The Future of Gaming Infrastructure

TH E F U TU RE O F
GA M IN G
IN FR A ST R U CT U RE
20 26 – 20 28
O pera tio na l, r e g ula to ry , a nd c o st
p re ssu re s r e sh a pin g liv e -se rv ic e b ack- e n d s.
R EP O RT · 2 0 26

OPER A TIO N AL C O N ST R A IN TS A RE F O RCIN G A
P A RA DIG M S H IF T I N G A M IN G B A CK -E N DS
A r a nke d m atc h s ta rts . In t h e 8 0 m ill is e co nd s b efo re t h e lo a din g s c re en e n d s, t h e
b acke n d h a s s c o re d s kill v e cto rs , c h ecke d t o xic it y h is to ry , v e rif ie d e co n om y s ta te ,
a nd p ric e d a s e ssio n o ffe r. T e n y e a rs a go t h a t d ecis io n u se d o n e n u m ber. T o d ay it
u se s d oze n s a nd t h e p la ye r n otic e s o nly w hen it ‘s w ro ng .
TH E 2 4 -M ON TH H ORIZ O N
0 1
Fro m B atc h t o M illi s e co n d I n fe re n ceLiv e -se rv ic e g am es r u n o n h ig h-v e lo cit y s ig na ls ( s kill, t o xic it y , la te n cy). M L m od els n ow
re q uir e in sta nt, m illis e co nd -le ve l f e a tu re e xtr a ctio n d ir e ctly in sid e t h e a ctiv e d a ta p la ne.0 2
Reg u la to ry C om pli a n ce a s I n fr a str u ctu reG DPR , C CPA a nd t h e E U A I A ct c la ssif y m atc h m akin g a nd r e co m men d atio n e n g in es a s
hig h-ris k a lg orit h m ic d ecis io n-m akin g , r e q uir in g t r a nsp a re n cy, e xp la in a bilit y , a nd
im muta ble a ud it lo g s.
0 3
Eg re ss E co n om ic s & C lo u d S overe ig n tyR e g io na l c lo ud e g re ss p ric in g c re a te s f in a ncia l f r ic tio n a nd v e n d or lo ck- in . T h e E U D ata
A ct’s 2 0 27 m and ate t o p ha se o ut s w it c h in g f e es is a cce le ra tin g a s h if t t o h yb rid a nd s e lf –
h oste d a rc h it e ctu re s.
S TR A TEG IC I N SIG HT — M ATC HM AKIN G A S A N E N G AG EM EN T L E V ER
4 –15 %
Up lif t in p la ye r r e te n tio n a nd e n g agem en t f r o m o p tim iz in g
re a l- tim e m atc h m akin g a c a pabilit y t h e m ark e t is
in cre a sin g ly t y in g t o lo w -la te n cy b acke n d in fr a str u ctu re . 01 · E X EC U TIV E P ER SP EC T IV E

Le g acy f r a gm en te d a rc h it e ctu re s c a ch e + d ata base + s e a rc h a re
s tr u ctu ra lly in ca pable o f h a nd lin g t h re e c o ncu rr e n t d em and s.
AI W ORK LO A DSM illis e co nd f e a tu re e xtr a ctio n
re q uir e m en ts .
C O M PLIA N CES tr ic t E U A I A ct a ud it a bilit y
a nd d ata r e sid en cy
m and ate s.
C LO U D C O ST SEs c a la tin g m ult i- re g io n
eg re ss p en a lt ie s.
T H E S T R U CT U RA L B IN DAny o ne o f t h ese is s o lv a ble a lo ne. F a ste r in fe re n ce w ants m ore r e p li c a tio n;
co m plia nce w ants lo ca liz e d d ata ; c o st c o n tr o l w ants le ss m ove m en t. P u rs u ed
se p ara te ly , e a ch f ix m ake s t h e o th er t w o w ors e .
B U SIN ES S R IS K — T H E C O ST O F I N ACT IO NTop -L in e V uln era bili t yF a ilin g t o a ch ie ve m illis e co nd -le ve l
m atc h m akin g r is ks s a crif ic in g t h e 4 – 15 % p la ye r
re te n tio n u p lif t e xp ecte d f r o m m od ern liv e –
se rv ic e in fr a str u ctu re .
M arg in P ro te ctio nA tte m ptin g t o s o lv e t h e t r ile m ma w it h
fr a gm en te d a rc h it e ctu re c o m pound s t h e
sy ste m ic w aste o f r e d und ant s y ste m s a nd
esc a la tin g c lo ud e g re ss f e es. 02 · T H E 2 0 26 T R IL E M MA TH E 2 0 26 T R IL E M MA: A S T R U CT U RA L B IN D

