AI가 게임 산업을 뒤흔들고 있다고 말할 때 현장 종사자들은 이렇게 Deepseek를 활용한다
이미지 출처: 무계 AI 생성
나는 Deepseek이 게임 산업에 실제로 얼마나 큰 영향을 미치는지 궁금하다.
보시다시피, 이 도구는 연말에 엄청난 인기를 끌었고, 『흑신화: 오공』 제작자는 이를 "국운급 과학기술 성과"라고 불렀다.
일정 기간 동안 Deepseek 자체가 트래픽의 열쇠, 즉 막대한 부를 의미하게 되었다. 관련주 급등부터 각 분야 대기업들이 Deepseek을 도입하는 것까지, 작은 규모로 보면 기초 지식 없이 Deepseek으로 게임을 만드는 경우까지... 이런 추세라면 차이하오우가 말한 "개발자의 99%"가 정말 조기에 직업 전환을 강요받게 될지도 모른다.
『역수한』, 『평화영웅』, Deepseek 도입
하지만 사실 정말 그럴까? 다양한 게임 산업 종사자들과 이야기를 나눠본 결과, 포도군은 다소 다른 결론을 내렸다.
다음은 이들의 경험담이다:
01
기획: 브레인스토밍 파트너,
협업 효율화 도구, 검색엔진
— 상하이 소재 한 4강 게임사의 챕터 기획자
저희 팀에서 챕터 기획 담당 동료들은 데모를 만들 때 자신의 요구사항을 바탕으로 먼저 Deepseek에게 코드를 작성하게 하고, 이후 기술 담당 동료에게 효과를 시연한다. 이렇게 하면 기술 팀원들이 기획 의도를 더 잘 이해할 수 있다.
요구사항을 바탕으로 Deepseek을 이용해 해당 챕터 슬라이스 직접 생성
이미지 자료 출처: 포도군 시뮬레이션, 시연용
또한 Deepseek을 검색엔진처럼 사용하기도 한다. 예를 들어 어떤 게임 메커니즘이 어느 게임에서 사용되었는지 묻는 식이다.
최근에는 Deepseek 활용 범위를 어떻게 확장할지 고민하고 있는데, 이 도구의 가장 큰 장점은 참고 문헌과 추론 과정을 제공한다는 점이다. 따라서 결과의 정확성 여부는 중요하지 않다—제가 직접 판단할 수 있고, 중간 결과를 바탕으로 다시 검색할 수도 있기 때문이다.
이러한 특성은 개인의 타분야 학습 및 발전에 매우 적합하다:
또한 기획 문서의 논리 구조를 정리해주거나 누락된 부분을 보완해주는 데에도 도움이 되어 개인적으로 매우 의미 있다.
저는 Deepseek이 과거의 '랜덤' 기능과 비슷하다고 느낀다. 당시 아무도 '랜덤'이 '로그라이크'를 만들어낼 것이라 상상하지 못했듯, 지금도 AI가 게임 플레이에 얼마나 큰 잠재력을 가질지 아무도 예측할 수 없다.
— 한 단독 게임 서사 기획자
Deepseek이 최근에 일에 도움이 된 것은 자료를 찾는 보조 역할 정도였다.
인터넷 연결 및 심층 사고 모드에서 특정 시대에 영웅으로 재포장 가능한 역사 인물의 이름, 자료, 선정 이유, 포장 방안, 포장 논리를 제공하게 하고, 이를 인간이 다시 선별 및 수정하여 상위 관리자 선택용 자료로 삼는 것이다.
이미지 자료 출처: 포도군 시뮬레이션, 시연용
하지만 저는 Deepseek이 당분간 개발 핵심 워크플로우에 진입하기는 어렵다고 본다. 아이디어와 포장 면에서는 도움을 줄 수 있지만, 최종 산출물로 전환하는 효율은 생각보다 높지 않다. 첫째로 허구를 만들어내는 문제가 있으며, 이를 확인하기 위해 시간을 들여야 한다. 둘째로 모델 자체의 언어 스타일이 뚜렷하게 나타나(예: SF 느낌) 원하는 스타일로 바꾸기 어렵고, 대부분 프롬프트만 제공할 뿐 산출물은 평범해진다.
제가 보기엔 이 도구는 브레인스토밍 파트너 역할을 하는 데 그칠 뿐이며, 저는 주로 이것을 점괘 보기 용도로 더 많이 사용한다.
