DeepMind se asocia con EVE Online para probar IA en un universo virtual de 23 años

El CEO de DeepMind y padre de AlphaGo, Demis Hassabis, ha utilizado juegos para investigar en IA durante más de una década.

Esta vez, lanzó la IA dentro del «universo vivo» que lleva 23 años en funcionamiento: un juego multijugador espacial llamado EVE Online, cuya guía para principiantes puede desalentar a los jugadores.

El juego tiene un final, pero EVE no lo tiene.

A principios de mayo, DeepMind anunció oficialmente una colaboración de investigación con EVE Online, simplemente porque el universo complejo y impulsado por jugadores de EVE es un entorno seguro perfecto para probar la memoria, el aprendizaje continuo y la planificación a largo plazo de la IA.

DeepMind se asocia con EVE, no para buscar una experiencia de juego divertida ni para potenciar la jugabilidad, sino para abordar los tres desafíos más difíciles y ampliamente reconocidos en la investigación actual de agentes de IA; Hassabis apuesta su respuesta en un juego antiguo con 23 años de funcionamiento.

Fenris Creations (anteriormente CCP Games) anuncia colaboración con DeepMind

La empresa detrás de EVE Online anunció cuatro cosas el mismo día, 6 de mayo:

• Reindependencia del grupo matriz Pearl Abyss;
• Cambio de nombre a Fenris Creations;
• Completar una operación de 120 millones de dólares;
• Como parte de esta independencia, Google posee una participación minoritaria en Fenris Creations y ha iniciado simultáneamente una colaboración de investigación con Google DeepMind.

El CEO de Fenris Creations, Hilmar Veigar Pétursson, afirmó en el anuncio:

Esta transición no implica despidos ni reestructuración; el equipo, el producto y el plan de desarrollo permanecen sin cambios. EVE continúa.

Desde la perspectiva de los indicadores operativos, esta empresa viene a discutir colaboraciones con «armas reales», no a vender activos para sobrevivir.

EVE Online generó más de 70 millones de dólares en 2025, con noviembre registrando el ingreso más alto de su historia, y el Q4 se convirtió en el segundo trimestre más rentable en los 20 años de historia del juego.

Fenris Creations se ha separado, lo que significa que EVE ahora tiene una matriz que puede decidir independientemente las colaboraciones de investigación, sin estar sujeta a los objetivos estratégicos de una editorial de juegos más grande.

Caja del juego de mesa publicado por Fenris en 1997. El nombre «Fenris» precede a EVE Online por seis años; cambiarlo a Fenris Creations es un retorno, no un nuevo comienzo.

¿Por qué DeepMind eligió a EVE?

Muchas personas, al escuchar «juegos + investigación de IA», primero piensan en AlphaGo o AlphaStar, pero EVE es diferente de ellas.

El go y StarCraft comparten una característica común: un partido tiene un inicio, un final y reglas claras de victoria o derrota.

El objetivo de AlphaGo es ganar una partida de ajedrez, el objetivo de AlphaStar es ganar una batalla de StarCraft, ambos son paradigmas de investigación de "inteligencia de una sola partida", pero EVE no tiene un final.

EVE Online es conocida por su "universo compartido único" (single-shard / single shared universe), donde numerosos jugadores compiten, comercian, forman alianzas y libran guerras durante largos períodos en el mismo mundo persistente.

Los jugadores han establecido aquí sistemas económicos reales, alianzas políticas, grupos militares, rutas comerciales, rencores históricos y planes de guerra que abarcan años.

Algunas campañas tardan un año entero desde su preparación hasta su conclusión. El surgimiento y la caída de algunas alianzas son estudiados por jugadores posteriores como historia real.

Hilmar dijo en el anuncio: "EVE es uno de los pocos lugares donde se pueden explorar problemas de inteligencia en un entorno que ya funciona como el mundo real."

