시리즈벤처스의 선택, 비용보다 제작 구조를 겨냥했다
시리즈벤처스가 2026-10-06 한국형 AI 영상 생성 엔진 개발사 더만타스토리에 시드 투자를 완료했다고 밝혔다. 아시아경제 증권이 전한 이번 투자의 의미는 단순한 AI 기업 자금 유치보다, 영화·드라마 같은 롱폼 상업 영상의 제작 공정을 자체 엔진으로 묶으려는 시도가 투자 검증대에 올랐다는 데 있다. 투자자에게 필요한 판단도 ‘AI 영상’이라는 화제성이 아니라 더로드가 실제 제작 과정의 시간과 비용을 얼마나 안정적으로 줄이는지에 맞춰져야 한다.
더로드(theROAD)는 더만타스토리가 보유한 한국형 AI 영상 생성 엔진이다. 회사가 목표로 삼은 롱폼 확장은 결과물 하나를 만드는 데 그치지 않고 AI 제작 공정을 영화·드라마 제작에 적용하는 구상이다. 이 소식이 사업 가치에 닿는 지점은 엔진의 존재 자체가 아니라 제작 기간과 비용 절감이 반복 가능한 공정으로 자리 잡는가에 있다.
더만타스토리의 최대 70%, 검증 범위가 관건
더만타스토리에 따르면 더로드를 활용한 제작 기간과 비용은 최대 70%까지 줄었다. 이 숫자가 말하는 것은 매출 성과가 아니라 제작 효율의 상한이다. 절감 폭을 유지하면 같은 제작 자원으로 롱폼 적용 범위를 확대하는 논리가 강해지지만, 측정 방법과 비교 기준이 공개되지 않아 모든 작업에 같은 효과가 난다고 해석할 근거는 없다.
콘텐츠 제작에서 기간과 비용은 서로 맞물린다. 공정을 줄이는 엔진이 품질을 유지한다면 제작 부담을 낮추는 방향으로 작동한다. 반대로 절감률이 특정 조건에서만 나타난 경우라면 최대치와 실제 현장 성과 사이의 간격이 커진다. 따라서 70%라는 수치는 투자 결론이 아니라 검증을 시작할 기준선에 가깝다.
25년 제작 경험과 특허 7건, 기술 서사의 두 축
더만타스토리는 25년의 제작 노하우와 AI·디지털트윈 관련 특허 7건을 보유하고 있다. 제작 경험은 롱폼 현장의 요구를 엔진 설계에 반영할 기반이고, 특허는 자체 기술의 범위를 보여주는 근거다. 두 요소가 함께 있다는 점은 범용 도구와 다른 방향을 제시하지만, 보유 사실만으로 저작권·품질 문제가 해결됐다고 확정할 수는 없다.
곽성욱·박준상은 더만타스토리를 “25년 제작 노하우와 자체 AI 기술로 범용 도구가 풀지 못한 저작권·품질 문제를 해결하는 팀”이라고 평가했다. 또 “롱폼 AI 영상 시장에서 한국형 표준을 만들어갈 잠재력이 크다”고 밝혔다. 인용문의 핵심은 달성된 표준이 아니라 해결하려는 문제와 잠재력이다. 제목이나 투자 판단에서 목표를 이미 실현된 결과로 바꾸면 안 되는 이유다.
더만타스토리는 부산 AI테크 스튜디오를 거점으로 동서대학교와 산학협력을 맺었다. 이 관계는 기술 개발과 제작 현장을 연결하려는 운영 기반으로 읽힌다. 다만 산학협력 자체보다 AI 제작 공정이 실제 롱폼으로 확대되는지가 사업화 판단을 가른다.
투자자가 확인할 것은 투자액보다 롱폼 적용의 증거다
- 효율의 재현성: 최대 70% 절감이 어떤 작업과 기준에서 측정됐는지 공개되면 더로드의 경제성을 구체적으로 판단할 수 있다.
- 롱폼 확장: 더만타스토리가 목표로 밝힌 영화·드라마 적용이 이어지면 자체 엔진의 활용 범위가 넓어졌다는 근거가 된다. 목표에 머문 경우에는 기술 서사와 사업 성과를 분리해야 한다.
- 기술 자산의 역할: AI·디지털트윈 관련 특허 7건이 더로드의 저작권·품질 대응과 어떻게 연결되는지가 기술 차별화의 확인 지점이다.
- 거래 조건의 한계: 시드 투자 금액과 조건, 투자 완료의 구체적인 날짜는 공개되지 않았다. 따라서 이번 소식만으로 더만타스토리의 가치나 시리즈벤처스의 기대 수익을 계산할 수 없다.
낙관 시나리오는 명료하다. 더로드가 비용·기간 절감 폭을 유지하면 더만타스토리의 롱폼 확대 목표에 기술적 근거가 붙는다. 이 시나리오가 깨지는 조건은 최대 절감 수치가 제한된 작업에만 적용되거나 저작권·품질 대응이 실제 공정에서 확인되지 않는 경우다. 다음 판단은 새로운 수식어가 아니라 70%의 측정 기준, 롱폼 적용 범위, 특허 기술과 제작 공정의 연결이 얼마나 구체적으로 제시되는지에서 갈린다.
📊 분석 데이터
시장 심리 호재
분류 근거 시드 투자는 더만타스토리의 롱폼 AI 영상 생성 엔진 개발과 확장에 긍정적이지만 투자 금액·조건과 비용 절감의 측정 기준이 없어 성과를 단정할 단계는 아니다.
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