Por Oleg Sidorkin, CTO da Cinevva

Nosso tráfego de busca orgânica está crescendo, e isso vem acontecendo durante todo o ano. Essa parte é real. Mas, no início de julho, a linha deu um salto que não correspondia a nada que havíamos lançado, e vale a pena dedicar uma tarde a investigar um salto sem causa aparente.

Fomos procurar e encontramos uma frota de Chrome headless chegando com um referenciador do Google.

O formato importa mais do que o pico

Durante a primavera, a proporção de tráfego falso oscilou entre um terço e dois terços das sessões. Isso corresponde, aproximadamente, ao ruído de fundo com o qual qualquer site público convive.

No fim de junho, ela começou a subir e continuou subindo. Considerando a primeira semana de abril como ponto de partida, as sessões reais cresceram cerca de 5,5 vezes até meados de julho. As automatizadas cresceram cerca de 18,6 vezes.

O que dificultou enxergar o problema

Acompanhamos esses números de perto, e qualquer movimento sem explicação leva à criação de uma consulta para investigá-lo. O motivo pelo qual este caso exigiu uma investigação profunda é que nossas linhas de sessão realmente não conseguiam distinguir as duas populações.

O engajamento era inferido a partir do timestamp last_activity_at de cada sessão. Em uma visita de página única, esse campo nunca muda depois da primeira gravação.

Assim, um bot que carrega uma página e vai embora grava a mesma linha que uma pessoa que chega a um guia e passa cinco minutos lendo. Taxa de rejeição, tempo no site, engajamento — tudo era calculado com base em um campo que não contém informação alguma para sessões de página única. Isso não é incomum. É o padrão na maioria das soluções próprias de analytics e seria a primeira coisa que eu verificaria na sua.

A solução foi parar de inferir a partir da linha da sessão e, em vez disso, ler o beacon de saída, que informa o tempo real na página e a profundidade da rolagem a partir do cliente. Com evidências em vez de inferências, os dois grupos se separaram imediatamente.

Essa diferença é nossa evidência de que o classificador descreve algo real, em vez de rotular visitantes discretos como robôs.

O que realmente denuncia uma frota

O user agent é o pior lugar para procurar, porque é a coisa mais barata de alterar. O melhor sinal acabou sendo a placa de vídeo.

Navegadores headless em um data center não têm GPU, por isso recorrem à renderização por software, e o WebGL revela a string do renderizador sem precisar ser perguntado duas vezes. SwiftShader, llvmpipe, Mesa OffScreen. Visitantes reais têm GPUs reais.

A origem da rede ajudou menos do que se poderia esperar. Aproximadamente quatro em cada dez dessas sessões saem por provedores de internet residenciais legítimos. Proxies residenciais agora são baratos, e qualquer regra que presuma que bots vêm da AWS deixará passar quase metade deles.

O restante veio de impossibilidades físicas nas informações que o cliente fornecia sobre si mesmo. Um user agent do Chromium sempre termina com um token do Safari correspondente ao seu token AppleWebKit, fixado em 537.36 desde 2013, e essa frota emitia erros de digitação: Safari/537.35 e .38. Um user agent de celular alegava ter uma tela de 1600x1200. Outra variante alegava um quadrado perfeito de 1600x1600. Uma delas alegava 1200x3000, um monitor de desktop em modo retrato com proporção de 2,5:1 que ninguém fabrica.

Cada uma dessas configurações pertence ao emulador de alguém, e nenhuma aparece a menos que você vá procurá-la.

A frota se adaptou toda vez que a marcamos

O primeiro perfil era Linux Chrome, um referenciador do Google, America/New_York, 1920x1080. Criamos uma regra.

Uma variante voltou com 800x600 em UTC. Ampliamos a regra.

Depois apareceu um grupo chinês usando endereços residenciais da China Mobile e da Unicom, com versões fixas de navegador, incluindo o Chrome 99 de março de 2022 e o padrão de emulação de dispositivos do Chrome DevTools: um Nexus 5 de 2015 executando o WeChat de 2018. Esses acessos saem por provedores residenciais, então todas as nossas regras de rede eram inúteis contra eles.

Depois surgiu uma versão dos EUA na Cox e na Comcast, com um user agent atual e totalmente plausível do Chrome 146, em 1920x1080. Nada nessa impressão digital está errado e, analisando uma sessão de cada vez, ela é indistinguível de um visitante real.

Por isso, o último detector que criamos não analisa sessões individuais. Ele agrupa as 48 horas anteriores por país, user agent, tamanho de tela e origem do tráfego, e então procura clusters de pelo menos 20 sessões anônimas nos quais 95% ou mais nunca leem por três segundos nem rolam um único pixel.

Visitantes reais não formam clusters tão precisos. Vinte desconhecidos com um navegador idêntico, em uma resolução idêntica, que saem sem ler nada são uma máquina com vinte endereços. Qualquer integrante do cluster que tenha lido ou rolado continua sendo considerado humano, e sessões associadas a uma conta real nunca são marcadas.

A auditoria também encontrou o erro oposto

Enquanto removíamos visitantes falsos dos números, encontramos visitantes reais que vínhamos descartando.

Quando obtivemos tempos de leitura reais, descobrimos que 34,2% do que havíamos contado como bounces humanos eram pessoas que liam por 30 segundos ou mais, ou rolavam além da metade da página. Um terço dessas "falhas" era, na verdade, o conteúdo funcionando. Leitores chineses que chegavam pelo Bing passavam cinco minutos em um único guia e eram registrados como bounces.

Os números estavam errados nas duas direções ao mesmo tempo, e ambos os erros apontavam para a mesma conclusão equivocada. Juntos, eles fazem seu tráfego parecer grande e superficial quando, na verdade, ele é menor e mais profundo.

O canal pelo qual pagamos foi o mais honesto

Últimos 30 dias. A busca orgânica do Google representou 63,7% de todas as sessões nesse período.

Todo instinto de crescimento aponta na direção contrária. Você presume que o tráfego pago é onde está sendo fraudado e que o orgânico é onde conquistou os resultados. No nosso caso, era o inverso.

Se tivéssemos realocado o orçamento com base nos números de julho, teríamos tirado dinheiro do canal que realmente trazia humanos e investido na produção de mais conteúdo para um scraper.

Por que vale a pena dedicar uma tarde a isso

O número em si é apenas um número. Depois dele vêm as páginas que escreveremos, o idioma em que investiremos, a sobrevivência ou não de uma campanha à avaliação e se o trimestre pareceu bom o bastante para continuarmos fazendo a mesma coisa. Tudo isso pode ser influenciado por um desconhecido com um pool barato de proxies.

Se você administra um site pequeno, verifique as strings dos renderizadores de GPU e os beacons de saída antes de confiar na sua própria curva de crescimento.

E trate nossos números como um piso, não como um veredito. Aqui, "humano" significa apenas "ainda não detectado"; as regras foram criadas a partir das impressões digitais que por acaso observamos, e ainda não sabemos quem opera essa frota nem o que querem com um site de criação de jogos.

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Por Oleg Sidorkin, diretor de tecnologia da Cinevva

Em 25 de junho, o CEO da Epic, Tim Sweeney, chamou a exigência do Steam, da Valve, de informar o uso de IA de "realmente irresponsável". Seu argumento foi direto. Você precisa lançar no Steam para que as pessoas possam adicionar seu jogo à lista de desejos e, no momento em que faz isso, "precisa colocar essa Letra Escarlate da IA no seu produto, e agora existe uma comunidade de detratores tentando destruir o jogo". Sua conclusão: o aviso torna "muito, muito, muito mais difícil para um desenvolvedor de jogos ter alguma chance de sucesso".

A parte desconfortável é que os dados confirmam esse receio. Segundo a Game Oracle, títulos com o aviso de uso de IA generativa receberam 53% menos avaliações do que jogos comparáveis sem ele. As avaliações alimentam o mecanismo de recomendação, então essa diferença se acumula. Menos avaliações significam menos visibilidade, o que significa menos jogadores e, novamente, menos avaliações.

A contradição que ninguém está apontando

O que transforma isso na história do mês, e não apenas em uma briga, é que Sweeney disse tudo isso oito dias depois de sua própria empresa anunciar a iniciativa pró-IA mais estrondosa da história dos motores de jogos. No State of Unreal de 17 de junho, a Epic revelou a Unreal Engine 6 e lançou a versão 5.8 com suporte experimental a servidores MCP, um plugin que conecta LLMs como Claude e Gemini diretamente ao editor. Assim, a mesma pessoa comanda o maior motor de jogos, que corre para colocar a IA no centro da criação de games, e ataca a maior loja por informar que a IA foi usada para produzi-los.

