- Modelos de IA generativa baseados em Diffusion estão surgindo como a tecnologia central da próxima geração de desenvolvimento de jogos AAA
- O ecossistema AAA tradicional, centrado em gráficos, está chegando ao limite, e gráficos de alta qualidade já não são mais um diferencial
- Com a popularização das ferramentas de desenvolvimento de jogos e a comoditização dos ativos gráficos, a fronteira entre indie e AAA está enfraquecendo
- A geração gráfica em tempo real baseada em IA, usando TPUs locais e inferência de modelos, está surgindo como a nova arma dos jogos premium
- Daqui para frente, o AAA deve se concentrar em estabilizar os modelos de Diffusion e garantir consistência, e esse processo tende a se tornar a competitividade da próxima geração da indústria de games
ECONOMICS
- O lançamento de novos consoles tinha como principal motor o aumento do poder computacional e dos gráficos
- Recentemente, com a estagnação do avanço dos gráficos fotorrealistas, o efeito de salto geracional passou a diminuir
- Os estúdios AAA justificavam orçamentos enormes e o valor do produto pela diferenciação gráfica, mas esse modelo está balançando
DEMOCRATIZATION AND COMMODIFICATION OF AAA
- Com o avanço das ferramentas de desenvolvimento de jogos, até desenvolvedores indie conseguem implementar gráficos próximos ao padrão AAA
- Com ferramentas como Unreal, é fácil atingir os 80% superiores de qualidade
- Os consumidores valorizam mais a experiência de jogo em si do que o espetáculo gráfico, e o valor premium dos jogos AAA está se diluindo
- A popularidade de jogos ‘low-fi’ como Among Us e Vampire Survivors reflete isso
- Os estúdios AAA ocidentais estão enfrentando uma crise por dependerem da antiga estratégia de alta qualidade visual
- O AAA oriental está explorando novas possibilidades ao investir recursos de AA/AAA em jogos com “padrões estéticos mais baixos”
DIFFUSION
- O próximo elemento de diferenciação premium dos jogos AAA será o machine learning, especialmente modelos generativos baseados em Diffusion
- Projetos como o GameNGen, do Google, demonstram engines que geram imagens em tempo real de acordo com a entrada do jogador
- A geração de imagens tradicional via API tem limitações de velocidade (milhares de ms), mas em uma TPU local isso se torna viável em tempo real com 16~20ms
- A qualidade ficou tão alta que até avaliadores humanos têm dificuldade para distinguir vídeo de jogo real de vídeo gerado por IA
AN EXPENSIVE, CHALLENGING, AND REWARDING ROAD
- Garantir consistência e estabilidade dos modelos de Diffusion deve ser o grande desafio do AAA da próxima geração
- Indies toleram instabilidade, mas o AAA se concentra em construir uma ‘engine’ altamente refinada
- A barreira de entrada dos jogos premium pode surgir novamente
- Exemplos de investimento em desenvolvimento
- Integração entre game engine e modelos de Diffusion, além da construção de estruturas de feedback
- Será necessário desenvolver várias ferramentas para manter a consistência, como anotação de objetos, OCR de imagens, captura de voz e buffering
- Desenvolvimento de estruturas de prompt para geração de cenas, como world grammar
BUT WHY DO THIS AT ALL?
- A tecnologia baseada em Diffusion tem custo marginal quase zero para transição e transformação de cenas, além de maximizar reutilização e personalização
- Depois de construída, permite ao usuário simular livremente o mundo, cenário e estilo que quiser
- Só com atualizações do modelo, o jogo pode evoluir continuamente e permitir combinações infinitas
- Se os estúdios AAA não conseguirem se adaptar a essa mudança, o risco de ficarem para trás é alto
WHAT DIES
- Jogos AAA tradicionais focados em direção cinematográfica (GTA, plataformas 2D, corrida etc.) têm grande chance de ser rapidamente substituídos por modelos de Diffusion
- Ex.: algo como “GTA na minha própria cidade” pode se tornar realidade via geração personalizada
- Jogos de experiência visual, nos quais a precisão importa menos, enfrentam uma grande transformação
WHAT SURVIVES
- Jogos baseados em precisão e sistemas (estratégia, RTS, MOBA etc.) tendem a sofrer relativamente menos impacto do Diffusion
- Indies, jogos experimentais e jogos system-driven continuam tendo valor diferenciado
WHAT THRIVES
- Graças aos modelos de Diffusion, as fronteiras entre gêneros e sistemas de jogo ficam mais borradas, ampliando a imaginação
- Ex.: em tempo real, um jogo de carros pode mudar de gênero para simulação de gestão ou simulação de vida
- O AAA ganha a oportunidade de abrir novas fronteiras em novas engines, middleware e franquias
- Inferência local e tecnologias de IA também serão incorporadas aos jogos tradicionais de várias formas
BEYOND GAMES
- Consoles podem recuperar vantagem de plataforma tanto em games quanto em IA ao incorporar TPUs programáveis
- Se TPUs se disseminarem amplamente, o mercado de usos de IA fora dos jogos (arte, ferramentas criativas etc.) também deve crescer
- Mudanças podem surgir com novas linhas de consoles (ex.: XBOX T)
PROJECTING
- Os primeiros jogos baseados em Diffusion podem ter baixa qualidade, mas a velocidade de evolução da IA é muito maior do que a das antigas trocas de geração de consoles
- Isso é semelhante ao salto visto em modelos de geração de imagem como Midjourney
- Em um momento em que o colapso do AAA e a fuga de talentos se intensificam, as desenvolvedoras que se anteciparem a esse novo paradigma serão as líderes da próxima geração
- Nos próximos 10~20 anos, a própria forma de desenvolver jogos será reestruturada, e uma grande leva de novas engines e franquias deve surgir
Conclusão
- Modelos de Diffusion e inferência local estão surgindo como a próxima fronteira premium do desenvolvimento de jogos AAA
- Estúdios AAA vão liderar um novo ecossistema de games com base em capacidade técnica e capital para controlar e estabilizar modelos generativos instáveis
- Uma nova era está começando, na qual a própria forma de desenvolver e jogar será completamente redefinida
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