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요약
데이븐AI는 다양한 생성형 AI 모델을 조합해 글·이미지·영상·음악 제작을 하나의 플랫폼에서 수행할 수 있도록 돕는 ‘창작 OS’를 개발하고 있다. 정우균 대표는 탄자니아 학생들에게 프로그래밍을 가르치던 경험을 계기로, 누구나 짧은 시간 안에 콘텐츠를 만들고 수익화할 수 있는 생성형 AI 창작 생태계를 구상하게 됐다고 설명했다. 데이븐AI는 AI 시너지 엔진과 블록체인 기반 저작권 기술을 바탕으로, AI 시대의 통합 창작 플랫폼 구축에 도전하고 있다.
본문
-탄자니아 학생들 가르치다 발견한 문제… 생성형 AI 창작 플랫폼으로 연결
-200만 개 AI 모델 조합하는 ‘AI 시너지 엔진’ 개발… 글·이미지·영상·음악 통합
-“ChatGPT가 비서라면 데이븐AI는 전문가 팀”… AI 창작 생태계 구축 도전
영상 하나를 만드는 데 며칠씩 걸리던 시대가 있었다. 기획과 장면 구성, 편집, 음악, 후처리까지 전문가의 영역으로 여겨졌고, 일반 사용자가 콘텐츠를 완성하기에는 시간과 비용의 장벽이 높았다. 하지만 생성형 AI는 그 흐름을 빠르게 바꾸고 있다. 이제는 누구나 짧은 시간 안에 영상과 음악, 이미지를 결합해 하나의 콘텐츠를 만들 수 있는 시대가 열리고 있다.
정우균 데이븐AI 대표는 그 변화의 중심에서 ‘창작 OS’를 만들고 있다. 단순히 하나의 AI 툴을 제공하는 것이 아니라, 수많은 생성형 AI 모델을 목적에 맞게 연결하고 조합해 누구나 창작할 수 있는 플랫폼을 구축하겠다는 구상이다.
탄자니아 교실에서 시작된 생성형 AI 창업
정우균 대표는 1세대 벤처 창업가다. 과거 CES에서 선보인 휴대용 IPTV는 미국 현지에서 “애플보다 앞선 제품”이라는 평가를 받았다. 손바닥 크기의 기기 안에서 영화를 구매하고, 필요한 앱을 설치하며 콘텐츠를 소비하는 구조를 구상했다.
이후 애플이 관련 제품을 대거 구매했고, 몇 년 뒤 아이폰이 등장했다. 정 대표는 당시를 떠올리며 “아쉬움이 남는다”고 말했다. 하지만 그는 이미 그때부터 누구나 콘텐츠를 만들고, 지역과 취향에 맞게 배포하며, 수익을 나누는 시대가 올 것이라고 봤다.
전환점은 팬데믹이었다. 정 대표는 새벽 5시에 일어나 탄자니아 학생들에게 프로그래밍을 가르쳤다.
평생 IT 업계에서 일해온 그는 팬데믹을 지나며 삶을 돌아보게 됐다고 말했다. 가족과 충분한 시간을 보내지 못한 채 일에만 매달렸다는 후회도 있었다. 이후 그는 다음 세대, 특히 기회가 부족한 청소년들에게 도움이 되는 일을 고민하기 시작했다.
하지만 현실은 녹록지 않았다. 아프리카 학생들 가운데는 PC조차 없는 경우가 많았고, 온라인 교육 환경도 충분하지 않았다. 작은 서비스를 만들어 수익을 내도록 돕겠다는 계획 역시 쉽지 않았다. 그때 등장한 것이 생성형 AI였다.
정 대표는 “영어를 할 수 있는 학생들이 유튜브 쇼츠 같은 짧은 콘텐츠를 만들어 한 달에 20~30달러라도 벌 수 있다면 생계에 큰 도움이 될 수 있다고 생각했다”고 말했다.
데이븐AI는 바로 그 문제의식에서 출발했다. 사용자가 먼저 결과물을 빠르게 만들어보고, 그 과정을 따라 배우며, 다시 수정해 자기만의 콘텐츠를 완성하는 구조다. 실제로 지난 2월 말 탄자니아 다르에스살람대 학생들이 제작한 1분 40초짜리 영화 영상은 약 10분 만에 완성됐다.
“ChatGPT가 비서라면, 데이븐AI는 전문가 팀”
데이븐AI의 핵심 기술은 ‘AI 시너지 엔진’과 ‘AI 컨텍스트 에이전트’다.
시너지 엔진에는 다양한 AI 모델의 기능과 가격, 장단점, 사용자 평가 데이터 등이 저장된다. 사용자가 원하는 결과물을 입력하면 플랫폼이 목적에 맞는 모델 조합을 찾아낸다. 단순히 하나의 생성형 AI를 호출하는 수준이 아니라, 목적과 작업 흐름에 따라 가장 효율적인 조합을 설계하는 구조다.
예를 들어 광고 영상을 제작할 경우 캐릭터 생성, 대사 작성, 배경 구성, 음악, 장면 설계 등을 각각 다른 AI 모델에 나눠 맡긴 뒤 이를 하나의 결과물로 통합한다. 어떤 모델은 영상 연출에 강하고, 어떤 모델은 음성이나 음악 생성에 특화돼 있기 때문에, 작업 목적에 따라 역할을 나누는 방식이다.
