很少有人預(yù)料到，國力存在本質(zhì)差距的情況下，俄烏沖突最終演變成如今漫長的塹壕對峙——面對烏克蘭去中心化的多點小隊和民間武裝，體量龐大的俄羅斯軍隊在地面戰(zhàn)中“有力無處使”。
AIGC持續(xù)推動生產(chǎn)力變革，相似場景，很可能在未來的游戲行業(yè)中重演。
圖形、建模、代碼，游戲天然是距離AI為代表的前沿技術(shù)最近的領(lǐng)域之一。但體量龐大、管線豐富的游戲廠商對AI顯得有些“敏于言而訥于行”，反倒是越來越多知名游戲廠商的主策、制作人選擇脫離體系以及其背靠的資源，選擇“自立門戶”。
其中最引人注目的無疑是遠赴重洋拉起新團隊的米哈游創(chuàng)始人蔡浩宇，他率隊開發(fā)的AI互動敘事游戲《星之低語》（Whispers from the Star）已在Steam上架Demo。另據(jù)前V社顧問發(fā)布數(shù)據(jù)稱，目前Steam上使用AIGC的游戲數(shù)量至少達7818款（僅開發(fā)商主動披露），去年僅為1000余款。
與平臺“寒武紀”大爆發(fā)形成對比的是我們熟悉的大廠。管線上，純粹AI驅(qū)動的項目在立項時便阻礙重重；產(chǎn)品方面，出于長青產(chǎn)品的留存需求，AI僅有少量“過時創(chuàng)新”被應(yīng)用在了少數(shù)頭部項目上，例如騰訊系競技游戲中的AI隊友、網(wǎng)易MMO游戲的AI動捕“劇場”等。
以AI隊友為例，早在大模型的風(fēng)吹遍全球之前的強化學(xué)習(xí)時代，基于行為強化的AI技術(shù)便已經(jīng)非常成熟，甚至騰訊內(nèi)部還對這項功能提了一個需求：要讓它們“菜得像人”。大模型更多是為這項技術(shù)打了個語義理解的補丁，底層邏輯與數(shù)年前的成熟應(yīng)用并無二致。
去建制化的創(chuàng)業(yè)團隊以更快的節(jié)奏跑在了創(chuàng)新前沿，資源雄厚、體系完備的游戲大廠則有些投鼠忌器，行動緩慢。
大象的歷史包袱
AI之于游戲廠商及其項目而言意味著什么？我們或許能從騰訊身上看出一些端倪。
2018年，機器學(xué)習(xí)迎來爆發(fā)，騰訊內(nèi)部也在彼時的AI Lab上馬了項目——通過機器學(xué)習(xí)強化《王者榮耀》人機行為，從而更好地推行ELO匹配機制與穩(wěn)定用戶留存。當年春節(jié)期間，《王者榮耀》日均活躍用戶數(shù)破億，且第三方數(shù)據(jù)顯示其日活并未在節(jié)后顯著回落，維持在8000萬上下的水平。
2019年1月，原騰訊AI Lab總經(jīng)理劉永升離職并創(chuàng)辦AI游戲公司超參數(shù)科技。坊間傳聞其團隊未能在2018年底共享王者榮耀日活大幅增長的成果?！八麄兝习搴苌鷼?，跟Pony打了個招呼說我要出去創(chuàng)業(yè)”。
前因后果，反映出騰訊面對AI的兩個層面的認知。一個是在應(yīng)用層面，優(yōu)先在核心產(chǎn)品落地，且促活的目的性強烈，這是典型根據(jù)“主流客戶需求”做出的資源配置；定位上則偏向于“打輔助”，甚至一度分不到增長蛋糕。往后我們看到AI在成熟游戲內(nèi)的應(yīng)用大體屬于此類，如AI驅(qū)動的UGC編輯器等。
歷經(jīng)數(shù)年，AI之于整個管線的提效作用愈發(fā)突出，利益分配想來不會再重演“不均”，但落地層面依舊沒有明顯改變。并非廠商不夠FOMO，而是過往的重力使然。
“（他們）開發(fā)為了自己不被開掉，故意把代碼寫成別人看不懂，有點像加密一樣的感覺。再故意留一些bug等幾個月之后再修?！?/p>
在AutoGame創(chuàng)始人張昊陽看來，似這般開發(fā)方式不僅有些令人啼笑皆非，更重要的是思路完全沒有跟隨時代，停留在過去。
受硬件、算力成本等物理性的限制，絕大多數(shù)基座模型已經(jīng)放棄卷上下文長度，即模型一次性能夠處理的最大Token數(shù)量。與之相對，過去習(xí)慣于超長代碼的游戲管線也應(yīng)該適時轉(zhuǎn)換開發(fā)形式。好比出于內(nèi)部提效需求，從而廣泛被電商運營倚賴為重要工具的AI表格。
