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Pubg Ally: Krafton zeigt KI-Teamkollegen mit Nvidia ACE

Playtest für Anfang 2026 angekündigt



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Krafton hat auf dem GeForce Gamer Festival in Seoul die neueste Version von Pubg Ally vorgestellt – einen KI-basierten CPC (Co-Playable Character), der mit Spieler:innen spricht, kooperiert und eigenständig handelt. Der Playtest soll Anfang 2026 über die Pubg: Battlegrounds Arcade starten.

Was ist Pubg Ally? Eine KI, die wirklich mitspielt

Statt klassischer NPC-Skripte setzt Pubg Ally auf ein geräteinternes Small Language Model (SLM), entwickelt mit Nvidia ACE. Ally versteht Pubg-Terminologie, Karten und Item-Eigenschaften, kann Strategien diskutieren, seinen Spielstil anpassen und während Loot-Phasen, Gefechten und kritischen Survival-Momenten autonom entscheiden.

Sprachbasiert, schnell und mehrsprachig

Die Interaktion erfolgt per Voice. Ally unterstützt Englisch, Koreanisch und Chinesisch. Da das Modell vollständig on-device läuft, ist die Latenz gering – Kommandos wie „Bring mir 5.56-Munition“, „Revive an gelbem Ping“ oder „Rotieren nach Südost zur Ridge“ sollen direkt in taktisches Verhalten übersetzt werden.

Playtest & Roadmap

Krafton plant den ersten Playtest Anfang 2026 in der Arcade von Pubg: Battlegrounds. Feedback der Community soll in die Feinabstimmung vor der vollständigen Implementierung einfließen. Parallel setzt Krafton seine strategische Partnerschaft mit Nvidia fort, um ACE-basierte KI-Features im Gaming weiter voranzutreiben.

„AI First“: KRAFTONs größere Strategie

Im Krafton Live Talk (23. Oktober) kündigte das Unternehmen den Übergang zu einem „AI First“-Ansatz an. Ziel ist Agentic AI – Systeme, die Ziele planen, Tools verknüpfen und komplexe Workflows automatisieren, von R&D über Produktions-Pipelines bis hin zu In-Game-Services.

Warum das für Pubg spannend ist

Ein smarter, sprachgesteuerter Mitspieler senkt die Einstiegshürde für Solos/kleine Squads, eröffnet neue Strategien im Ranked- und Casual-Spiel und könnte langfristig Co-Op-Szenarien in der Arcade massiv aufwerten – ohne die Reaktionszeiten eines Server-Bots, da das Modell lokal rechnet.

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