친구에게 최근 게임 번역 도구 이야기를 들었다.
화면의 일부 영역을 지정하면 그 안에 나타나는 문자를 읽고, 반투명 창에 번역문을 겹쳐 보여 준다. 약간의 지연은 있지만 번역 단계에 LLM을 쓰면 단어를 기계적으로 바꾸는 수준을 넘어 대사의 맥락을 살린 자연스러운 의역까지 가능하다고 했다.
처음 든 생각은 단순했다.
“이제 해외 게임은 공식 번역 패치를 기다리지 않아도 되는 시대가 된 건가?”
그런데 조금 조사하다 보니 이야기가 게임에서 완전히 탈선했다.
화면을 읽는 OCR.
의미를 해석하는 번역 모델.
원래 화면 위에 결과를 다시 올리는 오버레이.
이 구조는 게임에만 쓸 수 있는 것이 아니다.
이미 12개 언어로 고품질 기사를 만드는 다국어 기사 시스템이 있다면, 그 12개 언어는 고품질 핵심 언어로 그대로 유지하고 인기 기사만 로컬 번역 모델로 추가 장기꼬리 언어에 얇게 뿌리면 API 비용을 거의 늘리지 않고도 세계 언어로 확장할 수 있지 않을까.
게임 자막 얘기로 시작했는데 정신을 차려 보니 글로벌 배포 아키텍처 회의가 열리고 있었다.
1. 실시간 게임 번역은 사실 네 개의 부품으로 이루어져 있다
실시간 번역 오버레이를 마법처럼 보면 대단하다.
부품으로 나누면 더 흥미롭다.
기본 흐름은 다음과 같다.
- 게임 화면에서 지정한 영역을 캡처한다.
- OCR로 이미지 속 글자를 텍스트로 바꾼다.
- 번역 엔진, NMT 또는 LLM으로 다른 언어로 변환한다.
- 번역문을 반투명 오버레이로 게임 화면 위에 다시 표시한다.
공개된 Windows 도구에도 이미 이 구조가 존재한다. OverlayTranslate는 화면 영역을 OCR하고 번역문을 원래 위치 위에 겹쳐 표시한다. SubLens는 게임 화면의 특정 영역을 계속 감시하고 새로운 글자를 감지하면 번역해 투명 오버레이에 보여 준다.[1][2]
예전에는 “스크린샷을 찍고, 번역 사이트를 열고, 붙여 넣고, 읽고, 다시 게임으로 돌아가기”였다.
지금은 “읽을 위치만 지정하면 통역사가 옆에 상주한다”에 가깝다.
인류는 결국 번역되지 않은 RPG 옆에 상주 통역사를 소환하기 시작했다.
2. Google Lens는 편리하지만 게임 상주 번역 자체는 아니다
Google Lens는 사진이나 카메라 속 대상과 문자를 인식하고, 이미지 속 텍스트를 선택하거나 번역할 수 있다.[3]
Google 번역에도 이미지 번역 기능이 있다. PC에서는 이미지를 업로드해 이미지 속 문자를 번역할 수 있고, 스마트폰에서는 카메라 기반 번역도 가능하다. 다만 Google은 작은 글자, 흐릿한 글자, 장식된 글꼴에서는 정확도가 떨어질 수 있다고 안내한다.[4]
즉 Lens는 시스템의 “눈”에 매우 가깝다.
하지만 친구가 알려 준 유형의 도구는 한 단계 더 나아간다.
Lens가 “이 이미지를 읽어 줘”라면 게임 번역 오버레이는 “이 영역을 계속 감시하다가 새 대사가 나오면 자동으로 처리해 줘”다.
차이는 번역 품질만이 아니다.
연속 캡처, 변경 감지, 캐시, 창 포커스 확인, 자막 위치에 다시 그리기 같은 지루한 주변 처리가 실제 게임 경험을 편하게 만든다.
주목받는 것은 AI다.
게임을 편하게 해 주는 것은 그 주변의 배관이다.
