Aethirの分散型GPUクラウドがアート＆ゲームスタジオを強化する

ゲームと映画制作の世界では、アセットの作成方法が根本的に変化しています。AAAゲームスタジオやインディーのWeb3開発者は、AIワークフローを制作パイプラインに導入しています。AIは生産性を最大化し、ビジュアル要素の品質を向上させます。AIゲーム開発ツールと生成AIは、現代のスタジオにとって必須アイテムです。すべてのキャラクター、環境、またはアニメーションをゼロから手作業で設計・モデリングしなければならなかった日々は、遠い過去のものです。AIの統合のおかげで、スタジオは次世代のツールを活用できます。これらには、拡散モデル、プロシージャル生成エンジン、AI支援のリギングシステムなどが含まれます。しかし、スタジオがAIアート生成をスケールさせるためには、分散型GPUクラウドコンピューティングが必要です。

AIゲーム開発は、新たなレベルの創造性を解き放ちます。それは、信じられないほどのスピードでビジュアルを生成できるAIアルゴリズムによって支えられています。これらのツールは新たな創造的可能性を解き放ち、制作を加速させますが、それらはコンピューティング集約型です。AIをゲーム開発に統合するためには、スタジオはスケーラブルでコスト効率の高いGPUコンピューティングを必要とします。

中央集権型のクラウドプロバイダーは、もはやそのペースについていけません。彼らのサービスは、特に小規模なゲームスタジオにとっては高すぎます。また、柔軟性が限られており、コンピュート供給のボトルネックに陥りがちです。

Aethirの分散型GPUクラウドは、そのような制約とは無縁です。私たちは94カ国にわたり、リアルタイムレンダリング能力を備えたGPU-as-a-Serviceを提供しています。Aethirは、AI活用アートプロダクションのユースケースのために、43万以上の高性能GPUを保有しています。

生成ワークフローがアセット制作を再構築している

生成AIはAI革命の中核にあり、アートスタジオやゲーム会社がビジュアルを制作する方法を変革しています。それはゲームのレンダリングを前例のない高みへと引き上げます。スタジオは生成AIをプロダクショングレードのパイプラインと組み合わせ、さまざまなプラットフォームやユースケースでビジュアルを強化しています。Virtuos、Lakshya、Room 8 Studioといった主要なアートスタジオが、この動きをリードしています。

主要な芸術的AIゲーム開発プロセスには、以下のようなものがあります：

2D/3Dアセット生成のための拡散モデル：スタジオは、Stable DiffusionやDreamGaussianのようなモデルを利用して、詳細なキャラクターコンセプトやプロップを作成します。AIのおかげで、最小限の手作業入力でテクスチャ付きの3Dメッシュを生成することさえ可能です。アートスタジオやゲーム会社は、何日も何週間も費やすことなく、何百もの高品質なバリエーションを生成し、制作スピードを向上させることができます。
自動リギングとスキニング： AI搭載システムにより、スタジオは人型および非人型のモデルをリギングできます。これにより、通常手作業での調整に費やされる時間が劇的に短縮されます。これは特に、オープンワールドのゲーム環境でゲーム内キャラクターやNPCを作成するのに役立ちます。スタジオは、この方法で簡単にアニメーション対応のアセットを作成できます。
プロシージャル環境生成：かつてアートスタジオは、ゲーム環境をゼロから手作業で作成していました。AIアート生成のおかげで、スタジオはプロシージャルコンテンツツールを使用してゲーム環境を生成できます。クリエイターはAIモデルを活用して、都市、島、ダンジョン、戦場などを作成できます。

これらはすべて、強力なGPUを必要とするGPU集約型のAIゲーム開発ツールです。アートプロダクションスタジオやゲーム会社がAIを統合するためには、信頼性の高いクラウドコンピューティングが必要です。

中央集権型クラウドのコスト＆レイテンシのボトルネック

GPU集約型のAI活用ソリューションを日常的に使用するには、クラウドコンピューティングへの信頼できるアクセスが必要です。AIアート生成、プロシージャルシミュレーション、リアルタイムの反復作業は、大規模なコンピュートパワーに依存します。アートプロダクションスタジオは高性能GPUを直接所有していません。彼らはクラウドコンピューティングプロバイダーからレンタルします。しかし、AWSやGoogle Cloudのような従来のクラウドは、サプライチェーンのボトルネックに陥りがちです。これらは高レイテンシとコスト増で知られており、アートプロダクションのスケーラビリティにいくつかの障壁をもたらします。

