생성AI가 몰고올 게임 개발 패러다임 변화 시나리오
학습 차원에서 틈틈이 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 번역 또는 요약 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인 주시면 반영토록 하겠습니다. 번역 과정에서 의미 전달이 애매한 일부 문장은 삭제했습니다. 이번 글은 안드레센 호로위츠에 올라온 글을 정리한 입니다.
게임에서 생성 AI 혁명이 진행됨에 따라 사용자 제작 콘텐츠(UGC)가 완전히 재편돼 누구나 게임을 만들 수 있는 세상이 만들어지고 게임 시장이 상상을 초월할 정도로 확장될 것이다. 앞으로는 심도 있는 기술 지식이나 예술적 숙달이 더 이상 게임 개발에 필수적인 기술이 아니며, 크리에이터들은 에너지와 창의력, 상상력만으로 게임을 개발할 수 있게 될 것이다. 아이디어는 값싼 것이 아니라 소중한 것이 될 것이다. 가장 중요한 것은 게임 제작이 진정으로 민주화되고 수백만 명의 새로운 게임 제작자들이 탄생할 것이라는 점이다.
UGC 플랫폼의 역사, 최근 소비자 대상 LLM의 가용성, 이전의 기술 변화에 대한 관찰을 바탕으로, UGC 게임에서 AI 기반 UGC(이하 AIGC로 지칭)로의 진화는 두 단계로 진행될 것으로 예상된다.
첫 번째 단계는 툴링(tooling)에 초점을 맞출 것이다. 생성AI는 기존 UGC 워크플로우를 더욱 강력하고 접근하기 쉽게 만들어 인간 크리에이터 보조 조종사 역할을 할 것이다. 기존 UGC 플랫폼(예: Roblox)은 기존 도구 셋에 제성AI 도구를 추가할 것이며, 스타트업들은 현재 UGC 워크플로우를 복제하되 처음부터 생성 AI에 최적화하는 곳들이 등장할 것입니다. 인터넷이 처음에 정부 사소한 포인트 솔루션을 해결하기 위해 시작되었거나 클라우드가 포인트 솔루션에 사용되기 시작한 것과 유사하게, 생성 AI는 크리에이터들 현재 워크플로우를 지원하는 포인트 솔루션 도구에서 시작될 것으로 우리는 예상하고 있다.
두 번째 단계의 경우 우리는 창작 워크플로우를 처음부터 다시 상상하는 새로운 기업들이 등장할 것으로 보고 있다. 2단계 제품들은 도구나 플랫폼보다는 생성AI를 기반으로 구축된 엔진이나 운영 체제 모습을 띠게 될 가능성이 높다. 성공한 웹사이트들이 신문을 모방한 것이 아니었거나 우승한 모바일 앱이 웹사이트를 에뮬레이션한 것이 아니었던 것처럼, UX에서 렌더링 파이프라인에 이르는 기본 스택에 생성AI가 깊이 내장된 완전히 새로운 제작 패러다임이 등장할 것이다. 정확히 어떤 형태가 될지는 현재로서는 아무도 예측할 수 없다.
이번 글에선 기존 UGC 플랫폼 역사와 교훈, 현재 UGC 기업들이 어디에 있는지 보여주는 시장 지도와 이에 대해 생각할 수 있는 프레임워크, AIGC 첫 번째 단계(AI 기반 툴링)에서 기업이 무엇을 구축하고 어떻게 경쟁할 것으로 예상되는지, AIGC 두 번째 단계(AI 기반 엔진)에서 기업이 어떻게 나타나는지 등을 다룰 것이다.
현재 UGC 플랫폼들 현황
최근 몇 년 동안 게임 세계는 로블록스(Roblox)와 마인크래프트(Minecraft), 각각 5,600만 DAU와 1,700만 DAU)와 같은 UGC 플랫폼들 등장으로 지각변동을 겪었다. 이들 플랫폼은 제작 도구 접근성을 높여 수백만명이 다른 사람들을 위해 가상 경험과 게임들을 만드는 스릴과 도전을 경험할 수 있게 했다. 제작된 게임들은 도구 성능과 함께 확장돼 이제 전문 개발팀과 견줄 수 있는 수준으로 성장했다.
