
上面有用多国语言写下的留言,其中有一条写着 "Stop making ugly things with AI" (不要用 AI 创造丑东西)。

不过在现阶段玩家真正接触到的产品里,能够令人信服的原生 AI 游戏并不多。
6 月 1 日,muShanghai 与 AI Play Lab 爱玩实验室在上海阿里中心联合举办了一场 " 重返童年 "AI 游戏 Gameday。muShanghai 由 The Mu 社区发起,是一场持续 28 天的 " 快闪城市 " 实验:来自不同国家和地区的开发者、研究者与创业者在同一空间共居、交流并推进项目。


Magic Find Ventures 联合创始人、前网易投资 VP 方达,独立之光副总裁熊拖泥,以及 BBX Ventures 投资经理 Jonas,都在现场分享了自己对于这一问题的观察与判断。
方达提供了一个切入点。她认为,当下依然是游戏创业相对有机会的阶段,并用 " 品质平权 " 和 " 流量平权 " 两个关键词概括了 AI 带来的变化。在她看来,AI 正在降低原型制作的门槛,让更高品质的内容不再只是大厂成熟工业化管线的专属产物。
与此同时,社交媒体也重塑了流量入口。小团队可以通过小红书、B 站等平台持续发布设定图、开发日志,与潜在玩家建立联系并积累种子用户。过去,团队往往需要同时承担高昂的开发成本与发行风险,如今他们至少能够借助规模更小、成本更低的原型产品,提前验证市场反馈,再决定后续投入。

方达将目前的问题概括为 " 破碎的生成最后一公里 ":单独看代码、原画、音乐和文本,各环节可能已经达到 80 多分,可当它们组合成一款面对玩家的产品时,结果仍然容易失控。游戏生产中,各工序对于 AI 应用的成熟度也参差不齐。

当执行成本被压低,团队之间真正拉开差距的部分就会随之变化。这也是 AI 进入游戏行业后,出现的新问题:过去稀缺的是生产能力,未来更稀缺的可能是验收能力。
BBX Ventures 投资经理 Jonas 也提到类似的观点。在他看来,生产成本下降之后,注意力、判断与取舍反而变得更加昂贵;人类最难被替代的能力,是把模糊的不满压缩成值得验证的问题,并在行业共识失效时,重新建立评价标准和取舍边界。


尽管现在总有 " 一句话做游戏 " 的说法,但在他看来,更现实的方式依然是围绕核心玩法定制工具。比如利用 AI 生成更趁手的关卡编辑器、动效编辑器和骨骼动画编辑器,再将测试完成的数据编译进游戏。
他认为,工具的意义并不只是节约时间,也会放大开发者原本对游戏的理解。团队越清楚自己想要什么,越能借助 AI 建立适合自己的流程。

在活动后续阶段的游戏展示中,我们也看到了不同独立游戏团队,在游戏开发中 AI 应用的不同侧重,看见前面的讨论如何落到更具体的产品上。
一款名叫《乔伊的梦魇》的肉鸽卡牌游戏,将 AI 接入 UGC 关卡工坊。玩家可以用自然语言生成卡牌概念、效果文本乃至源码,再放入自定义战局中试玩。


《白蛇之子》是仅由一名策划和一名美术制作的卡牌游戏。据团队负责人介绍,借助 AI,项目仅用 5 个多月,就完成了接近《杀戮尖塔》体量的内容,包括 784 个技能、96 种怪物和 20 多种机制,并已在 Steam 开放 Demo 试玩。
团队介绍,AI 被用于搭建生产管线、填写数据和提高代码生产效率。在这种情况下,新怪物的初步制作可以压缩到 20 分钟左右。但他们也强调,把怪物调整到数值、体验和表现都合适,仍需要两三天,消耗的依然是策划与设计上的心力。

现场有人询问角色卡是否由模型生成,团队明确表示,目前项目披露的人物立绘和卡面 CG 全部为画师手绘。据介绍,在他们的工作流中,AI 没有替代原画而是更多承担了 "AI 调香 " 等一些相关的轻量玩法。

至少在现阶段,AI 还不是简单地取代整个开发团队。程序、美术资产生产和数据填写中的部分工作正在被压缩;与此同时,设计目标、审美标准,以及最终的判断与取舍,将变得比以往更加重要。
