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World Labs와 DeepMind, AI 월드 모델 게임 엔진 개발

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작성자 이수
작성일 2025.12.27 18:30
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AI 연구자 페이페이 리(Fei-Fei Li)의 스타트업 World Labs와 Google DeepMind는 텍스트 프롬프트로부터 완전한 3D 게임 환경을 생성하는 "월드 모델"을 개발하고 있으며, 이 기술을 Unity 및 Epic Games의 Unreal Engine과 같은 기존 게임 엔진을 뒤흔들 수 있는 잠재적 파괴자로 자리매김하고 있습니다. 이러한 움직임은 전 세계 게임 산업이 2025년에 거의 1,970억 달러에 달할 것으로 예상되는 가운데, 게임 개발자들이 근로자들의 우려가 증가함에도 불구하고 AI 도구를 점점 더 많이 채택하고 있는 시점에 나왔습니다.

​World Labs는 2025년 11월 첫 번째 상업용 월드 모델 제품인 Marble을 출시했으며, 크리에이터들에게 텍스트 프롬프트, 사진, 동영상 또는 3D 레이아웃을 편집 및 다운로드 가능한 3D 환경으로 전환할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 모델은 실시간으로 생성하는 것이 아니라 지속적인 3D 월드를 생성하여, 사용자가 월드를 가우시안 스플랫(Gaussian splats), 메시(meshes) 또는 동영상으로 내보낼 수 있게 합니다. Financial Times에 따르면, 리는 "이 분야는 파괴적 혁신이 무르익었다"고 밝히며 시뮬레이션 게임 엔진이 개선이 필요하다고 언급했습니다.

​Google DeepMind는 2025년 8월 Genie 3를 공개하며, 간단한 텍스트 프롬프트로부터 720p 해상도의 대화형 3D 환경을 수 분간 생성할 수 있는 "최초의 실시간 대화형 범용 월드 모델"이라고 설명했습니다. DeepMind의 Genie 3 프로젝트를 공동으로 이끄는 슐로미 프루흐터(Shlomi Fruchter)는 Financial Times에 "소프트웨어, 특히 게임의 제작은 상당한 진화를 겪고 있으며, 향후 몇 년 동안 완전한 변혁을 겪을 것으로 예상합니다"라고 말했습니다. 이 모델은 이전에 생성한 내용을 기억하여 물리적 일관성을 유지하면서 한 번에 한 프레임씩 생성하는 자기회귀 아키텍처를 특징으로 합니다.



유럽 노동조합들, AI 추진에 반대

이 기술은 노동 단체들의 반대를 촉발했습니다. 프랑스의 STJV, 영국의 IWGB Game Workers, 스페인의 CGT, 이탈리아의 FIOM-CGIL, 독일의 ver.di, 그리고 Game Workers Unite Ireland를 포함한 서유럽 전역의 6개 비디오 게임 노조가 2025년 12월 9일 공동 성명을 발표하며 업계에서 생성형 AI 도구의 사용 증가를 규탄했습니다. 이 연합은 고용 안정성이 약화됨에 따라 "게임 노동자들이 보편적인 도전에 직면하고 있다"고 주장하며, 의무적인 사무실 복귀 정책과 생성형 AI 도구의 강요를 근로 조건을 악화시키는 핵심 문제로 지적했습니다.
​Eurogamer에 따르면 IWGB 대변인은 "우리는 게임 노동자들 사이에서 전례 없는 국제적 협력을 목격하고 있습니다"라고 말했습니다. "오랫동안 지속되어 온 고립감과 두려움이 대기업의 지배에 맞서는 통합 전선으로 바뀌고 있습니다". 노조의 성명서는 2022년부터 2025년 중반까지 전 세계 비디오 게임 업계에서 약 45,000개의 일자리가 삭감된 것으로 추정된다고 언급했습니다.
​AI에 대한 개발자들의 정서는 점점 더 부정적으로 변하고 있습니다. 2025년 GDC State of the Game Industry 설문조사에 따르면, 응답자의 30%가 생성형 AI가 게임 업계에 부정적인 영향을 미치고 있다고 믿고 있으며, 이는 전년도 대비 12% 증가한 수치입니다. 개발자들은 지적 재산권 도용, 에너지 소비, 그리고 AI 생성 콘텐츠로 인한 품질 저하를 주요 우려 사항으로 꼽았습니다.


업계, 비용 절감에 주목

지지자들은 월드 모델이 주요 "트리플-A" 게임이 완성되는 데 수년과 10억 달러 이상이 소요될 수 있는 업계에서 개발 비용을 줄이고 근로자의 번아웃을 완화할 수 있다고 주장합니다. 유비소프트에서 어소시에이트 프로듀서로 일했던 DeepMind의 Alexandre Moufarek는 첨부된 기사에 따르면 월드 모델이 개발자들에게 "재미를 발견하고" "새로운 콘셉트를 실험하고 다시 한번 위험을 감수할" 자유를 제공하기를 희망합니다.
​World Labs의 공동 창립자인 Justin Johnson은 TechCrunch와의 인터뷰에서 Marble의 초기 사용 사례로 게임, 영화용 시각 효과, 가상 현실을 언급했습니다. Epic Games와 Disney는 5월에 Google과 ElevenLabs의 기술을 활용하여 Fortnite에 AI로 강화된 다스 베이더 캐릭터를 선보였습니다.
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기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
Microsoft는사용자의PC에서직접시각적스크린샷을해석하고마우스및키보드동작을제어하여작업을수행하는70억개의매개변수를가진AI에이전트Fara-7B를공개했으며,이는데이터처리를로컬에유지하여개인정보보호를강화하고HIPAA및GLBA와같은규정을준수할수있는클라우드기반모델의대안을제공합니다.​WebVoyager웹탐색벤치마크에서Fara-7B는69.5%의작업성공률을달성하여GPT-4o의65.1%성능을능가했으며,유사한크기의모델이필요로하는41단계에비해약16단계만에작업을완료했습니다.​이모델은Microsoft의Magentic-One다중에이전트프레임워크에의해생성된145,000개의합성작업궤적을사용하여훈련되었으며,현재MIT라이선스하에HuggingFace에서사용할수있습니다.다만Microsoft는이모델이여전히실험적이며프로덕션배포보다는파일럿프로젝트에가장적합하다고주의를당부하고있습니다.
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2025.11.25 등록
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