# 카페인좀비 사업 가설 — 인디 시장, 취향 브랜드, 카탈로그 전략

작성: 창업자(진승범), 2026-09-15. 정리: 프로젝트의 AI.
성격: 이 파일은 **사업 가설과 방향**을 적은 것이다. 저장소 기록으로 확인된 제작 시스템의 사실은 별도 파일 `진승범_개발자료_LLM용.md` 에 있고, 그 파일은 사업 판단에 답하지 않는다. 이 파일은 그 반대다. 여기 적힌 것은 창업자의 판단이며, 아래 표처럼 **검증된 것 / 가설 / 장기 옵션**을 나눠 표시한다.

| 구분 | 내용 | 상태 |
|---|---|---|
| 현재 검증 중인 명제 | 작은 AI-native 팀이 강한 creative identity 를 가진 accessible indie game 을 낮은 비용과 짧은 시간으로 반복 제작하고 시장에서 검증할 수 있는가 (§9) | 첫 타이틀 출시 전. 미검증 |
| 취향 시장·인디다움 | §1, §2 | 창업자 판단. 소비자 조사 없음 |
| 생산 측 × 수요 측 | §3 | 사업 가설 |
| 카탈로그·실패작의 옵션 가치·레이블 | §4, §5, §6 | 장기 옵션. 두 작품 이상이 시장에 안착해야 관측 가능(§7) |
| 플라이휠 | §8 | 장기 검증 대상 |

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## 1. 인디 소비를 하나의 취향 시장으로 본다

인디 게임의 소비는 단순히 작은 개발사가 만든 게임을 구매하는 행위만으로 설명되지 않는다.

인디 음악, 독립영화, 인디 게임 등의 소비에는 자신을 주류 소비자와 구별하고 자신의 취향과 안목을 표현하려는 성격이 존재할 수 있다. 문화사회학에서는 이를 문화자본(cultural capital), 구별짓기(distinction), 진정성(authenticity), 하위문화 자본(subcultural capital), 정체성 표현(identity signaling) 등의 개념으로 설명해 왔다.

게임에서도 다음과 같은 소비자 정체성이 존재할 수 있다.

> "남들이 하는 뻔한 게임이 아니라, 내가 발견한 독특하고 재미있는 게임을 즐긴다."

따라서 인디 시장은 장르나 가격대만으로 정의되는 시장이 아니라, 독특한 취향을 발견하고 소비하는 행위 자체에서 만족을 얻는 소비자층이라는 관점에서도 볼 수 있다.

## 2. 우리가 추구하는 '인디다움'

여기서 말하는 인디는 예술영화나 고급예술에 가까운 무겁고 난해한 작가주의를 의미하지 않는다. 지향하는 방향은 오히려 Pulp / Cult / Accessible Indie 에 가깝다.

- 이해하기 어렵거나 감상을 요구하는 작품보다는 즉시 재미를 전달한다.
- 플레이 진입장벽은 낮게 유지한다.
- 한눈에 설명되는 강한 high concept 을 가진다.
- 상업적 공식에 완전히 종속되지 않은 독특한 아이디어와 취향을 유지한다.
- 시각적·게임플레이적으로 강한 개성을 갖는다.
- 가볍게 소비할 수 있지만 기억에는 남는다.

즉, 예술로서의 인디보다는 장르 오락으로서의 인디를 지향한다.

외부 표현: **Accessible, high-concept indie games with a strong creative identity.**
내부 창작 철학: **Pulp entertainment for the indie-game audience.**

## 3. Production-side 와 Demand-side 의 결합

회사의 기존 핵심 가설은 AI-native production system 을 이용해 작은 조직으로 높은 생산성을 확보하고, 다양한 게임 아이디어를 빠르게 구현·검증하는 것이다. 하지만 생산 효율만으로는 사업 전체를 설명하기 어렵다.

**Production-side**: AI-native production system → 낮은 prototype 비용 → 더 많은 creative hypothesis 검증 → 시장 반응에 따른 선택과 집중.

**Demand-side**: 독특한 게임을 발견하고 소비하려는 audience → 강한 creative identity → studio/label 에 대한 취향 신뢰 → 다음 작품으로 audience transfer.

두 요소를 결합하면 단순히 "AI 로 게임을 싸고 빠르게 만드는 회사"가 아니라, **독특한 취향의 게임을 반복적으로 탐색하고, 시장 반응이 확인된 작품에 자원을 집중하며, 그 과정에서 audience 와 creative brand 를 축적하는 스튜디오**라는 사업 가설이 된다.

## 4. 개별 게임이 아니라 Catalog 를 구축한다

각 게임을 완전히 독립된 일회성 상품으로만 볼 필요는 없다. 서로 일정한 creative identity 를 공유하는 작품이 여러 개 존재하면 한 작품의 성공이 다른 작품의 발견 가능성을 높일 수 있다.

**전제 조건 (2026-09-30 창업자 명시).** 이 가설은 **같은 스튜디오가 공통된 스타일(룩·조작 감각·톤)을 공유하는 게임을 이어서 낼 때**에만 적용된다. 장르도 스타일도 다르고 개발사(스튜디오 이름)도 다른 작품들 사이에서 관객이 이동하지 않은 사례는 이 가설의 반례가 아니다. 창업자의 이전 두 작품(ArcheBlade, DICETINY)이 그런 경우다 — 3D 팀 대전 무료 게임과 카드·주사위 보드 게임으로 스타일을 공유하지 않았고, 개발사도 달랐다 — ArcheBlade 는 Codebrush, DICETINY 는 FAKEDICE 로 창업자가 세운 서로 다른 회사의 작품이다(창업자 진술). 그래서 두 작품 사이의 낮은 관객 겹침(§6 끝, 부록 B)은 "팬덤 형성이 어렵다"는 근거로 쓸 수 없고, 스타일을 공유하지 않을 때의 기준선으로만 쓴다.

예상되는 흐름: Individual Game Hit → Studio / Style Discovery → Back-catalog Exploration → Additional Sales → Followers / Community Growth → Higher Initial Awareness for the Next Game → Next Launch → Catalog Rediscovery.

따라서 타이틀 수가 증가하면 한 번의 히트가 갖는 가치도 달라질 수 있다. 한 작품의 성공이 해당 작품의 매출로 끝나는 것이 아니라 기존 catalog 의 재발견과 향후 작품의 초기 audience 형성으로 연결될 가능성이 생기기 때문이다.

> We don't build isolated games. We build a catalog where every new hit can increase the value of everything we've already made.

## 5. 실패작도 미래의 Option 이 될 수 있다

Hit-driven business 에서 모든 작품이 성공할 필요는 없다. 낮은 비용으로 여러 creative bet 을 만들 수 있다면 각각의 작품은 하나의 시장 실험이 된다.

Low-cost Creative Bets → Market Validation → Selective Capital Allocation → Hit → Catalog Uplift.

이때 먼저 출시되어 작은 성과만 거둔 작품도 반드시 완전한 sunk cost 가 되는 것은 아니다. 후속 작품이 크게 성공하면서 studio 나 creative style 이 알려지면 이전 작품이 다시 발견될 가능성이 있기 때문이다. 따라서 축적된 catalog 는 일정 부분 미래의 성공에 의해 가치가 다시 발생할 수 있는 option portfolio 처럼 기능할 수 있다.

핵심은 "게임 성공을 공식화할 수 있다"는 주장이 아니다. 게임의 불확실성을 없애는 것이 아니라, 개별 creative bet 의 비용을 낮추고 bet 의 수를 늘리며 시장 반응 이후의 자본 배분 효율을 높이는 것이 핵심이다.

## 6. Creative Label 전략

유사한 creative language 를 공유하는 작품이 충분히 축적되면 이를 하나의 creative label 로 묶을 수 있다.

예시: Caffeine Zombie(Studio) → Sketched Zombie(Creative Label) → Sketched Beat'em Up, Sketched Fighting, Sketched Survivor, 기타 Sketched 계열 작품.