3. “Google 번역은 LLM이 아니지?”라는 질문은 2026년에 조금 복잡해졌다
예전 Google 번역을 생각하면 ChatGPT 같은 시스템과 별개라고 보는 것이 대체로 맞았다.
Google 번역은 오랫동안 번역 전용 신경망 기계번역을 핵심으로 사용해 왔다.
하지만 2025년 12월 Google은 Google Translate의 텍스트 번역에 Gemini의 번역 능력을 도입한다고 발표했다. 속어, 관용 표현, 문맥 의존 표현을 더 자연스럽게 처리하는 방향이 강화되었다.[5]
2026년 2월에는 Gemini의 다국어 능력을 활용해 번역 후보와 뉘앙스를 설명하는 기능도 확장했다.[6]
음성 분야에서는 Gemini 3.5 Live Translate가 70개가 넘는 언어에서 거의 실시간의 음성 간 번역을 제공한다고 발표되었다.[7]
따라서 2026년에 “Google 번역은 LLM이 아니다”라고 단정하면 너무 단순하다.
반대로 “모든 Google 번역 요청이 매번 범용 Gemini 채팅으로 그대로 들어간다”고 생각하는 것도 단순하다.
Google이 공개한 것은 Translate에 Gemini 번역 능력이 통합되었다는 사실이지 내부의 모든 라우팅 구조가 아니다.
경계가 흐려지고 있다고 보는 것이 더 정확하다.
4. 무료 Google 번역과 자동화용 API는 같은 것이 아니다
여기서 자연스럽게 “그럼 기사도 전부 무료 Google 번역으로 돌리면 되지 않나?”라는 생각이 든다.
매력적이다.
하지만 일반 소비자용 Google 번역을 문자당 과금 없이 사용하는 것과, 프로그램에서 대량 자동 번역할 수 있는 공식 API가 무제한 무료인 것은 전혀 다른 문제다.
Google Cloud Translation의 NMT는 현재 월 첫 50만 문자가 무료 크레딧 대상이고, 그 이후에는 표준 가격이 100만 문자당 20달러로 제시되어 있다.[8]
기사 하나가 5,000자라면 50개 언어 번역은 25만 문자다.
두 개면 50만 문자다.
인기 기사 10개를 매달 50개 언어로 번역하면 250만 문자가 되고, 무료분을 제외한 200만 문자에 표준 가격을 적용하면 약 40달러다.
싸다.
하지만 0원은 아니다.
Google Cloud의 번역용 LLM도 입력과 출력에 별도의 요금이 있다.[8]
따라서 “반복 API 비용 0”이 절대 조건이라면 클라우드 번역을 끝없이 늘리는 것보다 로컬 번역 레인을 따로 두는 편이 구조적으로 깔끔하다.
5. 완전 무료 레인의 핵심은 로컬 번역 모델이다
여기서 로컬 번역 모델이 등장한다.
Google이 공개한 MADLAD-400-3B-MT는 Hugging Face에서 419개 언어 지원으로 표시되어 있고 Apache 2.0 라이선스로 제공된다.[9]
자기 머신에서 돌리면 번역 요청마다 API 비용이 붙지 않는다.
물론 진짜 비용이 문자 그대로 0이라는 뜻은 아니다.
CPU나 GPU를 쓴다.
전기도 쓴다.
시간도 든다.
하지만 “문자를 더 번역할수록 클라우드 회사에 더 많은 돈을 낸다”는 확장 비용 구조는 사라진다.
중요한 주의점은 419개 언어 지원을 419개 언어 모두 사람 번역 수준이라고 해석하지 않는 것이다.
저자원 언어에서는 품질 차이가 클 수 있다.
그러므로 로컬 번역은 고품질 12개 언어를 대체하는 도구가 아니라, 과거에는 경제적으로 시험하기 어려웠던 언어를 저렴하게 실험하는 도구로 쓰는 것이 좋다.
