Ludus AI zmienia tworzenie gier z pomocą AI. Polska firma wie, jak zrobić to dobrze

W ostatnich latach sztuczna inteligencja stała się jednym z najgorętszych tematów w branży technologicznej. Generatywne modele potrafią pisać teksty, tworzyć obrazy, generować muzykę, a nawet pomagać w programowaniu. Nic dziwnego, że zainteresowały się nimi również studia tworzące gry.

Problem w tym, że wykorzystanie AI w gamedevie często spotyka się z mieszanymi reakcjami. Gracze obawiają się masowej produkcji gier tworzonych automatycznie, powtarzalnych światów oraz utraty ludzkiej kreatywności.

Ludus AI wychodzi jednak z innego założenia. Polska firma uważa, że sztuczna inteligencja nie powinna być zastępstwem dla projektantów, grafików czy programistów. Ma być raczej zaawansowanym współpracownikiem, który zdejmie z nich najbardziej czasochłonne zadania i pozwoli skupić się na tym, co najważniejsze – projektowaniu doświadczeń.

Za Ludus AI stoi Piotr Penar, były CEO DreamStorm Studios, który od lat działa w branży gier i realizował projekty między innymi dla Amazon, Google oraz Delta Airlines.

Startup powstał z myślą o rozwiązaniu konkretnego problemu: współczesne gry są coraz bardziej skomplikowane, a ich produkcja wymaga ogromnych zespołów specjalistów. Największe studia mogą pozwolić sobie na setki pracowników, ale dla mniejszych zespołów stworzenie dużego świata gry często jest poza zasięgiem. Według twórców Ludus może zmienić tę sytuację, dając mniejszym ekipom narzędzia wcześniej dostępne tylko dla największych producentów.

Firma zebrała już 4,5 mln zł finansowania od funduszy Hard2Beat, 24Ventures, Hartmann Capital oraz twórów Artificial Agency. Partnerem technologicznym w zakresie sprzętu jest AMD, które udostępniło stacje robocze z procesorami Ryzen AI MAX+ 300 i Ryzen Threadripper PRO 9000WX. Z narzędzia korzysta obecnie ponad 37 tys. deweloperów – nie tylko twórców gier, ale również specjalistów zajmujących się architekturą, symulacjami, motoryzacją czy produkcją filmową.

Polska firma przygotowuje się do premiery Ludus 1.0 – nowej wersji generatywnego asystenta AI dla twórców pracujących w silniku Unreal Engine. Sam Ludus nie jest nowością, jednak wersja 1.0 ma oznaczać prawdziwy przełom. Dotychczas narzędzie wspierało deweloperów w wybranych zadaniach, natomiast nowa odsłona ma objąć niemal cały proces tworzenia gry.

Według twórców będzie to pierwsze rozwiązanie tego typu, które potrafi pomagać przy wszystkim – od programowania i tworzenia modeli 3D po animacje, efekty specjalne i dźwięk. Obecnie trwa ostatni etap zamkniętych testów, a oficjalna premiera została zaplanowana na 14 sierpnia.

Do tej pory dostępne rozwiązania AI często działały bardzo punktowo. Pomagały wygenerować pojedynczy model, fragment kodu albo konkretny element sceny. Ludus podchodzi do problemu inaczej – analizuje cały projekt i rozumie zależności pomiędzy jego elementami. Oznacza to, że sztuczna inteligencja nie patrzy wyłącznie na jeden aktualnie otwarty plik, ale potrafi zrozumieć strukturę całego świata gry: wykorzystane assety, logikę działania, zależności między obiektami oraz styl artystyczny.

Dzięki temu twórca może wydać polecenie w naturalnym języku, a Ludus spróbuje przełożyć je na działające elementy w Unreal Engine. Przykładowo projektant może opisać nową mechanikę rozgrywki, poprosić o stworzenie określonego obiektu albo zmianę zachowania postaci, a AI przygotuje potrzebne elementy i zadba o ich współpracę z istniejącym projektem.

Największą zmianą w Ludus 1.0 ma być rozszerzenie możliwości narzędzia na wszystkie najważniejsze elementy produkcji gry.

