세계 구축 시대의 여명: 챗봇을 넘어서 (World-Building Era)

February 3, 2026 — 2026년 2월 첫째 주는 인공지능 산업이 단순히 '말하기'를 멈추고 '구축하기'를 시작하기로 집단적으로 결심한 순간으로 기억될 가능성이 큽니다. 일련의 연이은 발표들은 기술 지형을 재편했고, AI 개발의 초점은 텍스트를 생성하는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에서 현실을 시뮬레이션하는 생성형 세계 모델(Generative World Models)로 결정적으로 이동했습니다. 이번 주 중국 개발자들의 주요 혁신과 이에 대응한 Google 및 OpenAI의 발표들은 "챗봇 시대(Chatbot Era)"의 끝과 "세계 구축 시대(World-Building Era)"의 시작을 알렸습니다.

창작 전문가, 개발자 및 더 넓은 기술 커뮤니티에 이 전환은 유틸리티의 근본적 변화를 의미합니다. 우리는 일몰을 묘사하는 글을 쓸 수 있는 도구에서 대기 현상 인과관계와 행위자 행동을 포함한 물리적으로 일관된 대화형 일몰 시뮬레이션을 생성할 수 있는 시스템으로 이동하고 있습니다.

동쪽의 급부상: 중국의 에이전트 군집(Agent Swarms) 도약

실리콘밸리가 오랫동안 주목을 받아왔지만, 이번 주 가장 파괴적인 기술적 도약은 동쪽에서 시작되었습니다. 중국 개발자들은 단순한 질문-응답 패러다임을 넘어 자율 실행과 복잡한 시스템 오케스트레이션으로 나아가는 아키텍처를 공개했습니다.

Moonshot AI는 Kimi K2.5를 공개하며 중심에 섰습니다. 버전 번호는 단순한 반복 업데이트처럼 보일 수 있지만, 그 기반 아키텍처는 이전 모델들과는 급진적으로 분리됩니다. Kimi K2.5는 단순한 멀티모달 모델이 아니라 자기주도형 에이전트 군집(self-directed agent swarm)입니다.

기존의 LLMs가 작업을 선형적으로 처리해—코드를 한 줄씩 작성하거나 이미지를 하나씩 생성하는 방식과 달리—Kimi K2.5는 최대 100개의 하위 에이전트를 동시에 오케스트레이션할 수 있는 기능을 도입합니다. 이 디지털 노동자들은 병렬 워크플로를 실행할 수 있으며, 단일 세션에서 최대 1,500개의 개별 툴 호출을 관리할 수 있습니다. Creati.ai 도구를 사용하는 게임 개발자에게 이는 단일 프롬프트로 텍스처를 생성하고, 대사 스크립트를 작성하며, 물리 상호작용을 컴파일하는 별도의 에이전트들을 동시에 트리거하고, 지속적인 사람의 개입 없이도 이들을 하나의 일관된 결과물로 오케스트레이션할 수 있음을 의미합니다.

동시에 DeepSeek는 인텔리전스의 경제학을 재정의하고 있습니다. 그들의 최신 오픈소스 릴리스는 고수준 추론 기능에 대한 접근을 더욱 민주화했습니다. 소비자급 하드웨어에서 효율적으로 동작하도록 Mixture-of-Experts 아키텍처(Mixture-of-Experts, MoE)를 최적화함으로써, DeepSeek는 복잡한 세계를 구축할 수 있는 능력이 대기업에만 국한되지 않고 독립 창작자와 소규모 스튜디오에게도 제공되도록 하고 있습니다.

서구의 대응: Google과 OpenAI의 시뮬레이션 진입

가만있지 않은 미 대형 기업들은 이 세계 구축 논지에 완벽히 부합하는 "대규모 발표"로 응수했습니다. Google과 OpenAI 모두의 초점은 자신들이 생성하는 환경의 물리 법칙과 인과 관계를 이해하는 AI 시스템인 세계 모델(세계 모델)으로 이동하고 있습니다.