정 대표는 이를 “애플이 아이폰을 만들 때 모든 부품을 직접 개발하지 않고 기존 기술들을 조합해 새로운 경험을 만든 것과 비슷하다”고 설명했다. 이미 존재하는 기술을 단순 연결하는 것이 아니라, 사용자가 체감하는 결과물의 경험 자체를 새롭게 설계하는 것이 중요하다는 의미다.
그는 “ChatGPT가 똑똑한 비서라면, 데이븐AI는 전문가 팀에 가깝다”고 표현했다. 단순히 한 줄 명령으로 결과물을 생성하는 방식이 아니라, 사용자가 각 단계에 개입하고 AI와 상호작용하며 결과물을 함께 완성해가는 구조라는 설명이다. 즉 AI가 모든 것을 대신 만드는 것이 아니라, 사용자가 창작 과정 안에서 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는 협업형 플랫폼에 가깝다.
데이븐AI는 창작 과정 역시 단계별로 나눴다. 창작 전 단계, 생성 단계, 후처리 단계를 분리해 사용자가 전체 흐름을 빠르게 이해하고 작업할 수 있도록 설계했다. 콘텐츠 제작 경험이 많지 않은 사용자도 전체 구조를 보면서 수정과 보완을 반복할 수 있도록 한 것이다.
실제로 최근 한 크리에이터가 제작한 뮤직비디오는 기존 방식이라면 며칠이 걸릴 작업이었지만, 데이븐AI를 통해 약 30분 만에 완성됐다. 정 대표는 생성형 AI의 핵심 경쟁력이 단순한 결과물 생성 속도를 넘어, 창작 과정 전체를 얼마나 효율적으로 줄여주느냐에 있다고 보고 있다.
200만 개 AI 모델 시대의 플랫폼 전략
정 대표는 현재 생성형 AI 모델이 이미 200만 개를 넘어섰다고 설명한다. 일반 사용자가 알고 있는 것은 일부 유명 모델에 불과하다는 것이다.
AI 모델은 알고리즘과 학습 데이터, GPU라는 세 요소를 기반으로 만들어진다. 알고리즘 자체는 상당 부분 공개돼 있고, 실제 경쟁력은 학습 데이터와 연산 자원에서 갈린다는 설명이다. 특정 모델이 영화적 연출이나 카메라 움직임, 화면 전환 등에 강점을 보이는 것도 이 때문이다. 문제는 모델이 너무 많고 빠르게 등장한다는 점이다. 일반 사용자가 이를 모두 이해하고 적절히 선택하기는 쉽지 않다.
데이븐AI가 지향하는 것은 PC 운영체제(OS) 같은 AI 플랫폼이다. 사용자가 목적만 입력하면 플랫폼이 가장 적합한 AI 모델을 선택하고 조합해 빠르고 효율적으로 결과물을 만들어주는 구조다.
미국 법인을 둔 데이븐AI가 한국 시장을 먼저 공략한 이유도 여기에 있다. 정 대표는 미국 생성형 AI 스타트업들이 기업 생산성 분야에 집중하는 반면, 한국은 문화 콘텐츠와 창작 수요가 풍부하다는 점에 주목했다. 누구나 콘텐츠를 만들고 공유하려는 문화가 강하다는 판단이었다.
최근 데이븐AI는 블록체인 기반 저작권 증명 기술도 선보였다. 생성형 AI 시대에는 누구나 빠르게 콘텐츠를 만들 수 있는 만큼, 창작물의 시작점과 권리 관계를 증명하는 기술 역시 중요해질 것이라는 설명이다.
이미 이미지 분야에는 미드저니, 음악 분야에는 수노 같은 전문 AI 서비스가 존재한다. 데이븐AI는 이들을 경쟁 상대로 보기보다, 하나의 플랫폼 안에서 연결하는 방향을 택했다. 정 대표는 이를 인터넷 포털 구조에 비유했다. 각 신문사가 독립적인 웹사이트를 운영하면서도 네이버 같은 포털 플랫폼이 함께 성장했던 것처럼, AI 시대 역시 특화 서비스와 통합 플랫폼이 공존하게 될 것이라는 설명이다.
그는 “사업도 창작도 결국 결핍에서 나온다”고 말했다.
탄자니아 학생들을 가르치던 한 창업가는 지금 200만 개 AI 모델을 조합해 누구나 창작할 수 있는 플랫폼을 만들고 있다. 며칠 걸리던 영상 제작이 30분 만에 끝나는 시대. 그러나 정우균 대표가 진짜 바꾸고 싶어 하는 것은 제작 시간만이 아니다. 전문가와 비전문가, 자본이 있는 사람과 없는 사람 사이에 존재하던 창작의 장벽 자체를 낮추는 일에 더 가깝다.