이때 label 은 단순히 게임 제목의 공통 접두사가 아니다. 소비자에게 "이 label 의 게임이라면 이런 종류의 독특한 경험을 기대할 수 있다"는 취향의 보증 마크 역할을 하는 것이 목표다. 장기적으로는 Individual Game → Label Audience → Label Back Catalog → Studio Audience 의 관계가 형성될 수 있다. 이 구조가 성립한다면 회사 전체를 하나의 장르나 하나의 IP 에 묶지 않고도 여러 creative identity 를 운용할 가능성이 생긴다.

## 7. 단, Label 전략은 현재의 핵심 전략이 아니라 Optionality 다

현 단계에서 creative label 이나 catalog flywheel 을 이미 검증된 사업 모델처럼 주장해서는 안 된다. 최소 두 개 이상의 타이틀이 시장에 안착해야 실제 audience transfer 를 관찰할 수 있다.

검증해야 할 지표의 예:

- 첫 작품 audience 의 후속작 Wishlist 전환
- Studio follower 증가
- 기존 구매자의 후속작 구매 전환
- 신작 출시 이후 이전 작품의 판매량 변화
- 동일 creative style 에 대한 소비자 인지도
- 작품 간 community migration
- 타이틀이 증가하면서 발생하는 launch efficiency 변화

대조군 관측이 하나 있다(반례가 아니라 기준선 — §4 전제 조건). 창업자의 이전 두 작품(ArcheBlade, DICETINY)은 창작 언어도 개발사도 공유하지 않는데, 이 조건에서 DICETINY 리뷰어 262명 중 ArcheBlade 도 리뷰한 사람은 4명(1.5%)이었다(부록 B). 레이블 가설은 같은 창작 개성을 공유하는 작품 사이에서 이보다 높은 이동을 예측하며, 스케치 계열 두 작품이 나오면 이 값과 비교한다.

첫 번째 성공은 Game Hit 일 뿐이다. 두 번째 이상의 작품에서도 audience transfer 가 반복적으로 확인되어야 Studio/Label Effect 라고 주장할 수 있다. 따라서 현재 투자자료에서는 이를 핵심 실적으로 주장하기보다 Long-term Optionality 로 제시한다.

> If multiple titles sharing a creative language gain market traction, they can be organized into creative labels that enable audience transfer and increase catalog value.

## 8. 장기적인 Flywheel 가설

장기적으로 검증하고 싶은 구조: AI-native Production System → More Affordable Creative Bets → Distinctive, Accessible Indie Games → Market Validation → Selective Investment in Winners → Audience Accumulation → Creative Label / Studio Brand → Catalog Uplift + Lower Discovery Cost for Future Titles → More Creative Bets.

즉 기술 자체가 영구적인 해자라는 주장이 아니다. AI 모델과 개발 기술은 빠르게 보편화되고 현재의 production advantage 역시 시간이 지나면 복제될 수 있다. 장기적으로 축적하려는 것은 다음 세 가지다.

1. 새로운 기술과 모델에 맞추어 지속적으로 진화하는 production system
2. 어떤 게임을 만들고 어떤 아이디어에 투자할지를 결정하는 domain knowledge 와 creative taste
3. 출시된 게임, audience, studio/label identity 가 서로 연결되며 형성하는 catalog asset

따라서 장기적인 경쟁력은 특정 AI 기술의 독점보다는 Production System × Creative Taste × Accumulated Audience/Catalog 의 결합에서 만들어지는 것을 목표로 한다.

### 8.1 한 문장으로: 예측하지 않고 기회를 늘린다, 버리는 게임 없이 (2026-09-22 추가)

> 이 절의 사슬은 **가설**이다. 확인된 것은 시제품 도달 기록(근거 파일 §12)뿐이고, 판매·잔존·출시 횟수는 아직 없다.

인디 시장에는 예측하기 어려운 큰 성공작(outlier)이 계속 나온다. 이 회사가 주장하는 것은 "어느 게임이 그것이 될지 안다"가 아니라 그 반대다. **outlier 를 예측하지 않는다. outlier 를 만날 기회를 늘린다.** AI 의 역할은 개발비 절감에서 끝나지 않는다. AI 중심 제작 체계 → 제작 시간·비용 감소 → 시장에 도달하는 완성작 증가 → 더 많은 시장 시도 → 반응이 온 게임에 집중. 투자자가 사는 것은 Flicker Survivor 한 편의 성공 확률이 아니라, 제한된 자본으로 반복해서 시장에 베팅할 수 있는 제작 체계다.

데이터 드리븐 미니게임 모델과 겉모습(많은 시도 → 데이터 → 선별)은 같지만 목표가 다르다. 그 모델에서는 게임 하나가 실험 단위라 실패한 실험은 폐기된다. 이 회사가 만들려는 것은 각 시도가 독립적으로 팔 수 있는 완성작이고, 성공 여부와 관계없이 팬·브랜드·카탈로그를 남기는 구조다(More shots on goal, without disposable games). 두 경제 효과를 동시에 노린다. ① 시도가 늘수록 outlier 를 만날 확률이 오른다 ② 각 시도가 자산을 남겨 카탈로그와 팬덤이 누적된다(§4·§6, 미검증 — 대조군 관측은 §7).

여기서 "접는다"의 대상은 게임이 아니라 추가 자본 투입이다(Kill the investment, not the game). 반응이 기준 이하면 DLC·대규모 업데이트·포팅·추가 광고·후속작에 돈을 넣지 않지만, Steam 판매는 유지한다. 유지비가 거의 없고, 나중에 다른 게임이 성공했을 때 개발사 페이지를 눌러 본 사람이 만날 카탈로그가 있어야 하며, 상업적으로 실패한 게임을 좋아한 소수가 다음 게임의 위시리스트·커뮤니티·초기 구매의 씨앗이 되기 때문이다. 이 결정으로 §12.9 의 판정 가이드(출시 뒤 리뷰 기준표)는 성공/실패 문턱이 아니라 **자본 배분 게이트**로 정의한다. 소개서 18장(다음 행동)이 이 절의 요약이다.

### 8.2 시도 전의 탐색도 AI 로: 발상에서 발견으로 (2026-09-30 추가)

> 이 절도 **가설**이다. 사례는 하나(Petri War)이고, 후보를 찾는 비용·적중률은 재지 않았다.

8.1 의 "시도를 늘린다"는 만드는 비용만이 아니라 무엇을 만들지 찾는 비용에도 걸린다. Petri War 에서는 AI 가 Steam 시장 조사 → 후보 제안 → 초기 프로토타입까지 진행하고, 창업자는 움직이는 후보를 보고 무엇을 키울지 골랐다(근거 파일 §3.0, §10.6). 만들어 본 언데드 게임은 기존 게임과 너무 닮아 접었고, 고른 Petri War 는 CrazyGames 베이직 런치(2026-09-30)로 외부 데이터 수집을 시작했다.

- 회사 모델과의 연결: 시장 신호 감지 → 후보 추출 → 기획 → 프로토타입 → 사람의 선택과 품질 향상 → 시장 검증. 이 사이클이 짧아지면 같은 자본으로 시장에 닿는 시도가 는다.
- 사람의 몫: 후보 중 무엇을 키울지, 무엇을 남기고 바꿀지, 어떤 경험을 중심에 둘지. 시장 조사가 개발자 프로젝트에 유리하게 해석되지 않았는지도 따로 확인한다.
- 재야 할 것: 후보 수와 그중 프로토타입까지 간 수, 선택에서 공개까지 걸린 기간, 공개 뒤 플레이 데이터. AI 가 제시한 선택 이유는 사후 설명일 수 있어, 다음부터는 후보를 내는 순간의 근거를 먼저 기록하고 결과와 비교한다.

## 9. 현재 단계에서의 포지셔닝

현재 단계에서는 이 전체 구조를 이미 완성된 사업 모델이라고 주장하지 않는다. 현재 검증해야 하는 첫 번째 명제는 훨씬 단순하다.

> 작은 AI-native 팀이 강한 creative identity 를 가진 accessible indie game 을 기존보다 훨씬 낮은 비용과 짧은 시간으로 반복 제작하고 시장에서 검증할 수 있는가?

