XR 대중화의 마지막 퍼즐은 인프라…타이거리서치, 마와리의 분산 GPU 전략 조명

XR 콘텐츠와 디바이스를 잇는 핵심 인프라가 여전히 공백으로 남아 있는 가운데,타이거리서치(Tiger Research)는 최근 보고서를 통해 마와리(Mawari)가 오브젝트 단위 3D 스트리밍과 분산 GPU 네트워크를 결합해 초저지연 XR 경험의 병목을 해소하고 있다고 진단했다. 버추얼 아이돌과 버추얼 IP 산업은 이미 수익성을 입증했지만, XR 시장의 본격 확장을 위해서는 콘텐츠와 디바이스 사이를 잇는 인프라가 필수라는 분석이다.

실제 버추얼 아이돌과 버튜버 시장은 한국과 일본을 중심으로 빠르게 대중화됐다. 공연, 라이브 스트리밍, 팬 소통 등에서 버추얼 IP의 상업성이 확인됐고, 메타를 비롯한 글로벌 빅테크의 스마트 글래스 출시 경쟁도 XR 수요를 끌어올리고 있다. 다만 사용자가 고개를 돌리는 순간 화면이 지연되거나 어긋나는 문제는 몰입감을 즉시 훼손한다. XR 환경에서는 사용자의 움직임에 반응하는 3D 프레임이 20밀리초(ms) 이내에 제공돼야 하며, 이를 넘어서면 멀미와 피로, 몰입 저하가 발생할 수 있다.

마와리는 이 문제를 2017년 일본 도쿄 시부야에서 설립된 이후 8년간 정면으로 다뤄왔다. 루이스 라미레즈 CEO, 알렉산드르 보리소프 CTO, 야타베 타케오 CBO가 공동 설립한 이 회사는 XR 인프라를 해결하기 위한 두 개의 축으로 ‘엔진’과 ‘네트워크’를 제시했다. 타이거리서치(Tiger Research)에 따르면 마와리 엔진은 3D 콘텐츠를 완성된 전체 장면이 아니라 오브젝트 단위로 전송하고, 무거운 렌더링 연산은 디바이스가 아니라 외부 GPU에서 처리하는 구조를 채택했다.

이 방식의 핵심은 ‘오브젝트 스트리밍’이다. 예컨대 AR 글래스로 버추얼 아이돌 공연을 볼 때 기존 구조는 사용자의 시점 변화에 맞춰 전체 장면을 다시 렌더링해 보내야 했다. 반면 마와리는 캐릭터 같은 필요한 오브젝트만 전송하고, 디바이스가 로컬에서 장면을 조합한다. 사용자가 시선을 돌릴 때도 이미 수신한 오브젝트를 기반으로 기기 측에서 시점을 계산하기 때문에 서버에 반복적으로 요청할 필요가 줄어든다. 여기에 네트워크 상태에 따라 동적으로 압축률을 조절하는 코덱이 붙으면서, 대역폭 사용량은 약 80% 절감될 수 있다고 보고서는 전했다.

또 다른 축인 ‘스플릿 렌더링’은 XR 디바이스의 물리적 한계를 보완하는 기술이다. 경량 스마트 글래스는 발열과 배터리, 무게 제약 탓에 고사양 실시간 3D 연산을 단독으로 수행하기 어렵다. 마와리는 공간 인식, 머리 위치 추적, 최종 화면 합성 같은 가벼운 작업은 디바이스에 남기고, 고화질 캐릭터 렌더링과 조명·그림자 계산, 실시간 프레임 인코딩 같은 무거운 연산은 엣지 GPU가 담당하도록 분리했다. 이는 단순한 스트리밍 최적화가 아니라 XR 콘텐츠와 디바이스 사이의 인프라 문제를 구조적으로 푸는 접근으로 평가된다.

