News & Trends by Sber

Почти половина новых игр в Steam создается с помощью AI: рынок геймдева захлестнули дешевые проекты и клоны популярных игр, но некоторые платформы чистят каталоги и дают пользователям фильтры от AI-мусора

Геймдев-разработчики все чаще используют AI для создания графики, музыки, диалогов и программного кода. Это позволяет выпускать игры значительно быстрее, но одновременно приводит к росту числа однотипных и низкокачественных проектов. Проекты с AI-контентом в среднем получают меньше положительных отзывов, а среди наиболее обсуждаемых новинок их доля значительно ниже

📈 Доля новых игр с AI-контентом выросла с 1,4% до 49,9% менее чем за три года
В январе 2024 года компания Valve, владеющая игровой платформой Steam, ввела обязательное правило: разработчики должны указывать, применяли ли AI для создания контента, с которым взаимодействуют игроки. Эти сведения публикуются на страницах игр. Пользователь Reddit с никнеймом Ploz проанализировал эти данные и динамику распространения AI в новых релизах. Выяснилось, что в январе 2024 года AI использовали в 1,4% новых игр, к концу 2024 года показатель достиг 13,4%, к концу 2025 года — 24%, а в октябре 2026 года — 49,9%

При этом в Steam необязательно указывать использование AI для написания кода, исправления ошибок и других внутренних процессов разработки. Согласно исследованию Google Cloud, проведенному в августе 2025 года, 87% разработчиков видеоигр используют AI для внутренних рабочих задач. Поэтому фактическая доля новых проектов Steam, при создании которых применяли AI, вероятно, превышает 50%

🤖 Чаще всего AI создает графику, тексты и музыку, но иногда становится частью игрового процесса
Согласно анализу Ploz, самые популярные задачи, которые разработчики чаще всего передают AI, — создание изображений и графических материалов: они упоминаются в 63% деклараций об использовании AI. На генерацию текстов и переводов приходится 30%, на музыку — 21%, на программный код — 16%, на озвучивание персонажей — 7%. Один проект может использовать AI сразу в нескольких направлениях, поэтому суммарная доля превышает 100%. Около 25% разработчиков также применяют AI для оформления страниц игр в Steam и подготовки маркетинговых материалов

Обычно технология остается вспомогательным инструментом производства. Однако 3% разработчиков используют AI непосредственно в игровой механике. Так, в симуляторе Teach My Little Sister How to Drive («Научи мою сестренку водить авто») от студии Easy Fox игрок может отдавать голосовые команды виртуальной сестре, а AI интерпретирует инструкции и генерирует ее ответы. Эта механика оказалась дорогостоящей: разработчики тратят около $1 тыс. ежедневно только на работу AI, чтобы поддерживать доступность бесплатной демоверсии. Команде пришлось взять кредит для продолжения работы проекта

🦾 Создать игру теперь можно за несколько дней
AI-инструменты позволяют создавать игры без полноценной команды программистов, художников и сценаристов. Игровой движок Unity 6 предлагает AI-инструменты для помощи в программировании и генерации игровых ресурсов, а также интеграции со сторонними решениями, включая Claude Code, Gemini и Grok. Среди небольших разработчиков популярность получили Claude, ChatGPT, Gemini и GitHub Copilot. На Reddit появились сообщества, посвященные такой разработке. В частности, участники r/AIGameDev делятся проектами, которые создаются за несколько дней или недель с помощью AI. Количество новых релизов может расти гораздо быстрее, чем способность игровых платформ проверять их качество

👎 Сгенерированные игры получают меньше положительных отзывов и редко становятся крупными хитами
Сгенерированные игры обычно представляют собой однотипные проекты с шаблонной графикой, примитивными механиками и сильным сходством с уже существующими играми. AI-контент особенно распространен среди небольших релизов. Около 47% новых игр, получивших менее 10 отзывов, содержат декларацию об использовании AI. Еще выше показатель среди разработчиков, выпускающих большое количество проектов. Если разработчик публиковал более 10 игр за год, то в 68% этих релизов присутствовала отметка об использовании AI. Популярные проекты демонстрируют противоположную картину: среди новых игр, собравших более 1 тыс. отзывов, только 17% содержат декларацию об использовании AI

