Xsolla and Airbridge Partner to Deliver Unified Mobile and Web Performance Insights for Game Developers - 뉴스와이어

 

혹시 모바일 게임을 개발하면서 이런 고민 해보신 적 있나요? "우리 게임의 웹숍에서 발생하는 매출이 모바일 마케팅 캠페인과 어떤 연관이 있는지 정확히 알 수가 없어"라고요.

사실 많은 게임 개발사들이 비슷한 문제를 겪고 있어요. 모바일 광고를 통해 유저를 유입시키는데, 정작 그 유저들이 앱스토어가 아닌 웹숍에서 결제를 하면 그 연결고리를 파악하기가 쉽지 않거든요. 특히 요즘처럼 개발사들이 앱스토어 수수료를 피해 직접 판매에 나서는 추세에서는 더욱 중요한 이슈예요.

바로 이런 문제를 해결하기 위해 글로벌 게임 커머스 기업 엑솔라(Xsolla)와 모바일 측정 플랫폼 에어브릿지(Airbridge)가 손을 잡았어요. 두 회사가 새롭게 선보인 서버 투 서버(S2S) 통합 서비스는 모바일 게임 개발사들에게 정말 반가운 소식이 될 것 같아요.

이번 파트너십의 핵심은 '연결'이에요. 모바일 마케팅 캠페인과 웹숍 구매를 하나의 여정으로 연결해서 볼 수 있게 해주거든요. 쉽게 말해, 인스타그램 광고를 보고 게임을 설치한 유저가 나중에 PC에서 웹숍을 통해 아이템을 구매했다면, 이 두 행동이 하나의 스토리로 연결된다는 뜻이에요.

구체적으로 어떤 기능들을 제공하는지 살펴볼까요? 먼저 웹숍 구매를 모바일 유저 여정의 일부로 추적할 수 있어요. 그리고 유저 확보 캠페인과 재참여 캠페인 전반에 걸쳐 수익을 정확히 측정할 수 있고요. 무엇보다 인앱 구매와 웹 구매를 모두 포함한 진짜 플레이어 생애 가치(LTV)를 파악할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이에요.

기술적으로는 엑솔라 웹숍에서 발생한 구매 데이터가 안전한 서버 투 서버 방식으로 에어브릿지로 전송돼요. 그러면 에어브릿지가 이 구매를 올바른 모바일 설치 소스나 재참여 캠페인에 연결시켜 주는 거죠. 마치 퍼즐 조각들이 맞춰지는 것처럼 말이에요.

엑솔라의 최고마케팅성장책임자 버클리 이지네스는 "수백 개의 모바일 웹숍을 운영해본 경험으로 보면, 개발사들은 모든 구매를 모바일 마케팅 노력과 연결할 수 있는 명확하고 실행 가능한 데이터를 원한다"고 말했어요. 정말 현장의 목소리를 제대로 반영한 말 같아요.

에어브릿지 CEO 오승철 대표도 "마케터들이 지속 가능한 성장을 이끌어낼 수 있도록 투명성과 도구를 제공하는 것이 우리의 사명"이라며 "이번 엑솔라와의 파트너십을 통해 웹과 모바일 데이터 사이의 연결고리를 만들어 게임 개발사들이 더 스마트하고 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있게 도울 것"이라고 밝혔어요.

이런 통합 솔루션이 왜 중요한지 조금 더 생각해볼까요? 요즘 게임업계는 단순히 앱스토어에만 의존하는 시대가 아니에요. 개발사들은 다양한 채널을 통해 직접 유저들과 소통하고 수익을 창출하려고 노력하고 있거든요. 하지만 채널이 다양해질수록 데이터 분석은 더 복잡해져요.

특히 모바일 광고 단가가 점점 높아지고 있는 상황에서, 광고 투자 수익률(ROAS)을 정확하게 측정하는 것은 생존과 직결된 문제예요. 만약 웹숍 매출을 제대로 트래킹하지 못한다면, 실제로는 수익성이 좋은 캠페인을 중단하거나 반대로 효과 없는 캠페인에 계속 예산을 투입할 수도 있거든요.

이번 엑솔라와 에어브릿지의 협력은 이런 문제들을 한 번에 해결해주는 솔루션이에요. 개발사 입장에서는 더 이상 추측에 의존하지 않고, 정확한 데이터를 바탕으로 마케팅 전략을 세울 수 있게 되는 거죠.

