글: Oleg Sidorkin, Cinevva CTO

Bungie는 9년 만에 Destiny 2의 활발한 개발을 막 끝냈고, 정리해고가 뒤따를 예정이며, 인력을 Marathon으로 옮겼다. 이 게임은 출시 첫 달에 동시 접속 플레이어의 절반 이상을 잃었다. 몇 주 전 OpenAI는 생애 누적 매출 약 200만 달러에 맞서 하루 약 100만 달러를 태운 끝에 Sora를 닫았다. 봄 내내 스튜디오들이 한 곳씩 인력을 줄였다. 이걸 각기 다른 제목으로 분류하기는 쉽다. 라이브 서비스 피로, AI 과열, 침체된 경기. 하지만 이들은 옷만 세 벌 갈아입은 같은 실패다.

세 번의 붕괴, 하나의 모양

각 이야기는 같은 골격을 가진다. 아주 비싼 무언가가 아주 높은 고정비를 짊어진다. 관객이 이동한다. 비용 구조는 그 이동을 따라가지 못한다. Destiny 2는 제자리에 서 있기 위해서만도 수백 명이 영원히 콘텐츠를 내놓아야 했다. Sora의 비용은 영상이 생성될 때마다 늘어났기 때문에, 인기가 높아질수록 출혈은 줄어드는 게 아니라 더 심해졌다. 제작 중인 간판 작품 하나를 들고 있는 300명 규모의 스튜디오는 그 간판이 잘 되든 말든 상관하지 않는 인건비를 굴린다. 매출이 움직이는데 비용이 따라가지 못하면, 남는 유일한 레버는 사람을 자르는 것이다. 그래서 이 모든 이야기가 정리해고로 끝난다.

문제는 애초에 제품이 아니었다

Bungie의 실수는 Destiny 2가 실패한 게 아니다. 이 게임은 9년 동안 돌아갔고 헌신적인 관객을 얻었다. 실수는 유일한 후속작이 또 다른 9자리 예산의 라이브 서비스 게임이었다는 점이다. 그래서 Marathon이 흔들렸을 때 물러설 더 작은 무언가가 없었다. Sora도 형편없는 데모가 아니었다. 진짜로 인상적인 모델이었지만, 자기 성공을 처벌하는 경제 엔진에 묶여 있었다. 두 경우 모두 그들이 내놓은 것 자체는 작동했다. 작동하지 않은 건 그 뒤에 깔린 베팅의 크기였다. 모든 걸 하나의 거대한 타이틀에 쏟아부은 스튜디오에는 충격을 흡수할 장치가 없다. 첫 번째 나쁜 분기가 곧 마지막 분기다.

유일하게 진짜인 방어는 값싼 실패다

여기 헤드라인이 건너뛰는 대목이 있다. 침체기를 살아남는 스튜디오와 도구는 승자를 더 자주 골라내는 곳이 아니다. 아무도 승자를 안정적으로 골라내지 못한다. 살아남는 건 실패가 회사를 끝내지 않는 곳이다. 게임 하나가 수백 명에게 몇 년이 아니라 작은 팀에게 몇 주만 들게 한다면, 실패는 장례식이 아니라 그냥 평범한 화요일이다. 방금 Destiny 2의 개발을 끝낸 그 계산은 모든 베팅이 거대하고 따라서 모든 손실이 치명적이라고 가정한다. 단 한 번의 시도 비용을 충분히 낮추면 그 논리가 뒤집힌다. 당신은 대부분의 경우 틀려도 되며, 그것이 가끔 맞는 유일하게 정직한 방법이다.

그래서 고정비의 함정은 구조적인 것이지 Bungie의 문제도 OpenAI의 문제도 아니다. 수백 명이 필요하거나, 매출보다 빠르게 사용량과 함께 늘어나는 연산이 필요한 모델은 설계상 취약하다. 관객이 이동하는 순간 전까지는 강해 보인다. 그리고 관객은 언제나 이동한다.

당신이 무언가를 만들고 있다면 이게 의미하는 것

미래는 천 명짜리 팀이 짊어진 더 적고 더 큰 게임이 아니다. 작은 팀과 개인이 만드는 훨씬 더 많은 게임이며, 거기서는 무언가를 시도하는 데 거의 비용이 들지 않는다. 이건 낙관이 아니라 경제 논리가 가리키는 방향이다. Destiny를 떠난 관객은 사라지지 않았다. 수십 개의 게임으로 흩어졌고, 그들을 다시 잡아낼 다음 물결은 10년짜리 거대 단일체보다 더 싸게 만들고, 더 빠르게 내놓고, 더 쉽게 반복할 수 있을 것이다.

그게 우리가 Cinevva에서 걸고 있는 베팅이다. 브라우저에서 만들고 브라우저에서 플레이하는 게임, 한 번의 시도 비용이 충분히 낮아서 한 번의 실패가 스튜디오를 함께 끌고 내려가지 않는 게임이다. 방금 Destiny 2의 개발을 끝낸 그 경제학이, 바로 우리가 이 플랫폼을 만들어 우회하려 한 그 경제학이다. 거인들은 충격 흡수 장치 없는 규모는 그저 노출일 뿐이라는 걸 호되게 배우는 중이다. 그걸 먼저 체화하는 사람은 침체에 잘리는 대신 침체를 뚫고 만들어 나간다.

관련 글:

• Bungie, Destiny 2 개발 종료 — 서비스 종료, 정리해고, 그리고 Marathon이라는 베팅
• Sora는 사라졌다 — 생애 누적 매출 200만 달러에 맞선 하루 100만 달러
• 게임 업계 정리해고, 2026년 3월까지 계속되다 — 더 넓은 범위의 수축
• 거인들의 잔해 — 붕괴 반대편의 인디 기회
• 게임 창작자를 위해 — 플레이 가능한 게임 게시, 구독 자금 풀, 플레이타임 기반 정산

글 Mariana Muntean, Cinevva CEO

스튜디오가 게임을 접는다는 모든 이야기는 비극으로 쓰이고, 일자리를 잃는 사람들에게는 실제로 비극이다. 하지만 그 아래에는 두 번째 이야기, 보도자료가 없는 이야기가 있다. Bungie가 Destiny 2의 활발한 개발을 끝낼 때, 그것은 단지 한 팀을 잘라내는 것이 아니다. 한 무리의 관객을 풀어주는 것이다. 자기 저녁 시간을 한 게임을 중심으로 짜놓았던 수백만 명의 플레이어가, 천천히, 다음 게임을 찾고 있다. 그건 게임 업계의 손실이 아니다. 재분배이고, 작은 팀들은 자기가 생각하는 것보다 더 많이 받아낼 수 있다.

게임의 종료는 이주다

라이브 서비스 게임이 마무리에 들어갈 때, 그 플레이어들은 게임을 그만두지 않는다. 그들은 그 게임을 그만둘 뿐이다. Destiny 커뮤니티가 친구들과 함께 노는 일에 흥미를 잃은 건 아니었다. 그들은 특정한 한 장소에서 그걸 계속할 이유를 잃었을 뿐이다. 이전의 모든 대형 종료마다 같은 일이 따라왔다. 관객은 흩어지고, 신선하고 사회적이고 살아 있게 느껴지는 무언가를 향해 흩어진다. 거인들은 10년 동안 그 플레이어들을 한 방으로 끌어모았다. 이제 문이 열리고 플레이어들은 다시 열린 시장으로 나왔다.

떠밀려 나온 플레이어는 당신이 만날 수 있는 가장 값싼 관객이다

게임에서 가장 어려운 일은 게임을 만드는 게 아니다. 누군가가 한 번 해보게 만드는 일이다. 대부분의 작은 스튜디오에게 가장 비싼 항목은 관심이다. 종료되는 라이브 서비스 게임에서 막 빠져나온 플레이어는, 짧은 시간 동안, 적극적으로 둘러보고 있다. 그들에게는 예전에 쓰던 시간이 있고, 함께 새 보금자리를 찾는 친구 무리가 있고, 지금 매여 있는 충성심이 없다. 그건 이 업계에서 가장 드문 조합이다. 동기가 있고, 매여 있지 않고, 무리지어 도착한다. 당신은 그들을 무언가에서 떼어낼 필요가 없다. 거인이 이미 놓아주었다.

거인들이 더 이상 할 수 없는 일

여기에 비대칭이 있다. 천 명짜리 스튜디오는 조각난 관객을 쫓아갈 수 없다. 그 비용 구조, 우리가 글로 쓴 고정비용의 함정은 단 하나의 거대한 히트를 칠 때만 작동한다. 열두 개의 틈새를 위한 열두 개의 이상한 게임으로는 그 규모의 인건비를 감당할 수 없다. 그래서 관객이 조각나는 바로 그 순간이 거인들이 그 관객을 가장 서비스하기 어려운 순간이다. 그 틈이 인디의 기회다. 작은 팀은 조각의 조각이 진짜로 원하는 이상하고 구체적이고 사회적인 게임을, 틈새 관객만으로도 충분한 비용으로 만들 수 있다.

그들이 착륙할 때 그 자리에 있는 법

적절한 때에 잔해 속에 있는 건 운이 아니라 자리 잡기다. 그건 한 번의 출시에 전부를 거는 대신 자주 출시한다는 뜻이다. 그건 이주가 끝나고 18개월 뒤가 아니라 이주가 시작될 때 준비된 게임을 손에 쥘 수 있을 만큼 게임을 싸게 만든다는 뜻이다. 그건 떠밀려 나온 플레이어들이 이미 있는 곳에서, 브라우저 탭 안에서, 클릭 한 번으로 즐기고 친구를 데려올 수 있는 무언가로 그들을 만난다는 뜻이다.

