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[IT뉴스]피터 틸 꿈꾼 크래프톤···정작 게임 속 몬스터는 안두릴이었다

온카뱅크관리자

2026-10-29 16:27:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> PUBG Ally 성공해도 타 게임 이식은 별개 공통 실행체계 없으면 고객 늘수록 비용 피터 틸 성공담에 가려진 수익성의 조건 
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 <img alt="크래프톤과 엔비디아가 공동 개발한 인공지능(AI) 동료 'PUBG Ally'의 게임 시연 화면. AI가 게임 상태를 인식하고 이용자와 협력해 이동과 전투를 수행하도록 설계됐다. /크래프톤" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162438781aoac.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="74SmGWiPYa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162438781aoac.jpg" width="658">
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 크래프톤과 엔비디아가 공동 개발한 인공지능(AI) 동료 'PUBG Ally'의 게임 시연 화면. AI가 게임 상태를 인식하고 이용자와 협력해 이동과 전투를 수행하도록 설계됐다. /크래프톤
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 크래프톤은 팔란티어를 따라 게임 인공지능(AI) 사업을 키우려 한다. 그런데 게임 속 데이터는 연결하는 데서 끝나지 않고 캐릭터의 움직임과 전투까지 제어해야 한다. 게임마다 다른 명령체계를 연결하는 비용도 만만치 않다. 크래프톤은 1000억원 규모의 AI 인프라 투자 계획을 내놨지만 외부 게임사에 기술을 공급해 얼마나 벌 수 있는지는 공개하지 않았다. 피터 틸의 성공담을 좇는 사업 구상에 실행권한과 수익성이라는 두 가지 숙제가 등장했다.
 29일 크래프톤의 공식 채용공고 등에 따르면 AI 프론티어 본부 산하 GX 프론티어 조직은 크래프톤 내부 스튜디오와 외부 게임사를 대상으로 AI 적용 사업을 추진하고 있다. 게임별 맞춤형 솔루션을 개발한 뒤 반복 프로젝트에서 공통 모듈을 확보하고 장기적으로 외부 판매에 나서는 방식이다.
 크래프톤은 해당 사업모델을 직접 '게임 AI의 팔란티어'라고 명명했다. 제품 책임자(PO)와 사업개발(BD) 담당자, 엔지니어를 모집해 기술 개발부터 고객 확보와 상용화까지 연결하겠다는 계획도 제시했다.
 팔란티어라는 이름에는 피터 틸이 일군 미국 소프트웨어 기업의 성공담이 겹쳐 있다. 미국 정부와 대기업의 데이터를 연결하는 사업으로 출발해 AI 플랫폼 기업으로 성장한 사례다. 하지만 성공담을 가져온다고 수익구조까지 따라오는 것은 아니다.
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 팔란티어는 2025년 약 82%의 매출총이익률을 기록했다. 크래프톤의 게임 AI 사업은 외부 유료 고객 수와 계약금액, 반복매출, 고객별 구축 원가가 공개되지 않아 같은 경제성이 형성됐는지 확인할 수 없다. 특히 고객사마다 전용 개발 인력을 투입하는 구조라면 매출 증가와 함께 인건비도 늘어난다.
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 <img alt="팔란티어의 온톨로지 기반 소프트웨어 화면. 데이터 객체와 관계, 업무 상태를 연결해 AI와 업무 시스템이 활용하도록 구성한다. /팔란티어" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162440023tadt.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="znEgOm4qGg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162440023tadt.jpg" width="658">
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 팔란티어의 온톨로지 기반 소프트웨어 화면. 데이터 객체와 관계, 업무 상태를 연결해 AI와 업무 시스템이 활용하도록 구성한다. /팔란티어
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 팔란티어는 데이터 연결에 집중 안두릴은 무기를 직접 움직인다
 팔란티어의 온톨로지(Ontology)는 기업과 정부기관의 데이터를 실제 업무 대상과 연결하는 소프트웨어 구조다. 고객과 주문, 설비와 재고 같은 객체를 정의하고 객체 사이의 관계와 상태를 연결한다. 인공지능 플랫폼(AIP)은 이러한 구조 위에서 AI가 데이터를 조회하고 업무를 실행하도록 지원한다. 실행 과정에는 접근권한과 승인 절차, 감사 기록이 결합된다.
