[AWS SUMMIT 2025] AWS와 생성형AI를 활용한 디지털 크리에이티브 인더스트리인 게임, 미디어 혁신 시나리오와 사례

들어가며

AWS와 생성형AI를 활용한 디지털 크리에이티브 인더스트리인 게임, 미디어 혁신 시나리오와 사례

🎙️이정훈 솔루션즈 아키텍트 (AWS)

🗂️ 세션 토픽: 게임,미디어 및 엔터테인먼트, 생성형AI 및 머신러닝응용

이번 세션에서는 생성형AI 기술이 게임과 미디어 분야에서 어떻게 구체적으로 적용되고 있는지를 다양한 고객 사례를 중심으로 소개하였습니다. 해당 세션을 통해 게임과 미디어 산업의 공통점과 차이점, 그리고 AWS의 다양한 서비스가 어떻게 생성형 AI와 결합되어 혁신을 주도하고 있는지를 다양하게 살펴볼 수 있었습니다.

게임과 M&E 인더스트리의 공통점과 차이점

게임과 미디어는 각기 다른 인더스트리처럼 보이지만, 공통적으로 IP 기반의 크리에이티브 콘텐츠 사업이라는 점에서 연결됩니다. 두 산업 모두 소비자 경험중심으로 구성되어 있고, 디지털 기술 의존도가 높으며, 글로벌 시장을 대상으로 빠르게 진화하고 있다는 특징이 있습니다.

그러나 제작방식과 사용자 상호작용 방식에서 차이가 있습니다. 게임은 ‘라이브옵스’중심으로 끊임없는 업데이트와 상호작용을 전제로 하고 있지만, 미디어는 완성된 후 배포되는 일방향 콘텐츠가 대부분입니다. AWS는 이러한 차이를 반영해 게임에는 Amazon GameLift, 미디어에는 AWS Elemetal과 같은 특화 서비스를 제공합니다.

또한, 두 산업은 점차 경계가 허물어지고 있습니다. 에픽게임즈의 포트나이트에서 열린 가상 콘서트, 라이엇 게임즈의 드라마 아케인, 넷플릭스의 오징어게임 게임화 등이 대표 사례입니다. 하나의 IP가 다중 채널로 확장되며, 게임과 미디어는 디지털 엔터테인먼트라는 새로운 지점에서 만나고 있습니다.

엔터테인먼트 인더스트리의 대표 트렌드

엔터테인먼트 산업은 현재 4대 변화를 겪고 있습니다.

1. 소비자 행동 변화 : Z세대 중심의 UGC 열풍으로 마인크래프트, 로블록스 , 유튜버 콘텐츠 등을 예로 듭니다.
2. 기술 기반의 산업 전환 : 클라우드, AI, 스트리밍, 그래픽 등
3. 몰입형 개인화 경험의 확대
4. IP의 다중 도메인 확장 : 웹툰 -> 드라마 -> 게임 -> e스포츠로 확장

AWS가 제공하는 게임&미디어 전용 서비스

AWS는 240여 개의 서비스를 보유하고 있으며, 이 중 상당수는 GME 고객의 니즈를 직접 반영한 특화된 서비스 입니다.

• Amazon GameLift
  • 글로벌 리전 기반 자동 배포 및 스케일링
  • 스팟 인스턴스를 활용한 최대 70%비용 절감
  • Apex Legends, Titanfall등 대형 게임 적용 사례 다수
• Aws Elemental
  • 방송 품질의 실시간/온디맨드 스트리밍 제공
  • 콘텐츠 패키징, CDN 전송 최적화 등 미디어 제작 전주기에 관여
• Amazon IVS (Interactive Video Service)
  • 실시간 상호작용 기반의 콘텐츠 제작에 최적화된 스트리밍 플랫폼
• Media2Cloud
  • AI기반 메타데이터 생성 및 자동 인덱싱 기능
  • 검색, 요약, 광고 위치 탐지까지 자동화

