전 세계적인 AI 열풍 속에서, GDC에서 게임 업계의 해답을 발견했다

샌프란시스코에서 열린 GDC 현장에서 5일을 보내며 수십 차례의 발표를 듣고 나니, ‘차관군’은 점점 더 뚜렷하게 한 가지 감정을 느끼게 되었습니다. 바로 우리가 시대의 폭풍 한가운데 서 있다는 사실입니다.

지난 몇 년간의 GDC에서는 모두가 ‘과거’에 대해 이야기했습니다. 대작 게임 개발 과정을 되짚어보고 성공 사례를 정리했죠. 반면 올해 GDC에서는 사람들이 가장 많이 이야기하는 주제는 ‘미래’입니다.

수많은 강연에서 트렌드를 논의하고 미래 방향을 전망했으며, 심지어 GDC 주최 측은 다보스 포럼을 본떠 ‘정상 포럼’을 신설해 엔비디아, 구글, 텐센트 등 기업 임원들을 초청해 업계에 미래의 길을 제시해 주기를 기대했다.

이러한 변화 자체는 업계 종사자들의 집단적인 혼란을 어느 정도 드러내고 있다. 익숙했던 경로가 흔들리고, 기존의 패러다임이 무너지는 가운데, 많은 종사자들이 글로벌화, 새로운 비즈니스 모델 등 새로운 변수들에 희망을 걸기 시작했다. 물론, 피할 수 없는 AI도 그 중 하나다.

올해 GDC의 ‘AI 비중’은 놀라울 정도로 높았다. 샌프란시스코에 모인 거의 모든 업계 관계자들이 저절로 이런 감탄사를 내뱉을 정도였다. 강연이 주로 열리는 서관부터 메인 무대가 있는 남관에 이르기까지, 모스콘 컨벤션 센터의 구석구석이 기술 대기업과 AI 스타트업의 부스로 가득 찼다.AI 게임 기획자와 투자자들은 채팅방에서 자주 모임을 잡았고, 입장 대기 줄에 서 있는 틈을 타 앞줄에 선 프로그래머 청년이 노트북을 꺼내 몇 줄을 입력하자, Claude Code가 순식간에 방대한 양의 코드를 생성해 냈다……

한 동료의 감탄: “정말 다양한 AI들이네!”

지난 몇 년간 ‘AI+게임’이 그저 한 구석의 ‘혁신 주제’에 불과했다면, 올해는 의제, 전시 구역, 원탁 토론, 투자 논의는 물론 일상적인 대화에 이르기까지 모든 곳을 관통하는 공통된 주제로 자리 잡았다. 모두가 암묵적으로 인정하듯, AI야말로 이번 GDC의 진정한 핵심 주제다.

하지만 예년과 달리, AI가 넘쳐나는 이 행사장에 서서 수많은 실제 적용 사례를 목격한 후, 나는 오히려 “AI가 게임 산업을 바꿀 것인가”에 대한 불안감을 더 이상 느끼지 않게 되었다.이유는 간단합니다. AI가 게임 제작 과정과 게임 자체에 본격적으로 도입되면, 게임의 경쟁 우위는 여전히 게임 그 자체에 있으며, AI는 점차 ‘길들여지고’ 있음을 알게 될 것입니다.

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합의 속에서 두 갈래의 길이 갈라졌다

올해 GDC에서 AI가 얼마나 거세게 몰아치고 있을까? 몇 가지 예를 들면 알 수 있다.

첫 번째는 규모입니다. 올해 AI 관련 발표 일정은 100여 건에 달해, 작년보다 두 배 이상 늘어났습니다.다음은 열기입니다. 전시회 첫날, 저는 구글 클라우드의 한 AI 강연에 참여하기 위해 줄을 섰는데, 100여 명을 수용할 수 있는 강당이 서서히 가득 차는 것을 지켜보았습니다. 결국 문이 제 앞에서 ‘쾅’ 하고 닫혔고, 제 뒤에는 여전히 50~60명이 줄을 서 있었습니다.