中央集権型クラウドの最も顕著なスケーラビリティの課題を見てみましょう。

長い待機時間

内部のGPUクラスターや従来のクラウドプロバイダーが過負荷になると、アーティストや技術チームは重大な遅延に直面します。中央集権型クラウドは、その場で追加のGPUコンピュートを単純に割り当てることはできません。複数のソースから処理能力をプールすることもできません。Aethirがアイドル状態のGPUからリアルタイムでクライアントに追加のコンピュートを供給するのとは対照的です。

高く予測不可能なコスト

従来のクラウドは、特にA100やH100のような高性能GPUの使用に対して高額な料金を請求します。大規模なアートスタジオやゲーム会社は、そのようなサービスを支払う資金を持っています。しかし、小規模なスタジオやインディー開発者チームにはそれができません。Aethirの分散型GPUクラウドは、はるかに柔軟な支払い構造を提供します。当社のGPU-as-a-Serviceは、あらゆるタイプのクライアントに合わせて調整されています。AIゲーム開発のスタートアップからAIアート生成スタジオまで、すべての人にサービスを提供します。

限られたカスタマイズ性

従来のクラウドソリューションは、スタジオに硬直的なデプロイメント構造を強制することがよくあります。このようなモデルは、柔軟なランタイム環境を必要とするクリエイティブなパイプラインには適していません。アートプロダクションスタジオは、データをローカルで処理できるカスタマイズ可能なGPUサポートを必要とします。彼らは、手頃な価格で超低レイテンシのコンピューティングを必要としています。AethirのGPUネットワークは柔軟で、ネットワーク全体にグローバルに分散しています。

ベンダーロックインのリスク

IP（知的財産）に敏感なプロジェクトに取り組むスタジオにとって、中央集権型クラウドは依存関係とコントロールのリスクをもたらします。従来のクラウドプロバイダーとの契約は、しばしばクライアントをベンダーロックインに追い込みます。他のベンダーに移行する柔軟性なしに、高価なサービス料を支払うことを要求します。Aethirでは、ベンダーロックインはなく、クライアントは実際に使用しているコンピュートに対してのみ支払います。

これらの従来のクラウドのボトルネックはすべて、中央集権化という共通の原因を持っています。AethirのGPU-as-a-Serviceネットワークは、異なる、分散型GPUクラウドのアプローチを使用しています。

Aethirの分散型GPUクラウド：その仕組み

Aethirの分散型GPUクラウドは、独立したクラウドホストによって提供されるGPUコンテナに依存しています。完全にコミュニティ所有のGPUネットワークが当社のクライアントにサービスを提供します。誰でもAethirのDePINスタックでクラウドホストになることができます。当社のGPUネットワークはコミュニティ所有です。

クラウドホストは、アイドル状態のGPUコンピュートをAethirのGPU-as-a-Serviceネットワークに提供します。その後、インデクサーがクライアントの特定のニーズに応じてGPUコンテナをペアリングします。当社のクライアントは、最も近くで利用可能なGPUコンテナによってサービス提供され、超低レイテンシを保証します。

ビジュアルアセット制作におけるAethirの主要な利点を見てみましょう。

大規模並列レンダリング

AIアート生成スタジオは、ネットワークの混雑やコンピュート不足を心配することなく、複数のコンピューティング集約的なプロジェクトを同時に効率的に実行できます。当社のインデクサーは、必要に応じてクライアントに追加のコンピュートを供給するために、ネットワークをリアルタイムで監視しています。

リアルタイムの生成アセット制作

レンダリングと反復作業は、ローカルデータ処理を介して行われます。当社の分散型エッジネットワークのおかげで、コンピュートはユーザーのより近くにもたらされます。ユーザーは、ネットワークの中心にあるものではなく、近隣のGPUコンテナによってサービス提供されます。エッジGPUレンダリングは、プロシージャル環境の生成や拡散モデルの動力源として非常に重要です。AI活用アセットパイプラインにおける主要なゲームアート生成をサポートします。

インタラクティブなクリエイティブセッションのための低レイテンシ

Aethirはレイテンシを最小限に抑え、インタラクティブなクリエイティブセッションに理想的な条件を確保します。アーティストは、ほぼリアルタイムでアセットをプレビューしたり、ライティングを反復したり、アニメーションを調整したりできます。