В среднем игры с такой отметкой также получают меньше положительных отзывов, чем проекты без нее. Это указывает на заметный разрыв между масштабом выпуска AI-контента и его востребованностью у аудитории. Однако эти данные не доказывают, что применение AI само по себе ухудшает качество игры. Существенную часть релизов с genAI-контентом составляют небольшие проекты, у которых изначально меньше ресурсов на производство и продвижение. Крупные геймдев-разработчики (Epic Games, Electronic Arts, Activision Blizzard, Ubisoft и PlayStation Studios) отказываются комментировать использование AI

🤔 Valve и Epic Games не хотят ограничивать использование AI на своих площадках
В издании CNET отмечают: крупные платформы и раньше испытывали трудности с модерацией некачественных игр и проектов, копирующих чужие идеи. GenAI значительно увеличил скорость, с которой подобные продукты могут появляться на рынке. Valve признает существование проблемы, но не планирует определять, какие инструменты разработчики имеют право использовать. Компания объясняет свою позицию нежеланием выступать в роли контролера технологий, применяемых при создании игр

Аналогичный подход Valve использует в отношении клонирования игр. Компания лишь призывает разработчиков развивать собственные проекты, добавляя новые функции, индивидуальность и творческие идеи, основанные на их собственном видении. Однако такая позиция оставляет значительную свободу для массового выпуска похожих игр. Steam не вводит общих ограничений на количество проектов, созданных с использованием genAI, а действующая система раскрытия информации обеспечивает прозрачность, но не фильтрацию качества. Схожей политики придерживается Epic Games Store. Платформа поддерживает использование AI в игровой разработке

⛔️ Itch.io выбрал другой подход: удаляет AI-мусор и позволяет скрывать такие игры
В отличие от Steam и Epic Games Store, игровая платформа Itch.io занимает более жесткую позицию. В ее правилах публикации предусмотрены ограничения на загрузку чрезмерного количества автоматически созданных материалов, включая AI-контент. Платформа уже удаляла терабайты подобного контента, стремясь сократить количество низкокачественных публикаций. При этом Itch.io не отказывается от AI. Разработчики обязаны раскрывать информацию о его использовании, но главное отличие заключается в возможностях пользователей. Площадка позволяет исключать игры с AI-контентом из поисковой выдачи. Пользователь самостоятельно решает, хочет ли видеть такие проекты. В Steam такого механизма нет

💡 Anthropic пытается ограничить клонирование игр, но полностью решить проблему не удается
Появление копий популярных игр — не новое явление. Например, после удаления оригинальной игры Flappy Bird из магазинов мобильных приложений рынок быстро заполнился многочисленными клонами. GenAI делает этот процесс значительно проще. С проблемой пытаются бороться также разработчики AI-моделей. Anthropic обновил Claude Opus 5.5, чтобы ограничить возможность создания копий существующих игр. В компании считают, что использование Claude для копирования игр нарушает права интеллектуальной собственности

Однако проведенное CNET тестирование показало, что ограничения можно обойти. При определенном изменении запросов Claude по-прежнему позволяет создавать игры, напоминающие популярные проекты. Кроме того, даже если одна компания запретит прямое воспроизведение существующих игр, разработчики сохранят возможность использовать альтернативные инструменты и обходные способы генерации похожего контента. При этом часть независимых студий принципиально отказывается от genAI, считая, что он снижает оригинальность и качество игр. Однако из-за роста общего количества AI-релизов таким командам становится сложнее конкурировать за внимание аудитории

AI-агенты оказались слишком дорогими даже для бигтехов — компании ищут способы сократить расходы в 10 раз

Крупнейшие технологические компании активно продвигают AI-агентов как следующий этап развития AI. Однако по мере появления первых продуктов выясняется, что их массовое распространение сдерживает высокая стоимость вычислений

💰 AI-агенты — пока привилегия платных подписчиков
OpenAI предоставляет доступ к своему агенту Dots только пользователям подписок стоимостью от $100 в мес. Агент Grok Bot от SpaceX доступен по тарифам от $30 в мес. Использование Claude Duet от Anthropic начинается с подписки Claude Pro за $20 в мес.

