단순히 이미지나 코드를 생성하는 것을 넘어, 텐센트는 복잡한 게임 산업화 기준 아래서도 안정적이고 높은 품질의 결과물을 제공하는 데 집중했다. 텐센트는 현장 시연을 통해 AI가 게임 제작 생산성을 근본적으로 재편하고 있다는 핵심 혁신을 강조했다.
'비스바이스'는 스켈레톤 리깅부터 애니메이션 생성 전 과정을 자동화해 아티스트의 창의적 작업 시간을 확보한다. '매직던'은 모바일 기기 연산 한계를 극복하고 크로스 플랫폼 환경에서 고성능 글로벌 일루미네이션(전역 조명)을 구현하며, '에이스'는 치열한 대전 환경에서 실시간 의사결정 능력을 활용해 새로운 보안 기준을 제시한다.
이를 통해 AI가 단순 개념이 아닌 기획, 개발, 운영 전 단계에 깊이 통합된 기술임을 전달했다.
텐센트는 AI를 모바일 인터넷의 파급력을 능가하는 패러다임의 전환으로 평가한다. AI로 효율성의 기초를 탄탄히 다지고, 그 위에 인간의 창의성을 무한히 발휘한다는 철학을 담고 있다. 개발자를 반복 작업에서 해방해 마지막 10%의 예술적 완성도 향상과 창의적 돌파구 마련에 집중하게 돕는다.
이를 위해 회사의 자원 할당 측면에서 젊은 인재 누구나 GPU 컴퓨팅 파워와 데이터 지원을 받아 AI 탐색 프로젝트를 제안하고 검증할 수 있는 수평적 혁신 메커니즘을 도입했다. 또한 중앙 기술 인프라인 미들 플랫폼은 파운데이션 모델 구축과 데이터 폐쇄 루프(데이터가 외부로 유출되지 않고 내부에서 순환하며 학습되는 구조)를 전담하고, 프로젝트 팀은 구체적인 게임 플레이 구현에 집중하도록 조직 협업 체계를 강화해 신작 프로젝트 이식 속도를 비약적으로 높였다.
텐센트는 실무적, 법적 리스크 관리를 위해서는 데이터 폐쇄 루프와 인간-기계 협업 원칙을 엄격히 준수한다. 품질 일관성을 위해 공개 데이터 대신 자체 보유한 상업적으로 검증된 고품질 3D 에셋을 학습에 활용해 토폴로지(망 구조)와 텍스처 정밀도 등 업계 기준을 충족시킨다. AI 결과물은 초안으로 간주해 인간의 2차 수정과 미세 조정이 가능하도록 편집 가능성을 보장한다. 저작권 및 윤리적 리스크 원천 차단을 위해 관련 법규를 엄격히 준수하고 고도화된 내부 데이터 정제 및 감사 시스템을 운영한다.
텐센트는 이러한 딥테크 혁신이 최종 소비자의 경험을 폭발적으로 바꿀 것으로 전망했다. '비스바이스'를 바탕으로 한 콘텐츠 규모 증가로 플레이어가 더 풍부한 동작의 NPC를 만나고 개인화된 상호작용을 경험한다. '매직던'을 통해 모바일에서도 PC 수준의 다이내믹 라이팅과 공간 오디오를 구현해 기기 간 비주얼 장벽을 허문다. '에이스'로 공정하고 깨끗한 게임 환경을 보장한다.
텐센트 측은 AI 네이티브 게임 플레이가 본격화하면 끊임없이 변화하는 진정한 오픈월드를 경험하게 될 것이라 밝혔다. 장기적으로는 게임 전체 생애주기를 아우르는 기술 인프라 구축이 목표다. 글로벌 게임 생태계의 기반 인프라가 될 AI 기술 역량을 외부에 개방해 고품질 제작 도구의 표준화를 선도하고 산업 전체의 질적 성장을 돕겠다는 비전을 제시했다.