누군가는 생성형 AI 시대를 ‘콘텐츠 과잉의 시대’라고 말한다. 하지만 정 대표의 시선은 조금 다르다. 더 많은 사람이 자신의 이야기를 만들고 세상에 꺼낼 수 있게 되는 시대. 데이븐AI는 그 흐름 속에서, 수많은 AI를 연결해 누구나 창작자가 될 수 있는 새로운 창작 인프라를 만들고 있다.
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"Turning video production that used to take days into 30 minutes… Creating a creative OS by combining 2 million AI models," says Jung Woo-kyun, CEO of Daven AI
There was a time when creating a single video took days. Planning, scene composition, editing, music, and post-processing were considered the domain of experts, and the barriers of time and cost were high for ordinary users to complete content. However, generative AI is rapidly changing this trend. An era is now dawning where anyone can combine video, music, and images to create a piece of content in a short amount of time.
Jeong Woo-kyun, CEO of Daven AI, is building a 'Creative OS' at the center of this change. His vision is not merely to provide a single AI tool, but to build a platform where anyone can create by connecting and combining numerous generative AI models according to specific purposes.
Generative AI startup that started in a Tanzanian classroom
CEO Jung Woo-kyun is a first-generation venture entrepreneur. The portable IPTV he showcased at a past CES was evaluated in the U.S. as a "product ahead of Apple." He envisioned a structure where users could purchase movies, install necessary apps, and consume content within a palm-sized device.
Subsequently, Apple purchased a large number of related products, and a few years later, the iPhone was released. Recalling that time, CEO Jeong said, “I have some regrets.” However, even back then, he foresaw that an era would come where anyone could create content, distribute it tailored to regions and tastes, and share the profits.
The turning point was the pandemic. CEO Jeong woke up at 5 a.m. and taught programming to students in Tanzania.
Having worked in the IT industry his entire life, he said that the pandemic led him to reflect on his life. He also regretted having devoted himself solely to work without spending enough time with his family. Since then, he began to contemplate ways to help the next generation, particularly youth who lack opportunities.
However, the reality was not easy. Many African students did not even have PCs, and online education environments were insufficient. The plan to help them generate revenue by creating small services was also not easy. That is when generative AI emerged.
CEO Jeong said, “I thought that if students who can speak English could create short content like YouTube Shorts and earn even 20 to 30 dollars a month, it could be a great help to their livelihood.”
Daven AI started from that very awareness of the problem. It is structured so that users can quickly create a result first, learn by following the process, and then modify it to complete their own unique content. In fact, a 1 minute 40 second movie produced by students at the University of Dar es Salaam in Tanzania in late February was completed in about 10 minutes.
If ChatGPT is a secretary, DavenAI is a team of experts.
DavenAI's core technologies are the 'AI Synergy Engine' and the 'AI Context Agent'.
The Synergy Engine stores data on the capabilities, pricing, pros and cons, and user evaluations of various AI models. When a user inputs a desired outcome, the platform identifies a combination of models suited to the objective. It is structured to design the most efficient combination based on the purpose and workflow, rather than simply calling a single generative AI.
For example, when producing an advertising video, tasks such as character creation, dialogue writing, background composition, music, and scene design are assigned to different AI models and then integrated into a single output. Since some models excel at video direction while others are specialized in voice or music generation, this method divides roles according to the task's objective.
CEO Jeong explained this by saying, “It is similar to how Apple created a new experience by combining existing technologies rather than developing every component from scratch when making the iPhone.” This means that it is important to redesign the user experience of the final product itself, rather than simply connecting existing technologies.
He described it by saying, “If ChatGPT is a smart assistant, Daven AI is closer to a team of experts.” He explained that rather than a method of generating results with a simple single-line command, it is a structure where users intervene at each stage and interact with the AI to complete the outcome together. In other words, it is not a system where the AI creates everything for the user, but rather a collaborative platform that helps users work faster and more efficiently within the creative process.
DavenAI has also divided the creative process into stages. By separating the pre-creation, generation, and post-processing phases, the design enables users to quickly understand the overall flow and work efficiently. This allows even users with limited content creation experience to view the overall structure and repeatedly make revisions and improvements.
In fact, a music video recently produced by a creator, which would have taken several days using traditional methods, was completed in about 30 minutes using Daven AI. CEO Jeong believes that the core competitive edge of generative AI lies not merely in the speed of generating results, but in how efficiently it reduces the entire creative process.
Platform Strategy for the Era of 2 Million AI Models
CEO Jeong explains that the number of generative AI models has already exceeded 2 million. He states that general users are only aware of a few famous models.
AI models are built based on three elements: algorithms, training data, and GPUs. The explanation is that while the algorithms themselves are largely open to the public, actual competitiveness lies in the training data and computational resources. This is why certain models demonstrate strengths in cinematic direction, camera movements, and screen transitions. The problem is that there are too many models, and they appear rapidly. It is not easy for the average user to understand them all and make the appropriate choice.
Daven AI aims to be an AI platform akin to a PC operating system (OS). It is structured so that when a user simply inputs their objective, the platform selects and combines the most suitable AI models to produce results quickly and efficiently.
This is also the reason why Daven AI, which has a U.S. subsidiary, targeted the Korean market first. CEO Jeong noted that while U.S. generative AI startups focus on corporate productivity, Korea has an abundant demand for cultural content and creative work. His assessment was that there is a strong culture where anyone wants to create and share content.
