祛魅AI游戲。
整理/林致
前天(11月26日),葡萄君參加了43 College與易論Al聯合發起的線下沙龍43 Talks。會上,前經緯創投投資人、播客《屠龍之術》主理人莊明浩帶來了一場題為《當我們在談論AI游戲時,我們到底在談論什么?》的分享。
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在分享中,他按三層邏輯拆解了“AI游戲”的話題:
首先厘清概念,我們必須確定什么才算是“游戲”,以及我們期待的“AI游戲”指的是什么。
其次是看當下那些被稱為AI游戲的項目,究竟是在做生產工具,還是在探索玩法創新。
最后回到投資邏輯,在短期內難以驗證的賽道里,資本主要靠創始人的背景和能力做判斷,這也讓市場偏差被放大。
他給出的暴論是:短期內,所有AI游戲項目都無法被證偽,所以投資人選擇項目的時候唯一可依賴的就是人。然而,很多創業者靠“人”雖然能拿到多輪融資,但一旦項目公開,通常結果都是“見光死”。
他談的或許并不是一條賽道,而是一種處境。我們正處在一個判斷失效的周期,而游戲行業之所以成為風暴眼,或許只是因為它比其他行業更早暴露了這種不可靠性。
以下為分享內容整理,為便利閱讀,內容有所調整。
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我是莊明浩,有一檔自己的播客《屠龍之術》。我今天的題目是:當我們在談論AI游戲時,我們到底在談論什么?確定這個主題之后,我一直在想到底該聊什么。
過去三年里,隨著AI的發展,不斷有人提起“AI游戲”這個概念,但即使到了今天,在ChatGPT發布即將滿三年的時間點,業內其實仍在討論很多基礎概念。所以我才用了這個標題——結果還撞題了,后面我會說撞到誰。
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這是演講里常見的一類標題,主要是用來收束主題、界定概念,看清現在到底發生了什么。
我把內容分成三個部分:
第一部分是把問題縮窄到一個狹義的概念定義上——我們說的“游戲”到底是什么?或者說,我們期待的那種AI游戲到底是什么?定義清楚之后,再回頭看目前市場上實際發生了哪些事情,誰在做什么。
第二部分是當前的產品實踐。
第三部分則是我熟悉的老本行——我們這些投資人是怎么用錢給創業者投票的,大家的投資邏輯是什么。
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先從第一部分,也就是概念的定義開始。
AI一路走來總共幾十年,但過去三年里,所有人突然非常直觀地感受到它的飛躍。
AI的歷史可以追溯到1940年代末,當時科學家就開始研究這個方向。在深度學習之前,是神經網絡;再往前是機器學習;最早的AI是基于規則的。
從今天的ChatGPT,往前推到GPT-3.5,再到GPT-3,GPT-3的底座又是Transformer架構。直到現在,主流大模型依然是基于這個架構。
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為什么要放這張圖?因為同樣,游戲里的AI也不是今天才有的。AI和游戲結合的歷史一樣長。
最早的例子,比如《吃豆人》。你回想一下,那四個顏色不同的幽靈敵人,它們的策略是怎么定的?有些接近你三格會開始抖動,有些六格才反應,有些一格時會變策略。這些策略本質上也是一種廣義的“AI”。而《吃豆人》這個游戲都多少年了。
再舉一個更現實的例子:如果大家玩過體育游戲,比如FIFA。你在踢球時,隊友的跑位、對手的跑位,對手是上搶還是后撤,是伸腳還是滑鏟,這些行為背后也都是策略系統——嚴格來說,這也是游戲里的AI。
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我們把問題再收束一下,聚焦到最近這三年。我們現在討論的“AI游戲”里,AI指的到底是什么?
打個德州撲克的比方,當我們談論AI時,主桌上的玩家應該是誰?