게임업계에서 일하고 계신 분들이라면, 이런 통합 측정 솔루션이 앞으로 업계 표준이 될 가능성이 높다고 생각하지 않으신가요? 여러분의 회사도 비슷한 고민을 하고 계신다면, 이번 파트너십 사례를 참고해보시는 것도 좋을 것 같아요.

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VeriSilicon and Google Jointly Launch Open-Source Coral NPU IP - 뉴스와이어

혹시 스마트폰 배터리가 하루 종일 버텨주길 바라면서도, 동시에 더 똑똑한 AI 기능을 원해본 적 있으신가요? 이 두 가지가 양립하기 어려웠던 건 AI 처리에 필요한 엄청난 전력 때문이었는데요. 그런데 최근 이런 딜레마를 해결할 수 있는 흥미로운 기술이 등장했어요.

베리실리콘과 구글이 손을 잡고 '코럴 NPU IP'라는 혁신적인 기술을 오픈소스로 공개했거든요. 이 기술의 핵심은 바로 '상시작동하면서도 초저전력으로 동작하는 AI'라는 점이에요. 쉽게 말해, 배터리를 거의 소모하지 않으면서도 24시간 내내 AI가 켜져 있을 수 있다는 뜻이죠.

NPU는 Neural Processing Unit의 줄임말로, AI 전용 프로세서라고 생각하시면 돼요. 기존의 CPU나 GPU가 AI 작업을 처리할 때보다 훨씬 효율적이고 빠르게 작업할 수 있어요. 특히 이번에 공개된 코럴 NPU는 오픈소스 RISC-V 아키텍처를 기반으로 만들어져서, 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있다는 장점이 있어요.

이 기술이 특히 주목받는 이유는 대규모 언어 모델, 즉 LLM을 작은 디바이스에서도 돌릴 수 있게 해준다는 점이에요. 지금까지는 ChatGPT 같은 AI를 사용하려면 인터넷에 연결해서 거대한 서버의 도움을 받아야 했는데, 이제는 웨어러블 기기나 스마트 홈 기기 안에서 직접 처리할 수 있게 되는 거죠.

구글의 오픈 머신러닝 컴파일러 연구를 기반으로 한 이 기술은 JAX, PyTorch, TensorFlow Lite 같은 주요 머신러닝 프레임워크들을 모두 지원해요. 개발자들이 기존에 사용하던 도구들을 그대로 활용할 수 있다는 뜻이에요. 또한 LLVM 프로젝트의 MLIR 같은 오픈 표준 도구들도 활용할 수 있어서, 개발 생태계의 호환성도 뛰어나요.

베리실리콘의 왕위웨이(Wiseway Wang) 부사장은 "이번 협력은 구글의 오픈소스 기술과 베리실리콘의 칩 설계 및 상용화 역량이 깊이 통합된 결과"라고 설명했어요. 실제로 베리실리콘은 이미 코럴 NPU IP를 기반으로 한 검증 칩을 개발 중이며, 특히 AR 글래스와 스마트 홈 애플리케이션을 겨냥하고 있다고 해요.

이 기술이 상용화되면 우리 일상에 어떤 변화가 있을까요? 예를 들어, 스마트워치가 인터넷 연결 없이도 복잡한 질문에 답해주거나, 스마트 홈 기기들이 더 자연스러운 대화를 할 수 있게 될 거예요. 또한 개인정보가 기기 밖으로 나가지 않아도 되니까 보안과 프라이버시 측면에서도 훨씬 안전하죠.

흥미로운 점은 이 모든 기술이 오픈소스로 공개된다는 거예요. 구글 개발자 웹사이트에서 전 세계 개발자들이 자유롭게 접근할 수 있어요. 이는 AI 기술의 민주화라고 할 수 있는데, 큰 기업들만이 아니라 작은 스타트업이나 개인 개발자들도 첨단 AI 기술을 활용할 수 있게 되는 거거든요.

물론 베리실리콘은 상업용 엔터프라이즈급 버전도 따로 제공할 예정이에요. 기업들이 실제 제품에 적용할 때 필요한 안정성과 지원 서비스를 함께 제공하겠다는 의미죠. 원스톱 맞춤형 실리콘 서비스도 제공한다고 하니, 기업들 입장에서는 꽤 매력적인 선택지가 될 것 같아요.

