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      1分鐘就能做出游戲,然后呢?

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      當在對話框里輸入“給我一個特朗普元素的俄羅斯方塊”,幾十秒后,一個具備基礎美術、音效和核心玩法的可交互程序便呈現在屏幕上。

      這是現在很多AI游戲創作應用的基礎功能。

      盡管這些生成的游戲目前看起來還略顯粗糙,甚至更像是一個原型而非成熟商品,但它向我們揭示了一個趨勢:游戲開發的去代碼化進程已經越過臨界點。

      Gemini 3等強大多模態模型的出現,讓聲、光、電的統合不再需要一支完整的開發團隊。整個AI游戲生成的賽道正處于一個關鍵的時刻:供給側的生產力已經被AI徹底釋放,但需求側的場景卻依然模糊。

      本文結合了Monolith對一線游戲從業者的訪談與觀察,旨在探討 AI Native語境下,互動娛樂平臺(Next Gen Roblox)的演進邏輯與潛在創業機會,希望這個領域的創業者能與我們取得聯系。

      目錄:

      1. 供給側的爆發

      2. 從能玩到好玩

      3. 渠道的重構

      4. 誰能跑出來

      1. 供給側的爆發

      互動娛樂平臺的代表,最成功的應該是就是Roblox。

      Roblox的偉績在于它構建了一個‘創作即社交’的閉環:通過Lua腳本將開發門檻降至初中生水平。然而,代碼邏輯依然是一道隱形墻。


      Roblox

      AI的變量在于語言即引擎。當創作門檻從1000小時的學習成本降至10秒的Prompt輸入,創作者基數將發生兩個數量級的躍遷。這不僅是效率的提升,更是內容物種的進化——游戲將從耐用消費品坍縮為“情緒即時消費品”。

      這一轉變的杠桿效應是驚人的。目前全球專業的游戲開發者約為 200萬人,如果算上 Roblox的活躍創作者,這個數字可能在千萬級別。但是,當自然語言成為編程工具時,潛在的創作者基數可能將擴充至 2億甚至更多。

      這在傳統的Coding領域已經初步得到了證實,Cursor、Claude Code、Replit......大量Vibe Coding產品問世,也帶來了大量的新開發者。游戲領域也在發生著類似的變化,而這一定會帶來多方面的影響:

      首先可能是規模效應帶來的內容形態質變。

      當供給端出現 100倍的增長時,內容的形態必然發生質變。在傳統的游戲工業中,1%的人服務99%的人,為了保證商業回報,開發者傾向于“重度化”、“精品化”,去卷 3A大作的畫質與數值。

      而在 AI普及的語境下,創作門檻的極致降低意味著內容將不可避免地走向輕量化與泛化。未來的AI游戲可能不再是我們傳統認知中那種需要沉浸幾十小時的大作,而更像是一次性軟件或互動式段子。

      其次是存量巨頭的創新者窘境。

      為什么這個機會不一定屬于 Roblox本身?Roblox擁有龐大的生態壁壘,但這也成為了它的包袱。它必須兼顧現有數百萬創作者的利益,維護現有的工具流和經濟系統。

      在全面擁抱 AI生成技術時,Roblox必然面臨左右互搏的尷尬局面。從我們的觀察來看,這些巨頭轉型的動作仍然是比較滯后的,這為原生的 AI互動娛樂平臺留出了寶貴的窗口期。

      2. 從能玩到好玩

      技術已經達到一定的閾值,但場景依然不確定。這是目前游戲賽道面臨的困境。

      我們看到的現狀是:AI解決了美術、程序、音效的實現問題,讓游戲“能玩”;但 AI 尚未解決策劃、數值平衡和核心樂趣的設計,導致游戲不一定“好玩”。


      AI 游戲創作平臺 Rosebud

      區別于Coding賽道用戶會為AI生成程序的“有用”而付費,在游戲領域,用戶不會僅僅因為一個游戲是 AI 做的而付費,用戶只會為好玩或有趣付費。

      因此,如何定義AI互動內容的產品與市場契合度(PMF),是當下最值得深思的問題。

      回顧短視頻的發展史,早期的短視頻應用并未爆發,直到抖音定義了短視頻的價值——它不是“低畫質的微電影”,而是“記錄美好生活”或“碎片化的娛樂消費”

      同理,AI生成的這些輕量級互動內容,究竟是用來干什么的?目前尚未有一個清晰的定義。

      進一步的,如果我們剝離掉技術的表象,回歸到人類體驗游戲的底層需求,大致可以分為兩類:

      幻想扮演: 如《黑神話:悟空》滿足成為齊天大圣的幻想,《絕地求生》滿足戰場廝殺的幻想。這類需求極度依賴高精度的工業化制作,目前 AI 尚難撼動。

      社交與互動: 如 Roblox,用戶本質是在逛一個“虛擬商場”,尋找與朋友互動的談資。

      AI Native的機會大概率不在前者,而在后者,或者在一個全新的維度。我們推測幾種可能的場景:

      首先是Meme的互動化升級。

      現在的年輕人通過發送表情包、短視頻鏈接來社交。未來,他們是否會通過發送一個由 AI即時生成的惡搞小游戲來交流?游戲成為一種高維度的信息載體。

      但需要警惕的是,Meme的特質是快和輕,但游戲需要投入度。如果一個AI游戲只能玩30秒,用戶可能更傾向于看一段視頻。互動成本(Interaction Cost) 如果高于娛樂收益,這個邏輯就跑不通。