The l i m it s o f l e g a cy d a ta p ip eli n esT h e f a ct t h a t o nly a bout 5 % o f s tu d io s a p ply A I t o p la ye r- fa cin g f e a tu re s is n o t a f a ilu re o f
a m bit io n; it is a f a ilu re o f a rc h it e ctu re . L e g acy s ta cks b uilt o n f r a gm en te d d ata ba se s a nd h ig h-
la te n cy n etw ork h op s c a nnot s u p port t h e d ete rm in is tic , s u b -10 m s e xe cu tio n r e q uir e d t o r u n
p re d ic tiv e A I in liv e e n vir o nm en ts .
T he n ex t s tr u ctu ra l a dva n ta geA s c o nte n t c re a tio n c o m mod it iz e s, t h e n ew c o m petit iv e f r o ntie r is p re d ic tiv e , A I- d riv e n li v e –
o p s. T h e f u tu re b elo ng s t o s tu d io s c a pab le o f r u nn in g t h ese liv e -o p s d ir e ctly o n t h e d ata p la ne
W hy p la ye r- fa cin g A I s ta lls a t 5 % 02 · T H E I N FR A ST R U CT U RE TH E I N FR A ST R U CT U RE G A P

Re g io na l p ric e d iv e rg en ce a cro ss A W S, A zu re , a nd G CP c re a te s a rtif ic ia l v e n d or lo ck- in ,
th re a te n in g liv e -se rv ic e m arg in s a s d ata v e lo cit y in cre a se s.
Eg re ss a s a S u cce ss T axFo r a liv e -se rv ic e t it le , e g re ss is a s u cce ss t a x: t h e b ette r y o ur r e te n tio n , t h e b ig ger
th e b ill. E v e ry g ig abyte o f t h a t s u cce ss is b ille d o n t h e w ay o ut o f t h e c lo ud .
The 1 2 J an uary 2 0 27 C ou ntd ow nTh e E U D ata A ct p uts a h a rd d ate o n t h e c a le n d ar, le g ally m and atin g t h e r e m ova l o f
clo ud s w it c h in g b arrie rs a nd e g re ss f e es.
Fro m C hro n ic C ost t o A cu te D ecis io nT h is u p co m in g d ea dlin e f u nd am en ta lly s h if t s t h e m ark e t. It t u rn s a lo ng -to le ra te d
o p era tio na l e xp en se in to a n im med ia te a rc h it e ctu ra l t u rn in g p oin t, c lo sin g t h e
w in d ow o n d ecid in g la te r. 03 · C LO U D E C O N OM IC S EG R ES S E C O N OM IC S A RE R ES H A PIN G
ARCH IT EC T U RES MULT I- C LO UD E G RES S C O ST B Y R EG IO N ( 2 0 26 ) USD p er G B — e ntr y t ie r, fir s t 1 0 T B AW S Azu re GCP 0.1 80 0.1 60 0.1 40 0.1 20 0.1 00 0.0 80 0.0 60 0.0 40 0.0 20 0.0 00 GCP ~ 33% a b ove A zu re
a t e n tr y t ie r US-E ast Fra nkfu rt Tokyo Bahra in Sourc e s: A W S, A zu re & G CP d ata -tr a n sfe r s ch e dule s ( 2 026 ); E U D ata A ct ( R eg . 2 0 23/2 854, C h. V I) ; F in out C ost A naly sis In dex ( 2 0 25); F le xe ra
S ta te o f th e C lo ud ( 2 02 5).