 팔란티어의 높은 수익성에는 고객 구성도 영향을 미친다. 정부와 대기업은 복잡한 데이터 통합과 보안, 장기간의 시스템 운영에 상당한 비용을 지출할 수 있는 고객이다. 미국 국방부를 비롯한 정부기관의 대형 계약은 팔란티어의 사업 기반을 형성해 왔다.
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 데이터와 업무 상태를 연결하는 소프트웨어를 개발했다고 해서 같은 수익성이 확보되는 것은 아니다. 고객이 지급할 수 있는 계약금액과 계약기간, 기존 플랫폼의 재사용 범위가 사업의 경제성을 결정한다. 크래프톤이 상대할 게임사들은 예산과 개발인력, 서비스 운영 방식이 서로 다르다. 미국 정부의 대형 계약을 기반으로 성장한 팔란티어의 수익구조를 게임 AI 시장에 그대로 적용할 근거는 없다.
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 <img alt="미국 방산기업 안두릴의 지휘통제 소프트웨어 '래티스(Lattice)' 화면. 지도 위에 항공기 위치와 이동 경로를 표시하고 우측 제어창에서 무인항공기 로드러너(Roadrunner)의 임무 상태와 명령 항목을 관리한다. /안두릴" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162441312pwys.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="qNtYupDgZo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162441312pwys.jpg" width="658">
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 미국 방산기업 안두릴의 지휘통제 소프트웨어 '래티스(Lattice)' 화면. 지도 위에 항공기 위치와 이동 경로를 표시하고 우측 제어창에서 무인항공기 로드러너(Roadrunner)의 임무 상태와 명령 항목을 관리한다. /안두릴
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 안두릴의 래티스(Lattice)는 실행 대상이 더욱 구체적이다. 레이더와 카메라 등 서로 다른 센서에서 들어오는 정보를 통합하고 무인항공기와 자율 시스템의 움직임을 조정한다. 센서의 갱신주기와 장비의 반응속도가 서로 다른 환경에서 상태를 파악하고 명령을 전달한다. 데이터가 정확하더라도 명령이 늦게 도착하거나 장비의 실제 상태와 어긋나면 원하는 결과를 얻기 어렵다. 실시간 관측과 판단, 명령 전달, 실행 결과 확인이 하나의 체계로 연결된다.
 팔란티어도 업무 실행과 권한 통제 기능을 갖추고 있다. 안두릴은 실행 대상을 물리적 장비로 확장해 실시간 제어를 핵심 경쟁력으로 삼았다. 게임 AI는 이러한 실행 문제를 소프트웨어로 구현한다. 크래프톤이 내세운 공통 플랫폼의 경쟁력도 게임 상태를 읽는 기능에서 출발해 실제 행동을 수행하는 실행 인터페이스까지 이어진다.
 게임 엔진에는 캐릭터의 위치와 속도, 시야와 체력, 무기 상태, 충돌 판정, 이동 가능한 지형이 수치와 프로그램 상태로 표현된다. AI 동료가 이용자의 요청을 받아 적을 공격하려면 현재 게임 상태를 읽고 공격 가능한 대상을 식별해야 한다. 이동 경로를 계산한 뒤 게임 엔진이 허용하는 명령을 실행한다. 명령이 실행된 이후에는 캐릭터가 실제로 이동했는지, 공격이 성공했는지 다시 확인한다.
 크래프톤이 개발한 PUBG Ally는 이러한 구조를 구현하려는 사례다. 엔비디아와 공동 개발한 AI 동료는 이용자의 음성을 인식하고 게임 상태를 파악해 대화와 행동을 수행한다. 음성인식과 소형언어모델(SLM), 음성합성 기능을 연결하고 게임 내부의 행동체계를 활용한다. 언어모델이 이용자의 의도를 해석하더라도 실제 이동과 전투는 게임 엔진의 규칙에 따라 수행된다. 게임 상태를 읽는 기능과 행동을 실행하는 기능이 구분돼 있다.
 <div contents-hash="2b71cacde67820ee54dee0cb278c427830c21379697d41d21ec9fc74c709c2db" dmcf-pid="51JAlCQ9XB" dmcf-ptype="general">
 문제는 PUBG Ally에서 구현한 구조를 다른 게임에서도 그대로 활용할 수 있느냐다. 언리얼 엔진과 유니티 같은 범용 게임 엔진을 사용하더라도 게임마다 상태값과 행동 명령이 다르다. 동일한 언리얼 엔진으로 개발한 게임이라도 캐릭터 이동과 공격 판정, 아이템 사용, 서버 권한을 처리하는 방식은 달라질 수 있다. PUBG Ally의 언어모델을 다른 게임에 연결하는 작업과 PUBG Ally가 수행하는 행동을 다른 게임에서도 재현하는 작업은 기술적으로 구분된다.
