류청빛AI부
cbryu@kyungjeilbo.com
기사 제보하기
최신기사
-
-
-
-
-
[류청빛의 요즘IT] 게임 안 해도 즐긴다…스트리밍이 바꾼 게임 문화
게임을 하지 않아도 게임을 즐길 수 있는 시대가 됐다. 퇴근 후 게임을 실행하는 대신 치지직을 켜고, 게임을 구매하기 전에 유튜브에서 플레이 영상을 먼저 찾아본다. 인기 스트리머의 방송을 보며 채팅창에서 함께 웃고 반응을 나누는 것 역시 하나의 게임 소비 방식으로 자리 잡았다. 게임은 더 이상 플레이하는 콘텐츠에 머물지 않고 보는 콘텐츠로 영역을 넓혀가고 있다. 18일 아이지에이웍스 모바일인덱스에 따르면 지난해 6월부터 지난 6월까지 모바일 게임 업종의 월간 활성 이용자 수(MAU)는 6.3% 감소했다. 같은 기간 개인방송 업종의 MAU는 461만명에서 693만명으로 약 50% 증가했으며 AI 채팅 서비스 이용자는 121만명에서 219만명으로 약 81% 늘었다. 수치만 놓고 보면 이용자들의 여가 시간이 게임에서 다른 서비스로 이동하는 것처럼 보인다. 하지만 게임 콘텐츠 소비 방식까지 함께 살펴보면 이야기는 조금 달라진다. 게임을 플레이하는 시간은 줄어들고 있지만 게임을 시청하고 소비하는 시간은 오히려 늘어나고 있기 때문이다. 치지직과 SOOP, 유튜브 등 스트리밍 플랫폼은 이러한 변화를 상징적으로 보여준다. 이용자들은 더 이상 게임을 직접 플레이하는 것에만 만족하지 않는다. 인기 스트리머의 플레이를 시청하고, 실시간 채팅에 참여하며, 짧게 편집된 하이라이트 영상을 소비한다. 게임 실력뿐 아니라 스트리머의 입담과 리액션, 커뮤니티 문화까지 함께 즐기는 것이다. 최근에는 게임을 하지 않아도 게임을 안다고 말할 수 있는 이용자들도 적지 않다. 리그 오브 레전드(LoL)를 플레이해본 적이 없어도 국제 대회를 시청하고, 신작 게임이 출시되면 직접 구매하기 전에 방송을 통해 게임성을 먼저 확인한다. 과거에는 게임을 하기 위해 영상을 봤다면 이제는 영상을 보는 것 자체가 하나의 게임 소비가 됐다. e스포츠 역시 이러한 흐름을 보여주는 대표 사례다. 국내외 주요 e스포츠 대회는 수십만명에서 수백만명에 이르는 시청자를 끌어모으고 있다. 게임을 즐기는 방식이 플레이 중심에서 관람 중심으로 확대되면서 스포츠 경기처럼 게임을 보는 문화가 자연스럽게 정착하고 있는 것이다. 게임사들도 변화한 이용자 행태에 맞춰 전략을 바꾸고 있다. 단순히 게임을 만드는 것을 넘어 얼마나 재미있게 보여줄 수 있는지에 집중하는 모습이다. 스트리머 협업 콘텐츠와 드롭스 이벤트, 공식 방송 프로그램을 확대하는 것도 같은 이유다. 게임을 하지 않는 이용자까지 콘텐츠 소비층으로 끌어들이기 위한 전략이다. 일부 게임은 개발 단계부터 스트리밍 친화성을 고려하기도 한다. 예측하기 어려운 전개와 화려한 전투 장면, 이용자 간 상호작용 요소를 강화해 플레이하는 사람뿐 아니라 보는 사람도 재미를 느낄 수 있도록 설계하는 것이다. 게임 자체가 하나의 방송 콘텐츠가 되는 셈이다. 이용자 생성 콘텐츠(UGC)와 게임 커뮤니티의 중요성도 커지고 있다. 게임 플레이 장면을 짧게 편집한 클립 영상이나 밈, 공략 콘텐츠 등이 또 다른 소비를 만들어내고 있다. 실제 게임보다 관련 콘텐츠를 먼저 접하는 이용자도 늘어나면서 게임의 영향력은 서비스 밖으로 확장되고 있다. 생성형 AI 역시 이러한 변화를 가속화할 것으로 전망된다. AI가 게임 장면을 자동으로 편집해 하이라이트 영상을 만들거나 이용자가 선호하는 장면만 선별해 제공하는 기술이 발전하면서 게임 콘텐츠 소비는 더욱 개인화되는 것이다. 