이는 사실 한 가지를 의미합니다. 수년간의 논란 끝에, 해외 개발자들은 마침내 2026년에 새로운 AI에 대한 공감대를 형성하게 되었습니다.지난 몇 년간 개발자들의 AI에 대한 태도는 ‘자신이 대체될까 봐 두려워하는’ 단계에서 ‘가급적 피하려는’ 단계로, 그리고 이제는 점차 수용과 호기심으로 바뀌는 등 뚜렷한 변동을 겪었습니다. 사람들은 이제 AI가 사라지지 않을 것이며, 거부하기보다는 이해하고 활용하는 편이 낫다는 사실을 깨닫기 시작했습니다.

하지만 좀 더 깊이 들여다보면, 올해 제조사들이 AI를 선보이는 방식은 사실 이미 두 가지 경로로 뚜렷이 나뉘어 있다.

첫 번째 경로는 엔비디아, 구글, 메타 등 기술 대기업들이 대표한다. 발표 스타일은 여전히 전형적인 기술 기업의 서사 방식을 따르고 있다. 경영진이 무대에 올라 웅장한 비전을 제시하고, 미래지향적인 첨단 기술을 선보이며, 청중에게 AI가 ‘게임 세계를 뒤바꿀 것’이라는 거대한 청사진을 그려낸다.연설의 마지막에는 자연스럽게 기술 솔루션을 홍보하기 시작하는데, 이러한 솔루션은 대개 모든 산업을 아우르는 범용 도구이다.

예를 들어 구글이 중점적으로 소개한 것은 3D 생성 모델 ‘Sima 2’, 대규모 모델 ‘Gemini’, 그리고 얼마 전 게임 엔진 업체들의 주가를 크게 요동치게 했던 세계 모델 ‘Genie 3’이다. 이러한 기술들은 물론 놀라움을 자아낸다. 하지만 문제점도 매우 현실적이다.

컨퍼런스 행사장으로 가는 길에, 저는 텍사스주에서 온 한 소규모 스튜디오의 CEO와 대화를 나누게 되었습니다. 그는 팀원들이 AI를 활용하도록 장려하기 위해 GDC 기간 동안 대형 게임사들의 AI 관련 발표를 거의 모두 들어보았다고 말했습니다. 하지만 결과는 다소 난처했습니다. 월드 모델은 멋졌지만 단기간 내에 적용하기 어려웠고, 3D 월드 생성은 매우 발전된 기술이었지만 그들의 작업에는 활용할 수 없었기 때문입니다.“게임 산업을 뒤흔들겠다”는 비전은 분명 매력적이지만, 그들이 현재 진행 중인 개발 작업과는 너무 동떨어져 있었다.

내가 이 CEO에게 가장 마음에 들었던 AI 발표가 무엇인지 물었을 때, 그는 방금 끝난 텐센트 게임 공공 기술 책임자 천동(陈冬)의 발표를 가리키며 눈이 반짝였다.

그 강연에서 천동은 이미 게임 제작 파이프라인에 도입된 일련의 AI 도구들을 선보였습니다. 자동 UV 전개, 자동 본 바인딩, 자동 스키닝 등… 과거에는 막대한 인력이 필요했던 단계들이 이제는 자동화되어 처리될 수 있게 되었습니다.

그중 가장 대표적인 예가 스킨 브러시 가중치입니다. AI를 활용하면 작업량의 85%를 한 번에 처리할 수 있어, 3A급이 아닌 개별 캐릭터의 제작 효율을 70%까지 높일 수 있습니다.

이 CEO는 설레는 목소리로, 단 8명으로 구성된 자신들의 작은 팀도 이 시스템을 사용할 수만 있다면, 개발 과정에서 가장 시간이 많이 걸리고 반복적인 작업의 절반을 바로 줄일 수 있을 것이라고 말했다.