Gam es d id n’t c h oose t h is v e lo cit y t h ey in herit e d it f r o m t h e s y ste m s t h ey n ow r e se m ble .
1 0 0,0 00s/ sec
VOLU M EM ic ro -d ecis io ns e xe cu te d p er s e co nd a cro ss
m atc h m akin g , a nti- c h ea t a nd liv e -e co no m y
se rv ic e s.
< 10 m s
SP EEDSe rv e r r e sp onse a nd
m od el s c o rin g r e so lv e
b efo re t h e n ext c lie n t
fr a m e r e n d ers .
1 5 0 +
CO N TEX TC oncu rre n t in p uts p er
d ecis io n: s kill v e cto rs ,
b eh a vio ra l t o xic it y ,
e co nom y s ta te ,
n etw ork h ea lt h .
Th e d ecis io n w in d ow is s h rin kin g w hil e t h e d ecis io n it s e lf g ets h ea vie r. 04 · D EC IS IO N V ELO CIT Y TH E S H IF T T O H IG H -V ELO CIT Y
D EC IS IO N E N GIN ES Sourc e s: R edis D ata M atc h m akin g P erfo rm an ce B en ch m ark ( 2 026 ); P ro gra m matic R TB I n du str y S ta tis tic s ( 2 026); E dgeg ap M ult ip la ye r L ate ncy
O rc h estr a tio n R evie w ( 2 026 ).

DEC IS IO N T H RO U GH PU T: G A M ES C O N VER GIN G W IT H A D-T EC H ( 2 0 26 )D ata V ecto rsT e le m etr y p ro ce sse d a s f r e sh ,
m ult id im en sio na l, v e cto riz e d in p uts r a th er
th a n s ta tic d ata base q uerie s.
C om pute C o-lo ca tio nIn fe re n ce a nd lo g ic p hysic a lly c o -lo ca te d
w it h t h e d ata p la ne, e lim in a tin g la te n cy-
in d ucin g n etw ork h op s.
A to m ic E x ecu tio nM ic ro -d ecis io ns e xe cu te d a s a to m ic , lo w –
la te n cy t r a nsa ctio ns t o p re ve n t s ta te
c o rru p tio n.
Dep lo ym en t S tr a te g yP iv o t t o h yb rid o r s e lf – h oste d m od els t o
g ua ra nte e r e lia bilit y w hile in su la tin g
m arg in s f r o m e g re ss p en a lt ie s.
Fa ilu re t o c o -lo ca te c o m pute a nd d a ta r e su lt s in s e ve re la te n cy b ottle n ecks ; m od ern
g am e e n g in es d em and d ete rm in is tic in fr a str u ctu re c a p able o f r e so lv in g m illi o ns o f
eve n ts b efo re t h e n ext c lie n t f r a m e r e n d ers . 05 · A RCH IT EC T U RA L M AN DA TES GA M IN G I N FR A ST R U CT U RE M UST S C A LE T O
A D-T EC H D EC IS IO N V ELO CIT Y Ad-T ech R TB A uctio ns 5,0 00k Gam e M atc h m akin g E ngin e 800k Fra ud / A nti- C heat S yste m s 250k Liv e E co nom y & O ffe rs 120k 0 1000 2000 3000 4000 5000 Mic ro -d ecis io ns p er s e co nd ( th ousa nds)

AI- N ATIV E W ORK FL O W S Fe a tu re G en , V ecto rs , S c o rin g EV EN T-D RIV EN C O M PU TE M atc h m akin g , F ra ud , E c o nom y, C oo ld ow ns CO M PLIA N CE L A YERG DPR , K V KK, A I A ct, A ud itH YBR ID D EP LO Y M EN TSe lf – H oste d + C lo udUN IF IE D R EA L-
T IM E D A TA
LA YER
A I- N ATIV E W ORK FL O W SFe ed s t h e c e n tr a l d ata p la ne t o e xe cu te r e a l- tim e f e a tu re
g en era tio n, v e cto r m ana gem en t, a nd lo ca li z e d m od el
sc o rin g .
EV EN T-D RIV EN C O M PU TEIn te rs e cts w it h t h e c o re d ata la ye r t o r u n m atc h m akin g ,
anti- c h ea t/ fr a ud d ete ctio n, liv e -e co no m y u p date s, a nd
co old ow n t im ers .
C O M PLIA N CE L A YERN ativ e ly s a tis fie s r e g io na l r e g ula to ry o b lig atio ns in clu d in g
G DPR , K V KK, t h e E U A I A ct, a nd lo ca liz e d a ud it
r e q uir e m en ts .
H YBR ID D EP LO Y M EN TPro vis io ns t h e e n tir e s ta ck a cro ss a n in te g ra te d , m ult i-
e n vir o nm en t in fr a str u ctu re c o m bin in g s e lf – h oste d a nd
clo ud r e so urc e s.
T h e p atte rn e m erg in g a cro ss e n g in ee rin g b lo g s a nd v e n d or r o a dm aps is c o nve rg en ce o n
fe w er, c lo se r la ye rs . 06 · T H E S T A CK WHER E C O N SO LID A TED S T A CK S A RE H EA DIN G