게임 이용자 감소를 단순히 게임 산업의 침체로 해석하기 어려운 이유도 여기에 있다. 게임을 하지 않는 것이 아니라 게임을 즐기는 방식이 달라지고 있기 때문이다. 플레이에 쓰이던 시간이 스트리밍과 영상, 커뮤니티 활동으로 분산되면서 게임은 하나의 콘텐츠 산업으로 진화하고 있다. 결국 게임 산업의 경쟁력도 변화하고 있다. 과거에는 얼마나 많은 이용자가 게임을 설치하고 플레이하는지가 중요했다면 이제는 얼마나 많은 사람이 게임을 보고 이야기하며 함께 즐기는지가 새로운 기준이 되고 있다. 플레이와 시청의 경계가 흐려지는 가운데 게임은 서비스에서 콘텐츠로, 다시 플랫폼으로 진화하고 있다.
2026-07-18 09:00:00
-
코파일럿 넘어 에이전틱 AI로…오라클, 기업용 AI 운영 시장 정조준
생성형 인공지능(AI)이 단순한 업무 보조를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대로 진화하고 있다. 기업들이 AI 시범 사업(PoC)은 늘리고 있지만 보안과 거버넌스, 운영 체계 등의 문제로 실제 업무 환경에 적용하는 데 어려움을 겪는 가운데, 오라클이 AI가 기업 시스템 내부에서 직접 업무를 수행하는 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 앞세워 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 나선다. 16일 오라클은 '오라클 퓨전 애플리케이션용 AI 에이전트 스튜디오'에 새로운 AI 네이티브 빌더 환경을 추가했다고 밝혔다. 오라클은 이를 통해 고객과 파트너는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 내에서 AI 에이전트 기반의 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 직접 구축하고 운영할 수 있게 됐다고 설명했다. 퓨전 에이전틱 애플리케이션은 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업해 특정 업무 성과를 달성하는 새로운 형태의 엔터프라이즈 애플리케이션이다. 단순히 사용자의 질문에 답하거나 업무를 보조하는 수준을 넘어 추론과 협업, 의사결정을 수행한 뒤 실제 업무까지 실행하도록 설계됐다. 재무 결산 기간 단축과 미수금 회수율 향상, 고객 서비스 이슈 감소, 인력 운영 최적화, 공급망 운영 효율화 등 구체적인 비즈니스 성과를 목표로 구성됐다. AI가 퓨전의 비즈니스 객체와 워크플로우, 승인 체계 및 정책 등을 활용해 실제 업무를 수행하고 전 과정에 대한 기록도 남긴다. AI를 기업 시스템 외부에서 구축할 경우 사용자 권한 관리와 데이터 접근 통제, 승인 체계, 감사 추적, 거버넌스 제어 및 수명 주기 관리 등을 별도로 구현해야 하는 것으로 알려졌다. 이에 AI가 실제 업무를 수행할수록 보안과 운영 체계 구축이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 오라클은 해당 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 별도의 시스템으로 운영하는 것이 아니라 기업 업무가 실제로 수행되는 퓨전 애플리케이션 내부에서 직접 실행하는 방식을 선택했다. 이에 기존 퓨전 애플리케이션이 갖춘 보안과 거버넌스 정책, 승인 체계, 감사 추적 기능 등을 그대로 활용할 수 있다. 