Die generative KI-Revolution wird es jedem ermöglichen, Spiele zu erstellen

Da die Generative KI-Revolution in Spielen Mit fortschreitender Entwicklung wird es User Generated Content (UGC) völlig neu gestalten und eine Welt schaffen, in der jeder Spiele entwickeln kann, und den Spielemarkt über das hinaus erweitern, was viele für möglich gehalten haben. In den kommenden Jahren werden fundiertes technisches Wissen oder künstlerische Beherrschung keine wesentlichen Fähigkeiten mehr sein, die für die Entwicklung von Spielen erforderlich sind; Stattdessen werden Schöpfer nur durch ihre Energie, Kreativität und Vorstellungskraft begrenzt. Ideen werden nicht billig sein; Sie werden wertvoll sein. Am wichtigsten ist, dass die Entwicklung von Spielen wirklich demokratisiert wird und Millionen von neuen Spielemachern geprägt werden.

Ideen sind billig. Es zählt nur, was du mit ihnen machst. - Isaac asimov

Basierend auf der Geschichte von UGC-Plattformen, der jüngsten Verfügbarkeit von verbraucherorientierten LLMs und Beobachtungen über frühere technologische Veränderungen glauben wir, dass die Entwicklung von UGC-Spielen zu KI-gestützten UGC (was wir im Folgenden als AIGC bezeichnen werden) stattfinden wird in zwei Phasen.

1. Die erste Phase konzentriert sich auf die Werkzeugausstattung. Generative KI wird wahrscheinlich als Co-Pilot für menschliche Entwickler fungieren, indem sie bestehende UGC-Workflows leistungsfähiger und zugänglicher macht. Etablierte UGC-Plattformen (z. B. Roblox) werden generative KI-Tools zu ihren bestehenden Toolsets hinzufügen, und Startups werden entstehen, um aktuelle UGC-Workflows zu replizieren, aber von Anfang an für generative KI optimiert. Ähnlich wie das Internet ursprünglich damit begann, kleinere Punktlösungen für die Regierung zu lösen, oder wie die Cloud für den Start von Punktlösungen verwendet wurde, glauben wir, dass die generative KI mit Punktlösungstools beginnen wird, um Entwickler in ihrem aktuellen Arbeitsablauf zu unterstützen.
2. In der zweiten Phase glauben wir, dass neue Unternehmen entstehen werden, die Kreationsworkflows von Grund auf neu erfinden. Es ist wahrscheinlich, dass Produkte in Phase zwei weniger wie Tools oder Plattformen aussehen werden, sondern eher wie Engines oder Betriebssysteme, die grundlegend mit generativer KI erstellt wurden. Ähnlich wie die Gewinner-Websites keine Nachahmungen von Zeitungen oder die Gewinner-Apps keine Emulationen von Websites waren, glauben wir, dass ein völlig neues Paradigma der Kreation entstehen wird, bei dem generative KI tief in den grundlegenden Stack von UX bis hin zu Rendering-Pipelines eingebettet ist . Wie genau sie jetzt aussehen werden, kann niemand wirklich vorhersagen.

In diesem Blogbeitrag behandeln wir die Geschichte bestehender UGC-Plattformen und die daraus gezogenen Lehren, eine Marktkarte, wo sich UGC-Unternehmen heute befinden, und einen Rahmen, um über sie nachzudenken, was wir von Unternehmen erwarten und wie sie in AIGCs konkurrieren werden erste Phase (KI-betriebene Werkzeuge) und wie Unternehmen in der zweiten Phase von AIGC (KI-betriebene Motoren) entstehen könnten.

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Aktueller Stand der UGC-Plattformen

Die Gaming-Welt hat in den letzten Jahren mit dem Aufstieg von UGC-Plattformen wie Roblox und Minecraft (56 Mio. DAU bzw. 17 Mio. DAU) eine tektonische Verschiebung erfahren. Diese Plattformen haben es Millionen von Menschen ermöglicht, den Nervenkitzel und die Herausforderung zu erleben, virtuelle Erfahrungen und Spiele für andere zu machen, indem sie die Erstellungswerkzeuge zugänglicher gemacht haben. Die erstellten Spiele wurden mit der Leistungsfähigkeit der Tools skaliert und konkurrieren nun mit professionellen Entwicklungsteams (siehe Gameplay von Roblox Ultimate Paintball vs. Roblox Frontlines vom Januar unten).  

