Việc một nhà phát triển so sánh giữa việc xây dựng hai game bài - một game mất 3 tháng mà không có sự hỗ trợ của AI và game khác hoàn thành trong 3 ngày sử dụng Claude - đã gây ra cuộc tranh luận sôi nổi trong cộng đồng lập trình về việc liệu các mô hình ngôn ngữ lớn có thực sự tăng tốc phát triển game hay so sánh này có khiếm khuyết cơ bản.
Thí nghiệm ban đầu bao gồm việc tạo ra Truco, một game bài truyền thống, trong ba tháng năm 2024 mà không có sự trợ giúp của LLM, sau đó xây dựng Escoba, một game bài khác, chỉ trong ba ngày sử dụng Claude AI vào năm 2025. Tuy nhiên, cộng đồng nhanh chóng xác định được một số vấn đề với so sánh này khiến kết quả trở nên đáng ngờ.
So sánh Timeline Phát triển Game:
- Truco (không sử dụng LLM): 3 tháng phát triển từ đầu
- Escoba (với Claude LLM): 3 ngày sử dụng codebase có sẵn làm nền tảng
- Công nghệ sử dụng: Backend Go biên dịch thành WebAssembly, frontend React
- Cả hai game đều được triển khai dưới dạng ứng dụng phía client mà không phát sinh chi phí server
 |
|---|
| Một cuộc thảo luận về các trò chơi bài phổ biến ở Argentina làm nổi bật tầm quan trọng văn hóa của các trò chơi như Truco và Escoba |
Vấn đề lợi thế không công bằng
Lời chỉ trích quan trọng nhất tập trung vào cách tiếp cận của nhà phát triển đối với game thứ hai. Thay vì bắt đầu từ đầu, họ đã sao chép backend của Truco hiện có và yêu cầu Claude tái cấu trúc nó cho game mới. Điều này đã mang lại cho AI một khởi đầu rất lớn - không chỉ về mặt code hiện có, mà còn tất cả các quyết định kiến trúc, bài học kinh nghiệm và những hiểu biết về giải quyết vấn đề từ dự án đầu tiên.
Các thành viên cộng đồng chỉ ra rằng bất kỳ nhà phát triển có kinh nghiệm nào cũng có thể thực hiện cùng một nhiệm vụ tái cấu trúc trong khung thời gian tương tự, có hoặc không có sự hỗ trợ của AI. So sánh này về cơ bản đã trở thành việc xây dựng game từ đầu so với việc sửa đổi game hiện có, thay vì một bài kiểm tra thực sự về khả năng của LLM trong phát triển game.
Lập trình không phải là nút thắt cổ chai thực sự
Cuộc thảo luận đã tiết lộ một hiểu biết sâu sắc hơn về phát triển game mà nhiều người bên ngoài ngành này bỏ lỡ. Các nhà phát triển game có kinh nghiệm nhấn mạnh rằng việc lập trình cơ chế chưa bao giờ là thách thức chính trong việc tạo ra những game hấp dẫn. Những khó khăn thực sự nằm ở thiết kế game, cân bằng cơ chế, tạo ra các tài sản hấp dẫn, và quan trọng nhất, làm cho thứ gì đó thực sự thú vị để chơi.
Phần lập trình của phát triển game chưa bao giờ thực sự là nút thắt cổ chai. Một nhà phát triển độc lập có thể tạo ra các cơ chế khá nhanh, có hoặc không có AI. Công việc thực sự khó khăn nằm ở tất cả các lớp vô hình ở trên; cân bằng vòng lặp, điều chỉnh độ khó, tạo ra các tài sản không trông kỳ lạ, và xây dựng đủ độ hoàn thiện để giữ chân ai đó trong hơn 5 phút.
Quan điểm này giúp giải thích tại sao chúng ta không thấy sự bùng nổ của các game chất lượng cao mặc dù các công cụ AI trở nên dễ tiếp cận hơn. Công nghệ có thể đã hạ thấp một rào cản, nhưng những bức tường cao nhất vẫn còn nguyên vẹn.
 |
|---|
| Các quy tắc có cấu trúc của trò chơi bài " Escoba " nhấn mạnh thiết kế phức tạp cần thiết trong phát triển game ngoài việc chỉ lập trình |
Lợi thế dữ liệu huấn luyện
Một số nhà phát triển lưu ý rằng các game bài như những game trong thí nghiệm được đại diện rất nhiều trong dữ liệu huấn luyện AI. Các khóa học khoa học máy tính thường xuyên giao những dự án tương tự, và các quy tắc game được ghi chép đầy đủ trực tuyến. Điều này làm cho game bài đặc biệt phù hợp với sự hỗ trợ của LLM, nhưng kết quả có thể không áp dụng được cho các khái niệm game phức tạp hơn hoặc mới lạ hơn.
Một người bình luận quan sát rằng việc yêu cầu LLM tạo ra một bộ sprite hoàn chỉnh cho game 2D - một nhu cầu phổ biến trong phát triển game - liên tục thất bại, làm nổi bật những hạn chế của các công cụ AI hiện tại trong việc tạo ra tài sản game thực tế.
Thách thức phát triển game trong thế giới thực
Cuộc thảo luận cộng đồng cũng đề cập đến những thách thức rộng lớn hơn trong phát triển game hiện đại. Ngay cả với các engine mạnh mẽ như Unity đã dân chủ hóa việc tạo game từ những năm 2010, số lượng game thực sự xuất sắc đã không tăng tỷ lệ thuận với số lượng nỗ lực. Điều này cho thấy rằng các rào cản kỹ thuật, mặc dù có thật, không phải là yếu tố hạn chế chính để tạo ra những game thành công.
Game jam, nơi các nhà phát triển tạo ra game có thể chơi được trong 24-48 giờ, đã tồn tại từ lâu trước khi có LLM và chứng minh rằng các nhà phát triển có kỹ năng có thể nhanh chóng tạo ra nguyên mẫu khái niệm game. Sự khác biệt giữa nguyên mẫu game jam và bản phát hành thương mại nằm ở những tháng hoặc năm lặp lại, hoàn thiện và tinh chỉnh sau đó.
Thống kê phát hành game trên Steam:
- Phát hành hàng ngày: ~50 game mỗi ngày tính đến năm 2024
- Phát hành hàng tháng năm 2010: <10 game indie
- Phát hành hàng tháng năm 2022: ~500 game
- Phát hành hàng tháng năm 2024: ~750 game
- Phí xuất bản trên Steam: 100 USD mỗi game
Nhìn về phía trước
Mặc dù so sánh ban đầu có thể có khiếm khuyết, nó đã khơi mào cuộc thảo luận có giá trị về vai trò của AI trong phát triển phần mềm. Sự đồng thuận cho thấy rằng LLM xuất sắc như các công cụ năng suất cho các nhà phát triển có kinh nghiệm làm việc trên những vấn đề quen thuộc, nhưng chúng không loại bỏ những thách thức cơ bản của công việc sáng tạo.
Cuộc tranh luận làm nổi bật một sự phân biệt quan trọng giữa coding và programming - trong khi AI có thể giúp với các chi tiết triển khai và code boilerplate, việc giải quyết vấn đề sáng tạo và tư duy thiết kế làm cho game hấp dẫn vẫn là những thách thức đặc trưng của con người. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các ứng dụng có giá trị nhất của nó có thể là trong việc tăng cường sáng tạo của con người thay vì thay thế nó.
Tham khảo: Making Games in Go: 3 Months Without LLMs vs 3 Days With LLMs!