다음은 텐센트 핵심 개발진과의 솔루션별 일문일답.
매직던(MagicDawn): 하드웨어 한계를 타파한 렌더링 혁신
클라우드 렌더링이나 AI 기반 뉴럴 렌더링 동적 GI(전역 조명) 기술이 기기 사양 한계를 어떻게 극복하고 고품질 화면을 구현하는가?
“‘매직던’은 분산형 클라우드 베이킹(빛 연산 결과를 텍스처로 굽는 기술)과 AI 뉴럴 렌더링 기술을 통해 하드웨어 사양 차이로 발생하는 렌더링 한계를 극복한다. 클라우드 기반 분산 GPU 클러스터를 활용하면 기존 대비 수십 배 높은 베이킹 효율을 달성할 수 있다. 일례로 8시간 걸리던 베이킹 작업을 약 12분으로 단축할 수 있었다.
실제 게임 플레이 시 사용자의 기기는 사전 베이킹된 데이터만 로드하면 되므로 복잡한 실시간 라이팅 연산 부담이 사라진다. 여기에 자체 개발한 AI 압축 기술을 적용해 데이터 정밀도는 유지하면서 패키지 용량을 효율적으로 제어해 기기 부하를 더욱 낮췄다. 따라서 고성능 콘솔, 저사양 스마트폰, 초경량 노트북 등 기기 종류나 로컬 GPU 성능에 얽매이지 않고 일관된 시네마틱급 라이팅 효과를 구현한다. 이는 기기 성능이 그래픽 품질의 한계를 결정한다는 기존 제약을 근본적으로 타파한 혁신이다.
'매직던' 적용에 따른 시각적 품질 향상 및 성능 차이는 어느 정도인지?
“공개된 유니티 엔진 씬을 기준으로, ‘매직던’의 라이팅 베이킹 솔루션은 기존 실시간 솔루션 대비 렌더링 프레임 레이트를 1.5배 이상 향상했다. 맵 로딩과 지역 전환 시 연산 부하를 최소화해 안정적인 프레임을 유지한다.
또한 빛샘 방지와 경계면 최적화를 위한 자체 시각 보정 도구로 기존에 흔히 발생하던 시각적 오류를 해결했다. 이를 통해 라이팅 정밀도와 전반적인 텍스처 품질을 최적화하여 훨씬 안정적이고 뛰어난 비주얼을 제공한다.
워크플로우 변경 없이 라이브 서비스 중인 게임에도 빠른 도입이 가능한가?
“‘매직던’은 아너 오브 킹즈: 월드, 명조: 워더링 웨이브, 로코 킹덤: 월드 등 신작과 라이브 서비스 타이틀에 성공적으로 도입됐다. 이는 기존 워크플로우와의 완벽한 호환성을 입증한 결과로, 설계 초기부터 개발자 편의성을 핵심 목표로 삼았다.
유니티, 언리얼 등 주요 게임 엔진과 매끄럽게 연동되는 표준화된 크로스 엔진 툴체인(소프트웨어 개발 도구 모음)을 구축해 기존의 아트, 디자인, 기술 파이프라인 재구성 없이 바로 적용할 수 있다. 예를 들어 유니티 엔진에서는 플러그인 방식으로 고품질 라이팅 베이킹 기능을 즉시 활성화할 수 있다. 라이브 서비스 게임 역시 시스템 영향을 최소화한 업그레이드를 지원해 비즈니스 연속성을 보장한다.
주요 상용 엔진 자체가 제공하는 조명 및 오디오 기능과 비교할 때 '매직던'만의 결정적 차별점은?
“‘매직던’의 강점은 고효율·고안정성의 분산 클라우드 베이킹이다. 클라우드 컴퓨팅으로 베이킹 효율을 수십 배 향상하고 로컬 베이킹 크래시를 방지해 프로젝트 반복 개선 속도를 가속화한다. 또한, 고품질 다이내믹 라이팅이다. 비편향 경로 추적(빛의 경로를 물리적으로 정확하게 추적하는 기법)과 PRT 다이내믹 GI를 활용해 시간 변화 등 동적 장면을 완벽히 지원한다. 자동화된 빛샘 방지 기능으로 시각적 품질도 높인다.
