Гейминг не будет прежним. ИИ движок от стартапа для студий
Александр Глотов и Ярослав Филиппов
О чем подкаст
Александр Глотов:
– Основатель Tryll Engine (ИИ-движок для гейминга)
– Один из лучших проектных/продуктовых менеджеров в IT (IMHO)
В подкасте обсудили:
– Продукт Tryll Engine
– Трекшн, роадмап, цели, инвестиционный раунд
– Актуальные кейсы ИИ в играх, запросы SEGA и других лидеров
– Тренды и как ИИ изменит гейминг за 5-10 лет
– Сашин опыт создания Tech стартапов и продуктов
– Основатель Tryll Engine (ИИ-движок для гейминга)
– Один из лучших проектных/продуктовых менеджеров в IT (IMHO)
В подкасте обсудили:
– Продукт Tryll Engine
– Трекшн, роадмап, цели, инвестиционный раунд
– Актуальные кейсы ИИ в играх, запросы SEGA и других лидеров
– Тренды и как ИИ изменит гейминг за 5-10 лет
– Сашин опыт создания Tech стартапов и продуктов
40 ключевых мыслей
Мысли гостя (Александр Глотов, компания Trill Engine)
Инфраструктурный стартап Trill Engine позволяет разработчикам видеоигр бесшовно внедрять искусственный интеллект (LLM) в свои проекты, запуская нейросети локально на компьютере самого геймера.
Главная проблема внедрения ИИ в игры через облачные решения (как у OpenAI) — это астрономическая стоимость токенов: обслуживание 10 000 одновременных игроков может стоить студии почти 2 миллиона долларов в месяц.
Игры — это непродуктивный труд (в отличие от написания кода), поэтому геймеры не готовы платить ежемесячную подписку за доступ к облачному ИИ ради развлечения.
Локальный запуск ИИ (On-Device AI) — это единственное жизнеспособное и экономически оправданное будущее игровой индустрии.
Технологический прогресс работает на On-Device AI: локальные модели становятся меньше и умнее, а пользовательские видеокарты (особенно 40-я серия RTX) — мощнее и доступнее.
Около 35% пользователей Steam уже сегодня обладают компьютерами с более чем 12 ГБ видеопамяти, что позволяет им запускать современную игру и локальную LLM на 7 миллиардов параметров одновременно.
При сохранении текущих темпов обновления железа к концу 2026 года более 80% геймеров смогут комфортно запускать игры со встроенным локальным ИИ.
Главная ценность ИИ в играх — разрушение концепции заскриптованных, заранее написанных вариантов ответов и действий, что выводит иммерсивность (погружение) на недосягаемый ранее уровень.
В ролевых играх ИИ-агент может динамически адаптировать текст под класс персонажа: один и тот же базовый сценарий будет звучать по-разному из уст агрессивного варвара или утонченного мага.
В стратегиях ИИ может заменить «тупые» скрипты поведения противников: вражеская фракция будет анализировать вашу армию (например, засилье кавалерии) и логически перестраивать свою экономику на производство копейщиков.
В мультиплеерных кооперативах (как Deep Rock Galactic) ИИ может управлять ботами-напарниками, наделяя их уникальным характером и способностью реагировать на ваши текстовые сообщения или стиль игры.
В сложных гранд-стратегиях (типа Total War) встроенный ИИ-ассистент решает главную проблему разработчиков — отток новых игроков в первые 6 часов из-за слишком сложного порога входа (онбординга).
Игровой ИИ-ассистент, обученный на базе данных (вики) конкретной игры через технологию RAG, дает точные ответы на вопросы новичка прямо в интерфейсе игры, избавляя от необходимости гуглить гайды в браузере.
Архитектура Model Context Protocol (MCP) превращает саму игру в сервер, к функциям которого ИИ может обращаться напрямую: например, по текстовой просьбе ИИ может снизить цены в магазине или отметить руду на карте.
Разработчикам невыгодно писать собственные «драйверы» для запуска ИИ под каждую игру, им нужен универсальный стандартизированный плагин для популярных движков (Unreal Engine, Unity).
Продукт Trill Engine снимает с разработчиков головную боль по ресурсному менеджменту, модерации контента (Guardrails) и адаптации моделей под разное железо конечных пользователей.
Бизнес-модель Trill Engine щадящая: для инди-студий с выручкой до $200 000 инструмент бесплатен, для средних — $1000 в год за разработчика, а для крупных проектов — 0.5% от бюджета игры за безлимитный инференс.
Индустрия видеоигр, оцениваемая в $400 млрд, крупнее музыкальной и киноиндустрии вместе взятых, поэтому даже микродоля рынка ИИ-движков оценивается в сотни миллионов долларов.
Первичный прототип сложной инфраструктурной технологии был написан за три недели непрерывного парного кодинга по 14-16 часов в день (vibe coding).
Лучший способ поднять первый раунд инвестиций — это инструмент SAFE (Simple Agreement for Future Equity), который позволяет получить деньги без жесткой оценки компании в моменте.
Полноценная революция в геймдеве не происходит за один день, так как средний цикл разработки крупной видеоигры занимает от 3 до 4 лет.
Настоящие прорывные стартапы рождаются на стыке разных экспертиз (например, нефтянки и машинного зрения), когда фаундеры видят неочевидные точки пересечения индустрий.
Найти идею несложно, сложно найти идею, которую стоит реализовать; для этого нужно влюбиться в проблему клиента, а не в свое придуманное решение.
Главная ошибка неопытных фандеров в России — привлечение «пацанского венчура», когда инвестор забирает 50% компании за копеечные вложения, убивая мотивацию команды и шансы на следующие раунды.
В стартапе критически важно уметь сепарировать себя от своих идей: провал конкретной гипотезы или продукта не делает фаундера неудачником как личность.
Заниматься нужно только тем бизнесом, к которому лежит душа; искренняя страсть к индустрии (например, к играм) дает энергию просыпаться по утрам и легко налаживать контакт с партнерами.
Амбициозность и позитивное мышление — это самосбывающиеся пророчества: человек, верящий в то, что всё возможно, неосознанно ведет себя к успеху, а пессимист сам строит себе рамки для провала.
Использование ИИ для программирования (vibe coding через Cursor или Claude) стирает границы между техническими и нетехническими фаундерами, позволяя гуманитариям создавать игры за пару часов.
Внутри стартапа ИИ отлично справляется с задачей автоматической декомпозиции сложных проектов на мелкие тикеты в Jira, экономя десятки часов продакт-менеджерам.
Для сбора сложной фактуры и бенчмарков инструмент Deep Research от Anthropic (Claude) сейчас работает стабильнее и глубже, чем встроенный поиск в ChatGPT.
Стратегическая цель Trill Engine — стать «Default Choice» (выбором по умолчанию) для всей индустрии, чтобы наличие локального ИИ в играх стало такой же обыденностью, как качественные текстуры.
Окончательный успех технологии наступит тогда, когда геймеры перестанут удивляться наличию умного ИИ в игре, воспринимая его как базовый стандарт погружения.
Мысли ведущего (Ярослав Филиппов)
Искусственный интеллект радикально меняет парадигму взаимодействия пользователя с программным продуктом: от жестко заданных кнопок мы переходим к свободному диалогу.
Внедрение ИИ в консервативные индустрии часто тормозится не отсутствием идей, а банальной неготовностью аппаратного обеспечения у конечных пользователей.
Решение проблемы онбординга через встроенных ИИ-ассистентов — это гениальный ход для сложных B2B и B2C продуктов, где пользователи часто «отваливаются» из-за перегруженного интерфейса.
Адаптация онбординга под конкретный опыт пользователя (когда ИИ понимает, объяснять ли механику 10-летнему новичку или 30-летнему ветерану серии) кратно повышает удержание (Retention).
Делегирование ИИ рутинных задач внутри игры (например, поиск рецепта крафта или подсчет ресурсов) сближает геймдев с логикой удобных сервисов доставки, где алгоритм выстраивает оптимальный маршрут за пользователя.
