Game Builders Seoul, AI와 게임의 만남
게임은 새로운 기술을 빠르게 받아들이고, 이를 새로운 플레이 경험으로 발전시켜 온 분야입니다. AI가 게임 제작의 문턱을 낮추고 있는 지금, 게임을 만드는 사람과 방식은 어떻게 달라지고 있을까요?
OpenAI가 주최하고 Com2uS가 주관한 OpenAI Game Builders Seoul이 8월 31일 서울에서 열렸습니다. 참가자들은 Codex와 함께 플레이 가능한 게임을 만들고, 그 과정에서 발견한 작업 방식과 인사이트를 공유했습니다.
행사는 두 개의 트랙으로 진행됐습니다.
Track 1: From Zero to One에서는 온라인 사전 챌린지를 통과한 40팀이 직접 만든 게임을 발표하고 시연했습니다. 각 팀은 게임의 핵심 아이디어와 제작 과정, Codex를 활용한 방법을 3분 안에 소개했습니다.
Track 2: Go Full Codex에서는 현장에서 처음 공개된 주제에 맞춰 다섯 시간 안에 새로운 게임을 제작했습니다. Track 1에서 하나의 게임을 완성한 빌더들도 새로운 아이디어에서 다시 시작해야 했습니다.
현장에는 한국 게임 산업을 만들어 온 레전드 개발자들도 함께했습니다. 이들은 AI를 활용해 진행 중인 프로젝트와 시행착오를 공개하고, 제작과 조직, 라이브 서비스와 플레이 경험이 어떻게 달라지고 있는지 이야기했습니다.
같은 AI를 사용해도 접근 방식은 모두 달랐습니다. 한 사람은 혼자 MMO를 개발했고, 다른 사람은 100명 규모의 조직이 일하는 방식을 다시 설계했습니다. 라이브 게임의 밸런스와 테스트 자동화에 AI를 적용한 사례가 있었고, AI 자체를 게임의 핵심 규칙으로 발전시키는 실험도 있었습니다.
레전드의 이야기 Recap
혼자 만드는 MMO, AI가 참여하는 게임 세계
‘바람의 나라’, ‘리니지’, ‘아키에이지’를 만든 송재경 개발자님은 AI와 함께 오픈소스 MMO를 개발해 온 여정을 소개했습니다.
서버 개발부터 셰이더, 물리 시뮬레이션, 절차적 지형 생성과 3D 에셋 제작까지, 이전에는 여러 분야의 전문가가 필요했던 작업을 혼자 시도하고 있습니다. 과거 1년 동안 약 3만 줄의 코드를 작성했다면, 현재 프로젝트에서는 약 8개월 동안 16만 줄 규모의 코드를 구현했다고 설명했습니다.
코드 작성량으로는 약 8배, 전체 콘텐츠 생산성으로는 그보다 더 큰 변화를 체감하고 있다고 합니다. AI가 작업 속도를 높이는 동시에, 혼자서는 쉽게 다루기 어려웠던 영역까지 개발 범위를 넓혀준 결과입니다.
발표에는 실제 작업에서 발견한 구체적인 팁도 담겼습니다. 송재경 개발자님은 서버를 Rust로 개발하고 있습니다. 사람이 직접 다루기에는 다소 까다로운 언어지만, AI가 코드를 잘 작성하고 문법과 타입 검사 과정이 AI의 실수를 잡아준다는 점에서 좋은 조합이라고 설명했습니다.
에셋 제작에는 작업마다 적합한 도구를 연결했습니다. 이미지 생성 도구로 캐릭터를 만들고, 이를 3D 모델로 변환한 뒤 리깅합니다. 이어 Codex가 Blender를 사용해 모델의 크기와 뼈대 이름을 게임의 규칙에 맞게 정리합니다. 블렌더의 모든 기능을 직접 익히지 않아도 원하는 결과와 기준을 설명하며 작업을 이어갈 수 있었습니다.
이러한 방식은 AI 하나에 모든 작업을 맡기는 것과는 다릅니다. 각 단계에 맞는 도구를 선택하고, 결과물을 다음 작업으로 연결하며, 게임 안에서 제대로 작동하는지 확인하는 과정이 함께 필요합니다.