AI może pomagać między innymi przy:

• tworzeniu logiki rozgrywki, Blueprintów i kodu C++,
• projektowaniu zachowania przeciwników poprzez Behavior Tree,
• budowie interfejsów UMG,
• tworzeniu scen, materiałów i środowiska,
• generowaniu oraz edycji modeli 3D,
• przygotowaniu postaci, riggingu i animacji,
• systemach efektów specjalnych Niagara,
• generowaniu dźwięków, dialogów i muzyki,
• analizowaniu błędów w całym projekcie.

Oznacza to, że osoba specjalizująca się w jednej dziedzinie może dzięki AI rozszerzyć swoje możliwości. Grafik może szybciej stworzyć działający prototyp mechaniki, programista może eksperymentować z oprawą wizualną, a małe studio indie może realizować pomysły, które wcześniej wymagałyby znacznie większego zespołu.

Twórcy podkreślają, że największą przewagą ich rozwiązania jest sposób rozumienia projektu. Klasyczne integracje AI często widzą jedynie fragment pracy – pojedynczy plik albo aktualnie edytowaną scenę.

Ludus stale analizuje cały projekt i jego strukturę. Dzięki temu może lepiej przewidzieć, jak konkretna zmiana wpłynie na pozostałe elementy gry. Jeżeli użytkownik zmieni mechanikę działania postaci, AI może uwzględnić istniejące animacje, systemy zachowania oraz inne zależności.

Według firmy własny system analizy i rozumienia projektów sprawia, że operacje generatywne są nawet 10 razy szybsze oraz 6 razy tańsze niż w standardowych narzędziach.

Pojawienie się takich narzędzi jak Ludus pokazuje, że sztuczna inteligencja prawdopodobnie stanie się stałym elementem procesu tworzenia gier. Nie oznacza to jednak automatycznie końca pracy grafików, programistów czy projektantów. Wręcz przeciwnie – może pozwolić im szybciej testować pomysły i tworzyć bardziej rozbudowane światy.

Największą zmianą może być obniżenie bariery wejścia. W przyszłości do stworzenia gry niekoniecznie będzie potrzebny ogromny zespół. Być może coraz większe znaczenie będzie miała sama wizja twórcy oraz jego umiejętność współpracy z narzędziami AI.

Przy okazji premiery Ludus 1.0 porozmawialiśmy z zespołem odpowiedzialnym za projekt nie tylko o samym narzędziu. Zadaliśmy również kilka pytań dotyczących przyszłości branży gier, tego, jak studia będą wykorzystywać sztuczną inteligencję, czy AI rzeczywiście zmieni sposób produkcji największych hitów oraz jak rozwija się zaplecze sprzętowe potrzebne do obsługi takich technologii.

Paweł Maziarz, redaktor Benchmark.pl: Część graczy reaguje negatywnie na wykorzystanie AI w produkcji gier. Czy rozumiecie te obawy i gdzie według was powinna przebiegać granica wykorzystania sztucznej inteligencji?

Piotr Penar, Founder & CEO Ludus AI: Mając doświadczenie zarówno w tworzeniu gier, jak i z perspektywy samych graczy, doskonale rozumiemy te obawy. Na obecnym etapie rozwoju technologii sztuczna inteligencja jest już zaimplementowana w większości narzędzi cyfrowych. To od użytkowników zależy, w jaki sposób będą ją wykorzystywać: czy stanie się wsparciem w monotonnych i powtarzalnych zadaniach, czy też posłuży do automatycznego generowania całych tytułów (które na razie i tak są wątpliwej jakości). Wiemy jednak jedno: ludzie nie chcą grać w generyczne produkcje stworzone w 100 proc. przez AI i to się nie zmieni. Granice wyznaczają same studia, obserwując podejście graczy oraz ich reakcje. Większość deweloperów wybiera narzędzia takie jak Ludus do prototypowania i iteracji, podczas gdy finalne wersje gier przygotowywane są w tradycyjny sposób przez zespoły specjalistów.

PM: Co powiedzielibyście graczowi, który mówi: "Nie chcę grać w grę stworzoną przez AI"?