Успешная бизнес-модель инфраструктурного B2B-стартапа должна быть прозрачной: студиям проще отдать фиксированный процент от бюджета, чем рисковать непредсказуемыми счетами за облачный API.
Привлечение инвестиций — это не просто получение денег, это стратегический выбор партнеров, где неправильная сделка на ранней стадии может заблокировать развитие бизнеса навсегда.
Гибкость фаундера и готовность менять изначальную идею (делать пивоты) — это ключевой навык выживания, так как первоначальные гипотезы разбиваются о реальность в 99% случаев.
Инфраструктурный стартап Trill Engine позволяет разработчикам видеоигр бесшовно внедрять искусственный интеллект (LLM) в свои проекты, запуская нейросети локально на компьютере самого геймера.
Главная проблема внедрения ИИ в игры через облачные решения (как у OpenAI) — это астрономическая стоимость токенов: обслуживание 10 000 одновременных игроков может стоить студии почти 2 миллиона долларов в месяц.
Игры — это непродуктивный труд (в отличие от написания кода), поэтому геймеры не готовы платить ежемесячную подписку за доступ к облачному ИИ ради развлечения.
Локальный запуск ИИ (On-Device AI) — это единственное жизнеспособное и экономически оправданное будущее игровой индустрии.
Технологический прогресс работает на On-Device AI: локальные модели становятся меньше и умнее, а пользовательские видеокарты (особенно 40-я серия RTX) — мощнее и доступнее.
Около 35% пользователей Steam уже сегодня обладают компьютерами с более чем 12 ГБ видеопамяти, что позволяет им запускать современную игру и локальную LLM на 7 миллиардов параметров одновременно.
При сохранении текущих темпов обновления железа к концу 2026 года более 80% геймеров смогут комфортно запускать игры со встроенным локальным ИИ.
Главная ценность ИИ в играх — разрушение концепции заскриптованных, заранее написанных вариантов ответов и действий, что выводит иммерсивность (погружение) на недосягаемый ранее уровень.
В ролевых играх ИИ-агент может динамически адаптировать текст под класс персонажа: один и тот же базовый сценарий будет звучать по-разному из уст агрессивного варвара или утонченного мага.
В стратегиях ИИ может заменить «тупые» скрипты поведения противников: вражеская фракция будет анализировать вашу армию (например, засилье кавалерии) и логически перестраивать свою экономику на производство копейщиков.
В мультиплеерных кооперативах (как Deep Rock Galactic) ИИ может управлять ботами-напарниками, наделяя их уникальным характером и способностью реагировать на ваши текстовые сообщения или стиль игры.
В сложных гранд-стратегиях (типа Total War) встроенный ИИ-ассистент решает главную проблему разработчиков — отток новых игроков в первые 6 часов из-за слишком сложного порога входа (онбординга).
Игровой ИИ-ассистент, обученный на базе данных (вики) конкретной игры через технологию RAG, дает точные ответы на вопросы новичка прямо в интерфейсе игры, избавляя от необходимости гуглить гайды в браузере.
Архитектура Model Context Protocol (MCP) превращает саму игру в сервер, к функциям которого ИИ может обращаться напрямую: например, по текстовой просьбе ИИ может снизить цены в магазине или отметить руду на карте.
Разработчикам невыгодно писать собственные «драйверы» для запуска ИИ под каждую игру, им нужен универсальный стандартизированный плагин для популярных движков (Unreal Engine, Unity).
Продукт Trill Engine снимает с разработчиков головную боль по ресурсному менеджменту, модерации контента (Guardrails) и адаптации моделей под разное железо конечных пользователей.
Бизнес-модель Trill Engine щадящая: для инди-студий с выручкой до $200 000 инструмент бесплатен, для средних — $1000 в год за разработчика, а для крупных проектов — 0.5% от бюджета игры за безлимитный инференс.
Индустрия видеоигр, оцениваемая в $400 млрд, крупнее музыкальной и киноиндустрии вместе взятых, поэтому даже микродоля рынка ИИ-движков оценивается в сотни миллионов долларов.
Первичный прототип сложной инфраструктурной технологии был написан за три недели непрерывного парного кодинга по 14-16 часов в день (vibe coding).
Лучший способ поднять первый раунд инвестиций — это инструмент SAFE (Simple Agreement for Future Equity), который позволяет получить деньги без жесткой оценки компании в моменте.
Полноценная революция в геймдеве не происходит за один день, так как средний цикл разработки крупной видеоигры занимает от 3 до 4 лет.
Настоящие прорывные стартапы рождаются на стыке разных экспертиз (например, нефтянки и машинного зрения), когда фаундеры видят неочевидные точки пересечения индустрий.
Найти идею несложно, сложно найти идею, которую стоит реализовать; для этого нужно влюбиться в проблему клиента, а не в свое придуманное решение.
Главная ошибка неопытных фандеров в России — привлечение «пацанского венчура», когда инвестор забирает 50% компании за копеечные вложения, убивая мотивацию команды и шансы на следующие раунды.
В стартапе критически важно уметь сепарировать себя от своих идей: провал конкретной гипотезы или продукта не делает фаундера неудачником как личность.
Заниматься нужно только тем бизнесом, к которому лежит душа; искренняя страсть к индустрии (например, к играм) дает энергию просыпаться по утрам и легко налаживать контакт с партнерами.
Амбициозность и позитивное мышление — это самосбывающиеся пророчества: человек, верящий в то, что всё возможно, неосознанно ведет себя к успеху, а пессимист сам строит себе рамки для провала.
Использование ИИ для программирования (vibe coding через Cursor или Claude) стирает границы между техническими и нетехническими фаундерами, позволяя гуманитариям создавать игры за пару часов.
Внутри стартапа ИИ отлично справляется с задачей автоматической декомпозиции сложных проектов на мелкие тикеты в Jira, экономя десятки часов продакт-менеджерам.
Для сбора сложной фактуры и бенчмарков инструмент Deep Research от Anthropic (Claude) сейчас работает стабильнее и глубже, чем встроенный поиск в ChatGPT.
Стратегическая цель Trill Engine — стать «Default Choice» (выбором по умолчанию) для всей индустрии, чтобы наличие локального ИИ в играх стало такой же обыденностью, как качественные текстуры.
Окончательный успех технологии наступит тогда, когда геймеры перестанут удивляться наличию умного ИИ в игре, воспринимая его как базовый стандарт погружения.
Мысли ведущего (Ярослав Филиппов)
Искусственный интеллект радикально меняет парадигму взаимодействия пользователя с программным продуктом: от жестко заданных кнопок мы переходим к свободному диалогу.
Внедрение ИИ в консервативные индустрии часто тормозится не отсутствием идей, а банальной неготовностью аппаратного обеспечения у конечных пользователей.
Решение проблемы онбординга через встроенных ИИ-ассистентов — это гениальный ход для сложных B2B и B2C продуктов, где пользователи часто «отваливаются» из-за перегруженного интерфейса.
Адаптация онбординга под конкретный опыт пользователя (когда ИИ понимает, объяснять ли механику 10-летнему новичку или 30-летнему ветерану серии) кратно повышает удержание (Retention).
Делегирование ИИ рутинных задач внутри игры (например, поиск рецепта крафта или подсчет ресурсов) сближает геймдев с логикой удобных сервисов доставки, где алгоритм выстраивает оптимальный маршрут за пользователя.
Успешная бизнес-модель инфраструктурного B2B-стартапа должна быть прозрачной: студиям проще отдать фиксированный процент от бюджета, чем рисковать непредсказуемыми счетами за облачный API.
Привлечение инвестиций — это не просто получение денег, это стратегический выбор партнеров, где неправильная сделка на ранней стадии может заблокировать развитие бизнеса навсегда.
Гибкость фаундера и готовность менять изначальную идею (делать пивоты) — это ключевой навык выживания, так как первоначальные гипотезы разбиваются о реальность в 99% случаев.