AI 기반 패키지 최적화 역시 강점이다. 자체 AI 라이팅 압축 기술로 데이터 정밀도를 유지하면서 패키지 용량을 제어해 기본 엔진 기능의 한계를 보완한다. 마지막으로 라이팅과 오디오 전반에 걸친 전 파이프라인 자동화 툴체인을 통해 번거로운 수작업을 없애고 창의적 작업에 집중하게 해준다.
프로브(소리 데이터를 수집하는 공간상 포인트) 생성 등 자동화된 공간 오디오 솔루션이 창작 부서에 확보해 주는 시간은 어느 정도인가.
“‘매직던’의 공간 오디오 솔루션은 현대 오픈월드 오디오 제작의 고질적 문제를 해결한다. 10km 이상의 대형 오픈월드에서는 디자이너들이 수 주 동안 수동으로 음향 프로브를 생성하고 재질을 구성해야 했다. 이는 지루하고 반복적일 뿐 아니라 오류 발생률도 높다.
‘매직던’은 이 전 과정을 자동화해 비효율적인 단계를 완전히 제거했다. 덕분에 오디오 팀은 에너지를 아껴 사운드 디자인과 분위기 연출이라는 본연의 핵심 창의 작업에 집중할 수 있다.
에이스(ACE): 무결점 게임 생태계를 위한 AI 보안
AI 기술 도입 전후로 작업장 계정 식별 및 불법 사용자 검거율에 유의미한 수치 차이가 있는가?
“AI 도입은 유의미하고 측정 가능한 성능 향상을 가져왔다. 게임 내 치트 탐지 측면에서, AI 모델은 딥러닝을 통해 플레이어의 의사결정 의도를 분석하고 행동의 정상 여부를 판별한다. 이를 통해 MOBA 장르에서 치트 탐지 정확도를 약 80% 향상시켰다. 작업장 계정 대응 시에도 경제 보안 통제 솔루션으로 지역을 넘나드는 비정상 거래 네트워크를 정밀하게 잡아낸다.
2024년 한 해 동안 텐센트 보안팀은 총 1억 8,765만 건의 작업장 계정을 제재했으며, 이는 전년 대비 75.5% 증가한 수치다. 고도로 복잡한 치트 행위를 원천 차단하는 동시에 수동 모니터링 비용을 획기적으로 줄여, 커버리지와 정확도를 모두 잡은 자동 대응 체계를 구축했다.
경쟁사 보안 상품 대비 다차원 보호를 제공하는 '에이스'만의 기술적 해자는?
“ACE는 종합적이고 다층적인 보안 시스템이다. 원스톱 치트 테스트 플랫폼과 자동 분석 시스템으로 포렌식 효율을 크게 높였다. 업계 최고 수준의 클라이언트 하드닝 기술로 로직 데이터 리버스 엔지니어링을 막아 치트 제작 장벽을 높였다. 샘플, 행동, 리플레이, 이미지/영상 등 다차원 안티치트 시스템을 통해 전방위적으로 게임을 보호한다.
타사 제품은 대부분 클라이언트 측 단순 차단이나 알려진 악성코드 패턴을 매칭하는 샘플 시그니처 방식에 의존한다. 반면 ACE의 진정한 기술적 해자는 20년간 축적된 방대한 데이터와 보안 대응 기술, 운영 노하우에 있다. 여기에 하드웨어 최하단 드라이버 레벨 보호 등 클라이언트-서버 연동 및 소프트웨어-하드웨어 시너지가 결합된 독보적인 다차원 보호 체계가 핵심 경쟁력이다.
모바일 봇 파밍(매크로)과 정상 플레이어를 오탐지 없이 구분하는 머신러닝 노하우는?
