루덴스, 게임스컴 2026 ‘인베스트 서클’ 게임 테크 톱5 선정


AI·XR 기술기업 루덴스는 독일 쾰른에서 열린 게임스컴 2026의 공식 투자 연계 프로그램 ‘인베스트 서클(Invest Circle)’에서 Game Tech 부문 Top 5에 선정돼, 한국 기업 최초로 해당 프로그램의 피치 무대에 올랐다고 14일 밝혔다.

루덴스, 게임스컴 2026 '인베스트 서클' 게임 테크 톱5 선정
3 2 - 와우테일

루덴스는 지난 8월 27일 글로벌 투자자들을 대상으로 자체 개발한 AI 인터랙티브 3D 엔진 ‘팬도어(FanDoor)’의 기술과 사업 확장 전략을 발표했다.

인베스트 서클은 게임 스튜디오와 게임 기술 스타트업을 투자자·전략적 파트너와 연결하는 프로그램이다. 업계 전문가와 투자자로 구성된 심사단이 혁신성, 팀 역량, 시장 잠재력을 평가해 참가 기업을 선발한다. 루덴스는 이번 선정을 계기로 게임 콘텐츠뿐 아니라 콘텐츠 제작과 운영을 뒷받침하는 기술기업으로서 글로벌 사업화를 추진한다.

팬도어는 전문 개발자가 아니어도 상호작용하는 3D 공간을 제작·수정·공유할 수 있도록 지원한다. 사용자는 공간에 객체를 배치하고 자연어로 원하는 행동을 설명한 뒤, 생성된 로직을 직접 수정할 수 있다. 단순히 3D 이미지나 모델을 만드는 데 그치지 않고, 사용자의 선택과 행동에 따라 반응하는 게임과 시나리오를 구현하는 것이 특징이다.

핵심 기술은 독자적인 객체지향 블록 엔진과 ‘AI Vi-Block’, ‘World Graph’다. AI Vi-Block은 자연어를 사람이 이해하고 편집할 수 있는 행동 블록으로 변환한다. World Graph는 객체와 이벤트, 행동의 관계를 연결해 복잡한 상호작용을 구조화한다. AI가 만든 결과를 그대로 사용하는 대신 사람이 동작 원리를 확인하고 수정·재사용할 수 있도록 설계했다. 실시간 공동 편집도 지원해 기획자와 디자이너, 개발자가 같은 환경에서 작업할 수 있다.

루덴스는 특허 2건을 등록하고 PCT 국제 특허 2건을 출원하며 기술 자산도 확보했다. 개별 콘텐츠를 제작하는 서비스를 넘어 여러 고객이 반복 활용할 수 있는 엔진을 사업화하고, 라이선스와 외부 서비스 연동 방식으로 공급을 확대한다는 구상이다.

주요 목표 고객은 게임·사용자 제작 콘텐츠(UGC) 플랫폼, 교육기관과 기업의 교육·마케팅 조직이다. 플랫폼 기업에는 이용자가 직접 콘텐츠를 만드는 창작 환경을, 교육기관에는 학생과 교사가 함께 활용하는 3D 제작 도구를 제공한다. 기업 시장에서는 고객 응대와 직무 훈련을 위한 역할 기반 시나리오, 소비자가 직접 참여하는 브랜드 체험 콘텐츠 등으로 적용을 추진한다.

루덴스가 겨냥하는 시장은 ‘3D 모델 생성’ 이후의 제작·운영 과정이다. 회사는 생성된 에셋을 실제 서비스로 활용하려면 행동 규칙과 상호작용을 연결하고, 수정·협업·배포하는 환경이 필요하다는 데 주목했다. 팬도어를 통해 AI가 만든 콘텐츠를 사용자가 직접 경험하고 반응할 수 있는 서비스로 전환하겠다는 전략이다.

초기 사업화 성과도 축적하고 있다. 회사 자료에 따르면 게임문화교육원을 포함해 2건의 반복 사용 고객을 보유 중이며, 기관·학교 5곳에서 계약·도입 실적을 확보했다. 유료 기술검증(PoC) 사례에서는 기존 30일이 소요되던 제작 과정을 5일로 단축했고, 비개발자 2명이 전체 제작 과정을 수행했다. 기술을 실제 고객의 제작 효율 개선으로 연결한 사례다.

해외에서는 스웨덴 연구기관 RISE의 지지서한을 확보하고, 다수의 게임 플랫폼, 3D 기술을 가진 기업 등과 엔진 통합 및 상용화 협의를 이어가고 있다. 향후 유료 PoC를 기업·기관 라이선스로 전환하고, 고객사 서비스에 팬도어 기능을 연결하는 SDK·API와 고객사 자체 브랜드로 제공하는 화이트라벨 사업을 확대할 계획이다.

루덴스는 게임스컴을 비롯한 글로벌 행사에서 확보한 기업 접점을 본격적인 상용화 협력으로 연결할 방침이다. 처음 팬도어를 선보인 2개의 글로벌 전시회(Ai4와 게임스컴)에서 55건의 미팅을 확보했으며, 이 중 16개 기업과 라이선스 계약에 대한 논의를 진행 중이다.

팬도어는 장기적으로 객체의 상태와 행동, 관계를 구조화하는 기술을 고도화해 교육·훈련 시뮬레이션과 AI가 이해하고 활용할 수 있는 상호작용 환경으로 확장하는 것을 목표로 한다.

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