생성형 AI의 실제 활용 사례들

Amazon AI 광고 생성 서비스

• 제품 판매자는 제품 설명서만 입력하면 AI가 자동으로 동영상 광고를 생성
• 필요 시 텍스트나 장면 일부만 수정해서 즉시 게시 가능
• 주요 아키텍처 : API Gateway, AWS Lambda, DynamoDB, Amazon Bedrock 기반 비용효율적인 서버리스 구조

분데스리가의 스포츠 AI 활용

• 경기장에 설치된 20여 개의 카메라를 통해 선수 데이터를 실시간 수집
• AI가 분석하여 골 확률, 전술 변화, 위험도 등의 인사이트 제공
• 개인화된 콘텐츠를 통해 앱 사용률 17%증가, 콘텐츠 소비 67% 증가
• 사용자 세대에 따른 표현 스타일도 조정 (예: Z세대 대상 스타일 보도문 생성)

슈퍼톤 현지화 사례

• 하이브 자회사 슈퍼톤은 배우의 입모양과 감정을 유지하면서 한국어/일본어 등 다국어로 자연스럽게 더빙 생성
• 텍스트 기반의 번역을 넘어선 음성+비주얼 통합형 현지화가 가능

Media2Cloud 기반 콘텐츠 자동화

• 미디어 자산(영상/이미지/문서)을 클라우드에 업로드하면 AI가 자동 분석해 메타데이터 생성
• 광고 삽입 포인트, 출연인물, 주요 장면 검색이 가능해짐
• 자연어 기반 콘텐츠 검색이 가능해짐 (예: “패션 관심자에게 적합한 영상을 추천해줘”)
• Getty Image Korea는 이런 생성형 AI를 이용해 기존의 키워드 검색의 한계를 넘어 자연어 검색으로 원하는 이미지나 동영상을 빠르게 검색할 수 있는 서비스를 구현

게임 산업에서의 생성형 AI

• 해긴 : 생성형 AI NPC를 도입하고 13개 언어를 지원. 사용자 몰입도 4배 향상
• 위메이드플레이 : QA 자동화에 생성형 AI 도입. 테스트 효율 4배 증가 (멀티모달 분석)
• 코코넛M : 생성형AI 기반 플레이 상호작용 시나리오 개발 중

AWS 활용 사례

AWS GameLift : 대규모 게임 서버 운영을 위한 전략적 선택

멀티플레이어 온라인 게임에서 서버 운영의 핵심은 지연 시간 최소화, 글로벌 확장성, 가용성 유지, 비용 최적화 입니다. AWS GameLift는 이러한 조건을 충족하는 완전관리형 게임 서버 호스팅 서비스입니다.

• 레이턴시 최적화를 위한 글로벌 배포
  • GameLift는 전세계 24개 리전과 9개의 로컬존을 통해 게임 서버를 지리적으로 가까운 위치에 배포할 수 있게 하여, 사용자 체감 레이턴시를 최소화합니다. 또한, FlexMatch기능을 통해 사용자 수준 기반의 매치메이킹과 가까운 서버 할당을 자동화합니다.
• 스팟 인스턴스를 통한 비용최적화
  • 스팟인스턴스는 비용 절감에 효과적이지만, 중단 리스크가 있는 만큼 게임 서버에는 일반적으로 부적합합니다. 그러나 GameLift는 온디맨드 수준의 안정성을 가진 스팟 인스턴스만 선택적으로 활용하여 안정성과 비용 효율을 동시에 확보합니다. 이를 통해 최대 70%의 비용 절감이 가능해졌습니다.

Amazon GameLift Streams

2025년 GDC에서 공개된 GameLift의 신규기능은 1080p/60fps를 지원하는 게임 스트리밍 서비스 입니다. 별도의 클라이언트나 코드 수정 없이 웹 브라우저만으로 게임을 플레이할 수 있어 스트리밍 기반 게임 서비스의 새로운 지평을 얻고 있습니다.

