도면 작성부터 엔진까지: 리치와 그의 Meowa 실험

2024년 하반기부터 게임 업계에서 AI의 위상이 급격히 높아지기 시작했다.

구글 딥마인드(Google DeepMind)는 Genie 2를 공개했는데, 이는 한 장의 이미지에서 상호작용이 가능한 3D 환경을 생성하는 기술로, 데모 영상에서 플레이어가 AI가 생성한 세계 속에서 걷고, 점프하며, 심지어 물체와 상호작용하는 모습을 볼 수 있다.데카르트(Decart)의 ‘오아시스(Oasis)’는 한 발 더 앞서, 2024년 10월 실시간으로 생성되는 마인크래프트 스타일의 오픈 월드를 직접 공개했는데, 이는 최초의 완전 AI 기반 플레이 가능한 게임이라고 자칭한다.2025년이 되자 ‘Gambo’와 같은 제품들이 게임 개발의 진입 장벽을 한층 더 낮췄습니다. 텍스트 설명을 입력하기만 하면 몇 분 안에 실행 가능한 게임 프로토타입을 얻을 수 있게 된 것입니다.

"한 마디로 만드는 게임" 현상이 게임 업계에서 급속도로 확산되고 있다.

한편, 게임 개발의 또 다른 측면에서도 변화가 일어나고 있다. 2025년 2월, 안드레이 카르파티(Andrej Karpathy)는 요구 사항을 자연어로 기술하면 AI가 코드를 작성해 주는 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’이라는 개념을 제안했다. 클로드 코드(Claude Code), 코덱스(Codex), 커서(Cursor)와 같은 도구들은 1년 만에 빠르게 발전하여 성숙해졌으며, 코딩 능력은 더 이상 게임 제작의 제약 조건이 되지 않게 되었다.2026년 중반이 되자, 바이브 코딩 사용자 중 60% 이상이 비전문 개발자였다. 이는 과거 코딩이라는 장벽 때문에 게임 개발에서 배제되었던 수많은 사람들이 처음으로 게임 개발에 참여할 기회를 얻게 되었음을 의미한다.

대형 기업들의 투자도 마찬가지로 가속화되고 있다. 미하유는 3년 동안 1,000억을 투자해 대규모 모델 개발에 ‘올인’하겠다고 공식적으로 밝혔으며, 업계에 돌고 있는 정보에 따르면 거의 모든 주요 게임사 내부에서 AI 기반 게임이나 AI NPC 프로젝트가 진행 중이다. 자금과 인력이 모두 이 분야로 몰려들고 있다.

하지만 단순히 데모나 기술 시연을 만드는 것이 아니라, 실제로 플레이어에게 공개되고 장기적인 유지보수가 필요한 프로젝트를 개발하고 있다면, 훨씬 더 까다로운 문제에 직면하게 될 것입니다. 막연한 게임 플레이 아이디어에서 플레이 가능한 게임 프로토타입으로 가는 과정에서 부족한 것은 코드뿐만이 아닙니다.

Genie 2의 세계는 10~20초 동안만 유지될 수 있습니다. Oasis의 화면은 AI가 프레임 단위로 ‘상상’해 낸 것으로, 내보낼 수 있는 자산 파일은 존재하지 않습니다. Vibe Coding은 코딩 문제를 해결했지만, 게임 개발에 필요한 기획, 그래픽, 사운드 등 이러한 단계에서는 AI가 아직 개발 프로세스에 본격적으로 도입되지 않았습니다.

특히 아트 자산은 가장 골치 아픈 부분입니다. 일반적인 이미지 생성 도구를 사용하면 멋진 콘셉트 아트를 만들어낼 수 있지만, 콘셉트 아트 한 장과 Unity나 Godot로 가져올 수 있는 게임 자산 세트 사이에는 여전히 큰 간극이 존재합니다. 가장자리가 흐릿하거나, 스타일이 어긋나거나, 크기가 맞지 않아 슬라이싱 과정에서 온갖 문제가 발생하죠.인디 개발자에게 있어 코딩은 ‘vibe coding’으로 해결할 수 있고, 기획서도 직접 작성할 수 있지만, 아트 에셋은 가장 큰 병목 현상입니다. ‘외주 의뢰’가 느리다는 점은 차치하더라도, 비싼 비용 때문에 많은 개발자가 주저하게 됩니다.

리치는 2023년 바이트댄스 AI 랩을 떠나 창업을 할 때, 바로 이 문제에 직면했습니다. 그의 팀은 처음에 AI 네이티브 게임을 만들고자 했으나, 그 과정에서 기획부터 자산 제작에 이르는 전체 창작 과정을 지원할 수 있는 도구가 시중에 전혀 없다는 사실을 알게 되었습니다.그래서 그들은 자체적으로 내부 툴체인을 구축하기로 결정했고, 가장 어려운 부분인 픽셀 단위 아트부터着手했다. 픽셀 단위 아트의 기준이 가장 엄격하기 때문에, AI가 “완벽한 픽셀, 통일된 스타일, 엔진 적용 가능”을 달성할 수 있다면, AI가 만든 결과물이 진정한 ‘Game Ready’임을 증명할 수 있기 때문이다.

나중에 이 내부 도구가 외부 동종 업계 관계자에게 알려지자, 상대방은 즉시 유료로 사용하겠다고 밝혔다.

이것이 바로 Meowa의 시작입니다. 시장 조사를 바탕으로 한 거창한 제품 기획이 아니라, AI 게임을 개발하던 팀이 제작 과정에서 자신들이 사용하던 창작 툴체인을 제품화한 결과물입니다.

다음은 차관군과 리치의 대담 실록입니다. (읽기 편의를 위해 일부 내용이 수정되었습니다.)

