摘要：从米哈游创始人蔡浩宇最新作品《Whispers from the Star》的预告片首曝，到刚刚结束的GDC 2025 95场“AI+游戏”议题的热烈讨论，AI 对游戏行业形态和市场认知的颠覆似乎从未停歇。

从米哈游创始人蔡浩宇最新作品《Whispers from the Star》的预告片首曝，到刚刚结束的GDC 2025 95场“AI+游戏”议题的热烈讨论，AI 对游戏行业形态和市场认知的颠覆似乎从未停歇。

正如1972年雅达利推出首款家用游戏机Atari Pong，将游戏从街机转入家庭游戏，正式开启了游戏产业的商业化进程，以及1996年任天堂推出《超级马里奥64》，为3D游戏设计构建了基础方法论框架一样。自2023年ChatGPT的问世起，人们期待AI能够复制游戏行业的新一代宏大叙事。

但在另一方面，我们至今似乎仍未看到AI游戏的“GPT时刻”，没有一款游戏能给市场带来真正的颠覆式体验。

一直以来AI游戏应用的探索者们似乎在上演一场盲人摸象：有的人只能摸到鼻子，有的人只能摸到耳朵，但没有人能完全将大象的全貌一览无余。此时我们有必要弄清楚，AI游戏目前到底发展到了什么程度，哪些赛道存在机会，未来究竟要走向何方。

人类对于人工智能最初的需求，就是要AI模仿真人。

这对于游戏行业亦然。游戏开发者很早就观察到游戏中非玩家角色（NPC）的核心功能——与玩家交流——与大模型的自然语言对话带来的体验高度吻合。

因此游戏行业“AI化”的第一步，就是对NPC进行重构。

以往设计师们通过角色行为树、有限状态机来让游戏内的NPC来模仿人类。

例如在《刺客信条》等动作类游戏中，这样的场景相信玩家一定不会陌生：当敌对NPC距离玩家较远时会使用弓箭等远程武器；而当距离较近时，则会掏出近战武器。这些设计师预设好的判断节点，丰富了玩法体验。

但有限的行为树链路，显然无法刻画出真正的拟人。于是设计师们开始借助大模型来决策NPC的行为，其目的就是希望能够让NPC发散出更加“自由”的表达。

这种尝试最先发生在海外UGC圈子里。早在2022年海外就有玩家在《我的世界》里，将GPT-3集成进了一个名叫“Bestie”的AI NPC中，Bestie 可以陪玩家聊天、组队战斗，实现自然语言交互。YouTube博主Art from the Machine在2023年将《上古卷轴5：天际》的Mantella Mod接入ChatGPT，让游戏中的1000多个NPC具备自然对话能力。斯坦福也在2023年打造了知名的AI小镇，包含25个AI智能体NPC。

国内游戏大厂迅速跟进了这一波趋势。网易作为第一个吃螃蟹的，旗下手游《逆水寒》中几乎集结了所有的国产AI大模型，游戏中他们被称作“AI友人”。网易还用谐音还赋予了他们十分古风的名字，豆包叫“窦豆包”、kimi（月之暗面）叫“越之安”、文心一言叫“文一言”、DeepSeek（深度求索）叫“沈秋索”。

除了与玩家展开交流，国内游戏大厂还赋予了 AI NPC 行动的能力，使 NPC 不仅仅在语言上更加拟人，在行为上也更加接近真人。

2024年网易在《永劫无间》手游中引入了AI队友。AI可以听懂玩家的语音指令，帮玩家打连招配合、搜刮物资，并且还会在恰当的时候夸奖玩家，给予饱满的情绪价值。腾讯同样在自家射击游戏《暗区突围》手游中，推出了 F.A.C.U.L. AI队友系统，玩家可以发送语音下达指令让AI队友执行各种任务。

大厂开发AI NPC的步调高度一致，技术迭代速度也极其迅猛。

但如果从玩家声量角度去观察，这些游戏NPC的创新，无一例外都是冲了一波热搜后迅速降温。新鲜感过去后，玩家的反馈大都是“鸡肋”。

这一现状的发生，是因为单纯从NPC角度出发，很难动摇到真正关键的游戏玩法的核心体验。

玩家玩游戏第一目的是娱乐，并非和大模型互动。尽管NPC依靠AI变得更加自由生动，但自由与好玩之间并不能划等号。NPC对于游戏好玩与否的影响十分有限，这是因为在大多数的游戏框架中，NPC的存在与核心玩法相关度都不高。假如我们去除了这些AI功能，《逆水寒》依旧是那一个《逆水寒》，玩家的体验几乎不会受影响。