PP: Jeśli gra została w całości wygenerowana przez AI i jest słaba jakościowo – nic w tym dziwnego, my również nie chcielibyśmy w nią grać. Jeśli jednak proces twórczy był na którymś etapie świadomie wspierany przez sztuczną inteligencję w celu usprawnienia czasochłonnych zadań, które są niewidoczne dla odbiorcy, to jako gracze nawet się o tym nie dowiemy. Ludus umożliwia solowym twórcom oraz małym studiom wydawanie projektów, które w przeszłości nie miałyby szansy ujrzeć światła dziennego. Dostarcza możliwości i wiedzę, która wprawdzie nie zastąpi specjalistów, ale pomaga przebrnąć przez początkowy etap iteracji i realnie ułatwia ukończenie projektu. Porzucanie gier przed osiągnięciem etapu publikacji to w gamedevie standard. Jeśli narzędzie potrafi ułatwić przejście przez najbardziej wymagające fazy produkcji, dać twórcom czas na kreatywność, zdjąć z ich barków powtarzalne czynności i doprowadzić do premiery lepiej zoptymalizowanego, ciekawszego tytułu – to świetna wiadomość zarówno dla deweloperów, jak i samych graczy.

PM: Czy możliwe jest, żeby gra była tworzona z wykorzystaniem AI, ale nadal miała wyraźny ludzki charakter?

PP: Oczywiście, że tak. Ludus pomaga przede wszystkim w usprawnieniu żmudnych zadań, takich jak łączenie logiki gry czy sam etap prototypowania, które nie wpływają na przysłowiowy "vibe" finalnej produkcji. Fakt, że potrafimy zoptymalizować te obszary, sprawia, że dajemy twórcom dodatkowy czas na kreatywność oraz możliwość przetestowania większej liczby pomysłów. To właśnie tego aspektu brakuje dziś na rynku najbardziej, przez co często kończymy z tą samą mechaniką kopiowaną do kolejnych gier danego studia, "bo daty premiery są już ustalone i czas goni". Ostatnie lata pokazują, że tytuły opierające swój sukces na innowacyjności najskuteczniej podbijają serca graczy i wyróżniają się na tle innych produkcji.

Wsparcie AI to nierzadko jedyna droga dla niezależnych deweloperów i zapaleńców marzących o wydaniu autorskiego projektu. Dzięki tego typu narzędziom artysta 3D jest w stanie zaprogramować podstawową logikę gry, a programista szybko wygeneruje prototypy modeli. W rezultacie proces prezentowania swoich koncepcji w studiu o długim obiegu informacji skraca się nawet o 70 proc. Uważam, że dzięki temu twórcy przestają się martwić, czy dany pomysł nie okaże się stratą czasu, a do kosza trafia znacznie mniej odrzuconych koncepcji. Mogą po prostu zweryfikować więcej idei i przedstawić je reszcie zespołu. To właśnie ta droga prowadzi do zachowania wyraźnego, ludzkiego charakteru gry.

PM: Czy AI pomoże deweloperom tworzyć więcej, czy przede wszystkim tworzyć lepiej?

PP: To zależy. Przy pracy z AI naturalnie powstaje więcej plików czy linijek kodu, ale to wciąż od człowieka zależy, czy ostateczny efekt będzie satysfakcjonujący. Gdzieś jest ten złoty środek, który pozwala kilkukrotnie skalować możliwości twórców, a jednocześnie minimalizować dług technologiczny. Niewątpliwym rezultatem adaptacji tych rozwiązań jest zyskanie przez studia dodatkowego czasu, co z kolei daje szansę przeznaczenia go na pracę w pełni artystyczną.

PM: Czy za kilka lat gracze będą narzekać na gry tworzone bez AI, tak jak dziś narzekają na gry bez odpowiedniej optymalizacji?