01

바이트에서 미오지토까지

차관군: 바이트댄스의 게임 분야는 꽤나 우여곡절이 많았는데, 왜 대형 기업을 떠나 AI 게임을 만들기로 했나요?

리치: 저는 평생 게임을 만들겠다고 확신합니다. 그래서 저에게 있어 문제는 결코 “바이트댄스를 떠날 것인가”가 아니라, “어떤 방식으로 계속해 나갈 것인가”였습니다.

AI 게임을 몇 개 만들어 봤고, 몇 가지 성과를 거두기도 했습니다.

Byte AI Lab에서 몇 년간 게임 AI 연구를 진행했습니다. 일일 활성 사용자(DAU)가 1억 명에 달하는 프로젝트의 게임 에이전트 강화 학습 훈련 및 배포를 담당했고, 3D 생성형 에이전트 프로젝트(Byte 내부에서 스탠포드 AI 타운을 재현한 프로젝트)를 이끌기도 했습니다. 업무 외에는 AI 게임 데모를 다수 제작하여 사내 해커톤에서 여러 차례 수상하기도 했습니다.이 경험을 통해 저는 두 가지 측면을 동시에 목격했습니다. 한편으로는 대형 기업의 산업화된 생산 라인이 얼마나 무거운지, 다른 한편으로는 최첨단 AI에서 드러나는 능력이 얼마나 놀라운지 말이죠. 저는 확신합니다. AI는 반드시 게임 산업을 뒤바꿀 것이며, 저는 더 이상 낡은 방식으로 일하고 싶지 않습니다.

바이트댄스는 매우 훌륭한 기업이지만, 게임 사업에 있어서는 줄곧 다소 우유부단한 모습을 보여왔습니다. 제가 회사를 떠난 이유는 우리가 지금 전환점에 서 있다고 믿기 때문입니다. AI 역량의 강화로 인해 대형 기업들이 과거에 쌓아온 인재 장벽이 무너지고 있으며, 게임 업계는 인력을 무작정 투입하던 자본 집약적 시대를 곧 뒤로하게 될 것입니다.이 시점에서 스타트업의 민첩성은 AI 덕분에 크게 증폭될 것이며, 대기업의 복잡한 절차를 피하고 모든 자원을 진정으로 중요한 일에 집중할 수 있게 될 것입니다. 이것이 바로 AI 시대의 창업만이 누릴 수 있는 독특한 기회입니다.

차관군: Meowa는 처음에 어떻게 등장하게 되었나요? 이 서비스가 독립적인 제품으로 자리 잡을 수 있다고 깨닫게 된 결정적인 순간이 있었나요?

리치: 가장 구체적인 순간을 하나 꼽자면——한 번은 AI 게임을 개발하는 친구에게 우리 내부 파이프라인을 시연해 준 적이 있는데, 그 친구는 보고 나서 바로 “이걸 제가 사용할 수 있을까요? 기꺼이 비용을 지불할게요”라고 말하더군요. 그 순간 저는 Meowa가 단순히 우리만의 도구가 아닐 수도 있다는 것을 깨달았습니다.

Meowa는 원래 우리가 《미야우 섬》을 개발할 때 자체적인 문제를 해결하기 위해 만든 내부 도구였습니다. 당시 시중에 나와 있던 AI 도구는 거의 모두 사용해 보았는데, 문제점은 모두 비슷했습니다. AI 특유의 느낌이 너무 강하고, 픽셀이 흐릿하며, 스타일이 맞지 않고, 엔진에 불러올 수 없다는 점이었습니다.이 도구들은 ‘멋진 이미지 한 장’을 만들어내는 데 초점을 맞췄지만, 게임 개발에 필요한 것은 ‘표준이 통일되고 파이프라인에 통합될 수 있는 일련의 자산’입니다. 이는 완전히 다른 두 가지 문제입니다. 그래서 우리는 차라리 직접 픽셀 단위의 게임 자산과 프레임 애니메이션을 생성하는 도구를 개발하기로 했습니다.

초기 meowa 화면

그 친구의 반응은 예외적인 경우가 아니었습니다. 이후 해당 업계의 지인들에게 차례로 보여줬더니, 반응은 모두 비슷했습니다. 그들도 똑같은 문제를 겪고 있었다는 것이었죠. 게다가 에이전트 오케스트레이션 기능이 통합되기 시작하면서, 이 도구의 발전 가능성은 우리가 처음 예상했던 것보다 훨씬 더 컸습니다. 그래서 비로소 이를 제품화하기로 결정했습니다.

따라서 도구와 게임은 우리에게 별개의 것이 아니라, 같은 나무의 두 가지 가지와 같습니다. 게임은 업계의 문제점을 명확히 파악하게 해주고, 도구는 해결책을 업계에 더 빠르게 전달할 수 있게 해줍니다.

차관군: ‘미오지토’ 팀에 대해 소개해 주실 수 있나요?

리치: 현재 우리 팀은 6명으로 구성되어 있으며, 의도적으로 AI와 게임 인력을 반반씩 배치했습니다. 이 두 분야를 진정으로 동시에 이해하는 팀만이 AI 기반의 게임과 도구를 만들 수 있기 때문입니다.

모델 및 기술 분야는 저와 CTO Less가 주도하고 있습니다. 저는 이전에 ByteDance AI Lab에서 게임 AI 연구원으로 근무하며, 일일 활성 사용자(DAU)가 1억 명에 달하는 프로젝트의 게임 에이전트 강화 학습 훈련 및 배포를 주도했고, 3D 생성형 에이전트 프로젝트를 이끌었습니다.Less는 이전에 알리바바 AI Lab에서 대규모 모델 및 에이전트 아키텍처를 담당했으며, 알리바바의 오픈소스 프레임워크인 TinyNN의 주 개발자였으며, 이후 앤트 그룹에서 Multi-Agent Coding 제품의 알고리즘 책임자로 근무했습니다.

