所謂的尋找自我，指的是目前游戲業(yè)界對于AI游戲的討論，仍然大量集中在AI游戲本身的定義——究竟AI要在游戲環(huán)節(jié)中發(fā)揮什么作用，這個產品才能稱作真正的“AI游戲”？
這并不是一個鉆牛角尖的小問題。雷峰網在“投資熄火”的AI游戲，正走在賽道爆發(fā)的前夜中曾經提到過，游戲投資和AI投資，都是近兩年降溫劇烈的賽道，二者結合的AI游戲，更是一個“投資冰河”。身份的差異，直接影響到融資難度的高低。
線年末的時間節(jié)點，業(yè)內仍然跑出了大量的AI游戲產品，它們或探索激進，或AI應用較為保守，但相比此前停留于FLASH級別的AI游戲，已經迭代到精品獨立游戲的形態(tài)。
與中小廠商和獨立團隊相比，騰訊、網易等游戲大廠，并不是AI游戲的主要陣地。但AI之于追求工業(yè)化大生產的游戲行業(yè)，卻有著極為現實的“降本”和“提效”需求。騰網二廠在此基礎上的探索，也從未停止。
以此為始，游戲行業(yè)的“AI革命”路徑已日益明朗：一是供給側的AI提效，二是產品側的玩法革新。前者通過AI提升從游戲代碼到美術設計的開發(fā)效率，已逐漸從單一模型轉向成熟平臺；后者則受限于AI技術邊界與玩法設計的平衡，仍在持續(xù)探索和迭代。
對騰訊而言，要投資或者孵化一款AI游戲，從技術實現角度來講，“并不算難”。但在現實層面，除了一些頭部項目“擁抱AI”以外，獨立于成熟項目的AI游戲，卻還沒有什么消息。
就雷峰網與騰訊長期交流的情況來看，騰訊在3A級項目，乃至AI相關技術的研發(fā)迭代，在某些細分領域已經走到了行業(yè)頭部，相關探索起步也更早——不過，這類探索的發(fā)端，大多數情況下是以“游戲+AI”的形式進行，即用 AI 在成熟的游戲項目上“錦上添花”。
相較原生AI游戲，“AI+游戲”的形式不破壞游戲原有架構，且有主項目穩(wěn)定的營收作為試錯成本。“AI+游戲”即是在傳統(tǒng)游戲體驗基礎上，加入基于自然語言驅動的可互動NPC內容。在2024年8月的德國科隆國際游戲展上，《暗區(qū)突圍》端游發(fā)布了基于大語言模型的AI隊友F.A.C.U.L.。
現場Demo視頻顯示，AI隊友已能實時分析玩家發(fā)出的自然語言指令，如“二號，去前面帶路”、“用前面那棵樹做掩體”等，還能識別超過10000個游戲內物體，甚至報告天氣情況，大幅提升了AI隊友與玩家的戰(zhàn)術配合。
有聰明能 Carry 的 AI 隊友“陪玩”，雖然還沒達到“原生 AI 游戲”的境界，但已經是 AI 在游戲上走出的一大步。
原生 AI 游戲，對大廠來說或許還有些“冒進”——而在“AI 提效”的層面，作為國內游戲工業(yè)化的頭部廠商，騰訊已經發(fā)布了多款AI游戲開發(fā)平臺。
集成了騰訊多年的游戲美術設計數據，混元能夠更精確理解需求，并為設計師提供可控的生成流程——無論是二次元、寫實還是像素風，混元都能相對準確地把握項目的美術方向和創(chuàng)作意圖。
換言之，騰訊的 AI 能力正在以一個類似“技術中臺”的形式，對游戲開發(fā)進行賦能——公司內部十余年來積累的開發(fā)、設計數據，都可以成為混元的養(yǎng)料。
2025 年 7 月，混元平臺將生成范圍從 2D 擴展至 3D，借助 Hunyuan3D-PolyGen，開發(fā)者可以生成面數達上萬面的幾何模型，從而解決 3D 資產生成中布線質量和復雜物體建模的難題，提升美術師建模效率。
同為一線游戲大廠，騰訊和網易雖然在最終的落地上各有千秋，但回到組織架構的根上，卻走上了截然不同的道路。
2023年以來，當混元作為騰訊T一級部門存在之后，騰訊游戲的AI相關部門形成了一種典型的矩陣化架構——既有騰訊混元這樣的獨立的集團級AI相關的事業(yè)部，也有分散在各個游戲工作室的AI部門，混元互通有無。在游戲AI相關領域進行大量技術互通與合作。
據雷峰網了解，大量游戲工作室的 AI 團隊，近幾年與混元的合作大量增加。但到具體負責的部門，跨部門、跨條線的數量，對于協(xié)作開發(fā)形成了不小的挑戰(zhàn)。譬如光子內部某項目組的 AI agent，在上線之后不久被要求與混元合作。其形式則是該部門提供資金和產品，由混元負責后續(xù)開發(fā)和應用場景。