Hassabis también mencionó que jugó videojuegos desde pequeño, que su carrera comenzó diseñando simulaciones de juegos de IA, y que la investigación de AlphaGo, AlphaStar y SIMA está profundamente vinculada a los juegos, siendo EVE la elección para la próxima fase:

Estoy encantado de colaborar con Fenris Creations para explorar seguramente nuevas experiencias de juego y avanzar en la investigación de IA en un universo creado por jugadores y de complejidad sin igual.

La mayoría de las pruebas de IA son como un examen médico; EVE es más como lanzar a la IA dentro de una «sociedad artificial» que ha estado en curso durante 23 años.

Esta vez, la oficina enumeró claramente tres áreas de investigación: planificación a largo plazo (long-horizon planning), memoria (memory) y aprendizaje continuo (continual learning).

Estas tres direcciones son consideradas los tres desafíos más difíciles en el campo de la investigación de agentes de IA.

Si alguien cerca de ti ha jugado EVE Online durante más de diez años, pídele que abra su cuenta y te muestre su lista de amigos; muy probablemente verás decenas de grupos, cientos de nombres, y notas como «deuda pendiente de la campaña Delve de 2018», «traidor interno de Goonswarm, no cooperar» o «este tipo es un espía, todos en la organización lo saben».

This is not a context window, but a cross-session long-term memory with a decade-long start.

Esta prueba de memoria, los jugadores de EVE la superan todos los días, y la prueba de aprendizaje continuo es igual.

En enero de 2014, la batalla de B-R5RB duró aproximadamente 21 horas, involucró a más de 7.500 personajes, destruyó 75 Titanes y causó pérdidas equivalentes a unos 300.000 dólares en dinero real. El desencadenante de toda la batalla fue un pago de factura soberana que no se realizó automáticamente.

Después de esta batalla, toda la táctica de flotas del juego se reescribió. Durante los años siguientes, la configuración de flotas y los sistemas tácticos de todos los aliados se iteraron en torno al análisis posterior a la batalla. Se modificaban cada mes, y cada derrota se desglosaba en actualizaciones de estrategias ejecutables.

En cuanto a la planificación a largo plazo, la unidad de tiempo estándar para las guerras de alianzas en EVE no son las horas, sino los meses. Una guerra interestelar, desde su preparación hasta su estallido, implica la construcción de naves, transporte, diplomacia, infiltración y contraespionaje, con cientos de jugadores que colaboran espontáneamente sin ninguna programación de tareas, avanzando durante meses hacia un objetivo común.

Este sistema de colaboración surgió espontáneamente entre los jugadores en los últimos 23 años.

Los tres huesos más duros evaluados actualmente en las evaluaciones de agentes de IA son precisamente la rutina diaria de los jugadores de EVE.

La evolución impulsada por los jugadores en EVE durante 2023 generó un entorno siempre cambiante, siempre complejo y sin atajos, que no se puede sintetizar artificialmente en un laboratorio.

SIMA 2, lanzado por DeepMind en noviembre de 2025, ha evolucionado de «ejecutar instrucciones» a «comprender objetivos, razonar procesos y aprender mientras juega».

Desde la perspectiva de la investigación, el proyecto EVE y SIMA 2 pertenecen a la misma línea de «juegos como entornos de entrenamiento para agentes», con la diferencia de que esta vez el escenario es un universo real que ha estado funcionando continuamente durante 23 años.

Escenas de campañas dentro del juego EVE Online; este tipo de batallas a gran escala, organizadas espontáneamente por jugadores y que a menudo duran varias horas, es la razón principal por la que DeepMind eligió EVE como escenario para la investigación en planificación a largo plazo y aprendizaje continuo.

La forma en que DeepMind colabora con Fenris es más conservadora de lo esperado; DeepMind no obtuvo permiso para acceder directamente a los servidores en vivo de jugadores activos.

DeepMind declaró en su anuncio que la investigación inicial se llevará a cabo en una versión offline de EVE Online, utilizando servidores locales para probar y evaluar los modelos en un entorno controlado, sin conectarse a los servidores en producción de EVE Online.

Por un lado, la versión fuera de línea significa que DeepMind no consumirá los datos de combate de los jugadores en línea ni perturbará la economía real del servidor, lo que evita cualquier complejidad relacionada con la privacidad y el cumplimiento normativo.