송재경 개발자님이 탐색하고 있는 다음 주제는 AI로 게임을 만드는 방법을 넘어, AI가 게임 세계에 직접 참여하는 방법입니다. 그가 개발 중인 MMO에서는 사람과 AI 에이전트가 같은 프로토콜로 서버에 접속합니다. 사람은 게임 세계를 그래픽 화면으로 보고, AI 에이전트는 같은 상태를 텍스트로 전달받습니다. 서버의 입장에서는 접속한 대상이 사람인지 AI인지보다 같은 게임 규칙을 따르는지가 더 중요합니다.
여기에도 분명한 역할 구분이 있습니다. 대화하고 상황을 이해하며 목표를 세우는 일에는 LLM을 사용합니다. 길 찾기처럼 빠르고 정확하게 처리해야 하는 일에는 기존 알고리즘을 적용합니다. 게임 규칙에 따른 최종 판정은 서버가 담당합니다. LLM이 할 수 있는지를 확인하는 데서 멈추지 않고, 각각의 문제를 가장 안정적으로 해결할 방법을 선택한 것입니다.
실험 과정이 처음부터 매끄러웠던 것은 아닙니다. 초기에는 AI를 호출하고 응답을 게임에 반영하기까지 시간이 오래 걸려 대화의 흐름이 끊기는 문제가 있었습니다. 이후 플레이어가 가까이 오거나 말을 거는 등 특정 이벤트가 발생할 때 에이전트를 실행하는 방식으로 구조를 바꿨습니다. 주변에 플레이어가 없다면 호출을 생략해 불필요한 사용량도 줄였습니다.
이 구조는 MMO가 오래 운영되면서 생기는 문제에도 새로운 가능성을 제시합니다. 서비스 초기에는 붐비던 초보자 지역도 시간이 지나면 한산해집니다. 그곳에 AI 에이전트가 참여한다면 뒤늦게 게임을 시작한 플레이어도 누군가와 함께 세계를 탐험할 수 있습니다.
정해진 대사를 반복하는 NPC가 플레이어의 행동을 기억하고 상황에 따라 다르게 반응한다면, 더 많은 이용자가 자신에게도 이야기가 일어나는 세계라고 느낄 수 있습니다. 송재경 개발자님의 발표는 AI가 개발자의 작업 범위를 얼마나 넓힐 수 있는지 보여주는 동시에, AI를 게임 세계의 어느 지점에 배치해야 플레이어의 경험이 달라지는지를 탐색한 사례였습니다.
한 명의 빌더가 게임 하나를 만드는 시대
Com2uS 송병준 의장님은 25년 전 처음 모바일 게임을 만들던 시절을 돌아보며 발표를 시작했습니다. 당시 게임 하나에 허용된 용량은 24KB였습니다. 오늘날 게임의 규모는 수십 GB에서 수백 GB까지 커졌지만, 개발자가 풀어야 할 핵심 질문은 크게 달라지지 않았습니다.
“어떻게 더 재미있는 게임을 만들 것인가?”
AI는 이 오래된 질문에 접근하는 방식을 바꾸고 있습니다. 이전에는 좋은 아이디어가 있어도 이를 구현할 개발자와 팀, 시간이 필요했습니다. 이제는 한 사람이 AI와 대화하며 생각을 코드로 옮기고, 바로 실행한 뒤 다시 수정할 수 있습니다.
송병준 의장님은 이를 “한 명의 빌더가 게임 하나를 만들 수 있는 시대”라고 설명했습니다. 게임을 만들 수 있는 사람이 많아질수록 세상에 나올 수 있는 재미와 아이디어도 다양해질 수 있다는 관점입니다.
동시에 새로운 과제도 제시했습니다. AI로 플레이 가능한 게임을 만드는 일이 쉬워진다면, 그 게임을 실제 플레이어에게 어떻게 선보이고 운영할 것인지도 함께 달라져야 합니다.
게임을 출시하려면 로그인과 결제, 푸시 알림, 이용자 분석, 보안과 서버 운영이 필요합니다. 제작의 문턱이 낮아질수록 출시와 운영이 다음 병목이 될 수 있습니다.