Recently, Daven AI also unveiled blockchain-based copyright verification technology. The company explained that in the era of generative AI, as anyone can rapidly create content, technology to prove the origin and rights relationships of creative works will also become increasingly important.
Specialized AI services already exist in the image field, such as Midjourney, and in the music field, such as Suno. Rather than viewing them as competitors, Daven AI chose to connect them within a single platform. CEO Jeong likened this to the structure of internet portals. He explained that just as individual newspapers operated independent websites while portal platforms like Naver grew alongside them, the AI era will also see the coexistence of specialized services and integrated platforms.
He said, “Both business and creation ultimately stem from lack.”
An entrepreneur who used to teach students in Tanzania is now building a platform that enables anyone to create by combining 2 million AI models. It is an era where video production that used to take days is completed in just 30 minutes. However, what CEO Jung Woo-kyun truly wants to change is not just production time. It is closer to lowering the very barriers to creation that existed between experts and non-experts, and between those with capital and those without.
Some describe the era of generative AI as the "era of content overload." However, CEO Jeong’s perspective is slightly different. It is an era where more people can create their own stories and share them with the world. Amidst this trend, Daven AI is building a new creative infrastructure that connects numerous AIs, enabling anyone to become a creator.
「数日かかる映像制作30分で…200万AIモデルを組み合わせて創作OSを作りましょう」、チョン・ウギュンデイブンAI代表
映像一つを作るのに数日かかった時代があった。企画やシーン構成、編集、音楽、後処理まで専門家の領域とされ、一般ユーザーがコンテンツを完成するには時間とコストの障壁が高かった。しかし、生成型AIはその流れを急速に変えている。今は誰でも短い時間内に映像と音楽、イメージを結合して一つのコンテンツを作れる時代が開かれている。
チョン・ウギュンデイブンAI代表はその変化の中心で「創作OS」を作っている。単に一つのAIツールを提供するのではなく、数多くの生成型AIモデルを目的に合わせて連結して組み合わせて誰でも創作できるプラットフォームを構築するという構想だ。
タンザニア教室で始まった生成型AIの創業
チョン・ウギュン代表は第1世代ベンチャー創業家だ。過去のCESで披露した携帯用IPTVは、米国現地で「アップルより先進的な製品」という評価を受けた。手のひらサイズの機器の中で映画を購入し、必要なアプリをインストールし、コンテンツを消費する仕組みを構想した。
その後、Appleが関連製品を大挙購入し、数年後にiPhoneが登場した。チョン代表は当時を思い出して「残念が残る」と話した。しかし、彼はすでにその時から誰もがコンテンツを作り、地域や好みに合わせて配布し、収益を分ける時代が来ると見た。
転換点はファンデミックだった。チョン代表は夜明け５時に起きてタンザニアの学生たちにプログラミングを教えた。
一生IT業界で働いてきた彼はファンデミックを過ぎて人生を振り返ることになったと話した。家族と十分な時間を過ごせずに仕事だけにぶら下がったという後悔もあった。その後、彼は次の世代、特に機会が不足している青少年に役立つことを心配し始めました。
しかし現実は緑緑ではなかった。アフリカの学生の中にはPCすらない場合が多く、オンライン教育環境も十分ではなかった。小さなサービスを作って収益を出すのを助けるという計画も容易ではなかった。その時登場したのが生成型AIだった。
チョン代表は「英語ができる学生たちがYouTubeショーツのような短いコンテンツを作って月に20～30ドルでも稼げれば生計に大きな助けになると思った」と話した。
デイブンAIはまさにその問題意識から出発した。ユーザーが先に結果物を素早く作って見て、その過程に沿って学び、また修正して自分だけのコンテンツを完成する仕組みだ。実際に去る2月末、タンザニア・ダル・エス・サラーム大学の学生が制作した1分40秒の映画映像は約10分で完成した。
「ChatGPTが秘書なら、デイブンAIは専門家チーム」
