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「投资熄火」的AI游戏，正走在赛道爆发的前夜

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做在无人问津处，卖在人声鼎沸时。

摘要
游戏行业被认为是能够快速赚取大钱的领域，一些创业者考虑转向AI游戏开发。
“游戏+AI”：在传统游戏架构上添加AI元素，如AI NPC，但AI并未颠覆游戏架构或创造新的商业模式。
“AI+游戏”：从游戏的底层架构开始，用生成式AI的能力构建游戏，AI成为游戏体验的核心。
AI游戏有可能从产品转型为平台，提供开发套件和底层技术支持，鼓励用户创造内容（UGC）。通过AI技术，游戏开发者可以构建开放世界，提供更自由的游戏体验，从而吸引更多玩家。
“就目前的一级市场情况而言，做大模型‘融不到钱’，早就不是新闻了。”
对雷峰网说出这句话的，是一个曾经的“明星创业者”——拥有多家大厂经历、在顶会顶刊发表数十篇论文，且拥有七十余项专利。去年年初大模型正火的时候，他甚至也一度成为资本市场的“宠儿”，被看作是最有前途的科学家创业者之一。
一年多过去，市场终究捧起了一群明星，但在明星的光芒背后，却是深不见底的黑暗——“我们的项目，投资人看了都说好，言之凿凿，但最终term都签不成。”说起这事，这位曾经的“明星创业者”甚至有些神伤。
“实在不行，就去做AI游戏吧。”他向雷峰网坦言，“如今的科技行业，能挣大钱、快钱的行业，也就是游戏了。”
01

游戏和AI，资本市场上的“难兄难弟”

一个被称为“互联网下个世代的钥匙”，另一个被称为“第九艺术”——生成式AI与游戏，两个看似没有交集的赛道，却在资本市场遭遇了相似的命运。
另一位游戏行业投资人向雷峰网透露，自去年Q3的大模型应用层热潮结束之后，整个投资环境迅速变冷，用“急转直下”形容也并不过分。
可以作为论据的是，在新近爆出的智谱获投沙特的4亿美金中，据坊间传闻，实际投资规模可能在几千万美金左右，主打一个“重在参与”。而智谱AI一个千亿模型的价格，大约在400万人民币左右，相较其研发成本，“基本骨折价”。
如果说将目前KIMI、文心一言的“会员订阅”“Token计费”也算作一个商业模型，那么类比互联网产品，大模型产品的边际成本其实一直居高不下——“如果大模型公司将自己定义成应用型公司，可能根本上不了市。”某基金的投资经理如是分析道。
而当一群尚存热血的制作人们走出大厂，想要独立制作一款原生AI游戏时，他们将遇到的融资难度，将会是两个赛道“1+1＞2”的级别。
谈到 AI 游戏，大多数玩家心中的总能想起《逆水寒》的 AI NPC，玩家可以和生成式 AI 驱动的游戏人物谈天说地、自由交流。
这种，本质上是“游戏+AI”——厂商在传统游戏架构的基础上，添加AI玩法。目前不少一线游戏大厂们都在探索，但 AI 对游戏的加成并不明显。
但在目前为止，无论是腾讯、网易等传统游戏大厂，抑或是以上海四小龙为代表的“内容向”新生代厂商，对于游戏的AI化探索，到目前为止仍然有限。一位在国内大厂多年的游戏制作人告诉雷峰网，对于这些拥有相当体量的大厂而言，AI部门由于目前来说仍然是成本中心，因而不具备独立开展业务的可能性。所有的AI相关探索，必然会被带上“产生价值”的紧箍咒。
以网易AI部门[伏羲]为例 ，自2017年至今，伏羲在网易游戏中落地的AI玩法并不算少。譬如《逆水寒》 中的 AI 照片捏脸、智能养育、大宋头条、UGC剧组模式；《永劫无间》端游中基于强化学习技术的噩梦人机玩法等等。
如果放到腾讯，其AI Lab团队在《王者荣耀国际服》上发布了GiiNEX,这是全球第一个在手机端侧落地的AI私人游戏教练，旨在用生成式AI的能力，让新人玩家更快熟悉和上手游戏。

但上述玩法能够实现的一个重要前提，上面谈到的几个项目，已经是头部大厂的头部产品，但游戏 + AI并未颠覆游戏的架构，创造新的商业模式；谨慎地进行 AI 创新，也无法增加用户的“付费深度”，这给开发商的动力也略显不足。
伏羲在《逆水寒》等项目中的地位，更像一个技术中台，其目的是将AI技术尽可能产生商业回报，对其更有开创性的技术探索，实际上有诸多限制。这也是游戏+AI商业上被低估的重要原因。
如果用过去十年和近两年的AI项目实际情况，不少人得出了这样的结论：以目前的技术水平，AI项目的落地范围有限，在大多数时间里，它被市场高估了——哪怕与游戏结合，以目前大厂和独立团队的探索深度，仍然难以做出革命性的产品。
如果“游戏+AI”的天花板就是如此，似乎游戏和 AI 的结合之路前景相当暗淡。
然而，要是决心用 AI“掀”了游戏的“桌子”，把游戏的常识全部颠覆呢？
02