그게 우리가 Cinevva에서 만들고 있는 것이다. 작은 팀이 즐길 수 있는 게임을 빠르게 출시하고, 광고 예산이 아니라 reels를 통해 발견되고, 출시 직후의 정점이 아니라 플레이 시간으로 수익을 얻는 곳. 거인들은 규모가 깨지기 쉽다는 것을 업계 전체에 가르치고 있다. 그 교훈의 반대편은, 그들의 관객이 누구든 가져갈 수 있는 상태가 되었다는 것이고, 그걸 받아낼 준비가 된 사람들은 애초에 관객이 거대할 필요가 없었던 사람들이라는 것이다.

관련 글:

• 고정비용의 함정 — 거인들이 애초에 왜 깨지기 쉬운가
• Bungie, Destiny 2 개발 종료 — 9년간 쌓은 관객이 다시 시장으로
• 게임 업계 정리해고, 2026년 3월까지 이어지다 — 수축의 규모
• 게임 창작자를 위해 — reels 발견, 구독 자금 풀, 플레이 시간 분배

글 Oleg Sidorkin, Cinevva CTO

두 달 전 우리는 브라우저 렌더링이 역사상 최고의 한 달을 보냈다고 썼고, 그게 일시적인 급등이라고 생각했다. 아니었다. 그건 추세의 시작이었고, 그 추세에는 방향이 있다. 브라우저는 작은 게임을 포팅하는 곳이 아니라 진짜 게임을 출시하는 곳이 되어가고 있다.

3월 이후 도착한 것들

목록을 쭉 보자. Babylon.js 9는 수천 개의 동적 조명을 위한 클러스터 조명, 볼류메트릭 조명, 그리고 Gaussian splatting 전면 개편을 내놓았다. Three.js r184는 HTMLTexture를 추가했는데, 이건 실시간으로 상호작용 가능한 DOM을 3D 표면 위의 텍스처로 렌더링한다. PlayCanvas v2.17은 WebGPU에서 GPU로 구동되는 Gaussian splatting을 가져왔고, f16 구면 조화 함수와 GPU 정렬 및 절두체 컬링을 함께 제공한다. Godot 4.7 beta는 기존 4GB 메모리 한계를 걷어낸 wasm64 웹 익스포트를 추가했고 여기에 진짜 HDR 출력과 영역 광원도 함께 들어왔다. Chrome 146은 OpenGL ES 3.1과 Direct3D 11 위에서 동작하는 WebGPU 호환 모드를 내놓았고, WebGPU 자체는 W3C 후보 권고안에 도달했다. 이 중 어느 하나만으로도 주목할 만한 분기가 됐을 것이다. 그런데 이것들이 전부 약 8주 안에 도착했다.

"데모로는 충분"이 "출시해도 충분"이 되었다

도착한 기능들은 장난감이 아니다. 클러스터 조명은 프레임레이트를 무너뜨리지 않으면서 수천 개의 동적 조명으로 장면을 비추는 방법이다. Gaussian splatting은 사진처럼 사실적으로 촬영한 환경을 상호작용 가능한 프레임레이트로 게임에 집어넣는 방법이다. GPU로 구동되는 정렬과 컬링은 버벅거리는 기술 데모와 60프레임을 유지하는 게임 사이의 차이다. 이것들은 네이티브 엔진이 AAA를 출시할 때 쓰는 기법인데, 이제 탭 안에서 돌아간다. 호환 모드 작업은 반대 방향에서 그만큼이나 중요하다. 그건 WebGPU가 고급 GPU를 단 개발자 머신뿐 아니라 대부분의 플레이어가 실제로 가진 저렴하고 오래된 하드웨어까지 닿는다는 뜻이다.

우리는 이 위에서, 손으로 직접 만들어왔다

우리는 이걸 보도자료에서 읽고 있는 게 아니다. 우리는 지난 한동안 브라우저에서 돌아가는 오픈 월드를 만들어왔고, 못생긴 지형 베이스라인부터 GPU marching cubes와 스트리밍 LOD까지 예순 개가 넘는 스파이크 실험을 거쳤다. 그 과정을 전체 시리즈와 방법론에 관한 더 긴 글로 정리했다. 위에 나온 거의 모든 기능이 우리가 힘들게 부딪힌 문제와 맞아떨어진다. 클러스터 조명이 주류 웹 엔진에 도착하면, 그건 우리가 지울 수 있는 우리 코드 한 토막이다.

반론은 죽었지만, 습관은 죽지 않았다

"브라우저에서는 진짜 게임을 만들 수 없다"는 오랫동안 맞는 말이었고, 업계 대부분이 AI 쪽으로 눈을 돌리고 있는 사이에 그 말은 더 이상 맞지 않게 됐다. 네이티브 클라이언트를 먼저 출시하고 웹 빌드는 어쩌면 영영 안 하는 것을 정당화하던 기술적 천장은 걷혔다. 남은 건 습관이다. 엔진, 스튜디오, 툴체인은 여전히 브라우저가 한 수 아래 대상이라는 가정 위에 세워져 있다.

그 가정이 곧 기회다. 우리는 브라우저가 폴백이 아니라 게임을 출시하고 발견하는 기본 장소가 될 거라는 데 걸고 Cinevva를 세웠다. 렌더링 스택은 방금 두 달에 걸쳐 그 베팅을 증명해냈다. 자신의 사고방식을 먼저 갱신하는 스튜디오는 설치 마찰이 없는 배포면과 한 번의 클릭이면 닿는 관객을 얻는다. 기다리는 쪽은 결국 포팅하게 될 텐데, 모두가 이미 거기 살고 난 뒤다.

관련:

• 브라우저 렌더링이 방금 역사상 최고의 한 달을 보냈다 — 일회성이라고 생각했던 그 급등
• Babylon.js 9 출시 — 클러스터 조명과 Gaussian splatting
• Three.js r184가 HTMLTexture를 들여오다 — 3D 표면으로서의 실시간 DOM
• PlayCanvas v2.17이 GPU 구동 Gaussian splatting을 추가하다 — 대규모로 WebGPU 위에서 돌아가는 스플래팅
• Godot 4.7 beta — HDR 출력, 영역 광원, wasm64 웹 익스포트
• Chrome 146이 WebGPU 호환 모드를 추가하다 — 오래된 GPU를 위한 WebGPU
• 브라우저에서 오픈 월드를 만든다는 것 — 우리 자신의 발자취

글 Mariana Muntean, Cinevva CEO

GDC의 2026년 게임 업계 현황 조사는 서로 맞물리는 두 숫자를 헤드라인에 올렸다. 게임 회사의 52%가 제작에 생성형 AI를 쓴다고 보고했고, 동시에 개발자의 52%는 생성형 AI가 업계에 부정적 영향을 미치고 있다고 말한다. 같은 비율, 미래에 대한 정반대의 해석.

그 대칭 아래에는 덜 회자되는 또 다른 분열이 있다. 응답자 중 36%만이 개인적으로 생성형 AI를 쓴다고 답했고, 회사 차원의 도입률은 그보다 높다. 경영진은 개별 개발자 상당수가 한 번도 건드리지 않는 도구를 사들이고 있다. 이 격차는 진짜 논쟁이 어디에 있는지를 알려주는 단서다. 그건 윤리만의 문제가 아니다. 파이프라인을 누가 통제하느냐, 그리고 키보드 앞에 앉은 사람이 AI가 정말로 자기 일을 해낼 수 있다고 생각하느냐의 문제다.

수작업에 머무는 편안함

AI를 피하는 개발자들 상당수는 순진해서가 아니다. 그들은 대략 이런 식의 사고 모델을 돌리고 있다. 내 작업은 채팅 프롬프트 하나로 줄어들지 않는 어려운 문제들의 사슬이다. 독특한 콘셉트는 모델링과의 충돌을 견뎌내야 한다. 모델은 리깅을 견뎌내야 한다. 리깅은 애니메이션을 견뎌내야 한다. 애니메이션은 게임플레이 감각과 시스템 설계를 견뎌내야 한다. 각 인계 지점마다 취향과 제약이 중요하다. 캐릭터에 대해 그럴듯한 문단 하나를 써내는 LLM은, 제대로 변형되는 mesh, 애니메이터가 씨름하지 않을 rig, 또는 흐리멍덩하지 않고 의도적으로 읽히는 메커니즘과는 같은 것이 아니다.

이 이야기는 오늘날 대부분의 도구가 작동하는 방식에 비추어 틀리지 않았다. 범용 모델은 고립된 작업에 가장 강하다. 그것들은 당신이 조각들을 꿰매 붙이지 않은 채로 여러 분야를 가로지르는 하나의 창작 줄기를 붙들고 있는 데는 약하다. 그래서 AI에 기대지 않음으로써 "안전하다"고 느끼는 감각은 일부는 기술적이다. 당신의 일이 콘셉트 아트, 토폴로지, 스킨 웨이트, 상태 머신, 카메라 언어 사이의 접착제라면, 자동화가 앞으로 몇 년간 얕은 쪽에 머물 거라고 믿기 쉽다.

Steam과 다른 플레이어들은 여전히 선을 긋는다

같은 본능이 배급 쪽에서도 나타난다. Steam은 생성형 AI를 썼다는 이유로 게임을 전면 차단하지는 않는다. Valve는 AI로 만든 콘텐츠가 플레이어에게 전달될 때 명확한 공개를 요구하며, 게임이 런타임에 실시간으로 콘텐츠를 생성하면 추가 심사를 한다. 스토어 등록 페이지도 권리와 안전 규칙의 올바른 쪽에 머물러야 한다. 이건 mesh 토폴로지 문제와는 다르지만, 팀이 AI를 위험하다고 다루는 또 하나의 이유다. 거대한 PC 스토어가 "우리가 이걸 만들 수 있나?"라는 질문을 "여기서 라벨 분쟁이나 심사 돌발 없이 출시할 수 있나?"로 바꿔놓았다.