Wie wurden diese beiden Plattformen zu dominanten Akteuren im UGC-Bereich? Unter der Haube sind Roblox und Minecraft sehr unterschiedliche Produkte und sie haben sehr unterschiedliche Wachstumspfade eingeschlagen. Beide sind jedoch in der Geschichte der Videospiel-Mods verwurzelt – sie gehen auf die Hacker-Community zurück, die einfach nur ihre eigenen Ideen in den Spielen, die sie liebten, zum Leben erwecken wollten. 

Einer der ersten populären Mods war Castle Smurfenstein in den frühen 1980er Jahren, ein beliebter Mod von Id Software Schloss wolfenstein Spiel. Id folgte mit der Veröffentlichung von Untergang im Jahr 1993, das ein WAD-Dateipaket für enthielt Untergang's Karten, Sprites, Texturen, Assets usw. Und natürlich gibt es sie Gegenschlag, der beliebteste Mod für Valve's Half Life und Verteidigung der Alten, selbst ein Mod des beliebten Warcraft Spiel und der Vorläufer für Riot's League of Legends. Die Tradition ist auch heute noch gut und lebendig; Skyrim, ein Spiel, das 2011 auf den Markt kam, ist vorbei 60K Mods mit Milliarden von Downloads. 

Mods erfordern ein ausgefeilteres Verständnis der zugrunde liegenden Architektur und Programmierung des Spiels, aber Roblox und Minecraft haben den Spielerstellungsprozess vereinfacht und abstrahiert. Roblox startete 2006 als UGC-Spieleplattform für jüngere Kinder, hervorgebracht aus der Erkenntnis des Gründers David Baszucki, dass einige der von ihm entwickelten pädagogischen Physik-Tools zum Erstellen von Spielen verwendet wurden. Roblox wurde so konzipiert, dass es zusammensetzbar ist, mit Formprimitiven, die Legoblöcke imitieren, und einer einfacheren Skriptsprache in Lua. Im Vergleich dazu zog Minecraft die Spieler durch sein Kernaufbau- und Überlebens-Gameplay in seine Schöpferschleife. Minecraft begann 2009 als einfaches Indie-Spiel namens „Cave Game“, das vom schwedischen Programmierer Markus „Notch“ Persson entwickelt wurde, der sich von Basenaufbau- und Blockmining-Spielen inspirieren ließ. Als die Minecraft-Werkzeuge leistungsfähiger wurden, schufen die Spieler großartige Stadtlandschaften wie diese von Minas Tirith Das Herr der Ringe.

Es gibt ein paar Lehren, die aus Roblox und Minecraft gezogen werden können, obwohl beide unterschiedliche Entstehungsgeschichten, Markteinführungsstrategien und Unternehmensergebnisse hatten:

1. Das Ersteller-Content-Player-Schwungrad. Beide Spiele profitierten von einem starken Schwungrad von Spielern, die sich in Schöpfer verwandelten, die Inhalte für neue Spieler erstellten. Es gibt starke Netzwerkeffekte, da die Plattform mehr großartige Inhalte und Schöpfer ansammelt.
2. Ein leistungsstarkes Toolset. Minecraft und Roblox haben über viele Jahre hinweg ein starkes Toolset für Entwickler aufgebaut, mit dem eine Vielzahl neuer Regelsätze und Spielschleifen getestet und erstellt werden konnten. Die Schöpfung wurde zu einer Form des Spiels. Auch jetzt noch viele der beliebtesten Roblox-Spiele wie Adopt Me! sind Iterationen auf beliebten Genres wie Haustier-orientierten Spielen.
3. Die Bedeutung von sozialem, organischem Wachstum. Minecraft und Roblox profitierten beide von der starken Annahme durch die Entwickler, sowohl aus Entwickler- als auch aus sozialer Sicht. Viele der Top-YouTuber wie Dream und Flamingo wuchsen und förderten das Ökosystem.
4. Reichhaltige Ersteller-/Entwickler-Ökosysteme. Beide Spiele haben Community-Foren, Tutorial-Videos, Lehrbücher und Wikis, oft von Fans erstellt, die Neulingen dabei helfen, sich an das Spiel zu gewöhnen und bei der Umwandlung von Spielern und Erstellern helfen.
5. Live-Service-Aufmerksamkeit. Roblox und Minecraft wurden beide von ihren Entwicklern ständig aktualisiert, indem neue Tools, Kreaturen, Biome usw. hinzugefügt sowie Fehler und Störungen behoben und die Community eingebunden wurden.
6. Robuste Moderation. Angesichts der Zielgruppe und der Verbreitung potenzieller NSFW-Inhalte verfügen sowohl Mojang als auch Roblox über Moderationsteams, um die Arten der erstellten Inhalte zu überwachen und das Ökosystem zu schützen.
7. Finanzielle Zuschüsse. Beide Spiele verfügen über Entwickler- und Partnerprogramme, die es Entwicklern ermöglichen, ihre Kreationen zu monetarisieren, wodurch Anreize für qualitativ hochwertige, beliebte Inhalte geschaffen werden.

