[게임산업 소식] 컴투스ㆍ넷마블 ㆍ크래프톤

컴투스의 '서머너즈 워: 천공의 아레나' 12주년 전야제 이벤트를 시작으로 넥슨의 '서든어택' 시즌2 '페르소나' 업데이트, 크래프톤의 AI 브랜드 'Raon' 출범까지 게임·IT업게가 대형 이벤트와 신규 콘텐츠, AI 기술 공개를 통해 이용자 경험 확장과 글로벌 경쟁력 강화에 나서고 있다.

◆ 컴투스, 서머너즈 워 12주년 전야제 이벤트 시작

컴투스는 ‘서머너즈 워: 천공의 아레나’의 출시 12주년을 맞아 글로벌 팬들을 위한 전야제 이벤트를 4월 12일까지 진행한다.

2014년 4월 국내 출시 후 6월부터 글로벌 서비스를 시작한 ‘서머너즈 워’는 다채로운 몬스터 육성과 전략적 조합을 기반으로 K-게임 대표작으로 자리 잡았다. 올해 12주년을 기념해 컴투스는 팬들을 위한 다양한 이벤트와 e스포츠 대회를 포함한 1년간의 헌정 축제를 계획하고 있다. 올해로 10회째를 맞는 e스포츠 대회도 개최한다.

이번 전야제 이벤트는 12주년 대축제의 서막을 알리는 행사로, 이용자들은 매일 ‘아메리아의 행운’ 사용과 아레나, 월드 아레나, 점령전 등 지정된 콘텐츠 플레이를 통해 데일리 미션을 달성할 수 있다. 미션 완료 시 에너지, 마나석과 함께 ‘12주년 기념 코인’을 지급한다. 코인은 이벤트 기간 최대 550개까지 획득 가능하며, 추후 12주년 메인 이벤트에서 다양한 보상으로 교환할 수 있다.

또한, 데일리 미션 2회 달성 시 이벤트 페이지에서 퍼즐 조각을 1개씩 맞출 수 있다. 퍼즐 완성에 따라 신비의 소환서, 6성 전설 등급 룬, 전설 등급 아티팩트, 보석, 연마석 등 다채로운 아이템이 제공된다.

넷마블, ‘SOL: enchant’ 신권회담 2화 라이브 방송

넷마블은 4월 3일 오후 8시에 신작 MMORPG ‘SOL: enchant(솔: 인챈트)’의 유튜브 라이브 방송 ‘신권회담 2화’를 실시한다.

이번 방송은 지난 3월 19일 진행된 ‘신권회담 1화’에 이은 두 번째 라이브 소통 콘텐츠로, 상반기 정식 출시를 앞둔 ‘SOL: enchant’ 이용자들과의 직접적인 소통을 목적으로 한다. ‘신권회담 2화’에서는 BM(비즈니스 모델) 및 경제 카테고리, 특별 보상 등을 중심으로 이용자 의견을 청취하고 안내할 예정이다.

또한 지난 1화 방송에서 진행한 이용자 투표 결과도 발표한다. 라이브 방송 중에는 300만 원 상당의 게이밍 노트북 1대와 치킨 기프티콘 100장을 포함한 경품 이벤트가 진행된다.

방송에는 넷마블 김장환 사업부장, 알트나인 양진혁 기획리드, 황재호 기획담당 등 ‘SOL: enchant’ 주요 개발진이 참여한다. 박상현 캐스터와 인기 게임 스트리머 빅보스, 나리도 함께 출연해 이용자와 소통한다.

◆ 크래프톤, AI 브랜드 Raon 출범 및 4종 모델 공개

㈜크래프톤이 AI 모델 브랜드 ‘Raon(라온)’을 출범하고 첫 번째 모델 4종을 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개했다. 이번에 공개된 모델은 음성 지원 대규모 언어 모델인 Raon-Speech, 실시간 음성 대화 모델 Raon-SpeechChat, 텍스트-음성 변환 모델 Raon-OpenTTS, 그리고 비전 인코더 Raon-VisionEncoder다.

Raon-Speech는 텍스트 중심 언어 모델을 확장해 음성 이해와 생성이 가능한 음성 언어 모델이다. 90억(9B) 파라미터 규모이며, 10B 이하급 공개 음성 언어 모델 중 영어와 한국어 모두 글로벌 1위 성능을 기록했다.

Raon-SpeechChat은 사용자와 모델이 대화 중 자유롭게 끼어들 수 있는 실시간 양방향 통신(Full-duplex) 기술을 적용한 음성 언어 모델이다.

Raon-OpenTTS는 공개 음성 데이터만으로 학습된 텍스트-음성 변환 모델이다. 기존에 활용이 어려웠던 일부 데이터는 직접 수집 및 정제해 공개했으며, 전체 학습 데이터도 공개해 누구나 동일한 환경에서 학습을 재현할 수 있도록 했다.

Raon-VisionEncoder는 이미지를 AI가 이해 가능한 정보로 변환하는 비전 인코더다. 해당 모델은 공개 데이터만 활용해 사전 학습된 모델을 사용하지 않고 처음부터 자체 학습했다. 일부 시각 인식 태스크에서 구글의 대표 비전 인코더 모델인 SigLIP2를 상회하는 결과를 기록했으며, 다른 태스크에서도 SigLIP2 대비 90% 이상의 성능을 보였다. 이 기술은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에도 활용된다.