다른 문지기들은 더 강하게 나갔다. Games Workshop은 모든 Warhammer 자산에 걸쳐 AI 생성 작업을 금지했다. The Indie Game Awards는 출시된 게임 자체는 깨끗하다고 팬들이 주장했는데도 개발 과정의 AI 사용을 이유로 주요 후보 지명을 철회했다. 커뮤니티 운영자들은 AI처럼 보이는 트레일러 작업을 두고 집단으로 떠났다. Epic의 Tim Sweeney와 Valve는 Steam 방식의 라벨이 도움이 되는지 해가 되는지를 공개적으로 논쟁했다. 요점은 어느 경영진이 옳으냐가 아니다. 요점은 배급사와 IP 소유자들이 갈라지고 있다는 것이다. 완전히 수작업으로 가는 개발자는 그 싸움의 한 층 전체를 단순하게 만든다. 플레이어 빌드에 생성형 자산이 없다는 건, 공개할 것이 적고, 어떤 포럼이 당신의 키 아트가 합성처럼 보인다고 단정할 때 변호할 것도 적다는 뜻이다.

신뢰와 라벨링 스택에 대해서는 AI 논란, 신뢰, 그리고 포스트-AI 경제에서 더 자세히 썼고, Cinevva에서 라벨을 어떻게 다루는지는 AI 생성 콘텐츠 정책에서 풀어놓았다.

그 안전감이 흔들리는 이유

같은 조사는 정서가 빠르게 움직이고 있음을 보여준다. AI의 업계 영향에 대한 순 긍정적 시각은 떨어졌다. 부정적 시각은 올랐다. 정리해고 수치와 노조 지지는 사람들이 차분하지 않다는 걸 말해준다. 그래서 심리적 그림은 다시 갈라진다. 어떤 개발자들은 전체 스택이 여전히 어렵기 때문에 보호받는다고 느낀다. 다른 이들은 스튜디오가 그들의 동의 여부와 상관없이 어쨌든 효율을 사들이고 있기 때문에 노출되어 있다고 느낀다.

이 두 집단은 늘 스택의 같은 층을 이야기하고 있는 게 아니다. 경영진은 흔히 "이번 마일스톤에서 더 적은 자원으로 더 많이 출시할 수 있나?"를 뜻한다. 아티스트와 디자이너는 흔히 "내 전문 분야가 여전히 존재할까?"를 뜻한다. 두 질문 모두 진짜다. 첫 번째는 부분적 자동화에 보상을 준다. 두 번째는 자기 파이프라인의 한 모퉁이가 너무 맞춤형이라 건드릴 수 없다고 가정했던 누구에게나 벌을 준다.

무엇이 정말로 계산을 바꿀까

업계가 일회성 생성기에서, 콘셉트와 rig와 플레이 가능한 루프가 하나의 컨텍스트를 공유하는 연결된 워크플로로 옮겨가면, "이건 너무 맞춤형이라 나는 안전하다"는 논점은 더 좁아진다. 취향이 사라지기 때문이 아니다. 단계 사이의 지루한 이음새가 당신 일정의 절반을 잡아먹는 일을 멈추기 때문이다. 순수 수작업 워크플로에 대한 위협은 모든 걸 해내는 단일 모델이 아니다. 그건 더 적은 이음새다.

그것이 우리가 Cinevva에서 향해 만들어가고 있는 베팅이다. 브라우저 안의 AI 보조 창작, 서로를 먹여주는 도구들, 그리고 작업 중인 것에서 플레이어가 실제로 실행하고 발견할 수 있는 것까지 이어지는 길. 경영진이 스프레드시트 위에서 팀을 갈아치우라고가 아니다. 작은 그룹이나 1인 개발자가 프롬프트 하나가 리드 아티스트를 대신한다고 가장하지 않고도 아이디어에서 출시된 게임까지 전체 라인을 소유할 수 있도록.

AI를 쓰는 52%와 그것이 업계에 무슨 짓을 하고 있는지 두려워하는 52%는 둘 다 진짜 신호에 반응하고 있다. 오늘 AI를 건너뛰는 게 안전하다고 느끼는 개발자들은 복잡성에 관해 진지한 논거를 가지고 있다. 미해결의 질문은, 툴체인이 모든 분야 경계마다 부서지기를 멈춘다면 그 논거가 얼마나 오래 참으로 남을까 하는 것이다.

관련 글:

• 숫자로 보는 GDC 2026 — 참가자 수, 엔진 시장 점유율, 그리고 AI 분열
• 이제 모두가 AI 게임 엔진이 되고 싶어 한다 — 도입 뒤에 있는 플랫폼 경쟁
• 오픈소스에는 AI 오염 문제가 있다 — 값싼 AI 생성의 비용 측면
• AI 논란, 신뢰, 그리고 포스트-AI 경제 — Steam 수치, 스튜디오 반응, 그리고 신뢰
• AI 생성 콘텐츠 정책 — Cinevva가 공개와 필터를 다루는 방식
• Vibe coding은 새로운 게임 잼이다 — 실험이 값싸질 때
• 게임 창작자를 위해 — 플레이 가능한 게임 게시, 구독 자금 풀, 플레이타임 기반 정산

글 Oleg Sidorkin, Cinevva CTO

게임 업계가 3월 내내 GDC에서 AI를 두고 논쟁하는 동안, 브라우저 렌더링 스택은 4주 만에 5년치의 진전을 출시했습니다. 아무도 기자회견을 열지 않았습니다. 아무도 자극적인 의견을 올리지 않았습니다. 서로 별개인 다섯 가지 일이 일어났고, 그것들이 합쳐져 "브라우저 게임"의 의미를 바꿔놓았습니다.

Babylon.js는 여러 해 동안 브라우저 렌더링을 앞으로 밀어왔습니다. 9.0 버전은 지금까지 중 가장 큰 도약을 이뤄냈습니다.

2026년 3월에 출시된 것들

Babylon.js 9.0은 클러스터드 라이팅과 함께 출시되었습니다. 클러스터드 라이팅은 한 장면에서 수백 개의 동적 광원을 다루면서도 성능을 망가뜨리지 않는 렌더링 기법입니다. 지금까지 이것은 AAA 엔진의 기능이었습니다. 이번 릴리스에는 사실적인 빛 산란을 구현하는 볼류메트릭 라이팅, 스테인드글라스나 LED 디스플레이 같은 효과를 위한 텍스처 기반 영역 광원, 그리고 노드 기반 파티클 에디터도 포함되어 있습니다. 이 모든 것이 WebGPU와 WebGL 2 양쪽에서 돌아갑니다.

PlayCanvas v2.17은 WebGPU에서 GPU로 구동되는 Gaussian Splatting 정렬을 출시했습니다. 포토그래메트리 캡처를 실시간 3D 장면으로 바꾸는 기법인 Gaussian splatting은 2년 전만 해도 연구 논문이었습니다. 이제는 정렬 단계에 GPU 가속까지 붙은 채로 브라우저 엔진 안에서 돌아갑니다.

Three.js r183은 PostProcessing 모듈의 이름을 RenderPipeline으로 바꿨습니다. 사소한 API 변경처럼 들리지만, 이 이름은 중요합니다. "후처리"는 취미 프로젝트에 덧붙이는 무언가입니다. "렌더 파이프라인"은 프로덕션 인프라입니다. Three.js 팀은 이 라이브러리가 진지하고 구조화된 렌더링 아키텍처를 받아들일 준비가 되었다는 신호를 보내고 있습니다.

Chrome 146은 WebGPU 호환 모드를 추가했습니다. 이는 완전한 WebGPU 기능 집합을 지원하지 않는 오래된 GPU도 이제 기능이 축소된 경로를 통해 WebGPU를 사용할 수 있다는 뜻입니다. WebGPU의 설치 기반이 방금 크게 넓어졌습니다.

W3C는 WebGPU를 후보 권고 초안(Candidate Recommendation Draft)으로 발표했습니다. 이것은 WebGPU가 공식 웹 표준이 되기 위한 공식적인 단계입니다. WebGPU는 더 이상 실험적인 기술이 아닙니다. 표준 트랙에 올라섰습니다.

이번 달이 다른 이유

이 릴리스들 중 어느 하나만 나왔어도 주목할 만합니다. 다섯 가지가 모두 같은 달에 일어나면서 복합적인 효과를 만들어냅니다.

5년 전 "브라우저 게임"은 2D 캐주얼 게임을 뜻했고, 욕심을 좀 냈다면 Canvas 효과 몇 개 정도가 더해졌을 수 있습니다. 3년 전에는 세심한 최적화를 거치면 기본적인 3D를 만들 수 있었습니다. 1년 전에는 WebGPU가 프로덕션 브라우저에 도착하기 시작하면서 천장이 높아지기 시작했습니다.

하지만 2026년 3월은 네이티브와 브라우저 렌더링 사이의 격차가 "상당함"에서 "빠르게 좁혀지는 중"으로 옮겨간 시점입니다. 클러스터드 라이팅은 Unreal이나 Unity가 있어야 할 수 있는 것이었습니다. Gaussian splatting은 연구소가 있어야 할 수 있는 것이었습니다. 프로덕션 품질의 후처리 파이프라인은 커스텀 엔진이 있어야 할 수 있는 것이었습니다. 이 세 가지가 이제 누구나 npm install 할 수 있는 오픈소스 브라우저 엔진에서 출시되고 있습니다.

WebGPU에서 돌아가는 Three.js Water Pro. 이건 브라우저입니다.

다음에 무슨 일이 일어날지에 대한 내 생각

우리는 처음부터 Cinevva에서 브라우저 우선 게임 배포에 베팅해왔습니다. 그 논거는 항상 웹 플랫폼이 네이티브 엔진보다 더 빠르게 반복하기 때문에 렌더링 격차가 좁혀질 것이라는 점이었습니다. WebGPU는 제 예상보다 오래 걸렸지만, 이 수렴은 이제 예정대로 일어나고 있습니다.

실질적인 효과는 배포입니다. 브라우저에서 돌아가는 게임은 다운로드도, 설치도, 플랫폼 승인 절차도 필요 없습니다. URL에서 로드됩니다. 이것은 늘 브라우저의 강점이었지만, 개발자가 실제로 브라우저를 선택할 만큼 렌더링 품질이 좋을 때에만 의미가 있습니다.