首先,毫無疑問是自然語言模型。直到今天,大語言模型依然是核心。在Transformer出來之后,行業里就有人說:當機器掌握了語言,通用人工智能的門就打開了。所以這一輪AI的代表,是自然語言模型。
同時,過去兩年編程模型發展非常快,有一派認為編程語言是自然語言的子集,也有人認為它是一套構建虛擬世界的關鍵語言,所以它可能也在主桌上。按照Anthropic創始人的說法,12個月內我們可能會進入一個“AI能寫所有代碼”的時代,而近一個月內,AI在代碼上的進展又進一步加速。
第三張是多模態。最近最熱的詞叫“世界模型”。在我看來,多模態正在經歷從圖片、視頻、語音、三維這些局部戰場向統一戰場的收斂,這個統一戰場就是世界模型。
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李飛飛老師的創業公司前陣子發了他們的第一代測試產品:一張圖或一段文字就能生成一個虛擬世界。
她在采訪里提到一句話讓我印象很深——她的老同學打電話問她:“我有恐高,用你這個產品生成的世界,我能玩嗎?”李飛飛笑了笑,說:“可能我們真的在建造真實的‘硅基世界’。”
所以,這一輪我們在討論的AI,大概就是這些要素。我們把問題從幾十年的AI演進,收束到最近三四年的階段,把范圍限定在語言模型和多模態這一類生成式AI。
接下來問題就是:在這樣的技術背景下,游戲要怎么和它結合?這可能是我們當前討論AI游戲時,最核心的概念定義問題。
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我們現在最直接能看到的,就是AI作為生產工具開始滲入游戲的生產流程,比如AI做圖、AI 3D素材、AI 美術資源、AI Coding。
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如果再細分,每一個功能都能拆得更細。這兩張圖是Google Cloud去年大會上發布的,把游戲的生產、營銷、玩家體驗分別拆開,每個環節能用哪些AI功能,再通過難度和成本分為四個象限。
這兩張圖的內容本身沒那么重要,重要的是時間——這是2024年9月的東西,也就是一年多之前。當一個東西能被云廠商總結成PPT放出去,就代表它已經不是新鮮事,已經變成通用能力,基本上所有公司都在用。
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差不多同一時間,我的朋友做的“特工宇宙”公眾號和我聊過一次AI游戲。當時的標題是“AI游戲還是游戲AI,似乎都踏馬很難”,后者更像AI作為生成工具的那部分,而無論怎么分,在2024年9月那個時點其實都很難。
過去一兩年里,如果大家關注上市公司,會發現各家游戲公司的財報里一直在強調一個關鍵詞——AI中臺。
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上面這張圖是三七互娛和愷英網絡。他們能做的事就是剛才講的那些:生產端、營銷端、各種素材、icon、功能模塊。可以說,AI已經完整滲透到各家的生產管線里。
今天規模稍大的成熟游戲公司基本都在用,尤其美術這一塊特別明顯。比如現在2D場景美術其實AI的滲透率已經很高。
但講到這里,從廣義AI到廣義游戲,再到狹義的“AI融入生產管線”,這個故事都還不夠Sexy。大家期待的絕對不僅僅是這樣。所以我們還得再收窄問題,把前面寬的維度放掉,把漏斗往下收。
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大家期待中的所謂AI native game,關注點應該是玩法層面的事情。也就是說,我們討論的AI游戲,尤其是很多人幻想中的極端狀態、理想狀態,討論的是玩法,而不是生產工具。
那我們就看當下的時間點,游戲行業本身發展到了什么程度。第一,只從行業角度看,全球游戲市場規模已經到達幾千億美元,中國大概三千億。
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第二,頭部廠商現在強調的都是極致的工業化。
一個項目動輒幾百、上千人的團隊,花幾年做一款游戲已經是常態。獨立團隊和小團隊則開始追求極致創意,因為肉眼可見的類型和玩法,已經被反復嘗試了很多年。要么走向極致工業化,要么走向極致創意。
今天的游戲是絕對意義上的商品。之前大家還討論過它到底是商品還是藝術,但在我們當前的討論范圍里,它更接近商品。同時,它在提供商品價值之外,也提供了更多服務性質的體驗。這是游戲行業現在的發展狀態。
為什么要在這個時間點強調這些?因為我后面會說一句話:當下做AI娛樂項目的很多創始人,對游戲本身缺乏敬畏,忽略了游戲作為成熟商品和服務的這一層。
我們繼續看當下游戲行業的樣子。去年,中國音數協發布了一份行業規范,用來定義游戲的類型結構。它把游戲的類型拆成幾個維度:題材、玩法、來源、技術展現形式、創作性質、玩家規模,甚至玩家規模都有明確劃分。
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我們不必細看全部內容,我舉一個維度:題材。如果把題材列表展開,會看到很多熟悉和不熟悉的分類,玄幻、修仙、武俠、魔幻、異世界、穿越、宮廷、西游、三國……這是它用來分類的方法。
剛才我們已經把討論收束到了“玩法”這個層面,那就來看在這個層面上,官方對于玩法的劃分是什么樣的。
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上表將游戲玩法分成16大類,有些大類下面還有小類。比如第一類叫角色扮演,又分回合制、即時制、放置。第二類叫競技,又分沙盒、MOBA、非對稱。后面還有策略、卡牌、棋牌、塔防、消除等各種分類。如果你打游戲,你知道它們在說什么。
但當你看到這種分類方式,包括上一頁的題材分類,你會開始有疑問:這種劃分方式真的能把游戲分清楚嗎?因為似乎很多游戲放在哪一類都說得過去。
這又引出一個問題——我們把“玩法”換成英文單詞gameplay,會遇到一個沒法回答的問題:gameplay到底是什么?什么樣的東西才能被稱為玩法?
