트'도 함께 선보였습니다.

 

SBS Play-솔박스 AI PICK, AI가 고른 야구 하이라이트

방송사도 비슷한 시도에 나섰습니다. SBS Play는 아시안게임 'AI PICK'에서 솔박스의 기술로 AI가 고른 야구 하이라이트를 제공했는데요. 야구는 같은 안타라도 아웃카운트와 주자 위치, 점수 차에 따라 의미가 달라집니다. 솔박스 역시 주요 장면을 선별하려면 화면의 변화뿐 아니라 경기의 흐름과 맥락을 함께 이해하는 과정이 중요했다고 설명했습니다. 시청자는 이렇게 선별된 하이라이트를 통해 경기 전체를 다시 보지 않아도 이닝별 주요 상황을 확인할 수 있었습니다.

이처럼 AI 하이라이트의 핵심은 편집 속도뿐 아니라, 그 장면이 경기에서 갖는 의미를 판단하는 것입니다. AI가 맥락을 고려해 장면을 고르고 편집하면, 플랫폼은 한정된 인력으로는 다 챙기기 어려웠던 경기와 순간까지 콘텐츠로 내놓을 수 있습니다. 시청자도 놓친 경기나 관심 있는 선수의 활약을 더 쉽게 확인할 수 있습니다.

 

⛳ 웨이브 'AI 시청 에이전트', 요청하면 원하는 하이라이트 보여준다

웨이브도 10월 1일 골프 중계에 AI 하이라이트를 도입했습니다. 하이라이트를 자동으로 제공하는데 더해, 시청자가 보고 싶은 장면을 직접 요청하는 방식까지 시도하고 있습니다.

골프는 대회가 여러 날에 걸쳐 열리고 여러 선수가 서로 다른 홀에서 오랜 시간 동시에 경기를 펼치죠. 경기 흐름만 빠르게 훑고 싶은 시청자도 있고, 응원하는 선수의 샷을 집중해서 보고 싶은 시청자도 있습니다. 긴 중계에서 이런 관심사에 맞는 장면을 직접 찾아보기는 쉽지 않습니다.

이를 위해 웨이브는 AI 영상 기술 기업 세븐미닛의 '7CUT'을 도입했습니다. 7CUT은 영상의 맥락과 시청자의 의도를 실시간으로 파악해, 하나의 영상을 시청자가 원하는 방식에 맞춰 다시 구성하는 기술인데요. 웨이브는 이 기술로 두 가지 기능을 제공합니다.

먼저 라이브 시청 중에는 경기 진행에 맞춰 자동으로 만들어지는 'AI 하이라이트(AI 추천 영상)'를 볼 수 있습니다. 하이라이트는 경기가 진행될수록 주요 장면이 업데이트되며 최대 20분까지 늘어나, 시청자가 라이브 도중에 들어와도 앞서 진행된 주요 상황을 빠르게 확인할 수 있죠. 여기에 'AI 시청 에이전트'도 제공하는데요. 선수, 플레이 유형, 영상 분량을 자연어 문장으로 요청해 AI가 관련 구간을 찾아 구성한 맞춤 하이라이트 영상을 볼 수 있습니다.

"오늘 김서아 선수 경기 장면만 보여줘", "이번 주 벙커샷만 보여줘"처럼 입력하면 되고, "KLPGA 선수들 패션 모아줘"처럼 경기 밖의 관심사로도 영상 생성을 요청할 수 있습니다. 그동안 하이라이트는 많은 사람이 궁금해할 만한 순간을 중심으로 만들어졌는데요. 이제는 하이라이트가 되는 장면의 범위가 넓어져, 편집 대상이 되기 어려웠던 개인의 관심사까지 하나의 영상이 됩니다. 같은 중계를 보더라도 시청자마다 서로 다른 하이라이트 영상을 볼 수 있게 된 셈이죠.

웨이브는 시청자의 취향과 관심이 다양해지는 만큼 OTT 시청 경험도 더 개인화돼야 한다며 이용자가 보고 싶은 콘텐츠를 더 주체적으로 즐길 수 있도록 AI 기반 시청 방식을 넓혀 가겠다고 밝혔는데요. 세븐미닛도 방송 시대에는 편성표대로 봤고, 스트리밍 시대에는 무엇을 언제 볼지 골랐다면, AI 시대에는 어떻게 볼지까지 시청자가 정하게 될 것이라고 설명했습니다. 