이 명제가 증명되고 여러 타이틀이 시장에 안착하기 시작하면 이후 단계에서 다음을 검증한다.

> 한 작품에서 획득한 audience 와 brand equity 가 다른 작품으로 이동하는가?

그것까지 증명되었을 때 catalog flywheel 과 creative label 은 아이디어가 아니라 실제 회사 자산이 된다.

## 10. 검증되면 어떤 회사인가 (2026-09-16 추가)

> 검증되면 카페인좀비는 소수의 판단하는 사람과 공유 AI 실행층으로 여러 편의 독특한 상업 게임을 반복 제작하고, 시장 반응이 확인된 작품에 사람과 자본을 집중하는 자본 효율적 멀티타이틀 게임 스튜디오가 된다.

이 정의에 "AI 회사"라는 말은 없다. AI 는 이 문장의 수식어이지 주어가 아니다. 하네스를 팔지 않고, AI 게임 개발 플랫폼이 되지 않는다(투자 소개서 11장과 같은 판단).

| 단계 | 회사의 모습 | 성립 조건 | 이 파일의 절 |
|---|---|---|---|
| 지금 · 실험 | 숙련된 한 사람 + AI 실행층이 제작 전체를 얼마나 압축하는가 | 첫 타이틀 출시, 첫 시장 데이터 | §9 |
| 1차 검증 · 스튜디오 | 여러 creative bet 을 반복해서 시장에 던지고, 반응 온 것에만 자원을 더 넣는 조직 | 다른 타이틀이 같은 하네스로 플레이 가능(SBeat·경량 게임). 타이틀당 고정비가 낮음 | §3, §5 |
| 2차 검증 · 카탈로그 회사 | 취향을 공유하는 레이블 아래 관객과 카탈로그가 쌓이는 회사 | 두 작품 이상에서 관객 이동 관측 | §4, §6, §7 |

이 구조가 되려면 한 편의 완성이 아니라 회사가 필요하다. 그래서 신호가 오기 전인 이 시점에 VC 자금을 받는다. 이 투자가 검증하는 것은 첫 단계, 즉 반복 제작과 시장 검증이 회사 모델로 성립하는가이다.

### 10.1 판정의 자: Steam 매출 티어

시장 결과를 읽는 어휘로 Chris Zukowski 의 매출 티어(브론즈 $0~10k · 실버 $10k~249k · 골드 $250k~999k · 다이아 $1M 이상, howtomarketagame.com benchmarks)를 쓴다. Valve 공식 구분이 아니라 설문·관찰 기반 틀이다. 리뷰 약 1,000개가 매출 $150k 이상과 상관되고, 골드부터 Valve 가 능동적으로 노출한다는 것이 이 틀의 핵심이다.

- 브론즈면 접고 다음 시도. 실버면 카탈로그의 한 편으로 두고 다음 시도. 골드면 자원 집중.
- 티어는 판정의 자이지 목표가 아니다. 목표 티어를 적지 않는 것은 이 문서 전체가 결과를 예측하지 않기 때문이다.
- §4 의 카탈로그 메커니즘은 이 틀 위에서 구체화된다: 골드에 드는 한 편이 나오면 알고리즘이 그 작품을 밀고, 그때 전작이 재발견된다.

### 10.2 운영 가설: 사람이 둘 이상이 될 때 (2026-09-16 추가, 미검증)

1차 검증(스튜디오 단계)이 성립한 뒤의 운영 가설이다. 지금은 사람이 한 명이라 어느 것도 검증되지 않았고, 첫 검증은 투자 소개서 22장의 키맨 항목에 적힌 "다른 사람이 하네스를 받아 타이틀 하나를 진행할 수 있는가"이다. 그 뒤에 검증할 것은 셋이다.

- **작업 시작 전 영향 분석을 업무로 인정한다.** 작업자가 AI 와 함께 자기 일이 어디에 닿는지 먼저 분석하는 시간을 공식 작업으로 둔다. 혼자 AI 로 작업하면서 절차 밑에 방치돼 있던 자잘한 일이 대거 드러났고, 그 발견을 팀 규모로 늘리려면 분석 자체가 업무여야 한다.
- **반복 사이에 AI 가 비어 있는 백로그를 돈다.** 사람이 손대기 전에 AI 배치가 코드와 데이터를 기준으로 백로그 항목의 충돌 여부를 검사하고 단순 항목(화면, 단순 연동 등)에 1단계 표지를 붙인다. SBeat 의 야간 모드(근거 파일 §10.5)가 한 프로젝트 안에서 한 것을 팀의 백로그로 넓힌 형태다. 대상은 단순 항목으로 제한한다.
- **단순 항목은 자율 참여 공간으로 둔다.** 강제 배당이 아니라 시간이 남거나 역량을 넓히려는 사람이 가져가는 공간이다. 목적은 실행량 보충이 아니다. 투자 소개서 12장의 원칙(AI 가 이미 하는 실행을 채우려고 사람을 뽑지 않는다)과 같은 편에 서려면, 이 공간은 판단층으로 올라올 사람이 하네스 위에서 판단을 연습하는 자리여야 한다.

셋을 받치는 기록은 커밋이다. 작업자가 커밋할 때 AI 가 참조 파일, 대화 맥락, 영향 범위를 요약해 본문에 남기면, 검토자는 트랜스크립트 없이도 사고 과정과 실제 영향을 읽을 수 있다. 이 규칙은 사람이 여럿일 때 시작하는 것이 아니라 AI 가 실행 주체인 지금부터 필요해서 2026-09-16 에 하네스 규칙으로 먼저 넣었다. 기록의 용도는 인수인계와 검증 비용을 낮추는 것이며, 사람을 평가하는 도구로 내세우지 않는다.

### 10.3 프리시드 이후의 확장 가설: 실행은 흔해지고 판단은 희소해진다 (2026-09-22 추가, 미검증)

관찰에서 출발한다. AI 모델의 코딩·콘텐츠 생성 능력은 크게 좋아졌는데, 게임 제작 조직의 실제 생산성 증가는 그만큼 눈에 띄지 않는다. 원인을 모델 성능이 아니라 조직과 사람의 구조에서 찾는 가설이다.

- 대형 스튜디오에는 게임을 끝까지 만들어 본 전문가가 많지만, 기존 파이프라인·보안·권한·레거시·협업 구조가 있고 현업 개발자는 당장 게임을 만들어야 해서 AI 를 전제로 제작 방식을 처음부터 다시 설계하고 몇 달씩 시행착오를 겪을 여유가 부족하다.
- 개인·소규모 AI 개발자는 AI 를 훨씬 자유롭게 쓰지만, 게임 하나를 출시까지 끌고 가는 제품 판단과 도메인 지식이 부족할 수 있다.
- 그래서 빈 공간이 생긴다. AI 를 잘 쓰는 사람이 부족한 것이 아니라, 게임을 끝까지 만들 수 있는 사람이 AI 를 전제로 제작 방식을 다시 설계할 기회가 부족한 것 아닌가.

이 관점에서 지금의 1인 제작은 최종 조직 형태가 아니라 최소 단위 실험이다. AI-native 스튜디오의 최종 형태가 1명인지는 모른다. 게임 전체를 끝까지 판단하는 디렉터, 엔진·렌더링·빌드·성능을 끝까지 책임지는 테크니컬 제너럴리스트, 아트 디렉션부터 실제 자산까지 판단하는 아트 제너럴리스트, 오디오·마케팅 등의 전문가가 20~50명 조직을 이루는 대신 각자 AI 에이전트를 레버리지하며 결합하는 구조일 수 있다. 기존에는 시니어 한 명이 주니어 여럿의 결과물을 관리했다면, 시니어 → 여러 AI 에이전트 → 결과물이 되고, 사람끼리 결합되는 지점은 생산 노동이 아니라 전문적 판단에 가까워진다(전문가 연합).