제품 및 게임 부문에서는 제가 《미야우 섬》의 제작과 Meowa의 제품 방향을 총괄했습니다.수석 기획자 Bofan은 중국중앙전통대학 게임 디자인학과 출신으로, 인디 게임 작품 《둥글둥글 대농장》이 최상위 퍼블리셔와 계약을 맺은 바 있습니다. 수석 아트 디렉터 Jean은 《공허로 몰아넣기》와 《Good Pizza, Great Pizza》의 아트 총괄을 역임했으며, 애니메이션 및 히트 인디 게임 분야에서 탄탄한 경력을 쌓았습니다.

현재 시장 단계는 제가 직접 담당하고 있습니다. 이 단계에서 창업자가 바로 가장 효과적인 GTM(시장 진출) 전략입니다. 우리 초기 사용자들은 대부분 개발자 커뮤니티에서 데모를 보고 그 품질에 직접 설득되어 가입했으며, 전환 경로가 매우 짧습니다.

02

미술에서 출발하여

차관군: Meowa의 현재 핵심 사용자는 누구인가요?

리치: 가장 핵심은 인디 게임 개발자들입니다. 현재 우리 커뮤니티에는 수만 명의 개발자가 활동 중이며, 매일 그룹 채팅방에서 요구 사항을 공유하고, 버그를 보고하며, 진행 상황을 공유하고 있습니다. 픽셀 RPG, 농장 시뮬레이션, 공포, 수련 등 모든 장르에 걸쳐 개발자들이 활동하고 있으며, 거의 매일 새로운 작품이 등장하고 있습니다.

사용자 구성에 대해 구체적으로 말하자면, 핵심은 독립 개발자이지만, 커뮤니티에는 게임 전공 학생, 소규모 팀, 그리고 대형 게임사에 재직 중인 게임 업계 종사자들도 적지 않게 있습니다. 이들 대부분은 Meowa를 이용해 여가 시간에 진정으로 하고 싶은 사이드 프로젝트를 진행하고 있습니다.다시 말해, Meowa의 사용자는 ‘직업적 신분’에 따라 분포된 것이 아니라 ‘창작 주도권’에 따라 분포되어 있습니다. 자신이 직접 게임을 만들고자 하는 사람이라면 누구나 우리 커뮤니티에 참여할 기회가 있습니다.

왜 독립 개발자부터 시작했을까요? 그들은 대기업처럼 인력을 대거 투입할 수 있는 역량은 없지만, 자신의 작품에 대한 완전한 주도권을 가지고 있어 AI 게임 개발 도구에 대한 가장 초기의 실질적인 수요자이기 때문입니다.

차관군: 이 사용자들은 Meowa를 사용하기 전에는 보통 픽셀 아트 문제를 어떻게 해결했나요? 그들이 실제로 비용을 지불하려는 이유는 무엇인가요?

리치: 사용자들이 Meowa에 기꺼이 비용을 지불하는 이유는 표면적으로는 비용과 시간을 절약하기 위함이지만, 본질적으로는 과거에는 얻기 어려웠던 것들—맞춤형, 고품질, 일관된 스타일, 그리고 게임 개발 과정에 바로 적용할 수 있는 아트 자산—을 극히 낮은 비용으로 확보할 수 있기 때문입니다.

전통적인 프로세스에서 독립 개발자가 픽셀 아트를 해결하는 방법은 대개 몇 가지뿐입니다. 외주를 맡기면 맞춤형 작업이 가능하지만, 속도가 느리고 비용이 비싸며 의사소통에 드는 부담도 큽니다. 캐릭터 한 명의 동작 세트 하나를 완성하는 데 며칠에서 몇 주가 걸리기도 합니다.아트 자산을 구매하는 방법은 저렴하고 즉시 사용할 수 있지만, 스타일을 맞추기 어렵습니다. 캐릭터, 배경, UI가 서로 다른 제작자의 작품인 경우가 많아 조합하면 어수선해 보일 뿐만 아니라, 일반적인 아트 자산은 독창성이 부족합니다. 직접 그리는 방법은 미술 능력이 있는 소수의 개발자에게 적합하지만, 대다수의 프로그래밍이나 기획에 특화된 창작자들에게는 아트가 가장 큰 병목 현상입니다.더 많은 사람들은 게임을 만들기 시작하기도 전에 아트 장벽 때문에 포기하고 맙니다.

따라서 사용자들이 Meowa를 구매하는 이유는 단순히 가격이 저렴하거나 속도가 빠르기 때문만은 아닙니다. 그들이 진정으로 원하는 것은, 원래는 통제할 수 없고 감당하기 어려웠던 아트 파이프라인을 저비용이며 반복적으로 개선하고 맞춤화할 수 있는 창작 프로세스로 바꾸는 것입니다.

차관군: 많은 AI 이미지 생성 도구가 멋진 이미지를 만들어내지만, 게임 개발자에게 필요한 것은 “프로젝트에 바로 활용할 수 있는 소재”입니다. 자산이 사용 가능한 기준에 도달했다고 판단하는 기준은 무엇인가요?

리치: 우리는 게임 자산의 활용 가능성을 ‘멋지다’는 기준으로 판단하지 않습니다. 게임 개발자에게 있어 진정한 기준은, 해당 자산을 저렴한 비용과 낮은 로열티율로 게임 프로젝트에 도입할 수 있는지 여부입니다.

저희 내부에서는 Game Ready 자산에 대해 몇 가지 평가 기준을 적용하고 있습니다.