Chame de hipocrisia se quiser, mas isso revela onde a tensão realmente está. A IA é bem-vinda na camada das ferramentas, onde poupa tempo do desenvolvedor e ninguém fora do estúdio chega a vê-la. A IA é punida na camada da publicação, onde a loja exibe um aviso e o público decide o que ele significa. A mesma tecnologia recebe tratamentos opostos, e a linha entre eles é exatamente a fronteira da loja.

A solução de Sweeney mira no alvo errado

Sua proposta é remover o aviso. Isso trata o sintoma. O aviso só é letal porque o Steam é um único portão pelo qual passam alguns milhares de jogos por mês, onde uma indicação de "feito com IA" vira um ponto de coordenação para uma multidão que bombardeia o jogo com avaliações negativas e um sinal que o algoritmo de recomendação lê silenciosamente. Remova o aviso e você continuará tendo o portão, a multidão e o algoritmo. A penalidade apenas se deslocará para algum lugar mais difícil de medir.

A armadilha não é a divulgação. É o gargalo. Qualquer loja poderosa o suficiente para tornar relevante uma lista de desejos também é poderosa o suficiente para fazer um único aviso decidir o destino de um lançamento. Desenvolvedores que construíram toda a sua distribuição sobre esse portão estão descobrindo que o portão tem opiniões.

O navegador não distribui Letras Escarlates

Um jogo que roda a partir de um link não tem formulário de divulgação, aviso nem uma multidão esperando em uma única loja para classificá-lo como "de verdade" ou "porcaria de IA" antes que alguém o jogue. O julgamento acontece onde deveria: nos primeiros trinta segundos de jogo, e não em um campo de metadados que o algoritmo lê antes mesmo de o jogo carregar.

Para deixar claro o que isso resolve ou não: quem odeia arte feita por IA continuará odiando-a em uma aba do navegador. O sentimento se espalha. O que não se espalha é o rótulo institucional que transforma um sentimento em regra de classificação, a caixa de seleção que um algoritmo lê e em torno da qual uma multidão coordena um bombardeio de avaliações antes que alguém aperte o botão de jogar. Retire isso e a questão volta a ser a única que sempre foi justa: o jogo é divertido? Um jogo de navegador conquista seu público da mesma forma, independentemente de as árvores terem sido desenhadas por uma pessoa ou por um modelo — e essa é a diferença entre a distribuição que você aluga e a distribuição que você controla.

O que isso significa para quem está criando

Sweeney está certo ao dizer que a penalidade pela divulgação é real e que ela influenciará o que será criado. Ele está errado ao acreditar que a resposta é tentar remover o aviso da maior loja do mundo. Você não vence essa disputa; apenas espera pela próxima política. A saída é deixar de precisar do portão que exibe o aviso.

Foi exatamente com isso em mente que criamos a Cinevva. Jogos feitos e jogados no navegador, compartilhados por meio de um link e avaliados por serem divertidos, não pela forma como foram produzidos. Os estúdios que brigam pelo aviso de IA estão disputando espaço na prateleira de uma loja. A aposta mais interessante é que essa loja deixe de ser a única prateleira. Quando seu jogo abre em uma aba do navegador, a Letra Escarlate não tem onde se prender.

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Por Oleg Sidorkin, CTO da Cinevva

A Bungie acaba de encerrar o desenvolvimento ativo de Destiny 2 após nove anos, com demissões por vir, e transferiu sua equipe para Marathon, um jogo que perdeu mais da metade de seus jogadores simultâneos no primeiro mês. Algumas semanas antes, a OpenAI encerrou o Sora após queimar cerca de um milhão de dólares por dia diante de uma receita acumulada de aproximadamente dois milhões. Ao longo da primavera, estúdio após estúdio reduziu suas equipes. É fácil colocar esses casos em categorias diferentes: fadiga com jogos como serviço, euforia em torno da IA, economia enfraquecida. Mas são o mesmo fracasso usando três fantasias.

Três colapsos, uma só forma

Cada história tem o mesmo esqueleto. Algo muito caro carrega custos fixos altíssimos. O público muda. A estrutura de custos não consegue acompanhá-lo. Destiny 2 precisava de centenas de pessoas lançando conteúdo indefinidamente só para continuar no mesmo lugar. Os custos do Sora aumentavam a cada vídeo gerado, então sua popularidade piorava o rombo em vez de reduzi-lo. Um estúdio de 300 pessoas com um único grande título em produção mantém uma folha de pagamento que não se importa se o projeto está indo bem ou não. Quando a receita muda e os custos não conseguem acompanhá-la, a única alavanca restante é cortar pessoas. É por isso que cada um desses casos termina em demissões.

O problema nunca foi o produto

O erro da Bungie não foi Destiny 2 ter fracassado. O jogo durou nove anos e conquistou um público fiel. O erro foi que sua única continuação era outro jogo como serviço com orçamento de nove dígitos; portanto, quando Marathon vacilou, não havia nada menor a que recorrer. O Sora não era uma demonstração ruim. Era um modelo realmente impressionante acoplado a um motor econômico que punia o próprio sucesso. Nos dois casos, o que foi lançado funcionava. O que não funcionava era o tamanho da aposta por trás. Um estúdio que coloca tudo em um único título gigantesco não tem amortecedores. O primeiro trimestre ruim também é o último.

A única defesa real é um fracasso barato

Eis a parte que as manchetes ignoram. Os estúdios e as ferramentas que sobrevivem às crises não são os que acertam com mais frequência. Ninguém consegue prever vencedores de forma confiável. São aqueles em que um fracasso não acaba com a empresa. Se um jogo custa a uma equipe pequena algumas semanas, em vez de custar a algumas centenas de pessoas vários anos, um fracasso é uma terça-feira, não um funeral. A matemática que acaba de encerrar o desenvolvimento de Destiny 2 pressupõe que cada aposta seja enorme e, portanto, cada perda seja fatal. Reduza o custo de uma única tentativa o suficiente e a lógica se inverte. Você pode errar na maior parte do tempo, que é a única forma honesta de acertar de vez em quando.

É por isso que a armadilha dos custos fixos é estrutural, e não um problema da Bungie ou da OpenAI. Qualquer modelo que exija centenas de pessoas, ou poder computacional que cresça com o uso mais rápido do que a receita, é frágil por definição. Parece forte até o momento em que o público muda — e o público sempre muda.

O que isso significa para quem está criando

O futuro não é de menos jogos, cada vez maiores, sustentados por equipes de mil pessoas. É de muito mais jogos feitos por equipes pequenas e indivíduos, em que experimentar algo custa quase nada. Isso não é otimismo; é para onde a economia aponta. O público que deixou Destiny não desapareceu. Ele se fragmentou entre dezenas de jogos, e a próxima leva capaz de conquistá-lo será mais barata de produzir, mais rápida de lançar e mais fácil de aprimorar do que qualquer monólito desenvolvido ao longo de uma década.

Essa é a aposta que estamos construindo na Cinevva. Jogos criados e jogados no navegador, nos quais o custo de uma tentativa é baixo o bastante para que um fracasso não leve o estúdio junto. A mesma lógica econômica que acaba de encerrar o desenvolvimento de Destiny 2 é exatamente aquela que projetamos a plataforma para contornar. Os gigantes estão aprendendo da pior maneira que escala sem amortecedores é apenas exposição ao risco. Quem internalizar isso primeiro poderá continuar criando durante a crise, em vez de ser cortado por ela.

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Por Mariana Muntean, CEO da Cinevva

Toda história sobre um estúdio encerrar um jogo é retratada como uma tragédia — e, para quem perde o emprego, realmente é. Mas há uma segunda história por baixo disso, aquela que não recebe comunicado à imprensa. Quando a Bungie encerra o desenvolvimento ativo de Destiny 2, ela não está apenas reduzindo uma equipe. Está liberando um público. Milhões de jogadores que organizavam suas noites em torno de um único jogo começam, aos poucos, a procurar o próximo. Isso não é uma perda para os games. É uma redistribuição, e equipes pequenas podem conquistar uma parcela maior desse público do que imaginam.

Um encerramento é uma migração

Quando um jogo como serviço entra em fase de encerramento, seus jogadores não abandonam os games. Eles abandonam aquele jogo. A comunidade de Destiny não perdeu o interesse em jogar com amigos. Perdeu o motivo para continuar fazendo isso em um lugar específico. O mesmo aconteceu depois de todos os grandes encerramentos anteriores. O público se dispersa e segue em direção ao que parece novo, social e vivo. Os gigantes passaram uma década reunindo esses jogadores em uma única sala. Agora as portas estão se abrindo, e eles estão de volta ao mercado.

