Krach spółek gamingowych! Czy projekt Genie od Google zmieni zasady tworzenia gier?

W ostatnich dniach sektor gamingowy dostał po głowie jak jeden organizm. CD Projekt, Take-Two, Unity – wszystko leci jednocześnie, jakby ktoś wyłączył światło na całym rynku gier wideo. I to nie przez jedną złą premierę ani słabszy kwartał finansowy. Rynek zaczął zadawać znacznie groźniejsze pytanie: czy cały dotychczasowy model tworzenia gier właśnie się starzeje?

Iskrą był Project Genie od Google. Technologia, która pozwala „zagrać w grę stworzoną jednym promptem”. Brzmi jak ciekawostka technologiczna? Dla inwestorów zabrzmiało jak zagrożenie dla fundamentów branży wartej setki miliardów dolarów. Bo jeżeli bariery wejścia do gamedevu spadają, a podaż treści może stać się praktycznie nieskończona, to ktoś na tym musi stracić.

W tym materiale pokażę, dlaczego rynek tak nerwowo zareagował, co w tej historii jest realnym ryzykiem dla spółek gamingowych, a co tylko technologicznym FUD-em, i przede wszystkim: kto w nowym układzie może wygrać, a komu ten trend naprawdę podcina wyceny. Zapraszam.

Krach spółek gamingowych! Czy projekt Genie od Google zmieni zasady tworzenia gier?

Inwestuj z XTB! Podczas rejestracji podaj kod DNARYNKOW i odbierz darmowy kurs inwestowania dla początkujących

Załóż konto na: https://link-pso.xtb.com/pso/aKgIe

Nadpodaż gier wideo i walka o uwagę gracza

Gier przybywa w tempie, którego gracze i tak nie są w stanie już nadążyć. Co roku na platformy dystrybucyjne trafiają dziesiątki tysięcy nowych tytułów, a krzywa podaży od dawna oderwała się od krzywej popytu. Owszem, liczba graczy globalnie przez cały czas rośnie, ale znacznie wolniej niż liczba gier, które walczą o ich uwagę, czas i pieniądze.

Ta dysproporcja zmienia fundamenty rynku gier. Wzrost liczby użytkowników nie przekłada się już automatycznie na wzrost przychodów całej branży gamingowej, bo uwaga gracza stała się zasobem deficytowym.

Coraz więcej premier oznacza coraz krótszy cykl życia gry, szybsze zapominanie i brutalną selekcję, w której tylko nieliczne tytuły przebijają się do świadomości masowego odbiorcy.

W efekcie gaming przestaje być rynkiem, na którym wystarczy „wypuścić dobrą grę”. Staje się rynkiem dystrybucji, marketingu i algorytmów, gdzie nadprodukcja działa na niekorzyść twórców, a sukces coraz częściej zależy nie od jakości, ale od zdolności przebicia się przez informacyjny szum. To właśnie w tym kontekście coraz częściej mówi się, iż gaming nie ma dziś problemu z popytem, tylko z nadmiarem podaży.

Project Genie od Google jako katalizator reakcji rynku

Teraz przed branżą pojawiło się kolejne wyzwanie, które ma zmienić zasady tej rozgrywki, a przynajmniej tak można wnioskować po zachowaniu kursów całego sektora gamingowego.

Project Genie (Genie 3) pojawił się bez wielkiej kampanii i głośnych zapowiedzi. Całość została pokazana przez Google DeepMind 29 stycznia. Nie jest to w swojej obecnej formie kolejne narzędzie dla twórców gier ani efektowne demo graficzne. To raczej próba zbudowania systemu, który tworzy rzeczywistość na żądanie.

Z perspektywy użytkownika wygląda to banalnie prosto. Piszesz prompt: opis świata, klimat, zasady, estetykę. Potem tworzysz bohatera, również słowami, i po chwili wchodzisz w środek. Grasz. Możesz się poruszać, zmieniać punkt widzenia, sprawdzać granice tego świata. AI reaguje na każdy ruch, jakby „rozumiała” reguły i zasady.

Czyli innymi słowy – sam tworzysz swoją grę.

Jak działa model świata Genie 3

Genie 3 nie buduje świata według z góry zaprojektowanych reguł. Jego „materiałem źródłowym” są już istniejące gry i nagrania z rozgrywki – gotowe światy, w których ktoś wcześniej zdefiniował logikę, fizykę i interakcje. Model nie dostaje dostępu do kodu ani silnika gry. Widzi wyłącznie efekt końcowy: obraz, ruch i reakcję środowiska na działania gracza.