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然后你會發現,現在的“玩法標簽”已經不是玩法本身,而是對玩法的標簽描述。它包含的信息太多了,不再是單純的玩法描述。
比如前幾年很熱的“二次元”。二次元是玩法嗎?顯然不是,它更多是世界觀、美術風格。
最近最熱的“搜打撤”,它偏向玩法層面,但這個詞本身肯定不在前面的官方分類里,它是不是又含著別的因素?我 們更熟悉的“吃雞”,它更像是玩法,但“吃雞”能描述這個玩法的全部嗎?
而UGC,本來是用來形容社交平臺,現在也被用來形容游戲。玩家是在“玩UGC”嗎?它看起來是在強調平臺和內容來源的問題。
所以今天在討論“gameplay”這個事情時也出現了問題。我們原來已經把范圍縮到很窄,想探討“新技術怎么和游戲玩法結合”。但問題變成了:玩法是什么?我無法定義。
這就出現一個暴論:短期內,如果把AI游戲當成一個真正意義上的分類、給它一個清晰的邊界,這件事不太可能實現。五年后會不會有一個類目叫“AI游戲”?我仍然覺得短期內不太可能。
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再回顧歷史經驗。商業化游戲行業里,那些新標簽、那些新出現的玩法描述,往往來自舊標簽的排列組合,再加一點微創新。它是遞進式創新,不是憑空出現一個完全沒見過的東西。
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比如最典型的射擊類。最早第一人稱射擊有CS,后來加了吃雞玩法出現“吃雞”,現在再加資源爭奪出現“搜打撤”。MOBA也是來自RTS的演化。
所以,如果我們硬要總結,歷史上這些新的標簽,大多是舊標簽的排列組合加微創新。
那么,把行業里已經存在的舊標簽,拿出來排列組合,再加上AI去承擔“微創新”的角色,創造出來的新東西,也就是所謂的“AI游戲”。
但這里出現一個悖論:為什么微創新一定要由AI來承擔?別的東西不行嗎?當然也行。今天所有在做游戲的人都在做類似的事情,本質上就是在不斷演進。AI只是因為現在熱,更容易融資、更容易被關注,所以被放在這個位置,但這并不是標準答案。
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我們把問題的定義描述清楚了,我的演講也剛好走到一半。
接下來進入第二部分:當前實驗性的產品實踐。我們不預設他們的方向對不對,只看當下這個時間點創業公司和各類團隊在做什么。
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前面說過,要從舊標簽里挑東西,再加微創新。
那第一步就是“挑什么”。你去看各種AI游戲的新聞和項目,會反復看到一些相同的舊標簽:沙盒、Roguelike、編輯器、跑團、解謎、文字冒險、狼人殺、各種“xx殺”……為什么挑它們?因為大家普遍認為這些標簽更容易和AI結合,比較順。
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有些項目只挑一個,有些挑好幾個做排列組合。你去看今天所有能搜到的AI游戲報道,基本都能把這些標簽套上去。
雖然都是“微創新”,但它也有“微微創新”和“微創新”的差別。最簡單的,就是大家都能看到的那種:比如NPC,用AI做NPC;比如蛋仔里做三維素材生成,它本身是UGC,所以這個功能不只服務生產端,也服務玩家的玩法。它算是玩法端和消費端,而不只是開發流程。我覺得這些都只能叫“微微微創新”。
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那什么樣的團隊有資格、或者說有奢侈的條件做真正的創新?