Meta* выбрала другую стратегию. Ее агент Muse доступен бесплатно, однако для увеличения лимитов использования предусмотрены платные подписки. При этом первоначальный запуск продукта компания ограничила территорией США. Стартап Instinct также предлагает своего AI-агента бесплатно, но воспользоваться им можно только по приглашению

⚙️ Google пришлось создать отдельную вычислительную платформу для AI-агентов
Высокая стоимость AI-агентов связана с особенностями их работы. Чтобы выполнять продолжительные последовательности действий, агентам нужна вычислительная инфраструктура, позволяющая запускать и поддерживать множество параллельных процессов. Google столкнулся с этой проблемой при разработке агентных технологий. В октябрьской публикации в корпоративном блоге вице-президент Google Гаутам Тхамбидораи объяснил, что масштабирование Gemini до уровня глобального использования требует вычислительных ресурсов, которые могут быстро запускаться и работать с предельно высокой эффективностью

Создание такой инфраструктуры оказалось сложнее, чем предполагалось. Google пришлось как минимум один раз пересмотреть технический подход к разработке. Весной инженерные проблемы стали одной из причин задержки широкого запуска AI-агента Gemini Spark. Первоначально компания предоставила доступ к нему только ограниченной группе доверенных тестировщиков. Впоследствии продукт стал доступен подписчикам более дорогих AI-тарифов Google

📊 Один AI-агент Meta* может обходиться компании более чем в $50 в мес.
CEO Meta Марк Цукерберг во время недавней конференции по финансовым результатам признал, что компания пока не запустила Muse по всему миру из-за крайне высоких требований к вычислительным ресурсам. При этом Meta не раскрывает, сколько именно ей стоит обслуживание одного агента

Согласно аналитической записке Deutsche Bank, капитальные затраты на вычислительную инфраструктуру для каждого пользовательского агента Muse могут составлять от $25 до $50. Это связано с тем, что каждый экземпляр агента работает на собственной виртуальной машине. Анализ независимого стартапа Vals AI, специализирующегося на тестировании AI-моделей, показал, что обслуживание одного активного пользователя бесплатной версии Muse может обходиться Meta более чем в $50 ежемесячно. Речь идет о пользователях, которые регулярно и интенсивно взаимодействуют с агентом

💼 Meta финансирует AI-агентов за счет рекламы и рассчитывает зарабатывать на транзакциях
Пока Muse не стал самостоятельным прибыльным продуктом, Meta использует доходы своего основного рекламного бизнеса для покрытия расходов на его работу. В перспективе компания рассчитывает изменить модель монетизации. Meta надеется получать небольшую комиссию с транзакций, которые пользователи будут совершать при помощи AI-агентов

Однако для устойчивости подобной модели стоимость обслуживания агента должна стать существенно ниже. Цукерберг заявил, что Meta рассчитывает повысить экономическую эффективность Muse более чем в 10 раз в течение следующего года — такое сокращение затрат может позволить продукту выйти на прибыльность. Повышение вычислительной эффективности Цукерберг назвал одним из ключевых условий превращения Muse в экономически жизнеспособный бизнес

🧠 OpenAI оптимизирует модели, а SpaceX признает проблему высокой себестоимости
Руководитель направления основных продуктов OpenAI Тибо Соттьо сообщил в соцсети X, что компания работает над запуском агентов на Terra — более компактной AI-модели. Это должно снизить вычислительные затраты и сделать Dots доступным более широкой аудитории. Такой подход предполагает, что для выполнения агентных задач не всегда необходимо использовать наиболее мощные и ресурсоемкие модели. Если часть операций можно перенести на более компактные системы без существенной потери качества, стоимость обслуживания пользователей потенциально уменьшится

Проблему высокой себестоимости публично признал и Илон Маск. После того как один из пользователей попросил его отменить ограничения на использование Grok Bot, предприниматель ответил в X, что расходы на обслуживание агента были неприемлемо высокими по отношению к получаемой выручке. Таким образом, даже платные агентные продукты сталкиваются с лимитами использования