Na tej podstawie uczy się wzorców. Analizuje, jak świat reaguje na wejście w przeszkodę, co oznacza kontakt z innym obiektem, jak zmienia się perspektywa po wykonaniu akcji. W miejsce sztywnych reguł pojawia się coś bardziej płynnego – model buduje własne wyobrażenie świata.

To przesuwa rolę użytkownika. Prompt nie jest listą poleceń ani specyfikacją mechanik, tylko punktem startowym. Użytkownik inicjuje scenę, a model rozwija ją dynamicznie, reagując na działania w czasie rzeczywistym. Bliżej temu do kierowania biegiem wydarzeń niż do klasycznego projektowania gry – świat nie powstaje raz na zawsze, ale kształtuje się na bieżąco, w odpowiedzi na to, co właśnie się dzieje.

Genie 3 nie aspiruje dziś do roli produktu komercyjnego. Jego sens nie polega na gotowym produkcie, ale na pokazaniu nowego podejścia do tworzenia interaktywnych światów. Mogą one powstawać przez obserwację już istniejących gier i środowisk, bez manualnego odtwarzania ich zasad i mechanik. To sygnał, iż przyszłość gier i symulacji może mniej przypominać żmudne budowanie wszystkiego od podstaw, a bardziej uczenie się i odtwarzanie świata przez modele bazujące na tym, co już istnieje.

To taki nowy model świata gier, w którym nie ma już klasycznego silnika gry. Czy to mogą być podwaliny wielkiej rewolucji w biznesie gamingowym? Tak. Czy to może być rewolucja wywalająca kursy największych firm sektora o 90%? Nie.

Silnik gry kontra modele świata AI

Przez dekady gry wideo opierały się na tym samym fundamencie: silniku, który z góry definiuje, co jest możliwe, a co nie. Fizyka, kolizje, interakcje – wszystko zapisane w kodzie, przewidziane przez projektantów, zamknięte w ramach, do których gracz nigdy nie trafia. Świat gry nie „rozumie” tego, co się w nim dzieje. On jedynie wykonuje instrukcje.

„Model świata” od Google działa inaczej. Nie jest zbiorem reguł, ale systemem przewidywań. Zamiast sprawdzać w kodzie, czy obiekt może się przesunąć, model przewiduje, co powinno się wydarzyć, biorąc pod uwagę wcześniejsze obserwacje. To odejście od sztywno zaprogramowanych zasad na rzecz symulacji uczącej się zachowania świata i reagującej w sposób bardziej elastyczny.

Nie ma tu ostrych granic typu: można albo nie można. Są prawdopodobieństwa, ciągłość zachowań i nieoczywiste reakcje.

Z tej perspektywy tradycyjny silnik gry wygląda jak technologia XX wieku: potężna, precyzyjna, ale kosztowna i sztywna. Model świata obiecuje coś innego – skalę bez manualnego projektowania i środowiska, które nie muszą być w całości zaplanowane, bo „uczą się” same. I choćby jeżeli dziś wygląda to bardziej na eksperyment niż gotowe rozwiązanie, to właśnie tutaj rysuje się granica między dotychczasowym sposobem tworzenia gier a tym, co może go w przyszłości zastąpić.

Jak AI może zmienić zawód dewelopera gier

Jak taka rewolucja mogłaby zmienić zawód dewelopera gamedev?

Przez lata deweloper gier był rzemieślnikiem: budował światy element po elemencie, kodował zachowania, manualnie tworzył mechaniki. Jego wartość mierzyło się skalą produkcji i złożonością systemów, które potrafił utrzymać w ryzach. Modele świata, takie jak Genie, podważają ten porządek – nie gwałtownie, ale systemowo – sprawiając, iż część tej pracy przestaje być unikalna.

Jeśli środowiska, animacje i podstawowe interakcje mogą powstawać automatycznie, deweloper przestaje być wykonawcą, a zaczyna pełnić rolę reżysera całego procesu twórczego. To on decyduje, jakie ograniczenia ma świat, jakie zachowania są pożądane, a jakie należy wykluczyć. Zamiast projektować każdy detal, ustala ramy, w których świat się rozwija.

Ta zmiana przesuwa ciężar kompetencji. Mniej liczy się techniczna perfekcja pojedynczej mechaniki, a bardziej myślenie systemowe – przewidywanie, jak elementy świata będą na siebie oddziaływać w dłuższym horyzoncie. Deweloper zaczyna pracować na poziomie intencji i dynamiki, a nie tylko funkcji i skryptów.