첫 번째는 미술 기준입니다. 자산은 독립된 AI 이미지가 아니라 완성된 게임 속 요소처럼 보여야 합니다.통일된 미적 감각, 선명한 윤곽, 절제된 디테일, 깔끔한 색상 블록, 정확한 원근법, 그리고 일관된 명암 색상 팔레트가 필요합니다. 픽셀 자산에서 특히 중요한 점은 ‘완벽한 픽셀’입니다. 가장자리가 번져서는 안 되며, 불필요한 잡색이 있어서는 안 되고, AI에서 흔히 볼 수 있는 거친 노이즈나 반투명한 과도 현상이 나타나서는 안 됩니다.

두 번째는 엔지니어링 표준입니다.게임 에셋을 Unity, Godot 또는 기타 엔진에서 사용하려면 깨끗한 투명 배경, 명확한 크기 사양, 적절한 여백, 안정적인 그리드 정렬은 물론, 바로 슬라이싱, 임포트, 렌더링이 가능한 형식을 갖추어야 합니다. 사용자가 에셋을 받은 후에도 배경 제거, 가장자리 다듬기, 재배치에 많은 시간을 소비해야 한다면, 이는 진정한 의미에서 ‘사용 가능한’ 에셋이라고 할 수 없습니다.

셋째는 일관성 기준입니다. 게임 개발에 필요한 것은 단 한 장의 이미지가 아니라, 하나의 완성된 자산 시스템입니다. 한 캐릭터, 한 세트의 아이템, 한 세트의 씬 타일은 반드시 동일한 세계관, 동일한 비율 체계, 동일한 시각적 언어를 공유해야 합니다.많은 AI 도구는 훌륭한 이미지 한 장을 생성할 수 있지만, 열 장의 이미지를 모아 놓으면 스타일의 일관성이 깨집니다. Meowa는 스타일적으로 통일된 자산 전체 세트를 지속적으로 생성하는 데 더 중점을 둡니다.

구체적으로 말하면, 캐릭터 애니메이션의 경우 프레임과 프레임 사이에 일관성이 유지되는지 확인합니다. 체형, 의상, 무기, 색상 팔레트가 안정적인지, 동작에 명확한 시작, 진행, 마무리 단계가 있는지, 앵커 포인트가 안정적인지, 스프라이트 시트(Sprite Sheet) 형태로 바로 엔진에 적용할 수 있는지 등을 점검합니다.타일셋의 경우, 이음매 없이 매끄럽게 연결되는지, 경계 부분의 전환이 자연스러운지, 타일 규칙을 준수하는지, 전체 맵으로 배치했을 때 통일감 있고 가독성이 좋은지 등을 확인합니다.

따라서 우리가 정의하는 “사용 가능”이란, 미술적 측면에서 상업적으로 매력적인 외관을 갖추고, 엔지니어링 측면에서 엔진에 바로 적용할 수 있으며, 시스템 측면에서 통일된 스타일의 게임 자산 세트로 지속적으로 확장될 수 있는 것을 의미합니다.

차관군: 픽셀 아트와 일반 AI 생성 이미지의 가장 큰 차이점은 무엇인가요? 왜 먼저 픽셀 아트를 선택하게 되셨나요?

리치: 가장 큰 차이점은 이렇습니다. 일반적인 AI 이미지 생성은 ‘보기 좋게’ 만드는 것을 추구하는 반면, 픽셀 아트는 ‘모든 픽셀이 정확해야 한다’는 점을 추구합니다.

일반 이미지는 연속적이기 때문에, 가장자리가 약간 흐릿하더라도 사용자는 크게 신경 쓰지 않을 수 있습니다. 하지만 픽셀 아트는 매우 규칙적이고 공학적인 예술 형식으로, 윤곽, 가장자리, 색상 블록, 색상 팔레트, 동작 프레임, 타일 연결 관계 등이 모두 매우 정밀해야 합니다.픽셀 아트 한 장이라도 가장자리에 앤티앨리어싱이 적용되어 있거나, 일부에 노이즈가 있거나, 색감이 절제되지 않으면 즉시 전문성이 떨어지는 인상을 줍니다.

왜 먼저 픽셀 아트를 선택했을까요? 첫째, 픽셀 아트는 인디 게임 시장에서 매우 명확한 상업적 가치를 지니고 있으며, 호평을 받은 많은 인디 게임들이 픽셀 아트 스타일입니다.둘째, 픽셀 아트는 수많은 인디 개발자들에게 가장 현실적인 고충입니다. 캐릭터, 배경, 타일맵, UI, 애니메이션 등 모든 분야에서 장기적이고 안정적인 제작이 필요하지만, 기존 제작 방식은 비용이 많이 들거나 시간이 오래 걸립니다. 셋째, 픽셀 아트의 기준은 매우 명확하여, AI 게임 자산 플랫폼이 과연 ‘Game Ready’한지 여부를 효과적으로 검증할 수 있습니다.

과거의 어려움은 무엇이었을까? 대형 모델은 본질적으로 엄격한 픽셀 그리드를 이해하기보다는 연속적인 이미지를 생성하는 데 더 능숙하다. 이 모델은 모호한 가장자리, 반투명한 전환, 거친 노이즈가 쉽게 발생한다.스타일 일관성을 유지하는 것도 어렵다. 열 장의 이미지를 나란히 놓으면 스타일이 어긋나기 마련이다. 픽셀 애니메이션은 더욱 어렵다. 스프라이트 시트(Sprite Sheet)는 체형 앵커가 안정적이고 동작 논리가 연속적이어야 하며, 단순히 비슷한 이미지 몇 장을 이어 붙인다고 해서 애니메이션이라고 할 수는 없다.

차관군: Meowa의 기술적 접근 방식과 일반 이미지 생성 모델의 핵심적인 차이점은 무엇인가요?

