국내 AI 쇼호스트·가상인간 B2B 서비스 업체 정리

개요

국내에서는 생성형 AI 기술과 실시간 렌더링 기술이 결합되면서, 방송 진행자나 쇼호스트 역할을 대신하는 AI 쇼호스트와 2D·3D 가상인간(버추얼 휴먼)을 B2B로 제공하는 시장이 빠르게 커지고 있습니다. 이들 서비스는 쇼핑 라이브 방송, 뉴스·날씨 진행, 기업 홍보영상, 무인 키오스크 안내, 메타버스 콘텐츠 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 인력·시간·장소의 제약을 줄여준다는 이유로 기업들의 관심을 받고 있습니다.

국내 AI·디지털 기술 전시회에서도 가상인간, AI 쇼호스트 관련 솔루션이 꾸준히 소개되고 있으며, 인공지능 산업 전반이 커지면서 관련 업체 수도 계속 증가하는 추세입니다.¹ 다만 시장 변화 속도가 매우 빠르기 때문에, 특정 업체의 서비스 구성이나 브랜드명은 시점에 따라 달라질 수 있다는 점을 염두에 둘 필요가 있습니다.

AI 쇼호스트와 가상인간의 개념

AI 쇼호스트는 라이브커머스나 홈쇼핑 방송과 유사한 역할을 수행하지만, 실제 사람이 아니라 AI로 생성된 얼굴·목소리·동작을 가진 디지털 진행자를 의미합니다. 대본을 입력하면 자연스러운 말하기와 제스처로 상품을 소개하고, 필요하면 상품 특성에 맞게 표정과 말투를 바꿀 수 있도록 설계되는 경우가 많습니다.

가상인간(버추얼 휴먼)은 반드시 쇼호스트 역할에만 쓰이는 것은 아니며, 연예인·인플루언서·브랜드 모델·상담사·안내원 등 다양한 캐릭터를 포괄하는 개념입니다. 3D로 정교하게 모델링된 캐릭터부터 실제 인물을 닮은 2D 합성 영상까지 구현 방식이 다양하고, 실시간 엔진을 써서 실시간 상호작용이 가능한 "실시간 버추얼 휴먼" 형태도 B2B로 제공되고 있습니다.

국내 활용 분야와 수요 특징

국내에서는 무엇보다 커머스 영역에서 AI 쇼호스트 수요가 먼저 늘고 있습니다. 라이브커머스 플랫폼이나 브랜드사가 24시간 상품 소개 영상·실시간 방송을 운영하려면 인력과 비용 부담이 큰데, AI 쇼호스트를 활용하면 반복적인 상품 설명을 자동화하고, 다국어 버전 영상까지 손쉽게 만들 수 있기 때문입니다.

방송·뉴스·공공기관 영역에서도 가상인간이 실험적으로 도입되고 있습니다. 뉴스 스튜디오에서 AI 앵커가 일부 코너를 진행하거나, 지자체·공공기관이 홍보영상·민원 안내에 가상인간을 도입해 친근한 이미지를 주려는 사례가 늘고 있습니다. 기업 내부 교육·온보딩용 안내, 금융·통신사의 AI 상담원, 전시·박물관의 디지털 도슨트 등도 대표적인 활용 분야입니다.

국내 B2B 서비스 업체 유형

국내 AI 쇼호스트·가상인간 B2B 업체는 대략 몇 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

첫째, 생성형 영상·합성 기술을 기반으로 AI 휴먼을 만드는 전문 스타트업이 있습니다. 이들은 얼굴 합성, 음성 합성, 입 모양 싱크, 제스처 생성 등 "사람처럼 보이는 영상"을 만드는 핵심 기술에 집중하며, API·SaaS 형태로 기업에 제공하거나, 스튜디오를 직접 운영하며 제작 대행도 합니다.

둘째, 3D 그래픽·VFX·실시간 렌더링에 강점이 있는 콘텐츠·엔터테인먼트 회사들입니다. 이들은 고퀄리티 3D 버추얼 휴먼을 제작해 광고, 뮤직비디오, 브랜드 캠페인 등에 활용하고, 최근에는 실시간 방송·이벤트에서 사용 가능한 라이브 퍼포먼스형 가상인간도 B2B로 제공합니다.

셋째, 대형 IT·통신·플랫폼 기업 계열 AI 솔루션 업체입니다. 이들은 자체 보유한 음성 합성, 대화형 AI, 클라우드 인프라를 활용해 "AI 상담사·AI 안내원·AI 강사" 형태로 가상인간을 제공하고, 콜센터, 키오스크, 메타버스 플랫폼과 결합한 토털 솔루션의 일부로 버추얼 휴먼을 포함시키는 방식이 많습니다.