이런 움직임은 AI 업계 전체에 큰 파급효과를 불러올 것 같아요. 지금까지는 클라우드 중심의 AI 서비스가 주류였다면, 앞으로는 각 기기에 탑재된 AI가 더 중요해질 수도 있거든요. 특히 실시간 반응이 중요한 애플리케이션이나, 네트워크 연결이 불안정한 환경에서는 엣지 AI가 필수적이죠.

앞으로 우리가 사용하는 모든 전자기기에 이런 저전력 AI 칩이 들어갈 날이 멀지 않은 것 같아요. 여러분은 어떤 기기에 이런 AI 기능이 들어가면 가장 유용할 것 같나요? 그리고 개인정보 보호와 편의성, 이 두 가지 중 어느 쪽이 더 중요하다고 생각하세요?

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트윌리오, 최신 보고서 통해 대화형 AI의 급속한 도입과 과제·인식 격차 조명 - 뉴스와이어

혹시 최근에 고객센터에 전화했는데 사람인지 AI인지 헷갈린 경험이 있으신가요? 아니면 챗봇과 대화하다가 "이거 진짜 사람 아니야?"라고 생각해본 적이 있나요? 만약 그런 경험이 있으시다면, 여러분은 이미 대화형 AI 혁명의 한복판에 서 계신 거예요.

최근 트윌리오(Twilio)에서 발표한 '대화형 AI 혁명 들여다보기' 보고서를 보니 정말 흥미로운 사실들이 가득하더라고요. 15개국의 비즈니스 리더 457명과 소비자 4,800명을 대상으로 한 대규모 조사인데, 결과가 생각보다 훨씬 복잡하고 재미있어요.

가장 놀라운 건 99%의 기업이 향후 12개월 내에 대화형 AI 전략을 바꿀 예정이라는 거예요. 거의 모든 회사가 변화를 준비하고 있다는 뜻인데, 이게 얼마나 빠르게 발전하고 있는 기술인지 보여주는 대목이죠.

**기업들의 착각과 현실의 괴리**

여기서 정말 흥미로운 점이 나와요. 기업 임원들의 90%는 "우리 고객들이 AI와의 대화에 만족하고 있을 거야"라고 생각하고 있어요. 그런데 실제로는 소비자의 59%만 만족한다고 답했거든요. 무려 31%포인트의 차이! 이게 바로 현장과 사무실의 온도차를 보여주는 대표적인 사례가 아닐까 싶어요.

하지만 희망적인 소식도 있어요. AI 에이전트에 대한 만족도가 빠르게 올라가고 있다는 거예요. 3개월 전만 해도 45%였던 만족도가 최근 3개월 동안은 67%로 껑충 뛰었거든요. 기술이 정말 빠르게 발전하고 있다는 증거죠.

**기업들이 마주한 현실적인 고민들**

대화형 AI를 도입한 기업들이 겪고 있는 고민들을 보면 우리가 생각하는 것보다 훨씬 복잡해요.

먼저, 투자했던 AI 솔루션의 수명이 생각보다 너무 짧다는 거예요. 조사에 따르면 59%의 기업이 1년 안에 현재 쓰고 있는 AI 솔루션을 완전히 바꿀 예정이래요. 스마트폰처럼 빠르게 업그레이드해야 하는 시대가 온 것 같아요. 비즈니스 이사들 중 80%가 "AI 모델 변화 속도를 따라가는 게 너무 비싸다"고 답한 것도 이해가 되네요.

두 번째로는 AI와 사람 직원 사이의 절묘한 밸런스 문제예요. 기업 리더들의 83%는 "AI가 사람을 완전히 대체할 수 있어"라고 생각하는데, 정작 소비자 78%는 "AI에서 사람으로 바꿀 수 있는 게 중요해"라고 말하고 있어요. 더 안타까운 건 실제로 AI에서 사람 상담원으로 자연스럽게 연결된 경험이 있다고 답한 소비자가 고작 15%라는 거예요.