Google은 Project Genie 이니셔티브에 박차를 가했습니다. 2D 비디오 생성의 범주를 훨씬 넘어선 새로운 기능은 "플레이 가능한 세계"를 생성할 수 있는 능력을 시사합니다. 이는 정적인 비디오가 아니라 AI가 단순히 다음 픽셀을 예측하는 것이 아니라 사용자 상호작용에 따라 세계의 다음 상태를 예측하는 대화형 환경입니다. 이 기술은 게임 디자인의 빠른 프로토타이핑을 혁신할 가능성이 있으며, 제작자가 레벨을 설명하면 즉시 플레이해 메커니즘을 테스트할 수 있게 합니다.

OpenAI는 Sora에서 이어진 궤적을 지속하며 생성 엔진에 더 깊은 물리 시뮬레이션을 통합하고 있습니다. 목표는 더 이상 단순한 시각적 충실도가 아니라 "일관된 물리"입니다. 이 새로운 패러다임에서는 생성된 캐릭터가 물잔을 넘어뜨리면 액체는 유체역학에 따라 흐르고, 유리는 재료 특성에 따라 산산조각납니다. 이 일관성은 AI 생성 콘텐츠가 현실에 기반한 느낌을 줘야 하는 영화 제작자와 VR 개발자에게는 '성배'와도 같습니다.

전환 정의: 세계 모델이란 무엇인가?

이번 주 소식의 중대성을 이해하려면 2024년의 LLMs와 2026년의 세계 모델(세계 모델)을 구분하는 것이 중요합니다.

LLM은 텍스트의 통계적 패턴에 기반해 시퀀스에서 다음에 올 가능성이 높은 토큰(단어)을 예측합니다. 반면 세계 모델은 규칙, 물리, 객체 지속성에 대한 이해를 바탕으로 환경의 다음 상태를 예측합니다.

LLM에게 "차를 운전해"라고 요청하면 그 행동을 묘사합니다. 세계 모델에 요청하면 타이어의 마찰, 바퀴의 회전 반경, 차량 주변의 교통 흐름을 시뮬레이트합니다. 이러한 "확률적 텍스트 생성"에서 "결정론적 환경 시뮬레이션"으로의 전환은 Creati.ai 사용자에게 전례 없는 능력을 열어줍니다.

시대별 주요 차이점:

창작의 최전선: 창작자에게 미치는 영향

Creati.ai에서는 이번 기술적 '레벨 업'을 인터넷 등장 이후 창작자에게 찾아온 가장 중요한 기회로 보고 있습니다. 이번 주에 발표된 도구들은 "콘텐츠를 만드는 것"에서 "문맥을 만드는 것"으로의 전환을 가능하게 합니다.

게임 개발자에게: Kimi K2.5 같은 에이전트 군집을 사용해 배경 NPC들에게 고유한 목표와 행동을 부여하면 수천 시간의 수작업 스크립팅 없이도 게임 세계를 활기차게 만들 수 있습니다.

영화 제작자에게: 일관된 세계 모델 덕분에 생성 비디오에서 장면을 '재촬영'하는 것이 이제 가능합니다. AI가 3D 공간과 그 안의 객체를 이해하기 때문에 감독은 카메라를 이동시키거나 조명을 변경해도 장면 전체가 식별 불가능하게 왜곡되지 않습니다.

건축가와 디자이너에게: 시뮬레이션 기능은 물리적 공간의 빠른 반복을 허용합니다. 건물을 생성한 뒤 광원, 음향, 재료 응력 등을 시뮬레이션하는 물리 엔진과 함께 "걸어 다니며" 자연어 프롬프트만으로 결과를 확인할 수 있습니다.

결론: 범용 샌드박스

2026년 2월의 소식은 '범용 샌드박스(Universal Sandbox)'가 더 이상 공상과학이 아님을 확인시켜 줍니다. 중국 개발자들이 자율 에이전시의 경계를 확장하고 서구의 거인들이 디지털 상상력의 물리를 해결함에 따라 아이디어와 실현 사이의 장벽은 허물어지고 있습니다.

우리는 더 이상 기계와 단순히 대화만 하는 것이 아니라, 기계와 함께 세계를 구축하고 있습니다. 이러한 기술들이 성숙해 Creati.ai 플랫폼에 통합될수록 우리의 사명은 명확합니다: 단 한 번의 키 입력으로 이러한 신과 같은 능력을 다룰 수 있도록 여러분을 힘 있게 만드는 것. 수준은 실질적으로 올랐고, 이제 그 게임을 플레이할 것은 창작자들의 몫입니다.