— 한 인디 게임 제작자
기획 과정에서 우리가 겪는 문제들을 Deepseek과 논의하며 조언이나 방향성을 얻곤 한다. 특히 추론 과정은 누락된 부분을 보완하거나 새로운 사고 방향을 제공하는 데 도움이 된다:
— 상하이 소재 한 4강 게임사의 게임플레이 기획자
저도 종종 Deepseek 같은 도구를 검색엔진이나 자기 검증 도구로 사용한다.
예를 들어 기획서 작성을 마친 후 "이제 당신은 테스트 엔지니어 역할을 해서 제가 생각하지 못한 에지 케이스가 있는지 검토하고 저를 비판해보세요."라고 말하는 식이다.
그러면 이제 제가 이 도구를 '노동력'처럼 부리는 셈이다.
이미지 자료 출처: 포도군 시뮬레이션, 게임은 가상, 시연용
AI의 누락 검토 기능은 프로젝트보다 개인에게 더 큰 이점을 준다고 생각한다. 왜냐하면 이러한 검토 작업은 동료들과 협업할 때도 자연스럽게 이루어지기 때문이다. 다만 AI 도구를 사용하면 다른 사람들 눈에 더 '꼼꼼하고 믿을 만한 사람'으로 비춰질 뿐이다.
이 외에도 제가 AI 도구를 활용하는 주요 분야는 두 가지다: 업무용 도구 제작과 플레이 방식 프로토타입 구축.
첫 번째의 경우, 회사에 전문적인 기술 중대가 기획자들을 위해 각종 도구를 개발하지만, 요구사항 제출, 일정 배정, 커뮤니케이션, 실행, 납품까지 많은 비용이 든다. 반면 Deepseek, GPT 등의 AI 도구를 사용하면 시간과 노력을 크게 절약할 수 있다.
예를 들어 지난번에 1시간 만에 비교적 복잡한 업무 도구를 개발했는데, 데이터 시각화와 검증 기능을 구현했다. 이 도구가 없던 시절에는 편집기에서 출력한 표 데이터를 검토하는 데 이틀가량 걸렸지만, 지금은 기본적으로 5분 안에 끝난다.
데이터 검증 도구
플레이 방식 프로토타입 구축도 유사한데, 많은 제조사들이 하향식으로 프로젝트를 기획하므로, 상사가 우리 작품이 좋은지 판단해야 한다. 과거에는 이를 위해 하나의 방안과 PPT가 필요했지만, 아무리 입에 침이 마르도록 설명해도 검증이 불가능하면 모두가 재미있는지 알 수 없다.
따라서 기획자들은 간단한 플레이 방식 프로토타입을 만들어야 하며, 완벽할 필요도 없고 패키징도 필요 없다. 현실감 있게 보이고 시연 효과만 달성하면 된다.
이런 것을 기존 방식과 개발 주기로 만들면 일두 주 이상의 시간과 인력 비용이 들며, 심사 통과 여부도 불확실해 수정 작업을 반복해야 할 위험도 있다. 하지만 GPT 등 AI 도구가 진화함에 따라, 우리는 이 프로토타입이 필요한 기능을 분해한 후 AI 도구와 차례로 대화하고 최적화, 조합 등을 거쳐 결국 하루 만에 플레이 방식 프로토타입을 완성할 수 있다.
이런 작업을 하면서도 나는 이것이 '월급 훔치기'인지 생각해봤다. 주변 사람들이 AI 도구로 효율을 높이려는 의식이 거의 없기 때문이다.
하지만 다시 생각해보면 수동으로 코드를 입력하더라도 Copilot 같은 예측 입력 도구를 통해 20~30% 효율을 높이는 것이 일반적이므로, 이것은 또 다른 형태의 '기술 혜택'이라고 볼 수 있다.
Copilot이 주석을 바탕으로 예측 수행, 이미지 출처: Zhihu @Jayden
02
프로그래머: 허구라도
결과를 만들어내라
— 한 대형 게임사 서사 기획자(기술 중심)
저는 현재 프로그래밍 작업에서 DeepSeek을 잘 사용하지 않는다. 너무 발산되기 때문인데, 제가 신경 쓰지 않아도 될 문제까지 계속 알려준다.
제 업무는 크게 두 부분으로 나뉜다. 하나는 해결책을 찾는 것이고, 다른 하나는 해결책을 실행하는 것이다.
전자의 경우 "어떤 방법으로 어떤 기능을 구현할 수 있을까?"라고 물으면 대부분 영감을 주는 답변을 받을 수 있어 유용하다. 그러나 "이 중 한 가지 방안이 괜찮은 것 같다"고 말하면, 그 방안에만 집착하며 다른 방향으로 나아가지 못한다.
