Pika Agents, 얼굴과 목소리와 기억을 가진 실시간 영상 채팅 출시
Pika Labs가 Sora가 종료된 지 이틀 만인 오늘 Pika Agents를 공개했다. 이 제품은 "클립을 생성한다"에서 "존재감을 생성한다"로의 분명한 방향 전환이다. 각 에이전트는 얼굴, 목소리, 성격, 그리고 Slack, Telegram, Discord, X, Notion, Figma, Google Meet을 가로질러 유지되는 지속형 기억을 가진다. 한번 다듬어 놓으면 계속 곁에 남아 당신이 아이디어를 어떤 방식으로 풀어내길 좋아하는지 배운다.
Pika Agents가 출시 첫날 할 수 있는 일들을 둘러본 영상
PikaStream 1.0: 내부를 움직이는 엔진
실시간 영상 채팅은 Pika가 4월 2일에 처음 선보였던 모델 PikaStream 1.0이 구동한다. 이 모델은 단일 H100에서 480p의 개인화된 24 FPS 영상을 생성하며, 음성에서 영상까지의 엔드투엔드 지연은 약 1.5초다. 에이전트는 입 모양 동기화, 표정, 그리고 Pika가 "감정적으로 적절한"이라고 부르는 몸짓으로 반응한다. 가격은 스트리밍 영상 1분당 0.20달러다.
흥미로운 부분은 통합 방식이다. Pika는 별도의 앱을 만드는 대신 스킬을 내놓는다. Google Meet 스킬은 당신의 "AI Self"를 회의에 참가자로 초대할 수 있게 해준다. 에이전트는 통화에 참여해 듣고, 영상으로 응답한다. Zoom과 FaceTime이 다음 순서로 예고되어 있다.
여러 도구를 가로질러 유지되는 기억
Pika는 에이전트를 여러 도구를 따라다니는 하나의 실체로 팔고 있다. Discord에서 훈련시킨 에이전트는 Notion에서 무언가를 물어보면 당신의 맥락을 기억한다. 어제의 농담도, 지난주에 건넨 브리프도 기억한다. 반복되는 창작 작업(매주 나가는 뉴스레터 표지, 주기적인 브랜드 영상, 목소리를 자꾸 놓치게 되는 에이전시 클라이언트)에서는 이 지속성 자체가 진짜 제품이다.
초기 사용자들은 특정한 반복 작업에 에이전트를 훈련시켜 왔다. 스토리보드에서 애니메이션으로, 브리프에서 광고 컷으로, 에피소드형 콘텐츠 전반의 지속적인 캐릭터 일관성 같은 작업이다. 에이전트가 리듬을 맡고, 당신은 연출한다.
Agents와 PikaStream을 포함한 Pika 2026 기능 정리
출시 캠페인 그 자체가 하나의 사건이다
Pika는 제작사 Ceiling Train, 감독 Josh Cohen과 함께 출시 단편을 만들었다. 이 영화는 사용자가 자신의 AI Self를 "탄생시켜" 풀어놓는다는, "블랙 미러"식 설정을 강하게 밀어붙인다. X에서 이틀 연속으로 트렌드에 올랐다. 이게 강점인지 경고인지는 당신이 AI 에이전트 논쟁에서 어느 편에 서 있느냐에 달려 있다.
게임과 크리에이터 워크플로에 왜 중요한가
게임 스튜디오에게 지속형 영상 에이전트는 NPC 프로토타이핑, 보이스 디렉션, 대본 리딩 세션에 딱 맞는다. 작가팀 Discord 채널에 에이전트를 넣고, 당신이 개발 중인 캐릭터의 설정 속 목소리로 다뤄보라. 크리에이터 워크플로에서는 "1인 에이전시" 방식이 실제로 가능하다. 한 명의 운영자가 세 클라이언트에 각각 훈련시킨 세 에이전트를 Slack과 Meet에서 동시에 굴리는 것이다.
단위 경제성도 Sora와 달리 오래갈 만해 보인다. PikaStream의 스트림당 H100 비용은 분당 0.20달러로, 현재 GPU 가격 기준 대체로 마진이 남는 수준이다. 해자는 모델 가중치가 아니라 에이전트의 성격 데이터에 있다.
우리가 먼저 시험해 볼 것
작은 팀이라면 가장 가치 높은 실험은 아마 Google Meet 스킬일 것이다. 에이전트를 제품 포지셔닝에 맞춰 훈련시키고, 다음 외부 피칭에 침묵하는 참가자로 초대한 뒤, 대화를 다시 요약해 달라고 해보라. AI 회의 노트 작성 패턴이지만, 상대방이 보고 반응할 수 있는 얼굴이 달려 있다는 점이 다르다.
더 큰 스튜디오라면 더 흥미로운 시험은 멀티 에이전트다. 같은 채널에 두 에이전트를 두고, 각각 브랜드의 서로 다른 부분에 훈련시킨 뒤, 사람이 중재하는 가운데 창작 결정을 두고 토론하게 하는 것이다. 여러 도구를 가로지르는 지속 기억이 등장하기 전에는 불가능했던 워크플로 형태다.