오프라인 교류 자리에서 첸동은 3D 제작 분야에서 AI 적용을 우선적으로 추진한 이유가 “팀이 가장 필요로 하기 때문”이라고 언급했다. 분명히 이러한 고충은 텐센트뿐만 아니라 업계 전반의 많은 이들에게도 해당되는 문제다.

어떤 의미에서 보면, 기술 기업들과 비교해 텐센트는 올해 GDC에서 게임 업체를 대표해 AI의 두 번째 길을 개척했으며, 이는 게임 업계에 더 적합한 길일 것이다.

올해 텐센트는 GDC에서 총 40여 차례의 발표를 진행했으며, 그중 무려 21회가 AI와 관련된 것으로, 부정행위 방지, 개발 파이프라인, 애니메이션 제작 등 다양한 분야를 다루었습니다. 제가 주목한 점은, 그들이 거창한 개념이 아니라 매우 구체적인 문제 하나하나에 초점을 맞추고 있다는 것입니다. 즉, 실제 개발 과정에서 AI가 과연 어떤 문제를 해결할 수 있는가 하는 점입니다.

솔직히 말해, 텐센트의 공유 내용 대부분은 언뜻 보기에는 다소 ‘소박’해 보입니다. 거창한 미래 비전도 없고, 그다지 화려하지도 않으며, 모두 특정 제품, 특정 모듈, 특정 문제에 초점을 맞춰 혁신적인 최적화를 이루어내는 데 그칩니다.예를 들어 《이인지하》에서는 AI를 활용해 쿵푸 애니메이션을 제작했고, 《록 왕국: 월드》에서는 AI를 통해 고성능 전역 조명을 구현했다.

하지만 더 많이 들을수록 그 속의 ‘진미’를 더 깊이 느낄 수 있다.기술 대기업들이 여전히 ‘삽을 파는 사람’ 역할에 매몰되어 있는 반면, 작년과 재작년의 GDC 발표와 비교했을 때, 텐센트의 AI 애플리케이션은 이미 안정적인 성장 곡선을 그려내고 있습니다. 사례는 더 많아졌고, 적용 분야는 더욱 심화되었으며, 이러한 기술이 실제로 효과를 거두었음을 입증하는 실제 사용자 데이터도 확보하고 있습니다.

이로 인해 우리는 다음과 같은 질문을 다시금 생각해 보지 않을 수 없다. ‘게임+AI’의 핵심 가치는 도대체 어디에 있는가?

02

새로운 방향 설정: 게임과 AI의 근본적 결합을 찾아서

텐센트가 공유한 다양한 사례를 통해, 게임에 AI를 적용하기 위해 구축한 공통된 논리적 흐름을 확인할 수 있습니다. 즉, 플레이어의 요구를 파악하고 플레이어 경험을 최적화하는 것에서 출발하여, 이를 바탕으로 구현 경로를 역추적하고 분석한 뒤, 문제점을 효과적으로 해결할 수 있는 적합한 AI 기술을 찾아내는 방식입니다.

텐센트는 단순히 문제를 해결하는 데 그치지 않고, AI 시대에 끊임없이 질문을 던지는 주체가 되고 있다. ‘플레이어에게 AI가 왜 필요한가?’와 같은 질문을 통해 각 단계의 탐구를 종합함으로써, 텐센트의 AI 적용 탐구는 매우 구체적이면서도 충분히 체계적인 모습을 보인다. 이처럼 방향성이 명확하고 재사용 가능한 이 접근 방식은, 게임에 AI를 적용하는 미래의 규칙을 상당 부분 예고하고 있다.

올해 텐센트 게임 보안 ACE 팀이 “AI 기반 ‘검색-타격-철수’ 반치트”를 주제로 GDC에서 진행한 강연을 예로 들어보자. ACE의 반치트 역량은 굳이 설명할 필요도 없을 만큼 전 세계적으로 인정받는 최고 수준이다.게임 보안 팀이 ‘탐지-제거-반격’ 방식의 부정행위 방지라는 과제에 직면했을 때, 그들이 가장 먼저 한 일은 플레이어의 게임 행동 양상을 종합하여 ‘탐지-제거-반격’ 게임 플레이 방식 자체의 특수성을 중심으로 부정행위 방지 요구 사항을 세분화하는 것이었습니다.