創新本身是奢侈的,需要最多的錢、人力、不確定性和容忍錯誤的能力。最有錢的人,理論上就最有資格“任性”地創新。
所以我們去看一看,當下市場上真正有錢的團隊在做什么。我挑了兩家代表性的公司:米哈游和元象。
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米哈游在這個方向上幾乎是無限預算,沒有商業化壓力,因為是創始人自己擔項目負責人。他不需要向誰交代,沒有上市壓力,沒有盈利壓力,可以完全任性地去嘗試。
他們最近在測試的一款產品,是偏對話性質的解謎游戲。你可以和NPC做各種對話,然后根據你的對話幫助Stella逃離星球。游戲畫面基本就是兩種:一種是左下角的場景,一種是右邊的聊天框。你會覺得它似乎方向對,但離我們想象中的“創新”又有點遠。可能也只是微創新。
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不過這只是一個例子。他們最近又發了一個新作的30分鐘UE5開放世界真機演示。大家能看到各種爆炸特效,畫面非常震撼,也確實體會到這家公司有錢,能做這樣的嘗試。
在這個視頻里,有一幀我注意到一個細節:場景中的一條警戒帶,上面印著一句話——attention is all you need。知道AI的人都知道這篇論文的意義。開啟了這一輪AI潘多拉魔盒的論文標題,被印在游戲場景里,不知道是惡趣味,還是他們真的在埋線索,但至少,它出現在那里了。
這就是米哈游的嘗試。
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然后說到元象的嘗試。元象的創始人原來是騰訊AI Lab的負責人。這家公司成立大約在2019年到2020年左右,也就是說,它的成立并不是這一輪AI爆火時期,而是成立于上一波爆火的關鍵詞——元宇宙。它是那一波最具代表性的公司之一。
因為創始人背景,當時公司做的是AI NPC。由于元宇宙的爆火,加上2021年的一場瘋狂融資,這家公司在chatGPT爆火前,就已經拿了幾億美元。元宇宙泡沫破掉之后,公司賬上仍有幾億現金,沒有人對它施加太多壓力或期待。上一代元宇宙敘事下的AI NPC故事結束了,但真正的AI到來了,于是這家公司開始做自己的AI游戲。
他們推出的游戲叫《昭陽傳》。它是一個基于對話式、架空歷史題材的游戲。我不知道該如何精確定義它,但它代表了這些有錢、任性的廠商的選擇。
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這里我們反復提到了一個關鍵詞:元宇宙。上一代元宇宙的時候,我還在做投資。這個概念似乎已經過時了,但隨著世界模型技術的到來,這個詞好像又被大家重新提起了。
所以似乎,AI游戲理想中的終極敘事,又因為技術的爆發,被推到了前沿。那么我們距離這個理想有多遠呢?
我最近看到一個有趣比喻。一個美國技術評測人員,把AI的技術能力分檔:最差的只是簡單工具使用,最牛逼的則具有人類常識認知。他的測試場景是,讓AI agent充當賣DIY電腦的客服,面對真實用戶問題進行回答。最后,他畫了一張圖,指出即便最強的模型已經有一定嘗試,但距離人類理想狀態仍然太遠。
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如果把這個比喻套到AI游戲領域,也很合適。AI游戲在逐步推進,符合邏輯,但距離理想的終極狀態,還有很大差距。
除了用游戲走向終極,市場上還有另一條路徑:AI社交與陪伴。我們的公司也做類似嘗試。在各種榜單上,你會發現很多公司都在做AI社交或陪伴產品。例如a16z的排行榜前50個應用里,大約有12個是陪伴類型的。
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硬要提的話,今年上半年大家會提到一家公司,是法國團隊做的小外星人陪伴應用。在國內,也有一些公司在做,比如林間療愈室、EVE(愷英投資的AI女友/男友項目)。美團、昆侖、作業幫、元象、西湖心辰,他們都有類似AI社交陪伴產品。
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但到目前為止,這條路徑基本上全軍覆沒。正如公眾號“特工宇宙”在11月16日寫的一篇文章《復盤AI陪伴的消亡史:我們究竟做錯了什么?》,文章中列出的項目幾乎全部失敗。
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今年7月7日,我和一位嘉賓的合伙人聊天時提到幾個所謂的AI游戲創業項目。他評價道:這些人對做游戲缺少敬畏——即缺少對游戲作為創作與產品的尊重。
早在2023年底,我做過一張討論元宇宙“墳墓”的PPT。當時,COCOS引擎創始人王哲說:用引擎做出來的、有勝利條件的叫游戲,沒有勝利條件的統稱為元宇宙。結果顯示,很多元宇宙社交和陪伴項目最終失敗,全軍覆沒。事實有時候就是如此赤裸裸。
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看完當前時間點的產品之后,我們再談投資角度。
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短期內,所謂理想的AI游戲或AI陪伴,是不可能實現的。也就是說,目前的項目邏輯無法被證偽,無論是正向還是負向。某種意義上,今天做這些項目的創業者說什么都是對的,因為短時間內無法驗證對錯。那么投資人該如何決策?