“실제 플레이어와 매크로 스크립트를 완벽히 구분하는 노하우는 엄격한 4단계 머신러닝 폐쇄 루프에 있다.
먼저 정확한 시드 레이블(학습 기준이 되는 초기 데이터) 확보를 통해 확인된 치트 샘플을 수집하고 이를 학습 데이터로 쓴다. 이어 봇 스크립트와 실제 플레이어의 근본적인 터치 궤적 차이를 바탕으로 다차원 특징을 정밀 추출해 기계 명령과 인간의 조작을 명확히 나눈다.
과거 플레이 습관 등 사용자 행동 프로필을 수차례 교차 검증해 예측 정확도를 높인다. 마지막으로 그레이박스(내부 구조를 일부만 아는 상태에서 진행하는 테스트) 피드백 메커니즘을 거친다. 정상 플레이어가 제재받는 일이 없도록 데이터 피드백을 반복 검증하며, 오탐지 가능성이 완전히 제거된 후에만 공식 제재를 적용한다.
가장 위협적인 신종 치트 수법과 이에 대한 선제적 대응책은?
“현재 가장 위협적인 수법은 하드웨어 최하단에서 은밀히 메모리에 접근하는 DMA(Direct Memory Access) 하드웨어 치트다. ACE는 2025년 마이크로소프트와 협력해 CPU 가상화 대응 기능을 출시, 운영체제 하드웨어 보안 기능으로 비정상적인 메모리 접근을 원천 차단한다.
또한 안티치트 프리부트 모드(초기 부팅 검사)를 도입해 게임 로딩 초기 단계에서 위반 프로세스를 막고, 경기 중에는 리플레이 분석 솔루션으로 치트 확인 시 경기를 즉각 중단시켜 정상 플레이어를 보호한다. 이와 함께 경찰 수사 지원 등 법적 대응도 동원해 치트 제작 조직을 소탕 중이다. 작년에만 40여 건의 사건 해결을 도와 용의자 200여 명을 검거했으며, 해결 사건 총규모는 1억 위안(약 216억 원)에 달한다.
업계 최초 iOS 하드닝 솔루션 도입으로 크랙 버전을 차단해 실제 매출 보호로 이어진 방어 사례는.
“보안 솔루션이 매출에 미치는 구체적 영향은 고객사의 개별 평가 영역이나, 상징적인 방어 데이터는 존재한다. 중국의 유명 게임사는 하루 300개 이상의 크랙 버전이 탐지됐으나, 솔루션 적용 직후 탐지 수가 절반으로 줄고 일주일 내에 0건으로 수렴했다.
다른 퍼블리셔 역시 도입 후 기존 크랙 버전이 완전히 작동 불능 상태가 되었고, 난이도가 너무 높아졌다며 치트 판매자들이 공개적으로 불만을 터뜨리기도 했다. 외부 고객사는 물론 텐센트 내부 게임 대다수에도 솔루션이 적용되어 있으며, 현재까지 보안망이 뚫렸다는 피드백은 전무하다.
방대한 15만 개 치트 샘플 데이터가 맞춤형 동적 안티치트에 실시간 적용되는 방식은.
“20년간 축적된 방대한 샘플 데이터는 세 가지 차원에서 실시간으로 활용된다. 먼저 기초 대응 단계다. 특징 데이터를 탐지 모델 학습에 직접 활용해 기본 탐지율을 높게 유지한다. 심화 맞춤형 대응 단계에선 고위험 특징 데이터를 바탕으로 특정 게임에 최적화된 방어 전략을 신속하게 수립해 정밀 타격한다. 마지막으로 위협 인텔리전스(능동적 방어) 단계다. 글로벌 블랙마켓을 지속 모니터링해 치트 진화 트렌드를 예측하고, 신종 치트 출현 즉시 구체적인 대응책으로 변환해 배포한다.
