Ключевые моменты
- AI-поддержка привлечения пользователей в играх открывает для игровых студий новые способы расширения своей аудитории.
- Реализация AI-ориентированных UA-кампаний требует надежной и масштабируемой GPU-вычислительной инфраструктуры.
- Децентрализованное GPU-облако Aethir располагает ресурсами и экспертизой для поддержки AI-ориентированных UA-кампаний, предлагая экономичные AI-вычислительные сервисы.
Глобальный рынок игр перенасыщен тысячами параллельных проектов, конкурирующих за одну и ту же аудиторию. Однако для того чтобы действительно выделиться и привлечь игроков, студиям необходимо вкладывать значительные ресурсы в кампании по привлечению пользователей (UA). Сектор UA переживает масштабные изменения благодаря AI-ориентированным кампаниям, которые трансформируют индустрию и дают студиям конкурентное преимущество, основанное на AI.
Недостаточно просто инвестировать в рекламу игр. UA-кампании должны быть стратегическими и нацеленными на наиболее ценных пользователей. AI меняет правила игры в UA, ускоряя рост пользовательской базы.
Почему AI-поддержка привлечения пользователей в играх нуждается в децентрализованной GPU-инфраструктуре
Современные маркетинговые команды в играх больше не ограничиваются запуском рекламных кампаний. Они управляют парком AI-моделей, которые сегментируют аудитории, генерируют креативы «на лету» и моделируют результаты для разных регионов и платформ. Эти сложные AI-функции для UA сопровождаются высокой стоимостью. Для их реализации необходимы огромные объемы надежных, безопасных и динамически масштабируемых GPU-вычислений.
Централизованные облака не способны обеспечить необходимую вычислительную мощность экономически эффективно. К счастью, децентрализованное GPU-облако Aethir позволяет командам ускорять итерации, получать более ценные инсайты и улучшать ROI без рисков привязки к провайдеру, задержек или чрезмерных комиссий, характерных для централизованных облаков.
UA сегодня строится на моделях: студии полагаются на кластеризацию и выявление персон для сегментации игроков. Они используют генеративные AI-модели для создания сотен креативов и запуска пакетных симуляций, чтобы прогнозировать возврат на рекламные расходы (ROAS) и пожизненную ценность игрока (LTV) ещё до распределения бюджетов. Ведущие UA-платформы, такие как SuperScale, Liftoff и Bidstack, уже внедрили передовые AI-решения для UA-кампаний в игровой индустрии.
Современные UA-пайплайны нуждаются в премиальном GPU-компьютинге по запросу, чтобы обеспечивать гибкость кампаний и использовать продвинутые AI-инструменты. GPU-как-сервис Aethir для UA располагает экспертизой и ресурсами для поддержки эволюции AI-ориентированных UA-кампаний.
AI-технологии, которые движут современным UA
AI-поддержка привлечения пользователей улучшает UA-кампании на всех уровнях и становится критически важной частью рекламных операций. Google внедрил генерацию креативов на базе AI в Performance Max Google Ads, ускоряя производство и тестирование креативов. Такие функции хороши для скорости и итераций, но они также повышают требования к вычислительным ресурсам маркетинговых команд.
Инновационные AI-технологии для современных UA-кампаний используют функциональность LLM и автоматизацию, опирающуюся на высокопроизводительную GPU-инфраструктуру. Децентрализованные GPU-ресурсы Aethir для AI-AdTech способны поддерживать AI-ориентированные UA-кампании в масштабах индустрии.
Давайте рассмотрим AI-нагрузки в UA, которые опираются на децентрализованный GPU-компьютинг.
Неконтролируемая кластеризация
Современные методы неконтролируемой кластеризации используют AI для выявления потенциальных когорт пользователей на основе поведения, ритма трат, внутриигровой телеметрии и многогранных персон с богатым набором характеристик, что обеспечивает приватность и геотаргетинг. Результатом становится более точный таргетинг креативов и инновационная воронка по сегментам, что ведет к росту ROI и увеличению числа пользователей.
Массовая генерация креативов
С помощью генеративных AI-решений маркетинговые команды могут строить UA-кампании на основе десятков гео-локализованных и персонализированных вариантов, изменяя тональность, язык, ритм движения и ценностные предложения в зависимости от целевой аудитории. Массовая генерация креативов значительно ускоряет UA-пайплайны. Скорость, с которой креативы создаются с помощью text-to-image и видео-моделей, сокращает цикл обновления креативов с недель до часов.
Пакетные симуляции для минимизации рисков рекламных расходов
Опытные UA-команды обязаны запускать пакетные сценарные модели, прогнозирующие ROAS/LTV по сегментам, тайтлам, рынкам и площадкам до распределения бюджетов кампаний. Например, ключевой UA-партнёр Aethir — SuperScale — открыто обсуждает предиктивные кривые ROAS при планировании кампаний.
Все описанные нагрузки критически зависят от высокопроизводительных GPU-ресурсов, особенно при параллельной обработке стран, платформ и креативных концепций. Они используют AI-интеграции для выполнения тысяч вычислений за секунды, что возможно только с передовыми GPU-кохортами, готовыми к AI.