현장에서 공개된 Hive Axyl은 이 과정을 지원하기 위해 설계된 AI 친화형 게임 백엔드 플랫폼입니다. Codex와 함께 인증, 결제, 푸시, 우편함, 애널리틱스와 서버 기능을 연결하고, 콘솔에서 설정과 운영, 데이터 분석과 변경 이력을 관리할 수 있도록 지원합니다.
송병준 의장님은 Codex가 게임을 만드는 자유를 넓힌다면, Hive는 그 게임을 세상에 내놓는 자유를 넓혀야 한다고 설명했습니다.
프로토타입이 빨라질수록 중요해지는 역할
에이버튼 김대훤 대표님은 AI 시대의 개발자는 모두 PD의 역할을 갖게 될 것이라고 이야기했습니다.
여기서 PD는 직함보다 역할에 가깝습니다. 만들고자 하는 경험의 방향을 정하고, 중간 결과를 확인하고, 의도와 달라졌다면 다시 조정합니다. 중요한 부분에는 시간과 자원을 더 투입하고, 마지막에는 결과물이 실제로 재미있는지 판단합니다.
과거 액션 RPG의 프로토타입 하나를 만드는 데에는 13명에서 15명의 인력과 약 6개월의 시간이 필요했습니다. 여러 직군의 작업이 모두 필요했기 때문에 초기 빌드만으로는 완성된 아트와 사운드, 조작감을 충분히 보여주기 어려웠습니다.
당시에는 기본 로직이 작동하는 화면을 보여주며 앞으로 완성될 경험을 설명해야 했습니다. 이제는 소수의 디렉터급 인력이 AI와 함께 실제 게임에 가까운 프로토타입을 만들고, 더 이른 단계에서 직접 플레이하며 검토할 수 있습니다.
김대훤 대표님은 현업 프로젝트에 코딩 에이전트를 적용하며 작업에 따라 약 3배에서 5배의 효율 향상을 체감했다고 설명했습니다. 그러나 제작 속도가 빨라질수록 개발자가 내려야 하는 결정도 많아집니다.
무엇을 만들 것인지, 어떤 부분을 더 다듬을 것인지, 기술적으로 인상적인 결과가 게임의 방향과도 맞는지 선택해야 합니다. 빠르게 구현할 수 있다는 사실이 좋은 방향까지 자동으로 결정해 주지는 않기 때문입니다.
AI는 모든 레시피를 알지만 맛을 볼 수 없다
‘블루 아카이브’ 김용하 총괄 PD님은 AI와 게임 개발의 관계를 요리에 비유했습니다.
“AI는 모든 레시피를 알고 있지만,
직접 맛을 볼 수는 없습니다.”
AI는 이미 알려진 장르의 구조를 빠르게 구현하고, 정답이 비교적 명확한 문제를 해결하며, 많은 가능성을 한꺼번에 펼쳐 보일 수 있습니다. 그러나 캐릭터가 매력적인지, 움직임이 만족스러운지, 게임을 마친 뒤 다시 플레이하고 싶은지는 직접 경험하며 판단해야 합니다.
이 차이는 넥슨게임즈 내부 게임잼에서도 드러났습니다. AI 사용을 허용하자 약 50개 팀이 참여해 이틀 동안 50개의 플레이 가능한 게임을 만들었습니다. 이전보다 훨씬 많은 사람이 짧은 시간 안에 아이디어를 실제 게임으로 구현할 수 있었습니다.
그 과정에서 제작자가 AI를 얼마나 잘 이해하고 방향을 제시하는지에 따라 결과가 크게 달라졌습니다. 무엇을 요청할지 알고, 결과가 의도에서 벗어났을 때 다시 이끌 수 있는 사람에게 AI는 더 강력한 도구가 됐습니다.
게임을 만드는 속도가 빨라질수록 취향과 판단도 더 선명하게 드러납니다. 기능이 많고 기술적으로 완성된 게임보다 하나의 재미를 분명하게 밀어붙인 게임이 더 좋은 평가를 받을 수 있습니다. AI는 많은 선택지를 만들 수 있지만, 그중 어떤 아이디어를 남기고, 무엇을 더 다듬을지는 여전히 사람의 경험과 취향에 달려 있다는 인사이트를 공유했습니다.