Th e in d ustr y t r e n d is c o lla psin g t h e in fr a str u ctu re s p lit in to a s in g le , c o h ere n t d ata
p la ne.
UN IF IE D R EA L-T IM E D A TA L A YERFE A TU REPU RPO SESu b -10 m s r e a d/w rit eH ig h-sp eed d ata a cce ssV ecto r s e a rc h f o r A I p air in gM atc h m akin g & p ers o na liz a tio nM ult id im en sio n a l f ilt e rin gRe a l- tim e f ilt e rin g a cro ss s ig na lsA to m ic a ctio n s ( c a sh , c o old ow ns, f r a ud )Re lia bilit y f o r c rit ic a l o p sStr o n g c o n sis te n cySyn ch ro niz e d , a ccu ra te s ta teA I- N ATIV E W ORK FL O W SREQ U IR EM EN TFU N CT IO NM od el s c o rin g n ea r t h e d ata s to reR e m ove s r e m ote -in fe re n ce d ela y & c o stR ea l- tim e f e a tu re m ate ria liz a tio nFa st, h ig h-q ua lit y d ata f o r m od elsE v en t- d riv en r e -e v a lu a tio n l o op sC ontin uous a dapta bilit y 07 · R EA L-T IM E D A TA & A I W ORK FL O W S ARCH IT EC T U RA L C O N SO LID A TIO N :
REA L-T IM E D A TA & A I- N ATIV E W ORK FL O W S

CO M PLIA N CE-F IR ST R EQ U IR EM EN TSReg io n -P in ned R esid en cyK e ep s p la ye r d ata w it h in lo ca l le g a l ju ris d ic tio ns.B uilt – In A udit L o gsS e cu re s a t r a ce a ble t r a nsa ctio n r e co rd f o r
ve rif ic a tio n.
M od el T ra n sp are n cyD eliv e rs c o m ple te a lg orit h m ic e xp la in a bili t y
p er d ecis io n.
Dete rm in is tic L o gicE n su re s a ll p la ye r s e g m en ta tio n r e m ain s a ud it a ble .H YBR ID D EP LO Y M EN T F R A M EW ORKPro xim it y C om puteL o ca te s c o m pute n ea r lo ca l r e g io ns t o
m in im iz e la te n cy.
Self – H oste d L a ye rsM ove s h ig h-th ro ug hp ut w ork lo a ds t o
d ed ic a te d h a rd w are t o c u t c lo ud f e es.
S tr a te g ic E la stic it yR e str ic ts p ub lic c lo ud u se s tr ic tly t o v o la til e
t r a ffic s p ik e s.
O PEX S ta bili z a tio nR e p la ce s u np re d ic ta ble c lo ud e g re ss c o sts
w it h f la t, p re d ic ta ble s p en d .A ch ie vin g a bso lu te le g al c o m plia nce w it h ou t s a crif ic in g liv e p erfo rm ance
re q uir e s e m bed din g g ove rn a nce d ir e ctly in to a h yb rid , c o st- c o n tr o lle d d ata
in fr a str u ctu re .
C onso lid atio n s o lv e s f o r s p eed a nd c o st. R e g ula tio n a sks a t h ir d q uestio n: c a n y o u e xp la in w ha t
th e s y ste m d id ? 08 · C O M PLIA N CE & D EP LO Y M EN T CO M PLIA N CE-F IR ST , H YBR ID B Y D ES IG N

Exe cu tin g lo g ic a nd s tr e a m in g d ata in t h e s a m e p hysic a l lo ca lit y g ua ra nte es d ete rm in is tic ,
su b -10 m s b eh a vio r b y e lim in a tin g n etw ork r o und -tr ip s a nd p ip elin e s y n ch ro niz a tio n
b ottle n ecks .
U N IF IE D E X EC U TIO N L A YERPla yer M ana gem en tRe a l- tim e m atc h m akin g , d yn a m ic s e g m en ta tio n ,
co old ow n t im ers .
S e cu rit y & R is kA uto m ate d a nti- c h ea t h eu ris tic s a nd liv e
ris k s c o rin g .
G am e E c o n om yIn sta nt t r a nsa ctio na l u p date s a nd a lg orit h m ic
d yn a m ic p ric in g .
O PER A TIO N AL I M PA CTAcce le ra te d V elo cit yS im plif y in g a rc h it e ctu re r e d uce s d eb ug gin g
a nd d ep lo ym en t c o m ple xit y , d riv in g f a ste r
fe a tu re it e ra tio n.
Cost O ptim iz a tio nElim in a tin g n etw ork b ound arie s c u ts
c o m puta tio na l w aste a nd t o ta l in fr a str u ctu re
s p en d . 09 · E V EN T-D RIV EN L O GIC CO -L O CA TIN G C O M PU TE A N D D A TA