예를 들어 처음 질문: 언리얼 엔진의 GAS에서 Gameplay Ability가 트리거될 수 있는지(예: 체력 90% 이하일 때 트리거 가능) 판단하는 일반적인 방법은 무엇인가? 이때 DeepSeek은 유용한 참고 자료를 제공한다.
이미지 자료 출처: 포도군 시뮬레이션, 시연용
두 번째 질문: 소스 객체와 타겟 객체가 있다고 가정하고, Ability 사용 가능 여부를 두 객체의 상태에 동시에 의존하게 하고 싶을 때(GAS를 사용해 이 판단을 할 수 있는가? (예: 양측 체력 모두 90% 이하일 때))
DeepSeek은 속성 감시, 조건 검사 로직, 네트워크 검증을 결합하는 완전한 방안을 제시했다.
이미지 자료 출처: 포도군 시뮬레이션, 시연용
하지만 제가 두 번째 질문에서 가장 필요로 하는 답이 무엇인지 아시는가?
"불가능하다"는 것이다. Ability는 활성화되기 전에 Target의 정보를 얻을 수 없으므로, 이 사실을 알면 바로 이 방향을 포기하고 다른 방법을 찾을 수 있다.
즉, 특정 문제에 대해 "가능한가?"라고 물을 때, DeepSeek은 항상 "가능하다"는 답을 내놓으려 한다. 하지만 실제로 불가능한 경우, 그 노력은 허구가 되거나 적어도 시간을 낭비하게 된다. 따라서 DeepSeek은 기본적으로 방안 선택 단계에서만 사용 가능하며, 한 방안에 들어가면 빠져나오기 어렵다.
다만 학습, 보조 이해, 스토리 창작 분야에서는 DeepSeek의 효과가 괜찮으며, 아마 창의 분야에서 더 많이 사용될 것이다.
03
아트: 프롬프트 최적화의 달인
그리고 아이디어 실현 도구
— 한 게임 아웃소싱 아트사의 테크니컬 아티스트(TA)
저는 주로 세 가지 분야에서 Deepseek을 사용한다.
첫째, 이미지 생성용 프롬프트 생성. 제 창의적 요구를 정확히 이해하고 전문적인 프롬프트로 변환해준다. Claude, Imagefx 등 다른 AI 도구와 조합하면, 5분 만에 표준 홍보 포스터를 생성할 수 있다.
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Claude가 포스터 제안 생성
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Deepseek이 분석 최적화 후 정확한 텍스트-이미지 프롬프트 생성
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IMAGEFX가 프롬프트로 이미지 생성
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인간이 선별, 디테일 조정
둘째, 창의 확장에 사용한다. 예를 들어 게임 세계관과 핵심 플레이 구조를 참고용으로 생성하게 한다.
그 프레임워크 하의 장면 설계, 전투 디테일:
해당 프롬프트를 기반으로 Recraft으로 생성한 카드 컨셉 아트:
셋째, 자신의 횡적 발전과 아이디어 실현을 위한 목적으로 사용한다.
저는 전형적인 인문계 출신이다. 하지만 AI의 도움으로 웹사이트, 소형 프로그램, 앱까지 개발했고, 업무 효율을 높이는 작은 도구들도 만들었다. 흥미로운 점은 현재 근무하는 회사에 IT 부서가 있는데, 그들은 저보다 훨씬 전문적이지만, 제가 AI 프로그래밍을 한다는 걸 알고는 가끔 전문 지식을 저에게 물어보기도 한다.
예를 들어 공백 시간 3일 동안 Deepseek, Windsurf, Cursor를 활용해 성공적으로 스트레스 해소용 소형 프로그램을 개발한 적이 있다. 개발 과정에서 AI와 대화하며 제가 원하는 일련의 기능을 정확히 구현했다. 최종적으로 이 소형 프로그램은 직장인의 기분 기록, 응원과 리마인드 제공, 호흡 명상, 응원 뽑기 등의 재미있는 기능을 갖췄다.
물론 위 세 가지 AI 워크플로우는 GPT 시대부터 존재했음을 알고 있다. 하지만 Deepseek의 장점은 중국어 맥락에서 제 어휘와 요구를 충분히 이해하여 반복 소통 비용과 사용 장벽을 낮추는 것이다. 특히 다소 복잡한 작업을 처리할 때, 그 추론 능력과 인터넷 연결 기능이 많은 사고 확장을 제공한다.
— 광저우 소재 한 대형 게임사 아트 디자이너
저희 회사 기획 동료들은 이미 자주 AI로 효과도를 생성한 후, 아트 동료들에게 그 방향으로 맞추라고 요청한다.