Jednocześnie rośnie znaczenie decyzji twórczych. W świecie generowanym na bieżąco ktoś musi odpowiedzieć na pytanie: po co ta gra istnieje? AI może zaproponować tysiąc wariantów, ale nie potrafi wybrać tego jednego, który ma sens kulturowy, narracyjny czy emocjonalny. Ta odpowiedzialność pozostaje po stronie człowieka.

W efekcie zawód dewelopera nie zniknąłby, ale zmieniłby swój charakter. Może przestać być pracą polegającą na budowaniu wszystkiego własnymi rękami, a zacząć przypominać zarządzanie złożonym procesem twórczym. I właśnie ta zmiana perspektywy może okazać się najbardziej rewolucyjna.

Dołącz do nas na Twitterze oraz YouTube i bądź na bieżąco!

Obserwuj

Subskrybuj

Dlaczego kursy spółek gamingowych spadły tak gwałtownie

Tylko czy to ma aż takie znaczenie, żeby wywrócić kursami największych spółek gamingowych? CD Projekt spadł nagle o 10%, Take-Two Interactive podobnie, Unity Software aż o 40%.

W związku z premierą Genie mocną wyprzedaż zaliczyły praktycznie wszystkie większe spółki gamingowe.

Rynek kapitałowy uznał, iż trzeba w wyceny wbudować ryzyko, iż ktoś może „zrobić grę jednym promptem”, czyli w teorii fundament biznesu się chwieje.

Skoro przez lata przewaga studiów opierała się na kapitale, zespołach i czasie produkcji, a wieloletnie cykle tworzenia gier były barierą wejścia, to modele świata takie jak Genie podważają ten układ, bo część tej drogiej pracy może zostać w przyszłości zautomatyzowana lub pominięta.

Gaming zaczął być więc nagle przez algorytmy postrzegany jako sektor stojący przed potencjalną kompresją wartości, podobną do tej, którą wcześniej przeszły media informacyjne czy branża reklamowa. W tamtych sektorach cyfryzacja i algorytmizacja doprowadziły do sytuacji, w której tradycyjni twórcy treści stracili kontrolę nad dystrybucją i marżami na rzecz platform takich jak Google czy Meta. W przypadku gier, automatyzacja procesów twórczych przez modele typu Genie 3 może sprawić, iż podaż treści stanie się niemal nieskończona, co drastycznie obniży jednostkową cenę produktu i „wyciśnie” zysk z tradycyjnych deweloperów.

Nie chodzi o to, iż gry znikną tylko, iż będzie ich więcej niż kiedykolwiek. Gdy AI pozwala na generowanie grywalnych światów w czasie rzeczywistym, to tradycyjny model „buduj przez 5 lat, sprzedawaj przez rok” się wali. Przewagę zyskają nie ci, którzy potrafią „narysować” najładniejszy las, ale ci, którzy posiadają największą infrastrukturę obliczeniową (centra danych) lub unikalne IP, czyli prawa do konkretnych marek, których algorytm nie jest w stanie podrobić bez zgody właściciela.

I właśnie tę niepewność rynek nagle uwzględnił w cenach akcji. Nie przyszłe hity, nie opóźnienia premier, ale obawę, iż technologia zmienia zasady gry na niekorzyść dzisiejszych liderów.

Ograniczenia technologii Genie i realna skala zagrożenia

Tylko czy naprawdę tak jest?

Project Genie zaczął być hucznie opisywany jak zapowiedź przyszłości gier, ale na obecnym etapie bliżej mu do eksperymentu niż realnego narzędzia. Najprostsze ograniczenie jest brutalnie techniczne: brakuje mocy obliczeniowej. Światy generowane przez model są surowe, wizualnie proste, często toporne. Jest ruch, jest interakcja z przestrzenią 3D, ale trudno mówić o czymkolwiek, co przypominałoby rozbudowany gameplay. To raczej demonstracja idei niż system gotowy do użycia.

Genie nie tworzy gier w klasycznym sensie. Tworzy interaktywne środowiska, które można eksplorować, ale które nie mają struktury rozgrywki, narracji ani celów. Nie ma tu progresji, projektowania poziomów czy mechanik, które utrzymałyby uwagę gracza dłużej niż kilka minut. Bliżej temu do prostych symulatorów niż do pełnoprawnych produkcji, które mogłyby konkurować z tym, co oferują studia gamingowe.

Nie da się uczciwie ocenić, czy Projekt Genie i podobne będzie w przyszłości realnie użyteczne dla deweloperów. Z jednej strony projekt rysuje wizję głębokiej zmiany sposobu pracy nad grami w dłuższym horyzoncie. Z drugiej, na obecnym etapie rozwoju trudno traktować tę wizję jako coś więcej niż obietnicę. Skala, stabilność, kontrola jakości i logiczna kreatywność pozostają daleko poza zasięgiem tego typu modeli.