PP: Myślę, że za kilka lat wyraźnie zarysuje się podział na dwa rodzaje studiów. Pierwsze będą zaskakiwać poziomem optymalizacji, kreatywnością i odważnymi, nowymi rozwiązaniami, na które wcześniej po prostu brakowało czasu. Drugie natomiast nadal będą powielać ten sam bezpieczny, szybszy, ale często słabo zoptymalizowany i mało ciekawy schemat. Będą w ten sposób pogłębiać zmęczenie odbiorców nudnymi tytułami, które nierzadko są tworzonymi pod presją "skokami na kasę" kompletnie bez winy deweloperów. Wiemy, że w dużych firmach powoli powstają już specjalne działy z jedną główną misją: naprawić problem długich, nieefektywnych procesów produkcyjnych, kłopotów z optymalizacją i powtarzalnych schematów. Właśnie z takimi studiami współpracujemy i mamy nadzieję, że ich wysiłki sprawią, iż wkrótce sami przestaniemy narzekać na bolączki trapiące współczesne premiery. Patrząc na to z zupełnie innej strony na pewno możemy spodziewać się fali gier generatywnych bardzo słabej jakości, tworzonych w pełni automatycznie tylko po to, by zalać rynek. To zjawisko ma już zresztą miejsce od lat. Ostatecznie jednak to gracze decydują o tym, co przetrwa próbę czasu, i to od ich decyzji zakupowych zależy kierunek rozwoju całej branży. Mogę ze spokojem stwierdzić, że wiele studiów podchodzi do tematu świadomie oraz ostrożnie. Zdecydowanie odrzucają te rozwiązania AI, które mogłyby wywołać niezadowolenie graczy, a zamiast tego wdrażają funkcje realnie ułatwiające i przyspieszające ich wewnętrzne procesy

PM: Gracze często słyszą, że AI ma przyspieszyć produkcję gier. Ale co konkretnie zobaczą dzięki temu gracze? Jakie elementy gry mogą stać się lepsze?

PP: Tworzenie gier klasy AAA to niewyobrażalnie złożone przedsięwzięcie, dodatkowo ograniczone rygorystycznymi terminami i budżetem. W sytuacjach, gdy czasu jest coraz mniej, a na ekranie piętrzy się przerażająca liczba zadań, deweloperzy często wolą skopiować istniejącą mechanikę czy zasoby (assety) ze swojej poprzedniej produkcji, a my jako gracze chcemy coraz to lepszych, bardziej rozbudowanych i immersyjnych produkcji, za mniejszą cenę.Twórcy nierzadko muszą też podejmować trudne decyzje o porzuceniu części optymalizacji czy też ficzerów, aby zdążyć do dnia premiery. To właśnie w tym aspekcie gracze poczują największą różnicę. Możliwość skuteczniejszej optymalizacji oraz uwolnienie kreatywności deweloperów – poprzez oszczędzenie ich czasu na monotonnych zadaniach – sprawią, że gry będą znacznie bardziej dopracowane i zaczną działać płynnie już od pierwszego dnia.

PM: Co gracze odczują bardziej dzięki AI w produkcji gier: to, że gry będą powstawać szybciej, czy to, że twórcy będą mogli tworzyć bardziej ambitne i wcześniej nieosiągalne produkcje?

PP: Odczują obie te korzyści, w zależności od profilu studia. Twórcy indie będą mogli realizować bardziej złożone projekty, na które wcześniej nie mieli budżetu. Z kolei wielkie studia AAA zyskają możliwość skrócenia czasu produkcji, który w przypadku topowych gier wynosi obecnie średnio 5-7 lat. W idealnym świecie, gry o takiej samej lub lepszej jakości niż aktualnie, mogłyby być tworzone szybciej i sprawniej, co zmniejszyłoby też końcową sklepową cenę którą musimy wydać by pograć w świetne tytuły.

PM: Czy AI pozwoli mniejszym zespołom tworzyć gry o jakości, która wcześniej wymagała setek osób?

PP: Na ten moment musiałbym trochę wróżyć ze szklanej kuli. Mimo że znamy już historię niewielkich zespołów, które stworzyły niesamowite produkcje (jak na przykład Clair Obscur: Expedition 33), to patrząc na obecne tempo rozwoju technologii – wciąż jest to bardzo karkołomne zadanie, wymagające wybitnych talentów na pokładzie. Sztuczna inteligencja to nadal tylko narzędzie i wydaje się, że długo nim pozostanie. To, w jaki sposób poszczególne osoby będą potrafiły je wykorzystać, jest kwestią wysoce indywidualną, uzależnioną od talentu i samozaparcia. Z całą pewnością jednak obniżamy próg wejścia dla ludzi, którzy kochają gry i chcieliby nauczyć się je tworzyć lub po prostu zrealizować swój wymarzony projekt.

