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흑자 전환 이끈 현장 전략…T1 홈그라운드, 팬 이벤트 넘어 오프라인 사업 모델로
[경제일보] "T1 홈그라운드가 진행되는 인스파이어 아레나가 어디인가요" 26일 'T1 홈그라운드' 마지막 날, 중국인 남녀 커플이 번역 앱을 통해 본행사가 진행되는 '인스파이어 아레나'로 가는 길을 물었다. 3일간 진행된 이번 행사에는 한국인 팬들뿐 아니라 전 세계에서 온 팬들이 모이며 글로벌 행사로 자리잡은 것으로 전망된다. 라이엇 게임즈의 AOS 게임 '리그 오브 레전드' e스포츠 구단 T1의 오프라인 행사 'T1 홈그라운드'가 3년차를 맞아 규모와 운영 방식에서 보다 발전된 모습을 보이며 e스포츠 구단의 오프라인 사업화 가능성을 보여주고 있다. 단발성 팬 이벤트에서 출발해 연례 브랜드 행사로 자리잡은 데 이어, 연 2회 개최까지 예정하는 등 하나의 수익형 콘텐츠로 진화하고 있는 것으로 분석된다. 'T1 홈그라운드'는 지난 2024년 6월 경기 고양소노아레나에서 처음 열렸다. 하루 일정으로 진행된 1년차 행사에는 약 7000명이 방문하며 팬 오프라인 이벤트의 가능성을 보였다. 이후 지난해 진행된 2년차 행사는 규모가 크게 확대됐다. 장소를 인천 영종도 인스파이어 아레나로 옮기고 3일간 진행하는 행사로 확장됐다. 관람객도 약 3만명 수준으로 증가하며 단순 팬 이벤트를 넘어 대형 오프라인 행사로 자리잡았다. 3년차인 올해 역시 인스파이어 아레나에서 3일간 진행되며 행사 구조를 유지하되 콘텐츠 완성도를 높이는 방향으로 진화했다. 또한 오는 8월 홈그라운드 행사 추가 개최도 예고하면서, 지난해 관람객 증가와 현장 소비 성과를 통해 상업성을 확인한 T1이 행사 자체를 하나의 사업 모델로 확대하려는 시도로 풀이된다. 이 같은 확장 흐름은 실제 실적 개선으로도 이어지고 있다. 지난 4일 T1이 공개한 감사보고서에 따르면 지난해 매출은 886억원으로 전년 490억원 대비 약 80% 증가했고 영업이익은 25억원을 기록하며 흑자 전환에 성공했다. 특히 상품 판매 등 직접 소비 기반 매출이 741억원으로 전년 396억원 대비 약 87% 급증한 것으로 집계되면서 굿즈와 현장 판매, 팬 경험형 콘텐츠가 결합된 오프라인 이벤트 확대와 맞물리며 크게 개선된 것으로 풀이된다. 지역별로도 성장세가 확인된다. 국내 매출은 약 90% 가까이 증가했고, 미주·아시아·유럽 등 해외 매출 역시 고르게 확대됐다. 글로벌 팬 유입이 늘어난 오프라인 행사와 IP 확장이 실제 수익 구조 다변화로 이어지고 있는 것이다. 행사 구성 역시 연차를 거치며 단계적으로 변화했다. 경기 관람 중심의 팬 행사였던 1회에서 지난해 2회차에는 공연과 이벤트를 결합해 콘텐츠 요소를 강화했고, 3년차에는 경기와 공연 사이에 배치된 팬 참여형 프로그램을 더욱 발전시켰다. 단순히 관람하는 이벤트에 머무르지 않고 현장에서 머물고 소비하는 경험까지 고도화했다. 이 같은 변화는 e스포츠 구단의 수익 구조 다변화와 맞물린다. 기존 e스포츠 구단은 중계권과 스폰서십, 리그 성적에 따른 수익을 중심으로 사업을 운영해왔다. 이를 오프라인 이벤트로 확장해 직접적인 소비를 유도하는 구조로 넓히며, 팬 경험 확대와 수익 창출을 동시에 달성하는 접점으로 오프라인 행사의 중요성이 커지고 있는 것으로 분석된다. 콘텐츠 측면에서는 e스포츠와 엔터테인먼트의 결합이 더욱 강화됐다. K팝 공연과 글로벌 아티스트 무대, 팬 참여형 프로그램이 경기 일정과 유기적으로 연결되며 행사 전체가 하나의 종합 콘텐츠로 구성됐다. 관람 중심 스포츠 이벤트에서 체류형 엔터테인먼트로 전환되고 있는 것이다. 3일차 행사는 LCK CL 경기로 시작해 본 경기인 LCK 매치로 이어졌고, 경기 사이에는 전광판 이벤트가 배치돼 관람 흐름을 이어갔다. 오프닝 세리머니에서는 미국의 싱어송라이터 크리시 코스탄자의 공연이 진행됐고, 마지막에는 팬미팅 프로그램을 통해 선수단과 팬 간 접점을 확대하는 일정이 이어졌다. 'T1 홈그라운드'는 3년간의 변화를 통해 e스포츠 구단이 단순 경기 운영 주체를 넘어 자체 IP를 기반으로 한 오프라인 콘텐츠 사업자로 확장될 수 있음을 보여주고 있다. 최근 몇 년간 이어진 오프라인 확장 흐름 속에서 향후 e스포츠 구단 간 오프라인 이벤트 경쟁도 본격화될 것으로 전망된다. e스포츠 산업이 경기 중심 구조에서 벗어나 콘텐츠와 소비, 브랜드를 결합한 방향으로 확장되는 가운데, 구단 주도의 오프라인 행사는 새로운 성장 축으로 자리 잡을 것으로 분석된다.