6. 여기서 게임 이야기가 기사 공장으로 점프한다 — 고품질 12개 언어는 그대로 둔다
다국어 기사 시스템이 이미 12개 언어를 LLM으로 고품질 생성하고 있다면 굳이 싼 기계번역으로 바꿀 이유가 없다.
그 12개가 모선이다.
예를 들어 일본어, 영어, 한국어, 중국어 간체, 중국어 번체, 스페인어, 브라질 포르투갈어, 인도네시아어, 태국어, 베트남어, 프랑스어, 독일어가 문맥 정리, 의역, 제목과 소제목 조정, 품질 검사까지 통과했다고 하자.
이건 단순히 번역 결과 12개가 아니다.
의미를 한 번 정리한 12종의 중간 표현이다.
추가 언어를 만들 때 항상 일본어에서 직접 번역할 필요는 없다.
대상 언어에 따라 영어판, 스페인어판, 인도네시아어판이 더 좋은 피벗이 될 수도 있다.
다만 번역을 연쇄할수록 오차가 누적될 수 있다.
그래서 “언어가 가깝다”는 감각으로 부모 언어를 정하지 말고, 소규모 벤치마크로 후보를 비교해 숫자, 고유명사, 부정, 수식어, 전체 의미가 가장 잘 보존되는 경로를 언어별로 고정하는 편이 좋다.
7. 모든 기사×모든 언어는 하지 않는다. 인기 순위가 필터다
이 설계에서 가장 맛있는 부분이다.
기사가 5,000개 있다고 해서 5,000개를 100개 언어로 번역할 필요는 없다.
인기 기사부터 하면 된다.
예를 들어 최근 30일 PV를 기준으로,
- 상위 10개: 추가 50개 언어
- 11~50위: 추가 20개 언어
- 나머지: 고품질 12개 언어만
으로 운영할 수 있다.
더 단순하게 매일 상위 20개 기사를 보고 아직 없는 “기사×언어” 조합만 로컬 번역해도 된다.
한 번 만든 번역은 자산으로 남는다.
그래서 매일 조금씩 인기 기사부터 세계 지도가 채워진다.
처음부터 전 세계에 풀세트 인프라를 설치하는 전략이 아니다.
거의 무료인 정찰대를 넓게 보내고 반응이 있는 곳에만 본대를 보내는 전략이다.
현명하다.
그리고 지갑도 덜 운다.
8. 언어를 세 계층으로 나누면 수요가 품질 투자를 결정한다
추가 언어를 세 계층으로 나누면 관리하기 쉽다.
Core는 현재의 고품질 12개 언어다. LLM 현지화, 엄격한 QC, 전체 기사 대응.
Growth는 실제 유입이 시작된 추가 언어다. 로컬 번역을 기본으로 하되 대상 기사 수를 늘린다.
Experimental은 수요를 아직 모르는 장기꼬리 언어다. 인기 기사만 번역하고 처음에는 검색 인덱싱을 제한할 수도 있다.
그 뒤 방문, 완독, 다음 기사 이동, 재방문 같은 지표로 승격한다.
Experimental에서 아무도 읽지 않으면 그대로 둔다.
폴란드어가 늘면 Growth로.
터키어가 계속 성장하고 독자 행동도 좋으면 Core 후보로.
이렇게 하면 회의실에서 “다음에는 어떤 언어가 뜰까?”를 점칠 필요가 줄어든다.
번역 자체가 시장조사가 된다.
9. 무료 구조를 지키려면 LLM 없는 QC부터 만든다
추가 번역마다 ChatGPT에 “이거 맞아?”라고 보내면 무료 번역 전략의 의미가 금방 사라진다.
그래서 1차 QC는 코드로 한다.
자동 확인할 수 있는 항목은 많다.
- 숫자, %, 통화, 날짜 보존
- URL 보존
- 소제목 수 급감 여부
- Markdown/HTML 구조
- 제목과 설명 비어 있음 여부
- 원문 언어의 대량 잔존
- 대상 문자 체계와의 극단적 불일치
- 부정 표현 누락 의심
- 고유명사의 비정상 변형
- 원문 대비 비정상적으로 짧거나 긴 출력
필요하면 로컬 모델로 다시 영어 등으로 역번역해 의미가 크게 어긋난 것만 플래그할 수 있다.