우리는 이제 그 문턱을 넘었습니다. 모든 게임에 대해서는 아닙니다. 레이 트레이싱이 들어간 오픈월드 AAA에 대해서는 아닙니다. 하지만 실시간 3D, 동적 라이팅, 파티클 시스템, 포토그래메트리 에셋을 포함하는, 점점 더 커지고 있는 부류의 게임들에게 브라우저는 실현 가능한 타깃입니다. 그리고 네이티브 플랫폼과 달리, 반대편에서 떼어가는 30%의 플랫폼 수수료가 없습니다.

질문은 한 번도 "브라우저가 따라잡을 것인가"가 아니었습니다. "언제"였습니다. 2026년 3월이 그 답을 내놓았습니다.

관련 글:

• Babylon.js 9.0: 클러스터드 라이팅과 gaussian splatting — 전체 기술 분석
• Chrome 146이 WebGPU 호환 모드를 출시하다 — WebGPU 설치 기반 확장
• 웹 게임 개발이 WebGPU 시대로 들어서다 — 우리가 여기까지 온 과정
• 웹 게임 엔진 비교 — Babylon.js, Three.js, PlayCanvas 그리고 나머지
• 게임 개발자를 위한 WebGPU 시작하기 — 새 API 직접 다뤄보기
• 브라우저 3D 오픈월드 기술 — 브라우저 월드 뒤에 있는 렌더링 아키텍처

글 Oleg Sidorkin, Cinevva CTO

3월에 게임 엔진 세 개가 등장했는데, Unity/Unreal/Godot 계보의 그 어떤 것과도 아키텍처가 다르다. 이들에겐 비주얼 에디터가 없다. 사람이 메뉴를 클릭해 가는 흐름에 맞춰 최적화하지도 않는다. 이들은 AI 에이전트가 게임 상태를 읽고, 쓰고, 제어하도록 처음부터 만들어졌다.

이건 "AI 탭이 붙은 Unity"가 아니다. 이건 다른 종류의 엔진이다.

AI는 이미 3D 게임 개발 워크플로를 바꾸고 있다. 엔진 계층이 그다음이다.

세 개의 엔진

nAIVE Engine 은 오픈소스이고, Rust로 작성됐으며 WebGPU 렌더링을 쓴다. 1초 미만 핫 리로드를 한다. 셰이더는 200ms 이내, 씬은 100ms 이내, 스크립트는 50ms 이내다. 씬, 파이프라인, 머티리얼이 YAML로 정의되는데, 이는 LLM이 바이너리 포맷을 파싱하지 않고도 이들을 읽고 생성할 수 있다는 뜻이다. AI 에이전트가 JSON-RPC를 통해 엔진 기능을 제어할 수 있게 해 주는 MCP 명령 인터페이스를 노출한다. 일급 기능인 Gaussian splatting과 자동화 테스트용 헤드리스 렌더링을 기본 탑재했다. 아키텍처 전체가 주된 사용자가 마우스를 든 사람이 아니라 AI 에이전트일 수 있다고 가정한다.

Arcane Engine 은 코드 우선 2D 엔진이다. Rust 코어에 TypeScript 스크립팅. 비주얼 에디터가 아예 없다. 그 철학은 "코드가 곧 씬"이다. 게임 상태는 씬 트리가 아니라 쿼리 가능한 데이터베이스다. AI 에이전트 상호작용을 위한 프로토콜이 내장돼 있다. Apache 2.0 라이선스다.

Mirror Engine 은 알파 단계이고, 멀티플레이어 우선에 엔티티 컴포넌트 시스템을 갖췄다. 흥미로운 부분은 이렇다. 텍스트 프롬프트로부터 약 60초 만에 Gaussian splat을 만들어 내는 AI 텍스트-투-3D 생성을 포함한다. TypeScript 스크립팅에, 브라우저 기반 "Mirror Lite" 클라이언트가 있다.

이 세 엔진은 코드베이스나 팀을 공유하지 않지만, 하나의 설계 논지를 공유한다. 게임 엔진으로 들어가는 주된 인터페이스는 GUI가 아니라 구조화된 텍스트여야 한다는 것이다.

왜 이 아키텍처가 중요한가

전통적인 게임 엔진은 책상 앞에 앉은 사람을 위해 진화했다. 뷰포트가 있다. 계층 패널이 있다. 인스펙터가 있다. 타임라인이 있다. 모든 게 클릭하고, 드래그하고, 시각적으로 오브젝트를 배치하는 것을 중심으로 설계돼 있다. 그 워크플로는 강력하다. 그리고 AI 에이전트가 쓰기엔 불가능하기도 하다.

주된 "사용자"가 LLM일 때는 다른 기본 요소가 필요하다. 바이너리 씬 포맷 대신 YAML. 중첩된 씬 트리 대신 쿼리 가능한 상태. 마우스 클릭 대신 프로토콜 기반 명령. 윈도우 렌더링 대신 헤드리스 동작.

이건 DevOps가 GUI 제어판에서 코드형 인프라(infrastructure-as-code)로 옮겨 갔을 때 인프라 분야에서 일어난 것과 같은 전환이다. 똑같은 일이 게임 엔진에서 벌어지고 있는데, 다만 20년 늦게 일어나는 것뿐이다.

nAIVE의 MCP 인터페이스가 가장 분명한 예다. MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트가 도구와 통신하는 표준 방식이 되어 가고 있다. 엔진이 MCP를 네이티브로 말할 때, 이 프로토콜을 지원하는 어떤 AI 에이전트든 사람이 끼어들지 않고도 씬을 조작하고, 파라미터를 조정하고, 테스트를 돌리고, 게임플레이를 반복 개선할 수 있다. 그건 전통적인 엔진에 갖다 붙인 기능이 아니다. 그건 엔진과 그 사용자 사이의 근본적으로 다른 관계다.

게임 개발에서의 Gaussian splatting. nAIVE와 Mirror 둘 다 이걸 일급 렌더링 기본 요소로 다룬다.

더 큰 그림

이 세 엔진이 유일한 신호는 아니다. Meshy의 Black Box는 런타임에 AI가 생성하는 게임 메커니즘을 시연했다. OpenAI는 GDC에서 Phaser로 만든 전술 RPG를 선보였다. "AI가 무언가를 생성한다"와 "그 무언가가 플레이 가능한 게임으로 돌아간다" 사이의 도구 계층은 매달 더 얇아지고 있다.

Cinevva에서 우리는 이 다리를 반대 방향에서 놓아 왔다. 우리 엔진은 렌더링, 물리, 실시간 상호작용을 맡고, AI는 에셋 생성을 맡는다. 접근 방식은 nAIVE나 Arcane과 다르지만, 그 밑에 깔린 베팅은 같다. 미래의 게임 엔진은 AI를 플러그인으로 그냥 더하는 게 아니라, 제1 언어로 말해야 한다는 것이다.

전통적인 엔진 제작사들도 이걸 안다. Unity는 GDC에서 AI 게임 제작 도구를 미리 공개했다. Roblox는 AI 기반 4D 모델 제작을 출시했다. 하지만 인간을 위해 설계된 엔진에 AI 기능을 더하는 것과, AI가 주된 인터페이스인 엔진을 설계하는 것 사이에는 의미 있는 차이가 있다.

다음에 무슨 일이 벌어질지에 대한 내 생각

이 엔진들 대부분은 살아남지 못할 것이다. 새 카테고리에선 정상적인 일이다. 하지만 설계 패턴은 남을 것이다. YAML 기반 씬 정의, 에이전트 제어를 위한 MCP 프로토콜, 쿼리 가능한 게임 상태, 헤드리스 동작. 이 아이디어들은 2년 안에 주류 엔진들로 흡수될 것이다.

이 시대를 거머쥘 엔진은 아마 아직 존재하지 않는다. 하지만 아키텍처 차원의 DNA는 바로 지금, 이 세 프로젝트와 한 줌의 다른 프로젝트들 속에서 쓰이고 있다. 질문은 게임 엔진이 AI 네이티브가 될 것이냐가 아니다. 그 변화가 기존 강자들 내부에서 올지, 아니면 첫날부터 에이전트를 위해 설계한 신규 진입자들에게서 올지다.

관련 글:

• 이제 모두가 AI 게임 엔진이 되고 싶어 한다 — 무대를 깔아 준 플랫폼 경쟁
• 최전선 오픈소스 생성형 AI 모델 — 이 엔진들이 통합하고 있는 모델들
• 웹 게임 엔진 비교 — 새 엔진들이 더 넓은 생태계에서 어디에 들어맞는지
• 오픈소스에 AI 오염 문제가 있다 — AI가 생성한 기여의 비용 측면

글 Oleg Sidorkin, Cinevva CTO

2주 전, 나는 vibe coding이 새로운 게임 잼이라고 썼다. 당시 핵심 주장은 AI 도구가 아이디어와 프로토타입 사이의 장벽을 무너뜨렸다는 것이었다. 그 이후로 증거는 "사람들이 프로토타입을 만들고 있다"에서 "사람들이 팔고 있다"로 바뀌었다.

이제 이건 더 이상 잼이 아니다. 하나의 제작 방법론이다.

AI 에이전트로 완성도 있는 비디오 게임 만들기. 규모를 키울 수 있는 패턴은 바로 이 멀티 에이전트 워크플로다.

3월에 출시된 것들

Void Balls는 BigDevSoon이 10일 만에 만들었다. 데모를 대충 붙여 만든 10일이 아니다. 173개 스크립트에 걸친 2만 9천 줄의 C#, 88개의 테스트 파일, 다섯 종류의 적, 15장의 강화 카드, 그리고 보스전까지 갖춘 게임을 만든 10일이다. 워크플로는 이렇다. 8개의 병렬 Claude Code 에이전트가 각각 서로 다른 영역을 맡았다. 아키텍처, 구현, 게임 밸런스, 테스트. 전부 동시에 돌아갔다. 아트는 Replicate에서, 오디오는 ElevenLabs에서 나왔다.

