1~2일 추산…앰플리튜드(Amplitude, $AMPL) Wave 유료화

앰플리튜드(Amplitude, $AMPL)가 2026년 11월 12일 AI 제품 에이전트 Wave를 Growth·Enterprise 요금제 고객에게 유료로 확대 제공한다고 발표했다. Wave는 제품 개선 기회를 찾아 실행과 성과 측정까지 잇는 도구다.

Wave는 사용자 행동과 제품 코드를 분석해 개선할 지점을 제안한다. 고객 피드백과 화면 사용 기록도 분석 대상이다.

채택된 제안의 구현 계획은 코딩 에이전트에 전달된다. 출시 뒤에는 변경 효과를 측정하며, 제품의 방향과 제안 실행 여부는 담당 팀이 결정한다.

앰플리튜드는 오픈AI(OpenAI) 고객 사례에서 2026년 11월 12일 기준 Wave가 제품 개선을 내놓는 기간을 약 한 달에서 1~2일로 줄일 수 있다고 추산했다. 고객 전체에서 측정한 평균 개선 기간이 아니라 회사 측 추산이다.

오픈AI는 Wave가 기회를 제안한 뒤 고객이 실제 출시한 실험·기능 플래그·사용자 안내 기능 가운데 4분의 1은 당일, 절반은 4일 이내, 3분의 2는 일주일 이내 공개됐다고 소개했다. 집계 대상은 출시된 사례다.

제안만 받고 출시하지 않은 사례는 이 비율에 포함되지 않았다. 함께 제시된 시간 분포 곡선도 개별 관측값이 아닌 예시다.

앰플리튜드는 자사 홈페이지에서 추천 카드를 개인화하는 실험도 진행했다. 사전 조사에서 세션 리플레이 100건을 살펴본 결과, 질문을 직접 입력한 경우는 80건, 추천 카드를 선택한 경우는 12건으로 소개됐다.

Wave는 최근 차트와 대시보드 활동을 반영해 추천 카드를 개인화하자고 제안했다. 팀은 제안을 검토한 뒤 코딩 에이전트에 구현을 맡기고 A/B 테스트를 진행했다.

앰플리튜드가 공개한 7월 실험에서 카드 노출 사용자 100명당 추천 카드 경유 메시지는 개인화 카드가 2.43건, 기존 일반 카드가 0.94건이었다. 회사는 이를 약 160% 증가로 표현했다.

약 160% 증가는 추천 카드 경유 메시지라는 지표에 한정된다. 전체 AI 에이전트 이용량이 같은 비율로 늘었다는 뜻은 아니며, 앰플리튜드는 추가 검증이 필요한 초기 결과라고 설명했다.

앰플리튜드는 Wave가 오픈AI 모델 기반으로 작동하는 비중을 약 80%라고 밝혔다. GPT-6.1 Sol은 코드와 데이터 심층 분석, GPT-6 Luna는 반복 검사, GPT-Image-2.5 Flare는 제품 화면 시안 제작에 쓰인다.

별도 Data Science Agent 평가에서 GPT-6.1 Sol은 100점 만점에 67.5점, 비교 대상 모델은 69.3점을 받았다. 호출당 평균 모델 비용은 각각 1.28달러(약 1,700원), 2.63달러(약 3,500원)였으며, 이는 특정 분석 업무에 대한 회사 자체 평가다.

앰플리튜드는 2026년 6월 Wave를 처음 소개하며 제품 분석 데이터와 고객 피드백 등을 활용해 개선 기회와 구현 명세를 제안하는 구상을 공개했다. 당시 활용 데이터에는 세션 리플레이, 오류 기록, 에이전트 추적도 포함됐다.

회사는 Wave 이용 기업에 제품 분석·세션 리플레이 데이터와 사업 목표가 필요하다고 안내한다. 제품·엔지니어링 담당자가 제안을 검토할 수 있어야 한다.