デイブンAIの核心技術は「AIシナジーエンジン」と「AIコンテキストエージェント」だ。
シナジーエンジンには、さまざまなAIモデルの機能と価格、長所と短所、ユーザー評価データなどが格納されています。ユーザーが希望の結果を入力すると、プラットフォームは目的に合ったモデルの組み合わせを見つけます。単に1つの生成型AIを呼び出すレベルではなく、目的とワークフローに応じて最も効率的な組み合わせを設計する仕組みだ。
例えば、広告映像を制作する場合、キャラクター生成、セリフ作成、背景構成、音楽、シーン設計などをそれぞれ異なるAIモデルに分けて任せた後、これを一つの結果物に統合する。あるモデルは映像演出に強く、あるモデルは音声や音楽生成に特化しているため、作業目的に応じて役割を分ける方式だ。
チョン代表はこれを「アップルがiPhoneを作る時、すべての部品を直接開発せずに既存の技術を組み合わせて新しい経験を作ったのと似ている」と説明した。既に存在する技術を単純に接続するのではなく、ユーザーが体感する結果物の経験自体を新たに設計することが重要だという意味だ。
彼は「ChatGPTがスマートな秘書なら、デイブンAIは専門家チームに近い」と表現した。単に一行コマンドで成果物を生成する方式ではなく、ユーザーが各段階に介入してAIと相互作用し、成果物を一緒に完成していく仕組みという説明だ。つまり、AIがすべてのものを代わりに作成するのではなく、ユーザーが創作プロセス内でより迅速かつ効率的に作業できるようにするコラボレーションプラットフォームに近い。
デイブンAIは創作過程も段階的に分けた。創作前段階、作成段階、後処理段階を分離し、ユーザーが全体の流れを迅速に理解し、作業できるように設計した。コンテンツ制作経験が多くないユーザーも全体の構造を見ながら修正と補完を繰り返すことができるようにしたのだ。
実際に最近あるクリエイターが制作したミュージックビデオは、既存の方式なら数日かかる作業だったが、デイブンAIを通じて約30分で完成した。チョン代表は、生成型AIの核心競争力が単純な結果生成速度を超えて、創作過程全体をどれだけ効率的に減らすかにあると見ている。
200万個のAIモデル時代のプラットフォーム戦略
チョン代表は現在、生成型AIモデルがすでに200万個を超えていると説明する。一般ユーザーが知っているのは一部の有名モデルに過ぎないということだ。
AIモデルは、アルゴリズムと学習データ、GPUという3要素に基づいて作られています。アルゴリズム自体はかなり部分的に公開されており、実際の競争力は学習データと演算リソースで分かれるという説明だ。特定モデルが映画的演出やカメラの動き、画面切り替えなどに強みを見せるのもこのためだ。問題はモデルが多すぎて早く登場するという点だ。一般ユーザーがこれをすべて理解し、適切に選択することは容易ではありません。
デイブンAIが志向するのはPCオペレーティングシステム(OS)のようなAIプラットフォームだ。ユーザーが目的だけを入力すれば、プラットフォームが最適なAIモデルを選択し、組み合わせて迅速かつ効率的に結果を作る仕組みだ。
米国法人を置いたデイブンAIが韓国市場を先に攻略した理由もここにある。チョン代表は米国生成型ＡＩスタートアップが企業生産性分野に集中する反面、韓国は文化コンテンツと創作需要が豊富であることに注目した。誰もがコンテンツを作って共有しようとする文化が強いという判断だった。
最近、デイブンAIはブロックチェーンベースの著作権証明技術も披露した。生成型AI時代には誰でも素早くコンテンツを作ることができるだけに、創作物の始点と権利関係を証明する技術も重要になるという説明だ。
すでにイメージ分野にはミッドジャーニー、音楽分野にはスノーのような専門AIサービスが存在する。デイブンAIは彼らを競争相手に見るよりも、一つのプラットフォームの中でつながる方向を選んだ。チョン代表はこれをインターネットポータルの構造に例えた。各新聞社が独立したウェブサイトを運営しながらもネイバーのようなポータルプラットフォームが一緒に成長したように、AI時代も特化サービスと統合プラットフォームが共存することになるという説明だ。
彼は「事業も創作も結局欠乏から出てくる」と話した。
タンザニアの学生たちを教えたある起業家は、今200万個のAIモデルを組み合わせて誰でも創作できるプラットフォームを作っている。数日かかる映像制作が30分で終わる時代。しかしチョン・ウギュン代表が本当に変えたいと思うのは製作時間だけではない。専門家と非専門家、資本がある人とない人の間に存在していた創作の障壁自体を下げることに近い。
誰かが生成型AI時代を「コンテンツ過剰の時代」と言う。しかし、チョン代表の視線は少し違う。より多くの人が自分の物語を作り、世界に取り出すことができるようになる時代。デイブンAIはその流れの中で、数多くのAIを接続して誰でも創作者になることができる新しい創作インフラを作っている。
“将过去需要数天才能完成的视频制作缩短到30分钟……通过整合200万个AI模型，打造一个创意操作系统，”Daven AI首席执行官郑宇均（Jung Woo-kyun）说道。
曾几何时，制作一个视频需要数天时间。策划、场景构图、剪辑、配乐和后期处理都被认为是专家的领域，对于普通用户而言，时间和成本都是完成内容创作的巨大障碍。然而，生成式人工智能正在迅速改变这一现状。一个全新的时代正在到来，任何人都可以将视频、音乐和图像结合起来，在短时间内创作出一部内容作品。
Daven AI 的首席执行官郑宇均 (Jeong Woo-kyun) 正在构建一个以“创意操作系统”为核心的变革平台。他的愿景并非仅仅提供单一的 AI 工具，而是构建一个平台，让任何人都能根据特定用途连接和组合众多生成式 AI 模型进行创作。
一家起源于坦桑尼亚课堂的生成式人工智能初创公司
CEO郑宇均是第一代创业者。他曾在之前的CES展会上展示过一款便携式IPTV产品，该产品在美国被评价为“领先于苹果的产品”。他设想的用户可以通过一个掌上大小的设备购买电影、安装必要的应用程序并观看内容。
随后，苹果公司收购了大量相关产品，几年后，iPhone问世。回忆起那段时期，CEO郑肯表示：“我有些后悔。”然而，即使在当时，他也预见到未来会有一个时代，任何人都可以创作内容，根据地域和口味进行定制化分发，并分享利润。
转折点是新冠疫情。郑社长凌晨5点起床，到坦桑尼亚给学生们教授编程。
他一生都在IT行业工作，他说疫情让他开始反思自己的人生。他也后悔自己一直以来都全身心投入工作，而忽略了家人。从那时起，他开始思考如何帮助下一代，特别是那些缺乏机会的年轻人。