리치: Meowa는 단순히 범용 이미지 생성 모델에 픽셀 스타일 필터를 적용한 것이 아닙니다. 저희는 수직형 모델, 고품질 게임 자산 데이터, 자산 사양에 대한 이해, 그리고 Agent Harness 워크플로를 결합하는 방식을 채택하고 있습니다.

일반 모델은 “픽셀 아트처럼 보이는” 이미지를 생성하지만, 게임 개발에 필요한 요건—픽셀 가장자리가 정렬되어 있는지, 스프라이트 시트의 동작 프레임이 일관된지, 타일이 사방으로 연속되는지, 투명 배경이 깔끔한지 등—을 제대로 이해하지는 못합니다. Meowa는 이와는 다른 문제를 해결합니다. 단순히 이미지를 생성하는 것이 아니라, 바로 사용할 수 있는 게임 에셋을 생성하는 것입니다.

Agent Harness의 역할은 단순히 사용자의 프롬프트를 모델에 전달하는 데 그치지 않고, 사용자가 원하는 자산 유형, 용도 및 개발 시나리오를 이해하여 요구 사항을 자동으로 분석하고, 적절한 생성 프로세스를 선택하며, 스타일의 일관성을 제어하고, 결과물을 검토 및 수정하는 것입니다.예를 들어, 사용자가 캐릭터 스프라이트 시트를 요청할 경우, 시스템은 해당 캐릭터가 통일된 체형과 색상 팔레트를 가져야 하며, 서로 다른 동작 프레임 간에 일관성이 유지되어야 하고, 최종적으로 게임 엔진 형식으로 내보내져야 한다는 점을 이해해야 합니다.

따라서 핵심적인 차이점은 다음과 같습니다. 일반 모델은 “그릴 수 있는지”를 해결하는 반면, Meowa는 “게임에서 실제로 사용할 수 있는지”를 해결합니다.

03

미술에만 그치지 않는다

차관군: 현재 Meowa 사용자들은 AI 이미지 생성을 취미로 즐기는 편인가요, 아니면 실제 작업 도구로 활용하고 있나요? 사용자가 게임 자산을 진지하게 제작하고 있는지 어떻게 판단하시나요?

리치: 어떤 AIGC 도구든 초기에는 일부 얼리어답터들을 끌어모으게 마련입니다. 이 사용자층의 행동은 “AI가 무엇을 생성해내는지 한번 해보자”는 식에 가깝습니다. 그들은 다양한 스타일과 주제를 무작위로 시도해 보고, 몇 장의 이미지를 생성한 뒤 확인만 하고 끝내버리기 때문에, 대개 꾸준한 유료 이용으로 이어지지는 않습니다.

사용자가 당사의 도구를 사용하여 생성한 게임 자료

하지만 현재 Meowa의 데이터와 커뮤니티 피드백을 살펴보면, 이미 상당수의 사용자가 이 서비스를 실질적인 생산 도구로 확실히 활용하고 있음을 확인할 수 있습니다. 가장 직관적인 지표는 현재 유료화율이 11%를 넘어섰다는 점입니다. 초기 단계의 AIGC 제품으로서는, 이는 사용자들이 단순히 호기심을 충족시키는 데 그치지 않고, 실질적인 생산 가치를 위해 기꺼이 비용을 지불하고 있음을 의미합니다.

우리는 사용자가 게임 자산을 진지하게 제작하고 있는지 판단할 때, 단순히 몇 장의 이미지를 생성했는지만 보는 것이 아니라, 그 행동이 ‘프로젝트형 제작’의 특징을 보이는지 여부를 살펴봅니다.

이 게임을 즐기는 사용자들은 대개 다양한 장르를 두루 탐험하는 편입니다. 오늘은 사이버펑크 캐릭터를, 내일은 중세 괴물을, 모레는 일본풍 아바타를 생성할 수도 있습니다. 스타일, 주제, 크기, 용도 등이 서로 일관성이 없습니다.

실제로 게임 자산을 제작하는 사용자는 완전히 다릅니다. 이들의 행동은 한 프로젝트를 중심으로 뚜렷하게 집중되는 경향이 있습니다. 먼저 캐릭터 설정을 확정한 뒤, 같은 캐릭터의 다양한 동작을 생성해 달라고 요청하고, 먼저 UI 아이콘 세트를 생성한 뒤, 인벤토리, 스킬, 상점, 버튼 등을 계속해서 추가해 달라고 요청하며, 먼저 한 세트의 씬 타일을 만든 뒤, 경계가 자연스럽고 사방으로 연속되며 스타일이 일관되도록 반복해서 요청합니다.그가 신경 쓰는 것은 단순히 “이 그림이 예쁜가”가 아니라, “이 그림을 내 게임에 넣어서 사용할 수 있는가”입니다.

몇 가지 명확한 신호: 맥락의 연속성, 사용자가 동일한 세계관, 동일한 캐릭터, 동일한 아트 스타일을 중심으로 지속적으로 자산을 생성함;수정 의도가 점점 더 구체화되어, “좀 더 예쁘게”에서 “이 캐릭터는 그대로 유지한 채 걷는 애니메이션 4프레임을 생성해 주세요”, “아이콘을 동일한 색상 팔레트로 통일해 주세요”로 바뀌고 있습니다; 내보내기 과정이 더욱 공학적으로 체계화되어, 투명 배경, 크기 사양, 스프라이트 시트, 엔진 호환 형식에 주의를 기울이고 있으며; 스타일 일관성을 위해 반복적으로 디버깅하고 있습니다.