Генерация креативов и симуляции часто совпадают по времени (перед запуском, в дни обновлений, во время крупных патчей), создавая кратковременные, но колоссальные пики спроса, которые централизованные облака не способны обслуживать экономически эффективно. Децентрализованная игровая облачная инфраструктура Aethir обладает необходимыми ресурсами и проверенной экспертизой для поддержки AI-ориентированных UA-кампаний.
Проблемы привлечения пользователей в играх с поддержкой ИИ при использовании централизованных облаков
Ключевые проблемы централизованных GPU-облаков
- Узкие места в цепочке поставок и неэффективные системы очередей
- Проблемы с задержкой при обслуживании пользователей вдали от региональных дата-центров
- Риски зависимости от одного вендора
Эффективные кампании по привлечению пользователей в играх с поддержкой ИИ требуют достаточной GPU-мощности, которую централизованные облака с трудом обеспечивают. Традиционные провайдеры, такие как AWS, концентрируют огромные парки GPU в дорогих гипермасштабных дата-центрах, которые несут высокие затраты на обслуживание, что приводит к росту цен на вычисления для клиентов. Централизованные облачные системы лишены универсальности и гибкости, необходимых для поддержки динамических AI-нагрузок с изменяющимися требованиями и высоким потенциалом масштабируемости.
Высокий спрос на вычисления и ограничения централизованных облаков
Централизованные дата-центры часто сталкиваются с узкими местами в цепочке поставок и непрактичными системами очередей для GPU, что приводит к долгим временам ожидания, прерываниям или сниженной мощности инстансов. Это плохая новость для итераций в реальном времени, которые необходимы для пайплайнов привлечения пользователей с поддержкой ИИ при резких всплесках спроса на вычисления в ходе масштабных UA-кампаний, управляемых ИИ.
Кроме того, гипермасштабные дата-центры берут высокие тарифы за услуги, которые не могут удовлетворить потребности универсальных AI-нагрузок. Традиционные облака часто заявляют о готовности к эпохе ИИ, но лимиты квот, доступность GPU и непредсказуемость стоимости ограничивают их масштаб.
Проблемы задержки
Привлечение пользователей в играх с поддержкой ИИ всё больше зависит от геолокальных обучающих циклов, включая быстрые креативные тесты, инференс на устройствах и региональные данные. Это означает, что передовые UA-нагрузки требуют поддержки GPU с ультранизкой задержкой, чтобы охватить целевую аудиторию. Централизованные облака концентрируют GPU в крупных дата-центрах, что затрудняет предоставление услуг с низкой задержкой пользователям, находящимся далеко от региональных центров.
UA-сектору необходим доступ к децентрализованной облачной игровой инфраструктуре, которая может предоставить одинаковые вычислительные возможности с низкой задержкой пользователям по всей сети, а не только тем, кто близок к централизованным облакам. GPU-as-a-Service от Aethir решает проблему задержки, размещая вычисления ближе к конечным пользователям.
Зависимость от вендора против гибкости
Командам UA необходим доступ к гибким GPU-сервисам, которые позволяют размещать и масштабировать рабочие нагрузки там, где они работают наиболее эффективно, без серьёзных технических изменений, барьеров или длительных задержек. В централизованных облаках проблема зависимости от вендора распространена: весь стек UA, включая данные, модели, оркестрацию и биллинг, оказывается привязан к проприетарным сервисам, регионам и тарифам одного облака. GPU-as-a-Service от Aethir решает эту проблему, подбирая рабочие нагрузки UA к физически ближайшим и наиболее подходящим GPU-контейнерам.
Преимущества GPU-as-a-Service от Aethir
Децентрализованное GPU-облако Aethir использует совершенно иной подход по сравнению с централизованными сервисами. Вместо концентрации вычислений в нескольких гипермасштабных центрах наша облачная игровая инфраструктура распределена по 93 странам и предоставляется независимыми Cloud Hosts — всего более 435 000 GPU-контейнеров. Наш DePIN-стек включает широкий спектр высокопроизводительных GPU, включая самые современные AI-чипы, такие как NVIDIA H200 и GB200, разработанные для масштабных AI-инференс-нагрузок.
Поскольку вычислительные ресурсы в децентрализованном GPU-облаке Aethir принадлежат сообществу, наши клиенты не оплачивают обслуживание, как это происходит у провайдеров гипермасштабных центров. Клиенты платят только за реально используемые вычисления, что позволяет нам предлагать непревзойдённые цены на современные AI-GPU. Это даёт GPU-as-a-Service от Aethir конкурентное преимущество в облачных вычислениях, позволяя даже небольшим командам UA использовать премиальные GPU в условиях ограниченных бюджетов.
Выбирая децентрализованное GPU-облако Aethir, студии могут повысить эффективность кампаний по привлечению пользователей с поддержкой ИИ, расширить охват и максимизировать прибыль без резкого роста рекламных расходов.