• Jackbox 사례 : 스트리밍으로 스마트 TV 진출
  • Jackbox는 콘솔보다 더 넓은 스마트TV 사용자 층을 겨냥해 스트리밍 기반 게임 서비스를 제공하고 있습니다. 스트리밍 게임의 가장 큰 장점은 광고삽입이 가능하다는 점이며, 드라마 중간에 플레이 가능한 게임광고 같은 새로운 인터랙션 광고 형태로도 확장 가능합니다.
• 에픽 게임즈 : QA및 플레이테스트에서의 스트리밍 활용
  • GPU 비용 등의 문제로 모든 게임에 스트리밍 적용은 어렵지만, 에픽 게임즈는 자사 게임의 QA 테스트 및 외부 베타 테스트 용도로 클라우드 스트리밍을 적극 활용하고 있으며, 이는 국내 게임사에서도 실용적인 접근 방법이 될 수 있습니다.

Amazon Aurora : MMORPG 게임을 위한 고성능 데이터베이스

MMORPG 게임은 낮은 지연 시간과 높은 안정성이 요구되는 만큼 많은 게임사들이 오랫동안 MS SQL Server를 기본으로 사용해왔습니다. 이유는 개발 친숙도, 검증된 성능, 상용 기술 지원 등입니다. 그러나 이는 곧 높은 라이선스 비용으로 연결됩니다.

• Aurora로의 전환 필요성과 지원
  • Amazon Aurora는 MS SQL Server와의 호환성과 고성능을 제공하면서도 비용을 크게 절감할 수 있는 대안입니다. AWS는 이를 지원하기 위해 다음과 같은 프로그램을 제공합니다.
    • MS SQL Server 호환 Aurora 배포 템플릿
    • MMORPG 전용 쿼리 튜닝 지원
    • 온사이트 교육 및 기술 이전 가이드
    • MS SQL에 익숙한 게임 개발자를 위한 기술 블로그 시리즈 오픈

S3 티어링과 Shared Responsibility

데이터 사용량은 폭발적으로 증가하고 있으며, 대부분의 미디어/게임 기업은 저장된 콘텐츠 중 일정 비율만을 빈번하게 사용합니다. 이를 반영해 AWS는 다양한 S3스토리지 티어와 자동 티어링 관리 기능을 제공합니다.

• 넷플릭스 사례
  • 넷플릭스는 콘텐츠 접근 빈도에 따라 S3 Standard -> Glacier Instant Retrieval로 자동 전환하는 정책을 도입했습니다. 넷플릭스는 지능적인 리텐션 규칙과 콜드 데이터에 대한 적극적인 스토리지 티어링 활용을 통해 70% 비용 절감을 목표로 하고 있으며, 77TB 아카이빙을 달성을 수백 페타바이트까지 확장 중입니다.
• Shared Responsibility 모델
  • AWS는 스토리지 티어를 제공하고, 고객은 자사의 콘텐츠 특성에 맞는 티어를 선택하여 비용 최적화, 안정성 확보, 성능관리를 달성하는 공동 책임 모델을 운영합니다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어서 클라우드 활용의 전략적 사고를 요구하는 부분입니다.

마무리하며

이번 세션은 게임과 미디어 엔터테인먼트 산업에서의 생성형 AI 및 AWS 인프라 서비스 활용 사례를 다루었습니다. 단순한 기술 소개를 넘어 게임과 미디어 산업 전반에서 생성형 AI와 AWS 인프라가 어떻게 실질적인 혁신을 이끌고 있는지 소개해 주셨습니다. 특히 실전 사례 중심으로 구성되어 있어 활용을 고려해 볼 만한 인사이트가 풍부했습니다.

생성형 AI의 기술 발전 속도에 대한 놀라움도 있었지만, AWS의 인프라 서비스들이 실제 고객을 중심으로 어떤 식으로 비용절감과 확장을 이끌었는지 구체적으로 확인 할 수 있는 유익한 시간이었습니다.

글 │ 메가존클라우드, Cloud Technology Unit(CTU), AWS Delivery SA 10, 김미경 SA