PM: Czy AI może pomóc zmniejszyć liczbę premierowych problemów technicznych? Czy wasz system może sprawić, że gry będą bardziej dopracowane w dniu premiery?

PP: Zdecydowanie. To jeden z głównych przypadków użycia Ludusa, z którego na co dzień korzystają studia. Poza możliwością pełnego zrozumienia projektu oraz zawartych w nim zależności – co pozwala na niemożliwe wcześniej, dogłębne skanowanie całości i wyszukiwanie błędów – dzięki współpracy z AMD dodaliśmy również pełne wsparcie dla optymalizacji pod kątem technologii FSR. W praktyce oznacza to, że deweloper nie musi już opuszczać edytora, przekopywać się przez dokumentację i metodą prób i błędów sprawdzać, jak poprawnie zaimplementować upscaling. Ludus zna specyfikę FSR oraz konkretny projekt twórcy, potrafi więc podpowiedzieć i przeprowadzić optymalizację wydajności bezpośrednio w silniku Unreal Engine, precyzyjnie dopasowując ją do tego, co faktycznie dzieje się w grze. Dobrze zaimplementowany FSR to element, który gracz odczuwa od pierwszej minuty: Wyższe FPSy i płynność działania na sprzęcie, który faktycznie stoi u niego pod biurkiem, a nie na topowych maszynach z działu testowania.

Dodatkowo od niedawna, obok Ludusa, rozwijamy projekt o nazwie Cozac. Jest to system audytu technicznego dla gier opartych na Unreal Engine. Oprogramowanie prześwietla cały projekt (zasoby, blueprinty, kod oraz strukturę) i w około 10 minut generuje kompleksowy raport o jego stanie. Każdy problem zostaje zidentyfikowany, uszeregowany według wpływu na wydajność i opisany prostym językiem: co jest nie tak, dlaczego to ważne oraz ile realnie potrwa naprawa. Dzięki temu problemy techniczne wychodzą na jaw przed oddaniem kolejnego kamienia milowego, a nie w recenzjach graczy tuż po premierze.

PM: Czy system Cozac może wykryć problemy, których człowiek nie byłby w stanie znaleźć, bo projekt jest już zbyt skomplikowany?

PP: Tak, i właśnie po to powstał Cozac. Współczesny projekt gry to tysiące zasobów, blueprintów i linii kodu powiązanych gęstą siecią zależności, których żaden pojedynczy człowiek nie jest w stanie pomieścić w głowie. W tym miejscu warto wspomnieć o grupie, o której rzadko się mówi, a na której spoczywa ogromna odpowiedzialność: o producentach. Producent odpowiada za budżet, terminy i strategiczne decyzje, a jednocześnie bardzo często cierpi z powodu braku obiektywnego wglądu w aktualny stan prac. Jego wiedza opiera się nierzadko na ulotnej pamięci dewelopera. Nie wynika to ze złej woli, lecz z naturalnej specyfiki tak złożonych projektów.

Cozac pozwala producentom śledzić realne zmiany i zyskać autentyczny obraz sytuacji, przetłumaczony z języka programistycznego na ludzki. Pierwsze uruchomienie narzędzia zazwyczaj wyciąga na światło dzienne problemy, o których zespół dyskutował od dawna, ale nikt nigdy ich precyzyjnie nie zmierzył. Dzięki temu producenci mogą podejmować decyzje w oparciu o twarde fakty pobrane prosto z silnika, a nie tylko na podstawie subiektywnej oceny zespołu. Finalnie mogą dzięki temu spać spokojnie i skuteczniej dostarczać na rynek produkcje, na jakie zasługują odbiorcy. Dla gracza oznacza to jedno: znacznie mniej nieprzyjemnych niespodzianek w dniu premiery

PM: Kluczowe znaczenie w działaniu waszego narzędzia miał sprzęt i możliwość analizowania całych projektów gier zamiast dzielenia ich na fragmenty. Dlaczego ta różnica jest tak ważna z punktu widzenia jakości końcowej gry?