Genie 3 w jego obecnej formie nie stworzy GTA 6 ani żadnej gry o porównywalnej złożoności. jeżeli znajdzie praktyczne zastosowanie, to raczej na marginesie głównego procesu produkcyjnego jako narzędzie do wczesnego prototypowania środowisk, testowania symulacji czy eksperymentów z zachowaniem świata. To zupełnie inny poziom niż wizja pełnej automatyzacji tworzenia gier, którą część rynku zaczęła już dziś wyceniać.

Gdybyś nagle dostał fenomenalne narzędzie, gdzie grasz po jednym prompcie, to… w co byś grał? Ludzie nie chcą myśleć tylko dostać gotowy produkt do rozrywki. Nie stworzę GTA 8 w formie grywalnej choćby mając Genie w wersji 30.0, bo po prostu sam nie wymyślę, co tam będzie ciekawe.

Do tego kontrowersje wokół Genie dotyczą też tego, na czym i czyim kosztem ta technologia się uczy. Model bazuje na istniejących grach i nagraniach rozgrywki, czyli na efektach pracy konkretnych zespołów, twórców i studiów. Choć formalnie nie korzysta z kodu, to przyswaja ich logikę, estetykę i strukturę świata, a to dla wielu sądów będzie obszarem niejednoznacznym prawnie.

Granica między „uczeniem się” a „kopiowaniem” staje się tu wyjątkowo cienka. jeżeli model potrafi odtworzyć przestrzeń, dynamikę ruchu i zachowanie obiektów w sposób łudząco podobny do gier, które wcześniej widział, to pojawia się pytanie: czy to jeszcze inspiracja, czy już rekonstrukcja? W przeciwieństwie do człowieka, który filtruje doświadczenia przez własną intencję i interpretację, Genie działa statystycznie, składa świat z elementów, które wcześniej występowały razem.

Podkreślam, iż Genie nie tworzy nowych idei, tylko przestawia i łączy znane elementy w nowych konfiguracjach. Światy, które generuje, są funkcjonalne, ale wtórne, przypominają echo tego, co już istnieje. Nie ma w nich autorskiego impulsu ani świadomego ryzyka, są wynikiem analizy danych, a nie decyzji twórczej. I to właśnie ta różnica oddziela narzędzie technologiczne od prawdziwego autora. To będzie świetne narzędzie do testowania oraz do modowania gotowych gier, ale nie do tworzenia spersonalizowanych gier dla wszystkich. Również dlatego, iż ludzie po prostu nie wiedzą, czego chcą.

Genie 3 pokazuje, iż interaktywne światy mogą powstawać w nowy sposób, ale jednocześnie pokazuje skalę ograniczeń technologicznych, prawnych i kreatywnych. A po co w ogóle Google tworzy projekt Genie?

Dlaczego Google naprawdę tworzy Project Genie

Genie nie powstał po to, by Google zaczęło konkurować ze studiami gamingowymi. Gry są tu tylko środowiskiem testowym, wygodnym, tanim i zamkniętym. Oferują środowisko, które jest jednocześnie kontrolowane, relatywnie tanie i bogate w interakcje, dokładnie takie, jakiego potrzeba do trenowania modeli uczących się zależności między działaniem a reakcją świata.

Dla Google to bezpieczna przestrzeń do testowania, jak sztuczna inteligencja radzi sobie z logiką zdarzeń, ruchem, kolizją i konsekwencją decyzji. Nie chodzi więc o tworzenie rozrywki, ale o zrozumienie mechaniki świata w jego uproszczonej formie. Gry pełnią tu rolę laboratorium, w którym rzeczywistość została sprowadzona do wersji możliwej do analizy i symulacji.

Google od lat mierzy się z fundamentalnym wyzwaniem, które wykracza daleko poza ramy wyszukiwarki czy chatbotów: jak sprawić, by sztuczna inteligencja przestała być jedynie pasywnym obserwatorem danych, a stała się aktywnym uczestnikiem rzeczywistości. Obecne modele językowe świetnie radzą sobie z przewidywaniem kolejnego słowa, ale zawodzą, gdy muszą zaplanować sekwencję zdarzeń prowadzącą do konkretnego celu w świecie fizycznym. Project Genie stanowi przełom w tym procesie, ponieważ uczy model rozumienia przyczynowości. Zamiast uczyć AI reguł ruchu dzięki sztywnych linii kodu, Google pozwala jej „nasiąknąć” dynamiką otoczenia, co pozwala modelowi samodzielnie wywnioskować, iż każde działanie pociąga za sobą określoną reakcję otoczenia.