이미지 자료 출처: 포도군 시뮬레이션, 시연용
가끔 AI가 생성한 이미지가 저희가 원하는 방향과 크게 다르고, 인물 비율조차 틀린 경우가 있어 구체적인 캐릭터나 장식 디자인은 여전히 아트 담당자가 따로 고민해야 한다. 하지만 AI 효과도가 기획자의 '느낌'과 맞아떨어지면, 바로 모방하여 수정이나 디테일 작업 같은 수작업을 거의 하지 않아도 돼 비교적 수월하다.
하지만 저는 이렇게 일하는 게 좀 이상하다는 느낌을 지울 수 없다.
02
오디오: 경쟁자, 효율화 스크립트
— 샤오쉬뮤직 창립자 겸 CEO 루샤오쉬
해외 오디오 음악 생성은 주로 Suno와 Udio라는 두 소프트웨어를 사용한다. 작년 Suno v3.5, 올해 v4 버전 출시 후 AI 음악 창작 분야에서 이미 상당한 성숙도를 달성했다.
하지만 여전히 두 가지 큰 문제점이 있다. 첫째, 생성된 오디오 음질이 낮아 스마트폰으로 듣는 건 괜찮지만, 콘솔 게임이나 고음질 스피커에서는 뚜렷한 차이가 드러난다. 둘째, Suno는 아직 정밀한 조절과 수정이 불가능하다. 한 번 생성된 음악은 그대로 결정되며, 예를 들어 '몇 초째 피아노를 기타로 바꿔달라'고 해도 바꿀 수 없다.
따라서 Suno는 저희 게임 오디오 음악 사업에 큰 영향을 미치지 못하고 있으며, 접수하는 요구는 여전히 100% 수작업으로 제작된다. AI는 최대한 방향성 참고 정도일 뿐이다.
Deepseek의 경우, 작년 내내 AI 음악 프롬프트를 연구하고 AI 도구와 대화하는 방법을 연구했지만, Deepseek이 출시된 후 테스트해보니, 그가 작성한 프롬프트가 우리가 연구한 것보다 훨씬 정확해 지난 반 년간의 노력이 모두 무의미해졌다.
이뿐만 아니라 AI의 진입으로 오디오 음악 분야의 많은 직종이 더 이상 필요하지 않게 되었다. 예를 들어 게임 더빙에는 녹음 스튜디오가 필요하며, 저희는 북경에 4개의 스튜디오와 4명의 녹음 엔지니어를 두고 있었지만, TTS(Text-to-Speech, 텍스트 음성 변환) 기술이 성숙해진 지금 많은 제조사들이 더 이상 녹음을 위해 방문하지 않는다. 또한 많은 게임 곡의 제작과 보컬도 AI로 대체되고 있으며, 가수 및 CV의 작업량도 빠르게 줄어들고 있고, 인재 수도 그에 따라 감소할 것이다.
네오플의 AI 더빙은 『역수한』 모바일 게임, 『영겁무간』 모바일 게임에 적용됨
이러한 상황에서 저는 전통적인 저희 사업이 3년 이내에 80% 축소될 것으로 예상한다. AI 창작이 진정으로 성숙하여 상용화될 수 있을 때, 그 혜택은 전문 분야나 특정 전문가에게 돌아가지 않을 것이다—게임 회사 스스로 AI로 어떤 음악이든 생성할 수 있는데, 굳이 남에게 돈을 주고 의뢰할 이유가 있겠는가? AI가 대체하는 것은 인건비가 아니라 전체 업무 프로세스이다.
따라서 저희도 변화를 모색하고 있다. 예를 들어 AI 오디오와 비디오를 결합한 콘텐츠를 만들어 대체 가능성을 낮추는 것, 현장 연주와 AI 상호작용 공연을 시도하는 것 등이다. 또한 팀의 종합 능력을 강화하도록 요구하고 있는데, 작곡가에게도 악기 연주 능력을 갖추도록 하는 식이다. 미래에는 음악 제작보다 현장 공연이 더 가치 있을 것이기 때문이다.
샤오쉬뮤직이 다양한 AI 콘텐츠를 활용해 만든 짧은 영상 히트작
불안에 대해 말씀하신다면, 작년에는 좀 더 조급했지만 올해는 비교적 평온하다. 어쨌든 AI의 대세는 전 인류의 불안이며, 우리만의 과제가 아니기 때문이다.
— 상하이 대형 게임사 오디오 기획자
제 생각에 창작 도구에 Deepseek 같은 AI 도구를 탑재하는 것은 전망이 있다.