AI 시대의 1인 스튜디오
Com2uS AX HUB 박상준 이사님은 콘텐츠를 만드는 단위의 변화에 주목해야한다는 인사이트를 공유했습니다.
과거 매스미디어는 큰 조직이 만든 하나의 콘텐츠를 많은 사람에게 전달했습니다. 유튜브와 소셜미디어가 등장한 뒤에는 콘텐츠를 만드는 사람과 형식이 훨씬 다양해졌습니다. AI는 이제 소비의 개인화를 넘어 창작의 문턱도 낮추고 있습니다.
한 사람이나 두세 명의 작은 팀이 자신의 취향을 게임에 담아 세상에 선보일 수 있는 환경이 만들어지고 있습니다. 박상준 이사님은 이를 ‘1인 스튜디오 세대’의 가능성으로 설명했습니다.
개인의 취향이 뚜렷할수록 많은 사람을 위한 평균적인 게임과 다른 결과가 나올 수 있습니다. 제작에 필요한 인력과 비용이 줄어들면, 과거에는 기획 단계에서 멈췄을 아이디어도 실제 플레이를 통해 가능성을 확인할 수 있습니다.
이 변화는 큰 게임사와 작은 팀의 관계도 바꿀 수 있습니다. 제작 규모가 경쟁력의 전부였던 환경에서, 작은 팀도 자신만의 아이디어와 빠른 실행력으로 새로운 플레이 경험을 제안할 수 있게 됩니다.
조직 전체가 AI를 사용하기 시작했을 때
아쿠아트리 박범진 대표님은 약 100명 규모의 게임사에 AI를 도입한 경험을 공유했습니다.
출발은 예상보다 늦었습니다. 게임 출시를 준비하느라 새로운 도구를 충분히 살펴볼 여유가 없었고, 일부 프로그래머가 AI를 사용하는 모습을 본 뒤에야 변화의 크기를 체감했다고 합니다.
박범진 대표님은 한 달 동안 직접 AI를 공부한 뒤, 회사의 모든 직군이 참여하는 ‘AI Day’를 열었습니다. 프로그래머뿐 아니라 기획자, 아티스트와 여러 직군의 구성원이 각자의 업무에 AI를 활용한 결과를 공유했습니다.
박범진 대표님이 소개한 변화의 핵심은 도구의 개수보다 업무 범위의 확장이었습니다. 각자의 전문성을 유지하면서도 AI를 통해 인접한 작업까지 시도하는 사람이 늘었다는 사실을 공유하며 개인이 더 큰 목표를 향해 나아갈 수 있는 환경을 AI를 통해 만들어주는 것에 대한 인사이트를 소개했습니다.
데이터 입력에서 재미 검증으로
세컨드다이브 반승철 대표님은 MMORPG의 밸런스 작업에 AI를 적용한 사례를 소개했습니다.
MMORPG에서는 전투와 성장, 보상, 경제와 비즈니스 모델이 서로 영향을 줍니다. 각 담당자가 자신의 데이터를 확인했을 때는 문제가 없어도, 실제 이용자의 관점에서 전체 게임을 플레이하면 균형이 어긋날 수 있습니다.
세컨드다이브에서도 글로벌 출시를 앞둔 대규모 테스트 과정에서 이러한 문제가 발견됐습니다. 내부 데이터 검증에서는 보이지 않던 불일치가 실제 플레이 경험에서 드러났습니다.
이를 해결하기 위해 데이터와 코드를 읽고 해석하는 AI 밸런스 워크스페이스를 구축했습니다. 사용자의 요청을 분류하는 라우터, 게임의 규칙과 제약 조건을 담은 지식, 실제 작업을 수행하는 스킬, 오류 배포를 차단하는 가드레일을 함께 설계했습니다.
AI가 작업을 수행하더라도 최종 적용 전에는 다른 작업자의 교차 확인과 사람의 승인을 거칩니다. 라이브 게임의 데이터를 다루는 만큼 생산성과 안전한 검증을 함께 고려한 구조입니다.