“現(xiàn)在那些多端互通游戲，一個模塊的代碼差不多就能有10萬行，大模型是學(xué)習(xí)不了的”，張昊陽認為，在AI能力還不夠的時候，需要開發(fā)者“自適應(yīng)”更小的、解耦的開發(fā)模塊。通俗地說，就是在原先模塊化開發(fā)的基礎(chǔ)上，通過將單一模塊代碼盡可能做小，讓AI能夠吃下這塊代碼的信息與知識。
宏觀來看，超長代碼是模塊化開發(fā)的必然產(chǎn)物，可以隨AI能力增強與工作流的改善而優(yōu)化。更大的阻礙在于組織形式——在一個龐雜的體系內(nèi)，不論是項目還是人，都身不由己。
通常來說，成熟游戲管線的立項是自下而上的流程：項目組內(nèi)部評估、工作室評估再到工作室群的大老板評估。但AI驅(qū)動游戲通常因商業(yè)化前景不明等問題而過不了第一關(guān)。我們了解到，恰是有制作人因越級匯報AI游戲項目，最終導(dǎo)致該項目在“山頭政治”中胎死腹中。
業(yè)內(nèi)人士李青（化名）告訴光子星球，當初那位制作人把項目直接發(fā)給工作室群的大老板看，大老板很上心，直接將DEMO發(fā)在工作群里。誰知一時間一眾工作室負責(zé)人都開始拉攏他，希望能拿下這個大老板點頭的新項目?！八€算是有些敏感性，沒有投靠任何人，但老板還是回頭問了他的責(zé)”。
“他說：‘你找他干嘛，想自立門戶？’”
成熟體制難覓創(chuàng)新不是沒有道理。當創(chuàng)新都變成了一場內(nèi)部消耗戰(zhàn)，所謂AI，也就成了資源分配的賽馬場。
效率開始出現(xiàn)代差？
諾基亞的智能機團隊曾在早期提出觸屏戰(zhàn)略，但被內(nèi)部高管否決，因為會沖擊當時利潤最高的功能機系列，類似對創(chuàng)新的內(nèi)部阻力案例比比皆是。于此，我們不能對成熟廠商提出過高的要求，但AI持續(xù)泛化，還是催生出了一些與過去不同的阻礙創(chuàng)新的因素。
一如早先由AI Lab負責(zé)的《王者榮耀》人機項目，組織上是TEG與IEG的跨部門協(xié)作。大模型到來，騰訊還是采用了相似的組織模式，導(dǎo)致兩邊都有些微詞。前文有提到，TEG配合游戲業(yè)務(wù)的基建沒能分到“蛋糕”，而游戲業(yè)務(wù)這邊也將與TEG的協(xié)作視作是“橫插一腳”。
李青表示，當初項目組有自己的AI開發(fā)，工作室和IEG也都各自有中臺支撐，但上面非要與TEG一起推動這個跨了四個部門的合作?！八麄冇X得我們搞游戲的不會AI，我們覺得他們找不到場景”。
這類現(xiàn)象在自研大模型的大廠上其實相當普遍，有明確落地場景的業(yè)務(wù)讓步于自研模型，為模型提供場景和用戶。除非業(yè)務(wù)本身的重量已經(jīng)超出了自研AI的引力——團隊規(guī)模僅數(shù)百人的微信便沒有接入騰訊混元，而是自己另起爐灶做了元寶。
無法折疊的體制網(wǎng)狀交織，在此基礎(chǔ)上，大廠仍被第二層無形的網(wǎng)所束縛——安全與合規(guī)的鐵律。
與眾多垂直行業(yè)相似，游戲同樣是一個領(lǐng)域數(shù)據(jù)高度保密，幾乎談不上“數(shù)據(jù)枯竭”之虞的行業(yè)。更重要的是，游戲還是一個大眾消費行業(yè)，不似工業(yè)、醫(yī)療等缺少面向C端的數(shù)據(jù)采集手段。面對這一現(xiàn)狀，大廠的第一選擇當然是高高筑起數(shù)據(jù)壁壘，同時也切斷了使用外部工具資源的可能。
而在創(chuàng)業(yè)公司中，工具的自由使用幾乎是默認的規(guī)則。
例如，一些AI驅(qū)動的獨立工作室在開發(fā)時幾乎完全依賴外部的AI技術(shù)棧，這為他們帶來了相較于大廠更強的開發(fā)效率?？焖俳尤肴蝾I(lǐng)先的AI模型和工具鏈，讓這些公司可以在競爭中迅速跑出，并持續(xù)優(yōu)化自己的技術(shù)能力。
一個例證，是張昊陽曾在今年國慶期間用最新AI工具試跑的一個開源項目。
據(jù)悉，該項目是面向UE引擎開發(fā)的開源非藍圖編程項目，支持開發(fā)者略過編譯直接寫游戲邏輯，該項目的游戲插件上次更新是UE5.3版本。張昊陽突發(fā)奇想，想借這個項目測試一下新發(fā)布的Claude Sonnet 4.5的能力。
