The following article is from 铼三实验室 Author Re Lab
前言：近日，铼三实验室一份针对AI+游戏赛道的内部研究报告，在业内引发关注。据悉，该报告由实习生Steven主导完成，最初仅作为实验室内部研究材料使用。
随着文档在多个AI技术社群及部分头部游戏公司中自发传播并形成讨论热度，该实验室决定将报告重新梳理为三篇系列文章，通过铼三实验室官方公众号独家发布完整内容，以下为该系列报告的后两篇内容：
首篇内容链接：《投资人内部研究报告：AI游戏赛道的残忍事实》
特别声明：本篇研报的内容产生于5月底至7月中旬之间，相关信息全部来源于该日期阶段以前，所有内容仅供参考。
01AI+游戏中的UGC方向
关于AI+游戏UGC，应该think differently.
1.用短视频平台UGC的思路不太适合做AI+游戏UGC。
a.短视频UGC的偶然演化论：
I.抖音体系的成功无法刻意复刻。抖音的成功，是在像musical.ly这样的小受众群体（海外青少年）且娱乐性纯粹的小玩具产品出现时，遇见推荐算法技术+移动设备的硬件技术均日渐成熟的节点，结合被动推荐的产品机制（用户体验端）+中国大陆用户特有的移动端人机交互习惯综合构成的偶然结果。
II.如果倒果为因，以UGC为平台目标刻意效仿则难以复刻。通过其他的小垂类场景抓人性特点，等待下一代的人机交互范式出现后，在第一时间抢走用户的注意力，才有可能复刻现有的抖音体系。
b.生产原材料论：
I.短视频平台UGC模式的原材料与实际产出的本身与短视频平台产品体系没有什么关系。抖音是一个内容推荐平台，它本身（以及剪映本身）产品如何，与用户做内容生产用的原材料没有关联。换句话说，短视频平台生态完全不参与原材料的采集与原始加工。
II.游戏UGC大相径庭——游戏内容的生产往往是一个完整的从0到1的过程，这个生态和原材料以及UGC内容本身息息相关；原材料的生产加工与UGC生态的运营直接挂钩。
III.于是游戏UGC平台产出的质量和产品本身的能力边界直接挂钩。在这个逻辑下，UGC就要换一种思路去做，拓展产品定位，扩大「泛游戏idea」的应用影响力，也是在扩大产品本身的原材料产出部分的应用场景。
2.AI游戏UGC的价值在于创造 Scaling 的产品的消费级内容体验。
a.有价值的AI UGC ≠ 单纯的 user-generated AI content，而是要抓准体验钩子、围绕游戏内核。
I.结合「生产原材料论」，AI游戏UGC的核心环节应该在于「游戏」而非「生成」——
①元宇宙叙事下的游戏UGC平台的错误产品路径，是从内容的「生成」环节开始做文章，推导至游戏化体验作为终点。但产品的「生成」环节的价值兑现，是完全与游戏化体验这个终点挂钩的，而在这个产品链路下，具体的游戏化体验又无法单独被塑造。于是游戏UGC平台陷入了一个比上（专业游戏生产引擎工具）不足，比下（短平快的泛娱乐UGC体验）又失去获客和留存竞争力。
②如果从一个完整的体验终点的设想开始，倒过来推导至「生成」环节，UGC部分才能真正抓准体验钩子、围绕游戏内核。如果是这样的话，产品的核心环节还是做一个「好游戏」。
b.一个可能非常反直觉的非共识："AI感"对玩家的UGC体验而言很重要。
某 AI CRPG 制作人的理念：我们的游戏内容有 50% 其实都是由 AI 实时生成，但因为我们把延迟、内容品质做得很好，玩家感受不到 AI 的存在。
效果恰恰相反：这样做到不如好好打磨一个传统叙事 CRPG。AI 真正的意义在此刻失去了价值。如果 CRPG 本身做得还不够有竞争力，AI 更加无法在其中赋能。
相反，AI 游戏体验一定要包含"AI感"，让玩家感受到 AI 的存在很重要；不光如此，还要让玩家直观上手，和 AI 交互，和 AI 共塑游戏体验，并时时刻刻让其明白，自己在做一些伟大的事。
02 Character AI带来的UGC范式
传统游戏+UGC一般而言有两种形式：一些早期的采用支持拓展三方模组功能引擎框架的游戏，如《上古卷轴5》，形成了巨大的模组社区，其极大推动了游戏本体的曝光、二创和生命力；二是一些游戏本体的框架本身就支持玩家进行高自由度的自定义内容创作，无需借助外部工具，如 Minecraft、《蛋仔派对》，从而形成围绕游戏本体内容框架的UGC社区。
借助生成式AI的力量，以及 Character.ai 的产品启发，当下涌现出了结合AI内容和游戏框架打造UGC生态的概念。在传统的游戏UGC中，玩家的创作内容使用的相关资产一般是游戏内官方提供的预设素材，亦或是玩家自己借助三方工具制作的资产；在AI游戏UGC中，AI可以通过实时生成UGC所需物料，并通过相关整合使其更贴合游戏平台本身的特性，创造更便捷统一的体验。也有一些产品的想法更为激进，如下面要介绍的 NYXverse.AI，在其愿景下AI还会实时生成自定义的交互式玩法。
AI游戏UGC是一条艰难的路线，尤其是现如今在笔者的观察下，许多想做内容社区的产品都绕不开一个执念——打造游戏界的抖音（or Tik Tok）。结合「短视频UGC的偶然演化论」与「生产原材料论」，以这个思路去做游戏产品很难最大化发挥游戏与AI的价值。
但这些产品目前展现出的设计思路和技术栈应用依然给AI+游戏方向的实践带来巨大的价值和灵感。
一、《NYXverse.AI》
基本信息
●网址：
https://store.steampowered.com/app/3391170/NYXverseAI/
https://space.bilibili.com/1366838005
●开发团队：2033科技
一家大模型2C应用的人工智能公司，致力于打造AIGC内容平台，降低用户使用门槛，辅助用户进行IP原创和二创，满足用户和IP的深度交互，用户可以在平台上高度自由创造"AI Agent+环境+情节+时间"的3D世界，快速将喜欢的角色带到眼前，以3D的形式呈现，方便分享转发给同好，是年轻用户的兴趣内容平台。
●融资情况：天使轮 - 商汤科技、东方国资
●团队关键成员：创始人：马宇驰，大鱼智行联合创始人，三角兽科技创始人，人工智能领域连续创业者，商汤科技人工智能顾问、招商证券(国际)人工智能顾问。
团队成员多有AI（NLP、LLM）及游戏（完美世界、Gaia Interactive）背景。
●介绍：NYXverse是UGC内容平台，由用户创造上传和定制自己喜欢的角色，目前平台上已经有数千个IP的Agent，支持用户自己上传VRM文件，降低用户形象创作门槛，同时支持用户从名字到基础人设、背景故事和对话风格的高度自由定制。
目标用户和市场：UGC内容创作者、对AI生成3D内容和虚拟社交感兴趣的用户。
●发布日期：2025.1.28（EA版本）、计划6/7月发布移动端
●市场表现：数百份（2025.5.21）
主要玩法
核心机制：用户通过自然语言描述或上传素材，AI辅助生成3D虚拟角色和场景。与AI Agents进行文本、语音、肢体动作等多模态互动。AI与用户共同推进故事剧情，创作互动小说或电影剧本。AI角色具备行为/情感模型，能自主响应环境。
