Diseñé un videojuego por menos de 25 dólares y así quedó

Hace muchos años, recuerdo haber insertado un disco de 3.5 pulgadas en mi PC. Con mi dinero, había comprado un software de diseño de videojuegos por catálogo por 5 dólares. Y mientras miraba la terminal, perdido sin una interfaz gráfica de usuario familiar… mis esfuerzos de programación se desvanecieron.

El diseño de juegos se convirtió en un concepto abstracto incluso cuando me convertí en periodista de videojuegos: un tema esbozado en cuadernos, discutido teóricamente y observado críticamente. Eso fue hasta que inicié Moonlake AI. Con una financiación de 30 millones de dólares de inversores como Nvidia, AIX, Jeff Dean, el científico jefe de Google, y Steve Chen, el co-fundador de YouTube, la startup de 15 personas, fundada por dos estudiantes de doctorado de Stanford, sueña con crear juegos completos —desde juegos de disparos en primera persona hasta puzles 2D— con una sola instrucción.

Sí, las aplicaciones de programación dinámica como Claude Code y Replit también permiten crear juegos, pero Moonlake está diseñado específicamente para ello. Nunca te pedirá que copies un fragmento de código, ofrece plantillas para empezar si lo deseas y también cuenta con rutas sencillas para incorporar tus propios recursos. Recuerda tu visión y trabaja constantemente para mejorarla contigo.

Por una suscripción de 40 dólares al mes —aunque técnicamente puedes probar la plataforma de forma gratuita—, escribes lo que quieres reproducir y, listo, está codificado, se prueban errores y aparece.

Con el lanzamiento público en versión beta, el equipo de IA de Moonlake sabe que aún no son un generador de juegos de una sola partida: mientras yo probaba mi primer borrador de juego en minutos, me llevó horas ir y venir con la máquina para pulirlo mucho más.

De hecho, los objetivos a largo plazo de Moonlake AI van mucho más allá del ambicioso objetivo de codificar videojuegos con vibraciones. Su plan más amplio no es solo desarrollar Moonlake para que sea más capaz, sino aprovechar el propio proceso de diseño de videojuegos para construir un modelo de IA innovador para el mundo.

Construyendo mi juego en Moonlake AI

¿Soy el único que, mirando fijamente el mensaje, frente a esta máquina que todo lo puede, de repente no puede pensar en hacer nada?

Fue esta falta de creatividad lo que me hundió la primera vez que probé Moonlake. No se me ocurrió nada original, así que sugerí un juego de calabozos en 3D. A pesar de no tener ideas originales, expuse mi visión con una consigna explícita de varios párrafos. Me pareció demasiado exigente para el sistema, demasiado ambicioso y demasiado alejado de lo que imaginaba. Mi consigna se materializó como una gran sala destrozada llena de personajes con forma de píldora, sin una solución sencilla.

Cuando le conté esta historia a Sun Fun-Yun, cofundador de Moonlake AI, me sugirió empezar con algo más pequeño. Centrarse en interacciones más pequeñas y construir a partir de ahí. —Aunque compartió algunos proyectos puntuales que había realizado en un día, incluyendo este clon de Centipede y un simulador postapocalíptico—.

Así que hice el trabajo humano y pasé días antes de dar con un nuevo concepto: un chef en miniatura corre de un lado a otro con un cono de helado gigante, atrapando las bolas de helado que caen. Se apilan y cada vez es más difícil mantener el equilibrio. A partir de aquí, podría explorar todo tipo de bucles de juego, dependiendo de lo que me pareciera divertido —quizás ganar puntos por cada bola, quizás algunas combinaciones de sabores introdujeran bonificaciones, quizás bolas de helado que no atraparas te estorbaran—. Pero por ahora, me centré en esta sencilla introducción. 

Escribí esta solicitud en el mensaje a la izquierda de la interfaz. Y, al igual que ChatGPT, Moonlake se puso manos a la obra, elogiándome por mi brillante idea creativa y desglosando las tareas necesarias para hacerla realidad.