두 플랫폼은 어떻게 UGC 분야에서 지배적인 플레이어가 되었을까? 좀더 살펴보면 로브록스와 마인크래프트는 매우 다른 제품이며 성장 경로 또한 그렇다. 하지만 두 플랫폼 모두 비디오 게임 모드(mods) 역사에 뿌리를 두고 있으며, 이는 자신이 좋아하는 게임에 자신만의 아이디어를 구현하고자 했던 해커 커뮤니티로 거슬러 올라간다.
최초 인기 모드들 중 하나는 1980년대 초에 이드 소프트웨어(Id Software) 인기 게임인 캐슬 울펜슈타인의 모드인 캐슬 스머펜슈타인이었다. Id는 1993년 둠의 맵, 스프라이트, 텍스처, 에셋 등을 위한 WAD 파일 패키지가 포함된 둠을 출시했다.. 물론 Valve의 하프라이프에서 가장 인기 있는 모드인 카운터 스트라이크와 인기 게임인 워크래프트 모드이자 라이엇 리그 오브 레전드의 전신인 디펜스 오브 에인션츠도 있습니다. 2011년에 출시된 게임인 스카이림(Skyrim)은 수십억 건 다운로드를 기록한 6만개 이상 모드들을 보유하고 있을 정도 모드의 전통은 오늘날에도 여전히 살아 있다.
모드를 만들려면 게임 기본 아키텍처와 프로그래밍에 대한 보다 정교한 이해가 필요하지만, Roblox와 Minecraft는 게임 제작 과정을 단순화 및 추상화했다. 2006년 어린이를 위한 UGC 게임 플랫폼으로 출시된 Roblox는 설립자 데이비드 바주키가 자신이 만든 교육용 물리학 도구 중 일부가 게임 제작에 사용됐다는 점에 착안해 탄생했다. Roblox는 레고 블록을 모방한 모양 기본 요소와 더 간단한 스크립팅 언어인 Lua를 사용해 컴포저블(composable) 하도록 설계됐다. 이에 비해 마인크래프트는 핵심적인 건축 및 서바이벌 게임플레이를 통해 플레이어들을 크리에이터 루프로 끌어들였다. 마인크래프트는 2009년 스웨덴 프로그래머 마르쿠스 "노치" 페르손이 기지 건설과 블록 채굴 게임에서 영감을 얻어 만든 "케이브 게임"이라는 간단한 인디 게임으로 시작됐다. 마인크래프트 도구들이 더욱 강력해지면서 플레이어들은 반지의 제왕에 등장하는 미나스 티리스와 같은 웅장한 도시 풍경들을 만들었다.
Roblox와 Minecraft의 탄생 스토리, 시장 진출 전략, 기업 성과는 다르지만 두 게임에서 얻을 수 있는 몇 가지 교훈들이 있다.
우선 크리에이터-콘텐츠-플레이어 플라이휠이다. 두 게임 모두 플레이어가 크리에이터로 전환해 새로운 플레이어를 위한 콘텐츠를 제작하는 강력한 플라이휠 혜택을 누렸다. 플랫폼에 더 많은 훌륭한 콘텐츠와 크리에이터가 쌓이면서 강력한 네트워크 효과가 발생했다.
강력한 도구셋. 마인크래프트와 Roblox는 수년에 걸쳐 크리에이터들을 위한 강력한 툴셋을 구축해 다양한 새로운 규칙셋과 게임 루프를 테스트하고 구축할 수 있도록 했다. 창작은 놀이의 한 형태가 됐다. 지금도 Adopt Me! 등 가장 인기 있는 Roblox 게임들 중 상당수는 애완동물 중심 게임과 같은 인기 장르를 기반으로 한 것들이다.
사회적, 유기적 성장의 중요성. 마인크래프트와 Roblox는 개발자와 사회적 관점에서 모두 크리에이터들이 강력한 채택함으로써 이익을 얻었다. 드림(Dream), 플라밍고(Flamingo) 등 많은 유명 유튜버들이 생태계를 성장시키고 홍보했다.
풍부한 크리에이터/개발자 생태계. 두 게임 모두 커뮤니티 포럼, 튜토리얼 동영상, 교과서, 위키(종종 팬이 만든)를 통해 신규 유저들이 게임에 적응하고 플레이어에서 크리에이터로 전환하도록 지원한다.
라이브 서비스에 대한 관심. Roblox와 Minecraft는 모두 개발자가 지속적으로 업데이트해 새로운 도구, 생물, 생물군계 등을 추가하고 버그와 결함을 수정하고 커뮤니티를 참여시켰다.