從合作形式來看，發(fā)出需求的游戲工作室AI團隊，雖然名義上處在“甲方”的位置，但AI合作項目的實際孵化到商業(yè)落地，很多是由混元來負責。這也導致大量的溝通成本與實際落地效果的“落差”。
此外，各個項目組的核心代碼高度保密，這就意味著不能將代碼數據上傳至部署在云端的AI 模型；但如果不這么做，開發(fā)者就只能寄希望于內部研發(fā)，或者私有化部署的模型能力——而雖然都是 AI，但模型間的性能的差距卻不可小視。明明身處大廠，有時卻難以用上最先進的 AI 能力，也難免讓人感到可惜。
要讓 AI 能力落進自己的游戲項目，除了本部門的審核，不僅要越過工作室群的中臺，還要越過IEG的中臺，再到TEG的中臺與混元合作。就后來的協(xié)作結果來看，實際成效并不能讓雙方滿意。
在一些騰訊出身的AI游戲從業(yè)者看來，目前的騰訊固然有了自己的AI游戲技術儲備，但從技術轉化為商業(yè)化產品，仍然有非常長的路要走——這甚至跟技術本身，沒有特別大的關系。
原因之一，是“AI 游戲”本身，在騰訊內部的地位不夠靠前。在混元之前，騰訊所有的 AI 相關團隊，都需要依附于某一個工作室，獨立性并不夠強。早在七、八年前，王者榮耀旗下的 AI 團隊，已經研發(fā)了基于深度學習的 AI 人機，并作為王者榮耀 elo 機制的一部分存在。
AI 機器人提升日活的方式很簡單。過去的游戲人機，其行為邏輯多數靠行為樹AI運轉，智能程度與人類相比存在較大差距。但搭載深度學習 AI 之后，它能根據人類玩家調整自己的行為，即“菜得像人”，這保證了大量水平一般的玩家的游戲體驗，并最終促成了王者榮耀的日活暴漲。
類似的情形也存在于近兩年的《三角洲行動》——無論是大戰(zhàn)場模式還是搜打撤模式，單次對局中都有大量人機存在。從結果來看，水平一般的玩家能獲得游戲體驗，同時真人玩家高手也能獲得不錯的排名，這對于如今《三角洲》熱度來講，功不可沒。
但游戲+AI 的弊端也因此暴露：從KPI的角度來看，AI 團隊的貢獻，沒法直接地體現在流水和轉化上。而很多項目里的 AI 團隊，也都被認為是不受待見的“成本部門”。
某超頭部游戲的的 AI 團隊，就有這樣的風聞：在 AI 能力的支持下，游戲日活暴漲——而 AI 團隊卻沒能拿到對等的回報。最終，這個團隊離開了原先的公司，開始了獨立創(chuàng)業(yè)，自研的原生 AI 游戲也臨近上線
相較騰訊，網易游戲的 AI 實踐，并未采用“大中臺”的模式，而是選擇與工作室群緊密綁定——而網易的伏羲實驗室，
不局限于“科研”的成分，還多了不少與工作室和項目的緊密鏈接。相關人士告訴雷峰網，伏羲實驗室的主要 AI 技術應用，仍然與雷火旗下的拳頭項目深度綁定。這里的綁定不止是來自雷火項目的 AI 項目需求，與之相關的資源和預算，往往也與項目直接相關。
這里的需求，并非是集團戰(zhàn)略下的按部就班，而是一種基于項目實際需要的“雙向匹配”。因而與游戲AI相關的強化學習、角色創(chuàng)建與驅動、自研人設大模型等方向，以及服務于生產制作、玩法創(chuàng)意的AI提效，伏羲實驗室通常都有自己的技術儲備。
從這個角度來看，伏羲在雷火工作室群內部的定位，更像一個“AI技術中臺”——產品/業(yè)務部門若有AI需求，伏羲實驗室會承接響應，伏羲也會根據對游戲的理解向游戲提出AI解決方案，推薦新的AI產品和技術，雙方達成一致后，將會按照投入人頭和服務器使用量，向產品部門收費。從這個角度講，伏羲也有自己的“KPI”。
這類程度的 AI 探索，并不會直接影響核心戰(zhàn)斗或數值系統(tǒng)，它的主要側重點，在于深化游戲與玩家在劇情和社交層面的互動，以提高游戲的玩家粘性與活躍度。
添加微信 zhangxian2021 了解詳情。歡迎識別文末海報二維碼，報名參會，相約 GAIR 2025 ~但相較于騰訊側重于 AI 在工業(yè)化生產層面的提效，伏羲在AI項目立項層面，相對而言，自由度更高。