네이버가 AI로 더 많은 경기의 주요 순간을 빠르게 전하는 데 힘을 실었다면, 웨이브는 여기에 시청자의 자연어 요청에 맞춰 영상을 구성하는 방식을 더했습니다. AI 하이라이트에 플랫폼이 '골라주는' 영상뿐 아니라 시청자에게 '맞춰주는' 영상이 더해지고 있는 것이죠.

 

🌎 해외에서는? 아마존·유튜브, 말하면 영상 속 장면을 찾아 준다

치지직과 웨이브가 스포츠 중계에 AI 하이라이트를 적용했다면, 글로벌 플랫폼은 영화와 일반 영상에서 원하는 장면을 찾아주고 있습니다. 새 영상을 만들어주기보다 시청자가 말로 설명한 장면을 방대한 영상 속에서 찾아 그 구간으로 바로 안내하는 방식인데요. 대표적으로 아마존과 유튜브의 사례가 있습니다.

아마존 Fire TV · Alexa+  |  기억나는 장면을 말하면 그 순간으로

아마존 Fire TV의 Alexa+에 영화 속 장면이나 기억나는 대사를 말하면 아마존 프라임 비디오에서 해당 순간으로 바로 이동합니다. 영상 화면과 영화 자막을 아마존 프라임 비디오의 X-Ray로 분석해 장면 속 인물, 줄거리, 상황을 이해하는 방식인데요. 제목을 몰라도 장면에 대한 기억만으로 영상을 찾을 수 있는 셈입니다. 다만 지원되는 영화와 이용 권한 등의 조건이 있고, 한국에서는 이용이 불가합니다.

유튜브 Ask YouTube  |  질문하면 답이 있는 구간부터

유튜브의 Ask YouTube는 기존 검색을 보완하는 대화형 검색 기능입니다. 복잡한 질문을 자연어로 입력하면 텍스트와 롱폼, 쇼츠 영상으로 답을 보여주고, 관련 영상은 질문과 관련된 구간부터 바로 볼 수 있는데요. 후속 질문으로 원하는 내용을 더 좁혀 볼 수도 있습니다. 크리에이터 입장에서는 시청자가 자신의 콘텐츠를 발견하는 경로가 하나 더 생기게 됩니다. 올해 미국 프리미엄 이용자 대상으로 시험을 시작한 해당 기능은 현재 미국 이용자에게 영어로 제공되고 있으며, 한국 출시 일정은 정해지지 않았습니다.

이처럼 방식은 다르지만, 방대한 영상 속에서 원하는 순간을 찾는 수고를 AI가 덜어준다는 점에서 국내 사례와 같은 방향에 있습니다.

 

🚀 AI 하이라이트, 영상 시청 선택지를 어떻게 넓히고 있을까?

국내외 사례를 살펴보면, 플랫폼들은 AI로 주요 순간을 먼저 정리해주거나 이용자의 요청에 맞는 장면을 찾아주며 시청을 돕고 있습니다. 구현 방식은 다르지만 긴 영상에서 원하는 내용을 찾는 수고를 줄이고 시청 방법을 다양하게 만든다는 공통점이 있습니다.

방식	사례	시청자가 얻는 편의
주요 순간 자동 제공	네이버 치지직 스포터, SBS AI PICK, 웨이브 자동 하이라이트	놓친 경기의 다양한 순간을 빠르게 확인
요청에 맞춘 영상 구성	웨이브 AI 시청 에이전트	원하는 장면, 분량으로 맞춤 시청
관련 장면 탐색 및 이동	아마존 Alexa+, 유튜브 Ask YouTube	원하는 내용이 담긴 구간으로 바로 이동

세 방식은 서로를 대신하기보다 상황에 따라 함께 쓰입니다. 경기 흐름이 궁금할 때는 자동 하이라이트를, 특정 선수나 장면에 관심이 있다면 직접 요청해 찾아보는 것이죠. 처음부터 끝까지 보거나 편집된 하이라이트를 골라 보는 기존 방식에 이런 방법들이 더해지면서 시청의 선택지가 넓어지고 있습니다. 이는 플랫폼에도 변화를 가져옵니다. 플랫폼은 AI를 활용해 한 편의 영상에서 다양한 장면의 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 이를 검색과 피드 등 여러 지면에 유통하면서 시청자와 만나는 접점도 넓어집니다.