이 장르에서 부정행위 방지가 어려운 근본적인 이유는 게임 플레이 자체의 개방성에 있습니다. 소셜 상호작용 방식과 경제 순환 구조는 부정행위의 여지를 크게 넓혀줍니다.게임 환경 내에는 투시나 자동 조준과 같은 전통적인 FPS에서 인식되는 직접적인 부정행위 수단이 존재하는 한편, 은밀성이 훨씬 더 높은 온갖 종류의 ‘간접적인 부정행위 수단’도 나타날 수 있다.

예를 들어, 플레이어가 타인의 뒤를 따라가며, 치트 사용하는 팀원이 사망 후 관전 시스템을 통해 위치를 알려줄 때, 실제로 이득을 본 플레이어의 서버 데이터에 이상 징후가 나타나지 않는 경우가 있는데, 이를 어떻게 방지해야 할까요?또한 호위 미션, 차량 충돌을 이용한 아이템 판매, 아이템 투시 등 킬 수치는 반영되지 않지만 경제 균형에 영향을 미치며 직접적인 증거를 남기지 않는 수십 가지의 부정행위 방식이 있습니다.

이처럼 복잡한 상황에 직면했을 때, 하나의 범용적인 보안 솔루션만으로는 분명히 모든 문제를 해결할 수 없다.

ACE 팀의 해결 방안은 대규모 대국 재현 분석을 첨단 AI 모델과 결합하여, 대전 데이터를 기반으로 한 지능형 부정행위 방지 솔루션을 구축한 것입니다. 직접적인 부정행위에 대해서는 다중 모달 지능형 식별 솔루션을 사용하여, 행동 재현 데이터를 텍스트 및 영상과 같은 다중 모달 데이터로 변환하여 판단합니다.간접적인 부정행위의 경우, 플레이어의 팀 구성 관계, 수익률, 이탈 행동 등 다차원 데이터를 활용하고, 시계열 그래프 네트워크를 기반으로 팀원 다수의 관점을 융합하여 모델링합니다. 기반 대형 모델, 미세 조정된 소형 모델, 그래프 신경망에 실제 전문가의 참여를 더하여, ‘공동 단속’ 체계를 구성합니다.

전체 기술 솔루션의 성공은 본질적으로 텐센트 게임 보안 팀이 게임과 사용자를 잘 이해하고 있다는 데 기인합니다. ‘검색-타격-철수’ 장르의 게임 플레이 방식, 플레이어의 다양한 게임 행동, 잠재적인 부정 행위 시나리오 등에 대한 이해와 ‘필터링’을 바탕으로, 강력한 엔지니어링 역량을 활용하여 기술 솔루션이 플레이어의 고충을 ‘근본적으로 해결’함으로써,이를 통해 플레이어들이 깨끗하고 건전한 게임 환경을 확실히 체감할 수 있도록 한 것입니다.

지난 몇 년간 AI 적용이 수많은 논란을 불러일으킨 이유는, “왜 AI가 필요한가”라는 질문에 대한 명확한 답이 제시되지 않았기 때문인 경우가 컸다. 많은 AI 솔루션은 기술 기업에서 나온 것으로, 이들은 대개 먼저 기술을 확보한 뒤 적용 분야를 찾곤 하는데, 결국 전형적인 ‘망치를 들고 못을 찾는’ 식의 상황이 되어버린다.

하지만 사람들은 이러한 방식에 본능적으로 거부감을 느낀다. 올해 전시회 전 실시된 GDC 개발자 설문조사에서, 개발자들의 AI에 대한 긍정적 인식은 3년 연속 하락세를 보였다. 반대로, 실제로 문제를 해결할 수 있는 AI 애플리케이션은 대개 빠르게 받아들여진다.