Moonlake me ofreció un estimado de 15 a 20 minutos para terminar el trabajo. Entonces se lanzó: más rápido de lo que podía analizar, el sistema creó y procesó una lista de tareas pendientes. Necesitaba crear mallas gráficas, mecanismos de oscilación y sprites para mis gráficos. Investigó temas que no entendía fácilmente. Una mezcla de explicaciones sencillas y luego cientos de líneas de código llenaron el chat, expandiéndose y luego consolidándose fuera de mi vista.

Me impresionaron las decisiones que tomó por sí sola, no solo desglosando las tareas necesarias para un producto mínimo viable, sino también introduciendo una animación de rebote cuando el helado tocaba el cono —un detalle que pensé en pulir más adelante—. El sistema incluso indicó que estaba cargando el juego y probándolo —detectando y corrigiendo algunos errores— antes de que apareciera ese botón mágico en el gran recuadro central que compone la mayor parte de la interfaz: Jugar.

El momento me recordó la primera vez que probé la IA general; ¡funcionó! ¡Más o menos!

Mi primer borrador parecía sacado de la época de los videojuegos. Mi chef era demasiado grande, el cono demasiado pequeño. Y los helados no se apilaban. 

Pero vaya, acertó muchísimo con mi simple discurso. La idea central estaba ahí. El helado caía del cielo a la velocidad justa. La escala de toda la escena parecía la adecuada. Todos los controles estaban asignados sin necesidad de explicar qué tecla debía hacer qué. Mi chef… era como una mancha blanca pegada a un cono. Necesitaba retoques. Pero Moonlake incluso hizo un buen trabajo creando un fondo de cocina de azulejos blancos, con sutiles helados impresos como murales.

A partir de ahí, empecé a darle instrucciones a la máquina para que arreglara el helado y se apilara. Eso creó otros problemas. El helado empezó a apilarse, pero se caía con cualquier movimiento. Adaptarme a la sensación me llevó a probar todo tipo de indicaciones nuevas, e incluso mientras fallaba una y otra vez, empecé a darme cuenta de cómo la IA traducía ideas como la adherencia a su propio código anotado. Siguieron horas de actualizaciones informales en una pestaña de mi navegador.

Arreglar la física de las palas fue un fastidio. Terminé en un bucle de problemas sin resolver.

Pero también pedí un nuevo chef, este con un sombrero enorme y elegante, con pequeñas marcas de sudor que se asomaban cada vez que cambiaba de dirección. Moonlake dominó toda la idea desde el principio. ¿Mi estética preferida? No. Pero captó la onda. Me sentí satisfecho, pero también me di cuenta de que perfeccionar esta experiencia hasta convertirla en algo delicioso requeriría mucho trabajo. ¿Otro día? ¿Una semana? Era difícil saberlo.

A la mañana siguiente, en un último intento —¡tenía que presentar un artículo!—, decidí añadir varias de mis peticiones pendientes de un solo golpe, solo para ver qué podía hacer Moonlake. Quería un gran multiplicador de puntos, una mejora gráfica kawaii y algunas correcciones más a mi molesta física de la pala.

Fue injusto solicitar todas estas actualizaciones a la vez, y casi seguro que algo se rompería. Siguieron quince minutos de programación mientras tomaba un café. ¿A qué volví? ¡En gran medida, a mi tarea! ¡Algunos problemas nuevos con el deslizamiento del helado! ¡Una pantalla de fin de juego que no pedí! Pero, por fin, un juego de verdad —creado con unos 950 de mis 1,500 créditos mensuales— y publicado para que lo pruebes con solo pulsar un botón.

—Moonlake aún está determinando el precio de los créditos adicionales—.

Creando el modelo de frontera

Como muchas empresas de IA, Moonlake solo cobra a sus clientes el coste de computación, por lo que la suscripción básica incluye una cantidad limitada de créditos para ejecutar la IA. Todos creen que ese coste debería ir aumentando con el tiempo, lo que podría ampliar los márgenes de Moonlake en las suscripciones o simplemente reinvertirse para mejorar la capacidad de la plataforma. Pero solo cuando pregunto cómo Moonlake entrenó su modelo comprendo realmente cómo funciona todo y, en cierta medida, por qué este generador de videojuegos existe como negocio. 