오라클은 이번 업데이트를 통해 AI 개발 방식도 확대했다. 새로운 AI 네이티브 빌더 환경은 노코드와 로우코드, 프로코드 개발 방식을 하나의 프레임워크로 통합했다. 기업 사용자는 자연어를 활용해 에이전틱 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 개발자와 파트너는 AI 스튜디오 스킬을 활용해 비주얼 스튜디오 코드와 표준 CLI, Git 기반 개발 환경은 물론 오픈AI 코덱스와 클로드 코드 등 AI 코딩 도구를 활용할 수 있도록 설계됐다. 오라클은 이를 통해 AI 개발의 진입 장벽도 크게 낮아질 것으로 전망하고 있다. 전문 개발자는 물론 현업 담당자까지 다양한 수준의 개발 경험을 가진 사용자들이 AI 기반 업무 애플리케이션을 보다 빠르게 구축할 수 있는 것이다. 특히 AI 에이전트를 개별적으로 구축하는 것이 아니라 여러 개의 전문화된 AI 에이전트와 사용자 경험, 워크플로우, 승인 체계, 정책 제어 등을 하나의 애플리케이션으로 통합해 실제 업무를 수행하는 것이 특징이다. 오라클은 별도의 런타임 환경이나 오케스트레이션 계층 없이 퓨전 애플리케이션 환경에서 직접 실행되는 만큼 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있다고 설명했다. AI 개발 생산성을 높이기 위한 지원도 강화했다. AI 스튜디오 스킬은 Git 기반 수명 주기 관리와 로컬 검증, 디버깅, CI/CD 워크플로우를 지원하며, 새로운 깃허브 저장소를 통해 템플릿과 스타터 프로젝트, 샘플 애플리케이션 및 참조 아키텍처 등을 제공한다. 오라클과 파트너사 및 서드파티 AI 에이전트를 연결하는 개방형 실행 시스템도 지원한다. 오라클 AI 데이터 플랫폼 에이전트와 자체 구축한 AI 에이전트 등을 하나의 환경에서 활용할 수 있으며, 기업은 재사용 가능한 에이전트와 워크플로우, 커넥터 등을 통해 업무 프로세스를 확장할 수 있다. AI 생태계 확대에도 속도를 내고 있다. 오라클은 현재 퓨전 애플리케이션에서 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며, 올해 초에는 22개의 신규 퓨전 에이전틱 애플리케이션도 공개했다. AI 에이전트 마켓플레이스 역시 기존 AI 에이전트 포트폴리오에 더해 에이전틱 애플리케이션 카탈로그까지 지원하도록 확대되고 있다. 또한 오라클 AI 에이전트 스튜디오 교육을 이수한 8만명 이상의 공인 전문가가 확보돼 전사 AI 구축과 테스트, 배포 및 관리 등을 지원하고 있다. 오라클은 이번 AI 네이티브 빌더 환경 추가를 통해 AI 개발 민주화와 실제 업무 적용이라는 두 가지 과제를 동시에 해결하겠다는 전략이다. 노코드부터 프로코드까지 아우르는 통합 개발 환경과 엔터프라이즈 수준의 보안 및 거버넌스를 기반으로 AI 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하는 에이전틱 AI 시대를 본격화하겠다는 구상이다. 크리스 레오네 오라클 애플리케이션 개발 총괄 부사장은 "기업용 소프트웨어는 단순히 업무를 기록하는 시스템에서 실제 업무를 수행하고 성과를 창출하는 시스템으로 진화하고 있다"며 "새로운 빌더 환경을 통해 고객과 파트너는 비즈니스 객체와 워크플로우, 보안, 승인 체계, 감사 기능이 이미 갖춰진 오라클 퓨전 애플리케이션 내에서 AI 에이전틱 애플리케이션을 구축할 수 있다"고 말했다.