Ключевые преимущества децентрализованного GPU-облака Aethir
- Параллельная обработка UA-нагрузок
- Вычисления на периферии для снижения задержки
- Экономичная облачная игровая инфраструктура с уникальной ценовой моделью
- Инновационная функция Instant Play для поддержки AI-кампаний UA
Параллельная обработка UA-нагрузок
С децентрализованным GPU-облаком Aethir UA-команды могут запускать одновременные пакетные симуляции по различным тайтлам, когортам и регионам. Одновременно отдельный производственный поток обрабатывает генерацию креативов без узких мест. GPU-as-a-Service от Aethir всегда может выделить дополнительные GPU-ресурсы клиентам в реальном времени, направляя вычисления туда, где они необходимы.
Развёртывание на периферии для снижения задержки
Децентрализованная облачная игровая GPU-инфраструктура позволяет UA-командам размещать инференс и обучение ближе к трафику, распределяя нагрузки по всей сети там, где они нужнее всего. Локальная обработка данных ускоряет пайплайны привлечения пользователей в играх с поддержкой ИИ, позволяя командам достигать большего за меньшее время, без очередей и задержек при высокой загруженности сети. GPU-вычисления с низкой задержкой от Aethir дают студиям конкурентное преимущество в AI-кампаниях UA.
Экономичные GPU-вычисления
Поскольку Cloud Hosts Aethir самостоятельно обеспечивают поставки GPU в сеть и поддерживают ресурсы в рабочем состоянии, наши клиенты платят значительно меньше по сравнению с централизованными облаками. Нет третьей стороны — дата-центра, забирающего часть комиссии, поэтому цены для клиентов заметно ниже.
Instant Play для снижения CPI и повышения конверсии
GPU-as-a-Service от Aethir обеспечивает игровые компании высокой пропускной способностью для AI-кампаний UA. Наша децентрализованная облачная игровая инфраструктура эффективно поддерживает пайплайны с низкой задержкой и UA-потоки Instant Play. Компания SuperScale провела два кейс-стади внедрения функции Instant Play от Aethir для AI-кампаний UA, показавшие огромный успех на примерах игр Tiny Tower и Doctor Who: Worlds Apart.
Будущее AI-кампаний UA с Aethir
Использование инструментов с поддержкой ИИ — будущее кампаний UA. Это даёт UA-командам возможность проводить A/B-тесты креативов в реальном времени, перераспределять бюджеты на лету на основе обновлений моделей и глубже анализировать аудитории в разных играх.
Однако привлечение пользователей с помощью ИИ требует децентрализованных GPU-облаков для масштабирования без резкого роста расходов и проблем централизованных облаков.
Aethir предоставляет корпоративный уровень децентрализованных GPU-облачных вычислений для компаний в сфере AI, гейминга и Web3 по всему миру, позволяя UA-платформам запускать параллельные пакетные симуляции, быстро генерировать креативы и размещать вычисления ближе к трафику без централизованных узких мест.
Готовы раскрыть потенциал ваших UA-моделей с помощью нашей глобальной сети высокопроизводительных децентрализованных GPU?
Изучите предложения Aethir по децентрализованным GPU-облачным сервисам для предприятий и узнайте больше о функциях нашей облачной игровой инфраструктуры в официальном блоге.
Децентрализованное GPU-облако Aethir создано для кампаний по привлечению пользователей с поддержкой ИИ, помогая студиям снижать затраты, уменьшать задержку и масштабировать кампании по всему миру.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что такое децентрализованное GPU-облако и как оно помогает в UA-гейминге?
Децентрализованное GPU-облако, такое как Aethir, использует распределённые и принадлежащие сообществу GPU-ресурсы, позволяя легко направлять вычисления клиентам, устраняя узкие места цепочки поставок и высокие расходы на обслуживание.
Как Instant Play снижает CPI в мобильном UA?
Облачный гейминг Instant Play снижает CPI, позволяя игрокам опробовать игры до загрузки или покупки. Это отличный способ повысить эффективность CPI в AI-кампаниях UA, предоставляя пользователям возможность оценить игру до того, как они примут решение.
Почему инструментам UA с поддержкой ИИ нужен GPU-as-a-Service?
Инструменты привлечения пользователей в играх с поддержкой ИИ требуют надёжного GPU-as-a-Service, так как функции ИИ крайне ресурсоёмкие, и только высокопроизводительные GPU могут эффективно интегрировать такие нагрузки в UA-пайплайны.
Как периферийное развёртывание снижает задержку при тестировании креативов?
Децентрализованное GPU-облако Aethir размещает UA-нагрузки ближе к клиентам, охватывая всю сеть GPU-ресурсами вместо концентрации в региональных гипермасштабных центрах. Все клиенты обслуживаются ближайшими доступными GPU-контейнерами в сети Aethir, что снижает задержку.
Какие риски централизованные облака несут для AI-кампаний UA?
Основные риски централизованных облаков для AI-кампаний UA — зависимость от вендора, узкие места в цепочке поставок и низкая экономическая эффективность из-за высоких расходов на обслуживание AI-GPU в гипермасштабных центрах.