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我曾經在23年整理了一頁PPT,總結了當時AI游戲和社交娛樂相關項目的狀態,以及未來可能的發展路徑。以AI陪伴為例,像Character.ai這類社交AI(而非AI游戲)、斯坦福小鎮等項目,它們的留存情況是否能支撐平臺運營?現有的變現手段能否覆蓋成本?是否存在路徑依賴問題?這些都是當時提出的問題,今天仍然適用。
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右側的內容是吳炳見(心資本合伙人)在2023年11月13日的總結:當下基于大模型的ToC創業項目大致分三類——ChatGPT變體、Character.ai變體、斯坦福小鎮變體。
這些PPT是在2023年做的,但你會發現這些PPT放到今天好像依然適用。
第二個暴論是:在邏輯層面上,我們無法對一個項目進行明確的論證和評述,因此唯一可依賴的就是“看人”。看人的時候,需要關注兩點:一是創始人的背景,二是他們現在做的事情是否與其背景匹配,從而決定投資。
表面上看,這句話是廢話,但實際上它描述了早期投資的核心邏輯——早期VC本質上就是看人。
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舉例來說,一些行業內有經驗的創始人正在做的事情包括:
原巨人的CEO吳萌做了MiAO,開發AI 3D游戲引擎,或者游戲城世界;前臉萌的創始人,在公司被收購后離開臉萌,創辦了類似蛋仔的游戲項目,但最終停掉;網易云音樂原創始人王詩沐,在做3D生成的AI類似Character.ai的產品。
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這些案例說明,早期投資很大程度上依賴于創始人的背景,這些人因為過去的成就,天然獲得投資者信任。
但這也形成了一種詛咒:他們對終極目標懷有執念,所以會不斷嘗試和推進這些項目。
第三個暴論是:因為投資主要看人,加上短期內項目無法被證偽,創業者靠“人”這個因素就能拿到多輪融資。然而,很多項目一旦公開產品,就會“見光死”。在少數沒有完全失敗的情況下,這些項目變得稀缺,因此受到追捧。市場由供需雙方決定,而不是由對錯決定。
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舉個例子,一位創業者在2024年底說過:他的團隊賬上利息收入足夠養活團隊,因為早期投資者不確定投什么,看到牛逼的人就投一點,大家跟投。團隊規模十幾到二十人,不做基礎模型訓練,不花大錢,一年成本約500萬人民幣(包括人力和少量算力投入),融到2000萬美元以上,利息就能維持運營,所以沒有急迫性。這樣的情況并非個例。
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此外,還有一些零散的表達可以佐證這個現象:
我在即刻上發布過標題圖后,一位投資朋友杰森評論:“往游戲里摻AI,往AI里摻游戲”,有些產品非游戲也被稱為游戲。能對應上我今天說的所有事情對吧?
這張圖是來自于一個播客的對話,這檔播客采訪了某個類似斯坦福小鎮的項目的創始人,他提到商業化測算基于現有MMO的DAU和收入指標,我評論了“simple”。
第三張圖是黃叔對一個創業團隊的評價。 他們在行業非常知名,此前一直沒有放出產品,最近在測試新的產品。黃叔了解了他們的新產品后,說這個人“想清楚了”。我一看,“想清楚”就想成這個樣子。他們說要賣皮膚,要賣故事,我一聽,“天哪,暖暖是你隨便學就能學得會的嗎?”
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最后這一段,是我在2024年9月份跟特工宇宙聊的那篇文章的結尾。
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從結論上來說,純業務的探討,在今天這個時間點是沒有任何意義的,因為聊不清楚。盤邏輯沒有辦法證偽。
投資人最終關注的只是創始人之前做過什么、個人價值多少。這個現實在江湖上是普遍存在的,沒有絕對對錯。這些在做的創業者不知道嗎?大家都知道,但只能說存在的就是合理的,沒有什么對錯。
最后,推薦一期播客:小寧主持的405游局,她采訪了當時在上海從事AI游戲投資與孵化的優秀創始人,包括前NExT Studio總經理沈黎、原沐瞳創始人Justin。他們討論了當下AI游戲領域的現狀及創業公司策略,他們的第一期內容與我今天的演講內容高度契合。
這次分享的PPT可以在我的播客《屠龍之術》中找到,謝謝大家。
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游戲葡萄招聘內容編輯,
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