2026-07-16 17:42:48
-
-
차세대 민항기 승부수 띄운 정부…우주항공청, 민항기 국제공동개발 추진단 출범
정부와 항공업계가 보잉과 에어버스의 차세대 민항기 개발 사업 참여를 위한 '국가대표팀'을 꾸렸다. 한 번 글로벌 민항기 공급망에 진입하면 최소 20~30년간 안정적인 수출이 가능한 만큼 범정부 차원의 지원 체계를 구축해 미래 먹거리 확보에 나서는 것이다. 16일 우주항공청은 서울중앙우체국 국제회의실에서 관계부처와 항공제조기업 등이 참석한 가운데 '민항기 국제공동개발 민관합동추진단(이하 추진단)' 킥오프 회의를 개최했다고 밝혔다. 이날 회의에는 대통령비서실을 비롯해 산업통상자원부와 중소벤처기업부, 외교부, 금융위원회 등 관계부처와 한국항공우주산업(KAI), 대한항공, 한화에어로스페이스 등 산업계 관계자들이 참석했다. 추진단은 국내 기업의 차세대 민항기 국제공동개발 참여 기반을 조성하고 정부와 산업계가 함께 대응하기 위한 협력 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 차세대 민항기 국제공동개발 사업은 에어버스와 보잉 등이 주도하는 차세대 민항기 개발 사업에 국내 기업들이 핵심 파트너로 참여하는 것을 목표로 진행된다. 글로벌 민항기 제조사들이 기존 A320과 보잉 737 등을 대체할 차세대 기종을 개발하는 과정에서 국내 기업이 핵심 부품과 모듈을 주도적으로 개발하고, 양산 단계에서 해당 품목에 대한 독점적인 납품 권한을 확보하는 방식이다. 민항기 산업은 한 번 글로벌 공급망에 진입하면 장기간 안정적인 수익을 확보할 수 있는 대표적인 산업으로 꼽힌다. 개발 과정에서 막대한 비용과 시간이 투입되지만, 개발에 성공할 경우 최소 20년에서 30년 동안 해당 품목을 안정적으로 수출할 수 있다. 이에 국내 항공산업의 미래 먹거리 확보를 위한 핵심 사업으로 평가받고 있다. 특히 차세대 민항기 개발 사업 참여는 단순한 부품 공급을 넘어 첨단 항공기 제조 기술을 확보할 수 있는 것으로 알려졌다. 기존 항공기보다 연료 소모량이 크게 줄어든 차세대 기체 개발 기술과 첨단 엔진 기술을 조기에 확보할 수 있을 전망이다. 정부가 지금부터 범정부 지원 체계 구축에 나선 것도 해당 이유로 분석된다. 차세대 민항기 개발은 오는 2030년 전후 본격적인 착수가 예상되는 만큼 기술 개발과 생산 설비 구축, 투자 재원 확보 등을 위한 선제적인 준비가 필요하다는 판단이다. 앞서 이재명 대통령은 지난 3일 열린 제5회 국가우주위원회에서 해당 사업의 중요성을 강조하며 범정부 역량 결집을 위한 전담 조직의 조속한 구성을 지시한 바 있다. 이번에 출범한 추진단은 오태석 우주항공청장을 단장으로 관계부처 국장급 공무원들이 참여하며, 향후 최대 100여 개의 국내 기업과 관련 협회, 외부 전문가 등이 참여할 예정이다. 추진단은 앞으로 국내 기업의 기술 역량 강화와 생산 설비 확대, 안정적인 투자 자금 확보 등을 위한 범정부 지원 방안을 마련할 계획이다. 또한 국내 기업 간 유기적인 협력 체계를 구축해 글로벌 제조사와의 협상력을 높이고 국제공동개발 사업 참여 기반을 조성하는 역할도 맡게 된다. 이를 위해 범정부 협의체를 중심으로 사업 추진 방향과 주요 정책 사항을 논의하고, 실무지원팀을 통해 연구개발(R&D)과 금융, 인프라 지원 방안을 발굴할 방침이다. 아울러 항공산업과 금융, 국제협력, 기술 분야 전문가로 구성된 자문위원회를 운영하고 기업별 협력 체계를 구축해 글로벌 제조사의 요구 사항을 분석하고 대응 전략도 마련할 계획이다. 우주항공청은 지자체 및 학계, 연구기관 등과도 긴밀히 협력해 전문 인력 확보와 지역 균형 발전 정책과 연계한 생산 인프라 지원 방안도 함께 논의할 예정이다. 