Jogadores deslocados são o público mais barato que você poderá alcançar

A parte mais difícil de criar games não é fazer um. É conseguir que alguém o experimente. Para a maioria dos estúdios pequenos, o maior custo é conquistar atenção. Por um breve período, quem acabou de sair de um jogo como serviço em encerramento está procurando ativamente uma alternativa. Essas pessoas têm o tempo que costumavam dedicar ao jogo, um grupo de amigos buscando um novo lar e nenhuma lealdade atual. Essa é a combinação mais rara do setor: pessoas motivadas, sem vínculos e chegando em grupos. Você não precisa arrancá-las de lugar nenhum. O gigante já as deixou ir.

O que os gigantes não conseguem mais fazer

Aqui está a assimetria. Um estúdio com mil pessoas não consegue perseguir um público fragmentado. Sua estrutura de custos — a armadilha dos custos fixos sobre a qual escrevemos — só funciona se ele conseguir um único sucesso gigantesco. Doze jogos estranhos para doze nichos não cobrem uma folha de pagamento desse tamanho. Portanto, o exato momento em que o público se fragmenta é também aquele em que os gigantes têm menos capacidade de atendê-lo. É nessa lacuna que surge a oportunidade para os indies. Equipes pequenas podem criar os jogos estranhos, específicos e sociais que uma pequena parcela desse público realmente quer, com um custo que torna um nicho mais do que suficiente.

Como estar presente quando eles chegarem

Estar nos escombros na hora certa não é sorte, é posicionamento. Significa lançar com frequência, em vez de apostar tudo em um único lançamento. Significa produzir jogos a um custo baixo o bastante para ter um pronto quando a migração começar, e não dezoito meses depois que ela terminar. Significa encontrar os jogadores deslocados onde eles já estão: em uma aba do navegador, com algo que possam jogar com um clique e para o qual possam trazer seus amigos.

É isso que estamos construindo na Cinevva. Um lugar onde equipes pequenas lançam rapidamente jogos que podem ser jogados, são descobertas por meio de vídeos curtos em vez de depender de verba publicitária e ganham com o tempo de jogo em vez de um pico no lançamento. Os gigantes estão ensinando a todo o setor que a escala é frágil. O outro lado dessa lição é que o público deles está disponível, e quem está pronto para conquistá-lo é justamente quem nunca precisou que esse público fosse enorme.

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Por Oleg Sidorkin, CTO da Cinevva

Há dois meses, escrevemos que a renderização no navegador havia tido seu melhor mês de todos os tempos e presumimos que fosse um pico. Não era. Era o início de uma tendência, e essa tendência tem uma direção definida. O navegador está se tornando um lugar onde você lança um jogo de verdade, não um lugar para onde você porta um jogo pequeno.

O que chegou desde março

Vamos à lista. O Babylon.js 9 trouxe iluminação em clusters para milhares de luzes dinâmicas, iluminação volumétrica e uma reformulação completa do splatting gaussiano. O Three.js r184 adicionou HTMLTexture, que renderiza DOM interativo e em tempo real como textura sobre uma superfície 3D. O PlayCanvas v2.17 trouxe splatting gaussiano controlado pela GPU no WebGPU, com harmônicos esféricos f16, ordenação na GPU e descarte por frustum. O Godot 4.7 beta adicionou exportações web em wasm64 que eliminam o antigo limite de 4 GB de memória, além de saída HDR real e luzes de área. O Chrome 146 trouxe um modo de compatibilidade do WebGPU que funciona com OpenGL ES 3.1 e Direct3D 11, enquanto o próprio WebGPU alcançou o status de Recomendação Candidata do W3C. Qualquer uma dessas novidades já tornaria um trimestre notável. Todas chegaram em cerca de oito semanas.

“Bom o bastante para uma demo” virou “bom o bastante para lançar”

Os recursos que chegaram não são brinquedos. A iluminação em clusters é o que permite iluminar uma cena com milhares de luzes dinâmicas sem derrubar a taxa de quadros. O splatting gaussiano é o que permite inserir ambientes capturados com realismo fotográfico em um jogo, mantendo taxas de quadros interativas. A ordenação e o descarte controlados pela GPU fazem a diferença entre uma demo técnica que engasga e um jogo que se mantém a 60 FPS. Essas são as técnicas usadas por engines nativas para lançar jogos AAA, e agora elas rodam em uma aba. O trabalho no modo de compatibilidade é igualmente importante na outra direção. Ele permite que o WebGPU alcance o hardware barato e antigo que a maioria dos jogadores realmente possui, e não apenas máquinas de desenvolvimento com GPUs de ponta.

Temos construído sobre essa base, à mão

Não estamos apenas repetindo o que lemos em um comunicado de imprensa. Passamos os últimos tempos construindo um mundo aberto que roda no navegador, em mais de sessenta experimentos exploratórios, desde implementações básicas e rudimentares de terreno até marching cubes na GPU e LOD com streaming. Documentamos essa jornada em uma série completa e em um artigo mais longo sobre a metodologia. Quase todos os recursos acima correspondem a um problema que enfrentamos do jeito mais difícil. Quando a iluminação em clusters chega a uma engine web popular, isso representa um trecho do nosso próprio código que podemos apagar.

A objeção morreu, o hábito não

“Não dá para fazer um jogo de verdade no navegador” foi verdade por muito tempo, e deixou de ser enquanto a maior parte da indústria estava olhando para o outro lado, em direção à IA. O teto técnico que justificava lançar primeiro um cliente nativo e deixar uma versão web para talvez nunca deixou de existir. O que resta é o hábito. Engines, estúdios e cadeias de ferramentas ainda são construídos com base na premissa de que o navegador é a plataforma inferior.

Essa premissa é a oportunidade. Construímos a Cinevva apostando que o navegador se tornaria o lugar padrão para lançar e descobrir jogos, não uma alternativa de último caso. A pilha de renderização acabou de passar dois meses comprovando essa aposta. Os estúdios que atualizarem primeiro seu modelo mental terão uma plataforma de distribuição sem o atrito da instalação e com um público a apenas um clique de distância. Os que esperarem acabarão portando seus jogos para ela, mas somente depois que todos os outros já estiverem por lá.

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Por Mariana Muntean, CEO da Cinevva

A pesquisa State of the Game Industry da GDC de 2026 colocou dois números iguais nas manchetes. 52% das empresas de jogos afirmam usar IA generativa na produção e, ao mesmo tempo, 52% dos desenvolvedores dizem que a IA generativa está causando um impacto negativo na indústria. A mesma porcentagem, leituras opostas sobre o futuro.

Por trás dessa simetria, há outra divisão que recebe menos atenção. Apenas 36% dos entrevistados disseram usar pessoalmente IA generativa, enquanto a adoção no âmbito das empresas é maior. A gestão está comprando ferramentas que muitos desenvolvedores sequer chegam a usar. Essa diferença revela onde está o verdadeiro debate. Não se trata apenas de ética. Trata-se de quem controla o pipeline e se a pessoa diante do teclado acredita que a IA realmente pode fazer o trabalho dela.

O conforto de continuar trabalhando manualmente

Muitos desenvolvedores que evitam a IA não são ingênuos. Eles seguem um modelo mental mais ou menos assim: meu trabalho é uma sequência de problemas difíceis que não podem ser reduzidos a um prompt de chat. Um conceito original precisa sobreviver ao contato com a modelagem. Um modelo precisa sobreviver ao rigging. O rigging precisa sobreviver à animação. A animação precisa sobreviver à sensação da jogabilidade e ao design de sistemas. Em cada passagem de uma etapa para outra, o bom gosto e as restrições importam. Um LLM que escreve um parágrafo razoável sobre um personagem não é a mesma coisa que uma malha que se deforma corretamente, um rig que não atrapalha o animador ou mecânicas que pareçam intencionais em vez de confusas.

Essa visão não está errada quando consideramos como a maioria das ferramentas funciona hoje. Modelos de uso geral são mais fortes em tarefas isoladas. Eles têm dificuldade para manter uma única linha criativa entre diferentes disciplinas sem que você precise juntar as peças. Portanto, a sensação de estar "seguro" por não depender de IA é, em parte, técnica. Se seu trabalho é fazer a ligação entre arte conceitual, topologia, pesos de skinning, máquinas de estados e linguagem de câmera, é fácil acreditar que a automação permanecerá no nível superficial por muitos anos.

Steam e outros atores ainda impõem limites

O mesmo instinto aparece no lado da distribuição. A Steam não bloqueia indiscriminadamente jogos que usam IA generativa. A Valve exige uma declaração clara quando conteúdo criado por IA é disponibilizado aos jogadores, com análise adicional se o jogo gerar conteúdo ao vivo durante a execução. As páginas dos jogos também precisam respeitar as regras de direitos e segurança. Isso não é a mesma coisa que um problema de topologia de malha, mas é outro motivo para as equipes tratarem a IA como algo arriscado. Uma grande loja de jogos para PC transformou a pergunta "conseguimos criar isso?" em "conseguimos lançar isso aqui sem uma disputa sobre rótulos ou uma surpresa na análise?"