UGC生成机制：用户是内容的核心创作者，AI是强大的辅助工具。支持针对IP进行二次创作。平台提供角色、世界和行为三大AI模型支持用户内容生成。用户通过简单的文本输入即可生成复杂的3D场景和角色（理念是这样，目前版本还无法达到）。
AI驱动3D版类 Character.ai 平台，支持文本生成3D世界与AI Agents，聚焦内容创作与社交，但技术栈维度有一定风险。
核心价值
1.技术应用突破性
a.AI能力边界
I.自研角色、世界和行为三大模型，实现文本生成3D世界和AI Agents。
①支持AI生成3D道具。
II.支持复杂角色个性连贯性、自主环境响应和动态剧情生成。
III.底层使用70-100B基模型训练垂直模型，能够根据用户输入生成高质量的3D内容。
IV.目前版本只有密室逃脱玩法（类似 AI2U）和一些简单的恋爱故事玩法。根据创始人的说法，这些玩法都是用户自创的。"平台技术栈具备了理解和创建玩法的能力，具体怎么玩由用户自定义。"
b.与传统游戏的差异
I.极大降低3D内容创作门槛，使非专业用户能快速构建3D虚拟世界和角色。
II.AI与用户共创剧情，提供更具互动性和个性化的叙事体验。
III.传统的3D内容创作需要专业的技能和工具，而NYXverse通过AI技术使任何人都可以轻松创建3D内容。
2.用户的兴趣与付费维度
a.目标是满足用户对个性化内容创作、虚拟社交和沉浸式体验的需求。用户对这个方向的内容创作会存在较高需求。
b.目前内购的会员付费模式主要围绕增强用户UGC创作的品质和深度体现，如自定义角色容量、音色定制；同时还包括产品内和AI的交互体验，如亲密度解锁等。
据创始人自述，在EA阶段的月卡购买比例是10%（而这些用户的前提是先购买游戏本体）。
1.技术栈
a.基于AI大模型能力，自研三大模型。采用70-100B基模型训练垂直模型，并计划突破到更小规模的个人模型。支持多模态互动。
I.采用"多模态模型+Unity"的技术框架，目标是让用户能生成各种场景，让虚拟角色（Agent）在这些场景里自由互动。
b.目前来看这部分是产品的最高风险项。
I.当下3D的生成方向稳定程度与平均品质还不足以达到稳定优质的实时生成体验；这部分可能会有AI做地编的逻辑，人工对齐和打标已有预设或UGC资产，AI用资产库实时生成地图。
II.同时，当前多模态能力能否达到实时生成游戏玩法，笔者表示存疑。目前具体还不了解其团队在这个维度的底层技术壁垒。
马宇驰："要实现这个目标特别难，主要有三个挑战：
3D生成难题：现在的技术还没办法同时生成一个3D空间和符合预期的角色，只能靠整合多种技术来解决。
1.交互实现困难：让3D角色在空间里自然走动，和物品互动很难。普通游戏是用固定的坐标点控制角色行动，我们做的是用户能自由创作的平台，得让虚拟角色像真人一样，理解空间和物品功能，根据不同情况互动。比如知道冰箱用来放食物，沙发可以坐，还能边坐沙发边看电视。
2.故事合理难：生成天马行空的故事容易，但让故事既符合角色性格，又和3D空间合理匹配很难。要避免出现卧室钓鱼、客厅开吉普车这样不合理的情节。
2.数据与训练
a.暂时未知。
用户认知与行为
1.产品认知门槛
a.文本生成3D概念对非技术用户有一定认知门槛。
b.AI Agents互动符合自然语言交流习惯。
c.用户需要学习如何使用自然语言描述来创建和控制3D内容与自定义玩法。
2.长线体验监测
a.UGC内容生态、社交互动、AI共同创作剧情是长线吸引力来源。当前EA阶段平均用户停留时长79分钟，体现一定用户留存。
b.用户对AI生成内容的新鲜感可能会随着时间推移而降低，而这个降低的斜率则由3D GenAI质量和稳定性决定；亦或是需要不断有新的内容和功能来吸引用户。
市场与商业化
1.目标市场
a.先锋用户：二次元文化爱好者、UGC内容创作者、对AI工具和虚拟社交感兴趣的年轻人。
b.大众市场：泛娱乐用户、寻求虚拟陪伴和互动体验的用户。
I.后续产品聚焦手机端，主要目标应该会是更下沉的群体。
2.商业化模式
a.当前EA版本付费购买（1.99美元）。
b.未来主打移动端，主要可能靠包括订阅、增值服务、内容分成、IP衍生等多元变现路径。
马宇驰："会保留月/季/年卡付费选项，基于技术栈的升级，加入高级能力包和普通能力包区分，实现更丰富的游戏玩法和粉丝玩法付费，比如冰箱可以打开购买食品、角色可以定制礼物等。在流量增长的同时，会同时与明星、MCN、网文作家等合作，借鉴传统的文娱内容付费和粉丝经济，重点是让用户玩得开心尽兴。"
a.风险清单
| 风险类型 | 具体问题 | 可能的应对方案 |
| 技术风险 | AI 3D生成内容质量和稳定性有风险 | 用取巧的机制结合AI能力，如AI地编 |
| 体验风险 | 玩法单一且简单，缺乏正反馈 | 设计框架和规则深度，构建沙盘 |
| 商业化风险 | AI生成内容合规性及监管风险/服务器资源消耗高，影响商业模式 | 加强人工审核和内容监管，和知名IP合作/降低垂直模型算力成本（当前算法和推理成本已下降了近85%），提升运营和付费率 |
长期主义启发
因为 Character.ai 是文字驱动玩法，所以不用考虑游戏框架和执行逻辑；NYXverse 想做到自由的UGC玩法难度会更大，因为其更依靠游戏化体验搭建内容，而非单纯的文字和图片。
现在的多模态技术如果无法做到实时生成体验稳定的游戏玩法，这种高维的类 Character.ai 模式的平台在构建用户的长线兴趣和变现上就会有风险。
回到笔者的假设——AI游戏UGC内容受限于平台本身能力边界。Character.ai 受限的是chatbot和生图大模型的能力边界，其本质是一样的。
第三方资料
https://www.sohu.com/a/883825452_122063396
https://news.qq.com/rain/a/20250428A08KU900
相似产品：RPGGO
二、《RPGGO》
基本信息
●网址：https://www.rpggo.ai/
●开发团队：北京幻世生成科技
●融资情况：无公开信息
●介绍：一家专注于垂类生成式 AI Native 产品的科技创业公司，产品面向海外用户，力图用算法创造游戏及开放世界领域的全新体验，为更好的创建开放世界构建世界书基底。
RPGGO 由顶尖的前互联网头部企业高管及算法技术专家成立，团队成员有海内外亿级 C 端产品经验，致力于创造崭新的下一代体验。我们期望与更多对新一代基于生成式 AI 的开放世界产品有展望和理想的成员共同创造、成长。期待你与我们一同带着热爱与梦想创造价值，开拓出崭新的时代。
●目标用户和市场：UGC内容创作者、对AI生成内容和虚拟社交感兴趣的用户、RPG玩家
●发布日期：大概是2024.11左右
●市场表现：大概是暂时没有收入（无付费渠道）
AI+游戏思路