다만 엔진만으로는 충분하지 않다. GPU가 사용자와 멀리 떨어져 있으면 초저지연 목표를 달성하기 어렵기 때문이다. AWS나 구글 클라우드 같은 기존 대형 클라우드 사업자도 클라우드 렌더링 환경을 제공하지만, 데이터센터가 일부 지역에 집중돼 있어 모든 지역 사용자에게 20ms 이하 응답속도를 일관되게 보장하기는 쉽지 않다. 마와리는 이 한계를 줄이기 위해 사용자 인근에 분산된 GPU 노드를 배치하는 네트워크 구조를 구축하고 있다. 사용자는 여러 노드에 동시에 연결되는 것이 아니라, 엔진이 거리와 네트워크 상태를 종합해 가장 적합한 단일 노드를 자동 선택하는 방식이다.

이 인프라는 XR에만 국한되지 않는다. AI 에이전트가 물리 공간에서 작동하려면 3D 아바타 렌더링, 공간 인식, 초저지연 응답 같은 고난도 연산이 필요하다. 보고서는 마와리가 XR을 위해 설계한 엔진과 분산 GPU 네트워크가 향후 ‘공간 AI’ 인프라로도 확장될 수 있다고 봤다. 다시 말해 XR 콘텐츠와 디바이스를 잇는 구조가 AI 기반 실감형 서비스의 기반까지 포괄할 가능성이 있다는 뜻이다.

네트워크 확장 전략도 주목된다. 마와리는 2025년 4월 DIO(Decentralized Infrastructure Offering)를 발표하며 노드 확장에 나섰고, 같은 해 7월 퍼블릭 세일 시점에는 전체 30만 개 노드 가운데 절반을 넘는 약 18만 개가 예약됐으며, 총 4,500만 달러 규모의 참여가 확보된 것으로 전해졌다. 이는 토큰 발행 기대감보다 인프라 자체의 수요가 작동했다는 점에서 의미가 있다. 노드 구조 역시 렌더링, 검증, 모니터링, 테스트 등 네 가지 역할로 분리된 ‘멀티 롤’ 설계를 채택해, 모든 참가자가 고성능 GPU를 갖출 필요 없이 네트워크에 참여할 수 있도록 진입 장벽을 낮췄다.

수익 구조 측면에서도 차별점이 있다. 다수의 분산 인프라 프로젝트가 토큰 인센티브에 의존하는 것과 달리, 마와리는 토큰 발행 이전부터 KDDI, 넷플릭스, BMW, T-모바일 등과 50건 이상의 상용 프로젝트를 수행하며 연평균 150만 달러 수준의 매출을 기록한 것으로 알려졌다. 이를 바탕으로 초기 운영자 보상은 토큰 공급 일부로, 네트워크 활동 보상은 순매출의 20%를 노드 운영자와 공유하는 구조를 제시했다. 보상이 실제 매출과 연결된다는 점에서 지속 가능성을 높였다는 평가가 나온다.

수요 측면에서도 마와리는 XR 시장이 본격적으로 열리기만 기다리지 않고 있다. 자체 플랫폼 아라와(ARAWA)를 통해 스마트폰 기반 3D 버추얼 캐릭터 경험을 제공하고 있으며, 오사카 엑스포에서는 AR 글래스를 착용한 관람객에게 실시간 3D AI 가이드를 제공하는 사례를 선보였다. KDDI와 협업한 디지털 휴먼 ‘아이코’ 프로젝트 역시 5G와 엣지 인프라 위에서 실시간 스트리밍 가능성을 검증한 사례로 언급된다. 이는 XR 디바이스 보급 이전에도 실제 트래픽과 운영 데이터를 축적할 수 있는 구조다.

타이거리서치(Tiger Research)는 마와리를 ‘시장보다 8년 앞서 구축한 XR과 공간 AI를 위한 인프라 레이어’로 규정했다. 결국 관건은 XR 디바이스 대중화 속도지만, 버추얼 IP의 성장과 XR 콘텐츠 확대가 이어지는 상황에서 콘텐츠와 디바이스를 연결하는 인프라의 중요성은 더 커지고 있다. ‘마와리’는 XR 콘텐츠와 디바이스 사이의 마지막 퍼즐을 먼저 깔아두는 전략에 베팅했고, 시장이 본격적으로 열릴 때 그 수요를 선점할 준비를 마쳐가고 있다는 평가다.