따라서 ‘게임+AI’의 근본적인 특성은 사실 수요에 의해 주도된다는 점입니다. ‘AI in Game’(게임 플레이 측면의 AI)의 경우, 직접적인 수요는 플레이어에게서 비롯되며, ‘AI for Game’(제작 측면의 AI)의 경우, 직접적인 수요는 개발팀에게서 비롯됩니다.

텐센트의 AI 적용 방식에 대한 공통된 사고방식을 보여주는 사례는 많이 있다. 예를 들어, 올해 GDC에서 《평화 엘리트》 프로젝트 팀은 작년에 출시된 AI 팀원을 소개했다. 《평화 엘리트》 기획 부총괄인 설빙은 나에게, 이 프로젝트를 시작한 초심은 우선 경쟁과 소셜 활동으로 인한 압박감이 큰 플레이어들이 팀원의 동반을 진정으로 필요로 한다는 점을 파악했기 때문이라고 말했다.

그들은 이 방향을 따라 연구를 진행하며, NPC를 ‘인격화’하는 발전 방향을 제시하고, 이를 명령 이행, 자유 대화, 기억 시스템, 배려 시스템이라는 네 가지 주요 모듈로 세분화했습니다. 이를 통해 AI가 단순한 게임 내 동반자 역할을 넘어, 플레이어와 더 강한 장기적인 동반감을 형성할 수 있도록 했습니다.이 AI 동반 논리는 이후 다시 확장되어 여러 방향으로 분화되었으며, 게임 중 일시 이탈 시의 지능형 자동 플레이, 완전 음성 조작이 가능한 ‘지능형 전투견’, 초보자 가이드를 담당하는 ‘작은 말 신’ 등이 파생되었습니다… 수요에서 탄생한 하나의 AI 애플리케이션이 또 하나의 거대한 AI 동반 생태계로 발전한 것입니다.

결국, 많은 기술 기업들이 제안한 스마트 NPC 솔루션이 점차 ‘가짜 수요’로 여겨지는 상황에서, 《평화엘리트》의 AI 팀원은 ‘대히트’를 기록했습니다. 쉐빙이 GDC 현장에서 공개한 수치에 따르면, 모든 AI NPC 게임 모드의 누적 이용자 수는 1억 1천만 명에 달했으며,일일 최고 활성 사용자 수는 1,770만 명에 달했다. AI NPC의 적용이 《평화 엘리트》라는 장수 게임의 새로운 성장 동력이 되었다고 믿을 만한 근거가 있다.

쉬에빙에 따르면, 이 게임 모드를 체험한 플레이어들의 경우 한 판당 메시지 상호작용 횟수가 70회에 달했고, 마이크 사용률은 75%에 가까웠다.플레이어의 게임 플레이 시간과 한 판당 플레이 횟수가 모두 현저히 증가했으며, 소셜 플랫폼에는 AI 팀원을 주제로 한 방대한 양의 UGC 인기 콘텐츠가 점차 등장하기 시작했고, 그 열기는 개발팀의 예상을 훨씬 뛰어넘었다. 이는 다시 한번 한 가지 사실을 증명해 준다. 즉, AI의 가치는 그것이 실제 문제를 해결하는지에 달려 있다는 것이다.

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소란이 가라앉은 뒤

이러한 사례들이 가져온 가장 큰 변화는 사실 기술적 돌파구가 아니라, 마음가짐의 변화입니다.

기사 서두에서 언급한 내용으로 돌아가 보자면, 이와 같은 AI 적용 사례를 목격한 후, 왜 우리는 더 이상 게임 AI의 미래에 대해 불안해할 필요가 없는 것일까?텐센트가 진행한 21차례의 AI 설명회는 우리에게 매우 설득력 있는 가능성을 보여주었다. 바로 AI가 더 이상 업계 위에 드리워진 미지의 변수가 아니라, 점차 ‘야성을 길들일 수 있는’ 생산 도구로 변모하고 있다는 점이다.