类似于 NYXverse.AI，属于从 Character.ai 出发，向着更游戏化和多元交互的UGC产品形式拓展；只不过 RPGGO 选择的方向是2D像素风为主的生成式内容。从这个维度来说，成本会更可控，效果稳定性也会相对而言更好；牺牲掉的东西可能是体验上的沉浸感。
目前产品拥有一定的用户数，玩法包括传统对话式RPG、跑团和角色扮演文字冒险（这部分几乎就是传统的 Character.ai 式交互）。目前产品体验下来的内容也要远比 NYXverse 多。
第三方资料
https://www.163.com/dy/article/IMI08LI8051282JL.html
https://www.jazzyear.com/article_info.html?id=1212
三、《Astrocade AI》
●网址：https://www.astrocade.com/
●开发团队：Astrocade AI
●团队关键成员：创始人：Amir Sadeghian，AI独角兽公司 Aibee 创始研发总监。CTO：Ali Sadeghian，前谷歌AI部门研究员。
首席策略官：Feifei Li，谷歌云前首席AI科学家，World Labs创始人。
●融资情况：种子轮 - AME Cloud Ventures、NVIDIA Ventures、Venture Reality Fund、Unity前CEO John Riccitiello、谷歌董事长Eric Schmidt、Roblox 创始人David Baszucki等，1200万美元
●介绍：核心业务目标是打造一个类似AI驱动的Roblox平台——游戏界的Tik Tok。
●目标用户和市场：UGC内容创作者、对AI生成内容和虚拟社交感兴趣的用户、小型开发团队、寻求快速原型制作的用户
●发布日期：2024.7.24
用户输入自然语言描述游戏规则、世界观、美术风格等，平台AI自动生成完整游戏（美术、动画、音乐、玩法）。玩家可在平台内游玩、分享、修改其他用户创作的游戏。
AI应用泡沫产物。
目前的产品品质和体验都非常粗糙，AI只能通过用户描述生成一些相关联资产，并在一个2D横版场景中按照一定规则搭建。游戏中没有核心玩法，只有一些非常基础的角色操作与交互。
长期主义启发
当下市面上的确缺一个移动端Roblox产品的存在，但以Roblox的财报结果来看，这个赛道显然距离爆发节点还有一段距离。同时，产品框架依旧没能脱离出「生产原材料论」，即用短视频UGC的逻辑做游戏UGC是错误的方向。
仅从该产品包装效果和实际品质做对比来看，大概率是以吹估值泡沫为主的产品。
http://www.gamelook.com.cn/2024/06/546570/
四、《Character.ai》
●网址：https://character.ai/
●开发团队：Character.ai
●融资情况：A轮 - Andreessen Horowitz，1.5亿美金
●团队关键成员：联合创始人：Noam Shazeer，Google AI研究员，参与了Transformer架构的构建。
联合创始人：Daniel De Freitas，主导了Google的LaMDA 试验性聊天机器人项目的设计与研发。
●介绍：一个AI驱动的对话平台，用户可以创建个性化虚拟角色（AI Chatbots）并与之互动。平台提供丰富的社区创建角色，支持多用户同时与AI角色聊天。
●目标用户和市场：寻求AI陪伴、角色扮演、个性化互动和内容创作的广泛C端用户
●发布日期：2022.9
●市场表现：后期因为同类产品太多，用户粘性逐渐下降。巅峰时期（2023年底）用户日均使用时长29分钟，活跃用户超2小时。iOS/Android累计下载量超500万次，付费订阅转化率12%
用户自定义AI角色（姓名、性格、背景故事）
支持文本/语音对话及多用户群组聊天
社区共享角色库为核心内容来源
核心价值、技术可行性、用户认知与行为、市场与商业化在此不多赘述。
Noam："角色扮演是人的天性。"
作为聊天机器人，它有着比 ChatGPT 更丰富的使用场景，呈现了一个 AI-Native 时代的全民应用的愿景。它允许用户设计自己的个性化 AI Chatbot 并与之互动，用户可以通过 Chatbot 和名人进行互动，也可以虚构形象进行角色扮演，甚至也有人通过 Character.AI 进行心理疗愈。
Character.ai 的价值是为后人铺的路——在算力成本骤降之后，类 Character.ai 产品如泉涌般，占据了AI+娱乐方向的主流消费模式。
Character.AI：AI Agents 平台下的大模型"民主化"梦想
相似产品：星野
五、《星野》
●网址：https://www.xingyeai.com/
●开发团队：MiniMax
●目标用户和市场：面向喜爱AI陪伴、虚拟角色社交及AIGC创作的广大C端用户，包括对深度角色扮演、情感链接有需求的年轻群体。
差异化
相比纯文本Chatbot，星野凭借图像与声音模型，将AI角色演出与社交深度融合，显著增强沉浸感。
同时，星野的整体产品交互更趋向于商业化游戏逻辑，在体验层刺激用户对产品内容上瘾。
六、《Talkie》
●网址：https://www.talkie-ai.com/
●开发团队：Minimax
Talkie是一个出海产品，其成功主要胜在IP矩阵和KOL传播上。Talkie从2024年12月开始海量增长，因为其市场团队精准定位了欧美用户的一些抽象文化——如对一些猎奇角色和设定进行二创。针对于此，Talkie运营出了许多深受用户喜爱的原创IP角色，并靠欧美KOL矩阵广泛传播。
https://www.leiphone.com/category/yanxishe/QVWEaN5YOpn9XmJQ.html
七、"酒馆"like
"酒馆"即 SillyTavern, 一个起源于2023年的一个开源 AI 文字冒险项目并由其演化而来。
随着 AI 能力边界的不断拓展，token 成本的不断降低，以及前端架构的逐渐成熟，"酒馆"展现出了一套愈发成熟的游戏化 AI Chatbot 玩具的体系，包括《元仔世界》也借鉴其中。他们相比于最早期的 C.AI, 多了更多规则框架和演出模式，让整体的 AI 游戏化体验更可控、符合预期、贴合游戏的核心循环。
这个模式也给更复杂的 AI 游戏系统带来了启示——C.AI 展示了 AI 能怎么玩角色扮演的边界，而"酒馆"展现了角色扮演游戏能怎样玩AI，从哪里作为这个AI游戏系统的起点会更有拓展性。
SillyTavern
https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
核心定位：开源AI角色扮演前端平台
1.技术起源
基于 TavernAI 1.2.8 深度重构的分支项目，由开发者 Cohee 与 RossAscends 于 2023 年 2 月发起，目前已成为独立生态。