반승철 대표님이 바꾸고자 한 것은 기획자의 시간 사용 방식이었습니다. 기존에는 데이터 입력에 약 70%, 실제 테스트에 약 30%의 시간을 사용했다면, 새로운 환경에서는 데이터 작업을 10% 수준으로 줄이고 나머지 시간을 반복 플레이와 재미 검증에 사용하고자 했습니다.
그 결과 데이터 작업 시간은 크게 줄었고, 작업자의 처리량도 커밋 기준 약 3.5배에서 5배까지 증가했습니다. 한 명의 기획자가 전투와 보상, 드롭, 성장 곡선을 함께 검토할 수 있게 된 점도 큰 변화였습니다. AI로 절약한 시간을 더 많은 데이터를 입력하는 데 사용할 수도 있습니다. 세컨드다이브는 그 시간을 게임을 더 많이 플레이하고 완성도를 확인하는 데 다시 투자하는 방향을 선택했습니다.
기술을 플레이 경험으로 연결하는 방법
슈퍼빌런랩스 고정환 공동대표님은 게임이 새로운 기술을 받아들이며 발전해 온 과정을 돌아봤습니다.
고정환 공동대표님은 AI가 결과를 만들 때 상대적으로 쉽고 비용이 적게 드는 선택으로 향하는 경향이 있다고 설명했습니다. 따라서 제작자가 중요하게 생각하는 원칙과 기준을 충분히 제공해야 합니다. 여러 관점의 리뷰를 반복하는 것도 도움이 되며 처음에는 사소해 보이는 지적도 충분히 많이 검토하면 결과를 개선할 단서가 될 수 있음을 공유했습니다.
다만 사람이 모든 검증 절차를 지나치게 세세하게 제한하면 AI가 더 넓은 맥락에서 문제를 찾을 기회를 줄일 수 있어 사람이 게임의 규칙과 재미의 기준을 제공하고, AI가 다양한 가능성을 탐색하도록 작업 환경을 설계하는 균형이 필요하다고 설명했습니다.
사람들이 실제로 사용하는 AI 도구의 조건
데브시스터즈 홍성진 기술 고문님은 실제로 사용되는 AI 프로젝트의 공통점을 세 가지로 정리했습니다. 사람들이 겪고 있는 구체적인 문제를 해결하고, 도메인 전문가가 기대하는 수준을 목표로 하며, 한 번 잘 작동하는 데 그치지 않고 지속적으로 품질을 측정하고 복구할 수 있어야 한다는 것입니다.
AI가 게임의 핵심 재미가 되려면
렐루게임즈 김동규 개발자님은 AI를 활용해 여러 게임을 빠르게 실험한 경험을 공유했습니다. AI를 제거했을 때 게임의 어떤 재미가 사라지는지를 살펴보면, AI가 제작을 도운 것인지 게임의 핵심 규칙이 된 것인지 더 분명하게 확인할 수 있다는 인사이트를 공유했습니다.
빌더의 이야기 Recap
40팀이 보여준 서로 다른 출발점
레전드 개발자들이 산업과 조직의 변화를 이야기했다면, 본선에 오른 40팀은 그 변화가 실제 제작 현장에서 어떤 모습으로 나타나는지 보여줬습니다.
생태계 시뮬레이션과 협동 퍼즐, 전략 게임과 리듬 게임, 텍스트 어드벤처와 멀티플레이 게임이 등장했습니다. 운동과 의료, 대중교통과 일상에서 겪은 불편함을 게임으로 옮긴 빌더도 있었습니다.
참가자들의 직업과 경험도 다양했습니다. 기획자와 아티스트, 학생과 간호사, 현업 개발자와 처음 게임을 만든 사람이 같은 무대에서 각자의 결과물을 발표했습니다. 중요했던 것은 Codex를 얼마나 많이 사용했는지 보다도 각자의 아이디어를 실제로 플레이할 수 있는 재미있는 게임으로 어떻게 발전시켰는지였습니다.