Outros responsáveis pelo controle de acesso foram mais rígidos. A Games Workshop proibiu trabalhos gerados por IA em todas as propriedades de Warhammer. O Indie Game Awards retirou uma indicação importante por causa do uso de IA no desenvolvimento, mesmo quando fãs argumentaram que o jogo lançado não continha esse tipo de material. Moderadores de comunidades abandonaram seus cargos por causa de trabalhos em trailers que pareciam ter sido feitos com IA. Tim Sweeney, da Epic, e a Valve discutiram publicamente se rótulos como os da Steam ajudam ou atrapalham. A questão não é qual executivo está certo. A questão é que distribuidores e proprietários de IP estão adotando posições divergentes. Um desenvolvedor que trabalha de forma totalmente manual simplifica toda uma camada desse conflito. Nenhum ativo generativo na versão para os jogadores significa menos coisas para declarar e defender quando um fórum decide que a arte principal do seu jogo parece sintética.

Escrevemos mais sobre as camadas de confiança e rotulagem em Controvérsias sobre IA, confiança e a economia pós-IA e detalhamos como lidamos com rótulos na Cinevva em Política de conteúdo gerado por IA.

Por que essa segurança é instável

A mesma pesquisa mostra que o sentimento está mudando rapidamente. As opiniões líquidas positivas sobre o impacto da IA na indústria caíram. As opiniões negativas aumentaram. Os números de demissões e o apoio à sindicalização mostram que as pessoas não estão tranquilas. Assim, o cenário psicológico volta a se dividir. Alguns desenvolvedores se sentem protegidos porque o processo completo ainda é difícil. Outros se sentem expostos porque os estúdios estão investindo em eficiência de qualquer forma, com ou sem o consentimento deles.

Esses dois grupos nem sempre estão falando sobre a mesma camada do processo. Executivos frequentemente querem dizer: "conseguimos entregar mais com menos neste marco?" Artistas e designers costumam querer dizer: "minha especialidade ainda vai existir?" As duas perguntas são legítimas. A primeira recompensa a automação parcial. A segunda pune quem presumiu que sua área do pipeline era específica demais para ser afetada.

O que realmente mudaria esse cálculo

Se a indústria passar de geradores pontuais para fluxos de trabalho conectados, nos quais um conceito, um rig e um loop jogável compartilham o mesmo contexto, o argumento de que "estou seguro porque isso é personalizado demais" perderá força. Não porque o bom gosto deixará de importar, mas porque as tediosas lacunas entre as etapas deixarão de consumir metade do seu calendário. A ameaça aos fluxos de trabalho totalmente manuais não é um único modelo que faça tudo. São fluxos com menos lacunas.

É nessa direção que estamos construindo a Cinevva. Criação assistida por IA no navegador, ferramentas que alimentam umas às outras e um caminho que vai do trabalho em andamento até algo que os jogadores possam realmente executar e descobrir. Não para que executivos possam substituir equipes em uma planilha. Mas para que um pequeno grupo ou um desenvolvedor solo possa controlar todo o processo, da ideia ao jogo lançado, sem fingir que um único prompt substitui um artista líder.

Os 52% que usam IA e os 52% que temem o que ela está fazendo com a indústria estão reagindo a sinais reais. Os desenvolvedores que hoje se sentem seguros evitando a IA têm um argumento sólido sobre a complexidade. A questão em aberto é por quanto tempo esse argumento continuará válido se o conjunto de ferramentas deixar de se fragmentar em cada fronteira entre disciplinas.

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Por Oleg Sidorkin, CTO da Cinevva

Enquanto a indústria de jogos passou março discutindo sobre IA na GDC, a tecnologia de renderização nos navegadores avançou o equivalente a cinco anos em quatro semanas. Ninguém realizou uma coletiva de imprensa. Ninguém publicou uma opinião polêmica. Cinco acontecimentos distintos mudaram, em conjunto, o significado de "jogo de navegador".

O Babylon.js vem impulsionando a renderização nos navegadores há anos. A versão 9.0 deu o maior salto até agora.

O que chegou em março de 2026

O Babylon.js 9.0 foi lançado com iluminação em clusters, uma técnica de renderização que permite usar centenas de luzes dinâmicas em uma cena sem comprometer o desempenho. Até agora, esse era um recurso de engines AAA. A versão também inclui iluminação volumétrica com dispersão realista da luz, luzes de área texturizadas para efeitos como vitrais e painéis de LED, além de um editor de partículas baseado em nós. Tudo isso funciona tanto no WebGPU quanto no WebGL 2.

O PlayCanvas v2.17 passou a oferecer ordenação de Gaussian Splatting controlada pela GPU no WebGPU. O Gaussian Splatting, técnica que transforma capturas de fotogrametria em cenas 3D em tempo real, era um artigo de pesquisa dois anos atrás. Agora, funciona em uma engine de navegador com aceleração por GPU na etapa de ordenação.

O Three.js r183 renomeou seu módulo PostProcessing para RenderPipeline. Isso pode parecer uma pequena mudança de API, mas o nome importa. "Pós-processamento" é algo que você acrescenta a um projeto por hobby. "Pipeline de renderização" é infraestrutura de produção. A equipe do Three.js está sinalizando que a biblioteca está pronta para arquiteturas de renderização sérias e estruturadas.

O Chrome 146 adicionou o Modo de Compatibilidade do WebGPU, o que significa que GPUs mais antigas, sem suporte ao conjunto completo de recursos do WebGPU, agora podem usar o WebGPU por meio de um caminho com recursos reduzidos. A base instalada compatível com o WebGPU acaba de crescer drasticamente.

O W3C publicou o WebGPU como uma versão preliminar de recomendação candidata. Essa é a etapa formal para que ele se torne um padrão oficial da web. O WebGPU não é mais experimental. Ele está a caminho da padronização.

Por que este mês é diferente

Qualquer um desses lançamentos, por si só, seria digno de nota. Os cinco acontecerem no mesmo mês cria um efeito cumulativo.

Há cinco anos, "jogo de navegador" significava um jogo casual 2D, talvez com alguns efeitos em Canvas se você fosse ambicioso. Há três anos, era possível fazer 3D básico com uma otimização cuidadosa. Há um ano, o WebGPU começou a chegar aos navegadores em produção, e o limite do que era possível começou a subir.

Mas março de 2026 foi quando a diferença entre a renderização nativa e a de navegador passou de "significativa" para "diminuindo rapidamente". Iluminação em clusters era algo para o qual você precisava do Unreal ou do Unity. Gaussian Splatting era algo para o qual você precisava de um laboratório de pesquisa. Pipelines de pós-processamento com qualidade de produção eram algo para o qual você precisava de uma engine personalizada. Agora, os três estão disponíveis em engines de navegador de código aberto que qualquer pessoa pode instalar com npm.

Three.js Water Pro rodando no WebGPU. Isto é um navegador.

O que eu acho que acontecerá em seguida

Na Cinevva, apostamos desde o início na distribuição de jogos com foco principal no navegador. A tese sempre foi que a diferença de renderização diminuiria porque a plataforma web evolui mais rapidamente do que as engines nativas. O WebGPU demorou mais do que eu esperava, mas a convergência agora está acontecendo conforme o previsto.

O efeito prático está na distribuição. Um jogo que roda no navegador não precisa de download, instalação ou processo de aprovação de uma plataforma. Ele é carregado a partir de uma URL. Essa sempre foi a vantagem do navegador, mas ela só importa quando a qualidade da renderização é boa o suficiente para que os desenvolvedores realmente o escolham.

Agora, já ultrapassamos esse limiar. Não para todos os jogos. Não para um AAA de mundo aberto com ray tracing. Mas, para uma categoria cada vez maior de jogos que incluem 3D em tempo real, iluminação dinâmica, sistemas de partículas e recursos fotogramétricos, o navegador é um destino viável. E, ao contrário das plataformas nativas, não há uma taxa de 30% cobrada pela plataforma na outra ponta.

A pergunta nunca foi "se os navegadores vão alcançar as outras plataformas". Era "quando". Março de 2026 respondeu.

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Por Oleg Sidorkin, CTO da Cinevva

Três engines de jogos surgiram em março com arquiteturas diferentes de tudo o que existe na linhagem Unity/Unreal/Godot. Elas não têm editores visuais. Não são otimizadas para humanos navegando por menus. Foram desenvolvidas desde o início para que agentes de IA leiam, escrevam e controlem o estado do jogo.

Isto não é a “Unity com uma aba de IA”. É uma espécie diferente de engine.

A IA já está mudando os fluxos de trabalho de desenvolvimento de jogos 3D. A próxima camada é a das engines.