완벽한 품질 판정은 아니다.
하지만 망가진 번역을 대량 공개하는 사고를 막는 데는 효과적이다.
비싼 LLM 지능은 전수 검사원이 아니라 이상 건 재검사원으로 쓰면 된다.
10. 100개 언어보다 더 중요한 것은 100개 언어를 100개의 쓰레기 더미로 만들지 않는 것이다
마지막 함정이 있다.
언어 버전을 많이 만든다고 검색 유입이 같은 비율로 늘지는 않는다.
Google Search Central은 언어 버전마다 별도 URL을 사용하고 hreflang으로 대응 관계를 표시하는 것을 권장한다. 또한 본문과 내비게이션 모두 페이지의 언어가 분명해야 한다고 설명한다.[10]
한편 검색 순위 조작을 주목적으로 가치가 낮은 페이지를 자동 번역 등의 방식으로 대량 생성하는 행위는 scaled content abuse의 예로 제시한다.[11]
따라서 Experimental 페이지가 생겼다고 전부 즉시 검색에 풀 필요는 없다.
필요하면 noindex로 시작한다.
품질과 수요를 본다.
게이트를 통과한 언어만 index로 올린다.
독자가 실제로 읽을 수 있어야 한다.
본문뿐 아니라 UI도 그 언어여야 한다.
언어별 URL과 hreflang이 맞아야 한다.
의미가 유지되어야 한다.
가치 있는 원문 기사를 번역해야 한다.
이 조건이 있어야 언어 수가 자산이 된다.
처음 친구에게 들은 것은 게임 이야기였다.
화면 일부를 읽고, LLM으로 자연스럽게 번역하고, 반투명 창에 겹쳐 보여 준다는 이야기.
거기서 Google Lens를 보고, Google 번역과 LLM의 경계를 보고, API 가격을 보고, 로컬 번역 모델까지 갔다.
그리고 마지막에 나온 설계는 단순했다.
고품질 12개 언어는 그대로 둔다.
인기 기사만 로컬 번역으로 추가 언어에 거의 무료로 뿌린다.
실제 수요가 생긴 언어만 더 높은 품질 단계로 승격한다.
게임 화면에 번역 자막 한 장을 올리는 기술을 보다가, 기사 시스템 전체에 새로운 언어 층을 한 장씩 올리는 설계가 나왔다.
기술 전용은 대체로 이런 합리적인 탈선에서 시작된다.
- OverlayTranslate — Windows overlay translation tool using OCR and multiple translation engines github.com
- SubLens — real-time OCR-powered game dialog translator with continuous scan and transparent overlay github.com
- Google Search Help — Google Lens can select text and translate supported text through Google Translate support.google.com
- Google Translate Help — image translation on desktop and mobile; Google notes lower accuracy for small, unclear, or stylized text support.google.com
- Google, 2025-12-12 — Bringing state-of-the-art Gemini translation capabilities to Google Translate blog.google
- Google, 2026-02-26 — AI-powered context and translation alternatives in Google Translate using Gemini capabilities blog.google
- Google, 2026-06-09 — Gemini 3.5 Live Translate, near-real-time speech-to-speech translation in more than 70 languages blog.google
- Google Cloud Translation pricing — NMT first 500,000 characters per month covered by free credit, then standard per-character pricing; Translation LLM priced separately cloud.google.com
- Google MADLAD-400-3B-MT on Hugging Face — 419 languages listed, Apache 2.0 huggingface.co
- Google Search Central — Managing multi-regional and multilingual sites; separate URLs and hreflang guidance developers.google.com
- Google Search Central — Spam policies; scaled content abuse includes low-value pages generated through automated transformations such as translating when created primarily to manipulate rankings developers.google.com