저는 Deepseek을 활용해 오디오 편집 소프트웨어 Reaper용 효율화 스크립트를 작성한 적이 있다. 간단히 말해 자주 사용하는 플러그인들을 별도 인터페이스에 통합하여 버튼 클릭만으로 해당 플러그인을 불러올 수 있도록 해, 플러그인 목록에서 일일이 찾아보는 시간을 절약하는 것이다.
이 효율화 스크립트의 98% 코드는 Deepseek이 직접 생성했으며, AI와 대화하며 디버깅과 수정을 진행했다:
이 과정에서 일부 문제가 발생했는데, Deepseek과의 대화가 일정 라운드를 넘어서자 허구를 생성하기 시작했고, 출력된 코드가 완전히 사용 불가능해졌다. 다행히 이전에 상대적으로 완전하고 기본적으로 사용 가능한 코드를 제공했으며, 이를 기반으로 Deepseek의 추론 내용을 참고하여 수작업으로 미세 조정한 끝에 이 소형 스크립트의 실행을 성공적으로 구현했다.
후기 Deepseek 혼란 상태에서 다시 복사
완전한 코드를 줘도 안 됨
05
운영: ChatGPT보다 나은 보조 도구
— 북극광 게임 운영
홍보 문구, 문자메시지 등의 콘텐츠 아이디어를 찾을 때 Deepseek을 사용하는데, 당시의 ChatGPT보다 훨씬 훌륭하다고 느꼈다. 하지만 운영 공지 등 플레이어에게 직접 노출되는 내용은 한 번 발표하면 수백만 명이 보기 때문에 반드시 직접 손수 작성해야 하며, 조금의 실수도 허용되지 않는다.
Deepseek이 생성한 밸런타인데이 홍보 문자(게임 정보는 가상, 시연용)
— 텐메이 게임 운영
회사 내부에 여러 AI 도구가 있지만, 많이 사용하지는 않는다. 자료 검색에 사용할 뿐이고, 그냥 살펴보는 정도다. 전에는 이것으로 점괘도 봤다... 진지하게 업무를 수행하기에는 요구를 충족시키기 어렵다.
06
맺음말
위 종사자들의 실제 사례를 보면, Deepseek과 기타 AI 도구들은 더 많은 개인 업무에 도움을 주었지만, 전통적인 게임 개발 프로세스에 혁명적인 변화를 가져오지는 못했다.
이러한 결론은 예상 가능한 일이다. 루샤오쉬가 말했듯이, AI는 권한을 평등화하는 도구이며, 그 초점은 전문가가 사용하는 것이 아니라, 외행인이 장벽 없이 전문가의 일을 할 수 있도록 하는 데 있다.
한 게임 아웃소싱 아트사 대표
그렇다면 AI의 게임 산업 실제 영향은 크지 않다는 말인가?
그것도 다소 다르다. 청파오 네트워크의 CTO 천차오의 견해로는, 사람들은 Deepseek에 대한 이해가 이전 다른 AI 도구 출시 초기와 비슷하다고 한다. 즉, 단기적 효과를 과대평가하고, 장기적 효과를 과소평가한다는 것이다—AI 워크플로우의 게임 산업 영향은 혁명이라기보다는 침투에 가깝다.
이러한 '침투'는 위 종사자들의 실천적 탐색과 같으며, 겉보기엔 다소 진지하지 않아 보이지만, AI가 게임 산업을 변화시키는 초기 축적 과정이 될 수 있다. 청파오 네트워크 창립자 차오샤오원도 많은 제조사들이 이미 AIGC를 사용해 미술 자산을 인력 생산 대신 자동 생성하고 있다고 말했다. 아직 수익성이 증명되지 않았을지라도 초기 축적을 통해 AI가 게임 산업에서의 수준을 높이고 있다는 것이다.
"게임 산업의 인력 구조를 하나의 피라미드라고 한다면, AI는 초급 신경망과 같다. 마치 바닷물처럼 아래에서 위로 차츰 잠기게 되며, 가장 먼저 대체되는 것은 일부 사소한 부분일 뿐이지만, AI가 계속 발전하고 피라미드 구조의 특성에 따라 바닷물의 침수 속도는 점점 빨라지고 우리의 상상을 뛰어넘을 수도 있다. 이 침수는 단순한 일대일 교체만이 아니라, 업무 구조, 모델, 문화까지 함께 변화시킬 수 있다."
"AI의 바닷물이 산업 중류까지 잠길 때, 더 큰 전환점이 도래할지도 모른다."
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