QU A LIT Y · P LA YER E X PER IE N CER ET EN TIO N · C O N SIS T EN CY & T R U STREA L-T IM E O PT IM IZ A TIO NLiv e t e le m etr y f o r m atc h m akin g ,
pers o na liz a tio n & o n-flig ht e co nom y
up date s.
A I D EC IS IO N IN GO n-d ata -p la ne s c o rin g & v e cto r
em bed din g s e lim in a tin g r e m ote
n etw ork h op s.
EN GIN EER IN G S T A BIL IT Y D ete rm in is tic s ta te w it h f e w er m ovin g
p arts — f a ste r it e ra tio ns, s a fe r r o llo u ts .
P LA YER E N GA GEM EN T Sm arte r a lg orit h m ic p air in g d eliv e rs a
v e rif ie d 4 – 15 % lif t in u se r r e te n tio n. R ea l- T im e
Data Im pact 10 · T H E V IR TU OU S L O OP TH E V IR TU OU S M ATCH M AK IN G L O O P

↑ 4 –15 %
RET EN TIO N U PLIF TS u b -10 m s A I m atc h m akin g
↓ 4 0–6 0 %
CO STU nif ie d lo g ic d ep lo ym en t
4 –5x
VELO CIT YFa ste r e n g in eerin g it e ra tio n
2 0 27
AI A CT R EA DYN ativ e a ud it a bilit yS in g le d ata -p la ne a rc h it e ctu reT h e s tu d io s t h a t t h riv e in t h e 2 0 26 – 20 28 w in d ow w ill b e t h ose t h a t a ctiv e ly
n eu tr a liz e t h ese s tr u ctu ra l t h re a ts a cro ss t o p -lin e e n g agem en t a nd b otto m -lin e
effic ie n cy.
Th e d im en sio ns o n w hic h t h e n ext 2 4 m onth s w ill b e w on o r lo st. 11 · V ALU E R EA LIZ A TIO N WHA T’S A T S T A K E ↓ L o w er C om ple xit y

In te g ra tin g c o m pute a nd d ata r e m ove s r e m ote h op s, e ra dic a te s s y n c f a ilu re s,
a nd g ua ra nte es d ete rm in is tic r e a l- tim e d ecis io n s.0 1
REA L-T IM E F E A TU RE
EX TR A CT IO N
K e ep s p la ye r f e a tu re s f r e sh t o
p re ve n t m is – ra nkin g a nd u nfa ir
m atc h es.
0 2
VEC T O R S EA RCHU se s v e cto rs o n t h e r e a l- tim e
data p la ne t o r e m ove la te n cy
a nd s y n c is su es.
0 3
EV EN T-D RIV EN
R EC O M PU TE
In sta ntly r e co m pute s o n p la ye r
o r e co nom y e ve n ts v ia t h e
in te g ra te d d ata c o m pute .
0 4
ON -D A TA -P LA N E
IN FE R EN CE
R u ns in fe re n ce d ir e ctly b esid e
th e d ata t o r e d uce la te n cy a nd
fa ilu re s.
A I-
N ATIV E
LO OP
Contin uous le a rn in g &
r e a l- tim e d ecis io nin g 12 · T H E A I- N ATIV E L O OP TH E M EC H A N IC S O F T H E A I- N ATIV E L O OP ↗ ↻

Matc h m akin g is n o lo ng er a bout s kill a lo n e. A s r e a l- tim e f e a tu re s p er d ecis io n
g ro w , s tu d io s r e b uild a ro und A I- n a tiv e w ork flo w s t o k e e p la te n cy lo w , f a ir n ess
h ig h, a nd p la ye rs e n g aged .
FE A TU RE E X PLO SIO N I N M ATCH M AK IN G ( IL L U ST R A TIV E)
8
2 5
90
150
0 1
MORE S IG N ALS P ER D EC IS IO NH ig her q ua lit y & f a ir n ess in e ve ry m atc h m akin g
outc o m e.0 2
TIG H TER L A TEN CY B U DGET SC o-lo ca tio n b eco m es a s tr u ctu ra l n ece ss it y a s
decis io n w in d ow s s h rin k.0 3
FE W ER S T A TE D IS C R EP A N CIE SB e tte r r e te n tio n & s ta bilit y f r o m a s in g le s o urc e
o f t r u th . 13 · S IG N IF IC A N CE WHY A I- N ATIV E W ORK FL O W S M ATTER 160 120 80 40 0 2015 2020 2024 2027 2015–2024 b ase d o n in du str y b ench m ark s; 2 027 p ro je cte d.