간호사가 만든 3D 호러 어드벤처
‘코딩하는 간호사’라는 이름으로 참가한 빌더는 대학병원에서 8년째 근무하고 있다고 자신을 소개했습니다. AI의 도움이 없으면 간단한 코드도 작성하기 어렵다고 솔직하게 말한 뒤, 3D 호러 어드벤처 피안화: 꺼지지 않는 등불을 선보였습니다.
게임은 10년 전 언니가 사라진 폐교로 돌아온 소녀가 잃어버린 기억과 사건의 진실을 찾아가는 이야기입니다. 코드부터 스토리, 연출 계획과 3D 에셋까지 Codex와 함께 작업했습니다. 발표 영상과 이미지 제작에도 Codex를 활용했습니다.
“중요한 것은 무엇을 만들 수 있는지가 아니라,
무엇을 만들고 싶은가인 것 같습니다.”
기술적 배경이 부족하다는 사실이 아이디어를 게임으로 옮기는 일을 완전히 가로막지는 않았습니다. 만들고 싶은 이야기가 분명할 때, AI는 그 이야기를 플레이 가능한 형태로 발전시키는 과정을 도울 수 있었다고 설명했습니다.
일곱 개의 프로토타입과 아내의 한마디
‘동그라미’ 팀의 공룡 달리기는 여러 번의 시도 끝에 탄생했습니다.
대표 빌더님은 먼저 11개의 기획안을 만들고, 그중 일곱 개를 프로토타입으로 구현했습니다. 그러나 직접 플레이해 보니 원하는 재미를 찾기 어려웠습니다.
일곱 번째 프로토타입을 만들던 날, 배에서 나는 소리를 들은 아내가 “배에 공룡을 키우냐”고 농담했습니다. 그 한마디에서 공룡이 달리는 게임을 떠올렸고, 같은 날 새로운 프로토타입을 만들었습니다.
이번에는 달랐습니다. 플레이를 마친 뒤 자신도 모르게 다시 시작하고 있었습니다. 그는 그 순간 출품할 게임을 찾았다고 판단했습니다. AI가 제공한 이점은 첫 번째 아이디어를 빠르게 완성하는 데만 있지 않았습니다. 여러 아이디어를 실제로 만들어 보고, 재미가 없는 것을 버린 뒤, 플레이를 통해 살아남은 하나를 선택할 수 있게 했습니다.
과거에는 프로토타입 하나를 만드는 비용이 커서 이미 시작한 아이디어를 포기하기 어려웠습니다. 제작 비용이 낮아지면 더 많은 가능성을 시험하고, 결과에 따라 냉정하게 선택하게 될 수 있던 인사이트를 공유했습니다.
나만의 게임 개발 노하우 인사이트
‘Team Pangu’ 팀은 바이브 코딩을 접한 지 약 한 달 만에 타로와 성격 테스트를 결합한 인터랙티브 내러티브 아르카나의 기록을 만들었습니다.
팀은 사람이 이야기와 캐릭터 수치를 수정할 수 있는 작업 공간을 만들고, Codex가 그 결정을 게임에 반영하도록 했습니다. AI가 게임을 직접 실행하고 특정 장면을 촬영하게 한 뒤, 사람이 스크린샷을 보며 이미지가 잘리거나 위치가 어긋난 부분을 확인했습니다. 이후 AI가 수정하고 다시 실행하는 과정을 반복했습니다.
‘Unknown Cake’ 팀은 지하철에서 마주치는 불편한 승객을 소재로 소셜 디덕션 게임 Metro Villain을 만들었습니다. 세 명의 팀원 모두 게임 개발 경험이 없었지만, AI와 함께 게임을 구현하고 수백 번에서 수천 번의 시뮬레이션을 실행해 규칙과 시스템을 다듬었습니다.
10초만 왕국 팀은 사람이 게임의 규칙과 의도한 재미를 정하고, Codex가 구현과 검증을 담당하도록 역할을 나눴습니다. 플레이 중 문제가 발견되면 AI가 같은 상황을 재현하고 수정했습니다. 수정된 문제는 회귀 테스트로 남겨 같은 오류가 다시 발생하는지 확인했습니다.