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 <img alt="영화 반지의 제왕에 등장하는 아라곤의 검 안두릴(Andúril). 부러진 나르실을 다시 벼린 검으로 '서쪽의 불꽃'이라는 뜻을 지닌다. 미국 방산기업 안두릴 인더스트리스의 사명도 이 검에서 유래했다. 사진은 안두릴 검의 재현품. /여성경제신문DB" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162442582olod.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="Be0KeMZv1L" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162442582olod.jpg" width="658">
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 영화 반지의 제왕에 등장하는 아라곤의 검 안두릴(Andúril). 부러진 나르실을 다시 벼린 검으로 '서쪽의 불꽃'이라는 뜻을 지닌다. 미국 방산기업 안두릴 인더스트리스의 사명도 이 검에서 유래했다. 사진은 안두릴 검의 재현품. /여성경제신문DB
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 게임마다 다시 개발하면 외주사업 공통 실행구조 확보해야 플랫폼
 크래프톤의 사업모델을 평가할 첫 번째 기준은 실행 인터페이스의 재사용성이다. 게임 AI가 외부 게임에 적용되려면 해당 게임의 상태를 읽는 관측 인터페이스와 게임 엔진에 명령을 전달하는 실행 인터페이스가 필요하다. 게임마다 연결 프로그램을 처음부터 다시 작성해야 한다면 고객이 늘어날수록 개발 인력과 작업시간도 함께 증가한다. 고객 한 곳에서 발생한 매출이 다음 고객의 개발비를 줄여주지 못하는 구조다.
 반대로 게임 상태와 행동 명령을 공통 형식으로 변환하는 소프트웨어를 확보하면 새로운 게임을 연결할 때 기존 모듈을 재사용할 수 있다. 게임별 차이만 별도의 연결 프로그램으로 처리하면 추가 개발비가 줄어든다. 고객이 증가할수록 공통 소프트웨어의 개발비를 더 많은 계약에 분산할 수 있다. 플랫폼 사업의 규모의 경제는 이러한 비용구조에서 발생한다.
 안두릴의 래티스는 서로 다른 센서와 자율 시스템을 공통 소프트웨어 체계에서 운용하는 방향으로 개발됐다. 크래프톤의 게임 AI도 서로 다른 게임 엔진과 게임 규칙을 연결할 수 있는 구조가 필요하다. 게임 상태를 관측하고 명령을 실행하는 인터페이스를 재사용할수록 고객별 개발비가 낮아진다. 언어모델의 공통 사용만으로 이러한 효과가 발생하지는 않는다.
 게임 AI의 실행권한에는 별도의 기술적 제약도 따른다. 온라인 게임에서는 서버가 판정하는 상태와 이용자 기기에서 표시되는 상태가 구분된다. AI가 게임 상태를 읽는다고 해서 모든 행동을 실행할 권한을 갖는 것은 아니다. 서버가 허용한 명령만 수행하고 게임의 공정성과 보안 규칙을 유지해야 한다. 실행 명령의 정확성과 지연시간, 권한 통제는 게임별 연결 프로그램의 구조에 영향을 준다.
 이러한 조건을 종합하면 게임 AI의 개발비는 언어모델 구축비와 게임별 통합비용으로 나뉜다. 공통 모델을 여러 게임에서 사용해도 상태 관측과 행동 실행 프로그램을 게임마다 새로 작성한다면 통합비용은 계속 발생한다. 고객 수가 증가할 때 매출과 개발 인건비가 비슷한 속도로 늘어나는 구조에서는 높은 소프트웨어 매출총이익률을 확보하기 어렵다.
 <div contents-hash="64960d77ccdfe63443b8c72e31b78b602a3ab1668437e47474947f3931d9037c" dmcf-pid="u7jsHYnQ13" dmcf-ptype="general">
 크래프톤의 공개 자료에는 외부 게임을 연결할 때 기존 코드를 얼마나 재사용하는지, 게임별 통합 개발에 몇 명의 엔지니어가 투입되는지, 명령 실행 성공률과 평균 지연시간이 얼마인지 제시되지 않았다. 공통 모듈을 축적한다는 계획은 확인되지만 여러 게임에서 검증된 실행 인터페이스의 범위와 경제적 효과는 공개된 수치로 확인되지 않는다.