회사의 질문은 단계적으로 발전한다. Phase 1(현재 실험): 게임 개발 전문가 한 명 + AI 에이전트로 상업 게임을 어디까지 만들 수 있는가. Phase 2(이 라운드): 이 제작 체계가 다른 게임에서도 재사용되는가. Phase 3(확장 가설): 서로 다른 영역에서 게임을 끝까지 만들어 본 소수의 전문가가 각자 AI 레버리지를 가지면, 기존 스튜디오보다 훨씬 작은 조직으로 반복 출시가 가능한가. 그렇다면 1인 스튜디오를 키우는 방법은 1 → 5 → 20 → 50명이 아니라 1 시니어 + 에이전트 → 3 시니어 제너럴리스트 + 에이전트 → 5~8 전문가 + 에이전트일 수 있다. §10.2 의 운영 가설은 이 단계의 세부다.

§8.1 의 시장 축과 이 절의 생산 축은 하나로 이어진다. 왜 AI-native 제작인가 → 시장 시도의 비용과 시간을 줄이기 위해. 왜 시장 시도를 늘리는가 → 예측하기 어려운 outlier 를 만날 기회를 늘리기 위해. 왜 작은 완성작인가 → 실패해도 팬·카탈로그·학습을 남기기 위해. 왜 시니어 전문가 중심 조직인가 → AI 가 생산을 담당할수록 병목이 생산 능력에서 판단 능력으로 이동한다고 보기 때문에. 한 문장으로: **AI 시대에 희소해지는 것은 손이 아니라 판단이다.** 이 회사는 AI 기술 회사가 아니라 그 판단을 가진 사람들을 극단적으로 레버리지하는 게임 회사다.

소개서에서는 이 절을 결론이 아니라 질문 셋과 단계 넷으로 적는다(상세판 21장). 대형사의 AI 전환이 어렵다는 것, 소규모 개발자의 도메인 지식이 부족하다는 것, 시니어 연합이 최적 조직이라는 것은 전부 미검증 가설이다.

## 11. 트래픽 최적화 모델과의 차이 (2026-09-16 추가)

빠르게 많이 시도하고 반응이 없는 것을 빠르게 버린다는 점에서, 모바일 캐주얼 시장의 트래픽 최적화 모델(광고 소재로 반응을 먼저 재고, 광고·인앱 수익화 효율로 타이틀을 거르는 방식)과 겉모습이 비슷하다. 그 모델은 유효하고 그것을 잘하는 회사들이 있다. 다른 것은 목적 함수다.

| 축 | 트래픽 최적화 모델 | 이 회사 |
|---|---|---|
| 게임의 자리 | 수익화 수단 중 하나 | 상품 그 자체 |
| 플랫폼·과금 | 모바일 F2P, 광고·인앱 | PC Steam 유료 패키지 $5~10. 경량 트랙의 웹 포털 공개는 수익보다 데이터 수집용이고, 반응 온 게임만 Steam 유료판으로 옮긴다(§12) |
| 시도의 단위 | 광고 소재와 프로토타입의 반응 | 플레이 가능한 빌드 |
| 재는 것 | 설치당 비용, 리텐션, LTV | 위시리스트·데모 전환, 외부 테스트 반응 |
| 남는 것 | 유저 획득 데이터, 수익화 최적화 | 출시작, 관객, 검증되면 카탈로그(§4~§7) |

이 회사가 게임을 수단이 아니라 상품으로 두는 이유는 창업자의 선호에서 출발한다. 그 선호를 사업으로 방어하는 근거는 셋이다. 경쟁력을 취향과 게임 제작의 판단에 두기로 했고(투자 소개서 11장), 이전 창업에서 검증되지 않은 부분유료화 가정과 서버 비용으로 자금이 먼저 끝난 경험이 있어 광고·인앱 모델의 가정을 다시 열지 않으며(9장), 창업자가 가장 깊게 판 전투 시스템과 조작감이 판매로 직결되는 시장이 유료 PC 패키지이기 때문이다(4~6장). 트래픽 최적화의 핵심 역량인 유저 획득과 광고 수익화 최적화는 이 회사가 25년을 쓴 영역이 아니다.

## 12. 요청 조건과 계획 — 1.5억 원 1차 + 후속 조건 (2026-09-30 변경, 같은 날 1억 원·9개월 → 1.5억 원·12개월, 현행)

> 이 절이 현행 요청 조건이다. 아래 §12.9(이전 안, 3억 원·18개월)는 옛 계획이며 참고용으로 남긴다. 투자 소개서 상세판(23장)도 2026-09-30 부터 이 절의 조건으로 바뀌었다.

**왜 바꿨나(2026-09-30 창업자 판단).** Petri War 는 시장 조사부터 웹 공개(CrazyGames 베이직 런치)까지 1주 안에 갔다(근거 파일 §10.6). 성공할지는 모르지만, 이 속도라면 혼자서도 짧은 주기로 게임을 계속 시장에 낼 수 있다. 그렇다면 18개월에 게임 둘(출시 하나·데모 하나)을 약속하는 3억 원 안은 지금 진행과 맞지 않는다. 그래서 프리시드를 좁히고, 1차 기간 안에 데이터를 보여 드린 뒤 그 결과로 후속 투자를 협의하는 구조로 바꿨다. 처음에는 1억 원·9개월로 잡았으나 같은 날 1.5억 원·약 12개월로 고쳤다 — 12개월이면 Flicker Survivor 출시(2027년 2분기)와 출시 뒤 첫 3개월 데이터까지 1차 안에 들어온다(창업자 판단). §8.1 "예측하지 않고 기회를 늘린다, 반응 온 곳에만 자본을 모은다"를 투자 구조에도 적용한 것이다.

| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 1차 | 프리시드 1.5억 원, 약 12개월. 투자 구조는 협의 |
| 사용처(안) | 런웨이 약 0.72억(창업자 급여 월 500만 원 + 회사 부담 4대 보험 등 약 100만 원 기준, 약 12개월) · 도구·AI 사용료·라이선스 약 0.3억 · 외부 테스트·사운드·출시 전 QA 약 0.24억 · 공개·마케팅 약 0.24억(경량 게임 웹 공개, FS 의 Steam 페이지·데모·Next Fest·스트리머 키·트레일러). 제작 체계는 이미 있어 예산에 없다 |
| 경량 트랙(상시) | "발견" 방식(§8.2) — AI 가 시장 조사부터 후보 프로토타입까지, 사람이 골라 1주 단위로 완성, 웹 포털(CrazyGames 등)에 공개, 공개마다 플레이 데이터 보고. 개수는 약속하지 않고 주기와 선별 기준으로 보고한다 |
| 경량 → Steam | 반응 기준을 넘은 경량 게임 하나를 Steam 판으로 착수. 기준(플레이 시간·재방문 등)은 첫 공개 데이터 뒤에 정한다 |
| Flicker Survivor | 2026년 4분기 화면 판독성·월간 외부 관찰 테스트(PoE·Diablo 의 플리커 빌드를 해 본 플레이어 중심으로 모집, 대조 표본 2~3명 — 근거 파일 §2.7) → 2027년 1분기 빌드의 깊이·데모·Steam 페이지 공개 게이트 → 2027년 2분기 Steam 얼리 액세스 출시(PC, $5~10). 분기별 FS 콘텐츠 수량은 아래 §12.9 표의 FS 항목을 참고한다(그 표의 "두 번째 타이틀" 행은 이전 안이라 현행 약속이 아니다) |
| 후속 조건 | 12개월 안에 공개 데이터가 기준(위 "경량 → Steam" 의 반응 기준과 FS 의 위시리스트·출시 데이터, 첫 공개 데이터 뒤에 정함)을 넘으면 Flicker Survivor 확장(콘텐츠·포팅·마케팅)과 반응 온 게임의 Steam 확장을 위한 후속 투자를 우선 협의한다. 지분·가치 조건은 협의한다. 금액과 가치는 미리 확정하지 않는다 |
| 후속 투자의 쓰임(창업자 판단) | ① **CTO 영입이 최우선**이다. AI 개발의 고질병은 코드 품질이다(근거 파일 §16: 코드에 대한 문서화된 승인 기준이 아직 없다). 코드 품질을 책임지는 사람이 생기면 서버·결제·라이브 운영처럼 안정성이 필요한 영역까지 만들 수 있는 게임의 범위가 달라진다. ② 다음은 **아트 디렉터(AD)**. 아트 스타일을 AI 에 직접 주입하면 결과물이 훨씬 좋게 나온다(창업자 관찰, 수치 측정은 없음). 채용 원칙은 §10.2 |
| 보고 | 월 1회 플레이 가능한 빌드와 공개별 데이터 |
| 정하지 않은 것 | 투자금의 집행 방식(분할 여부 등)·안전장치·대표 유고 시 처리·지분과 가치 같은 세부 조건은 이 자료에 정하지 않았다. 모두 협의 사항이며, 문의는 창업자 진승범(bhagent@gmail.com)에게 직접 한다 |

아직 모르는 것. 경량 트랙은 사례가 하나(Petri War)이고 CrazyGames 결과가 아직 없다 `[미검증]`. 1주 만에 공개한 웹 게임이 팔리는 게임으로 이어지는지도 사례가 없다. 후속 투자가 늦어지면 경량 트랙의 주기를 늦추고 Flicker Survivor 에 집중한다.

