Молоток ценой в полтриллиона

В генеративный ИИ вложено свыше $500 млрд без внятного пути к окупаемости. Игровая индустрия расплачивается дефицитом памяти, ростом цен и доверием игроков.

Томми Томпсон — исследователь игрового ИИ с двадцатилетним стажем, основатель проекта AI and Games — начинает каждое знакомство фразой: «Я работаю в ИИ. Но не в том самом». Его колонка на GamesIndustry.biz — разбор от человека, который одной ногой в исследованиях, другой в продакшене.

Машинное обучение работает в играх давно и тихо. TrueSkill в Halo 2, Motion Matching после Hitman Absolution, боты для QA у EA и Ubisoft, балансировка RPG нейросетями у Square Enix, ML-профайлер в движке Snowdrop для портирования на консоли. Всё это экономит деньги. Никого не пугает.

После GPT-4 инвесторы стали спрашивать студии не «что вы делаете», а «как вы внедряете ИИ». Google DeepMind показала Genie 3 — генеративную модель игровых миров — и акции игровых компаний пошли вниз. Томпсон признаёт: как научный прорыв это впечатляет. Как инструмент разработки — астрономически дорого, нестабильно, бесполезно.

Побочный ущерб уже материален. Гонка за строительство дата-центров создала дефицит DRAM. Цены растут, поставки GPU задерживаются, скоро это доберётся до консолей. Томпсон сомневается, что новая Steam Machine выйдет дешевле $1000. Индустрия, которая годами жаловалась на стоимость разработки, теперь доплачивает за железо — потому что чужие нейросети сжигают мировые запасы чипов памяти.

Показательна история King. Разработчик Candy Crush десять лет строил собственные ML-инструменты для генерации контента, тестирования, профилирования игроков. Потом само их существование стало удобным основанием для сокращений.

Потребители голосуют ногами. Два года назад Томпсон предсказал: игроки начнут выбирать «ИИ-free» проекты — как покупают органические овощи. Инди это подтвердили. Антипатия универсальна по демографии и нарастает. На GDC 2024 формулировка стала жёстче: «Я узнаю молоток в отчаянных поисках гвоздя».

Проблема глубже PR-кризиса. Крупнейшие поставщики генеративного ИИ — Microsoft, Google, Tencent — одновременно контролируют издателей и платформы. Они продают технологию и сами принимают решение о её внедрении. Конфликт интересов зашит в архитектуру рынка.

Томпсон предлагает отрасли самоорганизоваться: отделить работающее от вредного, делиться провалами, образовывать. Рецепт правильный. Пациент — индустрия, где каждый крупный игрок одновременно продавец и покупатель собственного лекарства.

Подписаться на 😅