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作者丨胡家銘
編輯丨董子博
很少有一個游戲品類，能像AI游戲這樣，至今仍走在“尋找自我”的路上。
所謂的尋找自我，指的是目前游戲業界對于AI游戲的討論，仍然大量集中在AI游戲本身的定義——究竟AI要在游戲環節中發揮什么作用，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。
話雖如此，走到2025年末的時間節點，業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。
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之于追求工業化大生產的游戲行業，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，仍在持續探索和迭代。
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騰訊：提效為主，原生為輔
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。
這是騰訊“沒有夢想”的又一個側面嗎？
就雷峰網(公眾號：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相關技術的研發迭代，在某些細分領域已經走到了行業頭部，相關探索起步也更早——不過，這類探索的發端，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，且有主項目穩定的營收作為試錯成本。“AI+游戲”即是在傳統游戲體驗基礎上，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，《暗區突圍》端游發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，作為國內游戲工業化的頭部廠商，騰訊已經發布了多款AI游戲開發平臺。
今年五月，騰訊發布的混元游戲平臺，就給了業界不少想象的空間。
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，對游戲開發進行賦能——公司內部十余年來積累的開發、設計數據，都可以成為混元的養料。
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，對于協作開發形成了不小的挑戰。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，由混元負責后續開發和應用場景。
從合作形式來看，發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，開發者就只能寄希望于內部研發，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，開始了獨立創業，自研的原生 AI 游戲也臨近上線。
02
網易伏羲，如何“承包”雷火的AI探索？
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”。
據雷峰網了解，伏羲在成立初期，對外業務呈現明顯的市場化導向特征，元宇宙、AIGC等大量互聯網相關的新興方向，伏羲都有嘗試。
伏羲能在大量新方向投入嘗試，除了來自胡志鵬的支持，另一個側面則是有雷火的游戲AI業務為之兜底——換言之，哪怕伏羲在網易外部的AI探索不夠順利，雷火內部豐富的游戲AI業務場景，也能夠為伏羲提供大量技術探索的空間。
基于前述合作框架，每年網易伏羲都會以“AI+游戲”的形式，基于雷火的拳頭項目推出相關的AI相關創新。譬如永劫無間各個難度層級的強化學習戰斗AI，逆水寒手游此前為400 多名 NPC 配置 AI 系統，打造的智能 NPC 等等。
這類程度的 AI 探索，并不會直接影響核心戰斗或數值系統，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。
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但相較于騰訊側重于 AI 在工業化生產層面的提效，伏羲在AI項目立項層面，相對而言，自由度更高。
需要指出的是，除了強化學習AI方向，其余的AI創新方向實際是“解耦”的——這意味著同一個生成式AI能力，譬如美術資源生成，它不需要指定某一個生成引擎，而是可以根據素材需求，選擇效果最適配項目的某個生成模型，通過嵌入接口的方式，接入項目對應引擎。
站在AI游戲范式交替的十字路口，騰訊和網易的探索已經稱得上靠前，但對于AI游戲前景的不確定，加之此前自研3A的開發歷程，讓他們對于游戲AI的重點，更多集中于提效層面，或者直接服務于成熟項目的長青運營，至于前途未卜的“獨立AI游戲”，則被更多的創業團隊來完成。
03
"廠"外玩家
一旦脫離大廠環境，創業團隊的各項“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”——為確定性系統增添不確定性，而不是創造系統本身。
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》項目團隊規模不大，不超過20人，其中負責AI及其研發的算法工程師占據近一半，剩下的人員則負責程序、美術、策劃等傳統游戲開發的所有流程。
但在自研AI開發管線的幫助下，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 → 循環往復”的模式，形成可以重復體驗的游戲循環。
在此過程中，大量在傳統Galgame中會被“預制”的游戲演出，被統統交給了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，能在原有創意方案基礎上指出各種可能的漏洞，使得玩法、戰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，對于更靈活的創業團隊，它實際上已經深度地影響游戲開發范式，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。
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結語：上帝與凱撒
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。
“AI游戲”在大廠的缺席，也并非一個技術問題 。騰訊、網易兩家頭部廠商，手握最雄厚的技術與數據積累 ，但其技術之外的“場外因素”，反倒制約了“AI原生游戲”的生長 。探索AI游戲范式的重擔，也戲劇性地來到了創業團隊的身上。
在當下的行業里，每個生態位的廠商，所擔負的“職責”不盡相同。負責扛起大盤的大廠，在謹慎之余慢步前行，AI提效的優先級大于更激進的玩法探索；負責探路的獨立創業團隊，則可以更靈活地將AI融入開發管線，進而讓項目產出發生質變。
無論是UGC生態的裂變式創作，還是傳統游戲工業的漸進式革新，我們所要面對的核心命題始終未變：AI必須成為服務于游戲設計的工具，而不是曇花一現的“智能涌現”。
到目前為止，AI、游戲、AI游戲、AI+游戲的“排列組合”式探索仍未看到終局，但我們可以確定是，只有AI真正深入游戲開發的肌理，電子娛樂的邊界，才能被行業的“上帝和凱撒們”重新定義。
本文作者胡家銘，長期關注游戲行業技術浪潮和迭代，近期持續關注米哈游等游戲大廠的在研項目和發行項目，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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