이번 추진단 출범으로 정부는 차세대 민항기 국제공동개발 사업에 대한 연구개발 지원부터 생산과 금융, 글로벌 협력, 대외 협상까지 전 주기에 걸친 패키지 지원 체계를 마련한 것으로 평가된다. 이를 통해 국내 기업들의 글로벌 민항기 공급망 진입 가능성이 한층 높아질 것으로 전망된다. 오태석 우주항공청장은 "민항기 국제공동개발 참여는 국내 항공제조산업이 단순 부품공급을 넘어 고부가가치 제조 역량을 확보하기 위한 중요한 전환점"이라며 "우주항공청은 추진단을 중심으로 정부와 기업의 역량을 결집하고, 우리 기업이 글로벌 민항기 제조 공급망의 주역으로 자리매김할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.
2026-07-16 15:52:47
-
-
"AI가 개발하고 사람이 검증한다"…AWS, AI 주도 개발 방법론 공개
"AI를 도입한 개발 조직의 94%가 기대했던 성과를 내지 못하고 있다" 생성형 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 생산성을 끌어올릴 것이라는 기대와 달리 실제 서비스 출시까지 이어지는 사례는 많지 않다는 분석이 나온다. AI가 코드 작성 속도는 높였지만 보안과 검증, 운영 등 개발 전 과정까지 해결하지는 못하고 있기 때문이다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI 코딩을 넘어 AI가 개발 전 과정에 참여하고 사람이 이를 검증하는 'AI 주도 개발(AI-DLC)'이 새로운 개발 방식이 될 것이라고 강조했다. 16일 AWS는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 'AI-DLC & Kiro 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 열고 AI 기반 개발 방법론인 'AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)'와 스펙 기반 개발 도구 '키로(Kiro)'를 소개했다. 이날 발표를 맡은 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 "AI는 기존의 소프트웨어 개발 역량을 강화하고 있으나 모두에게 균등하게 효과가 있진 않다"며 "강한 기술을 가진 조직이 더 앞서가고 있고 나머지는 제자리에 오히려 머물고 있다"고 말했다. AWS가 제시한 서클CI의 '2026 소프트웨어 딜리버리 보고서'에 따르면 AI를 도입한 개발 조직의 94%는 기대했던 성과를 내지 못하고 있는 것으로 나타났다. 기능을 개발하는 속도는 85% 빨라졌지만 실제 프로덕션 환경에 배포되는 속도는 26% 개선에 그쳤다. 박 SA는 "AI 코딩으로 피처를 개발하는 것은 무려 85%나 빨라졌지만 서비스까지 올리는 것은 어렵다"며 "만드는 건 빨라졌지만 고치는 건 더 오래 걸린다"고 설명했다. 이어 "이것이 지금 AI 코딩의 현실"이라고 강조했다. AI 코딩 도구 사용자들의 가장 큰 불만 사항 역시 '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'였다. 개발자 1만6000명을 대상으로 진행된 설문조사에서는 응답자의 45%가 이를 가장 큰 불만 사항으로 꼽았으며, 상당수는 AI가 작성한 코드를 수정하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다고 답했다. AWS는 해당 한계의 원인으로 AI가 소프트웨어 개발의 일부만 담당하고 있다는 점을 지목했다. 