Grumbulus는 두 명의 개발자가 두 번의 저녁에 걸쳐 만들었다. 절차적 오디오와 패럴랙스 렌더링이 들어간 1만 5천 줄의 순수 JavaScript를 전부 Claude Code로 생성했다. 프레임워크도 없고 엔진도 없다. AI가 그냥 평범한 JS를 쓴 것뿐이다.

CODEX MORTIS는 스스로를 "세계 최초의 100% AI 개발 게임"이라 부르며 Steam 앞서 해보기로 출시됐다. 강령술 테마의 생존 불릿 헬 게임으로, 애니메이션과 셰이더는 Claude Code로, 아트워크는 ChatGPT로 석 달에 걸쳐 만들었다. PIXI.js와 bitECS를 쓴 순수 TypeScript를 Electron으로 감쌌다. 데모는 1만 500명의 플레이어를 끌어모았고 평균 세션 길이는 71분이었다.

Catvivors는 고양이를 소재로 한 뱀파이어 서바이버즈류 로그라이트로 Steam 앞서 해보기에 올랐다. AI 연구자인 1인 개발자가 Claude Code로 전체를 만들었다.

정말 중요한 패턴

개별 게임들도 흥미롭다. 하지만 재현 가능한 패턴이 더 흥미롭다.

Void Balls의 워크플로가 주목받을 만한 이유는, 한 사람이 프롬프트를 타이핑하는 게 아니기 때문이다. 여덟 개의 병렬 AI 에이전트가 각자 특정 역할을 맡고 같은 코드베이스 위에서 동시에 작업한다. 그건 vibe coding이 아니다. 조율된 AI 노동이다. 아키텍처 에이전트가 구조를 정의한다. 구현 에이전트가 기능을 만든다. 밸런스 에이전트가 난이도 곡선을 조정한다. 테스트 에이전트가 테스트 묶음을 작성하고 실행한다. 한 명의 사람이 여덟 명의 일꾼을 지휘한다.

이것이 규모를 키울 수 있는 워크플로다. "Claude에게 게임을 만들라고 시키는" 것이 아니라 "개발팀을 관리하듯 Claude 에이전트 팀을 관리하는" 것이다. 병렬 에이전트 패턴은 프로토타입에서 출시 가능한 제품까지 몇 달이 아니라 며칠 만에 가는 방법이다.

전체 스택은 이제 검증됐다. 코드 생성 + 아트 생성 + 오디오 생성 + 게임 엔진 = 출시 가능한 제품. 각 계층마다 유능한 도구가 있다. 코드베이스는 Claude Code. 아트는 Replicate나 Midjourney. 오디오는 ElevenLabs. 엔진은 마음대로 고르면 된다. 이 도구들 사이의 통합은 여전히 거칠지만, 어쨌든 작동한다.

한 시간 만에 3D FPS를 처음부터 vibe coding하기. Unity도, Unreal도, 엔진도 없이.

솔직한 한계

천장에 대해 솔직하게 말하려 한다. 과대 선전이 현실을 앞질러 가고 있다고 보기 때문이다.

CODEX MORTIS의 평균 71분 세션은 데모치고는 인상적이다. 하지만 그게 7일 차 잔존율이나 사람들이 완성판을 위해 돈을 낼지 여부까지 말해주지는 않는다. 지금까지 출시된 게임들은 대부분 로그라이크, 불릿 헬, 오토배틀러다. 이 장르들은 절차적 변형과 기계적 깊이를 갖는데, 그건 손으로 다듬은 콘텐츠가 아니라 시스템 간의 상호작용에서 나온다.

아직 등장하지 않은 것들이 있다. 복잡한 내러티브 게임, 깊이 있는 전략 게임, 그리고 레벨 디자인이 페이싱과 감정의 호흡에 대한 인간의 직관을 요구하는 모든 것. AI가 잘 다루는 장르는 가장 시스템화하기 쉬운 장르다. 이건 우연이 아니다.

"출시 가능"과 "살 만함"은 다른 얘기다. 무료 브라우저 게임과 15달러짜리 Steam 게임의 품질 기준은 같은 급이 아니다. AI로 만든 게임이 출시 한 번이 아니라 하나의 사업을 떠받칠 수 있는지 알려줄 잔존율 데이터나 매출 데이터는 아직 보지 못했다.

다음에 일어날 일에 대한 내 생각

이런 게임들이 더 많이 출시될 것이다. AI 모델이 좋아지고 멀티 에이전트 워크플로가 무르익으면서 품질도 올라갈 것이다. 첫 진짜 히트작, 즉 주로 AI 도구로 만들어졌으면서 플레이어 기반을 유지하고 실제 매출을 내는 게임은 아마 2026년이 끝나기 전에 나올 것이다.

하지만 업계를 바꾸는 건 어느 한 게임이 아니다. 제작 방법론이 이제 존재한다는 사실이다. 우리는 두 사람이 사흘 만에 A Breaker Belt를 만들었다. BigDevSoon은 한 사람과 여덟 개의 에이전트로 10일 만에 Void Balls를 만들었다. 점점 늘어나는 게임 범주에서, 아이디어에서 출시 가능한 게임까지 가는 시간이 몇 년에서 몇 주로 줄어들었다.

주목해야 할 스튜디오는 AAA 업체들이 아니다. 1인 개발자가 이제 한 달이면 만들 수 있는 게임을 20달러에 파는 중간급 퍼블리셔들이다.

관련 글:

• Vibe coding이 새로운 게임 잼이다 — 이 글이 이어받은 신호
• A Breaker Belt: 스네이크와 아르카노이드의 만남, 사흘 만에 vibe coding으로 — AI 워크플로에 대한 우리 자신의 경험
• 에이전트형 AI 코드 도구 — Claude Code, Cursor, 그리고 멀티 에이전트 개발
• 게임 잼 & 해커톤 — vibe coding이 진화해 나온 그 형식

글 Oleg Sidorkin, Cinevva CTO

NVIDIA는 GDC에서 하나의 약속과 함께 DLSS 5를 공개했다. 조명, 재질, 그림자를 실시간으로 재구성하는 생성형 AI로, 성능 손실 없이 게임을 사진처럼 사실적으로 보이게 만든다는 것이었다. 그런데 사람들이 그것이 캐릭터 얼굴에 실제로 무슨 짓을 했는지를 봤다.

인터넷은 이걸 "yassifying"(과하게 예쁘게 다듬기)이라고 불렀다. 《바이오하자드 레퀴엠》의 Grace Ashcroft는 초췌하고 전투로 닳은 생존자에서, 매끈하게 다듬어지고 평준화된, 다른 캐릭터처럼 보이는 얼굴로 변했다. Leon도 똑같은 처리를 받았다. AI는 원래의 아트 디렉션이 충분히 좋지 않다고 판단하고는 그것을 "고쳐"버렸다.

《바이오하자드 레퀴엠》과 함께한 NVIDIA의 DLSS 5 공개. 이 시각적 변화는 곧바로 거센 반발을 불러왔다.

NVIDIA가 내놓은 것, 그리고 그것이 실제로 하는 일

DLSS 1부터 4까지는 업스케일링(upscaling) 기술이었다. 더 낮은 해상도로 렌더링한 뒤 AI로 빠진 픽셀을 채웠다. 아티스트들은 이 기술을 반겼는데, 원본 이미지를 존중했기 때문이다. 당신의 아트 디렉션은 그대로 유지됐다. AI는 그저 그걸 더 선명하게 만들었을 뿐이다.

DLSS 5는 근본적으로 다르다. 이것은 비디오-투-비디오 생성형 AI 시스템으로, 게임의 원본 에셋이나 지오메트리, 장면 데이터에 접근하지 않고 작동한다. 렌더링된 2D 프레임과 모션 벡터를 받아서, "개선된" 조명과 재질, 디테일을 가진 새 프레임을 생성한다.

핵심 단어는 "개선"이다. 누구의 판단에 따른 개선인가? AI의 판단이다. 아티스트의 것이 아니다.

NVIDIA는 처음에 이것이 "3D 장면 이해 능력"을 갖췄다고 설명했다. 나중에 가서는 2D 프레임 데이터만으로 작동한다고 정정했다. 이 구분은 중요하다. 이 시스템은 아티스트가 만든 것을 강화하는 게 아니다. 평면 이미지를 해석하고, 거기에 있어야 한다고 스스로 생각하는 것을 생성한다. 의도된 결함이 담긴 얼굴, 즉 흉터나 때, 스트레스 주름, 비대칭을 만나면 AI는 그것들을 매끈하게 지워버리는 경향이 있다. 학습 데이터가 이런 것들을 "낮은 품질"과 연결지어 놓았기 때문이다.

이것은 창작 통제권의 문제다

GDC에서 AI가 업계에 해를 끼치고 있다고 답한 개발자의 52%가 모두 일자리를 잃을까 봐 걱정하는 건 아니다. 그들 중 다수는 작품이 플레이어에게 도달할 때 그것이 어떻게 보일지에 대한 통제권을 잃는 것을 걱정한다.

DLSS 5는 그 두려움을 구체화한다. 이제 당신이 완성한 작품과 플레이어의 화면 사이, 렌더링 파이프라인 안에 AI가 앉아서 당신의 창작 결정을 적극적으로 다시 써버린다. 몇 주에 걸쳐 완성한 초췌한 얼굴은 매끈하게 다듬어진다. 당신이 공들여 균형을 맞춘 음울한 조명은 더 사진처럼 사실적이도록 "보정"된다. 당신이 선택한 특정한 룩은 모델이 "좋다"고 여기는 무언가로 일반화된다.