다른 팀들도 UI와의 개발 작업이 수월하도록 자신의 게임에 딱 맞춰 오브젝트를 직접 수정하는 개발자 모드, 사운드와 기능을 따로 확인하는 테스트 공간, 에셋을 정리하는 리소스 사이트를 만들었습니다.
다양한 빌더들의 인사이트와 같이 같은 수정 요청을 반복해서 말로 전달해야 한다면, 사람이 직접 조절할 수 있는 도구를 만드는 편이 더 효율적일 수 있습니다. 좋은 AI 작업 환경은 결과물을 생성하는 공간이면서, 사람과 AI가 같은 상태를 보고 수정할 수 있는 공동 작업대이기도 합니다.
AI는 게임의 재미를 모른다
40팀의 사례에서 반복적으로 나타난 또 하나의 패턴은 AI가 게임의 재미를 직접 느끼거나 판단할 수 없으니, AI가 자신의 아이디어를 구현해주는 동안 게임을 직접 혹은 친구에게 공유하며 재미의 단서를 찾아가는 것이 인간의 역할이라는 이야기였습니다.
이 패턴은 레전드 개발자들의 인사이트에서도 등장합니다.
5시간 안에 게임의 재미를 만드는 방법
Track 2의 주제는 “Go Limitless: Surprise Me”였습니다.
참가자들에게 주어진 시간은 단 다섯 시간이었습니다. 아이디어를 정하고, 구현 범위를 선택하고, Codex와 함께 플레이 가능한 놀랍게 재미있는 웹 게임으로 완성해야 했습니다.
Track 1을 준비하며 자신만의 작업 방식을 익힌 팀들도 새로운 주제 앞에서는 다시 처음부터 시작했습니다. 여러 아이디어를 빠르게 만들어 비교한 팀이 있었고, 핵심 플레이를 먼저 구현한 뒤 아트와 사운드를 더한 팀도 있었습니다. 제한된 시간 안에 무엇을 남기고 어디에 집중할지 내린 결정이 각 게임의 개성으로 이어졌습니다.
‘Surprise Me’를 해석하는 방식도 다양했습니다. 짧은 시간에 구현했다고 믿기 어려울 만큼 기술적으로 인상적인 게임이 있는가 하면, 익숙한 상황을 예상치 못한 관점으로 풀어내 재미와 공감을 함께 이끌어낸 게임도 있었습니다.
Final Recap
OpenAI Game Builders Seoul에서는 Game과 AI가 만났을때의 다양한 여정이 공유되었습니다.
송재경 개발자님은 혼자 만드는 MMO와 그 안에서 살아가는 AI 에이전트에 대한 인사이트를, 김대훤 대표님과 김용하 총괄 PD님은 구현이 빨라질수록 방향과 취향을 판단하는 역할에 대한 인사이트를 공유했습니다.
박범진 대표님은 회사 전체가 AI를 사용하기 시작했을 때 조직의 역할과 협업 방식도 함께 바뀌는 과정을, 반승철 대표님과 홍성진 기술 고문님은 라이브 게임에서 AI를 안정적으로 사용하려면 도메인 지식과 검증 구조가 필요하다는 점을 소개했습니다.
김동규 개발자님과 고정환 공동대표님은 AI가 제작을 돕는 수준을 넘어 플레이 경험 자체를 어떻게 바꿀 수 있는지 질문했으며, 이정웅 개발자님, 임현수 개발자님, 이준희 개발자님은 더 많은 아이디어를 시도하고, 빠르게 버리고, 구현 전에 충분히 대화하는 새로운 창작 방식을 이야기했습니다.
40팀의 빌더들은 이 변화를 실제로 플레이할 수 있는 게임으로 보여줬습니다. AI가 제작 시간을 줄여준다면, 그 시간은 더 많은 기능을 만드는 데 사용되었습니다. 더 많은 아이디어를 시험하고, 직접 플레이하고, 재미없는 것을 버리며, 중요한 경험을 끝까지 다듬는 데 사용되었습니다.
What’s Next?