定位为轻量化前端界面，需连接后端大语言模型（LLM）才能运行，自身不包含AI推理能力。
2.设计哲学
用户主权优先：不收集用户数据、无跟踪代码，支持完全离线部署。
极客友好：提供底层API控制权，允许高级用户定制提示词（Prompt）、调整生成参数（如temperature/top_p）。
核心功能架构
多模态交互支持
| 功能模块 | 技术实现 | 应用场景 |
| 文本生成 | 支持 OpenAI、Claude、Mistral 等 20+ LLM API，兼容本地模型（KoboldCPP/TabbyAPI） | 角色话/剧情创作 |
| 图像生成 | 集成 Stable Diffusion（通过 Automatic1111/ComfyUI），支持提示词联动 | 角色形象/场景可视化 |
| 语言合成（TTS） | 接入 ElevenLabs、Silero，可实时转换AI回复为语音 | 沉浸式角色扮演 |
角色扮演系统
1.角色卡（Character Cards）：
a.采用 .png 或 .webp 格式存储角色元数据（姓名、人格设定、初始对话），支持社区共享。
b.高级控制：通过"作者注释"（Author's Note）强制角色行为逻辑，或利用"世界书"（WorldInfo）构建连贯剧情宇宙。
2.多角色交互：
a.群聊模式：用户可创建多AI角色房间，观察角色间自主对话或参与互动。
b.动态情感系统：扩展插件可实时检测对话情绪，触发角色表情变化。
扩展框架（Extensions）：
API 生态整合
通过 secrets.json 管理第三方API密钥，支持 OpenRouter 等聚合平台。
提供 WebSocket 接口供开发者二次开发。
技术部署与生态
跨平台支持
| 平台 | 部署方案 | 限制 |
| Windows | 通过Start.bat启动NodeJS，默认端口8000 | 需NodeJS v18+ |
| Android | 使用Termux运行，支持触控优化界面 | 性能依赖后端算力 |
| 云端 | Docker容器化部署（镜像sillytavern：latest | 需配置反向代理 |
社区生态数据
1.开发者规模：200+ 贡献者，月均代码提交超 100 次。
2.资源仓库：
角色卡库：CharHub 收录 15,000+ 用户生成角色。
插件市场：GitHub Wiki 提供扩展开发文档。
典型应用场景
1.虚拟伴侣系统：结合 TTS 与情感插件构建高拟真对话。
2.协作创作：作家利用"世界书"功能维持长篇故事一致性。
3.AI研究沙盒：通过提示词工程测试LLM行为边界。
从小酒馆like的爆火中，笔者尝试窥探未来 AI 游戏发展的两个趋势：
1.游戏本体的底层系统设计会越来越像「游戏编辑器」。
a.把 AI 看做一个执行策划，用技术策划的思路做「工具」。
b.或是把 AI 看做一个 DM，用设计"机制本"的思路做游戏系统。
2.大模型越来越趋近于依赖本地部署的运行。
a.延迟最低，成本最低，体验+商业模式均可控。
I.只要合理设计好游戏系统和 AI 的角色定位，其实不太需要太强的算力。
b.有点像 2D 到 3D 游戏变革期间对硬件的要求升级，恰好同样也是显卡
03 构建 AI 在游戏中的 Scaling
我们在开头提到，AI游戏UGC的价值在于创造 Scaling 的产品的消费级内容体验。在本篇研报中笔者想特地探讨的两款充满独特思路的UGC产品分别是我们在上一期见过的 Bside 以及一个相对名不见经传的AI"修仙模拟器"。在笔者看来，这两款产品分别从两个角度出发，并构建了非常有意思的UGC逻辑，并很可能产生不同方向的 Scaling 体验；而至于这个体验有没有达到消费级水平，还要结合许多其他因素综合考量。但我们从中 UGC 的构建环节获取的启发已经弥足珍贵。
第一篇研报的完成时间为2025年5月20日（笔者实际上手体验产品以前），以下对于 Bside 的分析补充完成与2025年7月15日（笔者实际上手体验产品以后）。
一、《Bside》
●网址：https://www.bside.zone/
https://store.steampowered.com/app/3649950/Bside/
●开发团队：Kotoko ai
●融资情况：种子轮 - 红杉资本
●团队关键成员：创始人：乔海鑫Patrick，前真格基金投资经理、Yahaha CEO助理。
●介绍：Bside是一款围绕你的原创虚拟角色Biibit的多人社交模拟养成游戏。创建有独一无二人设的Biibit，为Biibit们创建一个个有丰富背景设定且能够自主运行的小世界（e.g. 咖啡店，魔法小镇，你就读的高中），并让Biibit们在其中生活！即使没有你的操作，Biibit们也会基于自己的人设与环境去互动、成长甚至交朋友。此外，Biibit会随时发朋友圈分享他们的生活日常，在你的桌面上扮演桌宠，甚至带你认识其他Biibit背后的玩家！
●目标用户和市场：二次元+养成类玩家，重度PC玩家，Discord类产品用户，主发海外。
●发布日期：暂未发布
●是否有公开Demo：是
主要玩法（补充）
围绕OC养成玩法，伴随AI+轻量级《模拟人生》体验，核心玩法驱动在于AI原生社交玩法——玩家们的OC互相由AI驱动互动、成长、探索世界。
1.游戏中的AI能力边界
a.自己的OC角色会由AI驱动来帮助玩家进行交友。OC角色会基于自己、对方的性格和特点，由AI驱动来自主进行活动，如打招呼、聊天、跳舞。目前功能还比较少，后面会逐步放开。
a.由用户指令+AI自主驱动结合玩家们的OC属性实时生成。
玩家可以通过类《模拟人生》式点击交互或自然语言交互来操纵OC和其他玩家的OC进行社交活动。
青少年用户，集中在12-18岁，有普遍更高的虚拟世界社交需求与玩法创新驱动。
长期主义启发（补充）
从青少年社群做起是一个好的切入点。青少年具有更强的虚拟世界探索需求，更强的从众和追随潮流的心理，同时身上也存在许多和成年用户相似的产品使用习惯共性。从青少年开始挖掘，逐步探索人性和AI社交范式，拓展到更泛化的消费群体中，就像早期抖音那般。
Scaling的展现
传统的游戏玩法的驱动无非在于两点：游戏性和内容。游戏性通过通人性的、令人上瘾的反馈机制和游戏循环使玩家持续进行游玩体验；内容通过讲好一个故事、精美的视听效果、亦或是两者一起，通过互动形式让玩家进行娱乐消费。
我们已经在前几篇研报中论述过了，传统的游戏框架+AI以及AI驱动的视听效果都不足以产生 Scaling 的效果。那么，如果无法设计出新颖的游戏框架以及视听效果的呈现形式（受限于硬件设备的发展），从产品定位和商业逻辑或许可以找到新的出路。