Тайм-коды
00:00:00 О чем подкаст
00:00:45 Путь, карьера, биография Александра Глотова
00:02:22 Прошлые ИИ-проекты
00:04:32 Что такое Tryll Engine
00:05:22 Видение и УТП Tryll Engine
00:06:17 Главный вопрос в ИИ-гейминге
00:06:33 Стоимость ИИ-гейминга
00:07:04 Как делали прототип и тест
00:07:50 Как получили инвестиции
00:09:36 Зачем ИИ в играх и на устройствах игроков
00:12:00 Как использовать Tryll Engine разработчикам
00:14:37 Успешные кейсы ИИ в играх
00:16:15 Почему не видно ИИ в играх массово
00:16:54 Какие тренды работают на Tryll Engine
00:18:25 Почему это не сделали SEGA, EA Games, Epic Games и другие игровые гиганты
00:20:52 Требования к устройствам геймеров для ИИ-гейминга
00:24:32 Актуальные кейсы ИИ в играх
00:25:19 Кейсы SEGA, запросы на будущее (онбординг и ретеншн)
00:28:33 Как изменится погружение в игру
00:32:16 Кейс 1: ИИ-реакция мира на игрока
00:33:50 Кейс 2: ИИ-реакция мира на игрока
00:34:23 Делегирование задач ИИ
00:35:22 Демо делегирования задач ИИ
00:35:45 Кейс построения маршрутов в игре
00:36:32 MCP серверы Tryll Engine и кейсы
00:37:53 WOW эффект от AI-Engine в играх
00:39:27 Ключевая метрика Tryll Engine для успеха стартапа
00:40:36 Как зарабатывает Tryll Engine
00:41:42 Размер рынка AI-Engine для Tryll Engine
00:43:20 О команде, партнерах и регистрации в США
00:44:52 Трекшн, роадмап, цели
00:46:41 Инвестиционный раунд
00:47:40 План экзита
00:49:09 Клиентам и партнерам
00:50:48 Как ИИ изменит гейминг за 5-10 лет
00:54:07 Креативный контроль и генерируемые под игрока игры
00:56:18 Уровень интерактивности
00:57:17 Что придумают люди
00:57:53 Идея для стартапа
00:59:22 Как найти идею, которую стоит реализовать
01:00:35 Ценность опыта и команды
01:03:08 Топ 3 ошибки в бизнесе
01:03:16 Проблема VS Решение
01:04:19 Пацанский венчур
01:05:41 Страсть к делу
01:07:25 Почему одни достигают результата, а другие – нет
01:09:55 Лучшие практики ИИ в работе
01:14:52 Impact Александра на индустрию
00:00:45 Путь, карьера, биография Александра Глотова
00:02:22 Прошлые ИИ-проекты
00:04:32 Что такое Tryll Engine
00:05:22 Видение и УТП Tryll Engine
00:06:17 Главный вопрос в ИИ-гейминге
00:06:33 Стоимость ИИ-гейминга
00:07:04 Как делали прототип и тест
00:07:50 Как получили инвестиции
00:09:36 Зачем ИИ в играх и на устройствах игроков
00:12:00 Как использовать Tryll Engine разработчикам
00:14:37 Успешные кейсы ИИ в играх
00:16:15 Почему не видно ИИ в играх массово
00:16:54 Какие тренды работают на Tryll Engine
00:18:25 Почему это не сделали SEGA, EA Games, Epic Games и другие игровые гиганты
00:20:52 Требования к устройствам геймеров для ИИ-гейминга
00:24:32 Актуальные кейсы ИИ в играх
00:25:19 Кейсы SEGA, запросы на будущее (онбординг и ретеншн)
00:28:33 Как изменится погружение в игру
00:32:16 Кейс 1: ИИ-реакция мира на игрока
00:33:50 Кейс 2: ИИ-реакция мира на игрока
00:34:23 Делегирование задач ИИ
00:35:22 Демо делегирования задач ИИ
00:35:45 Кейс построения маршрутов в игре
00:36:32 MCP серверы Tryll Engine и кейсы
00:37:53 WOW эффект от AI-Engine в играх
00:39:27 Ключевая метрика Tryll Engine для успеха стартапа
00:40:36 Как зарабатывает Tryll Engine
00:41:42 Размер рынка AI-Engine для Tryll Engine
00:43:20 О команде, партнерах и регистрации в США
00:44:52 Трекшн, роадмап, цели
00:46:41 Инвестиционный раунд
00:47:40 План экзита
00:49:09 Клиентам и партнерам
00:50:48 Как ИИ изменит гейминг за 5-10 лет
00:54:07 Креативный контроль и генерируемые под игрока игры
00:56:18 Уровень интерактивности
00:57:17 Что придумают люди
00:57:53 Идея для стартапа
00:59:22 Как найти идею, которую стоит реализовать
01:00:35 Ценность опыта и команды
01:03:08 Топ 3 ошибки в бизнесе
01:03:16 Проблема VS Решение
01:04:19 Пацанский венчур
01:05:41 Страсть к делу
01:07:25 Почему одни достигают результата, а другие – нет
01:09:55 Лучшие практики ИИ в работе
01:14:52 Impact Александра на индустрию
Транскрипция
Ярослав Филиппов: Всем привет! На подкасте Александр Глотов, основатель американского стартапа Trill Engine. Ребята создают решение, которое позволяет легко внедрять искусственный интеллект в любые видеоигры. А также, по моему мнению, Саша — один из лучших проектных менеджеров в IT. Сегодня мы с ним обсуждаем: как ИИ изменит игры в ближайшие 5-10 лет? Что от этого получат геймеры? Разберем, какое решение Саша и Trill Engine представляют рынку, реальные кейсы применения искусственного интеллекта в играх, в чем нуждаются разработчики и как на всем этом заработать. Ну и, конечно, поговорим о сашином опыте создания технологичных стартапов. Будет интересно и полезно!
Все ссылки вы найдете в моем Telegram-канале и в описании к видео. Добро пожаловать в «Импакт Медиа», где мы говорим о бизнесе, технологиях и трендах. Меня зовут Ярослав Филиппов, я построил IT-компанию «Импакт Групп». Саш, привет! Расскажи, пожалуйста, о себе и своем пути так, чтобы каждому была понятна твоя краткая биография.
Александр Глотов: Привет, Ярослав! Спасибо, что пригласил. Я закончил факультет инженерной механики Губкинского нефтегазового университета. Сам я родом из Сургута. Сначала работал в консалтинге, а потом открывал собственные бизнесы. Суммарно тот проект, который мы делаем сейчас — это мой девятый бизнес. У меня были B2B- и B2C-проекты, онлайновые и оффлайновые, в том числе на американском и европейском рынках.
Последние 3 года я жил в Германии и работал в киберспортивном стартапе. Когда началась война, я уехал из России в Грузию, а через полгода переехал в Германию, получив предложение о работе. Отработав там 3 года, я решил открыть собственную компанию.
У меня в жизни три основные страсти. Первая — это игры. Я с детства много играю в самые разные игры, у меня огромная насмотренность. Вторая — это AI (искусственный интеллект). Еще в Москве в 2020 году одним из моих бизнесов был стартап в сфере машинного зрения. Мы глубоко разобрались в ИИ, и эта сфера меня очень интересует. Третья страсть — политический активизм и перформансы. Проект, которым мы сейчас занимаемся (Trill Engine), находится на пересечении двух страстей — игр и AI. Я очень рад, что такая идея пришла нам в голову.
Ярослав Филиппов: Можешь чуть подробнее рассказать: что за стартап ты делал сам в России, потом в котором работал в Германии, и к чему вы пришли сегодня?
Александр Глотов: Первый стартап в Москве мы запустили с друзьями. Это были системы машинного зрения для промышленности. Мы делали систему, которая помогала детектить дефекты кабеля на ремонтных заводах (для нефтесервисных компаний). Мы заменяли процесс, где рабочий 8 часов в день смотрел на кабель, ища ржавчину или пробитие защиты. Мы строили системы с камерами, которые делали это автоматически. У нас были и другие подпроекты, например, в сфере безопасности дорожного движения: система следила, курит ли водитель за рулем, пьет ли, держит ли руки на руле. Нашими первыми клиентами были американская нефтесервисная компания и немецкая логистическая компания. С началом войны они покинули Россию, ну и мы, три кофаундера, тоже уехали.