OpenAI Game Builders Seoul에서 만들어진 게임은 서로 많이 달랐습니다. 빌더들의 배경도, AI와 협업한 방식도, 재미를 판단한 기준도 달랐습니다.
온라인 챌린지에 자신의 게임을 만들어 제출한 모든 빌더의 도전이 이번 행사의 출발점이었습니다. 각자의 자리에서 아이디어를 구체화하고, Codex와 시행착오를 거치며, 다른 사람이 플레이할 수 있는 게임으로 완성한 모든 과정이 OpenAI Game Builders Seoul의 여정을 함께 만들었습니다.
AI와 함께 아이디어를 검증하고 빠르게 프로토타입을 만들어보는 경험은 많은 창작자에게 새로운 가능성을 열어주었습니다. 하지만 게임이 플레이 가능한 상태가 된 이후, 실제 이용자를 만나기까지는 또 다른 과정이 필요합니다.
게임의 재미를 구현한 뒤에는 현실적인 작업이 이어집니다. 게임을 세상에 선보이려면 인게임 콘텐츠 외에도 해결해야 할 과제가 많습니다. 이용자가 안전하게 접속하기 위한 인증 시스템, 소식을 전달하는 우편함과 푸시 알림 등 눈에 잘 띄지는 않지만 라이브 서비스에 필수적인 인프라를 구축해야 합니다.
이러한 작업은 특히 1인 개발자나 소규모 팀에게 큰 부담이 되곤 합니다. 재미의 본질을 다듬는 데 써야 할 시간과 에너지가 생소한 백엔드 구축과 서버 관리에 분산되기 때문입니다.
AI와 함께 만든 게임이 이용자를 만날 수 있도록, Hive Axyl
Hive Axyl은 이러한 AI 네이티브 개발 환경에 맞춰 설계된 게임 백엔드 플랫폼입니다. 게임 제작 과정에서 AI와 대화를 주고받았던 것처럼, 백엔드 연동 역시 자연어 프롬프트를 기반으로 수행할 수 있습니다. 필요한 서버 기능을 말로 설명하면 AI가 연동 코드를 자동으로 작성해 반복 작업을 줄여줍니다. OpenAI의 Codex 등과 연동하여 AI와 협업하던 방식 그대로 출시와 서비스 준비까지 자연스럽게 연결되도록 돕습니다.
편리한 인터페이스 뒤에는 검증된 안정성이 필수적입니다. Hive Axyl은 누적 글로벌 이용자 수 9억 8천만 명 이상, 250여 개 글로벌 서비스 게임에서 검증된 ‘하이브(Hive)’ 플랫폼의 노하우를 그대로 이식했습니다. 인증, 결제, 푸시, 우편, 쿠폰 등 라이브 서비스에 필요한 필수 기능을 SDK 형태로 제공해, 개발사가 서버 인프라를 처음부터 직접 구축해야 하는 부담을 대폭 낮췄습니다. 백엔드 구축과 운영의 수고를 덜어낸 개발자는 오롯이 게임 본연의 재미와 완성도를 높이는 데 전념할 수 있습니다.
만드는 시간에서 플레이어를 만나는 시간으로
출시 이후에도 플레이어의 반응을 살피고 서비스를 이어가는 과정은 계속됩니다. Hive Axyl의 콘솔에서는 로그인과 결제 등 주요 이벤트 데이터를 바탕으로 이용자 패턴을 분석하고, 맞춤형 타깃 캠페인과 서비스 환경을 손쉽게 관리할 수 있습니다. 백엔드 작업 시간을 줄여 확보한 여유를, 유저의 경험을 개선하고 게임을 가다듬는 데 온전히 투자할 수 있습니다. Codex와 함께 아이디어를 게임으로 완성하셨다면, 이제 이용자들과 만날 차례입니다. Hive Axyl이 제공하는 다양한 개발 및 운영 기능을 살펴보고, 성공적인 글로벌 서비스라는 다음 단계를 준비해 보세요.
OpenAI Game Builders Seoul에 도전해 주신 모든 빌더와 경험을 나눠주신 개발자 여러분, 그리고 행사를 함께 만들어 주신 모든 분께 감사드립니다.
Build with Codex, Play with Hive.