В индустрии гейминга и кинопроизводства процесс создания ассетов переживает радикальные изменения. AAA-студии и независимые Web3-разработчики внедряют AI-воркфлоу в свои пайплайны. AI повышает продуктивность и улучшает визуальное качество. Инструменты AI-разработки игр и генеративный AI становятся незаменимыми для современных студий. Времена, когда каждый персонаж, окружение или анимация создавались вручную с нуля, ушли в прошлое. Благодаря AI-интеграции студии используют инструменты нового поколения: диффузионные модели, движки процедурной генерации и системы AI-анимирования. Однако для масштабирования AI-арт-генерации студиям требуется децентрализованное GPU-облако.

AI-разработка игр открывает новый уровень креативности. Она поддерживается алгоритмами AI, способными создавать визуалы с невероятной скоростью. Эти инструменты раскрывают творческий потенциал и ускоряют производство, но требуют больших вычислительных мощностей. Чтобы внедрить AI в геймдев, студиям нужны масштабируемые и экономически эффективные GPU-ресурсы.

Централизованные облачные провайдеры больше не справляются. Их услуги слишком дороги, особенно для небольших студий. К тому же им не хватает гибкости, и они подвержены дефициту вычислительных ресурсов.

Децентрализованное GPU-облако Aethir не имеет таких ограничений. Мы предоставляем GPU-as-a-service с возможностями рендеринга в реальном времени в 94 странах. У Aethir более 430 000 высокопроизводительных GPU для задач AI-арт-производства.

Генеративные пайплайны трансформируют создание ассетов

Генеративный AI лежит в основе AI-революции, меняя подход арт- и геймдев-студий к производству визуалов. Он выводит рендеринг игр на невиданный ранее уровень. Студии совмещают генеративный AI с продакшен-воркфлоу, что приводит к улучшению визуального контента на разных платформах и в разных сценариях. Лидирующие студии, такие как Virtuos, Lakshya и Room 8 Studio, возглавляют это движение.

Ключевые AI-процессы в разработке визуального контента включают:

1. Диффузионные модели для генерации 2D/3D-ассетов: Студии используют модели вроде Stable Diffusion и DreamGaussian для создания детализированных концептов персонажей и предметов. С их помощью можно даже генерировать текстурированные 3D-модели с минимальным участием человека. Это позволяет студиям значительно увеличить темпы производства и получать сотни высококачественных вариантов без затрат дней и недель.
2. Автоматическое анимирование и скиннинг:
   Системы на базе AI позволяют риггить гуманоидные и негуманоидные модели, значительно сокращая время на ручную настройку. Это особенно полезно при создании игровых персонажей и NPC для open-world игр. Таким образом студии легко создают ассеты, готовые к анимации.
3. Процедурная генерация окружений:
   Ранее окружения создавались вручную. Теперь благодаря AI студии используют инструменты процедурной генерации контента для создания игровых миров. С помощью AI-моделей можно создавать города, острова, подземелья, поля битв и многое другое.

Все эти инструменты AI-разработки игр требуют мощных GPU. Арт- и геймдев-студиям нужна надежная облачная инфраструктура для AI-интеграции.

Барьеры стоимости и задержек в централизованных облаках

Повседневное использование ресурсоемких AI-решений требует надежного облачного доступа к GPU. AI-арт-генерация, процедурная симуляция и итерации в реальном времени опираются на масштабную вычислительную мощность. Студии не владеют собственными GPU — они арендуют их у облачных провайдеров. Однако традиционные облака, такие как AWS или Google Cloud, страдают от дефицита ресурсов, высокой задержки и растущих затрат, что мешает масштабированию арт-производства.

Рассмотрим главные проблемы масштабируемости централизованных облаков:

Долгое ожидание в очередях

Когда GPU-кластеры или облачные провайдеры перегружены, художники и технические команды сталкиваются с критическими задержками. Централизованные облака не могут мгновенно предоставить дополнительные ресурсы. Они не умеют объединять мощности из разных источников. В отличие от Aethir, который в реальном времени направляет клиентам вычисления с неиспользуемых GPU.

Высокая и непредсказуемая стоимость

Традиционные облака берут высокую плату за использование GPU, особенно таких как A100 и H100. Крупные студии могут себе это позволить, но небольшие студии и инди-команды — нет. Децентрализованное GPU-облако Aethir предлагает гибкую структуру оплаты. Мы обслуживаем всех — от AI-геймдев-стартапов до студий генеративного искусства.

Ограниченная кастомизация

Централизованные облака часто навязывают жесткую архитектуру. Это не подходит для креативных пайплайнов, требующих гибких сред выполнения. Студиям нужно кастомизируемое GPU-обслуживание с возможностью локальной обработки данных. Им требуется ультра-низкая задержка и доступные цены. Сеть GPU Aethir гибкая и распределена глобально.

Риски вендор-локина

Для студий, работающих с конфиденциальными проектами, централизованные облака представляют риски зависимости. Контракты зачастую не позволяют перейти к другим поставщикам. Aethir исключает вендор-локин — клиенты платят только за фактически использованные вычисления.

Все эти проблемы централизованных облаков связаны с их природой — централизацией. Aethir предлагает децентрализованную альтернативу.