다수 환경에서 성능 저하 없이 클라이언트와 서버 측 솔루션을 연동하는 비결은.
“설계 단계부터 극한의 성능을 고려해 무차별적 방어를 지양했기 때문이다. 일반 보안 소프트웨어는 코드를 전체 암호화해 프레임워크에 큰 부하를 주지만, ACE는 페이지 스키핑 암호화(핵심 데이터만 선택적으로 암호화하는 기술)를 적용해 보안과 성능의 균형을 맞췄다.
또한 보안 솔루션이 게임 엔진과 분리된 제로 커플링(상호 의존성을 없앤 독립적 구조) 아키텍처로 설계돼 다양한 상용 엔진을 무리 없이 지원한다. 더불어 호환성 랩을 통한 엄격한 배포 과정과 강력한 재해 복구 메커니즘을 내장해, 극단적인 네트워크 환경에서도 안정적인 게임 플레이를 보장한다.
비스바이스(VISVISE): 게임 개발자를 위한 창의성 증폭기
AI 결과물에 대한 유저 반감 배경을 어떻게 분석하며, 비스바이스 사용이 이를 줄여줄 수 있다고 보는 이유는.
“유저들의 부정적 정서는 품질 저하나 저작권 문제 등 초기 AI 콘텐츠의 한계에서 비롯된다. AI가 비용 절감을 이유로 저품질 결과물만 양산한다면 게이머들의 외면을 받을 수밖에 없다. 텐센트는 B2B AI 애플리케이션이 반드시 결과물 품질 향상을 전제로 해야 한다고 확고히 믿는다.
‘비스바이스’는 자동화 시스템이 아닌 전문적인 생산성 도구다. 오토 스키닝(3D 모델에 뼈대와 피부 움직임을 자동 연결하는 작업) 등 반복 작업을 AI가 전담함으로써 아티스트는 미세한 표정이나 독창적인 동작 설계 등 핵심 창의 작업에 집중할 수 있다. 게이머들이 생동감 넘치는 캐릭터와 세밀한 디테일을 경험하게 되면, 기술이 빚어낸 품질의 부가가치가 자연스레 인식의 전환을 이끌어낼 것이다.
‘비스바이스’ 기술 개발로 이뤄낸 구체적 개발 효율 향상 수치와 전체 기간 단축 효과는.
“실무 데이터에 따르면 파이프라인 단계별로 차원이 다른 효율성 개선이 확인된다. 오토 스키닝 활용 시 단순 작업은 3일에서 1일로, 복잡한 작업은 4일에서 2.5일로 단축됐으며 평균적으로 4시간 이내에 완료된다. 또한 MIB 지능형 프레임 보간(AI가 중간 이미지를 생성해 움직임을 부드럽게 만드는 기술)으로 수일이 걸리던 200프레임 애니메이션을 단 4초 만에 생성해 수동 작업의 수고를 덜었다. 이 외에도 음성 연기, 라이팅 등 다양한 제작 단계에서 AI가 효율을 높이고 있다.
이를 통해 콘텐츠 반복 개선 횟수를 늘려 전반적인 개발 속도를 높일 수 있지만, 게임 개발이 복잡한 시스템 엔지니어링인 만큼 전체 기간 단축 효과는 AI 도구가 파이프라인에 얼마나 깊숙이 내재화되었느냐에 따라 결정된다.
하이폴리 모델 자동 변환 등 반복 작업 해방을 통해 개발자들은 어떤 창의적 영역에 리소스를 재투자하는가.
“먼저 창의성의 폭 확장이다. 다채로운 캐릭터와 환경을 설계하고 새로운 스타일을 발 빠르게 실험한다. 디테일과 완성도 강화에도 더 투자할 수 있다. 텍스처, 라이팅, 세밀한 표정 등 고차원적인 시각 표현에 투자해 최종 결과물의 예술적 완성도를 극대화한다. 게임플레이 혁신도 이뤄진다. 단축된 에셋 제작 속도를 바탕으로 신규 메커니즘을 실험하고 풍성한 레벨 콘텐츠를 구축한다. 마지막으로 렌더링 기술이나 AI 통합 애플리케이션 등 미래 기술 연구에 투자해 장기 경쟁력을 확보한다.
