Tryll エンジン、ゲーム開発におけるオンデバイス AI キャラクターと会話を実現するために、600 万ドルのシード資金を 600 万ドルで調達

AI ネイティブ ゲームプレイを実現するための新しいスタートアップが、資金調達とテクノロジーの提供を発表しました。Tryll は、Early Game Ventures が主導する 60 万ドルのシードラウンドを調達し、評価額は 600 万ドルとなり、同時に Tryll エンジンのクローズドアルファを開始しました。

同社は、AI パワード ゲームの新しい世代のためのインフラストラクチャとしての役割を担っています。クラウドホスト型モデルに頼るのではなく、Tryll は開発者が言語モデル、音声認識、音声合成を直接プレイヤーのハードウェアで実行できるようにします。このアプローチにより、スタジオは外部サービスにプレイヤーデータを送信したり、1 回の操作あたりの AI フィーを支払ったりすることなく、会話キャラクターとダイナミックなゲームインタラクションを作成できます。

ゲームにおける AI の異なるアプローチ

過去 2 年間で、AI パワードの非プレイヤーキャラクター (NPC) は、ゲーム開発で最も話題のトピックの 1 つになりました。ただし、実用的懸念により、広範な採用は遅れています。クラウド API を介して大規模な言語モデルを実行することは、特に数百万のプレイヤーと数千のインタラクティブ キャラクターを持つゲームの場合、コストが高くなる可能性があります。

Tryll の解決策は、ワークロードを直接プレイヤーの GPU にシフトすることです。エンジンはローカル推論、音声処理、AI オーケストレーションを管理し、Unity 6 と Unreal Engine 5 のプラグインを介して既存の開発ワークフローに統合します。同社によると、開発者は専用の機械学習チームを必要とせずに、AI パワードのインタラクションを追加できます。

同社のアーキテクチャは、外部 AI サービスに依存するのではなく、小規模な言語モデルをローカルで実行すること autour に中心となっています。これにより、インフラストラクチャ コストが削減され、オフライン機能がサポートされ、プレイヤーのインタラクションがデバイス内に留まるため、プライバシーに関する懸念が軽減されます。

クローズドアルファが開発者にたらすもの

新しく開始されたクローズドアルファは、6 つのエンターテインメント企業とともにテストされており、これらの企業はプラットフォームを使用してショーケース エクスペリエンスを構築しています。

Tryll が強調している機能の 1 つは、プレイヤーの情報を記憶し、ゲームのロアを理解し、スクリプト化されたダイアログツリーに依存するのではなく、ダイナミックにレスポンスを生成することができる会話 NPC です。エンジンはまた、統合された音声テキストとテキストツースピーチシステムを介して声によるインタラクションをサポートし、プレイヤーがメニューからダイアログオプションを選択するのではなく、キャラクターと自然に会話できるようにします。

プラットフォームのもう 1 つの注目すべき側面は、そのスケーラビリティです。処理がプレイヤーのハードウェアで実行されるため、スタジオは通常 AI デプロイに伴うクラウド コンピューティング コストを負担せずに、知的キャラクターを大規模なプレイヤー ポップレーションに展開できます。

同社は現在、ベータ プログラムへの申し込みを受け付けており、今年の後半により広範なパブリック リリースを予定しています。

オーデバイス AI が実現可能になる理由

Tryll の戦略は、ゲーム業界全体で起こっているより広範な変化を反映しています。近年までは、消費者向けハードウェアは現代のゲームとともに洗練された AI モデルを実行する能力が不足していました。ただし、GPU パフォーマンスとモデル最適化の進歩により、この方程式は大幅に変化しました。

ゲーム用 PC の増加により、ゲームとコンパクトな AI モデルを同時に実行するのに十分な VRAM を備えるようになりました。同時に、オープンソース言語モデルはより小さく効率的になり、有用なインゲーム インテリジェンスを提供するために必要な計算要件が削減されました。

ハードウェアの改善とモデル効率の向上は、開発者が AI をクラウドベースのアドオンではなく、ゲームシステムに直接組み込む新たな機会を生み出しています。

AI ゲーミングのインフラストラクチャ層の構築

Tryll は、AI キャラクターを作成するのではなく、開発者がそれらを作成できるようにするミドルウェア層になることに重点を置いています。

同社は、ローカル AI デプロイに関連する複雑なインフラストラクチャ、モデル選択、最適化、音声システム、ツール統合、パフォーマンス管理を処理する役割を果たしています。開発者は、AI エンジニアリングの課題ではなく、ゲーム デザイン、ナラティブ システム、プレイヤー エクスペリエンスに集中できます。

このインフラストラクチャ第一主義のアプローチは、業界のベテランから支持を得ています。Tryll のアドバイザーには、Microsoft (MSFT ) の Alexander Stojanovic 氏 (NEXT AI R&D の副社長) と、Ubisoft の Quebec City スタジオの設立に関与し、後にカナダのゲーム開発会社 Frima を立ち上げた Pierre Moisan 氏がいます。

同社はまた、Epic Games からの Epic MegaGrants プログラムを通じてサポートを受けており、このプログラムは、ゲーム開発テクノロジーの進歩に貢献する有望なプロジェクトやツールに資金を提供しています。

インタラクティブ エンターテインメントのより広範な影響

最近の AI の議論の多くは、生産性ツール、コンテンツ生成、仮想アシスタントに焦点を当てています。ゲームは、プレイヤーの行動にダイナミックに反応するシステムを作成するという異なる課題を提起しています。これらのシステムはリアルタイムで動作し、没入感を維持する必要があります。

Tryll のようなオーデバイス AI プラットフォームが成功すれば、ゲーム デザインを、堅牢なダイアログツリーとスクリプト化されたインタラクションから、プレイヤーの行動に連続して適応する世界に向けてシフトするのに役立つ可能性があります。キャラクターは、開発者がすべての可能なインタラクションを手動で作成する必要なく、記憶を保持し、コンテキストを理解し、オープンエンドの会話に参加できます。

これらの影響は、RPG に限定されません。ダイナミックな NPC は、マルチプレイヤー エクスペリエンス、教育ゲーム、シミュレーション タイトル、仮想世界に影響を与える可能性があります。そこでは、AI ドリブンのキャラクターとの有意義なインタラクションが、独自の機能ではなく、コア ゲームプレイ メカニックになります。

ハードウェアが改善され、AI モデルがより効率的になるにつれて、AI ネイティブ ゲームプレイをサポートするために必要なインフラストラクチャは、実験研究から実用的な開発ツールへと急速に移行しています。資金調達の第一段階を完了し、成長するアドバイザーネットワークを擁し、クローズドアルファが進行中である Tryll は、これら 2 つのトレンドの交差点に位置しています。ゲーム開発の進化と、ローカル、オーデバイス AI の台頭です。