他花費20分鐘時間思考，改了46個文件，修了5個BUG，便將項目從適配UE5.3更新到適配最新的UE5.6。
“這要是放大廠內(nèi)部做，還不得要一個程序員通宵鏖戰(zhàn)一兩個月，Vibe Coding20分鐘就搞定了”。
僅從開發(fā)能力看，如果不廣泛使用AI工具，創(chuàng)企與大廠之間已經(jīng)形成了效率代差。當然，廠商也在積極探索適合集團的AI開發(fā)工具，騰訊云推出了基于混元與DeepSeek雙驅(qū)動的編程智能體Code Buddy，網(wǎng)易方面則在早先全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會上分享了一套IDE（集成入口） + Web 雙端 AI 編程中臺系統(tǒng)。
組織推動下，成熟廠商的AI開發(fā)代碼的覆蓋率持續(xù)提高。但廠商還是需要找到平衡點，既要保障數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性，又要有效避免封閉系統(tǒng)帶來的效率損失。
超級個體與平臺
10月30日，YouTube CEO發(fā)布全員信并發(fā)起過去十年來規(guī)模最大的組織結(jié)構(gòu)調(diào)整，YouTube將重組為三個直接向CEO匯報的主要產(chǎn)品事業(yè)部；谷歌計劃自明年1月移除廣告銷售部門的中層管理層（MoM，Managers of Managers）。
這些科技大廠同頻發(fā)起的組織調(diào)整，無一例外均強調(diào)扁平與決策速度，目的則是為了適應(yīng)AI浪潮的沖擊。
學(xué)者吳晨在一次小規(guī)模分享中也提到，AI時代不一定誕生超級巨頭，但一定會催生超級個體。AI提效的本質(zhì)則是小團隊甚至是個人開始具備工業(yè)級的產(chǎn)能，從而成為體系內(nèi)的一個新的生產(chǎn)單元。
AI工具迭代生產(chǎn)力的情況下模糊了產(chǎn)能的邊界，從這個趨勢上看，創(chuàng)企的確在某些方面優(yōu)于大廠。但不可否認，如今的AI游戲距離真正的百花齊放還有不小的距離。
首先是大廠所積累的數(shù)據(jù)資源，讓其可以維持在游戲中結(jié)構(gòu)化的領(lǐng)域維持較大優(yōu)勢。例如大模型最早展現(xiàn)能力的文生文、文生圖，文字與圖片（建模）是天然結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，在大廠過往多年開發(fā)中持續(xù)積累。以混元為例，其在AI建模的表現(xiàn)便因騰訊掌握的大量3D數(shù)據(jù)而領(lǐng)先于業(yè)界。
另一方面，被視作“第九藝術(shù)”的游戲同樣存在海量沒有統(tǒng)一結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如劇本、玩法設(shè)計。要發(fā)展游戲AI，便需要為這些臟數(shù)據(jù)做標注清理，這一點也只有大廠能實現(xiàn)。
大象轉(zhuǎn)身需要時間，相比之下，創(chuàng)企是身段靈活的獵豹，模塊化協(xié)作足以“一人成軍”。從某種程度上說，大廠與創(chuàng)企在AI的共同作用下，首次來到了一個相對“公平”的競爭環(huán)境。
在大模型可以直接生成游戲，而不是只能生成游戲邏輯（代碼）之前，明顯的新老交替還很難發(fā)生。即使是“超級個體”，也在很多時候?qū)で笈c體系共生。張昊陽提到，除了游戲公司之外的投資機構(gòu)，大多投資人都會生硬地將互聯(lián)網(wǎng)邏輯套用在游戲項目上做觀察。反倒是游戲公司更能捕捉新項目的價值，從而做出合適的投資。
騰訊共享了《黑神話》“蛋糕”的成功在前，大廠還可以通過投資或合作，引入AI原生團隊，在這個過程中，人才會自然流動。只是目前人才流動的方向更多是向外，而非向內(nèi)——AI的意義，從來不只是生產(chǎn)力提升，而是組織方式的重構(gòu)。