강력한 중재. 대상 고객층과 잠재적인 NSFW 콘텐츠 확산을 고려할 때, 모장과 로블록스 모두 생성되는 콘텐츠 유형을 모니터링하고 생태계를 보호하기 위한 모더레이션 팀을 보유하고 있다.
재정적 인센티브. 두 게임 모두 크리에이터들이 자신의 창작물로 수익을 창출할 수 있는 개발자 및 파트너 프로그램을 운영해 고품질 인기 콘텐츠에 인센티브를 제공한다.
두 게임에서 얻은 교훈을 확장해 현재와 미래 UGC 플랫폼을 Roblox와 같은 개방형 플랫폼 우선주의와 Minecraft와 같은 온레일(on-rails) 게임 우선주의로 나눠서 볼 수 있다. 접근 방식은 다르지만 두 게임 모두 높은 구성 가능성과 수평성을 갖추고 있어 다양한 장르(격투, MOBA, 레이싱 등)에서 다양한 게임을 만들 수 있다. 하지만 특정 장르에 매우 수직화된 UGC 게임들도 있다. 예를 들어 Halo Forge에서는 게이머가 레벨과 규칙 세트를 만들되, Halo 게임 메커니즘 내에서만 만들도록 권장한다. 또 다른 예로 Roll20은 테이블탑 롤플레잉 게임(TTRPG)에 최적화돼 있다.
AIGC 첫 단계: AI에 최적화된 워크플로
AIGC 첫 번째 단계는 UGC 1.0에서 AI 기반 제작으로 전환하는 단계로 생성AI를 사용해 기존 UGC 워크플로우를 획기적으로 개선할 것이다. 전환 단계가 발생하는 이유는 크게 두 가지다.
첫째, 생성 AI 분야는 여전히 빠르게 발전하고 있다. 거대 언어 모델(LLM)은 최근에야 텍스트 및 2D 에셋 워크플로우를 의미 있게 개선할 수 있을 만큼 성능이 향상되었고 3D 에셋 모델은 여전히 작업이 진행되고 있다. 따라서 인프라 계층이 변화함에 따라 AIGC 플랫폼 첫 번째 물결은 유연하게 구축될 가능성이 높다. 둘째, 초기 툴은 기존 툴셋들 UI의 진화 또는 최적화 형태로 구축될 가능성이 높다. Roblox와 같은 기존 업체들은 기존 제작 파이프라인을 완전히 혁신하기보다는 간소화하려는 인센티브가 있으며, 스타트업들은 크리에이터들에게 새로운 개발 패러다임을 가르치기보다는 저항이 가장 적은 길을 택할 수 있다.
UGC 업체들은 이미 툴셋에 생성 AI 기능을 추가하는 방안을 모색하고 있다. Roblox는 Roblox Studio에 제너레이티브 AI 툴을 추가했다. 아직까지 자세한 내용은 알려지지 않았다. Roblox는 혁신가의 딜레마, 10년 이상 누적된 기술 부채 등 여러 가지 문제들에 직면해 있다. 하지만 크리에이터, 플레이어, 개발팀에 있어서는 상당한 규모 이점들을 갖고 있다. 이같은 전환기에 있는 기업들은 무엇을 구축하는 데 집중해야 할까? 그리고 성공하려면 무엇이 필요할까?
AI + 인간 공동 제작 도구: 텍스트, 음성 또는 이미지 프롬프트를 통해 에셋을 생성할 수 있는 공동 저작 툴(예: 스테이블 디퓨전용 컨트롤넷). 로어(Lore), 세계 구축, 스토리라인, 퀘스트, 심지어 전체 브랜칭 비주얼 소설(novel) 게임을 위한 공동 저작 툴(예: 브랜칭 내러티브 게임-branching narrative games-을 개발하는 AI Dungeon 및 Electric Noir와 같은 스타트업). 경험이 없는 크리에이터들도 UGC 게임 개발에서 가장 기술적인 부분을 훨씬 더 쉽게 접근할 수 있도록 코딩용 코파일럿 도구(스네이크와 같은 간단한 게임을 자동 생성하는 GPT-4 초기 실험 참조). 기업들은 여기서 UX, 유연성, 파워를 놓고 경쟁하게 될 것이다. 최고 툴들은 초보자도 쉽게 배울 수 있으면서도 고급 크리에이터들의 복잡한 지침들도 따라갈 수 있어야 한다.
