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국내 주요 게임사들은 AI를 보스 설계, NPC, 제작·운영 전반에 적용하며 게임의 구조 자체를 바꾸고 있습니다. 이 아티클에서는 위메이드, 크래프톤, NC, 넥슨 사례를 통해 AI가 플레이 경험과 의사결정 방식을 어떻게 진화시키는지 살펴봅니다.
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게임 업계의 인공지능(AI) 기술 활용이 빠르게 확대되고 있습니다. 개발 효율을 높이기 위한 어시스턴트 툴을 넘어, 기획 단계에서 아이디어를 정리하는 일부터 캐릭터와 배경을 만드는 개발 과정, 심지어 유저가 게임을 즐기는 방식까지 AI가 관여하지 않는 영역을 찾기 어려울 정도로 진화했습니다.
이번 아티클에서는 크래프톤, NC, 위메이드 등 국내 주요 게임사의 AI 활용 사례를 통해 실제 도입 과정과 성과를 살펴보겠습니다.
기존의 보스전은 일관된 공격 패턴을 암기하고 파훼법을 찾아내는, 일종의 ‘과제’에 가까웠습니다. 하지만 이제 AI 보스는 플레이어의 전투 스타일과 과거 데이터를 실시간으로 분석해 스스로 행동을 결정하는 ‘진화형 몬스터’로 변화하고 있습니다.
대표적인 사례는 위메이드의 MMORPG ‘미르5’에 등장하는 AI 보스 몬스터 ‘아스테리온’입니다. ‘아스테리온’은 과거 전투 데이터를 바탕으로 어떤 플레이어를 우선 공격할지 판단하고, 승리 확률을 높이기 위해 전술과 패턴을 끊임없이 변경합니다. 이로 인해 플레이어는 매 순간 자신의 행동을 고민해야 하며, 기존 보스전보다 높은 긴장감과 몰입감을 경험하게 됩니다.
개발사 입장에서는 반복적으로 새로운 레벨 디자인을 제작해야 하는 부담을 줄이면서도, 플레이어에게는 항상 새로운 콘텐츠를 제공하는 효과를 얻을 수 있습니다. 이는 MMORPG의 핵심 과제인 플레이어 리텐션과 엔드 콘텐츠 설계 문제에 대한 하나의 혁신적인 해법으로 평가됩니다.
AI NPC는 강력한 적을 넘어, 이제 플레이어의 플레이 스타일을 학습하고 실시간으로 게임 진행을 지원하는 ‘동료’의 역할까지 수행하고 있습니다. 단순한 봇을 넘어선, 진정한 의미의 파트너가 등장한 셈입니다.
크래프톤이 엔비디아와 협력해 제작한 AI NPC ‘PUBG Ally’가 대표적인 예입니다. 배틀그라운드(PUBG)에서 ‘Ally’는 미리 설정된 행동을 반복하는 존재가 아니라, 플레이어의 의도를 파악하고 변화하는 전장 상황에 맞춰 최적의 낙하지점을 제안하거나 탄약과 장비를 탐색하고, 적을 발견하는 등의 행동을 스스로 결정하는 ‘CPC(Co-Playable Character)’입니다.
이는 단순히 접속자가 적은 시간대에 팀플레이를 보조하는 기능을 넘어섭니다. PUBG는 기존 유저의 숙련도가 높아질수록 신규 유저의 적응이 어려워지는 문제를 해결하기 위해 과거에 봇 시스템을 도입한 바 있습니다. ‘PUBG Ally’는 이 시스템의 진화형으로, 경쟁 게임의 고질적인 문제인 신규 유저 진입 장벽을 낮추는 핵심적인 해결책으로 작용합니다. 결과적으로 게임의 장기적인 흥행과 생태계 유지에 기여합니다.
AI NPC가 항상 아군으로 등장하는 것은 아닙니다. 크래프톤 산하 스튜디오 렐루게임즈가 개발한 4인 협동 공포 게임 ‘미메시스’에서는 AI가 유저의 이용 패턴을 학습한 ‘도플갱어 적’으로 등장합니다.