Bside 为我们提供了启示。Bside 从头到尾都没有强调其游戏玩法和游戏循环，而是以AI驱动的社交玩法为起点，并围绕其来打造适当的游戏机制。选择类《模拟人生》的体验不是其终点，而是在打造适配AI的吸引人的社交玩法的途中一步一步拓展（或将会拓展）出的游戏形态。而社交不是一个写死的、固定的体验，其围绕活生生的人以及他们的内容展开，AI赋能的 Scaling 或许会在其中有所体现。
二、《修仙模拟器》
玩法主要是带一定数值的文字冒险，不在此展开探讨。
主要探讨其角色创建后的「历史回顾」功能。
所有游玩的演出内容都成为了玩家自己在不知足不觉中生成的资产，并在产品前端以网络修仙小说的形式呈现，供玩家自己回顾，亦或是别人阅读。而网络修仙小说的特点是啥？流水账、无需深度、短平快体验。LLM当下的能力完全可以handle。
-驱动游戏内容体验；
-构写玩家自己的UGC。
产品的核心价值：玩家不需要特别思考自己要转化什么东西，这是由AI和游戏引导共同构建的丝滑体验。这是笔者强调的，AI UGC能力去抓准体验钩子、围绕游戏内核的展现。
在《修仙模拟器》的案例中，产品取巧的点在于选取了文字这样一个便捷的载体。那么，如果我们想要构建一个更高逼格、更能直击人心的AI UGC体验，或许可以从文字载体的两个受限继续探索，在产品维度进一步突破：
1.文字，或者说自然语言的信息熵上限不够高。自然语言顶多可以从表层抽象一步，很难继续抽象成更底层的概念性逻辑（Language is the World）；
2.视觉小说在体验层的维度过低——从游戏机制框架层面讲，互动性、涌现性、发散性都不够强，而这一点也会进一步约束我们想要达到的AI Scaling体验。
04AI+游戏之间的「两个协议」
本研报立足于笔者对 AI+游戏市场的持续调研，结合此前涉及的几大方向与开发实践，尝试给出一份阶段性的总结与思考。
本部分将主要围绕两个大方向进行探讨，AI与游戏能如何互补：
AI能给游戏带来什么？
a.在之前的研报中，笔者探讨过当下AI的本性和游戏的底层原理是难以兼容的，但主要是以游戏框架为主体，在传统游戏产品闭环内塞AI，来验证AI存在的价值。在这层条件下，笔者认为AI实际价值甚微，无法真正撼动游戏多年形成的产品范式。
b.不过，如果能找到一个方向去突破传统游戏产品的框架，且往这个方向前进的必要条件是AI，则有可能找到一条路径来成为有价值的AI游戏范式。
当然，我们坚决不能忘记做游戏产品的一切的大前提——游戏本身要有趣、好玩。如果这条路径走到c.最后，游戏失去了原本的趣味性，那么一切在这个闭环内的价值都将化为灰。
游戏能给AI带来什么？
a.谈论到这个话题，我们会发现很多更有趣的内容。当我们在谈论AI的时候，AI究竟是什么，核心价值体现在哪？在这个过程中，我们往往只强调"AI 如何赋能游戏"。但换个角度思考：游戏本身也能为 AI 的价值释放与进化提供独特土壤。笔者认为主要有两点值得关注：
I.AI的模仿能力。AI 并不能真正理解抽象概念，但它具备强大的学习、效仿与执行能力。游戏中高度结构化的元素（角色、规则、叙事、交互）为 AI 提供了天然的"可模仿素材"。当 AI 学会在游戏语境中模仿这些要素，它就能够以更自然、更具沉浸感的方式与玩家建立交流，从而让虚拟交互更接近真实人性。
II.AI的生成能力。AI 与人类沟通的唯一方式，是通过其生成的内容——无论是文字、图像、视频还是代码。这些内容的价值取决于它们是否能被人类进一步生产、加工与消费。而游戏作为一种信息密度最大、交互沉浸感最强、体验上限最高的媒介，恰好是放大 AI 生成能力的最佳场景。如果能在游戏中找到合适的结合点，推动 AI 内容与玩法的规模化（scale up），那么这种全新的交互体验不仅可能成为现象级产品，也将是 AI 生成能力真正"释放给人类"的最佳路径。
搞好AI+游戏方向产品，最核心就是在构建「两个协议」：
●神经网络 与 规则沙盘 之间的 数学建模协议，以及：
●虚拟世界 与 现实生活 之间的 内容转化协议。
1.什么是「数学建模协议」？即AI如何被"规则收束"。用"AI跑团"做例子解释。
a."AI跑团"思路或许可取，但一定是 DND 框架。为啥？因为DND 有模块化的基础规则。
I.所有 DND 跑团本都是基于 发散编剧 + 规则收束 的过程：玩家和主持人提出发散性的情节，但最终一切必须回归到规则体系来判定。这也是为什么 DND 框架历久弥新：它提供了高度模块化的基础规则，使得故事可以无限展开，却不会失控。
II.所以《博德之门》和《神界原罪》都好玩，因为有足够强大、具有承载力的规则框架在先，其次是吊的批爆的世界观，最后是每一作的微观角色塑造和故事线。
III.AI或许会有足够的潜力，在用户和游戏系统的指导下，构建无限有趣的后两者内容。
b.在 AI 驱动的场景中，神经网络的本性是发散的，可能带来无限的灵感与随机性；但如果缺乏一个数学化的规则沙盘来收束，这种发散往往会失去可玩性，甚至破坏体验。 因此，「数学建模协议」的意义在于：通过建模的方式让 AI 的发散能力在规则框架下发挥到极致，从而让 AI 生成的内容不只是灵感的堆叠，而是可以转化为 稳定、好玩的玩法体验。用数学建模的思路去构建规则沙盘，其意义在于能够收束发散的神经网络的本性，在这个沙盘下发挥AI最优美的能力。用这个思路去做游戏，不管游戏本身靠不靠谱，定位清不清晰，从体验上讲或许真正能够超越传统游戏框架的好玩。
2.什么是「内容转化协议」？虚拟与现实的双向映射。本篇研报后面会提到的"暖星谷梦游记"会是一个相关案例。
a.这一层协议是为了最大化发挥AI的另一个相比于传统产品的优越性——与用户之间的链接。
一切「情感陪伴」类AI产品的核心根本——让虚拟世界不仅仅是封闭的幻想空间，而能与玩家的现实生活建立映射关系。
b.如果玩家能在虚拟世界中找到现实中的某种投射，并且该投射对应的现实本体是玩家在乎的（例如情感关系、个人创造、社会身份），那么他们极有可能对虚拟内容产生长期的沉迷与投入。这也是为什么OC（原创角色）文化 能够自发兴盛：玩家在虚拟角色中投射了真实的情感与自我表达。同样，虚拟世界的社交属性也依赖于这种映射。
c.在这层协议中，AI 的角色极为关键。它需要具备生成稳定且有效的"生活化符号" 的能力——即能将日常生活中的体验、关系、情绪，转译为游戏化的事件与表达。但这一切仍然依赖于前一层「数学建模协议」的构建是否足够健壮：只有当底层规则收束足够稳固时，AI 的符号表达才不会流于幻觉或失真，而能真正成为玩家愿意相信与依赖的虚拟世界。
有了以上的产品思路，判断一个AI游戏是否有潜力就很容易了。我们一起来看看吧。
05 「数学建模协议」的反例与正例
Whisper from the Star - 对比 调研报告（上） 版本
一、《Whisper from the Star》
●网址：https://wfts.anuttacon.com/
●开发团队：Anuttacon
●融资情况：未融资（可能）
●团队关键成员：创始人：蔡浩宇，米哈游创始人。
研究合伙人：童欣，前微软研究合伙人，网络图形组负责人。
用户生态总裁：王宇阳，前B站副总裁，直播业务Lead.