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 <img alt="엔비디아의 GPU 연산장비 내부 모습. 여러 GPU를 하나의 시스템에 배치해 AI 학습과 추론에 필요한 연산을 처리한다. GPU 인프라 구축에는 장비 도입비 외에도 전력과 냉각, 유지보수 비용이 발생한다. /엔비디아 " class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162443840sukr.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="bY0KeMZv5n" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162443840sukr.jpg" width="658">
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 엔비디아의 GPU 연산장비 내부 모습. 여러 GPU를 하나의 시스템에 배치해 AI 학습과 추론에 필요한 연산을 처리한다. GPU 인프라 구축에는 장비 도입비 외에도 전력과 냉각, 유지보수 비용이 발생한다. /엔비디아 
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 GPU 1000억원 투자···매출보다 먼저 늘어나는 비용부터 계산
 크래프톤은 AI 인프라 확보에 약 1000억원을 투자하는 계획을 제시했다. GPU를 확보하면 AI 모델을 개발하고 추론 서비스를 운영할 수 있는 연산 자원이 늘어난다. 동시에 감가상각과 전력, 유지보수에 따른 비용이 발생한다. GPU 투자 규모는 크래프톤이 확보하려는 연산능력을 보여주지만 외부 게임사가 지급하는 계약금액이나 고객별 이익을 보여주지는 않는다.
 게임 AI의 원가는 언어모델 추론비용만으로 결정되지 않는다. 이용자의 음성을 인식하고 현재 게임 상태를 읽으며 행동을 결정하고 실행 결과를 확인하는 과정에서 연산이 발생한다. 음성합성과 네트워크 통신, 게임 서버와의 상태 동기화에도 자원이 사용된다. 여기에 GPU 감가상각비와 전력비, 모델 유지보수비, 게임별 통합 개발비가 더해진다.
 크래프톤이 공개한 자체 언어모델 '라온-1 미니'는 전체 300억개 매개변수 가운데 약 40억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용했다. 필요한 일부 매개변수만 활성화해 연산량을 줄이는 방식이다. 언어모델의 효율을 높이는 기술이지만 게임 AI 전체의 비용구조를 설명하지는 못한다. 상태 관측과 행동 실행, 음성처리, 네트워크 운영에 필요한 비용은 별도로 발생한다.
 PUBG Ally는 소형언어모델과 게임 내부 행동체계를 활용해 모든 게임 동작을 대형언어모델의 추론으로 처리하지 않도록 설계됐다. 언어모델이 이용자의 요청을 해석하고 게임 행동체계가 이동와 전투를 수행하는 구조다. 실시간 행동에 필요한 연산량과 응답 지연을 줄이는 데 유리하지만 실제 서비스 원가는 연산을 어디에서 처리하는지에 따라 달라진다.
 이용자 기기에서 AI 추론을 처리하면 중앙 서버의 연산비용을 줄일 수 있다. 대신 일정 수준 이상의 CPU와 GPU, 메모리를 갖춘 기기가 필요하다. 크래프톤이 추론 서버를 운영하면 이용자의 하드웨어 제약을 줄일 수 있지만 동시 이용자가 늘어날수록 서버 연산량과 전력비 부담이 커진다. 게임사가 자체 서버에서 AI를 운영하는 계약이라면 크래프톤의 비용 부담과 수익구조는 다시 달라진다.
 외부 판매 방식에 따라서도 매출의 성격이 달라진다. 게임별 구축비를 한 번 받는 계약에서는 새로운 프로젝트를 수주해야 추가 매출이 발생한다. 이용량에 따라 사용료를 받는 계약에서는 반복매출이 발생하지만 서비스 이용량과 함께 연산비용도 늘어난다. 소프트웨어 사용권을 판매하고 고객사가 직접 운영하는 방식에서는 크래프톤이 부담하는 인프라 비용을 줄일 수 있지만 계약 단가와 기술지원 비용이 수익성을 결정한다.
 이러한 비용구조를 적용하면 크래프톤의 사업성이 어떤 숫자로 결정되는지 분명해진다. 외부 고객이 지급하는 매출에서 게임별 통합 개발비와 추론 인프라 운영비, 기술지원비를 차감한 금액이 고객별 수익성의 출발점이다. 공통 모듈의 재사용률이 높아질수록 통합 개발비가 감소한다. 추론 효율이 개선되면 이용량당 운영비가 줄어든다. 고객 수가 늘어도 두 비용이 함께 증가한다면 플랫폼 사업의 규모의 경제는 제한된다.