Wir können die Lehren aus diesen beiden Spielen erweitern, um eine Struktur zu schaffen, anhand derer aktuelle und zukünftige UGC-Plattformen bewertet werden können, je nachdem, wie offen und plattformorientiert sie wie Roblox sind und wie bahnbrechend und spielerisch sie wie Minecraft sind.

Trotz ihrer unterschiedlichen Herangehensweisen sind beide Spiele auch in hohem Maße komponierbar und horizontal, was es ermöglicht, unterschiedliche Spiele über Genres hinweg zu erstellen (Kampf, MOBA, Rennen usw.). Es gibt jedoch einige UGC-Spiele, die für ein bestimmtes Genre stark vertikalisiert sind. In Halo Forge zum Beispiel werden Spieler ermutigt, Levels und Regelsätze zu erstellen, aber innerhalb der Mechanik des Halo-Spiels. Ein anderes Beispiel, Roll20, ist eine anpassbare Plattform, die speziell auf Tabletop-Rollenspiele (TTRPGs) zugeschnitten ist. Die Karte unten segmentiert viele beliebte UGC-Plattformen danach, wie vertikal oder horizontal sie sind und ob sie zuerst das Spiel oder die Plattform zuerst sind.

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AIGCs erste Phase: KI-optimierte Arbeitsabläufe

Die erste Phase von AIGC wird einen Übergang von UGC 1.0 zu einer KI-gestützten Erstellung darstellen, in der generative KI verwendet wird, um bestehende UGC-Workflows dramatisch zu verbessern. Es gibt zwei Hauptgründe, warum es zu einer Übergangsphase kommen wird:

Erstens entwickelt sich der Bereich der generativen KI immer noch schnell – Large Language Models (LLMs) wurden erst kürzlich gut genug, um Text- und 2D-Asset-Workflows sinnvoll zu verbessern, und 3D-Asset-Modelle sind noch in Arbeit. Infolgedessen wird die erste Welle von AIGC-Plattformen wahrscheinlich flexibel aufgebaut, da sich die Infrastrukturebene im Laufe der Zeit ändert (siehe unten). Zweitens werden erste Tools wahrscheinlich auch als Weiterentwicklungen oder Optimierungen bestehender Toolsets und Benutzeroberflächen erstellt. Etablierte Unternehmen wie Roblox haben einen Anreiz, ihre bestehende Kreationspipeline zu rationalisieren, anstatt sie vollständig umzugestalten, und Startups können sich dafür entscheiden, den Weg des geringsten Widerstands zu gehen, anstatt den Entwicklern neue Entwicklungsparadigmen beizubringen. 

Die etablierten UGC-Unternehmen untersuchen bereits, wie sie mit Roblox generative KI-Funktionen zu ihrem Toolset hinzufügen können Hinzufügen generativer KI-Tools zu Roblox Studio. Details sind bisher spärlich und Roblox steht vor mehreren Herausforderungen, darunter das Dilemma des Innovators und die seit mehr als einem Jahrzehnt angesammelten Technologieschulden. Aber sie haben auch erhebliche Größenvorteile bei ihren Erstellern, Spielern und Entwicklungsteams. Worauf werden Unternehmen in dieser Übergangsphase bauen? Und was brauchen sie, um erfolgreich zu sein? 

