인공지능(AI)의 성능은 그로 인해 발생하는 수익보다 빠르게 발전하고 있으며, 이러한 간극은 iGaming을 포함한 여러 산업 전반의 전략적 결정에 영향을 미치기 시작했습니다. Moody’s의 2026년 전망에 따르면, 컴퓨팅 파워와 인프라에 대한 자본 지출이 AI 애플리케이션이 창출하는 수익을 훨씬 앞지르면서 AI 투자 거품에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이 신용평가사는 AI 도입이 확대되고는 있지만, 가치 창출의 결과는 점점 더 불균형해질 것이라고 경고했습니다.
iGaming 운영사들에게 기술적 진보와 수익화 사이의 불일치는 이미 현장에서 가시화되고 있습니다. iGaming Centre의 설립자인 Martins Lielbardis는 SiGMA 뉴스와의 독점 인터뷰에서, 현재 가장 뚜렷한 수익이 발생하는 분야는 데이터 집약적이고 운영 정의가 명확한 영역이라고 밝혔습니다.
그는 “실질적인 수익은 운영사가 방대한 데이터를 분류하여 사기 및 악용과 관련된 리스크를 줄일 수 있는 능력, 그리고 아이디어를 실제 제품으로 구현하는 데 걸리는 시간을 단축하는 데서 나온다고 생각합니다”라고 말했습니다.
이러한 평가는 AI가 일상적이고 문서 중심적이거나 고객 대응 업무에서 상당한 이점을 지속적으로 제공하지만, 복잡한 워크플로우에서는 여전히 마찰에 직면해 있다는 Moody’s의 견해와 일치합니다. iGaming에서 사기 탐지, 리스크 스코어링, 고객 지원 자동화 및 제품 테스트는 이러한 범주에 정확히 해당하며, 운영사는 조직 전체를 재설계하지 않고도 AI를 배치할 수 있습니다.
그러나 Lielbardis는 모든 사용 사례가 투자를 정당화하는 것은 아니라고 경고합니다. 그는 “다른 산업과 마찬가지로, 기업들이 꼭 필요하지 않은 곳에서조차 AI를 쫓으려 하는 과열 양상이 있을 수 있습니다”라고 말했습니다. 이는 “AI의 이점이 기업 수준의 시스템적 효율성 증대보다는 주로 작업 단위의 자동화에 집중되어 있다”는 Moody’s의 전망과 맥을 같이 합니다.
데이터 분류 vs 유행 쫓기
AI 모델이 더욱 유능해짐에 따라 실질적인 배치와 마케팅 주도의 실험 사이의 차이가 더욱 명확해지고 있습니다. Moody’s는 “미국의 소수 기업이 주도하는 AI 역량은 빠르게 발전하고 있으며, 이들의 최신 모델은 멀티모달(multimodal) 및 에이전트(agentic) 특성을 모두 갖추어 글로벌 벤치마크를 계속 수립하고 있다”고 언급했습니다. 하지만 “기업 운영에 AI를 배치하여 상당한 가치를 창출하려면 전체 프로세스의 재설계가 필요하다”고 강조했습니다.
iGaming 운영사들에 있어 과제는 모델의 성능을 규제된 실시간 환경으로 전환하는 것입니다. 사기 방지 시스템은 과거 거래 데이터를 학습하고 기존 컴플라이언스 프레임워크 내에서 조정될 수 있습니다. 반면, 플레이어 대상 개인화 서비스는 종종 책임 있는 게임 규칙, 데이터 보호 의무 및 라이선스 조건과 맞물려 있습니다.
그 결과, 많은 운영사가 선택적인 태도를 유지하고 있습니다. AI는 개발 주기를 단축하고 과거 수동으로 이루어지던 결정을 자동화하는 데 사용되고 있지만, 완전 자율 마케팅이나 동적 가격 책정과 같은 더 광범위한 야망은 여전히 제한적입니다. 생산성 향상이 점진적으로 증가하겠지만 섹터 간 및 섹터 내에서 매우 불균형하게 유지될 것이라는 Moody’s의 예상은 이러한 신중한 접근 방식을 반영합니다.
“AI의 전반적인 도입 속도가 주요 요인이 되겠지만, 플레이어 행동을 더 잘 예측하고 이해할 수 있게 해주는 플레이어 참여 전술이 그 격차의 주요 동인이 될 것입니다.”
– Martins Lielbardis, iGaming Centre 설립자
컴퓨팅 비용과 중간 규모 기업의 압박
치솟는 인프라 비용은 대형 운영사와 나머지 시장 사이의 결정적인 경계선으로 떠오르고 있습니다. Moody’s는 “AI 인프라는 핵심적인 병목 현상”이라며, “컴퓨팅 파워에 대한 수요가 공급을 초과하여 인프라 소유주에게 가격 결정권을 부여할 것”이라고 경고했습니다.