Por otro lado, la versión fuera de línea de EVE aún puede conservar los diseños centrales, como el sistema de reglas complejo, las naves y los mecanismos económicos, y la estructura de los sistemas estelares.

DeepMind recibió un mundo complejo, probado por jugadores durante 23 años, como un examen donde el agente debe sobrevivir.

Al mirar hacia atrás desde el campo de entrenamiento de DeepMind de los últimos quince años, hay una línea de evolución muy clara.

De 2013 a 2015, Atari fue el punto de partida. DQN colocó al agente en juegos con niveles claros y reglas cerradas, como Breakout y Space Invaders, evaluando su capacidad de reacción y estimación de valor.

De 2016 a 2017, AlphaGo y AlphaZero. Las reglas del Go son consistentes, el espacio de acciones es enorme pero cerrado. Se prueba la búsqueda y el razonamiento de cadenas largas.

En 2019, AlphaStar ingresó a StarCraft II. Por primera vez en un entorno de juego en tiempo real, con información incompleta y multiagente. Se evaluaba la toma de decisiones en tiempo real bajo observación parcial.

En 2024, SIMA quería crear un agente universal que operara en múltiples juegos, basándose en la transferencia y la generalización.

En 2025, la actualización SIMA 2: no solo ejecuta instrucciones, sino que también puede dialogar con los usuarios, razonar objetivos y mejorar automáticamente durante el juego.

SIMA 2, lanzado por DeepMind en 2025, ha evolucionado de «ejecutar instrucciones» a «comprender objetivos, razonar procesos y aprender mientras juega».

Cada generación de entorno incorpora más aspectos del «mundo real»: desde reglas cerradas hasta reglas abiertas, desde información perfecta hasta información imperfecta, desde enfrentamientos únicos hasta transferencia entre partidas.

Pero hasta ahora, estos entornos seguían siendo principalmente tareas relativamente cerradas, divisibles y evaluables repetidamente; por ejemplo, Atari son juegos de arcade con reglas fijas, AlphaStar enfrenta partidas individuales de StarCraft, y SIMA prueba la generalización entre juegos en múltiples entornos virtuales 3D.

Lo que distingue a EVE es que es un mundo persistente con una duración prolongada, impulsado por los jugadores, cuya economía y estructuras políticas evolucionan continuamente.

Se desarrolló durante 23 años a través de la evolución espontánea de un grupo de jugadores reales en un mundo con reglas abiertas: una economía impulsada completamente por los jugadores (con fluctuaciones de precios ISK comparables a los mercados financieros reales), estructuras políticas entre alianzas (diplomacia, espionaje, acuerdos de cesación del fuego) y un ecosistema de guerra completo que abarca desde conflictos pequeños hasta batallas de 21 horas.

En la comunidad, el consenso sobre la evaluación de agentes se está volviendo cada vez más claro: ya no hay nada nuevo que hacer con puntuaciones en tareas puntuales, pero aún no existe un entorno adecuado para evaluar la memoria a largo plazo, la planificación entre semanas y el aprendizaje a partir del fracaso.

Entonces, la elección de DeepMind esta vez es: en lugar de crear un entorno sintético, entrar en una «sociedad artificial» que ha sido sometida a pruebas de estrés durante 23 años por jugadores humanos.

Pero también surgió un problema más grande:

¿Qué falta entre un agente de IA que pueda existir, aprender y planificar continuamente en EVE y un agente autónomo que opere en el mundo real?

Referencias:

https://x.com/GoogleDeepMind/status/2052011542707630461

https://www.ccpgames.com/news/2026/studio-behind-eve-online-goes-independent-rebrands-as-fenris-creations-enters-research-partnership-with-google-deepmind

https://deepmind.google/blog/sima-2-an-agent-that-plays-reasons-and-learns-with-you-in-virtual-3d-worlds/

Este artículo proviene del canal de WeChat "Nuevas Inteligencias", autor: Apocalipsis ASI, editor: Yuan Yu