Стартап в Германии, ради которого я переехал, был в сфере киберспорта. Это B2B-продукт. На турнирах по Dota 2, CS:GO, League of Legends генерируются огромные массивы данных: кто где находится, кто кого убил. Мы вытаскивали эти данные в реальном времени из игрового движка (официально, через партнерство с организаторами), обрабатывали и распространяли по всему миру. Главными клиентами были крупнейшие мировые букмекеры. Это тоже было очень интересно.
Ярослав Филиппов: И в какой-то момент ты приходишь к тому, что хочется сделать свой стартап. Что такое Trill Engine сегодня?
Александр Глотов: Trill Engine — это свежий стартап, мы начали работу над ним в мае. Наш продукт — это инфраструктура для разработчиков видеоигр, которая позволяет легко добавлять ИИ в их игры. Причем мы говорим про AI, который запускается локально на компьютере игрока (On-device AI).
Мы разрабатываем решение, которое запускает популярные open-source нейросети (например, Llama от Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена на территории страны.) или Qwen от Alibaba) прямо на видеокарте геймера. И делаем это так, чтобы оно было полностью подключено к игровым движкам — Unreal Engine, Unity или любому проприетарному движку. Мы даем SDK для разработчиков.
Наша главная идея (USP) в том, что вычисления ИИ на локальном устройстве — это будущее геймдева. В обычной разработке (например, Copilot или ChatGPT) люди готовы платить $20-200 в месяц за подписку на облачный ИИ, потому что эти деньги окупаются их зарплатой. А игры — это непродуктивный труд с точки зрения финансов, и никто не хочет платить ежемесячно за время, проведенное в игре (большинство игр покупаются один раз).
Если разработчик захочет встроить облачный ИИ в игру, возникает вопрос: кто будет платить за токены? Если у тебя 10 000 игроков делают запросы к облачному ИИ раз в 5 минут, то за месяц это высосет из разработчика 1,8 миллиона долларов (по тарифам OpenAI)! Использовать облачные решения в играх — не вариант. Поэтому мы решили сделать софт, который переносит вычисления на компьютер самого игрока.
Ярослав Филиппов: Как вы начинали работу над продуктом?
Александр Глотов: Это был просто концепт. Я поехал в отпуск в Испанию, уже написав заявление об увольнении с прошлой работы. Мы с моим другом и кофаундером Максимом (он живет в Италии) начали "vibe-кодить". За 2-3 недели мы сделали много прототипов. Работали по 14-16 часов в день, показывали демки знакомым геймерам, собирали фидбек и делали новые итерации.
Вернувшись в Берлин, мне показалось, что продукт уже можно показывать инвесторам. Я позвонил знакомому, который занимается ангельскими инвестициями (до этого я его консультировал по другим проектам). Мы посидели 40 минут, пожали руки, и он сказал: «Я готов вложить $100 000 по SAFE».
SAFE (Simple Agreement for Future Equity) — это стандартный для Европы и США инструмент инвестирования на ранних стадиях, придуманный Y Combinator. Тебе дают деньги, не называя текущую оценку проекта. Есть два параметра: скидка (Discount) и максимальная оценка (Cap), по которым доля инвестора будет рассчитана при следующем раунде. Для стартаперов это очень выгодно, потому что ты не отдаешь полкомпании за копейки на старте. Буквально две страницы соглашения — и мы подняли первые инвестиции.
Ярослав Филиппов: Зачем вообще нужна LLM (языковая модель) на компьютере игрока? Что она делает в играх? Давай пока без глубоких деталей, просто overview.
Александр Глотов: В традиционных играх всё жестко заскриптовано разработчиками. У тебя есть заранее прописанные кнопки диалогов. Что бы ты ни сделал в игре (например, убил важного сюжетного персонажа), если разработчик вручную не предусмотрел этот вариант развития событий, игра это проигнорирует.
Нейросети позволяют изменить эту парадигму. Они выводят отношения игрока с игровым миром на качественно новый уровень. Игроку больше не нужно выбирать из трех заранее написанных фраз. Он может сказать голосом или написать текстом то, что реально хочет сказать! Поругаться с NPC (неигровым персонажем), отыграть свою роль. А игровой мир начинает на это реагировать. Разработчику больше не нужно писать тонны скриптов и деревьев диалогов — LLM генерирует релевантный ответ на ходу. Игры становятся намного более захватывающими.
Ярослав Филиппов: Как это выглядит для разработчика игры? Как он применяет ваше решение?
Александр Глотов: Для разработчика есть две части продукта. Первая — та, что устанавливается на компьютер игрока. Сейчас разработчик может сам скачать open-source модель и вложить её в игру. Но проблема в том, что у каждого игрока разное «железо». Если у игрока слабая видеокарта, ему нужна одна модель, если мощная — другая. Если игрок из Китая, ему лучше использовать китайскую модель (Qwen).
Мы снимаем с разработчика всю головную боль по поводу "железа" конечного юзера. Ему не нужно думать о том, как запускать модель, как распределять ресурсы (видеопамять), как настраивать Guardrails (чтобы ИИ не выдавал запрещенный контент). Мы берем всё это на себя.
Мы даем разработчику SDK/плагин для Unreal Engine или Unity. Разработчик просто встраивает плагин и использует API. Мы гарантируем, что на компьютере игрока будет поднят локальный сервер с нужной LLM.
Кроме того, мы делаем софт, который позволяет ИИ управлять игрой. Например, ты оскорбил NPC. Вместо того чтобы просто сгенерировать ответный текст, LLM может дергнуть функцию внутри движка: «Изменить отношение на -10» или «Достать оружие и нанести урон». Мы учим модели это делать.
Ярослав Филиппов: А где это уже применяется? В условном Battlefield или GTA такого пока нет.
Александр Глотов: Самый известный и успешный пример — это Fortnite. В мае-июне они на пару недель добавили Дарта Вейдера, с которым можно было поговорить, и под капотом работала LLM. Но Epic Games может себе позволить такие облачные вычисления, потому что у них бесконечные деньги. В других играх ты этого не видишь часто, потому что никто не дал ответ на вопрос: «Кто будет платить за токены?».
Есть пара инди-игр, которые реализовали это локально (например, AI Roguelite или Suck Up!), и у них очень положительные отзывы в Steam. Аудитория для этого есть. Но системных инструментов для разработчиков не было.
Почему этого не сделали раньше? Локальные LLM хорошего качества стали доступны массово только сейчас. А видеокарты (GPU) пользователей стали достаточно мощными, чтобы тянуть их параллельно с игрой. Это революция, которая происходит прямо сейчас на наших глазах.
Ярослав Филиппов: То есть вы делаете «драйвер» для ИИ в играх. Возникает вопрос: почему какая-нибудь EA Games не сделала это сама? У них же куча денег.
Александр Глотов: Некоторые компании уже думают в эту сторону (например, SEGA). Но EA Games может разработать решение только для своих игр. А рынку нужно универсальное решение, которое работает для всех студий и на всех девайсах. Игрокам не нужен отдельный ИИ-лаунчер для каждой игры (как сейчас всех бесят десятки разных лаунчеров от Epic, EA, Ubisoft). Мы делаем единую библиотеку.
Почему этого не сделали раньше? Год-два назад не было подходящего железа и маленьких умных LLM. Это передовая технология. Сейчас идет гонка, кто первым займет эту нишу. Поэтому мы и поднимаем раунд инвестиций.
Ярослав Филиппов: Поговорим про технические моменты. Какой мощности нужен компьютер геймеру, чтобы потянуть и игру, и вашу LLM одновременно? Далеко не у всех дома суперкомпьютеры.
Александр Глотов: Если смотреть на объективные данные (Steam Hardware Survey), то сейчас примерно 35% игроков могут запускать и игру на высоких настройках, и LLM параллельно.