차관군: 해외에는 이미 몇 가지 AI 픽셀 소재 도구가 나와 있고, 중국 내 대형 기업들도 더 완성도 높은 AI 게임 개발 플랫폼을 개발하고 있습니다. Meowa가 그들과 비교했을 때 어떤 장점이 있다고 보시나요?

리치: 저희는 실제로 해외와 국내의 수많은 관련 제품을 체계적으로 체험해 보았습니다. 저희의 판단에 따르면, 현재 대부분의 제품은 여전히 두 가지 방향으로만 머물러 있습니다. 하나는 픽셀 캐릭터, 소품, 배경 등을 생성하는 단일 기능형 도구이고, 다른 하나는 기획, 코딩, 아트, 테스트 등의 모듈을 프로그래밍 방식의 프로세스로 연결한 기능 집합형 플랫폼입니다.

이 두 가지 유형의 제품 모두 가치가 있지만, 두 제품 모두 사용자에게 복잡성을 떠넘긴다는 공통된 문제가 있습니다.

사용자는 여전히 프롬프트를 어떻게 작성할지, 모델 매개변수를 어떻게 조정할지, 콘텐츠 스타일을 어떻게 일관되게 유지할지, 코드를 어떻게 연동할지, 활용 방식을 어떻게 구성할지 이해해야 합니다. 전문 팀에게는 이는 효율성을 높여주는 도구이지만, 진정한 일반 창작자에게는 여전히 진입 장벽이 높습니다. 기능이 많을수록 오히려 “겉보기에는 강력해 보이지만 어떻게 써야 할지 모르겠다”는 상황이 되기 쉽습니다.

Meowa의 핵심 강점은 단순히 “기능의 집합”을 만드는 것이 아니라, 사용자의 의도를 진정으로 이해하는 에이전트 하네스를 개발하고 있다는 점입니다. 이 기술의 목표는 사용자의 표현과 복잡한 기반 시스템 사이에 지능적인 가교 역할을 하는 것입니다.

사용자는 모델이나 매개변수, 전체 개발 과정을 알 필요가 없으며, 원하는 자산, 게임 방식 또는 게임 경험을 설명하기만 하면 됩니다. 그러면 에이전트가 요구 사항을 분석하고, 도구를 선택하며, 콘텐츠를 생성하고, 일관된 스타일을 유지해 줄 것입니다.

첫 번째 차이점은 사용 진입 장벽입니다. Meowa가 서비스를 제공하려는 대상은 전문 게임 개발자뿐만 아니라, 개발 경험은 없지만 표현 욕구와 창작 욕구가 있는 수많은 일반 사용자들입니다. 저희는 AI 게임 플랫폼의 진정한 성장 동력이 전문 팀의 개발 속도를 10배 빠르게 하는 데 그치는 것이 아니라, 과거에는 게임을 만들 수 없었던 사람들이 처음으로 자신만의 게임을 만들 수 있게 하는 데 있다고 믿습니다.

두 번째 차이점은 ‘경쟁 우위’에 대한 우리의 이해 방식입니다. Codex나 Claude Code와 같은 기술이 빠르게 발전함에 따라, 게임 개발에서 ‘코딩’은 점점 더 상품화될 것입니다. 미래 AI 게임 간의 진정한 차이는 단순히 코드를 생성할 수 있는지 여부가 아니라, 미적 감각과 게임플레이 설계 능력, 즉 우리 내부에서 ‘Taste’라고 부르는 요소에 있을 것입니다.

게임은 단순히 기능을 조합하는 것이 아닙니다. 캐릭터가 매력적인지, 배경이 통일된 스타일을 갖추고 있는지, 게임플레이가 흥미로운지, 수치 루프가 플레이어를 계속 플레이하게 만드는지 등은 단순히 모델을 쌓아올리는 것만으로는 해결할 수 없는 문제들입니다. Meowa의 비전은 시장에서 가장 세련된 AI 게임 제작 플랫폼이 되는 것입니다.우리는 훌륭한 미적 감각, 훌륭한 상호작용, 훌륭한 게임플레이 설계를 에이전트의 워크플로우와 판단 체계에 자연스럽게 녹여내고자 합니다.

차관군: Meowa 사용자가 생성, 수정, 재시도, 내보내기를 할 때마다 어떤 가치 있는 신호를 남기게 되나요? 이러한 신호 덕분에 Meowa가 ‘게임 소재’를 더 잘 이해하게 되었나요?

리치: 사용자가 Meowa에서 생성, 선택, 수정, 재시도, 내보내기를 할 때마다, 본질적으로 우리에게 매우 가치 있는 선호도 데이터를 제공해 주는 것입니다. 이는 단순한 사용 로그가 아니라, 어떤 게임 자산이 사용자에게 ‘적합한’, ‘멋진’, ‘사용하기 좋은’ 것인지 알려주는 것입니다.

우리는 몇 가지 유형의 신호에 특히 주목할 것입니다.

신호 선택. Meowa는 일반적으로 한 번에 여러 개의 후보 결과를 생성하며, 사용자가 최종적으로 어떤 것을 선택하고 어떤 것을 제외하는지는 그 자체로 매우 강력한 선호도 피드백이 됩니다. 이를 통해 동일한 요구 사항 하에서 사용자가 어떤 스타일, 색상, 윤곽, 디테일 밀도 및 픽셀 처리 방식을 더 선호하는지 알 수 있습니다.

수정 요청. 사용자는 “윤곽을 좀 더 깔끔하게”, “스타일을 더 통일되게”, “동작을 더 과장되게”, “4프레임 걷기 애니메이션으로 변경”, “이 캐릭터는 그대로 두고 공격 동작을 다시 생성” 등과 같은 수정 요청을 끊임없이 제기합니다.이러한 수정 지시는 게임 자산 생성 과정에서 범용 모델의 결함을 직접 드러내줄 뿐만 아니라, 에이전트 하네스(Agent Harness)의 이해 및 실행 능력을 역방향으로 최적화하는 데에도 도움이 되기 때문에 매우 중요합니다.