PP: Ponieważ gra nie jest wyłącznie zbiorem niezależnych plików, lecz skomplikowaną siecią zależności. Zmiana jednego materiału potrafi wpłynąć na wydajność całego poziomu, a modyfikacja pojedynczego blueprintu na logikę w zupełnie innym miejscu projektu. Jeśli narzędzie analizuje kod jedynie we fragmentach, to, mówiąc przysłowiowo, widzi drzewa, ale nie dostrzega lasu. Podpowiada rozwiązania, które lokalnie wydają się sensowne, ale globalnie psują projekt. To są dokładnie te błędy, które gracz później odczuwa jako bolesne spadki wydajności czy bugi.

Najtrudniejsze nie było jednak wymyślenie takiego podejścia, tylko jego zbudowanie. Serce nowego Ludusa, czyli system przetwarzania i rozumienia całych projektów, wymagało uruchamiania w ramach jednej stacji roboczej kilkunastu instancji projektów jednocześnie oraz modeli AI, które pracowały na nich i analizowały ich działanie lokalnie. A odpalanie wielu projektów naraz, z ciągłymi testami w tle, to ogromne obciążenie dla każdego sprzętu komputerowego i przez długi czas nie umieliśmy znaleźć rozwiązania, które by to udźwignęło. Przełomem okazała się technologia AMD. Połączenie blisko pół terabajta pamięci RAM, dzięki któremu mogliśmy sprawnie testować projekty w całości, bez dzielenia ich na fragmenty, oraz kart graficznych Radeon pozwalających uruchamiać kilka modeli językowych naraz sprawiło, że byliśmy w stanie bardzo szybko iterować na Ludusie 1.0. Na procesorach serii Ryzen Threadripper całość szła na tyle sprawnie, że nowe funkcjonalności wdrażaliśmy praktycznie codziennie. Szczerze mówiąc, nie była to więc kwestia zrobienia czegoś szybciej, lecz zrobienia tego w ogóle. Efekt widać bezpośrednio w Ludusie 1.0. Praca jest obecnie 10 razy szybsza i 6 razy dokładniejsza niż wcześniej. Po raz pierwszy możliwe stało się generowanie animacji, dźwięków, materiałów i interaktywnego UI z pełnym zrozumieniem całego projektu i otaczających go zasobów. Dla gracza przekłada się to na coś bardzo wymiernego: znacznie mniej błędów wynikających z pracy deweloperów "na ślepo" oraz więcej czasu zespołu na dopracowanie tych elementów, które faktycznie widać na ekranie.

PM: Czy rozwój sprzętu będzie oznaczał, że AI będzie mogło coraz lepiej rozumieć całe światy gier – ich kod, grafikę, mechaniki i zależności między nimi?

PP: Jesteśmy tego najlepszym dowodem, choć droga do tego wcale nie była prosta. Od strony kodu i architektury wiedzieliśmy, jak zbudować system rozumiejący cały projekt naraz, ale przez długi czas nie umieliśmy znaleźć sposobu, żeby faktycznie go stworzyć. Każda próba rozbijała się o to samo: równoczesne uruchamianie wielu projektów, testów i modeli AI to obciążenie, którego typowy, nawet topowy sprzęt po prostu nie wytrzymuje. Dopiero stacje robocze napędzane sprzętem AMD pozwoliły nam pracować na kilkunastu instancjach projektów jednocześnie, z modelami analizującymi je lokalnie, i to był moment, w którym wszystko ruszyło. Dziś rozumiemy kod, zasoby, mechaniki oraz zależności między nimi na poziomie wręcz absolutnym. Dodatkowo koszt wykonania jednego pełnego cyklu przetwarzania danych spadł o około 99 proc., co pozwoliło nam zatrudnić kolejnych świetnych specjalistów do dopracowywania produktu. Dzięki temu konsekwentnie rozszerzamy możliwości Ludusa, choćby poprzez niedawne dodanie funkcji generowania materiałów, dźwięków, muzyki czy animacji. Wszystko to odbywa się przy jednoczesnym zachowaniu pełnego zrozumienia stylu i charakteru konkretnego projektu. To absolutny warunek, aby finalny efekt nie był generyczny, lecz w pełni spójny z wizją twórcy. Mając do dyspozycji coraz lepszy sprzęt i tak błyskawicznie rozwijającą się technologię AI, z pewnością uda nam się wkrótce przekroczyć kolejne granice, których na ten moment jeszcze nawet nie dostrzegamy.