Главный параметр LLM для локального запуска — это количество миллиардов параметров (Billion Parameters). Модель на 1 млрд параметров занимает примерно 1 ГБ видеопамяти. Соответственно, для нормальной модели на 7-8 млрд параметров нужно около 7 ГБ видеопамяти. Если у игрока видеокарта на 12 ГБ, а игра забирает 5 ГБ, то оставшихся 7 ГБ вполне хватит для ИИ.
Железо у геймеров обновляется очень быстро. Уже к концу 2026 года более 80% игроков смогут запускать LLM параллельно с играми. Ценность, которую дает ИИ, намного выше, чем просто увеличение разрешения текстур.
Ярослав Филиппов: Приведи пример реальных кейсов, которые вы предлагаете внедрить разработчикам прямо сейчас.
Александр Глотов: Расскажу кейс с выставки Gamescom. У нас была встреча с представителями SEGA. До того как мы начали питчить продукт, они сами сказали: «Ребята, у нас есть проблема. Мы выпускаем сложные комплексные стратегии (серия Total War, Football Manager). Мы знаем метрику: если игрок продержался в игре первые 6 часов, он с большой вероятностью наиграет 300 часов. Но как сделать так, чтобы новички не бросали сложную игру из-за высокого порога входа?».
ИИ идеально решает проблему онбординга и удержания (retention). Продукт, который мы сейчас выпускаем в закрытый релиз — это Trill Assistant. Это оверлей (наложение) поверх игры. Ты нажимаешь комбинацию клавиш, и открывается чат с ИИ-моделью, обученной через RAG (поиск по базе знаний) конкретно на данных этой игры: гайды, цифры урона, последние патчи. Игрок может задать любой вопрос и получить точный ответ, не сворачивая игру (Alt+Tab) и не уходя искать гайды на Reddit или Wiki, где он только фрустрируется.
Ярослав Филиппов: Но ведь в играх и так есть встроенное обучение (туториал) или NPC, который подсказывает: «Иди туда, бей туда». В чем разница?
Александр Глотов: Обычный туториал делается универсальным для всех: и для 10-летнего ребенка, и для 30-летнего геймера-ветерана. Первому — сложно, второму — скучно. Плюс, туториал не отвечает на конкретные вопросы игрока, а просто заставляет его читать тонны текста про механики игры. С нашим ассистентом игрок может просто спросить: «А это что за фигня?» или «Где мне добыть железо для крафта кирки?», и получить адаптированный ответ. Мы делаем онбординг человечным.
Ярослав Филиппов: Круто! А в открытых мирах можно сделать так, чтобы ИИ простраивал для меня маршрут по карте, учитывая мой стиль игры? Например, я хочу дойти до точки, избегая сложных врагов.
Александр Глотов: Да! Мы реализуем это через MCP (Model Context Protocol). Игра предоставляет ИИ свои API-функции (эндпоинты). Модель «понимает», какие функции ей доступны. Ты просишь: «Построй мне безопасный маршрут», ИИ дергает функцию игры и ставит тебе отметку на карте.
Моя базовая цель: я хочу, чтобы игроки каждые две недели испытывали от игр такой же "Вау-эффект", какой мы испытываем от развития ИИ-инструментов в работе.
Ярослав Филиппов: Как вы собираетесь на этом зарабатывать? Вы сейчас привлекаете инвестиции, расскажи про вашу бизнес-модель.
Александр Глотов: Наша "Полярная звезда" (North Star Metric) — стать выбором по умолчанию (default choice) для локального ИИ (On-device AI). Нам нужно как можно больше установок нашего софта на компьютеры игроков. Имея эту базу, мы будем приходить к крупным издателям и говорить: «Наш софт уже установлен у миллионов пользователей, давайте работать».
Как мы зарабатываем на разработчиках:
Для маленьких инди-студий с выручкой до $200 000 в год мы полностью бесплатны. Мы хотим дать им инструменты для создания инноваций.
Студии с выручкой от $200k до
1
млнплатятнам
∗
∗
1млнплатятнам∗∗
1000 в год** за рабочее место разработчика.
Студии с бюджетом выше $1 млн будут платить 0,5% от бюджета игры. Это фиксированный процент, чтобы студии не боялись непредсказуемых расходов на облачные токены (мы даем безлимитный локальный инференс).
Рынок видеоигр огромен — около 400 млрд долларов. Рынок софта для игр оценивается в десятки миллиардов. Наша целевая ниша (AI Engines) — это рынок на сотни миллионов долларов.
Ярослав Филиппов: Кто в вашей команде? Почему вы называетесь американским стартапом, если ты в Берлине?
Александр Глотов: Мы зарегистрированы как C-Corp в Делавэре (США) — это стандарт для венчурных стартапов.
Я (CEO) нахожусь в Берлине. Максим (кофаундер) — в Италии, он белорус. Третий кофаундер, Алекс — в Малайзии, он руководит студией GameDev-аутсорса на 110 человек в Китае и имеет выходы на крупнейших мировых издателей.
Также у нас есть мощные эдвайзеры (советники) — CEO крупных GameDev-студий, работавшие над Baldur's Gate 3, Kingdom Come: Deliverance, Crysis. Команда распределена по миру.
Ярослав Филиппов: Вы поднимаете новый раунд инвестиций. Сколько вам нужно и на что?
Александр Глотов: На прошлой неделе мы сделали первую B2B-продажу! Для нас это огромный рубеж.
Ярослав Филиппов: Поздравляю, это круто!
Александр Глотов: Спасибо! Сейчас мы готовим production-релизы демо-версий для крупных паблишеров (подписано более 10 Letters of Intent после Gamescom).
Мы собираем раунд инвестиций в размере
1
,
5
млн
∗
∗
пооценке
∗
∗
1,5млн∗∗пооценке∗∗
15 млн (возможно, оценка пойдет вверх после первых продаж). У меня прямо сегодня, через пару часов, звонок с очередным американским фондом. Ищем фонды и ангелов, которые понимают в GameDev и AI.
Ярослав Филиппов: Какова стратегия выхода (Exit Strategy)?
Александр Глотов: Я не делаю стартап только ради быстрой продажи. Я хочу оказать влияние на индустрию. Но мы рассматриваем M&A (продажу стратегу) при оценке от 100-200 млн долларов. Потенциальными покупателями могут быть Epic Games (Unreal Engine), Unity, Nvidia, AMD или крупные AI-гиганты. Это даст инвесторам отличные "иксы".
Ярослав Филиппов: Как ИИ кардинально изменит игры в ближайшие 5-10 лет?
Александр Глотов: Фундаментально изменится интерфейс взаимодействия с игрой. Выбор из трех заранее написанных вариантов диалогов уйдет в прошлое. Игроки начнут разговаривать в играх, принимать решения самостоятельно.
В любой инди-игре нарратив и вариативность будут на уровне AAA-хитов вроде Baldur's Gate 3 (где сюжет пишут сотни сценаристов годами). Появятся совершенно новые жанры! Например, терапевтические игры: ты загружаешь локально переписку с женой, и ИИ в виде игрового сценария помогает тебе проработать агрессию или неумение говорить "нет". Игры станут глубоко иммерсивными.
Ярослав Филиппов: А креативный контроль останется у разработчиков, или ИИ будет сам генерировать всё на ходу?
Александр Глотов: Креативный контроль на 70-80% должен оставаться в руках сценаристов и геймдизайнеров. LLM — это инструмент. Сценарист пишет качественную базу сюжета, а ИИ просто адаптирует этот текст под стиль игры игрока (например, если игрок играет за варвара, ИИ переписывает реплики NPC в более грубом стиле). Делать ИИ основой всего сюжета (AI Slop) я пока не верю, качество генерации текстов еще не то.
Ярослав Филиппов: Поделись своим опытом: как ты находишь идеи для стартапов?
Александр Глотов: Идею найти несложно. Сложно найти идею, которую стоит реализовать. Самое лучшее — переспать с идеей денек, а потом быстро собрать прототип (vibe-coding) и показывать его экспертам из индустрии.