신속한 공유 및 검색: 훌륭한 게임들은 주로 프롬프트를 통해 제작되므로 크리에이터들이 최고 프롬프트를 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 우리는 이미 미드저니의 Discord 피드가 크리에이터 커뮤니티에 실시간으로 아트에 대한 '레시피'를 가르치는 것을 보고 있다. 이 단계에 있는 회사들은 Roblox 크리에이터 마켓플레이스, 언리얼 에셋 스토어, 프롬프트베이스와 같이 훌륭한 프롬프트를 공유/판매 가능한 아티팩트로 제공하기 위해 경쟁할 것이다. 그리고 이러한 프롬프트 라이브러리들이 매우 방대해지면 AI가 시맨틱 검색을 통해 크리에이터가 게임에 적합한 프롬프트를 찾을 수 있도록 다시 한 번 지원할 수 있다.
새로운 게임 메커니즘: 새로운 플레이어들을 끌어들이는 새로운 메커니즘이나 장르를 개발하는 것은 크리에이터 성장을 위한 강력한 경로가 될 것이다. 예를 들어, 규칙 기반 절차적 콘텐츠 생성은 수십 년 동안 게임 개발에 사용돼왔다. 특히 디아블로, 하데스 같은 로그 라이크(rogue-like: 플레이어가 게임을 플레이 할 때마다 게임 지형이 무작위로 바뀌는 현상) 게임들에서 많이 사용됐다. 생성AI를 사용하면 크리에이터들은 게임 내 콘텐츠 생성을 위한 이러한 규칙셋을 훨씬 더 역동적으로 만들 수 있다. 예를 들어, Role이나 Riftweaver와 같은 여러 스타트업들은 테이블탑 게임인 던전 마스터에서 생성 AI를 활용해 플레이어를 커스텀 환경에 배치하고, 런타임에 커스텀 통계/지식/능력으로 생성된 새로운 몬스터와 싸우도록 하는 실험을 하고 있다. 스타트업은 수평적으로 완벽한 플랫폼을 구축하는 것보다 수직화된 하나의 툴셋을 훌륭하게 만드는 것이 성공으로 가는 더 쉬운 길일 수 있다.
콘텐츠 발견: 생성AI 툴을 사용하는 크리에이터들은 그 어느 때보다 더 많은 콘텐츠를 제작할 것이다. 선택의 폭이 넓어진다는 것은 플레이어가 자신에게 가장 적합한 게임과 플레이어를 연결하는 데 도움이 필요하다는 것을 의미한다. UGC 스타트업들의 경우, 신규 플레이어들을 적합한 게임에 연결하는 것이 플레이어와 크리에이터들 수익 창출을 유지하는 데 중요하다. 예를 들어, Loci.ai는 게임 에셋에 대한 AI 기반 시맨틱 검색을 개발하고 있다.
수익화: AIGC와 직접적인 관련이 있는 것은 아니지만, 1단계 기업들이 경쟁할 수 있는 한 가지 방법은 크리에이터 수익화다. Roblox에서 크리에이터들은 수익의 약 30%를 가져간다. 포트나이트 크리에이티브 사용자들은 10% 미만을 가져간다. 생성AI로 제작 툴을 구축하면 유지 관리 및 업그레이드 비용이 적게 들기 때문에 새로운 플랫폼에서 크리에이터에게 더 많은 수익을 지급할 수 있다.
모더레이션: UGC 플랫폼들은 이미 다양한 형태 위법 행위들로부터 플레이어를 보호하기 위해 모더레이션을 필요로 하고 있다. 크리에이터들이 도구를 남용하는 것을 방지하고 환영받지 못하는 자산, 상황 또는 행동이 생성되는 것을 방지하기 위해 AI 기반 도구도 자체적으로 검토해야 한다. 로블록스의 경우 플랫폼을 안전하게 유지하기 위해 수백 명 실시간 모더레이터들을 고용하고 있다. 이러한 작업은 결코 쉬운 일이 아니지만, GGWP와 같은 스타트업은 분석 AI를 활용해 행동과 콘텐츠를 관리하고 있다.
AIGC의 두 번째 단계: 새로운 크리에이티브 패러다임
AIGC 첫 번째 단계가 기존 UGC 툴을 가속화하는 생성 AI였다면, 두 번째 단계는 기본 제작 엔진을 구동하는 생성AI가 될 것이다. 처음부터 생성 AI를 위해 구축된 제작 엔진은 새로운 제작 패러다임과 UX를 지원하고, 커스텀 렌더링 기능을 갖추거나, AI 기반 제작에 맞춤화된 프로그래밍 언어로 구축될 것으로 예상된다.