“游戏+AI”≠“AI+游戏”

如果说，现在用 AI 给游戏锦上添花，在游戏上面做更多的新功能，是“游戏+AI”；而 AI +游戏则是完全不同的路子：从游戏的底层架构开始，用生成式AI的能力加以构建。
一位AI游戏创业者这样向雷峰网描述了二者的区别：“你把AI生成的功能拿掉，看看这个项目还能不能独立运行，或者还能不能叫‘游戏’，如果能，那就是AI+游戏，如果不能，那就是原生AI游戏。”而后者随着AI模型能力的增加，在单个游戏项目中的比重，是在逐年增加的。
早在去年，类似的AI游戏，其实已经有了雏形。从技术路径来看，最早一批的AI游戏，工程水平可以称得上“原始”——它们通常基于通用语言大模型的通用数据库， 根据玩家输入的具体指令生成对应的反馈内容。
以雷峰网在去年某场开发者大会见到的“文字拳皇”游戏为例，该项目的主要玩法是，玩家在对话框中输入对应的招式，文心一言将作为裁判来判断该招式对对手产生的伤害，进而给出结果。

就游戏类型而言，它的形态停留在文字对话阶段，更接近类似galgame、MUD等文字网游。根据雷峰网的现场实测结果，在没有限制模型参数和预训练的情况下，文心一言对招式威力的判断，只能根据现有文字描述的“华丽”程度来进行。
甚至当雷峰网输入拳皇经典角色——七枷社的“暗黑地狱极乐落”的时候，由于不在文心一言的数据库里，作为一款“拳皇AI游戏”居然无法判定其威力水平。
这已经是2023年末的事情了——彼时不管是小参数模型，还是多模态的模型生成，均处于尚未明朗的阶段，换言之，开发者即便有很多想法，在绝对技术的限制下，也难以有发挥的空间。
即便如此，这款尚处原始阶段的“文字拳皇”，已经完全具备了AI原生游戏的构成要件——基于文字、图片、音频、视频等多模态生成的AI大模型，开始成为玩家与游戏交互的核心。以往通过预设参数、预设剧本进行游玩的游戏体验，或许可以被完全颠覆。（关于国内AI游戏发展的相关情况，欢迎添加作者微信FernandeZ-D交流）
而在7个月之后，AI行业的进化，以及新的多模态生成技术，已经让部分开发者拥有了足够用来“烹调”的食材——换句话说，不到一年的时间里，AI游戏玩家所能获得的反馈，已经从单一的文字形态，进入到了文字、图像、音频兼具的视频时代。
而在互联网时代，同样程度的模态进化，耗费的时间是接近三十年。
需要注意的是，在互联网时代，不管什么模态，其内容的生产，几乎都是靠纯人力来进行。数字资产的累积效率，通常也呈线性的增长态势。而在AI大模型的助力之下，只要拥有足够多的玩家和想象力，其游戏内容的提供，已经几乎从开发者一方，转移到玩家一方，内容增长速度，和体验的迭代速度也将是指数级的。
纵观过去几十年的科技发展史，每一次产品交互的变革，都带来了万亿美元规模的行业革新。无论是可视化操作系统的微软、个人电脑和智能手机的苹果，抑或是去中心化社交媒体的脸书，他们在每一次技术浪潮中，都抓住了改变人机交互的契机。
03

从“小众”到不再小众

即便AI原生游戏，在不到两年内取得了突破性的进展，但对于掌握大部分行业资源的游戏大厂而言，仍然是一个试错成本高但回报未知的“鸡肋”。这反过来，给了诸多独立开发团队新的机会。
在此之前，他们仍然需要解决一个极为实际的问题——基于生成式AI大模型游戏的玩法同质化。
一个很简单的例子是，在前述雷峰网参与的开发者大会上，无论是“文字拳皇”，还是号称“开放世界”的孤岛探险预习项目，按传统游戏类别划分，均未能走出文字游戏的窠臼，大厂AI团队开发的“AI伴侣”类型的应用，同样如此。后来的AI游戏，大多没有偏离这条路线太远。
大多数玩家在游玩这些游戏时，除了开头半小时或许能有一些“尝鲜感”，后续如果接触了其他厂商的同类型项目，也很难有更新奇的体验。
在拥有卡普空、EA、科乐美、2K等多家主机游戏公司从业经历、[Mindcraft]项目制作人常楠看来，目前AI游戏最热门的领域，大多数会在游戏NPC上做文章，并与现行的MMORPG游戏做深度结合，《逆水寒》即是如此。
另一种方向，则是类似《动物之森》的AI智能体。但核心问题在于，在这些探索中，AI在交互中的比重有多大？AI比重的大小，能否与用户体验的增加形成正相关？
常楠团队的解法是， 先避开卷成红海的热门赛道，从一些看似冷门，但玩家群体稳定、付费能力在线的题材入手。譬如基于龙与地下城规则（下称 DND）的桌面角色扮演游戏——这是世界上第1个商业化的桌上角色扮演游戏。玩家扮演不同种族、不同阵营的角色，在奇幻的世界中进行冒险。严格意义上说，这是目前市面上所有角色游戏的鼻祖。目前最接近 DND 的 3A 类型游戏，是《博德之门》系列。