As três engines

A nAIVE Engine é de código aberto, escrita em Rust e usa WebGPU para renderização. Hot reload em menos de um segundo: shaders em menos de 200 ms, cenas em menos de 100 ms e scripts em menos de 50 ms. Cenas, pipelines e materiais são definidos em YAML, o que permite aos LLMs lê-los e gerá-los sem precisar analisar formatos binários. Ela disponibiliza uma interface de comandos MCP que permite aos agentes de IA controlar funções da engine por meio de JSON-RPC. Inclui suporte de primeira classe a Gaussian splatting e renderização headless para testes automatizados. Toda a arquitetura parte do princípio de que o usuário principal pode ser um agente de IA, não uma pessoa com um mouse.

A Arcane Engine é uma engine 2D centrada em código. Núcleo em Rust e scripts em TypeScript. Não tem editor visual. Sua filosofia: “o código é a cena”. O estado do jogo é um banco de dados consultável, em vez de uma árvore de cenas. Ela inclui um protocolo integrado para interação com agentes de IA. Licenciada sob a Apache 2.0.

A Mirror Engine está em alfa e prioriza o multiplayer, com um sistema de entidade-componente. O ponto interessante: ela inclui geração de texto para 3D por IA, produzindo Gaussian splats a partir de prompts de texto em cerca de 60 segundos. Scripts em TypeScript e cliente “Mirror Lite” para navegador.

Essas três engines não compartilham uma base de código nem uma equipe, mas partem da mesma tese de design: a interface principal de uma engine de jogos deve ser texto estruturado, não uma GUI.

Por que essa arquitetura importa

As engines de jogos tradicionais evoluíram para atender a uma pessoa sentada diante de uma mesa. Você tem uma viewport. Um painel de hierarquia. Um inspetor. Uma linha do tempo. Tudo foi projetado em torno de clicar, arrastar e posicionar objetos visualmente. Esse fluxo de trabalho é poderoso. Também é impossível de ser usado por um agente de IA.

Quando seu principal “usuário” é um LLM, você precisa de primitivas diferentes. YAML em vez de formatos binários de cena. Estado consultável em vez de árvores de cena aninhadas. Comandos baseados em protocolos em vez de cliques do mouse. Operação headless em vez de renderização em janela.

É a mesma mudança que ocorreu na infraestrutura quando o DevOps passou de painéis de controle com GUI para infraestrutura como código. A mesma coisa está acontecendo nas engines de jogos, apenas vinte anos depois.

A interface MCP da nAIVE é o exemplo mais claro. O MCP (Model Context Protocol) está se tornando a forma padrão de comunicação entre agentes de IA e ferramentas. Quando uma engine oferece suporte nativo a MCP, qualquer agente de IA compatível com o protocolo pode manipular cenas, ajustar parâmetros, executar testes e iterar sobre a jogabilidade sem intervenção humana. Isso não é um recurso acoplado a uma engine tradicional. É uma relação fundamentalmente diferente entre a engine e seu usuário.

Gaussian splatting no desenvolvimento de jogos. Tanto a nAIVE quanto a Mirror o tratam como uma primitiva de renderização de primeira classe.

O panorama mais amplo

Essas três engines não são o único sinal. O Black Box da Meshy demonstrou mecânicas de jogo geradas por IA em tempo de execução. A OpenAI apresentou na GDC um RPG tático desenvolvido com Phaser. A camada de ferramentas entre “a IA gera algo” e “esse algo é executado como um jogo jogável” fica mais fina a cada mês.

Na Cinevva, temos construído essa ponte a partir da direção oposta. Nossa engine cuida da renderização, da física e da interação em tempo real, enquanto a IA cuida da geração de assets. A abordagem é diferente da nAIVE ou da Arcane, mas a aposta subjacente é a mesma: a engine de jogos do futuro precisa falar IA como sua primeira língua, não apenas adicioná-la como plugin.

Os fabricantes de engines tradicionais também sabem disso. A Unity apresentou uma prévia de ferramentas de criação de jogos com IA na GDC. A Roblox lançou a criação de modelos 4D com IA. Mas há uma diferença significativa entre adicionar recursos de IA a uma engine projetada para humanos e projetar uma engine na qual a IA é a interface principal.

O que acredito que acontecerá em seguida

A maioria dessas engines não sobreviverá. Isso é normal em uma nova categoria. Mas os padrões de design sobreviverão. Definições de cena baseadas em YAML, protocolos MCP para controle por agentes, estado do jogo consultável e operação headless. Essas ideias serão incorporadas às engines convencionais nos próximos dois anos.

A engine que vencerá esta era provavelmente ainda não existe. Mas seu DNA arquitetônico está sendo escrito agora, nesses três projetos e em alguns outros. A questão não é se as engines de jogos se tornarão nativas de IA. É se a transformação virá de dentro das empresas estabelecidas ou de novas concorrentes que projetaram suas engines para agentes desde o primeiro dia.

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Por Oleg Sidorkin, CTO da Cinevva

Duas semanas atrás, escrevi que a programação por vibe é a nova game jam. A tese era que as ferramentas de IA haviam derrubado a barreira entre ideia e protótipo. Desde então, as evidências passaram de "as pessoas estão criando protótipos" para "as pessoas estão vendendo".

Isso não é mais uma jam. É uma metodologia de produção.

Criando jogos completos com agentes de IA. O fluxo de trabalho multiagente é o padrão que permite escalar.

O que foi lançado em março

Void Balls foi criado pela BigDevSoon em 10 dias. Não foram 10 dias improvisando uma demo. Foram 10 dias criando um jogo com 29 mil linhas de C# distribuídas em 173 scripts, 88 arquivos de teste, cinco tipos de inimigo, 15 cartas de power-up e batalhas contra chefes. O fluxo de trabalho: 8 agentes Claude Code em paralelo, cada um responsável por uma área diferente. Arquitetura, implementação, balanceamento do jogo e testes. Tudo rodando simultaneamente. A arte veio do Replicate e o áudio, da ElevenLabs.

Grumbulus foi criado por dois desenvolvedores em duas noites. São 15 mil linhas de JavaScript puro, com áudio procedural e renderização em paralaxe, tudo gerado por meio do Claude Code. Sem framework. Sem engine. Apenas IA escrevendo JS puro.

CODEX MORTIS foi lançado no Acesso Antecipado da Steam como o autoproclamado "primeiro jogo do mundo 100% desenvolvido por IA". Um bullet hell de sobrevivência necromântica criado em três meses, usando Claude Code para animações e shaders e ChatGPT para a arte. TypeScript puro com PIXI.js e bitECS, empacotado no Electron. A demo atraiu 10.500 jogadores, com uma duração média de sessão de 71 minutos.

Catvivors chegou ao Acesso Antecipado da Steam como um roguelite sobre gatos no estilo de Vampire Survivors. Um desenvolvedor solo e pesquisador de IA criou tudo com Claude Code.

O padrão que importa

Os jogos individualmente são interessantes. O padrão replicável é ainda mais interessante.

O fluxo de trabalho de Void Balls merece atenção porque não se trata de uma pessoa digitando prompts. São oito agentes de IA em paralelo, cada um com uma função específica, trabalhando simultaneamente na mesma base de código. Isso não é programação por vibe. É trabalho de IA orquestrado. O agente de arquitetura define a estrutura. Os agentes de implementação criam os recursos. O agente de balanceamento ajusta as curvas de dificuldade. O agente de testes escreve e executa suítes de testes. Uma pessoa coordenando oito trabalhadores.

Esse é o fluxo de trabalho que permite escalar. Não é "mande o Claude criar um jogo", mas sim "gerencie uma equipe de agentes Claude como você gerenciaria uma equipe de desenvolvedores". O padrão de agentes em paralelo é o que permite passar de um protótipo a um produto pronto para lançamento em dias, em vez de meses.

A stack completa agora está comprovada: geração de código + geração de arte + geração de áudio + engine de jogo = produto pronto para lançamento. Cada camada conta com uma ferramenta competente. Claude Code para a base de código. Replicate ou Midjourney para a arte. ElevenLabs para o áudio. Escolha sua engine. A integração entre essas ferramentas ainda é precária, mas funciona.

Criando um FPS 3D do zero com programação por vibe em uma hora. Sem Unity, sem Unreal, sem engine.

Os limites reais

Vou ser direto sobre o teto dessa tecnologia porque acredito que o entusiasmo está avançando mais rápido do que a realidade.

A duração média de sessão de 71 minutos do CODEX MORTIS é impressionante para uma demo. Isso não revela nada sobre a retenção no sétimo dia nem se as pessoas pagarão pelo jogo completo. Os jogos lançados até agora são, em sua maioria, roguelikes, bullet hells e auto-battlers. São gêneros com variação procedural e profundidade mecânica que surgem da interação entre sistemas, não de conteúdo criado manualmente.