然而，现实并非如此简单。许多非洲学生甚至没有电脑，在线教育环境也远不完善。帮助他们通过创建小型服务来创收的计划也并非易事。正是在这种情况下，生成式人工智能应运而生。
郑社长表示：“我认为，如果会说英语的学生能够创作像 YouTube Shorts 这样的短内容，每月赚取 20 到 30 美元，这将对他们的生活大有帮助。”
Daven AI 的诞生正是源于对这一问题的深刻理解。它的架构旨在让用户能够先快速生成一个结果，通过学习流程逐步完善，然后进行修改以完成他们自己独特的创作。事实上，坦桑尼亚达累斯萨拉姆大学的学生在二月底制作的一部时长 1 分 40 秒的影片，仅用了大约 10 分钟就完成了。
如果说 ChatGPT 是秘书，那么 DavenAI 就是专家团队。
DavenAI 的核心技术是“AI 协同引擎”和“AI 上下文代理”。
Synergy Engine 存储了各种人工智能模型的功能、定价、优缺点以及用户评价等数据。当用户输入期望结果时，平台会识别出适合该目标的模型组合。它旨在根据用途和工作流程设计最高效的组合，而不是简单地调用单个生成式人工智能模型。
例如，在制作广告视频时，角色创建、对话编写、背景合成、音乐创作和场景设计等任务会被分配给不同的AI模型，然后整合到一个最终输出中。由于有些模型擅长视频指导，而另一些模型则专精于语音或音乐生成，这种方法根据任务目标来划分角色。
郑元畅首席执行官解释说：“这类似于苹果公司在制造iPhone时，通过整合现有技术而非从零开始开发每个组件来创造全新体验的做法。” 这意味着，重要的是重新设计最终产品的用户体验，而不仅仅是连接现有技术。
他这样描述道：“如果说 ChatGPT 是一个智能助手，那么 Daven AI 更像是一个专家团队。” 他解释说，它并非通过简单的单行命令生成结果，而是一个用户在每个阶段都参与其中，与 AI 互动并共同完成最终成果的架构。换句话说，它并非一个 AI 为用户包办一切的系统，而是一个协作平台，旨在帮助用户在创作过程中更快、更高效地工作。
DavenAI还将创作过程划分为多个阶段。通过将前期创作、生成和后期处理阶段分开，这种设计使用户能够快速了解整体流程并高效工作。这使得即使是内容创作经验有限的用户也能查看整体结构，并反复进行修改和改进。
事实上，一位创作者最近制作的一支音乐视频，如果采用传统方法需要几天时间才能完成，而使用 Daven AI 仅用了大约 30 分钟就制作完成了。首席执行官 Jeong 认为，生成式 AI 的核心竞争优势不仅在于生成结果的速度，更在于它能高效地简化整个创作流程。
面向200万AI模型时代的平台战略
郑社长解释说，生成式人工智能模型的数量已经超过200万个。他表示，普通用户只知道少数几个知名的模型。
人工智能模型的构建基于三个要素：算法、训练数据和GPU。原因在于，虽然算法本身大多是公开的，但真正的竞争力在于训练数据和计算资源。这就是为什么某些模型在电影导演、镜头运动和画面切换方面表现出色。问题在于模型数量过多，而且出现速度极快。普通用户很难理解所有模型并做出合适的选择。
Daven AI 的目标是成为一个类似于 PC 操作系统的 AI 平台。它的架构是这样的：用户只需输入目标，平台就能选择并组合最合适的 AI 模型，从而快速高效地生成结果。
这也是拥有美国子公司的Daven AI首先将目标瞄准韩国市场的原因。首席执行官郑先生指出，虽然美国的生成式人工智能初创公司专注于提升企业生产力，但韩国对文化内容和创意作品的需求却十分旺盛。他认为，韩国拥有浓厚的创作和分享内容的文化氛围。
近日，Daven AI 还发布了基于区块链的版权验证技术。该公司解释说，在生成式人工智能时代，任何人都可以快速创作内容，因此，用于证明创意作品的来源和版权关系的技术也将变得越来越重要。
在图像领域（例如 Midjourney）和音乐领域（例如 Suno），已经存在一些专业的AI服务。Daven AI并没有将它们视为竞争对手，而是选择将它们整合到一个统一的平台上。CEO Jeong 将此比作互联网门户网站的结构。他解释说，正如各个报纸运营着独立的网站，而像 Naver 这样的门户平台与之共同发展一样，AI时代也将出现专业服务和集成平台并存的局面。
他说：“商业和创造最终都源于匮乏。”
一位曾在坦桑尼亚教书的企业家，如今正在打造一个平台，通过整合200万个人工智能模型，让任何人都能进行创作。在这个时代，过去需要数天才能完成的视频制作，现在只需30分钟即可完成。然而，CEO郑宇均真正想要改变的并非仅仅是制作时间，而是要降低专家与非专家之间、有资本者与无资本者之间在创作上的壁垒。
有人将生成式人工智能时代描述为“内容过载时代”。然而，首席执行官郑先生的观点略有不同。他认为，这是一个更多人可以创作自己的故事并与世界分享的时代。在这种趋势下，Daven AI 正在构建一个全新的创意基础设施，连接众多人工智能，使每个人都能成为创作者。
« Transformer une production vidéo qui prenait des jours en 30 minutes… Créer un système d’exploitation créatif en combinant 2 millions de modèles d’IA », déclare Jung Woo-kyun, PDG de Daven AI
Il fut un temps où la création d'une seule vidéo prenait des jours. La planification, la composition des scènes, le montage, la musique et la post-production étaient considérés comme le domaine des experts, et les contraintes de temps et de coût étaient importantes pour les utilisateurs lambda souhaitant réaliser du contenu. Cependant, l'intelligence artificielle générative est en train de changer rapidement la donne. Une ère s'ouvre désormais où chacun peut combiner vidéo, musique et images pour créer un contenu en un temps record.