재시도 신호. 한 사용자가 동일한 유형의 자산에 대해 반복적으로 생성하고, 매개변수를 조정하고, 수정한다면, 이는 현재 결과가 사용자의 요구를 완전히 충족시키지 못했음을 의미합니다. 이를 통해 실패 원인을 분석할 수 있습니다: 스타일이 불안정하거나, 픽셀이 깨끗하지 않거나, 캐릭터의 일관성이 떨어지거나, 동작이 매끄럽지 않거나, 타일(Tile)을 결합할 수 없는 것일 수 있습니다.

신호 내보내기. 내보내기는 매우 강력한 긍정적 피드백입니다.사용자가 내보내기를 원한다는 것은 해당 에셋이 단순히 ‘보기만 좋은’ 것이 아니라, 이미 게임 프로젝트에 사용할 수 있는 상태에 가까워졌음을 의미합니다. 특히 사용자가 스프라이트 시트, 타일맵, 아이콘 세트, 투명 배경 PNG, 엔진에서 사용 가능한 형식으로 내보낼 때, 이는 단순히 장난삼아 하는 것이 아니라 실제로 에셋을 제작하고 있음을 보여줍니다.

이러한 행동들은 지속적인 데이터 선순환 구조를 형성합니다. 사용자가 자산을 생성하고, 시스템이 사용자의 선택과 수정 사항을 기록하며, Meowa는 이러한 신호에 태그를 지정하고 분석 및 정리한 뒤, 이를 바탕으로 기본 모델, 생성 프로세스, 품질 검사기 및 Agent Harness를 최적화합니다.장기적으로 볼 때, 우리가 축적하는 것은 단순한 이미지 데이터가 아니라 게임 자산 제작 과정에서 발생하는 선호도 데이터와 품질 기준 데이터입니다.

일반적인 이미지 생성 모델에 비해, Meowa가 사용자 데이터를 통해 게임 소재를 더 잘 이해할 수 있을까요? 대답은 ‘예’입니다. 그리고 이것이 바로 우리가 주목하는 핵심입니다. 일반 모델은 ‘이미지’는 이해하지만 ‘게임 소재’는 이해하지 못합니다. 이는 서로 다른 두 가지 개념입니다.

초기 버전에서는 사용자가 여러 차례 프롬프트를 입력해야만 서로 다른 자산 간에 아트 스타일을 일관되게 유지할 수 있었지만, 이제는 몇 차례의 자연어 상호작용만으로도 게임 전체에 적용될 통일된 아트 규격을 확정할 수 있습니다. 초기 버전에서는 걷기 애니메이션의 연속성을 맞추기 위해 10여 차례나 반복적으로 조정해야 했지만, 이제는 자연어 상호작용을 통해 2~3차례의 상호작용만으로 확정할 수 있습니다.

그 이면에는 동일한 메커니즘, 즉 ‘데이터 플라이휠’이 있습니다.사용자가 Meowa에서 매번 “이걸 고르고, 저건 고르지 않는” 선택은 모두 모델에 선호도 라벨을 붙이는 행위입니다. 우리는 이러한 실제 데이터를 활용해 지속적으로 RLHF를 수행합니다. 범용 이미지 생성 모델은 이러한 데이터를 확보할 수 없기 때문에, 그들은 영원히 “예쁜 그림”을 더 잘 이해할 뿐이지만, Meowa는 “바로 사용할 수 있는 게임 소재 세트”를 점점 더 잘 이해하게 될 것입니다.

차관군: 업계에서는 현재 게임 업계에서 AI가 “도구 수준에서는 깊이 침투해 있지만, 체험 수준에서는 침투가 미미하다”는 평가가 있습니다. 미아지토의 경험이 바로 이 평가를 입증하는 것 아닐까요?

리치: 절반은 맞습니다. “도구 계층의 침투가 깊다”는 사실은 맞지만, “경험 계층의 침투가 얕다”는 것은 결과일 뿐, 투자 수준이 아닙니다.

체험 분야에는 돈도 인력도 결코 부족하지 않습니다.미호요는 3년 동안 1,000억을 대규모 모델 개발에 전액 투자하겠다고 공식 발표했으며, 류웨이는 “천인천면”의 게임 경험을 만들겠다고 공개적으로 밝힌 바 있다. 내가 알기로는 거의 모든 대형 게임사 내부에서 AI 기반 게임이나 AI NPC 프로젝트가 진행 중이다. 투자는 확실히 이루어졌지만, 아직 그 효과가 나타나지 않고 있는 것이야말로 문제의 진정한 모습이다.

메커니즘적인 관점에서 설명하자면, 도구 계층은 경로가 명확하고 성과가 예측 가능하기 때문에 빠르게 확산됩니다. 반면 경험 계층은 탐구할 수 있는 영역이 훨씬 넓고, 경로가 아직 검증되지 않아 대다수의 시도가 겉핥기에 그치며, 아무도 진정으로 끝까지 도달하지 못합니다. 이는 ‘투입이 부족하다’는 문제가 아니라, ‘탐구가 충분히 깊지 않다’는 문제입니다.

AI 게임이 진정으로 대중의 관심을 끌기 위해서는, 업계에 필요한 것은 더 많은 예산이 아니라 이 길을 끝까지 걸어가려는 사람들이 더 많이 필요한 것이다.

차관군: 예전에 AI 기반 게임을 개발할 때 직면했던 가장 큰 불확실성은 무엇이었나요? 플레이어들은 어떤 종류의 AI 게임을 더 잘 받아들이나요?

