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2026년 7월 16일 목요일

AI 시대, 당신을 더욱 스마트하게

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로블록스, 모바일 앱 내 AI 기반 게임 제작 기능 빌드 도입

로블록스가 텍스트 입력만으로 게임을 설계할 수 있는 빌드 기능을 공개했습니다. 누구나 창작자가 될 수 있는 환경을 조성하여 플랫폼의 진화를 도모합니다. 오는 7월 28일부터 뉴질랜드에서 알파 테스트를 시작합니다.

2026년 7월 16일

주장로블록스가 프로그래밍 지식 없이도 모바일 기기에서 텍스트 프롬프트만으로 게임을 설계할 수 있는 빌드 기능을 공개했습니다. 이 기능은 게임 제작의 문턱을 낮추어 누구나 창작자가 될 수 있는 환경을 조성합니다.

팩트빌드 기능은 오픈 소스 및 로블록스 독점 인공지능 모델을 결합하여 게임 플레이 메커니즘, 환경, 캐릭터, 시각 스타일, 사운드 등을 자동으로 생성합니다. 사용자가 숲을 배경으로 한 모험 게임을 입력하면 인공지능이 초기 버전을 즉시 제작합니다.

교차검증게임 업계 전문가들 사이에서는 생성형 인공지능이 산업에 부정적인 영향을 미칠 것이라는 우려가 존재합니다. 게임 개발자 컨퍼런스 설문조사에 따르면 응답자의 52%가 생성형 인공지능 도입이 업계에 악영향을 준다고 답했습니다.

교차검증비평가들은 텍스트 프롬프트 기반의 쉬운 게임 제작이 저품질의 반복적인 게임을 양산할 수 있다고 지적합니다. 인공지능이 생성한 콘텐츠가 기존 개발자들의 창작물과 경쟁하게 되면서 플랫폼 내 경쟁이 치열해질 전망입니다.

팩트로블록스는 이러한 품질 저하 문제를 해결하기 위해 인공지능 생성 게임을 플레이어 유지율에 따라 순위를 매기는 시스템을 적용합니다. 플레이어의 선택을 받지 못한 게임은 홈페이지에 노출되지 않도록 설계하여 품질 관리를 강화합니다.

팩트빌드 기능은 2026년 7월 28일부터 뉴질랜드의 9세 이상 인증 사용자를 대상으로 공개 알파 테스트를 시작합니다. 16세 이상의 사용자는 자신이 만든 게임을 전 세계 사용자에게 공개하고 배포할 수 있습니다.

팩트로블록스는 빌드 기능 외에도 창작자의 테스트를 돕고 분석 데이터를 제공하는 인공지능 에이전트를 개발 중입니다. 텍스트 한 줄로 편집 가능한 3차원 장면 전체를 생성하는 새로운 모델도 연구하고 있습니다.

주장이번 발표는 로블록스가 게임 제작 전반에 걸쳐 인공지능 기술에 지속적으로 투자하고 있음을 보여줍니다. 이는 단순한 게임 플랫폼을 넘어 인공지능 기반의 종합적인 창작 생태계로 진화하려는 회사의 전략적 방향성입니다.

팩트로블록스는 최근 아바타 기반 영상 통화 기능인 로블록스 커넥트의 서비스 중단 계획을 발표했습니다. 이는 회사가 자원을 핵심적인 인공지능 게임 제작 도구 개발에 집중하려는 의도입니다.

주장로블록스는 이번 빌드 기능 도입을 통해 창작자 생태계를 확장하고 플랫폼 경쟁력을 강화할 계획입니다. 향후 인공지능 기술 고도화에 따라 게임 제작 방식의 근본적인 변화가 예상됩니다.

팩트로블록스는 이번 신규 기능 공개와 함께 창작자 지원 도구의 효율성을 높이는 데 주력하고 있습니다. 사용자는 인공지능을 활용해 복잡한 코딩 과정 없이도 창의적인 아이디어를 게임으로 구현할 수 있습니다.

출처테크크런치 보도 및 로블록스 공식 블로그 발표 자료를 교차 검증했습니다.

본 기사는 전문가의 분석과 공개 자료를 기반으로 AI가 작성 후 다른 AI의 검증을 거쳐 작성됐으며 정보의 정확성과 완전성을 보장하지 않습니다. 기사 내용은 특정 투자·의사결정의 권유가 아니며, Wittgenhaus는 이를 근거로 한 행위의 결과에 책임을 지지 않습니다.

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RELEASES

Anthropicv0.117.0

v0.117.0

이번 릴리즈에서는 dreaming 및 MCP Tunnels API 지원이 추가되었습니다. 또한, SecretStr을 사용하여 traceback에서 credential 정보가 노출되지 않도록 수정되었으며, 문서 필드 설명 및 예제 업데이트가 포함되었습니다.

4시간 전

LangChainlangchain==1.3.14

langchain==1.3.14

`ToolRetryMiddleware`에서 재시도 가능한 예외만 재시도하도록 수정되었습니다. 또한 `ToolErrorMiddleware` 기능이 추가되었습니다.

10시간 전

Transformersv5.14.1

패치 릴리즈: v5.14.1

이번 패치 릴리즈는 Inkling 모델 통합 시 발생했던 몇 가지 문제를 해결했습니다. 특히 EncoderDecoderCache를 사용하는 모델의 assisted generation 관련 문제를 수정했습니다. 또한, position_bias를 사용하는 Inkling 모델에서 StaticCache 및 sdpa를 이용한 prefill 시 발생할 수 있는 문제를 해결했습니다.

14시간 전

TensorRTv1.3.0rc21

v1.3.0rc21

이번 릴리즈에서는 AutoDeploy 백엔드가 지원 중단되고, DeepSeek V4, Cosmos3, Minimax M3, Gemma 4, Qwen3.5 등 다양한 모델에 대한 지원이 추가되었습니다. 또한, 레거시 TensorRT 백엔드 모듈 제거, 멀티모달 관련 인수 및 환경 변수 이동 등 API 변경 사항이 있으며, DSv4 스파스 MLA 어텐션 백엔드 추가, 동적 추측 실행 확장 등 여러 기능 개선이 이루어졌습니다.

1일 전

Transformersv5.14.0

릴리즈 v5.14.0

이번 릴리즈에서는 Inkling, TIPSv2, TIPSv2 DPT 모델이 추가되었습니다. GPTNeoX와 GPTBigCode 모델에 대한 변경 사항이 있으며, 커널 관련 수정 및 개선, 그리고 생성 기능 향상이 이루어졌습니다. 또한 Flash Attention 성능 회귀 문제와 MoE 디코드 최적화 버그가 수정되었습니다.

1일 전

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