1. KI + menschliche Co-Creation-Tools: Co-Authoring Tools für die Asset-Generierung über Text-, Sprach- oder Bildaufforderungen (z. B. ControlNet für stabile Diffusion). Co-Schreiben Tools für Überlieferungen, Weltenbau, Handlungsstränge, Quests und sogar vollständig verzweigte Visual Novel-Spiele (z. B. Startups wie KI-Dungeon und Elektrischer Noir mit ihren verzweigten Erzählspielen). Co-Pilot-Tools für die Codierung, die den technischsten Teil der UGC-Spieleentwicklung für unerfahrene Entwickler deutlich zugänglicher macht (siehe frühe Experimente mit GPT-4 zur automatischen Generierung einfacher Spiele wie Schlange). Unternehmen werden hier um UX, Flexibilität und Leistung konkurrieren. Die besten Tools sind für Anfänger leicht zu erlernen, können aber dennoch mit den komplexen Anweisungen von fortgeschrittenen Entwicklern Schritt halten.
2. Prompt teilen und suchen: Wenn großartige Spiele hauptsächlich über Eingabeaufforderungen erstellt werden, ist es wichtig, die besten Eingabeaufforderungen den Entwicklern leicht zugänglich zu machen. Wir haben schon gesehen Auf halbem Weg Discord-Feed, der der Creator-Community in Echtzeit „Rezepte“ für Kunst beibringt. Unternehmen in dieser Phase werden darum konkurrieren, großartige Eingabeaufforderungen als teilbare/verkaufbare Artefakte verfügbar zu machen, ähnlich wie der Creator Marketplace von Roblox, der Asset Store von Unreal oder PromptBase. Und wenn diese Eingabeaufforderungsbibliotheken sehr groß und laut werden, kann KI erneut mit der semantischen Suche helfen, um Entwicklern zu helfen, die richtige Eingabeaufforderung für ihr Spiel zu finden.
3. Neuartige Spielmechanik: Das Freischalten neuer Mechaniken oder Genres, die neue Spieler anziehen, wird ein starker Weg zum Wachstum der Entwickler sein. Beispielsweise wird die regelbasierte prozedurale Inhaltsgenerierung seit Jahrzehnten in der Spieleentwicklung eingesetzt, insbesondere in Rogue-like-Spielen (Diablo, Hades). Mit generativer KI können Entwickler diese Regelsätze für die Generierung von Inhalten im Spiel viel dynamischer gestalten. Zum Beispiel mehrere Startups wie Rollen und Riftweber experimentieren damit, Dungeon Masters ihres Tabletop-Spiels zu erlauben, die Kraft der generativen KI zu nutzen und Spieler in benutzerdefinierten Umgebungen zu platzieren, um neue Monster zu bekämpfen, die mit benutzerdefinierten Statistiken/Überlieferungen/Fähigkeiten generiert wurden, alles zur Laufzeit. Startups stellen möglicherweise fest, dass der Wettbewerb, um ein vertikalisiertes Toolset großartig zu machen, ein einfacherer Weg zum Erfolg ist, als der Versuch, eine horizontal vollständige Plattform aufzubauen. 
4. Inhaltserkennung: Schöpfer, die die Kraft generativer KI-Tools nutzen, werden mehr Inhalte als je zuvor produzieren. Eine massive Zunahme der Auswahl bedeutet auch, dass die Spieler Hilfe benötigen, um sich mit den Spielen und Spielern zu verbinden, die am besten zu ihnen passen. Für UGC-Startups ist es entscheidend, neue Spieler mit dem richtigen Spiel zusammenzubringen, um sie zu halten und das Schwungrad des Entwicklers gesund zu halten. Loci.ai arbeitet beispielsweise an einer KI-gestützten semantischen Suche nach Spielinhalten.
5. Monetarisierung: Auch wenn es nicht direkt mit AIGC zusammenhängt, ist eine Möglichkeit für Unternehmen in Phase 1, sich zu behaupten, die Monetarisierung von Erstellern. Auf Roblox nehmen Entwickler ~30 % der Einnahmen, die sie generieren, mit nach Hause. Benutzer von Fortnite Creative nehmen weniger als 10 % mit nach Hause. Das Erstellen von Erstellungstools mit generativer KI kann weniger kostspielig in der Wartung und Aktualisierung sein, sodass neue Plattformen die Entwickler besser bezahlen können.
6. Mäßigung: UGC-Plattformen erfordern bereits eine Moderation, um Spieler vor Fehlverhalten in vielen Formen zu schützen. KI-gestützte Tools müssen auch selbst moderiert werden, um zu verhindern, dass Entwickler die Tools missbrauchen und um zu verhindern, dass Halluzinationen unerwünschte Assets, Situationen oder Verhaltensweisen erzeugen. Das sind keine kleinen Aufgaben – Roblox beschäftigt Berichten zufolge Hunderte von Live-Moderatoren, um die Plattform sicher zu halten – aber Startups mögen es GGWP nutzen die Leistungsfähigkeit der analytischen KI, um Verhalten und Inhalte zu moderieren.