🏗 Расширять ЦОДы становится сложнее — компаниям придется эффективнее использовать существующие мощности
После недавних выборов в США ситуация для технологических компаний осложнилась. В ряде штатов жители поддержали моратории на строительство дата-центров, а в нескольких ключевых штатах победили кандидаты, выступавшие против их расширения. Руководители Meta и OpenAI после выборов заявили, что в дальнейшем строить новые вычислительные центры, вероятно, станет сложнее

Сооснователь AI-стартапа Flapping Airplanes Ашер Спектор, который занимается повышением эффективности AI, обращает внимание на разрыв между темпами роста спроса и возможностями инфраструктуры. Отрасль развивалась настолько быстро, что у разработчиков практически не было времени заниматься полноценной оптимизацией. Теперь такая работа становится экономической необходимостью. Спектор приводит простой пример: если спрос на AI-агентов вырастет в 100 раз, компании не смогут в ответ построить в 100 раз больше вычислительных мощностей. Именно вычислительная эффективность во многом определит, какие компании смогут создавать и получать значительную экономическую выгоду от AI в ближайшие несколько лет

clc.to/F3Fs1g

*Организация, запрещенная на территории РФ

Премии потом, переработки сейчас: как компании используют обещания будущих успехов для мотивации сотрудников

Российские компании все чаще используют обещания будущих успехов, чтобы мотивировать сотрудников работать больше за прежние деньги. Руководители рассказывают о крупных контрактах, скором росте бизнеса и победе над конкурентами, обещая взамен премии, повышение зарплат и карьерное продвижение. Однако спустя несколько месяцев выясняется, что амбициозные показатели недостижимы, а дополнительные усилия сотрудников не будут вознаграждены

📊 Сотрудники месяцами перерабатывают ради обещанных бонусов
В РБК рассказали о том, как это происходит в компаниях. В крупной финансовой компании сотруднице передали обязанности ранее уволенного специалиста. Руководитель пообещал вознаграждение за дополнительную нагрузку, но не уточнил его размер и условия. Несколько месяцев сотрудница работала за двоих. Когда она попросила конкретизировать договоренности, начальник рассказал об успехах компании и пообещал повышение и премию через несколько месяцев, но повышение так и не состоялось. Финансовые результаты компании оказались хуже прогнозов, а за три месяца повышенной нагрузки сотрудница получила всего ₽60 тыс. дополнительного вознаграждения

Другой случай произошел в нижегородской компании, где работали около 150 человек. Руководство объявило 14 сотрудникам отдела продаж, что крупный конкурент готовится покинуть рынок. Менеджерам предложили увеличить выручку на 40% год к году и переманить 25 клиентов конкурента. За это обещали премии в размере двух-трех окладов вместо прежних 20% оклада и повышение комиссии с продаж с 3% до 5%

Сотрудники начали брать дополнительные смены. Однако прогноз руководства не оправдался — конкурент продолжил работать под новым брендом после поглощения, сохранив клиентскую базу. Одновременно весь рынок столкнулся со снижением спроса. Отдел выполнил только 60% плана, поэтому обещанные бонусы не выплатили, а процент с продаж не повысили. Через два месяца компанию покинули четыре менеджера, включая руководителя группы. Трое перешли к тому конкуренту

🎭 Как мотивируют сотрудников несуществующими достижениями
В Strategy Partners выделяют три основных сценария подобной мотивации:

🔹 Прямой обман. Руководство сообщает о несуществующих контрактах, инвесторах, прибыли или запусках, чтобы поддержать энтузиазм сотрудников и удержать их в компании. Так, в производственной компании, испытывавшей острый дефицит оборотных средств, руководство ежемесячно рассказывало коллективу о практически подписанных крупных контрактах и стратегических переговорах с федеральными заказчиками. В действительности таких договоренностей не существовало. Когда обман раскрылся, компанию первыми покинули ключевые специалисты, ради удержания которых и распространялись эти сообщения

🔹 Чрезмерный оптимизм. Бизнес может годами стагнировать, но руководители продолжают рассказывать о новом продукте, который вскоре обеспечит рост выручки и расширение компании. Сотрудники соглашаются на переработки и откладывают поиск новой работы, рассчитывая на карьерные перспективы. Позднее оказывается, что продукт все еще тестируется, а реальный спрос на него не подтвержден