这个游戏也是去年TGA的年度最佳游戏

在一场线下或者线上连麦 DND 中，玩家手中没有可视化的画面，只有一个背景设定和人物属性，剩下的游戏体验，几乎通过自己想象中的未知开放世界，和游戏 GM（主持人、裁判）来提供。很显然，基于生成式大模型的 AI，天然能提供这样的体验。

以往的线上和线下 DND，即便有 GM 的存在，玩家仍然要花费时间去熟悉规则书和背景设定，即便相对目前较重度的游戏而言，这也是极其不低的学习门槛，更重要的是，以目前主流的碎片化游玩方式，即便是线上 DND，也需要花费大块时间，这对于有付费能力的中产及以上群体而言，是较为奢侈的。
有基于此，常楠的思考则是，通过AI大模型机器学习的形式，把学习成本降下来，降下来之后，用户规模也能随之扩大。具体操作方法是，把 DND 的规则书输入大模型，让大模型做 DND 游戏的主持人。
在此之后，玩家只需要做的，则是提供一个想要的游戏背景，AI驱动的DM为你生成更精细的世界观、地图和随机事件。在此之后，曾经需要近10人、固定场地、大块时间的DND游戏，或许一个人、一部手机就能随时启动，随时游玩。
或许对于国内的游戏投资人而言，DND 赛道是一个过于生僻和冷门的赛道。但需要指出的是，通常这些冷门赛道的玩家，“游戏婆罗门”含量极高，对应的付费能力和创作能力也极为丰富。
这里以另一个冷门游戏类型——4X历史模拟游戏为例，《欧陆风云》、《十字军之王》的玩家群体相对整体玩家大盘，占比极少，但其用户粘性和创作者生态极为丰富。
譬如《欧陆风云4》的上市时间是2011年，但至今仍然在更新 DLC，付费玩家和第三方 MOD 创作者仍然在贡献扩展内容。《十字军之王》、《钢铁雄心》的生态也同样如此。而这样一群死忠玩家的存在，也让母公司 Paradox Interactive 得以在纳斯达克成功上市。

欧陆风云4在发售的14年间，发布DLC30多个，一个老玩家如果要完整体验游戏内容，总花费大致在2200元以上

与之相对，DND 游戏，在海外同样拥有这样一批充满热情的“婆罗门”，一旦通过AI去降低“入坑”门槛，就有机会让更多拥有丰富想象力的轻度玩家，能够享受到这个游戏类型的乐趣。在常楠看来，如果是非常大众的赛道，那么必然挤满了高技术力和大资本的大厂，创业机会不大。
但押注类似 DND 或者 SCP 这类的小众亚文化，反而有潜在扩圈的可能性——在海外论坛，譬如 reddit和 discord，对此的讨论已经很多，但没有很好的产品，因而在商业上或许很有机会。
[Mindcraft]的技术路径，也沿袭了一般AI游戏的演化路线，在最开始的时候，其体验与一般 MUD 游戏无异，都是纯文字生成体验，但在文生图技术成熟之后，常楠团队测试发现，其体验相比纯文字，上升了数倍；再加入实时动画生成的体验之后，体验在此基础上，又上升了数倍。不过，这只是对开发者而言，用户实际体验如何，还需到端测之后才能知晓。
而通过AI生成开放世界之后，常楠会把自己的硬件资产（算力，研发等等），全数投入 story telling和 DM 的智能体层面。在一般NPC的投入可能就要少一些。核心是在一个完全自由的世界（类比GTA5）和一个完全不自由的世界（类比纯线性关卡）之间寻找一个平衡。至于如何考量，其一是成本，其二是体验，目标是比现在所有图形化的游戏开放一个数量级，体验比现有游戏好一个数量级，就足够了。而在基于AI无限生成的能力，这是完全可以做到的。
一个更性感的想法是，在 AI 生成 DND 开放世界渐趋成熟之后，这完全可以成为一个模板，套用于泛二次元这类同人玩家聚集的赛道。
玩家可以根据自己的想象力，为自己热爱的二次元角色构建一个未知的异想世界，并吸引足够多的同好进行游玩。作为开发者，只需提供足够好用的开发套件和底层技术力即可。并借此完成从PGC（机构创造内容）到 PUGC（专业用户创造内容）乃至UGC（用户创造内容）的转型。
在二次元领域，从一个恋爱文字冒险游戏衍生成动画、音乐等二创内容，并形成稳定亚文化受众群体的案例，同样存在，如《东方project》。

由此也能发现，AI时代的游戏开发者，完全有可能将一个原本是产品的生意，做成一个平台生意——两者在商业上的天花板差距，移动互联网时代已经无数次地向市场完成了证明。
而基于大模型在底层交互的革新，曾经苦于商业化的生成式AI，完全可以通过游戏，这一受众面最大的互联网产品，最大程度地发挥其技术价值和商业价值。以常楠为代表的大厂出身独立AI游戏制作人，正在身体力行地证明这一点。

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