Игровые миры, которые создаются на лету

Дети собирают Lego, представляя, что стены крепости сами меняются под приключения. У Wolf Games получилось то же самое, только вместо пластиковых кубиков они взяли нейросети.

Wolf Games привлек $9M. Компания делает игры, которые пишут себя сами под каждого игрока.

Как работает движок
Берете технологию на базе больших языковых моделей, кормите вдохновением из новостей NBC и CBS. Получаете новое детективное дело каждый день. Игрок расследует убийство, ИИ генерирует улики, фото с места преступы, видео допросов.

Первый игровой мир Public Eye (детективный триллер) выходит в бета в 2025 году.

Рынок игр с ИИ взрывается
Глобальный рынок геймдева около $187-311 млрд в 2024-м, ИИ в играх вырастет с $5,2 млрд в 2024 до $27,5 млрд к 2029-му с темпом 42,3% ежегодно.

Генеративный ИИ в играх: с $1,1 млрд в 2023 до $11,1 млрд к 2033-му (рост 25,6% в год).

Дело не в графике. Дело в том, что у AA-студий нет денег на 200 часов уникального контента. Wolf Games обещает кнопку «сделать интерактивным из линейного сценария».

Петля роста: больше игроков → больше данных → лучше нарративы → новые жанры (подкасты, обучение) → новые клиенты. Похожий проект Latitude собрал $12М на текстовые приключения с 1,5 млн пользователей в месяц. Inworld AI на NPC с эмоциями поднял $125М, оценка $500М.

Wolf отличается ежедневным форматом. Как Wordle, только вместо слов детективы. Возвращаешься каждый день, привычка. NBC лицензирует франшизы. Hollywood-ДНК против pure-tech подхода.

Как на этом заработать
Запустите платформу «конструктор квестов для малого бизнеса». Wolf Games API плюс шаблоны для кафе, музеев, школ. Интерактивный тур по городу за $199/месяц подписки, никакого кодинга.

Сделайте маркетплейс сюжетов. Сценаристы загружают истории, Wolf генерирует игру, фанаты покупают. Комиссия 30%, модель как у Unity Asset Store.

Антитренд
Чем больше ИИ-генерации, тем дороже полностью рукотворные игры и обычные настольные игры.

Похожие проекты
Latitude (AI Dungeon) - $12М, текстовые бесконечные приключения, 1,5 млн MAU
Inworld AI - $125М, NPC-движок для AAA-студий, партнерство с Microsoft Xbox
Artificial Agency - $16М, поведенческий движок для персонажей
Hidden Door - интерактивные фанфики в существующих вселенных

Математика в школе напоминает игру «испорченный телефон». Учитель объяснил 30 детям, 29 поняли по-своему, один вообще рисует котиков. Пока не проверишь тетради вечером, не узнаешь.


Magma Math решил эту проблему методом распознания почерка у детей в режиме реального времени. Magma Math привлек $10М дополнительного финансирования.

Как это работает на практике
Ученик решает задачу на iPad, пишет от руки. ИИ читает почерк в реальном времени, автоматически проверяет, ловит типовые ошибки. Учитель видит «тепловую карту»: кто решил с первой попытки (зеленый), кто со второй (желтый), кто застрял (красный). Не после урока, а сейчас.

Платформа поддерживает 140+ языков. Интегрируется с методикой Building Thinking Classrooms Питера Лилдедала. Учитель может вывести на доску три разных решения одной задачи, устроить дискуссию. ИИ генерирует саммари по всему классу: «75% ошибаются в третьем шаге, им нужна дроби повторить».

Рост результатов до 400% по сравнению с обычными классами. Работает в 30+ штатах США, большинство школ Швеции уже внедрили.

EdTech рынок и почему сейчас
Глобальный EdTech $163,5 млрд в 2024, к 2030-му $348,4 млрд (рост 13,3% ежегодно). Сегмент математического софта $6,94 млрд в 2023, к 2031-му $14,5 млрд (рост 8,5%).

Школы тонут в данных, но не успевают реагировать. Стандартизированные тесты показывают пробелы через месяцы. Magma дает контроль в режиме реального времени. Учитель не ждет контрольную, видит проблему на третьей минуте урока.

Рвы и барьеры входа
Распознавание математического почерка - это не OCR для текстов. Там "x" похож на знак умножения, дробная черта может быть делением или минусом. Magma тренировал модели на миллионах решений 10 лет (основана 2015-м). Конкурент начнет с нуля.

Сетевой эффект через школы. Когда Sewanhaka District с 8000 учеников подключается, учителя обмениваются заданиями. Экосистема. Уход означает потерю интеграции и накопленных данных по каждому ученику.

Как заработать
Сделайте вертикальное решение для физики или химии. Тот же движок распознавания формул, новая предметная область. Подписка $199/школу в месяц.