EU A I A ct — c o re o b lig atio ns, c u rre n t e n fo rc e m en t t im elin eFe b 2 0 25P ro hib it e d -p ra ctic e b ans & A I- lit e ra cy d utie sA ug 2 0 25G en era l- p urp ose A I ( G PA I) m od el o b lig atio n sD ec 2 0 27H ig h-ris k ( A nnex III) — d efe rre d f r o m A ug 2 0 26A ug 2 0 28H ig h-ris k A I e m bed ded in r e g ula te d p ro d uctsC O RE O BLIG A TIO N S— T ra nsp are n cy: d is c lo se a lg orit h m ic d ecis io ns— T ra ce a bilit y : f u ll a ud it a bilit y o f m od el f lo w— E xp la in a bilit y : d ocu m en te d r e a so ns f o r
d ecis io ns
— R is k c la ssif ic a tio n & g ove rn a nce : id en tif y
h ig h-ris k A I, m onit o r d rif t
M atc h m akin g a nd p ers o na liz a tio n a re c a nd id ate “ a lg orit h m ic d ecis io n -m akin g ” s y ste m s.
B u ild e xp la in a bilit y , a ud it lo g s, a nd d ete rm in is tic s c o rin g n ow t o a vo id a r u sh ed r e tr o fit .
P e n a lt ie s u p t o € 35 M o r 7 % o f g lo b al t u rn ove r.
S o urc e s: E U A I A ct ( R e g . 2 0 24 /16 89); D ig it a l O m nib us p ro vis io na l a g re em en t, 7 M ay 2 0 26 .
A ug 2 0 26Tra nsp are n cy o b lig atio ns 14 · R EG U LA TIO N CO M PLIA N CE B EC O M ES
IN FR A ST R U CT U RE IN F O RC E IN F O RC E PR O VIS IO N
AL PR O VIS IO N
AL PR O VIS IO N

01. H yb rid D ata C o-L o ca tio nR e se a rc h s h ow s s tu d io s in cre a sin g ly c o -lo ca tin g in fe re n ce a nd
d ata o n b are m eta l t o r e so lv e la te n cy, r e se rv in g c lo u d r e so u rc e s f o r
tr a ffic s p ik e s.
02. U nif ie d P la n e A dop tio nE n g in eerin g t e a m s a re a ctiv e ly c o lla psin g f r a gm en te d le g a cy s ta cks
(c a ch e + d ata base + s e a rc h ) in to s in g le , c o h ere n t e xe cu tio n la ye rs t o
n a tiv e ly s a tis fy s u b -10 m s A I m atc h m akin g b ud gets .
03. C lo u d R ep atr ia tio nT o n eu tr a liz e e sc a la tin g m ult i- re g io n e g re ss p en a lt ie s, la rg e-sc a le liv e -se rv ic e
tit le s a re a ggre ssiv e ly r e p atr ia tin g h ig h-th ro ug hp ut w ork lo a ds t o d ed ic a te d
in fr a str u ctu re t o s ta biliz e O PEX .
04 . C om pli a n ce -F ir s t A rc h it e ctu reA ntic ip atin g 2 0 27 r e g ula tio ns, s tu d io s a re s h if t in g t o w ard a ud it a b le ,
d ete rm in is tic e n vir o nm en ts t o e n su re a lg orit h m ic e xp la in a bili t y .
Th e c o st o f c h a ng in g a rc h it e ctu re is f a llin g a t t h e s a m e m om en t t h e c o st o f r u n nin g it
i n effic ie n tly is r is in g . W hic h p ath f it s d ep en d s o n s c a le , r e g io n m ix , a nd t e a m b ut t h e
re g ula to ry c a le n d ar h a s e n d ed t h e o p tio n o f d ecid in g la te r. 15 · E N GA GEM EN T M OD EL HOW S T U DIO S A RE R ES P O N DIN G: F O U R P A TH S