4초 만에 애니메이션을 생성하는 지능형 프레임 보간 기술이 복잡한 물리적 모션에서도 어색함 없이 고충실도를 유지하는 원리는.
“해당 모델은 대규모 모션 캡처 데이터가 사전 학습된 표현과 오토리그레시브(이전 결과를 바탕으로 다음 값을 예측하는 방식) 프레임워크를 결합해, 동작 간의 물리적 전환 규칙을 심도 있게 이해한다. 전투나 춤 같은 복잡한 동작도 인체 역학과 무게 중심 이동에 부합하는 중간 프레임을 생성해 낸다. 이를 통해 발 미끄러짐이나 형태 왜곡 현상을 획기적으로 줄였다. 로코모션(이동 및 보행 모션) 등 실사 기반 동작은 이미 광학식 모션 캡처 수준에 근접한 품질을 보여준다.
겹치거나 가려진 비디오에서도 3D 애니메이션 생성 시 정확한 모션 캡처가 가능한 기술적 원리는.
“신체가 가려지면 모호성이 발생하며 이는 업계의 고질적인 과제다. ‘비스바이스’ AI는 단순 복제에 그치지 않고, 생성형 파운데이션 모델을 기반으로 전후 맥락을 심층 분석한다. 가려진 구간의 동작 확률 분포를 평가해 물리적으로 가장 타당한 움직임을 예측하므로 인물이 겹쳐도 단절 없이 매끄러운 동작 결과물을 출력할 수 있다.
원클릭 AI 스키닝과 지능형 리깅 지원을 통해 복잡한 의상 처리 시 아티스트의 후가공 부담은 얼마나 덜어졌는가.
“일반 휴머노이드와 표준 의상 기준으로 메인 스켈레톤과 물리 연산용 뼈대 모두 90% 이상의 자동화율을 달성했다. 아티스트는 백지상태에서 시작할 필요 없이 결과물 확인 후 약간의 세부 수정만 거치면 된다. 구조가 까다로운 AAA급 모델의 경우에도 50% 이상이며, 특히 작업이 어려운 다층 스커트도 전용 AI 모듈로 자동화율을 80%까지 끌어올렸다.
기존에 1.5~3.5일 걸리던 복잡한 의상 스키닝이 1.5~4시간으로 단축되었고, 단순 의상은 1.5시간 이하로 줄었다. 결과적으로 며칠씩 소요되던 고된 수작업이 몇 시간의 검토 프로세스로 전환되면서 수작업 부담이 80~90% 감소했다.
향후 ‘비스바이스’에 추가될 멀티모달 AI 기능 등 중장기 기술 로드맵은.
“우리의 기술 로드맵은 AI 생성 콘텐츠를 어떻게 실제 제작 파이프라인에 내재화할 것인가에 집중되어 있다. 다양한 입력 형태를 실무용 에셋으로 변환하는 멀티모달 기술을 지속 탐색하되, 개발의 방향성은 실제 아티스트 현장의 니즈에 기반한다.
단순히 모호한 기술적 유행어를 쫓기보다 현장 아트 팀의 실질적인 페인 포인트(불편 지점) 해결에 집중한다. 세 걸음 앞을 내다보면서, 한 걸음씩 나아가는 접근 방식이다. 지금도 프로젝트 팀의 테크니컬 아티스트들과 소통하며 제작 공정의 병목 구간을 반복 개선하고 있다. 앞으로 실무 중심의 아트 최적화 프로세스를 본격 도입해 워크플로우를 최적화하고, AI 에이전트 기능을 더해 접근성과 편의성을 혁신적으로 높일 계획이다.
Biit@inven.co.kr
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