Digital Foundry는 처음엔 호의적인 프리뷰를 냈다가, 이어서 "우리는 보도를 더 미뤘어야 했다"라는 제목의 후속 영상을 내놓았다. NVIDIA를 치켜세우는 경향이 있는 기술 매체조차 이번 공개에는 뭔가 다른 점이 있다는 걸 알아챘다.

《발더스 게이트 3》를 만든 Larian Studios는 팬들의 반발 이후 다음 프로젝트에서 일부 생성형 렌더링 도구를 포기한 것으로 전해진다. 올해의 게임을 막 수상한 스튜디오가 무료 렌더링 기술에서 등을 돌린다면, 창작 통제권 논쟁은 더 이상 이론이 아니다.

DLSS 5 논쟁에 대한 Digital Foundry의 후속편: "우리는 시간을 더 들였어야 했다."

패턴은 똑같다

이번 달 초에 나는 오픈소스의 AI 오염에 대해 썼다. 패턴은 동일하다. 무언가를 만드는 것은 싸다. 좋은 무언가를 만드는 데는 여전히 같은 비용이 든다. 무언가가 좋은지 평가하는 데도 여전히 같은 비용이 든다.

오픈소스에서는 그럴듯해 보이지만 미묘한 버그를 끼워 넣는 AI 생성 풀 리퀘스트다. 렌더링에서는 "더 나아" 보이지만 아티스트가 의도한 게 아닌 AI 생성 프레임이다. 두 경우 모두 AI가 통계적으로 평균낸 결과물로 인간의 판단을 덮어쓴다. 두 경우 모두 다른 누군가에게 시간과 창작 통제권이라는 대가를 치르게 한다.

차이는, 메인테이너는 나쁜 PR을 거절할 수 있다는 점이다. 하지만 NVIDIA와 퍼블리셔가 DLSS 5를 켜기로 합의했다면 아티스트는 그것을 거절할 수 없다. 플레이어의 GPU가 그들의 작품을 실시간으로 다시 쓰고 있고, 그들에겐 발언권이 없다.

앞으로 어떻게 될 거라고 생각하는가

NVIDIA는 2026년 가을에 DLSS 5를 출시할 것이다. Capcom, Bethesda, Ubisoft, Warner Bros.를 포함한 주요 퍼블리셔들이 이미 합류했다. 기술은 개선될 것이고 "yassifying"은 덜 눈에 띄게 될 것이다. 사람들이 익숙해지기 때문에 반발은 잦아들 것이다.

하지만 근본적인 질문은 사라지지 않는다. 생성형 AI를 렌더링 파이프라인에 추가할 때, 플레이어가 보는 것에 대해 누가 최종 결정권을 갖는가? 지금 그 답은 NVIDIA의 학습 데이터다. 게임을 하나의 예술 형식으로 아끼는 사람이라면 누구나 이 사실에 불편함을 느껴야 한다.

이 구분은 우리가 업계 전반의 AI 도구를 어떻게 바라볼지에 중요하다. 창작자의 의도에 봉사하는 AI는 도구다. 창작자의 의도를 덮어쓰는 AI는 완전히 다른 무언가다. DLSS 1부터 4까지는 도구였다. DLSS 5는 AI가 하드웨어 수준에서, 묻지도 않고, 자신의 미적 판단을 다른 사람의 작품에 끼워 넣은 첫 번째 주류 사례다.

관련 글:

• 오픈소스에는 AI 오염 문제가 있다 — 다른 맥락 속 같은 패턴
• 숫자로 보는 GDC 2026 — 개발자의 AI 반대에 관한 설문 데이터
• AI 논란, 신뢰, 그리고 포스트 AI 경제 — 더 넓은 신뢰 문제
• 프런티어 오픈소스 생성형 AI 모델 — 생성형 렌더링을 구동하는 모델들

글쓴이 Oleg Sidorkin, Cinevva CTO

Andrej Karpathy는 2025년 2월에 "vibe coding"이라는 말을 만들었다. 원하는 것을 설명하면 AI가 구현을 맡는 방식으로 소프트웨어를 만든다는 뜻이다. 1년 뒤 콜린스 사전은 이것을 올해의 단어로 선정했다. 그해 봄, 이 단어의 검색량은 6,700% 치솟았다.

대부분의 소프트웨어에서 vibe coding은 더 빠른 프로토타이핑을 의미한다. 게임 개발에서는 더 구체적인 무언가를 의미한다. "엉뚱한 아이디어"와 "플레이 가능한 프로토타입" 사이의 장벽이 무너졌다.

A Breaker Belt: 스네이크와 아르카노이드의 만남, Cinevva Engine에서 사흘 만에 바이브 코딩으로 완성

실제로 바뀐 것

게임 잼이 존재하는 이유는 대부분의 실험에 게임 개발이 너무 오래 걸리기 때문이다. 당신에게 주어지는 건 48시간, 하나의 주제, 그리고 카페인과 아드레날린으로 버틸 수 있는 만큼의 에너지뿐이다. 이 제약이 창의성을 끌어낸다. 야심 찬 무언가는 만들 수 없으니, 대신 엉뚱한 걸 만든다. 역사상 최고의 게임 중 일부는 잼 프로젝트로 시작했다.

Vibe coding은 비슷한 일을 하되 인위적인 시간 압박을 없앤다. 메커니즘이나 분위기, 동작을 설명하는 것만으로 며칠이 아니라 몇 분 만에 작동하는 프로토타입을 얻을 수 있다면, 아무도 승인하지 않을 아이디어도 시도해 볼 수 있다. 실험의 경제 논리가 바뀐 것이다.

우리는 A Breaker Belt를 사흘 만에 만들었다. 두 사람이, 틈틈이, 크런치 없이. 스네이크와 아르카노이드의 만남. 50개의 웨이브. 23종의 벽돌. 반응형 음악. AI 내레이션. 실시간 합성 음향 효과. 웹, 모바일, PC로 출시했다. 보통 이 정도 규모면 여덟아홉 명짜리 팀이 몇 달은 걸린다. 브레인스토밍 문서에서 죽어버렸을 엉뚱한 조합이, 대신 긴 주말 동안 만들어졌다.

이것이 바로 vibe coding이 게임에 실제로 해주는 일이다. 좋은 게임을 저절로 만들어 주지는 않는다. 실험을 싸게 만들어 준다.

트렌드 뒤의 숫자

투자 규모를 보면 업계가 이걸 얼마나 진지하게 받아들이는지 알 수 있다. Cursor는 시리즈 D에서 23억 달러를 모았다. Lovable은 66억 달러 가치 평가로 3억 3천만 달러를 모았다. Y Combinator 2025년 겨울 기수의 스타트업 중 약 25%가 코드베이스의 95%를 AI로 생성한 것으로 추정된다.

게임 개발에 한정해서 보면, Three.js는 이제 바이브 코딩으로 만든 웹 게임의 주력 라이브러리로, 주간 npm 다운로드가 270만 건에 이른다. Cinevva, Phaser, 그리고 계속 늘어나는 AI 도구들 같은 플랫폼은 의도를 설명하는 것을 주된 입력으로 삼는 개발 환경을 만들고 있다.

Karpathy 본인은 이미 다음 개념으로 넘어갔다. 그는 그것을 "agentic engineering"이라 부르는데, AI 에이전트가 사람의 프롬프트에 응답하는 게 아니라 스스로 코드를 짜는 방식이다. "거기엔 예술과 과학, 그리고 전문성이 있다"고 그는 적었다. 이 분야는 어휘보다 빠르게 움직이고 있다.

바뀌지 않는 것

한계는 실재하며 솔직하게 짚어 둘 가치가 있다. 프로젝트가 커지면 컨텍스트 관리가 병목이 된다. 프로젝트가 충분히 복잡해져서 전체 컨텍스트가 단일 윈도에 들어가지 않으면 AI 모델의 성능이 떨어진다. 받게 되는 코드는 실행하기엔 충분히 좋지만 유지보수하기엔 충분히 좋지 않은 경우가 많다. 무언가 망가졌을 때, 아무도 온전히 이해하지 못하는 AI 생성 복잡성을 디버깅하는 일은 그 자체로 특별한 도전이다.

취향 문제도 있다. AI는 기계적으로 작동하는 게임을 아주 빠르게 만들어 낼 수 있다. 하지만 그 게임이 재미있는지는 말해 주지 못한다. 난이도 곡선의 손맛이 좋은지. 음악이 분위기에 맞는지. 페이스가 당신을 몰입시키는지, 아니면 서서히 지루하게 만드는지. 그 판단의 층위, 프로토타입과 플레이할 가치가 있는 게임을 가르는 그것은, 여전히 결과에 마음을 쓰는 사람을 필요로 한다.

게임 잼이 통하는 이유는 시간 압박이 무엇이 중요한지에 대한 어려운 선택을 강제하기 때문이다. Vibe coding은 시간 압박은 없앴지만 선택의 필요는 없애지 못했다. 최고의 바이브 코딩 게임은 자신이 원하는 걸 아는 사람들에게서 나오지, 돌아오는 걸 그냥 받아들이는 사람들에게서 나오지 않는다.

다음에 무슨 일이 일어날까

존재하지 말았어야 할 게임이 더 많이 존재하게 될 것이다. 그중 일부는 형편없을 것이다. 그중 일부는 빛날 것이다. 비율은 안 바뀔지 몰라도 물량은 바뀔 것이다. 그리고 그 물량 속에서 예전엔 결코 만들 수 없었던 게임을 발견하게 될 것이다. 아직 이름조차 없는 장르. 아무도 투자하지 않았을 조합. 도구가 마침내 방해를 멈춰서 한 사람이 혼자 만든 개인 프로젝트.

이것은 늘 더 나은 도구가 약속해 온 것이다. 모든 게 더 나아진다는 게 아니라, 더 많은 것이 존재할 수 있게 된다는 것. 그 게임 잼의 기운, "그냥 한번 해보고 보자"는 그 마음가짐은 더 이상 48시간 창에 갇혀 있지 않다. 화요일 오후, 당신에게 아이디어가 떠오른다. 목요일이면 그것은 플레이할 수 있다.