이러한 AI 네이티브 엔진은 클라우드 기반일 수 있으며, 런타임에 모든 디바이스에서 신속한 반복과 생성을 지향하는 새로운 기술 및 데이터 아키텍처가 적용될 수 있다. 기존 UGC 기업들이 이 단계에서 승리하기 위해서는 모든 기반 기술을 다시 작성하고 확고한 기존 에코시스템을 이식해야 한다. 그렇다면 스타트업이 취할 수 있는 잠재적인 길은 무엇일까? UGC 1.0과 마찬가지로 수직적 경로와 수평적 경로라는 두 가지 잠재적 경로를 가정해 볼 수 있다.
수직적 경로를 택하는 기업들은 초기 범위가 좁을 것입니다. 특정 장르 게임(특정 크리에이터 하위 집합에 의해 서비스되는)들을 위해 특별히 제작된 제작 기능셋 형태를 취할 수 있다. 히든 도어(스토리텔링 게임), 롤버스(테이블탑 RPG 게임), 리그레션 게임즈(경쟁 배틀봇 게임)와 같은 회사들은 초기에 단일 장르에 초점을 맞춘 제작 툴을 구축하고 있다.
초점을 좁히면 제품을 출시하고, 사용자를 확보하고, 피드백을 수집하고, 궁극적으로 제품에 대한 시장 적합성을 더 빨리 달성할 수 있으며, 이를 통해 더 나은 툴을 만들기 위한 목적 중심의 재투자를 할 수 있다. 좁은 샌드박스에서 목적에 맞게 정의된 도구를 구축하면 크리에이터 온보딩이 더 쉬워지지만, 이들 크리에이터는 이러한 경계를 넘어 새로운 장르로 확장하려고 할 때 어려움을 겪을 수 있으며 결국 이탈할 수도 있다. 그러나 특정 장르에 대한 깊이가 있는 크리에이터들은 Minecraft가 디지털 레고 블록으로 그랬던 것처럼 제작 프로세스를 재창조할 수 있다.
수평적 AIGC 스타트업들은 게임 엔진 회사처럼 보일 것이다. 생성 AI 기능을 기본 인프라 계층으로 가져가면 새로운 창작 워크플로우와 툴링이 가능해진다. 오늘날 새로운 검색 엔진들이 개발된다면, 색인 키워드 패러다임이 아닌 '사용자 질문에 대한 답변'에서 시작될 가능성이 높다. AIGC를 지원하는 게임 엔진들은 게임 제작에도 마찬가지로 근본적인 변화를 가져올 수 있다.
예를 들어, 새로운 AIGC 엔진이 신그래프(Scene Graph) 패러다임을 쓸모없게 만든다면 어떻게 될까? 크리에이터들이 기존 애니메이션 소프트웨어와 렌더링 파이프라인 없이 영상을 제작하기 시작한 것처럼, 오늘날 우리가 알고 있는 실시간 렌더링을 대체할 수 있는 새로운 기술이 등장할 가능성이 높다. 에셋 제작을 예로 들면 Luma Labs와 같은 회사에서 새로운 게임 제작 엔진을 구동할 수 있는 새로운 3D 스캐닝 및 에셋 생성 기술을 개발하고 있다. 텍스트 프롬프트 대신 공간 영상을 촬영하면 AI가 게임에서 메시, 텍스처, 완전히 렌더링된 레벨을 자동으로 생성해 준다면 어떨까요? 수평적 경로는 가장 위험하고 더 많은 자본과 강력한 연구팀이 필요할 가능성이 높지만, 게임 제작을 완전히 새롭게 정의할 수 있는 길이기도 하다.
결론
생성 AI는 게임 제작을 민주화함으로써 UGC 게임 분야를 혁신하고 파괴할 것이다. 누구나 마음속으로는 게이머이며, 모든 게이머는 게임 제작자가 될 수 있다. AIGC 시대에는 수백만 명이 자신의 첫 게임을 만들 수 있게 될 것이며, 새로운 세대 게임 개발자들은 게임 산업을 완전히 바꿀 게임 디자인 창의성의 물결을 일으킬 것입니다.