Lielbardis는 iGaming 부문에서 이러한 압박을 분명하게 체감하고 있습니다. “자본력이 클수록 더 큰 역량과 커스터마이징 능력을 갖추게 됩니다. 과거 고객용 하드웨어였던 것들의 가격이 어떤 경우에는 2-3배씩 오르는 것을 볼 수 있습니다”라고 그는 말했습니다. 또한 기업이 인프라나 전문가 팀에 직접 투자할 수 없을 때 트레이트오프(절충)는 피할 수 없게 된다고 덧붙였습니다. “자체 데이터 센터나 전문가를 고용할 여력이 없다면 아웃소싱을 해야 하며, 이는 기업의 정확한 요구에 맞게 조정할 수 없음을 의미합니다.”
Moody’s 역시 소수의 클라우드 서비스 제공업체 간의 시장 점유율 통합이 가격을 끌어올리고, 자본이 풍부한 기업과 비용 제약을 받는 기업 간의 도입 격차를 벌리고 있다고 지적하며 광범위한 수준에서 이러한 우려를 반영했습니다. 고성능 컴퓨팅에 접근하려면 점점 더 장기적인 계약이 필요하며, 이는 재무 상태가 건전한 그룹에 유리한 모델입니다.
불균형한 접근성이 재편하는 경쟁
Moody’s는 전망 보고서에서 일부 섹터의 경우 AI가 규모와 조기 도입이 서로를 강화하는 ‘승자 독식(winners-take-most)’ 효과에 기여할 것으로 예측했습니다. Lielbardis는 SiGMA 뉴스와의 인터뷰에서 이러한 패턴이 모든 기능에서 고르지는 않겠지만 iGaming에서도 나타날 가능성이 크다고 말했습니다.
그는 “전반적인 도입 속도가 주요 요인이겠지만, 플레이어 인게이지먼트 전술이 격차를 만드는 핵심이 될 것”이라고 내다봤습니다.
산업 간 영향에 대한 평가에서 Moody’s는 선두 주자들이 활동의 여러 단계에 AI를 내재화하고 있는 반면, 소규모 업체들은 혁신 프로그램을 위한 자금 조달에 어려움을 겪고 있다고 언급했습니다. 예를 들어 금융 서비스 분야에서 “선두 주자들은 더 낮은 비용으로 서비스를 제공하거나 주요 프로세스를 더 저렴하게 운영함으로써 마진을 방어하기 위해 AI를 활용하고 있다”고 분석했습니다.
“이제 우리는 AI 기술과 규칙이 한 달 만에 바뀔 수 있고, 새로운 규제가 매우 빠르게 나타날 수 있는 수준에 도달했습니다.”
– Martins Lielbardis, iGaming Centre 설립자
규제와 파편화된 배치
비용과 역량 문제를 넘어, 규제의 차이는 AI 배치에 복잡성을 더하고 있습니다. Moody’s는 유럽연합(EU)의 AI법부터 중국의 라이선스 프레임워크에 이르기까지 서로 다른 규제 체계가 컴플라이언스 비용을 더욱 높이고 글로벌 배치를 어렵게 만들 것이라고 강조했습니다.
Lielbardis는 장기적인 확신을 갖기 어려운 급변하는 환경을 다음과 같이 묘사했습니다. “우리는 이제 AI 기술과 규칙이 단 한 달 만에 바뀔 수 있고, 새로운 규제가 매우 빠르게 등장할 수 있는 수준에 도달했습니다.”
오픈 소스의 가능성과 운영 리스크
상승하는 비용에 대한 잠재적인 균형추는 오픈 소스 AI 모델의 급격한 진화입니다. Moody’s는 “개발자가 무료로 다운로드하고 수정할 수 있는 오픈 소스 시스템이 빠르게 발전하여 여러 모델군이 선도적인 폐쇄형 시스템과의 격차를 좁혔다”고 주목했습니다.
AI가 워크플로우에 더 깊이 내재됨에 따라 Moody’s는 사이버 보안 및 프롬프트 주입(prompt injection), 모델 오염(model poisoning)과 같은 AI 모델 관련 리스크가 확대되고 있다고 경고했습니다.
AI 성능은 계속해서 가속화되고 있지만, 지속적인 수익으로 가는 길은 여전히 좁습니다. Moody’s가 언급했듯이, “현재로서는 자본 지출이 AI 애플리케이션으로 창출되는 수익을 훨씬 앞지르고 있습니다.”
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