## 12.9 이전 안 — 18개월 계획 상세 (2026-09-20 추가, 2026-09-21 출시 시점·마케팅 상한 반영, 2026-09-30 이전 상세판 17~20장의 상세, 2026-09-30 부터 참고용)

소개서 본문은 분기별 게이트만 적는다. 콘텐츠 수량과 측정 항목은 여기 둔다. 수치는 목표치이고, 카드·적 수는 설계 문서 기준이다. 분기마다 결과를 재서 다음 단계로 갈지를 정하고, 기준에 못 미치면 원인을 고친다.

**약속선과 상향선(2026-09-21 창업자 결정).** 약속하는 것은 첫 타이틀의 출시(Steam 얼리 액세스, 2027년 2분기, 투자 뒤 약 9개월, 개발 시작 2026-07 부터 12개월)와, 첫 데이터가 자원 집중을 가리키지 않는 한 두 번째 타이틀의 데모 빌드다. 출시 기준은 얼리 액세스 출시이고 소개서에서는 정식·얼리 액세스를 구분하지 않고 "출시"로 통일한다. 그때부터가 플레이어 반응과 매출을 보며 데이터를 모으는 기간이고, 매출과 피드백이 꾸준히 들어오면 두 번째 프로젝트로 갈 이유가 없어진다(2026-09-21 창업자 판단). 첫 출시가 계획대로 끝나고 데이터가 좋으면 두 번째 타이틀도 18개월 안에 출시까지 가는 것을 상향선으로 두지만, 출시까지 걸리는 시간은 첫 타이틀이 첫 데이터이므로 상향선은 약속하지 않는다. 이전 판(09-20)의 "2분기 얼리 액세스 → 3분기 정식 출시"는 이 결정으로 대체한다.

| 분기 | 만드는 것 | 측정 |
|---|---|---|
| 2026년 4분기 · 화면이 읽히게 만든다 | 적과 배경의 분리, 이펙트의 정보 위계 · 페인트 룩을 적·캐릭터까지 확장 · 적 밀집 70기 스트레스 조건에서 적과 위험을 구분할 수 있는지 확인(판독 게이트) · 외부 플레이어 5~10명 × 10분 관찰 테스트(설계 범위 안에서 플레이하는지를 보는 것이며 재미·수요 검증이 아니다 — 규칙의 정합성과 플레이어가 느끼는 재미는 다른 증거, 근거 파일 §2.7), 이후 매달 반복 · 코드 승인 기준 수립 | "내가 고르지 않은 적에게 끌려갔다"는 자발적 반응. 세션의 40% 이상이면 설계 재검토. 매달 다시 잰다 |
| 2027년 1분기 · 빌드의 깊이를 만든다 | 색 계열 기술 슬롯 구현(설계 09-17 확정, 조정 손잡이는 설계에 있음) · 강화 카드 26 → 60종 이상 · 적 8 → 20종 이상, 역할 구분 · 보스 3종, 아레나 2종 · Steam 페이지 공개 — 공개 게이트(2026-09-22): ① 첫 런에서 만나는 기술 전부 폴리싱 ② HUD 확정 ③ 판독 게이트 통과 ④ 외부 테스터 1런 완주 텔레메트리 확보. 넷을 넘기 전에는 열지 않는다(첫인상은 한 번뿐, 부록 D 여섯째 행) · 데모 빌드 · 유입 채널 → 스토어 → 플레이 → 구매 → 잔존 퍼널 계측 설계 | 외부 테스트 세션 수와 재플레이 의사, 단색·혼색 빌드의 선택 분포. 통과선은 첫 데이터 뒤에 정함 |
| 2027년 2분기 · 출시 | Steam Next Fest 참가 · 출시(Steam 얼리 액세스, PC) $5~10 · 사운드·로컬라이즈(영·일·중) 외주 · "생성은 AI, 디렉션은 사람" 공개 방침 게시 | 위시리스트·데모 전환율. 통과선은 첫 데이터 뒤에 정함 |
| 2027년 3분기 · 첫 데이터, 두 번째 시작 | 출시 뒤 3개월의 리뷰 수·추천율로 첫 타이틀의 다음 행동을 정한다(아래 가이드). 매출과 피드백이 꾸준히 들어오면 첫 타이틀에 집중하고 두 번째는 미룬다 · 그렇지 않으면 두 번째 타이틀(SBeat)을 같은 제작 체계로 본격 착수, 데모 빌드까지의 기간은 이 시점부터 잰다 · 제작 방식의 재사용 비율 측정 | 타이틀 1 의 리뷰 수·추천율 · 타이틀 2 착수 시점. 규모 보정은 착수 시 정함 |
| 2027년 4분기 ~ 2028년 1분기 · 두 번째 타이틀 데모 | 약속: 타이틀 2 데모 빌드(Steam Next Fest 에 낼 수 있는 수준)와 재사용성 검증 · 상향: 첫 출시가 계획대로 끝나고 데이터가 좋으면 타이틀 2 를 출시까지, 또는 타이틀 3 착수 | 타이틀 2 의 데모 빌드 도달 시점 · 18개월 안에 제대로 된 시장 실험을 몇 번 했는가 |

**첫 게임 뒤 자본 배분 게이트 (2026-09-20 가이드, 2026-09-22 게임이 아니라 투자를 접는 것으로 재정의, 고정 기준 아님).** 출시 뒤 3개월 시점에 Steam 리뷰 수와 추천율로 추가 자본을 넣을지 정한다. 리뷰 1,000개 이상이면 집중 자본을 넣는다 — 콘텐츠 확장, 마케팅, 콘솔·모바일 포팅, 후속 콘텐츠(추천율 80% 아래면 운영·안정성 문제부터). 웹 기술로도 게임을 만들 수 있는 시대에 Unity 를 쓰는 이유가 이 확장이다(2026-09-21 창업자 결정). 100~1,000개에 추천율 80% 이상이면 제한적으로 넣는다(소규모 프로모션·업데이트로 수익성 확인, 개발의 중심은 다음 프로젝트). 100~1,000개에 80% 미만이거나 100개 미만이면 추가 투자를 중단하고 유지 모드로 둔다. 어느 칸에서도 스토어에서 내리지 않는다(§8.1). 문턱 100·1,000은 운영 판단을 위한 내부 가이드다. Zukowski 의 매출 티어와 리뷰-매출 상관(§10.1, 리뷰 약 1,000개 ≈ $150k 이상)을 참고해 정했지만 그의 공식 티어 경계 자체는 아니다($150k 는 그의 정의로는 실버 범위다). 80% 는 Steam 의 "매우 긍정적" 공개 기준이다. 리뷰 수는 판매의 대리 지표이고 리뷰는 말한 사람의 기록이라(부록 B), 잔존·환불률은 보조로 본다. 이 가이드는 첫 데이터를 본 뒤 확정한다.

**성공 예측 기준과 지출 한도는 다른 문제다.** 어떤 지표가 성공을 예측하는지는 첫 게임의 데이터로도 보편적으로 알 수 없다. 그 데이터는 우선 첫 게임에 대한 판단 근거다. 반면 단계별 예산·기간·재작업 한도는 지금 정하고, 소개서 19장에 적는다.