PM: Czy za kilka lat studia będą potrzebowały zupełnie innego zaplecza technologicznego niż dzisiaj, żeby tworzyć gry AAA?

PP: Niekoniecznie. Gry to sztuka i zawsze nią pozostaną. Po raz kolejny podkreślam, że sztuczna inteligencja to tylko – i zarazem aż – narzędzie. Jeśli dane studio uprze się, by robić wszystko absolutnie ręcznie, i uzna, że problemy z czasem, budżetem, wypaleniem deweloperów, brakiem juniorów na rynku oraz zmęczeniem odbiorców go nie dotyczą – to dokładnie tak postąpi i być może wyjdzie na tym dobrze. Tworzenie gier to jest i nadal będzie ludzkie rękodzieło.

Trzeba jednak pamiętać, że rywalizacja na rynku staje się coraz bardziej zacięta. Ci, którzy umiejętnie wykorzystują najnowsze technologie, budują ogromną przewagę biznesową, odblokowując przed sobą nowe możliwości i dalszy rozwój. Jednocześnie wierzę, że te same studia wiele zyskają w oczach graczy dzięki wysokiej jakości optymalizacji oraz nowym, kreatywnym i nowatorskim rozwiązaniom, które uda się dostarczyć za sprawą wsparcia narzędzi takich jak Ludus.

PM: Gracze widzą efekty pracy deweloperów, ale nie zawsze widzą zaplecze technologiczne, które za tym stoi. Czy rozwój AI oznacza, że przyszłość gier będzie zależała równie mocno od mocy sprzętu, jak od pomysłów ludzi, którzy je tworzą?

PP: Zaplecze technologiczne zawsze było w tej branży niewidzialnym bohaterem drugiego planu. Wspominałem już, jak wyglądało to w naszym przypadku, więc dodam tylko jeden szczegół, który dobrze oddaje skalę: modele AI uruchamialiśmy na tym sprzęcie lokalnie, 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. Samoistna praca sprzętu po godzinach zresztą szybko stała się normą. Nasi deweloperzy często zostawiali na noc własne maszyny ze AMD Strix Halo, z uruchomionymi lokalnymi modelami i otwartymi projektami Unreala, a rano wracali do gotowej implementacji nowej funkcjonalności do sprawdzenia. Dzięki temu, że wszystko działało lokalnie, mogli od razu płynnie kontynuować pracę zaczętą przez AI. To właśnie ten rytm pozwolił nam tak bardzo przyspieszyć rozwój i przeskoczyć bariery technologiczne, które jeszcze niedawno wydawały się nie do ruszenia.

Nadal jednak uważam, że kreatywność ludzi stanowi niezachwiany filar całej branży. Bez niej nawet gry stojące na najwyższym poziomie technologicznym nie przyciągną graczy, a potencjału takich rozwiązań jak Ludus nikt w pełni nie wykorzysta. Narzędzia technologiczne są ciągle ulepszane i rozwijane, ale w naszym rozumieniu mają służyć jednemu nadrzędnemu celowi: ułatwieniu twórcom wyrażania własnych pomysłów i sprawnej realizacji nawet najbardziej skomplikowanych koncepcji. Sprzęt i narzędzia to scena, jednak to człowiek zawsze na niej występuje.

PM: Czy małe studio z dobrym pomysłem, ale bez ogromnego zaplecza sprzętowego, będzie w stanie konkurować z gigantami wykorzystującymi AI?

PP: Paradoksalnie, wdrożenie rozwiązań opartych na AI w małych studiach jest zazwyczaj znacznie prostsze niż w wielkich korporacjach. Mniejszych zespołów nie ograniczają żmudne procesy decyzyjne ani konieczność uzyskiwania akceptacji na wszystkich szczeblach kierownictwa. Mogą one implementować nowinki technologiczne tak szybko, jak tylko pojawiają się one na rynku, i swoimi projektami stanowić realną konkurencję dla branżowych gigantów