Jeong Woo-kyun, PDG de Daven AI, développe un « système d'exploitation créatif » au cœur de cette transformation. Sa vision n'est pas de se contenter de fournir un outil d'IA unique, mais de construire une plateforme où chacun peut créer en connectant et en combinant de nombreux modèles d'IA générative selon des objectifs spécifiques.
Start-up d'IA générative née dans une salle de classe tanzanienne
Le PDG Jung Woo-kyun est un entrepreneur de première génération. Son système IPTV portable, présenté lors d'un précédent CES, a été qualifié aux États-Unis de « produit en avance sur Apple ». Il a imaginé une plateforme permettant aux utilisateurs d'acheter des films, d'installer les applications nécessaires et de consommer du contenu sur un appareil de la taille d'une paume.
Par la suite, Apple a racheté de nombreux produits connexes, et quelques années plus tard, l'iPhone a été lancé. Se remémorant cette époque, le PDG Jeong a déclaré : « J'ai quelques regrets. » Cependant, même à ce moment-là, il pressentait qu'une ère viendrait où chacun pourrait créer du contenu, le diffuser en l'adaptant aux régions et aux goûts, et partager les bénéfices.
Le tournant a été la pandémie. Le PDG Jeong se levait à 5 heures du matin et donnait des cours de programmation à des étudiants en Tanzanie.
Ayant travaillé toute sa vie dans le secteur informatique, il a confié que la pandémie l'avait amené à réfléchir sur son parcours. Il regrettait également de s'être consacré exclusivement au travail, au détriment de sa famille. Depuis, il envisage des solutions pour aider la prochaine génération, notamment les jeunes en manque d'opportunités.
Cependant, la réalité était tout autre. Nombre d'étudiants africains ne possédaient même pas d'ordinateur, et les environnements d'apprentissage en ligne étaient insuffisants. Le projet de les aider à générer des revenus grâce à la création de petits services s'avérait également complexe. C'est alors que l'intelligence artificielle générative a émergé.
Le PDG Jeong a déclaré : « Je me suis dit que si les étudiants qui parlent anglais pouvaient créer du contenu court comme les YouTube Shorts et gagner ne serait-ce que 20 à 30 dollars par mois, cela pourrait grandement améliorer leurs conditions de vie. »
Daven AI est né de ce constat. Sa structure permet aux utilisateurs de générer rapidement un résultat, d'apprendre en suivant le processus, puis de le modifier pour créer leur propre contenu. Ainsi, un court-métrage d'une minute quarante, réalisé fin février par des étudiants de l'Université de Dar es Salaam en Tanzanie, a été finalisé en une dizaine de minutes.
Si ChatGPT est une secrétaire, DavenAI est une équipe d'experts.
Les technologies de base de DavenAI sont le « moteur de synergie IA » et l'« agent de contexte IA ».
Le moteur Synergy Engine stocke des données sur les fonctionnalités, les prix, les avantages et les inconvénients, ainsi que les évaluations des utilisateurs de différents modèles d'IA. Lorsqu'un utilisateur indique un résultat souhaité, la plateforme identifie une combinaison de modèles adaptée à l'objectif. Elle est conçue pour générer la combinaison la plus efficace en fonction de l'objectif et du flux de travail, plutôt que de simplement faire appel à une seule IA générative.
Par exemple, lors de la production d'une vidéo publicitaire, des tâches telles que la création des personnages, l'écriture des dialogues, la composition des décors, la musique et la conception des scènes sont confiées à différents modèles d'IA, puis intégrées en un seul fichier. Certains modèles étant particulièrement performants en réalisation vidéo, tandis que d'autres sont spécialisés dans la génération de voix ou de musique, cette méthode répartit les rôles en fonction de l'objectif de la tâche.