Cinevva의 엔진은 무료로 쓸 수 있다. 당신의 엉뚱한 게임 아이디어는 존재까지 사흘밖에 안 남았을지도 모른다.

관련 글:

• A Breaker Belt: 스네이크와 아르카노이드의 만남, 사흘 만에 바이브 코딩으로 완성
• 우리는 라디오 방송국을 만들 생각이 없었다
• 에이전트형 AI 코드 도구 — 게임 개발을 위한 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot
• 게임 잼과 해커톤 — 본래의 48시간 게임 제작 형식
• 웹 게임 엔진 비교 — AI 보조 워크플로와 잘 어울리는 엔진

글 Oleg Sidorkin, Cinevva CTO

Steam Next Fest는 단순한 이벤트가 아닙니다. 하나의 데이터셋입니다. 2026년 2월, 2,200개가 넘는 게임이 데모, 트레일러, 그리고 위시리스트에 대한 기대를 안고 등장했습니다. 결과가 나왔고, 인디 개발자들이 마음으로는 느끼지만 늘 입 밖으로 꺼내지는 않는 무언가를 확인시켜 줍니다.

Next Fest는 이미 관객을 가진 게임에게 보상을 줍니다. 제로에서 시작한다면, 축제 하나만으로는 그 점을 바꿔주지 못합니다.

2026년 2월 Steam Next Fest에서 눈에 띈 인디 게임들

숫자

presskit.gg가 데이터를 분석했고, 그 계층 구분은 꽤 뚜렷합니다.

중앙값 게임이 얻은 위시리스트는 460개였습니다. 데모가 제공되고, 스토어 페이지가 라이브 상태이며, Steam이 이 이벤트를 적극적으로 홍보하는 상황에서 말이죠. 지구상에서 가장 큰 PC 게임 플랫폼에서 일주일간 전담 노출을 받고 얻은 게 위시리스트 사백육십 개입니다.

모멘텀은 누적됩니다. 무명도 누적됩니다.

다이아몬드 등급 게임들은 거의 전부 기존 위시리스트 10,000개 이상을 가지고 진입했습니다. 축제가 시작되기 전부터 콘텐츠 크리에이터의 다룸이 있었습니다. 그들의 캡슐 아트는 썸네일 크기에서도 즉각적으로 의미를 전달했습니다. 등장하기 전에 이미 마케팅 작업을 끝내 둔 것이죠.

위시리스트 1,000개 미만으로 진입한 게임들은요? 대부분 몇백 개 정도 더 얻었습니다. 축제는 이미 있던 것을 증폭시켰습니다. 무에서 무언가를 만들어내지는 못했습니다.

이 패턴은 Next Fest만의 것이 아닙니다. 발견의 모든 곳에서 나타납니다. YouTube는 이미 잘 나가는 영상을 추천합니다. Spotify는 이미 재생 수가 있는 곡을 앞으로 끌어올립니다. 어디든 스토어 알고리즘은 참여에 더 많은 참여로 보상합니다.

모멘텀이 있다면 Next Fest는 곱셈기입니다. 없다면, 그것은 참가 증명서입니다.

장르는 생각보다 더 중요합니다

협동(Co-op) 게임은 전반적으로 기대 이상의 성과를 냈습니다. 콘텐츠 크리에이터들은 방송에서 친구들과 함께 플레이하고 싶어 합니다. 그 사회적 역학이 클립을 만들고, 클립이 조회수를 만들고, 조회수가 위시리스트를 만듭니다. 사회적 플레이 루프가 소셜 미디어 루프를 먹여 살립니다.

생존과 제작 장르 게임은 개발자 입장에서 보면 얼마나 붐비는지와 상관없이 여전히 강세를 유지했습니다. 플레이어들은 여전히 이런 게임을 원합니다. 공급이 수요를 넘어서지 않았습니다.

내러티브 게임과 비주얼 노벨은 고전했습니다. Next Fest의 형식이 그들에게 불리하게 작용합니다. 데모를 둘러보는 행위는 빠른 시각적 명료함에 보상을 줍니다. 캡슐 아트를 보고, 어쩌면 게임플레이를 10초쯤 보는 그 몇 초 안에 게임이 무엇인지 이해해야 합니다. 스토리 중심 게임에는 썸네일이 제공할 수 없는 맥락이 필요합니다.

로그라이크는 여전히 뚫고 나갈 수 있지만, 강력한 차별화가 있어야만 가능합니다. "반전이 있는 로그라이크"라면 그 반전이 한눈에 보여야 합니다.

우리가 이것을 면밀히 지켜보는 이유

이 데이터는 우리에게 중요합니다. Cinevva가 바로 이 데이터가 드러내는 문제를 위해 만들어졌기 때문입니다. 우리의 릴스 우선 발견 방식은 다듬어진 스크린샷이 아니라 실제 게임플레이를 보여줍니다. 클립을 스크롤하다가 재미있어 보이는 무언가를 발견하면, 브라우저에서 바로 그것을 플레이하게 됩니다.

우리는 Steam을 대체하거나 Next Fest와 경쟁하려는 게 아닙니다. 데이터는 이미 가시성을 가진 게임에게는 이 플랫폼들이 아주 잘 작동한다고 말해줍니다. 우리가 관심을 두는 질문은 이것입니다. 나머지 2,000개의 게임은 어떻게 되는가? 진짜로 좋은데도 기존 관객을 가지고 진입하지 못한 게임들 말입니다.

그런 게임들에는 기존 모멘텀에 의존하지 않는 발견 경로가 필요합니다. 플레이어가 스토어에서는 절대 찾지 못했을 게임을, 5초간 봤는데 흥미로워 보인다는 이유만으로 우연히 마주칠 수 있는 어딘가가 필요합니다. 그것이 우리가 메우고 있는 빈틈입니다.

올해 초에 우리가 발행한 Steam Next Fest 전략 가이드는 전술적인 측면을 다룹니다. 이 글은 구조적인 시사점에 관한 것입니다. PC 게임 최대 플랫폼에서의 발견은 점점 더 부자가 더 부자가 되는 시스템이 되고 있습니다. 만약 그것이 유일한 시스템이라면, 많은 훌륭한 게임이 보이지 않는 채로 남을 것입니다.

관련 글:

• 2026년 2월 Steam Next Fest 데이터
• Steam Next Fest 전략 가이드 — Next Fest를 당신에게 유리하게 활용하는 전술
• 협동 게임 디자인 — 협동 게임은 축제에서 꾸준히 기대 이상의 성과를 냅니다
• itch.io에 게임 출시하는 법 — 더 작은 게임을 위한 대안적 발견 경로

글 Oleg Sidorkin, Cinevva CTO

Rémi Verschelde는 Godot를 계속 돌아가게 만드는 사람 중 한 명이다. 부업이나 취미가 아니라 평생의 일로서 그렇다. 대부분의 사람이 Godot라는 이름을 듣기도 전부터 그는 이 엔진을 유지보수하면서 기여를 검토하고, 패치를 머지하고, 수백만 명의 개발자가 의존하는 이 물건이 실제로 작동하도록 챙겨 왔다.

지난달 그는 Godot의 기여 파이프라인에서 벌어지고 있는 일을 "진을 빼고 사기를 꺾는다"고 표현했다.

원인은 AI가 생성한 풀 리퀘스트다. 그것도 아주 많이.

Godot는 지금 GitHub에 열려 있는 풀 리퀘스트가 4,681개나 있다. 새로 들어오는 제출 중 점점 더 큰 비율이, 프롬프트를 입력해 코드를 얻은 뒤 그게 무슨 일을 하는지 이해하지도 못한 채 제출한 사람들에게서 나온다. 그 코드는 언뜻 보면 그럴듯해 보일 때가 많다. 컴파일도 된다. 변수 이름도 말이 된다. 그러다 메인테이너가 20분을 들여서야, 그게 미묘한 버그를 들여오거나, 어떤 예외 상황을 망가뜨리거나, 존재하지도 않는 문제를 푼다는 걸 알아낸다.

나쁜 PR을 거절하는 데 쓰는 시간은 좋은 PR을 검토하는 데 쓰지 못한 시간이다.

아이러니는 스스로 쓰여진다

AI 도구는 개발자를 더 생산적으로 만들어야 한다. 그게 세일즈 포인트다. 그래서 여러 회사가 그걸 만들겠다고 수십억 달러를 모으고 있다. 그리고 개인 차원에서는 실제로 그렇다. 나는 매일 AI 도구를 쓴다. 우리 플랫폼 전체가 게임 제작, 음악 생성, 3D 모델 등에 AI를 쓴다. 나는 AI에 반대하는 사람이 아니다.

하지만 투자자용 자료에서는 아무도 말하지 않는 시스템 차원의 효과가 있다. AI가 기여 하나를 만드는 일을 너무나 쉽게 만들어서 제출 비용이 0으로 떨어지는데, 검토 비용은 예전 그대로 머물러 있으면, 오염 문제가 생긴다.

이런 PR을 제출하는 사람들은 악의가 있는 게 아니다. 대부분은 진심으로 기여하고 싶어 한다. 그들은 AI 도구를 쓰면 깊은 전문성 없이도 오픈소스에 기여할 수 있다고 들었다. 그리고 그 도구들은 정말로 기여처럼 보이는 무언가를 생성하게 해 준다. 다만 그게 기여가 아닐 뿐이다.

Verschelde는 AI 생성 PR을 잡아내는 데 AI를 쓰는 건 "끔찍하게 아이러니할" 거라고 인정했다. 그의 말이 맞다. AI 산출물을 AI 탐지로 맞서는 건 아무도 이길 수 없는 군비 경쟁이다.

이것이 진짜로 말해 주는 것

무언가를 만드는 건 이제 싸다. 좋은 것을 만드는 건 여전히 같은 비용이 든다.