Z perspektywy biznesowej stawka jest znacznie szersza niż sektor rozrywki, który jest tu jedynie poligonem doświadczalnym. Modele świata to fundament pod przyszłe, zaawansowane systemy symulacyjne, które mogą wpływać niemal każdą gałąź przemysłu: od optymalizacji globalnych łańcuchów dostaw i logistyki, przez projektowanie inteligentnych miast (urbanistykę), aż po zarządzanie krytyczną infrastrukturą energetyczną. jeżeli AI nauczy się bezbłędnie poruszać w uproszczonym świecie gry, proces przeniesienia tych kompetencji do rzeczywistych systemów stanie się znacznie tańszy i bezpieczniejszy. To otwiera drogę do tworzenia „cyfrowych bliźniaków” całych gospodarek, gdzie każda decyzja biznesowa może być przetestowana w milionach wariantów, zanim zostanie wdrożona w świecie fizycznym.

Wdrożenie modeli świata w przemyśle oznacza drastyczne obniżenie kosztów eksperymentowania. W tradycyjnym modelu planowania, błąd w logistyce czy błędna decyzja w zarządzaniu siecią przesyłową kosztują realne miliardy i niosą ze sobą ryzyko paraliżu operacyjnego. Project Genie sugeruje przyszłość, w której AI staje się silnikiem predykcyjnym, zdolnym do symulowania scenariuszy „co-jeśli” z niespotykaną dotąd dokładnością. Dla gigantów technologicznych takich jak Google, posiadanie kontroli nad takim modelem oznacza wejście w rolę dostawcy „systemu operacyjnego dla rzeczywistości”, w którym firmy z sektora produkcyjnego czy energetycznego będą kupować nie tyle oprogramowanie, co zdolność do przewidywania przyszłych skutków swoich obecnych działań.

Innymi słowy Google chcę w przyszłości stworzyć cyfrową kopię naszego świata, żeby na niej testować potencjalne konsekwencje pewnych zdarzeń i decyzji. Jak się nad tym mocniej zastanowić, to ta wizja zakrawa na przewidywanie przyszłości.

Jest też drugi, mniej oczywisty motyw: kontrola nad kolejną warstwą interfejsu. Tak jak wyszukiwarka była bramą do Internetu, a telefon do aplikacji, tak modele świata mogą stać się bramą do interakcji z przyszłymi systemami cyfrowymi. Google nie chce być tylko dostawcą „mówiącej AI”, ale właścicielem silników, które będą stały pod spodem całych ekosystemów.

Dlatego Project Genie wygląda dziś niepozornie i nie spieszy się z komercjalizacją. Jego nadrzędną rolą nie jest zarabiać na produkcji gier, ale uczyć się, zbierać doświadczenie w budowie systemów, które rozumieją przestrzeń, czas i konsekwencje działań. A jeżeli ten kierunek się powiedzie, gry okażą się jedynie pierwszym przystankiem na znacznie dłuższej i znacznie bardziej ambitnej drodze.

Co naprawdę pokazała reakcja rynku

I dlatego Project Genie nie jest dziś zagrożeniem dla CD Projektu, Take-Two czy całej branży gier. Jest tylko oknem, przez które widać coś znacznie większego. Google nie buduje tej technologii po to, żeby konkurować z twórcami gier, tylko po to, żeby nauczyć AI rozumienia świata: ruchu, konsekwencji decyzji i przyczynowości. Gry są tu laboratorium, nie celem.

Rynek zareagował nerwowo, bo zobaczył wizję automatyzacji, zanim zobaczył ograniczenia. A te ograniczenia są dziś ogromne: technologiczne, kreatywne i prawne. Genie nie zastąpi studiów, IP ani projektowania gier. Przynajmniej nie w tej dekadzie.

Ale jedno jest pewne. jeżeli modele świata staną się fundamentem przyszłych systemów symulacyjnych, to gaming był tylko pierwszym miejscem, gdzie ta zmiana stała się widoczna w cenach akcji. I właśnie dlatego warto było się tej reakcji rynku przyjrzeć. Nie po to, żeby szukać końca gamingu, tylko żeby zrozumieć, gdzie naprawdę powstaje następna warstwa technologicznej władzy.

Inwestuj z XTB! Podczas rejestracji podaj kod DNARYNKOW i odbierz darmowy kurs inwestowania dla początkujących

Załóż konto na: https://link-pso.xtb.com/pso/aKgIe

Do zarobienia!
Piotr Cymcyk