마지막으로, 라이브커머스·쇼핑 플랫폼이나 마케팅 솔루션 업체가 AI 쇼호스트 기능을 탑재해 B2B2B 형태로 제공하는 경우도 점차 늘고 있습니다. 이들은 기존 방송 운영·커머스 노하우에 AI 쇼호스트 엔진을 결합해, 상품 정보 연동, 재고·가격 자동 반영, 대량 영상 생성 같은 기능을 패키지로 제공하는 데 강점이 있습니다.

국내 AI 쇼호스트·가상인간 관련 주요 업체 정리

주요 서비스 흐름과 도입 방식

기업이 국내 AI 쇼호스트·가상인간 서비스를 도입할 때는 보통 몇 가지 단계를 거칩니다. 먼저 용도를 정합니다. 예를 들어 "24시간 돌아가는 상품 소개 영상 제작용 AI 쇼호스트인지", "키오스크 화면에서 고객과 대화하는 안내원인지", "브랜드 모델로 장기간 활동할 가상인간인지"에 따라 필요한 기술 수준과 예산이 크게 달라집니다.

다음으로, 가상인간의 외형과 캐릭터를 설계합니다. 기존 실제 쇼호스트나 임직원의 얼굴을 기반으로 AI 휴먼을 만드는 경우도 있고, 완전히 새로운 버추얼 캐릭터를 제작하는 경우도 있습니다. 이 과정에서 초상권·저작권·브랜드 이미지 관리 문제가 함께 논의됩니다. 국내 업체들은 보통 이 부분에 대한 컨설팅과 법률적 리스크 안내를 함께 제공하는 편입니다.

마지막으로, 운영 환경과 통합 방식이 결정됩니다. 단순 영상 제작이라면 웹 기반 스튜디오에서 텍스트를 입력해 영상을 내보내는 SaaS 형태가 많고, 라이브 방송이나 키오스크 연동이 필요하면 온프레미스·전용 서버, 기업 내부 시스템과의 API 연동, 실시간 엔진 도입 등이 필요해집니다. 유지보수 계약을 통해 주기적인 모델 고도화와 콘텐츠 업데이트를 지원하는 것도 일반적입니다.

국내 기업을 위한 AI 쇼호스트·가상인간 도입 체크포인트

AI 쇼호스트·가상인간 도입을 검토하는 기업은 먼저 '왜 사람 대신 AI를 쓰려 하는가'를 구체적인 숫자와 시나리오로 정의할 필요가 있습니다. 단순히 인건비 절감이 목표인지, 24시간 무제한 방송·다국어 영상 확장·콘텐츠 제작 속도 개선이 핵심인지에 따라 요구 기술 수준과 예산이 완전히 달라집니다. 초기 기획 단계에서 "현재 인력으로는 하루 몇 시간 방송이 가능한지, AI를 쓰면 몇 개까지 늘릴 수 있는지, 이를 통해 매출·리드·문의가 얼마나 증가할 수 있을지"를 추정해두면 솔루션 비교와 내부 설득에 큰 도움이 됩니다.

두 번째로, 가상인간의 '역할 범위'를 명확히 설정해야 합니다. 예를 들어 쇼핑 라이브에서는 단순 상품 소개만 할 것인지, 채팅 질문을 일부 이해해 답변까지 할 것인지, 재고·가격 데이터와 연동해 실시간 안내까지 할 것인지에 따라 시스템 연동 난이도가 달라집니다. 키오스크나 콜센터용 안내원이라면, FAQ 수준의 일방향 안내인지, 실제 상담 업무를 분담하는 수준의 양방향 대화인지에 따라 대화형 AI 엔진과 백엔드 시스템 통합 요구사항이 크게 달라집니다.

세 번째로는 '비주얼 퀄리티 vs 비용'의 균형을 정하는 것이 중요합니다. 광고·브랜드 캠페인 중심이라면 고퀄리티 3D 버추얼 휴먼이 필요할 수 있지만, 반복적인 상품 설명 영상이라면 실사 합성 기반 2D AI 쇼호스트가 비용 대비 효율이 더 좋을 수 있습니다. 또한 1~2개의 메인 캐릭터를 고품질로 키울지, 상대적으로 간단한 캐릭터를 여러 개 만들어 다양한 타깃·언어·카테고리에 활용할지 전략적으로 선택해야 합니다. 이때 "초당/분당 영상 생성 비용"과 "캐릭터 제작·유지보수 비용"을 함께 비교하는 것이 좋습니다.

네 번째로, 실제 인물 기반인지 완전한 가상 캐릭터인지에 따라 법적·브랜딩 이슈가 달라집니다. 실제 쇼호스트나 임직원 얼굴을 쓰는 경우, 초상권·초상 사용 기간·활용 범위를 계약으로 명확히 해야 하며, 퇴사·계약 종료 시 AI 모델 처리 원칙도 사전에 합의해야 합니다. 완전한 버추얼 휴먼을 선택하는 경우에는 브랜드 톤앤매너, 나이·성별·말투, 사회적 이슈에 대한 민감도 등까지 고려해 "문제 상황이 적고 장기적으로 브랜드 이미지에 부합하는 캐릭터"인지 점검해야 합니다.

