AI biedt Nederlandse gameontwikkeling de toekomst

Tekst: Kevin Cochrane, CMO van Vultr

Het gebruik van AI in gameontwikkeling

Studio’s wachten niet af of AI relevant wordt, ze bepalen waar het past. Zo ziet twee-derde genAI als een kans. Volgens de Game Monitor gebruikt bijna de helft van de ontwikkelteams al AI-tools voor codering (denk aan Copilot-achtige assistenten), en ruim 40% experimenteert met AI als het gaat om concept art en tekstuele drafts. Tegelijkertijd is er sprake van terughoudendheid: circa 40% geeft aan nooit AI-gegenereerde assets te willen gebruiken in eindproducten.

In een sector waar studio’s gemiddeld uit slechts zeven mensen bestaan, biedt AI vooral versterking van capaciteit in plaats van vervanging van personeel. Het verlaagt de kosten voor assetcreatie, versnelt lokalisatie en stroomlijnt QA-processen. Hierdoor kunnen ook kleinere studio’s beter concurreren met internationale spelers.

AI vraagt echter om rekenkracht. Het trainen, finetunen en inzetten van modellen vereist schaalbare GPU-capaciteit, iets wat voor kleinere teams vaak moeilijk te bekostigen is. Dankzij cloud-gebaseerde GPU’s, bare-metal servers en serverless inference-omgevingen krijgen studio’s on-demand toegang tot NVIDIA- en AMD-GPU’s. Daarmee kunnen ze AI-gedreven NPC’s, procedurele simulaties en gepersonaliseerde content creëren. Voor multiplayer-games helpt de wereldwijde infrastructuur om de latency laag te houden, zonder vooraf investeringen te doen in hardware.

Serious games

Serious games, een Nederlands specialisme, zijn in opmars. Ongeveer een kwart van de actieve studio’s bevindt zich in dit segment. AI maakt hier adaptief leren, dynamische dialogen en scenario-generatie mogelijk voor klanten in de zorg, onderwijs en overheid. Real-time inference ondersteunt trainingsbeslissingen en GPU-gestreamde XR maakt meeslepende ervaringen mogelijk zonder dat gebruikers dure hardware nodig hebben. En cloud-gebaseerde CI/CD houdt verspreide teams productief. Omdat “serious games” vaak meetbare impact moeten aantonen, kan AI-gedreven personalisatie direct bijdragen aan effectiviteit en engagement.

Ecosysteem van de gamingsector

Toch drukt de realiteit op de sector. Oprichters hebben te kampen met burn-out bij groeiende teams, moeite met het aantrekken van personeel met gespecialiseerd talent tegen marktconforme salarissen, en minder publieke steun dan in onze buurlanden. Investeerders blijven voorzichtig, waardoor financiering vaak uit vrienden- en familiekringen komt. AI en cloud zijn geen wondermiddelen die deze kapitaalproblemen oplossen, maar verlengen wel de runway. Door snellere prototypen, goedkopere lokalisatie en geautomatiseerde tests kunnen studio’s efficiënter werken en hun risico’s verkleinen. Dit speelt Nederlandse projecten in de kijker van uitgevers en investeerders die betaalbare, bijna-af prototypes willen zien.

De capaciteit van het ecosysteem wordt bepalend. Nederland telt 41 game-opleidingen, maar de instroom daalt en commerciële vaardigheden blijven schaars. AI-geletterdheid moet een basisvaardigheid worden: prompt-gedreven art workflows, AI-ondersteunde QA en narratief ontwerp met LLMs. Afgestudeerden die deze toolchains beheersen, zijn direct van waarde voor studio’s.

Op het vlak van infrastructuur biedt de markt nu flexibele toegang tot GPU’s en wereldwijde rekenkracht. Dankzijn prijsmodellen gebaseerd op gebruik en een brede geografische dekking kunnen studio’s risico’s beperken. Ze hoeven geen grote investeringen meer vooraf te doen en kunnen overcapaciteit voorkomen. Voor live games kan het opschalen van inference of simulatie per regio het verschil maken tussen een veelbelovende feature en een operationeel risico.

Van kantelpunt naar voorsprong

Wat is nodig om deze technologische verschuiving te verankeren in het Nederlandse game-ecosysteem?

Studio’s

Standaardiseer AI in pre-productie en tooling zoals code-assistenten, asset-drafts, geautomatiseerde testomgevingenen stel duidelijke richtlijnen op voor het gebruik van AI-content in eindproducten. Meetbare verbeteringen (iteratiesnelheid, defectratio, lokalisatie-output) kunnen financieringsgesprekken onderbouwen.

Opleidingen

Stem curricula af op de praktijk: versiebeheer voor AI-pijplijnen, verantwoord omgaan met trainingsdata, en performance-budgeting voor real-time inference. Ontwikkel interdisciplinaire trajecten die technische skills koppelen aan productie en verdienmodellen.

Infrastructuurpartners

Bied voorspelbare prijzen, regionale dekking relevant voor Nederlandse spelers, en eenvoudige routes van prototype naar live service zonder vendor lock-in. Leg nadruk op inzicht in inference-kosten zodat teams modellen en gebruik kunnen optimaliseren.

Beleid en financiering

Richt steun op vertaallagen, subsidies of co-investeringen voor verticale prototypes in toegepaste games, en incentives voor gedeelde compute/testbeds, waar kleine studio’s gezamenlijk van kunnen profiteren.

We bevinden ons op een strategisch kantelpunt. De combinatie van creatieve, kleinschalige studio’s, een gevestigde reputatie in serious games en een versnelde adoptie van AI-technologie biedt unieke kansen. Als studio’s, onderwijsinstellingen, infrastructuurpartners en investeerders hun krachten bundelen, kan de huidige experimentfase uitgroeien tot een internationaal exportmodel, vooral via AI-gedreven workflows die de productiviteit van kleine teams enorm vergroten.

Het echte risico is niet dat AI de manier van gameontwikkeling verandert, maar dat teams die afwachten straks ingehaald worden door concurrenten die sneller doorontwikkelen goedkoper testen en efficiënter opereren. De technologie is beschikbaar. Het verschil wordt gemaakt door hoe effectief het Nederlandse ecosysteem deze inzet.