O que ainda não apareceu: jogos narrativos complexos, jogos de estratégia profundos e qualquer coisa em que o design de níveis exija intuição humana sobre ritmo e arco emocional. Os gêneros com os quais a IA lida bem são aqueles que podem ser sistematizados com mais facilidade. Isso não é coincidência.

"Pronto para lançamento" e "que vale a pena comprar" são coisas diferentes. O padrão de qualidade de um jogo gratuito para navegador e o de um jogo de US$ 15 na Steam não estão no mesmo nível. Ainda não vimos os dados de retenção ou de receita que mostrariam se jogos criados com IA podem sustentar um negócio, e não apenas um lançamento.

O que acredito que acontecerá a seguir

Mais jogos como esses serão lançados. A qualidade melhorará à medida que os modelos de IA avançarem e os fluxos de trabalho multiagente amadurecerem. O primeiro grande sucesso de verdade — um jogo criado principalmente com ferramentas de IA que mantenha uma base de jogadores e gere receita real — provavelmente chegará antes do fim de 2026.

Mas o que muda a indústria não é um jogo específico. É o fato de que a metodologia de produção agora existe. Criamos A Breaker Belt em três dias com duas pessoas. A BigDevSoon criou Void Balls em 10 dias com uma pessoa e oito agentes. Para uma categoria crescente de jogos, o tempo necessário para passar da ideia a um jogo pronto para lançamento foi reduzido de anos para semanas.

Os estúdios que deveriam estar prestando atenção não são as empresas AAA. São as publishers de médio porte que cobram US$ 20 por jogos que um desenvolvedor solo agora consegue criar em um mês.

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Por Oleg Sidorkin, CTO da Cinevva

A NVIDIA lançou o DLSS 5 na GDC com uma promessa: uma IA generativa que reconstrói iluminação, materiais e sombras em tempo real, fazendo os jogos parecerem fotorrealistas sem comprometer o desempenho. Então as pessoas viram o que ela realmente fazia com os rostos dos personagens.

A internet chamou isso de "yassificação". Grace Ashcroft, de Resident Evil Requiem, passou de uma sobrevivente abatida e marcada pela batalha para um rosto suavizado e homogeneizado que parecia pertencer a outra personagem. Leon recebeu o mesmo tratamento. A IA decidiu que a direção de arte original não era boa o bastante e a "corrigiu".

A apresentação do DLSS 5 da NVIDIA com Resident Evil Requiem. As mudanças visuais provocaram uma reação negativa imediata.

O que a NVIDIA lançou e o que isso realmente faz

As versões 1 a 4 do DLSS eram tecnologias de aumento de resolução. Elas renderizavam em uma resolução mais baixa e usavam IA para preencher os pixels ausentes. Os artistas gostavam delas porque respeitavam a imagem de origem. Sua direção de arte permanecia intacta. A IA apenas deixava tudo mais nítido.

O DLSS 5 é fundamentalmente diferente. É um sistema de IA generativa de vídeo para vídeo que funciona sem acesso aos assets originais do jogo, à geometria ou aos dados da cena. Ele recebe o quadro 2D renderizado e os vetores de movimento, e então gera um novo quadro com iluminação, materiais e detalhes "melhorados".

A palavra-chave é "melhorados". Melhorados segundo o julgamento de quem? Da IA. Não do artista.

Inicialmente, a NVIDIA o descreveu como tendo "compreensão da cena 3D". Depois, esclareceu que ele funciona apenas com dados de quadros 2D. Essa distinção importa. O sistema não está aprimorando o que os artistas criaram. Ele está interpretando uma imagem plana e gerando o que acha que deveria estar ali. Quando encontra um rosto com imperfeições deliberadas, cicatrizes, sujeira, linhas de estresse ou assimetria, tende a suavizá-las porque seus dados de treinamento associam essas características a uma "qualidade inferior".

Este é o problema do controle criativo

Os 52% dos desenvolvedores que disseram à GDC acreditar que a IA está prejudicando a indústria não estão todos preocupados em perder seus empregos. Muitos deles estão preocupados em perder o controle sobre a aparência de seu trabalho quando ele chega ao jogador.

O DLSS 5 torna esse medo concreto. Agora há uma IA no pipeline de renderização entre sua arte finalizada e a tela do jogador, reescrevendo ativamente suas decisões criativas. O rosto abatido que você passou semanas aperfeiçoando é suavizado. A iluminação sombria que você equilibrou cuidadosamente é "corrigida" para se tornar mais fotorrealista. A estética específica que você escolheu é generalizada para se transformar naquilo que o modelo considera "bom".

A Digital Foundry publicou uma prévia inicialmente positiva e depois lançou um vídeo complementar intitulado "Por que deveríamos ter esperado para publicar nossa cobertura". Até mesmo a imprensa de tecnologia, que costuma celebrar a NVIDIA, reconheceu que havia algo diferente nesse lançamento.

Segundo relatos, a Larian Studios, criadora de Baldur's Gate 3, abandonou algumas das ferramentas de renderização generativa em seu próximo projeto após a reação negativa dos fãs. Quando um estúdio que acabou de ganhar o prêmio de Jogo do Ano abre mão de uma tecnologia gratuita de renderização, o argumento sobre controle criativo deixa de ser teórico.

O vídeo complementar da Digital Foundry sobre o debate em torno do DLSS 5: "Deveríamos ter dedicado mais tempo."

O padrão é o mesmo

No início deste mês, escrevi sobre a poluição por IA no código aberto. O padrão é idêntico. Criar algo é barato. Criar algo bom ainda custa o mesmo. Avaliar se algo é bom ainda custa o mesmo.

No código aberto, são pull requests gerados por IA que parecem plausíveis, mas introduzem bugs sutis. Na renderização, são quadros gerados por IA que parecem "melhores", mas não correspondem à intenção do artista. Nos dois casos, a IA passa por cima do julgamento humano com uma saída estatisticamente mediana. Nos dois casos, outra pessoa paga o preço em tempo e controle criativo.

A diferença é que um mantenedor pode rejeitar um PR ruim. Um artista não pode rejeitar o DLSS 5 se a NVIDIA e a publicadora concordarem em ativá-lo. A GPU do jogador está reescrevendo seu trabalho em tempo real, e ele não tem voz nessa decisão.

O que acredito que acontecerá a seguir

A NVIDIA lançará o DLSS 5 no segundo semestre de 2026. Grandes publicadoras, incluindo Capcom, Bethesda, Ubisoft e Warner Bros., já aderiram. A tecnologia vai melhorar, e a "yassificação" ficará menos óbvia. A reação negativa diminuirá porque as pessoas se acostumam às coisas.

Mas a questão fundamental não desaparecerá: quando você adiciona IA generativa ao pipeline de renderização, quem dá a palavra final sobre o que o jogador vê? Neste momento, a resposta são os dados de treinamento da NVIDIA. Isso deveria incomodar qualquer pessoa que se importe com jogos como forma de arte.

Essa distinção é importante para a maneira como pensamos sobre ferramentas de IA em toda a indústria. A IA que serve à intenção do criador é uma ferramenta. A IA que passa por cima da intenção do criador é algo completamente diferente. O DLSS 1 ao 4 eram ferramentas. O DLSS 5 é o primeiro exemplo popular de uma IA inserindo seu próprio julgamento estético na arte de outra pessoa, no nível do hardware e sem pedir permissão.

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Por Oleg Sidorkin, CTO da Cinevva

Andrej Karpathy cunhou o termo "vibe coding" em fevereiro de 2025 para descrever a criação de software dizendo o que você quer e deixando a IA cuidar da implementação. Um ano depois, o Collins Dictionary o elegeu como Palavra do Ano. As buscas pelo termo aumentaram 6.700% naquela primavera.

Para a maioria dos softwares, vibe coding significa criar protótipos mais rapidamente. Para o desenvolvimento de jogos, significa algo mais específico. A barreira entre uma "ideia estranha" e um "protótipo jogável" desmoronou.

A Breaker Belt: Snake encontra Arkanoid, criado com vibe coding em três dias na Cinevva Engine

O que realmente mudou

As game jams existem porque o desenvolvimento de jogos demora demais para a maioria dos experimentos. Você recebe 48 horas, um tema e conta com toda a energia que conseguir manter à base de cafeína e adrenalina. A restrição força a criatividade. Não dá para criar nada ambicioso, então você cria algo estranho. Alguns dos melhores jogos da história começaram como projetos de jam.

Vibe coding faz algo parecido, mas elimina a pressão artificial do tempo. Quando descrever uma mecânica, uma atmosfera ou um comportamento gera um protótipo funcional em minutos, em vez de dias, você pode testar ideias que ninguém aprovaria. A economia da experimentação mudou.