실제 코딩은 전체 개발 과정의 일부에 불과하며 설계와 테스트, 검증, 운영 등 나머지 과정 역시 중요하다는 설명이다. 박 SA는 "우리가 흔히 보는 AI 코딩은 개발의 일부일 뿐"이라며 "실제 이게 프로덕션 레벨로 나가기 위해서는 설계도 해야 되고 테스트도 해야 되고 검증도 해야 되고 소통도 해야 된다"고 말했다. 이어 "나머지 80%는 AI가 제공을 하고 있지 않기 때문에 이 80%를 건드려야 전체적인 생산성이 올라간다"며 "그것이 오늘 말씀드릴 AI-DLC가 하는 역할"이라고 설명했다. AWS는 현재 AI 개발 방식이 크게 사람이 직접 개발하고 AI가 일부를 보조하는 방식, AI에게 개발을 맡기는 이른바 '바이브 코딩', AI가 실행하고 사람이 검증하는 방식으로 나뉜다고 설명했다. AWS는 이 가운데 세 번째 방식인 AI-DLC를 새로운 개발 방법론으로 제시했다. AI-DLC는 프로젝트 '정의'와 '구축', '운영' 등 3단계로 구성되며 요구사항 정의부터 실제 코드 작성, 운영과 배포까지 AI가 작업을 수행하고 사람이 이를 검증하는 구조다. AI-DLC의 특징은 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 총 11개의 전문 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업한다는 점이다. 설계 단계에서는 설계 전문 AI가, 구축 단계에서는 개발 전문 AI가 각각 역할을 수행한다. 또한 요구사항 정의서와 사용자 스토리, API 명세서, 보안 설계 문서, 테스트 코드, 배포 가이드 등 개발 전 과정의 산출물을 AI가 자동으로 생성한다. 각 단계에서 이뤄진 의사결정 과정 역시 모두 문서로 남겨 추적이 가능하다. 박 SA는 "하나의 AI 에이전트가 아니라 11개의 전문 AI 에이전트가 이 역할들을 수행하면서 각각 역할을 교대로 수행한다"며 "설계 단계에서는 설계 에이전트가, 구축 단계에서는 구축 에이전트가 서로 협업하게 된다"고 말했다. 이어 "AI가 무엇을 했고 사람이 무엇을 했는지를 다 감사 기능으로 남겨 놓는다"며 "AI가 바뀌거나 사람이 나중에 바뀌거나 신입이 들어오더라도 전체를 누구나 이해할 수 있는 형태로 유지하는 맥락을 축적하는 기능이 있다"고 덧붙였다. AWS는 AI-DLC를 구현하는 대표 도구로 스펙 기반 AI 개발 도구인 키로도 소개했다. 키로는 프롬프트를 입력하면 즉시 코드를 생성하는 기존 AI 코딩 도구와 달리 요구사항과 설계를 먼저 문서화한 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 단계별 사람의 승인을 거치는 스펙 기반 개발과 테스트·문서화·보안 점검 등을 자동 수행하는 '에이전트 훅', 조직의 개발 규칙을 AI가 학습하는 '스티어링', 외부 시스템과 연동하는 'MCP' 등을 지원한다. AWS가 공개한 오픈소스 벤치마크 결과에 따르면 동일한 AI 모델로 같은 작업을 수행했을 때 키로의 작업당 비용은 경쟁 도구 대비 6분의 1에서 10분의 1 수준으로 나타났다. 이어진 파이어사이드 챗에서는 AWS 서밋 서울 2026 'AI-DLC 챌린지' 우승팀인 현대해상과 LG유플러스, SK AX가 각각 AI 업무 인텔리전스 플랫폼과 차량 내 다중 화자 AI 에이전트, RFP 분석 자동화 시스템 등을 소개하며 AI 주도 개발 활용 사례를 공유했다. AWS는 앞으로 AI 시대 개발자의 역할 역시 크게 변화할 것으로 전망했다. 단순히 코드를 작성하는 역할에서 벗어나 AI와 함께 설계하고 검증하는 역할이 중요해질 것이라는 설명이다.
2026-07-16 14:00:38
-
-