Самые ценные идеи рождаются на стыке компетенций. Мой первый стартап (машинное зрение для нефтянки) родился так: я знал крутого ML-инженера и крутого B2B-сейлза в нефтегазе. Я посмотрел видео про ИИ в нефтянке, позвонил им обоим и сказал: «Давайте соединим ваши знания».
Идея Trill Engine родилась из моей боли: я сам писал моды для игр и хотел встроить туда ИИ. Но понял, что разорюсь на облачных API-токенах. Я понял, что есть огромная нерешенная проблема.
Ярослав Филиппов: Какие топ-3 ошибки делают стартаперы?
Александр Глотов:
Влюбляются в решение, а не в проблему. Нужно четко понимать: чья это проблема и насколько она болючая, чтобы люди за нее платили?
"Пацанский венчур". Это когда стартапер берет у «дяди» пару миллионов рублей и отдает 50% компании. Это людоедские условия. Если отдашь половину компании на старте, на следующие раунды инвестиций просто не останется долей. Переводите сделки в формат SAFE.
Занимаются тем, что не любят. Делайте то, к чему лежит душа! Я обожаю игры, поэтому каждый день просыпаюсь и жду, когда начну работать. Если тебя прет от индустрии, ты будешь кайфовать даже от отказов.
Ярослав Филиппов: Отлично! Какие лучшие AI-инструменты ты используешь в работе каждый день?
Александр Глотов:
Обожаю функцию Deep Research у Claude (Anthropic). Она работает лучше, чем у ChatGPT. Отлично ищет информацию по интернету и собирает статистику.
RAG-системы (локальные документы): я загружаю туда NDA, архитектурные документы, и общаюсь с ними через ИИ.
Vibe-coding (написание кода через ИИ-ассистентов): мы оплачиваем сотрудникам подписки на Claude и другие ИИ, чтобы они ускоряли свою работу.
Ярослав Филиппов: Саш, я очень рад был увидеть твой стартап. Спасибо, что пришел на интервью! Динамично, круто, много полезной информации. Финальный вопрос: ради какого импакта (влияния) ты делаешь этот проект?
Александр Глотов: Я хочу, чтобы случилась тихая революция. Чтобы появилось время «до» и «после» Trill Engine. Я хочу, чтобы ИИ в играх стал абсолютной нормой. Чтобы разработчики и геймеры больше не думали о технических ограничениях, а воспринимали ИИ как глубоко интегрированную, базовую часть игры. И мне будет очень приятно знать, что я был одним из тех, кто помог это реализовать.
Ярослав Филиппов: Буду за тебя болеть! Надеюсь, увидимся через полгода, когда ты поднимешь раунд и достигнешь новых крутых результатов. Друзья, пишите комментарии, задавайте вопросы! Всем спасибо, пока-пока!
Александр Глотов: Спасибо, Ярослав! Рад был пообщаться. Пока!
Все ссылки вы найдете в моем Telegram-канале и в описании к видео. Добро пожаловать в «Импакт Медиа», где мы говорим о бизнесе, технологиях и трендах. Меня зовут Ярослав Филиппов, я построил IT-компанию «Импакт Групп». Саш, привет! Расскажи, пожалуйста, о себе и своем пути так, чтобы каждому была понятна твоя краткая биография.
Александр Глотов: Привет, Ярослав! Спасибо, что пригласил. Я закончил факультет инженерной механики Губкинского нефтегазового университета. Сам я родом из Сургута. Сначала работал в консалтинге, а потом открывал собственные бизнесы. Суммарно тот проект, который мы делаем сейчас — это мой девятый бизнес. У меня были B2B- и B2C-проекты, онлайновые и оффлайновые, в том числе на американском и европейском рынках.
Последние 3 года я жил в Германии и работал в киберспортивном стартапе. Когда началась война, я уехал из России в Грузию, а через полгода переехал в Германию, получив предложение о работе. Отработав там 3 года, я решил открыть собственную компанию.
У меня в жизни три основные страсти. Первая — это игры. Я с детства много играю в самые разные игры, у меня огромная насмотренность. Вторая — это AI (искусственный интеллект). Еще в Москве в 2020 году одним из моих бизнесов был стартап в сфере машинного зрения. Мы глубоко разобрались в ИИ, и эта сфера меня очень интересует. Третья страсть — политический активизм и перформансы. Проект, которым мы сейчас занимаемся (Trill Engine), находится на пересечении двух страстей — игр и AI. Я очень рад, что такая идея пришла нам в голову.
Ярослав Филиппов: Можешь чуть подробнее рассказать: что за стартап ты делал сам в России, потом в котором работал в Германии, и к чему вы пришли сегодня?
Александр Глотов: Первый стартап в Москве мы запустили с друзьями. Это были системы машинного зрения для промышленности. Мы делали систему, которая помогала детектить дефекты кабеля на ремонтных заводах (для нефтесервисных компаний). Мы заменяли процесс, где рабочий 8 часов в день смотрел на кабель, ища ржавчину или пробитие защиты. Мы строили системы с камерами, которые делали это автоматически. У нас были и другие подпроекты, например, в сфере безопасности дорожного движения: система следила, курит ли водитель за рулем, пьет ли, держит ли руки на руле. Нашими первыми клиентами были американская нефтесервисная компания и немецкая логистическая компания. С началом войны они покинули Россию, ну и мы, три кофаундера, тоже уехали.
Стартап в Германии, ради которого я переехал, был в сфере киберспорта. Это B2B-продукт. На турнирах по Dota 2, CS:GO, League of Legends генерируются огромные массивы данных: кто где находится, кто кого убил. Мы вытаскивали эти данные в реальном времени из игрового движка (официально, через партнерство с организаторами), обрабатывали и распространяли по всему миру. Главными клиентами были крупнейшие мировые букмекеры. Это тоже было очень интересно.
Ярослав Филиппов: И в какой-то момент ты приходишь к тому, что хочется сделать свой стартап. Что такое Trill Engine сегодня?
Александр Глотов: Trill Engine — это свежий стартап, мы начали работу над ним в мае. Наш продукт — это инфраструктура для разработчиков видеоигр, которая позволяет легко добавлять ИИ в их игры. Причем мы говорим про AI, который запускается локально на компьютере игрока (On-device AI).
Мы разрабатываем решение, которое запускает популярные open-source нейросети (например, Llama от Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена на территории страны.) или Qwen от Alibaba) прямо на видеокарте геймера. И делаем это так, чтобы оно было полностью подключено к игровым движкам — Unreal Engine, Unity или любому проприетарному движку. Мы даем SDK для разработчиков.
Наша главная идея (USP) в том, что вычисления ИИ на локальном устройстве — это будущее геймдева. В обычной разработке (например, Copilot или ChatGPT) люди готовы платить $20-200 в месяц за подписку на облачный ИИ, потому что эти деньги окупаются их зарплатой. А игры — это непродуктивный труд с точки зрения финансов, и никто не хочет платить ежемесячно за время, проведенное в игре (большинство игр покупаются один раз).
Если разработчик захочет встроить облачный ИИ в игру, возникает вопрос: кто будет платить за токены? Если у тебя 10 000 игроков делают запросы к облачному ИИ раз в 5 минут, то за месяц это высосет из разработчика 1,8 миллиона долларов (по тарифам OpenAI)! Использовать облачные решения в играх — не вариант. Поэтому мы решили сделать софт, который переносит вычисления на компьютер самого игрока.
Ярослав Филиппов: Как вы начинали работу над продуктом?
Александр Глотов: Это был просто концепт. Я поехал в отпуск в Испанию, уже написав заявление об увольнении с прошлой работы. Мы с моим другом и кофаундером Максимом (он живет в Италии) начали "vibe-кодить". За 2-3 недели мы сделали много прототипов. Работали по 14-16 часов в день, показывали демки знакомым геймерам, собирали фидбек и делали новые итерации.