Criamos A Breaker Belt em três dias. Duas pessoas, trabalhando de forma intermitente, sem jornadas exaustivas. Snake encontra Arkanoid. 50 ondas. 23 tipos de blocos. Música reativa. Narração por IA. Efeitos sonoros sintetizados em tempo real. Lançado para web, dispositivos móveis e PC. Normalmente, um projeto com esse escopo levaria vários meses para uma equipe de oito ou nove pessoas. Em vez de morrer em um documento de brainstorming, essa mistura estranha foi criada ao longo de um fim de semana prolongado.

É isso que vibe coding realmente faz pelos jogos. Não cria grandes jogos automaticamente. Torna os experimentos baratos.

Os números por trás da tendência

Os investimentos mostram o quanto o setor está levando isso a sério. A Cursor captou US$ 2,3 bilhões em uma rodada Série D. A Lovable captou US$ 330 milhões, atingindo uma avaliação de US$ 6,6 bilhões. Estima-se que 25% das startups da turma de inverno de 2025 da Y Combinator operavam com bases de código 95% geradas por IA.

Especificamente no desenvolvimento de jogos, a Three.js agora é a principal biblioteca para jogos web criados com vibe coding, com 2,7 milhões de downloads semanais no npm. Plataformas como Cinevva e Phaser, além de uma lista crescente de ferramentas de IA, estão criando ambientes de desenvolvimento nos quais descrever a intenção é a principal forma de entrada.

O próprio Karpathy já passou para o próximo conceito. Ele o chama de "engenharia agêntica", na qual agentes de IA escrevem código por conta própria, em vez de responder a prompts humanos. "Há arte, ciência e conhecimento especializado nisso", escreveu ele. A área está avançando mais rápido do que o vocabulário.

O que não muda

As limitações são reais e é importante falar delas com honestidade. À medida que os projetos crescem, o gerenciamento de contexto vira o gargalo. O desempenho dos modelos de IA piora quando o projeto se torna complexo demais para que todo o contexto caiba em uma única janela. Muitas vezes, o código gerado é bom o bastante para rodar, mas não para ser mantido. Quando algo quebra, depurar uma complexidade gerada por IA que ninguém compreende totalmente é um desafio à parte.

Há também o problema do bom gosto. A IA consegue gerar muito rapidamente um jogo funcional em termos de mecânica. Ela não consegue dizer se o jogo é divertido. Se a curva de dificuldade parece adequada. Se a música combina com a atmosfera. Se o ritmo mantém você envolvido ou o entedia aos poucos. Essa camada de discernimento — aquilo que separa um protótipo de um jogo que vale a pena jogar — ainda exige uma pessoa que se importe com o resultado.

As game jams funcionam porque a pressão do tempo obriga você a tomar decisões difíceis sobre o que importa. Vibe coding elimina a pressão do tempo, mas não a necessidade de fazer escolhas. Os melhores jogos criados com vibe coding virão de pessoas que sabem o que querem, não de quem aceita qualquer resultado devolvido pela IA.

O que acho que acontecerá a seguir

Mais jogos que não deveriam existir passarão a existir. Alguns serão terríveis. Outros serão brilhantes. A proporção talvez não mude, mas o volume mudará. E, nesse volume, você encontrará jogos que nunca poderiam ter sido criados antes. Gêneros que ainda não têm nome. Misturas que ninguém financiaria. Projetos pessoais criados por uma única pessoa porque, finalmente, as ferramentas deixaram de atrapalhar.

Essa sempre foi a promessa de ferramentas melhores. Não que tudo fique melhor, mas que mais coisas possam existir. A energia das game jams, o "vamos experimentar e ver no que dá", não está mais confinada a uma janela de 48 horas. É terça-feira à tarde e você tem uma ideia. Na quinta-feira, ela já está jogável.

A engine da Cinevva é gratuita. Sua ideia estranha de jogo pode estar a três dias de se tornar realidade.

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Por Oleg Sidorkin, CTO da Cinevva

O Steam Next Fest não é apenas um evento. É um conjunto de dados. Mais de 2.200 jogos participaram em fevereiro de 2026 com demos, trailers e a esperança de conquistar adições à lista de desejos. Os resultados chegaram e confirmam algo que desenvolvedores independentes sentem, mas nem sempre dizem em voz alta.

O Next Fest beneficia jogos que já têm público. Se você está começando do zero, o festival por si só não mudará isso.

Jogos independentes de destaque do Steam Next Fest de fevereiro de 2026

Os números

A presskit.gg analisou os dados, e as faixas são bastante evidentes:

O jogo mediano conquistou 460 adições à lista de desejos. Isso com uma demo disponível, uma página da loja no ar e a Steam promovendo ativamente o evento. Quatrocentas e sessenta adições à lista de desejos por uma semana de visibilidade dedicada na maior plataforma de jogos para PC do mundo.

O impulso se acumula. A falta de visibilidade também.

Quase todos os jogos da faixa Diamante chegaram com mais de 10 mil adições à lista de desejos. Eles já tinham cobertura de criadores de conteúdo antes do início do festival. A arte da cápsula comunicava a proposta imediatamente, mesmo em tamanho de miniatura. Eles já haviam feito o trabalho de marketing antes de participar.

E os jogos que chegaram com menos de 1.000 adições à lista de desejos? Em sua maioria, conquistaram apenas mais algumas centenas. O festival ampliou o que já existia. Não criou algo do nada.

Esse padrão não é exclusivo do Next Fest. Ele aparece em todos os lugares quando se trata de descoberta. O YouTube recomenda vídeos que já apresentam bom desempenho. O Spotify destaca músicas que já têm reproduções. Algoritmos de lojas em toda parte recompensam engajamento com ainda mais engajamento.

Se você já tem impulso, o Next Fest funciona como um multiplicador. Se não tem, é apenas um certificado de participação.

O gênero importa mais do que você imagina

Jogos cooperativos tiveram desempenho acima da média em todas as faixas. Criadores de conteúdo querem jogar com amigos durante as transmissões. Essa dinâmica social gera clipes, que geram visualizações, que geram adições à lista de desejos. O ciclo social do jogo alimenta o ciclo das redes sociais.

Jogos de sobrevivência e criação continuaram fortes, apesar de o gênero parecer tão saturado para quem desenvolve. Os jogadores ainda querem esses jogos. A oferta ainda não superou a demanda.

Jogos narrativos e visual novels tiveram dificuldades. O formato do Next Fest joga contra eles. Navegar por demos favorece jogos com clareza visual imediata. É preciso entender a proposta de um jogo em poucos segundos ao ver a arte da cápsula e, talvez, assistir a dez segundos de gameplay. Jogos centrados em história precisam de um contexto que miniaturas não conseguem oferecer.

Roguelikes ainda conseguiram se destacar, mas apenas com uma diferenciação forte. Em “é um roguelike com algo diferente”, esse diferencial precisa ser visível de imediato.

Por que estamos acompanhando isso de perto

Esses dados são importantes para nós porque a Cinevva foi criada especificamente para resolver o problema que eles revelam. Nossa descoberta centrada em reels mostra gameplay real, não capturas de tela cuidadosamente selecionadas. Você percorre os clipes, encontra algo que parece divertido e começa a jogar instantaneamente no navegador.

Não estamos tentando substituir a Steam nem competir com o Next Fest. Os dados mostram que essas plataformas funcionam muito bem para jogos que já têm visibilidade. A pergunta que nos interessa é: o que acontece com os outros 2.000 jogos? Aqueles que são realmente bons, mas não chegaram com um público já formado?

Esses jogos precisam de um caminho de descoberta que não dependa de um impulso preexistente. Um lugar onde um jogador possa encontrar por acaso um jogo que jamais descobriria em uma loja, simplesmente porque viu cinco segundos dele e achou interessante. É essa lacuna que estamos trabalhando para preencher.

O guia de estratégia para o Steam Next Fest que publicamos no início deste ano aborda o lado tático. Este artigo trata da conclusão estrutural. A descoberta na maior plataforma de jogos para PC está se tornando cada vez mais um sistema em que quem já tem muito recebe ainda mais. Se esse for o único sistema, muitos jogos excelentes continuarão invisíveis.

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Por Oleg Sidorkin, CTO da Cinevva

Rémi Verschelde é uma das pessoas que mantêm o Godot funcionando. Não como um projeto paralelo ou hobby, mas como o trabalho de uma vida. Ele mantém a engine desde antes de a maioria das pessoas ter ouvido falar dela, revisando contribuições, integrando patches e garantindo que aquilo de que milhões de desenvolvedores dependem realmente funcione.

No mês passado, ele descreveu o que está acontecendo com o fluxo de contribuições do Godot como algo "exaustivo e desmoralizante".

A causa: pull requests gerados por IA. Muitos deles.