●介绍：Whispers from the Star 讲述了一位名叫Stella的天体物理学大学生，她在一艘宇宙飞船上遇到意外，坠落在一个名为Gaia的外星行星上，玩家透过通讯设备跟Stella联络，以文本、语音和视频消息跟Stella进行实时开放式沟通，每一句说话都会影响Stella的行动和命运，决定她的生死。
●目标用户：可能的男性用户，可能的跑团玩家，追求高自由度和AI创新体验的玩家，AI爱好者。
●发布日期：2025.8.15
●市场表现：约3w份（2025.9.9）
语音和自然语言输入来和Stella对话，给她逃生的建议，成功逃生则为游戏成功。大的设定和剧情走向有固定环节，细节和具体内容由玩家和AI的对话动态产生。
Whispers from the Star 在视听体验和图形学技术的基础模块上下了一定功夫，但缺失游戏框架与规则，本质更像是一个大号PGC版本的C.AI voice chat玩具。
a.游戏中的AI能力边界
I.通过玩家的输入内容，AI NPC带着背景和人物设定和玩家对话，并产生数值层面的变化。
II.游戏没有固定剧情，所有叙事和事件会由玩家的输入内容靠AI实时生成。
b.与传统游戏的差异点
游戏有固定的场景和一些预设事件（如一开始Stella逃出舱门），但具体的内容演出均由AI实时生成（因为都是语言的形式，所以没有特殊限制。）
2.用户对AI的兴趣与付费
a.因为游戏的演出效果好，玩家对AI的新鲜感可能会普遍高于类似 AI2U 这样的游戏，但其本质也是一个随时间流逝，内容逐渐呈现，玩家的审美阈值逐渐爬升，兴趣逐渐衰减的过程。
b.目前游戏主要以付费买断的分销模式为主。但根据其研发、算力成本来看，估计很难走向成熟的商业化。
用户认知与行为（补充）
a.游戏的前端界面模拟了玩家和Stella视频通话的样子，并在手机端竖屏操作，整体比较符合直觉，体验下来就像在和真人对话。
b.AI驱动的Stella的回答和逻辑稳定性暂时未知，但基于经验主义的结论，依然有不小的可能出现幻觉和不可控结果。我曾让Stella帮我review代码：
I.为解决AI响应延迟，游戏设计了"星际通讯延迟"的叙事化处理，减少玩家等待焦虑。
II.像跑团一样，游戏的故事和流程均为基于已有信息实时延展，玩家对于不可控结果的产生容忍度更高。
以 Whispers from the Star（WFS）为例，可以清晰看到当下 AI+游戏设计的一大矛盾：
●传统的开放世界：其核心逻辑是"宏观开放、微观精细"。每个子系统（战斗、经济、社交等）往往被精心雕琢，虽然框架上给予玩家高度自由，但底层依旧由规则驱动，因而形成了稳定的"涌现沙盘"。
●WFS 的设计：在微观层面给予了极大开放度——AI 能够实时生成角色对话与反馈，看似自由。但在宏观层面上，整个世界却极度收窄：玩家只能对话，NPC 也只能回应。这样的设定缺乏"底层规则"的承载，使得世界观显得单薄。
换言之，WFS 在微观表现出 AI 的强大潜力，但在宏观框架上却停留在"对话生成"的层面，而没有真正构建出一个由规则驱动的游戏沙盘。
无限体验的悖论
●许多 AI 游戏的愿景是"无限体验"，即宏观完全由 AI 驱动。但问题在于：
要承载「无限体验」，必须先有一个严谨、强逻辑性的规则驱动沙盘作为前端框架。
●而开放世界的"大框架"本身就极具挑战性；如果再要在此基础上实现 AI 与规则的有机融合，必然需要更深层的"协议"设计。
在当前阶段，大多数 AI 游戏之所以仍停留在AI 叙事，是因为自然语言生成不依赖复杂规则，也能快速产出内容；但这也意味着它们很难突破"对话生成器"的局限，距离真正的"无限体验"仍有巨大差距。
未来可能的方向
一个更有前景的路径或许是反其道而行：
●在宏观上，由 AI 提供驱动与调度，确保体验具备开放性与生成性；
●在微观上，依托严谨的规则驱动沙盘，保证子系统的稳定与可玩性。
只有在这样的"「宏观」AI驱动+「微观」规则驱动"的架构下，AI 游戏才能真正突破单一叙事的桎梏，迈向完整的涌现沙盘。
二、《昭阳传》
●网址：https://store.steampowered.com/app/3705720/_/
●开发团队：元象科技XVerse
●融资情况：A+轮 - 腾讯、高瓴创投、红杉中国、淡马锡等
●团队关键成员：创始人：姚星，前腾讯副总裁和腾讯AI Lab创始人。
●介绍：游戏提供了类似AVG的体验，玩家作为穿越主角被卷入了异界的皇权争斗之中。比较特别的是，游戏内所有角色和剧情均由AI生成，目前官方已在Steam上线了Demo试玩版本。
●目标用户和市场：可能的男性用户，可能的跑团玩家，追求高自由度和AI创新体验的玩家，AI爱好者。
●是否有公开Demo：是，Demo采用了近似视觉小说的形式，玩家仅需根据指引进行操作，即可通关游戏。
目前为互动式小说玩法，玩家通过点击相应位置和根据剧情发展做出决策来影响游戏进程。
I.游戏内所有角色均由AI智能体扮演，场景、剧情包括互动选项也是由AI即时生成。
II.AI角色在与玩家互动之后会产生相应记忆，并结合自身状态在每回合进行自我决策。(Demo不太看得出来）
III.Demo部分游戏有固定剧本，但每一次事件和角色说话是AI实时生成体验。
①笔者推断，游戏后面的方向是把游戏循环内的基础元素明确定义好并处理好耦合关系，如事件、角色、地点、数值的概念在整个游戏系统里的定位搞清楚后，让AI在每一次玩家游玩游戏的时候自由发挥，演化独特的属于玩家自己的游戏剧情和故事走向。
②但是目前体验latency非常严重，影响体验。
游戏内所有角色均由AI智能体扮演，剧情包括互动选项也是由AI即时生成。据介绍，AI角色在与玩家互动之后会产生相应记忆，并结合自身状态在每回合进行自我决策。也就是说，玩家每次进入游戏，即便是同一件事也可能会产生不同的剧情体验。
2.用户对AI的兴趣与付费
a.AI在体验上负分过多，且在当前Demo版本定位迷失，暂时还缺乏必然性。
b.游戏中的人物表现目前也均为静态，语音出戏，很难在角色和情感陪伴上吸引玩家付费。
1.技术栈
应该用不到后端预训练和微调模型的地步，只有前端提示词工程和一些基础模块的整合，如AI语音。
2.数据与训练
暂时未知。
用户认知与行为
1.产品认知门槛
目前没有用户创造UGC的部分，游戏核心交互非常简单，仅为点击式互动，对游戏本身的认知没有门槛，但用户可能感受不到AI的存在（或者感受到的都是负向体验）。
2.长线体验监测
a.AI语音生硬（甚至都不像是AI）；所有图都是AI生成，并有出现6根手指的情况。