一旦脫離大廠環(huán)境，創(chuàng)業(yè)團隊的各項“雷火競技緊箍咒”被解除，這是否意味著原生AI游戲，可以走上更為“順利”的開發(fā)范式呢？
某種意義上，這仍然回到了最開頭的那個定義問題。按錸三實驗室AI研究員吳天驕的說法，對于AI原生游戲的判斷標準只有一個：沒有AI，這個產品根本無法存在。
這樣來看，目前市面上最為激進的，走入demo階段的“AI原生游戲”，本質上仍然屬于“AI增強型游戲”而非“AI原生游戲”。哪怕是那些看似以AI判定勝負或決定劇情走向的作品，本質上仍運行在確定的框架之上。AI在其中的作用只是“局部隨機變量”——為確定性系統(tǒng)增添不確定性，而不是創(chuàng)造系統(tǒng)本身。
也因此，AI游戲目前沒有固定的題材，固定的范式，只能憑借制作人選定的題材融入AI生成相關的玩法，這導致不同團隊之間，由于項目類型，團隊AI化程度的差異，其AI應用水平方差也極大。
以目前在原生AI玩法探索較為靠前的《麥琪的花園》為例，它的核心玩法循環(huán)由三部分組成：營地建設、NPC 互動和世界探索。玩家需要打怪獲取材料，用來升級營地；營地等級提升會解鎖新功能，并與 NPC 建立更深入的關系。NPC 會回饋稀有資源或特殊道具，幫助玩家獲得更強裝備，進入更廣闊的世界探索。
值得一提的是，《麥琪的花園》項目團隊規(guī)模不大，不超過20人，其中負責AI及其研發(fā)的算法工程師占據近一半，剩下的人員則負責程序、美術、策劃等傳統(tǒng)游戲開發(fā)的所有流程。
但在自研AI開發(fā)管線的幫助下，原先一個算法工程師一周的代碼量可以從一千多行飆升至三萬行。
如果說《麥琪》的案例相對“商業(yè)化”，另一種“個人勢”AI游戲，則更像是一個“作者游戲”。譬如近期于steam上線試玩版的《妹居物語》，團隊一共兩個人，項目預算則“高達”8000人民幣。
相較傳統(tǒng)Galgame，《妹居物語》的“差異化表現”在于，它并沒有太多影響劇情走向的故事分支，而是通過AI，實時記錄，控制，影響玩家與游戲主角相處的每一天——你說過的話會被記住，情緒會被寫進日記，關系好時有默契，鬧別扭時也會冷場。故事不再只靠預設橋段，而是跟著玩家的游戲節(jié)奏慢慢長出來。
以日常對話為例，《妹居物語》并不需要玩家自己“找話題”，而是通過“對話/互動 → 觸發(fā)事件（約會/小游戲/日常場景） → 數值反饋（好感/信任變化） → 記憶沉淀 → 新解鎖（功能/性格轉變/特殊事件） → 新的對話場景 → 循環(huán)往復”的模式，形成可以重復體驗的游戲循環(huán)。
在此過程中，大量在傳統(tǒng)Galgame中會被“預制”的游戲演出，被統(tǒng)統(tǒng)交給了AI，譬如下五子棋，如果玩家一直輸，她會注意到，并開始放水，棋力越下越爛。這不是預設的結果，而是 AI 根據互動自己做的判斷。
在策劃層，AI缺乏必要的創(chuàng)造力，策劃的想法會超越AI，但在諸多情況下，AI考慮的因素會比真人更全面，能在原有創(chuàng)意方案基礎上指出各種可能的漏洞，使得玩法、戰(zhàn)斗等游戲模塊趨于完善。
就目前的游戲生產流程而言，美術部分可能占據40%到50%的成本，在充分利用AI之后，預計提效幅度在10%-20%左右。
換言之，對于如今的AI游戲開發(fā)團隊而言，AI帶給項目的并不只是玩法側的完善，對于更靈活的創(chuàng)業(yè)團隊，它實際上已經深度地影響游戲開發(fā)范式，原先策劃-程序-美術涇渭分明的邊界和層級，不知不覺間開始模糊。
誠然，生產力一側的AI革命如火如荼，但在用戶端的產品體驗上，AI帶來的“異質”并不能抵消其在游戲性上的孱弱。也因此，AI游戲的未來并非在“技術”與“游戲性”間二選一，而是如何將AI的涌現能力轉化為真正的娛樂價值。
本文作者胡家銘，長期關注游戲行業(yè)技術浪潮和迭代，近期持續(xù)關注米哈游等游戲大廠的在研項目和發(fā)行項目，如欲交流分享更多內幕信息，歡迎添加作者微信：FernandeZ-D，深度交流。
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