미메시스의 메인 적 ‘미메시스’는 플레이어의 목소리(웃음소리까지 포함), 행동, 채팅 내역을 복제해 다른 플레이어인 척 팀원 사이에 자연스럽게 섞입니다. 팀원으로 위장해 플레이어를 제거하는 것이 목적이기 때문에, 협동 게임임에도 불구하고 끊임없는 의심과 심리전이 이어집니다.
미메시스는 강화학습과 소형 언어모델(SLM)을 기반으로 자연스러운 행동과 음성을 구현했으며, 지속적인 패치를 통해 행동 패턴을 더욱 다양하고 예측 불가능하게 고도화하고 있습니다.
AI는 NPC와 콘텐츠 제작을 넘어, 게임 제작과 운영 전반에서도 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.
NC는 게임 제작 과정에서 가장 난도가 높은 영역 중 하나인 3D 그래픽 제작에 AI를 적극 활용하고 있습니다. 자회사 NC AI의 3D 생성형 서비스 ‘바르코 3D’를 통해 자연어 입력만으로 캐릭터와 아이템의 3D 모델을 생성하고, 텍스처와 애니메이션까지 즉시 적용함으로써 제작 효율을 크게 높였습니다.
구체적으로 보면, 3D 제작의 핵심인 메시(mesh) 생성부터 실사에 가까운 질감을 구현하는 PBR 텍스처, 관절을 설정해 자연스러운 움직임을 만드는 리깅(rigging), 특정 동작을 다른 캐릭터에 적용하는 모션 리타겟팅까지 전 과정을 AI가 자동으로 생성할 수 있도록 설계했습니다. 이를 통해 제작 비용과 에셋 제작 소요 기간을 대폭 절감했으며, 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 최소화함으로써 누구나 손쉽게 3D 콘텐츠 제작에 접근할 수 있는 환경을 마련했다는 평가를 받고 있습니다.
넥슨은 게임 산업 특유의 감각 중심 의사결정이 가진 ‘하이리스크 하이리턴’ 구조를 개선하기 위해 ‘흥행 예측 AI’를 개발했습니다.
이 AI는 전통적인 통계 기반 예측 모델인 GBM(Gradient Boosting Machine)과 대규모 언어모델(LLM)을 결합한 혼합 운용 전략을 채택했습니다. 10년간 축적된 약 20만 개의 게임 데이터를 학습시켜 시장 환경, 게임 장르, 콘텐츠 구조, 유저 평가, 마케팅 수준 등을 변수로 구성한 ‘가상 게임 시장 시뮬레이터’를 구축했습니다.
이 시뮬레이터는 단순히 숫자 지표를 예측하는 데 그치지 않고, ‘어떤 게임이 어떤 맥락에서 어떤 결과를 만들었는가’를 구조적으로 이해하도록 설계되었습니다. 게임 자체의 정보(플레이 영상, 스크린샷, 소개글), 외부 요인(개발사, 퍼블리셔, 당시 시장 상황과 거시경제 지표), 그리고 결과 데이터(매출 등 경제적 성과와 리뷰, 재접속률 등 경험적 지표)라는 세 가지 축을 종합적으로 학습해 최적의 조합과 패턴을 도출하고, 이를 기반으로 게임의 흥행 스코어를 산출합니다.
이처럼 국내 주요 게임사들의 사례는 AI가 더 이상 기획 또는 디자인 구상 단계의 어시스턴트 툴의 역할이 아니라, 기획·개발·운영 전반의 의사결정 구조 자체를 바꾸는 핵심 도구로 자리 잡았음을 보여줍니다. 중요한 것은 ‘AI를 쓰느냐 마느냐’가 아니라, 어떤 문제에 어떤 방식으로 적용하고, 조직과 프로세스에 어떻게 녹여내느냐입니다.
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씽킹데이터에서 발간한 게임 AI 활용 플레이북에서, 현 시점에서 게임 업계의 녹아든 AI의 기술력과 게임 적용 사례, 그리고 데이터와 결햡한 AI 생태계를 만들기 위한 핵심 체크포인트를 정리했습니다. 막연한 기술 소개를 넘어, 지금 우리 팀이 어디서부터 AI를 도입해야 할지 고민하는 실무자에게 하나의 기준점이 될 수 있을 것입니다.
데이터 기반 비즈니스 트렌드를 전하는 뉴스레터
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