Moonlake es un modelo de IA en constante crecimiento. Sin embargo, también es un agente de desarrollo de videojuegos que coordina tu tarea con varios modelos de IA especializados de terceros que pueden gestionar cualquier aspecto, desde la física hasta la generación de recursos. Además, se está convirtiendo en algo aún más ambicioso gracias a la gran potencia de la IA existente.

“El nuestro es un orquestador que aprende a fusionar estas modalidades”, dice Fan-Yun. “Y con el tiempo, nuestro modelo puede ser cada vez más capaz e incorporar las capacidades de otros modelos al nuestro”.

Pero eso es solo el comienzo de la estrategia. Al codificar en Moonlake, creas tu propio videojuego. También entrenas el modelo de frontera de Moonlake —lo que se enmarca en un segmento muy publicitado de “modelos de mundo” o lo que Moonlake denomina “modelos multimodales”— que no se limitan a reorganizar palabras y conceptos (LLM), sino que comprenden a fondo qué es el mundo, cómo funciona y cómo todas sus superficies y puntos de contacto responden a las entradas en el espacio físico. 

Esto significa que cuando corrijo a Moonlake, diciendo que una bola de helado debe apilarse y pegarse sobre otra, aprende que las bolas de helado se pegan unas sobre otras. Si multiplicamos eso por millones de solicitudes de usuarios muy específicas, como explica Sharon Lee, cofundadora de Moonlake AI, el diseño de juegos podría proporcionar un bucle de entrenamiento perfecto para alimentar innumerables datos sobre cómo esperamos que funcione el mundo en estos modelos.

No, muchos, o incluso la mayoría de los juegos, no operan con la física del mundo real, lo que se traduciría 1:1 en alguna simulación. Pero en algunos casos sí lo hacen, y Moonlake podría extraer dicha física real para sus propias simulaciones. Además, los fundadores creen que las relaciones causales mencionadas anteriormente que mapea aportarán una claridad a los modelos del mundo que de otro modo sería difícil de precisar.

“Existe una brecha entre los grandes modelos lingüísticos actuales y la semántica que comprenden, frente a la construcción real de un mundo a partir de ellos”, afirma Lee. Y creen que esta brecha se puede cerrar con más datos intencionales.

Hoy en día, los investigadores intentan obtener información de este mundo alquilando Airbnb y escaneando las habitaciones con láseres, pero se trata de información relativamente estática y difícil de escalar. La IA también puede analizar videos para extraer conclusiones, pero estas carecen de la precisión de la contextualización humana. ¿Y en cuanto a los videojuegos? “Si entrenas un modelo con una gran cantidad de datos de Fortnite, sabes que no vas a generalizarlos a datos del mundo real”, afirma Lee. “Nuestros datos simplemente escalarán exponencialmente en comparación con los datos seleccionados manualmente o recopilados”.

Incluso la inteligencia artificial Genie de Google puede generar una gran cantidad de asombrosos mundos 3D con cierta interactividad, pero las interacciones que ofrecen son superficiales en el mejor de los casos.

“Creo que la diferencia radica en observar el mundo tal como es, en lugar de observarlo y comprenderlo con causalidad”, dice Fan-Yun. Y, por lo tanto, la causalidad es lo que Moonlake busca.

Los videojuegos son una tarea para la versión 1 del modelo de Moonlake, ya que el ciclo de retroalimentación del usuario puede ser muy útil. Sin embargo, en el futuro, el equipo prevé aplicar una versión más madura de este modelo a otros campos. Ven oportunidades para entrenar a la próxima generación de robótica o mejorar los vehículos autónomos. Lee afirma que incluso han recibido llamadas de empresas manufactureras que creen que comprender el factor humano podría ayudar a identificar problemas relacionados con el factor humano en el diseño de productos y la producción en cadena.

El desafío, por supuesto, es construir Moonlake lo suficientemente bien como para que produzca juegos a los estándares de los jugadores y que continúe invirtiendo en el producto, para que la gente pueda rediseñar todo el paquete gráfico con solo presionar un botón o exportar fácilmente estos juegos para venderlos en PC, iOS o cualquier otra plataforma que deseen. 

Todas estas ideas están en desarrollo. Pero por ahora, Moonlake AI ofrece un viaje accesible a la era de la codificación de vibraciones, todo desde la perspectiva de la diversión.