리치: AI 네이티브 게임을 개발할 때 가장 큰 불확실성은, 이 분야가 완전히 미개척지라는 점입니다. 즉, AI 네이티브 게임이 도대체 어떤 모습이어야 하는지 아무도 모른다는 뜻이죠. 대형 기업과 스타트업 모두 시도해 보았지만, 업계에 “이 방향으로 나아가야 한다”는 명확한 신호를 남긴 곳은 거의 없습니다.우리는 많은 기업이 초기 탐색 단계에서 포기하거나 사업 전환을 선택하는 모습을 목격해 왔습니다. 지금까지 AI 게임 분야에는 ‘아이스프로그(IceFrog)의 순간’이라 할 만한, 즉 현상급 제품이 될 잠재력을 지닌 초기 모델이 아직 나타나지 않았습니다.

하지만 아직 아무도 성공하지 못했기 때문에, 모든 방향이 탐구할 가치가 있습니다. 우리는 AI가 플레이어들에게 독특하고 재미있는 경험을 선사할 것이라고 믿으며, 미래에는 어떤 AI 게임 방식이 다음 ‘DOTA’가 될 것이라고 확신합니다.우리는 ‘미아오우 섬’이 바로 그 ‘DOTA’가 되기를 바라지는 않습니다. 하지만 만약 이 게임이 ‘AOS’의 초기 형태가 되어, 후발 주자들이 우리의 작업을 바탕으로 더 나은 AI 게임을 만들어내고, 이 업계를 조금이라도 발전시킬 수 있다면, 우리는 그걸로 만족할 것입니다.

『야옹섬』과 『귀여운 발톱 대난투』와 같은 시도를 거치며, 우리는 플레이어를 진정으로 매료시키는 것이 자유로운 상호작용, 자발적으로 형성되는 샌드박스, 그리고 “내가 이 세상에 실질적이고 지속적인 영향을 미칠 수 있다”는 느낌이라는 것을 알게 되었습니다.플레이어가 원하는 것은 AI와 대화하거나 AI와 대결하는 것이 아니라, 바로 ‘이 세상이 나 때문에 달라진다’는 것입니다.

그래서 ‘미아우 섬’은 더욱 심도 있는 UGC로 나아가게 되었습니다. 저희는 AI를 통해 자산을 실시간으로 생성하는 기술을 개발했는데, 플레이어는 이 AI를 이용해 자신만의 반려동물, 건축물, 심지어 섬 전체를 만들 수 있습니다. 각자의 ‘미아우 섬’은 세상에 단 하나뿐인 유일무이한 공간입니다. 이러한 ‘이 세상은 나만의 것’이라는 느낌이야말로, 정서적 유대감이 진정으로 자라날 수 있는 토대입니다.

차관군: Meowa가 계속 성장한다면, 이를 단일 픽셀 아트 도구로 만들 계획인가요, 아니면 완전한 AI 게임 개발 툴체인으로 확장할 계획인가요? 《미아우 섬》과 같은 AI 네이티브 게임은 미아우지토의 미래에서 어떤 위치를 차지하게 될까요?

리치: 여러분이 지금 보고 계신 아트 기능은 Meowa의 빙산의 일각에 불과합니다. Meowa는 처음부터 단일 도구가 아닌 AI 게임 제작 플랫폼으로 포지셔닝되었습니다.현재 저희는 기획, 아트, 음악 및 음향 효과의 세 가지 파이프라인을 공개했습니다. 기획 에이전트(Agent)는 창작자가 막연한 영감을 개발 가능한 GDD로 구체화할 수 있도록 돕습니다. 아트 분야는 픽셀, 고해상도, UI, 애니메이션, 맵, Spine 등을 아우르며, 음악 및 음향 효과 분야는 배경 음악, 전투 음악, 각종 게임 음향 효과를 포함합니다.

아마도 현재 여러분이 가장 많이 접하는 것은 여전히 픽셀 아트일 것입니다. 이는 최초로 검증된 진입점이기 때문인데, AI가 만든 결과물이 실제로 ‘게임에 바로 적용 가능한(Game Ready)’ 수준임을 먼저 입증해야만 그 이후의 능력도 의미를 갖기 때문입니다.

Meowa.ai 제품 스크린샷

다음으로 저희는 전체 프로세스를 더욱 원활하게 만들기 위해 엔드투엔드 게임 생성 체인과 테스트 파이프라인을 개발 중입니다. 하지만 이러한 기능들의 출시 일정은 신중하게 결정될 것이며, 완성도를 위해 각 단계의 품질을 희생하지는 않을 것입니다.

《미야우 섬》은 이 플랫폼에서 탄생한 첫 번째 AI 네이티브 게임이며, 지난 3년 동안 제가 AI 게임에 대해 쌓아온 모든 이해를 집약한 작품입니다. 이 게임은 우리 플랫폼의 역량을 가장 잘 보여주는 증거일 뿐만 아니라, AI 네이티브 게임 업계에 바치는 우리의 첫 선물이기도 합니다.우리는 이 게임을 통해 한 가지를 증명하고자 합니다. 바로 AI가 단순한 보조 도구에 그치지 않고, 게임의 제작 방식과 체험 방식을 근본적으로 바꿀 수 있다는 사실입니다. 이 게임이 AI 게임의 역사에 그만의 자리를 차지하기를 바랍니다.

마치며

AI 게임은 아직 자신만의 ‘아이스프로그의 순간’을 맞이하지 못했다. 단일 기능 검증에서 완전한 창작 플랫폼으로, 도구적 역량에서 플레이어 경험에 이르기까지, 그 사이에는 아직 해결해야 할 많은 단계가 남아 있다.

하지만 저는 Meowa가 최종 해답의 일부가 될 것이라고 믿습니다.