다섯 번째로, 운영 조직과 워크플로를 미리 설계해야 합니다. AI 쇼호스트를 도입해도 누군가는 스크립트를 작성·검수하고, 제품 정보·프로모션 내용의 변경을 반영하며, AI가 오답을 말했을 때 즉각 수정하는 역할을 맡아야 합니다. 특히 라이브 방송이나 시시각각 변하는 가격·재고 정보가 중요한 커머스 환경에서는 마케팅·MD·IT·CS 조직 간 협업 프로세스를 미리 정의해두지 않으면, "기술은 도입했는데 현장에서 잘 안 쓰이는" 문제가 발생하기 쉽습니다.

여섯 번째로, 내부 시스템과의 통합 수준을 단계적으로 높여가는 접근이 효과적입니다. 처음부터 ERP·CRM·재고 시스템, 콜센터 솔루션까지 모두 연동하려고 하면 프로젝트가 복잡해지고 기간이 길어집니다. 초기에 파일 업로드·수동 입력 기반의 단순 활용부터 시작해, 이후 API 연동으로 자동화 범위를 넓혀가는 식의 단계적 도입을 설계하면 리스크를 줄이면서도 내부 구성원의 적응을 도울 수 있습니다. PoC(파일럿) 단계에서 "어디까지 자동화하고, 무엇은 사람이 최종 검토하는지" 경계를 실험해 보는 것도 좋습니다.

일곱 번째로, 윤리·리스크 관리 관점에서 내부 가이드라인을 만드는 것이 필요합니다. AI 쇼호스트·가상인간이 "실제 사람이 아닌 AI"라는 사실을 고객에게 어느 정도 수준까지 명시할지, 딥페이크나 오용 가능성을 어떻게 사전에 차단할지, 고객 불만·오해가 발생했을 때 어떤 메시지로 대응할지 등을 미리 정해두어야 합니다. 특히 금융·공공·의료처럼 신뢰가 중요한 산업에서는 안내 문구, 책임 소재, 상담 기록 관리 등까지 포함한 세부 정책 수립이 중요합니다.

마지막으로, 단기적인 흥미 위주의 실험으로 끝내지 않으려면 '장기 로드맵'을 고민해야 합니다. 처음에는 단순 대본 읽기 수준의 AI 쇼호스트로 시작하더라도, 향후에는 대형 언어모델과 연동해 고객 데이터 기반 추천, 개인화 메시지, 실시간 Q&A까지 수행하는 AI 에이전트로 확장하는 그림을 미리 그려둘 수 있습니다. 이때 벤더 선택 기준도 "현재 기능이 좋은가"를 넘어서 "향후 LLM 연동·서비스 확장·해외 언어 지원에 얼마나 유연한 플랫폼인가"를 포함해 평가해야, 기술 변화 속도가 빠른 시장에서 투자 대비 효과를 극대화할 수 있습니다.

시장 동향과 과제

국내 AI 쇼호스트·가상인간 B2B 시장은 기술 성숙도와 함께 빠르게 커지는 단계지만, 아직 해결해야 할 과제도 적지 않습니다. 가장 큰 이슈는 "얼마나 사람처럼 자연스러운가"와 "얼마나 비용 효율적인가"의 균형입니다. 극도로 자연스러운 3D 버추얼 휴먼은 제작비와 운영비가 높고, 반대로 저비용 솔루션은 어색함(언캐니 밸리)을 줄이는 데 한계가 있을 수 있습니다.

또한 생성형 AI의 저작권, 초상권, 딥페이크 악용 가능성 같은 규제·윤리 이슈도 중요합니다. 국내 업체들은 계약서에 활용 범위와 2차 생성 제한, 데이터 보안 조항을 명시하고, 고객사도 내부 가이드라인을 마련하는 등 자율 규제와 법·제도 변화에 맞춘 대응을 병행할 필요가 있습니다. AI 관련 국내 전시회·컨퍼런스에서는 이런 규제·윤리 이슈와 함께, AI 쇼호스트·가상인간의 실제 비즈니스 적용 사례가 함께 다뤄지고 있습니다.¹

앞으로는 단순히 "사람처럼 보이는 진행자"를 넘어, 대형 언어모델(LLM)과 결합해 자율적으로 스크립트를 작성하고, 실시간 채팅·질문에 대응하는 "AI 에이전트형 쇼호스트"로 진화할 가능성이 큽니다. 이에 따라 국내 B2B 업체들도 영상 합성 기술뿐 아니라 대화형 AI, 추천 엔진, 데이터 분석까지 통합한 종합 솔루션 제공자로 성장할 것으로 전망됩니다.

참고

¹AI EXPO KOREA 2026 국제인공지능대전 - https://www.aiexpo.co.kr/