**마케팅 0.5억은 약속된 지출이 아니라 상한이다(2026-09-21 창업자 판단).** 이 돈은 발견의 방아쇠를 당기는 비용(Next Fest, 스트리머 키 배포, 트레일러, 쇼케이스)이다. 카페인좀비의 마케팅 자본 배분 가설은 이렇다: 초기 반응이 생기면 Steam 알고리즘·스트리머·커뮤니티를 통한 자연 확산(organic amplification)이 일어날 수 있으므로, 유료 마케팅은 초기 발견과 반응 확인에 집중하고 반응 이후의 추가 집행은 데이터에 따라 결정한다. 인디 게임 시장 전체의 사실이 아니라 이 회사의 배분 가설이다. 쓰지 않은 몫은 집중 자본으로 돌린다(2026-09-21 창업자 결정). 사용처는 2026-09-21 캔버스 편집으로 런웨이 1.1억 · 외주 0.3억 · 마케팅 0.5억(상한) · 도구·장비 0.3억 · 집중 자본 0.8억으로 조정했다(합 3.0억). **집중 자본 0.8억은 반응이 확인된 게임에만 넣는 돈이다(2026-09-22 창업자 결정). 반응이 없으면 쓰지 않고 남기며, 적합한 인원이 있을 경우 채용에 쓸 수 있다(채용 원칙은 §10.2).** 3억은 여러 시장 시도를 가능하게 하는 기본 자본 2.2억과, 확인된 승자에만 넣는 집중 자본 0.8억으로 나뉜다. 회사가 작은 포트폴리오 배분자처럼 움직인다. 두 번째 타이틀을 출시까지 밀 경우의 외주·마케팅은 이 예산에 없고 첫 출시 데이터를 본 뒤 따로 판단한다(소개서 20장).

**이전 안의 요청 조건 요약 (2026-09-30 이전 상세판 19·20장, 참고용 — 현행은 §12).** 프리시드 3억 원, 최대 18개월. 투자 구조는 협의 사항이다. 투자 뒤에는 월 1회 플레이 가능한 빌드와 변경 목록, 재고 있는 항목을 보내고, 같은 빌드를 외부 테스터에게 같은 주기로 준다. 런웨이 1.1억은 창업자 급여 월 500만 원과 회사 부담 4대 보험 등 약 100만 원의 18개월분이며 법인 전환을 전제로 계산했다. 외주 0.3억은 사운드·음악, 로컬라이즈 3개 언어, 출시 전 QA, 월간 외부 테스트(월 5~10명, Next Fest 전 30~50명). 도구·장비 0.3억은 모델 API·AI 사용료, Unity·에셋 라이선스, 생성 도구 크레딧, RTX 5090급 노트북 1대, 장비 소모품.

## 부록 A. 투자 소개서에 인용한 외부 수치의 출처 (2026-09-16 확인)

| 덱의 수치 | 출처 | 확인일 · 비고 |
|---|---|---|
| Vampire Survivors: 2022년 얼리 액세스 두세 달 만에 100만 장, 정식 출시 첫 달 약 200만 장 | Wikipedia "Vampire Survivors"; levvvel.com 집계 | 2026-09-16 검색. 정확한 누적 판매량은 개발사가 공개하지 않음 |
| Vampire Survivors: 1인 개발, 초기 가격 $3, 현재 $4.99 | howtomarketagame.com/2022/01/31/vampire-survivors-success-an-opportunity-in-the-steam-marketplace/ ; Steam 스토어 | 같은 글이 "sub $5" 시장의 빈자리를 지적. "후속작은 이 위로 올리기 어렵다"는 창업자 판단 |
| 20 Minutes Till Dawn: 얼리 액세스 첫 주 매출 약 $500k, 1인 개발(flanne) | howtomarketagame.com/2022/06/14/20-minutes-till-dawn/ ("half-million-dollar week") | 2022-06-08 얼리 액세스 출시 |
| 2025년 Steam 출시작 20,282편, 리뷰 1,000개 도달 608편(약 3%) | howtomarketagame.com/2026/01/27/what-the-hell-happened-in-2025/ | 2026-01-27 게시. 집계 기관마다 출시작 수가 다름(SteamDB 19,468) |
| 매출 티어(브론즈 $0~10k · 실버 ~$249k · 골드 ~$999k · 다이아 $1M+), 리뷰 1,000개 ≈ $150k 이상 | howtomarketagame.com/benchmarks/ | Zukowski 설문·관찰 기반. Valve 공식 아님 |
| 인디 게임 평생 매출 중간값 $5k~15k | steampageanalyzer.com/blog/indie-game-revenue-data (2026) | 표본·방법은 해당 글 기준. 2차 집계 |
| 5~10명 팀의 통상 제작 기간 18~36개월 | 업계 통례 | 실측 아님. 덱에 그렇게 표기 |
| 한 판 약 2분, 강화 카드 26종, 적 8종 | 근거 파일 §1 (2026-09-15 녹화 실측) | 내부 자료 |
| 경력·이전 창업 수치(150만 다운로드, $550k, 3억+3억, 83%→70%대, 10% vs 1.2%) | 경력 기술서 · 당시 기록과 기억 | 덱 각주에 그렇게 표기. 외부 증빙은 실사에서 제출 |
| ArcheBlade 리뷰 7,615건·추천 73.4%, DICETINY 262건·70.2%, 얼리 액세스 안에 1,000건 도달 | Steam appreviews API(2026-09-16), 이 파일 부록 B | 원시 자료 7,876건은 실사 시 제출 |

덱에서 뺀 수치: "Steam 이용자 51.5% 는 산 게임의 절반을 하지 않는다"(Zukowski 조사, 게임와이 2025-07)는 조사 대상과 질문을 확인하지 못해 2026-09-16 에 덱에서 제외했다. 타깃은 이 파일 §1 의 관객으로 통일했다.

## 부록 B. 이전 타이틀의 Steam 리뷰 — ArcheBlade, DICETINY

작성: 2026-09-16. 수집·분석은 창업자가 Codex 에 발주해 2026-09-16 08:58 UTC 에 Steam 리뷰 API 로 수집했고, 별도 검증자가 CSV·XLSX·보고서를 원본과 대조했다. 이 파일은 그 결과 중 투자 소개서의 주장과 닿는 부분만 추린 요약이다. 원시 자료(리뷰 7,876건 CSV·JSON, 뉴스, 분석 보고서, 검증 기록)는 실사에서 요청하면 제출한다. 총계는 2026-09-16 에 Steam 공식 API(`store.steampowered.com/appreviews`)로 다시 확인했다.

### B.1 총계 `[확인]`

| 게임 | Steam 출시 | 가격 | 리뷰 | 추천 | 추천율 | Steam 판정 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ArcheBlade (app 207230) | 2014-04-25 정식(얼리 액세스 2013-03) | 무료 | 7,615 | 5,592 | 73.4% | Mostly Positive |
| DICETINY: The Lord of the Dice (app 318090) | 2016-07-21 정식(얼리 액세스 2015-10) | 대부분 기간 약 $4.99 (얼리 액세스 시작 $4.99 → 2016-02 인상 → 2016-07-19 정식 $14.99 → 이후 $5 안팎으로 인하, Steam News 공지 원문·리뷰 언급 `[확인]`; 인하 시점은 미확인; 현재 $0.99 는 개발 중단 시 무료 전환이 불가해 최저가로 내린 것, 창업자 확인 2026-09-17) | 262 | 184 | 70.2% | Mostly Positive |

수집분은 ArcheBlade 7,614건(API 총계 7,615건 대비 1건 미확보, 원인 미확인), DICETINY 262건 전량이다. 분모는 현재 공개된 리뷰이지 구매자·플레이어 전체가 아니다. 받은 사람 대비 말한 사람의 비율은 ArcheBlade 약 0.5%(누적 다운로드 150만, 경력 기술서), DICETINY 약 3%(누적 판매 약 8,600장, 창업자 제공 값 2026-09-17, 영수증·대시보드와 대조하지 않음)이다.