那么如果我们选择单独围绕“同 NPC 对话”这一功能去设计核心玩法，这个思路是否可行呢？

以 Character.ai 为代表的文字冒险游戏给行业注入了难能可贵的信心。

在硅谷顶级风投机构A16z每半年更新的AI网站产品月活排行榜中，Character.ai 成为仅次于ChatGPT和DeepSeek的“流量”季军。

大众对于Character.ai的最新印象，只停留在了它被谷歌收购的新闻。但在基座大模型百舸争流的恒大叙事下，始终专注于做AI NPC聊天的 Character.ai 的MAU，已从24年初的3000万跃升至10月的6300万。

据数据统计，平台上18-24岁用户占比高达66%，Character.ai 牢牢把握住了海外年轻一代群体的需求，成为情感陪伴类AI应用领跑者。

与狼人杀、剧本杀等侧重于语言上交互的玩法一样，Character.ai本质上就是一款游戏产品。但与传统文字冒险游戏不同的是，Character.ai 成功将玩法与AI深度绑定，能够产生无限可消耗的对话资源，解决了传统文字冒险游戏资源总量较少的问题。

在国内，字节和Minimax也分别开发了类似Character.ai的产品猫箱、星野（海外版是talkie）。它们通过结合移动互联网信息流设计，在国内收获了700万左右的DAU，在国内同大模型APP神仙打架的激烈竞争中跻身前十。而巨人网络旗下的《太空杀》近期也正围绕DeepSeek测试原生AI的内鬼挑战文字玩法。

文字冒险成为最受市场欢迎的AI Native（AI 原生）游戏的原因也很简单，因为它的核心玩法就是与NPC对话，而AI当前的技术水平可以与这样的玩法深度结合呢，从而拓宽出了不少新的可能。

文字冒险游戏的玩法，当前是AI介入玩法的最佳切口，具有很大的探索潜力。

回到本文开头提到的Anuttacon的新作，在预告片中我们能够看出看出《Whispers from the Star》（下文简称《WFTS》）也是一款文字冒险类型的游戏。无论是从蔡浩宇个人社交媒体，还是从Anuttacon使命愿景出发，《WFTS》可能真的依靠 AI 重构游戏玩法，是一款彻底的AI Native游戏。

但为了提升游戏的可玩性，《WFTS》需要做的东西还有很多。《WFTS》能否真的带给玩家千人千面的游玩体验，除了Character.ai单纯的AIGC文字的交互外，还需要补足了包括动画交互在内的多种呈现形式——小到人物的表情变化，大到角色的生死存亡、游戏结局的走向都需要因为玩家的输入而产生巨大变化。

这不仅考验玩法上的设计能力，更考验图形学方面的技术力。因此也不难理解为何Anuttacon有近乎一半的职员都是来自微软、Meta、MIT这些机构的顶级科研人员。

在图像、音乐、视频、代码等垂类创作领域，已经诞生了不少大DAU级别的大模型产品。例如具备高级程序员代码开发能力的 Cursor 、具备原生多模态图片AIGC能力的GPT-4o。

但是游戏开发领域却始终没有出现一款类似的垂类“游戏大模型”工具。

导致这一现状的主要原因，是行业内缺乏高质量、稳定、可量化的游戏数据集。

以Mid-journey为代表的文生图大模型，训练于海量的图片数据。

对于机器而言，图像就是上千万静态像素点的排列组合。早在GPT出现之前，“传统AI”（诸如神经网络、图像识别等）多年来的发展已经积累了丰富的算法，可以准确对图片的清晰度、内容甚至美学风格等特征进行标注，并以此作为大模型训练过程中的奖励机制。

因此在DiT架构崛起后，图像大模型能够成为LLM之后最先跑出来垂类AI应用。

而相比于图像等静态数据，游戏最大的区别在于游戏在运行时是动态的、随机的。

游戏天生自带大量的交互-反馈环节。可想而知对游戏的量化算法复杂度将远高于图像，相比于视频而言更是指数级上升的。尽管游戏源代码、模型资产是静态数据，但没有任何一家公司会公开自家游戏的代码和资源库。