コンピュート性能を犠牲にしないコスト最適化

Aethirには、中央集権型ハイパースケーラーのような高マージンの価格設定はありません。私たちは、スタジオの制作ニーズに合わせた、予測可能でスケーラブルな価格設定を提供します。当社のインフラはコミュニティ所有です。これにより、高額なデータセンターの維持費を負担することを避けることができます。これが、クライアントに他社には真似のできない価格を提供できる理由です。

セキュリティとクリエイティブコントロール

Aethirでは、ベンダーロックインは過去のものです。クライアントは、コンピュートのデプロイ、管理、保護の方法について完全なクリエイティブコントロールを持つことができます。これは、独自のパイプラインや機密性の高いIPに取り組むチームにとって理想的です。

Aethirのサービスは、中央集権型クラウドの制約なしに、スケーラブルなコンピュートを提供します。

次の10年のためのクリエイティブスタックの再定義

今日のゲームスタジオは、何百ものNPCやプロップのバリエーションを生成する必要があります。AI機能がなければ、これには何年もかかる可能性があります。これが、『ウィッチャー3』、『サイバーパンク2077』、または『GTA V』のようなタイトルの発売をゲーマーがこれほど長く待っていた理由の一つです。

今日、ゲーム会社はAIアート生成を自由に利用できます。彼らは品質を犠牲にすることなく制作を加速できます。AIツールは、アートプロダクションスタジオがAI推論を通じて技術を洗練させることを可能にします。これにより、息をのむようなビジュアルや没入感のあるゲームプレイ体験を創造するための新たなソリューションが解き放たれます。

Aethirの分散型クラウドにより、スタジオは何百ものGPUインスタンスを並行して利用できます。彼らは何百ものキャラクターバリエーションを同時に生成できます。ローカライズされたデータ処理のおかげで、アーティストはリアルタイムで出力をプレビューし、微調整することができます。

当社のGPU-as-a-Serviceは、柔軟なコンピュートリソースへの迅速で中断のないアクセスを保証します。私たちは使用量に基づいて課金します。分散型およびリモートチームの今日の時代において、ジェネレーティブAIをレンダリングして使用する能力は、重要な利点です。

Aethirの分散型GPUクラウドは、アートプロダクションスタジオにとって理想的なソリューションを提供します。私たちは、次世代のクリエイティブワークフローのために構築された、スケーラブルで、柔軟で、コスト効率の高いコンピュートを提供します。Aethirは、スタジオがクラウドGPUコストを大幅に節約することを可能にします。当社のエッジGPUレンダリングインフラは、ベンダーロックインに代わる実行可能な代替手段です。

アートプロダクションスタジオ向けのAethirの分散型GPUクラウドについて、こちらでさらに詳しくご覧ください。

AethirのGPUクラウドに関する詳細および教育コンテンツについては、公式ブログをご覧ください。

FAQ（よくある質問）

分散型GPUクラウドはAWSやGCPと何が違いますか？

分散型GPUクラウドは、コミュニティ所有の分散型コンピュートリソースを利用します。これらのGPUは、いくつかのハイパースケールデータセンターではなく、複数のロケーションに配置されています。Aethirの分散型クラウドは、世界中のクライアントにコスト効率の高いGPUサービスを提供できます。通常、地域の主要都市の近くにいる人々に限定される中央集権型クラウドとは異なります。

AI拡散モデルは実際にどれくらいのGPUパワーを必要としますか？

AI拡散モデルは非常にGPU集約的であり、大規模でスムーズに機能するためにはプレミアムGPUへのアクセスが必要です。AAAゲームスタジオは、ゲームアートのための拡散モデルをサポートするために高性能GPUを必要とします。

インディースタジオはエンタープライズグレードのGPUを手に入れることができますか？

インディーゲーム開発者は、従来のクラウドプロバイダーから高価なエンタープライズグレードのGPUを購入する余裕はありません。Aethirの分散型GPU-as-a-Serviceは、手頃な価格のエンタープライズグレードGPUでインディーゲームスタジオをサポートできます。当社のコンピュートは、中央集権型クラウドが提供する価格のほんの一部で利用できます。

エッジレンダリングはリモートアーティストのレイテンシをどのように削減しますか？

エッジGPUレンダリングは、AIアート生成、AIリギング、スキニングのレイテンシを削減します。それはローカルデータ処理とレンダリングを活用します。物理的に最も近い利用可能なGPUコンテナがアーティストにサービスを提供し、レイテンシを最小限に抑えます。