치지직 · 웨이브, 스포츠 밖으로 적용 범위 넓힌다

국내 플랫폼은 AI 하이라이트 적용 범위를 넓혀 갈 전망입니다. 네이버는 10월 '2026 LoL 월드 챔피언십'에 스포터를 적용하고, 경기 장면뿐 아니라 스트리머들의 반응을 모은 콘텐츠도 만들 계획입니다. 2027년까지는 엔터테인먼트 행사와 토크쇼로 대상을 넓힐 예정입니다. 웨이브는 KLPGA, KPGA 골프 중계에서 사용성을 검증한 뒤 웨이브 오리지널 등 다른 장르로 적용 범위를 확장할 계획인데요. 예능이나 드라마에서도 원하는 장면을 요청하는 방식이 가능해진다면, 글로벌 플랫폼이 영화와 일반 영상에서 보여 준 장면 탐색이 국내에서도 이어질 수 있습니다.

이러한 치지직과 웨이브의 움직임은 마케터에게도 살펴볼 지점을 남깁니다. 시청자와 만나는 접점이 장면 단위로 넓어지면, 영상 속 브랜드가 다시 발견되는 맥락도 다양해질 수 있는데요. 예를 들어 웨이브에서 'KLPGA 선수들 패션 모아줘'라고 요청해 영상을 보다 보면, 선수가 착용한 골프웨어가 자연스럽게 눈에 들어오는 것이죠. 마케터도 사람들이 무엇을 보는지와 함께, 보고 싶은 내용을 어떻게 찾고 즐기는지 주목할 필요가 있습니다. 그 과정에서 브랜드를 만나는 순간도 달라질 수 있기 때문입니다.

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💡 이번 이슈 FAQ로 총 정리하기

AI 하이라이트란 무엇인가요?

AI 하이라이트는 인공지능이 영상·뉴스·논문 등 긴 콘텐츠에서 핵심 장면이나 중요한 정보를 자동으로 추출하고 강조하는 기능 또는 기술을 뜻합니다. 스포츠에서는 골이나 결정적 장면을 골라 짧은 영상으로 재가공하는 데 활용돼요.

네이버 치지직 ‘스포터’는 어떻게 하이라이트를 만드나요?

영상·중계 음성·화면 속 텍스트·채팅 등을 함께 분석해 주요 구간을 찾고, 숏폼 클립으로 만들어 치지직과 네이버 검색·AI 브리핑 등에 제공합니다. 경기의 결정적인 순간뿐 아니라 시청자 반응이 집중된 장면도 선별합니다. 2026년 아시안게임에서는 10월 4일 폐막 전까지 약 4,600개의 클립이 만들어졌고, 누적 재생 수는 5,320만 회를 넘었습니다.

웨이브 ‘AI 시청 에이전트’로는 무엇을 할 수 있나요?

골프 중계에서 경기 진행에 따라 갱신되는 최대 20분 분량의 자동 하이라이트를 볼 수 있습니다. 여기에 원하는 선수·플레이 유형·영상 분량을 자연어로 요청하면, AI가 기존 경기 영상에서 관련 장면을 찾아 맞춤 하이라이트로 구성합니다. 주요 순간을 편하게 확인하면서 개인의 관심사에 따라 추가로 찾아볼 수 있는 것입니다.

아마존 Alexa+와 유튜브 Ask YouTube도 맞춤 하이라이트를 만들어 주나요?

이번에 소개한 기능은 여러 장면을 새 편집본으로 묶기보다, 기존 영상에서 원하는 구간을 찾아주는 방식입니다. Fire TV의 Alexa+는 지원되는 Prime Video 영화에서 설명한 장면으로 이동하고, Ask YouTube는 질문에 대한 답변과 관련 영상을 제시하며 필요한 구간부터 볼 수 있도록 돕습니다. 이용에는 지원 지역·언어·기기·콘텐츠 등의 조건이 있습니다.

AI 하이라이트는 마케터에게 어떤 의미가 있나요?

AI가 선별하거나 시청자의 요청으로 재구성하는 장면이 다양해지면, 영상 속 브랜드가 다시 발견되는 맥락도 넓어질 수 있습니다. 예를 들어 선수의 패션을 모아보는 과정에서 착용한 골프웨어가 함께 노출될 가능성이 있습니다. 브랜드가 어떤 영상에 등장하는지뿐 아니라, 어떤 관심사와 요청을 통해 다시 발견되는지도 살펴볼 필요가 있습니다.

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