🔹 Обещания вознаграждения без утвержденных сроков, бюджета и критериев. Например, компания объявляет о пересмотре организационной структуры, введении новых грейдов и карьерных треков. Сотрудник начинает выполнять обязанности более высокой должности, но спустя несколько месяцев узнает, что повышение отложено, а соответствующий бюджет не согласован. Такая практика встречается в IT-компаниях, где сотрудникам предлагают поэтапно перейти на позицию тимлида. Специалист начинает нанимать людей, распределять задачи и отвечать за результаты команды, однако официального назначения не получает. Когда приходит время оформлять новую роль, руководство ссылается на неблагоприятную экономическую ситуацию

💼 Обещания карьерного роста сопровождаются ухудшением условий труда
Иногда компании превращают мотивацию в полноценную управленческую стратегию. Руководители рассказывают об острой конкурентной борьбе, проводят конкурсы на еще не существующие должности и предлагают сотрудникам доли в будущей прибыли, не закрепляя обязательства юридически. При этом ожидание будущего вознаграждения нередко сопровождается сокращением текущих преимуществ: отмены гибкого графика и запрета использования корпоративной техники в личных целях. Логика такой мотивации строится на обещании компенсировать сегодняшние неудобства после будущего успеха. Руководители призывают сотрудников потерпеть ради компании или используют риторику корпоративной семьи. Отказ сотрудника участвовать в общей мобилизации или решение уволиться могут преподноситься как проявление нелояльности

Другой распространенный прием — постоянное изменение условий вознаграждения. Руководство переносит сроки повышения, пересматривает KPI после завершения работы или связывает выплату премии с приходом нового инвестора либо крупного клиента. Компании также могут демонстрировать отдельный удачный контракт или рост одного показателя как свидетельство общего процветания бизнеса, хотя его финансовое положение продолжает ухудшаться

📉 Почему в кризис таких обещаний становится больше
Планы по расширению доли рынка, увеличению премий и карьерному продвижению, которые были реалистичными в период роста, становится сложнее выполнять при ограниченных ресурсах. В результате возникает разрыв между усилиями сотрудника и возможностями работодателя. Первый выполняет свою часть договоренности, а второй оказывается не способен обеспечить обещанное вознаграждение. Особенно часто такие ситуации возникают в малом и среднем бизнесе

Риски выше также в быстрорастущих компаниях с ограниченными бюджетами и высокой долей ручного управления. Если решения о повышениях и премиях принимаются непрозрачно, а договоренности не фиксируются документально, руководителям проще пересматривать их задним числом. В крупных зрелых организациях подобные практики тоже встречаются, но наличие формальных процедур и системы грейдов позволяет сотрудникам легче оспаривать решения

При этом не все невыполненные обещания связаны с намеренным введением людей в заблуждение. Предприниматели часто склонны переоценивать перспективы собственных проектов и действительно верят, что смогут преодолеть кризис. Кроме того, в периоды неопределенности сами сотрудники требуют от руководства ответов о будущем компании, сроках повышений и премирования. Не располагая достоверными прогнозами, начальники иногда дают расплывчатые обещания, чтобы снизить тревожность команды. В результате возникает замкнутый круг, в котором сотрудники требуют определенности, а руководители создают ее видимость

⚠️ Краткосрочная мотивация оборачивается потерей сильных специалистов
В долгосрочной перспективе такая стратегия наносит бизнесу больше вреда, чем пользы. Компания может получить несколько месяцев интенсивной работы, однако постепенно теряет доверие сотрудников. Когда организации действительно понадобится мобилизовать команду, люди могут не поверить даже реалистичным прогнозам и обязательствам

Постепенно формируется корпоративная культура недоверия, в которой любые заявления руководства воспринимаются как попытка манипуляции. Сотрудники начинают сомневаться в новых планах, карьерных перспективах и системе вознаграждения. Первыми такие компании покидают наиболее востребованные специалисты, у которых есть альтернативные предложения. Бизнес теряет ключевые компетенции и одновременно ухудшает собственную репутацию работодателя

clc.to/P4_-zQ