Запустите B2C версию для родителей. «Домашка с ИИ-репетитором» за $19,99/месяц. Magma работает с округами, но миллионы родителей платят сами.

Постройте маркетплейс заданий. Учителя продают авторские задачки, Magma берет 30%. Сообщество создает контент, платформа получает комиссию.

Антитренд
Автоматизация рождает спрос на «Монтессори без экранов». Откройте школу, где считают на счетах и пишут мелом.

Конкуренты

• Khan Academy - бесплатная платформа с видео и адаптивной практикой
• IXL Learning - 8000+ навыков, адаптивные задания, $9,95/месяц
• DreamBox - $150М инвестиций, геймификация для K-8, +30% результаты
• Carnegie Learning - MATHia система с персонализацией, +25% на тестах

Бокс судят люди. Люди ошибаются, берут взятки или просто не успевают уследить за комбинацией из пяти ударов за секунду.

Jabbr поднял $5М (октябрь 2025), чтобы заменить субъективность на цифры.

Механика продукта
Ставите камеру (любую: iPhone, профкамера, что угодно) на бой. DeepStrike AI анализирует видео, считает 50+ параметров на каждого бойца: джебы, кроссы, хуки, апперкоты, точность попаданий, сила ударов, зоны атаки, движение, агрессия. Система обучена на 7000 раундов, оцененных 500 судьями.

После боя Кроуфорд-Канело (13 сентября 2025) Jabbr показал: официальная статистика завышала удары Канело и занижала Кроуфорда.

Для залов делают Jabbr Cam - plug-and-play камеру. Поставил, записал спарринг, получил статистику и автоматическое видео для соц.сетей. Стоимость продакшена в 100 раз ниже традиционной съемки.

Рынок спортивных технологий
Глобальный sports tech $34,25 млрд в 2025, к 2030-му $68,7 млрд (рост 14,9% ежегодно). Сегмент аналитики растет быстрее всех - 29%+ CAGR.

UFC капитализация $10 млрд, 300 миллионов фанатов по миру. Но живых-данных почти нет. MMA — это 8-й по популярности спорт.

Драйверы роста
Сеть залов. Каждый зал с Jabbr Cam генерирует данные → модель умнеет → новым залам интереснее. Camden Boxing Club в Лондоне первым протестировал, отзыв «революция за 18 месяцев». Целевая аудитория - любой зал, любая площадка.

Платформа. API будет питать трансляции, букмекеров, аналитиков. Ставки в реальном времени требуют live-данных, Jabbr их поставляет.

Как на этом заработать
Сделайте аналитику для тренеров. Тактический планшет с данными соперника.

Запустите платформу для любительских лиг. Региональные федерации платят за объективное судейство. Турнир на 50 боев - $5000, никаких споров по итогам.

Конкуренты

• Combat IQ - AI для MMA/бокса, партнерство с CompuBox и COMBATE GLOBAL
• FX1 - DataPulse платформа для промоутеров с блокчейном
• IBM Watson + UFC - эксклюзив для UFC, AI Insights Engine, запуск 2025
• VEO - AI-камеры для футбола (не единоборства), $80М revenue

Сериалы раньше длились час. Потом 45 минут. Потом 20. Теперь 60 секунд.

Продолжение трендов 4-10 в Tweekly Pro.

Обучающее видео делают так: снимают лектора, монтируют три дня, добавляют анимации в After Effects еще неделю, потом переводят на другие языки вручную.

Монтаж работает так: 200 часов исходников, ты сидишь, ищешь момент где герой сказал что-то важное, склеиваешь, через три дня получаешь черновик.

Вы забронировали отель за $300. Через неделю цена упала до $200. Гостиница не вернет разницу. Страховка не поможет.

Знаете, сколько времени уходит на то, чтобы развернуть приложение в облаке? У опытного DevOps-инженера — несколько часов. У обычного разработчика — дни мучений с YAML-файлами и Docker-контейнерами. А потом еще отладка, потому что где-то пробелы не те. В 2025 году программисты по-прежнему страдают от того, что создано программистами.

В Америке и в России нехватка кадров в сельском хозяйстве, 60% агробизнесов в 2024 откладывали проекты из-за нехватки сезонных работников. Молодежь не хочет гнуть спину на полях — их привлекают офисы и MacBook'и. Старики уходят на пенсию. Кто будет пропалывать поля?

95% корпоративных ИИ-инициатив провалились в 2024 году согласно исследованию MIT. Компании тратят миллионы на внедрение ИИ, нанимают консультантов, запускают пилоты — и в итоге получают ноль пользы. Почему? Потому что между идеей «давайте используем ИИ» и реальным работающим приложением лежит пропасть из технических сложностей, которую не может преодолеть обычный бизнес-пользователь.

Увидимся на следующей неделе.

Алексей