**개인정보와 신뢰의 딜레마**

가장 민감한 부분은 역시 개인정보 문제예요. 소비자의 54%는 "AI가 나에 대해서 거의 모르는 것 같아"라고 느끼고 있어요. 그런데 동시에 51%는 개인정보나 금융 정보를 AI와 공유하는 게 불편하다고 하고, 66%는 AI가 자신의 전체 구매 이력에 접근하는 것도 불안해해요.

이거 정말 아이러니하지 않나요? 더 개인화된 서비스를 원하면서도 개인정보 공유는 꺼리는 마음. 기업 입장에서는 정말 어려운 숙제일 것 같아요.

**우리가 생각보다 AI를 잘 못 알아본다?**

보고서에서 가장 재미있는 발견 중 하나는 우리가 생각만큼 AI를 잘 구별하지 못한다는 거예요. 소비자의 75%가 "나는 텍스트로 AI인지 사람인지 바로 알 수 있어"라고 했고, 72%가 "음성으로도 구별할 수 있어"라고 자신했어요.

그런데 실제 테스트 결과는? 소비자의 90%가 AI가 만든 음성 클립을 제대로 구별하지 못했답니다. 신기하게도 나이 든 분들이 젊은 분들보다 두 배 더 잘 구별하시더라고요. 경험의 힘일까요?

**세대별로 다른 AI에 대한 시각**

세대별 차이도 정말 흥미로워요. X세대(53%)와 베이비부머(46%)는 AI에 대한 만족도가 상대적으로 낮았어요. 여전히 사람과의 대화를 선호하고, 기업의 AI 활용에 대해서도 회의적인 시각이 강하더라고요.

반면 Z세대는 AI 상호작용 후에 사람 도움이 필요할 확률이 가장 낮았어요(31%). 하지만 의외로 AI의 개인정보 처리에 대해서는 모든 세대 중 가장 불안해했답니다(70%). 디지털 네이티브 세대답게 기술은 잘 활용하면서도, 그만큼 위험성도 잘 아는 것 같아요.

**결국 소비자가 원하는 건 뭘까?**

모든 복잡한 이야기를 정리하면, 결국 소비자들이 원하는 건 간단해요. 빠르고 정확한 문제 해결이에요. 소비자의 69%가 사람과의 상호작용을 선호한다고 하지만, 문제가 더 빨리 해결된다는 보장이 있다면 72%가 AI를 선택하겠다고 답했거든요.

재미있는 건 고객서비스를 이용하면서 소리를 지르거나 욕을 한 경험이 있다고 답한 소비자가 33%나 된다는 거예요. 그런데 AI 상대로 그런 행동을 한 비율(20%)과 사람 상대로 한 비율(19%)이 거의 비슷하더라고요. 화가 나면 상대가 AI든 사람이든 상관없다는 뜻일까요?

**앞으로 기업들이 해야 할 일**

이 모든 데이터를 보면서 느끼는 건, 대화형 AI 기술 자체는 빠르게 발전하고 있지만 여전히 해결해야 할 과제가 많다는 거예요. 기업들이 집중해야 할 포인트들을 정리해보면 이런 것들이 있어요.

속도만 빠른 게 아니라 실제로 문제를 해결해주는 AI 만들기, AI에서 사람으로 자연스럽게 연결되는 시스템 구축하기, 고객의 개인정보를 보호하면서도 개인화된 서비스 제공하기, 빠르게 변하는 AI 기술에 유연하게 대응할 수 있는 시스템 만들기 등이요.

특히 59%의 기업이 1년 내에 현재 AI 솔루션을 바꿀 예정이라는 점을 보면, 처음부터 유연하고 확장 가능한 구조로 만드는 게 정말 중요할 것 같아요.

**마치며**

대화형 AI 혁명은 이미 시작되었고, 우리 일상 깊숙이 들어와 있어요. 하지만 기업들이 생각하는 것과 소비자가 실제로 느끼는 것 사이에는 여전히 간격이 있고, 기술의 발전 속도만큼 신뢰와 만족도가 따라오지 못하고 있는 것도 사실이에요.

앞으로 몇 년간은 이런 격차들이 좁혀지면서 정말 유용하고 자연스러운 AI 서비스들이 나올 것 같아요. 여러분은 대화형 AI의 미래를 어떻게 보시나요? 기대가 더 크신가요, 아니면 우려가 더 크신가요?

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