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'5년안에 기업가치 2배'…크래프톤의 '배틀그라운드' 다음 타깃은?

2029년까지 매출 9조원 달성

배틀그라운드만으로 4조원 목표

신작 흥행으로 3조원 벌어들일 것

AI 통해 재미 극대화·생산성↑





크래프톤(259960)이 2029년까지 연 매출 7조 원을 목표로 하는 성장 전략을 발표했다. 지난해 연 매출 2조 7098억 원 기록한 바 있는데 연평균 약 21.1% 성장하겠다는 계획이다. 크래프톤은 핵심 캐시카우인 ‘배틀그라운드’ 지식재산권(IP)을 더욱 강화하는 동시에 신규 대작을 매년 지속적으로 선보이며 성장세를 이어간다는 계획이다. 또 인공지능(AI) 기술을 적극 활용해 게임의 재미를 극대화하고 제작 효율성도 끌어올릴 방침이다. 2027년 매출 7조 원 돌파를 목표로 삼은 넥슨과 치열한 경쟁을 벌일 전망이다.

오진호 크래프톤 최고글로벌퍼블리싱책임자(CGPO)는 29일 2분기 실적발표 콘퍼런스콜에서 “2029년까지 매출 7조 원, 기업가치 2배를 중장기 목표로 삼고 있다”며 “기존 IP의 확장과 신규 IP의 성장이 함께 추진돼야 한다"고 밝혔다.

크래프톤은 배틀그라운드 기반의 IP로만 연 매출 4조 원을 달성하겠다는 목표를 제시했다. 이를 위해 인기있는 아티스트 및 콘텐츠와 협업을 지속하는 한편 게임 개발 엔진을 ‘언리얼5’으로 전환하고 있다. 이용자가 직접 콘텐츠를 제작할 수 있는 ‘UGC 알파’도 도입했다. 이를 통해 배틀그라운드를 ‘게임플레이 플랫폼'으로 만들겠다는 구상이다. 아울러 배틀그라운드 IP 기반의 신작도 내놓는다. ‘펍지: 블라인드스팟’이 대표적이다. 크래프톤은 이 게임을 올해 게임스컴에서 선보일 예정이다.



크래프톤은 신규 IP를 육성해 연 매출 3조 원을 이루겠다는 계획이다. 연초 제시한 ‘거대 프랜차이즈 IP’ 확보를 통한 5개년 중장기 계획에 맞춰 총 13개 게임을 포함한 신작 파이프라인을 가동 중이다. 한국 판타지 소설 ‘눈물을 마시는 새’를 기반으로 한 오픈월드 액션 역할수행게임(RPG) ‘프로젝트 윈드리스’, 익스트랙션 슈팅 장르의 ‘프로젝트 블랙버짓’, 해양 생존 어드벤처 ‘서브노티카 2’, ‘팰월드 모바일’ 등을 차기작으로 개발하고 있다. 서브컬처 게임도 개발 중이다.

’K-심즈’로 불리는 인조이를 지속해서 개선한다. 올해 3월 얼리 액세스(앞서 해보기) 버전을 내놓은 인생 시뮬레이션 게임 ‘인조이’는 출시 초반 흥행에 성공했다. 2017년 출시한 ‘펍지: 배틀그라운드’의 경우 출시 16일 만에 판매량 100만 장을 달성했는데, '인조이'는 이를 7일만에 달성했다. 글로벌 시장에서도 주목을 받았다. 크래프톤에 따르면 인조이의 지역별 판매량 비중은 북미 29%, 유럽 28%, 아시아 25% 등으로 서구권 지역이 절반 이상을 차지했다.

새 IP를 확보하기 위해 투자도 활발히 진행하고 있다. 올해 초부터 이달까지 신규 프로젝트를 위한 개발 인력 80명을 확보했다. ‘라스트 에포크’를 제작한 미국 개발사 일레븐스 아워 게임즈, 일본 애니메이션 기업 ADK그룹, 국내 게임사 넵튠 등에도 투자를 단행했다. 크래프톤은 외부 개발사와 공동 개발·육성하는 ‘세컨드 파티 퍼블리싱(2PP)’ 체제도 강화하고 있다. 이달 25일 체험판을 공개한 EF 게임즈의 차량 기반 아레나 배틀 장르 ‘라이벌즈 호버 리그’를 비롯해 다수의 2PP를 추진하고 있다. 이를 통해 내부 개발과 함께 외부 파트너와의 협업까지 아우를 수 있는 구조를 모색할 예정이다. 배동근 최고재무책임자(CFO)는 “최근 국내외 스튜디오 소수 지분 투자도 5건 진행했다"고 설명했다.

AI 원천 기술을 개발해 게임 서비스에 적용하겠다는 목표다. AI를 게임 개발 과정 전반에 투입해 생산성을 끌어올리고 이용자에게는 극대화된 재미를 전하겠다는 것이다. 크래프톤은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 AI 에이전트의 게임 수행 능력을 평가하는 벤치마크 ‘오락'(Orak)을 공개했다. 이를 기반으로 LLM 에이전트 설계 역량의 향상을 도모할 계획이다. 또 SK텔레콤과 공동으로 개발한 포스트 트레이닝(Post-training) 기법을 공개하고, 이를 70억개 파라미터(매개변수) 규모의 오픈소스 추론 특화 언어 모델(Language Model) 3종에 적용한 결과물을 선보였다. 향후 독자적 학습 기법을 적용해 추론 정확도와 효율성을 동시에 확보하고, 고난도 추론이 필요한 게임으로 확장하는 등 게임 AI 기술 고도화에 활용할 예정이다.
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