Вернувшись в Берлин, мне показалось, что продукт уже можно показывать инвесторам. Я позвонил знакомому, который занимается ангельскими инвестициями (до этого я его консультировал по другим проектам). Мы посидели 40 минут, пожали руки, и он сказал: «Я готов вложить $100 000 по SAFE».
SAFE (Simple Agreement for Future Equity) — это стандартный для Европы и США инструмент инвестирования на ранних стадиях, придуманный Y Combinator. Тебе дают деньги, не называя текущую оценку проекта. Есть два параметра: скидка (Discount) и максимальная оценка (Cap), по которым доля инвестора будет рассчитана при следующем раунде. Для стартаперов это очень выгодно, потому что ты не отдаешь полкомпании за копейки на старте. Буквально две страницы соглашения — и мы подняли первые инвестиции.
Ярослав Филиппов: Зачем вообще нужна LLM (языковая модель) на компьютере игрока? Что она делает в играх? Давай пока без глубоких деталей, просто overview.
Александр Глотов: В традиционных играх всё жестко заскриптовано разработчиками. У тебя есть заранее прописанные кнопки диалогов. Что бы ты ни сделал в игре (например, убил важного сюжетного персонажа), если разработчик вручную не предусмотрел этот вариант развития событий, игра это проигнорирует.
Нейросети позволяют изменить эту парадигму. Они выводят отношения игрока с игровым миром на качественно новый уровень. Игроку больше не нужно выбирать из трех заранее написанных фраз. Он может сказать голосом или написать текстом то, что реально хочет сказать! Поругаться с NPC (неигровым персонажем), отыграть свою роль. А игровой мир начинает на это реагировать. Разработчику больше не нужно писать тонны скриптов и деревьев диалогов — LLM генерирует релевантный ответ на ходу. Игры становятся намного более захватывающими.
Ярослав Филиппов: Как это выглядит для разработчика игры? Как он применяет ваше решение?
Александр Глотов: Для разработчика есть две части продукта. Первая — та, что устанавливается на компьютер игрока. Сейчас разработчик может сам скачать open-source модель и вложить её в игру. Но проблема в том, что у каждого игрока разное «железо». Если у игрока слабая видеокарта, ему нужна одна модель, если мощная — другая. Если игрок из Китая, ему лучше использовать китайскую модель (Qwen).
Мы снимаем с разработчика всю головную боль по поводу "железа" конечного юзера. Ему не нужно думать о том, как запускать модель, как распределять ресурсы (видеопамять), как настраивать Guardrails (чтобы ИИ не выдавал запрещенный контент). Мы берем всё это на себя.
Мы даем разработчику SDK/плагин для Unreal Engine или Unity. Разработчик просто встраивает плагин и использует API. Мы гарантируем, что на компьютере игрока будет поднят локальный сервер с нужной LLM.
Кроме того, мы делаем софт, который позволяет ИИ управлять игрой. Например, ты оскорбил NPC. Вместо того чтобы просто сгенерировать ответный текст, LLM может дергнуть функцию внутри движка: «Изменить отношение на -10» или «Достать оружие и нанести урон». Мы учим модели это делать.
Ярослав Филиппов: А где это уже применяется? В условном Battlefield или GTA такого пока нет.
Александр Глотов: Самый известный и успешный пример — это Fortnite. В мае-июне они на пару недель добавили Дарта Вейдера, с которым можно было поговорить, и под капотом работала LLM. Но Epic Games может себе позволить такие облачные вычисления, потому что у них бесконечные деньги. В других играх ты этого не видишь часто, потому что никто не дал ответ на вопрос: «Кто будет платить за токены?».
Есть пара инди-игр, которые реализовали это локально (например, AI Roguelite или Suck Up!), и у них очень положительные отзывы в Steam. Аудитория для этого есть. Но системных инструментов для разработчиков не было.
Почему этого не сделали раньше? Локальные LLM хорошего качества стали доступны массово только сейчас. А видеокарты (GPU) пользователей стали достаточно мощными, чтобы тянуть их параллельно с игрой. Это революция, которая происходит прямо сейчас на наших глазах.
Ярослав Филиппов: То есть вы делаете «драйвер» для ИИ в играх. Возникает вопрос: почему какая-нибудь EA Games не сделала это сама? У них же куча денег.
Александр Глотов: Некоторые компании уже думают в эту сторону (например, SEGA). Но EA Games может разработать решение только для своих игр. А рынку нужно универсальное решение, которое работает для всех студий и на всех девайсах. Игрокам не нужен отдельный ИИ-лаунчер для каждой игры (как сейчас всех бесят десятки разных лаунчеров от Epic, EA, Ubisoft). Мы делаем единую библиотеку.
Почему этого не сделали раньше? Год-два назад не было подходящего железа и маленьких умных LLM. Это передовая технология. Сейчас идет гонка, кто первым займет эту нишу. Поэтому мы и поднимаем раунд инвестиций.
Ярослав Филиппов: Поговорим про технические моменты. Какой мощности нужен компьютер геймеру, чтобы потянуть и игру, и вашу LLM одновременно? Далеко не у всех дома суперкомпьютеры.
Александр Глотов: Если смотреть на объективные данные (Steam Hardware Survey), то сейчас примерно 35% игроков могут запускать и игру на высоких настройках, и LLM параллельно.
Главный параметр LLM для локального запуска — это количество миллиардов параметров (Billion Parameters). Модель на 1 млрд параметров занимает примерно 1 ГБ видеопамяти. Соответственно, для нормальной модели на 7-8 млрд параметров нужно около 7 ГБ видеопамяти. Если у игрока видеокарта на 12 ГБ, а игра забирает 5 ГБ, то оставшихся 7 ГБ вполне хватит для ИИ.
Железо у геймеров обновляется очень быстро. Уже к концу 2026 года более 80% игроков смогут запускать LLM параллельно с играми. Ценность, которую дает ИИ, намного выше, чем просто увеличение разрешения текстур.
Ярослав Филиппов: Приведи пример реальных кейсов, которые вы предлагаете внедрить разработчикам прямо сейчас.
Александр Глотов: Расскажу кейс с выставки Gamescom. У нас была встреча с представителями SEGA. До того как мы начали питчить продукт, они сами сказали: «Ребята, у нас есть проблема. Мы выпускаем сложные комплексные стратегии (серия Total War, Football Manager). Мы знаем метрику: если игрок продержался в игре первые 6 часов, он с большой вероятностью наиграет 300 часов. Но как сделать так, чтобы новички не бросали сложную игру из-за высокого порога входа?».
ИИ идеально решает проблему онбординга и удержания (retention). Продукт, который мы сейчас выпускаем в закрытый релиз — это Trill Assistant. Это оверлей (наложение) поверх игры. Ты нажимаешь комбинацию клавиш, и открывается чат с ИИ-моделью, обученной через RAG (поиск по базе знаний) конкретно на данных этой игры: гайды, цифры урона, последние патчи. Игрок может задать любой вопрос и получить точный ответ, не сворачивая игру (Alt+Tab) и не уходя искать гайды на Reddit или Wiki, где он только фрустрируется.
Ярослав Филиппов: Но ведь в играх и так есть встроенное обучение (туториал) или NPC, который подсказывает: «Иди туда, бей туда». В чем разница?
Александр Глотов: Обычный туториал делается универсальным для всех: и для 10-летнего ребенка, и для 30-летнего геймера-ветерана. Первому — сложно, второму — скучно. Плюс, туториал не отвечает на конкретные вопросы игрока, а просто заставляет его читать тонны текста про механики игры. С нашим ассистентом игрок может просто спросить: «А это что за фигня?» или «Где мне добыть железо для крафта кирки?», и получить адаптированный ответ. Мы делаем онбординг человечным.
Ярослав Филиппов: Круто! А в открытых мирах можно сделать так, чтобы ИИ простраивал для меня маршрут по карте, учитывая мой стиль игры? Например, я хочу дойти до точки, избегая сложных врагов.
Александр Глотов: Да! Мы реализуем это через MCP (Model Context Protocol). Игра предоставляет ИИ свои API-функции (эндпоинты). Модель «понимает», какие функции ей доступны. Ты просишь: «Построй мне безопасный маршрут», ИИ дергает функцию игры и ставит тебе отметку на карте.