2026-04-26 20:37:02
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IBM, 마스터스와 손잡고 스포츠 AI 확대…데이터 분석 시장 겨냥
[경제일보] 스포츠 산업 전반에 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 데이터 기반 경기 분석과 팬 경험 혁신 경쟁이 본격화되고 있다. 단순 중계와 하이라이트 제공을 넘어 생성형 AI와 에이전트형 AI를 활용해 경기 흐름을 분석하고 맞춤형 정보를 제공하는 '스포츠 AI'가 새로운 산업 영역으로 부상하는 것으로 분석된다. 8일 IBM은 골프 메이저 대회인 마스터스 토너먼트와 협력해 AI 기반 디지털 팬 경험 기능을 확대한다고 밝혔다. IBM은 마스터스 디지털 플랫폼에 생성형 AI 기반 분석 기능을 적용해 전 세계 골프 팬들에게 데이터 기반 경기 분석과 맞춤형 콘텐츠를 제공할 계획이다. IBM은 이번 협력의 핵심으로 AI 기반 영상 분석 기능인 '마스터스 볼트 서치'를 꼽았다. 해당 기능은 50년 이상 축적된 마스터스 경기 영상 아카이브를 기반으로 팬들이 자연어로 검색하면 원하는 장면을 즉시 찾아 제공하는 방식으로 설계됐다. 영상 분석에는 광학 문자 인식(OCR), 음성 텍스트 변환, 장면 감지 기술 등이 활용되며 지난 1968년까지의 경기 데이터와 지난 2015년 이후 개별 샷 데이터 등 방대한 메타데이터를 통해 AI가 분석한다. '홀 인사이트' 기능도 강화됐다. AI는 선수의 샷 위치를 실시간으로 분석하고 과거 데이터와 비교해 버디, 파, 보기 등 스코어 확률을 산출한다. 이를 통해 팬들은 단순 결과뿐만 아니라 선수들의 전략적 판단 과정까지 경기 상황에 대한 데이터 기반 분석이 가능해질 전망이다. 이번 기능에는 IBM의 기업용 AI 플랫폼인 '왓슨x'와 소형 언어 모델 그래니티가 적용됐다. AI 에이전트 기반 자동 분석 기능을 지원하는 '왓슨x 오케스트레이트'가 함께 활용되며 데이터 분석 자동화가 강화된 것으로 알려졌다. 스포츠 산업에서 AI 기반 분석 기술은 새로운 경쟁 영역으로 빠르게 확대되고 있다. 네이버 등 클라우드 기업들은 경기 데이터 분석, 팬 경험 개인화, 영상 자동 생성 등 다양한 영역에서 AI 기술을 적용하고 있다. 스포츠 산업은 실시간 데이터와 글로벌 팬 기반을 동시에 확보할 수 있어 AI 기술 실증과 확산에 유리한 분야로 평가된다. 특히 스포츠 데이터 분석 기술은 기업용 데이터 분석 시장으로 확장 가능성이 높다는 점에서 주목받고 있다. 경기 데이터 분석에 활용된 AI 기술은 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업의 데이터 분석에도 적용할 수 있다. IBM 역시 스포츠 플랫폼을 AI 기술 검증 환경으로 활용해 기업 고객 대상 AI 솔루션 확대에 나서는 전략으로 풀이된다. IBM은 스포츠 및 엔터테인먼트 분야 협력을 지속적으로 확대하고 있다. '스쿠데리아 페라리 HP', '윔블던', 'US 오픈', 'ESPN 판타지 풋볼', '그래미 어워즈', 'UFC' 등 다양한 글로벌 콘텐츠 플랫폼과 협력하며 AI 기반 디지털 경험 구축을 추진하고 있는 것으로 알려졌다. IBM의 스포츠 및 엔터테인먼트 분야 협력은 단순 이벤트 지원을 넘어 AI 하이브리드 클라우드와 데이터 분석 플랫폼 확산 전략의 일환으로 풀이된다. 스포츠와 엔터테인먼트 산업을 통해 AI 기술 활용 사례를 확보하고 이를 기업 시장으로 확장하는 구조다. 스포츠 AI 시장이 빠르게 성장하면서 향후 AI 에이전트 기반 데이터 분석 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. IBM도 스포츠 산업을 중심으로 AI 플랫폼 활용 범위를 넓히며 새로운 데이터 기반 산업 경쟁에 대응할 것으로 분석된다. 조나단 아다셰크 IBM 마케팅 및 커뮤니케이션 담당 수석 부사장은 "마스터스 볼트 서치와 홀 인사이트의 이번 업데이트는 생성형 AI와 에이전틱 AI가 방대한 데이터를 어떻게 의미 있는 인사이트로 전환할 수 있는지를 보여준다"며 "이는 실시간으로 단 한 번의 샷이 갖는 의미를 이해하고자 하는 골프 팬뿐 아니라 수백만 건의 거래 데이터를 분석해 패턴을 도출하고 의사결정을 내리는 금융 기관에도 동일하게 적용될 수 있다"고 말했다.
2026-04-08 14:49:33
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