이건 오픈소스 코드 리뷰에서만이 아니라 어디서나 드러나는 교훈이다. 게임 개발에서, 음악 제작에서, 콘텐츠 제작에서 나타난다. AI는 바닥을 낮췄다. 최소한으로 쓸 만한 기여, 최소한으로 할 만한 게임, 최소한으로 봐줄 만한 블로그 글이 이제는 몇 초 만에 생성될 수 있다. 하지만 천장은 움직이지 않았다.

이미 자기 일을 잘하던 사람들은 이제 더 빨라졌다. "무언가를 만들었다"와 "누군가의 시간을 들일 만한 것을 만들었다" 사이의 격차는 사실 예전보다 더 벌어졌다. 평범한 산출물의 양은 폭발적으로 늘었는데, 품질을 평가할 수 있는 사람의 수는 변하지 않았기 때문이다.

Godot의 기여 가이드라인은 AI 도움을 받았다면 그 사실을 밝히도록 요구한다. 사람들은 그걸 무시한다. 규칙을 더 엄격하게 만들 수도 있지만, 집행에는 당신이 아끼려던 바로 그 사람의 검토 시간이 필요하다.

진짜 해법은 지루하다

Verschelde의 가장 큰 요청은 자금이다. 메인테이너를 더 고용하라는 것. 작업을 검토할 사람을 더 두라는 것. 그건 기술적 해법이 아니라 조직적 해법이다. 그리고 그게 아마 유일하게 통하는 해법일 것이다.

오픈소스 프로젝트는 나머지 우리 모두가 배우고 있는 것과 같은 교훈을 받고 있다. AI는 인간의 판단에 대한 필요를 없애지 않는다. 오히려 키운다. AI가 생성한 콘텐츠가 어떤 시스템으로든 더 많이 흘러들수록, 그럴듯해 보이는 것과 실제로 옳은 것의 차이를 분간할 수 있는 사람이 더 필요해진다.

우리는 Cinevva의 도구를 만들 때 이걸 늘 생각한다. 목표는 게임 제작에서 인간의 판단을 없애는 게 결코 아니었다. 창의적인 사람들이 중요한 것에 판단력을 집중하게 하는 것이다. 이게 느낌이 맞나, 이게 작동하나, 누군가 이걸 즐길까? 막일은 처리된다. 안목은 자동화되지 않는다.

Godot는 이 문제를 풀어낼 것이다. 이 엔진은 너무 중요하고 커뮤니티는 너무 강해서 그러지 못할 리가 없다. 하지만 그들이 마주한 이 패턴은 사라지지 않는다. 모든 오픈소스 프로젝트, 모든 창작 플랫폼, 대중의 기여를 받는 모든 시스템은 똑같은 질문에 직면하게 된다. 무언가를 생산하는 건 거의 공짜인데 그걸 평가하는 건 그렇지 않은 세상을, 당신은 어떻게 다룰 것인가?

관련 글:

• 에이전트형 AI 코드 도구 — AI 코딩 도구의 책임 있는 사용
• 프런티어 오픈소스 생성형 AI 모델 — 이 변화를 이끄는 오픈소스 모델
• AI 논란, 신뢰, 그리고 포스트 AI 경제 — 창의적 작업에서 AI를 둘러싼 더 넓은 신뢰 문제
• 웹 게임 엔진 비교 — Godot와 이 추세에 영향받는 다른 엔진들

글 Oleg Sidorkin, Cinevva CTO

2026년 2월, 다음과 같은 일들이 대략 3주 안에 잇따라 일어났다.

Unity의 CEO는 GDC에서 프롬프트로 게임을 만드는 시연을 하겠다고 공식적으로 밝혔다. Roblox는 텍스트로부터 상호작용 가능한 오브젝트를 생성하는 4D 제작 도구를 출시했다. Moonlake AI는 Nvidia, Jeff Dean, 그리고 YouTube 공동 창업자가 지원한 3,000만 달러를 바탕으로 자사의 생성형 게임 엔진 베타를 열었다. Phaser Editor v5는 MCP를 통해 AI를 씬 에디터에 직접 내장한 채로 출시됐다. 그리고 내가 한 번도 들어본 적 없는 적어도 여섯 곳의 스타트업이 "게임을 설명하면 우리가 만들어 드립니다"의 어떤 변형을 들고 Product Hunt에 모습을 드러냈다.

Roblox의 AI 부사장이 자사의 Cube 파운데이션 모델과 4D 제작에 관해 이야기한다

이건 불평이 아니다. 타이밍에 대한 관찰이다.

2년 전, 우리가 Cinevva가 하는 일을 소개하고 다닐 때, Sequoia, Pear, Draper를 비롯한 수십 곳의 VC들은 시장이 없다고 우리에게 말했다. 소비자 대상 게임 제작? 인디 개발자들은 도구에 돈을 쓰지 않는다. 기능을 도려내지 않고서는 게임 개발을 단순화할 수 없다. 시장 분석으로 그럴싸하게 포장한 표준적인 반대 의견들의 묶음이었다.

이제는 게임 업계에서 가장 큰 이름들이 수억 달러를 쏟아부으며, 자기들이 안 된다고 했던 바로 그 일의 여러 변형을 만들겠다고 경쟁하고 있다.

이 도구들은 같은 것이 아니다

여기 중요한 점이 있고, 대부분의 보도가 놓치는 점이 있다. "AI 게임 제작"은 근본적으로 다른 제품들을 가려 버리는 우산 같은 말이다.

텍스트-투-데모 도구는 트윗 한 줄에서 인상적으로 보이는 무언가를 생성한다. 프롬프트를 입력하면 플레이할 수 있는 것을 얻고, 그 GIF를 공유한다. 결과물은 진짜지만, 그건 데모다. 그 데모에서 누군가 한 시간 동안 플레이할 게임으로 가는 건 완전히 다른 문제다. Moonlake와 더 새로운 스타트업 일부가 여기에 산다. 이들은 최초의 불씨를 풀어내고 있다.

AI 코파일럿 도구는 기존 엔진 안에 자리 잡고 당신이 더 빠르게 작업하도록 돕는다. MCP를 적용한 Phaser Editor v5가 이렇게 한다. Ziva는 Godot에서 이 일을 한다. 이들은 개발 과정을 대체하는 게 아니라 가속한다. 당신은 여전히 자신이 무엇을 만들고 있는지 이해해야 한다. AI는 고된 잡일을 맡는다.

플랫폼 네이티브 AI 제작은 Roblox가 4D로 하고 있는 일이다. AI가 런타임 안에 내장되어 있다. 오브젝트는 보기에만 맞는 게 아니라 동작도 맞는다. 생성 모델이 플랫폼의 물리와 상호작용 시스템을 이해하기 때문이다. 대가는 이렇다. 당신은 그 플랫폼에 묶여 버린다.

풀스택 AI 게임 엔진은 개념부터 출시까지 모든 것을 처리하려 한다. 그게 Unity가 GDC를 향해 약속한 것이다. 그게 우리가 Cinevva에서 여러 해 동안 만들어 온 것이다. 원하는 것을 설명하고, 돌아온 결과물을 다듬고, 웹, 모바일, 데스크톱, Steam으로 출시한다. 당신이 프롬프트로 만든 게임이 곧 당신이 퍼블리시하는 게임이다.

Phaser Editor v5는 MCP를 통해 AI를 통합해 씬 수준의 보조 기능을 제공한다

데모와 출시 사이의 간극

이 분야의 모든 도구는 돌아가는 무언가를 생성할 수 있다. 그 부분은 빠르게 쉬워졌다. 어려운 건 그 뒤의 모든 것이다. 그 게임이 휴대폰에서 손맛이 좋은가? 엣지 케이스를 처리하는가? 음악, 난이도 곡선, 페이스를 다듬어 나갈 수 있는가? 같은 프로젝트에서 다섯 개의 플랫폼으로 출시할 수 있는가? 무엇이 게임을 실제로 재미있게 만드는지를, 무엇이 스크린샷을 멋져 보이게 만드는지와 구분해 AI가 이해하는가?

이 발표들 중 일부는 진짜 제품으로 이어질 것이다. 일부는 한 차례 투자를 받고, 멋진 데모를 만들어 내다가, "진짜 게임을 출시하는" 부분이 "프로토타입을 생성하는" 부분보다 더 어렵다고 판명되면 조용히 사라질 것이다.

내가 보기에 실제로 일어나고 있는 일

Sand Hill Road의 회의실에서는 받지 못했던 시장 검증이, 이제 업계 자체에서 나오고 있다. Unity와 Roblox가 자신들의 로드맵을 AI 제작에 거는 건, 우리가 줄곧 향해 만들어 온 것을 확인해 주는 셈이다. 도구는 창의적인 사람들이 생각하는 방식에 맞춰야 한다.

이 경쟁은 누가 먼저 발표하느냐가 아니다. 사람들이 자랑스러워할 게임을 실제로 만드는 데 쓰는 무언가를 누가 출시하느냐다. 오늘날 수천 명의 사람들이 Cinevva에서 그 일을 하고 있다. A Breaker Belt는 두 사람이 사흘 만에 만들었다. Cinevva Radio에는 커뮤니티가 만든 362곡의 트랙이 있다. 그게 미래를 만들겠다고 약속하는 것과 이미 그 안에서 살고 있는 것의 차이다.

경쟁은 좋은 일이다. 시장이 존재한다는 뜻이니까. 우리는 그걸 한참 전부터 알고 있었다.

관련 글:

• 웹 게임 엔진 비교 — 전통적인 엔진들이 웹 출력에서 어떻게 비교되는가
• 프런티어 오픈소스 생성형 AI 모델 — 게임 생성을 구동하는 AI 모델들
• 에이전틱 AI 코드 도구 — 개발을 가속하는 AI 코파일럿 레이어
• A Breaker Belt — AI 도구로 사흘 만에 만든 게임