### B.2 투자 소개서의 주장과 닿는 결과

| 소개서의 자리 | 이 자료가 말하는 것 | 근거 |
|---|---|---|
| 상세판 7장 "리뷰 1,000개 도달은 출시작의 약 3%" | ArcheBlade 는 첫 리뷰(2013-03-29)로부터 306일, 정식 출시 전 얼리 액세스 기간에 1,398건으로 그 선을 넘겼다. 무료 게임이라 리뷰 수와 매출의 상관(리뷰 1,000 ≈ $150k+)은 적용하지 않는다 | 원시 CSV `timestamp_created` 정렬 |
| 부록 D·경력 기술서 "얼리 액세스 기간 긍정 평가 83% 이상" | 첫 12개월(2013-03-29 ~ 2014-03-28) 리뷰 1,312건의 추천율 85.6%. 2013년 작성분 87.5%, 2014년 75.4%, 2017년 51.9% | 보고서 "작성 시기별 경향" 표 |
| 6장·부록 D "재미와 수익이 정비례한다고 믿었다" | 재미는 인정받았고 운영이 무너졌다. 2014-05-12 공식 공지: 재정·수익화 문제로 운영 보류와 감원, 자체 서버 중단. 이후 불만의 중심이 밸런스에서 대전 상대 부족·접속 문제로 이동 | 공지 원문, 정성 검토 §7 |
| 6장·부록 D "미완성에 가까운 상태로 Steam 에 냈다" | DICETINY 의 반복 불만은 크래시·진행 손실·설명 부족. 2016-07-29 공지가 저장 손실 수정과 일부 복구 불가를 인정. 2016-09-01 구매 버튼 중단(비공개 법적 문제, 저작권 아님). 2018-05-06 개발 재개 공지 | 공지 원문 |
| 부록 C "첫 10초·초반 마찰" | 작성 시 플레이시간 1시간 미만의 추천율은 ArcheBlade 51.9%, DICETINY 48.1%. 5시간 이상은 각각 86% 이상, 76% 이상. 초반을 넘긴 사람은 인정했고 초반 마찰이 컸다. 불만족하면 일찍 멈추는 선택 효과가 있어 인과 주장은 아니다 | 보고서 "작성 당시 플레이시간" 표 |
| 10장 카탈로그 가설(관객 이동은 같은 창작 언어를 공유하는 작품 사이에서 관측) | 두 작품은 스타일도 개발사도 공유하지 않는다(3D 팀 대전 무료 게임과 카드·주사위 보드 게임, 창업자 진술). 이 조건에서 DICETINY 리뷰어 262명 중 ArcheBlade 도 리뷰한 사람은 4명(1.5%)이었다. 레이블 가설의 대조군 기준선이며 반증이 아니다. 같은 창작 개성을 공유하는 스케치 계열 작품이 둘 이상 나오면 이 값과 비교한다. 리뷰어 겹침은 구매자 겹침의 하한이다 | 원시 CSV `author.steamid` 대조 |
| 공통 강점 | 두 게임 모두 "개성 있는 규칙 조합과 미술"이 반복 칭찬이다. ArcheBlade 는 캐릭터별 무기·역할·콤보와 팀 대전, DICETINY 는 카드·주사위·보드 결합과 과장된 일러스트 | 정성 검토(ArcheBlade 표본 390건, DICETINY 전수) |

### B.3 칭찬과 불만의 축이 다르다 (정성 검토 관찰, 비율 아님)

두 게임 모두 칭찬은 게임 설계와 미술에, 불만은 시스템과 운영에 몰린다. 아래는 정성 검토(ArcheBlade 표본 390건, DICETINY 전수 262건)에서 반복 관찰된 항목이며, 표본이 과대표집이라 모집단 비율은 추정하지 않는다.

| | ArcheBlade | DICETINY |
|---|---|---|
| 칭찬(설계·재미·미술) | 빠른 3D 난전, 캐릭터마다 다른 무기·역할·콤보, 팀 대전, 캐릭터·일러스트·꾸미기 | 카드·주사위·보드의 결합, 간단한 규칙과 짧은 판, 캐릭터별 카드와 능력, 과장된 일러스트와 패러디 |
| 불만 1(시스템·운영) | 대전 상대 부족, 서버·접속 문제, 지연, 자동 매칭 부재 | 크래시·Fatal Error·멈춤, 저장·진행 손실 |
| 불만 2(설계) | 근거리 대 원거리·궁극기·스턴 밸런스, 초기 과금과 캐릭터 구매 부담, 신규 진입 | 반복되는 맵과 적은 카드, 재플레이 동기, 튜토리얼·설명 부족, 한국어 번역 미완 |
| 평가가 갈리는 것 | 타격감, 과금과 실력의 영향 | 운과 전략의 비중, 밈 유머, 난이도 |
| 창업자 해석과의 연결 | 3장의 "안정성이 돈과 직결되는 영역을 자금 없이 감당하려 했다" | 3장의 "미완성에 가까운 상태로 출시" |

설계 불만은 두 게임 모두에 있었으나 행동을 바꾼(그만두게 한) 불만은 시스템·운영 쪽이었다는 것이 정성 검토의 판단이다. 이것이 투자 소개서 10장(두 번의 창업에서 바꾼 것)의 원인 분석과 맞는다.

### B.4 공식 공지 연표 `[확인]` (Steam News API, 날짜는 UTC)

- 2014-05-12 ArcheBlade: 재정·수익화 문제로 운영 보류·감원, 업데이트와 자체 서버 중단. Steam 플레이와 사용자 호스팅은 유지.
- 2014-09-19 ArcheBlade: 창업자가 옛 동료 6명과 Fakedice 를 시작하고 DICETINY 를 개발한다고 공지.
- 2016-07-29 DICETINY: Steam Cloud 저장 문제 수정, 일부 기존 저장 복구 불가 인정.
- 2016-09-01 DICETINY: 비공개 법적 문제로 구매 버튼 비활성화(저작권 문제 아님).
- 2017-10-11 ArcheBlade: 커뮤니티 개발팀 구성, 신규 접속 문제 수정.
- 2018-05-06 DICETINY: 개발 재개, 크래시 수정, 64비트 지원.

### B.5 한계

- 추천율은 완성도 점수가 아니다. DICETINY 에는 크래시를 인정하면서 가격·개발자 응원 때문에 추천한 리뷰가 있다.
- 시기별 표는 현재 본문과 현재 추천을 최초 작성 연도에 배정한 것이라 당시 여론의 복원이 아니다(수정된 리뷰 ArcheBlade 623건, DICETINY 62건).
- 정성 검토의 ArcheBlade 표본은 도움이 많이 된 리뷰·한국어·희소 연도가 과대표집돼 주제 비율을 추정할 수 없다.
- 리뷰어 프로필의 보유 게임 수는 대부분 비공개(0)라 수집형 구매자 가설의 근거로 쓸 수 없다.
- 현재 두 게임의 실행 상태, 동시 접속, 매출은 확인하지 않았다. 매출·다운로드 수치는 경력 기술서가 정본이다.