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 팔란티어의 2025년 매출총이익률 약 82%는 이러한 구조가 이미 수익으로 구현된 사례다. 미국 정부와 대기업을 상대로 공통 플랫폼을 반복 공급하고 장기 계약을 확보한 결과다. 크래프톤은 게임 AI의 외부 유료 고객 수와 반복매출, 고객별 구축 원가, 추론비용을 공개하지 않았다. 현재 공개된 수치만으로는 외부 고객이 늘어날 때 추가 매출이 추가 비용을 얼마나 웃도는지 계산할 수 없다.
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 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b7885991a8cd95bbbe432153f891879f482dd52e75c83f9503191117515e5bed" data-idxno="464739" data-type="photo" dmcf-pid="4sB6gLpXZy" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="장병규 크래프톤 의장이 젠슨 황 엔비디아 CEO와 회동했다. /크래프톤" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162445100enhl.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="KExosrfz1i" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552814-8XPEppr/20261029162445100enhl.jpg" width="658">
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 장병규 크래프톤 의장이 젠슨 황 엔비디아 CEO와 회동했다. /크래프톤
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 1000억 투자에 수익 모델은 공백 팔란티어 성공담의 빠진 숫자는?
 크래프톤이 GX 프론티어를 통해 외부 게임사에 AI 기술을 공급하려면 먼저 누가 개발비를 부담하고 누가 연산비용을 지불하는지부터 정해야 한다. 게임마다 AI를 새로 구축하면 고객이 늘어날수록 개발 인력과 유지보수 비용도 증가한다. 공통 플랫폼을 여러 게임사가 재사용하면 추가 고객을 확보하는 데 드는 비용을 줄일 수 있다. 팔란티어의 사업모델을 평가할 때 중요한 지점도 계약 규모와 반복매출, 고객별 서비스 제공 비용이다. 크래프톤은 1000억원 규모의 AI 인프라 투자 계획을 제시했지만 GX 프론티어의 외부 고객 계약금액과 반복매출, 고객당 이익을 산출할 자료는 제시하지 않았다.
 팔란티어의 82% 매출총이익률은 미국 정부와 대기업을 상대로 확보한 계약에서 나온 결과다. 크래프톤의 외부 게임사 사업은 고객의 예산과 서비스 규모부터 다르다. 같은 소프트웨어를 여러 고객에게 공급하더라도 게임별 연결 작업과 운영비가 반복되면 수익성은 낮아진다. 반대로 공통 실행 인터페이스의 재사용률이 높아지면 고객 한 곳을 추가하는 비용이 감소한다.
 크래프톤이 팔란티어의 사업모델을 선택한 순간 엔지니어를 새로 투입하고 GPU 운영비까지 부담한다면 고객이 늘수록 비용도 증가한다. 특히 안두릴이 보여준 실행권한의 기술적 진화까지 고려하면 크래프톤이 넘어야 할 문턱은 더욱 높다. 피터 틸의 성공담을 좇는 동안 게임 AI 시장에서는 누가 실행권한을 장악하고 누가 연산비용을 부담할 것인지가 이미 경쟁의 중심에 들어섰다.
 ☞ 온톨로지(Ontology) = 소프트웨어가 다루는 객체와 객체 사이의 관계, 상태, 실행 가능한 업무를 정의하는 구조다. 팔란티어는 기업과 정부기관의 데이터를 실제 업무 객체와 연결하고 접근권한과 실행 절차를 관리하는 데 활용한다. 게임 AI에서는 캐릭터와 아이템, 지형, 전투 상태 등을 공통 구조로 표현하는 데 비슷한 개념을 적용할 수 있다.
 ☞ 실행 인터페이스(Execution Interface) = AI가 관측한 상태를 실제 시스템의 동작으로 바꾸기 위해 사용하는 명령 연결 구조다. 게임에서는 캐릭터 이동과 공격, 아이템 사용 등이 실행 대상이다. 서로 다른 게임에서도 공통 인터페이스를 활용할 수 있으면 추가 개발비를 줄일 수 있다. 실행권한을 제한하고 명령 결과를 검증하는 기능도 포함돼야 한다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 또는 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정·교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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