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Zweite Phase der AIGC: Neue Schöpfungsparadigmen

Wenn die erste Phase von AIGC die generative KI ist, die vorhandene UGC-Tools beschleunigt, wird die zweite Phase die generative KI sein, die die zugrunde liegende Erstellungs-Engine antreibt. Wir gehen davon aus, dass von Grund auf für generative KI entwickelte Kreations-Engines neue Kreationsparadigmen und UX ermöglichen, über benutzerdefinierte Rendering-Funktionen verfügen und/oder mit einer Programmiersprache erstellt werden können, die speziell für KI-gestützte Kreation entwickelt wurde. Diese nativen KI-Engines können cloudbasiert sein und eine neu konzipierte technische und Datenarchitektur aufweisen, die auf eine schnelle Iteration und Erstellung auf jedem Gerät zur Laufzeit ausgerichtet ist. Infolgedessen wird es für die heutigen UGC-Betreiber äußerst schwierig sein, in dieser Phase zu gewinnen – sie müssten ihre gesamte zugrunde liegende Technologie neu schreiben und Portieren Sie ihr bestehendes, tief verwurzeltes Ökosystem! Was sind also die potenziellen Wege, die Startups einschlagen könnten? Wir möchten zwei mögliche Wege postulieren – wie bei UGC 1.0, einen vertikalen Pfad und einen horizontalen Pfad.

Unternehmen, die den vertikalen Weg einschlagen, haben zunächst einen engen Spielraum. Dieser Fokus könnte die Form eines speziell entwickelten Satzes von Erstellungsfunktionen für ein bestimmtes Spielgenre annehmen (der von einer bestimmten Untergruppe von Entwicklern bedient wird). Unternehmen mögen Versteckte Tür (Erzählspiele), Roleverse (Tabletop-RPG-Spiele) und Regressionsspiele (Wettkampf-Battlebot-Spiele) bauen zunächst fokussierte Erstellungswerkzeuge um einzelne Genres herum. Ein enger Fokus bietet die Möglichkeit, Produkte auszuliefern, Benutzer zu akquirieren, Feedback zu sammeln und letztendlich schneller auf den Markt zu passen, was wiederum eine zielgerichtete, feedbackgesteuerte Reinvestition in die Entwicklung besserer Tools ermöglicht. Das Erstellen zweckbestimmter Tools in einer engeren Sandbox erleichtert das Onboarding von Erstellern, aber dieselben Ersteller können Schwierigkeiten haben (und schließlich abwandern), wenn sie versuchen, über diese Grenzen hinaus in neue Genres zu expandieren. Aber aufgrund ihrer Tiefe in einem bestimmten Genre sind sie möglicherweise in der Lage, den Erstellungsprozess neu zu erfinden, wie es Minecraft mit digitalen Legoblöcken getan hat. 

Horizontale AIGC-Startups werden wie Spiele-Engine-Unternehmen aussehen. Die Integration generativer KI-Funktionen auf die grundlegende Infrastrukturebene ermöglicht neuartige Erstellungsworkflows und -tools. Wenn heute eine neue Suchmaschine gebaut würde, würde sie wahrscheinlich eher mit einer „Antwort auf die Frage eines Benutzers“ beginnen als mit einem indizierten Schlüsselwort-Paradigma. AIGC-fähige Spiel-Engines können ähnlich grundlegende Änderungen bei der Spielerstellung nach sich ziehen; Was ist, wenn diese neuen AIGC-Engines beispielsweise das Scene Graph-Paradigma überflüssig machen? So wie wir sehen, dass Schöpfer damit beginnen Generieren Sie Videos ohne traditionelle Animation Software und Rendering-Pipelines werden wahrscheinlich neue Techniken entstehen, die das Echtzeit-Rendering, wie wir es heute kennen, verdrängen könnten. Oder nehmen Sie die Vermögensbildung – Unternehmen mögen Luma Labs entwickeln neuartige 3D-Scanning- und Asset-Generierungstechnologien, die am Ende neue Engines zur Spieleerstellung antreiben könnten. Was wäre, wenn wir anstelle von Texteingabeaufforderungen ein Video eines Raums aufnehmen könnten und die KI automatisch die Maschen, Texturen und das vollständig gerenderte Level in einem Spiel generieren würde? Der horizontale Weg ist der riskanteste und wird wahrscheinlich mehr Kapital und stärkere Forschungsteams erfordern, aber er ist auch der Weg, der die Entwicklung von Spielen komplett neu definieren kann.

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Zusammenfassung

Die generative KI wird den Bereich der UGC-Spiele durch die Demokratisierung der Spieleerstellung verändern und stören. Jeder ist im Herzen ein Gamer, und jeder Gamer kann ein Spielemacher werden. Die AIGC-Ära wird Millionen von Menschen dazu befähigen, ihr erstes Spiel zu entwickeln, und diese neue Generation von Spieleentwicklern wird eine Welle kreativer Spieldesigns auslösen, die die Spielebranche für immer verändern wird. Mehr Entwickler, vielfältigere Spiele, mehr Spieler. 

Wenn Sie ein Gründer sind, der begeistert ist, generative KI-Tools zu entwickeln, die diese neue Generation von Entwicklern freischalten, können Sie sich gerne an uns wenden! 

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