Эндрю Боуэлл (15 лет в Havok и 10 лет в Unity, сейчас CEO Iconic) делит применение ИИ в играх на два уровня: продакшн и рантайм.
1. Где на самом деле важен ИИ
Продакшн-ИИ — ассистенты кода, генерация ассетов, диалогов и т.п. Это ускоряет и удешевляет разработку, но не меняет саму природу игрового опыта — это просто более эффективный пайплайн.
Рантайм-ИИ — всё, что происходит во время игры: живые системы, которые реагируют на игрока в реальном времени. Боуэлл считает, что именно здесь скрыт настоящий сдвиг парадигмы: использование ML-компьютинга, чтобы сделать миры динамичными и несценарными.
Iconic фокусируется на конверсационных персонажах с памятью, персоной и нарративной целостностью, работающих прямо во время геймплея. Это не «плагин» к готовой игре, а дизайн-примитив, вокруг которого строится весь геймдизайн. По сути, он призывает делать игры «AI-native», а не добавлять ИИ постфактум.
Практический фильтр для геймдизайнера: любая «AI-в-играх» фича либо ускоряет продакшн, либо меняет опыт игрока. Первое — инкрементально, второе — потенциально создаёт новый класс игр, но и сильно рискованнее.
2. Экономика: кто платит за ИИ при миллионе игроков
Ключевая проблема — стоимость инференса. Если ИИ-функции завязаны на облачные LLM, то при росте онлайна токен-косты становятся критичными. Плюс:
- приватность голосовых данных (отправка в облако),
- нестабильность из-за обновлений базовых моделей,
- задержки, несовместимые с живым диалогом.
Поэтому Iconic делает ставку на он- девайс инференс. Их первая игра The Oversight Bureau (AI-native проект, доступен в Steam) запускает весь AI-стек локально даже на Steam Deck. Для этого используют маленькие дообученные модели, жёсткие ограничения и договорённости с арт-командой по распределению GPU-ресурсов.
Результат: нулевые переменные расходы на инференс на игрока и отсутствие зависимости от внешних провайдеров моделей. Но есть проблема охвата железа: примерно у 30% пользователей Steam есть достаточно мощный GPU (уровня 4080) для полного стека.
Как временное решение Боуэлл видит гибридные схемы (часть на устройстве, часть в облаке), но убеждён, что победит тот, кто сделает полноценный он-девайс стек массовым. Для студий это означает: если ваш ИИ критичен к геймплею и завязан на облако, ваша себестоимость масштабируется вместе с вовлечённостью. Это по сути GaaS-модель расходов, даже если игра продаётся как премиум, и её надо чем-то стабильно окупать (например, микротранзакциями).
3. Может ли новый AI-runtime выжить на рынке движков
История новых движков мрачная: провалы Stadia, Amazon Lumberyard, Improbable. Unity и Unreal тоже масштабировались во многом за счёт побочных бизнесов. Боуэлл не пытается конкурировать с ними как с полными движками.
Стратегия Iconic — быть прослойкой: AI-runtime и тулсет поверх существующих движков, ближе к модели Havok (физика как middleware), чем к Unity (полный движок). План:
- решить одну сложную задачу (AI-runtime) лучше всех,
- доказать её ценность, выпустив собственные игры на этой технологии,
- потом лицензировать решения студиям.
Успех зависит от двух внешних факторов:
- действительно ли AI-native дизайн создаёт опыт, который игроки хотят. У The Oversight Bureau хорошие отзывы в Steam при честном раскрытии использования ИИ, но это пока только один инди-кейс;
- успеет ли он-девайс стек стать достаточно массовым по железу до того, как закончится финансирование, и до того, как крупные движки встроят аналогичные возможности.
- ИИ-инструменты для продакшна полезны, но не меняют саму природу игр; радикальный сдвиг — в рантайм-ИИ, влияющем на опыт игрока.
- AI-native дизайн требует строить игру вокруг ИИ-систем (например, конверсационных NPC), а не прикручивать их сверху.
- Облачный инференс делает экономику ИИ-фич линейной к вовлечённости и фактически навязывает GaaS-модель.
- Он-девайс инференс снимает переменные расходы и зависимость от провайдеров, но упирается в ограничения железа игроков.
- Жизнеспособность AI-runtime как middleware зависит от спроса на AI-native опыт и скорости распространения мощного «железа».