b.产品目前上手感受到的所有AI部分都在体验上成为减分项，同时因为latency造成的心流破坏，用户对AI内容会逐渐失去兴趣。
市场与商业化
1.目标市场
a.先锋用户：可能的男性用户和跑团玩家，追求高自由度和AI创新体验的玩家，对AI驱动的动态叙事和智能NPC高度感兴趣的科技爱好者。
b.大众市场：橙光游戏爱好者——如果游戏系统框架足够solid，有一定UGC潜力（让玩家自己写剧本）。
暂时未知，大概率买断+DLC。
风险清单：
| 风险类型 | 具体问题 | 可能的应对方案 |
| 技术风险 | AI和游戏世界的"协议"难定义 | 需要吊人做出好的涌现式游戏框架 |
| 体验风险 | AI延迟太严重 | 用好的游戏化表现规避AI原生问题 |
| 商业化风险 | 变现模式不够清晰 | 需要拓展产品本身框架 |
《昭阳传》的Demo表现不尽人意，但笔者可以勉强看出制作组想要构建一个有生命的架空剧情世界的方向。如果能够定义好这些互相耦合的系统之间互相影响的底层规则，以及用很好的游戏化方式决AI交互痛点，或许可以成为一个良好的AI原生剧情游戏范式。
三、《Engram印格》
●网址：大家好！我们是独游《Engram印格》制作组 - 小红书
●开发团队：sitoka工作室
●融资情况：天使轮 - 元气资本
●团队关键成员：创始人：丁盛豪，前米哈游云游戏负责人。
●介绍：《Engram印格》是一款由AI驱动的CRPG冒险游戏，在游戏中，你将体验到：在妹妹米亚的生命倒计时结束前，是要坚决寻找治愈她的办法，还是选择与她度过最后的快乐时光？一切由你决定。与多个由 AI 驱动的NPC进行交流沟通。随着你与NPC的羁绊不断加深，关系不断递进，你还能进一步改变NPC对你的态度，开启不同支线故事，甚至可能改变NPC的性格，从而影响NPC的命运。超复杂网状叙事展开，你做出的任何决定、说出的任何一句话都有可能发生链式反应！独属于你一个人的冒险，绝不可能复刻在另一个玩家的游戏体验当中。
●目标用户和市场：叙事解密游戏爱好者，可能的跑团玩家，AI爱好者
●是否有公开Demo：否，预计9月发EA
CRPG，点击式交互冒险解谜剧情演绎。
I.通过玩家的输入内容，AI NPC带着背景和人物设定与玩家对话，对话的结果会影响后续事件的发展。
II.AI可以根据玩家的输入来决定游戏后续一些剧情节点的走向如何，但NPC目前对话内容受限还比较多，无法非常发散地交流。
III.其实印格有一点像有一定前端架构的 WFS. 都是要达成某个单一目的（解救某人），在每一个宏观节点上是预设事件，但微观叙事由AI驱动。
游戏有固定剧情和流程框架，但具体的一些任务和事件分支会由玩家和AI的对话和玩家决策来由AI进行实时演化。
a.如果游戏关键NPC塑造得足够吸引人，在CRPG的框架下玩家或许会更愿意去接触AI驱动的这些NPC。
b.游戏比较依赖角色和剧情的塑造，可能和AI的关系不大，还是要CRPG部分做得好才可以。
a.不确定有没有模型的后端技术栈。
b.前端部分，需要AI理解受影响的事件模块，以及一定的内存和记忆系统（也有可能在后端）。
2.数据与训练
a.大部分情况下难以判断NPC的输出是AI还是预设内容，但这不一定是坏事。
b.当聊天框出现时，玩家可以很本能地理解和AI NPC对话的需求。
a.需要强吸引人的剧情线和CRPG世界观来让玩家持续心流，而这个维度在本产品中可能和AI关系不大。
b.AI具体能怎样在长线持续体验优势，还是需要取决于游戏的事件系统与剧情模块的概念。
a.先锋用户：可能的跑团玩家，追求高自由度和AI创新体验的玩家，对AI驱动的动态叙事和智能NPC高度感兴趣的科技爱好者。
b.大众市场：泛RPG玩家。
大概率买断制。
3.风险预判与可行性验证
风险清单
| 风险类型 | 具体问题 | 可能的应对方案 |
| 技术风险 | AI和游戏世界的"协议"难定义 | 需要吊人做出好的涌现式游戏框架 |
| 体验风险 | CRPG游戏体验不佳，交互操作难上手 | 游戏设计加把劲 |
| 商业化风险 | 本身游戏品类有点过时，只有AI一个噱头可以当卖点 | 拓展游戏玩法 |
和《昭阳传》相似，游戏框架已经大概体现出了一个有生命的CRPG方向。同样，如果能够定义好这些互相耦合的系统之间互相影响的底层规则，以及用很好的游戏化方式解决AI交互痛点，往游戏塞AI的意义就更明显了。
06 「内容转化协议」的有价值案例 - 恺英AI产品矩阵
一、《暖星谷梦游记》
暖星谷梦游记-恺英网络2025年度AI科技与IP生态发布会，AI篇章，发布首创"智能玩偶+虚拟游戏"模式的治愈系AI潮玩_哔哩哔哩_bilibili
https://mp.weixin.qq.com/s/OQfe1Y1zdoxVe-RtMhsBGg?scene=1
以目前披露的信息量来看，笔者暂时还不了解具体的交互机制和游戏化部分，但该产品体现了一个核心理念：虚实结合。
1.对于潮玩本身的形态，笔者并不感冒——其承载的文化和符号属性比较虚，不足以构建用户的现实内容在虚拟世界的映射；就像泡泡玛特，消费者追逐这些IP商品的心理和我们在游戏机制和现实内容的循环构建不太相关。
2.但对于这个玩偶所展现出的现实功能，如下面海报里的角色养成、生活管家、长期记忆等，这些模块如果有合理的机制设计，是会和用户的现实内容强绑定的。
随便举几个例子（但不一定会被恺英做出来）：
I.萌宠可以督促用户健康饮食，当用户在APP上上传自己的健康餐食照片，就会完成打卡任务，和萌宠增加友好度，萌宠也会升级进化。
II.用户告诉萌宠自己的一日工作安排，萌宠会陪伴并关注用户的进度，可能还会根据用户设置的日程来提醒用户。用户通过可能一系列的游戏化机制来完成任务和互动，萌宠又能刷好感度和升级。
III.在陪伴的过程中，随着萌宠和用户越来越熟悉，可以持续性地推动和用户的交互进程，这些进程会随着AI驱动+用户源源不断的现实内容来无限形成独一无二的体验。
二、《EVE》
EVE-恺英网络2025年度AI科技与IP生态发布会，AI篇章，发布全球首款3D AI智能陪伴应用。
EVE 的首测之后火了一段时间，主要可能是因为卡兹克的这篇文章：https://mp.weixin.qq.com/s/vqVJspo85Sn-gG_r_SRz2w?scene=1
EVE 的游戏内容本身可能和《恋与深空》云云相近，但其「虚实结合」的体现就在于这些游戏环节可以通过AI属性来和玩家的现实世界相关联。
这样一来，在《恋与深空》需要无限通过版本更新和运营来维护用户粘性的时候，在 EVE 内只需要搭建好和虚拟角色交互的沙盘规则，以及更重要的「内容转化协议」，玩家就可以玩这个游戏玩一辈子，直到对男人失去兴趣。