Моя базовая цель: я хочу, чтобы игроки каждые две недели испытывали от игр такой же "Вау-эффект", какой мы испытываем от развития ИИ-инструментов в работе.
Ярослав Филиппов: Как вы собираетесь на этом зарабатывать? Вы сейчас привлекаете инвестиции, расскажи про вашу бизнес-модель.
Александр Глотов: Наша "Полярная звезда" (North Star Metric) — стать выбором по умолчанию (default choice) для локального ИИ (On-device AI). Нам нужно как можно больше установок нашего софта на компьютеры игроков. Имея эту базу, мы будем приходить к крупным издателям и говорить: «Наш софт уже установлен у миллионов пользователей, давайте работать».
Как мы зарабатываем на разработчиках:
Для маленьких инди-студий с выручкой до $200 000 в год мы полностью бесплатны. Мы хотим дать им инструменты для создания инноваций.
Студии с выручкой от $200k до
1
млнплатятнам
∗
∗
1млнплатятнам∗∗
1000 в год** за рабочее место разработчика.
Студии с бюджетом выше $1 млн будут платить 0,5% от бюджета игры. Это фиксированный процент, чтобы студии не боялись непредсказуемых расходов на облачные токены (мы даем безлимитный локальный инференс).
Рынок видеоигр огромен — около 400 млрд долларов. Рынок софта для игр оценивается в десятки миллиардов. Наша целевая ниша (AI Engines) — это рынок на сотни миллионов долларов.
Ярослав Филиппов: Кто в вашей команде? Почему вы называетесь американским стартапом, если ты в Берлине?
Александр Глотов: Мы зарегистрированы как C-Corp в Делавэре (США) — это стандарт для венчурных стартапов.
Я (CEO) нахожусь в Берлине. Максим (кофаундер) — в Италии, он белорус. Третий кофаундер, Алекс — в Малайзии, он руководит студией GameDev-аутсорса на 110 человек в Китае и имеет выходы на крупнейших мировых издателей.
Также у нас есть мощные эдвайзеры (советники) — CEO крупных GameDev-студий, работавшие над Baldur's Gate 3, Kingdom Come: Deliverance, Crysis. Команда распределена по миру.
Ярослав Филиппов: Вы поднимаете новый раунд инвестиций. Сколько вам нужно и на что?
Александр Глотов: На прошлой неделе мы сделали первую B2B-продажу! Для нас это огромный рубеж.
Ярослав Филиппов: Поздравляю, это круто!
Александр Глотов: Спасибо! Сейчас мы готовим production-релизы демо-версий для крупных паблишеров (подписано более 10 Letters of Intent после Gamescom).
Мы собираем раунд инвестиций в размере
1
,
5
млн
∗
∗
пооценке
∗
∗
1,5млн∗∗пооценке∗∗
15 млн (возможно, оценка пойдет вверх после первых продаж). У меня прямо сегодня, через пару часов, звонок с очередным американским фондом. Ищем фонды и ангелов, которые понимают в GameDev и AI.
Ярослав Филиппов: Какова стратегия выхода (Exit Strategy)?
Александр Глотов: Я не делаю стартап только ради быстрой продажи. Я хочу оказать влияние на индустрию. Но мы рассматриваем M&A (продажу стратегу) при оценке от 100-200 млн долларов. Потенциальными покупателями могут быть Epic Games (Unreal Engine), Unity, Nvidia, AMD или крупные AI-гиганты. Это даст инвесторам отличные "иксы".
Ярослав Филиппов: Как ИИ кардинально изменит игры в ближайшие 5-10 лет?
Александр Глотов: Фундаментально изменится интерфейс взаимодействия с игрой. Выбор из трех заранее написанных вариантов диалогов уйдет в прошлое. Игроки начнут разговаривать в играх, принимать решения самостоятельно.
В любой инди-игре нарратив и вариативность будут на уровне AAA-хитов вроде Baldur's Gate 3 (где сюжет пишут сотни сценаристов годами). Появятся совершенно новые жанры! Например, терапевтические игры: ты загружаешь локально переписку с женой, и ИИ в виде игрового сценария помогает тебе проработать агрессию или неумение говорить "нет". Игры станут глубоко иммерсивными.
Ярослав Филиппов: А креативный контроль останется у разработчиков, или ИИ будет сам генерировать всё на ходу?
Александр Глотов: Креативный контроль на 70-80% должен оставаться в руках сценаристов и геймдизайнеров. LLM — это инструмент. Сценарист пишет качественную базу сюжета, а ИИ просто адаптирует этот текст под стиль игры игрока (например, если игрок играет за варвара, ИИ переписывает реплики NPC в более грубом стиле). Делать ИИ основой всего сюжета (AI Slop) я пока не верю, качество генерации текстов еще не то.
Ярослав Филиппов: Поделись своим опытом: как ты находишь идеи для стартапов?
Александр Глотов: Идею найти несложно. Сложно найти идею, которую стоит реализовать. Самое лучшее — переспать с идеей денек, а потом быстро собрать прототип (vibe-coding) и показывать его экспертам из индустрии.
Самые ценные идеи рождаются на стыке компетенций. Мой первый стартап (машинное зрение для нефтянки) родился так: я знал крутого ML-инженера и крутого B2B-сейлза в нефтегазе. Я посмотрел видео про ИИ в нефтянке, позвонил им обоим и сказал: «Давайте соединим ваши знания».
Идея Trill Engine родилась из моей боли: я сам писал моды для игр и хотел встроить туда ИИ. Но понял, что разорюсь на облачных API-токенах. Я понял, что есть огромная нерешенная проблема.
Ярослав Филиппов: Какие топ-3 ошибки делают стартаперы?
Александр Глотов:
Влюбляются в решение, а не в проблему. Нужно четко понимать: чья это проблема и насколько она болючая, чтобы люди за нее платили?
"Пацанский венчур". Это когда стартапер берет у «дяди» пару миллионов рублей и отдает 50% компании. Это людоедские условия. Если отдашь половину компании на старте, на следующие раунды инвестиций просто не останется долей. Переводите сделки в формат SAFE.
Занимаются тем, что не любят. Делайте то, к чему лежит душа! Я обожаю игры, поэтому каждый день просыпаюсь и жду, когда начну работать. Если тебя прет от индустрии, ты будешь кайфовать даже от отказов.
Ярослав Филиппов: Отлично! Какие лучшие AI-инструменты ты используешь в работе каждый день?
Александр Глотов:
Обожаю функцию Deep Research у Claude (Anthropic). Она работает лучше, чем у ChatGPT. Отлично ищет информацию по интернету и собирает статистику.
RAG-системы (локальные документы): я загружаю туда NDA, архитектурные документы, и общаюсь с ними через ИИ.
Vibe-coding (написание кода через ИИ-ассистентов): мы оплачиваем сотрудникам подписки на Claude и другие ИИ, чтобы они ускоряли свою работу.
Ярослав Филиппов: Саш, я очень рад был увидеть твой стартап. Спасибо, что пришел на интервью! Динамично, круто, много полезной информации. Финальный вопрос: ради какого импакта (влияния) ты делаешь этот проект?
Александр Глотов: Я хочу, чтобы случилась тихая революция. Чтобы появилось время «до» и «после» Trill Engine. Я хочу, чтобы ИИ в играх стал абсолютной нормой. Чтобы разработчики и геймеры больше не думали о технических ограничениях, а воспринимали ИИ как глубоко интегрированную, базовую часть игры. И мне будет очень приятно знать, что я был одним из тех, кто помог это реализовать.
Ярослав Филиппов: Буду за тебя болеть! Надеюсь, увидимся через полгода, когда ты поднимешь раунд и достигнешь новых крутых результатов. Друзья, пишите комментарии, задавайте вопросы! Всем спасибо, пока-пока!
Александр Глотов: Спасибо, Ярослав! Рад был пообщаться. Пока!