以上种种直接导致了在公域内不存在高质量的游戏数据可供大模型训练。

这也就是为什么，在去年Google的GameNGen、李飞飞团队的World Labs，这些所谓的“AI游戏引擎”，其训练数据也只来自游戏实况视频和实时按键交互——这两个确定的信息。但显然 GameNGen 和 World Labs 与成熟可用的游戏引擎还相去甚远，基本不具备可拓展的可能。

除此之外，游戏好不好玩本质上是一种复杂、抽象的融合式体验。根本不存在一套固定的衡量标准，能一概而论地评估一款游戏好不好玩。如果强行从数据层面拆解游戏，当前也只能从用户数据、ARPU、DAU等运营数据后验式地评估，而这种后验数据显然对于辅助游戏开发地模型训练是毫无意义的。

复杂动态的系统化数据、封闭的静态数据资源、感性因素的体验导向，这三个原因共同导致了游戏行业至今仍难以出现可用的垂直大模型。

在垂直游戏大模型在短期内不可能实现的当下，游戏开发将始终保持分布式的开发流程——程序、策划、美术、发行等环节的分工依旧明确。

但不可否认的是，在一些前端、执行层面，AI对于游戏开发的渗透速度正超过所有人的预期。

在刚刚过去的全球游戏开发者大会（GDC 2025)上，GDC官方报告称全球当前已经有52%的公司正在使用生成式AI工具，AI正从概念探索迈向生产工具阶段。而在本次大会上，3D资产的AIGC成为越来越多厂商关注的焦点。

随着AI生成2D概念图技术的愈发成熟，3D资产当前也愈发成熟。全球目前有三家公司在3D资产AIGC领域保持领先，分别是Roblox、Meshy.AI以及腾讯。

在年初的文章中，我们已经讨论过Roblox如何结合AIGC技术，将简略的建模工作释放给UGC社区，生成海量的模型资产用以加速滚动游戏内经济系统的流转。近期，Roblox也宣布将开源自家的AI基座模型Cube 3D，Roblox的开源除了为行业贡献高性能的工具外，随着开发者贡献越来越多的3D模型资产，Cube 3D的性能同样可以获得螺旋上升的机会。

Meshy.AI主要专注于AIGC 加速 3D 内容创作。创始人胡渊鸣是清华姚班和 MIT 毕业的图形学专家，团队核心成员来自英伟达、谷歌、Meta 等顶尖公司和高校。在a16z发布的2024 AI工具调查里，Meshy.AI作为唯一的3D生成工具上榜。当前Meshy.AI已经聚集了全球 200万+的 3D创作者加入平台，社区累计生成的模型数突破 2000万个。

腾讯在3D AIGC技术研发上爆发速度很快。2024年11月5日腾讯混元3D模型（Hunyuan3D-1.0）首次对外公开，2025年 1 月 21 日腾讯混元正式开源基于Hunyuan 3D 2.0技术框架的5款三维生成模型，进一步丰富了3D AIGC社区。

回顾游戏行业50多年来的历史，游戏行业的上一次剧变，是智能手机击败了PC和游戏主机成为占有率最高的主流设备。而后者虽然性能更强、画面更好、支持更复杂的玩法，却在一夜之间成为Alpha世代眼中的“古董”。

移动游戏的黄金发展时代离不开移动互联网手机覆盖率普及，也无法忽视Z世代、Alpha世代人群在学龄前就熟练掌握手机的社会现实带来的影响。

在这个节点，最早抓住手游机会的不是任天堂、Sony这些过去的王者，而是Gameloft、Supercell和腾讯这些时代新秀。

过去游戏行业的变革，不仅是自上而下技术创新带来的形态升级，更重要的是玩家自下而上文化习惯的影响的双向选择。

而在AI时代，当越来越多的家长在小红书上种草“豆包AI哄娃神器”的时候，未来AI Native玩家们的文化习惯也正在被悄然塑造着。AI 已经渗透进入了很多少儿的日常生活之中，他们习惯和小爱同学、天猫精灵对话、会用自然语言编程，也比大多数成年人更加了解的AI技术原理也更加擅长使用AI应用。

而或许这些新生代的AI原住民们，才是未来AI游戏的第一批玩家、游戏开发者和天使投资人。

来源：新财富杂志