많은 분들이 느끼고 계시겠지만, 우리는 현재 AI 응용 분야의 후반전에 접어들었습니다. 게임 업계뿐만 아니라 일반 대중의 AI에 대한 관심도 ‘신기함’에서 ‘실용성’으로 옮겨가고 있습니다. 채팅 기능으로 인기를 끌었던 ChatGPT에서 시작해, 요즘은 OpenClaw를 주목하는 이유는 바로 이 기술이 조력자 역할을 하며 실질적인 일을 해낼 수 있기 때문입니다.기술 열풍은 서서히 식어가고 있지만, 진정한 활용은 이제 막 시작되었습니다.

게임 업계의 AI에 대한 불안감은 한때 AI 적용 분야의 불확실성, 시스템 통합에 대한 두려움, 심지어 기술 기업들이 ‘차원 하락 공격’을 가해올지 모른다는 우려에서 비롯되기도 했다. 실제로 구글의 ‘Genie’는 한때 게임 엔진 업체들의 주가를 요동치게 만들기도 했다. 하지만 며칠간의 GDC 일정을 마치고 나면, 진정한 도전은 신기술 자체가 아니라 그 가치를 제대로 파악할 수 있느냐에 있다는 것을 깨닫게 된다.

이리저리 헤매다 보니, 다시 게임 회사의 본거지로 돌아왔다. 플레이어의 요구를 이해하고, 게임 플레이 구조를 파악하며, 경험의 한계를 파악하는 것—바로 이러한 능력들이 게임 회사가 가장 잘하는 일이다.

게임 그 자체는 복잡한 시스템 공학입니다. 게임은 기술적 산물이자 문화적 산물이며, 무엇보다도 즐거움에 관한 예술입니다. 이 시스템의 작동 원리는 외부에서 상상하는 것보다 훨씬 더 복잡하며, 쉽게 바꿀 수 있는 것도 아닙니다.

텐센트가 제시한 게임 AI 적용 사례는 특히 그러하다. 장기적으로 운영되는 대규모 DAU 게임은 그 자체로 매우 복잡한 시스템 공학이다. 모든 단계에는 방대한 협업 체인과 세심한 경험 축적이 수반된다. 바로 이러한 이유로, AI가 게임 업계에 진정으로 진입하려면 개념적 수준에 머무르지 않고 이러한 실제 엔지니어링 체계에 반드시 통합되어야 한다.

그리고 이 통찰에 대한 공감대도 서서히 형성되고 있다. GDC 기간 동안, Tripo AI의 창립자 겸 CEO인 송야천은 나에게, 그들의 최신 P1.0 모델 업데이트의 핵심은 생성 정확도를 끝없이 추구하는 것이 아니라, 생성된 3D 콘텐츠를 실제 게임 개발 파이프라인에서 더 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것이라고 말했다.그 이유는 간단하다. 그들은 게임 툴을 개발할 때 무엇보다 먼저 게임 업계에 대한 경외심을 가져야 한다는 사실을 점차 깨닫게 되었기 때문이다.

한편, 또 다른 3D 대형 모델 기업인 Meshy.ai의 창업자 후위안밍은 GDC를 앞두고 긴 글을 게시하며, AI 네이티브 게임 스튜디오를 설립하고 게임의 영원한 본질인 ‘재미’로 돌아가겠다고 선언했다. 이는 진정한 가치를 창출하는 일이기도 하다.그의 한 마디가 꽤 깊은 인상을 남겼다. “과학과 기술은 우리가 무엇을 할 수 있는지를 결정하고, 예술과 취향은 우리가 무엇을 하지 않을지를 결정한다.”

앞부분과 관련해, 사람들은 한때 AI의 강력한 능력이 게임에 무한한 혁신의 가능성을 가져다줄 것이라고 생각했지만, 결국 게임을 진정으로 정의하는 것은 여전히 플레이어와 게임 그 자체라는 사실을 깨달았다.