Le PDG Jeong a expliqué cela en déclarant : « C’est comparable à la manière dont Apple a créé une nouvelle expérience en combinant des technologies existantes plutôt qu’en développant chaque composant de A à Z lors de la conception de l’iPhone. » Cela signifie qu’il est important de repenser l’expérience utilisateur du produit final lui-même, plutôt que de simplement connecter des technologies existantes.
Il l'a décrit ainsi : « Si ChatGPT est un assistant intelligent, Daven AI s'apparente davantage à une équipe d'experts. » Il a expliqué qu'au lieu de générer des résultats par une simple commande, il s'agit d'une structure où les utilisateurs interviennent à chaque étape et interagissent avec l'IA pour aboutir ensemble au résultat final. Autrement dit, ce n'est pas un système où l'IA crée tout pour l'utilisateur, mais plutôt une plateforme collaborative qui aide les utilisateurs à travailler plus rapidement et plus efficacement au sein du processus créatif.
DavenAI a également divisé le processus créatif en étapes. En séparant les phases de pré-création, de génération et de post-traitement, la conception permet aux utilisateurs de comprendre rapidement le flux global et de travailler efficacement. Ainsi, même les utilisateurs ayant une expérience limitée en création de contenu peuvent visualiser la structure d'ensemble et apporter des modifications et des améliorations à plusieurs reprises.
En effet, un clip vidéo récemment réalisé par un créateur, qui aurait nécessité plusieurs jours de travail avec des méthodes traditionnelles, a été finalisé en une trentaine de minutes grâce à l'IA de Daven. Le PDG, Jeong, estime que le principal avantage concurrentiel de l'IA générative réside non seulement dans la rapidité de production des résultats, mais aussi dans sa capacité à optimiser l'ensemble du processus créatif.
Stratégie de plateforme pour l'ère des 2 millions de modèles d'IA
Le PDG Jeong explique que le nombre de modèles d'IA générative a déjà dépassé les 2 millions. Il précise que le grand public ne connaît que quelques modèles célèbres.
Les modèles d'IA reposent sur trois éléments : les algorithmes, les données d'entraînement et les GPU. En effet, si les algorithmes eux-mêmes sont largement accessibles au public, la compétitivité réside dans les données d'entraînement et les ressources de calcul. C'est pourquoi certains modèles excellent dans la mise en scène, les mouvements de caméra et les transitions d'écran. Le problème est que ces modèles sont trop nombreux et apparaissent très rapidement. Il est difficile pour un utilisateur lambda de tous les comprendre et de faire le bon choix.
Daven AI ambitionne d'être une plateforme d'IA comparable à un système d'exploitation pour PC. Sa structure est conçue de telle sorte que, lorsqu'un utilisateur saisit simplement son objectif, la plateforme sélectionne et combine les modèles d'IA les plus adaptés pour produire des résultats rapidement et efficacement.
C’est également la raison pour laquelle Daven AI, qui possède une filiale américaine, a ciblé en premier lieu le marché coréen. Son PDG, M. Jeong, a souligné que si les startups américaines spécialisées en IA générative se concentrent sur la productivité des entreprises, la Corée présente une forte demande en matière de contenu culturel et de création. Selon lui, il existe une culture très ancrée dans la volonté de créer et de partager du contenu.
Récemment, Daven AI a également dévoilé une technologie de vérification des droits d'auteur basée sur la blockchain. L'entreprise a expliqué qu'à l'ère de l'IA générative, où chacun peut créer rapidement du contenu, les technologies permettant de prouver l'origine et les liens de propriété intellectuelle des œuvres créatives deviendront de plus en plus importantes.
Des services d'IA spécialisés existent déjà dans le domaine de l'image, comme Midjourney, et dans le domaine musical, comme Suno. Plutôt que de les considérer comme concurrents, Daven AI a choisi de les intégrer au sein d'une plateforme unique. Le PDG, Jeong, a comparé cette approche à la structure des portails internet. Il a expliqué que, tout comme les journaux disposaient de sites web indépendants tandis que des portails comme Naver se développaient en parallèle, l'ère de l'IA verra également la coexistence de services spécialisés et de plateformes intégrées.
Il a déclaré : « Le commerce et la création découlent tous deux, en fin de compte, du manque. »
Un entrepreneur, ancien professeur en Tanzanie, développe aujourd'hui une plateforme permettant à chacun de créer grâce à la combinaison de 2 millions de modèles d'IA. À l'ère du numérique, la production vidéo, qui prenait des jours auparavant, est désormais réalisée en seulement 30 minutes. Cependant, le véritable objectif du PDG, Jung Woo-kyun, ne se limite pas au gain de temps. Il s'agit avant tout de lever les barrières à la création qui existaient entre experts et non-experts, et entre ceux qui disposent de capitaux et ceux qui n'en ont pas.
Certains décrivent l'ère de l'IA générative comme « l'ère de la surcharge de contenu ». Cependant, le PDG Jeong a une vision légèrement différente : il s'agit d'une ère où davantage de personnes peuvent créer leurs propres histoires et les partager avec le monde entier. Dans ce contexte, Daven AI développe une nouvelle infrastructure créative qui connecte de nombreuses IA, permettant ainsi à chacun de devenir créateur.