这就是AI在这类产品里的真正赋能。
07 回到AI的重点——Scaling
AI 的根本价值不只在于生成，而在于 Scaling。所谓 Scaling，就是 升维：从加法到乘法，从乘法到指数，从局部的量变到整体的质变。
在游戏史上，我们已经多次见证过这种升维：
●2D 到 3D —— 不只是画面提升，而是催生了全新的玩法与交互形式（如双摇杆操作、空间解谜、开放世界探索）。
●规则与技术结合的升维 —— 如 Roguelike/肉鸽，将概率与规则结合，形成了指数级变化的关卡与体验。
游戏中的 Scaling 逻辑
在 AI+游戏的语境下，Scaling 体现为两个关键点：
1.Gameplay as (Meta) Language：一个好的游戏规则框架，本质上就是一门 高信息熵的元语言。
a.就像自然语言有语法与句法，游戏的底层规则也可以被抽象为逻辑语法。
b.当规则足够清晰且高度抽象时，它们不仅能承载复杂的玩法，还能成为 AI 与玩家对齐的语义桥梁。
c.一旦实现这一点，AI 生成的内容将不再是"表面平铺"的碎片，而是能够通过规则语法生成 更高维度的内容表达（事件链、叙事循环、系统性体验）。
2.AI Game as a Content Platform：AI 游戏不应只被视作"产品"，而应被设计为 内容平台。
●平台的前提是先构建一个 Large Gameplay Model（类似 LLM，但面向游戏规则与交互）。
●在这个模型之上，AI 不仅生成对话或素材，而是能不断拼接、演化、扩展新的"规则+内容"单元。
●这种机制下，AI 游戏可以成为一个 持续生长的系统，而非一次性消耗的体验。
如果说得更加中二一点——我们所处的世界是可观测的「碳基宇宙」，那么在笔者看来， AI 游戏的 Scaling 逻辑，正是在构建一个对于我们而言降维的「硅基宇宙」（我们，就如同三体人看待我们那般，观测着AI游戏世界）
在讨论硅基宇宙时，一个核心问题是 "稳定性"。
●碳基宇宙之所以能维持长期稳定，根源在于人类的主观体验与进化机制：疼痛、衰老、死亡等"负面体验"最终都服务于种族繁衍这一元规则（meta rule）。这些机制不仅收敛了个体行为，也在群体层面构建了稳定性。
●硅基宇宙却缺乏这些"天然的收敛约束"。AI 本身没有痛苦、寿命或繁衍冲动，若不加设计，极易陷入无约束的发散。因此，硅基宇宙必须通过基础机制的设定 + 持续的监控与运营活动来维持整体稳定。
如何构建硅基宇宙的meta元素？笔者在这里引入了LS类（Learnable System 类）来进一步拆解AI游戏世界的底层规则概念。
| 宇宙类型 | 离散规则 | Meta |
| 碳基宇宙（非离散） | 牛顿力学→相对论→量子场论等 | 哲学，伦理，宗教，进化，神性 |
| 硅基宇宙（离散） | 可被压缩建模的系统景观（LS类）→Learnable Manifold | 图灵机驱动的游戏沙盘系统 |
在解释"LS 类（Learnable System 类）"之前，可以借用一个更为人熟知的案例：蛋白质折叠问题。
DeepMind 的AlphaFold正是利用机器学习的方法，发现并利用了这一隐含规律。它并不直接穷举所有可能，而是通过对能量景观这一可压缩结构的建模，实现了对蛋白质折叠路径与最终结果的预测。这是一个从 高维复杂现象 → 低维可学习模型 的过程。
●它指的是一类系统景观（system landscape），其内部存在"可压缩、可模拟、可学习"的结构。
●部分现象低熵、容易建模；部分现象高熵、难以预测，成为谜题。
●这样的系统既保证了复杂性，又保留了足够的规律性，使得 AI 可以在其中学习和演化。
将这一思想应用到硅基宇宙：
●宇宙中的自然法则不必是对物理真实的复刻，而是设计为 LS 类系统，即一组可被 AI 学习与模拟的压缩建模结构。
●在这个框架中，AI 的角色类似于 AlphaFold：通过观测和学习这些结构，不断建立模型，并在虚拟宇宙中推动新的规则与玩法生成。
●这样，硅基宇宙既能保持复杂性与新颖性，又能避免因完全无序而导致的失控。
借鉴 "LS 类（Learnable System 类）" 的视角，将硅基宇宙理解为一个 嵌套的可学习系统族（system of systems）。其特点在于：
●自然规律并非"真实自然"的复刻，而是 压缩后的数据映射结构，是 AI 可习得的模型空间。
●在这个"系统景观"中，复杂性呈现梯度：
一部分现象低熵、易建模；
另一部分高熵、难以建模，成为谜题或挑战。
这意味着硅基宇宙的"自然法则"本质上是可学习、可压缩、可模拟的结构，而非静态的物理真理。
图灵机驱动的游戏沙盘
硅基宇宙的底层设计不应直接给出"固定规则"，而应构建一套规则生成器（Rule Generator）。
●游戏设计师提供离散规则的初始集合；
●AI 通过经典神经网络的建模能力与"系统观测"，逐步习得这些规则，并在此基础上生成新的玩法机制。 换言之，硅基宇宙的演化动力并非"规则本身"，而是规则生成的图灵机框架。
硅基宇宙的层级结构
| 层级 | 名称 | 解释 | 游戏意义 |
| L0 | 信息粒子（Infolet） | 最小的离散观测单位（可记录，传递，预测） | 所有机制的基本单元：数值，符号，状态） |
| L1 | 可学习映射（Learnable Mapping） | 输入→输出之间稳定可建模的关系 | 动态法则，物理规则，事件反应 |
| L2 | 系统单元（Learning System） | 由L1组合而成的局部子系统 | 游戏实体（物理系统，生态系统等） |
| L3 | 规则生成器（Rule Generator） | 图灵式的描述系统，用以生成L1-L2 | 玩家或AI可编辑，演化世界规则 |
| L4 | 宇宙景观（Manifod Topology） | 系统整体的可建模程度与复杂性梯度 | 宇宙演化的地形：解锁区，神性挑战，AI觉醒场域 |
这一框架的目标是：在缺乏"碳基收敛机制"的硅基宇宙中，通过 规则生成与系统层级的嵌套设计，为 AI 与玩家共同构建的虚拟世界提供稳定性、可观测性与演化潜力。
一旦有了这样一个健壮的、闭环的 infra 框架，笔者坚信，越来越清晰的AI游戏化产品范式将会逐渐浮出水面。让我们一同期待未来的AI游戏化产品能够逐步验证并完善笔者提出的这一AI游戏世界的构建路径。
游戏葡萄招聘内容编辑，
点击「阅读原文」可了解详情
推荐阅读
游戏行业书籍推荐：
点击下方名片，关注公众号
（星标可第一时间收到推送和完整封面）