Децентрализованное GPU-облако Aethir: как это работает

Децентрализованное GPU-облако Aethir построено на GPU-контейнерах, предоставляемых независимыми Cloud Hosts. Это полностью децентрализованная сеть, управляемая сообществом. Любой может стать Cloud Host в DePIN-стеке Aethir.

Хосты предоставляют свои неиспользуемые GPU в сеть GPU-as-a-service. Индексаторы сопоставляют контейнеры с клиентами в зависимости от их нужд. Клиенты получают доступ к ближайшим контейнерам, что обеспечивает минимальную задержку.

Ключевые преимущества Aethir для создания визуального контента:

Массовый параллельный рендеринг

Студии AI-арта могут одновременно запускать множество ресурсоемких проектов. Им не грозит нехватка ресурсов или перегрузка сети. Индексаторы в реальном времени распределяют дополнительную мощность, если это необходимо.

Генеративное создание ассетов в реальном времени

Рендеринг и итерации выполняются с локальной обработкой данных. Благодаря распределенной edge-сети вычисления приближены к пользователю. Контейнеры GPU находятся вблизи клиентов, а не в центре сети. Edge-рендеринг важен для процедурной генерации окружений и работы диффузионных моделей. Он необходим в AI-воркфлоу создания игровых ассетов.

Минимальная задержка для интерактивных творческих сессий

Aethir сводит к минимуму задержку, создавая идеальные условия для креативных сессий. Художники могут почти мгновенно просматривать ассеты, настраивать свет и анимации.

Оптимизация затрат без потери производительности

Aethir не использует высокую наценку, как гиперскейлеры. Мы предлагаем предсказуемые и масштабируемые цены, соответствующие нуждам студий. Наша инфраструктура принадлежит сообществу, что исключает расходы на содержание дата-центров. Благодаря этому мы предлагаем лучшие цены.

Безопасность и креативный контроль

С Aethir нет вендор-локина. Клиенты полностью контролируют развертывание, управление и безопасность вычислений. Это особенно важно для команд, работающих с собственными пайплайнами и чувствительной IP.

Сервисы Aethir предоставляют масштабируемые вычисления без ограничений централизованных облаков.

Переосмысляя креативный стек следующего десятилетия

Современным игровым студиям необходимо генерировать сотни вариантов NPC и объектов. Без ИИ-функциональности на это могли бы уйти годы. Это одна из причин, по которой игроки так долго ждали выхода таких тайтлов, как The Witcher 3, Cyberpunk 2077 или GTA V.

Сегодня в распоряжении игровых компаний есть генерация арта с помощью ИИ. Они могут ускорить производство без потери качества. ИИ-инструменты позволяют арт-студиям совершенствовать свои методы за счёт AI inference. Это открывает новые решения для создания захватывающей визуальной составляющей и глубокого игрового опыта.

С децентрализованным облаком Aethir студии могут использовать сотни GPU-инстансов параллельно. Они могут генерировать сотни вариантов персонажей одновременно. Благодаря локальной обработке данных художники могут просматривать и настраивать результаты в реальном времени.

Наша модель GPU-as-a-service обеспечивает быстрый, непрерывный доступ к гибким вычислительным ресурсам. Мы берём оплату за фактическое использование. В эпоху распределённых и удалённых команд возможность рендерить и использовать генеративный ИИ — ключевое преимущество.

Децентрализованное GPU-облако Aethir — идеальное решение для арт-студий. Мы предоставляем масштабируемые, гибкие и экономически эффективные вычисления, созданные для креативных рабочих процессов нового поколения. Aethir позволяет студиям значительно сократить затраты на облачные GPU. Наша edge-инфраструктура GPU-рендеринга является жизнеспособной альтернативой vendor lock-in.

Узнайте больше о децентрализованном GPU-облаке Aethir для арт-студий здесь.

Для получения дополнительных материалов и обучающего контента о GPU-облаке Aethir загляните в наш официальный блог.

FAQ

Чем децентрализованное GPU-облако отличается от AWS или GCP?

Децентрализованное GPU-облако использует распределённые вычислительные ресурсы, принадлежащие сообществу. Эти GPU расположены в разных локациях, а не в нескольких гипермасштабируемых дата-центрах. Децентрализованное облако Aethir может предоставлять экономичные GPU-услуги клиентам по всему миру — в отличие от централизованных облаков, ограниченных географически близостью к региональным столицам.

Сколько GPU-мощности на самом деле требуют диффузионные модели ИИ?

Диффузионные модели ИИ крайне ресурсоёмки и требуют доступа к премиальным GPU для масштабной и стабильной работы. AAA-студиям необходимы высокопроизводительные GPU, чтобы поддерживать диффузионные модели для создания игрового арта.

Могут ли инди-студии позволить себе GPU корпоративного уровня?

Инди-разработчики не могут себе позволить дорогие корпоративные GPU от традиционных облачных провайдеров. Децентрализованный сервис GPU-as-a-service от Aethir может поддерживать инди-студии, предлагая доступные GPU корпоративного уровня. Наши вычисления стоят лишь малую часть от цен централизованных облаков.

Как edge-рендеринг снижает задержку для удалённых художников?

Edge GPU-рендеринг снижает задержку при генерации арта ИИ, rigging и skinning. Он использует локальную обработку данных и рендеринг. Физически ближайшие доступные GPU-контейнеры обслуживают художников, минимизируя задержку.