## 부록 C. 리스크와 대응 (2026-09-20, 옛 19장판 소개서 20장에서 옮김)

상세판 본문(22장)에는 핵심 넷(구매 수요 · 출시까지의 경제성 · 다른 사람에게 넘겨도 작동하는 조직 · AI 자산 반발)만 남긴다. 전체는 여기 둔다. 투자자가 물을 것을 먼저 적은 것이고, 다음 검증에서 해소할 항목이다.

| 리스크 | 현재 상태 | 대응 |
|---|---|---|
| 이전 창업이 실패했다 | VC 투자와 퍼블리싱 계약을 받은 회사가 성공하지 못했다 | 부록 D. 수익화 가정, 서버 운영, 고정비, 퍼블리셔 의존을 그때와 다르게 구조에 넣었다 |
| 무엇이 성공을 예측하는지 모른다 | 외부 플레이어가 아직 없다. 어떤 데이터가 성공을 미리 알려 주는지 증거가 없다 | 첫 타이틀에서 유입·플레이·구매·잔존 퍼널을 계측해 그 증거부터 얻는다. 성공 예측 기준은 모르지만 1차 금액·기간과 사용처, 후속 조건은 미리 정한다(§12). 자동 타겟팅 위의 순간이동이 "내가 골랐다"는 감각을 주는지는 2026년 4분기 첫 테스트에서 본다(설계 문서의 재검토 기준: "끌려갔다"는 자발적 반응이 세션의 40% 이상). 이 판타지 자체의 수요는 액션 RPG 에서 확인된다 — Diablo 2 Enigma(Teleport)·PoE Flicker Strike 는 통제감이 줄어드는 비용을 알고도 오래 선택된 빌드다. 그래서 테스트는 이 빌드를 해 본 플레이어를 중심으로 모집하고, 모르는 서바이버류 플레이어를 대조 표본으로 둔다(근거 파일 §2.7) |
| 키맨 리스크 | 결정하는 사람이 한 명이다 | 역할·규칙·인수인계가 파일로 존재하고 새 작업자의 접점은 발주서 한 장과 훅의 오류 메시지다. 다만 다른 사람이 이어받기를 시험한 적은 없다. 그 시험이 확장 모델의 첫 검증이다(§10.2) |
| AI 자산에 대한 반발 | 페인트 룩은 AI 생성 이미지로 읽힐 수 있고, 그러면 화면 자산 전체가 생성물로 읽힐 수 있다 | 처음부터 스토어에 밝힌다 — AI 로 만든 범위 → 사람이 고르고 고친 것 → 디자인·밸런스·손맛·재미 판단은 사람(1인 개발 群侠传：幸存者 의 공개 구조, 리뷰 1,406건 · 96% 긍정, Steam 2026-09-30). 자기 작업으로만 학습한 모델처럼 출처가 깨끗한 경우 반발이 적었다(Deadeye Deepfake Simulacrum, 881건 · 99%). 품질·출처·투명성이 더 중요해 보이지만 아직 확신할 수 없다. 결정의 기록(스타일 규칙·거부 시안·게이트)을 열어 두고, 화면의 일관성이 주장의 담보라는 점을 안다 |
| 장르 포화 | 2022~23년보다 기회가 줄었고 중간값 매출이 브론즈와 실버의 경계에 있다는 것이 창업자 판단이다(부록 A 출처) | 룩과 훅으로 첫 10초를 잡고, 깊이로 재방문을 만든다. 포화 시장에서는 시도 횟수가 중요하다고 판단해 시도당 비용을 낮추는 쪽에 걸었다 |
| 안정성이 필요한 시스템 | 서버·결제가 필요한 타이틀에서는 AI 생성 코드의 결함이 매출과 신뢰에 직결된다 | 그 영역에는 AI 코드 생성을 고집하지 않고 검증된 서비스와 사람이 쓴 코드를 쓴다. 기준은 문제가 생겼을 때 책임 소재가 어디까지 생기느냐다. 첫 타이틀은 그 영역이 없고, 코드 승인 기준은 2026년 4분기에 세운다 |
| 제작 자동화 체계(하네스)의 유지보수 | 엔진·AI 도구의 인터페이스가 바뀌면 훅·스크립트가 깨질 수 있고, 텍스트 파싱 층도 09-13 처럼 조용히 깨진 적이 있다 | 외부 도구 의존(Blender 등)은 시험 레인과 출하 레인을 나눴고, 조용한 실패에는 회귀 테스트를 뒀다. 수리비가 효용을 넘으면 폐기한다 |
| AI 발전 의존 | 미래 모델이 더 좋아진다는 가정에 계획이 기대면 무너진다 | 기본 계획은 지금까지의 도달 기록을 출발점으로 짜고 분기마다 갱신한다. 추가 생산성이 생기면 끝없는 폴리싱이 아니라 추가 시장 시도에 쓴다. 모델별 실행 지침을 분리해 특정 모델에 묶이지 않게 설계했다(교체 효과는 미검증) |
| 속도 주장의 근거가 없다 | AI 없이 만든 대조군이 없어 "몇 배 빨라졌다"고 말할 수 없다. 있는 근거는 두 프로젝트의 시제품 도달 기간이고, 그것은 완제품 제작 기간과 비교 단위가 다르다 | 배수를 말하지 않는다. 일반 제작 기간과 시제품 도달 기간을 같은 화면에 두지 않는다. 경량 트랙의 공개마다 걸린 기간과 데이터를 배수 없이 보고한다 |

## 부록 D. 이전 창업에서 배운 것 (2026-09-20, 옛 19장판 소개서 3장에서 옮김)

회사별 경위와 리뷰 수치는 경력 기술서와 부록 B 에 있다. 여기에는 창업자가 지금 보는 원인과, 이번에 다르게 한 선택만 짝지어 둔다.

| 그때 (원인) | 이번 (선택) |
|---|---|
| 검증되지 않은 숫자로 수익화를 설계했다. 당시 게임백서의 "부분유료화 구매 전환율 10% 이상"을 근거로 결정했는데 실제는 1.2% 였다. 남의 통계를 내 데이터로 착각했다 | 수익화에 검증 안 된 전환율 가정을 두지 않는다. 싱글 유료 $5~10, 위시리스트·전환율을 게이트로 쓴다 |
| 안정성이 돈과 직결되는 영역을 자금 없이 감당하려 했다. 당시 클라우드는 데디케이트 서버 효율이 입증되지 않아 물리 서버 업체를 썼고, 사용자가 폭주할 때 늘리지 못했다 | 서버·결제가 필요한 타이틀에서는 AI 코드 생성을 고집하지 않고 검증된 서비스를 쓴다. 첫 타이틀은 서버가 없다 |
| 두 번 다 자금이 먼저 끝났다. 방향 충돌로 개발이 늘어질 때 버틸 자금도, 추가 유치도 없었다 | 고정비는 사람 1명으로 잡고, 요청 규모와 기간 안에서 무엇을 검증할지를 먼저 적는다. 단계별 예산·기간·재작업 한도를 미리 정한다(§12) |
| 재미와 수익이 정비례한다고 믿었다. 개발자가 생각하는 재미와 실제 수익은 다르게 움직인다 | 4~5주차의 재미 판단과 시장 검증을 분리하고, Next Fest 로 시장 지표를 먼저 잰다 |
| 퍼블리셔의 방향과 갈릴 때 개발이 늘어졌다 | 퍼블리셔는 선택지다. 방향이 갈릴 때 개발이 늘어지는 구조를 다시 만들지 않는다 |
| 첫인상은 되돌릴 수 없었다. Steam 초기의 부정 평가가 이후 리뷰와 스토어 라벨을 영구히 오염시켰다. ArcheBlade 는 첫 12개월 추천 85.6% 였으나 운영 중단 뒤 2017년 작성분은 51.9% 다(부록 B) | 최소 스킬 세트 폴리싱 전에는 Steam 페이지를 열지 않고, 그 전에는 어떤 외부 노출도 하지 않는다(소개서 17장의 공개 게이트, 2026-09-22 추가) |

**그때는 몰랐고 지금은 아는 것.** 유저는 오가닉을 포함한 마케팅 채널 → 스토어 진입 → 플레이 → 구매 → 잔존이라는 추적 가능한 흐름을 갖는다. 개발자가 흔히 그리는 "오가닉 → 구매" 경로는 그중 비중이 아주 작고, 가끔 예외가 있을 뿐이다. 수익은 이 흐름을 계측하고 분석해야 커진다. 창업자는 펄어비스에서 사업·데이터 의사결정을 지원하며(COO 직속 — 당시 COO, 현 CEO 허진영) 이것을 데이터로 봤고, 검은사막 Steam 출시 준비도 거들었다. 소개서의 시장·게이트 장은 그 경험에서 나왔다.

**이 문서의 서두 한 줄.** 두 파일(이 파일과 근거 파일)은 LLM 에 넣고 물어보라고 만든 것이다. 첫 질문은 "이 회사가 검증했다고 말하는 것과 아직 못 했다고 말하는 것을 나눠 줘." 상세는 근거 파일 §0 끝.