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구글 제미나이(Gemini)가 ChatGPT를 압도하는 결정적 이유: 진짜 동영상 분석 기능
AI 활용
안녕하세요! 요즘 생성형 AI를 쓰시면서 “아, 이건 제미나이가 훨씬 낫네?” 하고 느껴본 적 있으신가요?
저는 최근에 직접 비교 테스트를 하다가 동영상 분석 하나만으로도 제미나이가 ChatGPT를 완전히 따돌린다는 걸 뼈저리게 느꼈습니다. 오늘은 그 이유를 아주 구체적으로 정리해 드릴게요.
제미나이는 동영상을 “진짜로 본다”
구글 제미나이는 멀티모달 AI의 정점을 보여줍니다.
동영상 파일을 업로드하면 단순히 파일명을 읽는 게 아니라, 영상 프레임 + 오디오 트랙을 동시에 이해합니다.
실제로 할 수 있는 일들:
- 1시간짜리 유튜브 영상을 업로드 → “이 영상 전체 요약해줘” → 3초 만에 완벽 요약
- “12분 35초쯤 나오는 사람이 뭐라고 했어?” → 정확히 그 타임스탬프 인용하면서 텍스트로 변환
- “이 강의 영상에서 설명이 부족한 부분은 어디야?” → 논리 흐름까지 분석해서 지적
- “이 제품 데모 영상에서 보여준 기능 5가지를 목록으로 정리해줘” → 빠짐없이 추출
이 모든 걸 사람이 일일이 보지 않아도 AI가 직접 ‘보고 듣고’ 판단해줍니다.
(참고: Google 공식 문서에서도 1시간짜리 동영상도 문제없이 처리한다고 명시되어 있어요)
ChatGPT는 아직 “동영상을 못 본다”
반면 ChatGPT-5.1(2025년 11월 기준)은 여전히 동영상 파일 자체를 분석하지 못합니다.
- MP4, MOV 파일 업로드 → “동영상은 분석할 수 없습니다. 대신 설명을 텍스트로 주세요”라는 답변만 반복
- 메타데이터(길이, 해상도, 코덱) 정도만 읽을 뿐, 내용은 전혀 이해 못 함
결과적으로 동영상 관련 작업을 하려면
1) 사람이 직접 자막을 만들거나
2) Whisper 등 외부 툴로 텍스트 변환 후
3) 그걸 다시 ChatGPT에 넣어야 하는 3단계 노동이 필요합니다.
왜 이런 격차가 생겼을까?
간단합니다. 데이터와 인프라의 차이입니다.
- 구글 = 세계 최대 동영상 플랫폼 YouTube 보유
→ 수십억 시간 분량의 동영상 데이터 + 프레임별 라벨링 + 오디오-텍스트 정렬 데이터 무한대
- OpenAI = 텍스트 데이터는 압도적이지만, 동영상-텍스트 페어링 데이터는 상대적으로 부족
이 차이가 바로 멀티모달 성능 차이로 직결됩니다.
실제 여러 벤치마크에서도 Gemini가 VideoMME, VATEX 등 동영상 이해 과제에서 GPT5.1를 큰 차이로 이기고 있어요.
실무에서 언제 제미나이를 써야 할까?
제가 실제로 “이건 제미나이 아니면 안 된다”고 느낀 상황들:
1. 유튜브 영상 기획/편집 피드백 받을 때
→ 완성된 영상 업로드 한 번에 “썸네일 추천 장면 5개” + “시청자 이탈 가능 구간”까지 알려줌
2. 온라인 강의/웨비나 녹화본 요약
→ 2시간 강의도 5분 안에 핵심만 정리 + Q&A 부분만 따로 추출
3. 제품 데모/리뷰 영상 분석
→ 경쟁사 영상 업로드 → “우리 제품과 차별점 7가지” 바로 뽑아줌
4. 회의 녹화본 검토
→ “결정된 액션 아이템만 정리해줘” → 정확히 3가지로 요약
결론: 동영상 다룬다면 이제 선택지가 없다
2025년 지금 시점에서
“텍스트 기반 작업만 한다” → ChatGPT도 충분
“동영상까지 다룬다” → Gemini가 압도적 1위, 거의 선택지가 아닙니다.
구글이 YouTube라는 압도적인 데이터 해자를 바탕으로 만든 멀티모달 기술이
결국 생성형 AI 실무에서 가장 큰 차이를 만들어내고 있네요.
여러분도 동영상 많은 작업 하신다면, 지금 바로 제미나이 써보세요.
한 번 맛보면 절대 돌아가기 힘듭니다 :)
(저는 이미 유튜브 영상 기획할 때 무조건 제미나이 먼저 열고 시작합니다 ㅎㅎ)
여러분은 어떤 AI를 더 자주 쓰시나요? 동영상 분석 경험 있으시면 댓글로 공유 부탁드릴게요! 🔥
#구글제미나이 #Gemini #ChatGPT #동영상분석 #생성형AI #멀티모달AI
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