      其次是超垂類的一次性軟件。

      只有 100 個人需要的特定功能或游戲,過去因為開發成本高昂而無法存在。現在,AI可以讓這種長尾需求被瞬間滿足。比如為一個家庭聚會定制的專屬答題游戲。

      第三是動態的社交空間。

      在傳統的虛擬社交產品(無論是早期的 Second Life、現在的 Roblox 還是 VRChat)中,場景和社交是割裂的。場景是一個預先構建好的靜態容器,用戶進入容器,然后在其中進行交流。


      游戲VRChat

      AI Native的社交空間可以打破這一桎梏。未來的場景不再是靜態的,而是隨著對話內容即時生成的。

      在 AI語境下,環境應當是對話的視覺化延伸。系統通過實時分析用戶對話的語義,捕捉關鍵詞和情感基調,并即時調用生成能力來調整環境。

      例如在桌面角色扮演游戲(TRPG/DND)中,DM(地下城主)用語言描述場景,玩家在腦海中構建畫面。這是一種極高維度的社交,但門檻極高。

      AI Native的社交空間本質上是視覺化的AI DM,這種動態性將改變社交權力的結構。

      在 Roblox中,地圖是開發者定義的,用戶是被動的體驗者。而在動態空間中,對話即創造。用戶之間的每一次深入交流,實際上都是在共同構建一個臨時的、獨一無二的微型世界,成為一種不可復制的社交體驗。

      當然,創業者們的創造應該會遠遠超過我們的想象,我們期待看到更多新的場景和玩法。

      3. 渠道的重構

      如果供給側的預測成立,未來我們將面對數以億計的離散、輕量級應用。現有的App Store分發邏輯也有可能失效。

      目前的App Store依賴榜單和編輯推薦,這是一種中心化的、低效率的分發方式,適合頭部效應明顯的存量市場。當應用數量呈現指數級爆炸,且每個應用的生命周期變短、受眾變窄時,我們需要一種全新的分發機制。

      這可能是一個比游戲平臺本身更大的機會:基于算法推薦或Agent意圖識別的新型分發平臺。

      這里的算法推薦類似于抖音的信息流,但推送的不是視頻,而是可以直接交互的小游戲或工具。算法根據用戶的行為數據,從海量的 AI 生成內容中篩選出最適合當下的內容。

      其次是意圖識別,用戶不再通過搜索關鍵詞下載APP,而是告訴AI Agent “我想玩一個打發時間的東西”或“幫我做一個記賬工具”,Agent直接生成或調用相應的服務。

      在這個維度上,未來的應用商店可能不再是現在的模樣,而直接由一個智能的操作系統(OS)層所取代。

      4. 誰能跑出來?

      在這個充滿不確定性的賽道中,什么樣的人最有可能跑出來?

      從規律推演來看,可能首先是產品定義能力與工程落地能力雙重極致的創始人。

      從目前來看,技術敏銳的創始人可以更早捕捉到Tech to Product的機會,會有先手優勢,但我們認為最終比拼還是產品設計能力。一個好的創始人需要有極致AI Native 的產品直覺,能夠一手觀察到AI原生代(10 后、Alpha 世代)的使用習慣。他們不會背負舊時代的包袱,能敏銳地捕捉到新一代人互動的微妙變化。

      此外,人們常有一種誤區,認為泛娛樂平臺的創始人必須極具娛樂精神或亞文化嗅覺。但回顧歷史,最成功的娛樂生態往往是由極度理性的團隊締造的。

      正如字節跳動通過極度理性的算法分發與數據導向,構建了全球最大的感性內容帝國;Roblox的創始團隊也并非傳統內容制作出身,而是物理引擎與工具的專家。

      因此,勝出者未必是那個最懂Meme的人,但一定是那個能讓 Prosumer創造出可消費價值的人。這需要兩層能力的疊加。第一是產品定義能力,就像抖音定義了短視頻不是“微電影”而是“記錄美好生活”,賦予了用戶行為以意義;第二是工程化能力(讓用戶做得出): 就像剪映通過技術抹平了剪輯門檻,讓手機拍攝、一鍵成片成為可能。

      字節跳動的爆發,是基于4G網絡普及(傳輸拐點)與推薦算法成熟(分發拐點)之上的順勢而為。而在AI時代,能由技術推導出的新產品形態是什么?屬于AI Native的“剪映”和“抖音”時刻在哪里?

      我們尚不知道那個確切的拐點是什么,但這正是我們期待創業者去探索和定義的答案。

      在游戲領域,我們永遠應該有對“好玩”的敬畏。 盡管AI能生成代碼,但它無法生成樂趣。AI是杠桿,而人才是支點,也是主體。

      令人興奮的是,我們正處于一個有趣的模糊期。

      一方面,確定性是極高的:AI降低創作門檻、創作者規模擴大、內容供給增加,這些是符合第一性原理的趨勢。

      另一方面,不確定性也是極大的:這些生成出來的內容到底長什么樣?它將以何種場景切入用戶的生活?目前還沒有一個完美的答案。

      有趣的地方,就是在不確定中尋找確定性的過程。我們堅信,隨著創作門檻的降低,人類的創造力將被極大釋放,生產與消費的比例將被重構。

      尋找Next Gen Roblox,本質上是在尋找那些敢于長時間‘看不見海岸線’的人。在這個充滿模糊性的時刻,Being Presence比Being Right更重要。

      我們正在尋找那些在場的人——如果你正在思考 AI 變量下的互動娛樂新形態,或者你就是那個試圖定義新場景的創業者,歡迎隨時和我們交流,以及參加下一期MonoX「 尋找Next Gen Roblox」的線下活動。


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