Neste momento, o Godot tem 4.681 pull requests abertos no GitHub. Uma porcentagem cada vez maior dos novos envios vem de pessoas que digitaram um prompt, receberam algum código e o enviaram sem entender o que ele faz. À primeira vista, o código muitas vezes parece plausível. Ele compila. Os nomes das variáveis fazem sentido. Então, um mantenedor passa vinte minutos descobrindo que ele introduz um bug sutil, quebra um caso extremo ou resolve um problema que não existe.

O tempo gasto rejeitando PRs ruins é tempo que deixa de ser usado para revisar os bons.

A ironia se escreve sozinha

As ferramentas de IA deveriam tornar os desenvolvedores mais produtivos. Essa é a promessa. É por isso que as empresas estão captando bilhões para desenvolvê-las. E, no nível individual, elas realmente fazem isso. Uso ferramentas de IA todos os dias. Toda a nossa plataforma usa IA para criação de jogos, geração de música, modelos 3D e muito mais. Não sou contra a IA.

Mas há um efeito sistêmico sobre o qual ninguém fala nas apresentações para investidores. Quando a IA torna extremamente fácil gerar uma contribuição, o custo de enviá-la cai para zero, mas o custo da revisão permanece exatamente o mesmo, surge um problema de poluição.

As pessoas que enviam esses PRs não têm más intenções. A maioria delas quer genuinamente contribuir. Disseram a elas que as ferramentas de IA permitem contribuir com projetos de código aberto sem conhecimento especializado. E essas ferramentas realmente permitem gerar algo que parece uma contribuição. Só que não é.

Verschelde reconheceu que usar IA para detectar PRs gerados por IA seria "terrivelmente irônico". Ele tem razão. Combater conteúdo produzido por IA com detecção por IA é uma corrida armamentista em que ninguém vence.

O que isso realmente nos revela

Criar algo agora é barato. Criar algo bom ainda custa o mesmo.

Essa é a lição que está aparecendo em toda parte, não apenas na revisão de código aberto. Ela aparece no desenvolvimento de jogos, na produção musical e na criação de conteúdo. A IA rebaixou o patamar mínimo. A contribuição minimamente viável, o jogo minimamente viável e a publicação de blog minimamente viável agora podem ser gerados em segundos. Mas o patamar máximo não mudou.

Quem já dominava seu ofício agora trabalha mais rápido. A distância entre "criar algo" e "criar algo que valha o tempo de alguém" ficou ainda maior, porque o volume de resultados medíocres explodiu, enquanto o número de pessoas capazes de avaliar a qualidade não mudou.

As diretrizes de contribuição do Godot exigem que o uso de IA seja informado. As pessoas as ignoram. Seria possível tornar as regras mais rígidas, mas aplicá-las exige o mesmo tempo de revisão humana que se pretende economizar.

A verdadeira solução é entediante

O principal pedido de Verschelde é financiamento. Contratar mais mantenedores. Mais pessoas revisando o trabalho. Essa não é uma solução técnica. É uma solução organizacional. E provavelmente é a única que funciona.

Os projetos de código aberto estão aprendendo a mesma lição que o restante de nós: a IA não elimina a necessidade de julgamento humano. Ela a aumenta. Quanto mais conteúdo gerado por IA entra em qualquer sistema, maior é a necessidade de pessoas capazes de distinguir entre algo que parece certo e algo que está certo.

Pensamos nisso constantemente ao desenvolver as ferramentas da Cinevva. O objetivo nunca foi eliminar o julgamento humano da criação de jogos. É permitir que pessoas criativas concentrem seu julgamento no que importa: isso parece certo, isso funciona, alguém se divertiria com isso? O trabalho braçal é resolvido. O bom gosto não é automatizado.

O Godot vai encontrar uma solução. A engine é importante demais e a comunidade é forte demais para que isso não aconteça. Mas o padrão com o qual eles estão lidando não vai desaparecer. Todo projeto de código aberto, toda plataforma criativa e todo sistema que aceita contribuições do público terá de enfrentar a mesma pergunta: como lidar com um mundo em que produzir algo é praticamente gratuito, mas avaliá-lo não é?

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Por Oleg Sidorkin, CTO da Cinevva

Em fevereiro de 2026, os acontecimentos a seguir ocorreram em um intervalo de cerca de três semanas.

O CEO da Unity declarou publicamente que a empresa demonstrará a criação de jogos por prompts na GDC. A Roblox lançou uma ferramenta de criação 4D que gera objetos interativos a partir de texto. A Moonlake AI abriu a versão beta de seu Generative Game Engine, apoiado por US$ 30 milhões da Nvidia, de Jeff Dean e do cofundador do YouTube. O Phaser Editor v5 foi lançado com IA integrada diretamente ao editor de cenas por meio do MCP. E pelo menos meia dúzia de startups das quais eu nunca tinha ouvido falar apareceram no Product Hunt com alguma variação de “descreva um jogo e nós o criaremos”.

O vice-presidente de IA da Roblox fala sobre o modelo fundacional Cube e a criação 4D

Isso não é uma reclamação. É uma observação sobre o momento.

Dois anos atrás, quando apresentávamos a proposta da Cinevva, investidores de capital de risco da Sequoia, Pear, Draper e dezenas de outras empresas nos diziam que esse mercado não existia. Criação de jogos B2C? Desenvolvedores independentes não pagam por ferramentas. Não é possível simplificar o desenvolvimento de jogos sem acabar com seus recursos. O conjunto habitual de objeções disfarçadas de análise de mercado.

Agora, os maiores nomes do setor de jogos estão gastando centenas de milhões em uma corrida para criar variações da mesma coisa que diziam não ter como funcionar.

Essas ferramentas não são a mesma coisa

Eis o que importa e o que a maior parte da cobertura deixa passar. “Criação de jogos com IA” é um termo abrangente que esconde produtos fundamentalmente diferentes.

Ferramentas de texto para demo geram algo que parece impressionante em um tuíte. Você digita um prompt, recebe algo jogável e compartilha o GIF. O resultado é real, mas é uma demonstração. Transformar essa demonstração em um jogo que alguém jogaria por uma hora é um problema completamente diferente. A Moonlake e algumas das startups mais novas estão nessa categoria. Elas estão solucionando a faísca inicial.

Ferramentas de copiloto com IA funcionam dentro de um motor existente e ajudam você a trabalhar mais rápido. O Phaser Editor v5 com MCP faz isso. O Ziva faz isso no Godot. Elas não substituem o processo de desenvolvimento, mas o aceleram. Você ainda precisa entender o que está criando. A IA cuida do trabalho braçal.

Criação com IA nativa da plataforma é o que a Roblox está fazendo com o 4D. A IA está integrada ao ambiente de execução. Os objetos não apenas têm a aparência certa, mas também se comportam corretamente, pois o modelo de geração entende os sistemas de física e interação da plataforma. A desvantagem: você fica preso a essa plataforma.

Motores de jogos full-stack com IA tentam cuidar de tudo, desde o conceito até o lançamento. É isso que a Unity está prometendo para a GDC. É isso que estamos desenvolvendo há anos na Cinevva. Descreva o que você quer, faça ajustes com base no resultado e lance para web, dispositivos móveis, desktop e Steam. O jogo que você descreve no prompt é o jogo que você publica.

O Phaser Editor v5 integra IA por meio do MCP para oferecer assistência no nível da cena

A distância entre a demo e o lançamento

Todas as ferramentas desse segmento conseguem gerar algo que funciona. Essa parte ficou fácil rapidamente. A parte difícil é tudo o que vem depois. O jogo proporciona uma boa experiência em um celular? Ele lida bem com casos extremos? É possível ajustar a música, a curva de dificuldade e o ritmo? É possível lançá-lo em cinco plataformas a partir do mesmo projeto? A IA entende a diferença entre o que torna um jogo realmente divertido e o que faz uma captura de tela parecer interessante?

Alguns desses anúncios se transformarão em produtos de verdade. Outros conseguirão uma rodada de investimento, gerarão boas demonstrações e desaparecerão discretamente quando a parte de “lançar um jogo de verdade” se mostrar mais difícil do que a parte de “gerar um protótipo”.

O que acho que realmente está acontecendo

A validação de mercado que não conseguíamos obter em uma reunião na Sand Hill Road agora vem do próprio setor. Quando Unity e Roblox apostam seus roadmaps na criação com IA, elas confirmam aquilo que orienta nosso trabalho: as ferramentas devem se adaptar à forma como pessoas criativas pensam.

A corrida não é para ver quem anuncia primeiro. É para ver quem lança algo que as pessoas realmente usam para criar jogos dos quais se orgulham. Hoje, temos milhares de pessoas fazendo isso na Cinevva. A Breaker Belt foi feito por duas pessoas em três dias. A Cinevva Radio tem 362 faixas criadas pela comunidade. Essa é a diferença entre prometer construir o futuro e já viver nele.

A concorrência é boa. Significa que o mercado existe. Já sabíamos disso há algum tempo.

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